Judul: Penerapan Algoritme Genetika dalam Penentuan Indikator Krisis  Keuangan Hasil Pemodelan Machine Learning
Abstrak: Krisis keuangan adalah situasi ketika terdapat tanda-tanda kesulitan dan kerugian keuangan yang memengaruhi sebagian besar sistem keuangan. Besar dampak yang akan diterima suatu negara dipengaruhi oleh seberapa siap sistem keuangan yang ada dalam menghadapi syok atau tekanan yang terjadi. Diperlukan sebuah deteksi dini dalam mempersiapkan jika terjadi tekanan pada sistem keuangan. Pemodelan machine learning menggunakan data historis krisis keuangan dapat dimanfaatkan untuk mengantisipasi kejadian krisis tersebut. Penelitian ini menggunakan data dari macrohistory.net/database yang terdiri dari systemic financial crises sebagai peubah respon dan 18 indikator makroekonomi dari 17 negara selama 151 tahun. Data tersebut kemudian diolah dengan metode machine learning yang berasal dari tiga pendekatan berbeda (regresi logistik, random forest, dan XGBoost). Tingkat kepentingan peubah dalam mendeteksi krisis keuangan dapat diukur dengan menghitung permutation feature importance. Selanjutnya, penerapan algoritme genetika dimanfaatkan untuk mendapatkan solusi optimal untuk urutan tingkat kepentingan peubah berdasarkan ketiga metode tersebut. Optimasi urutan pemeringkatan menunjukkan bahwa peubah X14 (equity total return), X10 (leverage) dan X4 (short-term interest rate) merupakan tiga peubah paling penting berdasarkan algoritme genetika. Hasil pemeringkatan kepentingan peubah tersebut memiliki kesetujuan dengan ketiga model machine learning, sehingga dapat digunakan sebagai peubah paling signifikan untuk menjadi indikator krisis keuangan., A financial crisis is characterized by signs of financial distress and losses affecting much of the financial system. The magnitude of the impact a country receives is influenced by its financial system's preparedness to face the occurring shock or pressure. Early detection is needed to prepare for potential pressure on the financial system. Machine learning modeling using historical financial crisis data can be utilized to anticipate crisis events. Data from macrohistory.net/database, consisting of systemic financial crises as a response variable and 18 macroeconomic indicators from 17 countries over 151 years, is used in this research. The data is then processed using machine learning methods derived from three approaches (logistic regression, random forest, and XGBoost). The level of importance of variables in detecting a financial crisis is measured by calculating the permutation feature importance. Subsequently, a genetic algorithm is applied to determine the optimal solution for the order of variable importance levels based on the three methods. Optimization of the ranking order showed that the variables X14 (equity total return), X10 (leverage), and X4 (short-term interest rate) were the three most important variables based on the genetic algorithm. These variable’s importance rankings matched the three machine learning models, making them the most critical financial crisis indicators.
Keyword: Financial crisis, Genetic algorithm, Machine learning, Permutation feature  importance, Variable importance

Judul: Early warning system krisis utang di Indonesia: pendekatan Business Cycle Theory
Abstrak: Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang dapat menjadi Coincident, Leading, dan Lagging Indicators dalam rangka menyusun instrumen deteksi dini terjadinya krisis utang di Indonesia. Selain itu, akan diidentifikasi sistem bekerjanya faktor-faktor tersebut sebagai instrument sistem suatu deteksi dini. Pada penelitian ini, pembangunan early warning system krisis utang di Indonesia dilakukan dengan menggunakan pendekatan business cycle theory. Data yang digunakan adalah data sekunder dengan periode bulanan dari bulan Januari 1998 hingga Desember 2011. Adapun jumlah variabel makroekonomi yang berhasil dikumpulkan dalam penelitian ini adalah sebanyak 111 variabel. Dalam rangka memperoleh kandidat Coincident, Leading, dan Lagging Indicators, maka dilakukan tiga tahap seleksi terhadap 111 variabel makroekonomi yang berhasil dikumpulkan. Adapun tiga tahap seleksi tersebut adalah uji secara grafis dengan prosedur Bry Boschan, uji korelasi silang (cross correlation test), dan uji granger causality (granger causality test). Dari tahap seleksi tersebut, diperoleh hasil bahwa terdapat 8 variabel yang menjadi kandidat Coincident Indicator, yakni suku bunga pinjaman modal kerja (rupiah) dari Bank Asing dan Campuran, suku bunga simpanan rupiah berjangka 6 bulan di Bank Umum, laju inflasi Indonesia, ekspor barang Amerika Serikat (free on board price), harga komoditi mentah pertanian dunia, SBI 1 bulan, interest rate spread, dan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Sementara itu, kandidat Leading Indicator yang diperoleh sebanyak 6 variabel, yaitu suku bunga LIBOR 6 bulan, laju inflasi Jepang, M2/Cadangan Devisa, Loan to GDP, LQ 45, dan Nominal Effective Exchange Rate. Adapun kandidat Lagging Indicators terdiri dari suku bunga pinjaman modal kerja (rupiah) yang diberikan Bank Persero, suku bunga pinjaman berjangka 24 bulan (rupiah) di Bank Umum, Import Merchandise Constant (US$ Dollar), dan Local Equity Market Index. Melalui proses trial and error, maka diperoleh kombinasi variabel terbaik dalam penyusunan Coincident Debt Index, Leading Debt Index, dan Lagging Debt Index. Komponen penyusun Coincident Debt Index terbaik adalah interest rate spread (59 persen), suku bunga simpanan rupiah berjangka 6 bulan di Bank Umum (23 persen), suku bunga pinjaman untuk modal kerja (rupiah) berjangka 6 bulan di Bank Umum(10 persen) dan SBI 1 bulan (8 persen). Komponen penyusunan Leading Debt Index yang dianggap terbaik adalah variabel suku bunga LIBOR 6 bulan (54 persen), laju inflasi Jepang (42 persen), dan variabel M2/Cadangan Devisa (2 persen) serta Nominal Effective Exchange Rate (2 persen). Adapun komponen penyusun Lagging Debt Index adalah dari suku bunga pinjaman modal kerja rupiah yang diberikan Bank Persero (42 persen), suku bunga pinjaman rupiah berjangka 24 bulandi Bank Umum (50 persen), Import Merchandise Constant (4 persen), dan Local Equity Market Index (3 persen). Dari hasil tersebut disimpulkan bahwa kemungkinan terjadinya krisis utang di Indonesia pada periode waktu mendatang sangatlah dipengaruhi oleh faktor eksternal seperti suku bunga LIBOR 6 bulan dan laju inflasi Jepang. Hal ini membuktikan bahwa Indonesia merupakan negara dengan perekonomian terbuka kecil (small open economy) yang masih rentan terhadap goncangan makroekonomi global. Model early warning system yang terbentuk dari penelitian ini dapat bekerja dengan cukup baik dalam memprediksi kemungkinan terjadinya krisis utang di Indonesia meskipun proses kaliberasi terhadap variabel-variabel penyusunnya masih perlu dilakukan secara berkala.
Keyword: Debt Crises, Reference Variable, Debt to GDP, Coincident Indicators, Coincident DebIndexLeading Indicators, Leading Debt Index, Lagging Indicators, Lagging Debt Indexv

Judul: Karakteristik Anatomi Skelet Kepala Buaya senyulong (Tomistoma schlegelii).
Abstrak: Buaya sepit atau senyulong (Tomistoma schlegelii) merupakan jenis buaya asli Indonesia yang berhabitat di sungai-sungai Sumatera, Kalimantan, dan juga pedalaman Sulawesi. Salah satu ciri khas buaya senyulong adalah bentuk moncong yang runcing dan sempit, namun hingga saat ini informasi mengenai struktur skelet kepala buaya senyulong sangat terbatas. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari karakteristik anatomi skelet kepala buaya senyulong yang dikatikan dengan fungsi dan perilakunya. Penelitian dilakukan secara eksploratif dengan melakukan pengamatan, pencatatan, dan pengambilan gambar dari skelet kepala buaya senyulong. Skelet kepala berukuran panjang 70 cm, lebar 29 cm, dan tingggi 17 cm dengan permukaan kasar pada os nasale, os frontale, os maxilla, os mandibula, os lacrimale, os jugale. Jumlah gigi pada buaya ini sebanyak 78 buah, terdiri dari 4 buah gigi premaxila, 16 buah gigi maxila, dan 19 buah gigi mandibula. Pada regio orbitalis ditemukan dua pasang fenestrae temporales yang berkembang baik. Fenestra supratemporale merupakan lubang oval yang membentang di sepanjang os parietale. Fenestra infratemporale berbentuk segitiga dan dibatasi oleh os squamosum, os postorbitale, os jugulare, dan os quadratum. Os mandibula hewan ini mempunyai symphysis mandibularis yang panjang yaitu garis yang melintang di corpus mandibulae. Secara fungsional ukuran symphysis mandibularis berkaitan dengan adaptasi hewan terhadap diet makan.
Keyword: kepala, moncong, Tomistoma schlegelii