Judul: Analisis leading indicator untuk business cycle Indonesia
Abstrak: Perekonomian suatu negara yang naik turun (business cycle) sepanjang waktu membuat para pelaku usaha seperti investor dan pemerintah membutuhkan kepastian akan kestabilan kondisi perekonomian negara di masa depan agar para investor dapat merencanakan kegiatan usahanya dan menghindari kebangkrutan, sedangkan pemerintah sebagai pembuat kebijakan (policy maker) dapat membuat kebijakan yang lebih terarah. Salah satu solusinya dengan menggunakan Composite Leading Index (CLI) yang diyakini kemampuannya sebagai alat peramalan yang dapat dipercaya. Pembentukan CLI Indonesia selama ini terhambat karena beberapa sebab, antara lain : tidak dimilikinya software untuk mengolah data, keterbatasan dalam penyediaan data, serta masih terbatasnya pemilihan seri acuan menggunakan single series daripada multiple series. Saat ini, Indonesia melalui Bank Indonesia bekerjasama dengan lembaga internasional OECD, dan melakukan pelatihan dengan Cabinett-office Jepang dalam mengembangkan konsep pembentukan CLI. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menghitung CLI Indonesia dengan menggunakan dua seri acuan, yaitu PDB dan IPI, membandingkan hasil analisis keduanya, dimana proses pembentukan CLInya menggunakan konsep yang dikembangkan OECD. Selain itu, mengidentifikasi variabel-variabel ekonomimakro yang digunakan dalam penelitian ini ke dalam tiga jenis business cycle indicator (BCI), yaitu leading, lagging, dan coincident indicator. Setelah CLI dibentuk, maka kinerjanya dievaluasi terhadap pergerakan siklikal seri acuan. Metode yang digunakan untuk membentuk CLI dalam penelitian ini adalah metode OECD. Proses penghilangan unsur musiman dan irregular menggunakan program seasonally adjusted, dan estimasi trend dilakukan menggunakan metode Hodrick-Prescott filter. Kedua program ini terdapat dalam software Eviews. Penentuan titik balik mengacu pada prosedur Bry-Boschan, sedangkan penentuan kriteria BCI dilakukan melalui analisis visual grafik dan hasil analisis korelasi silang.
Keyword: 

Judul: Early warning system krisis utang di Indonesia: pendekatan Business Cycle Theory
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang dapat menjadi Coincident, Leading, dan Lagging Indicators dalam rangka menyusun instrumen deteksi dini terjadinya krisis utang di Indonesia. Selain itu, akan diidentifikasi sistem bekerjanya faktor-faktor tersebut sebagai instrument sistem suatu deteksi dini. Pada penelitian ini, pembangunan early warning system krisis utang di Indonesia dilakukan dengan menggunakan pendekatan business cycle theory. Data yang digunakan adalah data sekunder dengan periode bulanan dari bulan Januari 1998 hingga Desember 2011. Adapun jumlah variabel makroekonomi yang berhasil dikumpulkan dalam penelitian ini adalah sebanyak 111 variabel. Dalam rangka memperoleh kandidat Coincident, Leading, dan Lagging Indicators, maka dilakukan tiga tahap seleksi terhadap 111 variabel makroekonomi yang berhasil dikumpulkan. Adapun tiga tahap seleksi tersebut adalah uji secara grafis dengan prosedur Bry Boschan, uji korelasi silang (cross correlation test), dan uji granger causality (granger causality test). Dari tahap seleksi tersebut, diperoleh hasil bahwa terdapat 8 variabel yang menjadi kandidat Coincident Indicator, yakni suku bunga pinjaman modal kerja (rupiah) dari Bank Asing dan Campuran, suku bunga simpanan rupiah berjangka 6 bulan di Bank Umum, laju inflasi Indonesia, ekspor barang Amerika Serikat (free on board price), harga komoditi mentah pertanian dunia, SBI 1 bulan, interest rate spread, dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Sementara itu, kandidat Leading Indicator yang diperoleh sebanyak 6 variabel, yaitu suku bunga LIBOR 6 bulan, laju inflasi Jepang, M2/Cadangan Devisa, Loan to GDP, LQ 45, dan Nominal Effective Exchange Rate. Adapun kandidat Lagging Indicators terdiri dari suku bunga pinjaman modal kerja (rupiah) yang diberikan Bank Persero, suku bunga pinjaman berjangka 24 bulan (rupiah) di Bank Umum, Import Merchandise Constant (US$ Dollar), dan Local Equity Market Index. Melalui proses trial and error, maka diperoleh kombinasi variabel terbaik dalam penyusunan Coincident Debt Index, Leading Debt Index, dan Lagging Debt Index. Komponen penyusun Coincident Debt Index terbaik adalah interest rate spread (59 persen), suku bunga simpanan rupiah berjangka 6 bulan di Bank Umum (23 persen), suku bunga pinjaman untuk modal kerja (rupiah) berjangka 6 bulan di Bank Umum(10 persen) dan SBI 1 bulan (8 persen). Komponen penyusunan Leading Debt Index yang dianggap terbaik adalah variabel suku bunga LIBOR 6 bulan (54 persen), laju inflasi Jepang (42 persen), dan variabel M2/Cadangan Devisa (2 persen) serta Nominal Effective Exchange Rate (2 persen). Adapun komponen penyusun Lagging Debt Index adalah dari suku bunga pinjaman modal kerja rupiah yang diberikan Bank Persero (42 persen), suku bunga pinjaman rupiah berjangka 24 bulandi Bank Umum (50 persen), Import Merchandise Constant (4 persen), dan Local Equity Market Index (3 persen). Dari hasil tersebut disimpulkan bahwa kemungkinan terjadinya krisis utang di Indonesia pada periode waktu mendatang sangatlah dipengaruhi oleh faktor eksternal seperti suku bunga LIBOR 6 bulan dan laju inflasi Jepang. Hal ini membuktikan bahwa Indonesia merupakan negara dengan perekonomian terbuka kecil (small open economy) yang masih rentan terhadap goncangan makroekonomi global. Model early warning system yang terbentuk dari penelitian ini dapat bekerja dengan cukup baik dalam memprediksi kemungkinan terjadinya krisis utang di Indonesia meskipun proses kaliberasi terhadap variabel-variabel penyusunnya masih perlu dilakukan secara berkala.
Keyword: Debt Crises, Reference Variable, Debt to GDP, Coincident Indicators, Coincident DebIndexLeading Indicators, Leading Debt Index, Lagging Indicators, Lagging Debt Indexv

Judul: Revisi Marga Maotia Wedd. (Urticacae) di Malesia
Abstrak: A taxonomic revision of genus Maozrtia in Malesia has been done. At present revision, 6 species are recognized namely M. ambigua, M. diversifolia, M. lanceolata, M. platistigma, M puya, and M. setosa. M ambigua is divided into 7 varieties, which one of the variety (i.e. var. tomentosa) n ew to science and another (i.e. var. grandifolia) is a new combination based on M. grandifolia. Two new varieties w i t h M. diversivolia (namely var. novoguinesis and var. suniatrana) are proposed. M. gracilis is recognized here as a synonim 0f M. lanceolata.
Keyword: