Judul: Analisis VECM ( Vector Error Correction Model) dalam Mekanisme Pemodelan dan Peramalan Kebijakan Harga Pangan
Abstrak: Kebijakan harga pangan yang terkini beserta peramalannya untuk beberapa periode ke depan menjadi kebutnhan bagi para pengambil kebijakan disisi pemerintah. Dalam melakukan peramalan diperlukan pemodelan data kebijakan harga pangan. Kebijakan harga pangan sendiri sangat terkait dengall beberapa variabel ekollomi makro yang menjadi isu utama yaitu pertumbuhan output, laju inflasi, pengangguran, dan neraca perdagangan. Salah satu pendekatan untuk peramalan multivariate adalah Vector Autoregressive (V AR). Vector Error Correction Model (VECM) merupakan bentuk V AR yang terestriksi. Restriksi tambahan ini hams diberikan karena keberadaan bentuk data yang tidak stasioner narnun terkointegrasi. Karena itulah VECM sering disebut sebagai desain V AR bagi series nonstasioner yang memiliki hubungan kointegrasi. SpesifIkasi VECM merestriksi hubungan jangka panjang variabel-variabel endogen agar konvergen ke dalam hubungan kointegrasinya, namun tetap membiarkan keberadaan dinamisasi jangka pendek. Pemodelan menggunakan data deret waktu data triwulan 1 tahun 1980 sampai data triwulan ke- 4 tahun 2004 (1980.1-2004.4). Pada rentang waktu tersebut Indonesia menghadapi fenomena krisis moneter yang mengakibatkan patahan pada pergerakan data. Sehingga untnk menghasilkan pemodelan yang lebih baik, model dibedakan menjadi dua yaitu pemodelan periode sebelum krisis moneter (1980.1-1997.2) dan periode setelah krisis moneter (1997.3-2004.4). Model VECM yang dihasilkan untuk periode triwulan awal tahun 1980 sampai triwulan kedua tahun 1997 (1980.1- 1997.2) adalah VECM dengan ordo 4 dan kointegrasi I, sedangkan model VECM yang dihasilkan untuk periode 1997.3-2004.4 adolah model VECM dengan ordo 3 dan kointegrasi 1.
Keyword: 

Judul: Analisis VAR (Vector Autoregressive) untuk Mekanisme Pemodelan Produksi, Konsumsi, Ekspor, Impor, dan Harga Minyak Bumi
Abstrak: Permintaan akan konsumsi minyak bumi yang terus meningkat sejalan dengan laju pertumbuhan ekonomi dan pertambahan penduduk tanpa diimbangi dengan peningkatan kapasitas produksi kilang minyak Indonesia, menimbulkan masalah bagi para pengambil kebijakan disisi pemerintah. Data tentang minyak bumi yang up to date beserta beberapa metode peramalan menjadi kebutuhan utama bagi pemerintah. Metode peramalan untuk data deret waktu produksi, konsumsi, ekspor, impor, dan harga minyak bumi dapat dilakukan dengan teknik peramalan model deret waktu tunggal dan dapat juga dilakukan secara bersamaan (simultan). VAR (Vector Autoregressive) merupakan model peramalan multivariate yang digunakan untuk menyusun sistem peramalan dari data deret waktu yang saling terkait dan untuk menganalisis efek dinamis dari keberadaan faktor acak yang mengganggu sistem tersebut. Adanya hubungan keterkaitan dan pengaruh timbal balik antara produksi, konsumsi, ekspor, impor, dan harga minyak bumi menyebabkan analisis model VAR layak untuk digunakan. Kelima peubah tersebut bersifat stasioner baik dalam ragam maupun dalam rataan setelah dilakukan transformasi logaritma dan pembedaan satu kali untuk semua peubah. Berdasarkan perhitungan nilai AIC, diperoleh ordo yang signifikan untuk model VAR adalah satu (p=1). Dengan menggunakan uji johansen didapatkan rank kointegrasi sebesar empat, yang berarti model VAR standar tidak bisa langsung digunakan. Model yang bisa merepresentasikan adanya kointegrasi adalah model VECM (Vector Error Correction Model). Karena didapatkan ordo satu dan rank kointegrasi empat untuk model, maka model lengkapnya adalah model VECM ordo satu dengan rank kointegrasi empat. Berdasarkan nilai MAPE untuk model VECM dan ARIMA untuk semua peubah, didapatkan hasil bahwa peramalan produksi, impor, dan harga untuk model VECM lebih akurat bila dibandingkan dengan model ARIMA (peramalan individual). Hal ini terjadi karena nilai MAPE VECM untuk ketiga peubah tersebut lebih kecil dibandingkan nilai MAPE ARIMA. Akan tetapi untuk kasus konsumsi dan ekspor minyak bumi berlaku hal sebaliknya, dalam arti model ARIMA lebih akurat dibandingkan model VECM.
Keyword: 

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: