Judul: Forecasting Crude Oil Prices using the Hidden Markov Model with Exponential Moving Average Smoothing Technique
Abstrak: Minyak bumi merupakan hasil sumber daya alam yang memiliki beragam produk turunan dan menjadikannya suatu komoditas alam yang sangat berharga. Minyak bumi juga digunakan sebagai aset finansial yang diperdagangkan di pasar komoditas. Harga minyak bumi cukup fluktuatif sehingga kemampuan dalam peramalam sangat dibutuhkan. Karya ilmiah ini mengasumsikan harga minyak bumi memiliki faktor yang tidak teramati dan membentuk rantai Markov, sehingga model hidden Markov dapat digunakan. Data yang digunakan merupakan data harga penutupan mingguan minyak bumi yang diamati dari 5 Januari 2009 sampai 12 Februari 2024, diperoleh proporsi data training terbaik yaitu 93.5% data atau sebanyak 737 data. Model hidden Markov yang dibentuk menunjukkan adanya tiga state tersembunyi yang secara berurutan memiliki sebaran Weibull(2.56, 22.74, 75.86), Weibull(3.02, 19.19, 55.20), dan Weibull(23.05, 171.74, -119.14). Hasil simulasi diperoleh MAPE data training sebesar 17.78% dan MAPE data testing sebesar 10.02%. Teknik pemulusan exponential moving average dengan ?? = 0.095pada data simulasi dapat menurunkan nilai MAPE menjadi 13.42% pada MAPE training dan 7.05% pada MAPE testing., Crude oil is a natural resource that yields a variety of derivative products, thus making it a highly valuable natural commodity. Crude oil is also utilized as a financial asset traded in commodity markets. Given the considerable volatility of crude oil prices, the ability to forecast accurately is highly essential. This scientific work assumes that the price of crude oil has unobserved factors and forms a Markov chain. Thus, the Hidden Markov Model can be used. The data used is weekly closing price of crude oil, observed from January 5, 2009, to February 12, 2024, the best proportion of training data obtained is 93.5%, totaling 737 data points. the hidden Markov model formed indicates the presence of three hidden states, sequentially exhibiting Weibull(2.56, 22.74, 75.86), Weibull(3.02, 19.19, 55.20), and Weibull(23.05, 171.74, -119.14). Simulation results yield a MAPE of 17.78% for the training data and a MAPE of 10.02% for the testing data. The exponential moving average smoothing technique with ?? = 0.095 applied to the simulation data can reduce the MAPE to 13.42% for the training set and 7.05% for the testing set.
Keyword: Hidden Markov Model (HMM), minyak bumi, pemulusan

Judul: Modeling World Crude Oil Prices for 2022 - 2023 using ARIMA, LSTM, and GRU Methods
Abstrak: Minyak mentah adalah sumber daya alam yang berharga dengan dampak ekonomi yang signifikan. Mengingat sifat fluktuasi harga minyak mentah dunia dan jaminan ekonomi yang signifikan, peramalan harga yang akurat sangat penting untuk pengambilan keputusan bisnis yang efektif. Karakteristik harga minyak mentah dunia fluktuatif dan tidak linier. Penelitian ini membandingkan tiga metode peramalan, yaitu Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Long Short-term Memory (LSTM), dan Gated Recurrent Unit (GRU). Meskipun ARIMA dapat menangkap hubungan linier dalam waktu singkat, namun metode ini memiliki kelemahan dalam meramalkan hubungan nonlinier dan jika datanya fluktuatif. Untuk mengatasi keterbatasan ini digunakan metode peramalan LSTM dan GRU. Metode ini dikenal dengan kemampuannya untuk mempelajari pola nonlinier. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan metode peramalan yang paling efektif dalam meramalkan harga minyak mentah dunia (WTI) dan melakukan peramalan harga minyak mentah dunia (WTI) sebanyak 23 amatan pada bulan Januari 2024. Evaluasi metrik pada keseluruhan data dengan menggunakan model GRU memiliki nilai MAPE sebesar 2,0883% sedangkan pada model LSTM memiliki nilai MAPE sebesar 2,6335%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dalam mengevaluasi metrik pada data validasi untuk rentang waktu 5 hari per minggu, 1 bulan, dan 3 bulan, metode GRU menunjukkan keunggulan dalam meramalkan harga minyak mentah dunia (WTI) tahun 2022 sampai 2023., Crude oil is a valuable natural resource with a significant economic impact. Given the volatile nature of global crude oil prices and their substantial economic implications, accurate price forecasting is crucial for effective business decision making. The characteristics of global crude oil prices are volatile and nonlinear. This study compares three forecasting methods: Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Long Short-term Memory (LSTM), and Gated Recurrent Unit (GRU). While ARIMA can capture short-term linear relationships, it has limitations in forecasting nonlinear relationships, especially with volatile data. To address these limitations, LSTM and GRU forecasting methods are employed. These methods are known for their ability to learn nonlinear patterns. This study aims to determine the most effective forecasting method for predicting global crude oil prices (WTI) and to forecast crude oil prices (WTI) for 23 observations in January 2024. The evaluation metrics on the entire dataset indicate that the GRU model achieved a MAPE of 2.0883%, while the LSTM model achieved a MAPE of 2.6335%. The results of the study show that in evaluating the metrics on the validation data for the time ranges of 5 days per week, 1 month, and 3 months, the GRU method demonstrated superiority in forecasting global crude oil prices (WTI) from 2022 to 2023.
Keyword: ARIMA, gru, LSTM, minyak mentah, peramalan

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: