Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sains dan Seni ITS
Suhartono Suhartono
ITS
Arts Humanities

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Estimasi Value at Risk pada Portofolio Nilai Tukar Mata Uang dengan Pendekatan Copula Farida Ariany; Heri Kuswanto; Suhartono Suhartono
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 1, No 1 (2012): Jurnal Sains dan Seni ITS (ISSN 2301-928X)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (514.069 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v1i1.2031

Abstract

Interaksi kurs, saham, dan suku bunga memiliki hu-bungan sangat besar dengan pasar uang. Resiko investasi tidak hanya pada portofolio saham saja, namun pada portofolio kurs. Stabilitas terhadap nilai tukar mata uang suatu negara merupakan hal yang penting dan berdampak pada tingkat perekonomian negara. Penelitian ini mengestimasi Value at Risk (VaR) portofolio kurs menggunakan Copula- Generalized Auto-regresive ConditionalHeteroskedaritic (GARCH) serta simulasi Monte Carlo, hal ini  bertujuan agar investasi yang dilakukan memberikan resiko yang minimal dan return yang didapatkan optimal. Sebagai studi kasus digunakan nilai tukar mata uang the euro (EURO), the United States dollar (USD), the pound sterling (GBP), dan the Malaysian ringgit(MYR). Apabila me-lakukan investasi dalam keempat mata uang secara merata maka akan didapatkan VaRatau kerugian maksimum sebesar 4,507% dengan tingkat kepercayaan 95% dan tingkat ke-percayaan 99%, kerugian maksimum yang ditanggung investor sebesar 6,501%.
Pemodelan VAR-NN dan GSTAR-NN untuk Peramalan Curah Hujan di Kabupaten Malang Kadek Kardya Novi Diani; Setiawan Setiawan; Suhartono Suhartono
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (212.922 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i1.3137

Abstract

Model Vector Autoregressive (VAR) dan Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) merupakan metode pemodelan time series yang menggunakan lebih dari satu variabel. Kedua pemodelan tersebut merupakan kelompok pemodelan yang linier. Adapun Neural Network (NN), merupakan salah satu metode pemodelan yang mampu menangkap pola-pola nonlinier. Dalam penelitian ini, dilakukan penerapan metode pemodelan NN pada data curah hujan di Kabupaten Malang dengan menggunakan variabel input dalam model VAR  dan GSTAR sebagai input layer dalam model NN. Perbandingan antara model VAR-NN dan GSTAR-NN juga dilakukan dalam penelitian ini untuk mengetahui model mana yang dapat memberikan nilai ramalan terbaik. Peramalan menggunakan kedua model tersebut dilakukan untuk 1 tahap, 3 tahap, 6 tahap, 9 tahap, 18 tahap, dan 36 tahap ke depan. Berdasarkan hasil perbandingan antara kedua model tersebut, diketahui bahwa model VAR-NN memberikan hasil peramalan yang lebih baik daripada model GSTAR-NN. Hasil ramalan terbaik dari kedua model tersebut akan diperoleh jika peramalan dilakukan pada 1 tahap ke depan dan dengan 1 neuron dalam hidden layer.
Co-Authors Farida Ariany Heri Kuswanto Kadek Kardya Novi Diani Setiawan Setiawan