Judul: Pemodelan Long Short Term Memory (LSTM) untuk Prakiraan Penjualan Berdasarkan Basis Data Penjualan Retail pada Kontrol Persediaan.
Abstrak: Salah satu modal terpenting perusahaan adalah persediaan. Hal ini juga terdapat pada penjualan retail. Aktifitas pembelian konsumen yang semakin tinggi pada penjualan retail menyebabkan persediaan barang pada penjualan retail menjadi sangat dinamis. Efek liburan atau musiman berpengaruh pada tingkat penjualan. Penelitian ini membahas tiga macam penjualan retail yang berbeda dari segi jenis barang dan ritme penjualannya. Penjualan retail yang pertama adalah penjualan retail kendaraan bermotor yang termasuk ke dalam tipe penjualan yang jarang. Penjualan retail kedua merupakan penjualan consumer goods pada kantor pusat. Kantor pusat sering mengalami kekurangan persediaan untuk cabang cabangnya sehingga mempersulit penjualan kepada kantor cabang mereka. Penjualan retail ketiga adalah penjualan perlengkapan rumah pada sebuah kantor cabang. Pada kasus ini perubahan penjualan terjadi dengan cepat sehingga menyebabkan ketidakaturan pola penjualan. Perbedaan ritme penjualan membuat perusahaan penjualan retail sulit untuk memperkirakan persediaan yang tepat. Pengaturan persediaan secara tepat dapat mempertahankan tingkat persediaan dengan optimal sehingga harus berdasarkan pada prakiraan penjualan yang baik. Penelitian ini bertujuan untuk membuat pemodelan prakiraan penjualan pada tiga macam perusahaan retail tersebut untuk melakukan kontrol terhadap persediaan. Peramalan deret waktu biasanya memperkirakan tren dan pola musiman dan bertujuan untuk menganalisis pola permintaan masa lalu yang diproyeksian untuk pola permintaan masa depan. Teknik berbasis Machine Learning dan deep learning seperti Long-Term Memory (LSTM) yang merupakan jenis khusus dari recurrent neural networks digunakan pada penelitian ini. Digunakan tiga basis data dan tiga skenario berbeda sesuai dengan tipe penjualan retail yang akan dimodelkan. Terdapat 10 item barang/kategori per basis data, basis data dari kasus kedua dengan observasi 36 bulan untuk prakiraan 12 bulan ke depan dan dua basis data dari kasus pertama dan ketiga dengan observasi 45 minggu untuk perkiraan 15 minggu ke depan. Dalam penelitian ini, kesalahan prakiraan menggunakan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil dari basis data dari kasus pertama basis data LSTMA1, kasus kedua basis data LSTMB1, dan kasus ketiga basis data LSTMC1 dengan rata-rata RSME terkecil masing-masing adalah 2.12, 1.05, 1.24. Pada basis data LSTMA1 satu per tiga data rata rata RMSE dibawah 2.5, basis data LSTMB1 setengah data mencapai rata rata RMSE dibawah 1.5, dan basis data LSTMC1 sepertiga data mencapai dibawah 1.5.
Keyword: LSTM, Sales Forecasting, Inventory Control, Time series forecasting, sales retail

Judul: Performance Assessment of Multiple Long  Short-Term Memory for Non-Stationary Time Series Data Analysis
Abstrak: Berkembangnya issue dan penelitian dalam analisis statistika membuat berkembangnya pendekatan dalam analisisnya. Salah satu metode yang terdepan dalam membantu pengambilan keputusan dan perencanaan ini yaitu peramalan dengan menggunakan deep learning. Pendekatan ini memiliki banyak perkembangan pendekatan, yaitu long short-term memory (LSTM) dan multiple long short-term memory (M-LSTM). Mempertimbangkan bahwa metode LSTM mampu mengenali pola data dan mampu memprediksi data deret waktu dengan baik, memiliki akurasi dan hasil peramalan yang lebih baik. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk mengkaji keunggulan metode LSTM berdasarkan data bangkitan. Selain itu, juga bertujuan untuk mendapatkan perbandingan kinerja metode LSTM dan M-LSTM dan penerapannya pada data empiris. Penelitian ini membangkitkan data dengan dua skenario yang berbeda, yaitu data simulasi yang dibangkitkan dari model FAR(1) dengan e(k)~N(0.5,1) dan data yang dibangkitkan dari FAR(1) kemudian dari data yang dibangkitkan diambil 10% secara acak dan diberikan noise e(k)~N(0.5,10) yang ditambahkan ke data awal sehingga membentuk data baru, yaitu FAR^* (1). Data yang dibangkitkan juga memiliki skenario jumlah periode waktu, yaitu 30, 350, 400, dan 450, dimana setiap kombinasi model dan periode waktu yang dibangkitkan dilakukan pengulangan sebanyak 100 ulangan. Data bangkitan ini selanjutnya dimodelkan dengan menggunakan metode LSTM dengan tujuan untuk mengidentifikasi perubahan kinerja metode LSTM ketika digunakan untuk memodelkan data dengan noise dan data dengan tambahan noise. Sedangkan kajian pada data empiris yang dilakukan pada penelitian ini adalah data persentase kemiskinan di tingkat kabupaten atau kota di Jawa. Data ini diambil dari website resmi Badan Pusat Statistik Indonesia (BPS), yaitu data dari tahun 2002 hingga 2022 atau sebanyak 21 data. Data empiris ini dilakukan pemodelan dengan menggunakan metode LSTM dan M-LSTM dengan tujuan untuk membandingkan keakuratan ramalan metode LSTM dan M-LSTM dalam meramalkan data tingkat kemiskinan kabupaten atau kota di Jawa Hasil analisis data simulasi menggunakan metode LSTM menunjukkan bahwa kinerja teknik ini lebih baik jika digunakan untuk memodelkan data yang diberi tambahan noise. Hal ini ditunjukkan oleh nilai MAPE yang kecil untuk data yang diberikan tambahan noise dibandingkan untuk data yang tidak diberi tambahan noise. Selanjutnya dari hasil analisis ragam tampak bahwa adanya perbedaan keakuratan ramalan, sehingga LSTM lebih baik jika digunakan untuk meramalkan data yang diberikan tambahan noise. Hasil analisis ragam juga menunjukkan bahwa interaksi semua faktor berpengaruh nyata. Akibatnya kita tidak dapat menyimpulkan secara umum apakah faktor jumlah observasi, jumlan neuoron atau epoch berpengaruh nyata terhadap RMSE. Pengaruh suatu faktor harus dievaluasi pada setiap level dari dua faktor lainnya. Pengujian lebih lanjut (lazim disebut multiple comparison) menggunakan uji t menunjukkan bahwa bahwa terdapat perbedaan yang signifikan pada rata-rata MAPE dari kedua data. Hasil perbandingan kinerja metode LSTM dan M-LSTM pada data empiris dilakukan praprosesan data dengan melakukan imputasi data hilang dan pengujian kestasioneran data. Hasil analisis yang diperoleh menunjukkan bahwa metode M-LSTM memiliki kinerja yang lebih baik dibandingkan LSTM dalam meramalkan data persentase kemiskinan di tingkat kabupaten atau kota di Jawa. Selanjutnya dilakukan analisis ragam, dimana hasil analisis menunjukkan signifikansi antara rata-rata MAPE. Oleh karena itu, dapat disimpulkan bahwa metode M-LSTM dengan jumlah neuron 16 cocok digunakan untuk meramalkan data persentase kemiskinan di tingkat kabupaten atau kota di Jawa., The development of issues and
Keyword: FAR, Poverty, LSTM, M-LSTM

Judul: Isolasi senyawa golongan flavonoid sebagai antioksidan dari daun dandang gendis (Clinacanthus nutans)
Abstrak: The leaves of dandang gendis (Clinacanthus nutans) exhibit antioxidant activity. The objective of this study is to investigate the highest antioxidant activity from flavonoid extract of the leaves. Antioxidant activities were determined by radical scavenging assay using 1,1-diphenyl-1-pycryl-hydrazyl radical. The result showed that ethyl acetate extract had antioxidant activity with IC50 value of 178.40 mg L-1. The ethyl acetate extract was fractionated further using preparative thin layer chromatography with eluent of n-buthanol:acetic acid: water (4:1:5) and produced 3 fractions. The most active fraction was fraction 2 with IC50 value of 52.93 mg L-1, which was lower than that of butylated hydroxy toluene (IC50 16.71 mg L-1). Flavonoid assay of fraction 2 showed that it contained flavonol and flavon. The ultraviolet-visible spectrum of fraction 2 in methanol solvent showed a maximum absorption at 332 in band 1 and 274 nm in band 2. In MeOH+MeONa and MeOH+AlCl3-HCl solvents there was a bathochromic shift, indicated the presence of 4'-OH and 5-OH. The new peak at 326.5 nm showed the presence of 7-OH substituent.
Keyword: