Judul: Penerapan nueral network dalam pemodelan deret waktu tingkat suku bunga sertifikat berharga Bank Indonesia (SBI)
Abstrak: Merupakan hal sangat penting untuk melakukan pemodelan deret waktu terhadap tingkat suku bunga SB!. Metode ARIMA seringkali tid,1k dapat membcrikan basil yang memuaskan terutama bila kondisi­kondisi awal (asumsi) dari data tidak terpenuhi dengan baik. Neural Network dapat dijadikan alternatif yang layak dlpertimbangkan pada pcmodelan dan peramalan data yang komplek. Penelitian ini bertujuan untuk melihat kemampuan GRNN scbag:1i salah satu lipe Neural Network yang dapat diaplikasikan dalam permnalan data dcrcl waktu, dalam pemodclan tingkat suku bung.1 SBL Data yang digunakan adalah data mingguan periode Agustus 1998 sampai Agustus 2002. Dampak krisis monctcr terhadap data tingkat suku bunga SBI menyetiabkan sulit terpenuhinya syarat kehomogenan ragam dari data. Olch karcna itu digunakan dua pendekatan yaitu dengan menggunakan data secara keseluruhan (data 1) dan data stasioner (data II) untuk melihat kemampuan dari ARIMA dan GRNN dalam pemode\an dan peramalan. Pemodelan deret waktu terhadap data tcrsebut secara keseluruhan tidak berhasil menemukan model ARIMA yang dapat memenuhi asmnsi keacakan dan kenormalan sisaan. Model terbaik yang diperoleb dari pendekatan ARIMA adalah (2,2, l) yang secara lengkap dapat ditulis sebagai berikut 2,, = 2.94142,,.i -3.04642,,.2+ 0.61422,,.3 -0.16362,,.,. + Et-0.9497et.J Hasil peramalan ARIMA (2,2, 1) tidak sebaik basil pemodelannya. Berdasarkan nilai MAPE yang diperoleh, GRNN memberikan basil pemodelan dan peramalan yang lebih baik. Model GRNN yang dihasilkan dengan menggunakan data secara keseluruhan dan dam yung stasioner memberikan basil peramalan yang relatif sama. Dengan menggunakan Z..1 sebagai input optimal, nilai MAPE dari per.unalan yang dihasilkannya adalah 0.20%.
Keyword: Metode ARIMA

Judul: Kajian Pemodelan ARIMA, GRU, dan Hybrid Model ARIMA-GRU pada Data Deret Waktu Berfrekuensi Tinggi
Abstrak: Data deret waktu adalah urutan pengamatan yang diambil secara berurutan dalam rentang waktu tertentu. Data deret waktu banyak ditemui di berbagai bidang dan memiliki karakteristik ketergantungan antar pengamatan. Analisis deret waktu digunakan dalam peramalan data periode berikutnya, yang merupakan alat bantu dalam perencanaan efektif dan efisien. Penelitian terkait data deret waktu keuangan masih terfokus pada data frekuensi rendah. Namun, dengan ketersediaan data keuangan berfrekuensi tinggi, muncul kebutuhan untuk mengembangkan metode peramalan yang dapat bekerja pada data tersebut. Data frekuensi tinggi memiliki karakteristik unik, seperti jarak antar waktu yang tidak teratur, variasi yang signifikan antar waktu, bersifat non-linier, volatilitas stokastik yang besar serta perubahan yang cepat dan responsif terhadap peristiwa atau aktivitas yang terjadi dalam waktu singkat. Metode peramalan yang umum digunakan seperti ARIMA sulit mengatasi deret waktu yang bersifat non-linier. Data keuangan berfrekuensi tinggi memiliki sifat non-linier dan variasi antar waktu yang tidak teratur. Hal ini menimbulkan kesulitan dalam peramalan jika hanya menggunakan model ARIMA. Dalam mengatasi keterbatasan ARIMA, dikembangkan metode jaringan saraf tiruan (JST) seperti RNN. Namun, RNN memiliki masalah vanishing gradient yang dapat mengurangi akurasi peramalan. Dalam perkembangannya untuk mengatasi hal ini, dikembangkan metode seperti LSTM dan GRU. Penggabungan model ARIMA dan JST dalam bentuk model Hybrid telah dilakukan dalam beberapa penelitian dan terbukti meningkatkan akurasi peramalan. Beberapa penelitian menunjukkan bahwa GRU dapat bekerja lebih baik daripada LSTM dalam beberapa kasus. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan model ARIMA, GRU, dan model Hybrid ARIMA-GRU dalam melakukan peramalan data deret waktu keuangan berfrekuensi tinggi. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk menentukan model terbaik dalam melakukan peramalan data deret waktu tersebut menggunakan kriteria nilai MAPE. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan tentang penggunaan model Hybrid ARIMA-GRU dalam peramalan data deret waktu keuangan berfrekuensi tinggi. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data empiris berupa harga penutupan saham bank anggota HIMBARA, rentang waktu yang digunakan adalah data saham per menit selama tahun 2022. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa model Hybrid ARIMA-GRU mampu memberikan akurasi yang lebih baik dibandingkan model individu ARIMA dan GRU. Harga saham penutupan BMRI, BBRI, BBNI dan BBTN yang dimodelkan menggunakan model Hybrid masing-masing memberikan nilai MAPE sebesar 0.75%, 0.3%, 0.57%, dan 0.54%. Semua nilai MAPE empat bank tersebut dibawah 10%, menunjukkan bahwa model Hybrid sangat akurat dalam melakukan prediksi dan memiliki tingkat kesalahan yang sangat kecil.
Keyword: High-Frequency Data, ARIMA, GRU, Hybrid Model

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: