Judul: Value-at-Risk Portfolio Estimation with Copula on Selected Stocks using Variable Importance from Random Forest
Abstrak: Indonesia memberikan banyak pilihan bagi mereka yang memiliki modal lebih untuk berinvestasi, seperti di bank dan di pasar modal. Pasar modal merupakan tempat menyalurkan uang bagi investor dalam bentuk saham. Investasi dalam bentuk saham sangat menarik bagi investor yang mengharapkan untuk menerima dividen (pembagian keuntungan atau laba perusahaan kepada pemegang saham berdasarkan jumlah saham yang dimiliki), atau mendapatkan keuntungan yang tinggi saat menjual sahamnya kembali. Perusahaan yang telah go public mampu mendapatkan tambahan pembiayaan dari pasar modal, menjadikan pasar modal sebuah pilihan untuk terus bersaing dengan perusahaan lain. Risiko pada investasi saham merupakan hal yang penting untuk diukur. Investasi dapat dilakukan dengan pertimbangan yang lebih baik dengan memperhitungkan risiko. Salah satu metode untuk mengukur risiko pada saham adalah dengan menggunakan Value-at-Risk, yaitu metode pengukuran risiko yang memperkirakan kemungkinan kerugian maksimum suatu saham selama periode waktu dan dengan tingkat kepercayaan tertentu. Pada investasi saham, diversifikasi saham perlu dilakukan untuk meminimalkan risiko kerugian. Pada saat pembelian dua buah saham dari perusahaan yang berbeda dan kedua pergerakan saham tersebut serupa, kebijakan high risk-high return perlu diambil. Jika harga saham mengalami kenaikan, maka total keuntungan akan lebih banyak. Namun, jika harga saham mengalami penurunan, maka nilai kerugian juga lebih besar. Hal ini mengakibatkan risiko yang didapat lebih besar (high risk), namun return juga lebih besar (high return). Selain itu, jika pembelian dua buah saham dari perusahaan yang berbeda dan kedua pergerakan saham tersebut berbeda, maka keputusan low risk-low return yang diambil, karena saat satu saham mengalami penurunan, saham kedua belum tentu akan turun juga. Begitu pula jika suatu saham mengalami kenaikan, maka belum tentu saham kedua juga akan mengalami kenaikan. Hal ini mengakibatkan risiko yang didapat lebih rendah (low risk), namun return yang didapat juga lebih rendah (low return). Pemilihan antara saham yang serupa maupun berbeda dapat dibantu dengan salah satu algoritma pembelajaran mesin Random Forest (RF). Pembuatan model RF perlu menentukan saham referensi yang dijadikan sebagai acuan untuk menentukan saham-saham lain yang sangat mirip maupun yang berbeda dengan saham referensi. Saham yang mampu menjelaskan saham referensi merupakan faktor penting saham referensi yang berarti terdapat sebuah kemiripan antar saham tersebut, begitu pula sebaliknya. Data deret waktu nilai suatu saham atau nilai imbal hasil suatu saham belum tentu mengikuti sebaran normal. Selain itu, setiap saham dapat memiliki sebaran yang berbeda satu sama lain. Saham-saham dengan sebaran yang berbeda dapat disatukan dengan metode yang mampu menangkap banyak variasi hubungan, yaitu copula. Fungsi copula digunakan untuk membangkitkan portofolio saham-saham terpilih untuk mengetahui nilai Value-at-Risk pada tiap portofolionya. Berdasarkan rata-rata harga saham LQ45 pada periode waktu 5 tahun berturut-turut (5 Januari 2015 hingga 3 Januari 2020), saham yang bernilai paling rendah adalah saham PT Adaro Energy Tbk. (ADRO.JK), yang bernilai di tengah-tengah adalah saham PT Telkom Indonesia Tbk. (TLKM.JK), dan saham dengan harga tertinggi adalah saham PT Gudang Garam Tbk. (GGRM.JK). Ketiga saham tersebut digunakan sebagai saham referensi agar terdapat variasi pada pembelian saham, mulai dari yang paling murah, menengah, hingga yang paling mahal. Ketiga saham tersebut akan dibentuk model RF masing-masing, dengan peubah penjelasnya adalah saham-saham selain saham referensi tersebut. Hal ini menghasilkan tiga buah portofolio, dengan masing-masingnya adalah
Keyword: copula, pembelajaran mesin, random forest, saham, value-at-risk

Judul: Penentuan Risiko Investasi Saham Menggunakan Pendekatan Multivariate Time Series
Abstrak: Investasi saham merupakan penanaman uang atau dana dalam pembelian surat berharga berbentuk saham untuk mendapatkan keuntungan tambahan atau keuntungan tertentu di masa yang akan datang. Ketika seorang investor berinvestasi, risiko yang didapat akan tinggi jika investor tersebut menginginkan return yang tinggi. Risiko adalah kemungkinan terjadinya suatu peristiwa yang dapat menimbulkan kerugian bagi seseorang atau kelompok (suatu perusahaan). Saat ingin memaksimalkan keuntungan, investor harus mempertimbangkan risiko aset atau portofolio sehingga pengukuran risiko menjadi sangatlah penting. Nilai dugaan dari potensi risiko suatu aset sering dihitung menggunakan Value at Risk (VaR). VaR dapat memberikan informasi mengenai potensi kerugian investasi dengan tingkat kepercayaan tertentu. Pengukuran risiko memerlukan sebaran return dalam perhitungannya, oleh sebab itu diperlukan pendugaan return sebelum melakukan pengukuran risiko. Hasil dari aktivitas investasi selama periode waktu tertentu dinamakan return. Seorang investor biasanya mencari nilai return yang tinggi saat membeli atau menjual saham, namun menentukan kapan harus menjual dan membeli saham tersebut merupakan tantangan bagi seorang investor. Dengan demikian, kemampuan menduga return menjadi faktor penting dalam pasar keuangan. Fungsi transfer adalah salah satu model matematis yang dapat digunakan untuk menduga return. Fungsi transfer biasanya digunakan pada kasus deret waktu yang memiliki hubungan atau keterkaitan dengan variabel lainnya sehingga dapat dikatakan sebagai analisis deret waktu multivariat. Fungsi transfer menggabungkan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan analisis regresi. Fungsi transfer merupakan model yang dapat menganalisis pengaruh beberapa deret input pada data deret output. Berdasarkan uraian yang telah dipaparkan, maka tujuan dari penelitian ini adalah melakukan kajian teoritis mengenai fungsi transfer. Selanjutnya mengaplikasikan model fungsi transfer untuk menduga return saham perusahaan sawit. Setelah didapat nilai return hasil pendugaan dihitung potensi risiko investasi menggunakan VaR. Pada penelitian ini, deret output yang akan diteliti adalah return saham PT Cisadane Sawit Raya Tbk (Y_1) dan return saham PT Salim Ivomas Pratama Tbk (Y_2). Faktor-faktor yang diduga akan berpengaruh pada kedua return saham tersebut adalah Jakarta Composite Index (X_1), harga minyak sawit dunia (X_2) dan nilai tukar USD terhadap rupiah (X_3). PT Cisadane Sawit Raya Tbk dan PT Salim Ivomas Pratama Tbk merupakan perusahaan yang bergerak di bidang komoditas kelapa sawit. Komoditas sawit merupakan salah satu penghasil devisa negara yang cukup tinggi dari sektor non migas. Badan Koordinasi Penanaman Modal (BKPM) sedang memprioritaskan sektor pertanian dalam hal penanaman modal. Salah satu faktor yang dapat digunakan investor untuk memutuskan berinvestasi di Bursa Efek Indonesia (BEI) adalah saham gabungan yang dikenal dengan Jakarta Composite Index. Perusahaan umumnya menggunakan dolar AS untuk transaksi bisnis sehingga nilai tukar USD terhadap rupiah juga berdampak pada return saham. Pemodelan fungsi transfer menghasilkan bahwa return saham PT Cisadane Sawit Raya Tbk dipengaruhi oleh saham Jakarta Composite Index sedangkan return saham PT Salim Ivomas Pratama Tbk dipengaruhi oleh saham Jakarta Composite Index dan nilai tukar USD terhadap rupiah. Grafik hasil pendugaan return saham PT Cisadane Sawit Raya Tbk dan PT Salim Ivomas Pratama Tbk menunjukkan bahwa data pendugaan mendekati data aktual. Hal tersebut terlihat dari nilai RMSE (Root Mean Square Error) dan MAE (Mean Absolut Error) yang cukup kecil. Nilai RMSE dan MAE untuk pendugaan fungsi transfer PT Cisadane Sawit Raya Tbk adalah 0,24% dan 3,90%. Pendugaan fungsi transfer
Keyword: risiko, value at risk, investasi, fungsi transfer, ARIMA

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: