Judul: Prediksi Kurs Rupiah Terhadap Dollar Amerika Menggunakan Persamaan Schrodinger Nonlinear Diselesaikan dengan Metode Runge Kutta Orde Empat.
Abstrak: Kurs adalah pertukaran antara dua mata uang yang berbeda, yaitu perbandingan nilai atau harga antara kedua mata uang tersebut. Prediksi kurs rupiah dapat dimodelkan dengan persamaan Schrodinger nonlinear yang dihitung dengan metode Runge Kutta orde empat. Parameter yang terdapat dalam persamaan Schrodinger nonlinear dianalogikan ke dalam parameter ekonomi yang diasumsikan sebagai faktor-faktor yang mempengaruhi kurs rupiah. Faktor-faktor tersebut antara lain pergerakan atau pertumbuhan rata-rata kurs rupiah, tingkat inflasi, tingkat suku bunga, kecepatan rata-rata perubahan kurs rupiah, dan Produk Domestik Bruto (PDB). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui nilai prediksi kurs rupiah dari perubahan pergerakan kurs rupiah, sehingga pergerakan kurs rupiah yang fluktuatif akan mempengaruhi nilai prediksinya. Data hasil prediksi nilai kurs rupiah terhadap dolar Amerika dibandingkan dengan data kurs aktual. Hasil prediksi kurs rupiah dari persamaan Schrodinger nonlinear menggunakan metode Runge Kutta orde empat menghasilkan persentase error tertinggi dibawah 5% disetiap bulannya dan menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0.4786%.
Keyword: kurs rupiah, parameter Schrodinger, Runge Kutta orde empat, Schrodinger nonlinear

Judul: Peramalan Kurs Rupiah terhadap Dolar dengan Metode Berbasis Rata-rata Fuzzy Time Series Markov Chain.
Abstrak: Kurs atau nilai tukar mata uang sangat penting dalam perekonomian. Oleh karena itu, perlu dilakukan upaya untuk memprediksi besarnya nilai kurs di periode berikutnya. Pada karya ilmiah ini, metode peramalan yang yang digunakan adalah metode fuzzy time series Markov chain yang dikombinasikan dengan metode berbasis rata-rata untuk penentuan jumlah interval yang efektif. Tujuan dari karya ilmiah ini adalah meramalkan nilai kurs rupiah terhadap dolar Amerika menggunakan metode berbasis rata-rata fuzzy time series Markov chain, serta menghitung tingkat kesalahan peramalan menggunakan ukuran kesalahan mean absolute percentage error. Dalam metode ini data kurs rupiah terhadap dolar Amerika diubah menjadi himpunan fuzzy sehingga diperoleh fuzzy logical relationship group. Hasil prediksi menunjukkan bahwa nilai mean absolute percentage error yang diperoleh dalam peramalan kurs periode Maret 2014-Maret 2016 hanya sebesar 0.71%, yang berarti hasil prediksi dianggap cukup baik.
Keyword: fuzzy time series Markov chain, nilai kurs, mean absolute percentage error

Judul: Characterization and Expression of Tomato infectious chlorosis virus Coat Protein Gene in Escherichia coli
Abstrak: Tomato infectious chlorosis virus (TICV) is a member of Crinivirus genus. TICV infects tomato crop in Garut and Cipanas, West Java Indonesia. Tomato initially showed bright interveinal yellowing symptoms. The coat protein gene (CP-TICV) was amplified by RT-PCR from total RNA extracted from infected tomato leaves and the amplified fragment was cloned and completely sequenced. The fragment was subsequently subcloned into the pET-21b expression vector. The recombinant plasmid was transformed to Escherichia coli strain BL21(DE3)pLysS to express the coat protein. The coat protein fused to a 6xhistag, was purified by affinity chromatography using a NiNTA spin column. The identity of the purified protein was confirmed by SDS-PAGE. In this experiment, 792 bp of CP-TICV gene of TICV virus has been successfully cloned, sequenced, and expressed in E. coli. Based on nucleotide sequences alignment analysis, TICV-Indonesia strain showed 100% identity to TICV –Spain strain and 99% identity to North America, France, and California strains and based on amino acid sequences alignment analysis, TICV-Indonesia strain showed 100% identity to TICV –Spain, North America, France strains and 99.2% identity to California strain. CP-TICV showed over expressed in E. coli when it is induced with 1 mM IPTG and incubated at 37oC. Purified CP-TICV-Histag recombinants protein sized 29 kDa based on SDSPAGE analysis.
Keyword: