Judul: APPLICATION OF TIME SERIES CLUSTERING METHODS IN MODELING AND FORECASTING RICE SELLING PRICE PROVINCES IN INDONESIA
Abstrak: Indonesia, produsen beras ketiga terbesar dunia, menghadapi ketidakseimbangan antara produksi dan konsumsi yang meningkatkan harga beras dan menciptakan disparitas harga antar wilayah. Untuk mengidentifikasi pola harga serupa, digunakan Hierarchical Clustering Timeseries dengan jarak Dynamic Time Wraping dan lima pautan euclidean. Peramalan harga dilakukan dengan ARIMA pada tingkat individu dan cluster. Visualisasi dan perbandingan ambang-batas mengidentifikasi Kalimantan Tengah sebagai provinsi outlier. Pemodelan ARIMA individu menunjukkan performa model sangat baik dengan MAPE <10%. Korelasi clustering timeseries menggunakan Cophenetic mencapai 0,72 dan 0,68 pada pautan average, complete, dan centroid. Pemodelan cluster dilakukan menggunakan dua pendekatan: mengabaikan provinsi outlier (1) dan membentuk cluster tunggal untuk provinsi outlier (2). Pengukuran cluster optimal menggunakan Elbow, Silhouette Score, Calinski-Harabasz, dan Davies-Bouldin Index menghasilkan cluster optimal Pendekatan 2 sebanyak 6-7 cluster serta Pendekatan 1 dengan pengoptimalan pemotongan dendorgam sebanyak 3-5 cluster. Perbandingan data aktual individu dan peramalan cluster serta analisis paired t-test menunjukkan ward linkage Pendekatan 2 sebagai hasil terbaik, dengan 27 provinsi memiliki MAPE cluster≤individu. Ini menunjukkan pemodelan cluster mampu meghasilkan estimasi yang mendekati dan merepresentasikan peramalan individu pada 80% provinsi dengan prediksi yang akurat. Peramalan harga beras 12 periode mendatang menggunakan Pendekatan 2 menunjukkan kecenderungan kenaikan harga mayoritas provinsi Indonesia.
Keyword: ARIMA, clustering time series, dynamic time warping, rice prices, MAPE

Judul: Pengembangan Model Peramalan Harga Minyak Goreng dengan Pendekatan Clustering Time Series
Abstrak: Kajian terhadap minyak goreng dipandang perlu karena kenaikan harga minyak goreng akan berdampak terhadap inflasi. Kajian minyak goreng yang pernah dilakukan oleh Sumaryanto (2009) dan Ati (2015) menggunakan harga minyak goreng dengan pemodelan Autoregresive Integrated Moving Average (ARIMA). Sumaryanto (2009) memodelkan menggunakan data harga minyak goreng agregasi nasional dan menyarankan pemodelan dengan menggunakan data pada level wilayah yang lebih spesifik, yaitu provinsi. Harga minyak goreng berdasarkan waktu bervariasi antar provinsi. Beberapa mempunyai pola yang berbeda dan beberapa mempunyai pola yang mirip. Kemiripan tersebut bisa dikelompokkan menggunakan analisis gerombol. Analisis gerombol data deret waktu juga dilakukan oleh Ardiansyah (2014) dan Veti (2015) dengan data yang berbeda, yaitu data dana pihak ketiga 30 provinsi dan nilai ekspor Indonesia ke 20 negara tujuan ekspor. Berdasarkan uraian tersebut, penelitian ini tertarik untuk melakukan pemodelan ARIMA harga minyak goreng pada 32 provinsi di Indonesia, serta memanfaatkan analisis gerombol data deret waktu dalam pengembangan pemodelan ARIMA. Data harga minyak goreng perdesaan pada 32 provinsi tidak memperlihatkan adanya pola musiman. Kemudian, berdasarkan pemodelan ARIMA pada level individu diperoleh beberapa model umum yang sama pada beberapa provinsi. Lima provinsi (Sumatera Utara, Kep. Bangka Belitung, Jawa Tengah, Jawa Timur dan Sulawesi Tenggara) mempunyai model ARIMA (1,1,0) , sebaliknya tiga provinsi ( Jambi, Jawa Barat dan Kalimantan Barat) mempunyai model ARIMA (0,1,1). Model ARIMA untuk Kepulauan Riau dan Nusa Tenggara Barat adalah ARIMA (0,1,4). Lima belas provinsi lainnya (Nanggroe Aceh Darussalam, Sumatera Barat, Riau, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, Bali, Nusa Tenggara Timur, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat dan Papua) mempunyai model ARIMA (0,1,0) dan 7 provinsi lainnya mempunyai model ARIMA yang berbeda-beda. Analisis gerombol yang merupakan bagian dalam pengembangan pemodelan ARIMA ini menggunakan metode berhirarki dengan pautan rataan, menghasilkan gerombol yang kuat saat banyaknya gerombol adalah 2 untuk kedua jenis penggunaan ukuran ketidakmiripan, Dynamic Time Warping (DTW) dan Complexity Invariant Dissimilarity (CID). CID merupakan ukuran ketidakmiripan yang lebih sesuai digunakan dibandingkan dengan DTW karena memiliki koefisien korelasi cophenetic yang lebih besar (0.837). Model ARIMA terbaik hasil penggunaan jarak CID adalah ARIMA(1,1,0) untuk gerombol pertama (29 provinsi), dan ARIMA(0,1,0) untuk gerombol kedua. Model terbaik pada gerombol kedua adalah model yang digunakan untuk peramalan harga minyak goreng provinsi Maluku Utara, Papua Barat dan Papua. Ukuran akurasi ramalan yang digunakan dalam penelitian ini adalah Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang diterapkan pada periode data uji (Januari-Desember 2016). Pemodelan ARIMA pada level individu menghasilkan rata-rata MAPE sebesar 2.56% sedangkan rata-rata MAPE hasil pemodelan ARIMA pada level gerombol dengan menggunakan ukuran CID 2 gerombol sebesar 7%. Sehingga, dapat disimpulkan bahwa dengan nilai MAPE yang sangat kecil, pemodelan ARIMA pada level individu tetap merupakan teknik yang terbaik dibandingkan dengan pemodelan ARIMA pada level gerombol. Akan tetapi, pemodelan ARIMA level gerombol yang dilakukan dalam penelitian ini menghasilkan efisiensi yang tinggi karena dengan 2 kali pemodelan mampu melakukan peramalan untuk 32 provinsi dan dengan rata-rata MAPE yang tergolong bagus.
Keyword: ARIMA, Analisis Gerombol, CPO, Hirarki, Inflasi

Judul: Case Study of Gallbladder Mucocele and Treatment Used In Small Animals
Abstrak: Gallbladder mucocele (GM) is defined as distention of the gallbladder caused by an inappropriate accumulation or deposition of high concentrations of bile. The purpose of this case study is to study GM conditions in small animals and to report the clinical sign and characteristics of GM through the sonogram interpretation and blood chemistry test evaluation, and studies related to the therapy given and other treatments recommended. A 14-year-old Toy Poodle dog has been diagnosed with severe GM and cholecystitis. No pain signs were shown during the physical examination as asymptomatic is a common characteristic in the early stage of biliary related diseases. In this study Abdominal ultrasonography interpretation and blood chemistry evaluation was conducted in 2021-2022 and analyzed as a secondary data source. Ultrasonography results showed presence of hyperechoic, immobile deposits in gallbladder accompanied by wall thickening and enlarged in size, followed by a significant increase in the enzyme alkaline phosphatase (ALP). This study has summarized mainly the diagnosis and treatments of GM in small animals and suitable alternatives treatments were recommended to encounter the GM conditions in small animals. The effectiveness of combined therapy shows the positive impact on the patient, the condition of GM has been under control.
Keyword: ultrasound, gallbladder, biliary sludge, abdominal ultrasonography