Judul: Analisis Fase: Vector Error Correction Model  Bitcoin pada Fase Dominasi (BTC.D) dengan Pergerakan Altscoin
Abstrak: Bitcoin telah mendominasi pasar cryptocurrency, menunjukkan bahwa pergerakan harga alternatif cryptocurrency (Altscoin) sangat bergantung pada pergerakan Bitcoin. Analisis fase dilakukan pada tiga fase, yakni fase tinggi, sedang, dan rendah. Altscoin pada penelitian ini terdiri dari: Ethereum, BNB, XRP, dan ADA. Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh pergerakan BTC dengan Altscoin pada fase dominasi tinggi, dominasi sedang, dan dominasi rendah menggunakan metode Vector Error Correction Model. Pada fase tinggi dalam jangka panjang, adanya penurunan yang signifikan dari ADA serta tidak signifikan dari lnBNB dan XRP. Pada jangka pendek, adanya penurunan pada lnETH, dimana pada fase tinggi Cryptotrader menyukai Bitcoin sehingga rata-rata harga Altscoin menurun. Pada fase sedang baik jangka panjang maupun pendek, tidak ada kecenderungan pengarahan tren pergerakan dikarenakan fase transisi. Pada fase rendah baik jangka panjang maupun pendek, adanya penurunan pada Bitcoin yang menandakan fase distribusi Bitcoin dan buying position Altscoin sedang dimulai. Hasil peramalan lnBTC pada fase tinggi mencapai nilai USD 9,03 dengan penurunan -1,02%, pada fase sedang mencapai nilai 9,89 dengan kenaikan +0,07%, pada fase rendah mencapai nilai 10,4 dengan penurunan -0,38%.
Keyword: Altscoin, Bitcoin, Vector Error Correction Model

Judul: Implementation of the Random Forest and XGBoost Methods to predict the direction of closing prices on bitcoin cryptocurrencies
Abstrak: Kemampuan dalam memprediksi tren pergerakan harga cryptocurrency bitcoin dengan baik dan akurat sangat penting bagi investor karena akan mempengaruhi keputusan untuk membeli atau menjual aset yang dapat menghasilkan keuntungan yang signifikan. Namun, karena harga cryptocurrency bitcoin cukup fluktuatif maka ada ketidakpastian yang harus diperhitungkan. Dalam beberapa tahun terakhir, algoritma machine learning khususnya algoritma pembelajaran gabungan telah digunakan untuk memprediksi arah harga penutupan cryptocurrency bitcoin. Hasil penelitian menunjukkan model random forest memberikan akurasi sebesar 90.75% dengan AUC sebesar 90% dan model XGBoost memberikan akurasi sebesar 90.12% dengan AUC sebesar 89%. Variabel fitur yang paling berpengaruh dari masing-masing model yaitu Moving Average Convergence Divergence (MACD) dan William Percentage Range (William%R)., The ability to predict bitcoin cryptocurrency price movement trends well and accurately is very important for investors because it will influence decisions to buy or sell assets that can generate significant profits. However, because the price of the bitcoin cryptocurrency is quite volatile, there are exposures that must be taken into account. In recent years, machine learning algorithms especially federated learning algorithms have been used to predict the closing direction of the price of the cryptocurrency bitcoin. The research results show that the random forest model provides an accuracy of 90.75% with an AUC of 90% and the XGBoost model provides an accuracy of 90.12% with an AUC of 89% with the most influential feature variable from each model, namely Moving Average Convergence Divergence ( MACD) and William Percentage Range (William%R).
Keyword: machine learning, random forest, XGBoost, cryptocurrency, bitcoin

Judul: Isolation and Characterization of Protease Keratinolytic Enzyme in Water Monitor Lizard Intestine.
Abstrak: Protease enzyme isolated from mucosa layer in intestine water monitor lizard (Varanus salvator) showed proteolytic activity. Therefore, the purpose of this research was to isolate and characterize of protease produced by water monitor lizard intestine. The intestine mucous layer of water monitor lizard (2%) was dissolved in 50mM buffer phosphate pH 7,0, then centrifuged at 6000 G in 4 ºC temperature for 10 minute. The centrifuged extract was used to analyze the maximum enzyme activity by heating the extract at 45–65 ºC range temperature and 5–20 minute range time. Maximum enzyme activity analysis obtained at 55 ºC for 5 minute for the sample duodenum, jejunum, ileum, colon respectively were 4, 3482 U/ml, 3,9247 U/ml, 3,9176 U/ml, and 3,0353 U/ml. Protease from extract enzyme has seven bands with molecular weight 66,54 kDa, 57,61 kDa, 48,94 kDa, 48,47 kDa, 36,80 kDa, 24,28 kDa, and 12,80 kDa. The enzyme has optimum temperature at 55 ºC and optimum at pH 9, and also inhibited by ion Ca2+ and Mg2+ . The in vitro analysis used chicken powder showed no keratinase activity.
Keyword: