Judul: Studi Pustaka Senyawa Terpenoid dari Daun Pinus Cook (Araucaria columnaris) dan Bioaktivitasnya sebagai Antibakteri
Abstrak: Infeksi bakteri merupakan penyakit serius yang dapat diobati menggunakan obat antibakteri. Tanaman pinus cook (Araucaria columnaris) telah diketahui memiliki aktivitas antibakteri yang sering dikaitkan dengan komponen metabolit sekunder dari golongan nonfenolik seperti terpenoid. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengeksplorasi senyawa terpenoid yang teridentifikasi dari daun pinus cook, mengumpulkan informasi mengenai aktivitas antibakteri, dan mengkaji hubungan struktur terpenoid dengan aktivitasnya sebagai antibakteri. Golongan seskuiterpenoid dan diterpenoid mendominasi minyak atsiri dari daunnya. Terdapat 36 senyawa terpenoid yang teridentifikasi, diantaranya 1 monoterpenoid, 23 seskuiterpenoid, 9 diterpenoid dan 3 triterpenoid. Sebagian besar terpenoid yang teridentifikasi memiliki aktivitas antibakteri yang kuat baik terhadap bakteri Gram positif maupun Gram negatif dan umumnya bersifat bakteriostatik. Selain itu, terpenoid dengan ikatan rangkap memiliki aktivitas antibakteri yang lebih kuat dibandingkan terpenoid tanpa ikatan rangkap.
Keyword: antibacterial, Araucaria columnaris, cook pine, leaves, terpenoids

Judul: Aktivitas Antibakteri Dan Antioksidan Oleoresin Pinus (Pinus Merkusii, P. Oocarpa, P. Insularis) Dan Resin Agatis (Agatis Loranthifolia).
Abstrak: Patogen manusia yang paling umum berkolonisasi pada sepertiga orang yang sehat di seluruh dunia adalah Staphylococcus aureus, dan salah satu bahan yang diduga mampu mengatasi patogen tersebut adalah resin. Resin telah digunakan dalam obat rakyat selama ribuan tahun untuk mengobati penyakit. Aktivitas antimikrob dari resin alami dapat dikaitkan dengan berbagai senyawa organik yang terkandung di dalamnya seperti senyawa-senyawa diterpenoid dan triterpenoid. Penelitian ini bertujuan mengevaluasi aktivitas antibakteri dan antioksidan terpentin dan ekstrak resin dari Pinus merkusii, P. oocarpa, P. insularis, dan Agatis loranthifolia. Resin dipisahkan melalui proses distilasi untuk mendapatkan terpentin dan residu diekstraksi menggunakan n-heksana, etil asetat (EtOAc), dan metanol (MeOH). Aktivitas antioksidan diuji dengan menggunakan metode DPPH (1,1difenil-2-pikril hidrazil). Aktivitas antibakteri resin dan terpentin dari sampel ditentukan dengan metode difusi cakram terhadap S. aureus dan Escherichia coli. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rendemen hasil ekstraksi resin mulai dari 8.44% hingga 95.56%. Aktivitas antioksidan mengungkapkan bahwa terpentin dan ekstrak n-heksana resin P. merkusii, n-heksana resin P. insularis, n-heksana resin P. oocarpa, dan A. loranthifolia tidak memiliki aktivitas antioksidan. Akan tetapi hasil autobiografinya menunjukkan bahwa senyawa ekstrak n-heksana resin P. merkusii, n-heksana resin P. insularis, n-heksana resin P.oocarpa pada Rf 0.9, 0.7, dan 0.6 terindikasi memiliki aktivitas antioksidan. Semua terpentin dan ekstrak resin tidak bisa menghambat pertumbuhan E. coli tapi dapat menghambat pertumbuhan S. aureus. Hanya ekstrak n-heksana ketiga jenis pinus yang memiliki aktivitas antibakteri S. aureus. Ekstrak n-heksana resin P. oocarpa adalah yang paling ampuh sebagai aktivitas antibakteri terhadap S. aureus dengan nilai konsentrasi hambat minimum sebesar 500 μg/mL. Spot yang memiliki potensi sebagai antibakteri ditentukan dengan metode bioautografi. Spot yang paling potensial dipisahkan dengan metode kromatografi kolom silika gel. Diperoleh 11 fraksi (F1–F11), dan dari uji bioautografi ekstrak diketahui bahwa spot teraktif berada pada F1. Selanjutnya F1 dilanjutkan pemisahannya dengan metode kromatografi kolom lapis tipis preparatif dan kromatografi kolom Sephadex. Diperoleh 3 fraksi (F1.1.1–F1.1.3) dari pemisahan dengan kolom Sephadex. F1.1.2 merupakan fraksi dengan bobot tertinggi, yaitu 0.0160 g (rendemen 16%). Selanjutnya pada F1.1.2 dilakukan perhitungan nilai konsentrasi hambat minimum dan konsentrasi bunuh minimum. Diperoleh nilai konsentrasi hambat minimum dan konsentrasi bunuh minimum masing-masing 125 μg/mL dan 250 μg/mL. Pencirian fraksi F1.1.2 menggunakan spektrofotometer inframerah transformasi Fourier menunjukkan fraksi F1.1.2 diduga mengandung senyawa diterpenoid.
Keyword: antibakteri, antioksidan, resin, terpentin

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