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: Comparison of The Performance of Regression Model, XGBoost, and RNN on Time Series Data (Case Study of Poverty at The District/City Level)
Abstrak: Analisis data deret waktu telah banyak digunakan di berbagai bidang dan umumnya menggunakan satu peubah atau dikenal dengan analisis univariat. Kelemahan analisis ini adalah tidak dapat melihat pengaruh dari peubah lain. Permasalahan tersebut dapat diatasi menggunakan analisis multivariat. Kemiskinan merupakan permasalahan ekonomi yang dipengaruhi oleh beberapa faktor sehingga dapat menggunakan analisis multivariat. Penelitian ini bertujuan membandingkan performa model regresi, XGBoost, dan Recurrent Neural Network pada data tingkat kemiskinan di Kabupaten Purbalingga, Kabupaten Kudus, dan Kota Jakarta Barat. Data yang digunakan adalah tingkat kemiskinan, PDRB, upah minimum kabupaten/kota, rata-rata lama sekolah, tingkat pengangguran terbuka, tingkat partisipasi angkatan kerja, dan usia harapan hidup tahun 2010–2020. Hasil penelitian ini diperoleh bahwa model regresi masih baik dalam memprediksi tingkat kemiskinan pada data deret waktu tanpa pencilan. Namun, model regresi kurang cocok untuk data deret waktu yang memiliki pencilan. Metode yang lebih cocok digunakan pada data deret waktu dengan pencilan adalah metode machine learning. Metode machine learning juga lebih konsisten dalam menentukan peubah yang berkontribusi dalam prediksi. Peubah penting yang berkontribusi dalam memprediksi kemiskinan di tingkat kabupaten/kota yang dianalisis adalah PDRB., Time series data analysis has been widely used in various fields and is commonly known as univariate analysis, as it typically involves a single variable. The weakness of this analysis is its inability to account for the influence of other variables. This issue can be addressed through multivariate analysis. Poverty is an economic problem influenced by several factors, making it suitable for multivariate analysis. This research aims to compare the performance of Regression Model, XGBoost, and Recurrent Neural Network on poverty levels data in Purbalingga Regency, Kudus Regency, and West Jakarta City. The data used includes poverty levels, GRDP, district/city minimum wage, average years of schooling, open unemployment rate, labor force participation rate, and life expectancy from 2010 to 2020. The results of this research indicate that the regression model is still effective in predicting poverty levels in time series data without outliers. However, regression model is less suitable for time series data that contains outliers. A method more suitable for time series data with outliers is machine learning. Machine learning methods are also more consistent in identifying variables contributing to predictions. An important variable contributing to poverty prediction at the district/city level in the analyzed data is GRDP.
Keyword: multivariate, poverty, recurrent neural network, regression, XGBoost

Judul: Sintesis Flavonol melalui 2’-Hidroksikalkon
Abstrak: Flavonol is a class of flavonoids commonly found in fruits and vegetables. Flavonol is very useful, especially in food sector and health. In this study, flavonol unsubstituted was successfully synthesized from an intermediate material 2’-hydroxychalcone. The 2’-hydroxychalcone was synthesized by Claisen-Schmidt condensation method between o-hydroxyacetophenone and benzaldehyde using 4 different catalysts, namely KOH 60%, solid pellet of KOH-grinding technique, BF3-Et2O, and NaH in DMF. The KOH 60% was the best catalyst, giving the highest yield (57%). Afterward, the flavonol was synthesized in 1-stage oxidation cyclization of o-hydroxyacetophenone using Algar-Flynn-Oyamada (AFO) reaction, giving 76%. The flavonol total yield from 2’-hydroxychalcone was 43%. All synthesized products were characterized by their melting points and their spectra. The success of the synthesis flavonol opens the way to synthesis of useful flavonol derivatives such as quercetin and kaempferol.
Keyword: