Judul: Dampak Kebijakan Privatisasi Terhadap Pangsa Pasar Industri Semen di Indonesia
Abstrak: Industri Semen Indonesia merupakan Industri dengan karakteristik pasar oligopoli. Pada awalnya Industri ini dikembangkan dengan dominasi pemerintah melalui kepemilikan saham pada berbagai perusahaan. Ketika krisis ekonomi tahun 1997 melanda perekonomian Indonesia, tekanan dan perubahan terjadi pada berbagai industri termasuk industri semen. Banyak perusahaan, khususnya Badan Usaha Milik Negara (BUMN) mengalami kesulitan, karena pendapatan terus menurun sementara pembiayaan terus meningkat. Jalan keluar yang kemudian ditempuh pemerintah untuk mengatasi permasalahan ini adalah dengan cara menjual saham yang dimiliki pemerintah kepada pihak swasta (privatisasi). Penjualan saham yang dilakukan oleh pemerintah pada Industri Semen (BUMN), berindikasi akan merubah struktur pasar, yang selama ini diproteksi oleh pemerintah. Penelitian ini memiliki dua tujuan utama. Pertama, untuk melihat perubahan penjualan dan pengguasaan pangsa pasar pada empat perusahaan yang mengalami kebijakan privatisasi. Kedua, melihat dampak kebijakan privatisasi terhadap perilaku perusahaan.
Keyword: 

Judul: Pengaruh Risiko terhadap Return Saham Industri Semen di Bursa Efek Indonesia
Abstrak: Ketidakpastian kondisi ekonomi yang muncul beberapa tahun belakangan ini, menyisakan dampak bagi negara-negara berkembang, salah satunya adalah Indonesia. Pelambatan ekonomi yang dialami Indonesia selama tahun 2015 karena dampak krisis ekonomi global berpengaruh pertumbuhan industri, salah satunya industri semen. Kondisi perekonomian yang tidak stabil dan sulit juga diprediksi merupakan salah satu faktor yang menyebabkan penurunan kegiatan bisnis yang terjadi di pasar modal Indonesia. Investor sebagai pelaku pasar tentu mengharapkan tingkat pengembalian atau return yang maksimal dari investasi yang dilakukan. Investasi dalam saham mengandung risiko dan investor perlu mencari langkahlangkah keuangan yang memiliki dampak signifikan terhadap return saham. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh risiko sistematis dan risiko tidak sistematis terhadap return industri semen yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia. Pengaruh tersebut dianalisis dengan menggunakan Structural Equation Modelling (SEM) dengan metode Partial Least Square dan juga menggunakan analisis regresi linier berganda. Kedua alat analisis tersebut digunakan untuk melihat konsistensi hasil dan memperkuat hasil penelitian. Sampel dari penelitian ini adalah tiga perusahaan yang terdaftar dalam subsektor semen di Bursa Efek Indonesia selama periode penelitian (2011-2016), yaitu PT Indocement Tunggal Prakarsa, Tbk, PT Semen Indonesia, Tbk, dan PT Holcim Indonesia. Hasil penelitian ini adalah risiko sistematis berpengaruh secara signifikan dan nyata terhadap return saham namun bernilai negatif sebesar -0,547, yang tercermin oleh variabel pertumbuhan ekonomi (PDB). Risiko sistematis dapat bernilai negatif selama aset yang diinvestasikan memiliki tingkat volatilitas yang tinggi, sehingga investor lebih memilih mengalokasikan investasinya ke aset yang lebih rendah risikonya. Disisi lain, industri semen sedang melakukan peningkatan kapasitas produksi dengan pembangunan pabrik baru sehingga alokasi sumber daya (modal dan tenaga kerja) lebih banyak dialokasikan ke pabrik baru, namun belum dapat memberikan keuntungan bagi para pemegang saham. Risiko tidak sistematis tidak berpengaruh signifikan pada penelitian ini, hal tersebut dapat dikarenakan risiko tidak sistematis dapat diminimalisir dengan cara diversifikasi portofolio.
Keyword: Return saham, Risiko Sistematis, Risiko Tidak Sistematis, Industri Semen

Judul: Pengembangan Model Codebook untuk Identifikasi Chord Gitar
Abstrak: Acoustic guitar can produce sound waves with different types of tones. High-low tone is determined by the fundamental frequency of the sound wave. Human sense of hearing can distinguish high-and low tones, but can not know for sure what kind of tone is heard by him. This study developed a guitar chord recognition system. This study uses MFCC as feature extraction methods and the codebook as pattern recognition method for identification of the guitar chord. Cluster technique used in this study is the K-means clustering. Data obtained from MFCC are clustered using the K-Means method, and the model for classification is constructed using the codebook method. The parameters used in MFCC is the number of cepstral coefficients, overlap, and the time frame, while an important parameter in the K-Means is the number of clusters. This study uses 8640 guitar chord sounds from 24 classes. Each of the data is made up of two chords which will be tested. Simulation results show that the maximum accuracy obtained is 98.89% obtained on 26 cepstral coefficients, overlap 0.4, time frame is 30 ms, on 100 clusters.
Keyword: chord, codebook, k-means, mel frequency cepstral coefficients (MFCC)