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: Estimation of Portfolio's Value at Risk Using Nested Archimedean Copula
Abstrak: Risiko merupakan hal yang tidak dapat dihindari dalam berinvestasi. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengukur risiko investasi adalah Value at Risk (VaR). Untuk meminumkan risiko, portofolio investasi dapat dibentuk dengan mengkombinasikan sejumlah aset. Saham dan emas seringkali memiliki sebaran yang tidak normal dan memiliki korelasi yang tidak linier, maka dari itu model ARMA-GARCH dan copula nested Archimedean digunakan untuk mengestimasi VaR karena tidak memerlukan asumsi kenormalan dan dapat mengatasi ketidaklinieran. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi Value at Risk (VaR) portofolio yang terdiri dari dua saham dan komoditas emas menggunakan pendekatan metode copula nested Archimedean. Data yang digunakan adalah return mingguan saham BMRI, BBNI, dan komoditas emas dunia (XAU) dengan periode 1 Januari 2015 - 31 Desember 2019. Berdasarkan model copula nested Archimedean terbaik, estimasi VaR diperoleh dengan portofolio optimal yang terdiri dari 20% saham BMRI, 10% saham BBNI, dan 70% emas dunia sebesar 1,679% pada taraf nyata 10%., Risk is unavoidable in investing. One method that can be used to measure investment risk is Value at Risk (VaR). To minimize risk, investment portfolios can be formed by combining some assets. Stocks and gold often have non-normal distributions and non-linear correlations, therefore the ARMA-GARCH model and nested Archimedean copula are used to estimate VaR because they do not require normality assumptions and can overcome nonlinearity. This study aims to estimate the Value at Risk (VaR) of a portfolio consisting of two stocks and a gold commodity using the nested archimedean copula method approach. The data used is the weekly returns of BMRI, BBNI, and world gold commodity (XAU) for the period January, 1st 2015 – December, 31st 2019. Based on the best nested Archimedean copula model, VaR estimates are obtained with the optimal portfolio consisting of 20% BMRI shares, 10% BBNI shares, and 70% world gold commodity valued at 1.679% at the 10% significance level.
Keyword: Value at Risk, Portfolio, Nested Archimedean Copula

Judul: Sifat fisik dan kandungan Fe Meatloaf yang menggunakan tepung daging sapi sebagai bahan baku
Abstrak: Meatlof merupakan produk yang serupa dengan sosis. Hal yang membedakannya ialah pada meatloaf dilakukan pengisian ke dalam loyang dan dipanggang pada suhu 180 °C selama 30 menit. Meatloaf biasanya terbuat dari daging segar, yang memiliki nilai gizi yang tinggi, baik dari segi nilai biologis, kecernaannya maupun kelengkapan asam aminonya dibandingkan bahan nabati, namun masih dinilai sebagai bahan pangan yang sifatnya perishable (mudah rusak). Pembuatan tepung daging melalui proses freeze drying bertujuan untuk meningkatkan umur simpan dan memudahkan pemanfaatannya dalam pembuatan produk olahan. Penggunaan tepung daging sapi dalam pembuatan meat loaf daging sapi diharapkan menjadi alternatif dalam pemenuhan kebutuhan protein hewani dan menjadi langkah awal untuk inovasi teknologi pembuatan meatloaf daging sapi yang praktis.
Keyword: