Pendekatan Vector Error Correction Model untuk Analisis Hubungan Inflasi, BI Rate dan Kurs Dolar Amerika Serikat

Pengendalian terhadap tingkat inflasi, BI rate dan nilai tukar dolar Amerika Serikat terhadap rupiah merupakan hal yang paling penting demi terciptanya stabilitas moneter dan perekonomian di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan hubungan antara tingkat inflasi, BI rate, dan nilai tukar USD terhadap IDR, kemudian menganalisis model tersebut, dan memberikan peramalan dan analisis struktural dari model tersebut. Oleh karena itu, metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis Vector Error Correction Model yang diterapkan pada data time series dari tingkat inflasi (), BI rate (), dan nilai tukar USD terhadap IDR (). Berdasarkan spesifikasi, estimasi dan pemeriksaan model, maka diperoleh model () sebagai model terbaik. Hasil analisis model mengatakan bahwa ada hubungan kausalitas jangka panjang dan jangka pendek antara tingkat inflasi dengan BI rate dan nilai tukar USD terhadap IDR. Kemudian, berdasarkan peramalan dan analisis struktural maka dapat disimpulkan bahwa hasil yang diperoleh akurat

PENDEKATAN VECTOR ERROR CORRECTION MODEL UNTUK ANALISIS HUBUNGAN INFLASI, BI RATE DAN KURS DOLAR AMERIKA SERIKAT

Pengendalian terhadap tingkat inflasi, BI rate dan nilai tukar dolar Amerika Serikat terhadap rupiah merupakan hal yang paling penting demi terciptanya stabilitas moneter dan perekonomian di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan hubungan antara tingkat inflasi, BI rate, dan nilai tukar USD terhadap IDR, kemudian menganalisis model tersebut, dan memberikan peramalan dan analisis struktural dari model tersebut. Oleh karena itu, metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis Vector Error Correction Model yang diterapkan pada data time series dari tingkat inflasi (), BI rate (), dan nilai tukar USD terhadap IDR (). Berdasarkan spesifikasi, estimasi dan pemeriksaan model, maka diperoleh model () sebagai model terbaik. Hasil analisis model mengatakan bahwa ada hubungan kausalitas jangka panjang dan jangka pendek antara tingkat inflasi dengan BI rate dan nilai tukar USD terhadap IDR. Kemudian, berdasarkan peramalan dan analisis struktural maka dapat disimpulkan bahwa hasil yang diperoleh akurat

PENDEKATAN VECTOR ERROR CORRECTION MODEL UNTUK ANALISIS HUBUNGAN INFLASI, BI RATE DAN KURS DOLAR AMERIKA SERIKAT

Pengendalian terhadap tingkat inflasi, BI rate dan nilai tukar dolar Amerika Serikat terhadap rupiah merupakan hal yang paling penting demi terciptanya stabilitas moneter dan perekonomian di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan hubungan antara tingkat inflasi, BI rate, dan nilai tukar USD terhadap IDR, kemudian menganalisis model tersebut, dan memberikan peramalan dan analisis struktural dari model tersebut. Oleh karena itu, metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis Vector Error Correction Model yang diterapkan pada data time series dari tingkat inflasi (ð‘¿), BI rate (ð’€), dan nilai tukar USD terhadap IDR (ð’). Berdasarkan spesifikasi, estimasi dan pemeriksaan model, maka diperoleh model ð‘½ð‘¬ð‘ªð‘´(ðŸ“) sebagai model terbaik. Hasil analisis model mengatakan bahwa ada hubungan kausalitas jangka panjang dan jangka pendek antara tingkat inflasi dengan BI rate dan nilai tukar USD terhadap IDR. Kemudian, berdasarkan peramalan dan analisis struktural maka dapat disimpulkan bahwa hasil yang diperoleh akurat

SIFAT-SIFAT DASAR INTEGRAL HENSTOCK

This paper was a review about theory of Henstock integral. Riemann gave a definition of integral based on the sum of the partitions in Integration area (interval [a, b]). Thosepartitions is a ï¤ -positive constant. Independently, Henstock and Kurzweil replaces ï¤- positive constant on construction Riemann integral into a positive function, ie ï¤(x)>0 forevery x[a, b]. This function is a partition in interval [a, b]. From this partitions, we can defined a new integral called Henstock integral. Henstock integral is referred to as acomplete Riemann integral, because the basic properties of the Henstock integral is more constructive than Riemann Integral

Pemodelan Harga Saham Indeks Lq45 Menggunakan Regresi Linier Robust M-estimator: Huber dan Bisquare

Model ordinary least square (OLS) menjadi tidak efisien dan bias jika terdapat pelanggaran asumsi klasik. Salah satu penyebab terjadinya hal tersebut adalah terdapat observasi-observasi yang bersifat ekstrim, dimana observasi-observasi tersebut dapat memberi pengaruh (influence) pada model seperti outlier. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis model OLS dari harga saham (PRICE) pada indeks LQ45 berdasarkan faktor-faktor fundamental (PER, EPS, BV, ROE dan DER). Kemudian, menggunakan regresi linier robust M-estimator seperti estimator Huber dan bisquare untuk memodelkan model yang bebas outlier (influence), serta menganalisis dan mengkomparasi hasil pemodelan yang diperoleh menggunakan kedua metode tersebut untuk memperoleh model terbaik. Dengan demikian, metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Ordinary Least Square (OLS) dan robust M-estimator. Kedua metode ini digunakan untuk menganalisis data harga saham dan faktor-faktor fundamental indeks LQ45 pada periode Februari 2014. Hasil yang diperoleh adalah model M-estimator yakni estimator Huber dan bisquare dapat mengatasi masalah masalah outlier (influence) dan multikolinearitas pada model OLS. Dengan demikian, model regresi linear robust M-estimator dengan pembobot Huber dan bisquare lebih baik dibandingkan model OLS. Hasil perbandingan model Huber dan bisquare berdasarkan nilai-nilai kebaikan model diperoleh bahwa model bisquare lebih baik dibandingkan model Huber. Kemudian, hasil interpretasi model bisquare diperoleh bahwa PER, EPS, BV dan ROE memberi kontribusi positif terhadap harga saham (PRICE) indeks LQ45, sedangkan DER memberi kontribusi negatif terhadap harga saham (PRICE) indeks LQ45

ANALISIS PEMETAAN SARANA DAN PRASARANA PENDIDIKAN DI KABUPATEN MALUKU TENGAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE MULTIDIMENSIONAL SCALING

Pemetaan sarana dan prasarana pada pendidikan telah dijalankan oleh pemerintah selama ini, namun fakta  menunjukkan  bahwa  banyak di antaranya yang kurang memadai dari sisi pemetaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik yang mempengaruhi sarana dan prasarana pendidikan pada tiap kecamatan di Kabupaten Maluku Tengah dengan membuat pemetaan karakteristik sarana dan prasarana sehingga membantu pemerintah dalam penyesuian bantuan. Digunakan analisis multidimensional scaling, untuk menampilkan objek dan variabel secara simultan (sekaligus) dalam ruang multidimensi dan membandingkan objek berdasarkan kemiripan dan ketidakmiripan pada peta geometri. Hasil yang diperoleh yaitu hal yang mempengaruhi sarana dan prasana pendidikan di Kabupaten Maluku Tengah adalah jumlah Sekolah Menengah Pertama (SMP), jumlah Sekolah Menengah Atas (SMA), jumlah perpustakaan SMP, jumlah perpustakaan SMA, jumlah laboratorium komputer SMP dan jumlah laboratorium komputer SMA yang jumlah bangunannya sangat sedikit. yakni di Kecamatan Pulau Haruku, Kecamatan Amahai, Kecamatan Banda, Kecamatan Tehoru, Kecamatan Telutih dan Kecamatan Teluk Elpaputih. Sedangkan untuk sarana dan prasarana pendidikan di Kabupaten Maluku Tengah yang tidak terpengaruh adalah jumlah Sekolah Dasar (SD) dan jumlah perpustakaan SD. Dengan kesesuaian nilai STRESS sebesar 6,9% dan R2 sebesar 99,95% artinya peta analisis multidimensional scaling yang diperoleh dapat diterima

