Judul: Topic Modelling and Predictions of Indonesia Economic Phenomena Based on Online News
Abstrak: Produk Domestik Bruto (PDB) adalah jumlah nilai tambah yang dihasilkan dari seluruh unit usaha yang ada pada suatu negara, atau merupakan jumlah nilai barang dan jasa akhir yang dihasilkan oleh seluruh unit ekonomi. Menurut data Badan Pusat Statistik (BPS), pertumbuhan ekonomi pada Kuartal I tahun 2021 berdasarkan YoY (Year on year) berkisar -0,74%. Angka tersebut menyebabkan perekonomian Indonesia masih berada dalam resesi setelah mengalami kontraksi 4 kali berturut-turut sejak Kuartal II 2020. Adanya pertumbuhan positif dan negatif pada nilai PDB berdasarkan lapangan usaha, perlu dilakukannya analisis fenomena ekonomi dan prediksi pertumbuhan ekonomi kedepan. Hal ini dilakukan sebagai early warning bagi pemerintah terhadap faktor yang bisa dimaksimalkan dan faktor yang harus ditingkatkan lagi terhadap masing-masing kategori PDB lapangan usaha tersebut. Jumlah berita online yang terbit setiap harinya sangat banyak. Pengidentifikasian suatu topik atau fenomena dari kumpulan berita tersebut jika dilakukan secara manual membutuhkan waktu lama. Nyatanya, berita-berita tersebut banyak memberikan informasi penting, sehingga perlu adanya suatu metode dalam melakukan pengelompokkan topik-topik yang banyak diberitakan. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini berfokus pada hasil interpretasi pengelompokan topik-topik dari berita online yang terkait pertumbuhan positif dan pertumbuhan negatif masing-masing kategori PDB, disertai dengan kutipan ahli atau pakar tertentu dalam berita tersebut. Penelitian ini juga dilakukan prediksi untuk pertumbuhan nilai PDB Kuartal selanjutnya. Metode yang digunakan yaitu gabungan beberapa teknik/metode seperti text mining, topic modeling, Latent Dirichlet Allocation (LDA), Random Forest. Data yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan data primer dengan cara scrapping dari Januari 2021 hingga Maret 2021 pada 5 portal berita online Indonesia yaitu Kompas, Antara, Okezone, Detik dan Bisnis. Pengujian model LDA dalam penentuan jumlah topik pada masing-masing kategori digunakan pengukuran coherence score. Hasil pemodelan LDA pada kategori yang mengalami pertumbuhan positif dan pertumbuhan negatif yang paling tinggi yaitu pada kategori A terdapat 17 topik, kategori B terdapat 3 topik, kategori G 17 terdapat topik, kategori Q terdapat 5 topik kategori H terdapat 17 topik dan kategori P sebanyak 3 topik. Topik fenomena ekonomi pada kategori PDB yang mengalami pertumbuhan positif berdasarkan hasil pemodelan LDA yakni Harga emas melonjak, harga tembaga menguat dan peningkatan ekspor nikel, pertumbuhan tanaman hortikultura serta peningkatan stok kedelai, Impor barang, jasa, indeks ritel yang sangat berpengaruh dalam perdagangan, serta peningkatan penjualan mobil karena adanya kebijakan Pajak Penjualan atas Barang Mewah (PPnBM) 0%. Topik fenomena ekonomi pada kategori yang mengalami pertumbuhan negatif hasil pemodelan LDA yakni Banjir dan cuaca buruk, Laba Bersih Jasa Marga (JSMR) Anjlok, pendapatan PT KAI kenaikan iuran BPJS, turunnya peminat lembaga kursus. Terdapat beberapa tokoh yang membicarakan fenomena ekonomi di Indonesia. Tokoh yang banyak berbicara terkait fenomena ekonomi pada semua kategori baik yang mengalami pertumbuhan positif atau pertumbuhan ngeatif yakni Presiden RI, Joko Widodo, tokoh yang berbicara di hampir semua kategori yang mengalami pertumbuhan positif yakni Kepala BPS, Suhariyanto dan tokoh lain yang banyak berbicara pada masing-masing kategori sesuai backgroundnya masing-masing, yakni dirjen, menteri dan tokoh terkait lannya. Peramalan pertumbuhan PDB Kuartal selanjutnya digunakan informasi dari berita online sebagai peubah penjelas, dan hasil pelabelan data pada masing-masing berita naik atau turun yang dilakukan oleh Direktorat Neraca BPS sebagai peubah respon. Peramalan tersebut menggunakan metode Random Forest
Keyword: Lateng Dirichlet Allocation, Gross Domestic Product, Text Mining, Random Forest, Economy forecasting

Judul: Pemodelan Ekspor, Impor, Produk Domestik Bruto Indonesia Dan Nilai Tukar Rupiah Tahun 2005 – 2015
Abstrak: Terbatasnya kemampuan dan variasi sumberdaya yang dimiliki oleh suatu negara, mengharuskan terjadinya pertukaran barang antar negara yang dikenal dengan perdagangan internasional termasuk ekspor dan impor. Perkembangan ekspor akan berpengaruh terhadap hubungan perdagangan Indonesia dan perubahan indikator ekonomi makro baik secara langsung maupun tidak langsung. Fluktuasi ekspor dan impor akan berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi salah satunya adalah produk domestik bruto (PDB). Dalam prakteknya, nilai tukar mata uang negara akan berpengaruh terhadap besarnya ekspor dan impor suatu negara, yang juga akan berdampak terhadap besarnya PDB. Pemahaman mengenai hubungan antara ekspor, impor, PDB, dan nilai tukar merupakan hal yang penting bagi pengambil kebijakan ekonomi, terutama dalam mendorong pertumbuhan PDB dan ekspor. Salah satu cara untuk mempelajari pola hubungan antara ekspor, impor, PDB, dan nilai tukar adalah melalui pemodelan data peubah tersebut. Salah satu pendekatan untuk melihat hubungan antar peubah dengan melibatkan banyak peubah adalah Vector Autoregressive (VAR). Model VAR mensyaratkan seluruh peubah stasioner dan tidak boleh mengalami kointegrasi. Vektor Error Correction Model (VECM) merupakan bentuk VAR yang terestriksi karena keberadaan bentuk data yang tidak stasioner namun terkointegrasi. Model VAR dengan melibatkan peubah eksogen disebut VAR-X, sedangkan model VECM dengan melibatkan peubah eksogen sering dinamakan VECMX. Penelitian ini bertujuan untuk mencari model terbaik yang dapat menjelaskan hubungan antara ekspor, impor dan PDB dengan kovariat nilai tukar rupiah. Data yang digunakan bersumber dari Bank Indonesia dan Badan Pusat Statistik yaitu data triwulanan jumlah ekspor, impor, nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika (USD) dan data PDB dari tahun 2005-2015. Analisis data pada penelitian ini menggunakan VAR-X dan VECMX. Peubah endogen ekspor, impor, PDB, dan peubah eksogen adalah nilai tukar rupiah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa masing-masing peubah endogen tidak stasioner dan memiliki kointegrasi. Model terbaik untuk memodelkan peubah ekspor, impor, PDB, dan nilai tukar tahun 2005-2015 yaitu model VECMX (1). Hasil persamaan model terbaik mengindikasikan bahwa nilai tukar rupiah memberikan pengaruh negatif terhadap perubahan nilai ekspor, impor, dan besar PDB. Peubah endogen yang paling mempengaruhi perubahan nilai ekspor adalah nilai tukar rupiah dan perubahan PDB satu periode sebelumnya. Peubah endogen yang paling mempengaruhi perubahan impor adalah nilai tukar dan perubahan PDB satu periode sebelumnya. Peubah endongen yang paling mempengaruhi perubahan PDB adalah nilai tukar rupiah, perubahan PDB, dan perubahan impor satu periode sebelumnya.
Keyword: VAR, VECM, kointegrasi, peubah eksogen, peramalan, Indonesia

Judul: Hamiltonian formulation for linear waves motion in two layers fluid
Abstrak: The surface wave could be considered as a wave that separates two fluids, namely water and air. Based on this assumption, it is introduced the interfacial wave, a wave between two layers of fluid with different density. The formulation of interfacial waves motion begins with deriving the base equation of irrotational ideal fluid. Furthermore, according to irrotational fluid assumption, the base equation can be stated in velocity potential. In this derivation, the fluids domain is assumed to be restricted by rigid lid boundary conditions, both at the upper and lower limit. Therefore, the interfacial waves motion can be explained in a hamiltonian formulation. In the hamiltonian formulation, total energy is defined as the sum of kinetic and potential energy. The hamiltonian system is obtained from reduction of kinetic energy by using the Dirichlet Neumann Operator. The resulted kinetic energy equation is nonlinear. Therefore, this form is linearized by first part of the Taylor expansion. This linearization gives a dispersion relation of linear wave. Based on this dispersion relation, the phase speed of the linear wave depends on the density ratio of the two layers fluid.
Keyword: