Judul: Parogenisitas pseudomonas solanacearum E.F. smith yang berasal dari jahe, pisang dan cengkeh terhadap jahe
Abstrak: Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat bagaimana patogenisitas P. solanacearum E.F. Smith yang diambil dari tanaman jahe, pisang dan cengkeh terhadap jahe. Penelitian ini menggunakan inokulum yang diisolasi dari tanaman jahe, pisang dan cengkeh yang sakit. Ja- ringan tanaman sakit kemudian ditanam pada media potato sucrosa agar (PSA). Untuk identifikasi digunakan uji gram, uji akumulasi poly-beta-hidroksibutirat dan uji arginin sebagai sumber karbon. Untuk uji virulensi, inokulum ditumbuhkan pada media tetrazolium chlorida agar. Inokulasi dilakukan pada tanaman jahe sehat saat tanaman berumur delapan minggu. Inokulasi dilakukan dengan cara melukai batang jahe yang kemudian disuntik suspensi bakteri dengan konsentrasi 104-108 sebanyak 2 (dua) milimeter, kemudian bagian tersebut ditutup dengan kapas steril dan dijaga kelembabannya. Bakteri P. solanacearum yang diisolasi dari jahe, pisang dan cengkeh dapat menyerang tanaman jahe.
Keyword: 

Judul: Uji Patogenisitas Bakteri Psedomonas Solanacearum yang Berasal dari Tanaman Jahe Merah, Tomat dan Kacang Tanah pada Masing-Masing Ins\\\\ang dan Secara Silang
Abstrak: Penelitian dilakukan di Balai Penelitian Tanaman Rempah dan Obat (Balittro), Badan Penelitian dan Pengembangan. Pertanian di Bogor, Propinsi Jawa Barat, mulai awal bulan Maret 1987 sampai akhir bulan Juli 1987. Tujuan penelitian ini adalah: a. Menguji patogenisitas bakteri yang berasal dari jahe merah, tomat dan kacang tanah, sehingga dapat diketahui kemampuan bakteri tersebut dalam menimbulkan penyakit pada tanaman-tanaman di atas b. Untuk mengetahui apakah penyakit layu pada tanaman jahe merah, tomat dan kacang tanah disebabkan oleh bakteri yang sama, sehingga dapat diketahui kisaran inang dari bakteri Pseudomonas solanacearum C. Untuk menguji patogenisitas bakteri penyebab layu tanaman jahe merah terhadap beberapa jenis temu- temuan. Penelitian dibagi dalam dua bagian, yaitu di laboratorium yang meliputi isolasi patogen, pengujian patogenisitas, identifikasi patogen dan reisolasi patogen. Percobaan di rumah kaca meliputi penanaman tanaman yang diuji, inokulasi patogen dan pengamatan gejala.
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