Judul: Forecasting the Number of PT Kereta Api Indonesia Passengers Using Long Short-Term Memory Algorithm.
Abstrak: Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) telah menjadi pandemi yang mengerikan. Pandemi ini berdampak pada berbagai sektor, tidak terkecuali PT Kereta Api Indonesia. Berdasarkan data dari laman Badan Pusat Statistika (BPS) pada Maret 2020 penumpang kereta api menurun sebesar 83,50% dari tahun sebelumnya. Untuk mengetahui waktu banyaknya penumpang kembali normal diperlukan peramalan. Salah satu metode peramalan yang paling populer adalah peramalan deret waktu. Algoritma deep learning Long Short-Term Memory (LSTM) adalah salah satu algoritma dalam machine learning yang dapat digunakan untuk meramalkan data deret waktu yang terinspirasi dari struktur otak manusia (neural network) dan dikembangkan berdasarkan algoritma Recurrent Neural Network (RNN). Tujuan penelitian ini meramalkan banyaknya penumpang PT Kereta Api Indonesia hingga Desember tahun 2023, serta mengidentifikasi kemampuan algoritma LSTM dalam mengenali perubahan pola data yang diakibatkan pandemi COVID-19 dengan menggunakan data banyaknya penumpang kereta api yang diperoleh dari laman www.bps.go.id. Penelitian ini menggunakan algoritma LSTM dengan parameter window size sebesar 1, 12, dan 24. Model terbaik dipilih berdasarkan nilai Root Mean Square Error (RMSE). Model dengan window size 12 yang nilai RMSE-nya 789,51 merupakan model terbaik yang didapatkan. Model ini cukup baik karena nilai RMSE-nya lebih kecil daripada nilai simpangan bakunya. Hasil peramalan menunjukkan adanya peningkatan banyaknya penumpang hingga akhir periode peramalan yaitu Desember 2023.
Keyword: COVID-19, Deep Learning, Forecasting, Long Short-Term Memory, Time Series

Judul: Prediction Model Number of COVID-19 Cases and Analysis Based on Demography, Social and Economy Using Long Short Term Memory (Case Study: East Java Province)
Abstrak: Coronavirus Disease 2019 atau (COVID-19) disebabkan oleh jenis virus corona baru yang dapat menimbulkan penyakit pernapasan. Penyakit ini ditemukan pertama kali di Wuhan, China, pada bulan Desember 2019. Virus ini ditularkan melalui cairan atau kontak langsung dan menginfeksi saluran pernapasan yang mengakibatkan pneumonia di sebagian besar kasus. Faktor demografi, sosial dan ekonomi merupakan faktor-faktor yang mendorong penyebaran penyakit menular. Antisipasi dan pengukuran dari berbagai faktor yang terlibat dalam penyakit menular dapat dimodelkan secara matematis dengan pemodelan matematika. Penelitian ini melakukan pemodelan prediksi kasus COVID-19 di Jawa Timur menggunakan Long Short Term Memory (LSTM). Berdasarkan hasil penelitian, kabupaten/kota di Jawa Timur terbagi menjadi lima cluster sesuai karakteristik demografi, sosial dan ekonominya. Jumlah kasus positif COVID-19 yang tinggi terdapat di cluster dengan PDRB yang tinggi. Hasil analisis regresi menunjukan bahwa atribut PDRB merupakan atribut yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah terkonfirmasi COVID-19 di Jawa Timur. Penelitian ini memperkirakan jumlah terkonfirmasi positif COVID-19 masih terus naik hingga akhir Juli 2021., Coronavirus Disease 2019 or (COVID-19) is caused by a new type of coronavirus that can cause respiratory disease. This disease was first discovered in Wuhan, China, in December 2019. This virus is transmitted through fluids or direct contact and infects the respiratory tract resulting in pneumonia in most cases . Demographic, social and economic factors are factors that encourage the spread of infectious diseases. The anticipation and measurement of various factors involved in infectious diseases can be modeled mathematically. This research conducts predictive modeling of COVID-19 cases in East Java using Long Short Term Memory (LSTM). Based on the research results, districts/cities in East Java are divided into five clusters according to their demographic, social and economic characteristics. Many positive cases of COVID-19 are found in clusters with a high value of Gross Regional Domestic Product (GDP regional). The results of the regression analysis indicate that GDP regional attribute is an attribute that has a significant effect on the number of positive confirmed cases of COVID-19 in East Java. This study estimates that the addition of the positive number of COVID-19 will continue to rise until the end of July 2021.
Keyword: COVID-19, demographic, economic, long short term memory, prediction modeling, social

Judul: Sintesis Flavonol melalui 2’-Hidroksikalkon
Abstrak: Flavonol is a class of flavonoids commonly found in fruits and vegetables. Flavonol is very useful, especially in food sector and health. In this study, flavonol unsubstituted was successfully synthesized from an intermediate material 2’-hydroxychalcone. The 2’-hydroxychalcone was synthesized by Claisen-Schmidt condensation method between o-hydroxyacetophenone and benzaldehyde using 4 different catalysts, namely KOH 60%, solid pellet of KOH-grinding technique, BF3-Et2O, and NaH in DMF. The KOH 60% was the best catalyst, giving the highest yield (57%). Afterward, the flavonol was synthesized in 1-stage oxidation cyclization of o-hydroxyacetophenone using Algar-Flynn-Oyamada (AFO) reaction, giving 76%. The flavonol total yield from 2’-hydroxychalcone was 43%. All synthesized products were characterized by their melting points and their spectra. The success of the synthesis flavonol opens the way to synthesis of useful flavonol derivatives such as quercetin and kaempferol
Keyword: