Judul: Aplikasi Polimer Alami Kitosan Mikrokristalin pada Wet Polypropylene Non-Woven sebagai Tisu Basah
Abstrak: Interaksi makhluk hidup dengan lingkungan menyebabkan terjadinya kolonisasi bakteri di permukaan sel epitel yang disebut mikroflora normal. Beberapa interaksi tersebut dapat membahayakan manusia sebagai inang. Kebersihan tangan merupakan langkah awal mencegah transmisi mikroba. Tujuan penelitian ini adalah mengembangkan tisu basah dengan formulasi kitosan mikrokristalin serta karakterisasi tisu basah. Metode penelitian yang dilakukan yaitu uji aktvitas antibakteri dengan metode cakram, uji daya antiseptik dengan metode replica plating dan uji iritasi. Ukuran partikel kitosan mikrokristalin yang diperoleh bervariasi. Derajat deasetilasi kitosan mikrokristalin yaitu 80,24%. Konsentrasi kitosan mikrokristalin yang memiliki aktivitas antibakteri terbaik yaitu 750 ppm. Tisu basah dengan konsentrasi kitosan 750 ppm memiliki efektivitas daya antiseptik yang tidak berbeda nyata dengan tisu basah komersial, namun berbeda nyata dengan pencucian tangan dengan kran. Tisu basah kitosan tidak menimbulkan reaksi iritasi pada kulit tikus putih.
Keyword: antibakteri, iritasi kulit, kitosan mikrokristalin, tisu basah

Judul: Potensi Antibakteri Kitosan sebagai Pengawet Alami pada Tahu
Abstrak: Kitosan merupakan senyawa turunan kitin yang terdapat pada serangga, crustaceae, dan beberapa jenis fungi. Senyawa ini memiliki potensi sebagai antibakteri, termasuk penggunaannya sebagai pengawet n~akanan. Penelitian ini bertujuan menguji potensi antibakteri kitosan sebagai pengawet tahu dan mendapatkan konsentrasi optimal kitosan yang dapat diaplikasikan sebagai pengawet. Perlakuan yang digunakan terdiri atas larutan kitosan (0.05%, 0.1%, 0.2%, dan 0.3%), akuades, larutan natrium benzoat 1%, dan larutan formalin 1%. Pengukuran dan analisis yang dilakukan, yakni pH tahu, angka hitung lempeng total atau Total Plate Count (TPC), dan uji organoleptik (kenampakan, aroma, dan konsistensi). Sifat antibakteri kitosan mampu menghambat laju pertumbuhan bakteri dengan hasil uji statistika berbeda nvala (p<0.05). Larutan kitosan 0.05% merupakan konsentrasi minimum yang optimal dalam menghambat TPC hingga hari ke-6. Pengamatan organoleptik terhadap tahu rnenuniukkan pemberian kitosan memberikan pengaruh yang signifikan (p<0.05)" dalam menjaga kenampakan, aroma, dan konsistensi tahu selama penyimpanan dibandingkan natrium benzoat 1%.
Keyword: 

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