Judul: Penerapan model Arch/Garch dan model MSAR (Markov-Switching Autoregression) pada nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika dan IHSG
Abstrak: IHSG dan nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika adalah dua peubah penting dalam bidang ekonomi dan keuangan yang pergerakan nilainya perlu diperhatikan. Analisis deret waktu yang dapat memodelkan data bidang perekonomian dan keuangan antara lain adalah model ARCH/GARCH dan model Markov-Switching Autoregression (MSAR). Hasil pemodelan yang dihasilkan mengatakan bahwa model ARCH/GARCH dapat digunakan pada data peubah ekonomi dan keuangan yang mempunyai sifat heteroskedastisitas pada ragam sisaannya sehingga informasi yang didapatkan dapat dimanfaatkan lebih optimal. Penggunaan model MSAR dalam pemodelan cukup dapat menangkap pengaruh perubahan kondisi pada bussines cycle untuk peubah ekonomi dan keuangan. Simulasi peramalan dilakukan untuk melihat seberapa baik model dapat menjelaskan pergerakan data deret waktu yang diduga modelnya, dengan cara membandingkan nilai hasil peramalan dengan nilai aktualnya.
Keyword: 

Judul: Penerapan Model Markov Switching EGARCH pada Peramalan Nilai Tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat
Abstrak: Nilai tukar merupakan harga atau nilai mata uang suatu negara terhadap mata uang negara lain. Pergerakan nilai tukar berfluktuasi. Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor seperti perbedaan tingkat inflasi, tingkat suku bunga, rasio harga ekspor dan impor serta kestabilan ekonomi dan politik. Perubahan nilai tukar mata uang dapat menentukan kerugian atau keuntungan dalam investasi mata uang asing. Salah satu model yang dapat diterapkan pada data nilai tukar adalah Model Markov Switching EGARCH (MS-EGARCH). Penelitian ini mengkaji model MS-EGARCH dan menerapkannya pada data runtun waktu harian nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat. Penelitian ini juga membandingkan keakuratan hasil peramalan menggunakan model EGARCH standar, model MS-EGARCH dua state dan model MS-EGARCH tiga state. Model MS-EGARCH merupakan kombinasi dari model Markov Switching dan model EGARCH. Model Markov Switching merupakan model yang termasuk ke dalam kelas model state-space, di mana model state-space merupakan model statistik dengan peubah state yang tersembunyi atau tidak dapat diamati mengendalikan peubah acak yang dapat diamati. Karakteristik utama dari model Markov Switching adalah kemungkinan beberapa atau semua parameter model untuk berpindah dari rezim yang berbeda-beda mengikuti proses Markov yang diatur oleh peubah state. Pendugaan parameter model MS-EGARCH dapat dilakukan dengan menggunakan metode pendugaan maximum. Menduga parameter model dengan memaksimumkan fungsi log-likelihood dapat dilakukan dengan menggunakan kasus khusus dari algoritme Expectation Maximization (EM), yang langkah awalnya adalah menduga peluang state dengan diberikannya parameter dugaan awal. Model Markov Switching EGARCH (MS-EGARCH) dapat menggambarkan lebih rinci mengenai proses perubahan volatilitas daripada model EGARCH standar. Selain itu, persistensi volatilitas pada model MS-EGARCH adalah lebih rendah daripada model EGARCH standar. Selanjutnya, keakuratan hasil peramalan nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat menggunakan model MS-EGARCH lebih tinggi daripada model EGARCH standar. Model yang memiliki keakuratan paling tinggi dalam meramalkan nilai tukar Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat adalah model MS-EGARCH tiga state., Exchange rate is a price or value of one country’s currency in relation to another currency. The movement of the exchange rate is fluctuating over time. This is due to several factors, such as differences in inflation rates, interest rates, export and import price ratios, as well as economic and political stability. Changes in exchange rates can determine the loss or gain on foreign currency investment. One of the models that can be applied on the exchange rate is Markov switching EGARCH (MS-EGARCH) model. This research offers Markov switching EGARCH (MS-EGARCH) model and implements the model to the exchange rate of Rupiah to US Dollar. This research also compares the forecasting performance of the standard EGARCH model as well as two and three states MS-EGARCH model. The MS-EGARCH model is a combination of Markov switching model and EGARCH model. The Markov switching model belongs to the family of state-space model. A state-space model is a statistical model with hidden state variables controlling observable random variables. The main characteristic of Markov switching model is the possibility for some or all the parameters of the model to switch across different regimes according to a Markov process, which is governed by a state variable. The parameters of MS-EGARCH models can be estimated by maximum likelihood (ML) techniques. Estimating the
Keyword: EGARCH, MS-EGARCH, Markov process, regime changes

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: