Judul: Toksisitas Avicennia alba (Blume, 1826) dan Kaitannya dengan Karakteristik Lingkungan Perairan di Kawasan Mangrove Segara Anakan, Cilacap
Abstrak: Mangrove Avicennia alba adalah jenis mangrove yang banyak ditemukan di Indonesia dan memiliki kandungan senyawa bioaktif yang berpotensi untuk mengobati penyakit seperti kanker, tumor, dan sebagainya. Keberadaan senyawa bioaktif di mangrove dipengaruhi oleh faktor/karakteristik lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui keterkaitan antara toksisitas mangrove Avicennia alba (akar, kulit batang, dan daun) dengan karakteristik lingkungan. Metode penelitian terdiri dari pengamatan vegetasi dan sampling karakteristik lingkungan, maserasi menggunakan etanol 96%, Brine Shrimp Lethality Test (BSLT), skrining fitokimia, dan analisis korelasi untuk mengetahui hubungan toksisitas mangrove dan karakteristik lingkungan perairan. Hasil uji menunjukan ekstrak etanol 96% Avicennia alba memiliki kandungan senyawa fitokimia flavonoid, saponin dan steroid. Pengujian BSLT sampel daun, akar, dan kulit batang A. alba menunjukan bahwa Stasiun 1 memiliki tingkat toksisitas yang lebih tinggi dibandingkan dengan Stasiun 2. Salinitas berkorelasi secara signifikan terhadap kandungan LC50 ekstrak etanol 96% Avicennia alba dibandingkan dengan faktor lingkungan perairan yang lain.
Keyword: Avicennia alba, fitokimia, lingkungan, senyawa bioaktif, toksisitas

Judul: Hubungan Karakteristik Fisika-Kimia Sedimen dengan Morfologi Mangrove Avicennia alba di Segara Anakan, Kabupaten Cilacap.
Abstrak: Avicennia alba merupakan salah satu jenis mangrove di Segara Anakan yang melimpah dan memiliki adaptasi morfologi yang khas agar mampu bertahan dari pengaruh kondisi fisika-kimia perairan dan sedimen yang bervariasi. Penelitian ini bertujuan untuk (1) mengkaji struktur komunitas mangrove dan karakteristik morfologi Avicennia alba di Segara Anakan, (2) mengukur konsentrasi makro-nutrien (unsur P dan K) dan logam berat (Cd, Hg, dan Pb) dalam sedimen mangrove, serta (3) mengetahui hubungan antara karakteristik fisika-kimia sedimen dengan morfologi Avicennia alba. Survei dilakukan pada Februari-Mei 2019 di 3 stasiun penelitian. Analisis statistik multivarian digunakan untuk mengetahui keterkaitan fisika-kimia sedimen dengan morfologi Avicennia alba. Komunitas mangrove di Segara Anakan terdiri atas 11 jenis dan Avicennia alba mendominasi. Sedimen di Stasiun 1 memiliki nilai suhu, pH, Cd, Hg dan Pb tertinggi, sedangkan Stasiun 2 dan 3 memiliki kadar air, kalium-K dan fosfor-P tertinggi. Kalium-K menjadi penentu karakter tinggi batang sedangkan fosfor-P menjadi penentu karakter diameter batang. Konsentrasi logam berat kadmium-Cd, merkuri-Hg, dan timbal-Pb di Segara Anakan masih dalam kategori aman bagi lingkungan pesisir dan mendukung pertumbuhan mangrove Avicennia alba.
Keyword: Avicennia alba, mangrove, morfologi, sedimen, Segara Anakan

Judul: Pemodelan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dollar Amerika Menggunakan Deret Waktu Hidden Markov Empat Waktu Sebelumnya
Abstrak: The exchange rate of Rupiah to US Dollar fluctuates according to time in a long period. An existing exchange rate might happen again in the future. Assume that the causes of the fluctuation are not observed directly and form a Markov chain, then the exchange rate of Rupiah to US Dollar can be modeled by the hidden Markov time series. In this research, the model used to describe the exchange rate of Rupiah to US Dollar is the four previous time in hidden Markov time series. This model assumes that the exchange rate of Rupiah to US Dollar depends on Markov chain explained by the cause of occurence and the four previous exchange rates of Rupiah to US Dollar. The model parameter is estimated by using the maximum likelihood method, while the estimation itself is calculated using the expectation maximization algorithm, which is implemented using Mathematica. After estimating the parameter, the exchange rate of Rupiah to US Dollar are calculated. The results are as follows. The symmetric mean absolute percentage error (SMAPE) is 2,1%, the maximum absolute error is 19,16%, the minimum absolute error is 0,0036%, and only 1,95% of the whole absolute percentage error that is bigger than 10%. These results show that the four previous time in hidden Markov time series can describe the exchange rate of Rupiah to US Dollar very well.
Keyword: