Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Al-Jabar : Jurnal Pendidikan Matematika Malcom: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science
Alkahfi, Cahya
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Education Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Perbandingan Kinerja Model Berbasis RNN pada Peramalan Data Ekonomi dan Keuangan Indonesia: Performance Comparison of RNN-Based Models in Forecasting Indonesian Economic and Financial Data Alkahfi, Cahya; Kurnia, Anang; Saefuddin, Asep
MALCOM: Indonesian Journal of Machine Learning and Computer Science Vol. 4 No. 4 (2024): MALCOM October 2024
Publisher : Institut Riset dan Publikasi Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57152/malcom.v4i4.1415

Abstract

Peramalan deret waktu merupakan salah satu elemen kunci dalam analisis ekonomi dan keuangan. memungkinkan pemangku kepentingan untuk membuat perkiraan terhadap berbagai indikator ekonomi sebelum data resmi dirilis. Dalam konteks ini, model pembelajaran mesin seperti Recurrent Neural Network (RNN), Long Short-Term Memory (LSTM), dan Gated Recurrent Unit (GRU) menunjukkan potensi yang menjanjikan dalam memprediksi data deret waktu. Sejumlah penelitian juga menegaskan bahwa LSTM dan GRU mampu mengungguli kinerja RNN. Kedua model tersebut memiliki mekanisme untuk mengatasi masalah vanishing gradient yang sering ditemui pada model RNN konvensional. Penelitian ini menitikberatkan untuk menguji kinerja ketiga model tersebut pada data-data yang ada di Indonesia. Agar hasil lebih komprehensif, penelitian ini akan menguji model pada tiga jenis data yang berbeda meliputi IHSG, nilai ekspor dan PDB. Hasil penelitian ini mengindikasikan bahwa secara keseluruhan, model GRU menunjukkan kinerja terbaik, diikuti oleh model LSTM yang juga kompetitif dibandingkan RNN. Selain akurasi, model GRU dan LSTM juga menonjol dalam hal stabilitas kinerja, ditandai dengan simpangan baku yang relatif kecil jika dibandingkan dengan RNN. Keunggulan ini menjadi semakin signifikan terutama saat diterapkan pada model PDB dimana hanya tersedia untuk periode waktu yang pendek.
All solutions of consecutive natural numbers sum equation and their closed forms Al Hazmy, Sofihara; Alkahfi, Cahya; Syazali, Muhamad; Al Husein, Fulkan Kafilah
Al-Jabar: Jurnal Pendidikan Matematika Vol 16 No 1 (2025): Al-Jabar: Jurnal Pendidikan Matematika
Publisher : Universitas Islam Raden Intan Lampung, INDONESIA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24042/ajpm.v16i1.24476

Abstract

Purpose: This study aims to find a closed-form solution for all ordered pairs of natural numbers (?,?) satisfying the consecutive natural number sum equation 1 + 2 + ⋯ + ? sama dengan (? + 1) + (? + 2) + ⋯ + ?. This research contributes to number theory, particularly in the context of Diophantine equations.Method: The problem is solved analytically using Pythagorean triple theory and Pell's Theorem, which provides a rigorous mathematical framework for deriving solutions.Findings: The study reveals that there are infinitely many ordered pairs (?,?) of natural numbers that satisfy the equation. Furthermore, the solutions can be expressed in closed-form expressions for (??,??), where ? anggota ?, as follows:and Additionally, the ratio ??/?? approaches 1/akar2 as ? tends to infinity.Significance: The closed-form solutions provided in this study not only enhance our understanding of the consecutive natural number sum equation but also open avenues for further research in number theory fields, especially involving Diophantine equations. The findings have potential applications in theoretical and applied mathematics.
Co-Authors Al Husein, Fulkan Kafilah Anang Kurnia ASEP SAEFUDDIN Muhamad Syazali