Judul: Penerapan Long  Short-Term Memory dalam Peramalan Return Indeks Harga Saham Gabungan  untuk Pendeteksian Krisis Pasar Modal di Indonesia
Abstrak: Pemodelan data deret waktu multivariate telah banyak dikembangkan dengan menggunakan algoritma deep learning. Salah satu metode deep learning yang dapat digunakan untuk pemodelan data sekuensial adalah Long Short-Term Memory (LSTM). LSTM dapat mempelajari dependensi jangka panjang karena memiliki cell state dan gate untuk mengatur informasi yang akan dipertahankan atau dihapus sehingga banyak diterapkan untuk menganalisis data perdagangan pasar modal. Salah satu produk yang diperdagangkan di pasar modal adalah saham. Pasar saham Indonesia merupakan emerging market yang cenderung rentan terhadap fluktuasi pasar internasional. Dalam sejarah Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) selama 20 tahun terakhir, telah terjadi beberapa kejadian market crash yang perlu diantisipasi dengan baik agar kerugian dapat diminimalkan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model untuk memprediksi return IHSG yang berguna dalam deteksi dini kejadian krisis pasar modal di Indonesia. Metode yang digunakan adalah LSTM dengan strategi Multiple Input-Multiple Output (MIMO). Data yang digunakan adalah data return harian tahun 2002-2023 yang mencakup peubah IHSG, indeks saham pasar global, emas, minyak mentah, indeks VIX, serta nilai tukar rupiah. Model terbaik dihasilkan menggunakan input 3 periode; output 1 periode; serta hyperparameter berikut: optimizer Adam, learning rate 0,0001, neurons 16, batch size 32, dropout 0,1, serta epoch 150. Model tersebut menghasilkan nilai RMSE 0,0108 dan MAE 0,0078., Multivariate time series modeling has been widely developed using deep learning algorithms. One of the deep learning methods that is useful for sequential data modeling is Long Short-Term Memory (LSTM). LSTM has cell states and gates that regulate the information to be retained or removed to learn long-term dependencies. LSTM can be used for forecasting long-term periods, such as capital market data (stocks). Indonesia's stock market is an emerging market that tends to be vulnerable to international market fluctuations. In the history of the IDX Composite over the past 20 years, there have been several market crashes. This study aims to build a model to predict IDX Composite returns that are useful in early detection of capital market crisis events in Indonesia. The method used is LSTM with Multiple Input-Multiple Output (MIMO) strategy. The data used is daily return data from 2002-2023 which includes IDX Composite, global market stock index, gold prices, crude oil prices, VIX index, and exchange rate. The best model is generated using 3 periods of input; 1 period of output; and the following hyperparameter: Adam optimizer, learning rate 0.0001, neurons 16, batch size 32, dropout 0,1, and epoch 150. The model produces an RMSE value of 0,0108 and MAE 0,0078.
Keyword: LSTM, crisis, early warning, idx composite, mimo strategy

Judul: Forecasting Indeks Harga Saham Gabungan Using Multiple Input Transfer Function Method
Abstrak: Indonesia merupakan negara berkembang yang memiliki potensi untuk tujuan investasi baru bagi para investor asing khususnya investasi dalam bentuk saham. Pergerakan harga saham digambarkan pada Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Pada tahun 2020, pandemi Covid-19 memberikan dampak dalam ketidakstabilan perekonomian Indonesia, dimana kurs nilai tukar rupiah yang menyentuh angka Rp.16.000 dipicu anjloknya IHSG mencapai 3937,6320 pada Maret 2020 hingga Juni 2020. Faktor lain naik turunnya IHSG juga berhubungan dengan Dow Jones Industrial Average (DJIA) Oleh karena itu, peramalan IHSG diperlukan untuk bahan pertimbangan para investor pada saat melakukan investasi. Penelitian ini bertujuan menerapkan model fungsi transfer input ganda pada pemodelan dengan kurs nilai tukar rupiah terhadap dollar dan DJIA sebagai deret input. Nilai MAPE yang dihasilkan menggunakan metode fungsi transfer input ganda sebesar 12,5788%. Berdasarkan nilai MAPE yang dihasilkan, metode fungsi transfer input ganda memiliki model peramalan yang baik.
Keyword: ARIMA, IHSG, transfer function

Judul: Status Taksonomi Psidium cujavillus Burm.f. (Myrtaceae)
Abstrak: Marga Psidium terdiri dari sekitar 150 jenis yang tersebar di seluruh dunia pada wilayah beriklim tropis dan subtropis. Di pulau jawa dilaporkan terdapat tiga jenis Psidium salah satunya adalah Psidium cujavillus Burm.f. Kedudukan taksonomi Psidium cujavillus terhadap Psidium guajava L. belum disepakati secara luas, sehingga perlu dilakukan penelitian untuk memperjelas berdasarkan ciri morfologi, perkecambahan, anatomi, dan kromosom. Hasil pengamatan morfologi tanaman hidup P. cujavillus dan P. guajava serta pengamatan spesimen herbarium P. cujavillus memperlihatkan kesamaan mendasar struktur dan bentuk morfologi, kecuali ukuran jarak ruas, ukuran daun, diameter buah, dan berat biji. Proses perkecambahan dan morfologi kecambah kedua takson sama kecuali ukurannya. Dari segi anatomi juga tidak ada perbedaan nyata antara P. cujavillus dan P. guajava. Ukuran kromosom P. cujavillus dan P. guajava tidak melebihi 2 μm, dengan jumlah 2n=22. Keseluruhan pengamatan menunjukkan tidak cukup perbedaan P. cujavillus sebagai jenis berbeda dari P. guajava. Oleh karena itu, maka status taksonomi P. cujavillus merupakan takson infrajenis dalam P. guajava.
Keyword: Psidium cujavillus, Psidium guajava, status taksonomi, anatomi, kromosom