FUZZY ELMAN RECURRENT NEURAL NETWORK DALAM PERAMALAN HARGA MINYAK MENTAH DI INDONESIA DENGAN OPTIMASI ALGORITMA GENETIKA

Fuzzy Elman Recurrent Neural Network (FERNN) merupakan model yang menggabungkan konsep logika fuzzy dengan jaringan Elman Recurrent Neural Network (ERNN). Data input dan output dalam ERNN yang berupa data perkiraan harga minyak mentah di Indonesia dihitung derajat keanggotaannya menggunakan fungsi keanggotaan yang ditentukan. Bobot pembelajaran hasil model FERNN dapat dioptimasi menggunakan algoritma genetika dengan seleksi rangking (rank selection). Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan arsitektur terbaik FERNN untuk meramalkan harga minyak mentah di Indonesia dan mengoptimasi model FERNN dengan algoritma genetika untuk peramalan harga minyak mentah di Indonesia Prosedur pembentukan model yaitu menentukan input dengan melihat lag yang signifikan dari plot autokorelasi, pembagian data menjadi data training dan testing, fuzzyfikasi, membangun model FERNN dengan nilai MAPE terkecil. Bobot pembelajaran dioptimasi menggunakan algoritma genetika sehingga diperoleh bobot baru yang digunakan untuk peramalan harga minyak mentah di Indonesia. Model yang diperoleh dilakukan uji kesesuaian model dengan uji white noise dari ACF dan PACF data residual. Pada penelitian ini variabel input yang digunakan adalah data time series harga minyak mentah di Indonesia dari bulan Januari 2007 hingga Juni 2017. Fungsi keanggotaan fuzzy yang digunakan adalah kurva-S pertumbuhan dengan 1 himpunan fuzzy. Arsitektur FERNN terbaik diperoleh 7 variabel input, 10 neuron pada lapisan tersembunyi, 10 neuron pada lapisan tambahan dan 1 neuron pada lapisan output dengan fungsi aktivasi sigmoid bipolar pada lapisan tersembuyi dan sigmoid linear pada lapisan output. Perbandingan untuk data training dan testing pada model sebesar 75% dan 25%. Hasil MAPE data training dan testing dari penelitian ini secara berturut-turut untuk model FERNN sebesar 8,3237% dan 43,0113% dan model FERNN dengan optimasi Algoritma Genetika sebesar 6,9498% dan 6,9642%

ALGORITMA GENETIKA UNTUK PORTOFOLIO OPTIMUM MENGGUNAKAN MODEL FUZZY MEAN ABSOLUTE DEVIATION (FMAD)

Model portofolio Fuzzy Mean Absolute Deviation (FMAD) merupakan pengembangan dari model Mean Absolute Deviation (MAD) dimana semua parameter-parameter pada model berupa bilangan fuzzy. Tujuan dari penulisan skripsi ini adalah menjelaskan analisis pembentukan model FMAD untuk optimasi alokasi portofolio saham pada pasar saham di Indonesia serta penyelesaian model menggunakan Algoritma Genetika. FMAD merupakan analisis portofolio dengan fungsi tujuan meminimalkan risiko portofolio fuzzy dengan tiga kendala. Kendala pertama menjelaskan return portofolio yang lebih besar atau sama dengan return minimal fuzzy yang diinginkan investor. Kendala kedua menjelaskan jumlah bobot investasi fuzzy sama dengan ĩ. Kendala ketiga menjelaskan alokasi bobot investasi maksimal fuzzy setiap saham yang dapat dibuat secara subyektif. Model FMAD diselesaikan dengan menggunakan metode Mehar. Metode Mehar digunakan untuk menyelesaikan model FMAD dengan membawa model ke bentuk model Program Linear (PL). Kemudian algoritma genetika digunakan untuk mencari solusi optimum model PL dari FMAD. Proses untuk membentuk model FMAD adalah menghitung nilai realized return dan expected return fuzzy saham, menghitung nilai return minimal fuzzy, menghitung nilai risiko saham ke-i ᾶ. Model FMAD diterapkan untuk menyusun portofolio dari saham-saham yang terdaftar pada indeks LQ 45 selama periode 1 Januari 2014 - 31 Desember 2016. Lima saham yang dibentuk portofolio yaitu Pakuwon Jati Tbk (PWON), Global Mediacom Tbk (BMTR), Adaro Energy Tbk (ADRO), Perusahaan Gas Negara (PGAS), dan Media Nusantara Citra Tbk (MNCN). Pada penelitian ini dibentuk 3 contoh portofolio yaitu portofolio I, II, dan III yang disusun berdasarkan batasan bobot investasi maksimal 50%, 40%, dan 30%. Proses algoritma genetika dimulai dengan menentukan skema pengkodean dengan binary encoding, membangkitkan populasi awal, menghitung nilai fitness individu, menentukan induk dari individu dengan roulette wheel selection, melakukan prosedure onepoint-crossover, menghasilkan individu baru dengan gene mutation, menyusun populasi baru sampai memperoleh individu dengan nilai fitness optimum. Portofolio optimal yang diperoleh menggunakan algoritma genetika dan perhitungan indeks sharpe adalah portofolio I dengan indeks sharpe sebesar 0.3539 dan bobot investasi masing-masing sahamnya adalah PWON 31.52%, BMTR 0%, ADRO 18.65%, PGAS 0%, dan MNCN 49.83%

Hybrid Autoregressive Integrated Moving Average-Support Vector Regression for Stock Price Forecasting

Stock investment provides high-profit opportunities but also has a high risk of loss. Investors use various decision-making methods to minimize this risk, such as stock price forecasting. This research aims to predict daily closing stock prices using a hybrid Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA)-Support Vector Regression (SVR) model and compare it with the single model of ARIMA and SVR, as well as compiling the R-shiny web for the hybrid ARIMA-SVR model which makes it easier for investors to use the model to support investment decision making. The hybrid ARIMA-SVR model is composed of two components: the linear component from the results of stock price forecasting using the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model and the nonlinear components from the residual forecasting results of the ARIMA model using the Support Vector Regression (SVR) model. The data used was closing stock price data from April 1, 2019, to April 1, 2021, from PT Unilever Indonesia Tbk (UNVR.JK), PT Perusahaan Gas Negara Tbk (PGAS.JK), and PT Telekomunikasi Indonesia Tbk (TLKM.JK), from the Yahoo Finance website. The research results conclude that the hybrid ARIMA-SVR model has excellent capabilities in forecasting stock prices with the MAPE values ​​for UNVR, PGAS, and TLKM stocks, respectively of 0.797%, 2.213%, and 0.993%, which are lower than the MAPE values of ARIMA-GARCH and SVR models. The hybrid model can be an alternative model with excellent capabilities in forecasting stock prices

PENERAPAN METODE COST PRORATE CONSTANT PERCENT DALAM PERHITUNGAN IURAN DANA PENSIUN DENGAN SUKU BUNGA STOKASTIK MODEL COX INGERSOLL ROSS

Program dana pensiun merupakan program perencanaan masa depan suatu perusahaan untuk menjamin kelangsungan hidup karyawanya di masa tua. Untuk mendapatkan jaminan tersebut, pegawai menginvestasikan sebagaian dari gaji mereka untuk mendapatkan manfaat, dalam hal ini dinamakan iuran normal. Dalam perencanaan dana pensiun ada perhitungan aktuaria untuk menentukan akumulasi gaji pegawai, manfaat pensiun, nilai tunai manfaat, iuran normal dan kewajiban aktuaria. Pada penelitian ini dilakukan perhitungan aktuaria dana pensiun dengan metode Cost Prorate Constant Percent menggunkan suku bunga Cox Ingersoll Ross (CIR) dan perbandingan perhitungan tersebut dengan suku bunga konstan terhadap BI rate. Model suku bunga CIR merupakan model satu faktor suku bunga sesaat yang mengikuti persamaan diferensial CIR. Model satu faktor merupakan model suku bunga yang hanya dipengaruhi oleh satu faktor saja. Persamaan diferensial CIR dipengaruhi oleh kecepatan suku bunga dan rata-rata suku bunga , estimator dan ditentukan dengan metode kuadrat terkecil dengan adalah perubahan suku bunga pada interval waktu yang pendek dan adalah gerak Brown. Suku bunga CIR yang didapat digunakan untuk menghitung perhitungan aktuaria dana pensiun metode Cost Prorate Constant Percent. Perbandingan suku bunga CIR dan suku bunga konstan terhadap BI rate menggunakan Mean Square Error (MSE). Berdasarkan MSE diperoleh bahwa suku bunga CIR lebih baik dalam menduga BI rate, begitu pula untuk perhitungan aktuari dana pensiun, hasil perhitungan menggunakan suku bunga CIR menunjukan hasil lebih baik dalam menduga perhitungan aktuaria yang menggunakan BI rate

Mapping Indonesia's Covid-19 Death Case with Comorbidities Using Correspondence Analysis

This research aims to map and identify COVID-19 deaths with comorbidities in Indonesia using correspondence analysis. The data collection technique involved the analysis of 6231 samples of COVID-19 death cases with comorbidities in Indonesia from the official website of the COVID‑19 Response Acceleration Task Force. The variables used were the number of COVID-19 deaths with comorbid hypertension, diabetes mellitus, cardiovascular disease, chronic obstructive pulmonary disease, kidney disease, immune disorders, liver disease, cancer, asthma, pregnancy, tuberculosis, and other respiratory disorders. The findings from this study divide four groups of provinces with characteristics: Group One with the characteristics of COVID-19 death cases with comorbid hypertension, diabetes mellitus, heart disease, kidney disease, lung disease, immune disorders, and cancer; Group Two with the characteristics of COVID-19 death cases with comorbid pregnancy, liver disease, and tuberculosis; Group Three with the characteristics of COVID-19 death cases with comorbid asthma; and Group Four with the characteristics of COVID-19 death cases with other comorbid respiratory disorders

AN ORDINAL LOGISTIC REGRESSION MODEL FOR ANALYZING RISK ZONE STATUS OF COVID-19 SPREAD

Coronavirus disease 2019 (COVID-19) is a new type of virus that has been found to have infected human since it first appeared in Wuhan, China, in December 2019. This study aims to determine the factors that influence the risk zone status of COVID-19 spread in Indonesia using ordinal logistic regression. The ordinal logistic regression model in this study uses proportional odds model because the researcher assumes probability of predictor variable coefficients is the same for each respond category. The response variable is secondary data from the COVID-19 Handling Task Force, namely the status of the risk zone for the spread of COVID-19 who has 4 categorical levels, namely high, medium, low, and no cases. Predictor variables are elderly population, COVID-19 referral hospital, diabetes mellitus, hypertension, hand washing behavior, male population, and smoking habits. Based on results of the analysis, variables that significantly affect the risk zone status of COVID-19 spread in Indonesia are elderly population and diabetes mellitus. The Odds proportional figure shows that the higher percentage of the elderly population, the higher chance of an area with high-risk zone status (OR=1.171). The higher percentage of comorbidities diabetes mellitus, the higher chance of an area with high-risk zone status (OR=1.569)

Pemodelan Intensitas Transisi dan Peluang pada Asuransi Perawatan Jangka Panjang

Proses Perubahan status kesehatan dalam asuransi perawatan jangka panjang dengan lima status dimodelkan dengan model markov multi status, yang dinyatakan sebagai model peluang transisi dari suatu status ke status yang lain. Dengan menggunakan data survival penghuni panti wredha Abi Yoso, Pakem, Sleman, pada bagian akhis tesis ini akan ditunjukkan penghitungan intensitas transisi, peluang transisi antar status dan premi asuransi untuk besar manfaat tertentu

Analisis Kesulitan Siswa SMP dalam Menyelesaikan Masalah Matematika Ditinjau Dari Gaya Kognitif Reflektif dan Impulsif

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui analisis kesulitan siswa dalam menyelesaikan masalah matematika ditinjau dari gaya kognitif reflektif dan impulsif siswa SMP. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif kualitatif. Subjek penelitian dipilih berdasarkan tes gaya kognitif (MFFT) yaitu 1 siswa dengan Reflektif, dan 1 siswa dengan Impulsif. Dalam penelitian yaitu tes gaya kognitif (MFFT), tes pemecahan masalah, dan pedoman wawancara. Keabsahan data menggunakan triangulasi teknik yaitu membandingkan hasil informasi yang diperoleh melalui sumber yang berbeda. Hasil yang diperoleh menunjukkan siswa dengan gaya kognitif reflektif  mampu menerapkan prosedur yang sesuai dengan benar dan cenderung tidak mengalami kesulitan dalam memahami masalah, menerjemahkan masalah, dan menentukan stategi untuk menjawab suatu masalah. Sedangkan siswa dengan gaya kognitif impulsif tidak mampu menerapkan  prosedur yang sesuai dengan benar dan memiliki kesulitan dalam memahami masalah, mengalami kesulitan dalam menerjemahkan masalah, mengalami kesulitan dalam menentukan strategi.Kata Kunci : Analisis, Kesulitan, Pemecahan Masalah Matematika, GayaKognitif Reflektif dan Implusif.