Judul: Early Warning System Krisis Utang di Indonesia: Pendekatan Business Cycle Theory
Abstrak: Sejak tahun 1998 hingga 2009, kondisi anggaran pendapatan belanja negara (APBN) Indonesia selalu mengalami budget deficit dalam rangka membiayai program pembangunan. Untuk menutupi defisit anggaran tersebut, pemerintah mengandalkan berbagai sumber pembiayaan sumber yang berasal dari perbankan dalam negeri, privatisasi, penjualan aset program restrukturisasi, dana penerbitan obligasi negara, dan pinjaman luar negeri. Dari beberapa sumber pembiayaan yang ada, porsi terbesar untuk menutupi defisit anggaran yang terjadi berasal dari obligasi negara. Proporsi pembiayaan defisit anggaran yang sebagian besar berasal dari dana penerbitan obligasi pada akhirnya menyebabkan pemerintah memutuskan untuk meningkatkan penawaran obligasi di pasar sekuritas secara terus menerus. Selama periode Agustus 2004 hingga Agustus 2010, kepemilikan asing terhadap SBN menunjukkan trend yang terus meningkat. Hal ini mengindikasikan bahwa ketergantungan pemerintah semakin kuat terhadap pihak asing dalam hal memperoleh pendanaan yang dibutuhkan untuk menutupi defisit anggaran yang terjadi. Dengan demikian, akumulasi utang luar negeri Indonesia terus meningkat dari tahun ke tahun. Secara substansi, utang luar negeri merupakan sumber pembiayaan uang digunakan untuk menutupi kebutuhan investasi di suatu negara. Pembiayaan yang bersumber dari utang luar negeri ini harus dikelola dengan baik dan dialokasikan untuk kegiatan investasi sektor riil yang produktif sehingga dapat memberikan rate of return yang tinggi di kemudian hari. Alokasi penggunaan utang luar negeri untuk kegiatan yang tidak produktif tanpa pengawasan yang baik dapat menyebabkan terjadinya krisis utang seperti yang saat ini melanda negara-negara di kawasan Uni Eropa (European Union/EU). Berdasarkan pengalaman yang dialami oleh negara-negara di kawasan Uni Eropa, maka sumber pembiayaan yang berasal dari utang luar negeri dalam jumlah yang besar perlu diwaspadai sedini mungkin. Suatu sistem deteksi dini perlu untuk dibangun agar pemerintah dapat memperkirakan periode waktu kemungkinan terjadinya krisis utang secara tepat. Hal ini penting bagi pemerintah sehingga dapat merumuskan dan mengimplementasikan kebijakan-kebijakan yang bersifat antisipastif. 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.
Keyword: 

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: Effects of Particle Shapes on Temperature Distribution under Static Ohmic Heating.
Abstrak: The ohmic heating is defined as a process wherein an alternating electrical current is passed through materials resulting in the heat generation inside the product. The excellence of ohmic heating in comparison with other thermal processing is its energy efficiency and ohmic heating could keeping nutritional as well quality attribute of food via blanching, sterilization, pasteurization, extraction, fermentation, and evaporation. Nevertheless, in ohmic heating process, the electrical conductivity of product is a key parameter. The worst case in the ohmic heating of multiphase product could be occurred when the solid phase has very lower or very high electrical conductivity than the liquid. This study aims to reveal the temperature distribution and the heating rate properties of solid and liquid phase as affected by particle shape and its orientation to the electric field. Experiments were conducted with salt solution 1% and carrot that blanched in salt solution 6%. Blanching process was conducted in order to increase the electrical conductivity of carrot close to the salt solution 1%. Ohmic heating was applied to the sample using static cell (4.90 cm diameter and 6.00 cm in length of sample area) at constant voltage gradient (40 V). Each experiment was conducted in triplicate. It was observed that the different particle shape and orientation provide the different heating rate properties. The slice particle had the fastest heating rate. Moreover the perpendicular orientation was heated faster than parallel orientation. The parallel cylindrical shape provides the slowest heating rate. This shape possibly induced the worst-case condition and could be used as sufficiency heat parameter. The heating pattern of each solid and liquid were simulated using COMSOL modeling software. The predicted temperature values were in good agreement with the experimental data with the maximum prediction error of 3 °C.
Keyword: particle orientation, particle shape, electrical conductivity, ohmic heating