Judul: Perbandingan Metode Peramalan Inflasi: Ordinary Least Square (OLS), Exponential Smoothing dan ARIMA
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis metode terbaik untuk meramalkan tingkat inflasi di Indonesia menggunakan beberapa metode peramalan time series, seperti Ordinary Least Square (OLS), exponential smoothing dan ARIMA. Penelitian ini menggunakan data Indeks Harga Konsumen (IHK) dari bulan Agustus 1983 sampai Desember 2012 untuk menghitung tingkat inflasi, dan diperoleh perhitungan inflasi year on year dari bulan Agustus 1984 sampai Desember 2012. Agustus 1984 sampai Desember 2011 adalah data interval contoh yang digunakan untuk memperoleh hasil peramalan inflasi, sedangkan Januari 2012 sampai Desember 2012 digunakan sebagai data pembanding dengan hasil peramalan inflasi yang telah diperoleh sebelumnya. Berdasarkan hasil uji dari setiap metode dan hasil evaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE), Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebagai perhitungan dari ketepatan prediksi peramalan, diperoleh bahwa metode ARIMA adalah metode terbaik untuk meramal tingkat inflasi karena memiliki nilai MAE, MSE dan MAPE terkecil.
Keyword: Bogor Agricultural University, Institut Pertanian Bogor, IPB, Inflation, Ordinary Least Square, Exponential Smoothing, ARIMA

Judul: Perbandingan Metode Peramalan Inflasi: Ordinary Least Square (OLS), Exponential Smoothing dan ARIMA
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis metode terbaik untuk meramalkan tingkat inflasi di Indonesia menggunakan beberapa metode peramalan time series, seperti Ordinary Least Square (OLS), exponential smoothing dan ARIMA. Penelitian ini menggunakan data Indeks Harga Konsumen (IHK) dari bulan Agustus 1983 sampai Desember 2012 untuk menghitung tingkat inflasi, dan diperoleh perhitungan inflasi year on year dari bulan Agustus 1984 sampai Desember 2012. Agustus 1984 sampai Desember 2011 adalah data interval contoh yang digunakan untuk memperoleh hasil peramalan inflasi, sedangkan Januari 2012 sampai Desember 2012 digunakan sebagai data pembanding dengan hasil peramalan inflasi yang telah diperoleh sebelumnya. Berdasarkan hasil uji dari setiap metode dan hasil evaluasi menggunakan Mean Absolute Error (MAE), Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebagai perhitungan dari ketepatan prediksi peramalan, diperoleh bahwa metode ARIMA adalah metode terbaik untuk meramal tingkat inflasi karena memiliki nilai MAE, MSE dan MAPE terkecil.
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