Analisis Risiko Saham Sektor Perbankan Menggunakan Value at Risk dan Expected Shortfall dengan Pendekatan VARMA-GARCH

Investasi adalah sebuah komitmen dalam menanamkan sejumlah dana pada periode tertentu untuk mendapatkan keuntungan di masa yang akan datang. Investasi pada saham menjadi sasaran para investor karena keuntungan (return) yang diperoleh relatif tinggi. Namun, return yang tinggi memiliki risiko yang tinggi pula. Pergerakan return dari saham lain juga dapat mempengaruhi besar return yang didapatkan. Sehingga, diperlukan analisis untuk mengetahui seberapa besar risiko suatu saham dan melihat pengaruh yang dimiliki antar saham. Metode yang dapat digunakan dalam mengestimasi risiko pada saham adalah Value at Risk dan Expected Shortfall. Dalam perhitungannya dilakukan pendekatan dengan model VARMA untuk melihat pengaruh antar saham. Return juga erat kaitannya dengan volatilitas. Pergerakan dari return yang tidak stabil menyebabkan volatilitas yang tinggi. Sehingga akan ada efek heteroskedastisitas yang dapat menimbulkan ketidakstasioneran data terhadap varians. Maka dilakukan pemodelan GARCH untuk mengatasi hal tersebut. Pada penelitian ini, data yang digunakan adalah data harian dari saham sektor perbankan yaitu saham BBCA, BBRI, dan BMRI dengan periode waktu dari 2 Januari 2017 hingga 30 Desember 2021. Hasil identifikasi menunjukkan bahwa model VARMA (0,4) merupakan model yang terbaik. Sedangkan model GARCH terbaik adalah model GARCH (1,1) untuk masing-masing saham. Hasil estimasi risiko tertinggi berdasarkan nilai VaR dimiliki oleh saham BBRI pada tingkat kepercayaan 99% dengan nilai VaR sebesar 7,688542%. Sedangkan nilai VaR terendah dimiliki oleh saham BBCA pada tingkat kepercayaan 90% dengan nilai VaR sebesar 0,031299%. Hasil estimasi risiko tertinggi berdasarkan nilai Expected Shortfall (ES) dimiliki oleh saham BBRI pada tingkat kepercayaan 99% dengan nilai ES sebesar 12,419326%. Sedangkan nilai ES terendah dimiliki oleh saham BBCA pada tingkat kepercayaan 90% dengan nilai ES sebesar 2,744818%. Berdasarkan Uji Kausalitas Granger, dapat disimpulkan bahwa hanya terdapat dua hubungan satu arah antar saham sektor perbankan, yaitu saham BBCA berpengaruh pada saham BBRI dan saham BMRI berpengaruh pada saham BBRI

Analisis Curah Hujan Ekstrem Daerah Provinsi Papua Barat Menggunakan Max Stable Process Model Schlather

Data from Badan Pusat Statistik (BPS) in 2021 notes the province of West Papua as the province with the 5th highest rainfall in Indonesia with a rainfall of 3,811 mm. The province also recorded 268 rainy days, the most amongst all provinces in the country. The excess amount of rain is one of the causes of disasters such as floods. This research uses rainfall data from the Regencies of Manokwari, Fakfak, and Kaimana. The method used is Spatial Extreme Value particularly Schlather's Model of the Max Stable Process. The data used is hourly rainfall for the period of 13 March 2022 to 17 October 2022 with the proportion of training and testing data respectively 85.84% and 14.16%. Extreme data collection was carried out using the Block Maxima method with a fitting to the Generalized Extreme Value (GEV) distribution before being transformed into the Frechet Z margin units. The calculation of the extreme coefficient resulted in a value between 1.4 to 1.85, indicating a relationship between the locations. Next, the best trend surface model was determined, which involves latitude coordinates for the calculation of the location parameter and both longitude and latitude coordinates for the calculation of the scale parameter. The spatial parameter estimation is carried using the powered exponential correlation function. Then, model validation was carried out using MAPE based on a comparison of return levels and testing data. The MAPE values obtained was 22.61% for the BFGS iteration method. The final step is to calculate return levels for periods of 2, 4, 6, 8, and 10 years ahead. All the results were categorized under very heavy rain. These results can be used by related parties to carry out disaster mitigation efforts.Data dari BPS pada tahun 2021 mencatatkan bahwa Provinsi Papua Barat dengan curah hujan sebesar 3.811 mm adalah provinsi dengan curah hujan tertinggi ke-5 di Indonesia. Selain itu, Provinsi Papua Barat juga mencatatkan 286 hari hujan, menjadikan provinsi tersebut sebagai provinsi yang paling sering hujan di Indonesia pada tahun 2021. Banyaknya hujan yang turun merupakan salah satu penyebab bencana alam seperti banjir. Penelitian ini menggunakan data curah hujan dari Kabupaten Manokwari, Kabupaten Fakfak, dan Kabupaten Kaimana. Metode yang digunakan adalah Spatial Extreme Value dengan Max Stable Process Model Schlather. Data yang digunakan adalah curah hujan per jam periode 13 Maret 2022 hingga 17 Oktober 2022 dengan proporsi data training 85,84% dan testing 14,16%. Pengambilan data ekstrem dilakukan dengan metode Block Maximalalu fitting distribusi GEV kemudian ditransformasi ke unit margin Frechet Z. Selanjutnya dilakukan perhitungan koefisien ekstremal dengan hasil di antara 1,4 hingga 1,85 yang menunjukkan adanya hubungan antar lokasi. Kemudian ditentukan model trend surface terbaik, yaitu melibatkan koordinat lintang dalam perhitungan parameter lokasi serta menggunakan koordinat bujur dan lintang dalam perhitungan parameter skala. Selanjutnya dilanjutkan dengan estimasi parameter secara spasial dengan menggunakan fungsi korelasi powered exponential. Kemudian, dilakukan validasi model dengan menggunakan MAPE berdasarkan perbandingan return level dan data testing. Nilai MAPE yang didapatkan adalah 22,61% untuk metode iterasi BFGS. Langkah terakhir yaitu menghitung prediksi return level untuk periode 2, 4, 6, 8, dan 10 tahun ke depan. Seluruh hasil yang didapatkan termasuk ke dalam kategori sangat lebat. Hasil ini dapat digunakan oleh pihak terkait untuk melakukan upaya mitigasi bencana

Perbandingan Analisis Sentimen Mengenai BPJS pada Media Sosial Twitter Menggunakan Naïve Bayes Classifier (NBC) dan Support Vector Machine (SVM)

Seiring dengan perkembangan teknologi, masyarakat saat ini dapat mengungkapkan perasaan, pendapat, atau pandangannya kepada publik melalui jejaring sosial. Salah satu media sosial terpopuler saat ini adalah Twitter yang diluncurkan oleh Jack Dorsey pada tanggal 15 Juli 2006. Media sosial ini merupakan salah satu media sosial utama yang digunakan masyarakat Indonesia untuk memberikan opini kepada pengguna internet. Karena jumlah pengguna Twitter yang cukup besar, hal ini sering digunakan oleh pemerintah, pelaku bisnis, maupun masyarakat untuk melihat pendapat pengguna tentang suatu produk atau layanan. Karena sebagian besar masyarakat Indonesia menggunakan BPJS, maka hal ini menyebabkan banyak pengguna media sosial seperti Twitter mengunggah ulasan mereka terkait kinerja BPJS. Hal ini dikarenakan hasil penelitian diperoleh langsung dari opini publik atas apa yang mereka alami, maka hasil tersebut dapat digunakan sebagai pengoptimalisasian program kerja, dan peningkatan kualitas pelayanan bagi perusahaan tersebut. Penelitian ini menggunakan dua metode untuk membandingkan tingkat akurasi antara metode Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine menggunakan data Twitter berupa tweet umum mengenai kinerja BPJS dengan kata kunci “BPJS”, “Badan Penyelenggara Jaminan Sosial”, “Klaim” sejak Januari 2019 sampai Desember 2021. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Support Vector Machine Kernel RBF dengan parameter C = 1000 dan γ = 100 memiliki performa ketepatan klasifikasi yang paling baik dibanding Naïve Bayes Classifier dan Support Vector Machine Kernel Linear. Dengan hasil rata-rata ketepatan klasifikasi SVM Kernel RBF, SVM Kernel Linear, dan Naïve Bayes Classifier masing-masing sebesar 97,1%, 92,5%, dan 86,7%

Pemodelan Waktu Survival Pekerja dengan Menggunakan Regresi Cox Proportional Hazard

Kematian merupakan peristiwa yang tidak dapat diperkirakan waktu kejadiannya sehingga dapat dialami oleh semua orang. Kematian dapat disebabkan oleh berbagai macam faktor, dalam penelitian ini diduga ada lima faktor yang mempengaruhi kematian seorang pekerja atau aparatur sipil negara (ASN). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model survival yang terjadi pada kematian seorang pekerja aparatur sipil negara (ASN). Faktor-faktor yang diduga mempengaruhi kematian seorang pekerja akan dimodelkan dengan waktu ketahanan hidup (waktu survival), sehingga akan diketahui faktor-faktor mana saja yang berpengaruh secara signifikan terhadap waktu survival pekerja. Pada penelitian ini akan dilakukan pendekatan dengan metode bootstrap, yang merupakan pengambilan sampel secara random berdasarkan data asli sehingga akan didapatkan parameter-parameter yang signifikan dengan melakukan pengujian confidence interval. Berdasarkan analisis ini dengan memasukkan semua variabel, hasil Kaplan-Meier menunjukkan menurun sampai rentang waktu 40 tahun. Pengujian log-rank menunjukkan variabel jenis kelamin dan anak tidak ada perbedaan secara signifikan antara kurva survival disetiap kelompoknya. Berbeda dengan variabel golongan pekerja dan pasangan diketahui bahwa variabel tersebut memiliki perbedaan kurva survival antar kelompoknya. Pemodelan regresi cox proportional hazard menghasilkan variabel golongan 4 dan pasangan yang berpengaruh secara signifikan terhadap waktu survival pekerja

Proyeksi Tingkat Kematian di Indonesia Menggunakan Metode Holt-Winters Smoothing Exponential dan Moving Average

Inaccurate predictions would cause the insurance companies to incur huge losses and may lead to expensive premiums for which low-income consumers are unable to insure themselves. The ability to predict mortality rates accurately allows the insurance companies to take preventive steps to introduce new policies with reasonable prices. It is hoped that by carrying out mortality projections, losses caused by longevity risk in the life insurance industry would be minimized. This study used secondary data obtained from the World Health Organization (WHO) website in the Mortality and Global Health Estimates category with the sub-topic Life Table by Country Indonesia. In this paper, several models are used to predict the mortality rate in a case study population in Indonesia, namely the Moving Average and Exponential Smoothing forecasting methods. The results obtained are the best method for predicting mortality rates is by using the Exponential Smoothing method with the MAPE value of Exponential Smoothing is smaller than the MAPE value on the Moving Average. The results of this mortality projection will later be used to obtain the distribution of life expectations and the premium price of life annuities