Judul: Analisis VECM ( Vector Error Correction Model) dalam Mekanisme Pemodelan dan Peramalan Kebijakan Harga Pangan
Abstrak: Kebijakan harga pangan yang terkini beserta peramalannya untuk beberapa periode ke depan menjadi kebutnhan bagi para pengambil kebijakan disisi pemerintah. Dalam melakukan peramalan diperlukan pemodelan data kebijakan harga pangan. Kebijakan harga pangan sendiri sangat terkait dengall beberapa variabel ekollomi makro yang menjadi isu utama yaitu pertumbuhan output, laju inflasi, pengangguran, dan neraca perdagangan. Salah satu pendekatan untuk peramalan multivariate adalah Vector Autoregressive (V AR). Vector Error Correction Model (VECM) merupakan bentuk V AR yang terestriksi. Restriksi tambahan ini hams diberikan karena keberadaan bentuk data yang tidak stasioner narnun terkointegrasi. Karena itulah VECM sering disebut sebagai desain V AR bagi series nonstasioner yang memiliki hubungan kointegrasi. SpesifIkasi VECM merestriksi hubungan jangka panjang variabel-variabel endogen agar konvergen ke dalam hubungan kointegrasinya, namun tetap membiarkan keberadaan dinamisasi jangka pendek. Pemodelan menggunakan data deret waktu data triwulan 1 tahun 1980 sampai data triwulan ke- 4 tahun 2004 (1980.1-2004.4). Pada rentang waktu tersebut Indonesia menghadapi fenomena krisis moneter yang mengakibatkan patahan pada pergerakan data. Sehingga untnk menghasilkan pemodelan yang lebih baik, model dibedakan menjadi dua yaitu pemodelan periode sebelum krisis moneter (1980.1-1997.2) dan periode setelah krisis moneter (1997.3-2004.4). Model VECM yang dihasilkan untuk periode triwulan awal tahun 1980 sampai triwulan kedua tahun 1997 (1980.1- 1997.2) adalah VECM dengan ordo 4 dan kointegrasi I, sedangkan model VECM yang dihasilkan untuk periode 1997.3-2004.4 adolah model VECM dengan ordo 3 dan kointegrasi 1.
Keyword: 

Judul: Analisis Hubungan Indeks Harga Saham Gabungan dengan Faktor Makroekonomi Menggunakan Vector Error Correction Model
Abstrak: Vector Error Correction Model (VECM) merupakan bentuk vector autoregressive yang terestriksi. Restriksi diberikan karena keberadaan data tidak stasioner namun terkointegrasi. Spesifikasi VECM merestriksi hubungan jangka panjang variabel-variabel tak bebas agar konvergen ke dalam hubungan kointegrasinya, namun tetap membiarkan dinamika jangka pendek. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dengan faktor makroekonomi, yaitu di antaranya nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika (USD), suku bunga Bank Indonesia, tingkat inflasi Indonesia, ekspor Indonesia, dan impor Indonesia dengan menggunakan model VECM. Data penelitian yang digunakan merupakan data bulanan periode Januari tahun 2015 hingga Januari tahun 2020. Model yang didapatkan adalah VECM dengan 3 rank kointegrasi. Selanjutnya, model tersebut diimplementasikan dalam Impulse Response Function (IRF) dan Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) untuk melihat pengaruh jangka panjang seluruh faktor makroekonomi terhadap IHSG. Selain itu, seluruh faktor makroekonomi juga memiliki hubungan kausalitas Granger atau hubungan timbal balik dengan IHSG., Vector Error Correction Model (VECM) is a restricted form of autoregressive vector. Restrictions are given because the data is not stationary but cointegrated. The VECM specification restricts the long-term relationship of the dependent variables to converge into the cointegration relationship, but still allows short-term dynamics. This research aims to analyze the relationship between the Jakarta Composite Index (JCI) and macroeconomic factors, namely the exchange rate Rupiah against the US Dollar, interest rate of Bank Indonesia, the inflation rate of Indonesia, Indonesia’s exports and imports using VECM. The research data used are monthly data for the period January 2015 to January 2020. The model obtained is VECM with 3 cointegration ranks. Furthermore, the model is implemented in the Impulse Response Function (IRF) and Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) to see the long-term relationship of all macroeconomic factors on JCI. In addition, macroeconomic factors have a Granger causality or reciprocal relationship with the JCI.
Keyword: Vector Error Correction Model, Impulse Response Function, Forecast Error Variance Decomposition, JCI

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: