Judul: Evaluasi Kinerja Model Glarmax dan Arimax Dalam Peramalan Data Deret Waktu Biner
Abstrak: Data deret waktu adalah kumpulan pengamatan dari suatu objek yang diamati selama kurun waktu tertentu dalam suatu selang waktu tertentu. Model yang menggambarkan pola hubungan dari variabel yang berbentuk data deret waktu dikatakan sebagai model deret waktu. Model deret waktu terbagi menjadi dua jenis yaitu model deret waktu yang stationer dan model deret waktu yang tidak stasioner. Model deret waktu yang stasioner yaitu model AR(p), MA(q) dan ARMA(p,q). Sedangkan model deret waktu yang tidak stasioner adalah model ARI(p,d), IMA(d,q), dan ARIMA(p,d,q). Model deret waktu yang stasioner maupun yang tidak stasioner, keduanya hanya menggunakan satu variabel dalam prosesnya. Hasil peralaman dipengaruhi oleh riwayat diri sendiri pada waktu sebelumnya. Faktanya, data deret waktu tidak hanya dipengaruhi riwayat data diri sendiri pada waktu sebelumnya tapi juga bisa dipengaruhi oleh faktor lain. Oleh karena itu, berkembang model ARIMA(p,d,q) dengan tambahan variabel bebas yang dikenal dengan model ARIMAX(p,d,q). Model Autoregressive Integrated Moving Average atau ARIMAX(p,d,q) mampu melakukan peramalan nilai suatu objek dengan tambahan efek dari variabel lain yang diduga memiliki pengaruh terhadap objek yang sedang diteliti. Model deret waktu yang berkembang saat ini seperti model ARIMAX(p,d,q) adalah model yang memiliki variabel respon numerik dan mengikuti sebaran normal. Namun banyak permasalahan di lapangan yang memiliki data dengan variabel responnya berupa kategorik dan tidak mengikuti sebaran normal. Contoh kasus yang memiliki variabel respon berupa kategorik yang tidak mengikuti sebaran normal pada bidang ekonomi, misalkan ingin diketahui faktor-faktor apa yang menyebabkan suatu kredit beresiko gagal bayar (macet) dengan variabel respon yang dikategorikan sebagai ‘0’ jika tidak gagal bayar (lancar) dan ‘1’ jika gagal bayar (macet). Pada contoh kasus ini, model ARIMAX(p,d,q) tidak bisa digunakan karena variabel respon yang digunakan berupa data biner dan tidak mengikuti sebaran normal. Salah satu jenis sebaran yang dapat digunakan untuk data yang memiliki variabel respon biner adalah sebaran binomial. Beberapa pendekatan model yang dikenal dapat mengatasi data dengan variabel respon biner dan tidak mengikuti sebaran normal adalah model regresi logistik dengan fungsi hubung logit dan model regresi probit dengan fungsi hubung probit. Akan tetapi, model logistik maupun model probit tidak bisa digunakan untuk data deret waktu karena melanggar asumsi variabel yang digunakan harus saling bebas. Sedangkan data deret waktu adalah data yang tidak saling bebas. Oleh karena itu, berkembang model Generalized Autoregressive Moving Average atau GLARMA(p,q). Model GLARMA(p,q) adalah model yang menggabungkan model ARMA(p,q) dengan model regresi yang memiliki sebaran Poisson, Binomial, dan Negative Binomial. Data Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) adalah salah satu contoh data deret waktu. IHSG adalah suatu nilai indeks harga saham dari gabungan seluruh saham yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI). IHSG dipengaruhi oleh beberapa faktor baik dari dalam negeri (internal) maupun dari luar negeri (eksternal). Beberapa faktor yang mempengaruhi IHSG berdasarkan penelitian sebelumnya yaitu indeks saham dari negara lain, nilai tukar rupiah terhadap mata uang asing, harga minyak mentah, harga emas, inflasi, nilai ekspor-impor dan lain sebagainya. Data IHSG yang tercatat merupakan data numerik yaitu berupa indeks harga saham. Nilai IHSG sangat fluktuatif dari waktu ke waktu sehingga sangat sulit untuk memprediksi nilainya ke depan. Banyak peneliti yang telah melakukan analisis peramalan memprediksi nilai IHSG menggunakan model yang berkembang
Keyword: ARIMA, ARIMAX, binary, forecasting, GLARMAX, time series data

Judul: Kajian Pemodelan ARIMA, GRU, dan Hybrid Model ARIMA-GRU pada Data Deret Waktu Berfrekuensi Tinggi
Abstrak: Data deret waktu adalah urutan pengamatan yang diambil secara berurutan dalam rentang waktu tertentu. Data deret waktu banyak ditemui di berbagai bidang dan memiliki karakteristik ketergantungan antar pengamatan. Analisis deret waktu digunakan dalam peramalan data periode berikutnya, yang merupakan alat bantu dalam perencanaan efektif dan efisien. Penelitian terkait data deret waktu keuangan masih terfokus pada data frekuensi rendah. Namun, dengan ketersediaan data keuangan berfrekuensi tinggi, muncul kebutuhan untuk mengembangkan metode peramalan yang dapat bekerja pada data tersebut. Data frekuensi tinggi memiliki karakteristik unik, seperti jarak antar waktu yang tidak teratur, variasi yang signifikan antar waktu, bersifat non-linier, volatilitas stokastik yang besar serta perubahan yang cepat dan responsif terhadap peristiwa atau aktivitas yang terjadi dalam waktu singkat. Metode peramalan yang umum digunakan seperti ARIMA sulit mengatasi deret waktu yang bersifat non-linier. Data keuangan berfrekuensi tinggi memiliki sifat non-linier dan variasi antar waktu yang tidak teratur. Hal ini menimbulkan kesulitan dalam peramalan jika hanya menggunakan model ARIMA. Dalam mengatasi keterbatasan ARIMA, dikembangkan metode jaringan saraf tiruan (JST) seperti RNN. Namun, RNN memiliki masalah vanishing gradient yang dapat mengurangi akurasi peramalan. Dalam perkembangannya untuk mengatasi hal ini, dikembangkan metode seperti LSTM dan GRU. Penggabungan model ARIMA dan JST dalam bentuk model Hybrid telah dilakukan dalam beberapa penelitian dan terbukti meningkatkan akurasi peramalan. Beberapa penelitian menunjukkan bahwa GRU dapat bekerja lebih baik daripada LSTM dalam beberapa kasus. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan model ARIMA, GRU, dan model Hybrid ARIMA-GRU dalam melakukan peramalan data deret waktu keuangan berfrekuensi tinggi. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk menentukan model terbaik dalam melakukan peramalan data deret waktu tersebut menggunakan kriteria nilai MAPE. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan tentang penggunaan model Hybrid ARIMA-GRU dalam peramalan data deret waktu keuangan berfrekuensi tinggi. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data empiris berupa harga penutupan saham bank anggota HIMBARA, rentang waktu yang digunakan adalah data saham per menit selama tahun 2022. Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa model Hybrid ARIMA-GRU mampu memberikan akurasi yang lebih baik dibandingkan model individu ARIMA dan GRU. Harga saham penutupan BMRI, BBRI, BBNI dan BBTN yang dimodelkan menggunakan model Hybrid masing-masing memberikan nilai MAPE sebesar 0.75%, 0.3%, 0.57%, dan 0.54%. Semua nilai MAPE empat bank tersebut dibawah 10%, menunjukkan bahwa model Hybrid sangat akurat dalam melakukan prediksi dan memiliki tingkat kesalahan yang sangat kecil.
Keyword: High-Frequency Data, ARIMA, GRU, Hybrid Model

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: