Judul: Forecasting Crude Oil Prices using the Hidden Markov Model with Exponential Moving Average Smoothing Technique
Abstrak: Minyak bumi merupakan hasil sumber daya alam yang memiliki beragam produk turunan dan menjadikannya suatu komoditas alam yang sangat berharga. Minyak bumi juga digunakan sebagai aset finansial yang diperdagangkan di pasar komoditas. Harga minyak bumi cukup fluktuatif sehingga kemampuan dalam peramalam sangat dibutuhkan. Karya ilmiah ini mengasumsikan harga minyak bumi memiliki faktor yang tidak teramati dan membentuk rantai Markov, sehingga model hidden Markov dapat digunakan. Data yang digunakan merupakan data harga penutupan mingguan minyak bumi yang diamati dari 5 Januari 2009 sampai 12 Februari 2024, diperoleh proporsi data training terbaik yaitu 93.5% data atau sebanyak 737 data. Model hidden Markov yang dibentuk menunjukkan adanya tiga state tersembunyi yang secara berurutan memiliki sebaran Weibull(2.56, 22.74, 75.86), Weibull(3.02, 19.19, 55.20), dan Weibull(23.05, 171.74, -119.14). Hasil simulasi diperoleh MAPE data training sebesar 17.78% dan MAPE data testing sebesar 10.02%. Teknik pemulusan exponential moving average dengan ?? = 0.095pada data simulasi dapat menurunkan nilai MAPE menjadi 13.42% pada MAPE training dan 7.05% pada MAPE testing., Crude oil is a natural resource that yields a variety of derivative products, thus making it a highly valuable natural commodity. Crude oil is also utilized as a financial asset traded in commodity markets. Given the considerable volatility of crude oil prices, the ability to forecast accurately is highly essential. This scientific work assumes that the price of crude oil has unobserved factors and forms a Markov chain. Thus, the Hidden Markov Model can be used. The data used is weekly closing price of crude oil, observed from January 5, 2009, to February 12, 2024, the best proportion of training data obtained is 93.5%, totaling 737 data points. the hidden Markov model formed indicates the presence of three hidden states, sequentially exhibiting Weibull(2.56, 22.74, 75.86), Weibull(3.02, 19.19, 55.20), and Weibull(23.05, 171.74, -119.14). Simulation results yield a MAPE of 17.78% for the training data and a MAPE of 10.02% for the testing data. The exponential moving average smoothing technique with ?? = 0.095 applied to the simulation data can reduce the MAPE to 13.42% for the training set and 7.05% for the testing set.
Keyword: Hidden Markov Model (HMM), minyak bumi, pemulusan

Judul: Crude Palm Oil (CPO) Prices Modeling Using ARIMA-GARCH and ARIMA-GARCHX Model Approach
Abstrak: Indonesia merupakan negara agraris yang perkembangannya didukung oleh sektor pertanian. Salah satu komoditas ekspor utama Indonesia adalah minyak sawit mentah atau Crude Palm Oil (CPO). Tingginya volatilitas harga CPO membuat pemodelan harga sangat dibutuhkan untuk mengurangi risiko kerugian bagi para pelaku perdagangan. Akibat volatilitas harga yang tinggi membuat pemodelan dengan ARIMA saja tidak cukup, dibutuhkan model GARCH untuk menyelesaikan masalah heteroskedastisitas ragam residual. Selain itu adanya variabel eksogen yang berpengaruh cukup penting dalam pembentukan harga CPO, mengakibatkan pemodelan dengan memasukkan variabel eksogen tersebut ke dalam model ARIMA-GARCH perlu dibandingkan untuk mendapatkan model terbaik. Adapun langkah pemodelan harga yaitu pengecekan asumsi, identifikasi model, pendugaan parameter, peramalan, dan evalusi model. Model ARIMA(0,1,1)-GARCH(1,1) adalah model terbaik karena telah memenuhi semua asumsi dengan nilai MAPE terkecil sebesar 2.89%., Indonesia is an agricultural country whose development is supported by the agricultural sector. One of Indonesia’s main export commodities is Crude Palm Oil (CPO). The high volatility of CPO prices makes price modeling necessary to reduce the risk of loss for traders. Due to high price volatility, ARIMA modeling is not enough, a GARH model is needed to solve residual variety heteroskedasticity. In addition, there are exogenous variables that have an important influence on CPO prices, causing modeling by including the exogenous variable in the ARIMA-GARCH model, needs to be compared to get the best model. The price modeling steps are checking assumptions, model identification, parameter estimation, forecasting, and model evaluation. ARIMA(0,1,1)-GARCH(1,1) is the best model because it meets all assumptions with a MAPE value of 2.89%.
Keyword: ARIMA-GARCH, ARIMA-GARCHX, exogenous variable, price modelling

Judul: Leucocytozoonosis Pada Ayam Ras di Sumatera Utara
Abstrak: Di Propinsi Sumatra Utara penyakit leucocytozoonosis pada ayam ras yang disebabkan oleh Leucocytozoon caulleryi dilaporkan oleh Balai Penyidikan Penyakit Hewan wilayah I Medan untuk pertama kali pada bulan Oktober 1982. Penyakit ini mula-mula ditemukan pada ayam broiler berumur 2-3 bulan di Kampung Purwodadi, Kecamatan Medan Sunggal, Kabupaten Deli Serdang. Pada penyidikan terhadap penyakit leucocytozoonosis ini dibeberapa peternakan ayam ras di Kabupaten Deli Serdan Kotamadya Medan ternyata bahwa penyakit ini menimbulkan mortalitas sebesar 20% dan morbiditas 50-100%. Cara mendiagnose yang dipergunakan masih perlu ditingkatkan untuk memperoleh angka mortalitas dan morbiditas yang lebih cermat. Pemakaian gel precipitation test dianjurkan. Penyakit ini diketahui menyerang ayam ras yang dipelihara pada daerah persawahan, daerah yang penuh dengan semak belukar dan keadaan tanah yang lembab dan basah serta banyak air yang tergenang. Ayam yang terserang berumur 2-3 bulan. Diduga penyakit ini ditularkan melalui agas (Culicoides).
Keyword: