Judul: Struktur Komunitas Makrozoobentos sebagai Indikator Biologis dalam Pendugaan Kualitas Lingkungan Perairan di Situ Cipondoh, Tangerang
Abstrak: Situ sebagai salah satu perairan tergenang memiliki berbagai fungsi sehingga keberadaannya seringkali dimanfaatkan oleh manusia untuk berbagai keperluan, termasuk dalam hal ini yang dialami oleh Situ Cipondoh, Tangerang. Seperti umumnya keadaan situ lain di wilayah Jabotabek, Situ Cipondoh dikelilingi oleh pemukiman yang padat penduduk yang dapat menghasilkan berbagai macam limbah yang jika masuk ke situ dapat menimbulkan permasalahan tersendiri bagi situ yang pada akhirnya akan mempengamhi kualitas air situ. Organisme yang dapat merasakan secara langsung perubahan kualitas air situ ini antara lain adalah makrozoobentos.
Keyword: 

Judul: Struktur Komunitas Makrozoobenthos sebagai lndikator Biologi Kualitas Lingkungan Perairan Sungai Cihideung, Kabupaten Bogor, Jawa Barat.
Abstrak: Penelitian ini dilakukan di Sungai Cihideung Kabupaten Bogor dengan hulu di Gunung Salak dan hilir di Sungai Cisadane. Pemanfaatan sungai oleh masyarakat untuk berbagai keperluan termasuk sebagai tempat pembuangan limbah, tanpa adanya pengawasan berpotensi menurunkan kualitas lingkungan perairan sungai. Hal ini mempengaruhi organisma yang hidup di dalamnya. Makrozoobenthos yang hidup menetap dan mobilitasnya lambat secara langsung dipengaruhi oleh bahan-bahan yang masuk ke lingkungan perairan tersebut. Sehingga perubahan struktur komunitas makrozoobenthos cocok digunakan sebagai indikator biologi perubahan kualitas lingkungan perairan. Selain itu, faktor lingkungan yang mempengaruhi kehidupan makrozoobenthos yaitu kualitas air dan substrat juga diperlukan sebagai data penunjang.
Keyword: 

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