Judul: Performance Assessment of Multiple Long  Short-Term Memory for Non-Stationary Time Series Data Analysis
Abstrak: Berkembangnya issue dan penelitian dalam analisis statistika membuat berkembangnya pendekatan dalam analisisnya. Salah satu metode yang terdepan dalam membantu pengambilan keputusan dan perencanaan ini yaitu peramalan dengan menggunakan deep learning. Pendekatan ini memiliki banyak perkembangan pendekatan, yaitu long short-term memory (LSTM) dan multiple long short-term memory (M-LSTM). Mempertimbangkan bahwa metode LSTM mampu mengenali pola data dan mampu memprediksi data deret waktu dengan baik, memiliki akurasi dan hasil peramalan yang lebih baik. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengkaji keunggulan metode LSTM berdasarkan data bangkitan. Selain itu, juga bertujuan untuk mendapatkan perbandingan kinerja metode LSTM dan M-LSTM dan penerapannya pada data empiris. Penelitian ini membangkitkan data dengan dua skenario yang berbeda, yaitu data simulasi yang dibangkitkan dari model FAR(1) dengan e(k)~N(0.5,1) dan data yang dibangkitkan dari FAR(1) kemudian dari data yang dibangkitkan diambil 10% secara acak dan diberikan noise e(k)~N(0.5,10) yang ditambahkan ke data awal sehingga membentuk data baru, yaitu FAR^* (1). Data yang dibangkitkan juga memiliki skenario jumlah periode waktu, yaitu 30, 350, 400, dan 450, dimana setiap kombinasi model dan periode waktu yang dibangkitkan dilakukan pengulangan sebanyak 100 ulangan. Data bangkitan ini selanjutnya dimodelkan dengan menggunakan metode LSTM dengan tujuan untuk mengidentifikasi perubahan kinerja metode LSTM ketika digunakan untuk memodelkan data dengan noise dan data dengan tambahan noise. Sedangkan kajian pada data empiris yang dilakukan pada penelitian ini adalah data persentase kemiskinan di tingkat kabupaten atau kota di Jawa. Data ini diambil dari website resmi Badan Pusat Statistik Indonesia (BPS), yaitu data dari tahun 2002 hingga 2022 atau sebanyak 21 data. Data empiris ini dilakukan pemodelan dengan menggunakan metode LSTM dan M-LSTM dengan tujuan untuk membandingkan keakuratan ramalan metode LSTM dan M-LSTM dalam meramalkan data tingkat kemiskinan kabupaten atau kota di Jawa Hasil analisis data simulasi menggunakan metode LSTM menunjukkan bahwa kinerja teknik ini lebih baik jika digunakan untuk memodelkan data yang diberi tambahan noise. Hal ini ditunjukkan oleh nilai MAPE yang kecil untuk data yang diberikan tambahan noise dibandingkan untuk data yang tidak diberi tambahan noise. Selanjutnya dari hasil analisis ragam tampak bahwa adanya perbedaan keakuratan ramalan, sehingga LSTM lebih baik jika digunakan untuk meramalkan data yang diberikan tambahan noise. Hasil analisis ragam juga menunjukkan bahwa interaksi semua faktor berpengaruh nyata. Akibatnya kita tidak dapat menyimpulkan secara umum apakah faktor jumlah observasi, jumlan neuoron atau epoch berpengaruh nyata terhadap RMSE. Pengaruh suatu faktor harus dievaluasi pada setiap level dari dua faktor lainnya. Pengujian lebih lanjut (lazim disebut multiple comparison) menggunakan uji t menunjukkan bahwa bahwa terdapat perbedaan yang signifikan pada rata-rata MAPE dari kedua data. Hasil perbandingan kinerja metode LSTM dan M-LSTM pada data empiris dilakukan praprosesan data dengan melakukan imputasi data hilang dan pengujian kestasioneran data. Hasil analisis yang diperoleh menunjukkan bahwa metode M-LSTM memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan LSTM dalam meramalkan data persentase kemiskinan di tingkat kabupaten atau kota di Jawa. Selanjutnya dilakukan analisis ragam, dimana hasil analisis menunjukkan signifikansi antara rata-rata MAPE. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa metode M-LSTM dengan jumlah neuron 16 cocok digunakan untuk meramalkan data persentase kemiskinan di tingkat kabupaten atau kota di Jawa., The development of issues and
Keyword: FAR, Poverty, LSTM, M-LSTM

Judul: Performance of Double Random Forest and Long Short-Term Memory Methods for Analyzing Economic Indicators
Abstrak: Metode pembelajaran mesin dapat digunakan sebagai metode alternatif untuk menganalisis data deret waktu. Metode berbasis pohon termasuk ke dalam supervised learning. Double Random Forest (DRF) merupakan metode berbasis pohon yang dikembangkan pada tahun 2020. Metode ini merupakan pengembangan dari Random Forest (RF). Menurut pengembangnya, keunggulan DRF adalah mampu meningkatkan kinerja dari RF saat RF mengalami underfitting. Selain metode berbasis pohon, metode jaringan syaraf juga dapat digunakan untuk menganalisis data deret waktu. Long Short-Term Memory (LSTM) merupakan metode jaringan syaraf yang memiliki kemampuan untuk menganalisis data tidak linier dan menyimpan informasi dalam jangka waktu yang panjang. Perbandingkan kinerja metode DRF dan LSTM belum pernah diteliti sebelumnya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja metode DRF dan LSTM menggunakan data simulasi. Selain menggunakan data simulasi, penelitian ini juga membandingkan kinerja dari DRF dan LSTM pada data empiris. Data simulasi dalam penelitian ini dibangkitkan dengan empat skenario yang berbeda yaitu data simulasi deret waktu linier dan tidak linier yang underfitting dan tidak underfitting. Data simulasi deret waktu linier underfitting dan tidak underfitting dibangkitkan dari model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Adapun model ARIMA yang digunakan adalah ARIMA (1,1,1), ARIMA (2,1,2), dan ARIMA (3,1,3). Jumlah periode waktu yang dibangkitkan adalah 120 dan 360 periode waktu. Pada setiap kombinasi model dan periode waktu dilakukan pembangkitan data sebanyak 20 ulangan, sehingga pada seluruh kombinasi model dan periode waktu dapat diperoleh masing-masing 120 data simulasi linier underfitting dan tidak underfitting. Pembangkitan data simulasi tidak linier underfitting dan tidak underfitting dilakukan menggunakan model deret waktu tidak linier yaitu Self-Exciting Threshold Auto Regressive (2,1,1). Pembentukan data yang underfitting dan tidak underfitting tersebut dilakukan berdasarkan hasil trial dan error. Penelitian ini juga menerapkan metode DRF dan LSTM pada data empiris. Data empiris yang digunakan adalah data indikator ekonomi bulanan dari bulan Januari 2010 sampai Desember 2022. Data indikator ekonomi yang digunakan dalam penelitian ini adalah nilai tukar rupiah, cadangan devisa, impor, ekspor, dan M1 (jumlah uang beredar). Kelima indikator ekonomi ini dipilih karena memiliki karakteristik yang berbeda-beda yaitu linier dan tidak linier yang underfitting dan tidak underfitting. Karakteristik dari kelima indikator diidentifikasi melalui analisis Random Forest dan Uji Terasvirta. Peubah respon yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pada waktu ke-t, sedangkan peubah prediktornya adalah data pada waktu ke-t-1. Hasil studi simulasi pada data linier underfitting dan tidak underfitting secara eksploratif berdasarkan boxplot menunjukkan bahwa metode LSTM memiliki sebaran nilai RMSE, MAE, dan MAPE yang lebih kecil dibandingkan dengan DRF. Selanjutnya, berdasarkan hasil analisis sidik ragam menunjukkan terdapat perbedaan nilai keakuratan ramalan yang dihasilkan kedua model tergantung pada karakteristik data simulasi. Saat dilakukan pengujian menggunakan uji t berpasangan diperoleh kesimpulan bahwa terdapat perbedaan rata-rata nilai RMSE, MAE, dan MAPE yang signifikan pada DRF dan LSTM. Dengan demikian, dapat disimpulkan bahwa pada data simulasi linier underfitting dan tidak underfitting metode LSTM memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan dengan DRF. Perbandingan kinerja metode DRF dan LSTM pada data simulasi tidak linier underfitting secara eksploratif menggunakan boxplot menunjukkan bahwa sebaran nilai RMSE, MAE, dan MAPE metode DRF lebih kecil dibandingkan dengan LSTM. Pada data simulasi tidak linier tidak underfitting, diperoleh hasil bahwa metode
Keyword: DRF, LSTM, Tidak Linier, Tidak Underfitting, Underfitting

Judul: Sintesis Flavonol melalui 2’-Hidroksikalkon
Abstrak: Flavonol is a class of flavonoids commonly found in fruits and vegetables. Flavonol is very useful, especially in food sector and health. In this study, flavonol unsubstituted was successfully synthesized from an intermediate material 2’-hydroxychalcone. The 2’-hydroxychalcone was synthesized by Claisen-Schmidt condensation method between o-hydroxyacetophenone and benzaldehyde using 4 different catalysts, namely KOH 60%, solid pellet of KOH-grinding technique, BF3-Et2O, and NaH in DMF. The KOH 60% was the best catalyst, giving the highest yield (57%). Afterward, the flavonol was synthesized in 1-stage oxidation cyclization of o-hydroxyacetophenone using Algar-Flynn-Oyamada (AFO) reaction, giving 76%. The flavonol total yield from 2’-hydroxychalcone was 43%. All synthesized products were characterized by their melting points and their spectra. The success of the synthesis flavonol opens the way to synthesis of useful flavonol derivatives such as quercetin and kaempferol.
Keyword: