Judul: Forecasting Crude Oil Prices using the Hidden Markov Model with Exponential Moving Average Smoothing Technique
Abstrak: Minyak bumi merupakan hasil sumber daya alam yang memiliki beragam produk turunan dan menjadikannya suatu komoditas alam yang sangat berharga. Minyak bumi juga digunakan sebagai aset finansial yang diperdagangkan di pasar komoditas. Harga minyak bumi cukup fluktuatif sehingga kemampuan dalam peramalam sangat dibutuhkan. Karya ilmiah ini mengasumsikan harga minyak bumi memiliki faktor yang tidak teramati dan membentuk rantai Markov, sehingga model hidden Markov dapat digunakan. Data yang digunakan merupakan data harga penutupan mingguan minyak bumi yang diamati dari 5 Januari 2009 sampai 12 Februari 2024, diperoleh proporsi data training terbaik yaitu 93.5% data atau sebanyak 737 data. Model hidden Markov yang dibentuk menunjukkan adanya tiga state tersembunyi yang secara berurutan memiliki sebaran Weibull(2.56, 22.74, 75.86), Weibull(3.02, 19.19, 55.20), dan Weibull(23.05, 171.74, -119.14). Hasil simulasi diperoleh MAPE data training sebesar 17.78% dan MAPE data testing sebesar 10.02%. Teknik pemulusan exponential moving average dengan ?? = 0.095pada data simulasi dapat menurunkan nilai MAPE menjadi 13.42% pada MAPE training dan 7.05% pada MAPE testing., Crude oil is a natural resource that yields a variety of derivative products, thus making it a highly valuable natural commodity. Crude oil is also utilized as a financial asset traded in commodity markets. Given the considerable volatility of crude oil prices, the ability to forecast accurately is highly essential. This scientific work assumes that the price of crude oil has unobserved factors and forms a Markov chain. Thus, the Hidden Markov Model can be used. The data used is weekly closing price of crude oil, observed from January 5, 2009, to February 12, 2024, the best proportion of training data obtained is 93.5%, totaling 737 data points. the hidden Markov model formed indicates the presence of three hidden states, sequentially exhibiting Weibull(2.56, 22.74, 75.86), Weibull(3.02, 19.19, 55.20), and Weibull(23.05, 171.74, -119.14). Simulation results yield a MAPE of 17.78% for the training data and a MAPE of 10.02% for the testing data. The exponential moving average smoothing technique with ?? = 0.095 applied to the simulation data can reduce the MAPE to 13.42% for the training set and 7.05% for the testing set.
Keyword: Hidden Markov Model (HMM), minyak bumi, pemulusan

Judul: Penerapan Metode Generalized AutoRegressive Conditional Heteroskedasticity untuk Peramalan Harga Minyak Mentah Dunia.
Abstrak: Minyak mentah merupakan salah satu komoditas yang sangat dibutuhkan di berbagai bidang. Harga minyak mentah dunia yang terus mengalami fluktuasi tentunya mengambil pengaruh yang besar terhadap perekonomian negara. Data harga minyak mentah yang dikumpulkan bersifat time series atau proses pengumpulannya dilakukan dari waktu ke waktu dengan periode bulanan. Oleh karena itu, diperlukan suatu sistem yang dapat membuat peramalan harga minyak mentah dunia kedepannya yang diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan pemerintah untuk pengambilan keputusan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk meramalkan harga minyak mentah dunia adalah ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) dan model GARCH (Generalized Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity). Pemodelan yang dilakukan terbukti bahwa data harga minyak mentah dunia periode Januari tahun 2002 hingga Juni 2022 memiliki efek heteroskedastisitas yang tidak dapat diatasi jika hanya menggunakan model ARIMA. Hasil dari pengolahan data diperoleh bahwa model ARIMA (0,1,2) yang dilanjutkan model ARCH (2) merupakan model terbaik dengan nilai MAPE sebesar 5,32%. Nilai akurasi yang diperoleh tergolong sangat baik untuk peramalan harga minyak mentah dunia., Crude oil is one of the commodities that are needed in various fields. World crude oil prices that continue to fluctuate, of course, have a big influence on the country's economy. Crude oil price data collected is time series or the collection process is carried out from time to time with monthly periods. Therefore, we need a system that can forecast future world crude oil prices which are expected to be taken into consideration by the government for decision making. One method that can be used to predict world crude oil prices is ARIMA (Auto-Regressive Integrated Moving Average) and GARCH (Generalized Auto-Regressive Conditional Heteroskedasticity) model. After modeling, it is proven that the world crude oil price data for the period January 2002 to June 2022 has a heteroscedasticity effect that cannot be overcome if only using the ARIMA model. The results of data processing show that the ARIMA (0,1,2) followed by the ARCH model(2) is the best model with a MAPE value of 5,32%. The accuracy values obtained are classifield as very good for forecasting world crude oil prices.
Keyword: ARIMA, ARCH, GARCH, harga minyak mentah, peramalan

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: