Judul: Perbandingan Autoregressive Integrated Moving Average dan Vector Error Correction Model dalam Peramalan Data Index Harga Saham Gabungan
Abstrak: Index Harga Saham Gabungan (IHSG) adalah index dari seluruh saham yang diperdagangkan di Bursa Efek Indonesia. Index ini merupakan indikator utama untuk melihat kondisi pasar modal Indonesia. Investor yang ingin berinvestasi di pasar modal biasanya membuat strategi investasi dengan menganalisis kondisi IHSG. Permalan diperlukan sehingga investor dapat melihat kondisi IHSG dan membuat keputusan dalam berinvestasi. Vector Error Correction Model (VECM) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan untuk pemodelan dan peramalan. Penelitian ini menggunakan data deret waktu bulanan dari Januari 2009 sampai Februari 2015. Estimasi VECM menghasilkan model dengan 1 lag dan memiliki 1 persamaan kointegrasi. Tidak ada variabel yang mempengaruhi IHSG pada jangka pendek (p-value>0.05). Sedangkan dalam jangka panjang semua variabel mempengaruhi IHSG. Dibandingkan dengan ARIMA, VECM menghasilkan hasil peramalan yang baik dan memiliki galat yang lebih kecil. Hal ini mengindikasikan VECM lebih baik dari ARIMA dalam memodelkan data IHSG.
Keyword: Peramalan, Indeks Harga Saham Gabungan, saham, VECM

Judul: Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan Menggunakan Model ARIMA dan Metode Fuzzy Time Series
Abstrak: Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) adalah suatu nilai yang menggambarkan kinerja gabungan semua saham yang tercatat di Bursa Efek Indonesia. IHSG memiliki fungsi sebagai tolok ukur dan indikator penting bagi para investor dalam berinvestasi. Peramalan berperan penting dalam menentukan keputusan investasi yang tepat. Tujuan penelitian ini adalah meramalkan nilai IHSG menggunakan model autoregressive integrated moving average (ARIMA). dan metode peramalan fuzzy time series serta membandingkan keakuratan hasil peramalan kedua metode tersebut dengan melihat ukuran kesalahan peramalan menggunakan mean absolute percentage error (MAPE). Dalam karya ilmiah ini, model ARIMA menggunakan metode Box dan Jenkins dalam menentukan ordo pemodelannya, sementara metode fuzzy time series menggunakan proses fuzifikasi dalam menentukan pesentase peramalannya. Kedua metode ini menggunakan 50 periode data harian historis IHSG untuk meramalkan 7 periode nilai IHSG di masa yang akan datang. Berdasarkan hasil peramalan, nilai IHSG dengan menggunakan metode peramalan fuzzy time series menghasilkan ukuran MAPE yang lebih kecil dibanding dengan menggunakan model ARIMA.
Keyword: Peramalan, IHSG, ARIMA, fuzzy time series

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: