Judul: Ekologi Kuman Escherichia coli Enterotoksigenik Dan Kaitannya Dengan Kolibasilosis Anak Babi Dan Sapi
Abstrak: E. coli enterotoksigenik (ETEC) adalah galur spesifik dari E. coli, mempunyai adhesin sebagai media pelekatan ke usus halus dan menghasilkan enterotoksin. Galur spesifik terutama serotipe K88, 987P, dan K99 mempunyai arti penting pada anak babi dan sapi yang baru lahir (neonatal) karena mampu mengkolonisasi di usus halus sehingga menyebabkan diare yang akut dan berakibat fatal.
Keyword: 

Judul: Enteric Collibacillosis Pada Anak Babi Baru Lahir: Patogenesa dan Perubahan-Perubahan Patologisnya
Abstrak: Diare disebabkan oleh infeksi bakteri Escherichia coli pada anak-anak babi baru lahir yang peka terhadap en terotoksin produk bakteri tersebut. Dikenal sebagai colibacillosis. Patogenesa dari colibacillosis anak babi baru lahir adalah (1) infeksi oleh E. coli patogen, (2) proliferasi E. coli di lumen usus halus, (3) produksi dan pelepasan enterotoksin, dan (4) aktifitas toksin pada usus halus. Dalam proses proliferasi, adanya antigen pili K88 sangat penting karena memungkinkan bakteri perlekatan dengan epitel mucosa usus halus. mengadakan Setelah ko lonisasi dan proliferasi segera toksin dilepaskan. Akti- fitas toksin menginduksi sekresi yang berlebihan dari u- sus sehingga banyak cairan yang dikeluarkan ke lumen usus. Hal ini mengakibatkan banyak cairan dan elektrolit hilang sehingga timbul diare, dehidrasi dan asidosis yang sering menyebabkan kematian. Perubahan-perubahan patologis yang umum adalah dis tensi usus halus, dilatasi lambung dan infark pada kurva- tura mayor. Perubahan-perubahan histologis yang terjadi adalah enteritis hemorrhagica acuta, oedem dan kongesti pembuluh darah di lamina propria, akumulassi leukosit inti polimorf, sel monosit, dan inti sel mengalami piknosis Thrombus pada vena dan degenerasi serta desquamasi sel epitel usus….
Keyword: 

Judul: Support Vector Regression (SVR) with Optimal Hyperparameters and its Application in Rupiah Exchange Rate Prediction
Abstrak: Nilai tukar Rupiah terhadap United States Dollar (USD) merupakan harga satu unit USD dalam Rupiah. Support Vector Regression (SVR) digunakan untuk memprediksi nilai tukar Rupiah beberapa minggu ke depan. Data yang digunakan pada penelitian ini berada pada periode 6 Januari 2019 hingga 31 Desember 2023. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh dari harga-harga pasar internasional seperti gas alam, nikel, dan minyak bumi, tingkat inflasi di Indonesia, dan tingkat suku bunga Bank Indonesia terhadap nilai tukar Rupiah, membandingkan model Support Vector Regression dengan berbagai kernel dan skenario, dan memprediksi nilai tukar Rupiah menggunakan model paling baik dalam penelitian ini pada periode 7 Januari 2024 hingga 24 Maret 2024. Model SVR paling baik pada penelitian ini adalah model SVR dengan kernel RBF yang dilatih pada data training dengan hyperparameter C = 10, e = 0.2, dan ? = 0.01 menggunakan skenario ke-3. Model tersebut memiliki MAPE sebesar 0.984% dan trend accuracy sebesar 0.635. Nilai tukar Rupiah diprediksi mengalami tren negatif selama 12 minggu ke depan., The Rupiah exchange rate against the United States Dollar (USD) is the price of one USD unit in Rupiah. Support Vector Regression (SVR) model used to predict the Rupiah exchange rate for over few weeks. The data used in this research covers the period from January, 6-th 2019 to December, 31-st 2023. The aim of this research is to see the influence of international market prices such as natural gas, nickel, and petroleum, the inflation rate in Indonesia, and Bank Indonesia interest rate on the Rupiah exchange rate, to compare Support Vector Regression models with various kernels and scenarios, and to predict the Rupiah exchange rate using the best model in this study for the period from January, 7-th 2024 to March, 24-th 2024.The best SVR model in this research is the SVR model with RBF kernel which is trained on training data with hyperparameters C = 10, e = 0.2, and ? = 0.01 using the 3rd scenario. This model has a MAPE of 0.984% and a trend accuracy of 0.635. The Rupiah exchange rate is predicted to experience a negative trend over the next 12 Weeks.
Keyword: Support Vector Regression, Rupiah Exchange Rate, Trend Accuracy, Prediction