Judul: Application of the Hybrid GARCH-LSTM Method for Forecasting National Garlic Prices.
Abstrak: Analisis deret waktu digunakan untuk menghasilkan ramalan terhadap kejadian yang akan datang dengan mengasumsikan data dalam kondisi stasioner dan linear. Namun, dalam kehidupan nyata, data sering kali bersifat nonstasioner, nonlinear, dan memiliki volatilitas tinggi. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, penelitian ini mengombinasikan metode statistika klasik dan metode deep learning, yaitu Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) dengan Long Short-Term Memory (LSTM), sebagai model hybrid GARCH-LSTM. Metode ini dapat mempertahankan kemampuan model GARCH dalam menginterpretasikan kondisi fluktuatif dan sekaligus meningkatkan akurasi ramalan dengan memodelkan sisaannya menggunakan model LSTM. Penelitian ini menggunakan data harian harga bawang putih nasional sejak Juli 2021 hingga Februari 2024 yang diperoleh dari website Badan Pangan Nasional. Model GARCH terbaik untuk memodelkan harga bawang putih nasional adalah model GARCH(1,1) dengan nilai MAPE sebesar 9,73%. Sisaan dari model GARCH(1,1) dimodelkan menggunakan model LSTM dengan skenario learning rate sebesar 0,005 dan batch size sebesar 16 yang diperoleh melalui langkah hyperparameter tuning menggunakan metode time series k-fold cross validation. Model hybrid GARCH-LSTM pada data harga bawang putih nasional menghasilkan ramalan yang sangat akurat dengan nilai MAPE sebesar 3,84%. Hasil ramalan harga bawang putih nasional menggunakan model hybrid GARCH-LSTM menunjukkan tren kenaikan yang disertai fluktuasi harga hingga menyentuh kisaran Rp45.000/kg pada akhir Juni 2024., Time series analysis is employed to generate forecasts for future events assuming data are stationary and linear. However, in real-life scenarios, data are often nonstationary, nonlinear, and highly volatile. To address these challenges, this research combines classical statistics with deep learning, specifically Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) and Long Short-Term Memory (LSTM), termed as hybrid GARCH-LSTM model. This method can maintain the GARCH model
Keyword: LSTM, volatility, GARCH, garlic price, hybrid GARCH-LSTM

Judul: Forecasting Garlic Production in Indonesia Using Intervention Analysis
Abstrak: Bawang putih (Allium sativum) merupakan komoditas pertanian yang memiliki nilai ekonomi tinggi. Indonesia merupakan negara importir bawang putih tertinggi di dunia. Kebijakan pemerintah mengenai impor bawang putih menyebabkan penurunan hasil produksi bawang putih di Indonesia pada tahun 2021. Hasil produksi bawang putih mengalami penurunan dan perubahan pola rataan data deret waktu atau yang disebut dengan intervensi. Metode intervensi digunakan untuk menganalisis data deret waktu yang mengalami intervensi. Peramalan produksi bawang putih di Indonesia dilakukan menggunakan analisis intervensi berbasis ARIMA dengan fungsi step. SARIMA merupakan perluasan dari ARIMA. SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) merupakan model yang digunakan dalam peramalan data deret waktu yang memiliki pola musiman. Model intervensi terbaik yang didapatkan pada penelitian ini adalah model intervensi berbasis ARIMA(1,0,0)(1,0,1)12 . Model tersebut layak digunakan karena memiliki performa peramalan MAPE sebesar 36,234%. Hasil peramalan menunjukkan rataan produksi bawang putih lebih kecil dibandingkan tahun sebelumnya dan tahun sebelum intervensi dan mengikuti pola intervensi., Garlic (Allium sativum) is an agricultural commodity that has high economic value. Indonesia is the highest garlic importing country in the world. The government's policy regarding garlic imports causes a decrease in garlic production in Indonesia in 2021. Garlic production has decreased and changes in the average pattern of time series data or what is called intervention. The intervention method was used to analyze the time series data that experienced the intervention. Forecasting of garlic production in Indonesia is carried out using an ARIMA-based intervention analysis with a step function. SARIMA is an extension of ARIMA. SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) is a model used in forecasting time series data that has a seasonal pattern. The best intervention model obtained in this study is an intervention model based on ARIMA ARIMA(1,0,0)(1,0,1)12. This model is feasible to use because it has a MAPE forecasting performance of 36.234%. Forecasting results show that the average garlic production is smaller than the previous year and the year before the intervention and has intervention pattern.
Keyword: ARIMA, bawang putih, deret waktu, intervensi, step

Judul: Pembuatan Sel Fotoelektrokimia Padat dengan Struktur ITO/CdS/Elektrolit/ITO
Abstrak: photoelectrochemical solid cell in ITO/CdS/Electrolyte/ITO structure has been succesfully composed through this research. The photoelectrochemical cell material is a layer of cadmium sulfide deposited onto an ITO-covering glass substrate. The CdS layer is used as a working electrode of the cell. The solid electrolyte used is a combination of chitosan-PEG-KI/I2. The concentration of KI/I2 was varied from 0.1/0.01 M to 0.5/0.05 M. The current-voltage output of the cell was measured under a light illumination of a tungsten lamp and the sun. The output voltage found increases around 50% when the KI/I2 consentration was raised from 0.1/0.01 M to 0.5/0.05 M. When the radiation intensity increased from 1.074 mW/m2 to 4.147 mW/m2, Voc voltage increased around threefold, Isc current increased around twice, and power efficiency increased around twice at a fixed concentration. The highest efficiency of the solar cells (on singlecell measurements) obtained at the concentrations of 0.5/0.05 M KI/I2. In a circuit consist of 4 solar cells, the highest power eficiency and FF produced by the serial circuit.
Keyword: