Judul: Peramalan Return Harga Saham dengan Menggunakan Metode ARIMA-EGARCH dan SARIMA-EGARCH.
Abstrak: Saham adalah surat berharga yang menunjukkan kepemilikan seorang investor atas suatu perusahaan. Keuntungan atau kerugian dari saham tersebut dapat tergambarkan berdasarkan nilai imbal hasil saham perusahaan tersebut. Nilai imbal hasil tersebut menjadi pertimbangan bagi investor untuk mengambil keputusan dalam transaksi. Oleh karena itu diperlukan suatu cara untuk memprediksi return harga saham di waktu yang akan datang. Pada karya ilmiah ini metode prediksi yang digunakan adalah metode autoregressive integrated moving average (ARIMA) dan seasonal autoregressive integrated moving average (SARIMA). Akan tetapi jika dalam data terdapat masalah heteroskedastisitas, maka metode ARIMA dan SARIMA dikombinasikan dengan model exponential generalized autoregressive conditional heteroskedastic (EGARCH) menjadi metode ARIMAEGARCH dan SARIMA-EGARCH. Hasil peramalan menggunakan kedua metode tersebut menunjukkan penggunaan metode ARIMA-EGARCH lebih baik dibandingkan dengan metode SARIMA-EGARCH dengan perbandingan nilai mean square error sebesar 0.000969 berbanding 0.001028. Meskipun demikian metode ARIMA-EGARCH dan SARIMA-EGARCH hanya cocok untuk melakukan peramalan jangka pendek.
Keyword: return harga saham, heteroskedastisitas, ARIMA-EGARCH, SARIMA-EGARCH

Judul: Pemodelan Harga Saham Menggunakan Model ARIMA-GARCH
Abstrak: Saham adalah nilai dengan berbagai instrumen finansial yang mengacu pada bagian kepemilikan sebuah perusahaan. Keuntungan yang menarik merupakan alasan seorang investor berinvestasi. Pergerakan harga saham berkaitan dengan faktor ketidakpastian sehingga investor harus terlebih dahulu mempertimbangkan dengan baik sebelum berinvestasi agar risiko yang ditanggung tidak terlalu besar. Pergerakan harga saham yang selalu berfluktuasi atau tidak berbentuk linear sehingga diperlukan metode khusus untuk memodelkan secara matematis. Model autoregressive integrated moving average (ARIMA) merupakan salah satu model yang menyatakan bahwa data saat sekarang dipengaruhi oleh data sebelumnya dan sisaan sebelumnya. Di sektor ekonomi, volatilitas yang tinggi menyebabkan munculnya masalah heteroskedastisitas yaitu di mana varian dari sisaan tidak konstan. Oleh karena itu, peramalan dengan menggunakan model ARIMA saja tidak cukup. Untuk itu diperlukan pemodelan ragam dengan model generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) untuk menyelesaikan masalah heteroskedastisitas. Tujuan dari penulisan karya ilmiah ini adalah memodelkan harga saham menggunakan model ARIMA dan menyelesaikan keberadaan masalah heteroskesdasitisitas yang terjadi dengan menggunakan model ARIMA-GARCH. Hasil pemodelan yang didapatkan dari model ARIMAGARCH adalah ragam dari sisaan sudah konstan. Ini berarti model ARIMA-GARCH dapat menyelesaikan masalah heteroskedastisitas.
Keyword: 

Judul: Populasi Bakteri Thiobacillus ferooxidans di Kolom Tanah yang Berhasil dari Sedimen Berpirit dari Delta Telang, Musi Banyuasin, Sumatera Selatan, yang Mengalami Pengeringan dan Pencucian
Abstrak: The dewatering process following natural or artificial drainage can oxidize pyrite from pyritic sediment. Oxidation of pyrite involve both chemical and biological processes in soil. The bacteria involve in the process of pyrite oxidation are Thiobacillus sp.; one of the111 is Thiobacillus ferooxidans. T. ferooxidans in soil of pyritic sediment acts as biocatalyst for rapid oxidation of pyrite by chemical process in low pH condition. The oxidation of pyrite by bacteria T. ferooxidans is increase at rate of 1 o6 times compared with chemical reaction.
Keyword: