Judul: DESAIN MODEL PREDIKSI HARGA KOMODITI PERTANIAN MENGGUNAKAN ALGORITMA LONG SHORT TERM MEMORY
Abstrak: Sektor pertanian mempunyai peran penting dalam pembangunan ekonomi nasional. Hal ini dapat dilihat dari kontribusi terhadap Produk Domestik Bruto (PDB), penyerapan tenaga kerja, penciptaan kesempatan kerja/berusaha, peningkatan pendapatan masyarakat, dan sumber perolehan devisa. Pada negara berkembang seperti Indonesia, pertanian masih merupakan tulang punggung bagi 38 juta penduduk. Liberalisasi perdagangan yang berdampak pada serbuan impor produk pertanian akan berpengaruh pada produksi produk pertanian dalam negeri. Pengaruh fluktuasi harga pertanian lebih besar bila dibandingkan dengan fluktuasi produksi. Keadaan ini dapat menyebabkan petani menderita kerugian dalam jangka pendek sehingga menimbulkan kurangnya keinginan untuk melakukan investasi di sektor pertanian atau petani akan beralih ke komoditas yang memiliki harga jual yang lebih tinggi. Fluktuasi harga komoditas pertanian saat ini sudah mencapai kondisi serius sebagai akibat peningkatan permintaan tidak diimbangi dengan penawaran yang cukup. Peramalan harga komoditas pertanian berjangka merupakan subjek penting dalam domain pertanian, tidak hanya dalam memberikan informasi harga komoditas pertanian terlebih dahulu yang diandalkan oleh pengambil keputusan, tetapi juga mengurangi ketidakpastian dan risiko pasar pertanian. Dengan metode Long Short Term Memory (LSTM) lebih akurat dalam memprediksi harga komoditas pertanian berjangka. Estimasi harga di bidang pertanian diperlukan untuk meramalkan harga pasar komoditas yang dipilih, dan hal ini mendukung petani untuk menjadwalkan operasi budidaya sehingga memperoleh keuntungan lebih. Prediksi harga pasar merupakan hal yang wajib bagi sektor swasta dan publik untuk merencanakan dan melaksanakan program pembangunan pertanian guna menstabilkan harga pasar komoditas. Pada penelitian ini dibandingkan prediksi harga antara Provinsi Jawa Barat dan Provinsi DKI Jakarta, karena sebagian komoditas pertanian yang ada di DKI Jakarta dipasok dari wilayah Jawa Barat. Dengan selelisih harga yang signifikan, nantinya akan menjadi acuan bagi petani di Jawa Barat untuk mensuplai lebih banyak produk komoditas pertanian mereka ke wilayah DKI Jakarta. Dengan hasil prediksi harga dengan harga aktual yang akan digunakan oleh para petani dan pebisnis untuk menentukan bagaimana keputusan mereka. Perbandingan dengan wilayah DKI Jakarta dimaksudkan untuk menjadi referensi petani untuk bisa menjual produk pertaniannya kewilayah luar provinsinya sendiri.
Keyword: Fluktuasi Harga, Komoditas Pertanian, Long Short Term Memory, Pembangunan Nasional, Prediksi Harga

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: