Judul: Exchange Rate Multivariate Portfolio Value at Risk Estimation using Asymmetric GARCH-EVT-Copula
Abstrak: Value at Risk (VaR) merupakan salah satu ukuran risiko finansial dalam manajemen risiko. Beberapa masalah akan muncul karena banyak ditemukan data return finansial yang tidak memiliki sebaran normal serta memiliki kebergantungan yang tak linier. Sehingga salah satu solusi yang dapat digunakan adalah memodelkan kebergantungan peubah tersebut menggunakan Vine copula. Data return finansial yang merupakan data deret waktu umumnya berautokorelasi dan memiliki volatilitas yang tidak konstan (heteroskedastik) dari waktu ke waktu. Sehingga diperlukan pemodelan yang dapat mengakomodir permasalahan tersebut, diantaranya adalah GARCH dan Asymmetric GARCH. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode GARCH-EVT-Vine Copula terhadap perhitungan nilai risiko VaR pada portofolio saham valuta asing. Dalam penelitian ini kami menggunakan data harian nilai tukar Rupiah terhadap tiga mata uang asing, diantaranya adalah IDR/CNY, IDR/JPY, dan IDR/USD. Data yang digunakan merupakan data dalam periode 4 Januari 2016 hingga 20 Januari 2020. Menggunakan ketiteria AIC dan BIC terkecil, diperoleh hasil bahwa model terbaik untuk data IDR/CNY adalah EGARCH, model terbaik untuk data IDR/USD adalah GARCH dan model terbaik untuk data IDR/JPY adalah GJR-GARCH. Dan untuk memodelkan kebergantungan ketiga peubah tersebut diperoleh metode terbaik adalah metode D Vine Frank Copula dengan hasil nilai VaR untuk taraf nyata 10% sebesar 0,00492769., Value at Risk (VaR) is a measure of financial risk in risk management. Several problems will arise because there are many financial return data found that do not have a normal distribution and have non-linear dependencies. Therefore one of the solution that can be used to solve this problem is to model the dependence of these variables using Vine copula. Financial return data, which is time series data, is generally autocorrelated and has non-constant (heteroscedastic) volatility from time to time. Therefore, approaches to model the situation are needed, such as GARCH and Asymmetric GARCH. This study aims to apply the GARCH-EVT-Vine Copula method to the calculation of the VaR risk value in foreign exchange stock portfolios. In this study we used daily data on the exchange rate of the Rupiah against three foreign currencies, including IDR / CNY, IDR / JPY, and IDR / USD in the period of January 4, 2016 to January 20, 2020. Using AIC and BIC we find EGARCH as the best model for IDR/CNY exchange rates daily return, GARCH as the best model for IDR/USD exchange rates daily return and GJR-GARCH as the best model for IDR/JPY exchange rates daily return. And to model the dependence of these three variables, the best method is the D Vine Frank Copula method with the results of the VaR value for alpha 10% is 0.00492769.
Keyword: asymmetric GARCH, GARCH, value at risk, vine copula

Judul: Pendugaan VaR dan TVaR Berdasarkan Model Drawable Vine Copula dengan Simulasi Monte Carlo
Abstrak: Dewasa ini, meningkatnya keterkaitan antarpasar keuangan menyebabkan kebergantungan antardata keuangan, termasuk data imbal hasil saham. Hal itu dapat menimbulkan risiko dalam investasi saham. Value at Risk (VaR) umum digunakan sebagai ukuran risiko keuangan. Namun, VaR gagal memenuhi sifat subadditivity, salah satu sifat koherensi ukuran risiko. Oleh karena itu, diajukan konsep Tail Value at Risk (TVaR) yang telah ditunjukkan koheren. Pada tulisan ini, data yang digunakan adalah data imbal hasil harian indeks saham JKSE, KLCI, PSEI, SETI, STI dan VNI. Model ARMA-GARCH digunakan pada data untuk menghilangkan efek autokorelasi dan heteroskedastisitas. Kemudian, diukur koefisien-koefisien korelasi antardata untuk mengonstruksi struktur tree dari model Drawable Vine (DVine) copula. Model tersebut merepresentasikan kebergantungan antarindeks saham melalui fungsi copula dua peubah. Fungsi-fungsi copula yang digunakan adalah copula-t, copula Gauss, copula Clayton, dan copula Gumbel. Kemudian, dibentuk sebuah portofolio. Setelah itu, dilakukan pendugaan nilai VaR dan TVaR portofolio dengan Simulasi Monte Carlo.
Keyword: ARMA, copula, Drawable Vine copula, GARCH, TVaR, VaR

Judul: Karakteristik Anatomi Skelet Kepala Buaya senyulong (Tomistoma schlegelii).
Abstrak: Buaya sepit atau senyulong (Tomistoma schlegelii) merupakan jenis buaya asli Indonesia yang berhabitat di sungai-sungai Sumatera, Kalimantan, dan juga pedalaman Sulawesi. Salah satu ciri khas buaya senyulong adalah bentuk moncong yang runcing dan sempit, namun hingga saat ini informasi mengenai struktur skelet kepala buaya senyulong sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari karakteristik anatomi skelet kepala buaya senyulong yang dikatikan dengan fungsi dan perilakunya. Penelitian dilakukan secara eksploratif dengan melakukan pengamatan, pencatatan, dan pengambilan gambar dari skelet kepala buaya senyulong. Skelet kepala berukuran panjang 70 cm, lebar 29 cm, dan tingggi 17 cm dengan permukaan kasar pada os nasale, os frontale, os maxilla, os mandibula, os lacrimale, os jugale. Jumlah gigi pada buaya ini sebanyak 78 buah, terdiri dari 4 buah gigi premaxila, 16 buah gigi maxila, dan 19 buah gigi mandibula. Pada regio orbitalis ditemukan dua pasang fenestrae temporales yang berkembang baik. Fenestra supratemporale merupakan lubang oval yang membentang di sepanjang os parietale. Fenestra infratemporale berbentuk segitiga dan dibatasi oleh os squamosum, os postorbitale, os jugulare, dan os quadratum. Os mandibula hewan ini mempunyai symphysis mandibularis yang panjang yaitu garis yang melintang di corpus mandibulae. Secara fungsional ukuran symphysis mandibularis berkaitan dengan adaptasi hewan terhadap diet makan.
Keyword: kepala, moncong, Tomistoma schlegelii