Judul: Peramalan Harga Indeks Saham Menggunakan Model ARMA-GARCH.
Abstrak: perlunya suatu metode dalam sebuah perencanaan investasi saham, guna memprediksi kondisi di masa yang akan datang. Peramalan merupakan penghitungan objektif yang bertujuan untuk memanfaatkan data masa lalu dalam menentukan suatu kejadian di masa mendatang. Saham yang digunakan dalam penelitian ini adalah indeks harga saham Jakarta Islamic Index (JII) periode 30 Juli 2013 hingga 29 April 2016. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan harga indeks saham JII dan meramalkan harga indeks saham JII untuk beberapa periode mendatang. Model yang dapat digunakan dalam memodelkan harga saham di antaranya adalah Autoregressive (AR), Moving Average (MA) dan Autoregressive Moving Average (ARMA). Model tersebut dapat digunakan pada data dengan salah satu asumsi stasioneritas terhadap varian (homoskedastisitas). Oleh karena itu, diperlukan suatu model tambahan yang dapat memodelkan data dengan kondisi heteroskedastisitas, yaitu model Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastisity (GARCH). Model yang diperoleh dalam penelitian ini adalah ARMA(2,1)-GARCH(1,1) dengan data peramalan yang telah mendekati data aktual.
Keyword: JII, ARMA, heteroskedastisitas, GARCH, peramalan

Judul: Pemodelan Harga Saham Menggunakan Model ARIMA-GARCH
Abstrak: Saham adalah nilai dengan berbagai instrumen finansial yang mengacu pada bagian kepemilikan sebuah perusahaan. Keuntungan yang menarik merupakan alasan seorang investor berinvestasi. Pergerakan harga saham berkaitan dengan faktor ketidakpastian sehingga investor harus terlebih dahulu mempertimbangkan dengan baik sebelum berinvestasi agar risiko yang ditanggung tidak terlalu besar. Pergerakan harga saham yang selalu berfluktuasi atau tidak berbentuk linear sehingga diperlukan metode khusus untuk memodelkan secara matematis. Model autoregressive integrated moving average (ARIMA) merupakan salah satu model yang menyatakan bahwa data saat sekarang dipengaruhi oleh data sebelumnya dan sisaan sebelumnya. Di sektor ekonomi, volatilitas yang tinggi menyebabkan munculnya masalah heteroskedastisitas yaitu di mana varian dari sisaan tidak konstan. Oleh karena itu, peramalan dengan menggunakan model ARIMA saja tidak cukup. Untuk itu diperlukan pemodelan ragam dengan model generalized autoregressive conditional heteroscedasticity (GARCH) untuk menyelesaikan masalah heteroskedastisitas. Tujuan dari penulisan karya ilmiah ini adalah memodelkan harga saham menggunakan model ARIMA dan menyelesaikan keberadaan masalah heteroskesdasitisitas yang terjadi dengan menggunakan model ARIMA-GARCH. Hasil pemodelan yang didapatkan dari model ARIMAGARCH adalah ragam dari sisaan sudah konstan. Ini berarti model ARIMA-GARCH dapat menyelesaikan masalah heteroskedastisitas.
Keyword: 

Judul: Sintesis Flavon dari Fenol dan Benzoil Klorida
Abstrak: Flavone is a class of flavonoid, commonly found in plants with wide bioactivity spectrum. A widely used flavone synthesis route is through acidcatalyzed oxidative cyclization of β-diketone. In this study, unsubstituted flavone had been synthesized via 5-step from phenol, with 22% yield and successfully increased the yield of previous study on Fries rearrangement of phenyl acetate and benzoylation of o-HAP steps. Phenol was acetylated resulting 93% phenyl acetate. AlCl3-catalyzed Fries rearrangement in 1.5 hour and at 120 °C converted phenyl acetate into o-hydroxyacetophenone (o-HAP) with 40% yield. AlCl3 as catalyst produced o-HAP with higher and reproducible yield compared with BF3·Et2O and ZnCl2. Benzoylation of o-HAP followed by Baker-Venkataraman rearrangement of the ester product using KOH in dried pyridine produced β-diketone 1-(2- hydroxyphenyl)-3-phenylpropane-1,3-dione. The yield of ester and β-diketone were 71% and 85%, respectively. Finally, oxidative cyclization of β-diketone with sulphuric acid as catalyst produced 99% of flavone. The flavone product had been characterized spectroscopically and its melting point as well.
Keyword: