Judul: Pemodelan Vector Autoregressive X (VARX) untuk Peramalan Indikator Makroekonomi Indonesia dan Penanganan Variasi Waktu Berbeda dengan Interpolasi
Abstrak: Kestabilan ekonomi Indonesia dapat dilihat dari kondisi indikator makronya. Indikator tersebut misalnya laju pertumbuhan ekonomi sebesar 5.0% (2016), sedikit meningkat pada tahun 2017 menjadi 5.1%. Indikator lainnya yaitu nilai tukar rupiah terhadap US dollar pada tahun 2018 terus naik hingga bulan oktober 2018 mencapai Rp15 227. Sementara itu, inflasi tetap berada dalam kisaran sasaran pemerintah dan tercatat pada level 3.6% pada tahun 2017. Bank Indonesia (BI) meningkatkan suku bunga acuan 25 basis poin sebanyak dua kali menjadi 4.75% di bulan Mei, setelah mempertahankan suku bunga tetap selama tujuh bulan berturut-turut. Keterbukaan ekonomi Indonesia serta besarnya tingkat ketergantungannya terhadap negara maju, mengakibatkan perencanaan dan pelaksanaan kebijakan moneter tidak dapat berjalan secara independen. BI dalam kebijakannya turut mempertimbangkan fluktuasi kondisi ekonomi AS. Oleh karena itu, diperlukan suatu model untuk memprediksi kondisi makroekonomi Indonesia ke depan melalui peramalan kondisi perekonomian mendatang melalui indikator-indikator yang berpotensi menentukan naik turunnya kondisi perekonomian seperti kondisi pertumbuhan ekonomi, suku bunga SBI, inflasi, serta nilai tukar rupiah terhadap dollar. Analisis yang dapat digunakan untuk melakukan prediksi adalah analisis runtun waktu. Model Vector Autoregressive X (VARX) merupakan model runtun waktuuntuk memodelkan beberapa peubah endogen yang saling berhubungan dipengaruhi waktu sebelumnya dan terdapat peubah eksogen yang mempengaruhi peubah endogen tersebut. Penanganan data yang memiliki variasi waktu yang berbeda pada analisis runtun waktu dapat dilakukan pendekatan menggunakan metode interpolasi. Penelitian ini membahas penanganan data yang memiliki variasi waktu yang berbeda (misal, data peubah yang tersedia dalam bentuk triwulan namun data peubah yang diinginkan adalah bulanan) dalam hal ini peubah PDB dalam series triwulan, sedangkan lima peubah lainnya menggunakan series bulanan, padahal dalam analisis multivariat kondisi data peubah harus sama, maka dilakukan suatu pendekatan untuk menurunkan data peubah bulanan dari data peubah triwulan dengan menggunakan metode interpolasi. Oleh sebab itu sebelum melakukan analisis VARX penulis melakukan interpolasi data peubah PDB dari triwulan menjadi bulanan dengan interpolasi. Setelah data siap olah, maka dilakukan pemodelan VARX terhadap nilai tukar, pertumbuhan ekonomi (PDB), suku bunga Sertifikat Bank Indonesia (SBI), dan inflasi sebagai peubah endogen serta suku bunga AS (FFR) dan inflasi AS sebagai peubah eksogen. Selanjutnya model VARX yang terbaik digunakan untuk memprediksi nilai tukar, pertumbuhan ekonomi (PDB), suku bunga SBI, dan inflasi periode mendatang. Hasil simulasi diperoleh nilai MAPE untuk metode interpolasi cubic spline sebesar 4.53, sedangkan untuk metode interpolasi linier diperoleh nilai MAPE sebesar 4.81. Kedua nilai ini kurang dari 10% maka disimpulkan bahwa metode interpolasi cubic spline dan interpolasi linier mempunyai kemampuan interpolasi yang sangat baik. Jadi, metode interpolasi yang digunakan peneliti untuk menaksir nilai bulanan peubah PDB berdasarkan nilai MAPE terkecil adalah interpolasi cubic spline. Berdasarkan Evaluasi hasil model VARX dilakukan dengan menghitung nilai MAPE secara keseluruhan untuk ramalan data testing peubah Nilai Tukar Rupiah/NTR ( 𝑌�������1) , Inflasi ( 𝑌�������2), Produk Domestik Bruto/PDB ( 𝑌�������3), dan Suku Bunga Sertifikat Bank Indonesia/SBI (𝑌�������4) secara bersama-sama sebesar 8.58%. Nilai MAPE tersebut kurang dari 10%, sehingga disimpulkan bahwa model VARX(4,0) mempunyai kemampuan peramalan yang sangat baik. Sehingga model VARX(4,0) dapat digunakan untuk peramalan NTR, Inflasi, Suku Bunga SBI dan PDB pada periode mendatang.
Keyword: interpolasi cubic spline, interpolasi linier, makroekonomi Indonesia vector autoregressive x (VARX)

Judul: Model Indikator Makroekonomi dengan Panjang Series yang Berbeda Menggunakan Pendekatan Vector Autoregressive
Abstrak: Analisis data deret waktu dengan peubah ganda memerlukan data dengan periode waktu yang sama. Akan tetapi, tidak semua data tersedia dengan frekuensi observasi yang seragam. Penyamaan periode data bisa dilakukan dengan mengubah periode data satu ke periode yang lainya. Permasalahan yang dikaji dalam penelitian ini adalah penanganan pada data beda series periode waktu untuk mendapatkan nilai pada series yang sama dan analisis dinamis menggunakan VAR pada suku bunga Bank Indonesia, inflasi, nilai tukar rupiah terhadap dolar amerika, produk domestik bruto dan IHSG. Hasilnya, terdapat kointegrasi atau hubungan jangka panjang antara kelima peubah. Lag optimum yang diikutsertakan pada model adalah lag keenam sehingga model yang digunakan adalah VECM(6). Inflasi dan SBI tidak memiliki hubungan kausalitas. Inflasi mempengaruhi nilai dari SBI, tetapi SBI tidak mempengaruhi inflasi. IHSG tidak memiliki hubungan kausalitas terhadap nilai tukar dan PDB. IHSG mempengaruhi nilai tukar, tetapi nilai tukar tidak mempengaruhi nilai IHSG. IHSG mempengaruhi nilai PDB, tetapi PDB tidak mempengaruhi IHSG. Sementara itu, PDB dan nilai tukar memiliki hubungan kausalitas, artinya nilai PDB dan nilai tukar saling mempengaruhi.
Keyword: data beda series, kausalitas, kointegrasi, stasioneritas, VAR

Judul: Hydroxyapatite-Chitosan Composite Coating on Stainless Steel 316 to Improve Corrosion Resistance
Abstrak: Metals that were used in bone implantation should have good corrosion resistance that were not easily corroded when implanted into the body. Metal corrosion resistance of stainless steel 316 can be enhanced through the metal coating by hydroxyapatite-chitosan composite with composition ratio of hydroxyapatite (gram) and chitosan 3% (mL) 0.2:0, 0.2:0.1, 0.2:0.5, 0.2:1.0, and 0.2:1.5. Besides improving the corrosion resistance of metal, the presence of chitosan also maintain the position of hydroxyapatite on metal surfaces. Corrosion resistance increases with increasing amount of chitosan added and the best composition of hydroxyapatite-chitosan composite was 0.2:1.0.
Keyword: