Judul: Natural Language-based Financial Forecasting untuk Imbal Hasil Indeks Harga Saham Gabungan Menggunakan Support Vector Regression pada Laman Berita Keuangan
Abstrak: Tingkat volatilitas imbal hasil saham dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor ekonomi dan sentimen sosial ekonomi yang terjadi di pasar. Salah satu sumber data tentang sentimen sosial ekonomi adalah berita keuangan. Banyaknya data yang bersumber dari berita keuangan meningkat seiring dengan perkembangan teknologi dan big data. Hal tersebut, terutama yang berupa data tidak terstruktur perlu dimanfaatkan dalam melakukan analisis peramalan imbal hasil harga saham. Tujuan penelitian adalah melakukan peramalan imbal hasil indeks harga saham gabungan (IHSG) menggunakan natural language-based financial forecasting (NLFF). NLFF diterapkan dengan menggunakan peubah penjelas dari hasil ekstraksi data teks, seperti sentimen dan perhitungan matematika lainnya. Peramalan imbal hasil IHSG menggunakan support vector regression (SVR) berdasarkan berita keuangan yang bersumber dari Okezone, Kompas, dan Detik tahun 2019. Dalam rangka memperoleh parameter optimum, diterapkan hyperparameters tuning dengan meggunakan walk-forward optimization. Parameter terbaik diperoleh dengan membandingkan nilai root mean square error (RMSE) pada setiap kombinasi parameter. Hasil penelitian ini menunjukkan radial basic function merupakan kernel terbaik karena memiliki RMSE terkecil dengan korelasi Perason terbesar dibandingkan dengan linear dan polinomial. Peramalan IHSG menggunakan hanya data berita keuangan tidak menghasilkan hasil peramalan yang cukup baik.
Keyword: hyperparameters tuning, imbal hasil IHSG, NLFF, support vector regression

Judul: Forecasting Indeks Harga Saham Gabungan Using Multiple Input Transfer Function Method
Abstrak: Indonesia merupakan negara berkembang yang memiliki potensi untuk tujuan investasi baru bagi para investor asing khususnya investasi dalam bentuk saham. Pergerakan harga saham digambarkan pada Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Pada tahun 2020, pandemi Covid-19 memberikan dampak dalam ketidakstabilan perekonomian Indonesia, dimana kurs nilai tukar rupiah yang menyentuh angka Rp.16.000 dipicu anjloknya IHSG mencapai 3937,6320 pada Maret 2020 hingga Juni 2020. Faktor lain naik turunnya IHSG juga berhubungan dengan Dow Jones Industrial Average (DJIA) Oleh karena itu, peramalan IHSG diperlukan untuk bahan pertimbangan para investor pada saat melakukan investasi. Penelitian ini bertujuan menerapkan model fungsi transfer input ganda pada pemodelan dengan kurs nilai tukar rupiah terhadap dollar dan DJIA sebagai deret input. Nilai MAPE yang dihasilkan menggunakan metode fungsi transfer input ganda sebesar 12,5788%. Berdasarkan nilai MAPE yang dihasilkan, metode fungsi transfer input ganda memiliki model peramalan yang baik.
Keyword: ARIMA, IHSG, transfer function

Judul: Codiaeum Malesia
Abstrak: The Malesian genus Codiaeum has been revised based on the morphological character using available herbarium collections in Herbarium Bogor iense and loan specimens from Rijksherbarium Leiden. The study is based on the observation of 350 specimens. Eleven species have been recognized, namely Codiaeum variegatum, C. luzonicum, C. palawanense, C. trichocalyx, C. megalanthum, C. cilliatum, C. affine, C. tenerifolium dan C. hirsutum, C. macgregorii, C. ludovicianum. number of species is found in the Philippines The highest (8 species), Two species (C. tenerifolium and C. ludovicianum) endemic in Lousiade Archipelago of the New Guinea and C. affine endemic in Banguey Island. C. variegatum is widespread by nature or in cultivation almost in all of Malesian region. C. cillia tum is a species in the earliest level among the other species according to 20 selected characters.
Keyword: Codiaeum, Malesia