Judul: Pemodelan Long Short Term Memory (LSTM) untuk Prakiraan Penjualan Berdasarkan Basis Data Penjualan Retail pada Kontrol Persediaan.
Abstrak: Salah satu modal terpenting perusahaan adalah persediaan. Hal ini juga terdapat pada penjualan retail. Aktifitas pembelian konsumen yang semakin tinggi pada penjualan retail menyebabkan persediaan barang pada penjualan retail menjadi sangat dinamis. Efek liburan atau musiman berpengaruh pada tingkat penjualan. Penelitian ini membahas tiga macam penjualan retail yang berbeda dari segi jenis barang dan ritme penjualannya. Penjualan retail yang pertama adalah penjualan retail kendaraan bermotor yang termasuk ke dalam tipe penjualan yang jarang. Penjualan retail kedua merupakan penjualan consumer goods pada kantor pusat. Kantor pusat sering mengalami kekurangan persediaan untuk cabang cabangnya sehingga mempersulit penjualan kepada kantor cabang mereka. Penjualan retail ketiga adalah penjualan perlengkapan rumah pada sebuah kantor cabang. Pada kasus ini perubahan penjualan terjadi dengan cepat sehingga menyebabkan ketidakaturan pola penjualan. Perbedaan ritme penjualan membuat perusahaan penjualan retail sulit untuk memperkirakan persediaan yang tepat. Pengaturan persediaan secara tepat dapat mempertahankan tingkat persediaan dengan optimal sehingga harus berdasarkan pada prakiraan penjualan yang baik. Penelitian ini bertujuan untuk membuat pemodelan prakiraan penjualan pada tiga macam perusahaan retail tersebut untuk melakukan kontrol terhadap persediaan. Peramalan deret waktu biasanya memperkirakan tren dan pola musiman dan bertujuan untuk menganalisis pola permintaan masa lalu yang diproyeksian untuk pola permintaan masa depan. Teknik berbasis Machine Learning dan deep learning seperti Long-Term Memory (LSTM) yang merupakan jenis khusus dari recurrent neural networks digunakan pada penelitian ini. Digunakan tiga basis data dan tiga skenario berbeda sesuai dengan tipe penjualan retail yang akan dimodelkan. Terdapat 10 item barang/kategori per basis data, basis data dari kasus kedua dengan observasi 36 bulan untuk prakiraan 12 bulan ke depan dan dua basis data dari kasus pertama dan ketiga dengan observasi 45 minggu untuk perkiraan 15 minggu ke depan. Dalam penelitian ini, kesalahan prakiraan menggunakan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil dari basis data dari kasus pertama basis data LSTMA1, kasus kedua basis data LSTMB1, dan kasus ketiga basis data LSTMC1 dengan rata-rata RSME terkecil masing-masing adalah 2.12, 1.05, 1.24. Pada basis data LSTMA1 satu per tiga data rata rata RMSE dibawah 2.5, basis data LSTMB1 setengah data mencapai rata rata RMSE dibawah 1.5, dan basis data LSTMC1 sepertiga data mencapai dibawah 1.5.
Keyword: LSTM, Sales Forecasting, Inventory Control, Time series forecasting, sales retail

Judul: Study of Hybrid ARIMA-GARCH and LSTM Methods for Price Modeling Approach of Some Staple Foods
Abstrak: Model deret waktu telah banyak digunakan untuk tujuan peramalan. Salah satu yang umum digunakan adalah model autoregressive integrated moving average (ARIMA). Namun apabila volatilitas dari data tinggi, maka ragam bersyarat menjadi tidak konstan (bersifat heteroskedastik). Kombinasi model ARIMA dan model generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) menjadi model Hybrid ARIMA-GARCH dapat digunakan untuk peramalan data deret waktu dengan mempertimbangkan sifat heteroskedastik dalam ragam bersyarat. Selain itu, metode long short term memory (LSTM) yang secara spesifik dirancang untuk memungkinkan jaringan memahami ketergantungan data dalam selang yang lebih panjang juga dapat digunakan untuk prediksi data deret waktu. Data harga komoditas pangan adalah salah satu contoh data deret waktu yang memiliki volatilitas tinggi. Beberapa komoditas pangan tersebut antara lain beras, bawang merah, cabai merah, dan cabai rawit. Keempat komoditas tersebut merupakan komoditas pangan yang paling banyak dikonsumsi masyarakat Indonesia dan merupakan komoditas yang strategis. Pada penelitian ini, model hybrid ARIMA-GARCH dan LSTM digunakan untuk memprediksi harga keempat komoditas pangan tersebut. Kedua metode dibandingkan berdasarkan nilai akurasi model yaitu root mean square error (RMSE), mean absolute percentage error (MAPE), dan mean absolute deviation (MAD) pada masing-masing komoditas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode hybrid ARIMA-GARCH memiliki nilai RMSE, MAPE, dan MAD yang lebih kecil dibandingkan metode LSTM. Hal ini menunjukkan bahwa metode hybrid ARIMA-GARCH lebih akurat dibandingkan metode LSTM dalam pemodelan prediksi harga beras, bawang merah, cabai merah, dan cabai rawit di DKI Jakarta. Adapun model hybrid ARIMA-GARCH terbaik untuk harga beras di DKI Jakarta adalah ARIMA(1,1,0)-GARCH(1,0). Sementara untuk harga bawang merah yaitu ARIMA(2,1,1)-GARCH(1,1), untuk harga cabai merah yaitu ARIMA(0,1,1)-GARCH(1,1), dan untuk cabai merah yaitu ARIMA(0,1,5)-GARCH(1,1).
Keyword: hybrid ARIMA-GARCH, LSTM, volatility

Judul: Isolasi senyawa golongan flavonoid sebagai antioksidan dari daun dandang gendis (Clinacanthus nutans)
Abstrak: The leaves of dandang gendis (Clinacanthus nutans) exhibit antioxidant activity. The objective of this study is to investigate the highest antioxidant activity from flavonoid extract of the leaves. Antioxidant activities were determined by radical scavenging assay using 1,1-diphenyl-1-pycryl-hydrazyl radical. The result showed that ethyl acetate extract had antioxidant activity with IC50 value of 178.40 mg L-1. The ethyl acetate extract was fractionated further using preparative thin layer chromatography with eluent of n-buthanol:acetic acid: water (4:1:5) and produced 3 fractions. The most active fraction was fraction 2 with IC50 value of 52.93 mg L-1, which was lower than that of butylated hydroxy toluene (IC50 16.71 mg L-1). Flavonoid assay of fraction 2 showed that it contained flavonol and flavon. The ultraviolet-visible spectrum of fraction 2 in methanol solvent showed a maximum absorption at 332 in band 1 and 274 nm in band 2. In MeOH+MeONa and MeOH+AlCl3-HCl solvents there was a bathochromic shift, indicated the presence of 4'-OH and 5-OH. The new peak at 326.5 nm showed the presence of 7-OH substituent.
Keyword: