Judul: C-Organik yang Dapat Teroksidasi pada Beberapa Jenis Residu Tanaman Segar dan yang Dikomposkan
Abstrak: The original source of the soil organic matter is plant tissue and carbon is the chief element present in soil organic matter, comprising from 48 to 58% of total weight (Allison, 1965). Hence, estimates of organic matter frequently are based on organic C, which is determined mainly by Walkley & Black method.
Keyword: 

Judul: C-organik yang dapat teroksidasi pada beberapa jenis tanah
Abstrak: Dalam penelitiannya, Allison (1960) menyatakan bahwa tingkat oksidasi C-organik sangat bervariasi dari satu kelompok tanah ke kelompok tanah yang lain, padahal dalam penetapan karbon menurut metode Walkley dan Black digunakan faktor koreksi 1,33. Variasi tersebut bisa juga terjadi pada berbagai penggunaan lahan. Untuk menjawab itu diambil contoh tanah dari Ultisol, Andisol, Oxisol dan Mollisol. Untuk masing-masing jenis tanah dibedakan berdasarkan jenis penggunaan lahan yaitu kebun campuran, sawah, tegalan, hutan dan padang rumput. Contoh tanah diambil dari tiap-tiap horison. Metode yang digunakan adalah Metode Walkley dan Black yang kemudian dibandingkan terhadap kadar C total yang diukur dengan CHNS. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa tingkat oksidasi C-organik di dalam tanah bervariasi tergantung jenis tanah dan penggunaan lahannya. Nilai faktor koreksi tersebut berkisar antara 1,074 pada Mollisol (kebun campuran) hingga 1,699 pada Oxisol (sawah). Nilai faktor koreksi pada Mollisol jauh lebih kecil sedangkan pada Oxisol, nilai faktor koreksinya jauh lebih besar dibandingkan dengan nilai faktor koreksi yang biasa digunakan sebesar 1,33. Hal ini dapat disimpulkan bahwa nilai faktor koreksi bervariasi dari satu kelompok tanah ke kelompok tanah yang lain dan pada berbagai penggunaan lahan.
Keyword: 

Judul: Support Vector Regression (SVR) with Optimal Hyperparameters and its Application in Rupiah Exchange Rate Prediction
Abstrak: Nilai tukar Rupiah terhadap United States Dollar (USD) merupakan harga satu unit USD dalam Rupiah. Support Vector Regression (SVR) digunakan untuk memprediksi nilai tukar Rupiah beberapa minggu ke depan. Data yang digunakan pada penelitian ini berada pada periode 6 Januari 2019 hingga 31 Desember 2023. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh dari harga-harga pasar internasional seperti gas alam, nikel, dan minyak bumi, tingkat inflasi di Indonesia, dan tingkat suku bunga Bank Indonesia terhadap nilai tukar Rupiah, membandingkan model Support Vector Regression dengan berbagai kernel dan skenario, dan memprediksi nilai tukar Rupiah menggunakan model paling baik dalam penelitian ini pada periode 7 Januari 2024 hingga 24 Maret 2024. Model SVR paling baik pada penelitian ini adalah model SVR dengan kernel RBF yang dilatih pada data training dengan hyperparameter C = 10, e = 0.2, dan ? = 0.01 menggunakan skenario ke-3. Model tersebut memiliki MAPE sebesar 0.984% dan trend accuracy sebesar 0.635. Nilai tukar Rupiah diprediksi mengalami tren negatif selama 12 minggu ke depan., The Rupiah exchange rate against the United States Dollar (USD) is the price of one USD unit in Rupiah. Support Vector Regression (SVR) model used to predict the Rupiah exchange rate for over few weeks. The data used in this research covers the period from January, 6-th 2019 to December, 31-st 2023. The aim of this research is to see the influence of international market prices such as natural gas, nickel, and petroleum, the inflation rate in Indonesia, and Bank Indonesia interest rate on the Rupiah exchange rate, to compare Support Vector Regression models with various kernels and scenarios, and to predict the Rupiah exchange rate using the best model in this study for the period from January, 7-th 2024 to March, 24-th 2024.The best SVR model in this research is the SVR model with RBF kernel which is trained on training data with hyperparameters C = 10, e = 0.2, and ? = 0.01 using the 3rd scenario. This model has a MAPE of 0.984% and a trend accuracy of 0.635. The Rupiah exchange rate is predicted to experience a negative trend over the next 12 Weeks.
Keyword: Support Vector Regression, Rupiah Exchange Rate, Trend Accuracy, Prediction