Judul: Analisis Klasifikasi Untuk Memprediksi Keadaan Penutupan Harga Saham Menggunakan Model Copula Gaussian
Abstrak: Penelitian mengenai analisis peubah ganda di bidang keuangan dan klimatologi sering ditemui beberapa permasalahan. Permasalahan-permasalahan tersebut diantaranya adalah ketidaksimetrikan dan ketidaksamaan sebaran peubah-peubah di dalam data. Ketidaksamaan dan ketidaksimetrikan ini akan sangat berpengaruh ketika membuat fungsi sebaran bersama. Banyak penelitian telah dilakukan untuk mencari alternatif untuk membuat fungsi sebaran bersama ketika menemui permasalahan-permasalahan ini. Alternatif untuk menangani permasalahan ketidaksimetrikan dan ketidaksamaan ini salah satunya adalah dengan menggunakan model copula. Copula di dalam bahasa latin memiliki arti ikatan atau pertalian. Ikatan atau pertalian pada arti copula dimaksudkan untuk menjelaskan mengenai sebuah fungsi sebaran bersama yang dibentuk atau “diikat” dari beberapa peubah acak. Seperti pada umumnya sebuah fungsi sebaran bersama, copula memiliki beberapa kelebihan dan kekurangan. Kelebihan dari copula diantaranya adalah tidak ketat terhadap asumsi sebaran peubah acak, tidak berubah terhadap transformasi peubah acak, dan dapat digunakan untuk banyak peubah acak. Sedangkan kelemahan dari copula menurut Azam (2014), Deheuvels (1980), Fermanian et al. (2002), dan Mikosch (2006) yaitu peubah acak-peubah acak penyusunnya yang tidak boleh memiliki struktur saling bebas dan pengidentifikasian yang tepat untuk sebaran peubah-peubah acak penyusun copula. Oleh karena itu dengan tidak mengabaikan kelemahannya, copula masih dapat digunakan sebagai alternatif membuat fungsi sebaran bersama ketika melakukan analisis peubah ganda. Analsisis peubah ganda banyak memiliki metode berdasarkan tujuan analisisnya. Salah satu metodenya adalah analisis klasifikasi. Analisis klasifikasi adalah analisis yang digunakan untuk mengklasifikasikan beberapa amatan atau objek yang memiliki beberapa atribut ke dalam salah satu dari sejumlah kelompok yang sudah ditentukan. Pada sebagian besar analisis klasifikasi, pengklasifikasian amatan atau objek dilakukan dengan aturan Minimum Expected Cost yang berdasarkan sebaran normal ganda. Namun penggunaan sebaran normal ganda untuk membuat aturan Minimum Expected Cost memiliki keterbatasan jika peubah-peubah di dalam fungsi sebaran bersama normal ganda tidak menyebar mengikuti sebaran normal. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penggunaan model copula untuk analisis klasifikasi dan mengukur hasil klasifikasi yang dilakukan, serta melakukan evaluasi hasil klasifikasi jika mengabaikan struktur dependensi antar peubah dan pemilihan sebaran untuk setiap peubah di dalam model copula. Adapun model copula yang digunakan adalah model Copula Gaussian yang merupakan salah satu model copula dari keluarga Eliptical Copula. Analisis klasifikasi dengan menggunakan model copula Gaussian dipakai untuk memprediksi atau mengklasifikasikan keadaan penutupan harga saham PT Unilever Indonesia (UNVR) selama 111 hari bursa berdasarkan empat peubah prediktor. Keempat peubah prediktor tersebut adalah keadaan pembukaan Indeks LQ-45 (LQ45), pembukaan Indeks Sektor Konsumsi (KMSI), pembukaan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), dan pembukaan Harga Saham PT Wismilak Inti Makmur (WIIM). dst ...
Keyword: Analysis of classification, Gaussian copula, Sklar's theorem, UNVR, Copula Model, Multi variate Analysis, Multi variate Analysis

Judul: Analisis Hubungan Dan Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan Dengan Faktor Makroekonomi Melalui Pendekatan Copula
Abstrak: Saham merupakan salah satu instrumen pasar keuangan yang paling popular. Pada sisi yang lain, saham merupakan instrumen investasi yang banyak dipilih investor karena saham mampu memberikan tingkat keuntungan yang menarik. Investasi adalah upaya untuk menunda konsumsi di masa sekarang. Di pasar sekunder atau dalam aktivitas perdagangan saham sehari-hari, harga-harga saham mengalami fluktuasi baik berupa kenaikan maupun penurunan. Pembentukan harga saham terjadi karena adanya permintaan dan penawaran atas saham tersebut. Dengan kata lain harga saham terbentuk oleh supply dan demand atas saham tersebut. Supply dan demand tersebut terjadi karena adanya banyak faktor, baik yang sifatnya spesifik atas saham tersebut (kinerja perusahaan dan industri dimana perusahaan tersebut bergerak) maupun faktor yang sifatnya makro seperti tingkat inflasi, nilai tukar, suku bunga dan faktor-faktor non ekonomi seperti kondisi sosial dan politik, dan faktor lainnya. Pada umumnya, kasus-kasus dibidang keuangan seringkali dijumpai data yang sebarannya tidak normal atau bahkan dipaksakan dengan asumsi sebaran normal. Salah satu metode dalam model kebergantungan adalah copula yang diperkenalkan pertama kali oleh Sklar pada tahun 1959. Beberapa keunggulan copula adalah tidak erat terhadap asumsi sebaran, khususnya sebaran normal, dapat menjelaskan hubungan yang tidak linear, mudah membangun sebaran bersamanya karena sebaran marginal dari peubah acak bisa berbeda atau bahkan sebaran marginalnya tidak diketahui. Beberapa kelebihan metode copula menarik perhatian peneliti dan terus berkembang dalam bidang keilmuan. Pada penelitian ini akan dikaji mengenai analisis hunbungan dan prediksi menggunakan pendekatan copula dan metode ini diterapkan pada pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Bursa Efek Indonesia (BEI). Hasil menunjukkan pola hubungan IHSG dengan faktor makroekonominya di BEI menggunakan pendugaan parameter copula dengan pendekatn tau kendall dengan hasil fitting log-likelihood terbesar menunjukkan pola hubungan mengikuti copula gumbel yaitu IHSG dengan inflasi, suku bunga dengan IHSG mengikuti copula clayton, dan nilai tukar mengikuti copula frank sedangkan prediksi peubah indeks harga saham gabungan data simulasi dan data aktual memiliki nilai MAPE 0.112 dengan korelasi sebesar 70.63 %.
Keyword: Archimidean copula, gaussian copula, tau kendall, saham

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: