Judul: Kajian Pemodelan Data Deret Waktu yang Menyebar Binomial Negatif dan Berpola Musiman
Abstrak: Analisis deret waktu merupakan prosedur analisis data dengan pengaruh waktu dan dilakukan untuk meramalkan suatu kemungkinan keadaan kedepan. Tahapan penting dalam analisis data deret waktu yaitu menemukan pola data sehingga dapat ditentukan metode yang tepat untuk memodelkan data tersebut. Salah satu jenis pola data deret waktu yaitu pola musiman. Data berpola musiman terjadi ketika adanya pola perubahan yang berulang dalam periode musim misalnya satu tahun untuk data bulanan. Metode peramalan pada data deret waktu berpola musiman ialah metode Seasonal Autoregressive Moving Average (SARIMA). Namun metode SARIMA hanya terbatas pada data yang menyebar normal, oleh sebab itu pada beberapa kasus syarat tersebut tidak dapat terpenuhi contohnya pada peramalan data diskrit. Sehingga diperlukan suatu metode yang dapat mengakomodasi data berpola musiman dan tidak menyebar normal misalnya untuk data yang menyebar binomial negatif. Metode yang dapat mengakomodasi data berpola musiman dan menyebar binomial negatif adalah metode Generalized Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (GSARIMA). Berdasarkan perkembangan machine learning saat ini, maka pada penelitian ini akan digunakan metode berbasis machine learning yaitu model Seasonal Support Vector Regression (SSVR). Metode SSVR merupakan salah satu metode yang dapat mengenali pola data deret waktu berpola musiman. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji data deret waktu yang menyebar binomial negatif dan berpola musiman pada data jumlah hari hujan di Kota Bengkulu pada periode bulan Januari tahun 2000 hingga bulan Desember tahun 2020 dengan membandingkan metode Generalized Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (GSARIMA) dan metode Seasonal Support Vector Regression (SSVR). Adapun kriteria pemilihan model terbaik yang digunakan yaitu Mean Absolute Deviation (MAD). Diperoleh nilai MAD pada metode GSARIMA sebesar 3,16 dan pada metode SSVR sebesar 3,67. Berdasarkan hasil analisis tersebut dapat disimpulkan bahwa metode GSARIMA mempunyai kemampuan peramalan yang lebih baik dari pada metode SSVR pada jumlah hari hujan di kota Bengkulu periode bulan Januari 2000 hingga bulan Desember 2020. Kata kunci: Jumlah Hari Hujan, SARIMA, GSARIMA, SSVR, Time series analysis is a data analysis procedure with the influence of time and is carried out to predict a possible future situation. An essential step in time series data analysis is finding data patterns so that the appropriate method can be determined for modeling the data. One type of time series data pattern is a seasonal pattern. Seasonally patterned data occurs when repeated changes in the seasonal period, for example, one year for monthly data. The seasonal patterns forecasting method for time series data is the Seasonal Autoregressive Moving Average (SARIMA) method. However, the SARIMA method is only limited to data that is Normal distributed; therefore, in some cases these conditions cannot be fulfilled, for example, in discrete data forecasting. So we need a method that can accommodate seasonal patterned data and is not Normal distributed, for example, for data that has a negative binomial spread. The method that can accommodate seasonal patterned data and spreads negative binomials is the Generalized Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (GSARIMA) method. Based on the current development of machine learning, this research will use the Seasonal Support Vector Regression (SSVR) method. The Seasonal SVR method is one of the methods based on machine learning that can recognize seasonal
Keyword: Jumlah Hari Hujan, GSARIMA, SSVR, SARIMA

Judul: Kajian Perbandingan Metode Fuzzy Time Series dan X-13 ARIMA-SEATS untuk Peramalan Data Deret Waktu Musiman yang Mengandung Data Pencilan
Abstrak: Data deret waktu adalah rangkaian data yang merupakan nilai pengamatan yang diukur selama kurun waktu tertentu berdasarkan interval waktu yang tetap serta terbagi menjadi data deret waktu musiman dan non musiman. Kejadian anomali seperti banjir, gempa bumi, gunung meletus, dan kejadian sejenis lainnya dapat mempengaruhi kekonsistenan data deret waktu dan mengakibatkan ketidaktepatan hasil analisis. Pengamatan dari kejadian anomali ini sering dikenal dengan istilah pencilan. Metode peramalan yang kekar terhadap pencilan dibutuhkan dalam kasus ini. Metode komputasi untuk peramalan yang dikembangkan saat ini adalah metode Fuzzy Time Series (FTS) serta dengan algoritma penggerombolan Fuzzy K-Medoids (FKM) dapat menangani data yang memuat pencilan. Namun, belum ada penelitian mengenai penggunaan metode FTS—FKM pada data deret waktu musiman sehingga penelitian ini mengusulkan peramalan data deret waktu musiman yang mengandung data pencilan. Metode peramalan data deret waktu musiman lainnya adalah metode X-13 ARIMA-SEATS yang merupakan metode penyesuaian musiman, pendeteksian pencilan secara otomatis, dan mengatasi permasalahan pencilan serta mengatasi faktor musiman bergerak. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji performa kedua metode tersebut dalam meramalkan data deret waktu musiman yang mengandung data pencilan menggunakan data simulasi dan data komoditas pertanian Kabupaten Garut yaitu data produksi bawang merah, produksi cabai besar dan produksi cabai rawit sebagai data aktual. Hasil ramalan kedua motode tersebut akan divalidasi dengan metode peramalan klasik, yaitu metode ARIMA Musiman Multiplikatif. Pada kajian simulasi diperoleh hasil bahwa metode FTS—FKM lebih baik dan stabil dalam meramalkan data deret waktu musiman yang mengandung data pencilan dibandingkan dua metode lainnya. Peramalan data produksi bawang merah menghasilkan akurasi paling baik dengan metode X-13 ARIMA-SEATS dengan nilai RMSE dan MAPE sebesar 10.763,84 dan 303,16%, sedangkan peramalan produksi cabai besar dan cabai rawit menghasilkan akurasi paling baik dengan metode FTS—FKM dengan nilai RMSE dan MAPE berturut-turut yaitu 3.789,31; 8,58%; 3.732,36; dan 16,58%., Time series data is a data series which is the value of observations measured over a certain period of time based on fixed time intervals divided into seasonal and non-seasonal data. Abnormal observations such as floods, earthquakes, volcanic eruptions, and other similar observations can affect the consistency of time series data and result in inaccurate analysis results. Those are often known as outliers. A robust forecasting method is needed in handling cases of data containing outliers. The computational method for forecasting currently being developed is the Fuzzy Time Series (FTS) method with the Fuzzy K-Medoids (FKM) clustering algorithm that can handle data containing outliers. However, there has been no research on the use of the FTS—FKM method on seasonal time series data, so this study proposes forecasting seasonal time series data containing outliers. Another method of forecasting seasonal time series data is X-13 ARIMA-SEATS method which is a seasonal adjustment method that automatically detects and solves outliers data and overcomes moving seasonal factors. This study aims to compare the study of these two methods in predicting seasonal time series data containing outliers data using simulation data and some agricultural commodity data in Garut Regency such as onion production, chili production, and pepper production as actual data and the results will be validated by a classical forecasting method, namely Multiplicative Seasonal ARIMA method.
Keyword: Chili Pepper Production, Fuzzy K-Medoids, Fuzzy Time Series, Multiplicative Seasonal ARIMA, Onion Production, Outliers, Seasonal Time Series Data, Thai Pepper Production, X-13 ARIMA-SEATS

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: