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: Peramalan Return Harga Saham dengan Menggunakan Metode ARIMA-EGARCH dan SARIMA-EGARCH.
Abstrak: Saham adalah surat berharga yang menunjukkan kepemilikan seorang investor atas suatu perusahaan. Keuntungan atau kerugian dari saham tersebut dapat tergambarkan berdasarkan nilai imbal hasil saham perusahaan tersebut. Nilai imbal hasil tersebut menjadi pertimbangan bagi investor untuk mengambil keputusan dalam transaksi. Oleh karena itu diperlukan suatu cara untuk memprediksi return harga saham di waktu yang akan datang. Pada karya ilmiah ini metode prediksi yang digunakan adalah metode autoregressive integrated moving average (ARIMA) dan seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA). Akan tetapi jika dalam data terdapat masalah heteroskedastisitas, maka metode ARIMA dan SARIMA dikombinasikan dengan model exponential generalized autoregressive conditional heteroskedastic (EGARCH) menjadi metode ARIMAEGARCH dan SARIMA-EGARCH. Hasil peramalan menggunakan kedua metode tersebut menunjukkan penggunaan metode ARIMA-EGARCH lebih baik dibandingkan dengan metode SARIMA-EGARCH dengan perbandingan nilai mean square error sebesar 0.000969 berbanding 0.001028. Meskipun demikian metode ARIMA-EGARCH dan SARIMA-EGARCH hanya cocok untuk melakukan peramalan jangka pendek.
Keyword: return harga saham, heteroskedastisitas, ARIMA-EGARCH, SARIMA-EGARCH

Judul: Sintesis dan Pencirian Kompleks Fe(III)-Kuersetin
Abstrak: Quercetin belongs to flavonols which is able to chelate metal ions. Quercetin may chelate metal ions at 3’,4’-catechol, 3- or 5-hydroxycromone sites. In this study, quercetin was complexed with Fe(III). The complex with Fe(III) ions from FeCl3·6H2O was more stable than the complex derived from Fe(NO3)3·9H2O. The quercetin was yellow in color and showed maximum wavelengths (λ􀭫􀭟􀭶) at 250 and 370 nm. The Fe(III)-quercetin complex from Fe(NO3)3·9H2O was yellowish green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 420 nm, whereas that from FeCl3·6H2O was dark green with 􀟣􀭫􀭟􀭶 at 280 and 430 nm. The 􀟣􀭫􀭟􀭶 shift indicated that the complex was formed at 3-hydroxychromone site. The Fe(III)- quercetin complex was formed with 1:1 metal-ligand mole ratio based on atomic absorption spectrophotometry analysis and the X-ray diffractogram showed that the crystallinity of the complex was 37%.
Keyword: