Judul: Determinants of Trading Volume of SR-010 Sovereign Retail Sukuk in Indonesia
Abstrak: Penerbitan obligasi dapat membiayai defisit anggaran negara, namun penerbitannya dapat diikuti dengan berbagai risiko. Mitigasi risiko dan solusi bagi masalah ini adalah dengan menerbitkan sukuk negara, karena penerbitannya selalu disertai dengan underlying asset. Sukuk negara ritel seri SR-010 merupakan seri sukuk negara ritel pertama yang melewati masa pandemi COVID-19. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor yang memengaruhi volume perdagangan sukuk negara ritel SR-010, respon volume perdagangan sukuk terhadap guncangan variabel harga sukuk, yield sukuk, dan variabel makroekonomi, serta kontribusi masing-masing variabel dalam memengaruhi keragaman volume perdagangan sukuk negara ritel SR-010. Berdasarkan hasil estimasi VECM, variabel yang berpengaruh positif signifikan dalam jangka pendek adalah variabel dummy pengumuman kasus pertama COVID-19 di Indonesia. Dalam jangka panjang, variabel harga sukuk SR-010, yield sukuk SR-010, BI Rate, GDP, dan nilai tukar berpengaruh positif secara signifikan terhadap volume perdagangan sukuk negara ritel SR-010., An issuance of government bond could fund government budget deficit, however the risks might be vary. In contrast, sovereign sukuk could be the low-risk alternative solution because it has underlying assets. SR-010 sovereign retail sukuk is the first one passing through pandemic COVID-19. This research aims to find the determinants of the trading volume of SR-010 sovereign retail sukuk, response of trading volume of SR-010 to the shock of the variables, and also contribution of each variable in defining variety of trading volume. The VECM estimation found that the dummy variable―COVID-19 first case announcement in Indonesia―is the only variable giving positive effect to trading volume significantly in short term. In long term, variables giving positive effect to trading volume significantly are price of sukuk, yield of sukuk, BI Rate, GDP, and exchange rate.
Keyword: retail sukuk, trading volume, VAR/VECM, SR-010, COVID-19

Judul: Faktor-Faktor yang Memengaruhi Volume Perdagangan Sukuk Negara Ritel SR-009 Di Indonesia
Abstrak: Peningkatan anggaran pengeluaran pemerintah menyebabkan defisit APBN. Salah satu kebijakan pemerintah adalah dengan menerbitkan sukuk ritel. Sukuk negara ritel SR-009 merupakan seri sukuk ritel dengan total penjualan dibawah target indikatif pemerintah (undersubscribe) pada pasar primer. Sementara itu, investor sukuk negara ritel SR-009 mencapai 29 838 tertinggi ketiga dengan yield paling rendah. Investor yang tinggi mencerminkan volume perdagangan sukuk negara ritel SR-009 besar di pasar sekunder. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor yang memengaruhi volume perdagangan sukuk negara ritel SR-009, respon volume perdagangan sukuk terhadap variabel yield dan makroekonomi, dan kontribusi variabel independen dalam memengaruhi keragaman volume perdagangan sukuk ritel SR-009. Berdasarkan hasil estimasi VECM variabel yang berpengaruh signifikan secara negatif dalam jangka panjang adalah Inflasi. Sedangkan variabel yang berpengaruh positif secara signifikan adalah yield sukuk negara ritel SR-009, BI rate, dan nilai tukar. Variabel yang berpengaruh positif secara signifikan dalam jangka pendek adalah inflasi.
Keyword: Sukuk ritel, volume perdagangan, VAR/VECM

Judul: Graphology Analysis Based on Letter a and t Using Perceptron.
Abstrak: Graphology or handwriting analysis is a method of identifying, analyzing, evaluating, and understanding personality through the strokes and patterns revealed by handwriting. A person who can analyze handwriting is called a graphologist. A graphologists can be subjective in their assesments different graphologist can have different analysis of the same handwriting. Therefore, a computer technology may help to minimize the subjectivity. This research used perceptron to analyze personality based on handwriting. Perceptron is one method of neural network. This research analyze two letters to letter a and t image. Letter a are represented by 135 images, consisting of 81 images as training data and 54 images as testing data. There are 150 images used for t images, consisting of 90 images as training data and 60 images as testing data.There are 5 experiments consisting of 2 experiments for letter a and 3 experiments for letter t. The result is the character of each class letter a and t where each parameters there are 3 classes. The accuracy of letter t and letter a was 55% and 88.89% respectively.
Keyword: