Judul: Model Prediksi Harga Komoditas Cabai Merah Besar dan Keriting dengan Metode Long Short Term Memory
Abstrak: Data Badan Pusat Statistik menandai tingginya tingkat produksi dan konsumsi cabai merah per kapita pada beberapa provinsi di Indonesia. Berdasarkan monitor Pusat Informasi Harga Pangan Strategis dari Mei 2018 hingga Mei 2021 harga cabai merah mengalami fluktuasi di 34 provinsi, salah satunya yaitu provinsi Jawa Barat. Penelitian ini bertujuan untuk membangun pemodelan prediksi harga cabai merah besar dan keriting di provinsi Jawa Barat dengan metode Long Short Term Memory (LSTM). Model prediksi harga komoditas cabai merah besar dan keriting menggunakan LSTM telah berhasil dibentuk dan dinilai cukup representatif untuk memprediksi harga di pasar tradisional dan pasar modern provinsi Jawa Barat. Hasil model prediksi terbaik untuk harga cabai merah besar dan keriting di pasar tradisional diperoleh nilai RMSE terkecil pada data uji sebesar 2,57% dan 2,07%. Sedangkan, hasil model prediksi harga terbaik di pasar modern diperoleh nilai RMSE terkecil pada data uji sebesar 2,11% dan 2,17%. Berdasarkan nilai RMSE yang diperoleh, pembentukan model menggunakan LSTM sudah lebih baik dari metode penelitian sebelumnya dan menunjukan bahwa variasi nilai yang dihasilkan pada model mendekati variasi nilai aktualnya., Data from the Central Statistics Agency indicates the high level of production and consumption of red chili per capita in several provinces in Indonesia. Based on the monitoring of the Strategic Food Price Information Center from May 2018 to May 2021 the price of red chili fluctuated in 34 provinces, one of which was West Java province. The quantity of chili supply and the amount of demand imbalance needed by consumers causes price fluctuated. This study aims to build a predictive modeling of the price of large and curly red chilies in West Java Province using the Long Short Term Memory method. The red chili price prediction model using LSTM has been successfully formed and is considered representative enough to predict prices in traditional markets and modern markets in West Java Province. The best prediction model for the price of large and curly red chilies in traditional markets obtained the smallest RMSE values on the test data of 2.57% and 2.07%, respectively. Meanwhile, the best price prediction model in the modern market obtained the smallest RMSE values on the test data of 2.11% and 2.17%, respectively. Based on the RMSE value obtained, the model is better than the previous research method and shows that the variation in the value produced by a model is close to the variation in the actual value.
Keyword: long short term memory, cabai merah, fluktuasi harga, model prediksi, prediction model, price fluctuation, red chili

Judul: Study on EMD Method for Predicting the Price of Curly Red Chili in Indonesia.
Abstrak: Total konsumsi cabai di Indonesia mencapai 90.000 ton perbulan, dan meningkat 10-20% pada hari besar keagamaan (Bappenas 2013). Kebutuhan terhadap cabai memberikan pengaruh terhadap fluktuasi harga cabai, salah satunya cabai merah keriting. Fluktuasi harga cabai selain karena fluktuasi kebutuhan terhadap cabai, juga disebabkan fluktuasi pasokan akibat perubahan musim serta distribusi dari daerah sentra penghasil cabai (Bappenas 2013). Tingginya fluktuasi harga cabai merah keriting memberikan pengaruh yang signifikan terhadap laju inflasi di Indonesia pada waktu-waktu tertentu seperti ketika terjadi kegagalan panen dan hari besar keagamaan. Untuk mengendalikan inflasi maka ketersediaan komoditi harus dijaga agar tidak mengakibatkan kelangkaan atau memberi konsekuensi harga menjadi tinggi, sehingga diperlukan kebijakan perencanan produksi dan manajemen pola produksi cabai merah keriting di Indonesia. Upaya stabilisasi pasokan dan harga cabai ini dapat dilakukan dengan mengetahui karakteristik dasar dari pergerakan harga serta peramalan yang tepat terhadap harga cabai merah keriting. Ensemble Empirical Mode Decomposition (EEMD) adalah suatu metode dekomposisi yang mampu mentransformasi serangkaian fungsi waktu dari suatu sinyal data menjadi sejumlah sub-sinyal yang mencerminkan keadaan fisik yang dimilikinya, sehingga sesuai dengan data harga cabai dipengaruhi banyak faktor. EEMD dikembangkan oleh Wu dan Huang (2005) menggunakan pendekatan ensemble untuk memperoleh sejumlah Intrinsic Mode Function (IMF) dan sisaan. Dalam penerapannya, proses merata-ratakan untuk memperoleh IMFs akhir pada EEMD mengganggu keortogonalan IMFs akhir. Untuk itu, Wijayanto et al. (2015) melakukan modifikasi sebagai upaya memperoleh komponen hasil dekomposisi yang saling ortogonal dengan memanfaatkan prinsip penggerombolan berhirarki. Data hasil dekomposisi dapat digunakan untuk memprediksi data awal dengan melakukan prediksi terhadap masing-masing komponen hasil dekomposisi, kemudian menjumlahkan semua hasil prediksi tersebut. Untuk memperoleh hasil prediksi digunakan metode ARIMA dan trend polinomial. Penelitian ini bertujuan untuk menelaah perilaku harga mingguan cabai merah keriting di Indonesia periode 1 Januari 2008 – 10 Mei 2015 dan mengkaji kestabilan hasil peramalan menggunakan ARIMA terhadap IMFs, serta peramalan dengan trend polinomial terhadap komponen sisaan hasil dekomposisi menggunakan metode EEMD dan EEMD yang dimodifikasi. Telaah terhadap harga cabai merah keriting di Indonesia yang dilakukan menggunakan EEMD yang dimodifikasi menghasilkan 4 IMFs dan sisaan. IMF3 merupakan komponen hasil dekomposisi yang memiliki korelasi paling tinggi yaitu 0.78. Persentase rasio ragam juga menunjukkan bahwa IMF3 memberikan kontribusi sebesar 42.1% terhadap harga mingguan cabai merah keriting di Indonesia. Hal ini menunjukkan bahwa faktor musim dan musim tanam merupakan faktor yang paling mempengaruhi perilaku harga mingguan cabai merah keriting di Indonesia. Kejadian-kejadian berperiode 0.5 tahunan ini dapat mempengaruhi perubahan harga dengan penurunan hingga Rp 10.000,- dan kenaikan harga mencapai Rp 20.000,-. Kebaikan suatu peramalan sangat bergantung pada deret data testing yang digunakan untuk evaluasi kebaikan model, sehingga dilakukan variasi pembagian data training dan data testing yakni 95:05, 90:10, 85:15, 80:20, 90:5, 85:10, 80:15, 85:5 dan 80:10 untuk melihat kestabilan nilai peramalan terhadap data yang telah di dekomposisi. Data training didekomposisi menggunakan EEMD dan EEMD yang dimodifikasi kemudian IMF hasil dekomposisi di prediksi menggunakan model Auto Regressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan sisaannya menggunakan trend polinomial. Kebaikan peramalan dilihat menggunakan Mean Absolute Persentage Error (MAPE). Pada data training, data hasil dekomposisi menggunakan metode EEMD yang dimodifikasi mampu memberikan model ARIMA dan trend polinomial yang lebih baik pada penggunaan 80%
Keyword: ARIMA, EEMD, Modified EEMD, Polynomial trend, Chili price, Intrinsic mode function, EEMD method

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: