Judul: Isolation and Characterization of Non-Biflavonoid faction from Araucaria hunsteinii K. Schum Leaves and Their Bioactivity as Antibacterial
Abstrak: Meningkatnya penyakit disebabkan bakteri disertai resistensi terhadap antibiotik menyebabkan permasalahan medis. Pemanfaatan senyawa antibakteri yang bersumber dari tumbuhan merupakan alternatif penyelesaian masalah tersebut. Tumbuhan genus Araucaria memiliki 19 spesies dengan lima spesies telah diuji aktivitas antibakterinya. A. hunsteinii K. Schum merupakan salah satu spesies yang dapat ditemukan di Kebun Raya Bogor. Kandungan biflavonoid dan terpenoid pada tumbuhan ini sudah pernah dilaporkan, tetapi informasi terkait senyawa non-biflavonoid dan aktivitas antibakterinya belum diteliti. Pada penelitian ini, fraksi non-biflavonoid difraksionasi dengan kromatotron dan kromatografi kolom gravitasi Sephadex LH-20 serta dimurnikan dengan kromatografi lapis tipis preparatif. Isolat (T5 dan T6) dikarakterisasi dengan LC-MS dan dalam kedua fraksi tersebut masing-masing teridentifikasi 4 dan 11 senyawa dugaan termasuk seskuiterpena. Uji antibakteri menggunakan bakteri Staphylococcus aureus, Kocuria rhizopila, dan Escherichia coli menunjukkan potensi aktivitas antibakteri., Increased bacterial diseases, accompanied by antibiotic resistance, cause medical problems. Antibacterial compounds from plants are an alternative solution to this problem. Araucaria genus has 19 species, five of which have been tested for antibacterial activity. A. hunsteinii K. Schum is a species that can be found in Bogor Botanical Garden. Biflavonoids and terpenoids in this plant have been reported, but information related to non-biflavonoid compounds and their antibacterial activity has yet to be studied. In this research, the isolation of non-biflavonoids was performed by fractionating it through chromatotron and Sephadex LH-20 column chromatography and purified by preparative thin-layer chromatography. The isolates (T5 and T6) were characterized using LC-MS; in two fractions, 4 and 11 identified compounds were identified, including sesquiterpenes. Antibacterial tests using the bacteria Staphylococcus aureus, Kocuria rhizopila, and Escherichia coli showed potential antibacterial activity.
Keyword: antibakteri, Araucaria hunsteinii, daun, terpenoid

Judul: Biflavonoids from the Leaves of Araucaria columnaris Indonesian and their Bioactivity as Antioxidants and Anticancer
Abstrak: Biflavonoid telah ditemukan pada daun Araucaria columnaris yang tumbuh di Hawaii dan India, namun belum ada penelitian terbaru yang melaporkan metabolit sekunder dari A. columnaris Indonesia. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengisolasi biflavonoid dari daun A. columnaris Indonesia menggunakan metode ekstraksi dan berbagai teknik kromatografi. Fraksinasi kromatografi dari ekstrak organik dari daun A. columnaris menghasilkan dimer flavon 7,4',7'',4'''-tetra-O-metilkupresuflavon (1); 7,4',7''-tri-O-metilkupresuflavon (2); dan 7,4'''-di-O-metilkupresuflavon (3). Struktur ditentukan berdasarkan data spektrum UV-Vis, IR, 1D NMR (1H dan 13C), dan LC-MS/MS, termasuk percobaan 2D NMR (HSQC dan HMBC) dari bahan alami. Aktivitas biologis semua isolat dievaluasi, menggunakan uji sitotoksisitas terhadap proliferasi sel Calf Pulmonary Arterial Endothelial (CPAE), dan aktivitas antioksidan diukur dengan uji 2,2-diphenyl-1-picrylhydrazyl (DPPH). Senyawa 1-3 menunjukkan aktivitas antioksidan yang lemah dengan IC50 >100 ppm karena tidak adanya beberapa gugus hidroksil aromatik bebas dalam molekulnya. Selain itu, senyawa 1-3 menunjukkan IC50 sebesar 239,36±13,50 µg/mL; 66,13±15,96 μg/mL; dan 39,50±1,44 μg/mL, masing-masing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa senyawa 2 dan 3 menunjukkan aktivitas yang kuat terhadap proliferasi sel CPAE sedangkan senyawa 1 menunjukkan aktivitas antiangiogenik yang lemah. Hasil ini menunjukkan bahwa gugus hidroksi pada C4', C4"', and 7" sangat penting untuk aktivitas senyawa turunan kupresuflavon sebagai agen antiangiogenik.
Keyword: Aktivitas antioksidan, Antiangiogenesis, Araucaria columnaris, Biflavonoid

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