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: Morfologi Organ Reproduksi Betina Walet Linchi (Collocalia linchi)
Abstrak: This research is aimed to describe the morphology of the female reproductive organs of the cave swiftlets (C. linchi ) macroscopic and microscopically. Four female reproduction organs were used in this study. Microscopic observation was done using Hematoxilin – eosin (HE), alcian blue (AB) pH 2.5 and periodic acid Schiff (PAS) staining methods. The reproductive organs were consisted of ovarium and oviduct. The oviduct has five parts: infundibulum, magnum, isthmus, uterus and vagina. The mucosa of oviduct has mucosal folds and lined with columnar ciliated epithelial cells. Glandular glands were found in the lamina propria of oviduct, except in the vagina. The thick muscle of sphincter uterovagina was found in the border between uterus and vagina. Using AB-PAS staining methods, it was detected that oviduct contained neutral and acid carbohydrate, especially in the secrete glands of oviduct.
Keyword: oviduct., ovarium, Collocalia linchi