Claim Missing Document
Check
Articles

Found 26 Documents
Search

PERAMALAN HARGA SAHAM TUTUP DENGAN METODE INTERPOLASI POLINOM LAGRANGE Pangruruk, F. Anthon; Barus, Simon Prananta; Siregar, Bakti
Prosiding Seminar Nasional Venue Artikulasi-Riset, Inovasi, Resonansi-Teori, dan Aplikasi Statistika (VARIANSI) Vol 2 (2020)
Publisher : Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pergerakan harga tutup saham yang fluktuatif, sangat sulit untuk diikuti naik dan turunnya harga saham. Oleh sebab itu dibutuhkan suatu model secara matematis untuk meramal harga tutup saham. Interpolasi polinom Lagrange merupakan model secara matematis dalam metode numerik yang dapat digunakan untuk meramal harga saham. Dalam metode ini variabel yang dibutuhkan adalah harga buka saham sebagai variabel input dan harga tutup saham sebagai variabel output. Simulasi peramalan harga saham dilakukan dengan mengambil data dari PT Astra Agro Lestari Tbk (AALI) di Bursa Efek Indonesia pada bulan November 2017 hingga Februari 2018. Data sekunder ini diolah, kemudian digunakan untuk menghitung ramalan harga tutup saham menggunakan komputasi. Hasil peramalan harga tutup saham dibandingkan dengan harga tutup saham close sesungguhnya pada harga saham bulan Februari 2018 sebagai data yang diuji dan kemudian ditentukan persentase galatnya. Galat yang kecil menunjukan bahwa hasil peramalan harga tutup saham mendekati harga tutup saham yang sebenarnya. Model interpolasi polinom Lagrange ini dapat digunakan para investor untuk memramalkan harga saham, sehingga menjadi bahan pertimbangan alternatif dalam pengambilan keputusan berinvestasi di saham. Kata kunci: Interpolasi, Polinom, Lagrange, Saham, Peramalan
INVERS SUATU MATRIKS TOEPLITZ MENGUNAKAN METODE ADJOIN Bakti Siregar; Tulus Tulus; Sawaluddin Nasution
Saintia Matematika Vol 2, No 1 (2014): Saintia Matematika Januari 2014
Publisher : Universitas Sumatera Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (170.46 KB)

Abstract

Pencarian invers matriks adalah suatu hal yang biasa dilakukan dalam bidang matematika dan ilmu hitung secara umum. Pada penelitian ini dibahas invers suatu matriks toeplitz Tn dengan diagonal nol dan selainnya x 2 R. Untuk memperoleh invers matriks toeplitz Tn dilakukan dengan mengamati pola rekrusip dari determinan matriks toeplitz Tn berorde 2 × 2 hingga 7 × 7. Sehingga dengan menggunakan metode operasi baris elementer diperoleh |Tn| = (−1)(n+1)(n−1)xn dimana 8x 2 R. Selanjutnya menentukan invers matriks toeplitz Tn menggunakan metode adjoin matriks Tn dimana 8x 2 R dan |Tn| 6= 0 diperoleh formulaT−1n = (tij) =(−(n−2)(n−1)x,untuk i = j1(n−1)x,untuk i 6= jdimana tij adalah entri-entri yang terletak dibaris ke i dan kolom ke j.
Perbandingan Berbagai Model Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) di Masa Pandemi Covid-19 Bakti Siregar; F. Anthon Pangruruk; Prya Artha Widjaja
Jurnal Multidisiplin Madani Vol. 2 No. 2 (2022): February 2022
Publisher : PT FORMOSA CENDEKIA GLOBAL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (752.723 KB)

Abstract

The COVID-19 pandemic has a negative impact on various sectors, including the stock market where many people are hesitant to invest in stocks, especially in Indonesia. This condition is due to anxiety and the inability to control random influences in the field of buying and selling shares. However, investors can still get benefits in investing in stocks if every decision is made by using the best model to predict the future trend and determine their optimized portfolio. Therefore, this study aims to compare several models that can forecast the Composite Stock Price Index (IHSG). The results confirmed that the Prophet model is the best. These results are confirmed by observing the MAE, MAPE, MASE, SMAPE, RMSE, and R- squared.
Portfolio Optimization Based on Clustering of Indonesia Stock Exchange: A Case Study of Index LQ45 Bakti Siregar; F. Anthon Pangruruk
Indonesian Journal of Business Analytics Vol. 1 No. 1 (2021): April, 2021
Publisher : PT FORMOSA CENDEKIA GLOBAL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (700.196 KB) | DOI: 10.55927/ijba.v1i1.5

Abstract

In general portfolio optimization is a technique for selecting the proportion of assets to make a better portfolio by maximizing the expectation return while also minimizing the risk. In this research, k-means clustering method is used to classify stocks are listed on the LQ45 Index and select stocks whose has the price tend to be increase. Then the Markowitz approach is used to analyze the performance of optimization portfolio models that have a minimum variance in expected return and risk. After understanding the performance this portfolio optimization, future works will be able to apply this model in cloud computing or artificial intelligence. In addition, investors will develop a better view of the latest performance of the stocks are listed in LQ45 index and support them decide which stocks that should be include to their portfolios, thus prevent wrong decisions.
Pengenalan Data Science dan Profesi Data Scientist di SMA Pramita Tangerang Bakti Siregar; F. Anthon Pangruruk; Sherly Taurin Siridion; Kefas Ronaldo Immanuel; Jeffry Wijaya; Vanessa Supit; Jocelyn Irene Gani
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bestari Vol. 1 No. 2 (2022): May 2022
Publisher : PT FORMOSA CENDEKIA GLOBAL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (942.491 KB) | DOI: 10.55927/jpmb.v1i3.620

Abstract

Peran sains data diera digital seperti sekarang ini sangatlah penting karena begitu banyak data yang kita produksi setiap hari. Banyak ahli terutama para praktisi memperkirakan bahwa profesi data scientist merupakan profesi yang sangat dibutuhkan khususnya dalam proses penambangan data yang sangat besar (big data). Namun, tingginya permintaan terhadap profesi data scientist ini justru berbanding terbalik dengan ketersedian sumber daya manusia yang ada Indonesia. Sehingga, untuk menjawa  permasalahan tersebutdiatas maka program studi statistika universitas matana merasa penting untung melakukan pengenalan sejak dini perihal sains data dan mengenal dengan baik profesi tersebut. Adapun yang menjadi mitra dalam pengabdian ini adalah SMA Pramita Tangerang, dilaksanakan pada tanggal 2 Juni 2022. Diharapkan, para peserta seminar menyadari pentingnya sains data dan terapannya.
Perbandingan Model Runtun Waktu dan Prediksi Jumlah Kasus Covid-19 di Indonesia Bakti Siregar; F. Anthon Pangruruk; Simon Prananta Barus
Syntax Idea Vol 4 No 8 (2022): Syntax Idea
Publisher : Ridwan Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46799/syntax-idea.v4i8.1934

Abstract

Berbagai lembaga survei, penelitian dan media telah mengemukan bahwa hampir semua negara mengalami gejolak peningkatan jumlah kasus COVID-19 dalam beberapa periode. Indonesia adalah salah satu negara yang mengalami gelombang naik turun yang cukup serius bahkan sebelum terjadinya kekebalan kelompok (Herd Immunity) seperti sekarang. Pemerintah Indonesia terus berupaya untuk menekan penyebaran COVID-19 tersebut dengan menerapkan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM) yang dikategorikan berdasarkan level satu hingga level empat untuk menangani permasalahan yang ada, baik dari sisi sosial, ekonomi dan kesehatan. Dalam hal ini, peramalan terkait informasi mengenai puncak dari terjadinya kasus, serta ramalan kapan berakhirnya pandemic COVID-19 menjadi sangat penting bagi pemerintah. Dengan demikian, penelitian ini dilakukan untuk menemukan model terbaik dalam meramalkan jumlah kasus COVID-19 dengan membandingkan berbagai model runtun waktu dengan konsep machine learning.
Workshop on Data Analysis using Python at JNE Bakti Siregar; Clara Della Evania; Yosia
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bestari Vol. 2 No. 2 (2023): February 2023
Publisher : PT FORMOSA CENDEKIA GLOBAL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55927/jpmb.v2i2.3056

Abstract

Digital transformation has been applied to all areas of a business, fundamentally changing how a company identifies and solves problems it is depending on data analysis. However, the demand for data analysts is growing fast, yet recruiters are struggling to find them. Therefore, the Department of Statistics at Matana University felt that it was necessary to carry out a workshop on data analysis. In this case, the writer has implemented a Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) at JNE. The purpose of this workshop is to provide benefits to our partner company (JNE) regarding data analysis. There were twenty participants in this activity, and it was conducted using the practicum method. The instructor also involves at least two students as assistants in each session. The implication of the training is that it changes the data analysis skills of the participants, even ordinary people. Soon, the Learning Center team of JNE with Matana University will move to more advanced topics.
Analisis Hasil Survei Kebijakan dan Implementasi Medeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) di Universitas Matana F. Anthon Pangruruk; Bakti Siregar; Gregoria Illya; Alicia Arifin; Dhela Asafiani Agatha
Syntax Literate Jurnal Ilmiah Indonesia
Publisher : Syntax Corporation

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (230.757 KB) | DOI: 10.36418/syntax-literate.v7i2.6262

Abstract

Sejak dilantik menjadi mentri Pendidikan, Kebudayaan, Riset, dan Teknologi Republik Indonesia pada April 2021, Nadiem Makarim mengemukakan salah satu terobosan percepatan transformasi pendidikan tinggi di Indonesia yaitu Program Belajar Kampus Merdeka (MBKM). Program ini dirancang untuk menciptakan komunitas pembelajaran kreatif yang tidak membatasi tetapi mendukung dalam memfasilitasi kebutuhan mahasiswa. Dengan demikian diharapakan agar mahasiswa menguai tidak hanya disiplin ilmu yang dipelajarinya di universitas saja, tetapi juga berbagai bidang ilmu dan keterampilan melalui experiental learning. Hal ini disinyalir akan berguna saat mahasiswa memasuki dunia kerja dan pengembangan karakter Sehubungan dengan kebijakan tersebut, penelitian ini bertujuan untuk melihat dampak dan persepsi penerapan MBKM kepada seluruh mahasiswa di perguruan tinggi swasta khususnya Universitas Matana menggunakan dana hibah yang diperoleh dari DITJEN DKTIRISTEK Tahun Anggaran 2021. Pengumpulan data dilakukan dengan melakukan survei dilaksanakan secara online melalui aplikasi SPADA DIKTI pada tanggal 15 s/d 24 Desember 2021. Survei dilakukan dengan mengambil responden seluruh mahasiswa, dosen dan tenaga kependidikan di lingkungan sivitas akademik Universitas Matana serta mitra program MBKM. Teknik analisis data dimulai dari pengumpulan data, meyusun struktur data berdasarkan pertanyaan dan jawaban yang diberikan oleh responden, kemudian dianalisis menggunakan analisis deskriptif. Hasil dari penelitian survei ini menunjukan bahwa 87% berdampak positif terhadap mahasiswa di Univeristas Matan, 68 % dosen dan tendik telah mengetahui dan telah menyiapkan diri untuk menjadi bagian dalam kegiatan MBKM yang diadakan oleh Direktorat Jenderal pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi.
Analysis Clustering of the Global Pandemic Covid-19 using K-Means Algorithm Bakti Siregar; Yosia
Formosa Journal of Applied Sciences Vol. 2 No. 7 (2023): July 2023
Publisher : PT FORMOSA CENDEKIA GLOBAL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55927/fjas.v2i7.4877

Abstract

A pandemic such as Covid-19 is one of the biggest real problems ever in the world. This case has confirmed how uncertainty affects the global economy. The pandemic Covid-19 cannot be solved by one method over the world, it depends on the severity of the case. Therefore, this research aims to cluster the severity of Covid-19 using the K-means algorithm to reflect the global economic conditions using data sources from "Our World in Data". The results of this research can be used as materials to overcome the impact of the global pandemic by referring to policies and strategies from a country that is indicated in one cluster.
Comparison Predictions of the Demam Berdarah Dengue (DBD) using Model Exponential Smoothing: Pegel’s Classification and ChatGPT Wiwik Wiyanti; Bakti Siregar
Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi Vol. 20 No. 2 (2024): JANUARY 2024
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20956/j.v20i2.32122

Abstract

The evolution of AI since the Covid-19 pandemic has developed very rapidly. Until 2023, AI is claimed to be a threat to several professional jobs, especially data analysts and scientists. The purpose of this research is to check the effectiveness chat-GPT to predict about demam berdarah dengue (DBD) case. Method of the analyzing the data in this research is Mixed method. Quantitative method using exponential smoothing: pegel’s classification and qualitative method using GPT-3. The aim of this research is to check whether ChatGPT can predict the demam berdarah dengue (DBD) data time series. The prediction result are check it by exponential smoothing: pegel’s classification method. The benefit of this research is it can be used to reference how far the evolution of AI can be threaten the profession of data analyst or data scientist. The result of this study conclude that the ChatGPT (GPT-3) can’t predict DBD’d data correctly.