Judul: Penanganan Keheterogenan Ragam Menggunakan Transformasi Box-Cox dan GARCH pada Model Deret Waktu ARIMA
Abstrak: Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) merupakan sebuah metode peramalan yang menggunakan sifat dan karakteristik dari data masa lalu untuk meramalkan data deret waktu selanjutnya. Namun, diperlukan penyelesaian keheterogenan ragam pada data dengan melakukan transformasi Box-Cox atau Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) pada model ARIMA, sehingga diperoleh model ARIMA-GARCH. Selanjutnya dilakukan perbandingan antara model ARIMA yang melalui transfomasi Box-Cox dengan model ARIMA-GARCH dengan melihat besar error dari masing-masing model untuk kemudian dilakukan peramalan menggunakan salah satu model tersebut. Data yang digunakan adalah harga saham harian PT Telkom Indonesia Tbk tanggal 2 Januari 2018 hingga 28 Desember 2018, yang kemudian dilakukan peramalan untuk 6 periode mendatang. Model akhir yang diperoleh adalah ARIMA(2,1,2) untuk model dengan transformasi Box-Cox dengan MAPE sebesar 1.55%, yang mana lebih kecil dari model ARIMA(2,1,2)-GARCH(4,0) dengan MAPE sebesar 53.93%. Hasil peramalan untuk 6 periode berikutnya menghasilkan nilai MAPE sebesar 1.01%, di mana tingkat kesalahan yang dihasilkan cukup rendah., Autoregressive Integrated Moving Average model (ARIMA) is a forecasting method that uses characteristics of past data to predict future time series data. However, it is necessary to solve the heterogeneity of variance in the data by performing a Box-Cox transformation or Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) on the ARIMA model, so that the ARIMA-GARCH model is obtained. Furthermore, a comparison is made between the ARIMA model through the Box-Cox transformation and the ARIMA-GARCH model by looking at the error size of each model and then forecasting using one of these models. The data used is the daily share price of PT Telkom Indonesia Tbk from January 2, 2018 to December 28, 2018, which is then forecasted for the next 6 periods. The final model obtained is ARIMA(2,1,2) for the model with Box-Cox transformation with a MAPE of 1.55%, which is smaller than the ARIMA(2,1,2)-GARCH(4,0) model with a MAPE of 53.93%. Forecasting results for the next 6 periods produce a MAPE value of 1.01%, in which the error rate is quite low.
Keyword: ARIMA, Box-Cox, forecasting, GARCH, time series

Judul: Peramalan Harga Saham Berbagai Sektor Usaha di Indonesia dengan Menggunakan Model ARCH-GARCH/EGARCH.
Abstrak: Pengalokasian dana investasi saham yang disebut juga dengan diversifikasi saham bertujuan untuk meminimumkan resiko dan mempertahankan keuntungan maksimum. Pengalokasian dana investasi memerlukan data saham masa depan dalam mengambil keputusan diversifikasi. Autoregressive Integrated Moving Avarage (ARIMA) merupakan salah satu analisis deret waktu yang digunakan untuk melakukan peramalan data saham masa depan. ARIMA memiliki hasil keakuratan yang tinggi, akan tetapi ARIMA cenderung tidak memenuhi asumsi kehomogenan ragam sisaan (heteroskedastisitas) pada data yang memiliki fluktuasi tinggi seperti harga saham harian. Metode yang digunakan untuk mengatasi heteroskedastisitas tersebut adalah pemodelan sisaan ARCH-GARCH/EGARCH. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder harga saham 5 perusahaan berbeda sektor usaha yang diperoleh dari yahoo finance. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model terbaik kemudian melakukan peramalan harga saham untuk sektor pertanian, telekomunikasi, industri barang konsumsi, keuangan, dan pertambangan. Hasil dari identifikasi dan overfitting didapatkan model terbaik pada saham pertanian (AALI) adalah ARIMA(0,1,1) EGARCH(2,1), saham sektor pertambangan (ADRO) adalah ARIMA(2,1,0)-GARCH(1,1), saham sektor keuangan (BBRI) adalah ARIMA(1,1,0)-GARCH(1,2), saham sektor telekomunikasi (TLKM) adalah ARIMA(0,1,3)-GARCH(1,3), dan saham sektor industri barang konsumsi (UNVR) adalah ARIMA(1,1,0)-EGARCH(2,2).
Keyword: ARCH, ARIMA, Diversifikasi, EGARCH, fluktuasi, GARCH

Judul: Peranan Zn-Fitat dalam menyediakan Zn dan pengaruhnya terhadap absorpsi Pb ransum pada domba
Abstrak: Asam fitat banyak terdapat dalam biji-bijian. Senyawa ini dapat mengikat kuat Pb dan Zn. Seng merupakan mineral esensial untuk hewan, tetapi absorpsinya di saluran pencernaan sangat rendah. Suplementasi Zn dapat dilakukan dalam berbagai bentuk.
Keyword: