Judul: Analisis keragaman populasi iles-iles, Amorphophallus variabilis di Darmaga, Bogor
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh informasi populasi tanaman iles-iles di kedua lokasi, yaitu di hutan Balai Penelitian dan Pengembangan Kehutanan Darmaga dan di hutan IPB sebagai pengambilan sampel populasi di Bogor. Percobaan dilaksanakan di Kebun Percobaan Balai Penelitian dan Pengembangan Kehutanan Darmaga dan di hutan milik IPB. Percobaan dilaksanakan pada bulan Mei 2005 sampai Mei 2006. a Univ Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode kuadrat dengan cara subjektif. Plot yang digunakan di hutan Darmaga sebanyak 3 plot dengan luasan yaitu 9 m * 9 m, 15m * 15 m, dan 25 m * 25 m. Plot di hutan IPB sebanyak 3 plot dengan luasan 5 m x 5 m, 12 m x 12 m, dan 27m * 27 m. Plot yang digunakan dalam eksplorasi suweg adalah 10m * 10 m dengan 5m * 5 m. Dari ketiga plot diperoleh 47 spesies Amorphophallus variabilis, dari satu plot lain diperoleh 28 spesies Amorphophallus paeoniifolius sebagai sampel dari hutan Darmaga. 48 spesies A. variabilis sebagai sampel dari hutan IPB. Seluruh hasil pengamatan kuantitatif dianalisis menggunakan analisis keragaman (o²). Analisis untuk membandingkan antar populasi di kedua lokasi menggunakan koefisien keragaman (KK). Karakter kualitatif dianalisis secara deskriptif menggunakan tabel histogram dan metode scoring untuk mengelompokkan keragaman dari masing-masing karakter tanaman yang ada di lokasi. Uji Kruskal-Wallis dilakukan untuk membandingkan nilai tengah karakter kualitatif di dua lokasi. ...
Keyword: 

Judul: Keanekaragaman Spesies Tumbuhan Langka dan Sebarannya di Kampus IPB Darmaga
Abstrak: Various vegetation cover in IPB Darmaga Campus makes this place has plenty kinds of plants including naturally and wildly grown plants. Some of the plants are included as rare plants species. The rare plants species are potential to be utilized as media for conservation education. However, there’s no research yet about those rare plants and its distribution in IPB Darmaga Campus. The purpose of this research was to identify, determine the distribution, and document the history of rare plants species in IPB Darmaga Campus. Based on this research, there were 30 rare plants species from 18 families. Dipterocarpaceae was recorded as the dominating family. These rare plants species were dominated by tree habitus and were distributed in the whole area of IPB Darmaga, but mostly found in Faculty of Forestry area. These species were mostly planted by lecturers and alumni of Faculty of Forestry, Bogor Agricultural University (IPB). The purpose is for collection and student learning media.
Keyword: Bogor Agricultural University (IPB), rare plants species, IPB Darmaga Campus, conservation education

Judul: Detecting Suicidal Ideation of Tweets Using Long Short-Term Memory and Fasttext Word Embedding
Abstrak: Suicide is a global health crisis. It has become the second greatest cause of mortality for people aged 15 to 29. In Indonesia, around five people commit suicide every day. To avert the tragedy of suicide in diverse high-risk groups, early detection of suicidal behaviors and adequate and timely interventions are essential. The younger generation has started to turn to the Internet to seek help and discuss depression and suicide-related topics. The huge amount of textual data generated by users on SNS became the main component in building the early detection tool. For a binary text classification task, LSTM Performs better compared to CNN. Fasttext word embedding can handle uncommon words, misspelled words, and word suffixes and prefixes. This research aims to build an accurate text classification model using LSTM and fasttext to identify tweets containing suicidal ideation. Without applying any text preprocessing or imbalanced class treatments, the model had outstanding performance with a 78% sensitivity, 97% specificity, and an 88% F1 score. No text preprocessing technique led to an improvement in the F1 score. However, improvements in sensitivity were achieved through the implementation of class weighting and oversampling. Notably, the ADASYN technique yielded a substantial sensitivity increase., Bunuh diri merupakan krisis kesehatan global. Bunuh diri telah menjadi penyebab kematian terbesar kedua bagi kelompok umur 15 hingga 29 tahun. Di Indonesia, ada sekitar lima korban bunuh diri setiap hari. Untuk mencegah tragedi bunuh diri dalam berbagai kelompok berisiko tinggi, deteksi dini terhadap perilaku bunuh diri dan intervensi yang tepat dan cekatan menjadi sangat penting. Generasi muda beralih ke Internet untuk mencari bantuan dan mendiskusikan topik terkait depresi dan bunuh diri. Besarnya jumlah data teks yang dihasilkan oleh pengguna di jejaring sosial menjadi komponen utama dalam membangun alat deteksi dini. LSTM memiliki performa lebih baik dibandingkan dengan CNN dalam melakukan klasifikasi teks. Fasttext dapat menangani kata-kata yang tidak umum digunakan, kata-kata yang salah eja, serta kata berimbuhan dengan baik. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi teks menggunakan LSTM dan fasttext untuk mengidentifikasi tweet yang mengandung pemikiran bunuh diri. Tanpa menerapkan metode pra-pemrosesan teks dan penanganan kelas yang tidak seimbang, model telah memiliki performa yang baik dengan sensitivitas 78%, spesifisitas 97%, dan skor F1 88%. Seluruh teknik pra-pemrosesan teks yang digunakan dalam penelitian ini tidak dapat meningkatkan skor F1. Namun, peningkatan sensitivitas tercapai melalui implementasi pembobotan kelas dan oversampling. Terutama, teknik ADASYN menghasilkan peningkatan sensitivitas yang signifikan.
Keyword: fasttext, LSTM, suicidal ideation, text classification, twitter