Judul: Isolasi dan Karakterisasi Senyawa Antibakteri Ekstra Daun Miana (Coleus scuatellariodes [L] Benth)
Abstrak: Miana is Lamianceae. It is commonly used as traditional medicine for infection and inflamation, cause by bacterial. The aim of this study to isolate and characterize ofantibacterial compound from miana leave extract. It is expected that the result will give information on characteristics and minimum inhibition concentration (MIC) of miana leave extract which have the highest antibacterial activity. The method of this research were extraction by Harborne method, antibacterial activity test by agar well diffution to staphylococcus aureus, staphylococcus epidermidis, Escherichia coli and Salmonella entereditidis and determination of MIC by dilution methode. The result showed that miana extract has the highest antibacterial activity on S. aureus and S. epidermidis. Miana extract was better than fresh and "infusan" miana leave on inhibition activity of S. aureus and S. epidermidis. MIC value of S. aureus and S. epidermidis were 3 mg/ml. The active fraction of maina leave extract contain phthalic acid derivates by GG-MS.
Keyword: 

Judul: Isolasi dan Karakterisasi Senyawa Antibakteri dari Bakteri Endofit Tanaman Miana (Coleus scutellariodes [L.] Benth.)
Abstrak: Coleus scutellariodes [L.] Benth. merupakan tanaman obat yang mengandung senyawa antidiare dan antimikroba. Pengambilan senyawa bioaktif dari tanaman membutuhkan banyak biomassa. Cara efisien untuk memperoleh senyawa bioaktif tersebut adalah menggunakan bakteri endofit. Bakteri endofit merupakan mikroorganisme simbiotik yang hidup di dalam jaringan tanaman dan tidak menimbulkan efek negatif pada tanaman inangnya. Beberapa genus dari bakteri endofit diketahui mampu menghasilkan senyawa metabolit sekunder seperti antibiotik, antikanker, antifungi, antivirus dan antimalaria. Tujuan penelitian ini adalah mengisolasi dan mengkarakterisasi bakteri endofit dari tanaman miana (C. scutellariodes [L.] Benth.) serta menganalisis senyawa antibakteri yang dihasilkan oleh isolat bakteri endofit potensial menggunakan Gas Chromatography-Mass Spectrometry (GC-MS). Penelitian ini diawali dengan isolasi bakteri endofit dari tanaman miana. Isolat yang didapatkan kemudian diuji aktivitas antibakterinya terhadap Staphylococcus aureus, Escherichia coli, Bacillus cereus dan Salmonella enteritidis. Isolat yang mampu menghambat semua bakteri patogen yang diujikan dinamakan isolat potensial. Identifikasi spesies dari isolat potensial dilakukan menggunakan analisis sekuen 16S rRNA. Selanjutnya, analisis senyawa antibakteri yang dihasilkan oleh bakteri endofit dilakukan dengan menggunakan GC-MS. Sebanyak 22 isolat bakteri endofit diperoleh dari C. scutellariodes [L.] Benth. Berdasarkan hasil uji antivitas antibakteri, isolat bakteri endofit DM6 mampu menghambat pertumbuhan semua bakteri patogen. Analisis sekuen 16S rRNA menggunakan BLAST menunjukkan isolat DM6 memiliki presentase kemiripan dengan Brevibacillus brevis strain DZBY11 sebesar 98%. Hasil GC-MS menunjukkan bahwa senyawa aktif yang diduga berperan sebagai antibakteri dari ekstrak kloroform DM6 diantaranya: 1-Octadecene (CAS).alpha.-Octadecene,Hexanedioic acid, dioctyl ester (CAS) Dioctyl adipate, Phenol, 3,5-bis(1,1-dimethylethyl)- (CAS) 3,5-Di-tert-butylphenol, dan 1,4-diaza-2,5-dioxobicyclo[4.3.0]nonane.
Keyword: Bakteri endofit, Brevibacillus brevis, Coleus scutellariodes [L.] Benth, GC-MS, 16S rRNA

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