Judul: Forecasting the Amount of Palm Oil Production Using the SARIMA and SARIMAX Methods
Abstrak: Minyak sawit merupakan komoditas perkebunan besar dengan jumlah produksi bulanan terbesar di Indonesia, serta Indonesia merupakan salah satu produsen minyak sawit terbesar di dunia. Oleh karena itu, penting untuk meramalkan jumlah produksi bulanan perkebunan besar minyak sawit. Penelitian ini bertujuan memprediksi jumlah produksi bulanan perkebunan besar minyak sawit di masa depan dengan menggunakan metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dan Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average dengan variabel eksogen (SARIMAX) dengan melibatkan nilai tukar rupiah terhadap USD. Data yang digunakan adalah data bulanan produksi perkebunan besar minyak kelapa sawit dari Januari 2009 - Desember 2018. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai tukar rupiah terhadap USD sebagai variabel eksogen tidak memiliki pengaruh signifikan sehingga nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dari model SARIMA dan SARIMAX cenderung mirip. Berdasarkan evaluasi model, model SARIMAX memiliki performa yang lebih baik dibandingkan model SARIMA dengan nilai MAPE forecasting sebesar 6,82%., Crude palm oil is a large plantation commodity with the largest monthly production in Indonesia. Indonesia is also one of the largest palm oil producers in the world. Therefore, it is important to predict the monthly production volume of large palm oil plantations. This research is aimed at predicting the amount of monthly production of crude palm oil in the future by using Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) and Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average methods with exogenous variables (SARIMAX) by involving the rupiah exchange rate against the USD. The data used are data on the monthly production of crude palm oil from January 2009 - December 2018. The result shows that the exchange rate of the Rupiah against the USD as an exogenous variable has no significant impact, leading to similar Mean Absolute Percentage Error (MAPE) values for SARIMA and SARIMAX models. Based on model evaluation, SARIMAX outperforms SARIMA with a forecasted MAPE value of 6.82%.
Keyword: plantation, crude palm oil, exchange rate, SARIMAX, SARIMA, forecasting

Judul: Aplikasi Metode ARIMA, LSTM, dan Hybrid ARIMA-LSTM pada Peramalan Harga Crude Palm Oil (CPO) Dunia
Abstrak: Minyak sawit mentah atau Crude Palm Oil (CPO) adalah salah satu komoditas unggulan ekspor Indonesia di sektor pertanian. Indonesia juga merupakan produsen CPO terbesar di dunia. Harga CPO dunia berdampak signifikan terhadap volume ekspor CPO serta pertumbuhan ekonomi Indonesia. Peramalan harga CPO secara akurat sangat penting untuk membantu pengusaha, investor, produsen dan juga pemerintah dalam perencanaan ekonomi dengan mempertimbangkan perubahan dan fluktuasi harga. Penelitian ini menggunakan data harga bulanan CPO dunia dari Januari 2003 hingga April 2023 yang diperoleh dari rata-rata harga harian CPO yang bersumber dari kompilasi data ISTA Mielke GmbH, Oil World, US Department of Agriculture dan World Bank. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Long Short-Term Memory (LSTM) dan Hybrid ARIMA-LSTM. Penggunaan ketiga metode ini didasarkan pada kondisi data yang berbentuk linear dan nonlinear. Metode LSTM terbukti lebih efektif dalam memprediksi harga CPO dunia dibanding metode ARIMA dan Hybrid ARIMA-LSTM. Model LSTM terbaik adalah model dengan hyperparameter epoch 100, batch size 1, dan learning rate 0,001. Model ini menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error 2,33% dan Root Mean Squared Error 34,708. Hal ini karena model LSTM lebih stabil dalam mempelajari pola data deret waktu., Crude Palm Oil (CPO) is one of Indonesia's main export commodities in the agricultural sector. Indonesia is also the largest producer of CPO in the world. The world CPO prices have a significant impact on Indonesia's export volume of CPO as well as its economic growth. It is essential to forecast CPO prices accurately to assist entrepreneurs, investors, producers, and the government in economic planning for the future while considering changes and price fluctuations. This study uses world CPO monthly price data from January 2003 to April 2023 which is compilation of data from ISTA Mielke GmbH, Oil World, US Department of Agriculture and World Bank. The methods used in this research are Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Long Short-Term Memory (LSTM), and Hybrid ARIMA-LSTM. The use of these methods is based on linear and nonlinear data conditions. Due to its ability to learn the data pattern well, the LSTM was found to be more effective in forecasting world CPO prices. The best LSTM model in this study is a model with hyperparameter epoch 100, batch size 1, and learning rate 0,001. This model produces a MAPE and an RMSE value of 2,33% and 34,708.
Keyword: ARIMA, crude palm oil prices, forecasting, hybrid ARIMA-LSTM, LSTM

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: