Judul: Peramalan Kurs Rupiah terhadap Dolar dengan Jaringan Syaraf Tiruan  Propagasi Balik
Abstrak: Perubahan nilai mata uang bisa berubah setiap waktu semenjak diberlakukannya sistem nilai tukar mengambang penuh (freely floating system) pada Agustus 1997. Posisi nilai mata uang Rupiah terhadap mata uang asing ditentukan oleh mekanisme pasar. Dolar Amerika Serikat merupakan salah satu mata uang yang paling banyak diperdagangkan di banyak negara. Mata uang ini juga merupakan indikator penting dalam penyusunan rancangan APBN Indonesia. Selain itu, beberapa penelitian mengenai peramalan dalam bidang finansial menggunakan jaringan syaraf tiruan telah banyak dilakukan. Oleh karena itu, pada penelitian ini dikembangkan model peramalan nilai mata uang dengan studi kasus mata uang Rupiah terhadap Dolar menggunakan jaringan syaraf tiruan.Data didapatkan dari http://www.bi.go.id dan http://www.tradingeconomics.com/economics dengan periode waktu 1 Januari 2003 - 31 Desember 2007
Keyword: 

Judul: Peramalan Kurs Rupiah terhadap Dolar dengan Metode Berbasis Rata-rata Fuzzy Time Series Markov Chain.
Abstrak: Kurs atau nilai tukar mata uang sangat penting dalam perekonomian. Oleh karena itu, perlu dilakukan upaya untuk memprediksi besarnya nilai kurs di periode berikutnya. Pada karya ilmiah ini, metode peramalan yang yang digunakan adalah metode fuzzy time series Markov chain yang dikombinasikan dengan metode berbasis rata-rata untuk penentuan jumlah interval yang efektif. Tujuan dari karya ilmiah ini adalah meramalkan nilai kurs rupiah terhadap dolar Amerika menggunakan metode berbasis rata-rata fuzzy time series Markov chain, serta menghitung tingkat kesalahan peramalan menggunakan ukuran kesalahan mean absolute percentage error. Dalam metode ini data kurs rupiah terhadap dolar Amerika diubah menjadi himpunan fuzzy sehingga diperoleh fuzzy logical relationship group. Hasil prediksi menunjukkan bahwa nilai mean absolute percentage error yang diperoleh dalam peramalan kurs periode Maret 2014-Maret 2016 hanya sebesar 0.71%, yang berarti hasil prediksi dianggap cukup baik.
Keyword: fuzzy time series Markov chain, nilai kurs, mean absolute percentage error

Judul: Production of Nanocellulose- Polyvinyl Alcohol- Alginate Based Filaments
Abstrak: Oil palm empty fruit bunches (OPEFBs) are solid waste that are produced from crude palm oil extraction. Generally, it contains around 41-46.5% of cellulose, 25.3-33.8% of hemicellulose, and 27.6-32.5% of lignin (Suriyani 2009). Nanocellulose (NC) was isolated from OPEFBs through several treatments, including delignification, bleaching, ultrafine grinding, and ultrasonication. The obtained nanocellulose was processed further into filaments by mixing with sodium alginate and polyvinyl alcohol (PVA). In this project, nanocellulose- PVA- alginate based filaments were produced by wet spinning method with CaCl2 as coagulant solvent. The effect of several formulations and CaCl2 concentration on the morphological, mechanical, and thermal properties of filaments were observed. The results showed that the increasing of NC concentration produced filaments that have better thermal properties and higher crystallinity, but the morphology of filament surface become rougher. The increasing of NC concentration up to 7% also increased the filament mechanical properties. Meanwhile, the increasing of CaCl2 concentration produced filaments that have better thermal properties, smoother surface, and higher crystallinity (up to 10% CaCl2), but with decreasing of mechanical properties (tensile strength) due to some cracks that occured on the surface of filaments with 13% of CaCl2.
Keyword: coagulant solvent, filaments, nanocellulose, oil palm empty fruit bunches, wet spinning