FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MINAT INVESTOR DALAM BERTRANSAKSI SAHAM. (Studi Kasus Pada Investor Galeri Investasi Syariah FEBI UIN Surakarta)

Faktor yang mempengaruhi minat investor dalam bertransaksi saham penting untuk dipahami sebagaimana hal tersebut merupakan referensi untuk literasi pasar modal. Faktor-faktor tersebut adalah pengetahuan tentang investasi saham, saldo minimum, persepsi terhadap return, dan persepsi terhadap risiko saham. Data dalam penelitian ini merupakan data kualitatif dari kuesioner yang didistribusikan kepada 315 investor Galeri Investasi Syariah FEBI UIN Raden Mas Said Surakarta. Data dianalisis dengan menggunakan uji validitas, reliabilitas, dan asumsi klasik. Hipotesis diuji dengan menggunakan Regresi Linear Berganda melalui Program SPSS versi 22. Hasil pengujian menunjukkan bahwa pengetahuan tentang investasi saham, modal minimum, dan persepsi terhadap return saham berpengaruh secara positif terhadap minat bertransaksi saham. Sedangkan, persepsi terhadap risiko saham tidak berpengaruh terhadap minat bertransaksi saham

HABCSm: A Hamming Based t-way Strategy based on Hybrid Artificial Bee Colony for Variable Strength Test Sets Generation

Search-based software engineering that involves the deployment of meta-heuristics in applicable software processes has been gaining wide attention. Recently, researchers have been advocating the adoption of meta-heuristic algorithms for t-way testing strategies (where t points the interaction strength among parameters). Although helpful, no single meta-heuristic based t-way strategy can claim dominance over its counterparts. For this reason, the hybridization of meta-heuristic algorithms can help to ascertain the search capabilities of each by compensating for the limitations of one algorithm with the strength of others. Consequently, a new meta-heuristic based t-way strategy called Hybrid Artificial Bee Colony (HABCSm) strategy, based on merging the advantages of the Artificial Bee Colony (ABC) algorithm with the advantages of a Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm is proposed in this paper. HABCSm is the first t-way strategy to adopt Hybrid Artificial Bee Colony (HABC) algorithm with Hamming distance as its core method for generating a final test set and the first to adopt the Hamming distance as the final selection criterion for enhancing the exploration of new solutions. The experimental results demonstrate that HABCSm provides superior competitive performance over its counterparts. Therefore, this finding contributes to the field of software testing by minimizing the number of test cases required for test execution

STUDI ANALISIS REGULASI HAJI DI INDONESIA MENURUT FIQIH IBADAH

ABSTRAKS Skripsi dengan judul “Studi Analisis Regulasi Haji di Indonesia menurut Fiqih Ibadah” ini ditulis oleh Helmi Purwo Puruhito, NIM. 2822123013, Pembimbing Dr. Iffatin Nur, M.Ag. Kata kunci: Regulasi, Haji, Fiqih Ibadah. Skripsi ini dilatarbelakangi oleh pelaksanaan ibadah haji yang merupakan salah satu rukun islam yang mana hanya diwajibkan sekali seumur hidup, dan itupun untuk orang-orang yang telah memenuhi syarat dan rukun ibadah haji, seiring perkembangan zaman, dimana peminat haji semakin banyak maka sejumlah aturan barupun ditetapkan pemerintah terkait dengan syarat naik haji dan berbagai peraturan terkait regulasi haji. Perubahan dilakukan meliputi semua aspek yang mendukung terjadinya ibadah haji yang aman dan nyaman.Regulasi terbaru terdapat di Peraturan Menteri Agama nomor 29 tahun 2015 tentang penyelenggaraan ibadah haji reguler yang merupakan perubahan atas peraturan menteri agama nomor 14 tahun 2012 tentang ibadah haji reguler. Aturan haji yang dinilai bertentangan dengan kepentingan masyarakat dalam hal beribadah. Rumusan masalah dalam penelitian skripsi ini adalah (1) Bagaimanakah regulasi haji di Indonesia? (2) Bagaimanakah tinjauan fiqih ibadah mengenai regulasi haji di Indonesia?Adapun yang menjadi tujuan penelitian ini adalah Untuk mengetahui tinjauan regulasi haji di Indonesia dan juga untuk mengetahui tinjauan fiqih ibadah mengenai regulasi haji di Indonesia. Untuk menjawab permasalahan tersebut perlu dilakukan sebuah penelitian, sedangkan metode yang digunakan oleh peneliti yaitu penelitian kepustakaan (Library Research) yang digunakan dengan cara mengkaji dan menelaah berbagai dokumen baik berupa buku atau tulisan yang datanya diambil melalui telaah skripsi dan kitab-kitab fiqih, ushul fiqih, hadis dan tafsir, kemudian dianalisis dengan pendekatan ushul fiqih dan penelitian yang dilakukan peneliti adalah penelitian yang bersifat kualitatif diskriptif analisis. Hasil Penelitian ini menunjukkan bahwa (1) batasan umur yang di tentukan dalam regulasi haji di Indonesia yang di sesuaikan sangat bertentangan dan tidak sesuai dengan fiqih ibadah karena di dalam fiqih ibadah dalam batasan umur hanya umur 7 tahun sudah di perbolehkan untuk melaksanakan haji, sementara dengan regulasi haji yang ada di indonesia memberikan kesan untuk tidak membolehkan melaksanakan haji pada umur di bawah baligh (di bawah 17 tahun). (2) adanya antara penyelenggaraan ibadah haji reguler dan ibadah haji khusus terlihat adanya diskriminasi antara si kaya dan si miskin bagaimana uang berbicara untuk mengupayakan pelaksanaan haji bagi mereka yang mempunyai uang lebih mudah dalam melaksanakan segala keperluan ibadah haji. Sementara di dalam fiqih ibadah sendiri tidak mengatur tentang pemudahan pelaksanaan ibadah haji tersebut dilihat dari sisi keuangan, namun fiqih sendiri hanya mengatur tentang sititha’ah atau kemampuan seseorang dalam membiayai perjalanan ibadah haji dan biaya kehidupan sehari-hari keluarga yang di tinggalkan

Enhanced Weight-Optimized Recurrent Neural Networks Based on Sine Cosine Algorithm for Wave Height Prediction

Constructing offshore and coastal structures with the highest level of stability and lowest cost, as well as the prevention of faulty risk, is the desired plan that stakeholders seek to obtain. The successful construction plans of such projects mostly rely on well-analyzed and modeled metocean data that yield high prediction accuracy for the ocean environmental conditions including waves and wind. Over the past decades, planning and designing coastal projects have been accomplished by traditional static analytic, which requires tremendous efforts and high-cost resources to validate the data and determine the transformation of metocean data conditions. Therefore, the wind plays an essential role in the oceanic atmosphere and contributes to the formation of waves. This paper proposes an enhanced weight-optimized neural network based on Sine Cosine Algorithm (SCA) to accurately predict the wave height. Three neural network models named: Long Short-Term Memory (LSTM), Vanilla Recurrent Neural Network (VRNN), and Gated Recurrent Network (GRU) are enhanced, instead of random weight initialization, SCA generates weight values that are adaptable to the nature of the data and model structure. Besides, a Grid Search (GS) is utilized to automatically find the best models’ configurations. To validate the performance of the proposed models, metocean datasets have been used. The original LSTM, VRNN, and GRU are implemented and used as benchmarking models. The results show that the optimized models outperform the original three benchmarking models in terms of mean squared error (MSE), root mean square error (RMSE), and mean absolute error (MAE)