KAJIAN PENATAAN PKL BERDASARKAN PREFERENSI PKL DAN PERSEPSI MASYARAKAT DI KAWASAN PASAR SUDIRMAN PONTIANAK

Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penataan pedagang kaki lima (PKL) di kawasan pasar Sudirman Pontianak berdasarkan karakteristik dan preferensi PKL serta persepsi masyarakat tentang keberadaan PKL. Penelitian dilakukan pada ketiga ruas jalan yaitu jalan Nusa Indah I, jalan Nusa Indah II dan jalan Nusa Indah III. Metode pengambilan sampel yang digunakan adalah sampling acak terstratifikasi. Metode Statistik yang digunakan dalam penelitian ini adalah statistik deskriptif dengan menggunakan tabel distribusi frekuensi, diagram batang dan tabulasi silang (crosstabs). Berdasarkan hasil analisis diperoleh temuan bahwa PKL merupakan salah satu alternatif mata pencaharian bagi warga kota Pontianak yang tidak dapat memasuki sektor formal. PKL dalam melakukan aktifitasnya cenderung berkelompok dengan jenis dagangan lain. Jenis usaha yang paling banyak diminati adalah makanan. Kegiatan PKL sebagai salah satu sektor informal belum terantisipasi dalam perencanaan tata ruang kota sehingga sarana dan prasarana yang ada biasanya kurang mendukung kegiatan PKL. Rekomendasi yang dapat diajukan adalah pembinaan terhadap PKL, mengukur kemampuan suatu lokasi untuk dapat menampung jumlah PKL, memindahkan PKL pada pasar Cempaka yang letaknya berdekatan dengan pasar Sudirman dengan sosialisasi yang baik antara SKPD terkait dan PKL . Kata kunci: PKL, Preferensi, Persepsi, Distribusi Frekuensi, crosstab

ANALISIS PREMI TUNGGAL BERSIH ASURANSI JIWA DWIGUNA K-TAHUN UNIT LINK MENGGUNAKAN METODE POINT TO POINT DENGAN GARANSI MINIMUM DAN NILAI CAP

Asuransi jiwa dwiguna unit link merupakan suatu produk asuransi yang menggabungkan asuransi jiwa dwiguna dengan unsur investasi. Oleh karena itu, asuransi ini memiliki unsur tabungan, proteksi dan investasi. Tujuan penelitian ini adalah menentukan besar nilai premi tunggal bersih asuransi jiwa dwiguna k-tahun unit link menggunakan metode point to point dengan garansi minimum dan nilai cap. Dalam metode point to point hasil investasi dihitung berdasarkan selisih antara harga saham pada saat jatuh tempo dengan harga saham pada saat kontrak polis, sehingga metode ini mengabaikan fluktuasi harga saham antara awal hingga akhir kontrak polis. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data saham penutupan harian PT. Summarecon Agung Tbk tahun 2012 dan data suku bunga BI bulan Januari tahun 2013. Peluang hidup mengikuti Tabel Mortalita Indonesia tahun 2011. Dari hasil analisis diperoleh premi tunggal bersih asuransi jiwa dwiguna k-tahun unit link menggunakan metode point to point dengan garansi minimum dan nilai cap untuk seorang pria berusia 25 tahun dengan jangka waktu asuransi 5 tahun dan harga saham awal sebesar Rp620 serta jumlah saham yang akan dibeli sebesar 2.500 lembar yaitu Rp1.517.749. Kata Kunci: Asuransi Jiwa Dwiguna Unit Link, Metode Point to Point

Analisis Sentimen Pengguna Twitter Menggunakan Support Vector Machine Pada Kasus Kenaikan Harga BBM

Twitter is one of the social media with the most active users, which is 24 million active users. Information published on twitter contains comments from users on an object. Sentiment analysis is used to determine whether the data includes negative comments or positive comments because the comments taken on twitter are textual data. The method used in this sentiment analysis is Support Vector Machine (SVM) about public comments on fuel price increases on twitter. The comment data used was 258 data on September 4, 2022 because on that date it was exactly the day after the fuel price increase. First, preprocessing is done to remove unnecessary words or information. Then the data is divided into training data by 80% and testing data by 20%. The accuracy rate is 82.69%, sensitivity is 100%, and specificity is 79.07%. Then from the results of testing 52 data obtained the results of 43 negative comments and 9 positive comments so that it can be concluded that more people disagree with the increase in fuel prices

METODE PROJECTED UNIT CREDIT DAN INDIVIDUAL LEVEL PREMIUM DALAM PERHITUNGAN DANA PENSIUN

Dana pensiun merupakan salah satu bentuk perencanaan masa depan yang bertujuan untuk menjamin kelangsungan hidup seorang karyawan pada masa pensiun. Besar premi yang harus dibayarkan tiap karyawan dalam dana pensiun disebut dengan iuran normal. Pembayaran iuran normal dilakukan dalam bentuk pemotongan gaji karyawan kemudian diinvestasikan selama masa kerja yang memungkinkan terbentuknya akumulasi dana yang cukup untuk pembayaran manfaat pensiun dalam memelihara kesinambungan penghasilan peserta pada hari tua. Penelitian ini bertujuan menghitung iuran normal, kewajiban aktuaria dan manfaat pensiun dengan menggunakan metode Projected Unit Credit (PUC) dan metode Individual Level Premium (ILP). Dalam hal ini digunakan kasus penerapan pada karyawan berjenis kelamin laki-laki berusia 31 tahun, dimana menjadi peserta pada usia 25 tahun, dan akan pensiun pada usia 56 tahun. Gaji pokok pada tahun pertama pada tahun 2014 dengan UMK Kota Pontianak sebesar Rp1.425.000/bulan. Berdasarkan perhitungan diperoleh, iuran normal yang harus dibayar tahunan menggunakan metode Projected Unit Credit adalah sebesar Rp108.857,- dengan total nilai akhir pembiayaan sebesar Rp42.584.634,-. Sedangkan metode Individual Level Premium Rp177.855 dengan total nilai akhir pembiayaan sebesar Rp35.595.490,-. Metode PUC diperoleh iuran normal lebih rendah dibandingkan metode ILP, hal ini dikarenakan metode PUC menghitung total manfaat pensiun berdasarkan total masa kerja. Sedangkan metode ILP menghitung pula asumsi kenaikan gaji berdasarkan anuitas yang telah ditentukan berdasar masa kerja.Kata kunci: Dana Pensiun, Iuran Normal, Manfaat Pensiun

CADANGAN PREMI ASURANSI JIWA DWIGUNA DENGAN METODE PREMIUM SUFFICIENCY UNTUK TINGKAT SUKU BUNGA VASICEK

Cadangan premi adalah besarnya uang yang ada pada perusahaan asuransi dalam masa pertanggungan. Metode perhitungan cadangan premi yang mengikutsertakan biaya operasional atau menggunakan premi kotor (bruto) adalah metode Premium Sufficiency. Pada penelitian ini dicari formula perhitungan cadangan premi asuransi jiwa dwiguna dengan metode Premium Sufficiency menggunakan tingkat suku bunga Vasicek. Pada dasarnya ketika seseorang mendaftar sebagai peserta asuransi, tidaklah terdaftar pada usia genap per tahun, sehingga pada penelitian ini menggunakan usia pecahan dalam penerapannya. Pada proses perhitungan cadangan premi, metode Premium Sufficiency menyertakan biaya penutupan polis baru dan biaya pemeliharaan premi setelah masa asuransi. Studi kasus yang digunakan yaitu seorang peserta asuransi laki-laki yang berusia 25 tahun 5 bulan dengan masa pertanggungan 5 tahun. Besar santunan yang akan diterima tertanggung adalah Rp30.000.000,-. Tahapan penelitian ini terlebih dahulu mencari nilai tunai anuitas, menentukan nilai premi, sehingga didapatlah nilai cadangan premi asuransi jiwa dwiguna. Berdasarkan studi kasus yang digunakan,  nilai cadangan premi yang dihasilkan pada tahun pertama adalah sebesar Rp4.911.076,-. Adapun nilai cadangan premi yang dihasilkan pada bulan pertama Rp0,- dan pada bulan kedua sebesar Rp206.268,-. Sehingga dapat disimpulkan bahwa nilai perhitungan cadangan premi menggunakan metode Premium Sufficiency untuk usia pecahan terus mengalami kenaikan setiap periodenya.  Kata Kunci: Premium Sufficiency, Vasicek, Usia Pecaha

PENENTUAN NILAI PREMI ASURANSI PERTANIAN BERBASIS INDEKS CURAH HUJAN DENGAN METODE BURN ANALYSIS

Curah hujan merupakan faktor alam yang mempengaruhi produksi padi. Untuk itu, pemerintah perlu melindungi petani dalam meminimalkan risiko kerugian terhadap ancaman tersebut. Asuransi pertanian adalah asuransi di sektor pertanian yang saat ini dikembangkan di Indonesia. Asuransi pertanian berbasis iklim merupakan manajemen risiko terkait iklim. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan langkah-langkah yang diperlukan dalam menentukan nilai indeks curah hujan pada asuransi pertanian dan menghitung nilai kontrak asuransi pertanian berbasis indeks curah hujan yang harus dibayar dengan menggunakan metode Burn Analysis, dimana asuransi tersebut bersifat tunggal. Hasil dari penelitian ini adalah jika nilai trigger (curah hujan) sebesar 42,8 mm maka premi yang harus dibayar adalah Rp 399.899,00 dan jika nilai trigger (curah hujan) sebesar 43,9 mm maka premi yang harus dibayar adalah Rp 393.323,00. Kata Kunci: Asuransi Pertanian, Metode Burn Analysis, Premi Asuransi, Indeks Curah Huja

APPLICATION OF EXTREME LEARNING MACHINE METHOD ON STOCK CLOSING PRICE FORECASTING PT ANEKA TAMBANG (PERSERO) TBK

Artificial neural networks are modeling methods that can capture complex input and output relationships. This method is widely used in forecasting and classification. However, in its application, there are some disadvantages in terms of low learning rate resulting in computational delay. Extreme Learning Machine (ELM) was introduced to overcome these problems. This method is believed to be able to produce more accurate forecasting results with a low level of forecasting error. In Indonesia, stocks are one of the most popular investments for investors. Stock prices tend to be volatile which is influenced by the amount of market supply and demand, so forecasting analysis is needed to minimize the risks that may occur. This research applies the ELM method to forecast the closing price of PT ANTM Tbk shares from January 1, 2018 - October 31, 2022. The data used is secondary data obtained from the official website https://id.investing.com. The ELM method is applied by dividing training data for ELM modeling and testing data used in the forecasting process. The model architecture of the ELM method uses a combination of inputs obtained from the PACF plot, hidden nodes with a range of 5-50, and one output layer. The results of this study show excellent forecasting accuracy in terms of forecasting. This is measured by the MAPE value of 0.0358. The architecture formed in the ELM process is one input, 31 hidden nodes, and one output. Forecasting the closing price of PT ANTM Tbk shares with 1-31-1 architecture produces a forecasting value that shows a low decline, but is quite stable

Algoritma Adaboost pada Metode Decision Tree untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa

Colleges provide higher education as the benchmark of education quality and evaluate higher education syllabi. Graduation rates and enrollment capacity are essential for graduation assessment and decision-making. Unfortunately, some students majoring in statistics failed to finish their studies on time, impacting the accreditation of the study program. It is necessary to examine the characteristics of students who managed and failed to complete their studies on time using the data mining classification method, namely Algorithm C5.0. In this study, Adaboost algorithm and Algorithm C5.0 was employed to classify graduation rates accurately. Graduation data of the Statistics Study Program of Universitas Tanjungpura Batch 1 of 20217/2018 to Batch II of 2022/2023 School years were regarded in this study. First, the entropy, gain, and gain ratio values were measured. After that, each data was given equal weight, and iteration was performed 100 times. The analysis using Algorithm C5.0 showed School Accreditation as the variable with the highest gain ratio, indicating that School Accreditation has the most decisive influence on graduation rates with an accuracy percentage of 70%. This percentage then increased to 82.14% after the boosting using the Adaboost algorithm. Adaboost Algorithm is regarded as good in improving the accuracy of algorithm C5.0. The results of this study can provide insight for colleges in designing policies to increase on-time graduation based on the factors that influence student graduation