Judul: Keanekaragaman Spesies Rayap dan Bakteri Simbionnya: Studi Kasus di Kampus IPB Dramaga, Bogor
Abstrak: As tropical country, Indonesia is very rich with biodiversity. Termite species diversity is quite high in this country, i.e around 200 spesies compared to 2000 spesies for the whole world. Since termites must have a symbioses with microbes to digest cellulose, so spesies diversity of those microbes must be correlated with termites spesies diversity. The objective of this research was to inventory spesies diversity of termites and their bacterial symbiont in Campus IPB Dramaga. Termites were collected through observation station installed in the ground and transect 10 m x 10 m which were set in Campus IPB Dramaga area. Symbiont microbes were extracted from proctodeum of each termites spesies with serial dilution technique and staining on culture media. Bacteria kolonied and characterized by Gram and morphology. The results showed that 4 species of termites belong to family Termitidae (Macrotermes gilvus, Capritermes mohri, Odontotermes javanicus, and Microtermes insperatus) and 2 species belong to family Rhinotermitidae (Coptotermes curvignathus and Schedorhinotermes javanicus) were founds. Symbiont bacteria extracted from proctodeum of those termites consist of 34 isolates from Termitidae and 9 isolates from Rhinotermitidae based on Gram and morphological characteristic.
Keyword: 

Judul: Analisis Kekerabatan Rayap Tanah Macrotermes gilvus Hagen (Blattodea: Termitidae) dan Inventarisasi Bakteri Simbionnya di Bogor
Abstrak: Rayap tanah M. gilvus yang termasuk ke dalam subfamili Macrotermitinae tersebar luas di Asia Tenggara: Indonesia, Malaysia, Singapura, Myanmar, Filipina, Vietnam, dan Thailand. Kajian tentang rayap ini sudah banyak dilakukan, akan tetapi kajian tentang hubungan kekerabatan rayap pada beberapa lokasi belum ada, sedangkan keanekaragaman bakteri simbion di dalam saluran pencernaannya masih sedikit informasinya. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis kekerabatan rayap tanah M. gilvus dari Cagar Alam Yanlappa (CA Yanlappa), Jasinga dan Kampus IPB Dramaga. Rayap dikoleksi dengan memasang tujuh transek (1m x 10m) pada masing-masing lokasi dan semua rayap yang dikoleksi berada di dalam transek. Rayap hasil koleksi digunakan untuk tiga perlakuan: a) uji agonistik; b) molekuler rayap; dan c) identifikasi morfologi, fisiologi, dan molekuler bakteri simbion. Pengujian agonistik digunakan untuk melihat bahwa rayap-rayap tersebut berasal dari tetua yang sama atau tidak. Masing-masing koloni diadu dalam suatu arena tertutup dengan koloni yang lain sampai semua koloni rayap hasil koleksi berpasangan dan diamati agresifitasnya. DNA total rayap hasil ekstraksi kemudian diamplifikasi menggunakan gen COI dari DNAmt, dan disekuensing. Bakteri simbion diisolasi dari saluran pencernaan rayap kemudian digerus dan diencerkan, lalu di-platting ke media Nutrient Agar (NA). Koloni bakteri yang tumbuh di media kemudian dimurnikan dan diidentifikasi berdasarkan karakter mofologi dan fisiologi. Koloni bakteri yang murni kemudian diekstraksi untuk identifikasi molekuler. Tiga koloni rayap dari masing-masing lokasi dikoleksi. Perilaku agresif rayap hanya teramati pada rayap-rayap yang berasal dari koloni yang berbeda. Hasil pengujian agonistik menunjukkan bahwa rayap berasal dari tetua yang berbeda. Hasil amplifikasi gen COI pada koloni rayap dari masing-masing lokasi disekuensing. Hasil sekuensing nukleotida dari empat koloni (dua koloni dari masing-masing lokasi) menunjukkan homologi dengan M. gilvus dari Laos (No. aksesi AB909015) dengan kemiripan 97% berdasarkan BLAST-N. Hal ini berarti bahwa hasil identifikasi berdasarkan morfologi dan molekuler menunjukkan hasil yang sama yaitu M. gilvus. Delapan isolat bakteri (tiga isolat dari rayap CA Yanlappa dan lima isolat dari rayap Kampus IPB) dari hasil isolasi saluran pencernaan dikoleksi kemudian disekuensing. Hasil sekuensing nukleotida dari delapan isolat menunjukkan homologi dengan Paenibacillus naphthalenovorans, Kocuria palustris, Stenotrophomonas sp., Escherichia coli, Kluyvera sp., Ochrobactrum sp., Chryseobacterium sp., dan Pseudomonas nitroreducens (J4M1, J5P1, J5P2, D4M1, D6P1, D6P2, D6P3, dan D6P5 secara berurutan).
Keyword: Termitidae, Macrotermitinae, agonistik, gen COI, gen 16S rRNA

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