Garuda - Garba Rujukan Digital

Peramalan Pendapatan PT Telkom Indonesia (Persero) Tbk Berdasarkan Data Periode 2016-2024 Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing-Holt.: Indonesia Jasmine Devanti Bilbina Heriaty; Fitri Amanah
Bandung Conference Series: Statistics 115-122
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v6i2.24628

Abstract. Revenue is one of the primary indicators of a company’s financial performance and serves as a basis for strategic business planning. Therefore, an accurate forecasting method is essential to support decision-making. This study aims to forecast the revenue of PT Telkom Indonesia (Persero) Tbk using the Double Exponential Smoothing-Holt method based on quarterly revenue data from 2016 to 2024 obtained from the company’s financial statements. The smoothing parameters for level and trend were determined through a trial and error approach by selecting the combination that produced the lowest Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The results showed that the optimal parameters were and , yielding a MAPE value of 2,84%, indicating excellent forecasting accuracy. The forecast for the next four periods showed a stable upward trend in revenue, increasing from IDR 38.989 trillion in period 37 to IDR 39.736 trillion in period 40. These findings indicate that the Double Exponential Smoothing-Holt method is effective for forecasting the revenue of PT Telkom Indonesia (Persero) Tbk and can support financial planning and strategic decision-making. Abstrak. Pendapatan merupakan salah satu indikator utama yang mencerminkan kinerja keuangan perusahaan dan menjadi dasar dalam penyusunan strategi bisnis. Oleh karena itu, diperlukan metode peramalan yang akurat untuk mendukung pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan meramalkan pendapatan PT Telkom Indonesia (Persero) Tbk menggunakan metode Double Exponential Smoothing-Holt berdasarkan data pendapatan kuartalan periode 2016-2024 yang diperoleh dari laporan keuangan perusahaan. Parameter pemulusan level dan tren ditentukan melalui pendekatan trial and error dengan memilih kombinasi yang menghasilkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) terkecil. Hasil penelitian menunjukkan bahwa parameter optimum diperoleh pada dan dengan nilai MAPE sebesar 2,84%, yang termasuk dalam kategori sangat baik. Hasil peramalan empat periode ke depan menunjukkan tren peningkatan pendapatan yang stabil, yaitu dari Rp38.989 triliun pada periode ke-37 menjadi Rp39.736 triliun pada periode ke-40. Dengan demikian, metode Double Exponential Smoothing-Holt efektif digunakan untuk meramalkan pendapatan PT Telkom Indonesia (Persero) Tbk serta dapat mendukung proses perencanaan keuangan dan pengambilan keputusan perusahaan.

Analisis Korelasi Valid Day, Duration, dan Diamond Dalam Live Streaming TikTok Nadya Ayu Aprilia; Fitri Amanah
Bandung Conference Series: Statistics 189-196
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v6i2.25072

Abstract. TikTok is a social networking application used as an entertainment platform that offers various features, one of which is live streaming, where creators can interact directly with viewers in real time. This study aims to analyze the relationship among the variables valid day, duration, and diamond in TikTok live streaming. Valid day refers to the number of verified days within a month during which a creator conducts live streaming. Duration refers to the total amount of time accumulated over one month while a creator performs live streaming. Diamond refers to the accumulation of virtual gifts received by creators during live streaming. The data used in this study are secondary data which were obtained from one of the agency's worksheets under PT Media Generasi Group for June 2025. The method employed in this study is the Spearman Rank correlation, a nonparametric statistical method used to determine the direction and strength of the relationship between variables when the data are not normally distributed. The results indicate significant relationships between valid day and diamond, duration and diamond, as well as valid day and duration. Therefore, it can be concluded that these three variables are positively correlated and serve as supporting factors in increasing the number of diamonds earned by creators during live streaming. Abstrak. TikTok merupakan aplikasi jejaring sosial yang digunakan sebagai media hiburan yang memiliki beberapa fitur salah satunya live streaming, dimana kreator dapat berinteraksi secara langsung dengan penonton dalam waktu nyata. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara variabel valid day, duration, dan diamond dalam live streaming TikTok. Valid day merupakan jumlah hari yang tervalidasi selama satu bulan apabila kreator melakukan live streaming. Duration merupakan akumulasi waktu yang tercapai selama satu bulan ketika kreator melakukan live streaming. Diamond merupakan akumulasi dari hadiah virtual yang didapat oleh kreator selama melakukan live streaming. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang berasal dari salah satu lembar kerja Agensi dalam PT. XYZ pada bulan Juni tahun 2025. Metode yang digunakan pada penelitian ini yaitu Rank Spearman, yang merupakan metode statistik nonparameterik untuk mengetahui arah dan kekuatan hubungan antar variabel ketika data tidak berdistribusi normal. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang signifikan antara variabel valid day dengan diamond, duration dengan diamond, dan valid day dengan duration, sehingga dapat disimpulkan bahwa antar ketiga variabel memiliki hubungan yang positif yang menjadi faktor pendukung dalam perolehan diamond bagi kreator dalam melakukan live streaming.

Analisis Value at Risk Dengan Metode Historical, Variance-Covariance, dan Monte Carlo pada Saham Sektor Konsumsi Primer Nur Sugih Aji; Fitri Amanah
Bandung Conference Series: Statistics 217-224
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v6i2.25338

Penelitian ini bertujuan mengestimasi kerugian maksimum pada tiga saham defensif sektor konsumsi primer, yaitu PT Indofood Sukses Makmur Tbk (INDF), PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk (ICBP), dan PT Mayora Indah Tbk (MYOR) untuk memitigasi risiko investasi. Data yang digunakan adalah sekunder berupa harga penutupan mingguan periode 3 Januari 2025 hingga 10 April 2026. Pengukuran risiko dihitung menggunakan metode Value at Risk (VaR) dengan pendekatan Historical, Variance-Covariance, dan Monte Carlo. Spesifikasi risiko ditetapkan pada tingkat kepercayaan 95% dengan asumsi penempatan modal awal Rp10.000.000, di mana metode Monte Carlo dibangkitkan melalui 10.000 iterasi. Uji Kolmogorov-Smirnov diaplikasikan untuk memvalidasi kelayakan distribusi normal dari data return. Hasil penelitian menunjukkan variasi estimasi kerugian maksimum dari ketiga metode yang digunakan. Pada metode Historical, nilai VaR pada saham INDF sebesar -5,79% (Rp579.193), ICBP sebesar -5,78% (Rp578.218) dan MYOR sebesar -7,42% (Rp742.092). Pada metode Variance-Covariance, nilai VaR pada saham INDF sebesar -5,29% (Rp529.397), ICBP sebesar -5,68% (Rp568.235) dan MYOR sebesar -7,89% (Rp788.577). Sementara itu, estimasi melalui metode Monte Carlo nilai VaR pada saham INDF sebesar -5,25% (Rp524.740), ICBP sebesar -6,10% (Rp609.990), dan MYOR sebesar -8,12% (Rp812.188). Estimasi VaR komparatif ini dapat menjadi landasan bagi investor dalam membatasi toleransi kerugian secara terukur.

Pemodelan Regresi Gamma pada Data Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat Tahun 2025 Salma Nera Hanifah; Fitri Amanah
Bandung Conference Series: Statistics 319-328
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v6i2.26122

Abstract. Gamma Regression is a method of Generalized Linear Model (GLM) for analyzing the relationship between a positive, non-normally distributed response variable and predictor variables. This study aimed to model the factors affecting the Human Development Index (HDI) of regencies/cities in West Java Province 2025. The study used secondary data from BPS of West Java Province, covering 27 regencies/cities. The response variable was HDI, while the predictor included the percentage of poor population, access to improved drinking water, life expectancy, real expenditure per capita, school participation rate for individuals aged 19–23 years, and the open unemployment rate. The analysis included descriptive statistics, Gamma distribution testing, multicollinearity testing, and Gamma Regression using Maximum Likelihood Estimation (MLE) with the Fisher Scoring algorithm. The results showed that the HDI data followed a Gamma distribution and exhibited no multicollinearity. Partially, the percentage of poor population, real expenditure per capita, and the school participation rate for individuals aged 19–23 years significantly affected HDI at the 5% significance level. Simultaneously, the model was significant (likelihood ratio statistic (= 91.456), p < 0.0001). The coefficient of determination was 96.62%, indicating the model explained most of the HDI variation of regencies/cities in West Java Province in 2025. Abstrak. Regresi Gamma merupakan salah satu metode dalam Generalized Linear Model (GLM) yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel respon yang bernilai positif dan berdistribusi tidak simetris dengan variabel prediktor. Penelitian ini bertujuan memodelkan faktor-faktor yang memengaruhi data Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat tahun 2025. Penelitian menggunakan data sekunder dari BPS Provinsi Jawa Barat Tahun 2025 sebanyak 27 kabupaten/kota. Variabel respon dalam penelitian ini adalah IPM, sedangkan variabel prediktor meliputi persentase penduduk miskin, akses air minum layak, usia harapan hidup, pengeluaran riil per kapita, angka partisipasi sekolah usia 19–23 tahun, dan tingkat pengangguran terbuka. Tahapan analisis meliputi analisis deskriptif, uji distribusi gamma, uji multikolinearitas, serta pemodelan regresi gamma menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) dengan algoritma Fisher Scoring. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data IPM mengikuti distribusi gamma dan tidak mengalami masalah multikolinearitas. Secara parsial, variabel persentase penduduk miskin, pengeluaran riil per kapita, dan angka partisipasi sekolah usia 19-23 tahun berpengaruh signifikan terhadap IPM pada taraf signifikansi 5%. Secara Simultan, model yang diperoleh signifikan dengan nilai statistik uji sebesar 91,456 dan p-value < 0,0001. Nilai koefisien determinasi sebesar 96,62% menunjukkan bahwa model mampu menjelaskan sebagian besar variasi IPM Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat tahun 2025.

Peramalan Harga Saham PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk Menggunakan Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) Muhamad Arifianto Darmawan; Fitri Amanah
Bandung Conference Series: Statistics 355-364
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v6i2.26220

Abstract. Stock price is an important indicator reflecting a company's performance and serves as a basis for investment decision-making. The fluctuating movement of stock prices requires a forecasting method capable of producing accurate short-term predictions. This study aims to determine the best Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model for forecasting the stock price of PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk (BBRI). The data used consist of daily closing stock prices from January 1, 2025 to August 15, 2025, totaling 143 observations. The analysis stages include stationarity testing using the Box-Cox transformation and the Augmented Dickey-Fuller (ADF) test, model identification through the Autocorrelation Function (ACF) and Partial Autocorrelation Function (PACF), parameter estimation using Maximum Likelihood Estimation (MLE), model evaluation based on Residual Mean Square (MS) and the Ljung-Box diagnostic test, and forecasting accuracy measurement using Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The results indicate that the ARIMA(0,1,2) model is the best forecasting model with the smallest Residual Mean Square (MS) value of 10,132.8 and residuals satisfying the white noise assumption. Forecasting results show that the stock price of PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk tends to remain stable over the next seven periods with excellent forecasting accuracy based on the MAPE value. Keywords: ARIMA, forecasting, stock price, time series, BBRI. Abstrak. Harga saham merupakan salah satu indikator penting yang mencerminkan kinerja perusahaan serta menjadi dasar pengambilan keputusan investasi. Pergerakan harga saham yang bersifat fluktuatif menyebabkan diperlukan metode peramalan yang mampu menghasilkan prediksi jangka pendek secara akurat. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) terbaik dalam meramalkan harga saham PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk (BBRI). Data yang digunakan merupakan data harga penutupan harian saham BBRI periode 1 Januari 2025 sampai dengan 15 Agustus 2025 sebanyak 143 observasi. Tahapan analisis meliputi uji stasioneritas menggunakan transformasi Box-Cox dan uji Augmented Dickey-Fuller (ADF), identifikasi model melalui plot Autocorrelation Function (ACF) dan Partial Autocorrelation Function (PACF), estimasi parameter menggunakan Maximum Likelihood Estimation (MLE), evaluasi model berdasarkan Residual Mean Square (MS) dan uji diagnostik Ljung-Box, serta pengukuran akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model ARIMA(0,1,2) merupakan model terbaik dengan nilai Residual Mean Square (MS) sebesar 10.132,8 serta memenuhi asumsi residual white noise. Hasil peramalan menunjukkan harga saham PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk cenderung stabil pada tujuh periode mendatang dengan tingkat akurasi peramalan yang sangat baik berdasarkan nilai MAPE. Kata Kunci: ARIMA, harga saham, peramalan, time series, BBRI.

Title

Found 5 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 5 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 5 Documents
Search