Judul: Multivariate Forecasting Harga Pangan Sembako Melibatkan Faktor Eksternal Menggunakan Long-Short Term Memory.
Abstrak: Forecasting harga pangan sembako telah dikembangkan oleh beberapa peneliti dengan beragam algoritme forecasting. Namun, penelitian sebelumnya hanya univariate forecasting dan perbandingan hasil error di antara algoritme forecasting. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan multivariate forecasting harga pangan sembako di DKI Jakarta dengan melibatkan faktor ekonomi dan kesehatan menggunakan algoritme Long-Short Term Memory (LSTM) dimana untuk uji akurasi berdasarkan nilai MAPE. Algoritme LSTM untuk multivariate forecasting harga pangan sembako menghasilkan rata-rata MAPE sebesar 0,851% yang menunjukkan bahwa seluruh model dalam kategori akurasi sangat baik untuk forecasting komoditas pangan sembako yang diwakili. Selain itu, MAPE pada multivariate forecasting juga lebih baik bila dibandingkan MAPE pada univariate forecasting sebesar 1,249%. Secara global, variabel prediktor yang paling berpengaruh terhadap hasil forecast adalah variabel harga pangan sembako, BBM RON 92 (Pertamax), nilai tukar Rupiah terhadap US Dollar, tingkat inflasi, dan jumlah kasus positif aktif Covid-19.
Keyword: harga pangan sembako, Long-short term memory, multivariate forecasting

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: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: