Judul: Pemodelan Pengaruh Opini Politik pada Twitter terhadap Nilai Tukar Rupiah dan Indeks Harga Saham Gabungan
Abstrak: Volatilitas nilai tukar Rupiah dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dapat digunakan untuk menggambarkan kondisi ekonomi di Indonesia. Volatilitas nilai tukar Rupiah dan IHSG baik secara langsung maupun tidak langsung dipengaruhi oleh Pemilihan Kepala Daerah di Indonesia. Twitter memberikan informasi politik tentang Pemilihan Kepala Daerah dengan sejumlah besar data (big data). Tujuan pertama dari penelitian ini adalah mengkaji dan menganalisis sentimen politik di 17 provinsi yang melaksanakan Pemilihan Gubernur. Tujuan kedua dari penelitian ini adalah menganalisis kinerja Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) dan Model Averaging. Kriteria evalusi kinerja dari LASSO dan Model Averaging dalam penelitian ini adalah Root Mean Square Error (RMSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Pengumpulan data dalam penelitian ini dilakukan selama sebulan sebelum dan sebulan sesudah Pemilihan Kepala Daerah, yaitu tanggal 27 Mei 2018 – 27 Juli 2018. Data yang digunakan dalam penelitian ini ada dua jenis, yaitu data administrasi dan data tekstual. Data administrasi yang dikumpulkan adalah nilai tukar Rupiah dan IHSG. Data tekstual yang dikumpulkan berasal dari Twitter. Data tekstual tersebut diproses dengan metode penambangan teks. Hasil penambangan teks menghasilkan data yang berstruktur data dimensi tinggi. Metode LASSO dan Model Averaging memiliki kemampuan untuk memodelkan data dimensi tinggi. Model Averaging dalam penelitian ini dibangun dengan random dan marginal correlation. Metode penduga parameter yang digunakan dalam Model Averaging dalam penelitian ini adalah Ridge Regression. Pembobot yang digunakan untuk Model Averaging dalam penelitian ini adalah Akaike Information Criterion (AIC). Penelitian ini menunjukkan bahwa sebagian besar propinsi memiliki persentase sentimen positif yang lebih besar daripada sentimen negatif dan sentimen netralnya. Hasil prediksi metode LASSO dan Model Averaging belum memuaskan untuk memprediksi volatilitas nilai tukar Rupiah. Hal ini dikarenakan data nilai tukar Rupiah memiliki 27.42% data observasi bernilai sama. Model Averaging yang dibangun dengan metode random memiliki hasil prediksi yang lebih baik dibandingkan metode yang lain untuk memprediksi pengaruh opini politik terhadap IHSG dan hasil prediksinya cukup memuaskan.
Keyword: data dimensi tinggi, LASSO, Model Averaging, opini politik, Twitter

Judul: Analisis Pengaruh NIlai Tukar, Tingkat Suku Bunga SBI, dan Tingkat Inflasi Terhadap IHSG di Bursa Efek Indonesia Periode Januari 2006 - Desember 2010
Abstrak: Pasar modal merupakan salah satu penggerak perekonomian suatu negara, karena pasar modal merupakan sasaran pembentukan modal dan akumulasi dana jangka panjang yang diarahkan untuk meningkatkan partisipasi masyarakat dalam penggerakan dana guna menunjang pembiayaan pembangunan nasional. Selain itu, pasar modal juga merupakan representasi untuk menilai kondisi perusahaanperusahaan disuatu negara. Karena hampir semua industri disuatu negara terwakili oleh pasar modal. Pasar modal yang sedang mengalami peningkatan (bullish) atau mengalami penurunan (bearish) terlihat dari naik turunnya harga-harga saham yang tercatat yang tercermin melalui suatu pergerakan indeks atau lebih dikenal sebagai Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). IHSG merupakan nilai yang digunakan untuk mengukur kinerja gabungan seluruh saham (perusahaan/emiten) tercatat di Bursa Efek Indonesia (BEI). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh Nilai Tukar Rupiah,Tingkat Suku Bunga SBI,dan Inflasi Terhadap IHSG di Bursa Efek Indonesia pada priode Januari 2006 – Desember 2010. Populasi dari penelitian ini diambil dari data IHSG yang dimulai dari tanggal dasar dalam perhitungan data IHSG, sedangkan sampelnya adalah data IHSG selama 60 bulan terakhir yang dimulai dari bulan Januari 2006 hingga Desember 2010. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang didapat dari arsip Bank Indonesia, Badan Pusat Statistik, Bursa Efek Indonesia. Analisis yang digunakan pada penelitian ini analisis regresi linear berganda dengan alat pengolahan pada data Sofware Social Packpage For Social (SPSS) 17.0. Dengan menggunakan tingkat signifikan 0,05 untuk Uji F diperoleh hasil uji hipotesis bahwa semua variabel bebas secara bersama-sama mempunyai pengaruh terhadap variabel terkait. Sedangkan pada uji T dengan menggunakan tingkat signifikansi 0,025 diperoleh hasil Nilai Tukar Rupiah dan Tingkat Suku Bunga SBI mempunyai pengaruh negatif yang signifikan terhadap IHSG. Hasil penelitian juga menunjukan bahwa model regresi mampu menjelaskan dengan baik dan tepat karena memiliki R² sebesar 0,85.
Keyword: Nilai Tukar, IHSG, Tingkat Suku Bunga SBI, Inflasi

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: