Judul: Multivariate Forecasting Harga Pangan Sembako Melibatkan Faktor Eksternal Menggunakan Long-Short Term Memory.
Abstrak: Forecasting harga pangan sembako telah dikembangkan oleh beberapa peneliti dengan beragam algoritme forecasting. Namun, penelitian sebelumnya hanya univariate forecasting dan perbandingan hasil error di antara algoritme forecasting. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan multivariate forecasting harga pangan sembako di DKI Jakarta dengan melibatkan faktor ekonomi dan kesehatan menggunakan algoritme Long-Short Term Memory (LSTM) dimana untuk uji akurasi berdasarkan nilai MAPE. Algoritme LSTM untuk multivariate forecasting harga pangan sembako menghasilkan rata-rata MAPE sebesar 0,851% yang menunjukkan bahwa seluruh model dalam kategori akurasi sangat baik untuk forecasting komoditas pangan sembako yang diwakili. Selain itu, MAPE pada multivariate forecasting juga lebih baik bila dibandingkan MAPE pada univariate forecasting sebesar 1,249%. Secara global, variabel prediktor yang paling berpengaruh terhadap hasil forecast adalah variabel harga pangan sembako, BBM RON 92 (Pertamax), nilai tukar Rupiah terhadap US Dollar, tingkat inflasi, dan jumlah kasus positif aktif Covid-19.
Keyword: harga pangan sembako, Long-short term memory, multivariate forecasting

Judul: DESAIN MODEL PREDIKSI HARGA KOMODITI PERTANIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA LONG SHORT TERM MEMORY
Abstrak: Sektor pertanian mempunyai peran penting dalam pembangunan ekonomi nasional. Hal ini dapat dilihat dari kontribusi terhadap Produk Domestik Bruto (PDB), penyerapan tenaga kerja, penciptaan kesempatan kerja/berusaha, peningkatan pendapatan masyarakat, dan sumber perolehan devisa. Pada negara berkembang seperti Indonesia, pertanian masih merupakan tulang punggung bagi 38 juta penduduk. Liberalisasi perdagangan yang berdampak pada serbuan impor produk pertanian akan berpengaruh pada produksi produk pertanian dalam negeri. Pengaruh fluktuasi harga pertanian lebih besar bila dibandingkan dengan fluktuasi produksi. Keadaan ini dapat menyebabkan petani menderita kerugian dalam jangka pendek sehingga menimbulkan kurangnya keinginan untuk melakukan investasi di sektor pertanian atau petani akan beralih ke komoditas yang memiliki harga jual yang lebih tinggi. Fluktuasi harga komoditas pertanian saat ini sudah mencapai kondisi serius sebagai akibat peningkatan permintaan tidak diimbangi dengan penawaran yang cukup. Peramalan harga komoditas pertanian berjangka merupakan subjek penting dalam domain pertanian, tidak hanya dalam memberikan informasi harga komoditas pertanian terlebih dahulu yang diandalkan oleh pengambil keputusan, tetapi juga mengurangi ketidakpastian dan risiko pasar pertanian. Dengan metode Long Short Term Memory (LSTM) lebih akurat dalam memprediksi harga komoditas pertanian berjangka. Estimasi harga di bidang pertanian diperlukan untuk meramalkan harga pasar komoditas yang dipilih, dan hal ini mendukung petani untuk menjadwalkan operasi budidaya sehingga memperoleh keuntungan lebih. Prediksi harga pasar merupakan hal yang wajib bagi sektor swasta dan publik untuk merencanakan dan melaksanakan program pembangunan pertanian guna menstabilkan harga pasar komoditas. Pada penelitian ini dibandingkan prediksi harga antara Provinsi Jawa Barat dan Provinsi DKI Jakarta, karena sebagian komoditas pertanian yang ada di DKI Jakarta dipasok dari wilayah Jawa Barat. Dengan selelisih harga yang signifikan, nantinya akan menjadi acuan bagi petani di Jawa Barat untuk mensuplai lebih banyak produk komoditas pertanian mereka ke wilayah DKI Jakarta. Dengan hasil prediksi harga dengan harga aktual yang akan digunakan oleh para petani dan pebisnis untuk menentukan bagaimana keputusan mereka. Perbandingan dengan wilayah DKI Jakarta dimaksudkan untuk menjadi referensi petani untuk bisa menjual produk pertaniannya kewilayah luar provinsinya sendiri.
Keyword: Fluktuasi Harga, Komoditas Pertanian, Long Short Term Memory, Pembangunan Nasional, Prediksi Harga

Judul: Synthesis and Characterization of Hydroxy-apatite with Controlled Pore
Abstrak: implant materials. Porosity hydroxyapatite can be formed using porogen hydrogen peroxide (H2O2), polyvinyl alcohol (PVA), ethylene glycol (EG), or polyethylene glycol (PEG). The pore size can be controlled by setting the concentration of porogen. The results of the characterization using X-ray diffraction (XRD) and Fourier transform infrared spectroscopy (FTIR) showed that the addition of porogen phase does not change the structure of hydroxyapatite, but changing the crystallite size and crystal strain. Increasing the concentration of porogen to 25% can increase the strain, crystallite size, and pore size. The degree of crystallinity of hydroxyapatite formation 0.75-0.83. Hydroxyapatite formed from 0.3 to 1.2 μm pore size, the largest pore is formed on the addition of polyethylene glycol porogen. Hydroxyapatite synthesized by addition and without addition of porogen does not contain heavy metals lead, cadmium, mercury, and arsenic
Keyword: