Judul: Stochastic Modeling of Daily Clearing Transactions and Its Prefund Clearing
Abstrak: Bank Indonesia-Real Time Gross Settlement (BI-RTGS) system is very important in payment transactions. It has huge value and potential systemic risk due to the total value of the transactions. In 2019, the amount of daily RTGS transactions reached 3.5% of Indonesia's Gross Domestic Product. Since the new regulation on the clearing system was issued, BI has set a clearing prefund that is considered high for middle down class bank, it has an impact on banking management because not all bank has the ability to provide the prefund so that bank has to sacrifice potential profits from available cash funds. Meanwhile, there are idle funds that is caused by determination based on nonoutlier data with the lowest daily negative netting from the past year. It is necessary to build stochastic modeling about the characteristics of the clearing system to obtain an optimal prefund which has 1% and/or 5% settlement failure also the lowest potential loss prefund. Forecasting by Seasonal ARIMA helps this research in determining the prefund for the next year. The inventory model is considered to be similar to the clearing model with several changes and assumptions. The results of the stochastic process of daily clearing transactions show that the prefund value with the lowest potential loss is around the average daily clearing value and the prefund with a settlement failure of 1% and 5% has a lower value than the prefund set by BI. Keywords: clearing, modeling, prefund, stochastic, transaction., Kehadiran sistem Bank Indonesia-Real Time Gross Settlement (BI-RTGS) sangat penting dalam transaksi pembayaran yang bernilai besar namun berpotensi risiko sistemik dikarenakan nilai total transaksinya. Di tahun 2019, total transaksi RTGS harian mencapai 3,5% dari Produk Domestik Bruto Indonesia. Sejak regulasi baru sistem kliring diterbitkan, BI menetapkan prefund kliring yang dianggap tinggi untuk bank kelas menengah ke bawah, hal ini berdampak pada manajemen perbankan karena tidak semua bank memiliki kemampuan untuk menyediakan prefund tersebut sehingga bank harus mengorbankan potensi keuntungan dari dana tunai tersedia. Sedangkan terdapat dana idle yang disebabkan penentuan berdasarkan data nonoutlier dengan netting negatif harian terendah selama setahun terakhir. Perlu pemodelan stokastik terhadap karakteristik sistem transaksi kliring untuk memperoleh prefund optimal yang memiliki kegagalan setelmen 1% dan/atau 5% serta prefund dengan potensi kerugian terendah. Peramalan data dengan menggunakan Seasonal ARIMA membantu dalam menentukan prefund di tahun berikutnya. Model inventori dianggap mirip dengan model transaksi kliring dengan beberapa perubahan dan asumsi baru. Dari proses stokastik transaksi kliring harian menunjukkan bahwa nilai prefund dengan potensi terendah berada di sekitar rata-rata nilai transaksi kliring harian dan prefund dengan kegagalan setelmen 1% dan 5% memiliki nilai yang jauh lebih rendah dari prefund yang ditetapkan oleh BI.
Keyword: kliring, pemodelan, prefund, stokastik, transaksi

Judul: Mekanisme Transmisi Kebijakan Moneter di Indonesia Melalui Jalur Suku Bunga dan Jalur Pinjaman Bank : Pendekatan Struktural VAR
Abstrak: Bank Indonesia sebagai otoritas moneter yang memiliki kewenangan penetapan kebijakan moneter memiliki peran penting dalam penciptaan kondisi perekonomian yang stabil. Sampai dengan saat ini, kajian mengenai mekanisme transmisi moneter yang paling tepat digunakan di suatu negara masih menjadi hal penting, demikian juga untuk Indonesia. Pemilihan prioritas jalur mekanisme transmisi moneter mutlak bagi Bank Indonesia dalam merumuskan kebijakan moneter. Hal ini akan terkait dengan langkah selanjutnya, yaitu pilihan instrumen kebijakan dan prosedur pelaksanaan kebijakan. Operasi pengelolaan moneter yang dilakukan BI menggunakan Sertifikat Bank Indonesia (SBI) sebagai instrumen utama. Selama periode penelitian, BI telah beberapa kali melakukan perubahan atas suku bunga acuannya. Harapan BI penurunan suku bunga acuan ini akan diikuti dengan suku bunga pinjaman. Kredit investasi, modal kerja, dan konsumsi akan tumbuh seiring turunnya suku bunga pinjaman. Aktivitas perekonomian pada gilirannya akan meningkat. Demikian juga kestabilan harga yang merupakan tujuan kebijakan moneter ‘single objective’ yang dilaksanakan BI. Untuk mencapai hal ini, maka kestabilan nilai tukar rupiah pun harus dijaga antara lain melalui serangkaian Operasi Pasar Terbuka (OPT). Penelitian ini bertujuan untuk menguji apakah mekanisme transmisi melalui jalur suku bunga dan jalur pinjaman bank berlaku di Indonesia serta mengidentifikasi jalur transmisi yang paling mempengaruhi PDB dan tingkat inflasi. Data yang digunakan bersumber dari Statistik Ekonomi dan Keuangan Indonesia Bank Indonesia (SEKI-BI), Badan Pusat Statistik, dan CEIC dalam periode waktu antara bulan Januari 2001 sampai dengan bulan Desember 2008. Dengan demikian data yang digunakan merupakan data time series. Waktu penelitian adalah Juni 2009-April 2010. Metode untuk menganalisis bagaimana mekanisme transmisi moneter di Indonesia melalui jalur suku bunga dan jalur pinjaman bank adalah Struktural VAR (SVAR). Dalam model ini terdapat sembilan variabel yaitu Produk Domestik Bruto Riil (Y), Penghimpunan Dana Bank Umum (DEP), Kredit Bank Umum (KRED), Giro Wajib Minimum (GWM), Money Supply (M1), Suku Bunga SBI 1 bulan (SBI), Suku Bunga Deposito 1 bulan (SB_DEP), Suku Bunga Kredit Tertimbang (SB_KRED), dan Indeks Harga Konsumen (IHK). Model contemporaneous, yang menunjukkan hubungan perubahan jangka pendek, dibentuk oleh diekspresikan dalam Structural Vectorautoregression AB (SVAR AB) yang dikembangkan Amisano dan Gianni dalam Siregar dan Ward (2002). SVAR AB adalah model SVAR dengan penggunaan matrik A sebagai matrik koefisien bagi estimated residual dan matrik B sebagai matrik varian-kovarian bagi structural inovation............dst
Keyword: monetary transmission mechanism, interest rate channel, bank lending channel, Structural VAR

Judul: Enrichment of organic selenium, inorganic selenium and  vitamin E in quail products through its supplementation in the diet and its potency  of quail eggs as an ingredient in selenium-rich egg juice
Abstrak: This study was aimed to achieve an optimum level of combine organic selenium, inorganic selenium and vitamin E in obtaining the best production and reproduction as well as the highest level of selenium in quail eggs. This study was conducted from January to August 2008. Numbers of observed quails were 720 (360 females and 360 males). The treatments were applied when the quails were six weeks old. Nine treatment diets were: To (commercial diet), T1(0.46 ppm inorganic Se + 43.50 ppm vitamin E), T2 (0.46 ppm inorganic Se + 87.00 ppm vitamin E), T3 (0.92 ppm inorganic Se + 43.50 ppm vitamin E), T4 (0.92 ppm inorganic Se +87.00 ppm vitamin E), T5 (0.46 ppm organic Se + 43.50 ppm vitamin E), T6 (0.46 ppm organic Se + 87.00 ppm vitamin E), T7(0.92 ppm organic Se + 43.50 vitamin E) and T8(0.92 ppm organic Se + 87.00 ppm vitamin E).
Keyword: egg yolk, glutathione peroxidase ( GSH-Px), hedonic test, rank test