Judul: Prediksi Investasi Kabupaten Bogor dengan Metode Elman Recurrent Neural Network
Abstrak: Investasi adalah suatu cara yang digunakan perusahaan atau perorangan untuk mendapatkan keuntungan dengan cara menanamkan modal dalam proses produksi baik dalam bentuk membeli gedung, peralatan cadangan maupun alam bentuk uang serta melihat perkembangannya (Halim 2005 dalam Damanik 2012). Investasi juga mempengaruhi kestabilan ekonomi daerah karena jumlah investasi dapat mempengaruhi pendapatan negara dan kesejahteraan masyarakat. Melakukan prediksi jumlah investasi pada daerah Kabupaten Bogor dapat membantu pemerintah terkait dalam menentukan target yang harus dicapai dalam kurun waktu tertentu. Elman Recurrent Neural Network (Elman RNN) merupakan salah satu metode yang dapat dipakai dalam memprediksi data finansial. Elman RNN menyimpan informasi dari propagasi sebelumnya agar dapat diolah kembali sehingga galat yang dihasilkan menjadi lebih kecil. Hasil pembelajaran model Elman RNN pada data investasi Kabupaten Bogor baik dalam memprediksi fluktual nilai investasi pada data harian tetapi kurang baik dalam memprediksi fluktual pada data bulanan. Model terbaik terdapat pada learning rate 0.2 dan epoch maksimum 100 dengan RMSE 0.3084 dengan MAPE sebesar 35.1535% . Sedangkan untuk data bulanan, model terbaik terdapat pada learning rate 0.5 dan epoch maksimum 100 dengan 0.3192 dengan MAPE sebesar 2.7641%.
Keyword: Elman Recurrent Neural Network, Investasi, Prediksi

Judul: Prediction of The Closing Price of Stock using Backpropagation Neural Network Method
Abstrak: Saham adalah tanda penyertaan modal seseorang atau badan usaha dalam suatu perusahaan atau perseroan terbatas. Sebelum melakukan investasi, para investor perlu mempelajari prospek harga saham di masa mendatang. Oleh karena itu, peramalan harga saham sangat diperlukan. Pada karya ilmiah ini, dilakukan prediksi harga saham menggunakan metode jaringan saraf tiruan perambatan balik. Metode ini memperhitungkan input, jumlah neuron, dan fungsi pembelajaran yang harus ditentukan. Berdasarkan penghitungan Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), jaringan yang paling optimal adalah jaringan yang menggunakan input harga pembukaan saham dan tingkat suku bunga dengan satu neuron dan fungsi pembelajaran traincgb. MAE yang diperoleh sebesar 237.7063 rupiah dan MAPE sebesar 2.934777%., Stocks are sign of a person’s or business entity’s capital participation in a company or limited liability company. Before making an investment, an investor needs to study the prospect of future stock price. Therefore, making a forecast of future stock is indispensable. In this paper, backpropagation neural network method is used to forecast stock closing price. This method takes into accounts the input variables, the number of neurons, and it requires a learning function which must be defined. Based on Mean Absolute Error (MAE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE), the most optimal network is achieved by using stock opening price and interest rate as input variables with one neuron and traincgb learning function. The obtained MAE is IDR 237.7063 and MAPE is 2.934777% which is relatively small.
Keyword: stock closing price, backpropagation neural network, forecasting

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: