Saham adalah satu diantara alternatif investasi di pasar modal yang ada di Indonesia yang menjadi pilihan bagi para investor untuk berinvestasi. Berdasarkan wujudnya, saham merupakan selembar kertas berupa sertifikat yang ditunjukkan dengan tanda kepemilikan seseorang atau badan dalam suatu perusahaan sehingga pemegang saham memiliki hak klaim atas dividen. Pembentukan portofolio saham adalah salah satu cara yang dilakukan dalam meminimalkan risiko investasi dengan harapan memberikan keuntungan dari portofolio yang terbentuk. Analisis pengukuran kinerja portofolio merupakan rangkaian akhir dalam proses investasi bagi investor dengan tujuan untuk menilai, bahwa portofolio yang dibentuk memiliki kinerja portofolio yang lebih baik dibandingkan dengan portofolio lainnya. Model Black-Litterman adalah model yang menggabungkan data historis saham dan intuisi atau pandangan investor dalam mengoptimalkan keuntungan yang diperoleh investor. Pengukuran kinerja portofolio adalah dengan menggunakan Indeks Sharpe. Studi penelitian dilakukan dengan menggunakan data sekunder pada enam saham yang tergabung dalam Indeks Saham LQ45 periode Januari 2011 sampai Desember 2017. Berdasarkan hasil studi kasus yang diperoleh dengan lima saham penyusun portofolio, maka kinerja yang terbaik yang direkomendasikan untuk investor adalah model Black-Litterman. Portofolio optimal dengan lima saham penyusun beserta nilai bobot investasinya adalah 16,97% untuk saham ASII, sebesar 12,49% untuk saham INTP, sebesar 11,01% untuk saham ADRO, sebesar 19,61% untuk saham KLBF dan sebesar 39,91% untuk saham GGRM. Kata Kunci: LQ45, Black-Litterman, Portofolio, Indeks Sharpe.
{"title":"ANALISIS PENGUKURAN KINERJA PORTOFOLIO OPTIMAL INDEKS SAHAM LQ45 DENGAN MODEL BLACK-LITTERMAN","authors":"Laili Izzati, Evy Sulistianingsih, Setyo Wira Rizki","doi":"10.26418/bbimst.v8i3.33904","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/bbimst.v8i3.33904","url":null,"abstract":"Saham adalah satu diantara alternatif investasi di pasar modal yang ada di Indonesia yang menjadi pilihan bagi para investor untuk berinvestasi. Berdasarkan wujudnya, saham merupakan selembar kertas berupa sertifikat yang ditunjukkan dengan tanda kepemilikan seseorang atau badan dalam suatu perusahaan sehingga pemegang saham memiliki hak klaim atas dividen. Pembentukan portofolio saham adalah salah satu cara yang dilakukan dalam meminimalkan risiko investasi dengan harapan memberikan keuntungan dari portofolio yang terbentuk. Analisis pengukuran kinerja portofolio merupakan rangkaian akhir dalam proses investasi bagi investor dengan tujuan untuk menilai, bahwa portofolio yang dibentuk memiliki kinerja portofolio yang lebih baik dibandingkan dengan portofolio lainnya. Model Black-Litterman adalah model yang menggabungkan data historis saham dan intuisi atau pandangan investor dalam mengoptimalkan keuntungan yang diperoleh investor. Pengukuran kinerja portofolio adalah dengan menggunakan Indeks Sharpe. Studi penelitian dilakukan dengan menggunakan data sekunder pada enam saham yang tergabung dalam Indeks Saham LQ45 periode Januari 2011 sampai Desember 2017. Berdasarkan hasil studi kasus yang diperoleh dengan lima saham penyusun portofolio, maka kinerja yang terbaik yang direkomendasikan untuk investor adalah model Black-Litterman. Portofolio optimal dengan lima saham penyusun beserta nilai bobot investasinya adalah 16,97% untuk saham ASII, sebesar 12,49% untuk saham INTP, sebesar 11,01% untuk saham ADRO, sebesar 19,61% untuk saham KLBF dan sebesar 39,91% untuk saham GGRM. Kata Kunci: LQ45, Black-Litterman, Portofolio, Indeks Sharpe. ","PeriodicalId":265420,"journal":{"name":"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya","volume":"5 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-07-05","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128488311","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2019-06-11DOI: 10.26418/bbimst.v8i3.33171
Lia Amelia Tarigas, Neva Satyahadewi, Hendra Perdana
Cadangan premi merupakan besarnya uang yang ada pada perusahaan dalam jangka waktu pertanggungan sebagai persiapan pembayaran klaim. Cadangan premi tersebut berasal dari selisih nilai tunai premi dan nilai uang pertanggungan. Dalam kenyataanya perusahaan asuransi memerlukan biaya, seperti biaya agen, penutupan polis, pajak dan lain sebagainya. Metode cadangan premi full preliminary term dan premium sufficiency merupakan metode yang menyertakan biaya operasional dalam perhitungannya. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data pada Tabel Mortalita Indonesia 2011 untuk seorang pria berusia 30 tahun, lama masa pertanggungan 25 tahun, tingkat suku bunga 3%. Santunan yang diterima Rp150.000.000,-, biaya penutupan polis baru 2,5% dari santunan dan biaya pemeliharaan premi setelah masa pembayaran 0,13% dari santunan. Perhitungan menggunakan metode cadangan full preliminary term dan premium sufficiency diperoleh bahwa nilai cadangan full preliminary term lebih murah dibandingkan nilai cadangan premium sufficiency. Hal ini dikarenakan premi pada tahun pertama pada full preliminary term digunakan untuk menutupi biaya loading sehingga nilai cadangan lebih murah. Perhitungan dengan menggunakan suku bunga bervariasi, diperoleh bahwa nilai cadangan premi akan semakin murah seiring dengan bertambahnya tingkat suku bunga yang digunakan. Kata Kunci: full preliminary term, premium sufficiency
{"title":"PENENTUAN CADANGAN PREMI ASURANSI JIWA DWIGUNA MENGGUNAKAN METODE FULL PRELIMINARY TERM DAN PREMIUM SUFFICIENCY","authors":"Lia Amelia Tarigas, Neva Satyahadewi, Hendra Perdana","doi":"10.26418/bbimst.v8i3.33171","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/bbimst.v8i3.33171","url":null,"abstract":"Cadangan premi merupakan besarnya uang yang ada pada perusahaan dalam jangka waktu pertanggungan sebagai persiapan pembayaran klaim. Cadangan premi tersebut berasal dari selisih nilai tunai premi dan nilai uang pertanggungan. Dalam kenyataanya perusahaan asuransi memerlukan biaya, seperti biaya agen, penutupan polis, pajak dan lain sebagainya. Metode cadangan premi full preliminary term dan premium sufficiency merupakan metode yang menyertakan biaya operasional dalam perhitungannya. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data pada Tabel Mortalita Indonesia 2011 untuk seorang pria berusia 30 tahun, lama masa pertanggungan 25 tahun, tingkat suku bunga 3%. Santunan yang diterima Rp150.000.000,-, biaya penutupan polis baru 2,5% dari santunan dan biaya pemeliharaan premi setelah masa pembayaran 0,13% dari santunan. Perhitungan menggunakan metode cadangan full preliminary term dan premium sufficiency diperoleh bahwa nilai cadangan full preliminary term lebih murah dibandingkan nilai cadangan premium sufficiency. Hal ini dikarenakan premi pada tahun pertama pada full preliminary term digunakan untuk menutupi biaya loading sehingga nilai cadangan lebih murah. Perhitungan dengan menggunakan suku bunga bervariasi, diperoleh bahwa nilai cadangan premi akan semakin murah seiring dengan bertambahnya tingkat suku bunga yang digunakan. Kata Kunci: full preliminary term, premium sufficiency ","PeriodicalId":265420,"journal":{"name":"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-06-11","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131013374","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2019-04-30DOI: 10.26418/bbimst.v8i2.32798
N. Pratiwi, Evy Sulistianingsih., Nurfitri Imro’ah
Investor yang melakukan usaha bisnis seperti investasi dengan aset dasar saham mempunyai risiko yang dapat menyebabkan kerugian. Dengan demikian investor perlu melakukan lindung nilai seperti opsi. Namun dengan menggunakan opsi investor masih mengadapi risiko, sehingga diperlukan manajemen risiko harga opsi. Metode Greeks merupakan alat penting dalam manajemen risiko. Greeks merupakan lima huruf yunani dan derivatif dari model Black-Scholes yang digunakan untuk mengetahui sensitivitas yang dimiliki opsi. Hasil analisis sensitivitas penelitian ini yaitu diperoleh nilai delta yang mempunyai sensitivitas paling tinggi ketika harga saham awal lebih besar dari harga pelaksanaan dan semakin dekat dengan waktu jatuh tempo (ITM). Nilai gamma yang diperoleh mempunyai sensitivitas paling tinggi ketika harga saham awal berada disekitar harga pelaksanaan dan semakin dekat dengan waktu jatuh tempo (ATM). Nilai Theta yang diperoleh mempunyai sensitivitas paling tinggi ketika harga saham awal berada disekitar harga pelaksanaan dan semakin dekat dengan waktu jatuh tempo (ATM). Nilai vega yang diperoleh mempunyai sensitivitas paling tinggi ketika harga saham awal berada disekitar harga pelaksanaan dan semakin jauh dengan waktu jatuh tempo (ATM). Nilai Rho yang diperoleh mempunyai sensitivitas paling tinggi ketika harga saham awal saham lebih besar dari harga pelaksanaan dan semakin jauh dengan waktu jatuh tempo (ITM). Kata Kunci : Opsi beli tipe Eropa, Model Black-Scholes, Metode Greeks, Analisis sensitivitas
{"title":"PENGGUNAAN METODE GREEKS BLACK SCHOLES UNTUK ANALISIS SENSITIVITAS HARGA OPSI BELI EROPA","authors":"N. Pratiwi, Evy Sulistianingsih., Nurfitri Imro’ah","doi":"10.26418/bbimst.v8i2.32798","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/bbimst.v8i2.32798","url":null,"abstract":"Investor yang melakukan usaha bisnis seperti investasi dengan aset dasar saham mempunyai risiko yang dapat menyebabkan kerugian. Dengan demikian investor perlu melakukan lindung nilai seperti opsi. Namun dengan menggunakan opsi investor masih mengadapi risiko, sehingga diperlukan manajemen risiko harga opsi. Metode Greeks merupakan alat penting dalam manajemen risiko. Greeks merupakan lima huruf yunani dan derivatif dari model Black-Scholes yang digunakan untuk mengetahui sensitivitas yang dimiliki opsi. Hasil analisis sensitivitas penelitian ini yaitu diperoleh nilai delta yang mempunyai sensitivitas paling tinggi ketika harga saham awal lebih besar dari harga pelaksanaan dan semakin dekat dengan waktu jatuh tempo (ITM). Nilai gamma yang diperoleh mempunyai sensitivitas paling tinggi ketika harga saham awal berada disekitar harga pelaksanaan dan semakin dekat dengan waktu jatuh tempo (ATM). Nilai Theta yang diperoleh mempunyai sensitivitas paling tinggi ketika harga saham awal berada disekitar harga pelaksanaan dan semakin dekat dengan waktu jatuh tempo (ATM). Nilai vega yang diperoleh mempunyai sensitivitas paling tinggi ketika harga saham awal berada disekitar harga pelaksanaan dan semakin jauh dengan waktu jatuh tempo (ATM). Nilai Rho yang diperoleh mempunyai sensitivitas paling tinggi ketika harga saham awal saham lebih besar dari harga pelaksanaan dan semakin jauh dengan waktu jatuh tempo (ITM). Kata Kunci : Opsi beli tipe Eropa, Model Black-Scholes, Metode Greeks, Analisis sensitivitas","PeriodicalId":265420,"journal":{"name":"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya","volume":"25 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"121708406","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2019-04-30DOI: 10.26418/bbimst.v8i2.32820
Lisa Noviani, Setyo Wira Rizki, Naomi Nessyana Debataraja
Analisis survival adalah sekumpulan aturan atau prosedur dalam ilmu statistika untuk menganalisis data dengan memperhatikan variabel waktu dimulai dari berlangsungnya suatu kejadian sampai akhir kejadian. Dalam penelitian ini analisis survival digunakan untuk menganalisis fungsi survival eksponensial dengan parameter yang telah diestimasi menggunakan Pendekatan Bayesian SELF dengan prior gamma. Selanjutnya, model survival yang telah diestimasi digunakan dalam model Actuarial Present Value (APV) asuransi dwiguna. Pada penelitian ini digunakan premi tunggal bersih yaitu jenis premi asuransi yang tidak memperhatikan faktor biaya (anuitas). Tujuan Penelitian ini adalah menentukan premi tunggal bersih dwiguna k-tahun untuk seseorang yang berusia dari 1 sampai 55 tahun dengan jumlah sampel sebanyak 55 orang, dalam jangka 10 tahun, 15 tahun dan 20 tahun. Berdasarkan hasil perhitungan didapatkan bahwa harga premi untuk seseorang yang berusia 1 sampai 55 tahun, berjangka 10 tahun sebesar Rp. 61.551.502,7 , berjangka 15 tahun adalah Rp.51.490.493,06 dan berjangka 20 tahun adalah Rp. 45.394.374,22. Sehingga disimpulkan semakin lama jangka pembayaran semakin murah harga premi yang dibayarkan. Kata Kunci :Prior, Actuarial Present Value, estimasi model. Kata Kunci :Prior, Actuarial Present Value, estimasi model.
{"title":"PENDEKATAN BAYESIAN SELF PADA MODEL SURVIVAL EKSPONENSIAL-GAMMA UNTUK MENENTUKAN PREMI TUNGGAL BERSIH DWIGUNA k-TAHUN","authors":"Lisa Noviani, Setyo Wira Rizki, Naomi Nessyana Debataraja","doi":"10.26418/bbimst.v8i2.32820","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/bbimst.v8i2.32820","url":null,"abstract":" Analisis survival adalah sekumpulan aturan atau prosedur dalam ilmu statistika untuk menganalisis data dengan memperhatikan variabel waktu dimulai dari berlangsungnya suatu kejadian sampai akhir kejadian. Dalam penelitian ini analisis survival digunakan untuk menganalisis fungsi survival eksponensial dengan parameter yang telah diestimasi menggunakan Pendekatan Bayesian SELF dengan prior gamma. Selanjutnya, model survival yang telah diestimasi digunakan dalam model Actuarial Present Value (APV) asuransi dwiguna. Pada penelitian ini digunakan premi tunggal bersih yaitu jenis premi asuransi yang tidak memperhatikan faktor biaya (anuitas). Tujuan Penelitian ini adalah menentukan premi tunggal bersih dwiguna k-tahun untuk seseorang yang berusia dari 1 sampai 55 tahun dengan jumlah sampel sebanyak 55 orang, dalam jangka 10 tahun, 15 tahun dan 20 tahun. Berdasarkan hasil perhitungan didapatkan bahwa harga premi untuk seseorang yang berusia 1 sampai 55 tahun, berjangka 10 tahun sebesar Rp. 61.551.502,7 , berjangka 15 tahun adalah Rp.51.490.493,06 dan berjangka 20 tahun adalah Rp. 45.394.374,22. Sehingga disimpulkan semakin lama jangka pembayaran semakin murah harga premi yang dibayarkan. Kata Kunci :Prior, Actuarial Present Value, estimasi model. Kata Kunci :Prior, Actuarial Present Value, estimasi model. ","PeriodicalId":265420,"journal":{"name":"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya","volume":"98 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-04-30","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131942024","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2019-04-29DOI: 10.26418/bbimst.v8i2.32788
Mega Putri, Shantika Martha, Setyo Wira Rizki
Data survival merupakan data yang menunjukkan waktu suatu individu atau objek dapat bertahan hidup hingga terjadinya suatu kejadian tertentu. Data dikatakan tersensor apabila data yang diamati tidak lengkap karena hilangnya objek penelitian atau sampai akhir penelitian objek tersebut belum mengalami suatu kejadian tertentu. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan estimasi parameter model survival yang berdistribusi Pareto pada data tersensor dengan metode Bayesian LINEX Loss Function menggunakan prior Gamma. Data yang digunakan adalah data sekunder pasien kanker paru-paru dari penelitian yang dilakukan oleh Kalbfleisch dan Prentice pada tahun 1980. Berdasarkan hasil estimasi metode Bayesian LINEX Loss Function untuk studi kasus penderita kanker paru-paru dapat diketahui peluang seorang penderita kanker paru-paru untuk bertahan hidup semakin lama semakin kecil (mendekati nol), hingga akhirnya mengalami kematian. Nilai MAPE yang diperoleh dari fungsi Survival distribusi Pareto dengan pendekatan Bayesian LINEX Loss Function adalah sebesar 19,66%. Hal ini berarti bahwa metode Bayesian LINEX Loss Function memiliki kemampuan peramalan yang baik dalam mengestimasi peluang hidup pasien penderita kanker paru-paru.Kata Kunci : Distribusi Pareto, Bayesian, LINEX Loss Function, MAPE.
{"title":"ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI PARETO - GAMMA DENGAN METODE BAYESIAN LINEX LOSS FUNCTION","authors":"Mega Putri, Shantika Martha, Setyo Wira Rizki","doi":"10.26418/bbimst.v8i2.32788","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/bbimst.v8i2.32788","url":null,"abstract":"Data survival merupakan data yang menunjukkan waktu suatu individu atau objek dapat bertahan hidup hingga terjadinya suatu kejadian tertentu. Data dikatakan tersensor apabila data yang diamati tidak lengkap karena hilangnya objek penelitian atau sampai akhir penelitian objek tersebut belum mengalami suatu kejadian tertentu. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan estimasi parameter model survival yang berdistribusi Pareto pada data tersensor dengan metode Bayesian LINEX Loss Function menggunakan prior Gamma. Data yang digunakan adalah data sekunder pasien kanker paru-paru dari penelitian yang dilakukan oleh Kalbfleisch dan Prentice pada tahun 1980. Berdasarkan hasil estimasi metode Bayesian LINEX Loss Function untuk studi kasus penderita kanker paru-paru dapat diketahui peluang seorang penderita kanker paru-paru untuk bertahan hidup semakin lama semakin kecil (mendekati nol), hingga akhirnya mengalami kematian. Nilai MAPE yang diperoleh dari fungsi Survival distribusi Pareto dengan pendekatan Bayesian LINEX Loss Function adalah sebesar 19,66%. Hal ini berarti bahwa metode Bayesian LINEX Loss Function memiliki kemampuan peramalan yang baik dalam mengestimasi peluang hidup pasien penderita kanker paru-paru.Kata Kunci : Distribusi Pareto, Bayesian, LINEX Loss Function, MAPE.","PeriodicalId":265420,"journal":{"name":"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya","volume":"39 5","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-04-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"132831305","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2019-04-29DOI: 10.26418/bbimst.v8i2.32789
Eka Rizki Wahyuni, Setyo Wira Rizki, Hendra Perdana
Data survival adalah data yang menjelaskan tentang waktu suatu individu atau objek dapat bertahan hingga terjadinya suatu kejadian. Penelitian ini menggunakan metode Bayesian dengan pendekatan Squared Error Loss Function (SELF) untuk melakukan estimasi parameter pada model survival. Proses estimasi parameter metode Bayesian SELF memerlukan informasi dari fungsi likelihood dan distribusi prior yang kemudian akan membentuk distribusi posterior. Hasil dari estimasi parameter metode Bayesian SELF diterapkan pada data kasus penderita kanker paru-paru untuk mengetahui peluang bertahan hidup pasien penderita kanker paru-paru. Kesimpulan dari penelitian ini adalah hasil dari estimasi parameter distribusi Rayleigh prior Uniform dengan menggunakan metode Bayesian SELF menghasilkan nilai survival pada hari ke-95 sebesar 0,929056666 dan nilai hazard 1,549169 sedangkan hari ke-791 menghasilkan nilai survival sebesar 0,006087581 dan nilai hazard sebesar 1,289887 . Hal ini berarti, nilai fungsi survival bergerak mendekati nol sesuai dengan karakteristik fungsi survival dan fungsi hazard yang bergerak naik mendekati satu sesuai dengan karakteristik distribusi Rayleigh. Kata Kunci: Survival, Rayleigh, Bayesian, SELF.
{"title":"ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI RAYLEIGH PRIOR UNIFORM DENGAN METODE BAYESIAN SELF","authors":"Eka Rizki Wahyuni, Setyo Wira Rizki, Hendra Perdana","doi":"10.26418/bbimst.v8i2.32789","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/bbimst.v8i2.32789","url":null,"abstract":"Data survival adalah data yang menjelaskan tentang waktu suatu individu atau objek dapat bertahan hingga terjadinya suatu kejadian. Penelitian ini menggunakan metode Bayesian dengan pendekatan Squared Error Loss Function (SELF) untuk melakukan estimasi parameter pada model survival. Proses estimasi parameter metode Bayesian SELF memerlukan informasi dari fungsi likelihood dan distribusi prior yang kemudian akan membentuk distribusi posterior. Hasil dari estimasi parameter metode Bayesian SELF diterapkan pada data kasus penderita kanker paru-paru untuk mengetahui peluang bertahan hidup pasien penderita kanker paru-paru. Kesimpulan dari penelitian ini adalah hasil dari estimasi parameter distribusi Rayleigh prior Uniform dengan menggunakan metode Bayesian SELF menghasilkan nilai survival pada hari ke-95 sebesar 0,929056666 dan nilai hazard 1,549169 sedangkan hari ke-791 menghasilkan nilai survival sebesar 0,006087581 dan nilai hazard sebesar 1,289887 . Hal ini berarti, nilai fungsi survival bergerak mendekati nol sesuai dengan karakteristik fungsi survival dan fungsi hazard yang bergerak naik mendekati satu sesuai dengan karakteristik distribusi Rayleigh. Kata Kunci: Survival, Rayleigh, Bayesian, SELF.","PeriodicalId":265420,"journal":{"name":"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya","volume":"122 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-04-29","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116968616","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2019-04-03DOI: 10.26418/bbimst.v8i2.32468
Pitriani, Helmi, Hendra Perdana
Peserta didik menghadapi persaingan yang semakin ketat untuk memasuki perguruan tinggi karena angka peminat dan penyeleksi seleksi masuk perguruan tinggi semakin tinggi. Hal itu membuat peserta didik mempersiapkan segalanya dimulai dari memilih perguruan tinggi hingga memilih program studi. Penelitian ini dilakukan untuk memetakan atribut atau alasan-alasan mahasiswa baru Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Tanjungpura dalam memilih program studi. Pemetaan ini dilakukan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan algoritma Kohonen Self Organizing Maps yang hasilnya divalidasi dengan metode IDB (Indeks Davies-Bouldin). Penelitian dilakukan untuk mengelompokkan alasan-alasan mahasiswa baru menggunakan 3 klaster dan 4 klaster dengan learning rate 0.05, 0.25, 0.5, 0.75 dan 0.95 serta maksimum iterasi 50, 100, 500, 1000, 2000 dan 5000. Berdasarkan jumlah klaster dan learning rate serta maksimum iterasi tersebut diperoleh IDB terkecil sebesar 1.8226 yaitu dengan menggunakan 3 klaster, learning rate 0.05 dan maksimum iterasi 500. Diantara 3 klaster yang terbentuk maka klaster ke-1 yaitu klaster dengan nilai mean terendah sehingga berdasarkan penskoran kuesioner maka masuk dalam kategori sangat penting. Artinya anggota dalam klaster tersebut menjadi pertimbangan para responden dalam memilih program studi. Keanggotaan klaster ke-1 diantaranya yaitu peluang karir, keinginan mencapai cita-cita, tenaga pendidik profesional, akreditasi program studi, instansi terbaik untuk bekerja dan peringkat universitas. Kata Kunci : Klaster, Learning Rate, Indeks Davies-Bouldin
由于感兴趣的人越来越多，考生越来越多，要进入大学，面临越来越激烈的竞争。它使学习者从选择大学到选择学习课程都做好了准备。这项研究是为了说明坦噶普拉大学数学和自然科学学院新生在选择课程时的属性或理由。该地图使用了一种模拟神经网络算法Kohonen Self组织映射映射，该算法的结果与IDB方法(Davies-Bouldin index)得到了验证。研究的目的是将新学生使用0.05、0.25、0.5、0.75和0.95的原因分组，并将最低转速分别为50,100,500、1000、2000和5000。根据星团数和学习率和最大重复数量，我们获得了最小的IDB，其中只有1.8226，即使用3个集群，学习速率0.05和最大重复500。在这三个集群中，第一个集群的平均值是最低的，因此根据问卷调查，它属于一个非常重要的类别。这意味着集群中的成员在选择课程时要考虑受访者。第一组成员包括职业机会、实现目标的愿望、专业教育工作者、学习课程认证、最佳工作机构和大学排名。关键词:Klaster, Learning Rate, index Davies-Bouldin索引
