Judul: Penerapan Model Markov Switching Vector Autoregressive Pada Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar Amerika, Euro, Dan Harga Emas
Abstrak: Nilai tukar rupiah merupakan bagian dari peubah ekonomi makro yang memiliki sifat fluktuatif. Salah satu mata uang yang memiliki kedudukan yang stabil dalam perekonomian dunia adalah dolar Amerika dan euro. Dolar Amerika dan euro sering dijadikan patokan berbagai negara termasuk Indonesia untuk mengevaluasi kondisi perekonomian negaranya. Emas merupakan investasi yang banyak dipilih oleh masyarakat Indonesia bahkan pada tahun 2013 belanja emas masyarakat Indonesia mencapai angka 17 ton. Nilai tukar rupiah menjadi cerminan Indonesia dalam posisi ekonomi dunia. Pemodelan linier seperti Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) kurang tepat digunakan untuk memodelkan nilai tukar rupiah karena adanya pengaruh faktor lain yang mempengaruhi perubahan nilai tukar rupiah tersebut sedangkan model ARIMA hanya menangkap fluktuasi data periode sebelumnya. Pemodelan nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika, euro, dan harga emas membutuhkan banyak informasi mengenai faktor yang memengaruhi nilai tukar rupiah itu sendiri. Penelitian ini menggunakan data 3 peubah yaitu nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika, euro, dan harga emas yang dimodelkan secara bersamaan. Model Markov Switching Vector Autoregressive (MSVAR) diterapkan untuk memodelkan 3 peubah tersebut karena selain dapat menangkap fluktuasi data periode sebelumnya juga dapat menangkap perubahan kondisi yang tidak dapat teramati secara langsung dalam pergerakan nilai tukar rupiah. Model terbaik yang diperoleh adalah model MS(2)-VAR(1) dengan nilai AIC sebesar 3828.94. Nilai tukar rupiah akan melemah terhadap dolar Amerika, euro, dan harga emas dengan waktu rata-rata 50 hari sedangkan akan menguat dengan waktu rata-rata 33 hari.
Keyword: autoregressive, MSVAR, nilai tukar, rantai Markov, regime switching.

Judul: Peramalan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar Amerika dengan Pendekatan Analisis Regresi dan ARIMA
Abstrak: Nilai tukar merupakan harga mata uang satu negara yang dinyatakan dalam mata uang negara lain. Nilai tukar berfluktuatif sehingga perlu dilakukan peramalan agar dapat membantu pelaku ekonomi dalam membuat keputusan yang tepat. Fluktuasi nilai tukar dipengaruhi oleh faktor-faktor makroekonomi, seperti inflasi dan jumlah uang beredar. Pengaruh faktor-faktor makroekonomi terhadap nilai tukar dapat dimodelkan dengan regresi linear berganda. Parameter model regresi diestimasi menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS). Pada model regresi linear berganda terdapat asumsi-asumsi klasik yang harus dipenuhi. Apabila terjadi korelasi antara residual ke-t dengan residual ke-(t-1), dikatakan residual model mengalami autokorelasi. Dalam karya ilmiah ini, digunakan metode Cochrane-Orcutt untuk mengatasi pelanggaran asumsi tidak adanya autokorelasi pada residual model. Selain faktor makroekonomi, fluktuasi nilai tukar juga dipengaruhi oleh nilai tukar pada periode sebelumnya. Pada karya ilmiah ini dilakukan peramalan nilai tukar rupiah terhadap dolar AS menggunakan metode regresi linear dan ARIMA. Setelah itu, akan dilakukan perbandingan hasil ramalan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil peramalan menunjukkan bahwa metode regresi linear memiliki tingkat keakuratan yang lebih baik dibandingkan dengan model ARIMA karena memiliki nilai MAPE yang lebih kecil., Exchange rate is the price of one country’s currency which is expressed in other country’s currency. The exchange rate is volatile so it is necessary to forecast in order to assist economic actors in making the right decisions. Exchange rate fluctuations are influenced by macroeconomic factors such as inflation and money supply. The effect of macroeconomic factors on the exchange rate can be estimated using multiple linear regression. The regression parameters are estimated using the Ordinary Least Square (OLS) method. There are classical assumptions that must be satisfied in multiple linear regression. If there is correlation between the (t)-th residual and the (t-1)-th residual then the residual model has autocorrelation. In this study, the Cochrane-Orcutt method is used to overcome the violation of assumption that there is no autocorrelation in the residual model. The exchange rate fluctuations are also influenced by exchange rate in previous period. In this study, the exchange rate is forecasted using linear regression and ARIMA. Then, their accuracy are compared by evaluating Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The forecasting results showed that linear regression has a better accuracy rate than ARIMA model because it has a smaller MAPE value.
Keyword: ARIMA, Cochrane-Orcutt, exchange rate, linear regression

Judul: Synthesis of Apatite - Chitosan Composite Using Duck Eggshell and Chitosan with Temperature and pH Control
Abstrak: Composite of apatite-chitosan was prepared by using chitosan as polymer matrix. Calcium phosphate was prepared from CaO and (NH4)2HPO4, which the ratio Ca : P had to be 1.67. Chitosan is produced by deacetilase from biopolymer chitin. Duck eggshell (95% CaCO3) as starting material was converted to be calcium oxide (CaO) through calcinations with temperature 1000oC for 5 hours. In-situ and ex-situ methods were prepared from apatite and chitosan (dissolved with acetate acid 2%). Calcium phosphate prepared for bone implantation, but it is too fragile and brittle to be implant into the body. So addition of chitosan can decrease crystalinity and increase mechanic characteristic (tougher). Composite apatite-chitosan was resulted by fast precipitation. Fast precipitation was held in a breaker glass with nitrogen atmosphere, under controlled temperature at 37oC and pH 7, in order to increase amount of hydroxyapatite. Precipitation with CaO which was dropped by (NH4)2HPO4. Hydroxyapatite and chitosan were appearing at samples with in-situ and ex-situ methods which indicating by peak matching of XRD (closed lattice parameter, crystal size), overlapping at FTIR spectra and supporting by SEM picture (homogenous and agglomerated particle). However, it still needs further research to examine biocompatibility osteoconductive degree of sample by in-vivo and in-vitro test.
Keyword: