Judul: Regresi Komponen Utama dengan Pemodelan Sisaan ARCH/GARCH
Abstrak: Suhu merupakan salah satu unsur cuaca yang sangat penting karena dapat memberikan informasi mengenai pola curah hujan dan fenomena iklim ekstrim seperti El Nino dan La Nina. Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika (BMKG) telah melakukan pemodelan suhu maksimum. Pemodelan yang dilakukan menggunakan Regresi Komponen Utama (RKU) menghasilkan koefisien korelasi (r) sebesar 0.243 dan Root Mean Square Error of Prediction (RMSEP) 1.385. Namun, model ini menghasilkan sisaan yang saling berkorelasi dan ragam sisaan yang tidak homogen. Model deret waktu ARMA dapat mengatasi korelasi antar sisaan, dan Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (ARCH) atau Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) merupakan model yang dibentuk untuk menangani masalah ketidakhomogenan ragam. Pemodelan ARMA dan ARCH/GARCH digunakan untuk mengatasi kedua masalah tersebut. Tujuan penelititan ini adalah memodelkan suhu maksimum menggunakan regresi komponen utama dengan pemodelan sisaan ARCH/GARCH. Hasil menunjukkan bahwa model GARCH (2,1) merupakan model ragam terbaik dengan model rataan ARMA (1,1) yang memberikan nilai korelasi dan RMSEP yang sama dengan model RKU yang dilakukan oleh BMKG, tetapi model regresi komponen utama dengan pemodelan sisaan ARCH/GARCH terbukti mampu mengatasi masalah korelasi antar sisaan dan ketidakhomogenan ragam sisaan.
Keyword: 

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: Morfologi Organ Reproduksi Betina Walet Linchi (Collocalia linchi)
Abstrak: This research is aimed to describe the morphology of the female reproductive organs of the cave swiftlets (C. linchi ) macroscopic and microscopically. Four female reproduction organs were used in this study. Microscopic observation was done using Hematoxilin – eosin (HE), alcian blue (AB) pH 2.5 and periodic acid Schiff (PAS) staining methods. The reproductive organs were consisted of ovarium and oviduct. The oviduct has five parts: infundibulum, magnum, isthmus, uterus and vagina. The mucosa of oviduct has mucosal folds and lined with columnar ciliated epithelial cells. Glandular glands were found in the lamina propria of oviduct, except in the vagina. The thick muscle of sphincter uterovagina was found in the border between uterus and vagina. Using AB-PAS staining methods, it was detected that oviduct contained neutral and acid carbohydrate, especially in the secrete glands of oviduct.
Keyword: oviduct., ovarium, Collocalia linchi