Judul: Peramalan produksi CPO PT. Socfindo Medan, Sumatera Utara
Abstrak: Berdasarkan pola data produksi CPO PT Socfindo dan nilai MSE terendah maka metode peramalan kuantitatif terbaik adalah metode ARIMA (1,1,1) (1,1,1)2. engan metode ARIMA tersebut diperkirakan produksi CPO tahun 2003 sebesar 76.800.988 Kg, jika dibandingkan dengan realisasi produksi CPO tahun 2002 besar 165.933.355 Kg maka terjadi peningkatan produksi sebesar 6,55%. Metode ARIMA memang metode terbaik dan tidak membutuhkan data dgaan jumlah TBS dalam penggunaannya. Tetapi metode ini membutuhkan terampilan dan pengetahuan dalam penggunaannya, sehingga perusahaan membutuhkan tenaga yang menguasai metode tersebut. Oleh karena itu, perusahaan dapat menggunakan metode peramalan lain dengan hasil ramalan yang tetap baik. Seperti metode Regresi atau Winter. Model Regresi yang digunakan dalam penelitian ini memiliki variabel independen jumlah TBS dan musiman, serta memiliki nilai R-Sq sebesar 99%. Nilai R-Sq sebesar 99% menandakan bahwa jumlah TBS dan musiman mampu menjelaskan produksi CPO PT Socfindo sebesar 0,99 sedangkan 0,01 dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Tetapi penggunaan metode ini membutuhkan data dugaan jumlah TBS, sehingga membutuhkan waktu yang lama dalam melakukan peramalan Metode Winter yang merupakan metode terbaik setelah ARIMA dan Regresi, sebaiknya digunakan perusahaan dalam peramalan produksi CPO. Dengan gertimbangan metode ini tidak membutuhkan data dugaan jumlah TBS dan lebih sederhana dalam penggunaannya diantara ketiga metode tersebut (ARIMA, Regresi, Winter). Metode ini juga tidak memerlukan pengolahan data kembali dengan adanya data baru, seperti metode ARIMA dan Regresi, selama konstanta pemulusan yang digunakan masih optimal. Keoptimalan suatu konstanta pemulusan dapat diketahui dengan metode Tracking Signal
Keyword: ARIMA method, CPO Production, companies

Judul: Aplikasi Metode ARIMA, LSTM, dan Hybrid ARIMA-LSTM pada Peramalan Harga Crude Palm Oil (CPO) Dunia
Abstrak: Minyak sawit mentah atau Crude Palm Oil (CPO) adalah salah satu komoditas unggulan ekspor Indonesia di sektor pertanian. Indonesia juga merupakan produsen CPO terbesar di dunia. Harga CPO dunia berdampak signifikan terhadap volume ekspor CPO serta pertumbuhan ekonomi Indonesia. Peramalan harga CPO secara akurat sangat penting untuk membantu pengusaha, investor, produsen dan juga pemerintah dalam perencanaan ekonomi dengan mempertimbangkan perubahan dan fluktuasi harga. Penelitian ini menggunakan data harga bulanan CPO dunia dari Januari 2003 hingga April 2023 yang diperoleh dari rata-rata harga harian CPO yang bersumber dari kompilasi data ISTA Mielke GmbH, Oil World, US Department of Agriculture dan World Bank. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Long Short-Term Memory (LSTM) dan Hybrid ARIMA-LSTM. Penggunaan ketiga metode ini didasarkan pada kondisi data yang berbentuk linear dan nonlinear. Metode LSTM terbukti lebih efektif dalam memprediksi harga CPO dunia dibanding metode ARIMA dan Hybrid ARIMA-LSTM. Model LSTM terbaik adalah model dengan hyperparameter epoch 100, batch size 1, dan learning rate 0,001. Model ini menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error 2,33% dan Root Mean Squared Error 34,708. Hal ini karena model LSTM lebih stabil dalam mempelajari pola data deret waktu., Crude Palm Oil (CPO) is one of Indonesia's main export commodities in the agricultural sector. Indonesia is also the largest producer of CPO in the world. The world CPO prices have a significant impact on Indonesia's export volume of CPO as well as its economic growth. It is essential to forecast CPO prices accurately to assist entrepreneurs, investors, producers, and the government in economic planning for the future while considering changes and price fluctuations. This study uses world CPO monthly price data from January 2003 to April 2023 which is compilation of data from ISTA Mielke GmbH, Oil World, US Department of Agriculture and World Bank. The methods used in this research are Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), Long Short-Term Memory (LSTM), and Hybrid ARIMA-LSTM. The use of these methods is based on linear and nonlinear data conditions. Due to its ability to learn the data pattern well, the LSTM was found to be more effective in forecasting world CPO prices. The best LSTM model in this study is a model with hyperparameter epoch 100, batch size 1, and learning rate 0,001. This model produces a MAPE and an RMSE value of 2,33% and 34,708.
Keyword: ARIMA, crude palm oil prices, forecasting, hybrid ARIMA-LSTM, LSTM

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: