Judul: Identifikasi Struktur Dependensi dan Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan dengan Pendekatan C-D Vine Copula.
Abstrak: Analisis regresi merupakan analisis untuk menentukan pengaruh kovariat terhadap peubah responnya. Salah satu metode untuk menduga parameter regresi adalah dengan menggunakan metode kuadrat terkecil (Ordinary Least Square/OLS). Penduga parameter dengan metode OLS adalah penduga tak bias terbaik (Best Linear Unbiased Estimator/BLUE) jika asumsi-asumsi klasik dari model regresi terpenuhi. Akan tetapi, asumsi-asumsi tersebut dalam aplikasinya sering tidak terpenuhi. Analisis copula merupakan suatu metode alternatif untuk mengatasi masalah ketidaknormalan dan dependensi antar peubah. Analisis copula sering dijadikan sebagai metode alternatif untuk mengatasi masalah terlanggarnya asumsi-asumsi dari suatu model regresi. Selain itu, analisis copula dapat diterapkan jika sebaran dari setiap peubah tidak identik. Penggunaan analisis copula pada kasus multivariat sangat sulit dilakukan untuk mendapatkan fungsi copulanya. Oleh karena itu, dikembangkan pendekatan lain yaitu vine copula. Konsep dari vine copula adalah mendekomposisi fungsi copula multivariat menjadi fungsi copula berpasangan (copula bivarat). Analisis vine copula dapat dilakukan dengan menentukan terlebih dahulu struktur dependensinya yaitu menentukan tree dan keluarga copulanya. Penentuan tree dan keluarga copulanya dapat diperoleh dengan memilih salah satu di antara beberapa jenis vine copula, diantaranya C-vine copula (Canonical-vine copula) dan D-vine copula (Drawable-vine copula). Kemudian dengan menggunakan fungsi copula berpasangan, dicari sebaran bersamanya dan diterapkan konsep nilai harapan untuk mendapatkan nilai prediksi. Penelitian ini menggunakan data Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dan faktor-faktor makroekonominya yaitu inflasi, nilai tukar rupiah terhadap USD, dan suku bunga. Data penelitian diperoleh dari situs Bank Indonesia (BI) dan Bursa Efek Indonesia (BEI). Penelitian ini mengambil 120 data dari tahun 2006 hingga 2015. Data dibagi menjadi dua kelompok yaitu 100 data training untuk membentuk model dan 20 data testing untuk mengevaluasi model. Pemilihan data training dan data testing dilakukan secara acak dengan tujuan menghilangkan efek waktu (time). Peubah dalam penelitian ini adalah IHSG sebagai peubah respon dan faktor makroekonomi (inflasi, nilai tukar rupiah terhadap USD, dan suku bunga) sebagai kovariat. Penelitian ini menggunakan software R versi 3.3.2 dalam melakukan analisis data. Tujuan penelitian ini adalah mengkaji struktur dependensi dan menentukan model C-D vine copula terbaik antara IHSG dan faktor-faktor makroekonomi. Selanjutnya dilakukan prediksi IHSG dengan menggunakan model regresi klasik dan model regresi copula. Hasil prediksi dari dua model tersebut dievaluasi dengan ukuran Mean Absolute Percentage Error (MAPE) untuk memperoleh model yang paling akurat. Regresi klasik menghasilkan nilai MAPE sebesar 16.13%. Akan tetapi, asumsi-asumsi regresi tidak terpenuhi. Selain itu, plot tebaran data mengindikasikan bahwa IHSG dan faktor makroekonomi tidak memiliki hubungan yang linier. Oleh karena itu, dilakukan analisis lanjut menggunakan pendekatan copula untuk mengatasi masalah ketidaklinieran hubungan antar peubah. Hasil identifikasi sebaran marginal menunjukkan bahwa kovariat menghampiri sebaran Lognormal sedangkan IHSG menghampiri sebaran Weibull dan Normal. Struktur dependensi terbaik dalam penelitian ini adalah D-vine copula dari keluarga Archimedes dengan metode kemungkinan maksimum (Maximum Likelihood Estimation/ MLE). Nilai MAPE regresi copula untuk IHSG menghampiri sebaran Weibull adalah sebesar 4.86% sedangkan untuk IHSG menghampiri sebaran Normal adalah sebesar 4.85%. Nilai MAPE dari model regresi copula dengan sebaran Weibull tidak berbeda secara signifikan dengan model regresi copula pendekatan sebaran Normal. Jadi, dapat disimpulkan bahwa regresi copula dapat memprediksi IHSG dengan lebih akurat dibandingkan dengan regresi klasik.
Keyword: C-vine copula, D-vine copula, IHSG, keluarga Archimedes

Judul: Analisis Hubungan Dan Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan Dengan Faktor Makroekonomi Melalui Pendekatan Copula
Abstrak: Saham merupakan salah satu instrumen pasar keuangan yang paling popular. Pada sisi yang lain, saham merupakan instrumen investasi yang banyak dipilih investor karena saham mampu memberikan tingkat keuntungan yang menarik. Investasi adalah upaya untuk menunda konsumsi di masa sekarang. Di pasar sekunder atau dalam aktivitas perdagangan saham sehari-hari, harga-harga saham mengalami fluktuasi baik berupa kenaikan maupun penurunan. Pembentukan harga saham terjadi karena adanya permintaan dan penawaran atas saham tersebut. Dengan kata lain harga saham terbentuk oleh supply dan demand atas saham tersebut. Supply dan demand tersebut terjadi karena adanya banyak faktor, baik yang sifatnya spesifik atas saham tersebut (kinerja perusahaan dan industri dimana perusahaan tersebut bergerak) maupun faktor yang sifatnya makro seperti tingkat inflasi, nilai tukar, suku bunga dan faktor-faktor non ekonomi seperti kondisi sosial dan politik, dan faktor lainnya. Pada umumnya, kasus-kasus dibidang keuangan seringkali dijumpai data yang sebarannya tidak normal atau bahkan dipaksakan dengan asumsi sebaran normal. Salah satu metode dalam model kebergantungan adalah copula yang diperkenalkan pertama kali oleh Sklar pada tahun 1959. Beberapa keunggulan copula adalah tidak erat terhadap asumsi sebaran, khususnya sebaran normal, dapat menjelaskan hubungan yang tidak linear, mudah membangun sebaran bersamanya karena sebaran marginal dari peubah acak bisa berbeda atau bahkan sebaran marginalnya tidak diketahui. Beberapa kelebihan metode copula menarik perhatian peneliti dan terus berkembang dalam bidang keilmuan. Pada penelitian ini akan dikaji mengenai analisis hunbungan dan prediksi menggunakan pendekatan copula dan metode ini diterapkan pada pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Bursa Efek Indonesia (BEI). Hasil menunjukkan pola hubungan IHSG dengan faktor makroekonominya di BEI menggunakan pendugaan parameter copula dengan pendekatn tau kendall dengan hasil fitting log-likelihood terbesar menunjukkan pola hubungan mengikuti copula gumbel yaitu IHSG dengan inflasi, suku bunga dengan IHSG mengikuti copula clayton, dan nilai tukar mengikuti copula frank sedangkan prediksi peubah indeks harga saham gabungan data simulasi dan data aktual memiliki nilai MAPE 0.112 dengan korelasi sebesar 70.63 %.
Keyword: Archimidean copula, gaussian copula, tau kendall, saham

Judul: Sarcosporidiasis in slaughter animals
Abstrak: Sarcocystis which belong to the generally occuring parasites for they are found almost all over the countries of the world. Infection of Sarcocystis usually throught inges- tion of feces or flesh of infected animals. The pathogenesis of Sarcosporidiasis is considered as benign but when the Sarcocystis die in a host, sarcocystin or sarcosporidin is liberated thereby which lead to condemnation of meat in the abattoir. Besides condemnation of meat, Sarcocystis also causes: loss of appetite, anemia, lameness, weakness in the lion, diarrhea, fever, pyrexia, paralysis, emaciation, neuro logical disturbances, etc. " Amprolium "at the rate of 100 mg/Kg body weight per day has been practiced for prevention or to minimize Sarco- sporidiasis. Treatment must be started during incubation period. Shedding of Sarcocystis sporocysts in the feces of carnivores is the key factor in the spread of Sarcocystis infection. Therefore, control efforts must be based primarily on measures designed to break the cycle of Sarcocystis.
Keyword: