Judul: Performance Comparison of ARIMA-SVM and ARIMA-NNAR Hybrid Methods on Time-Series Data Forecasting
Abstrak: Peramalan merupakan salah satu model statistik yang bertujuan untuk memprediksi apa yang akan terjadi di masa depan berdasarkan data masa lalu. Dalam data deret waktu, ada dua tipe pola data berdasar bentuknya, yaitu linier dan nonlinier. Masing-masing tipe pola ini memiliki metode yang tepat untuk digunakan dalam peramalan. Metode berbasis statistik, seperti ARIMA dan metode pemulusan, umum digunakan untuk data yang memiliki pola linier pada data deret waktu, sedangkan metode pembelajaran mesin, seperti ANN dan SVM, terbukti memiliki performa yang baik untuk data yang memiliki pola nonlinier pada data deret waktu. Jika pola data deret waktu mengandung kedua tipe pola tersebut, maka model tunggal, yaitu model berbasis statistik saja atau model berbasis pembelajaran mesin saja, kurang memiliki performa yang baik dalam meramalkan data di masa depan. Oleh sebab itu, kombinasi dari kedua model ini, atau disebut dengan metode hybrid, diperkirakan akan memiliki performa yang lebih baik dibandingkan model tunggal. Salah satu alternatif data yang dapat dilakukan untuk peramalan menggunakan metode hybrid adalah data produksi cabai rawit di Indonesia yang merupakan salah satu komoditas sektor hortikultura yang memiliki peran penting dalam pola konsumsi masyarakat, serta perekonomian Indonesia. Agar produksi cabai rawit dapat diperkirakan sebelumnya, serta untuk mengantisipasi kekurangan ketersediaan cabai rawit di masa mendatang, maka perlu bagi pemerintah untuk mengetahui bagaimana peramalan produksi cabai rawit, khususnya di enam provinsi sentra produksi, yaitu Provinsi Aceh, Provinsi Sumatera Utara, Provinsi Jawa Barat, Provinsi Jawa Tengah, Provinsi Jawa Timur, dan Provinsi Nusa Tenggara Barat yang menyumbang sebesar 76,57 persen dari total produksi cabai rawit Indonesia. Pada penelitian ini, metode hybrid ARIMA-NNAR dan ARIMA-SVM digunakan untuk memprediksi produksi cabai rawit di keenam provinsi sentra produksi, kemudian juga dibandingkan dengan performa model tunggal yang digunakan, yaitu ARIMA, NNAR, dan SVM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model tunggal ARIMA telah cukup baik dalam memprediksi produksi cabai rawit pada data yang pola musimannya dengan jelas terlihat. Penambahan pemodelan dengan memasukkan sisaan dari model ARIMA (metode hybrid) dapat meningkatkan kemampuan model dalam memprediksi data meski tidak jauh dari performa model tunggal ARIMA. Namun, apabila dibandingkan secara keseluruhan, metode hybrid ARIMA-SVM memiliki performa yang lebih baik dibandingkan dengan metode hybrid ARIMA-NNAR. Selain itu, model tunggal NNAR dan SVM menunjukkan performa yang lebih baik dibandingkan dengan metode lainnya pada data yang menunjukkan pola tidak konsisten pada pola musimannya., Forecasting is a statistical method that aims to predict what will happen in the future based on historical data. In time series data, there are two types of data patterns based on their shape: linear and nonlinear. Each of these pattern types has an appropriate method to use in forecasting. Statistical-based methods, such as ARIMA and the smoothing methods, are commonly used for data with a linear pattern in time series data. Meanwhile, machine learning methods, such as ANN and SVM, perform well for data with a nonlinear pattern in time series data. If the time series data pattern contains both types of patterns, then a single model, a statistical or a machine learning-based model, will perform poorly in predicting future data. Therefore, combining these two models, called the hybrid method, is expected to perform better
Keyword: ARIMA-NNAR hybrid, ARIMA-SVM hybrid, cayenne pepper, linear, nonlinear

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: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: