Judul: Support Vector Regression (SVR) with Optimal Hyperparameters and its Application in Rupiah Exchange Rate Prediction
Abstrak: Nilai tukar Rupiah terhadap United States Dollar (USD) merupakan harga satu unit USD dalam Rupiah. Support Vector Regression (SVR) digunakan untuk memprediksi nilai tukar Rupiah beberapa minggu ke depan. Data yang digunakan pada penelitian ini berada pada periode 6 Januari 2019 hingga 31 Desember 2023. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh dari harga-harga pasar internasional seperti gas alam, nikel, dan minyak bumi, tingkat inflasi di Indonesia, dan tingkat suku bunga Bank Indonesia terhadap nilai tukar Rupiah, membandingkan model Support Vector Regression dengan berbagai kernel dan skenario, dan memprediksi nilai tukar Rupiah menggunakan model paling baik dalam penelitian ini pada periode 7 Januari 2024 hingga 24 Maret 2024. Model SVR paling baik pada penelitian ini adalah model SVR dengan kernel RBF yang dilatih pada data training dengan hyperparameter C = 10, e = 0.2, dan ? = 0.01 menggunakan skenario ke-3. Model tersebut memiliki MAPE sebesar 0.984% dan trend accuracy sebesar 0.635. Nilai tukar Rupiah diprediksi mengalami tren negatif selama 12 minggu ke depan., The Rupiah exchange rate against the United States Dollar (USD) is the price of one USD unit in Rupiah. Support Vector Regression (SVR) model used to predict the Rupiah exchange rate for over few weeks. The data used in this research covers the period from January, 6-th 2019 to December, 31-st 2023. The aim of this research is to see the influence of international market prices such as natural gas, nickel, and petroleum, the inflation rate in Indonesia, and Bank Indonesia interest rate on the Rupiah exchange rate, to compare Support Vector Regression models with various kernels and scenarios, and to predict the Rupiah exchange rate using the best model in this study for the period from January, 7-th 2024 to March, 24-th 2024.The best SVR model in this research is the SVR model with RBF kernel which is trained on training data with hyperparameters C = 10, e = 0.2, and ? = 0.01 using the 3rd scenario. This model has a MAPE of 0.984% and a trend accuracy of 0.635. The Rupiah exchange rate is predicted to experience a negative trend over the next 12 Weeks.
Keyword: Support Vector Regression, Rupiah Exchange Rate, Trend Accuracy, Prediction

Judul: Application of the Black-Scholes Equation to estimate the Exchange Rate of the Dollar to Rupiah Using the Runge-Kutta Method
Abstrak: Nilai tukar atau kurs merupakan nilai suatu mata uang negara domestik terhadap nilai mata uang negara asing lainnya. Nilai tukar mata uang terdapat dua jenis, yaitu nilai tukar jual dan nilai tukar beli. Perkiraan nilai tukar dolar terhadap rupiah dapat didekati dengan persamaan Black-Scholes. Tujuan utama penelitian ini adalah untuk mengetahui prediksi nilai tukar dolar terhadap rupiah dengan menggunakan persamaan Black-Scholes tersebut. Parameter-parameter yang terdapat pada persamaan Black-Scholes dianalogikan ke dalam parameter parameter ekonomi yang diasumsikan sebagai faktor-faktor yang mempengaruhi pergerakan nilai tukar. Faktor-faktor tersebut antara lain: tingkat inflasi, suku bunga, volatilitas, rata-rata return nilai tukar dan Produk Domestik Bruto (PDB). Hasil prediksi nilai tukar dolar terhadap rupiah dari persamaan Black-Sholes yang diselesaikan menggunakan metode runge-kutta orde empat tersebut menghasilkan nilai Mean Absolute Persentase Error (MAPE) sebesar 1,1% untuk nilai tukar jual dan 1,1% untuk nilai tukar beli., The exchange rate is the value of a domestic currency to other foreign currencies. There are two types of currency exchange rates, namely the selling exchange rate, and the buying exchange rate. The estimation of the exchange rate of the dollar to rupiah can be approximated by the Black-Scholes equation. The main objective of this study is to determine the prediction of the exchange rate of the dollar to rupiah using the Black-Scholes equation. The parameters contained in the Black-Scholes equation are analogous to economic parameters which are assumed to be factors that influence exchange rate movements. These factors include inflation rates, interest rates, volatility, average exchange rate returns, and Gross Domestic Product (GDP). The prediction results of the dollar exchange rate against the rupiah from the Black-Sholes equation which was solved using the fourth-order Runge Kutta method resulted in a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 1.1% for the selling exchange rate and 1.1% for the buying exchange rate.
Keyword: Black-Scholes, buying rates, selling rates, fourth-order Runge Kutta

Judul: Trichomonas Gallinae Penyebab Trichomonosis Pada Unggas
Abstrak: Trichomonas gallinae adalah protozoa yang bergerak aktof dengan keempat flagella yang mempunyai layar dan pada salah satu sisinya terdapat membran seperti sirip ikan yang berombak. Spesies dari genus Trichomonas ini mempunyai arti penting pada unggas, karena dapat menyebabkan infeksi pada alat pencernaan bagian atas.
Keyword: