Judul: Comparison of Indonesia's Export Value Forecasting Using Chen's Fuzzy Time Series Method with Huarng Model
Abstrak: Ekspor merupakan kegiatan menjual hasil produksi dalam negeri ke luar negeri. Nilai ekspor sering kali tidak stabil, sehingga dibutuhkan suatu metode peramalan untuk mengetahui pertumbuhan nilai ekspor pada masa yang akan datang. Fuzzy time series merupakan salah satu metode peramalan yang menggunakan fuzzy logic sebagai landasannya. Pada penelitian ini digunakan 72 training data dan 12 testing data dengan metode peramalan fuzzy time series dengan dua model berbeda, yaitu model Chen dan model Huarng (heuristic). Hasil yang diperoleh ialah model Huarng memiliki hasil peramalan lebih baik daripada model Chen, hal tersebut ditunjukkan dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) model Huarng lebih kecil daripada model Chen., Export is the activity of selling domestic products abroad. Export value is often unstable, so a forecasting method is needed to determine the growth of export value in the future. Fuzzy time series is a forecasting method that uses fuzzy logic as its foundation. In this study, 72 training and 12 testing data were used with fuzzy time series forecasting methods with two different models, namely the Chen and the Huarng model (heuristic). The result obtained is that the Huarng model has better forecasting results than the Chen model, which is indicated by the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of the Huarng model being smaller than the Chen model.
Keyword: Chen Model, Export Value, Forecasting, Fuzzy Time Series, Huarng Model

Judul: Comparative Analysis of ARIMA and Fuzzy Time Series Methods for Stock Price Forecasting in the Energy Sector (Case Study: PT XYZ)
Abstrak: Peramalan merupakan hal penting untuk dapat memaksimalkan keuntungan dengan memprediksi di masa mendatang. Metode peramalan terus dikembangkan hingga dibagi menjadi metode konvensional dan soft-computing yang bertujuan untuk mendapatkan galat terkecil. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja prediksi metode ARIMA dan Fuzzy Time Series menggunakan model Saxena-Easo. Data yang digunakan adalah data harian dari PT XYZ sejak 1 Januari 2022 hingga 31 Desember 2022. Evaluasi kinerja model dilakukan dengan membandingkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk menentukan model yang lebih unggul. Hasilnya, baik model ARIMA(0,1,1) maupun Fuzzy Time Series merupakan model yang baik. MAPE yang dihasilkan oleh model ARIMA(0,1,1) sebesar 4,78% sementara Fuzzy Time Series dengan model Saxena-Easo sebesar 1,72%. Secara visual model ARIMA(0,1,1) menghasilkan peramalan garis lurus yang terus meningkat, sementara metode Fuzzy Time Series dengan model Saxena-Easo cenderung mengikuti pola data aktual. Sehingga didapatkan kesimpulan bahwa metode Fuzzy Time Series dengan model Saxena-Easo memiliki kinerja yang lebih baik daripada model ARIMA dalam meramal data non-linear., Forecasting is crucial for maximizing profits by predicting future prices. Forecasting methods have evolved, braching into conventional and soft-computing techniques aimed at minimizing prediction errors. The objective is to compare the predictive performance of ARIMA and Fuzzy Time Series models using the Saxena-Easo framework. Daily data from PT XYZ spanning from January 1, 2022, to December 31, 2022, is employed in this study. Model performance is assessed by comparing the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) values to determine the superior model. Both the ARIMA(0,1,1) and Fuzzy Time Series models demonstrate strong predictive capabilities. ARIMA(0,1,1) yields a MAPE of 4.78%, while Fuzzy Time Series with the Saxena-Easo model achieves an even lower MAPE of 1.72%. Visually, ARIMA(0,1,1) generates a steadily increasing linear forecast, whereas the Fuzzy Time Series method with the Saxena-Easo model closely tracks the actual data pattern. Consequently, it can be concluded that the Fuzzy Time Series method with the Saxena-Easo model outperforms the ARIMA model in forecasting non-linear data.
Keyword: ARIMA, forecasting, fuzzy time series, saxena-easo model

Judul: Enteric Collibacillosis Pada Anak Babi Baru Lahir: Patogenesa dan Perubahan-Perubahan Patologisnya
Abstrak: Diare disebabkan oleh infeksi bakteri Escherichia coli pada anak-anak babi baru lahir yang peka terhadap en terotoksin produk bakteri tersebut. Dikenal sebagai colibacillosis. Patogenesa dari colibacillosis anak babi baru lahir adalah (1) infeksi oleh E. coli patogen, (2) proliferasi E. coli di lumen usus halus, (3) produksi dan pelepasan enterotoksin, dan (4) aktifitas toksin pada usus halus. Dalam proses proliferasi, adanya antigen pili K88 sangat penting karena memungkinkan bakteri perlekatan dengan epitel mucosa usus halus. mengadakan Setelah ko lonisasi dan proliferasi segera toksin dilepaskan. Akti- fitas toksin menginduksi sekresi yang berlebihan dari u- sus sehingga banyak cairan yang dikeluarkan ke lumen usus. Hal ini mengakibatkan banyak cairan dan elektrolit hilang sehingga timbul diare, dehidrasi dan asidosis yang sering menyebabkan kematian. Perubahan-perubahan patologis yang umum adalah dis tensi usus halus, dilatasi lambung dan infark pada kurva- tura mayor. Perubahan-perubahan histologis yang terjadi adalah enteritis hemorrhagica acuta, oedem dan kongesti pembuluh darah di lamina propria, akumulassi leukosit inti polimorf, sel monosit, dan inti sel mengalami piknosis Thrombus pada vena dan degenerasi serta desquamasi sel epitel usus….
Keyword: