Judul: Application of ARIMAX and Multivariate Long Short-Term Memory (LSTM) Methods in Forecasting the Number of Placements of Indonesian Migrant Workers (IMWO).
Abstrak: Indonesia merupakan negara pengirim pekerja migran terbesar kedua di Asia Tenggara setelah Filipina. Lapangan pekerjaan yang tidak mencukupi menyebabkan banyak penduduk usia produktif bekerja di luar negeri. Jumlah penempatan Pekerja Migran Indonesia diduga dipengaruhi oleh jumlah pengaduan Pekerja Migran Indonesia dan inflasi, sehingga keduanya digunakan sebagai peubah eksogen dalam pemodelan. Data yang digunakan adalah data bulanan dari Januari 2018 hingga Desember 2023. Penelitian ini mengaplikasikan dua pendekatan metode peramalan data deret waktu yang berbeda, yaitu metode Autoregressive Integrated Moving Average eXogenous (ARIMAX) yang merupakan salah satu metode klasik dan metode Multivariate Long Short-Term Memory (LSTM) yang merupakan salah satu metode machine learning. Kedua metode ini dipilih karena dalam penelitian ini berupaya menemukan model peramalan data deret waktu multivariate terbaik yang menggambarkan pola data jumlah penempatan PMI. Model terbaik diperoleh berdasarkan performa nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Khusus untuk pencarian model multivariate LSTM melibatkan beberapa kombinasi hyperparameter. Hasilnya, model ARIMAX terbaik adalah ARIMAX(1,1,1) dengan nilai MAPE 23,531%, sedangkan model multivariate LSTM terbaik diperoleh dengan hyperparameter epoch 500, batch size 32, dan learning rate 0,005 dengan nilai MAPE 17%. Oleh karena itu, model multivariate LSTM tersebut dipilih sebagai model terbaik yang menggambarkan pola jumlah penempatan PMI. Akibatnya, berdasarkan model multivariate LSTM, peramalan jumlah penempatan PMI pada bulan Januari hingga Mei 2024 menghasilkan nilai yang cenderung naik., Indonesia is the second largest migrant worker sending country in Southeast Asia after the Philippines. Insufficient job opportunities cause many people of productive age to work abroad. The number of Indonesian Migrant Worker placements is thought to be influenced by the number of Indonesian Migrant Worker complaints and inflation, so both are used as exogenous variables in the modeling. The data used is monthly data from January 2018 to December 2023. This research applies two different time series data forecasting method approaches, namely the Autoregressive Integrated Moving Average eXogenous (ARIMAX) method which is one of the classical methods and the Multivariate Long Short-Term Memory (LSTM) method which is one of the machine learning methods. These two methods were chosen because this research seeks to find the best multivariate time series forecasting model that describes the data pattern of the number of PMI placements. The best model is obtained based on the performance of the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value. Specifically, the search for multivariate LSTM models involves several hyperparameter combinations. As a result, the best ARIMAX model is ARIMAX(1,1,1) with a MAPE value of 23,531%, while the best multivariate LSTM model is obtained with hyperparameter epoch 500, batch size 32, and learning rate 0,005 with a MAPE value of 17%. Therefore, the multivariate LSTM model was chosen as the best model that describes the pattern of the number of PMI placements. As a result, based on the multivariate LSTM model, forecasting the number of PMI placements from January to May 2024 produces values that tend to increase.
Keyword: ARIMAX, multivariate LSTM, pekerja migran Indonesia, pemodelan, peramalan

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: Pembuatan Minuman Ringan Berkarbonat dari Teh
Abstrak: Teh merupakan minuman penyegar karena dengan meminumnya baik pada saat udara panas maupun dingin, orang akan merasa lebih segar. Selain memberikan kesegaran, teh juga telah ditemukan mencegah beberapa jenis penyakit.
Keyword: