Judul: Prediction of The Closing Price of Stock using Backpropagation Neural Network Method
Abstrak: Saham adalah tanda penyertaan modal seseorang atau badan usaha dalam suatu perusahaan atau perseroan terbatas. Sebelum melakukan investasi, para investor perlu mempelajari prospek harga saham di masa mendatang. Oleh karena itu, peramalan harga saham sangat diperlukan. Pada karya ilmiah ini, dilakukan prediksi harga saham menggunakan metode jaringan saraf tiruan perambatan balik. Metode ini memperhitungkan input, jumlah neuron, dan fungsi pembelajaran yang harus ditentukan. Berdasarkan penghitungan Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), jaringan yang paling optimal adalah jaringan yang menggunakan input harga pembukaan saham dan tingkat suku bunga dengan satu neuron dan fungsi pembelajaran traincgb. MAE yang diperoleh sebesar 237.7063 rupiah dan MAPE sebesar 2.934777%., Stocks are sign of a person’s or business entity’s capital participation in a company or limited liability company. Before making an investment, an investor needs to study the prospect of future stock price. Therefore, making a forecast of future stock is indispensable. In this paper, backpropagation neural network method is used to forecast stock closing price. This method takes into accounts the input variables, the number of neurons, and it requires a learning function which must be defined. Based on Mean Absolute Error (MAE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE), the most optimal network is achieved by using stock opening price and interest rate as input variables with one neuron and traincgb learning function. The obtained MAE is IDR 237.7063 and MAPE is 2.934777% which is relatively small.
Keyword: stock closing price, backpropagation neural network, forecasting

Judul: Random Forest and XGBoost method: A Case Study of Predicting the Direction of Closing Stock Prices
Abstrak: Kemampuan dalam memprediksi tren pergerakan harga pasar saham dengan baik dan akurat sangat penting bagi investor karena akan mempengaruhi keputusan untuk membeli atau menjual asset yang dapat menghasilkan keuntungan yang signifikan. Namun, karena harga saham dinilai tidak tetap dan bersifat non-parametrik, maka ada ketidakpastian yang harus diperhitungkan. Dalam beberapa tahun terakhir, algoritma Machine Learning khususnya algoritma pembelajaran gabungan telah digunakan untuk memprediksi arah harga saham. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode Random Forest dan XGBoost dengan algoritma grid search untuk membangun model prediksi arah harga saham BBRI. Hasil penelitian menunjukkan model prediksi metode Random Forest menghasilkan nilai akurasi sebesar 90,01% dengan AUC sebesar 0,95 dan model prediksi metode XGBoost menghasilkan nilai akurasi sebesar 89,45% dengan AUC sebesar 0,94., The ability to predict trends in stock market price movements well and accurately is very important for investors because it will affect the decision to buy or sell assets that can generate significant profits. However, since stock prices are considered non-fixed and non-parametric, there is uncertainty that must be accounted for. In recent years, Machine Learning algorithms, especially ensemble learning algorithms, have been successful in producing good accuracy in predicting the direction of stock prices. The purpose of this research is to apply Random Forest and XGBoost methods with a grid search algorithm to build a prediction model for BBRI stock price direction. The result shows that the Random Forest method prediction model produces an accuracy value of 90,01% with an AUC of 0,95 and the XGBoost method prediction model produces an accuracy value of 89,45% with an AUC of 0,94.
Keyword: Machine Learning, Random Forest, stock prices, XGBoost

Judul: Desinfeksi Escherichia coli Melalui Fotokatalisis Titanium Dioksida (Ti02) Bubuk Faserutile
Abstrak: Penelitian ini bertujuan membuktikan kernampuan destruksi polutan organik Escherichia coli (E. coli) melalui fotokatalisis pada titanium dioksida (TiDl ) yang mengabsorbsi cahaya ultra violet (UV). Pemanasan Ti~ bubuk hingga mencapai suhu 500 "C selama 45 menit akan menghaSilkan rase rutile. Metalui citra kristaJografi difraksi sinar-x menunjukkan bahwa sejumlah kristaJ telah tumbuh padaprefe"ed orientation rase rutile dengan indeks (I 10), (211), (101), (220) dan (JOl). Efek desinfeksi diujicobak:an pada E. col; menggunakan 3 metode perlakuan yaitu fotokatalisis, fotolisis dan penambaha I TiOl . Dosis TiQ, yang digunakan yaitu O.01wt% (0, I gil). SeteJah 4 jam perlakuan, fotokatalisis diketahui teJah mampu menurunkan jumlah populasi E. coli hingga 52.4%, 2.43 kati lebih banyak dibandingkan daya desinfeksi fotolisis atau 4.03 kati lebih besac dibandingkan daya bunuh Ti(h saja. Hal ini dikarenakan aktivasi TiOz oleh sinar UV pada proses fotokata1isis sehingga menambah k
Keyword: