Judul: Pengaruh Atonik terhadap Kultur Plankton
Abstrak: Plankton berasal dari isi perut ikan mujair yang dikultur dalam akuarium kaca. Dari hasil identifikasi didapat satu jenis fitoplankton yaitu chlorococcum sp., dan ditemui juga satu jenis zooplankton yaitu Holophrya sp. Lima perlakuan yang digunakan untuk mengetahui pengaruh atonik terhadap plankton yaitu 1 : 1000 v/v (A), 1 : 2000 v/v (B), 1 : 3000 v/v (C), 1 : 4000 v/v (D), dan perlakuan tanpa menggunakan atonik sebagai kontrol (E).
Keyword: 

Judul: Peranan mikronutrien terhadap plankton dalam media air tambak
Abstrak: Hasil analisis plankton menunjukkan bahwa plankton yang menyusun komposisi plankton pada setiap media terlihat ada beberapa jenis plankton yang dapat berkembang dengan baik, dan muncul secara temporer dengan penambahan larutan mikronutrien. Pola perkembangan komposisi fitoplankton media uji dan kontrol lebih didominasi oleh komposisi plankton yang berkembang menurut pola A (Oscillatoria, Gyrosigma, dan Diatoma), sedangkan pola perkembangan komposisi zooplanktonnya, terlihat bahwa jenis-jenis plankton yang berkembang menurut pola B (Cyclopoids) Perkembangan semacam ini sebagai akibat lanjut dari perkembangan fitoplankton. Perkembangan plankton dari jenis Oscillatoria dan Gyrosigma ditemukan pada setiap media sebagai penyusun pola perkembangan plankton yang mampu bertahan sampai akhir pengamatan. Jumlah individu yang dihasilkan oleh perlakuan B lebih banyak dibandingkan perlakuan lainnya. Perlakuan B memiliki laju perkembang-biakan tertinggi (0,117517) dan terendah dicapai pada perlakuan K (-0,542187). Peningkatan konsentrasi yang lebih besar atau kecil dari 0,1 mg/1 akan menurunkan laju perkembangbiakan plankton. Konsentrasi 0,1 mg/1 merupakan konsentrasi optimal bagi perkembangbiakan plankton.
Keyword: 

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