Judul: Kelimpahan Plankton pada Media yang Mendapatkan Tambahan Cairan Hasil Olahan Limbah Cair Sedotan Tangki Septik (STS)
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk rnengetahui respon kelimpahan plankton pada media yang mendapatkzn tambahan cairan hasil olahan limbah cair STS. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juni - September 1985 d i kompleks perkolaman Fakultas Perikanan IPB, Dramaga-Bogor. biedia air uji berasal dari sungai Cikaso, sedangkan bahan uji merupakan cairan hasil olahan limbah cair STS yang diperoleh dari Dinas Kebersihan Iiotamadya Bagor. Analisis plankton dilakukan terhadap struktur komunitas, kemantapan komunitas, dan pengaruh penambahan cairan hasil olahan limbah cair STS terhadap kelimpahan plankton.
Keyword: 

Judul: Studi Kelimpahan, distribusi dan struktur komunitas fitoplankton secara horizontal di Perairan Teluk Jakarta
Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui kelimpahan dan distribusi dari struktur komunitas fitoplankton serta dapat menduga tingkat kesuburan perairan Teluk Jakarta berdasarkan parameter biologi, fisika dan kimia perairan. Pengambilan contoh air dilakukan dua kali yaitu pada bulan September dan pada bulan November 1993. Contoh air yang diambil dianalisa untuk mengetahui kelimpahan dan jenis fitoplankton serta dilakukan penganalisaan untuk mengetahui kandungan unsur kimia terlarut. Pengambilan contoh air tersebut dilakukan pada enam lokasi dengan tiap lokasi diambil sebanyak tiga titik dengan jarak an- tar titik satu kilometer. Nilai kelimpahan fitoplankton yang diperoleh mengala- mi fluktuasi, baik untuk tiap lokasi pada masing-masing waktu pengambilan contoh, maupun pada kedua waktu pengam- bilan contoh (September dan November). Untuk bulan Sep- tember, tingginya nilai kelimpahan di wilayah Belencong dan Marina menunjukkan bahwa di kedua wilayah tersebut sedang berlangsung kondisi blooming. Hal ini terjadi karena pertumbuhan yang lebih cepat di kedua wilayah tersebut dibandingkan di wilayah lainnya. Penyebab yang ..dst
Keyword: 

Judul: Implementation of the Random Forest and XGBoost Methods to predict the direction of closing prices on bitcoin cryptocurrencies
Abstrak: Kemampuan dalam memprediksi tren pergerakan harga cryptocurrency bitcoin dengan baik dan akurat sangat penting bagi investor karena akan mempengaruhi keputusan untuk membeli atau menjual aset yang dapat menghasilkan keuntungan yang signifikan. Namun, karena harga cryptocurrency bitcoin cukup fluktuatif maka ada ketidakpastian yang harus diperhitungkan. Dalam beberapa tahun terakhir, algoritma machine learning khususnya algoritma pembelajaran gabungan telah digunakan untuk memprediksi arah harga penutupan cryptocurrency bitcoin. Hasil penelitian menunjukkan model random forest memberikan akurasi sebesar 90.75% dengan AUC sebesar 90% dan model XGBoost memberikan akurasi sebesar 90.12% dengan AUC sebesar 89%. Variabel fitur yang paling berpengaruh dari masing-masing model yaitu Moving Average Convergence Divergence (MACD) dan William Percentage Range (William%R)., The ability to predict bitcoin cryptocurrency price movement trends well and accurately is very important for investors because it will influence decisions to buy or sell assets that can generate significant profits. However, because the price of the bitcoin cryptocurrency is quite volatile, there are exposures that must be taken into account. In recent years, machine learning algorithms especially federated learning algorithms have been used to predict the closing direction of the price of the cryptocurrency bitcoin. The research results show that the random forest model provides an accuracy of 90.75% with an AUC of 90% and the XGBoost model provides an accuracy of 90.12% with an AUC of 89% with the most influential feature variable from each model, namely Moving Average Convergence Divergence ( MACD) and William Percentage Range (William%R).
Keyword: machine learning, random forest, XGBoost, cryptocurrency, bitcoin