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: Model peramalan harga beras dengan pendekatan generalized space time (GST) (Studi kasus di Provinsi DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Banten)
Abstrak: Harga beras yang fluktuatif memiliki unsur keterkaitan dengan kejadian pada waktu-waktu sebelumnya. Selain itu harga beras juga dipengaruhi oleh ketersediaan stok beras di suatu lokasi. Dalam memenuhi ketersediaan tersebut, setiap lokasi membutuhkan lokasi sekelilingnya untuk menyediakan komoditas beras yang tidak dapat dipenuhi sendiri oleh lokasi yang bersangkutan. Dengan demikian harga beras tidak hanya dipengaruhi oleh waktu melainkan dipengaruhi oleh keterkaitan antar lokasi. Model Peramalan yang dapat menggabungkan unsur ketergantungan waktu dengan lokasi adalah generalized space time (GST) yang ordo waktunya didekati dengan autoregressive integreted moving average (ARIMA). Model GST merupakan pengembangan dari space time yang memiliki kelamahan yaitu mengisyarakatkan nilai-nilai parameter untuk semua lokasi sama. Model GST lebih realistis, karena pada kenyataannya lebih banyak ditemui model dengan parameter model yang berbeda untuk lokasi yang berbeda. Model GST yang didapatkan pada data harga beras provinsi DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Banten adalah GSTARI(3,1) dengan matriks pembobot seragam dan invers jarak. Model GST memiliki tingkat peramalan yang lebih baik daripada model ARIMA.
Keyword: ARIMA, generalized space time, rice price, space time

Judul: Modifikasi zeolit melalui interaksi dengan Fe(OH)3 untuk meningkatkan kapasitas tukar anion
Abstrak: Zeolite structure, that bears negative charge caused by replacement of Si with Al in the process of its formation, makes the zeolite has a function as cation exchanger and some anion exchange. To improve its anion exchange properties, zeolite can be modified by addition of Fe(OH)3. Fe3+ ions will enter empty cavities of the zeolite and bind the anions (ligands) to form complexes. Based on the esperiment, the modified zeolite with Fe(OH)3 can be made from both natural and active zeolites, increasing the anion exchange capacity of the zeolite. The anion exchange capacity of the modified zeolite was higher that of the zeolite before modification,i.e. 5.064 and 17.449 meq/100 g, respectively. Modification of zeolite with Fe(OH)3 inhibited adsorption of methylene blue, due to structural changes in the nature of the zeolite after modification. Zeolite adsorption capacity from methylene blue were the largest on the unmodified active zeolite, which was 0.7199 mg/g.
Keyword: