Judul: Aplikasi Polimer Alami Kitosan Mikrokristalin pada Wet Polypropylene Non-Woven sebagai Tisu Basah
Abstrak: Interaksi makhluk hidup dengan lingkungan menyebabkan terjadinya kolonisasi bakteri di permukaan sel epitel yang disebut mikroflora normal. Beberapa interaksi tersebut dapat membahayakan manusia sebagai inang. Kebersihan tangan merupakan langkah awal mencegah transmisi mikroba. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan tisu basah dengan formulasi kitosan mikrokristalin serta karakterisasi tisu basah. Metode penelitian yang dilakukan yaitu uji aktvitas antibakteri dengan metode cakram, uji daya antiseptik dengan metode replica plating dan uji iritasi. Ukuran partikel kitosan mikrokristalin yang diperoleh bervariasi. Derajat deasetilasi kitosan mikrokristalin yaitu 80,24%. Konsentrasi kitosan mikrokristalin yang memiliki aktivitas antibakteri terbaik yaitu 750 ppm. Tisu basah dengan konsentrasi kitosan 750 ppm memiliki efektivitas daya antiseptik yang tidak berbeda nyata dengan tisu basah komersial, namun berbeda nyata dengan pencucian tangan dengan kran. Tisu basah kitosan tidak menimbulkan reaksi iritasi pada kulit tikus putih.
Keyword: antibakteri, iritasi kulit, kitosan mikrokristalin, tisu basah

Judul: Efektivitas Nanokitosan Sebagai Alternatif Zat Antibakteri Alami Dalam Pembersih Tangan
Abstrak: Kitosan dapat dimanfaatkan dalam berbagai bidang industri modern, misalnya farmasi, biokimia, kosmetika, industri pangan, dan industri tekstil. Perkembangan modifikasi fisik dari kitosan mengarah kepada bentuk nanopartikel, yang biasa disebut sebagai nanokitosan. Nanokitosan merupakan bagian dari teknologi nano karena memiliki sifat lebih reaktif dan memiliki ukuran lebih kecil. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkarakterisasi kitosan dan nanokitosan yang akan digunakan sebagai pembersih tangan dan memberikan pilihan alternatif sebagai antibakteri dengan bahan yang lebih aman. Pengujian yang dilakukan meliputi karakterisasi mutu kitosan, FTIR, PSA, SEM, dan analisis efektivitas pembersih tangan. Kitosan yang digunakan telah sesuai dengan SNI 7949: 2013 mengenai syarat dan mutu pengolahan kitosan. Derajat deasetilasi pada kitosan uji sebesar 85,94%. Distribusi ukuran nanokitosan berdasarkan intensitas, angka, dan volume didapatkan rata-rata ukuran partikel 140,94 nm dengan polydispersi intensity (PDI) sebesar 0,5830. Nanokitosan yang dihasilkan dilakukan analisis efektivitas pembersih tangan. Konsentrasi nanokitosan yang digunakan yaitu 1000, 1500, dan 2000 ppm, serta dibandingkan dengan pembersih tangan komersial. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa semakin tinggi konsentrasi nanokitosan yang digunakan, maka total koloni bakteri akan semakin berkurang. Konsentrasi nanokitosan 2000 ppm menurunkan total koloni bakteri dari 35,33±4,51 CFU (sebelum) menjadi 2,33±0,58 CFU (setelah) yang tidak berbeda nyata dengan pembersih tangan komersial 2,00±0,00 CFU (setelah).
Keyword: antibakteri, efektivitas, kebersihan, nanokitosan, pembersih tangan

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