Judul: Model Interaksi Gravitasi Banyak Massa Untuk Prediksi Dinamika Harga Bitcoin.
Abstrak: Penelitian ini ditujukan untuk memprediksi harga Bitcoin dengan menggunakan metode pengoptimuman berbasis interaksi gravitasi banyak massa (Gravitational Search Algorithm atau GSA) dengan parameter yang akurat berdasarkan nilai error yang kecil. Nilai parameter yang diperoleh dari metode GSA disubstitusi pada persamaan Gaussian untuk meramalkan harga Bitcoin selanjutnya. Hasil peramalan divalidasi dengan uji R2 dan uji MAPE. Hasil menunjukkan bahwa Model Gaussian Termodifikasi Orde 5 memberikan hasil terbaik dengan nilai R2 sebesar 0.8824 dan nilai MAPE minimal sebesar 8.4672%. Hasil simulasi dengan variasi rentang nilai parameter [0,8000], [0,800] dan [0,80] yaitu model 3 memberikan nilai R2 terbesar yaitu 0.89865, namun untuk nilai MAPE terkecil didapatkan dari simulasi dengan variasi rentang parameter [0,10000], [0,1000], dan [0,100] yaitu model 1. Hasil interpolasi, prediksi dan validasi harga Bitcoin menggunakan data harian selama 1 tahun dengan model 1 dan model 3 menunjukkan hasil yang kurang baik, ditunjukkan dengan nilai R2 yang kurang dari 0.50. Model 3 dapat dinyatakan sebagai model yang lebih baik dari model 1, dengan nilai koefesien deterministik (R2) sebesar 0.38944 dan nilai MAPE sebesar 21.21732% dibandingkan dengan model 1, dengan nilai R2 sebesar -0.43704 dan nilai MAPE sebesar 33.75404%.
Keyword: bitcoin, prediksi, GSA, gaussian

Judul: Application of the Gravitational Search  Algorithm (GSA) Method on High-Order Gaussian Equations to Predict Ethereum (ETH) Value
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menggunakan metode Gravitational Search Algorithm (GSA) dengan Gaussian order tinggi untuk memprediksi nilai Ethereum (ETH). Model Gaussian digunakan sebagai penentu parameternya sehingga dapat memperkirakan kasus yang fluktuatif seperti harga Ethereum (ETH). Hasil simulasi akan divalidasi dengan uji MAPE untuk melihat keakuratan model penelitian ini. Berdasarkan uji MAPE hasil penelitian model 6 yang menggunakan Gaussian orde 7 dengan rentang parameter ai [0,4500], bj [0,800], ck [0,80] menunjukkan nilai MAPE terbaik sebesar 10 %. Untuk nilai MAPE terburuk dengan nilai sebesar 22% didapatkan dari model 3 dengan menggunakan Gaussian orde 6 dengan rentang paramater ai [0, 5000], bj [0,1000], ck [0,80]. Hal ini dapat disimpulkan bahwa model 6 menjadi model terbaik dan paling akurat untuk melakukan peramalan nilai Ethereum.
Keyword: Ethreum (ETH), GSA, Gaussian

Judul: The Fern of West Timor  East Nusa Tenggara
Abstrak: Based on this study there are 58 species belonging to 36 genera. They are Achrosticum (1 species), Adiantum (5 species), Amphineuron (3 species), Asplenium (4 species), Athyrium (1 species), Belvisia (1 species), Botrycium (1 species), Ceratopteris (1 species), Christella (4 species), Ctenitis (1 species), Ctenopteris (1 species), Cyathea (1 species), Davallia (2 species), Dennstaedtia (1 species), Diplazium (2 species), Doryopteris (1 species), Drynaria (2 species), Dryopteris (1 species), Gleichenia (1 species), Heterogoniurn (1 species), Humata (1 species), Lycopodium (1 species), Microlepia (1 species), Microsorium (1 species), Nehprolepis (2 species), Oleandra (1 species), Platycerium (1 species), Pleocnemia (1 species), Pteris (5 species), Pyrrosia (1 species), Sellaginela (1 species), Selliguea (1 species), Sphaerostephanos (2 species), Tectaria (1 species), Trichomanes (1 species), and Vittaria (1 species).
Keyword: