Judul: Kualitas air sungai Cibudig akibat limbah industri tekstil ditinjau dari struktur komunitas makrozoobentos
Abstrak: Tujuan penelitian ini untuk memperoleh gambaran tentang kualias air di sungai Cibudig yang diidentifikasi m elalui sifat fis ika-kimia dan str uktu r ko m u n i t a s makrozoo bentos yang selanjutnya dibandingkan dengan kriteria/standar untuk mengetahui kesesuaian perairan tersebut bagi setiap peruntukannya. Hasil penelitian ini diharapkan dapat berguna bagi pemilik industri tekstil dan pemerintah untuk menetapkan kebijakan dalam mengelola lingkungan perairan sungai Cibudig. Hasil penelitian yang diperoleh adalah sebagai b e r i k u t 1. Sifat fisika dan kimia Hasil pengukuran sifat fisika dan kimia air sungai cibudig menunjukkan terdapatnya faktor-faktor pembatas kelayakan untuk rumah tangga, dikarenakan menurunnya kualitas air sungai tersebut. 2. Komunitas makrozoobentos Ditemukan 10 jenis makrozoobentos di sungai Cibudig yang termasuk dalam tiga (3) kelas yaitu : Oligochaeta, Insecta dan Gastropoda. ...
Keyword: 

Judul: Kualitas fisika-kimia perairan dan komunitas makrozoobenthos di aliran Sungai Citarum Desa Cicadas, Purwakarta-Jawa Barat
Abstrak: Sungai Citarum merupakan salah satu sungai yang sepanjang alirannya terdapat berbagai jenis kegiatan baik industri, rumah tangga, pertanian dan pertambangan. Disadari atau tidak, masing-masing kegiatan tersebut ternyata memberi masukan ke badan sungai sebagai pencemar. Pencemaran yang terjadi mengubah kualitas air. Perubahan ini memberi tekanan pada organisme yang hidup di dalamnya. Salah satunya adalah makrozoobenthos sebagai hewan dasar yang bersifat detritus feeder. Tekanan lingkungan perairan sungai diduga ada kaitannya dengan bentuk struktur komunitas makrozoobenthos di sungai. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui kualitas air sungai dan struktur komunitas makrozoobenthos. Penelitian ini dilaksanakan pada periode bulan Juli Agustus 1995 di aliran Sungai Citarum Desa Cicadas, Kabupaten Purwakarta Jawa Barat. - Parameter-parameter yang diukur meliputi fisika, kimia dan biologi perairan. Analisa laboratorium dilakukan di Laboratorium Limnologi Jurusan Manajemen Sumberdaya Perairan Fakultas Perikanan IPB, Laboratorium Tanah Jurusan Ilmu Tanah Fakultas Pertanian IPB dan Laboratorium Pusat Penelitian Dan Pengembangan Teknologi Pangan IPB. Penelitian dilakukan pada 6 titik pengamatan yang berbeda di sepanjang aliran Sungai Citarum Desa Cicadas Purwakarta dan dilakukan selama 5 kali waktu pengamatan yang berbeda pula. ...
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