Judul: Comparison of The Performance of Regression Model, XGBoost, and RNN on Time Series Data (Case Study of Poverty at The District/City Level)
Abstrak: Analisis data deret waktu telah banyak digunakan di berbagai bidang dan umumnya menggunakan satu peubah atau dikenal dengan analisis univariat. Kelemahan analisis ini adalah tidak dapat melihat pengaruh dari peubah lain. Permasalahan tersebut dapat diatasi menggunakan analisis multivariat. Kemiskinan merupakan permasalahan ekonomi yang dipengaruhi oleh beberapa faktor sehingga dapat menggunakan analisis multivariat. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa model regresi, XGBoost, dan Recurrent Neural Network pada data tingkat kemiskinan di Kabupaten Purbalingga, Kabupaten Kudus, dan Kota Jakarta Barat. Data yang digunakan adalah tingkat kemiskinan, PDRB, upah minimum kabupaten/kota, rata-rata lama sekolah, tingkat pengangguran terbuka, tingkat partisipasi angkatan kerja, dan usia harapan hidup tahun 2010–2020. Hasil penelitian ini diperoleh bahwa model regresi masih baik dalam memprediksi tingkat kemiskinan pada data deret waktu tanpa pencilan. Namun, model regresi kurang cocok untuk data deret waktu yang memiliki pencilan. Metode yang lebih cocok digunakan pada data deret waktu dengan pencilan adalah metode machine learning. Metode machine learning juga lebih konsisten dalam menentukan peubah yang berkontribusi dalam prediksi. Peubah penting yang berkontribusi dalam memprediksi kemiskinan di tingkat kabupaten/kota yang dianalisis adalah PDRB., Time series data analysis has been widely used in various fields and is commonly known as univariate analysis, as it typically involves a single variable. The weakness of this analysis is its inability to account for the influence of other variables. This issue can be addressed through multivariate analysis. Poverty is an economic problem influenced by several factors, making it suitable for multivariate analysis. This research aims to compare the performance of Regression Model, XGBoost, and Recurrent Neural Network on poverty levels data in Purbalingga Regency, Kudus Regency, and West Jakarta City. The data used includes poverty levels, GRDP, district/city minimum wage, average years of schooling, open unemployment rate, labor force participation rate, and life expectancy from 2010 to 2020. The results of this research indicate that the regression model is still effective in predicting poverty levels in time series data without outliers. However, regression model is less suitable for time series data that contains outliers. A method more suitable for time series data with outliers is machine learning. Machine learning methods are also more consistent in identifying variables contributing to predictions. An important variable contributing to poverty prediction at the district/city level in the analyzed data is GRDP.
Keyword: multivariate, poverty, recurrent neural network, regression, XGBoost

Judul: Performance Comparison of SVR, Random Forest dan ARIMA on Data Time Series Analysis (Study Case of Poverty at the District/City Level)
Abstrak: Perkembangan analisis deret waktu semakin cepat, pesat dan telah banyak mengalami perkembangan dan pembaruan dengan temuan terbaru. Metode klasik yang umum digunakan dalam analisis deret waktu adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Selain itu, machine learning dapat digunakan pada data analisis deret waktu untuk menangani data yang bersifat tidak stasioner, tidak linier dan overfitting serta menghasilkan akurasi yang tinggi. Contohnya adalah Support Vector Regression (SVR) dan random forest. Salah satu manfaat dari analisis deret waktu adalah memprediksi angka kemiskinan di Indonesia yang berguna bagi pemerintah untuk membuat kebijakan yang tepat agar tidak menghambat pertumbuhan ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model yang terbaik berdasarkan metode SVR, random forest dan ARIMA. Data yang digunakan adalah data tingkat kemiskinan di tingkat kabupaten/kota di Pulau Jawa dari tahun 2010 hingga 2022 dengan fokus penelitian Kabupaten Karawang, Kota Bogor dan Kota Sukabumi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode yang memiliki performa yang terbaik adalah SVR dengan kernel Radial Basic Function (RBF).
Keyword: ARIMA, poverty, random forest, SVR, time series

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: