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: The Leukocyte Profile of Pregnant Friesian Holstein Cows vaccinated with Escherichia coli K99 polivalen vaccine.
Abstrak: The objective of this experiment was to study the leukocyte profile of pregnant cows vaccinated with E.coli K99 polivalen vaccine. Three pregnant Friesian Holsteins cows were used in this experiment. Before the administration of vaccine, the cows were given a series of immunomodulator injection for three days. The vaccinations were administered three times at 8, 6, and 4 weeks before calving. Blood were drawn through jugular vein, first before the administration of vaccines, then weekly until calving. Based on the observation, it can be concluded that the administration of E.coli K99 polivalen vaccine in pregnant cows not affected the leukocyte profile. Keywords : Escherichia coli vaccine, leukocyte profile, differential leukocyte
Keyword: