Judul: Comparing the Accuracy of Geometric Brownian  Motion and ARIMA Models in Predicting the BIRD Stock Prices
Abstrak: Saham merupakan salah satu instrumen investasi yang dapat dipilih untuk memperoleh keuntungan di masa yang akan datang. Harga saham bergerak fluktuatif mengikuti proses stokastik. Model matematika diperlukan dalam membaca pergerakan saham, misalnya model Geometric Brownian Motion (GBM) dan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tingkat keakuratan model GBM dan ARIMA dalam memprediksi harga saham. Data yang digunakan adalah harga penutupan saham PT Blue Bird Tbk periode 11 Februari 2023 – 11 Februari 2024. Data tersebut dibagi menjadi data training sebanyak 191 data dan data testing sebanyak 46 data. Di antara model ARIMA, model ARIMA(4,1,4) adalah model terbaik dengan nilai AIC sebesar 2008.16 dan semua parameternya signifikan pada taraf nyata 5%. MAPE dipilih menjadi alat dalam mengukur tingkat keakuratan model dalam kinerjanya memprediksi harga saham karena data yang digunakan tidak memiliki pencilan. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh nilai MAPE model GBM sebesar 10.3634%, sedangkan model ARIMA(4,1,4) sebesar 7.7838%., Stocks are one of the investment instrumens that can be chosen to obtain profits in the future. Stock prices fluctuate following a stochastic process. Mathematical models, such as Geometric Brownian Motion (GBM) and Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) models, can be used in reading stock movements. This study aims to compare the accuracy of GBM and ARIMA models in predicting stock prices. The data used are the closing price of PT Blue Bird’s Tbk shares for the period February 11, 2023 – Februari 11, 2024. The data are divided into 191 training data and 46 testing data. Among the ARIMA models, the ARIMA(4,1,4) was the best model with an AIC value of 2008.16 and all its parameters were significant at level 5%. MAPE was chosen as a tool in measuring accuracy of the model in predicting stock prices because the data used do not have outliers. Based on the results of the study, the MAPE value of GBM model was 10.36345%, while the MAPE value of ARIMA(4,1,4) model was 7.783817%.
Keyword: ARIMA, MAPE, Blue Bird, gbm, stock

Judul: FORECASTING STOCK RETURNS WITH AUTOREGRESSIVE MOVING AVERAGE MODEL
Abstrak: Evaluasi terhadap suatu aset saham dapat dilakukan dengan mengacu pada nilai imbal hasil saham tersebut. Akibatnya serangkaian imbal hasil saham mampu mencerminkan volatilitas pasar saham lebih baik dibandingkan dengan serangkaian harga saham. Hal ini membuat pendugaan imbal hasil saham memiliki nilai penelitian yang lebih penting dibandingkan dengan pendugaan harga saham. Pendugaan imbal hasil saham juga penting untuk para pengelola portofolio mengambil keputusan dalam mengalokasikan modal, merespon risiko perdagangan dan efisiensi pasar saham. Imbal hasil saham dapat dipandang sebagai bagian dari deret waktu (time series) dalam periode waktu tertentu yang dapat dimanfaatkan untuk membangun suatu model matematika dengan mengkombinasikan imbal hasil saham dan atau galat pada waktu yang sudah lewat. Model tersebut dapat digunakan untuk menduga imbal hasil saham di waktu yang akan datang. Salah satu model yang terkenal dan mampu menduga imbal hasil saham dengan baik adalah model autoregressive moving average (ARMA) yang merupakan gabungan antara model autoregressive (AR) dan model moving average (MA). Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji secara terpadu model AR, MA dan ARMA serta menerapkan model tersebut pada imbal hasil saham. Untuk menerapkan model AR, MA atau ARMA pada imbal hasil saham digunakan metode Box-Jenkins. Langkah pertama yang dilakukan adalah memeriksa kestasioneran data dalam rataan maupun variance. Apabila data belum stasioner dalam rataan perlu dilakukan proses differencing. Proses transformasi logaritma dilakukan ketika data belum stasioner dalam variance. Setelah data stasioner, maka tahap selanjutnya adalah menentukan orde dari model AR dan MA dengan memperhatikan nilai dan grafik autocorrelation functions (ACF) dan partial autocorrelation functions (PACF). Kemungkinan akan diperoleh beberapa calon model setelah orde yang tepat ditentukan. Untuk menentukan satu model terbaik maka pada tahap selanjutnya adalah menentukan nilai parameter dan Akaike’s information criterion (AIC) setiap model. Setelah model terbaik ditentukan, langkah berikutnya adalah memeriksa kelayakan model tersebut dengan memeriksa nilai atau grafik ACF dan PACF residual model. Tahap terakhir adalah menggunakan model yang diperoleh sebagai alat untuk menduga imbal hasil saham pada waktu yang akan datang. Pada penelitian ini, untuk data imbal hasil saham harian bank central asia (BCA) tahun 2017 sampai dengan 2020 diperoleh model terbaik adalah model ARMA(1,1). Model ini mampu memodelkan imbal saham dengan baik, hal ini ditunjukkan dengan nilai mean absolute percentage error (MAPE) di bawah 10% yaitu sebesar 6.52%. Model ARMA(1,1) juga dapat digunakan untuk menduga imbal hasil saham untuk periode 10 hari ke depan dengan akurasi MAPE sebesar 0.93% yang tergolong kategori sangat akurat.
Keyword: Autoregressive, autoregressive moving average, imbal hasil, moving average dan pendugaan

Judul: Sintesis Flavonol melalui 2’-Hidroksikalkon
Abstrak: Flavonol is a class of flavonoids commonly found in fruits and vegetables. Flavonol is very useful, especially in food sector and health. In this study, flavonol unsubstituted was successfully synthesized from an intermediate material 2’-hydroxychalcone. The 2’-hydroxychalcone was synthesized by Claisen-Schmidt condensation method between o-hydroxyacetophenone and benzaldehyde using 4 different catalysts, namely KOH 60%, solid pellet of KOH-grinding technique, BF3-Et2O, and NaH in DMF. The KOH 60% was the best catalyst, giving the highest yield (57%). Afterward, the flavonol was synthesized in 1-stage oxidation cyclization of o-hydroxyacetophenone using Algar-Flynn-Oyamada (AFO) reaction, giving 76%. The flavonol total yield from 2’-hydroxychalcone was 43%. All synthesized products were characterized by their melting points and their spectra. The success of the synthesis flavonol opens the way to synthesis of useful flavonol derivatives such as quercetin and kaempferol
Keyword: