Judul: Fuzzy Time Series Markov Chain and Its Application in Jakarta  Islamic Index (JKII) Stock Price Prediction
Abstrak: Saham atau stock merupakan instrumen investasi yang populer dan banyak dipilih oleh para investor karena mampu memberikan tingkat keuntungan yang menarik. Pergerakan harga penutupan saham yang flukluatif membuat para investor sulit untuk mengikuti naik atau turunnya harga saham. Oleh sebab itu dibutuhkan suatu model matematis untuk meramalkan harga saham. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk peramalan harga saham adalah metode fuzzy time series Markov chain. Penelitian ini menggunakan data harga penutupan saham Jakarta Islamic Index (JKII) dari Januari 2016 sampai Maret 2022. Penelitian ini menggunakan 7 himpunan, dan hasil yang didapatkan yaitu ramalan harga penutupan saham Jakarta Islamic Index (JKII) untuk bulan April 2022 sebesar 580.5576 dengan tingkat penyimpangan sebesar 2.2996%., Stocks are popular investment instruments and are widely chosen by investors because they are able to provide attractive profit levels. The fluctuating movement of closing stock prices makes it is difficult for investors to follow rising or falling stock prices. Therefore it is needed a mathematical model to forecast stock prices. One method that can be used to forecast stock price is the fuzzy time series Markov chain method. This study uses Jakarta Islamic Index (JKII) closing price data from January 2016 to March 2022. This study uses 7 sets, and the results obtained are the Jakarta Islamic Index (JKII) closing stock price forecast for April 2022 of 580.5576 with a level deviation of 2.2996%.
Keyword: fuzzy time series Markov chain, forecasting, stock price

Judul: Implementasi High Order Fuzzy Time Series Berdasarkan Pi-Sigma Neural Network (Studi Kasus: Estimasi Harga Penutupan IHSG)
Abstrak: Indeks harga saham gabungan (IHSG) merupakan salah satu barometer penting dalam investasi, sehingga estimasi IHSG menjadi pertimbangan krusial dalam pengambilan keputusan investasi. Fuzzy time series (FTS) merupakan model berbasis machine learning dengan pendekatan data-driven yang dapat digunakan untuk estimasi data saham. Pi-Sigma neural network (PSNN) dikombinasikan pada pembentukan model FTS untuk meningkatkan performa dengan kompleksitas rendah, yang memungkinkan penyederhanaan dalam pengaturan parameter model. PSNN membutuhkan metode pembelajaran untuk melatih model, metode yang digunakan adalah particle swarm optimization. Pengaturan parameter model dilakukan melalui penyesuaian pada orde FTS dari 2 sampai 5 dengan kenaikan sebesar 1, orde PSNN dari 2 sampai 5 dengan kenaikan sebesar 1, serta panjang interval partisi (l) pada himpunan fuzzy dari 10 sampai 50 dengan kenaikan sebesar 10 untuk mendapatkan model terbaik selama proses pelatihan. Hasil pelatihan dan pengujian menunjukkan konsistensi yang baik pada model, tanpa adanya penurunan performa yang signifikan. Performa terbaik berdasarkan nilai RMSE dan MAPE didapatkan ketika orde FTS adalah 4, orde PSNN adalah 3, panjang interval (l) adalah 10, dengan nilai RMSE sebesar 55.3083 dan MAPE sebesar 0.6242 persen., The Jakarta Composite Index (JCI) serves as a significant barometer in investments such that the estimation of JCI is a crucial consideration in investment decision-making. Fuzzy time series (FTS) is a data-driven machine learning model used for stock data estimation. To enhance performance of the model with low complexity and simplify parameter adjustments, Pi-Sigma neural network (PSNN) is integrated into the FTS model formation. PSNN requires a learning method to train the model, which employs particle swarm optimization. The parameter tuning of the model involves adjusting the FTS order from 2 to 5 with an increment of 1, the PSNN order from 2 to 5 with an increment of 1, and the length of fuzzy set partition (l) from 10 to 50 with an increment of 10 to obtain the optimal model during the training process. The training and testing result exhibits good consistency in the model, with no significant performance degradation. The best performance, based on RMSE and MAPE values, is achieved when the FTS order is 4, the PSNN order is 3, and the interval length (l) is 10, resulting in an RMSE value of 55.3083 and a MAPE value of 0.6242 percent.
Keyword: estimation, high order fuzzy time series, JCI close price, particle swarm  optimization, pi-sigma neural network

Judul: Karakteristik Morfologi Lidah dan Esofagus Ayam Cemani (Gallus gallus domesticus)
Abstrak: Ayam cemani merupakan salah satu ayam lokal yang mempunyai karakteristik seluruh tubuhnya berwarna hitam. Informasi mengenai sistem pencernaan ayam cemani masih sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari morfologi lidah dan esofagus secara makroskopis dan mikroskopis. Penelitian ini menggunakan tiga lidah dan esofagus dari ayam cemani betina berusia tiga bulan. Penelitian makroskopis meliputi pengamatan morfologi dan pengukuran sampel, sedangkan penelitian mikroskopis dilakukan untuk mengamati struktur umum serta identifikasi distribusi karbohidrat kelenjar. Lidah berwarna dominan hitam dan esofagus berwarna cokelat kehitaman dengan berat rata-rata sebesar 2,0 ± 0,0 g dan 7,0 ± 1,6 g. Lidah berbentuk segitiga yang meruncing ke arah rostral. Esofagus terdiri atas esofagus servikalis dan esofagus torakalis. Kelenjar lingualis ditemukan tipe mukus. Esofagus servikalis memiliki epitel mukosa lebih tebal dan kelenjar lebih banyak dibanding esofagus torakalis. Kelenjar esofagus tidak ditemukan pada tembolok. Pigmen melanin banyak ditemukan di lamina propria organ. Selain itu, pigmen melanin juga ditemukan di lapisan muskularis organ dan tunika adventisia. Jaringan limfatik ditemukan di kelenjar esofagus dan tonsil esofageal di peralihan esofagus torakalis dan proventrikulus. Hasil pewarnaan karbohidrat positif pada kelenjar lingualis dan kelenjar esofagus serta hasil negatif pada tembolok.
Keyword: cemani chicken, esophagus, melanin pigment, tongue