Judul: Study of Volatility and Dynamic Correlation of Vegetable Oils Price and Crude Oil Price Using the M-GAS and DCC-GARCH Models.
Abstrak: Harga minyak nabati Indonesia yakni CPO dan minyak kelapa, sangat berfluktuasi. Harga komoditas ini berkorelasi dengan harga komoditas internasional seperti minyak kedelai dan minyak mentah. Peramalan volatilitas dan korelasi dinamis antara return keempat komoditas penting terutama untuk managemen resiko, lindung nilai, dan alokasi aset. Ragam galat yang tidak konstan (heteroskedastisitas) umum terjadi dalam pemodelan volatilitas. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan dan meramalkan volatilitas dan korelasi dinamis pada return keempat komoditas dengan membandingkan antara model Multivariate Generalized Autoregressive Score (M-GAS) dan Dynamic Conditional Correlation Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (DCC-GARCH). Kajian ini menggunakan data harga penutupan dengan periode mingguan dari tahun 2010 sampai 2019 dari ICDX, BAPPEBTI, and macrotrend.com. Percobaan empiris dengan uji Doornik-Hansen menunjukkan bahwa data keempat return dapat didekati dengan sebaran multivariat t-student. Volatilitas return minyak kelapa tertinggi dibandingkan dengan komoditas lainnya. Korelasi yang terkuat ditemukan pada pasangan return CPO dan minyak kedelai. Uji nisbah kemungkinan pada pemodelan M-GAS menunjukkan bahwa parameter yang bervariasi antar waktu adalah parameter volatilitas, korelasi, dan lokasi. Dua model DCC-GARCH dengan spesifikasi model rataan dan model ragam yang berbeda digunakan sebagai pembanding. Model DCC-GARCH pertama menggunakan model rataan konstanta dan model ragam GARCH (1,1). Model DCC-GARCH kedua menggunakan model rataan dan ragam yang terbaik dari hasil eksplorasi. Hasil evaluasi berdasarkan RMSE dan MAE menunjukkan model M-GAS memiliki kinerja yang paling baik dalam pendugaan dan peramalan volatilitas dibandingkan dua alternatif model DCC-GARCH. Model M-GAS memiliki kinerja yang paling baik dalam pendugaan dan peramalan korelasi dinamis antara return CPO dan minyak kedelai. Hasil penelitian lainnya adalah penggunaan spesifikasi model rataan dan model ragam yang tepat dapat meningkatkan kinerja dalam pendugaan dan peramalan volatilitas dan korelasi.
Keyword: conditional correlation, forecasting, multivariate econometrics model, price of CPO, volatility

Judul: Crude Palm Oil (CPO) Prices Modeling Using ARIMA-GARCH and ARIMA-GARCHX Model Approach
Abstrak: Indonesia merupakan negara agraris yang perkembangannya didukung oleh sektor pertanian. Salah satu komoditas ekspor utama Indonesia adalah minyak sawit mentah atau Crude Palm Oil (CPO). Tingginya volatilitas harga CPO membuat pemodelan harga sangat dibutuhkan untuk mengurangi risiko kerugian bagi para pelaku perdagangan. Akibat volatilitas harga yang tinggi membuat pemodelan dengan ARIMA saja tidak cukup, dibutuhkan model GARCH untuk menyelesaikan masalah heteroskedastisitas ragam residual. Selain itu adanya variabel eksogen yang berpengaruh cukup penting dalam pembentukan harga CPO, mengakibatkan pemodelan dengan memasukkan variabel eksogen tersebut ke dalam model ARIMA-GARCH perlu dibandingkan untuk mendapatkan model terbaik. Adapun langkah pemodelan harga yaitu pengecekan asumsi, identifikasi model, pendugaan parameter, peramalan, dan evalusi model. Model ARIMA(0,1,1)-GARCH(1,1) adalah model terbaik karena telah memenuhi semua asumsi dengan nilai MAPE terkecil sebesar 2.89%., Indonesia is an agricultural country whose development is supported by the agricultural sector. One of Indonesia’s main export commodities is Crude Palm Oil (CPO). The high volatility of CPO prices makes price modeling necessary to reduce the risk of loss for traders. Due to high price volatility, ARIMA modeling is not enough, a GARH model is needed to solve residual variety heteroskedasticity. In addition, there are exogenous variables that have an important influence on CPO prices, causing modeling by including the exogenous variable in the ARIMA-GARCH model, needs to be compared to get the best model. The price modeling steps are checking assumptions, model identification, parameter estimation, forecasting, and model evaluation. ARIMA(0,1,1)-GARCH(1,1) is the best model because it meets all assumptions with a MAPE value of 2.89%.
Keyword: ARIMA-GARCH, ARIMA-GARCHX, exogenous variable, price modelling

Judul: Photosensor producing based on ferroelectric material of Ba0,5Sr0,5TiO3 doped by Ferrium Oxide (Fe2O3) on a P-Type Silicon Substate Si (100) applied as a digital camera with a single pixel image sensor
Abstrak: Thin film Ba0,5Sr0,5TiO3 (BST) doped with Fe2O3 was grown on p-type silicon substrate (100) using chemical solution deposition (CSD). It used the solvent 2-methoxyethanol with annealing temperature of 850°C and the doping treatment Fe2O3 of 2.5, 5, 7.5, 10 % of the mass formed BST. Pure BST had the highest absorption of 600 nm of light wavelength. Additions Fe2O3 moves highest absorption in the range of 560 nm. Fe2O3 addition was strengthening thin film sensitivity to the effects of light. In general, doping Fe2O3 10% was result the best absorbance and current-voltage of BST thin film. Electrical properties of thin films BST include dielectric, photoconductivity, and dissipation energy. Based on the current-voltage (I-V) analysis, pure BST and doped BST showed photodiode properties. Dielectric values obtained in the range from 23.32 to 243. Based on electrical conductivity data and energy dissipation, BST thin films have shown photodiode characteristics and are therefore suitable as light sensors. The image sensor in a digital camera is also a light sensor. This BST thin film has been scientifically proven to be a light sensor and also it can be applied as an image sensor. This is a novelty image sensor based on thin film Ba0.5Sr0.5TiO3.
Keyword: barium strontium titanate, thin film, photodiode, image sensor, digital camera