{"title":"PEMETAAN MAHASISWA BARU DALAM MEMILIH PROGRAM STUDI MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN ALGORITMA KOHONEN SELF ORGANIZING MAPS","authors":"Pitriani, Helmi, Hendra Perdana","doi":"10.26418/bbimst.v8i2.32468","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/bbimst.v8i2.32468","url":null,"abstract":"Peserta didik menghadapi persaingan yang semakin ketat untuk memasuki perguruan tinggi karena angka peminat dan penyeleksi seleksi masuk perguruan tinggi semakin tinggi. Hal itu membuat peserta didik mempersiapkan segalanya dimulai dari memilih perguruan tinggi hingga memilih program studi. Penelitian ini dilakukan untuk memetakan atribut atau alasan-alasan mahasiswa baru Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Tanjungpura dalam memilih program studi. Pemetaan ini dilakukan dengan menggunakan jaringan syaraf tiruan algoritma Kohonen Self Organizing Maps yang hasilnya divalidasi dengan metode IDB (Indeks Davies-Bouldin). Penelitian dilakukan untuk mengelompokkan alasan-alasan mahasiswa baru menggunakan 3 klaster dan 4 klaster dengan learning rate 0.05, 0.25, 0.5, 0.75 dan 0.95 serta maksimum iterasi 50, 100, 500, 1000, 2000 dan 5000. Berdasarkan jumlah klaster dan learning rate serta maksimum iterasi tersebut diperoleh IDB terkecil sebesar 1.8226 yaitu dengan menggunakan 3 klaster, learning rate 0.05 dan maksimum iterasi 500. Diantara 3 klaster yang terbentuk maka klaster ke-1 yaitu klaster dengan nilai mean terendah sehingga berdasarkan penskoran kuesioner maka masuk dalam kategori sangat penting. Artinya anggota dalam klaster tersebut menjadi pertimbangan para responden dalam memilih program studi. Keanggotaan klaster ke-1 diantaranya yaitu peluang karir, keinginan mencapai cita-cita, tenaga pendidik profesional, akreditasi program studi, instansi terbaik untuk bekerja dan peringkat universitas. Kata Kunci : Klaster, Learning Rate, Indeks Davies-Bouldin","PeriodicalId":265420,"journal":{"name":"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya","volume":"84 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-04-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"128659517","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Analisis kelayakan investasi merupakan suatu alat bantu bagi perusahaan dalam pengambilan keputusan investasi, apakah investasi tersebut layak untuk diteruskan atau tidak. Analisis kelayakan investasi dapat dilakukan menggunakan beberapa metode diantaranya adalah net present value (NPV), internal rate of return (IRR), dan payback period (PP). Investasi akan menghasilkan keuntungan jika nilai NPV yang dihasilkan lebih dari nol atau dengan kata lain, nilai discount rate yang diperoleh lebih besar dari bunga relevan, dan modal investasi dapat dikembalikan lebih cepat dari jangka waktu peminjaman jika nilai PP lebih kecil dari jangka waktu investasi. Penelitian ini menggunakan data hotel XY yaitu data luas tanah, luas bangunan, jumlah lantai gedung, jumlah kamar, tipe kamar, koefisien tiap lantai bangunan, harga satuan tanah, harga sewa kamar, dan sumber dana proyek. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis kelayakan pada investasi hotel XY. Berdasarkan analisis diperoleh nilai NPV sebesar Rp23.025.467.095, nilai IRR sebesar 17,645% lebih besar dari tingkat suku bunga 12% (17,645% > 12%), dan PP diperoleh hasil yaitu 5 tahun 8 bulan. Dengan perolehan tersebut dapat disimpulkan bahwa investasi proyek pembangunan hotel XY layak untuk dilanjutkan.Kata Kunci: Net Present Value, Internal Rate of Return, Payback Period
{"title":"ANALISIS KELAYAKAN PADA INVESTASI HOTEL XY DI KALIMANTAN BARAT","authors":"Widiya Putri, Naomi Nessyana Debataraja, Evy Sulistianingsih","doi":"10.26418/bbimst.v8i2.32349","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/bbimst.v8i2.32349","url":null,"abstract":"Analisis kelayakan investasi merupakan suatu alat bantu bagi perusahaan dalam pengambilan keputusan investasi, apakah investasi tersebut layak untuk diteruskan atau tidak. Analisis kelayakan investasi dapat dilakukan menggunakan beberapa metode diantaranya adalah net present value (NPV), internal rate of return (IRR), dan payback period (PP). Investasi akan menghasilkan keuntungan jika nilai NPV yang dihasilkan lebih dari nol atau dengan kata lain, nilai discount rate yang diperoleh lebih besar dari bunga relevan, dan modal investasi dapat dikembalikan lebih cepat dari jangka waktu peminjaman jika nilai PP lebih kecil dari jangka waktu investasi. Penelitian ini menggunakan data hotel XY yaitu data luas tanah, luas bangunan, jumlah lantai gedung, jumlah kamar, tipe kamar, koefisien tiap lantai bangunan, harga satuan tanah, harga sewa kamar, dan sumber dana proyek. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis kelayakan pada investasi hotel XY. Berdasarkan analisis diperoleh nilai NPV sebesar Rp23.025.467.095, nilai IRR sebesar 17,645% lebih besar dari tingkat suku bunga 12% (17,645% > 12%), dan PP diperoleh hasil yaitu 5 tahun 8 bulan. Dengan perolehan tersebut dapat disimpulkan bahwa investasi proyek pembangunan hotel XY layak untuk dilanjutkan.Kata Kunci: Net Present Value, Internal Rate of Return, Payback Period ","PeriodicalId":265420,"journal":{"name":"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya","volume":"32 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-04-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130214585","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pub Date : 2019-04-03DOI: 10.26418/bbimst.v8i2.32352
Arif Fiqri Syawaludin, Neva Satyahadewi, Hendra Perdana
Anuitas reversionary adalah nilai anuitas pada peserta asuransi jiwa dalam menentukan premi yang harus dibayarkan peserta asuransi ketika salah satu peserta asuransi meninggal dunia selama masa kontrak yang telah ditetapkan. Asuransi jiwa joint life merupakan jenis asuransi jiwa yang melindungi dua jiwa atau lebih. Perhitungan premi dapat ditentukan dengan mengkombinasikan status joint life pada peserta asuransi. Peserta pada penelitian ini dibatasi hanya tiga orang tertanggung yaitu orang tua dan anaknya. Pembayaran premi dan pemberian santunan dimulai ketika salah satu dari tertanggung meninggal dunia selama jangka waktu kontrak asuransi. Pembayaran premi akan berlanjut kepada tertanggung lainnya yang masih bertahan hidup sampai dengan sisa jangka waktu kontrak asuransi. Pada penelitian ini premi yang harus dibayarkan untuk suami dan istri berbeda. Biaya premi asuransi jiwa dipengaruhi oleh jenis kelamin, usia, besarnya santunan, dan tingkat suku bunga. Kata kunci: Asuransi Joint Life, Anuitas Reversionary, Premi, Santunan.
{"title":"PENENTUAN PREMI ASURANSI JIWA BERJANGKA UNTUK KASUS TIGA ORANG TERTANGGUNG MENGGUNAKAN ANUITAS REVERSIONARY","authors":"Arif Fiqri Syawaludin, Neva Satyahadewi, Hendra Perdana","doi":"10.26418/bbimst.v8i2.32352","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/bbimst.v8i2.32352","url":null,"abstract":"Anuitas reversionary adalah nilai anuitas pada peserta asuransi jiwa dalam menentukan premi yang harus dibayarkan peserta asuransi ketika salah satu peserta asuransi meninggal dunia selama masa kontrak yang telah ditetapkan. Asuransi jiwa joint life merupakan jenis asuransi jiwa yang melindungi dua jiwa atau lebih. Perhitungan premi dapat ditentukan dengan mengkombinasikan status joint life pada peserta asuransi. Peserta pada penelitian ini dibatasi hanya tiga orang tertanggung yaitu orang tua dan anaknya. Pembayaran premi dan pemberian santunan dimulai ketika salah satu dari tertanggung meninggal dunia selama jangka waktu kontrak asuransi. Pembayaran premi akan berlanjut kepada tertanggung lainnya yang masih bertahan hidup sampai dengan sisa jangka waktu kontrak asuransi. Pada penelitian ini premi yang harus dibayarkan untuk suami dan istri berbeda. Biaya premi asuransi jiwa dipengaruhi oleh jenis kelamin, usia, besarnya santunan, dan tingkat suku bunga. Kata kunci: Asuransi Joint Life, Anuitas Reversionary, Premi, Santunan.","PeriodicalId":265420,"journal":{"name":"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya","volume":"117 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-04-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116225404","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
Pengendalian kualitas dapat dilakukan dengan berbagai cara, diantaranya menggunakan metode Lean Six Sigma. Metode Lean Six Sigma dapat menunjukkan jalannya proses produksi sehingga diketahui pemborosan, kecacatan dan proses terjadinya produksi melalui value stream mapping. Lean Six Sigma dapat diterapkan di bidang industri, satu diantaranya adalah perusahaan CV. XYZ. Perusahaan tersebut memproduksi wajan dengan nomor 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28 dan 30. Wajan nomor 18 adalah wajan yang paling diminati konsumen. Tahapan dalam Lean Six Sigma dimulai dari define, measure dan analyze. Jenis kecacatan diklasifikasikan menjadi empat kelas yaitu sangat serius (A), serius (B), cukup serius (C) dan tidak serius (D) dengan jumlah observasi sebanyak 78 hari. Kecacatan terbesar terjadi di kelas cacat sangat serius yaitu sebesar 44,38%. Level sigma merupakan kemungkinan besar kecacatan yang akan terjadi jika memproduksi satu juta produk. Pada penelitian ini, level sigma yang dihasilkan kecacatan sangat serius adalah 3,2, sehingga dengan menggunakan nilai Defect Per Million Oppertunities (DPMO) dapat disimpulkan bahwa dalam satu juta produksi kemungkinan produk cacat sebesar 44.211 buah. Berdasarkan analisis Failure Mode and Effect Analyze (FMEA), diketahui penyebab kecacatan sangat serius dikarenakan material dengan nilai Risk Priority Number (RPN) sebesar 84. Sehingga dengan menggunakan kriteria penilaian RPN diketahui bahwa kecacatan yang disebabkan oleh material tergolong sedang. Kata Kunci: Demerit, Failure Mode and Effect Analyze.
