Judul: Struktur komunikasi makrozoobenthos sebagai indikator biologi perairan di hulu sungai Cisadane, Bogor
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji struktur komunitas makrozoobenthos sebagai indikator biologi perairan di hulu Sungai Cisadane dengan menerapakan beberapa metode. Dengan demikian diperoleh informasi mengenai metode analisis kualitas perairan secara biologi dengan menggunakan makroinvertebrata yang mudah dan sederhana.
Keyword: 

Judul: Struktur komunitas makrozoobenthos di sepanjang aliran sungai Cisadane, Jawa Barat
Abstrak: Sungai Cisadane adalah salah satu sungai yang mengalir melewati kota Bogor. Hulu sungai ini terletak di daerah Caringin, Kabupaten Bogor, dan bermuara ke Tanjung Burung, Tangerang. Padatnya pemukiman penduduk dan industri di sepanjang aliran Sungai Cisadane diduga dapat menurunkan kualitas lingkungan sungai tersebut dan dapat mempengaruhi kehidupan organisma yang ada di dalamnya, misalnya zoobenthos. Zoobenthos memiliki kepekaan yang berbeda-beda terhadap berbagai jenis bahan pencemar dan memliki kemampuan migrasi yang terbatas. Oleh karena itu zoobenthos sangat cocok di gunakan sebagai indikator biologis untuk mempelajari kualitas lingkungan perairan mengalir yang mengalami pencemaran. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari struktur komunitas makrozoobenthos di sepanjang aliran Sungai Cisadane dengan beberapa parameter fisika dan kimia perairan sebagai data penunjang. Penelitian dilaksanakan selama satu bulan mulai tanggal 8 Oktober sampai 31 Oktober 1998 di sepanjang aliran Sungai Cisadane, pada 5 stasiun pengamatan. Stasiun 1 dan 2 mewakili daerah hulu, Stasiun 3 dan 4 mewakili daerah tengah dan Stasiun 5 mewakili daerah hilir. Pengambilan contoh makrozoobenthos dilakukan sebanyak 4 kali pengamatan sedangkan pengambilan contoh kualitas air untuk parameter kecepatan arus, suhu dan pH dilakukan sebanyak 4 kali; kekeruhan, TSS dan ammonia 1 kali; DO dan BOD dilakukan sebanyak 2 kali. Alat dan metode yang digunakan dalam pengukuran parameter-parameter fisika dan kimia ini mengacu pada APНА (1989). Alat yang digunakan untuk mengambil contoh makrozoobenthos adalah surber ...
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