Judul: Modifikasi Sintesis Difenil Eter Terpolibrominasi menggunakan Reksi Metilasi: Hubungan StrukturAktivitas Antibiotik
Abstrak: Penelitian ini bertujuan mendapatkan produk modifikasi sintesis senyawa mayor 2,3,4,5-tetrabromo-6-(3,5-dibromo-2-hidroksifenoksi)fenol 3 dan 2,3,5-tribromo-6-(3,5-dibromo-2-metoksifenoksi)fenol 4 dari spons Indonesia Lamellodysidea herbacea melalui reaksi metilasi parsial dan total dengan trimetilsilildiazometana. Berdasarkan gabungan data elusidasi struktur menggunakan UV-Vis, FTIR, LC-MS, NMR, dan kristalografi sinar-X dapat diidentifikasi senyawa 57 merupakan 2,3,4,5-tetrabromo-6-(3,5-dibromo-2-hidroksifenoksi)anisola (5A), 2,3,4,5-tetrabromo-6-(3,5-dibromo-2-metoksifenoksi)fenol (5B), 2,3,4,5-tetra-bromo-6-(3,5-dibromo-2-metoksifenoksi)anisola (6), dan 2,3,5-tribromo-6-(3,5-dibromo-2-metoksifenoksi)anisola (7). Struktur PBDE yang diperoleh selanjutnya dievaluasi dengan bakteri Gram-positif S. aureus ATCC 6538 pada konsentrasi 0.311.25 μg/disk, dan memberikan aktivitas terbaik pada senyawa 3, yaitu 12.5 ± 0.714.0 ± 0.0 mm. Dapat disimpulkan bahwa kehadiran 2 gugus fenol pada senyawa PBDE berperan penting untuk aktivitas antibakteri.
Keyword: antibacterial, structure elucidation, X-ray crystallography, PBDE

Judul: Isolasi dan Elusidasi Struktur Molekul Aktif dari Spons Laut Lamellodysidea herbacea asal Ujung Kulon
Abstrak: Penelitian bertujuan mengisolasi dan mengelusidasi struktur molekul aktif spons laut Lamellodysidea herbacea asal Ujung Kulon. Lapisan CH2Cl2 (4.05 g) memiliki aktivitas antibakteri terhadap bakteri S. aureus (20 mm) dan P. aeruginosa (12 mm) pada konsentrasi 100 g/cakram menggunakan metode difusi plat-agar. Lapisan CH2Cl2 direkristalisasi dengan CHCl3−Me2CO−MeCN menghasilkan senyawa 3 (C12H6O4Br6) dalam kelompok ruang monoklinik P21/n (Z = 4) yang diidentifikasi sebagai 2,3,4,5-tetrabromo-6-(3',5'-dibromo-2'-hidroksi fenoksi) fenol setelah dielusidasi dengan 1H NMR, UV-Vis, FTIR, dan kristal tunggal difraksi sinar-X. Senyawa 3 mempunyai konformasi seperti twist dengan sudut torsi 1 = 27.7 (6) ; 2 = 86.5 (5) dan sudut ikatan eter 117.5. Senyawa 3 menunjukkan aktivitas antibakteri Gram-positif S. aureus ATCC 6535 dan Gram-negatif K. pneumoniae. Senyawa 3 tidak menunjukkan aktivitas terhadap bakteri patogen Gram-negatif E.coli (resisten ampicillin) hingga konsentrasi 50 g/cakram. Toksisitas senyawa 3 terhadap embrio D. rerio adalah LC50 > 10 g/mL.
Keyword: antibakteri, Danio rerio, elusidasi struktur, kristalografi sinar-X, Lamellodysidea herbacea

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