Judul: Comparison of ARIMA and Artificial Neural Networks in Forecasting the Number of Covid-19 Positive in DKI Jakarta
Abstrak: DKI Jakarta menjadi pusat penyebaran Covid-19. Hal ini ditunjukkan dari jumlah kumulatif positif Covid-19 di DKI Jakarta lebih tinggi dibandingkan dengan provinsi lain. Tingginya kasus di DKI Jakarta menjadi perhatian bagi semua kalangan, sehingga perlu dilakukan peramalan untuk meramalkan jumlah positif Covid-19 periode selanjutnya. Peramalan yang akurat dibutuhkkan untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. Penelitian ini membandingkan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Artificial Neural Networks (ANN) dalam peramalan jumlah positif Covid-19 di DKI Jakarta. Akurasi peramalan dihitung menggunakan nilai Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), dan korelasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik untuk peramalan jumlah positif Covid-19 di DKI Jakarta adalah ARIMA(0,1,1) with drift dengan nilai MAPE sebesar 15,748, RMSE sebesar 268,808, dan korelasi antara nilai ramalan dengan nilai aktual sebesar 0,845. Peramalan menggunakan model ARIMA(0,1,1) with drift dan BP(3,10,1) menghasilkan ramalan terbaik pada panjang periode peramalan enam minggu ke depan. Kata kunci: ANN, ARIMA, Covid-19, peramalan, DKI Jakarta is the center of the spread of Covid-19. This is indicated by the higher cumulative number of Covid-19 positive in DKI Jakarta compared to other provinces. The high number of cases in DKI Jakarta is a concern for all groups, so it is necessary to do forecasting to predict the number of Covid-19 positive in the next period. Accurate forecasting is needed to get better results. This study compares the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Artificial Neural Networks (ANN) methods in predicting the number of Covid-19 positive in DKI Jakarta. Forecasting accuracy is calculated using the value of Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Percentage Error (MAPE), and correlation. The results show that the best model for forecasting the number of Covid-19 positive in DKI Jakarta is ARIMA(0,1,1) with drift, with a MAPE value of 15.748, an RMSE of 268.808, and the correlation between the forecast value and the actual value of 0.845. Forecasting using ARIMA(0,1,1) with drift and BP(3,10,1) models produces the best forecast for the long forecasting period of the next six weeks. Keywords: ANN, ARIMA, Covid-19, forecast
Keyword: ANN, ARIMA, Covid-19, forecast

Judul: Analisis Time Series Clustering Berdasarkan Faktor Sosial, Ekonomi, Demografi, dan Pemodelan ARIMA untuk Prediksi Jumlah Kasus Aktif COVID-19 di Indonesia
Abstrak: Pandemi COVID-19 menjadi ancaman kesehatan bagi penduduk dunia. Penelitian terdahulu telah melakukan time series clustering untuk mengelompokkan wilayah terdampak berdasarkan jumlah kasus aktif COVID-19, namun belum banyak yang menganalisis hubungan antara faktor sosial, ekonomi, dan demografi terhadap hasil cluster-nya. Oleh karena itu, penelitian ini melakukan time series clustering terhadap jumlah kasus aktif COVID-19 di Indonesia kemudian menganalisis faktor sosial, ekonomi, dan demografi pada setiap cluster untuk mengetahui faktor pendorong yang membedakan pola penyebarannya. Teknik time series clustering yang digunakan pada penelitian ini berhasil membagi 34 provinsi menjadi tiga cluster dan menunjukkan bahwa cluster yang lebih padat penduduk dan aktif secara ekonomi cenderung mengalami lonjakan kasus aktif lebih cepat dengan jumlah kasus tinggi. Selain itu, dilakukan pemodelan ARIMA pada setiap cluster untuk memprediksi jumlah kasus aktif COVID-19. Pemodelan ARIMA menghasilkan tiga model dengan nilai Mean of Percentage Error (MAPE) sebesar 10,38%; 6,33%; 7,73% untuk cluster 0, 1, dan 2 secara berturut-turut.
Keyword: ARIMA, COVID-19, time series clustering

Judul: Katalis Eterifikasi Gliserol Berbasis Poli–(asam stirena sulfonat) dari Limbah Styrofoam.
Abstrak: Styrofoam waste can be converted to poly–(sulfonate styrene acid) (PSSA) that can be used as catalyst. The objective of this research is to get PSSA that can catalyze the etherification of glycerol and benzyl alcohol. The styrofoam waste was converted to PSSA by reacting with H2SO4 98% (as sulfonation agent) and P2O5 (as sulfonation catalyst) at 40 °C for 6 hours. Characterizations of PSSA included functional groups, sulfonation levels, water swelling, and thermal stability. The yield of PSSA was 40-55%. The success of sulfonated polystyrene was shown by –SO3H group absorption at 1157.29 cm-1. Etherification of glycerol and benzyl alcohol using PSSA catalyst was conducted at 110 °C for 12 hours. The conversion in producing mono–benzyl ether glycerol was 8.10%, 1,3–dibenzyletherglycerol 2.60%, and dibenzyl ether 9.80%. Therefore, the PSSA can be used as etherification catalyst.
Keyword: benzyl alcohol, etherification, glycerol, polystyrene, PSSA