Judul: Minuman berdietary fiber
Abstrak: Serat makanan merupakan komponen non nutrisi, akan tetapi penting bagi tubuh manusia karena serat makanan mempunyai berbagai fungsi yaitu mencegah kanker kolon, membantu pencernaan dan menurunkan kolesterol. Pada umumnya serat makanan terdapat pada serealia (khususnya gandum), buah-buahan dan sayuran. Serat makanan terbagi atas dua fraksi yaitu insoluble fiber dan soluble fiber, Pada penelitian ini, dilakukan ekstraksi soluble fiber dari buah sukun. Buah sukun digunakan karena dari penelitian terdahulu, didapatkan data bahwa kandungan soluble fiber dalam buah sukun cukup tinggi. Hasil dari ekstraksi ini diaplikasikan dalam tiga jenis minuman yaitu juice jeruk, juice apel dan juice sirsak. Produk minuman ini dilakukan analisis mutu yang meliputi organoleptik, pH, total asam total padatan terlarut, viskositas, warna, vitamin C, kadar gula dan total mikroba. Hasil analisis kadar serat makanan yang ditambahkan menunjukkan bahwa jenis buah yang digunakan mempunyai pengaruh dalam analisa tersebut, terbukti bahwa kadar serat makanan dalam juice sirsak lebih tinggi dari jumlah yang ditambahkan. Hasil analisis menunjukkan bahwa semakin tinggi kadar serat menyebabkan pH semakin turun, total asam meningkat, kadar gula meningkat, viskositas meningkat, total padatan terlarut meningkat. Vitamin C cukup stabil. Pada uji organoleptik,...
Keyword: 

Judul: High Fiber Powder Drink Formulation based on Sargassum sp., Ipomoea batatas, and Seaweed Salt
Abstrak: Rumput laut Sargassum sp., ubi ungu dan jahe merah sudah dikombinasikan menjadi produk minuman serbuk tinggi serat. Formulasi yang digunakan masih dapat dikembangkan dan belum diuji nilai fungsionalnya. Penelitian ini bertujuan menentukan formulasi terbaik serta menganalisis pengaruh penambahan garam rumput laut terhadap serat pangan, mineral, aktivitas air, abu tidak larut asam, logam berat, dan aktivitas antioksidan. Tahapan penelitian ini yaitu pembuatan serbuk, penentuan formulasi terbaik, dan uji lanjutan. Perbedaan formula bahan baku berpengaruh terhadap warna, aroma, rasa, aftertaste, dan proksimat. Hasil uji serat pangan F1 dan F4 sebagai formulasi terbaik yaitu serat larut air 5,06–5,14%, serta serat tidak larut air 20,09–22,62%. Mineral yang terkandung yaitu kalsium 6,53–7,35 mg/g, kalium 7,41–9,075 mg/g, magnesium 3,16–3,28 mg/g, natrium 1,95–6,32 mg/g, dan besi 0,07 mg/g. Aktivitas air produk sebesar 0,29 dan abu tidak larut asam 0,15–0,20%. Senyawa fitokimia yang terkandung yaitu alkaloid, flavonoid, triterpenoid, fenol, tanin dan glikosida. Nilai aktivitas antioksidannya sebesar 86,708 μmol troloks/g (F1) dan 87,499 μmol troloks/g (F4)., Sargassum sp., purple sweet potato and red ginger have been combined into a high-fiber powder drink product. Existing formulation can still be developed and the functional value has not been tested. This research was aimed to determine the best formulation of powdered drink and analyze the effect of adding seaweed salt to dietary fiber, minerals, water activity, acid insoluble ash, heavy metals, and antioxidant activity. The phases of this research were making powder, determining the best formulation, and further testing. Differences in the formula of raw materials affect the color, aroma, taste, aftertaste, and proximate. The results of the F1 and F4 dietary fiber test as the best formulations were soluble fiber 5.06–5.14%, and insoluble fiber 20.09–22.62%. The minerals contained were calcium 6.53–7.35 mg/g, potassium 7.41–9.075 mg/g, magnesium 3.16–3.28 mg/g, sodium 1.95–6.32 mg/g, and 0.07 mg/g iron. The water activity of the product was 0.29 and the acid insoluble ash was 0.15–0.20%. Phytochemical compounds contained in the product were alkaloids, flavonoids, triterpenoids, phenols, tannins, and glycosides. The antioxidant activity values were 86,708 μmol trolox/g (F1) and 87,499 μmol trolox/g (F4).
Keyword: antioksidan, jahe merah, karbohidrat, mineral, serat pangan

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