Judul: Isolasi Dan Identifikasi Bakteri Endofit Tumbuhan Nyawai (Ficus Variegata Blume) Serta Analisis Senyawa Antibakteri.
Abstrak: Ficus variegata Blume merupakan tumbuhan obat yang mengandung senyawa antibakteri. Bakteri endofit merupakan bakteri yang hidup bersimbiosis dengan tanaman. Beberapa spesies bakteri endofit telah diteliti memiliki kemampuan menghasilkan senyawa bioaktif, salah satunya antibakteri. Tujuan penelitian ini adalah mengisolasi, menguji aktivitas antibakteri, mengidentifikasi bakteri endofit dari tumbuhan nyawai, serta menganalisis senyawa antibakteri yang dihasilkan oleh isolat bakteri potensial menggunakan GC-MS. Tahap awal pada penelitian ini yaitu isolasi bakteri endofit dari tumbuhan nyawai. Isolat yang dihasilkan kemudian diuji aktivitas antibakterinya terhadap Staphylococcus aureus, Escherichia coli, Bacillus subtilis, dan Pseudomonas aeruginosa. Isolat yang mampu menghambat semua bakteri uji dinamakan isolat potensial. Identifikasi dilakukan secara morfologi, biokimia, dan molekuler berdasarkan sekuen 16S rRNA. Isolat potensial kemudian difermentasi dalam media nutrient broth (NB) selama 48 jam. Supernatan hasil fermentasi diekstraksi dengan etil asetat. Selanjutnya, analisis senyawa antibakteri yang dihasilkan oleh bakteri endofit dilakukan dengan menggunakan GC-MS. Sebanyak 29 isolat bakteri endofit diperoleh dari Ficus variegata Blume. Berdasarkan uji aktivitas antibakteri, isolat bakteri endofit BH2 mampu menghambat pertumbuhan semua bakteri uji. Hasil identifikasi morfologi dan aktivitas biokimia menunjukkan bahwa bakteri isolat BH2 merupakan Pseudomonas sp. Analisis sekuen 16S rRNA menggunakan BLAST menunjukkan isolate BH2 memiliki presentase kemiripan dengan Pseudomonas aeruginosa strain SV1 sebesar 99%. Hasil GC-MS menunjukkan bahwa senyawa aktif yang diduga berperan sebagai antibakteri dari ekstrak etil asetat isolat BH2 diantaranya asam nonanoat, dokosan, oktadekan, asam tetrakosanoat, asam heksadekanoat, asam 9-oktadekanoat, asam 1,2-benzenedikarboksilat bis (2-etilheksil) ester, tetradekan, eikosan, nonakosan, dan triakontan.
Keyword: Bakteri endofit, Ficus variegata Blume, Pseudomonas aeruginosa, GC-MS, 16S rRNA

Judul: Isolasi Dan Identifikasi Bakteri Endofit Dari Daun Sirsak (Annona Muricata L.) Penghasil Senyawa Antibakteri
Abstrak: Bakteri endofit merupakan mikroorganisme yang hidup pada jaringan tanaman secara simbiosis mutualisme. Beberapa jenis bakteri endofit diketahui mampu menghasilkan senyawa aktif yang bersifat antibiotik. Tujuan dari penelitian ini adalah mengisolasi bakteri endofit dari daun tanaman sirsak (Annona muricata L.) yang memiliki aktivitas antibakteri terhadap bakteri penyebab penyakit infeksi dan mengidentifikasi bakteri tersebut secara genetik berdasarkan gen 16S rDNA. Bakteri patogen yang diujikan terdiri atas 5 spesies yaitu Escherichia coli, Pseudomonas aerroginosa, Staphylococcus mutans, dan Streptococcus aureus. Isolat bakteri endofit dengan kode G42 potensial menghambat keempat jenis bakteri uji sedangkan isolat S42 dan S54 berhasil menghambat 3 jenis bakteri uji. Berdasarkan analisis gen 16S rDNA, isolat G42 memiliki persentase kemiripan sebesar 93% dengan Plautia stali symbiont.
Keyword: antibakteri, bakteri endofit, sirsak, 16S rDNA

Judul: Implementation of Long Short-Term Memory for Gold Prices Forecasting
Abstrak: Emas merupakan salah satu bentuk investasi dan disebut sebagai aset safe haven karena kestabilannya dalam kondisi pasar yang tidak stabil. Peramalan harga emas menjadi penting bagi investor sebagai alat bantu pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh validasi silang dalam memperoleh hyperparameter LSTM (optimizer, learning rate, dan epoch) terbaik yang akan digunakan dalam peramalan. LSTM sebagai bagian metode deep learning dapat digunakan dalam peramalan selain menggunakan metode klasik. Algoritma ini merupakan pengembangan dari recurrent neural network yang banyak digunakan dalam peramalan deret waktu. LSTM dianggap unggul dan mampu meminimalkan kesalahan, serta mampu melakukan peramalan untuk periode jangka panjang dibanding metode lain. Walk forward validation dengan skenario pergeseran jendela (tahunan, semester, dan kuartal) sebagai bentuk validasi silang digunakan untuk melihat keakuratan metode. Data yang digunakan berasal dari World Gold Council dengan periode data harian untuk tanggal 1 Januari 2003 sampai dengan 20 Januari 2023. Optimizer yang digunakan adalah adam dan RMSProp dengan nilai learning rate 0,01; 0,001; dan 0,0001, serta nilai epoch 100, 500, dan 1000. Model terbaik adalah model dengan nilai MAPE terkecil sebesar 12,41% pada proses validasi menggunakan optimizer RMSProp, nilai learning rate 0,01, dan epoch 100. Hasil peramalan menunjukkan kecenderungan harga emas untuk meningkat dalam delapan tahun mendatang., Gold is a form of investment and is referred to as a safe haven asset because of its stability in unstable market conditions. Gold price forecasting is important for investors as decisions making tool. This study aims to study the effect of cross-validation in obtaining the best LSTM hyperparameters (optimizer, learning rate, and epoch) to be used in forecasting. LSTM as part of deep learning methods can be used in forecasting beside the classical method. Algorithm in the LSTM is developed based on a recurrent neural network that is widely used in time series forecasting. It was found that the LSTM is superior compared to other methods for its ability to minimize errors and to forecast for long-term periods. Walk forward validation with window shift scenarios (annual, semester, and quarter) as a form of cross validation is used to see the accuracy of the method. The data used came from the World Gold Council with daily data periods for January 1, 2003, to January 20, 2023. The optimizer used is adam and RMSProp each with learning rate values of 0.01; 0.001; and 0.0001, and with epoch values of 100, 500, and 1000. The best model was the model with the smallest MAPE value of 12.41% in the validation process using an optimizer RMSProp, a learning rate of 0.01, and epoch value of 100. Forecasting results show a tendency for gold prices to increase in the next eight years.
Keyword: deep learning, forecasting, gold, hyperparameter, LSTM