Judul: Analisis Pengaruh Suku Bunga dan Nilai Tukar Terhadap Volatilitas dan Return Pada Indeks Saham Sektoral di Bursa Efek Indonesia
Abstrak: Risiko tingkat suku bunga dan nilai tukar mata uang merupakan dua faktor ekonomi dan keuangan yang secara signifikan mempengaruhi nilai saham. Tingkat suku bunga, yang mencerminkan harga dari uang, berpengaruh terhadap variabel lain dalam pasar uang dan modal. Tingkat suku bunga secara tidak langsung mempengaruhi nilai dari harga saham, tetapi volatilitasnya secara langsung menciptakan pergeseran antara pasar uang dan instrumen pasar modal. Volatilitas suku bunga mempengaruhi penilaian saham dengan mempengaruhi inti nilai perusahaan, misalnya bunga marjin laba bersih, penjualan dan lain-lain. Sedangkan volatilitas nilai tukar merupakan salah satu sumber utama lain dari ketidakpastian makroekonomi yang berpengaruh terhadap perusahaan, volatilitas nilai tukar mata uang asing akan mempengaruhi nilai perusahaan karena masa depan arus kas pemasukan perusahaan akan berubah sejalan dengan fluktuasi kurs mata uang asing. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui daya prediksi tingkat suku bunga dan nilai tukar terhadap return dan volatilitas indeks harga saham gabungan di Bursa Efek Indonesia (BEI). Selain itu, sepuluh sektor lainnya, antara lain sektor pertanian, pertambangan, keuangan, properti, industri dasar, aneka industri, industri barang konsumsi, perdagangan, infrastruktur, dan manufaktur, dimana pada akhirnya akan dilihat sektor-sektor mana saja yang berpengaruh signifikan dari variabel eksogen yang terpilih. Karena komposisi dan sifat indeks masing-masing sektor berbeda, sensitivitas dari return dan volatilitas indeks sektor terhadap tingkat suku bunga dan nilai tukar akan menghasilkan hasil yang berbeda. Selain itu, adanya risiko ekonomi, sosial dan politik di suatu negara dapat mempengaruhi indeks saham secara berbeda pada tiap sektor. Oleh karena itu, untuk mengetahui informasi lebih lanjut tentang pengaruh perubahan tingkat suku bunga dan nilai tukar mata uang terhadap return saham dan volatilitas nilai indeks untuk setiap sektor, perlu dilakukan analisis pada masing-masing sektor secara terpisah. Pemeriksaan indeks sektoral untuk tujuan investasi menjadi penting untuk memahami bagaimana indeks sektoral berperilaku dari waktu ke waktu terutama setelah terjadi perubahan nilai tukar dan tingkat suku bunga. Penelitian ini menggunakan data sektor harian selama periode awal Oktober 2008 s.d akhir Februari 2011.ARCH-GARCH merupakan model yang digunakan dalam menganalisis volatilitas dan return indeks. Menganalisis sumber-sumber volatilitas pada indeks yang terpilih adalah penting untuk memperoleh implikasi mengenai harga aset, manajemen risiko, dan seleksi portofolio.
Keyword: 

Judul: Pengaruh inflasi, suku bunga, nilai tukar dan PDB terhadap perubahan tingkat pengembalain saham perusahaan yang terdaftar pada bursa efek Indonesia
Abstrak: Pada tahun 2007-2008 terjadi krisis finansial yang berdampak pada ambruknya beberapa perusahaan besar di dunia keuangan seperti Lehmann brothers, Merill Lynch, AIG serta beberapa perusahaan besar lain di seluruh dunia. Krisis ini diawali oleh persoalan kredit macet beresiko tinggi di sektor perumahan (subprime mortgages), yang pada hitungan bulan menjalar menjadi krisis ekonomi global yang melanda seluruh dunia. Pada masa krisis ini juga terjadi perubahan yang menarik pada faktor makroekonomi Indonesia yaitu peningkatan inflasi, naiknya suku bunga, melemahnya nilai tukar, dan berkurangnya produk domestik bruto. Ditemui pula perubahan pada harga saham yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh inflasi, tingkat suku bunga, nilai tukar dan produk domestik bruto terhadap return investasi saham pada pasar modal di Indonesia. Data yang dipakai dalam penelitian ini adalah data sekunder bulanan periode Januari 2008 hingga Desember 2011 yang meliputi data inflasi dan Produk Domestik Bruto diambil dari indikator ekonomi Badan Pusat Statistik. Data mengenai tingkat suku bunga dan nilai tukar diperoleh dari Statistik Ekonomi Keuangan Indonesia diterbitkan oleh Bank Indonesia. Data Saham yang terdaftar pada Bursa Efek Indonesia diperoleh dari www.finance.yahoo.com. Pengolahan data dalam penelitian ini menggunakan metode analisis regresi berganda dengan menggunakan software Microsoft Excel, Eviews dan SPSS 16. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sebanyak 17,2 % informasi Return dapat dijelaskan oleh empat faktor makroekonomi yaitu Inflasi, Suku bunga, Nilai tukar dan PDB. Sisanya sebesar 82,8% dijelaskan oleh faktor eksternal diluar model dengan empat variabel tersebut. Secara parsial dapat diketahui bahwa tingkat suku bunga berpengaruh signifikan terhadap return saham dengan tingkat signifikansi 0,009%. Kecenderungan investor untuk menabung yang tinggi pada saat suku bunga mengalami kenaikan menyebabkan kelesuan pada pasar modal. Inflasi tidak signifikan berpengaruh disebabkan nilai rata rata inflasi pada periode penelitian masih dapat diterima pasar yaitu 0,50875. PDB ditemukan tidak berpengaruh signifikan terhadap return saham dengan memperhatikan faktor pemerataan kesejahteraan masyarakat, PDB yang dinilai belum tentu dapat mencerminkan perkembangan investasi di pasar modal. Faktor nilai tukar juga tidak berpengaruh signifikan terhadap return saham disebabkan dalam memperoleh return, investor kurang memperhatikan nilai tukar dalam berinvestasi.
Keyword: 

Judul: Construction of Strongly Optimal Binary Linear Code with Minimum Distance 9 and 11
Abstrak: A binary linear code of length n over q F is a subspace of n q F . A code has three parameters that attached to it, namely length, dimension, and minimum distance. A code with length n, dimension k and minimum distance d is often called [n, k, d ]-code. Usually, when two parameters are given, then we want to find a code that has the best value for the last parameter. Based on Gilbert- Varshamov bound, if a [n, k, d ]-code exists and can not be expanded, we call it a strongly optimal code. In this paper, we construct strongly optimal code with minimum distance 9 and 11. In constructing the code, we created a theorem and algorithm based on Gilbert-Varshamov bound before we implement the algorithm to MAPLE programming language. Because of computational limitations, the program can only construct up to k = 10 for d = 9 and k = 12 for d = 11.
Keyword: