Judul: Application of LSTM, GRU, and Bi-LSTM Algorithms to Predict  World Coal Prices
Abstrak: Batu bara merupakan sumber energi yang banyak digunakan untuk pembangkit listrik di dunia. Hal ini membuat harga batu bara dunia memiliki pengaruh yang besar terhadap berbagai aspek. Harga batu bara dipengaruhi oleh berbagai faktor diantaranya harga gas alam dan harga minyak mentah, sehingga dua peubah ini digunakan sebagai peubah eksogen untuk memprediksi harga batu bara. Data yang digunakan merupakan data bulanan (Januari 1990 hingga Mei 2023) dari ketiga peubah. Metode algoritma deep learning digunakan pada penelitian ini karena memiliki keunggulan dalam menangkap pola yang kompleks dan menangani variabel eksogen secara efektif. Keunggulan tersebut sesuai untuk menangani harga batu bara yang dicirikan oleh ketidakhalusan, non linearitas, noise tinggi, dan kerentanan terhadap faktor eksternal yang kompleks. Penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan kombinasi hyperparameter epoch dan neurons terbaik pada metode Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), dan Bidirectional LSTM (Bi-LSTM). Selain itu juga membandingkan performa dari metode ketiga metode berdasarkan akurasi prediksi data harga batu bara dunia. Hasil penelitian memberikan kombinasi hyperparameter terbaik epoch 80 dan neurons 64 pada LSTM (MAPE=13,75%) serta epoch 50 dan neurons 64 pada Bi-LSTM (MAPE=23,92%). GRU memiliki performa terbaik dibandingkan dua metode yang lain dengan epoch 80 dan neurons 32 yang menghasilkan MAPE sebesar 9.41%.
Keyword: Bi-LSTM, GRU, harga batu bara, LSTM

Judul: Application of Univariate and Multivariate Long Short Term Memory for World Crude Palm Oil Price Prediction
Abstrak: Analisis deret waktu sangat penting untuk memprediksi faktor ekonomi dan faktor-faktor penting lainnya, hal itu dapat dilakukan secara peubah tunggal dan peubah ganda. Perkembangan teknologi menciptakan long short term memory (LSTM) yang dapat menangani gradien yang menghilang dan ketergantungan jangka panjang. Penelitian ini akan memprediksi harga minyak kelapa sawit dunia karena Indonesia sebagai produsen minyak kelapa sawit terbesar di dunia sangat dipengaruhi oleh harga minyak kelapa sawit dunia. Penelitian ini menggunakan data bulanan harga minyak kelapa sawit, minyak kedelai, dan minyak bumi pada bulan Januari 2002 hingga Mei 2024 yang didapat dari World Bank Commodity Price Data. Penelitian ini menerapkan LSTM seara peubah tunggal dan peubah ganda dalam memprediksi harga minyak kelapa sawit. Penggunaan LSTM dikarenakan data menunjukkan unsur non-linear dan dan volatilitas yang tinggi. Input yang digunakan untuk LSTM peubah tunggal adalah harga minyak kelapa sawit sedangkan LSTM peubah ganda menggunakan harga minyak kelapa sawit, minyak kedelai dan minyak bumi. LSTM peubah tunggal terbukti lebih efektif pada kasus prediksi harga minyak kelapa sawit dunia. Hal ini terbukti dengan MAPE yang lebih rendah 6,574% dibandingkan LSTM peubah ganda 6,689%. LSTM peubah tunggal ini menggunakan kombinasi hyperparameter neuron 32, epoch 100, time steps 1, batch size 64, dan learning rate 0,01., Time series analysis is essential for predicting economic and other important factors; it can be done univariately or multivariately. Technological developments created long short term memory (LSTM) that can handle vanishing gradients and long-term dependencies. This research will predict the world price of crude palm oil (CPO) because Indonesia, as the world's largest CPO producer, is strongly influenced by the world CPO price. This study uses monthly data on CPO, soybean, and canola oil prices from January 2002 to May 2024 obtained from the World Bank Commodity Price Data. This research applies univariate and multivariate LSTM to predicting CPO prices. The use of LSTM is because the data shows nonlinear elements and high volatility. The input used for univariate LSTM is the CPO price, while multivariate LSTM uses CPO, soybean oil, and crude oil prices. The univariate LSTM proved to be more effective in the case of world CPO price prediction. This is proven by the lower MAPE of 6,574% compared to the multivariate LSTM of 6,689%. This univariate LSTM uses a combination of hyperparameters: neuron 32, epoch 100, time steps 1, batch size 64, and learning rate 0,01.
Keyword: LSTM, CPO price, LSTM, multivariate, time series, univariate

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: