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: Sistem Intelijen untuk Prediksi Pertumbuhan Ekonomi dengan Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan dan Adaptif Neuro Fuzzy
Abstrak: Setiap kebijakan ekonomi yang diambil oleh pemerintah, akan mempengaruhi perekonomian dalam jangka waktu yang panjang. Oleh karena itu, dibutuhkan kemampuan melakukan peramalan kecenderungan pertumbuhan ekonomi dimasa mendatang. Jaringan syaraf tiruan (JST) memiliki kemampuan untuk melakukan pendugaan terhadap data dengan jumlah yang besar dan bersifat nonlinier. Adaptif Neuro Fuzzy Infrence System (ANFIS) merupakan salah satu JST yang memiliki kemampuan adaptive learning yang diharapkan mampu melakukan pemodelan atas serangkaian data input. Pada penelitian ini, dilakukan peramalan dengan memanfaatkan data agregat lebar dan agregat sempit uang sebagai prediktor. Indikator ini diujicobakan secara bergantian dalam kombinasi tertentu dan arsitektur yang terbaik akan digunakan sebagai input bagi sistem. Model jaringan syaraf tiruan yang akan diujicobakan adalah jaringan syaraf tiruan dengan algoritma pembelajaran propagasi balik (BackPropagation). Sedangkan model fuzzy yang diujikan adalah adaptive neuro-fuzzy inference system (ANFIS). Penelitian ini memiliki batasan bahwa data diolah dengan mekanisme yang mengabaikan adanya autokorelasi yang umumnya merupakan salah satu karakteristik dari data deret waktu. Pada rangkaian percobaan yang dilakukan, ditemukan bahwa peramalan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan propagasi balik secara umum memiliki kinerja yang relatif lebih baik dibandingkan dengan peramalan dengan menggunakan adaptif neuro fuzzy. Dari dua indikator moneter yang diuji, data input agregat moneter lebar (M2) relatif lebih baik digunakan sebagai prediktor dibandingkan dengan agregat moneter sempit (M1). Dari fakta tersebut, dibuat satu sistem intelijen yang akan mengimplementasikan arsitektur terbaik dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan propagasi balik. Prototype sistem yang dibuat diharapkan mampu dimanfaatkan oleh berbagai pihak untuk melakukan peramalan terhadap persentase pertumbuhan GDP dengan input M1 dan atau M2.
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