Judul: Peramalan Harga Saham dengan Model ARMAX-GARCHX pada Masa Pandemi Covid-19
Abstrak: Pada Desember 2019, penyakit baru yang disebabkan oleh virus Corona ditemukan yang menyebabkan gangguan pernafasan dan dapat menyebabkan kematian. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menyatakan virus Corona yang menyebabkan penyakit Covid-19 sebagai pandemi pada tanggal 11 Maret 2020. Setelah penetapan adanya pandemi, Indonesia memberlakukan kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB). Penerapan PSBB memberikan dampak pada perekonomian, salah satunya pada sektor pasar modal. Kondisi pasar modal yang tidak stabil akibat dampak dari pandemi menyebabkan investor memperhatikan risiko dari sahamnya. Usaha untuk mengurangi risiko adalah perlu, salah satunya dengan meramalkan harga saham. Peramalan harga saham dapat digunakan untuk memberikan harga ramalan saham di masa depan sehingga bisa menjadi suatu keputusan dalam mengurangi risiko. Proses peramalan harga saham dapat dilakukan dengan beberapa model, salah satunya yaitu Autoregressive Moving Average (ARMA). Peramalan dengan model ARMA mengasumsikan bahwa data stasioner dan bersifat homoskedastis. Namun, harga saham memiliki volatilitas yang tinggi dan mungkin bersifat heteroskedastis. Oleh karena itu, perlu adanya penambahan model GARCH untuk mengakomodasi sifat volatilitas dalam data harga saham. Model berkembang seiring perkembangan zaman, salah satunya dengan adanya penambahan faktor eksogen. Model ARMAX yang merupakan model ARMA dengan penambahan faktor eksogen, serta model GARCHX yang merupakan model GARCH dengan penambahan faktor eksogen. Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah data harga saham harian PT. Mitra Keluarga Karyasehat Tbk dimulai dari tanggal 16 Maret 2020 hingga 31 Januari 2022. Selain itu sebagai faktor eksogen adalah kasus total positif harian Covid-19 dan kasus total kematian harian Covid-19. Dari data dilakukan pemilihan model terbaik di antara model ARMA GARCH dengan model pengembangannya dengan penambahan faktor eksogen seperti model ARMAX GARCH, model ARMA GARCHX, dan model ARMAX GARCHX dalam berbagai kasus. Terdapat tiga kasus di antaranya adalah kasus positif Covid-19, kasus kematian Covid-19, dan kasus gabungan positif dan kematian Covid-19. Model terbaik untuk kasus tanpa faktor eksogen yang terbaik ada pada model ARMA(2,1)GARCH(2,0). Pada penambahan faktor eksogen, model terbaik untuk kasus positif Covid-19 yaitu model ARMA(2,1)GARCHX_1 (1,0), model terbaik untuk kasus kematian Covid-19 yaitu model ARMA(2,1)GARCHX_2 (1,0), dan model terbaik untuk kasus gabungan positif serta kematian Covid-19 yaitu model ARMAX_3 (2,1)GARCH(1,1). Model ARMA(2,1)GARCH(2,0) tanpa faktor eksogen, model ARMA(2,1)GARCHX_1 (1,0) dengan faktor eksogen kasus positif Covid-19, model ARMA(2,1)GARCHX_2 (1,0) dengan faktor eksogen kasus kematian Covid-19, dan model ARMAX_3 (2,1)GARCH(1,1) dengan faktor eksogen kasus positif dan kematian Covid-19 dibandingkan nilai keakuratannya saat peramalan harga saham. Hasilnya model pengembangan pada kasus gabungan positif dan kematian Covid-19 yaitu model ARMAX_3 (2,1) GARCH(1,1) memiliki nilai MAPE terkecil di antara model lainnya, sehingga model ARMAX_3 (2,1) GARCH(1,1) merupakan model yang paling akurat dalam meramalkan harga saham PT. Mitra Keluarga Karyasehat Tbk dengan penambahan faktor eksogen gabungan kasus positif dan kematian Covid-19.
Keyword: ARMA GARCH, ARMAX GARCHX, Peramalan

Judul: Comparison of Symmetric and Asymmetric GARCH Model in Forecasting Jakarta Composite Index 2018-2023
Abstrak: Metode peramalan deret waktu yang sering digunakan adalah metode ARIMA. Metode ARIMA yang menyertakan deret waktu lain sebagai peubah eksogen disebut metode ARIMAX. Metode ARIMAX mengasumsikan ragam sisaan homogen tetapi data dengan volatilitas yang tinggi dapat menyebabkan pelanggaran asumsi tersebut. Metode yang dapat digunakan adalah metode ARCH/GARCH tetapi metode ARCH/GARCH kurang baik dalam memodelkan volatilitas asimetris pada data. Metode lain yang dapat digunakan adalah metode GARCH asimetris seperti TGARCH. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan akurasi peramalan model simetris ARCH/GARCH dan asimetris TGARCH dalam peramalan data IHSG mingguan periode 1 Januari 2018 sampai 24 April 2023 dengan melibatkan pengaruh COVID-19 sebagai peubah kovariat serta menerapkan beberapa skenario validasi model pada data latih dan data uji. Berdasarkan model terbaik yang terpilih, dilakukan peramalan pada periode 1 Mei 2023 sampai 3 Juli 2023. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data pembukaan IHSG mingguan periode 1 Januari 2018 sampai 24 April 2023 dengan peubah kovariat berupa periode COVID-19. Model terbaik yang dihasilkan adalah model ARIMAX(3,1,3)-TGARCH(1,2) dengan pengaruh peubah COVID-19 yang signifikan dan rata rata nilai MAPE dari empat skenario data sebesar 3,158%. Peramalan dilakukan dengan hasil peramalan yang cenderung stabil dan selang kepercayaan yang cenderung melebar di setiap periode waktunya., The time series forecasting method that often used is the ARIMA method. The ARIMA method which includes other time series as exogenous variables is called the ARIMAX method. The ARIMAX method assumes a homogeneous residual variance but data with high volatility can cause violations of this assumption. The method that can be used is the ARCH/GARCH method but the ARCH/GARCH method is not good at modeling asymmetric volatility in data. Another method that can be used is an asymmetric GARCH method such as TGARCH. The purpose of this study is to compare the accuracy of the symmetric ARCH/GARCH and asymmetric TGARCH models in forecasting weekly JCI data for the period January 1 2018 to April 24 2023 by involving the influence of COVID-19 as a covariate variable and applying several validation scenario models to training and testing data. Based on the best selected model, forecasting was carried out for the period May 1 2023 to July 3 2023. The data used in this study is weekly JCI opening data for the period January 1 2018 to April 24 2023 with the covariate variable being the COVID-19 period. The best model produced is the ARIMAX(3,1,3)-TGARCH(1,2) model with a significant influence of COVID-19 variables and an average MAPE value of the four data scenarios of 3,158%. Forecasting is done with forecasting results that tend to be stable and confidence intervals that tend to widen in each time period.
Keyword: ARCH, ARIMAX, GARCH, stock prices, TGARCH

Judul: Etno-ornitologi Burung Kancilan Flores (Pachycephala nudigula nudigula Hartert 1897) pada Masyarakat Lio di Taman Nasional Kelimutu
Abstrak: Bare-throathed whistler is one of several wild birds in Kelimutu National Park (TNKL) that is believed to have correlation with Lio Community‟s belief. The estimation of Bare-throated whistler‟s population in Kelimutu National Park was about 186.41-1668.07 individual by the density about 0.0389-0.3481 ind/ha with the sex ratio 6.2:1 that spreaded on area with height of 1100 – 1600 masl. The characteristic of Bare-throated whistler‟s habitat is a natural forest with various canopy level, high plant species diversity and high density. The habitat characteristics related to the availability of food in the form of insects, cover, safety and a nesting site. Generally the most of Lio community knew the existence of Bare-throated whistler directly or from their parents‟ stories. The perceptions of Lio Community to the Bare-throated whistler‟s existence is generally support the conservation efforts. The perceptions construct the Lio Community‟s atitude that tend to be conservative to the existence of Bare-throated whistler. The attitude shown by their behavior that not cathing the Bare-throated whistler from the TNKL‟s area or the outside. The attitude have an important role to the existence of Bare-throated whistler in Kelimutu National Park‟s area.
Keyword: