Judul: Model Peramalan Harga Saham Dengan Jaringan Syaraf Tiruan Propagasi Balik
Abstrak: Ekspektasi atau motivasi setiap investor yang bertransaksi di pasar modal, khususnya saham, adalah mendapatkan keuntungan. Namun saham memiliki karakteristik high risk-high return, artinya saham memungkinkan investor mendapatkan keuntungan (capital gain) dalam jumlah besar dalam waktu singkat, tetapi saham juga dapat membuat investor mengalami kerugian besar dalam waktu singkat. Untuk itu investor membutuhkan alat prediksi yang dapat membantunya dalam mengambil keputusan investasi pembelian saham. Data harga saham merupakan data deret waktu. Kenyataan mengenai harga saham dan hasil yang cukup baik dari penelitian – penelitian mengenai peramalan data deret waktu dengan jaringan syaraf tiruan propagasi balik, mendorong peneliti untuk melakukan peramalan harga saham dengan bantuan jaringan syaraf tiruan propagasi balik (JSTPB). Dalam membangun model JSTPB untuk peramalan harga saham, harus ditentukan jenis data masukan dan rentang periode data yang optimum untuk peramalan serta arsitektur JSTPB yang paling cocok untuk peramalan harga saham terkait dengan jenis data masukan. Jenis data yang dikaji pada penelitian ini meliputi harga penutupan saham, persentase kenaikan/penurunan harga saham, harga saham yang telah dilakukan first differencing, dan harga saham yang telah diubah menjadi angka indeks. Sebelum dibuat model peramalan, terlebih dahulu dilakukan eksplorasi terhadap otokorelasi harga saham untuk menentukan periode yang akan digunakan sebagai masukan bagi JSTPB. Data harga saham yang digunakan pada penelitian ini adalah harga saham penutupan PT Bumi Resources (BUMI) periode 2005 hingga 17 April 2008, yaitu sebanyak 786 data. 716 data dijadikan sebagai data pelatihan, sedangkan 70 data dijadikan data pengujian.
Keyword: 

Judul: Sistem intelijen prediksi harga saham dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan dan logika fuzzy
Abstrak: Jaringan Syaraf Tiruan adalah suatu sistem pemroses informasi yang mempunyai karakteristik seperti jaringan syaraf biologi. Jaringan syaraf tiruan dikembangkan sebagai model matematika dari neural biology. Logika fuzzy merupakan bagian dari logika boolean, yang digunakan untuk menangani konsep derajat kebenaran. Sistem Intelijen Prediksi Harga Saham Dengan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Logika Fuzzy merupakan sistem intelijen yang dibangun untuk memprediksi pola pergerakan harga saham dalam jangka waktu satu bulan kedepan berdasarkan pola pergerakan harga saham bulan sebelumnya. Sistem ini dibangun dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan untuk mengolah data teknikal dan logika fuzzy untuk mengolah data fundamental. Dalam memprediksi harga saham terdapat dua analisis yang dapat digunakan. Pertama, analisis teknikal, yaitu sebuah analisis yang hanya memperhatikan pola pergerakan dimasa lampau untuk memprediksikan pola pergerakan harga di masa yang akan datang. Kedua, analisis fundamental yaitu sebuah analisis yang memperhatikan laporan keuangan perusahaan, kebijaksanaan pemerintah dan faktor- faktor fundamental lainnya. Pada penelitian kali ini kedua analis tersebut digabungkan untuk memprediksi pola pergerakan harga saham satu bulan kedepan. Proses validasi dan verifikasi dilakukan terhadap tiga perusahaan dengan menggunakan data harga saham ketiga perusahaan tersebut selama bulan Oktober 2001 untuk memprediksikan harga saham bulan November 2001. Dari hasil penelitian ini dapat diperoleh kesimpulan bahwa sistem dapat memprediksi pola pergerakan harga saham bulan yang akan datang dengan baik jika kondisi faktor fundamental stabil atau normal. Untuk kondisi faktor fundamental tidak stabil sistem kurang dapat memprediksikan pola pergerakan harga saham dengan baik. Sistem juga memberikan saran kepada pengguna apakah sebaiknya mereka melakukan investasi atau tidak. Jika pengguna ingin melakukan investasi maka sistem akan memberikan saran kepada pengguna pada tingkat harga berapa sebaiknya mereka melakukan pembelian atau penjualan harga saham.
Keyword: 

Judul: Gene Editing  of Two Cyanide Synthesis-related Genes in Cassava using CRISPR/Cas9
Abstrak: Cassava (Manihot esculenta) contain toxic quantities of cyanogenic glucoside. Reducing the potentially toxic cyanogenic glucoside levels in cassava could be achieved by gene editing through Clustered Regularly Interspaced Short Palindromic Repeats – CRISPR associated protein 9 (CRISPR/Cas9), a high- precision genome editing technique in plants. Two cassava UDP- glucosyltransferase (UGT) paralogs, UGT85K4 and UGT85K5, are the genes catalyzing the synthesis of cyanogenic glucosides in plants. The study aimed to construct the CRISPR/Cas9 recombinant vector carrying single guide RNA (sgRNA) to edit UGT85K4 and UGT85K5 genes, and transform sgRNA CRISPR/Cas9 construct into KU50 cassava calli. Five sgRNAs were designed, considering the on/off target efficiency score and GC content. Those sgRNAs were ligated into pRGEB32 plasmid and introduced to competent Escherichia coli DH5a. The PCR colony and DNA sequencing were performed to verify the sgRNA insert. The amplicons showed the expected band size of recombinant vector (180 bp). Based on sequencing results, only one sgRNA was successfully ligated into the plasmid that will be used to edit the UGT85K5 gene. The sgRNA CRISPR/Cas9 construct in pRGEB32 plasmid was successfully transformed into Agrobacterium tumefaciens and introduced into KU50 cassava calli through co-cultivation. The overgrowth of Agrobacterium occurred after the co-cultivation phase.
Keyword: CRISPR/Cas9, Cyanogenic glucoside, Gene editing, sgRNA