Judul: Pendugaan nilai risiko dengan sebaran transformasi-kernel dan sebaran nilai ekstrem
Abstrak: Nilai Risiko (Value at Risk) merupakan salah satu metode pengukuran risiko yang banyak dipergunakan dalam mengukur risiko pada bidang keuangan. VaR memberikan penjelasan jumlah kerugian yang mungkin terjadi pada suatu periode waktu dengan tingkat peluang tertentu. Pada perkembangan awal, VaR menggunakan asumsi sebaran normal untuk menduga nilai kuantil pada tingkat peluang yang ditetapkan, tetapi karena data finansial pada umumnya tidak memiliki sebaran normal dengan kecenderungan data berekor gemuk, maka dikembangkan metode yang disebut teori nilai ekstrem yang berfokus pada amatan yang terletak pada ujung sebaran. Metode yang menjelaskan perilaku amatan yang terletak di atas suatu nilai ambang (peak over threshold) telah banyak diterima sebagai metode standar untuk analisis nilai ekstrem. Perilaku data di ujung sebaran juga dapat dijelaskan dengan pendugaan sebaran kernel. Perbaikan kinerja sebaran kernel pada ujung sebaran dilakukan dengan transformasi pada amatan sebelum dilakukan pendugaan fungsi kepekatan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan nilai VaR pada valuta asing dengan menggunakan teori nilai ekstrem dan teknik pendugaan fungsi sebaran kernel, dan membandingkan hasil yang didapat oleh masing-masing metode. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data sekunder dari lima pasang mata uang yaitu EUR/USD, GBP/USD, USD/CAD, USD/CHF, dan USD/JPY antara Januari 2001 hingga Maret 2012. Penamaan pasangan mata uang itu adalah penamaan standar untuk menyebut mata uang Euro (EUR), United States Dollar (USD), Canadian Dollar (CAD), Swiss Frank (CHF) dan Japan Yen (JPY). Analisis dilakukan pada nilai return yang didefinisikan sebagai logaritma dari pembagian nilai penutupan kurs suatu hari dengan hari sebelumnya. Hasil eksprolasi data memperlihatkan nilai return tidak menyebar secara normal. Pasangan mata uang USD/CAD, USD/CHF dan USD/JPY memperlihatkan nilai kurtosis yang besar yang mengindikasikan data memiliki sebaran ekor gemuk.
Keyword: 

Judul: Exchange Rate Multivariate Portfolio Value at Risk Estimation using Asymmetric GARCH-EVT-Copula
Abstrak: Value at Risk (VaR) merupakan salah satu ukuran risiko finansial dalam manajemen risiko. Beberapa masalah akan muncul karena banyak ditemukan data return finansial yang tidak memiliki sebaran normal serta memiliki kebergantungan yang tak linier. Sehingga salah satu solusi yang dapat digunakan adalah memodelkan kebergantungan peubah tersebut menggunakan Vine copula. Data return finansial yang merupakan data deret waktu umumnya berautokorelasi dan memiliki volatilitas yang tidak konstan (heteroskedastik) dari waktu ke waktu. Sehingga diperlukan pemodelan yang dapat mengakomodir permasalahan tersebut, diantaranya adalah GARCH dan Asymmetric GARCH. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode GARCH-EVT-Vine Copula terhadap perhitungan nilai risiko VaR pada portofolio saham valuta asing. Dalam penelitian ini kami menggunakan data harian nilai tukar Rupiah terhadap tiga mata uang asing, diantaranya adalah IDR/CNY, IDR/JPY, dan IDR/USD. Data yang digunakan merupakan data dalam periode 4 Januari 2016 hingga 20 Januari 2020. Menggunakan ketiteria AIC dan BIC terkecil, diperoleh hasil bahwa model terbaik untuk data IDR/CNY adalah EGARCH, model terbaik untuk data IDR/USD adalah GARCH dan model terbaik untuk data IDR/JPY adalah GJR-GARCH. Dan untuk memodelkan kebergantungan ketiga peubah tersebut diperoleh metode terbaik adalah metode D Vine Frank Copula dengan hasil nilai VaR untuk taraf nyata 10% sebesar 0,00492769., Value at Risk (VaR) is a measure of financial risk in risk management. Several problems will arise because there are many financial return data found that do not have a normal distribution and have non-linear dependencies. Therefore one of the solution that can be used to solve this problem is to model the dependence of these variables using Vine copula. Financial return data, which is time series data, is generally autocorrelated and has non-constant (heteroscedastic) volatility from time to time. Therefore, approaches to model the situation are needed, such as GARCH and Asymmetric GARCH. This study aims to apply the GARCH-EVT-Vine Copula method to the calculation of the VaR risk value in foreign exchange stock portfolios. In this study we used daily data on the exchange rate of the Rupiah against three foreign currencies, including IDR / CNY, IDR / JPY, and IDR / USD in the period of January 4, 2016 to January 20, 2020. Using AIC and BIC we find EGARCH as the best model for IDR/CNY exchange rates daily return, GARCH as the best model for IDR/USD exchange rates daily return and GJR-GARCH as the best model for IDR/JPY exchange rates daily return. And to model the dependence of these three variables, the best method is the D Vine Frank Copula method with the results of the VaR value for alpha 10% is 0.00492769.
Keyword: asymmetric GARCH, GARCH, value at risk, vine copula

Judul: Hydrothermal Synthesis of Biphasic Calcium Posphate
Abstrak: Biphasio calsium phosphate (BCP), which was a mixture of hydroxypatite (HA) and tricalcium phosphate (TCP), was synthesized by hydrothermal method followed by sintering process. Hydroxyapatite was produced by using natural calcium source CaO from hen's eggshell and (NH4)2HPO4 as phosphate souce, other hydroxyapatite sample was produce by using synthetic calcium source Ca(OH) and H3PO4 as phosphate source.
Keyword: