Judul: Studi Pustaka Senyawa Terpenoid dari Daun Pinus Cook (Araucaria columnaris) dan Bioaktivitasnya sebagai Antibakteri
Abstrak: Infeksi bakteri merupakan penyakit serius yang dapat diobati menggunakan obat antibakteri. Tanaman pinus cook (Araucaria columnaris) telah diketahui memiliki aktivitas antibakteri yang sering dikaitkan dengan komponen metabolit sekunder dari golongan nonfenolik seperti terpenoid. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengeksplorasi senyawa terpenoid yang teridentifikasi dari daun pinus cook, mengumpulkan informasi mengenai aktivitas antibakteri, dan mengkaji hubungan struktur terpenoid dengan aktivitasnya sebagai antibakteri. Golongan seskuiterpenoid dan diterpenoid mendominasi minyak atsiri dari daunnya. Terdapat 36 senyawa terpenoid yang teridentifikasi, diantaranya 1 monoterpenoid, 23 seskuiterpenoid, 9 diterpenoid dan 3 triterpenoid. Sebagian besar terpenoid yang teridentifikasi memiliki aktivitas antibakteri yang kuat baik terhadap bakteri Gram positif maupun Gram negatif dan umumnya bersifat bakteriostatik. Selain itu, terpenoid dengan ikatan rangkap memiliki aktivitas antibakteri yang lebih kuat dibandingkan terpenoid tanpa ikatan rangkap.
Keyword: antibacterial, Araucaria columnaris, cook pine, leaves, terpenoids

Judul: Literature Study of Biflavonoids from Cook Pine (Araucaria columnaris) Leaves and Its Bioactivity as Antidiabetic Agent
Abstrak: Diabetes melitus merupakan penyakit yang sangat berbahaya yang dapat diobati menggunakan obat herbal yang mengandung senyawa biflavonoid. Anggota famili Araucariaceae yang mengandung senyawa ini adalah Araucaria columnaris. Penelitian ini bertujuan menelusur senyawa yang terkandung pada spesies ini dan potensinya sebagai antidiabetes. Sumber pustaka ialah publikasi pada tahun 2000 hingga 2021. Kajian ini menunjukkan bahwa A. columnaris mengandung senyawa biflavonoid, hidrokarbon, terpenoid, dan metabolit sekunder lainnya. Amentoflavon (suatu biflavonoid) yang ditemukan pada daun tumbuhan ini berpotensi sebagai antidiabetes. Amentoflavon bekerja dengan cara menghambat aktivitas enzim α-glukosidase. Aktivitas antidiabetesnya akan meningkat seiring dengan bertambahnya gugus metoksi pada kerangka biflavonoid dengan tetap mempertahankan gugus hidroksil pada posisi posisi C4‴., Diabetes mellitus is a perilous disease that can be treated using herbal remedies containing biflavonoid compounds. A member of the family Araucariaceae containing this compound is Araucaria columnaris. This study aims to explore the compounds contained in this species and its potential as antidiabetic. The literature source is publications from 2000 to 2021. This study shows that A. columnaris contains biflavonoids, hydrocarbons, and terpenoids. Amentoflavones (a biflavonoid) found in the leaves of this plant have the potential to be antidiabetic. Amentoflavones work by inhibiting the activity of α-glucosidase enzymes. Its antidiabetic activity will increase as the methoxy group increases in the biflavonoid skeleton while maintaining the hydroxyl group at the C4‴ position.
Keyword: A. columnaris, amentoflavon, antidiabetes, Biflavonoid, Pinus cook, amentoflavone, antidiabetic, cook pine

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