Judul: Study histologi tanaman cengkeh ( Eugenia aromatica O. K. ) yang terserang Phyllosticta sp., penyebab penyakit cacar daun cengkeh
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui sampai dimana patogen masuk dalam jaringan tanaman, bagian jaringan mana yang terkena serangan, bagaimana perkembangan cendawan dalam jaringan tanaman dan bagaimana penyimpangan struktur dari jaringan tanaman sakit. Contoh bagian tanaman diambil dari tanaman cengkeh di lapang yang terserang penyakit Cacar Daun Cengkeh. Penelitian dilakukan di laboratorium Ilmu Hama dan Penyakit Tumbuhan IPB. Pada bagian tanaman yang terserang Phyllosticta sp. dan menunjukkan gejala penyakit, hifa cendawan ditemukan ada dalam jaringan sub epidermis. Selain hifa cendawan, ditemukan juga piknidia cendawan yang bentuknya bulat kecil dengan ukuran yang berbeda-beda, berdinding tebal dan berwarna gelap. Piknidia tersebut terdapat pada jaringan sub epidermis kemudian menembus dan tampak sebagai bintik kecil hitam yang terlihat dari luar. Piknidia ini berisi konidia yang dapat digunakan untuk infeksi sekunder. Jaringan sub epidermis yang terserang tidak mengalami. perubahan struktur, kecuali pada daun muda. Pada daun muda, sel-sel di bawah piknidia ukurannya menjadi lebih kecil dari pada sel-sel yang normal, permukaan daun tampak menjadi cekung pada bagian bawah dan sebaliknya cembung pada bagian atas. Jaringan sub epidermis pada lokasi dimana piknidia terdapat tertekan ke dalam dan terpisah dari jaringan epidermis. Dinding sel sub epidermis tampak banyak tertembus oleh hifa interselular yang masuk sampai ke dalam sel, sehingga terjadi hubungan langsung dengan isi sel.
Keyword: 

Judul: Beberapa cara penularan cendawan philosticta sp. pada tanaman cengkeh dan ketahanannya pada daun yang telah gugur
Abstrak: Cendawan Phyllosticta sp. diduga sebagai penyebab penyakit cacar daun cengkeh. Penyakit ini pada tahun 1981 mengakibatkan kerugian sekitar 18,75 milyar rupiah. Cendawan Phyllosticta sp. dapat menyebar dengan bantuan angin, serangga, alat-alat pertanian dan manusia. Dalam percobaan ini dilakukan tiga macam cara penularan ketanaman cengkeh. Cara penularan yang dilakukan adalah inokulasi langsung dari biakan murni, penempelan daun yang sakit dan penyemprotan suspensi spora. Selain itu untuk mengetahui ketahanan cendawan tersebut pada daun yang telah gugur, maka daun-daun yang terserang yang telah gugur dikumpulkan ke dalam pot plastik untuk diamati. Semua cara penularan yang dilakukan tidak menimbulkan gejala yang sama seperti gejala serangan cendawan Phylosticta. Piknidia cendawan Phyllosticta dapat bertahan pada daun-daun yang telah gugur. Cendawan kontaminan yang ditemukan baik pada biakan maupun pada tanaman cengkeh yang diinokulasi dengan cara penempelan daun sakit adalah Aspergillus dan Pestalotia.
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