Judul: Analisis Wavelet dan ARIMA untuk Peramalan Harga Emas PT Antam Tbk Indonesia
Abstrak: Peramalan adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang kemungkinan yang akan terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu. Data deret waktu adalah urutan pengamatan berdasarkan waktu. Analisis data deret waktu dapat menggunakan beberapa metode, yaitu metode analisis domain waktu seperti ARIMA, atau analisis domain frekuensi seperti wavelet. Dalam analisis ARIMA, stasioneritas data merupakan salah satu faktor yang harus dipenuhi. Wavelet adalah fungsi matematis yang memotong data ke dalam beberapa komponen yang berbeda dan mempelajari setiap komponen berdasarkan resolusi yang sesuai dengan beberapa skala. Data asli didekomposisi untuk menghasilkan koefisien wavelet dan koefisien skala yang kemudian digunakan untuk memprediksi data pada periode berikutnya. Tujuan utama dari penelitian ini adalah menganalisis secara teoritis dan empiris analisis wavelet diskret untuk memprediksi harga emas nasional dan membandingkan hasilnya dengan analisis klasik ARIMA. Penelitian ini menggunakan sebanyak 138 data sekunder, data penjualan mingguan harga emas PT. Antam Tbk. Sebagian digunakan untuk estimasi dan untuk mencari model terbaik dan sebagian lain digunakan sebagai validasi data hasil peramalan. Penelitian ini menyajikan peramalan harga emas pada PT Antam Tbk Indonesia dengan menggunakan wavelet dan ARIMA. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa Daubechies wavelet level pertama memberi nilai mean square error yang lebih kecil dari ARIMA (1,1,2). Oleh karena itu wavelet dianggap lebih baik dalam meramalkan harga emas untuk PT Antam Tbk.
Keyword: peramalan, wavelet, deret waktu, ARIMA

Judul: Wavelet and ARIMA Analysis in Forecasting Gold Price of PT Antam Tbk Indonesia
Abstrak: Peramalan adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang kemungkinan yang akan terjadi di masa depan berdasarkan informasi masa lalu. Data deret waktu adalah urutan pengamatan berdasarkan waktu. Analisis data deret waktu dapat menggunakan beberapa metode, yaitu metode analisis domain waktu seperti ARIMA, atau analisis domain frekuensi seperti wavelet. Dalam analisis ARIMA, stasioneritas data merupakan salah satu faktor yang harus dipenuhi. Wavelet adalah fungsi matematis yang memotong data ke dalam beberapa komponen yang berbeda dan mempelajari setiap komponen berdasarkan resolusi yang sesuai dengan beberapa skala. Data asli didekomposisi untuk menghasilkan koefisien wavelet dan koefisien skala yang kemudian digunakan untuk memprediksi data pada periode berikutnya., Forecasting is an estimation of a systematic process which is most likely to occur in the future based on past informations. Time series data are sequence of observations, which are ordered in time. Analysis of time series data can use several methods, namely a time domain analysis method such as ARIMA, or frequency domain analysis such as wavelet. In ARIMA analysis, stationarity of data is one factor that must be met. Wavelet is a mathematical function that cut the data into different components and study each component with a resolution corresponding to some scales. The original data are decomposed to produce wavelet coefficients and scale coefficients, which are then used to predict the time series in the next period.
Keyword: forecasting, wavelet, time series, ARIMA

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