质量控制可以通过多种方式进行，其中包括采用Lean Six Sigma的方法。Lean Six Sigma的方法可以告诉我们生产过程的进展，从而让人们知道废物、缺陷和生产过程是通过价值流形成的。精益Six Sigma可以应用于工业，其中之一是CV公司。XYZ。该公司生产的产品有10号、11号、12号、13号、14号、15号、16号、18号、20号、22号、24号、26号、28号和30号。18号锅是消费者最感兴趣的煎锅。精益Six Sigma的各个阶段始于定义、测量和分析。残疾分为四类:严重(A)、严重(B)、相当严重(C)和不严重(D)，观察共78天。最大的残疾发生在一个严重残疾的班级，44.38%。sigma水平是生产100万件产品的潜在缺陷。在这项研究中，由缺陷产生的sigma水平是非常严重的3.2，因此，通过使用每100万次机会机会的缺陷值，可以推断出100万次可能的产品缺陷为44211次。根据对模式和效果分析(FMEA)的分析，由于具有风险优先号码(RPN) 84分的材料，造成这种缺陷的原因尤其严重。因此，通过使用RPN判断标准，已知的材料缺陷属于中等水平。关键词:Demerit, Failure模式和效果分析。
{"title":"IMPLEMENTASI METODE LEAN SIX SIGMA PADA PRODUKSI WAJAN NOMOR 18 DI CV. XYZ","authors":"Siti Hardianti, Neva Satyahadewi, Nurfitri Imro’ah","doi":"10.26418/bbimst.v8i2.32350","DOIUrl":"https://doi.org/10.26418/bbimst.v8i2.32350","url":null,"abstract":"Pengendalian kualitas dapat dilakukan dengan berbagai cara, diantaranya menggunakan metode Lean Six Sigma. Metode Lean Six Sigma dapat menunjukkan jalannya proses produksi sehingga diketahui pemborosan, kecacatan dan proses terjadinya produksi melalui value stream mapping. Lean Six Sigma dapat diterapkan di bidang industri, satu diantaranya adalah perusahaan CV. XYZ. Perusahaan tersebut memproduksi wajan dengan nomor 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 18, 20, 22, 24, 26, 28 dan 30. Wajan nomor 18 adalah wajan yang paling diminati konsumen. Tahapan dalam Lean Six Sigma dimulai dari define, measure dan analyze. Jenis kecacatan diklasifikasikan menjadi empat kelas yaitu sangat serius (A), serius (B), cukup serius (C) dan tidak serius (D) dengan jumlah observasi sebanyak 78 hari. Kecacatan terbesar terjadi di kelas cacat sangat serius yaitu sebesar 44,38%. Level sigma merupakan kemungkinan besar kecacatan yang akan terjadi jika memproduksi satu juta produk. Pada penelitian ini, level sigma yang dihasilkan kecacatan sangat serius adalah 3,2, sehingga dengan menggunakan nilai Defect Per Million Oppertunities (DPMO) dapat disimpulkan bahwa dalam satu juta produksi kemungkinan produk cacat sebesar 44.211 buah. Berdasarkan analisis Failure Mode and Effect Analyze (FMEA), diketahui penyebab kecacatan sangat serius dikarenakan material dengan nilai Risk Priority Number (RPN) sebesar 84. Sehingga dengan menggunakan kriteria penilaian RPN diketahui bahwa kecacatan yang disebabkan oleh material tergolong sedang. Kata Kunci: Demerit, Failure Mode and Effect Analyze. ","PeriodicalId":265420,"journal":{"name":"Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya","volume":"44 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2019-04-03","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"122713152","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}
京公网安备 11010802042870号
京ICP备2023020795号-1
扫码关注我们
求助内容：
应助结果提醒方式：