PEMODELAN HARGA SAHAM INDEKS LQ45 MENGGUNAKAN REGRESI LINIER ROBUST M-ESTIMATOR: HUBER DAN BISQUARE

Model ordinary least square (OLS) menjadi tidak efisien dan bias jika terdapat pelanggaran asumsi klasik. Salah satu penyebab terjadinya hal tersebut adalah terdapat observasi-observasi yang bersifat ekstrim, dimana observasi-observasi tersebut dapat memberi pengaruh (influence) pada model seperti outlier. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis model OLS dari harga saham (PRICE) pada indeks LQ45 berdasarkan faktor-faktor fundamental (PER, EPS, BV, ROE dan DER). Kemudian, menggunakan regresi linier robust M-estimator seperti estimator Huber dan bisquare untuk memodelkan model yang bebas outlier (influence), serta menganalisis dan mengkomparasi hasil pemodelan yang diperoleh menggunakan kedua metode tersebut untuk memperoleh model terbaik. Dengan demikian, metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Ordinary Least Square (OLS) dan robust M-estimator. Kedua metode ini digunakan untuk menganalisis data harga saham dan faktor-faktor fundamental indeks LQ45 pada periode Februari 2014. Hasil yang diperoleh adalah model M-estimator yakni estimator Huber dan bisquare dapat mengatasi masalah masalah outlier (influence) dan multikolinearitas pada model OLS. Dengan demikian, model regresi linear robust M-estimator dengan pembobot Huber dan bisquare lebih baik dibandingkan model OLS. Hasil perbandingan model Huber dan bisquare berdasarkan nilai-nilai kebaikan model diperoleh bahwa model bisquare lebih baik dibandingkan model Huber. Kemudian, hasil interpretasi model bisquare diperoleh bahwa PER, EPS, BV dan ROE memberi kontribusi positif terhadap harga saham (PRICE) indeks LQ45, sedangkan DER memberi kontribusi negatif terhadap harga saham (PRICE) indeks LQ45

PERAMALAN CURAH HUJAN DI KOTA AMBON MENGGUNAKAN METODE HOLT-WINTERS EXPONENTIAL SMOOTHING

Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan curah hujan bulanan di Kota Ambon menggunakan metode Holt-Winter Exponential Smoothing. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data curah hujan bulanan pada periode Januari 2005 – Desember 2016. Data tersebut merupakan hasil pengamatan Stasiun Meteorologi Badan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Ambon. Hasil analisis data menyatakan bahwa curah hujan bulanan di Kota Ambon mengandung pola musiman. Hasil penelitian ini menyatakan bahwa model Holt-Winter berdasarkan metode musiman perkalian merupakan modelyang sesuai untuk meramalkan data curah hujan bulanan di Kota Ambon karena memiliki nilai SSE/RMSE yang kecil.Peramalan menggunakan model Holt-Winter menunjukkan bahwa curah hujan di Kota Ambon mengalami peningkatan pada tahun ke depa

Menentukan Cadangan Premi Asuransi Kesehatan Individu Perawatan Rumah Sakit Menggunakan Metode Retrospektif

Asuransi kesehatan individu perawatan rumah sakit merupakan asuransi yang memberikan santunan kesehatan kepada pihak tertanggung untuk membiayai pengobatan dan perawatan rumah sakit apabila ia terserang penyakit. Dari premi yang dibayarkan pihak tertanggung, Perusahaan akan mengelolanya untuk mendanai biaya kesehatan dari pihak tertanggung. Perusahaan asuransi juga wajib mengelola cadangan preminya untuk menghindari terjadinya kerugian akibat klaim sebelum jatuh tempo. Perhitungan cadangan premi pada asuransi ini menggunakan metode retrospektif yang berorientasi pada pengeluaran di waktu lampau. Untuk menghitung cadangan premi terlebih dahulu dihitung premi bersih tahunan yang diperuntukan untuk keluarga yang terdiri dari ayah, ibu dan anak dengan menggunakan tabel CSO 1941 suku bunga 2,5%. Besarnya premi bersih tahunan semakin meningkat setiap tahunnya begitu pula dengan cadangan premi asuransi dengan lama masa pertanggungan selama 10 tahun

APLIKASI METODE FUZZY C-MEANS UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PENGANGGURAN

Pada penelitian ini Algoritma Fuzzy C-Means digunakan untuk menentukan tingkat pengangguran pada 11 kabupaten di Provinsi Maluku. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah Jumlah Penduduk, Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK), Jumlah Angkatan Kerja, Penduduk Usia 15 Tahun ke Atas, Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) dengan 11 kabupaten yaitu kabupaten Maluku Tenggara Barat (MTB), Maluku Tenggara (MTr), Maluku Tengah (MTh), Buru (B), Kepulauan Aru (KA), Seram Bagian Barat (SBB), Seram Bagian Timur (SBT), Maluku Barat Daya (MBD), Buru Selatan (BS), Ambon (A), Tual (T). Hasil penelitian yang diperoleh berdasarkan pengelompokan cluster dengan (Kota, Derajat Keanggotaan) adalah Cluster I : (MTB ; 0,9768), (MTr ; 0,8175), (B ; 0,9982), (SBB ; 0,7808), (SBT ; 0,8483), Cluster II : (KA ; 0,6426), (MBD ; 0,9946), (BS ; 0,9587), (T ; 0,9900) dan Cluster III : (MTh ; 0,9986), (A ; 0,9986). Cluster I merupakan kabupaten – kabupaten yang termasuk dalam pengangguran tingkat rendah, Cluster II merupakan kabupaten – kabupaten yang termasuk dalam pengangguran tingkat sedang, dan cluster III kabupaten – kabupaten yang termasuk dalam pengangguran tingkat tinggi