Judul: Perbandingan kandungan senyawa rotenoid dan aktivitas insektisida ekstrak Tephrosia vogelii terhadap hama kubis Crocidolomia pavonana
Abstrak: Fish-poison bean, Tephrosia vogelii (Fabaceae), is a potential source of botanical insecticides. Fish-poison bean leaves contain insecticidal rotenoid compounds including rotenone, deguelin, and tephrosin. Fifteen samples of fish-poison bean leaves collected from 8 locations in West Java ware extracted with acetone by maceration method. Yield of the extracts ranged from 7.10% to 13.75%. The result of qualitative analysis using thin layer chromatography with n-hexane:CH2Cl2:MeOH (55:44:1) as eluent showed 3 wellseparated spots. High performance liquid chromatography and liquid chromatographymass spectrometer analyses identified rotenone (retention time 15.9 min) and two other compounds that have retention time in the proximity of rotenone’s retention time, i.e. deguelin (17.5 min) and one unidentified compound (13.6 min). Rotenone content in 15 extracts of fish-poison bean leaves ranged from 0.0475% to 0.3844%, in which the highest rotenone content was found in extract of purple-flowered fish-poison bean leaves from Panglejar area, Cikalong Wetan District, Bandung. The highest deguelin area was found in white-flowered fish-poison bean leaf sample from Cigombong District, Bogor. When analyzed separately, the variation in rotenone and deguelin contents could not explaine the variation in insecticidal activity of the tested fish-poison bean extracts. This suggests that the variation in rotenoid contents as a whole contribute to the variation in insecticidal activity.
Keyword: 

Judul: Aktivitas Insektisida Campuran Ekstrak Daun Tephrosia vogelii, Buah Piper retrofractum, dan Buah Sapindus rarak terhadap Larva Crocidolomia pavonana
Abstrak: Larva Crocidolomia pavonana (F.) (Lepidoptera: Crambidae) merupakan salah satu hama utama tanaman sayuran Brassicaceae. Salah satu alternatif bahan pengendalian yang ramah lingkungan ialah insektisida nabati. Penelitian ini bertujuan menentukan sifat aktivitas campuran ekstrak buah cabai jawa (Piper retrofractum), buah lerak (Sapindus rarak), dan daun kacang babi (Tephrosia vogelii terhadap larva C. pavonana. Serbuk buah cabai jawa dan daun kacang babi diekstraksi dengan pelarut etil asetat, sedangkan irisan buah lerak diekstraksi dengan pelarut metanol. Ekstrak yang diperoleh diuji toksisitasnya secara tunggal dan dalam bentuk campuran terhadap larva instar II C. pavonana dengan metode celup daun. Campuran ekstrak buah cabai jawa, buah lerak, dan daun kacang babi diuji dengan tiga perbandingan konsentrasi, yaitu 1:5:1, 1:5:2, dan 2:5:1 (w/w). Pengamatan kematian serangga dilakukan pada 24, 48, 72, dan 96 jam setelah perlakuan (JSP), lalu data yang diperoleh diolah dengan analisis probit menggunakan program POLO-PC. Sifat aktivitas campuran insektisida nabati dianalilis dengan menghitung indeks kombinasi (IK) pada taraf LC50 dan LC95. Berdasarkan pembandingan LC95 pengamatan 96 JSP, ekstrak T. vogelii paling beracun terhadap larva C. pavonana (0.229%), diikuti oleh ekstrak P. retrofractum (0.496%) dan ekstrak S. rarak (2.956%). Indeks kombinasi campuran pada LC50 - 96 JSP menunjukkan bahwa campuran ekstrak P. retrofractum, S. rarak, dan T. vogelii dengan nisbah 1:5:1 bersifat aditif, serta 1:5:2 dan 2:5:1 memiliki sifat antagonis. Berdasarkan IK pada LC95 - 96 JSP campuran ekstrak dengan nisbah konsentrasi 1:5:2 menunjukan sifat sinergis, sedangkan campuran 1:5:1 dan 2:5:1 bersifat antagonis. Dengan demikian, campuran ekstrak P. retrofractum, S. rarak, dan T. vogelii dengan nisbah 1:5:2 berpotensi untuk digunakan sebagai alternatif dalam pengendalian hama C. pavonana.
Keyword: campuran ekstrak tumbuhan, Crocidolomia pavonana, insektisida nabati, sinergisme

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