Judul: Kebijakan Bursa Komoditi Dan Derivatif Indonesia Terhadap Ekspor Timah
Abstrak: Indonesia merupakan produsen timah terbesar ke-2 di dunia setelah Cina dan menguasai 26 persen dari jumlah produksi timah dunia. Komoditi timah diperdagangkan di bursa berupa dokumen kontrak dengan mengacu pada harga timah internasional seperti London Metal Exchange (LME). Akan tetapi, harga acuan di LME sering mengalami fluktuasi harga yang besar. Pemerintah kemudian memberlakukan Permendag nomor 32/M-DAG/PER/6/2013 tentang kewajiban ekspor timah melalui bursa fisik sejak 30 Agustus 2013. Sesuai kebijakan baru tersebut dibentuklah Bursa Komoditi dan Derivatif Indonesia (BKDI) yang bertujuan agar Indonesia dapat menjadi acuan harga komoditi dunia terutama timah sehingga tidak harus bergantung pada harga timah di LME. Oleh sebab itu, perlu dianalisis bagaimanakah hubungan antara harga timah BKDI dan LME dengan metode Granger Causality dan uji kointegrasi. Terdapat hubungan dua arah yang signifikan dan hubungan jangka panjang antara harga timah LME dan BKDI. Berdasarkan hasil analisis dengan Gravity Model diperoleh bahwa kebijakan BKDI, volume ekspor, GDP negara tujuan, nilai tukar, dan populasi berpengaruh terhadap nilai ekpor timah.
Keyword: BKDI, Ekspor timah, Granger Causality, Gravity Model

Judul: Analysis Determinants factors of Copper Prices in International Markets: Case Study PT. Freeport Indonesia
Abstrak: Tembaga adalah salah satu komoditas logam yang diperdagangkan di pasaran dunia karena memiliki peranan penting bagi kehidupan umat manusia. Tembaga memiliki sifat yang sangat baik menghantarkan listrik dan panas serta tahan terhadap korosi. Harga tembaga di pasar internasional dipengaruhi oleh supply dan demand. PT. Freeport Indonesia (PTFI) adalah salahsatu tambang tembaga terbesar didunia yang memproduksi tembaga, oleh karena diperlukan penelitian tentang faktor-faktor yang mempengaruhi pergerakan harga tembaga, seperti : hubungan kausalitas antara harga tembaga terhadap variabel yang diamati, impuls respons serta varian dekomposisi akibat shock disebabkan oleh variabel yang diamati terhadap harga tembaga. Penelitian ini menggunakan data bulanan yang dimulai dari bulan Januari 2005 sampai dengan bulan Desember 2019. Variabel-variabel yang digunakan adalah data sekunder seperti : Copper price, Industrial Producer Index (IPI), Producer Price Index (PPI), Fed Rate, Consumer Price Index (CPI), New York Stock Exchange (NYSE), Oil Price dan Gold Price. Data penelitian diolah dengan menggunakan metode VECM dengan bantuan software Eviews 10. Dari pengolahan data, diperoleh hasil sebagai berikut : terdapat hubungan kausalitas dua arah antara CPI dan harga tembaga, harga emas dan IPI memiliki hubungan kausalitas searah terhadap harga tembaga, harga tembaga memiliki hubungan satu arah terhadap PPI. Shock yang terjadi pada variabel IPI memberikan impuls respons yang terbesar pada jangka pendek maupun jangka terhadap harga tembaga selain shock yang terjadi pada harga tembaga itu sendiri. Pada jangka pendek, varian dekomposisi yang terbesar disumbangkan oleh IPI dan harga tembaga itu sendiri, sedangkan pada jangka panjang varian dekomposisi tersbesar disumbangkan oleh IPI, fed rate, harga emas, CPI, dan juga harga tembaga itu sendiri. Dari hasil penelitian tersebut, diperoleh kesimpulan bahwa variabel yang mempengaruhi perubahan harga tembaga adalah IPI, fed rate, gold price dan CPI. Bagi analis perusahaan sebaiknya memperhatikan perubahan IPI, fed rate, gold price dan CPI dalam menentukan kontrak harga jual tembaga sesuai dengan durasi kontrak penjualan tembaga yang akan dilakukan sehingga dapat diramalkan harga jual yang menguntungkan perusahaan
Keyword: Causality, Copper Price, Decomposition Variance, Impulse Response, VECM

Judul: Pengembangan model probabilistic neural network (PNN) pada pengenalan kisaran usia dan jenis kelamin berbasis suara
Abstrak: Voice signal can be used to represent a speaker. Voice can also be used to recognize the age range and the gender of the speaker, because of the difference in frequency of the voice signal for different age and gender. Age range for this experiment is divided into children (8-10 years old), teenagers (12-17 years old) and adults (30-50 years old). We performed feature extraction to obtain a representation of the speaker using Mel-Frequency Cepstrum Coefficient (MFCC). MFCC is used with 13, 20, 26 coefficients. Probabilistic Neural Network (PNN) is used as the feature matching model. The PNN model is constructed from three different proportions of TRD (Training data) : TSD (Testing data) (25%:75%, 50%:50%, 75%:25%). MFCC with 26 coefficient gives the best accuracy of 93.47%. The proportion of 75% (TRD) : 25% (TSD) also gives the best accuracy of 94.22%. PNN-age and PNN-gender identification result in an accuracy of 91.26%. Specifically, PNN accuracy percentage for male and female are 92.26%, and 95.20%, respectively, while for children, teenagers and adults the accuracies are 99.85%, 92.28% and 95.57%, respectively. In conclusion, the average of accuracy for all categories is 91.26%. The experiment using the voice of male-teenagers gives the worst accuracy, which is caused by the overlapping frequencies of voice in children, teenagers and adults.
Keyword: Voice identification, PNN model, MFCC, Age-identification, Gender-identification