Judul: Perbandingan Arima Dan Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik Dalam Peramalan Tingkat Inflasi Nasional.
Abstrak: Pengendalian nilai inflasi agar tetap stabil penting dilakukan demi menjaga kesejahteraan masyarakat. Bank Indonesia yang berwenang dalam membentuk kebijakan moneter menjadikan nilai inflasi yang akan datang menjadi dasar pertimbangan dalam pembentukan kebijakan moneter tersebut. Dibutuhkan metode yang tepat dalam meramalkan nilai inflasi yang akan datang sehingga kebijakan yang terbentuk akan baik dan tepat. Data tingkat inflasi tahunan Indonesia menunjukkan pola musiman pada data. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam melakukan pemodelan data berpola musiman dan melakukan peramalan tingkat inflasi nasional adalah metode ARIMA. Metode ARIMA merupakan metode yang paling sering digunakan dalam melakukan peramalan. Metode lain yang dapat digunakan dalam melakukan peramalan tingkat inflasi nasional adalah jaringan syaraf tiruan propagasi balik. Penelitian ini melakukan perbandingan terhadap kedua metode tersebut untuk menentukan metode yang lebih akurat dalam melakukan peramalan tingkat inflasi nasional. Hasil akhir menunjukkan bahwa ARIMA dan jaringan syaraf tiruan memiliki keakuratan yang sama baik dalam melakukan peramalan tingkat inflasi nasional.
Keyword: ARIMA, inflasi, jaringan syaraf tiruan, propagasi balik

Judul: Perbandingan Metode Peramalan Inflasi: Ordinary Least Square (OLS), Exponential Smoothing dan ARIMA
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis metode terbaik untuk meramalkan tingkat inflasi di Indonesia menggunakan beberapa metode peramalan time series, seperti Ordinary Least Square (OLS), exponential smoothing dan ARIMA. Penelitian ini menggunakan data Indeks Harga Konsumen (IHK) dari bulan Agustus 1983 sampai Desember 2012 untuk menghitung tingkat inflasi, dan diperoleh perhitungan inflasi year on year dari bulan Agustus 1984 sampai Desember 2012. Agustus 1984 sampai Desember 2011 adalah data interval contoh yang digunakan untuk memperoleh hasil peramalan inflasi, sedangkan Januari 2012 sampai Desember 2012 digunakan sebagai data pembanding dengan hasil peramalan inflasi yang telah diperoleh sebelumnya. Berdasarkan hasil uji dari setiap metode dan hasil evaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE), Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebagai perhitungan dari ketepatan prediksi peramalan, diperoleh bahwa metode ARIMA adalah metode terbaik untuk meramal tingkat inflasi karena memiliki nilai MAE, MSE dan MAPE terkecil.
Keyword: 

Judul: Gene Editing  of Two Cyanide Synthesis-related Genes in Cassava using CRISPR/Cas9
Abstrak: Cassava (Manihot esculenta) contain toxic quantities of cyanogenic glucoside. Reducing the potentially toxic cyanogenic glucoside levels in cassava could be achieved by gene editing through Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats – CRISPR associated protein 9 (CRISPR/Cas9), a high- precision genome editing technique in plants. Two cassava UDP- glucosyltransferase (UGT) paralogs, UGT85K4 and UGT85K5, are the genes catalyzing the synthesis of cyanogenic glucosides in plants. The study aimed to construct the CRISPR/Cas9 recombinant vector carrying single guide RNA (sgRNA) to edit UGT85K4 and UGT85K5 genes, and transform sgRNA CRISPR/Cas9 construct into KU50 cassava calli. Five sgRNAs were designed, considering the on/off target efficiency score and GC content. Those sgRNAs were ligated into pRGEB32 plasmid and introduced to competent Escherichia coli DH5a. The PCR colony and DNA sequencing were performed to verify the sgRNA insert. The amplicons showed the expected band size of recombinant vector (180 bp). Based on sequencing results, only one sgRNA was successfully ligated into the plasmid that will be used to edit the UGT85K5 gene. The sgRNA CRISPR/Cas9 construct in pRGEB32 plasmid was successfully transformed into Agrobacterium tumefaciens and introduced into KU50 cassava calli through co-cultivation. The overgrowth of Agrobacterium occurred after the co-cultivation phase.
Keyword: CRISPR/Cas9, Cyanogenic glucoside, Gene editing, sgRNA