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: Pengujian Patogenisitas Pseudomonas solanacearum E.F. Sm. Aslal Cengkeh, Kacang Tanah, Tomat Dan Pisang Pada Solanum Nigrum L. Dan Lantana camara L.
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui patogenisi- tas P. solanacearum yang berasal dari tanaman cengkeh, kacang tanah, tomat dan pisang pada tanaman S. nigrum dan L. camara. Penelitian dilakukan di Laboratorium dan di samping Rumah Kaca bagian barat Jurusan Hama dan Penyakit Tumbuhan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, pada bulan September 1987 sampai dengan Januari 1988. Bakteri P. solanacearum diambil dari empat tanaman inang, yaitu cengkeh, kacang tanah, tomat dan pisang, de- ngan cara mengisolasi dari tanaman inang yang menunjukkan gejala sakit. Kemudian dibiakkan pada media Nutrien Agar (NA) dan dilakukan identifikasi. Identifikasi dilakukan dengan melihat reaksinya terhadap pewarnaan Gram, pewarna- an kapsul, pewarnaan spora, dan inokulasi bakteri pada silinder kentang. Uji virulensi dilakukan pada media Tetrazolium chlorida (TZC). Inokulasi bakteri pada S. nigrum dan L. camara dilaku- kan dengan cara menyuntikkan suspensi bakteri melalui pang- kal batangnya pada waktu tanaman berumur 45 hari. Pada akhir pengamatan dilakukan reisolasi untuk mengetahui apakah bakteri yang diinokulasikan tersebut dapat bertahan dan berkembang pada kedua tanaman tersebut atau tidak. Pengamatan dilakukan terhadap intensitas serangan berbagai isolat bakteri P. solanacearum pada tanaman S. nigrum dan L. camara. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bakteri P. solana- cearum asal cengkeh, kacang tanah, tomat dan pisang bereaksi negatif terhadap pewarnaan Gram, tidak berkapsul, tidak berspora dan dapat merubah warna umbi kentang menjadi coklat keabu-abuan. Sampai umur 46 hari setelah inokulasi, tanaman S. nig- rum yang diinokulasi bakteri P. solanacearum asal tomat menunjukkan gejala kelayuan 100 persen, asal cengkeh 66.67 persen, asal kacang tanah 46.67 persen dan asal pisang 40 persen. Berdasarkan Uji Beda Nyata Jujur, perlakuan inoku- lasi bakteri asal tomat berbeda nyata dengan bakteri asal kacang tanah dan pisang tetapi tidak berbeda nyata dengan bakteri asal cengkeh. Perlakuan inokulasi bakteri asal cengkeh tidak berbeda nyata dengan bakteri asal kacang tanah dan pisang…dst
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