Claim Missing Document
Check
Articles

Found 35 Documents
Search
Journal : BIMASTER

ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PRIOR UNIFORM DENGAN METODE BAYESIAN ABSOLUTE ERROR LOSS FUNCTION Bagus Setiadi; Setyo Wira Rizki; Nurfitri Imro’ah
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (378.893 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v9i3.41046

Abstract

Data survival adalah data yang menunjukkan waktu suatu individu atau objek dapat bertahan hidup hingga terjadinya suatu kegagalan atau kejadian tertentu. Pada penelitian ini dibahas mengenai estimasi parameter model survival distribusi eksponensial prior Uniform dengan menggunakan Bayesian absolute error loss function (AELF) dan diterapkan pada kasus penderita kanker paru-paru. Estimasi parameter model survival dimulai dengan mencari fungsi distribusi kumulatif, fungsi survival, kemudian menentukan fungsi likelihood, distribusi prior, dan posterior untuk metode Bayesian. Dari metode Bayesian AELF diperoleh dan fungsi survival kemudian diterapkan pada data pasien penderita kanker paru-paru untuk mengetahui peluang individu dapat bertahan hidup. Berdasarkan hasil estimasi metode Bayesian AELF untuk studi kasus penderita kanker paru-paru dapat diketahui bahwa peluang hidup pasien yang mengidap penyakit kanker paru-paru semakin lama akan semakin kecil (mendekati nol). Nilai mean absolute persentage error (MAPE) yang diperoleh dari fungsi survival dengan menggunakan metode Bayesian AELF adalah sebesar 0,485%. Hal ini berarti bahwa metode Bayesian AELF memiliki kemampuan estimasi yang sangat baik dalam mengestimasi peluang bertahan hidup pasien penderita kanker paru-paru. Kata kunci: Loss Function, Prior Uniform, Absolute Error
PENDEKATAN METODE BAYESIAN GELF PADA MODEL SURVIVAL EKSPONENSIAL UNTUK MENENTUKAN PREMI TUNGGAL PADA ASURANSI Santi Santi; Shantika Martha; Setyo Wira Rizki
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 1 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (265.461 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v9i1.38965

Abstract

Model survival didefinisikan sebagai suatu distribusi probabilitas untuk variabel random yang berkaitan dengan usia serta ketahanan suatu produk ataupun jiwa. Model survival dalam penelitian ini membahas tentang fungsi ketahanan hidup dari suatu individu. Model survival diaplikasikan untuk mendapatkan nilai premi asuransi jiwa dwiguna. Premi asuransi dwiguna didapatkan dengan pendekatan metode Bayesian. Metode Bayesian adalah metode yang digunakan untuk menentukan distribusi posterior. Langkah yang dilakukan untuk mendapatkan distribusi posterior yaitu mengalikan fungsi likelihood dengan distribusi prior. Kemudian diperoleh distribusi posterior yang digunakan untuk mengestimasi metode Bayesian GELF (General Entropy Loss Function) pada model survival, dan diaplikasikan ke APV (Actuarial Present Value) asuransi jiwa dwiguna. Berdasarkan penelitian diketahui bahwa premi asuransi jiwa dwiguna pada seseorang berusia 30 tahun dengan jangka waktu 10 tahun didapat harga premi sebesar Rp78.742.900.  Kata kunci: Model survival, Metode Bayesian, Distribusi posterior. 
OPTIMALISASI PORTOFOLIO SAHAM DENGAN PENDEKATAN LEXICOGRAPHIC GOAL PROGRAMMING Anita Anita; Setyo Wira Rizki; Shantika Martha
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 1 (2021): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v10i1.44828

Abstract

Investasi merupakan suatu kegiatan penanaman aset atau modal yang dilakukan oleh perusahaan atau perorangan, untuk memperoleh imbal balik yang lebih besar di masa depan. Saham merupakan salah satu investasi yang paling umum yang terdapat pada pasar modal. Seorang investor perlu memperhatikan nilai return serta risiko ketika melakukan sebuah investasi saham. Cara yang dapat dilakukan investor dalam meminimalkan risiko dan memaksimalkan return investasi saham yaitu dengan pembentukan portofolio. Hal tersebut menyebabkan seorang investor harus memilih kombinasi saham yang tepat, sehingga dapat terbentuk suatu portofolio yang optimal. Tujuan dari penelitian ini adalah penentuan portofolio optimal dengan menggunakan lexicographic goal programming. Lexicographic goal programming merupakan model matematika pada riset operasi yang digunakan untuk menyelesaikan permasalahan optimasi dengan memperhatikan prioritas fungsi tujuan. Fungsi tujuan yang digunakan dalam penelitian ini adalah memaksimalkan return periode hari, bulan dan resiko. Penentuan urutan prioritas pada  fungsi tujuan  menggunakan analytic hierarchy procces. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data harga saham penutupan harian enam saham teraktif yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia yaitu BBRI, BBCA, BMRI, ASII, BBNI dan PGAS periode 1 Oktober 2018 sampai 31 Desember 2019. Diperoleh hasil saham yang terpilih untuk pembentukan portofolio optimal terdiri dari saham BBRI dengan porsi 75,97%, BBCA dengan porsi 22,71% serta ASII dengan porsi 1,32%. Kata Kunci : Return, Analytic Hierarchy Procces, Pembuat Keputusan.
ANALISIS PORTOFOLIO MENGGUNAKAN METODE MEAN VARIANCE EFFICIENT PORTOFOLIO (MVEP) DENGAN PENDEKATAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS (DEA) Lilit Tamara Dinta; Setyo Wira Rizki; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (153.069 KB) | DOI: 10.26418/bbimst.v9i3.41203

Abstract

Investasi merupakan kegiatan penanaman modal yang bertujuan untuk mendapatkan keuntungan di masa datang. Investasi yang dilakukan seorang investor memiliki risiko yang sebanding dengan return yang ditawarkan sehingga perlu dilakukan penyebaran investasi dengan membentuk portofolio saham. Pembentukan suatu portofolio saham dapat dilakukan dengan memilih saham-saham efisien. Pemilihan saham-saham efisien dilakukan dengan menganalisis saham tersebut guna mengetahui prospek saham di masa dating. Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data harga penutupan saham harian pada indeks saham LQ-45 yang konsisten masuk pada periode 1 Januari sampai dengan 31 Desember 2018. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis saham dengan kinerja efisien menggunakan data envelopment analysis (DEA) dan menentukan bobot masing-masing saham yang terdapat dalam portofolio menggunakan metode mean variance efficient portofolio (MVEP). Hasilnya, delapan saham efisien kandidat portofolio yaitu ASII, BBCA, BBRI, GGRM, ICBP, INCO, PGAS, dan PTBA yang kemudian dianalisis sehingga dipilih lima saham untuk dijadikan suatu portofolio. Bobot untuk masing-masing saham dalam portofolio yaitu, BBCA sebesar 48,85%, ICBP sebesar 33,06%, PTBA sebesar 12,18%, INCO sebesar 4,81% dan PGAS sebesar 1,09%. Kata Kunci : bobot saham, saham efisien, portofolio
FUNGSI GREEN DARI PERSAMAAN DIFERENSIAL LINEAR ORDE-n NON HOMOGEN MENGGUNAKAN TRANSFORMASI LAPLACE Hari Rahman Alam; Evi Noviani; Setyo Wira Rizki
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 1 (2021): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v10i1.44659

Abstract

 Persamaan diferensial adalah suatu persamaan yang melibatkan satu atau lebih turunan fungsi yang belum diketahui, salah satunya yaitu persamaan diferensial linear. Dalam menyelesaikan suatu persamaan diferensial linear didapatlah sebuah solusi, adapun salah satu cara menentukan solusi dari persamaan diferensial linear yaitu dengan mengggunakan fungsi Green. Penentuan solusi dari persamaan diferensial linear dengan menggunakan fungsi Green  dapat menggunakan metode transformasi Laplace. Transformasi Laplace adalah teknik mengubah sebuah fungsi menjadi fungsi yang baru menggunakan proses integrasi. Penelitian membahas cara menentukan fungsi Green dari suatu persamaan diferensial linear dengan menggunakan transformasi Laplace, persamaan diferensial linear yang digunakan yaitu persamaan diferensial linear orde-n koefisien konstan. Langkah yang dilakukan yaitu mencari solusi  dengan menggunakan transformasi Laplace dari persamaan diferensial linear orde-n koefisien konstan dan dalam hal ini  merupakan fungsi Green  dari solusi . Selanjutnya yaitu menyelesaikan persamaan diferensial linear yang berkaitan dengan fungsi delta Dirac dengan bentuk  menggunakan transformasi Laplace yang bertujuan untuk menemukan fungsi Green. Dari penelitian ini didapatlah solusi ,  adalah solusi persamaan diferensial biasa yang memuat fungsi Green .Kata Kunci: Persamaan Diferensial Linear, Transformasi Laplace, Fungsi Green.