Judul: Modeling Arabica Coffee Commodity Price Using Asymmetric ARIMA-GARCH Model Approach
Abstrak: Komoditi pertanian pada saat ini merupakan aset yang menarik untuk dijadikan underlying asset dari suatu produk derivatif. Salah satu komoditi pertanian yang sedang populer saat ini adalah komoditi kopi arabika. Komoditi ini memiliki volatilitas yang tinggi. Karena tingginya volatilitas, penelitian ini bertujuan memodelkan harga komoditi kopi untuk meminimalisir kerugian atau memaksimumkan keuntungan. Volatilitas yang tinggi membuat pemodelan dengan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) saja tidak cukup. Model Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) bisa menyelesaikan permasalahan heteroskedastisitas namun masih memiliki kelemahan dalam memahami fenomena good news dan bad news. Oleh karena itu model GARCH asimetris dibutuhkan. Model GARCH asimetris yang digunakan dalam penelitian ini adalah model Exponential GARCH (EGARCH). Model yang diperoleh dalam penelitian ini adalah ARIMA(0,1,0)-EGARCH(2,3) dengan MAPE sebesar 2.54%., Agricultural commodities are currently attractive assets to be used as the underlying asset of a derivative product. One of the agricultural commodities that are currently popular is the arabica coffee commodity. This commodity has high volatility. Due to the high volatility, this study aims to model the price of the coffee commodity to minimize losses or maximize profits. High volatility makes modeling with the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) is not enough. The Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) model can solve heteroscedasticity problems but still has weaknesses in understanding the phenomena of good and bad news. Therefore an asymmetric GARCH model is required. The asymmetric GARCH model used in this study is the Exponential GARCH model. The model obtained in this study is ARIMA(0,1,0)-EGARCH(2,3) with a MAPE of 2.54%.
Keyword: ARIMA, EGARCH, modeling

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: Identifikasi Bakteri Saluran Pencernaan Lumba-lumba Hidung Botol Indo-Pasifik (Tursiops aduncus)
Abstrak: This research was aimed to identify the bacteria which lived in the digestive tract of the indo-pacific bottlenose dolphin (Tursiops aduncus). Anal swab samples were taken from 11 clinically healthy dolphins. These samples were cultured in the blood agar and MacConkey agar. The identification of the bacteria were based on series of tests i.e., colony and individual morphology, Gram stain characterisic, and standard biochemistry tests. At least, 14 genus of bacteria were identified such as Edwardsiella, Actinobacillus, Serratia, Enterobacter, Alcaligenes, Morganella, Proteus, Moraxella, Aeromonas, Pseudomonas, Streptococcus, Staphylococcus, Listeria, and Bacillus. Serratia and Alcaligenes were the most common genus which were found in the digestive tract of the dolphin
Keyword: