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: Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan Menggunakan Model ARIMA dan Metode Fuzzy Time Series
Abstrak: Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) adalah suatu nilai yang menggambarkan kinerja gabungan semua saham yang tercatat di Bursa Efek Indonesia. IHSG memiliki fungsi sebagai tolok ukur dan indikator penting bagi para investor dalam berinvestasi. Peramalan berperan penting dalam menentukan keputusan investasi yang tepat. Tujuan penelitian ini adalah meramalkan nilai IHSG menggunakan model autoregressive integrated moving average (ARIMA). dan metode peramalan fuzzy time series serta membandingkan keakuratan hasil peramalan kedua metode tersebut dengan melihat ukuran kesalahan peramalan menggunakan mean absolute percentage error (MAPE). Dalam karya ilmiah ini, model ARIMA menggunakan metode Box dan Jenkins dalam menentukan ordo pemodelannya, sementara metode fuzzy time series menggunakan proses fuzifikasi dalam menentukan pesentase peramalannya. Kedua metode ini menggunakan 50 periode data harian historis IHSG untuk meramalkan 7 periode nilai IHSG di masa yang akan datang. Berdasarkan hasil peramalan, nilai IHSG dengan menggunakan metode peramalan fuzzy time series menghasilkan ukuran MAPE yang lebih kecil dibanding dengan menggunakan model ARIMA.
Keyword: Peramalan, IHSG, ARIMA, fuzzy time series

Judul: Production of Nanocellulose- Polyvinyl Alcohol- Alginate Based Filaments
Abstrak: Oil palm empty fruit bunches (OPEFBs) are solid waste that are produced from crude palm oil extraction. Generally, it contains around 41-46.5% of cellulose, 25.3-33.8% of hemicellulose, and 27.6-32.5% of lignin (Suriyani 2009). Nanocellulose (NC) was isolated from OPEFBs through several treatments, including delignification, bleaching, ultrafine grinding, and ultrasonication. The obtained nanocellulose was processed further into filaments by mixing with sodium alginate and polyvinyl alcohol (PVA). In this project, nanocellulose- PVA- alginate based filaments were produced by wet spinning method with CaCl2 as coagulant solvent. The effect of several formulations and CaCl2 concentration on the morphological, mechanical, and thermal properties of filaments were observed. The results showed that the increasing of NC concentration produced filaments that have better thermal properties and higher crystallinity, but the morphology of filament surface become rougher. The increasing of NC concentration up to 7% also increased the filament mechanical properties. Meanwhile, the increasing of CaCl2 concentration produced filaments that have better thermal properties, smoother surface, and higher crystallinity (up to 10% CaCl2), but with decreasing of mechanical properties (tensile strength) due to some cracks that occured on the surface of filaments with 13% of CaCl2.
Keyword: coagulant solvent, filaments, nanocellulose, oil palm empty fruit bunches, wet spinning