Judul: Comparison  Between  SARIMA and  DeepAR  with  Optuna Hyperparameter Optimization for Estimating Indonesian Rice Production Data.
Abstrak: A forecast predicts future events that have significantly impacted our society, especially when facing time-sensitive issues like food availability. Food was critical to ensuring people
Keyword: Comparison, DeepAR, Optuna, Rice Production, SARIMA

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: Koksidiosis Pada Usus Halus Kelinci Yang Disebabkan Oleh Eimeria magna
Abstrak: Penyakit yang disebabkan oleh infeksi protozoa dari genus Eimeria pada usus halus kelinci, disebut kok- sidiosis usus (Intestinal Coccidiosis). Salah satu jenis coccidia penyebabnya adalah E. magna. E. magna ini adalah parasit intraseluler, yang menyerang usus halus kelinci terutama bagian jejunum dan ileum. Dalam siklus hidupnya E. magna mengalami tiga tahap perkembangan, yaitu: 1. Skizogoni. Pada tahap ini terjadi pembentukan skizon, ukurannya berkisar antara 10-20 น. 2. Gametogoni. Pada tahap ini terjadi perkembangan seksual, terjadi lima hari setelah infeksi. 3. Sporogoni. Pada tahap ini terjadi pembentukan spora, bentuk ini dapat menginfeksi kelinci lainnya. Ookista yang bersporulasi dapat menginfeksi kelinci dalam suatu peternakan. Ookista ini berbentuk oval kadang kadang elips, panjangnya 28-42 u dan lebarnya 20-26 u. Apabila kelinci terinfeksi oleh ookista ini, dapat menurunkan berat badan terus menerus dan akhirnya menimbulkan kematian. Kelinci yang berumur muda lebih sering terserang penyakit ini dari pada kelinci dewasa, sehingga sering menyebabkan kerugian pada peternak. Gejala klinis yang terlihat tergantung dari banyaknya jumlah ookista yang termakan oleh kelinci. Kelinci muda sering terinfeksi oleh sejumlah besar ookista yang dapat menyebabkan kematian mendadak tanpa memperlihatkan gejala klinis terlebih dahulu. Pada infeksi akut terlihat gejala-gejala penurunan berat badan, dehidrasi, banyak minum, diare yang hebat dan sering menimbulkan kematian. ...
Keyword: