Judul: Penerapan Metode SARIMA Intervensi dalam Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api di Pulau Jawa
Abstrak: Peramalan merupakan metode analisis statistik yang digunakan untuk mengetahui fenomena yang terjadi di masa depan. Salah satu metode peramalan untuk data berpola musiman adalah SARIMA. Pola data deret waktu biasanya mengalami perubahan pada pola rataan yang terjadi di luar dugaan. Peristiwa tersebut dinamakan Intervensi. Pandemi Covid-19 memberikan dampak negatif pada sektor transportasi darat jarak jauh, salah satunya yaitu transportasi kereta api. Jumlah penumpang kereta api setiap tahun cenderung mengalami kenaikan dan membentuk pola musiman, namun adanya pandemi Covid-19 menyebabkan terjadinya penurunan penumpang diluar dugaan. Tujuan penelitian ini adalah menerapkan dan mengevaluasi metode SARIMA Intervensi yang terbentuk serta meramalkan jumlah penumpang kereta api di Pulau Jawa. Data yang digunakan dalam penelitian memiliki periode bulanan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model sebelum Intervensi adalah SARIMA (0,1,1)(0,1,0) dengan nilai BIC 995,1037 sedangkan model Intervensi terbaik adalah SARIMA (0,1,1)(0,1,0) b = 0, s = 3, r = 1 dengan nilai BIC 1685,2870. Bentuk interensi yang digunakan pada data jumlah penumpang kereta api periode April 2013 – Maret 2022 adalah fungsi step. Nilai MAPE yang dihasilkan model sebelum Intervensi dan saat Intervensi masing-masing sebesar 2,0081% dan 33,8308%., Forecasting is a method of statistical analysis used to determine phenomena that occur in the future. One of the forecasting methods for data with a seasonal pattern is the SARIMA. Time series data patterns usually experience changes to the average pattern that occur unexpectedly. This event is called Intervention. The Covid-19 pandemic has had a negative impact on the long-distance land transportation sector, one of which is rail transportation. The number of train passengers every year tends to increase and forms a seasonal pattern, but the Covid-19 pandemic has caused an unexpected decrease in passengers. The purpose of this study is to apply and to evaluate the SARIMA Intervention method that was build, and to predict the number of train passengers on the island of Java. The data used in the study has a monthly period. The results showed that the model before the intervention was SARIMA (0,1,1)(0,1,0) with a BIC value of 995,1037 while the best intervention model was SARIMA (0,1,1)(0,1,0) b = 0, s = 3, r = 1 with a BIC value of 1685,2870. The form of intervention used in data on the number of train passengers for the period April 2013 – March 2022 is the step function. The MAPE values generated by the model before the intervention and during the intervention were 2,0081% and 33,8308%, respectively.
Keyword: BIC, Fungsi Step, MAPE, SARIMA Intervensi

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: Sintesis dan Pencirian Kompleks Fe(III)-Kuersetin
Abstrak: Quercetin belongs to flavonols which is able to chelate metal ions. Quercetin may chelate metal ions at 3’,4’-catechol, 3- or 5-hydroxycromone sites. In this study, quercetin was complexed with Fe(III). The complex with Fe(III) ions from FeCl3·6H2O was more stable than the complex derived from Fe(NO3)3·9H2O. The quercetin was yellow in color and showed maximum wavelengths (λ􀭫􀭟􀭶) at 250 and 370 nm. The Fe(III)-quercetin complex from Fe(NO3)3·9H2O was yellowish green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 420 nm, whereas that from FeCl3·6H2O was dark green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 430 nm. The 􀟣􀭫􀭟􀭶 shift indicated that the complex was formed at 3-hydroxychromone site. The Fe(III)- quercetin complex was formed with 1:1 metal-ligand mole ratio based on atomic absorption spectrophotometry analysis and the X-ray diffractogram showed that the crystallinity of the complex was 37%.
Keyword: