Judul: Crude Palm Oil (CPO) Prices Modeling Using ARIMA-GARCH and ARIMA-GARCHX Model Approach
Abstrak: Indonesia merupakan negara agraris yang perkembangannya didukung oleh sektor pertanian. Salah satu komoditas ekspor utama Indonesia adalah minyak sawit mentah atau Crude Palm Oil (CPO). Tingginya volatilitas harga CPO membuat pemodelan harga sangat dibutuhkan untuk mengurangi risiko kerugian bagi para pelaku perdagangan. Akibat volatilitas harga yang tinggi membuat pemodelan dengan ARIMA saja tidak cukup, dibutuhkan model GARCH untuk menyelesaikan masalah heteroskedastisitas ragam residual. Selain itu adanya variabel eksogen yang berpengaruh cukup penting dalam pembentukan harga CPO, mengakibatkan pemodelan dengan memasukkan variabel eksogen tersebut ke dalam model ARIMA-GARCH perlu dibandingkan untuk mendapatkan model terbaik. Adapun langkah pemodelan harga yaitu pengecekan asumsi, identifikasi model, pendugaan parameter, peramalan, dan evalusi model. Model ARIMA(0,1,1)-GARCH(1,1) adalah model terbaik karena telah memenuhi semua asumsi dengan nilai MAPE terkecil sebesar 2.89%., Indonesia is an agricultural country whose development is supported by the agricultural sector. One of Indonesia’s main export commodities is Crude Palm Oil (CPO). The high volatility of CPO prices makes price modeling necessary to reduce the risk of loss for traders. Due to high price volatility, ARIMA modeling is not enough, a GARH model is needed to solve residual variety heteroskedasticity. In addition, there are exogenous variables that have an important influence on CPO prices, causing modeling by including the exogenous variable in the ARIMA-GARCH model, needs to be compared to get the best model. The price modeling steps are checking assumptions, model identification, parameter estimation, forecasting, and model evaluation. ARIMA(0,1,1)-GARCH(1,1) is the best model because it meets all assumptions with a MAPE value of 2.89%.
Keyword: ARIMA-GARCH, ARIMA-GARCHX, exogenous variable, price modelling

Judul: Penanganan Keheterogenan Ragam Menggunakan Transformasi Box-Cox dan GARCH pada Model Deret Waktu ARIMA
Abstrak: Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) merupakan sebuah metode peramalan yang menggunakan sifat dan karakteristik dari data masa lalu untuk meramalkan data deret waktu selanjutnya. Namun, diperlukan penyelesaian keheterogenan ragam pada data dengan melakukan transformasi Box-Cox atau Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) pada model ARIMA, sehingga diperoleh model ARIMA-GARCH. Selanjutnya dilakukan perbandingan antara model ARIMA yang melalui transfomasi Box-Cox dengan model ARIMA-GARCH dengan melihat besar error dari masing-masing model untuk kemudian dilakukan peramalan menggunakan salah satu model tersebut. Data yang digunakan adalah harga saham harian PT Telkom Indonesia Tbk tanggal 2 Januari 2018 hingga 28 Desember 2018, yang kemudian dilakukan peramalan untuk 6 periode mendatang. Model akhir yang diperoleh adalah ARIMA(2,1,2) untuk model dengan transformasi Box-Cox dengan MAPE sebesar 1.55%, yang mana lebih kecil dari model ARIMA(2,1,2)-GARCH(4,0) dengan MAPE sebesar 53.93%. Hasil peramalan untuk 6 periode berikutnya menghasilkan nilai MAPE sebesar 1.01%, di mana tingkat kesalahan yang dihasilkan cukup rendah., Autoregressive Integrated Moving Average model (ARIMA) is a forecasting method that uses characteristics of past data to predict future time series data. However, it is necessary to solve the heterogeneity of variance in the data by performing a Box-Cox transformation or Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) on the ARIMA model, so that the ARIMA-GARCH model is obtained. Furthermore, a comparison is made between the ARIMA model through the Box-Cox transformation and the ARIMA-GARCH model by looking at the error size of each model and then forecasting using one of these models. The data used is the daily share price of PT Telkom Indonesia Tbk from January 2, 2018 to December 28, 2018, which is then forecasted for the next 6 periods. The final model obtained is ARIMA(2,1,2) for the model with Box-Cox transformation with a MAPE of 1.55%, which is smaller than the ARIMA(2,1,2)-GARCH(4,0) model with a MAPE of 53.93%. Forecasting results for the next 6 periods produce a MAPE value of 1.01%, in which the error rate is quite low.
Keyword: ARIMA, Box-Cox, forecasting, GARCH, time series

Judul: Isolasi Bakteriofag Spesifik Terhadap Bakteri Klebsiella pneumoniae Penyebab Penyakit Infeksi Saluran Kemih (ISK).
Abstrak: Infeksi saluran kemih (ISK) merupakan penyakit yang terjadi karena infeksi pada bagian saluran kemih. Salah satu bakteri penyebab ISK adalah bakteri Klebsiella pneumonia, bakteri Gram negatif patogen oportunis yang diketahui memiliki resistensi yang tinggi terhadap berbagai jenis antibiotik. Kemampuan resistensi antibiotik yang tinggi menyebabkan penanganan terhadap penyakit yang disebabkan bakteri K. pneumoniae terhambat. Salah satu alternatif yang dapat digunakan ialah menggunakan bakteriofag. Bakteriofag merupakan virus yang meginfeksi bakteri, memiliki kemampuan untuk menggangu metabolisme bakteri sehingga sel bakteri mengalami lisis. Belum banyak dilaporkan penelitian tentang isolasi bakteriofag yang dapat melisiskan bakteri K. pneumoniae penyebab penyakit ISK. Tujuan dari penelitian ini ialah mengisolasi bakteriofag spesifik K. pneumoniae penyebab ISK dan menguji efektivitas bakteriolitiknya terhadap K. pneumoniae. Bakteriofag diisolasi dari sampel air dan tanah. Keberadaan bakteriofag di dalam sampel diisolasi dengan menggunakan metode double layer agar. Titer dihitung dengan metode yang sama, adanya plak yang terbentuk setiap mililiter larutan bakteriofag dihitung. Pengukuran efektivitas bakteriolitik dari bakteriofag yang telah diisolasi dilakukan dengan menggunakan spektrofotometer. Sebanyak dua isolat bakteriofag (FS1 dan FS2) berhasil diisolasi dari sampel air selokan yang berada di daerah Ciampea, Bogor. FS2 memiliki titer lebih tinggi dibandingkan titer FS1. Hasil uji efektivitas bakteriolitik kedua bakteriofag dalam menghambat pertumbuhan K. pneumoniae menunjukkan efektivitas yang tinggi pada jam ke-2. Bakteriofag FS1 memiliki efektivitas sebesar 47%, sedangkan FS2 sebesar 71%. Keduanya menurun aktivitasnya pada jam ke-3 dan selanjutnya.
Keyword: efektivitas bakteriolitik, Klebsiella pneumoniae, infeksi saluran kemih