Judul: Keragaan Kualitas Diet, Tingkat Kecukupan Gizi, Riwayat Kesehatan dan Status Gizi pada Mahasiswa IPB yang Tinggal di Rumah dan Indekos
Abstrak: Penelitian ini bertujuan menganalisis hubungan antara kualitas diet, tingkat kecukupan gizi dan riwayat kesehatan dengan status gizi pada subjek. Desain penelitian yang digunakan adalah cross sectional study dengan metode penarikan subjek purposive sampling. Penelitian ini dilakukan di IPB University dengan subjek penelitian berjumlah 77 orang yang terdiri dari 38 mahasiswa yang tinggal di rumah dan 39 mahasiswa yang tinggal di Indekos. Mayoritas subjek (92.2%) memiliki kualitas diet yang buruk. Tingkat kecukupan energi dan protein subjek tergolong defisit berat, sedangkan tingkat kecukupan lemak, karbohidrat, dan vitamin C tergolong kurang. Mahasiswa yang tinggal di rumah mengonsumsi lebih sering makanan pokok, protein hewani, protein nabati, dan buah yang lebih tinggi dibandingkan kelompok mahasiswa indekos. Subjek memiliki skor morbiditas rendah (53.2%) dan morbiditas tinggi (46.8%). Status gizi pada kedua kelompok subjek (52%) adalah normal. Tidak terdapat perbedaan antara kualitas diet, tingkat kecukupan gizi, riwayat kesehatan dan status gizi pada kedua kelompok subjek. Terdapat perbedaan pada rata-rata alokasi uang makan, frekuensi konsumsi makanan pokok dan lauk hewani pada kedua kelompok. Terdapat hubungan yang signifikan antara tingkat kecukupan energi, protein, lemak, karbohidrat, vitamin A dan vitamin C dengan kualitas diet. Tidak terdapat hubungan yang signifikan antara kualitas diet, tingkat kecukupan gizi, riwayat kesehatan dengan status gizi.
Keyword: kualitas diet, mahasiswa, riwayat kesehatan, status gizi

Judul: Keragaan Tingkat Keanekaragaman Konsumsi Pangan, Tingkat Kecukupan Gizi, dan Status Gizi Mahasiswa Gizi IPB.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis tingkat keanekaragaman konsumsi pangan, tingkat kecukupan gizi, dan status gizi mahasiswa Program Studi Ilmu Gizi IPB. Desain penelitian yang digunakan adalah cross sectional study dengan menggunakan data primer. Subyek dalam penelitian ini adalah mahasiswa Program Studi Ilmu Gizi IPB semester 6 yang berjumlah 98 orang. Hasil penelitian menunjukkan bahwa separuh dari contoh memiliki tingkat keanekaragaman konsumsi pangan yang tergolong ke dalam kategori tinggi. Tingkat kecukupan energi, protein, lemak, besi, kasium, dan vitamin C contoh tergolong defisit berat, namun tingkat kecukupan karbohidrat dan vitamin A-nya tergolong sudah cukup. Status gizi contoh sebagian besar tergolong normal. Hasil uji hubungan menunjukkan adanya hubungan signifikan positif antara tingkat keanekaragaman konsumsi pangan dengan tingkat kecukupan gizi dan status gizi contoh.
Keyword: tingkat keanekaragaman konsumsi pangan, tingkat kecukupan gizi, status gizi

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