Judul: Karakteristik biofilm dari bahan dasar polivinil alkohol (PVOH) dan kitosan
Abstrak: Plastik sintesis dikenal sebagai bahan yang tidak ramah lingkungan karena bakteri tidak dapat menguraikannya sehingga akan menjadi masalah lingkungan. Seiring dengan meningkatnya kesadaran untuk pelestarian lingkungan, saat ini telah dikembangkan biofilm, artinya plastik ini dapat diuraikan kembali oleh mikroorganisme secara alami menjadi senyawa yang ramah lingkungan. Pengembangan kitosan sebagai campuran bahan kemasan plastik diharapkan dapat mengurangi ketergantugan manusia terhadap plastik sintesis sebagai bahan pengemas.
Keyword: 

Judul: Pencirian Film Bioplastik dari Tepung Tapioka Terplastisasi Gliserol dengan Penambahan Kitosan
Abstrak: Non-biodegradable synthetic plastic is widely used as packaging. However, the plastic waste can pollute the environment so that bioplastics are developed, which are easily degraded. In this research, packaging films have been made from glycerol and tapioca starch blends with composition ratio of 8:2 and 7:3 as well as various concentrations of chitosan 1, 2, and 3%. The plastics produced were analyzed for the mechanical properties by using tensile strength test, density, functional groups based on Fourier transform infrared spectrophotometer, surface morfology with scanning electron microscope, and thermal properties from differential scanning calorimeter. Addition of plasticizer was found to lower the density. Plastic with 8:2 ratio and addition of 2% chitosan yielded tensile strength 304 MPa and elongation 37%. Functional groups analysis showed that the film was a result of physical mixing. The plastic’s surface was quite homogenous and the melting point was increased with addition of chitosan. Addition of chitosan could increase the mechanical properties and was expected to be easily degradated in the environment.
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