Judul: Jenis-Jenis Jamur Pelapuk Kayu Koleksi Laboratorium Perlindungan Hutan Fakultas Kehutanan Institut Pertanian Bogor
Abstrak: Salah satu permasalahan yang dihadapi dalam Pengelolaan Hutan adalah menurunnya kualitas tegakan sebagai akibat terjadinya pelapukan kayu teras oleh jamur pelapuk kayu. Dalam kaitan dengan masalah tersebut maka penerapan sistem silvikultur yang erat kaitannya dengan pelapukan kayu teras oleh jamur pelapuk kayu adalah penetapan daur patologis yang sesuai untuk jenis pohon hutan tertentu pada tempat tumbuh tertentu pula.
Keyword: 

Judul: Pengamatan lapang jamur pelapuk kayu di areal bekas kebakaran hutan : Studi kasus di HPH PT Maandau Abadi, Propinsi Riau
Abstrak: Kebakaran hutan merupakan salah satu ancaman yang besar bagi kelestarian hutan bila hutan tidak dipelihara dan dilindungi secara benar. Bahaya kerusakan akibat kebakaran hutan terutama terhadap pohon atau tegakan, dapat mengakibatkan adanya pelukaan yang akan menyebabkan pertumbuhan pohon terganggu serta memudahkan hama dan penyakit berkembang. Hadi (1992) menyatakan bahwa jamur merupakan kelompok jasad paling utama yang menyebabkan pohon-pohon hutan menjadi sakit bila dibandingkan dengan bakteri, virus, mikoplasma atau nematoda. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui jenis-jenis jamur pelapuk kayu yang berkembang di areal bekas kebakaran hutan dan faktor-faktor fisik lingkungan yang mendukung pertumbuhan dan perkembangan jamur pelapuk kayu di lokasi penelitian. Penelitian dilaksanakan di areal bekas kebakaran hutan dan di areal hutan yang tidak terbakar pada bulan April sampai bulan Mei 1998. Pengumpulan jamur pelapuk kayu dilakukan dengan cara sensus yaitu mengambil setiap jenis jamur makrofungi yaitu jamur pelapuk kayu yang mempunyai tubuh buah yang dapat dilihat secara makroskopis di lapangan. Pengukuran kondisi fisik lingkungan (suhu udara, kelembaban relatif dan kadar air substrat) dilaksanakan di sekitar tempat tumbuh jamur baik di areal bekas kebakaran hutan maupun di areal hutan yang tidak terbakar.
Keyword: Fungicides

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