Judul: Penanganan Masalah Heteroskedasitas dengan Model  ARCH-GARCH dan Model Black-Scholes.
Abstrak: Data deret waktu dapat dimodelkan dengan menggunakan model deret waktu (ARIMA dan ARCH-GARCH), model Black-Scholes, model MIMIC (Multiple Indicators and Multiple Causes), model Markov Switching, dan model Time Varying Coefficient. Dalam penulisan ini, model yang digunakan adalah model deret waktu (ARIMA dan ARCH-GARCH) dan model Black-Scholes. Model deret waktu yang menggunakan persamaan rataan (ARIMA) membutuhkan 3 tahapan, yaitu: spesifikasi model, pendugaan parameter dan pemeriksaan diagnostik (Brooks, 2002). Pada pemeriksaan diagnostik, ragam sisaan diasumsikan konstan, pelanggaran terhadap asumsi ini sering disebut heteroskedasitas. Pendeteksian masalah heteroskedasitas dapat dilakukan dengan uji-LM dan menganalisis volatilitas (pola ragam) data. Masalah heteroskedasitas ini dapat mengakibatkan ragam sisaan dari penduga berbias. Penanganan masalah heteroskedasitas diatasi dengan persamaan ragam (ARCH-GARCH) yang memodelkan sisaan tersebut menjadi konstan. Langkah lain untuk menangani masalah heteroskedasitas adalah dengan melakukan transformasi data. Seperti halnya persamaan rataan, persamaan ragam membutuhkan 3 tahapan, yaitu: pendugaan parameter, pemeriksaan diagnostik dan uji keberadaan ARCH (Brooks, 2002).
Keyword: 

Judul: Pemodelan Harga Saham Menggunakan Model ARIMA-GARCH
Abstrak: Saham adalah nilai dengan berbagai instrumen finansial yang mengacu pada bagian kepemilikan sebuah perusahaan. Keuntungan yang menarik merupakan alasan seorang investor berinvestasi. Pergerakan harga saham berkaitan dengan faktor ketidakpastian sehingga investor harus terlebih dahulu mempertimbangkan dengan baik sebelum berinvestasi agar risiko yang ditanggung tidak terlalu besar. Pergerakan harga saham yang selalu berfluktuasi atau tidak berbentuk linear sehingga diperlukan metode khusus untuk memodelkan secara matematis. Model autoregressive integrated moving average (ARIMA) merupakan salah satu model yang menyatakan bahwa data saat sekarang dipengaruhi oleh data sebelumnya dan sisaan sebelumnya. Di sektor ekonomi, volatilitas yang tinggi menyebabkan munculnya masalah heteroskedastisitas yaitu di mana varian dari sisaan tidak konstan. Oleh karena itu, peramalan dengan menggunakan model ARIMA saja tidak cukup. Untuk itu diperlukan pemodelan ragam dengan model generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) untuk menyelesaikan masalah heteroskedastisitas. Tujuan dari penulisan karya ilmiah ini adalah memodelkan harga saham menggunakan model ARIMA dan menyelesaikan keberadaan masalah heteroskesdasitisitas yang terjadi dengan menggunakan model ARIMA-GARCH. Hasil pemodelan yang didapatkan dari model ARIMAGARCH adalah ragam dari sisaan sudah konstan. Ini berarti model ARIMA-GARCH dapat menyelesaikan masalah heteroskedastisitas.
Keyword: 

Judul: Kandungan Mineral Kalakai (Stenochlaena Palustris) yang Tumbuh pada Jenis Tanah Berbeda serta Dimasak dengan Cara Berbeda
Abstrak: Kalakai (Stenochlaena palustris) is one of the local vegetables commonly available in the Palangkaraya. Previous research states that kalakai has a relatively high content of nutrients like beta carotene, folic acid, as well as some important minerals. Local communities (Dayak people) in Central Kalimantan and surrounding used to consume kalakai, especially mothers after child-birth.Kalakai has been recognized as an important vegetable to boost milk supplies for mothers who are breast-feeding. Kalakai was unique, because it can grow on various soil types, even on nutrient-poor soil. Therefore, this research aims to determine the effect of different types of soil on the mineral content of kalakai, and influence of processing on the mineral content. The sampling was conducted at five sites with different soil. They are peaty soil, sulphate acid soils, quartz sand soil, and alluvial soil in January and February. All of the samples were given four different treatments, boiling, frying, steaming and fresh (no treatment). Samples were analyzed moisture, ash, and minerals. Analysis of mineral content using Atomic Absorption Spectrophotometer (AAS) Perkin Elmer 1100B. The type of soil affect the content of minerals in the tip of kalakai leaf. It which grown on peaty soil containing a rather high of mineral Mg, Ca, Zn, Mn, which continuously reach to 5160, 6399, 134.6, 158 ppm, while Fe, Cu, and Al with a low successive level of 117.2, 4.5, 20.5 ppm. The pH of peaty soil in this study was 6.08, allegedly still quite a lot of minerals which can be absorbed by plants. Kalakai which grown on acid-suphate soil contains high Fe and Al i.e. 336.4 and 76.4 ppm. The high micro-mineral Al and Fe in acid-sulphate soils due to soil pH is low. Kalakai grown on quartz sand soil containing high minerals Ca, Cu, and Al, namely 6299, 25.1, and 58.1 ppm, respectively, while other minerals such as Mg, Fe, Zn, and Mn were low, it implies in the amount of 4598, 65, 86.8, and 65.9 ppm, respectively. Kalakai grown on alluvial soil is found that the content of Cu quite high, i.e. 7.26 ppm, whereas Fe, Mn, and Al content were low respectively 52, 63.4, and 5.3 ppm. Relatively low mineral content on kalakai of quartz sand and alluvial soil allegedly because of the low element nutrients contained in these soil types. Results of analysis of total mineral or ash content in various ways of cooking show that kalakai has a different total mineral content. Total minerals from the lowest to the highest were kalakai cooked by boiling, frying, steaming and fresh or without treatment of cooking. Cooking process give an effect to mineral content of kalakai. The process of boiling is the highest role in decreasing Mg (21-68%), Cu (11-60%), Ca (39%) and Mn (8- 38%). Other minerals such as Zn and Fe decreased by frying in the amount of 14-37% and 9-43%, respectively. The whole minerals, except Cu, still in the recommended daily intake limit, if assumed that one portion of kalakai is 50 gram dry basis.
Keyword: