Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

Membangun Interval Kepercayaan Proporsi Dengan Menggunakan Metode Jackknife Terhapus-1 Wahyu Suryadi Suryadi; Epha Diana Supandi
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 19, No 1 (2019)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v19i1.4721

Abstract

Metode Jackknife merupakan teknik resampling nonparametric. Prinsip dari metode Jackknife yaitu membangkitkan data dari sampel asli untuk mendapatkan sampel tiruan. Tujuan penelitian ini adalah mengestimasi prosentase suara pada pemilihan umum Kepala Daerah Kabupaten Bantul tahun 2015 dengan menggunakan sampel asli dan metode Jackknife sampel terhapus-1.  Keakuratan kedua metode dihitung dengan menggunakan standar error. Hasil penelitian menunjukan bahwa selang kepercayaan menggunakan metode Jackknife sampel terhapus-1 memiliki tingkat keakuratan yang lebih baik dibandingan dengan menggunakan sampel asli, hal ini ditunjukan dengan nilai standar error yang lebih kecil.
Karakteristik Kurva Efisien Frontier dalam Menentukan Portofolio Optimal epha diana supandi
Jurnal Teknik Industri Vol. 18 No. 1 (2016): JUNE 2016
Publisher : Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (461.58 KB) | DOI: 10.9744/jti.18.1.43-50

Abstract

Pada tulisan ini karakteristik kurva efisien frontier pada model portofolio Markowitz diteliti secara matematis. Portofolio optimal diperoleh dengan menggunakan metode Lagrange. Pada penelitian ini juga dikaji karakteristik portofolio optimal pada portofolio minimum variance, portofolio tangency dan portofolio mean-variance serta posisinya pada kurva efisien frontier. Lebih lanjut untuk memberikan gambaran yang lebih konkrit maka diberikan contoh numerik pada beberapa saham yang diperdagangkan di pasar modal Indonesia.
Analisis Klaster dalam Pembentukan Portofolio Robust Mean-Variance Epha Diana Supandi; Yogi Anggara
Jurnal Sains Matematika dan Statistika Vol 9, No 1 (2023): JSMS Januari 2023
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jsms.v9i1.19003

Abstract

Pembentukan portofolio adalah proses menggabungkan beberapa aset dengan tujuan menghasilkan return tertinggi pada tingkat risiko terendah. Portofolio optimal model Mean-Variance (MV) sangat sensitif terhadap keberadaan outlier. Salah satu cara untuk mengatasi kelemahan portofolio MV adalah dengan menggunakan estimasi robust. Data penelitian menggunakan saham-saham yang terdaftar di Jakarta Islamic Index (JII) dimana pada tahap awal digunakan teknik clustering dengan metode K-Means. Hasil analisis kelompok terbentuk dua klaster, dimana klaster pertama terdiri dari saham ITMG, ADRO, PTBA, dan MDKA sedangkan klaster kedua terdiri dari saham INDF, TLKM, KLBF, dan UNTR. Hasil analisis kinerja saham menunjukkan bahwa klaster pertama model portofolio klasik Obj-10 paling baik karena memiliki sharpe ratio tertinggi. Sedangkan pada klaster kedua portofolio robust model Obj-100 paling baik