Judul: Penerapan Model Markov Switching Vector Autoregressive Pada Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar Amerika, Euro, Dan Harga Emas
Abstrak: Nilai tukar rupiah merupakan bagian dari peubah ekonomi makro yang memiliki sifat fluktuatif. Salah satu mata uang yang memiliki kedudukan yang stabil dalam perekonomian dunia adalah dolar Amerika dan euro. Dolar Amerika dan euro sering dijadikan patokan berbagai negara termasuk Indonesia untuk mengevaluasi kondisi perekonomian negaranya. Emas merupakan investasi yang banyak dipilih oleh masyarakat Indonesia bahkan pada tahun 2013 belanja emas masyarakat Indonesia mencapai angka 17 ton. Nilai tukar rupiah menjadi cerminan Indonesia dalam posisi ekonomi dunia. Pemodelan linier seperti Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) kurang tepat digunakan untuk memodelkan nilai tukar rupiah karena adanya pengaruh faktor lain yang mempengaruhi perubahan nilai tukar rupiah tersebut sedangkan model ARIMA hanya menangkap fluktuasi data periode sebelumnya. Pemodelan nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika, euro, dan harga emas membutuhkan banyak informasi mengenai faktor yang memengaruhi nilai tukar rupiah itu sendiri. Penelitian ini menggunakan data 3 peubah yaitu nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika, euro, dan harga emas yang dimodelkan secara bersamaan. Model Markov Switching Vector Autoregressive (MSVAR) diterapkan untuk memodelkan 3 peubah tersebut karena selain dapat menangkap fluktuasi data periode sebelumnya juga dapat menangkap perubahan kondisi yang tidak dapat teramati secara langsung dalam pergerakan nilai tukar rupiah. Model terbaik yang diperoleh adalah model MS(2)-VAR(1) dengan nilai AIC sebesar 3828.94. Nilai tukar rupiah akan melemah terhadap dolar Amerika, euro, dan harga emas dengan waktu rata-rata 50 hari sedangkan akan menguat dengan waktu rata-rata 33 hari.
Keyword: autoregressive, MSVAR, nilai tukar, rantai Markov, regime switching.

Judul: Penerapan Model Markov Switching EGARCH pada Peramalan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat
Abstrak: Nilai tukar merupakan harga atau nilai mata uang suatu negara terhadap mata uang negara lain. Pergerakan nilai tukar berfluktuasi. Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor seperti perbedaan tingkat inflasi, tingkat suku bunga, rasio harga ekspor dan impor serta kestabilan ekonomi dan politik. Perubahan nilai tukar mata uang dapat menentukan kerugian atau keuntungan dalam investasi mata uang asing. Salah satu model yang dapat diterapkan pada data nilai tukar adalah Model Markov Switching EGARCH (MS-EGARCH). Penelitian ini mengkaji model MS-EGARCH dan menerapkannya pada data runtun waktu harian nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat. Penelitian ini juga membandingkan keakuratan hasil peramalan menggunakan model EGARCH standar, model MS-EGARCH dua state dan model MS-EGARCH tiga state. Model MS-EGARCH merupakan kombinasi dari model Markov Switching dan model EGARCH. Model Markov Switching merupakan model yang termasuk ke dalam kelas model state-space, di mana model state-space merupakan model statistik dengan peubah state yang tersembunyi atau tidak dapat diamati mengendalikan peubah acak yang dapat diamati. Karakteristik utama dari model Markov Switching adalah kemungkinan beberapa atau semua parameter model untuk berpindah dari rezim yang berbeda-beda mengikuti proses Markov yang diatur oleh peubah state. Pendugaan parameter model MS-EGARCH dapat dilakukan dengan menggunakan metode pendugaan maximum. Menduga parameter model dengan memaksimumkan fungsi log-likelihood dapat dilakukan dengan menggunakan kasus khusus dari algoritme Expectation Maximization (EM), yang langkah awalnya adalah menduga peluang state dengan diberikannya parameter dugaan awal. Model Markov Switching EGARCH (MS-EGARCH) dapat menggambarkan lebih rinci mengenai proses perubahan volatilitas daripada model EGARCH standar. Selain itu, persistensi volatilitas pada model MS-EGARCH adalah lebih rendah daripada model EGARCH standar. Selanjutnya, keakuratan hasil peramalan nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat menggunakan model MS-EGARCH lebih tinggi daripada model EGARCH standar. Model yang memiliki keakuratan paling tinggi dalam meramalkan nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat adalah model MS-EGARCH tiga state., Exchange rate is a price or value of one country’s currency in relation to another currency. The movement of the exchange rate is fluctuating over time. This is due to several factors, such as differences in inflation rates, interest rates, export and import price ratios, as well as economic and political stability. Changes in exchange rates can determine the loss or gain on foreign currency investment. One of the models that can be applied on the exchange rate is Markov switching EGARCH (MS-EGARCH) model. This research offers Markov switching EGARCH (MS-EGARCH) model and implements the model to the exchange rate of Rupiah to US Dollar. This research also compares the forecasting performance of the standard EGARCH model as well as two and three states MS-EGARCH model. The MS-EGARCH model is a combination of Markov switching model and EGARCH model. The Markov switching model belongs to the family of state-space model. A state-space model is a statistical model with hidden state variables controlling observable random variables. The main characteristic of Markov switching model is the possibility for some or all the parameters of the model to switch across different regimes according to a Markov process, which is governed by a state variable. The parameters of MS-EGARCH models can be estimated by maximum likelihood (ML) techniques. Estimating the
Keyword: EGARCH, MS-EGARCH, Markov process, regime changes

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: