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: Characterizations of low alloy steel sae 4422  plated with chromic acid (Cro3)
Abstrak: Characterizations of low alloy steel SAE 4422 plated with chromic acid (CrOrO3) was use Optical Microscopy (OM), Scanning Electron Microscopy (SEM), X-Ray Diffraction (XRD), RD),Energy Dispersive Analysis of X-Ray (EDAX), Hardness Test and Roughness Test. Microstructures analysis exhibits cracks and grain boundaries microcracks as a characteristics of chrome metal found at plating metal. Perlite and Ferrite as grains of steel found at base metal with grain boundaries around it. Phase analysis of plating metal appropriate to chrome metal with lattice constant (a) is 2.559 Å and phase analysis of base metal appropriate to iron ferrite with lattice constant (a) is 3.318 Å. Both plating and base metal have cubic system. Chemical analysis of plating metal at surface section exhibits that cracks area have highest value of carbon element compare with grains and grains boundaries area. While chemical analysis of base metal at cross section exhibits that perlite have highest value of carbon element compare with ferrite and grain boundaries. The hardness value of plating metal at surface section and cross section are 753 and 637 VHN. While, the hardness value of base metal and interface area at cross section are 205 and 373 VHN. The roughness value at measurement points of chrome surface for as received sample are 0.445 μm. Observation used Optical Microscopy and Scanning Electron Microscopy exhibits surface irregularities combine to form surface texture of plating metal at surface section.
Keyword: