Judul: Inventarisasi Serangga Penyerbuk Ficus hispida dan Ficus racemosa di Kampus IPB Darmaga
Abstrak: Ficus merupakan salah satu jenis pohon yang memerlukan serangga sebagai agen penyerbuk. Ficus hanya dapat diserbuki oleh satu jenis serangga dan sebaliknya serangga tersebut hanya dapat berkembang biak pada jenis ficus tertentu. Ficus hispida dan F. racemosa ialah beberapa jenis ficus di Indonesia yang masih kurang diketahui agen penyerbuk pada jenis tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menginventarisasi serangga guna memberikan informasi jenisjenis serangga yang menyerbuki ficus. Pengambilan 25 buah ficus dilakukan secara acak pada satu individu pohon berdasarkan kenampakan visual dan perabaan buah secara langsung di Kampus IPB Darmaga. Serangga penyerbuk yang ditemukan pada F. hispida ialah Ceratosolen solmsi dan pada F. racemosa ialah C. fusciceps (sub famili Agaoninae, famili Agaonidae). Keduanya mengalami dimorfisme seksual yang disebabkan oleh perbedaan peran dalam menghasilkan keturunan. Kelimpahan serangga penyerbuk yang ditemukan dipengaruhi oleh keberadaan serangga parasit Philotrypesis sp., Apocrypta sp1., Apocryptophagus sp., dan Apocrypta sp2. yang berkembang biak dalam buah ficus.
Keyword: Ceratosolen sp., Ficus sp., serangga penyerbuk

Judul: Inventarisasi dan deskripsi jenis-jenis serangga di Kampus IPB Darmaga (Arboretum Fahutan, tegakan Paraserianthes falcataria (L) Nielsen, tegakan Acacia mangium Willd dan semak-semak
Abstrak: Serangga merupakan kelompok terbesar dari dunia binatang. Dalam jumlah, serangga melebihi semua fauna. lainnya dan praktis terdapat dimana-mana. Pada umumnya serangga mempunyai peranan yang penting dalam ekosistem, yaitu membantu dalam proses suksesi ekologi. Akan tetapi serangga juga menjadi ancaman bagi ekosistem tersebut, apabila berstatus sebagai hama. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui keragaman jenis dan kelimpahan yang ada, mengetahui peranan dari jenis serangga yang ditemukan dan mengidentifikasi kerusakan tegakan yang disebabkan oleh serangan hama. Pengambilan contoh di lapangan dilakukan pada petak- petak contoh yang telah ditentukan, antara lain Arboretum Fakultas Kehutana IPB, tegakan Paraserianthes falcataria, tegakan Acacia mangium dan semak-semak masing-masing seluas 0.36 ha. Keempat lokasi tersebut berada dalam lingkungan Kampus IPB Darmaga. Penangkapan serangga dilakukan dalam empat periode waktu yaitu pagi, siang, sore dan malam hari. Penangkapan pada pagi, siang, sore hari dilakukan dengan menggunakan jaring serangga (insect net), dan malam hari dilakukan dengan menggunakan light trap dengan tiga warna yang berbeda yaitu warna putih, merah dan biru. Penggunaan warna ini bertujuan untuk melihat respon serangga terhadap warna cahaya yang digunakan. Dari hasil penelitian diperoleh hasil bahwa periode waktu pada tiap tipe ekosistem akan memyebabkan keragaman jenis serangga yang berbeda, dan keragaman terbesar adalah pada waktu pagi hari. Untuk di Arboretum Fahutan IPB keragaman jenis pada pagi hari sebesar 2.717, tegakan P. falcataria sebesar 2.712, tegakan A. mangium sebesar 2.550 dan semak-semak sebesar 2.459. Hal ini disebabkan serangga baru mulai melakukan akivitasnya baik aktivitas mancari makan, penerbangan, dan pencarian pasangan pada pagi hari. Begitu pula tipe ekosistem, terbukti menyebabkan keragaman jenis serangga yang berbeda. Keragaman jenis terbesar adalah di Arboretum Fahutan IPB dan tegakan P. falcataria yaitu 2.934 dan 2.921. Adapun keragaman jenis serangga di tegakan A. mangium dan semak-semak masing-masing sebesar 2,847 dan 2,533, ...
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