Judul: Isolasi dan Elusidasi Struktur Senyawa Aktif dari Daun Ficus deltoidea Jack. Dibimbing
Abstrak: Tabat barito (Ficus deltoidea Jack) adalah salah satu tumbuhan hutan yang memiliki metabolit sekunder unik dan beragam bioaktivitas. Partisi ekstrak EtOH daun tabat barito (9.17 g) dengan heksana, CH2Cl2, dan n-BuOH menunjukkan lapisan CH2Cl2 (1.51 g) adalah lapisan yang memiliki toksisitas paling ampuh (LC50 13.31 μg/mL) terhadap embrio ikan zebra (Danio rerio). Fraksionasi lapisan CH2Cl2 menghasilkan 6 fraksi A–F. Fraksi teraktif F (393.2 mg, LC50 33.34 μg/mL) menyebabkan malformasi mayor (63%) pada sumbu tubuh embrio ikan zebra. Pemurnian lebih lanjut fraksi F dengan MPLC dan kromatografi kolom menghasilkan senyawa 2 (3.9 mg) polar (larut dalam CD3OD). Senyawa 2 mengandung m/z 519.2236 berdasarkan data HRESIMS. Elusidasi spektrum NMR 1H dan DQF-COSY pada senyawa 2 menunjukkan sedikitnya terdapat 2 substruktur (I-II), yaitu suatu disubtitusi alkena I dan II serta tidak memiliki gugus aromatik dan memiliki ikatan C-O atau C-N.
Keyword: elusidasi struktur, embrio ikan zebra, Ficus deltoidea, HRESIMS, NMR

Judul: Optimalisasi ekstraksi komponen bioaktif daun tabat barito (Ficus deltoidea)
Abstrak: The plants may contain the important compound useful for human. Tabat barito (Ficus deltoidea) has been used as a traditional medicine. Previous study observed that the plant contains several active subtances like alkaloid and flavonoid subtances. This study was examined various extraction's conditions such as choice of solvent, ratio of solvent, extraction time and the division of solvent and time of extraction in order to produce an optimal yield of bioactive compound mixture. Extraction technique used in this research was a modification of Harhorne's method. There were three solvent used. Among them, methanol gave a higher yield (3.86 %) compared to ethyl acetate (2.26 %) and hexane (1.60 %). The ratio of solvent used were 1 :5, 1:7 and 1:9 and kept for 24, 48 and 72 hours. The higher solvent ratio and extraction time, the higher yield of extracts produced. However, the yield obtained from extraction using ratio 1:7 in 48 hours and 72 hours was slightly differed. Therefore, considering the cost of energy and time required for the process, the extraction time of 48 hours and solvent ratio 1:7 produces an optimum yield.
Keyword: 

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