Characterization and Optical Properties of the Single Crystalline SnS Nanowire Arrays

The SnS nanowire arrays have been successfully synthesized by the template-assisted pulsed electrochemical deposition in the porous anodized aluminum oxide template. The investigation results showed that the as-synthesized nanowires are single crystalline structures and they have a highly preferential orientation. The ordered SnS nanowire arrays are uniform with a diameter of 50 nm and a length up to several tens of micrometers. The synthesized SnS nanowires exhibit strong absorption in visible and near-infrared spectral region and the direct energy gapEgof SnS nanowires is 1.59 eV

Pemodelan Kebergantungan Dalam Mengkonstruksi Distribusi Bivariat Copula Frank Pada Data Marginal Diskrit Melalui Transformasi Normal Standar Dan Jitters

Data diskrit merupakan data empirik hasil realisasi variabel acak diskrit maupun kontinu. Ketika memiliki dua jenis data diskrit, seringkali ingin dikonstruksi distibusi bivariatnya untuk berbagai keperluan, baik fungsi peluang maupun fungsi distribusinya. Namun, saat data yang dimiliki terdapat kebergantungan, maka mengkonstruksi distibusi bivariatnya tidaklah mudah. Oleh sebab itu, digunakan Copula. Permasalahan lain timbul ketika data yang dimiliki tidak hanya memiliki kebergantungan tetapi juga berasal dari marginal diskrit. Berdasarkan teorema Sklar, penggunaan Copula dalam mengkonstruksi distribusi bivariat pada marginal diskrit akan menghasilkan suatu Copula C yang tidak unik. Akibatnya akan menimbulkan interprestasi yang tidak jelas, terutama untuk sifat kebergantungannya. Oleh sebab itu, diperlukan suatu teknik untuk mengkonstruksi distribusi bivariat dari data tersebut, yaitu dengan mengkontinukan distribusi marginalnya. Mengkontinukan distribusi marginalnya dilakukan melalui transformasi normal standar dan jitters. Hasil trasnformasi mampu mempresentasikan data aslinya. Hal ini terlihat dari perilaku penyebaran data dan ukuran kebergantungan dari data hasil transformasi dengan data aslinya adalah sama. Ukuran kebergantungan yang digunakan, yaitu Korelasi Pearson dan Kendall’s tau. Selanjutnya, hasil transformasi ini kemudian digunakan untuk mengkontrusksi distribusi bivariat dari data yang dimiliki menggunakan Copula. Copula yang digunakan adalah Copula Frank dengan asumsi bahwa data tidak memiliki kebergantungan ekor atas maupun bawah. Jadi, fungsi peluang bivariat dan/atau fungsi distribusi bivariat dari data hasil transformasi mempresentasikan fungsi peluang bivariat dan/atau fungsi distribusi bivariat dari data aslinya. Seluruh prosesnya akan diilustrasikan melalui data simulasi

Pemodelan dan Prediksi Jumlah Penumpang Pelabuhan Bakauheni Selama Periode Tsunami Selat Sunda Menggunakan Autoregressive Integrated Moving Average

Bakauheni Port is a ferry port located in Bakauheni District, South Lampung. This port is one of the major ports located on Sumatera island connecting Sumatera and Java and is located in the Sunda Strait. The tsunami that occurred in the Sunda Strait on December 22, 2018 indirectly affected the sea crossing node, especially the Bakauheni-Merak route. This can lead to changes in time series data patterns. The phenomenon is expected to be captured through a mathematical modeling that can be used as a decision making in the future. The purpose of this study was to model and predict the number of Bakauheni port passengers during the Sunda Strait Tsunami period using the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). The ARIMA approach uses past information as a basis for modeling. Based on visual information on the number of Bakauheni Port passengers, there was an increase in December in general. Other information is that there are seasonal patterns that occur with a span of 7 days. This was indicated by the pattern of repeated increases in the number of passengers every Sunday. After the tsunami, the number of passengers decreased for 2 days. In the 3 days after the Tsunami or during the Christmas holiday on December 25, 2018, the number of passengers has increased again. Based on the analysis and discussion that has been done, the best time series model obtained is ARIMA([5],1,2)(2,1,0)7 with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 9.55%