Judul: Kelimpahan Plankton pada Media yang Mendapatkan Tambahan Cairan Hasil Olahan Limbah Cair Sedotan Tangki Septik (STS)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk rnengetahui respon kelimpahan plankton pada media yang mendapatkzn tambahan cairan hasil olahan limbah cair STS. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juni - September 1985 d i kompleks perkolaman Fakultas Perikanan IPB, Dramaga-Bogor. biedia air uji berasal dari sungai Cikaso, sedangkan bahan uji merupakan cairan hasil olahan limbah cair STS yang diperoleh dari Dinas Kebersihan Iiotamadya Bagor. Analisis plankton dilakukan terhadap struktur komunitas, kemantapan komunitas, dan pengaruh penambahan cairan hasil olahan limbah cair STS terhadap kelimpahan plankton.
Keyword: 

Judul: Tingkat kesuburan Situ Perikanan dalam menunjang komunitas fitoplankton
Abstrak: Penelitian ini bertujuan: (1) menelaah parameter fisik dan kimia perairan yang menunjang kesuburan perairan, (2) keterkaitan antara faktor fisik-kimia perairan dengan kondisi komunitas fitoplankton. Penelitian ini dimulai pada tanggal 2 Juni 1995 sampai dengan 17 Juli 1995 di Situ Perikanan, Kampus IPB Darmaga, Bogor. Pengamatan dilakukan sebanyak enam kali pada empat stasiun. Pengambilan sampel parameter fisik-kimia perairan yang diukur meliputi suhu perairan, kecerahan, kekeruhan, TSS, DHL, PH, DO, CO2, COD, NH3-N, NO₂-N, NO3-N, Ortofospat, dan Silikat, serta fitoplankton sebagai parameter biologi. Analisa data biologi adalah dengan menghitung kelimpahan fitoplankton, indeks keanekaragaman, indeks keseragaman, indeks dominansi, serta pendekatan dengan model grafik Frontier. Untuk menentukan kesamaan antar stasiun digunakan indeks Bray-Curtis dan indeks Canberra. Keterkaitan antara parameter fisika-kimia air dan kelimpahan fitoplankton dianalisis dengan inenggunakan analisis regresi berganda. Untuk menentukan tingkat kesuburan dilakukan pendekatan dengan beberapa kriteria pustaka, terhadap beberapa parameter fisika-kimia dan biologi. Selama penelitian kecerahan perairan berkisar antara 0,56 - 2,85 meter. Kekeruhan berkisar antara 2,540,0 NTU, TSS: 4340 mg/l, DHL: 4572 umhos/cm, pH: 5,006,55. Secara umum nilai-nilai tersebut lebih besar di Stasiun 1 (inlet) dan 4 (outlet). Karbon dioksida berkisar antara 6,39 27,96 mg/l. Secara umum kandu- ngan karbon dioksida lebih besar di Stasiun 2 dan 3. ...
Keyword: 

Judul: Implementation of the Random Forest and XGBoost Methods to predict the direction of closing prices on bitcoin cryptocurrencies
Abstrak: Kemampuan dalam memprediksi tren pergerakan harga cryptocurrency bitcoin dengan baik dan akurat sangat penting bagi investor karena akan mempengaruhi keputusan untuk membeli atau menjual aset yang dapat menghasilkan keuntungan yang signifikan. Namun, karena harga cryptocurrency bitcoin cukup fluktuatif maka ada ketidakpastian yang harus diperhitungkan. Dalam beberapa tahun terakhir, algoritma machine learning khususnya algoritma pembelajaran gabungan telah digunakan untuk memprediksi arah harga penutupan cryptocurrency bitcoin. Hasil penelitian menunjukkan model random forest memberikan akurasi sebesar 90.75% dengan AUC sebesar 90% dan model XGBoost memberikan akurasi sebesar 90.12% dengan AUC sebesar 89%. Variabel fitur yang paling berpengaruh dari masing-masing model yaitu Moving Average Convergence Divergence (MACD) dan William Percentage Range (William%R)., The ability to predict bitcoin cryptocurrency price movement trends well and accurately is very important for investors because it will influence decisions to buy or sell assets that can generate significant profits. However, because the price of the bitcoin cryptocurrency is quite volatile, there are exposures that must be taken into account. In recent years, machine learning algorithms especially federated learning algorithms have been used to predict the closing direction of the price of the cryptocurrency bitcoin. The research results show that the random forest model provides an accuracy of 90.75% with an AUC of 90% and the XGBoost model provides an accuracy of 90.12% with an AUC of 89% with the most influential feature variable from each model, namely Moving Average Convergence Divergence ( MACD) and William Percentage Range (William%R).
Keyword: machine learning, random forest, XGBoost, cryptocurrency, bitcoin