Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Premium: Insurance Business Journal Bandung Conference Series: Statistics
Ikbar Farid Maulana
Unknown Affiliation
Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Mathematics Social Sciences

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Peramalan Penjualan Layanan Cuci Sepatu Schoenlab: Pendekatan Metode Single Exponential Smoothing Ikbar Farid Maulana
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 2 (2024): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v4i2.14981

Abstract

Abstract. Schoenlab, as a small and medium-sized enterprise, requires accurate calculations to minimize losses and maintain a balance between demand and service capacity. Forecasting capabilities based on internal data are crucial. This study discusses forecasting using the Single Exponential Smoothing method, chosen because the data does not show a specific trend. The research problem is, "How is the Single Exponential Smoothing method applied?" The researcher also evaluates the accuracy of the forecasting to provide a basis for decision-making confidence. The data consists of 12 months of shoe cleaning service sales from July 2023 to July 2024. The results show that with a smoothing constant (α) of 0.2, the Single Exponential Smoothing method forecasts Schoenlab's shoe cleaning service sales to be 32 pairs of shoes in August 2024. The accuracy rate obtained is 83.77%, which can serve as a reference for Schoenlab's business decisions. Abstrak. Schoenlab sebagai usaha kecil dan menengah, memerlukan perhitungan yang akurat untuk mengurangi kerugian dan menjaga keseimbangan permintaan dan kapasitas layanan. Kemampuan peramalan yang didasarkan pada data internal menjadi sangat penting. Penelitian ini membahas peramalan dengan pendekatan metode Single Exponential Smoothing. Pemilihan metode ini didasarkan pada data yang tidak menunjukkan tren tertentu. Permasalahan dalam penelitian ini ialah “Bagaimana penerapan metode Single Exponential Smoothing?”. Peneliti juga menilai keakuratan peramalan untuk menjadi menjadi dasar kepercayaan keputusan. Data terdiri dari 12 bulan penjualan layanan cuci sepatu dari bulan Juli 2023 sampai Juli 2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dengan nilai bobot metode Single Exponential Smoothing meramalkan penjualan layanan cuci sepatu di Schoenlab sebanyak 32 pasang sepatu pada bulan Agustus 2024. Tingkat akurasi yang diperoleh sebanyak 83,77% sehingga bisa dijadikan acuan dalam keputusan bisnis oleh Schoenlab.
Penerapan Distribusi Zero Inflated Lognormal Pada Data Besar Klaim Asuransi Gempa Bumi PT X Ikbar Farid Maulana; Aceng Komarudin Mutaqin
Premium Insurance Business Journal Vol. 11 No. 2 (2024): PREMIUM INSURANCE BUSINESS JOURNAL
Publisher : P3M Trisakti School of Insurance (TSI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35904/premium.v11i2.61

Abstract

Abstrak Asuransi gempa bumi menjadi bagian penting dalam mitigasi risiko bencana alam. Data besar klaim asuransi gempa bumi seringkali mengandung nilai nol. Salah satu distribusi yang dapat digunakan untuk memodelkan data besar klaim asuransi gempa bumi yang mengandung nilai nol adalah distribusi zero inflated lognormal. Dalam penelitian ini distribusi zero inflated lognormal akan diterapkan untuk memodelkan data besar klaim asuransi gempa bumi PT X di Indonesia tahun 2019- 2023. Parameter dari distribusi zero inflated lognormal akan ditaksir menggunakan metode penaksir kemungkinan maksimum. Penelitian ini juga akan dihitung taksiran rata-rata besar klaim asuransi gempa bumi di PT X. Hasil penelitian menunjukkan bahwa distribusi zero inflated lognormal cocok untuk memodelkan data besar klaim asuransi gempa bumi PT X di Indonesia baik untuk tiap tahun dari tahun 2019-2023. Nilai taksiran rata-rata besar klaim asuransi gempa bumi sebesar Rp 1.983.096.412 untuk tahun 2019, Rp 5.052.882.209 untuk tahun 2020, Rp 7.937.183.066 untuk tahun 2021, Rp 2.960.961.523 untuk tahun 2022, dan Rp 15.642.984 untuk tahun 2023. Abstract Earthquake insurance plays a crucial role in disaster risk mitigation. Large datasets of earthquake insurance claims often contain zero values. One distribution that can be used to model large earthquake insurance claim datasets containing zero values is the zero-inflated lognormal distribution. In this study, the zero-inflated lognormal distribution will be applied to model the large earthquake insurance claim data of PT X in Indonesia for the years 2019-2023. The parameters of the zero-inflated lognormal distribution will be estimated using the maximum likelihood estimation method. This study will also calculate the estimated average earthquake insurance claims at PT X. The results of the study show that the zero-inflated lognormal distribution is suitable for modeling the large earthquake insurance claim data of PT X in Indonesia for each year from 2019 to 2023. The estimated average earthquake insurance claims are Rp 1,983,096,412 for 2019, Rp 5,052,882,209 for 2020, Rp 7,937,183,066 for 2021, Rp 2,960,961,523 for 2022, and Rp 15,642,984 for 2023.
Co-Authors Aceng Komarudin Mutaqin