Judul: Ensemble Learning Model with LIME-Based Explanation for Imbalanced Data in Early Detection of Pressure in the Capital Markets
Abstrak: Pasar modal merupakan tempat pertemuan antara pemilik modal dan investor untuk mendanai usaha dan menjaga stabilitas perekonomian suatu negara. Namun, tekanan yang terjadi pada pasar modal dapat memiliki dampak negatif yang signifikan terhadap perekonomian secara keseluruhan. Oleh karena itu, diperlukan sistem peringatan dini yang efektif untuk mengurangi dampak negatif tersebut. Kejadian tekanan pada pasar modal memiliki frekuensi yang jauh lebih rendah daripada hari-hari normal, yang dalam konteks pemodelan machine learning dikenal sebagai ketidakseimbangan kelas. Kelas minoritas mengacu pada kejadian tekanan, sedangkan kelas mayoritas merujuk pada kejadian normal. Untuk memastikan hasil prediksi yang lebih akurat terhadap kelas minoritas, penanganan ketidakseimbangan kelas dalam pemodelan machine learning menjadi sangat penting. Dalam penelitian ini, dilakukan berbagai teknik penanganan ketidakseimbangan kelas, seperti pengurangan sampel menggunakan Random Undersampling (RUS), penambahan sampel dengan Random Oversampling (ROS), SMOTE, SMOTE-Borderline, dan ADASYN, serta kombinasi penambahan dan pengurangan sampel menggunakan metode over-under sampling seperti SMOTE Tomek dan SMOTE-ENN. Selain itu, penerapan pembobotan kelas (class weight) juga dilakukan dengan menggunakan model machine learning ensemble seperti Bootstrap Aggregating (Bagging) dan Boosting, yang meliputi Random Forest, ExtraTrees, CatBoost, XGBoost, dan LightGBM. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup rentang waktu harian dari Januari 2010 hingga Agustus 2020, dengan melibatkan berbagai variabel prediktor yang terkait dengan Pasar Saham Global Regional, Komoditas dan Kurs, Indikator Teknikal, Indeks Sektoral, IHSG Leaders, MSCI, Saham Net Buy/Sell Asing, serta SBN dan Kepemilikan SBN. Variabel respon yang digunakan adalah kejadian imbal hasil terendah dari Crisis Management Protocol (CMP), dengan respon yang bersifat biner yaitu kejadian "Tekanan" dan kejadian "Normal". Pemodelan dilakukan dalam empat skenario prediksi, yaitu memprediksi pergerakan pasar modal untuk 1 hari, 5 hari, 15 hari, dan 30 hari ke depan. Model terbaik untuk setiap skenario prediksi dipilih berdasarkan nilai Geometric Mean (G-Mean) tertinggi. Model ExtraTrees yang menggunakan metode penanganan SMOTE-ENN terbukti menjadi yang terbaik dalam memprediksi kejadian tekanan 1 hari ke depan, dengan nilai G-Mean mencapai 96.88%. Sedangkan untuk prediksi kejadian 5 hari ke depan, model LightGBM dengan penanganan SMOTE memiliki nilai G-Mean sebesar 89.21%. Untuk prediksi kejadian 15 hari ke depan, model CatBoost dengan penanganan SMOTE Border menunjukkan performa terbaik dengan nilai G-Mean sebesar 89.49%. Namun, ketika memprediksi kejadian 30 hari ke depan, model LightGBM dengan penanganan SMOTE-Tomek menjadi metode terbaik meskipun dengan nilai G Mean yang lebih rendah, yaitu 68.02%. Hasil ini menunjukkan bahwa semakin jauh periode prediksi, performa model cenderung melemah. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode yang efektif dalam menangani masalah ketidakseimbangan kelas pada model machine learning adalah teknik oversampling seperti SMOTE dan SMOTE-Border, serta teknik over-under sampling seperti SMOTE-ENN dan SMOTE-Border. Di sisi lain, metode RUS, ROS, dan penggunaan class weight terbukti kurang efektif dalam menangani ketidakseimbangan kelas pada penelitian ini. Pemodelan ensemble dilakukan menggunakan metode stacking dengan tujuan meningkatkan kinerja model. Dalam penelitian ini, digunakan metode Super Learner (SL) yang menggunakan model dasar dengan teknik SMOTE, SMOTE Border, SMOTE-ENN, dan SMOTE-Border yang terbukti efektif pada tahap sebelumnya. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa SL berhasil mencapai nilai G Mean tertinggi pada setiap periode prediksi dengan menggunakan penanganan ketidakseimbangan kelas yang berbeda pada masing-masing skenario. Model SL mampu memberikan hasil prediksi yang lebih akurat dibandingkan dengan model
Keyword: capital market, ensemble learning, imbalance data, LIME, risk event

Judul: Penerapan Long  Short-Term Memory dalam Peramalan Return Indeks Harga Saham Gabungan  untuk Pendeteksian Krisis Pasar Modal di Indonesia
Abstrak: Pemodelan data deret waktu multivariate telah banyak dikembangkan dengan menggunakan algoritma deep learning. Salah satu metode deep learning yang dapat digunakan untuk pemodelan data sekuensial adalah Long Short-Term Memory (LSTM). LSTM dapat mempelajari dependensi jangka panjang karena memiliki cell state dan gate untuk mengatur informasi yang akan dipertahankan atau dihapus sehingga banyak diterapkan untuk menganalisis data perdagangan pasar modal. Salah satu produk yang diperdagangkan di pasar modal adalah saham. Pasar saham Indonesia merupakan emerging market yang cenderung rentan terhadap fluktuasi pasar internasional. Dalam sejarah Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) selama 20 tahun terakhir, telah terjadi beberapa kejadian market crash yang perlu diantisipasi dengan baik agar kerugian dapat diminimalkan. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model untuk memprediksi return IHSG yang berguna dalam deteksi dini kejadian krisis pasar modal di Indonesia. Metode yang digunakan adalah LSTM dengan strategi Multiple Input-Multiple Output (MIMO). Data yang digunakan adalah data return harian tahun 2002-2023 yang mencakup peubah IHSG, indeks saham pasar global, emas, minyak mentah, indeks VIX, serta nilai tukar rupiah. Model terbaik dihasilkan menggunakan input 3 periode; output 1 periode; serta hyperparameter berikut: optimizer Adam, learning rate 0,0001, neurons 16, batch size 32, dropout 0,1, serta epoch 150. Model tersebut menghasilkan nilai RMSE 0,0108 dan MAE 0,0078., Multivariate time series modeling has been widely developed using deep learning algorithms. One of the deep learning methods that is useful for sequential data modeling is Long Short-Term Memory (LSTM). LSTM has cell states and gates that regulate the information to be retained or removed to learn long-term dependencies. LSTM can be used for forecasting long-term periods, such as capital market data (stocks). Indonesia's stock market is an emerging market that tends to be vulnerable to international market fluctuations. In the history of the IDX Composite over the past 20 years, there have been several market crashes. This study aims to build a model to predict IDX Composite returns that are useful in early detection of capital market crisis events in Indonesia. The method used is LSTM with Multiple Input-Multiple Output (MIMO) strategy. The data used is daily return data from 2002-2023 which includes IDX Composite, global market stock index, gold prices, crude oil prices, VIX index, and exchange rate. The best model is generated using 3 periods of input; 1 period of output; and the following hyperparameter: Adam optimizer, learning rate 0.0001, neurons 16, batch size 32, dropout 0,1, and epoch 150. The model produces an RMSE value of 0,0108 and MAE 0,0078.
Keyword: LSTM, crisis, early warning, idx composite, mimo strategy

Judul: Posisi Filogenetik Kura-Kura Carettochelys Insculpta  (Reptillia: Testudinata)
Abstrak: Carettochelys insculpta is an endemic freshwater turtle of southern Papua and northern Australia. Phylogenetic position of this turtle is remain unresolved until now. Most of the research conducted show close relationships of C. insculpta and members of Trionychidae family. However, some of the research show distance between C. insculpta and members of Trionychidae family. This research is conducted to analyze phylogenetic relationship between C. insculpta and other members of Testudinata using 12S rRNA, 16S rRNA, and both gene as markers. DNA samples were obtained from three different organisms of C. insculpta. Two species used as outgroups were Alligator mississippiensis and Iguana iguana. Phylogenetic analysis was carried out using Neighbor-Joining method with Felsenstein 1981 (F81) modeltest. A polytomy tree of Testudinata was produced by using 12S rRNA gene. However, analysis using 16S rRNA and both genes as markers confirmed that C. insculpta was located between the Chelonidae and the Trionychidae family.
Keyword: