Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 68697 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Yesica Christy
"Properti residensial atau yang biasa disebut sebagai rumah merupakan salah satu kebutuhan pokok manusia sebagai tempat berlindung, untuk dapat terus melanjutkan kehidupan. Meningkatnya jumlah penduduk di Indonesia, mengindikasikan bahwa kebutuhan akan properti residensial juga akan ikut bertambah. Pergerakan harga properti residensial di Indonesia dapat diamati dari Indeks Harga Properti Residensial (IHPR) yang dikeluarkan oleh Bank Indonesia. Harga properti residensial dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor. Misalnya dalam faktor ekonomi, pergerakan harga properti residensial dapat dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti inflasi, Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dan suku bunga kredit. Forecasting Indeks Harga Properti Residensial (IHPR) dapat dilakukan dengan pemodelan times series. Pemodelan Indeks Harga Properti Residensial (IHPR) yang diketahui dipengaruhi oleh tiga variabel lainnya memerlukan model time series multivariat. Model fungsi transfer multi input adalah salah satu model time series multivariat yang dapat digunakan dalam memodelkan Indeks Harga Properti Residensial (IHPR). Pada model fungsi transfer multi input terdapat runtun output (yt) yaitu Indeks Harga Properti Residensial (IHPR) yang diperkirakan dipengaruhi oleh beberapa variabel input (xjt) yaitu inflasi, IHSG dan suku bunga kredit. Berdasarkan model yang telah didapatkan pada penelitian ini, dapat diketahui bahwa ramalan IHPR pada waktu ke-t dipengaruhi oleh besarnya inflasi pada dua bulan sebelumnya sampai lima bulan sebelumnya, dipengaruhi oleh suku bunga kredit tanpa penundaan sehingga dipengaruhi oleh waktu ke-t sampai tiga bulan sebelumnya. IHPR pada waktu ke t dipengaruhi oleh IHSG juga tanpa penundaan, yaitu dipengaruhi waktu ke-t sampai pada empat bulan sebelumnya. IHPR pada waktu ke-t juga dipengaruhi oleh dirinya sendiri pada waktu ke t-1 atau satu bulan sebelumnya hingga empat bulan sebelumnya

Residential property or commonly referred as home is one of the basic human needs as a shelter, to be able to continue to live. As the population in Indonesia increases, indicate the need for residential property will also increase. The movement of residential property prices in Indonesia can be observed from the Residential Property Price Index (IHPR) issued by Bank Indonesia. Residential property prices can be influenced by several factors. For example in economic factors, the movement of residential property prices can be influenced by several factors such as inflation, the Composite Stock Price Index (CSPI) and loan interest rates. Forecasting the Residential Property Price Index (IHPR) can be done with times series modeling. Modeling Residential Property Price Index (CPI) which is known to be influenced by three other variables requires a multivariate time series model. The multi-input transfer function model is a multivariate time series model that can be used in modeling the Residential Property Price Index (IHPR). In the multi-input transfer function model there is an output series (yt) which is the Residential Property Price Index (IHPR) which is estimated to be influenced by several input series (xjt), which are inflation, CSPI and loan interest rates. Based on the model obtained in this study, it can be seen that the prediction of IHPR at the t-time is influenced by the amount of inflation in the previous two months to the previous five months. Then also influenced by loan interest rates without delay so that it is influenced by the t-time until the previous three months. Then influenced by the CSPI also without delay, which is influenced by the t-time until the previous four months. IHPR at the t-time is also influenced by itself at the t-1 time or one month before to four months before."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
cover
Mindya Raitan Dewi
"Studi ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara suku bunga KPR dengan Indeks Harga Properti Residensial (IHPR) di 18 kota guna memperkaya literatur mengenai pasar perumahan di Indonesia. Dengan menggunakan model estimasi fixed effect untuk data panel pada periode 2014Q1–2021Q4, ditemukan bahwa suku bunga KPR secara umum memiliki hubungan yang negatif dan signifikan dengan IHPR. Namun, analisis pada tingkat wilayah menunjukkan bahwa pengaruh suku bunga KPR terhadap IHPR lebih besar di Jawa dibandingkan luar Jawa. Penelitian ini juga menemukan bahwa tipe rumah yang paling responsif terhadap perubahan suku bunga KPR adalah tipe kecil di Jawa dan tipe menengah di luar Jawa.

This study aims to analyze the relationship between mortgage rates and the Residential Property Price Index (RPPI) in 18 cities as a means to enrich the literature on Indonesian housing market. By using fixed effect estimation model for panel data in the period of 2014Q1–2021Q4, it was found that mortgage interest rates in general have a negative and significant relationship with RPPI. However, analysis at the regional level shows that the effect of mortgage rates on RPPI is greater in Java than outside Java. This study also found that the house type most responsive to changes in mortgage interest rates was the small type in Java and the medium type outside Java."
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Karsono
"Tesis ini membahas hubungan harga properti residensial dan kredit perbankan 14 provinsi di indonesia menggunakan pendekatan panel VAR. Penelitian ini menggunakan pendekatan Panel VAR dikarenakan berdasarkan kajian teoritis dan empiris, terdapat hubungan yang timbal balik atau kausalitas antara harga properti residensial dan kredit perbankan di mana model VAR merupakan alat analisis yang sangat berguna untuk estimasi adanya hubungan timbal balik di antara variabel-variabel ekonomi. Untuk data panel 14 Provinsi dan Pulau Jawa, memperlihatkan adanya hubungan satu arah antara Kredit Perbankan dengan Harga Properti Residensial, di mana kredit dipengaruhi oleh Harga Properti Residensial. Hasil estimasi Impulse Response Function (IRF) dan Variance Decomposition (VD) menunjukkan bahwa sampai periode ke 10, respon yang diberikan oleh variabel harga properti residensial terhafdap impulse yang diberikan kepada variabel kredit perbankan untuk Panel 14 provinsi dan pulau Jawa masing-masing hanya sebesar 0,8% dan 1,18%. Sebaliknya, sampai periode ke 10, impulse yang diberikan kepada variabel harga properti di 14 provinsi dan pulau Jawa mampu menjelaskan masing-masing 5,58% dan 14,60% fluktuasi variabel kredit perbankan. Untuk data panel Pulau Sumatera menunjukkan hasil yang sama di mana variabel kredit perbankan dipengaruhi oleh variabel harga properti residensial namun tingkat signifikansinya rendah. Untuk data panel Pulau Kalimantan, Sulawesi dan Bali bahkan memperlihatkan tidak adanya hubungan antara variabel kredit perbankan dan variabel harga properti residensial. Hasil ini memiliki implikasi di mana untuk tingkat nasional dan Jawa, kebijakan yang dikeluarkan yang berdampak mengurangi fluktuasi harga properti residensial akan menyebabkan dampak yang cukup besar kepada penyaluran kredit perbankan. Sementara untuk regional Sumatera, Kalimantan, Sulawesi dan Sumatera, fluktuasi harga properti dan perubahan kredit perbankan tidak mempunyai dampak yang signifikan karena perkembangan kredit dan harga properti residensial lebih disebabkan perubahan dalam variabel makroekonomi yaitu PDRB sehingga kebijakan yang lebih tepat adalah melalui upaya peningkatan pertumbuhan ekonomi regional.

This Thesis discussed residential property price and banking credit relationships of 14 provinces in Indonesia using a panel VAR approach. This study uses a Panel VAR approach because based on theoritical and empirical study there is a reciprocal relationship or causality between residential property prices and banking credit in which teh VAR Model is a very useful analytical tool to estimate the existence of reciprocal relationship between economic variables. For panel data of 14 Provinces and Java Island, shows a one-way relationship between Banking Credit and Residential Property Prices, where credit is affected by Residential Property Price. The Impulse Response Function (IRF) and Variance Decomposition (VD) estimates show that up to the 10th period, the response given by the residential property price variable to the impulse given to the banking credit variable for Panel 14 of the provinces and the island of Java is only 0,8% and 1,18% respectively. Conversely, up to the 10th period, the impulse given to the property price variables in 14 provinces and the island of Java was able to explain about 5,58% and 14,60% the fluctuations in the banking credit variables. For Sumatra Island panel data shows the same result in which the variable of bank credit is influenced by residential property price variable but the level of significance is low. For panel data of Kalimantan Island, Sulawesi and Bali even showed no relation between banking credit variable and residential property price variable. These results have implications for which for the national and Java levels, the policies issued that have an impact on reducing fluctuations in residential property prices will have a substantial impact on bank lending. As for Sumatra, Kalimantan, Sulawesi and Sumatra regions, fluctuations in property prices and changes in bank lending do not have a significant impact as the development of credit and residential property prices is more due to changes in macroeconomic variables ie GRDP so that more appropriate policy is through increased regional economic growth."
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2018
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Teti Sofia Yanti
"Tabel Input Output disusun dengan tujuan untuk menyajikan gambaran tentang hubungan timbal balik dan saling keterkaitan antar satuan kegiatan (sektor) produksi dalam perekonomian secara menyeluruh, sehingga model input output merupakan alat analisis yang lengkap dan komprehensif. Kegunaan tabel input output, antara lain adalah analisis tentang struktur perekonomian nasional/regional yang mencakup struktur output dan nilai tambah (PDB) masing-masing sektor. Untuk keperluan perencanaan dan evaluasi hasil-hasil pembangunan yang bersifat menyeluruh baik skala nasional maupun skala yang lebih kecil (tingkat kabupaten/kota), model pendekatan perencanaan pembangunan wilayah dapat menggunakan model analisis input-output. Dilakukan analisis struktur perekonomian Kota Bandung menggunakan Indeks Le Masni, dengan membandingkan koefisien teknologi tahun 2003 dan 2008, dimana hampir 50% mengalami perubahan. Sektor perdagangan mengalami pertumbuhan yang sangat mencolok dibanding sektor-sektor lainnya, diikuti oleh jasa angkutan jalan dan jasa angkutan udara, maka prioritas pembangunan dan investasi Kota Bandung harus diarahkan pada sektor-sektor tersebut, karena ketiga sektor tersebut dapat menjadi daya dorong dan daya tarik yang kuat bagi pertumbuhan sektor-sektor lainnya. Sektor yang mengalami penurunan tertinggi adalah Industri Kimia Dan Barang-Barang Dari Kimia, diikuti oleh Industri Pengilangan Minyak Bumi dan Industri Tekstil Kecuali Untuk Pakaian Jadi."
Bandung: Unisba Pusat Penerbitan Universitas (P2U-LPPM), 2017
AJ-Pdf
Artikel Jurnal  Universitas Indonesia Library
cover
Raden Nugroho Pitoro
"Penelitian ini bertujuan untuk menemukan bukti empiris apakah perubahan Upah Minimum Kabupaten/Kota mempengaruhi harga properti residensial tipe kecil. Motivasi untuk studi ini berasal dari kekhawatiran bahwa salah satu dampak dari peningkatan daya beli masyarakat (akibat peningkatan UMK) salah satunya adalah meningkatnya harga properti residensial (terutama tipe kecil yang merupakan target dari pembeli dengan pendapatan level UMK). Namun, ada kekurangan studi empiris tentang dampak peningkatan UMK tersebut karena selama ini belum ada penelitian yang menggunakan perubahan UMK sebagai variabel penjelas utama. Dengan menggunakan fixed-effect model, penelitian ini menemukan bahwa kekhawatiran bahwa peningkatan UMK akan meningkatkan harga properti residensial tidak terjadi untuk tipe kecil.

This study aims to find empirical evidence whether changes in the District/City Minimum Wage affect the price of small type residential properties. The motivation for this study comes from concerns that one of the impacts of increasing people's purchasing power (due to an increase in MSEs) is the increase in residential property prices (especially small types that are the target of buyers with MSE-level income). However, there is a lack of empirical studies on the impact of increasing MSEs because so far there has been no research that uses MSE changes as the main explanatory variable. Using a fixed-effect model, the study found that concerns that increasing MSEs would increase residential property prices did not occur for small types."
Jakarta: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2023
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
"ABSTRAK METODE PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN menggunakan MODEL FUNGSI TRANSFER Lisnawati ( 0300010329 ) Dalam suatu pasar modal, IHSG merupakan indikator awal untuk menentukan kondisi pasar. Apabila seorang investor yang dapat memprediksi IHSG secara tepat maka investor dapat memperkecil resiko kerugian. Tugas akhir ini membahas mengenai peramalan IHSG berdasarkan nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika Serikat dan Indeks Dow Jones dengan menggunakan metode analisis Fungsi Transfer. Model Fungsi Transfer merupakan model yang menghubungkan variabel dependen dengan variabel independen. Data yang digunakan adalah data IHSG, nilai tukar dan indeks Dow Jones harian yang diterbitkan oleh BAPEPAM, dari tanggal 22 Mei 1998 ? 28 April 2005. Data yang diperoleh dianalisis berdasarkan masa kepemerintahan Presiden Habibie sampai dengan Presiden Susilo Bambang Yudoyono. Kata kunci: fungsi transfer, IHSG. ix + 90 hlm ; lamp Bibliografi: 10 (1970-2004)"
Universitas Indonesia, 2005
S27611
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Teuku Muhammad Irfan
"Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh harga properti terhadap indeks harga saham di Indonesia pada periode 2007 hingga 2011. Penelitian ini dilakukan karena pada penelitian sejenis yang dilakukan sebelumnya menghasilkan bahwa harga properti di Hong Kong maupun di Singapura berpengaruh terhadap indeks harga saham masing-masing negara tersebut, serta perkembangan bisnis properti di Indonesia yang dinilai menjanjikan dan terus meningkat. Metode penelitian pada penelitian ini menggunakan model Fama- Gibbons. Hasil penelitian menunjukkan bahwa harga properti mempengaruhi perubahan pada IHSG. Di sisi lain, tingkat laju inflasi sebagai variabel kontrol diketahui tidak memiliki pengaruh terhadap perubahan IHSG.

The objective of this study is to analyze the impact of property prices on stock prices indices in Indonesia within the period of 2007 until 2011. The research was conducted based on prior researches resulted that property prices in Hong Kong and Singapore affected to its stock price indices, as well as the development of the property business in Indonesia is promising and rising. The methodology for this study is the Fama-Gibbons model. The result indicated that the property prices have an impact to the change of Jakarta Composite Index (JCI). On the other hand, the inflation rate as the control variable has no impact to the change of JCI.
"
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2013
S45616
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Yusuf Setiabudi
"Pengurangan subsidi Bahan Bakar Minyak (BBM) dan Listrik mengakibatkan kenaikan harga- kedua komoditas tersebut dan berdampak pada meningkatnya biaya produksi di banyak proses produksi sehingga memicu kenaikan harga jual barang-barang lain yang mengarah terjadinya inflasi. Naiknya harga'. barang secara umum tersebut juga disebabkan oleh naiknya biaya produksi yang dipicu oleh kenaikan upah pekerja yang tercermin dari naiknya Upah Minimum Regional (UMR).
KULA (1998) mengajukan metode untuk mengetahui perubahan tingkat harga yang rasional sesuai dengan kenaikan biaya input, yang disebut Input Output Costing Model. Penelitiannya di Turki berdasarkan data Statistical National Account (SNA) 1992 menunjukkan prediksi tingkat inflasi yang lebih rendah dibanding kondisi nil untuk tahun 1996 serta mengidentifikasi sektor-sektor yang memperoleh keuntungan ekstra atau sebaliknya.
Penelitian ini juga menggunakan metode 1-0 Costing Model untuk diterapkan pada perekonomian Jawa Tengah berdasar data tabel input-output tahun 2000. Untuk mengetahui sektor-sektor yang memperoleh keuntungan ekstra atau sebaliknya pada tahun 2001, dilakukan dengan membandingan indeks harga antara hasil analisis dengan IHPB dan IHK rill yang terjadi. Dengan mengasumsikan dan mensimulasikan tingkat harga yang terjadi tahun 2003, maka inflasi 2003 akan dapat diprediksikan. Prediksi infliasi tersebut dibandingkan dengan target inflasi sesuai dokumen perencanaan (Repetada), sehingga diperoleh kesimpulan berupa asumsi perubahan harga yang membatasi pencapaian target inflasi.
Hasil analisis menunjukkan bahwa selama periode tahun 2000-2001 terjadi perubahan harga BBM (32,09%), TDL (18,71%), UMR (32,43%), dan harga Impor (2,0%). Perubahan harga tersebut mengakibatkan perubahan harga sektor lainnya. Sebanyak 29 sektor memperoleh keuntungan ekstra, dimana keuntungan terbesar diperoleh sektor Industri Gula (25,20%), Padi (17,86%), Industri ' Penggilingan - Padi (16,50%), Industri Rokok dan Pengolahan Tembakau (12,66%), dan Industri Alat Angkutan dan Perbaikannya sebesar 10,99%.
Sebanyak 4 sektor yang memperoleh keuntungan ekstra merupakan sektor pertanian 'dengan harga output yang masih dikendalikan Pemerintah melalui kebijakan tata niaga. Sehingga sampai pada batas ini, pemerintah dianggap terlalu tinggi menetapkan harga tersebut. Namun disisi lain, keuntungan ekstra yang diperoleh sektor pertanian clan industri pertanian tersebut, tidak mencerminkan tingkat kesejahteraan petani penghasil. Sehingga diduga masih ada mata rantai distribusi yang menikmati laba ekstra antara Pedagang Besar Pertama dengan petani penghasil. Sedang sektor lainnya, harga yang tinggi tersebut disebabkan tingginya mark up yang diraih pengusaha.
Sebanyak 7 sektor menerima harga output dibawah harga yang wajar, dengan sektor Industri Mesin dan Perlengkapan Listrik menerima harga terendah sebesar 3,66% dibawah harga wajar. Namun dengan struktur produksi yang didominasi input produksi berasal clad out-put sektor perdagangan serta sepertiga total input berasal dari impor, maka selisih harga yang relatif tidak besar tersebut (dibanding rata-rata 36 sektor) dapat mengindikasikan perlunya pembenahan sektor perdagangan, khususnya pasar input industri tersebut.
Semakin banyak sektor yang memiliki selisih dengan rata-rata perbedaan harga tersebut, akan memicu pergerakan perusahaan dari sektor yang menerima harga dibawah harga yang wajar ke arah sektor yang memperoleh laba ekstra, sehingga dapat mengancam stabilitas perekonomian.
Akibat kenaikan harga tahun 2000 berupa BBM, TDL, Nilai Tukar, dan UMR, diperkirakan mengakibatkan inflasi 8,24% (berdasar Indeks Harga Perdagangan Besar/IHPB) yang lebih rendah 4,49% dari inflasi riil sebesar 12,73%. Sumbangan inflasi tahun 2001 yang terbesar adalah perubahan harga Upah Minimum Provinsi (UMP) yaitu sebesar 7,18%. Berdasarkan Indeks Harga Konsumen (IHK), prediksi inflasi sebesar 7,89%, yang Iebih' rendah 4,74% dari inflasi Kota Semarang sebesar 12,63%.
Hasil simulasi model untuk tahun 2003 menunjukkan bahwa target inflasi sesuai dengan dokumen Rencana Pembangunan Tahunan Daerah (Repetada) ]awa Tengah 2003 sebesar 9,90% akan tercapai dengan asumsi : harga BBM sama dengan harga tahun 2002, nilai tukar US $ 1 sebesar Rp 8.500, TEL Iayak ekonomi sebesar US$ 7 sen/KWh (dengan asumsi nilai tukar US$ 1 = Rp 8.500, dan tercapai pada tahun 2003), UMR sebesar Rp. 400.000/bulan/pekerja, dan peningkatan perolehan pajak tidak Iangsung rata-rata 10%/tahun. Namun apabila mempertimbangkan hasil analisis tahun 2001 yang menunjukkan hasil prediksi lebih rendah dari inflasi riil dan selisihnya digunakan sebagai angka koreksi, maka tingkat inflasi yang terjadi berdasar harga konsumen akan melampaui target inflasi sebesar 0,32% (tingkat inflasi mencapai 10,42%), walaupun dengan pendekatan HPB masih tetap dibawah 2 digit. Berdasarkan pertimbangan data yang digunakan dalam analisis, maka perhitungan dengan menggunakan HPB lebih kecil biasnya. HPB hanya menggunakan sebagian data HPB Nasionai, sementara Harga Konsumen menggunakan pola pengeluaran RT sesuai SNSE Indonesia 1999."
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2003
T12575
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Muhammad Vadhel Akbariza
"Dalam penelitian ini dilakukan simulasi pengendalian temperatur dan level air (multivariable) pada proses pencampuran dalam suatu tangki berkapasitas 80 liter menggunakan MATLAB Simulink. Tujuan dari penelitian ini adalah menjaga temperatur dan level air di set point pada sebuah proses dengan mengendalikan debit air dingin dan panas yang masuk ke tangki pencampuran. Keterkaitan antara satu variabel dengan variabel lainnya dapat direduksi menggunakan decoupling. Sistem akan diuji dengan banyak perubahan set point dan diberikan input gangguan berupa ketidakakuratan temperature transmitter dalam membaca temperatur air campuran. Pengujian sistem dilakukan menggunakan pengendali PI dan ANFIS. Pengendali PI digunakan sebagai data training ANFIS. Pada penelitian ini diberikan batasan bahwa debit maksimal yang digunakan adalah 15 l/min, temperatur maksimum pada tangki campuran adalah 90℃, dan level air maksimum tangki adalah 75 cm. Performa dari kedua pengendali akan dibandingkan dengan melihat parameter-parameter seperti RMSE, rise time, settling time, dan %Overshoot sebagai data kualitatif. Penelitian ini menunjukkan bahwa pengendali ANFIS secara keseluruhan lebih baik daripada pengendali PI dalam pengujian perubahan set point yang dapat dilihat dari nilai RMSE ANFIS untuk kendali temperatur berada di angka rata-rata 0.174 dan level pada angka 0.196. RMSE pengendali PI untuk kendali temperatur adalah 0.21 dan level 0.2. Pemberian input gangguan menunjukkan pengendali ANFIS lebih baik daripada pengendali PI dalam menangani adanya kesalahan pembacaan sensor oleh temperature transmitter.

In this research, a simulation program for temperature and level control on a liquid (water) mixing process with assumed to have a tank volume 80 liter is proposed using MATLAB Simulink. The purpose of this study is to maintain the temperature and water level at the set point in a process by controlling the flowrate of cold and hot water that enters the mixing tank. The influence of one variable with others can be reduced using decoupling technique. The system will be tested with many set point changes and given input an inaccurate transmitter temperature in reading the temperature of the mixed water. System testing is performed using a PI and ANFIS Controller. PI Controller is used to generate the ANFIS training data. In this research, a limit is given that the maximum discharge used is 15 liters/min, the maximum temperature and level in the mixed tank is 90℃ and 75 cm. The performance of those two controllers will be compared by observing parameters such as RMSE, rise time, settling time, and %Overshoot as qualitative data. This research shows that ANFIS controllers are generally better than PI controllers when tested with set point changes which can be seen from the ANFIS RMSE values ​​for temperature control at an average rate of 0.174 and a level of 0.196. The RMSE of the PI controller for temperature control is 0.21 and level 0.2. Tests with disturbance input show that ANFIS controllers are better at handling inaccurate transmitter temperature in reading the temperature of the mixed water than PI Controller."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2020
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>