Judul: Peramalan Harga Saham PT Garuda Indonesia Saat Covid-19   dengan Menggunakan Model ARIMA
Abstrak: Avlation is one of the industries that has an impact on the restriction system to prevent the spread of the Covid-19 virus. Therefore, investors find it difficult to assume whether making an investment at the time of restriction will bring future profits or losses. To overcome this, forecasting is needed. One method that is often used is the ARIMA model. The data used is the daily stock price of PT Garuda Indonesia from January 1, 2020 to April 26, 2021. The most suitable model is ARIMA(2,1,2) with a MAPE around 4.3%. After forecasting for the next 10 periods, the MAPE is obtained at around 0.78%, this means that the error rate is quite low., Penerbangan merupakan salah satu industri yang berdampak pada saat sistem pembatasan untuk mencegah penyebaran virus Covid-19. Oleh karena itu, investor merasa kesulitan untuk mengasumsikan apakah melakukan investasi pada saat pembatasan akan mendatangkan keuntungan atau kerugian di masa yang akan datang. Untuk mengatasi hal tersebut perlu dilakukan peramalan. Salah satu metode yang sering digunakan adalah Model ARIMA. Data yang digunakan adalah data saham harian PT Garuda Indonesia dari 1 Januari 2020 sampai dengan 26 April 2021. Model yang paling sesuai adalah ARIMA(2,1,2) dengan MAPE sebesar 4.3%. Setelah dilakukan peralaman untuk 10 periode yang akan datang diperoleh MAPE sebesar 0.78%, artinya tingkat kesalahan yang dihasilkan cukup rendah.
Keyword: ARIMA, Covid-19, forecasting, avlation.

Judul: Peramalan Harga Saham dengan Model ARMAX-GARCHX pada Masa Pandemi Covid-19
Abstrak: Pada Desember 2019, penyakit baru yang disebabkan oleh virus Corona ditemukan yang menyebabkan gangguan pernafasan dan dapat menyebabkan kematian. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) menyatakan virus Corona yang menyebabkan penyakit Covid-19 sebagai pandemi pada tanggal 11 Maret 2020. Setelah penetapan adanya pandemi, Indonesia memberlakukan kebijakan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB). Penerapan PSBB memberikan dampak pada perekonomian, salah satunya pada sektor pasar modal. Kondisi pasar modal yang tidak stabil akibat dampak dari pandemi menyebabkan investor memperhatikan risiko dari sahamnya. Usaha untuk mengurangi risiko adalah perlu, salah satunya dengan meramalkan harga saham. Peramalan harga saham dapat digunakan untuk memberikan harga ramalan saham di masa depan sehingga bisa menjadi suatu keputusan dalam mengurangi risiko. Proses peramalan harga saham dapat dilakukan dengan beberapa model, salah satunya yaitu Autoregressive Moving Average (ARMA). Peramalan dengan model ARMA mengasumsikan bahwa data stasioner dan bersifat homoskedastis. Namun, harga saham memiliki volatilitas yang tinggi dan mungkin bersifat heteroskedastis. Oleh karena itu, perlu adanya penambahan model GARCH untuk mengakomodasi sifat volatilitas dalam data harga saham. Model berkembang seiring perkembangan zaman, salah satunya dengan adanya penambahan faktor eksogen. Model ARMAX yang merupakan model ARMA dengan penambahan faktor eksogen, serta model GARCHX yang merupakan model GARCH dengan penambahan faktor eksogen. Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah data harga saham harian PT. Mitra Keluarga Karyasehat Tbk dimulai dari tanggal 16 Maret 2020 hingga 31 Januari 2022. Selain itu sebagai faktor eksogen adalah kasus total positif harian Covid-19 dan kasus total kematian harian Covid-19. Dari data dilakukan pemilihan model terbaik di antara model ARMA GARCH dengan model pengembangannya dengan penambahan faktor eksogen seperti model ARMAX GARCH, model ARMA GARCHX, dan model ARMAX GARCHX dalam berbagai kasus. Terdapat tiga kasus di antaranya adalah kasus positif Covid-19, kasus kematian Covid-19, dan kasus gabungan positif dan kematian Covid-19. Model terbaik untuk kasus tanpa faktor eksogen yang terbaik ada pada model ARMA(2,1)GARCH(2,0). Pada penambahan faktor eksogen, model terbaik untuk kasus positif Covid-19 yaitu model ARMA(2,1)GARCHX_1 (1,0), model terbaik untuk kasus kematian Covid-19 yaitu model ARMA(2,1)GARCHX_2 (1,0), dan model terbaik untuk kasus gabungan positif serta kematian Covid-19 yaitu model ARMAX_3 (2,1)GARCH(1,1). Model ARMA(2,1)GARCH(2,0) tanpa faktor eksogen, model ARMA(2,1)GARCHX_1 (1,0) dengan faktor eksogen kasus positif Covid-19, model ARMA(2,1)GARCHX_2 (1,0) dengan faktor eksogen kasus kematian Covid-19, dan model ARMAX_3 (2,1)GARCH(1,1) dengan faktor eksogen kasus positif dan kematian Covid-19 dibandingkan nilai keakuratannya saat peramalan harga saham. Hasilnya model pengembangan pada kasus gabungan positif dan kematian Covid-19 yaitu model ARMAX_3 (2,1) GARCH(1,1) memiliki nilai MAPE terkecil di antara model lainnya, sehingga model ARMAX_3 (2,1) GARCH(1,1) merupakan model yang paling akurat dalam meramalkan harga saham PT. Mitra Keluarga Karyasehat Tbk dengan penambahan faktor eksogen gabungan kasus positif dan kematian Covid-19.
Keyword: ARMA GARCH, ARMAX GARCHX, Peramalan

Judul: Karakteristik Carboxymethyl Chitosan Dengan Variasi Konsentrasi NaOH
Abstrak: Carboxymethyl chitosan is chitosan derivative product obtained from chemical modification. CMCh were made by alkalization process and carboxymethylation process. Factors that affect CMCh characteristics were excess sodium hydroxide in alkalization process, ratio between chitosan and monochloroacetic acid, and carboxymethylation temperature. The objectives of this research were to study the NaOH effect to CMCh characteristics, to learn process of making CMCh, to set the proper concentration of NaOH, and to analyze CMCh characteristics. CMCh yields were 110.72%-114.22%. CMCh pH value were 3.74-4.31. The optimum NaOH concentration to obtain the best CHCh was 10 M. Percentage of CMCh moisture content was 10.70%-11.42%. Ash content and nitrogen content of CMCh were 0.49%-0.50% and 4.52%-4.81%. CMCh viscousity was 8.25 cps. Percentage of CMCh solubility was 61.61%-91.50%. The different functional groups from chitosan which observed in CMCh were C=O group, CH group from alkene functional group, C−O group, and C−O−C group.
Keyword: solubility., functional group, CMCh characteristics, chitosan, carboxymethyl chitosan