Judul: Analisis Fase: Vector Error Correction Model  Bitcoin pada Fase Dominasi (BTC.D) dengan Pergerakan Altscoin
Abstrak: Bitcoin telah mendominasi pasar cryptocurrency, menunjukkan bahwa pergerakan harga alternatif cryptocurrency (Altscoin) sangat bergantung pada pergerakan Bitcoin. Analisis fase dilakukan pada tiga fase, yakni fase tinggi, sedang, dan rendah. Altscoin pada penelitian ini terdiri dari: Ethereum, BNB, XRP, dan ADA. Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh pergerakan BTC dengan Altscoin pada fase dominasi tinggi, dominasi sedang, dan dominasi rendah menggunakan metode Vector Error Correction Model. Pada fase tinggi dalam jangka panjang, adanya penurunan yang signifikan dari ADA serta tidak signifikan dari lnBNB dan XRP. Pada jangka pendek, adanya penurunan pada lnETH, dimana pada fase tinggi Cryptotrader menyukai Bitcoin sehingga rata-rata harga Altscoin menurun. Pada fase sedang baik jangka panjang maupun pendek, tidak ada kecenderungan pengarahan tren pergerakan dikarenakan fase transisi. Pada fase rendah baik jangka panjang maupun pendek, adanya penurunan pada Bitcoin yang menandakan fase distribusi Bitcoin dan buying position Altscoin sedang dimulai. Hasil peramalan lnBTC pada fase tinggi mencapai nilai USD 9,03 dengan penurunan -1,02%, pada fase sedang mencapai nilai 9,89 dengan kenaikan +0,07%, pada fase rendah mencapai nilai 10,4 dengan penurunan -0,38%.
Keyword: Altscoin, Bitcoin, Vector Error Correction Model

Judul: Implementation of the Random Forest and XGBoost Methods to predict the direction of closing prices on bitcoin cryptocurrencies
Abstrak: Kemampuan dalam memprediksi tren pergerakan harga cryptocurrency bitcoin dengan baik dan akurat sangat penting bagi investor karena akan mempengaruhi keputusan untuk membeli atau menjual aset yang dapat menghasilkan keuntungan yang signifikan. Namun, karena harga cryptocurrency bitcoin cukup fluktuatif maka ada ketidakpastian yang harus diperhitungkan. Dalam beberapa tahun terakhir, algoritma machine learning khususnya algoritma pembelajaran gabungan telah digunakan untuk memprediksi arah harga penutupan cryptocurrency bitcoin. Hasil penelitian menunjukkan model random forest memberikan akurasi sebesar 90.75% dengan AUC sebesar 90% dan model XGBoost memberikan akurasi sebesar 90.12% dengan AUC sebesar 89%. Variabel fitur yang paling berpengaruh dari masing-masing model yaitu Moving Average Convergence Divergence (MACD) dan William Percentage Range (William%R)., The ability to predict bitcoin cryptocurrency price movement trends well and accurately is very important for investors because it will influence decisions to buy or sell assets that can generate significant profits. However, because the price of the bitcoin cryptocurrency is quite volatile, there are exposures that must be taken into account. In recent years, machine learning algorithms especially federated learning algorithms have been used to predict the closing direction of the price of the cryptocurrency bitcoin. The research results show that the random forest model provides an accuracy of 90.75% with an AUC of 90% and the XGBoost model provides an accuracy of 90.12% with an AUC of 89% with the most influential feature variable from each model, namely Moving Average Convergence Divergence ( MACD) and William Percentage Range (William%R).
Keyword: machine learning, random forest, XGBoost, cryptocurrency, bitcoin

Judul: Kearifan Tradisional Perlindungan dan Pemanfaatan Sumberdaya Hutan oleh Suku Kanume di Taman Nasional Wasur
Abstrak: Wasur National Park (TN Wasur), is located in Merauke, Papua. The Kanume tribe is one of indigenous communities who have long been living in TN Wasur, which has the region's largest in TN Wasur, about 305.312 ha (73,78%). This study was conducted to analyze the pattern of protection and use of forest resources by the tribe Kanume in the Wasur National Park. The results showed that the people of clans in the ethnic of Kanume has a custom rules and wisdom in terms of protection and utilization of forest resources. Clans in the tribe of Kanume has ownership rights at the ulayat land to protect and exploit resources that there can be found sacred places, the old village, the well nature, hamlet of sago, and places the ancestral journey. In traditional wisdom and resource utilization, the tribe of Kanume have a culture that supports the management of the forest resource. This can be seen by the existence of the division of conception space based on the area of ulayat customs, the system of mastery and ownership of land, Sasi system and the belief of Totem(Totemism).
Keyword: traditional wisdom, Taman Nasional Wasur, Suku Kanume