Judul: Pendugaan Value-at-Risk Kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika dengan Pendekatan Model IGARCH.
Abstrak: Perhitungan risiko merupakan hal yang penting sebagai upaya menghindari kerugian dalam berinvestasi. Value-at-Risk (VaR) merupakan metode yang populer untuk menghitung risiko. VaR dapat didefinisikan sebagai estimasi kerugian maksimum dalam jangka waktu dan tingkat keyakinan tertentu. Dalam karya ilmiah ini data yang digunakan adalah return kurs dolar Amerika dari September 2015 sampai September 2019. Dari data tersebut dibentuk model ARMA-IGARCH untuk mengatasi masalah autokorelasi, heteroskedastisitas, dan keberadaan akar unit pada data. Dari model ARMA-IGARCH, diperoleh galat baku yang menyebar Cauchy. Dengan sebaran Cauchy dibangkitkan data sebagai galat baku return untuk membentuk sebaran keuntungan. Pendugaan VaR untuk kurs dolar Amerika diperoleh dari sebaran keuntungan. Estimasi VaR untuk kurs dolar Amerika sebesar 0.006037 yang artinya kerugian maksimum yang dapat ditoleransi investor dengan nilai investasi sebesar Rp1,000,000 adalah Rp6,037 untuk tingkat kepercayaan 95%.
Keyword: Return, ARMA, IGARCH, Value-at-Risk

Judul: Exchange Rate Multivariate Portfolio Value at Risk Estimation using Asymmetric GARCH-EVT-Copula
Abstrak: Value at Risk (VaR) merupakan salah satu ukuran risiko finansial dalam manajemen risiko. Beberapa masalah akan muncul karena banyak ditemukan data return finansial yang tidak memiliki sebaran normal serta memiliki kebergantungan yang tak linier. Sehingga salah satu solusi yang dapat digunakan adalah memodelkan kebergantungan peubah tersebut menggunakan Vine copula. Data return finansial yang merupakan data deret waktu umumnya berautokorelasi dan memiliki volatilitas yang tidak konstan (heteroskedastik) dari waktu ke waktu. Sehingga diperlukan pemodelan yang dapat mengakomodir permasalahan tersebut, diantaranya adalah GARCH dan Asymmetric GARCH. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode GARCH-EVT-Vine Copula terhadap perhitungan nilai risiko VaR pada portofolio saham valuta asing. Dalam penelitian ini kami menggunakan data harian nilai tukar Rupiah terhadap tiga mata uang asing, diantaranya adalah IDR/CNY, IDR/JPY, dan IDR/USD. Data yang digunakan merupakan data dalam periode 4 Januari 2016 hingga 20 Januari 2020. Menggunakan ketiteria AIC dan BIC terkecil, diperoleh hasil bahwa model terbaik untuk data IDR/CNY adalah EGARCH, model terbaik untuk data IDR/USD adalah GARCH dan model terbaik untuk data IDR/JPY adalah GJR-GARCH. Dan untuk memodelkan kebergantungan ketiga peubah tersebut diperoleh metode terbaik adalah metode D Vine Frank Copula dengan hasil nilai VaR untuk taraf nyata 10% sebesar 0,00492769., Value at Risk (VaR) is a measure of financial risk in risk management. Several problems will arise because there are many financial return data found that do not have a normal distribution and have non-linear dependencies. Therefore one of the solution that can be used to solve this problem is to model the dependence of these variables using Vine copula. Financial return data, which is time series data, is generally autocorrelated and has non-constant (heteroscedastic) volatility from time to time. Therefore, approaches to model the situation are needed, such as GARCH and Asymmetric GARCH. This study aims to apply the GARCH-EVT-Vine Copula method to the calculation of the VaR risk value in foreign exchange stock portfolios. In this study we used daily data on the exchange rate of the Rupiah against three foreign currencies, including IDR / CNY, IDR / JPY, and IDR / USD in the period of January 4, 2016 to January 20, 2020. Using AIC and BIC we find EGARCH as the best model for IDR/CNY exchange rates daily return, GARCH as the best model for IDR/USD exchange rates daily return and GJR-GARCH as the best model for IDR/JPY exchange rates daily return. And to model the dependence of these three variables, the best method is the D Vine Frank Copula method with the results of the VaR value for alpha 10% is 0.00492769.
Keyword: asymmetric GARCH, GARCH, value at risk, vine copula

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: