Judul: Keanekaragaman Biota Penempel (Biofouling) Pada Substrat Kayu dan Fiber yang Digunakan Oleh Kapal Di Perairan Pulau Pari, Kepulauan Seribu, DKI Jakarta.
Abstrak: Biofouling adalah penempelan dan akumulasi organisme hidup yang melekat pada permukaan substrat (material yang ditempeli biofouling). Penempelan organisme (Biofouling) merupakan proses alami, tetapi organisme penempel (Biofoul) bisa berkoloni pada struktur-struktur buatan manusia sehingga menimbulkan permasalahan seperti perubahan permukaan pada bagian bawah kapal, sehingga perlu dilakukan penelitian lanjut tentang biofouling. Penelitian dilakukan selama 30 hari dengan rentang waktu pengambilan sampel per-10 hari. Komunitas biofouling yang ditemukan pada substrat kayu dan fiber yang diletakkan pada dermaga LIPI Pulau Pari, Kepulauan Seribu terdiri dari 8 kelas. Kelas Bacillariophyceae dan Cyanophyceae merupakan kelas yang paling sering ditemukan pada substrat kayu dan fiber. Substrat kayu dan fiber tanpa pengecatan warna hitam memiliki jumlah kelimpahan tertinggi. Kelimpahan komunitas biofouling terendah ditemui pada substrat Fiber dengan pengecatan warna hitam.
Keyword: Biofouling, Substrat kayu, Substrat Fiber, Bacillariophyceae

Judul: Keanekaragaman Meiofauna Berdasarkan Karakteristik Substrat Padang Lamun di Perairan Pulau Pramuka, Kepulauan Seribu
Abstrak: Meiofauna merupakan biota asosiatif ekosistem padang lamun yang berukuran 0.063–1 mm dan hidup secara interstisial dalam substrat dasar. Penelitian ini bertujuan mengetahui keanekaragaman meiofauna dan keterkaitanya dengan karakteristik substrat padang lamun di Pulau Pramuka, Kepulauan Seribu. Penelitian dilakukan pada tiga stasiun, di mana pada masing-masing stasiun ditetapkan 9 plot pengambilan sampel meiofauna dan di dalam setiap plot terdapat 5 subplot. Pengambilan sampel meiofauna dilakukan menggunakan tabung paralon (ø: 5 cm; tinggi: 30 cm) yang dibenamkan dalam substrat. Meiofauna yang ditemukan pada lokasi penelitian terdiri dari 6 filum, 8 kelas, 17 ordo, 31 famili, dan 35 genera. Filum yang memiliki kelimpahan tertinggi adalah Nematoda. Pada lokasi penelitian, meiofauna lebih banyak ditemukan pada substrat pasir yang memiliki ukuran butiran halus dan mengandung bahan organik. Meiofauna umumnya ditemukan pada ekosistem lamun dengan jenis dominan Thalassia hemprichii, Cymodocea serrulata, dan Enhalus acoroides.
Keyword: keanekaragaman, lamun, meiofauna, Pulau Pramuka, substrat

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