Judul: Peramalan Harga Batu Bara Acuan Mengunakan Metode Autoregressive Integrated Moving Average dan Fungsi Transfer
Abstrak: Indonesia sebagai salah satu negara penghasil komoditas batu bara terbesar di dunia memiliki peranan yang penting dalam memenuhi permintaan batu bara di dunia global. Dewasa ini, sebagian besar negara-negara di Eropa kembali beralih kepada batu bara sebagai sumber tenaga pembangkit listriknya. Hal ini disebabkan adanya pandemi Covid-19 serta adanya konflik antara Rusia dan Ukraina yang membuat sumber energi menjadi terancam. Oleh sebab itu, peramalan harga batu bara diperlukan untuk menentukan kebijakan yang tepat dalam menghadapi banyaknya permintaan kebutuhan batu bara di masa mendatang. Pergerakan harga batu bara dipengaruhi oleh harga gas alam. Faktor harga gas alam tersebut akan dimodelkan dalam peramalan harga batu bara acuan menggunakan metode fungsi transfer sebagai deret inputnya. Penelitian ini membandingkan metode ARIMA dan fungsi transfer dalam peramalan harga batu bara acuan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model ARIMA dan model fungsi transfer secara berturut-turut menghasilkan nilai MAPE sebesar 23,14% dan 17,66%. Berdasarkan nilai MAPE yang dihasilkan metode fungsi transfer memiliki kemampuan peramalan yang lebih baik dibandingkan dengan metode ARIMA., Indonesia as one of the largest coal producing countries in the world has an important role in coal global demand. Currently, most countries in Europe are turning to coal as a source of electricity. This is due to Covid-19 pandemic and the conflict between Russia and Ukraine which endangers energy sources. Therefore, forecasting coal prices in the future is needed to determine the right policy in dealing with the large demand for coal. Coal price fluctuation are influenced by several factors such as the prices of the other commodities instance natural gas price. The natural gas price factor will be modeled in coal price forecasting using the transfer function method as the input series. This study compares the ARIMA and Transfer Function in coal price forecasting. The results showed that MAPE values of ARIMA and transfer function method are 23,14% and 17,66%. Based on MAPE values that forecasting using the transfer function method has a better ability than ARIMA method in forecasting coal prices.
Keyword: ARIMA, coal, transfer function

Judul: Application of LSTM, GRU, and Bi-LSTM Algorithms to Predict  World Coal Prices
Abstrak: Batu bara merupakan sumber energi yang banyak digunakan untuk pembangkit listrik di dunia. Hal ini membuat harga batu bara dunia memiliki pengaruh yang besar terhadap berbagai aspek. Harga batu bara dipengaruhi oleh berbagai faktor diantaranya harga gas alam dan harga minyak mentah, sehingga dua peubah ini digunakan sebagai peubah eksogen untuk memprediksi harga batu bara. Data yang digunakan merupakan data bulanan (Januari 1990 hingga Mei 2023) dari ketiga peubah. Metode algoritma deep learning digunakan pada penelitian ini karena memiliki keunggulan dalam menangkap pola yang kompleks dan menangani variabel eksogen secara efektif. Keunggulan tersebut sesuai untuk menangani harga batu bara yang dicirikan oleh ketidakhalusan, non linearitas, noise tinggi, dan kerentanan terhadap faktor eksternal yang kompleks. Penelitian ini dilakukan untuk mendapatkan kombinasi hyperparameter epoch dan neurons terbaik pada metode Long Short-Term Memory (LSTM), Gated Recurrent Unit (GRU), dan Bidirectional LSTM (Bi-LSTM). Selain itu juga membandingkan performa dari metode ketiga metode berdasarkan akurasi prediksi data harga batu bara dunia. Hasil penelitian memberikan kombinasi hyperparameter terbaik epoch 80 dan neurons 64 pada LSTM (MAPE=13,75%) serta epoch 50 dan neurons 64 pada Bi-LSTM (MAPE=23,92%). GRU memiliki performa terbaik dibandingkan dua metode yang lain dengan epoch 80 dan neurons 32 yang menghasilkan MAPE sebesar 9.41%.
Keyword: Bi-LSTM, GRU, harga batu bara, LSTM

Judul: Efektivitas Gugus Pelindung ‒OH Fenolik pada Floroasetofenon dan 3,4- Dihidroksibenzaldehida dalam Upaya Menyintesis Kuersetin
Abstrak: Quercetin is a of flavonol compound with hydroxylated A and B rings. Synthesis of this group of compounds is commonly through condensation reaction between hydroxylated acetophenoneand benzaldehyde derivatives and needs introduction of phenolic-OH protecting groups. In this study, tetrahydropyranylether (OTHP) and benzylether (OBn) were compared for their effectiveness in protecting the 2 phenolic‒OH groups in phloroactophenone and 3.4-dihydroxybenzaldehyde as the first step in quercetin synthesis. OTHP gave a huge steric hindrance so it could not protect the phenolic-OH of phloroacetophenone. On the contrary, OBn protected phloroacetophenone and 3,4-dihydroxybenzaldehyde more effectively. Two equivalent of BnBr in dimethylformamide after 24 hours, produced 2’,4’-di-Obenzylphloroacetophenone and 3,4-bis-(benzyloxy)benzaldehyde with 48% and 55% of yield, respectively. The condensation reaction between the two protected precursors produce mixture of products predicted to contain eriodictiol chalcone Bn-protected. Oxidative cyclization of the chalcone was yet to be succeeded to failed to form tetra-O-benzylquercetin. However, the effectiveness of OBn as a phenolic-OH protective group has been successfully demonstrated in this study
Keyword: phloroacetophenone tetrahydropyranil, 3.4-dihydroxybenzaldehyde, chalchone, benzyl