Judul: Pemodelan Peristiwa Unpredictable Unknown Menggunakan Proses Poisson dengan Intensitas Fungsi Acak.
Abstrak: Stabilitas keuangan biasanya berkaitan dengan pertumbuhan ekonomi yang stabil, inflasi yang wajar, dan rendahnya tingkat pengangguran. Jatuhnya harga saham akan memberikan dampak buruk pada stabilitas keuangan. Pada karya ilmiah ini dibahas mengenai penyebab jatuhnya harga saham yang disebabkan oleh suatu peristiwa yang langka dan tidak terduga atau unpredictable unknown (UU). Peristiwa tersebut dapat dimodelkan dengan proses Poisson yang fungsi intensitasnya acak. Selain itu, dilakukan simulasi untuk mendeteksi kemungkinan terjadinya peristiwa UU pada indeks saham DJIA dan Nikkei 225 untuk seratus hari ke depan. Indeks saham DJIA akan mengalami sebuah peristiwa UU pada hari ke- 66 dengan peluang sebesar 0.036, sedangkan indeks saham Nikkei 225 akan mengalami sebuah peristiwa UU pada hari ke-68 dengan peluang sebesar 0.0175.
Keyword: proses Poisson, fungsi intensitas acak, peristiwa unpreditable unknown

Judul: Interval Kepercayaan untuk Fungsi Nilai Harapan dan Fungsi Ragam Proses Poisson Periodik Majemuk
Abstrak: Proses stokastik dapat digunakan untuk memprediksi atau menjelaskan kejadian-kejadian dalam kehidupan sehari-hari di masa mendatang. Salah satu bentuk dari proses stokastik adalah proses Poisson majemuk. Beberapa aplikasi proses Poisson majemuk di antaranya pada bidang fisika, demografi, seismologi, keuangan, asuransi, dan biologi. Pengembangan model proses Poisson majemuk dapat dilakukan dengan memperumum proses Poisson yang digunakan yaitu menggunakan proses Poisson periodik, sehingga modelnya menjadi proses Poisson periodik majemuk. Tujuan dari penelitian ini adalah: (i) merumuskan interval kepercayaan untuk fungsi nilai harapan dan fungsi ragam proses Poisson periodik majemuk, (ii) membuktikan kekonvergenan ke (1-α) peluang parameter tercakup pada interval kepercayaan, dengan α suatu taraf nyata, (iii) menentukan nilai n terkecil sehingga peluang parameter tercakup pada interval kepercayaan sudah mendekati 1-α, dengan simulasi komputer. ...dst, The stochastics process can be used to predict or explain events in everyday life in the future. One form of a stochastic process is the compound Poisson process. Some applications of the compound Poisson process are in physics, demography, seismology, finance, insurance, and biology. The development of a compound Poisson process model can be done by generalizing the Poisson process used by using the periodic Poisson process, so that the model becomes a compound periodic Poisson process. The objectives of this study are: (i) to formulate confidence intervals for the mean (expected value) and variance functions of compound cyclic Poisson process, (ii) to prove convergence to (1-α) for the probability that the parameters contained in the confidence interval, (iii) to determine the smallest n so that the probability that the parameters contained in the confidence intervals already close to 1-α, using computer simulation. ...dst
Keyword: mean function, variance function, periodic function, confidence interval, compound cyclic Poisson periodic

Judul: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia