Judul: Metabolit Sekunder dari Ranting Pinus Klinki (Araucaria hunsteinii K. Schum.)
Abstrak: Araucaria hunsteinii K. Schum. atau pinus klinki merupakan tumbuhan yang tersebar di kawasan Malesia, salah satunya dapat ditemukan di Kebun Raya Bogor, Indonesia. Metabolit sekunder pada daun tumbuhan ini sudah pernah dilaporkan, yaitu golongan terpenoid dan biflavonoid, tetapi belum ada informasi mengenai bagian rantingnya. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengisolasi metabolit sekunder dari ranting pinus tersebut dan menentukan struktur senyawanya. Ekstrak ranting yang merupakan fraksi larut aseton, kemudian difraksionasi dengan kromatografi kolom gravitasi Sephadex LH-20 dan dimurnikan dengan kromatografi lapis tipis preparatif. Isolat dikarakterisasi menggunakan spektrofotometer ultraviolet-sinartampak, spektrometer inframerah, dan spektrometer massa. Biflavonoid berhasil diisolasi pada ranting, yaitu 4',4''',7,7''- tetra-O-metilkupresuflavon. Senyawa tersebut pernah dilaporkan pada bagian daunnya, tetapi baru pertama kali ditemukan pada ranting. Penelitian ini juga menemukan artefak, yaitu di-2-propilpentilftalat, yang diduga berasal dari kontaminan pada pelarut yang digunakan selama proses isolasi., Araucaria hunsteinii K. Schum. or pinus klinki, is a plant spread in the Malesia area, one of which can be found in the Bogor Botanical Garden, Indonesia. Secondary metabolites in the leaves of this plant have been reported, namely the terpenoid and biflavonoid groups, but there is no information about the twigs. Therefore, this study aims to isolate secondary metabolites from the pine twigs and determine the structure of the compound. The twig extract that was a soluble fraction of acetone, was fractionated by Sephadex LH-20 gravity column chromatography and purified by preparative thin-layer chromatography. The isolates were characterized using ultraviolet-visible-light spectrophotometers, infrared spectrometers, and mass spectrometers. Biflavonoids isolated from the twigs is 4',4'',7''-tetra-O-methylcupressuflavone. The compound has been reported on leaves but was first discovered in twigs. The study also found an artifact, di-2- propylpentilphthalate, thought to have come from a contaminant in the solvent used during the isolation process.
Keyword: Araucaria hunsteinii, artifact, biflavonoid, twigs

Judul: Uji Fitokimia dan Aktivitas Antioksidan Ranting Dua Spesies Genus Araucaria yang Tumbuh di Kebun Raya Bogor.
Abstrak: Ranting tanaman genus Araucaria berpotensi sebagai sumber antioksidan. Akan tetapi, penelitian terkait aktivitas antioksidannya masih terbatas dan yang tumbuh di Indonesia belum pernah diteliti. Penelitian ini bertujuan menganalisis metabolit sekunder dalam ekstrak ranting Araucaria columnaris dan A. cunninghami, mengukur aktivitas antioksidan, dan menentukan ekstrak dalam aktivitas antioksidan terbaik. Sampel diekstraksi dengan metode maserasi dengan pelarut aseton, etanol, dan etil asetat, sementara aktivitas antioksidan diukur dengan metode 2,2-difenil-1-pikrilhidrazil. Kadar total flavonoid tertinggi terdapat pada ekstrak aseton ranting A. columnaris (33,82 mg QE/g) dan ekstrak etil asetat ranting A. cunninghamii (26,77 mg QE/g). Kadar total fenolik tertinggi terkandung dalam ekstrak aseton untuk kedua jenis ranting, yaitu masing-masing 129,48 mg GAE/g dan 127,10 mg GAE/g. Ekstrak dengan aktivitas antioksidan terbaik adalah ekstrak etanol untuk kedua jenis ranting dengan IC50 masing-masing 54,314 mg L-1 dan 31,557 mg L-1.
Keyword: antioxidant, Araucaria columnaris, Araucaria cunninghamii, twig

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