Judul: Struktur Komunitas Makrozoobenthos Di Situ Cibuntu, Kecamatan Cibinong, Kabupaten Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui struktur komunitas makrozoobenthos dan beberapa parameter kualitas fisika-kimia perairan serta keterkaitan antara struktur komunitas makrozoobenthos dengan beberapa parameter kualitas air di perairan Situ Cibuntu. Penelitian ini dilakukan pada bulan Agustus sanlpai bulan November 2000. Analisis data yang dilakukan meliputi beberapa parameter kualitas fisika-kimia perairan dan struktur komunitas makrozoobenthos, seperti komposisi jenis, kepadatan, keanekaragaman, keseragaman, dan dominansinya.
Keyword: 

Judul: Struktur komunitas makrozoobenthos sebagai indikator kualitas perairan situ Cigudeg, Kabupaten Bogor, Jawa Barat
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari struktur komunitas makrozoobenthos sebagai indikator biologis kualitas lingkungan perairan Situ Cigudeg, sehubungan dengan adanya masukan bahan pencemar dari kegiatan di sekitar situ. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan November hingga Desember 1998, bertempat di Situ Cigudeg, Kecamatan Cigudeg, Kabupaten Bogor. Jumlah stasiun pengamatan sebanyak enam stasiun, yaitu Stasiun 1, 2 dan 3 di daerah inlet, Stasiun 4 dan 5 di daerah tengah situ dan Stasiun 6 di daerah outlet. Contoh makrozoobenthos diambil dengan menggunakan alat Petersen grab, sedangkan contoh air dengan Kemmerer water sampler. Parameter fisika dan kimia perairan yang diukur meliputi suhu, kedalaman, kecepatan arus, pH, dan oksigen terlarut (DO) yang diukur langsung di lapangan (in situ). Sedangkan yang diukur di laboratorium meliputi kekeruhan, muatan padatan tersuspensi (TSS), kebutuhan oksigen kimiawi (COD), ammonia, serta analisis kandungan C-organik dan tekstur substrat. Analisis data makrozoobenthos dilakukan dengan menghitung komposisi jenis, keanekaragaman, keseragaman, dominansi, pola sebaran jenis, serta analisis nodul untuk melihat preferensi makrozoobenthos terhadap habitatnya. Hasil pengamatan terhadap komunitas makrozoobenthos diperoleh sebanyak delapan jenis makrozoobenthos yang tergolong dua filum yaitu Mollusca dan Annelida. Enam jenis yang termasuk filum Mollusca yaitu Thiara, Bellamya, Pomacea, Melanoides, Gyraulus dan Physa. Sedangkan dua jenis yang termasuk filum Annelida yaitu Branchiura dan Tubifex. Nilai indeks keanekaragaman jenis makrozoobenthos (H') di Situ Cigudeg tergolong rendah yaitu berkisar antara 0-1,409. Kecuali di Stasiun 5 (bagian tengah situ), nilai indeks keseragaman (E) tergolong rendah juga yaitu berkisar antara 0 0,377 yang menunjukkan adanya jenis yang mendominasi. Hal ini terlihat dari nilai...
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