Judul: Model Interaksi Gravitasi Banyak Massa Untuk Prediksi Dinamika Harga Bitcoin.
Abstrak: Penelitian ini ditujukan untuk memprediksi harga Bitcoin dengan menggunakan metode pengoptimuman berbasis interaksi gravitasi banyak massa (Gravitational Search Algorithm atau GSA) dengan parameter yang akurat berdasarkan nilai error yang kecil. Nilai parameter yang diperoleh dari metode GSA disubstitusi pada persamaan Gaussian untuk meramalkan harga Bitcoin selanjutnya. Hasil peramalan divalidasi dengan uji R2 dan uji MAPE. Hasil menunjukkan bahwa Model Gaussian Termodifikasi Orde 5 memberikan hasil terbaik dengan nilai R2 sebesar 0.8824 dan nilai MAPE minimal sebesar 8.4672%. Hasil simulasi dengan variasi rentang nilai parameter [0,8000], [0,800] dan [0,80] yaitu model 3 memberikan nilai R2 terbesar yaitu 0.89865, namun untuk nilai MAPE terkecil didapatkan dari simulasi dengan variasi rentang parameter [0,10000], [0,1000], dan [0,100] yaitu model 1. Hasil interpolasi, prediksi dan validasi harga Bitcoin menggunakan data harian selama 1 tahun dengan model 1 dan model 3 menunjukkan hasil yang kurang baik, ditunjukkan dengan nilai R2 yang kurang dari 0.50. Model 3 dapat dinyatakan sebagai model yang lebih baik dari model 1, dengan nilai koefesien deterministik (R2) sebesar 0.38944 dan nilai MAPE sebesar 21.21732% dibandingkan dengan model 1, dengan nilai R2 sebesar -0.43704 dan nilai MAPE sebesar 33.75404%.
Keyword: bitcoin, prediksi, GSA, gaussian

Judul: Model peramalan harga beras dengan pendekatan generalized space time (GST) (Studi kasus di Provinsi DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Banten)
Abstrak: Harga beras yang fluktuatif memiliki unsur keterkaitan dengan kejadian pada waktu-waktu sebelumnya. Selain itu harga beras juga dipengaruhi oleh ketersediaan stok beras di suatu lokasi. Dalam memenuhi ketersediaan tersebut, setiap lokasi membutuhkan lokasi sekelilingnya untuk menyediakan komoditas beras yang tidak dapat dipenuhi sendiri oleh lokasi yang bersangkutan. Dengan demikian harga beras tidak hanya dipengaruhi oleh waktu melainkan dipengaruhi oleh keterkaitan antar lokasi. Model Peramalan yang dapat menggabungkan unsur ketergantungan waktu dengan lokasi adalah generalized space time (GST) yang ordo waktunya didekati dengan autoregressive integreted moving average (ARIMA). Model GST merupakan pengembangan dari space time yang memiliki kelamahan yaitu mengisyarakatkan nilai-nilai parameter untuk semua lokasi sama. Model GST lebih realistis, karena pada kenyataannya lebih banyak ditemui model dengan parameter model yang berbeda untuk lokasi yang berbeda. Model GST yang didapatkan pada data harga beras provinsi DKI Jakarta, Jawa Barat, dan Banten adalah GSTARI(3,1) dengan matriks pembobot seragam dan invers jarak. Model GST memiliki tingkat peramalan yang lebih baik daripada model ARIMA.
Keyword: ARIMA, generalized space time, rice price, space time

Judul: The Fern of West Timor  East Nusa Tenggara
Abstrak: Based on this study there are 58 species belonging to 36 genera. They are Achrosticum (1 species), Adiantum (5 species), Amphineuron (3 species), Asplenium (4 species), Athyrium (1 species), Belvisia (1 species), Botrycium (1 species), Ceratopteris (1 species), Christella (4 species), Ctenitis (1 species), Ctenopteris (1 species), Cyathea (1 species), Davallia (2 species), Dennstaedtia (1 species), Diplazium (2 species), Doryopteris (1 species), Drynaria (2 species), Dryopteris (1 species), Gleichenia (1 species), Heterogoniurn (1 species), Humata (1 species), Lycopodium (1 species), Microlepia (1 species), Microsorium (1 species), Nehprolepis (2 species), Oleandra (1 species), Platycerium (1 species), Pleocnemia (1 species), Pteris (5 species), Pyrrosia (1 species), Sellaginela (1 species), Selliguea (1 species), Sphaerostephanos (2 species), Tectaria (1 species), Trichomanes (1 species), and Vittaria (1 species).
Keyword: