Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

CALCULATION OF RICE COMMODITY AGRICULTURAL INSURANCE PREMIUM PRICES BASED ON RAINFALL INDEX USING THE BLACK-SCHOLES METHOD Setyapamungkas, Febriaputra; Gymnastiar, Muhammad
International Journal of Global Operations Research Vol. 5 No. 2 (2024): International Journal of Global Operations Research (IJGOR)m May 2024
Publisher : iora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47194/ijgor.v5i2.307

Abstract

This study applies the Black-Scholes method to calculate rice commodity insurance premiums based on rainfall indexes. By considering rainfall fluctuations as the primary risk in rice production, the Black-Scholes method provides a more accurate and efficient estimation of insurance premiums. The research involves historical rainfall data collection and statistical analysis, resulting in realistic premium pricing. This innovative approach enhances risk management and sustainability in the rice commodity sector, benefiting stakeholders such as insurance companies and farmers. Future research should explore additional factors, including agricultural technology and government policies, for further refinement of premium calculation models.
Peningkatan Keterampilan Pencatatan Terdigitalisasi Melalui Pendampingan Pencatatan Keuangan Berbasis Aplikasi pada Kelompok Penggerak Usaha Mikro Kecil Menengah Gymnastiar, Muhammad; Junaedi, Abdus Salam; Zainuri, Muhammad; Putri, Rizka Rahmana; Pramithasari, Febi Ayu; Rohma, Frida Fanani
KUAT : Keuangan Umum dan Akuntansi Terapan Vol 7 No 1 (2025): Edisi Maret
Publisher : Politeknik Keuangan Negara STAN

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31092/kuat.v7i1.2584

Abstract

Usaha Mikro Kecil Menengah (UMKM) merupakan salah satu sektor penggerak ekonomi di Indonesia. Perkembangan teknologi yang semakin massif mendorong seluruh aspek untuk menggunakan teknologi informasi. Pencatatan keuangan terdigitalisasi dinilai lebih efektif dan efisien dalam mendorong pengelolaan keuangan daripada manual. Namun, salah satu kekurangan pada pelaku UMKM yaitu lemahnya pengetahuan dan pemahaman mengenai pencatatan dan penyusunan laporan keuangan. Dengan demikian, pengabdian Masyarakat ini dilakukan dalam bentuk pendampingan pencatatan keuangan pada kelompok penggerak UMKM di Desa Durbuk, Kecamatan Pademawu, Kabupaten Pamekasan. Kegiatan pengabdian kepada Masyarakat ini merupakan hibah pengabdian Lembaga Penelitian dan Pengabdian Masyarakat yang terintegrasi dengan kegiatan KKNT (Kuliah Kerja Nyata Tematik) yang dilaksanakan selama bulan Agustus hingga November 2023. Pendampingan pencatatan keuangan menggunakan aplikasi “catatan keuangan” dilakukan secara intensif melibatkan seluruh penggerak UMKM yang ada di desa Durbuk, Kecamatan Pademawu, Kabupaten Pamekasan. Pendampingan dilaksanakan dengan melalui tahapan terintegrasi dan mandiri. Pendampingan terintegrasi dilaksanakan melalui pemberian literasi pencatatan keuangan terdigitalisasi. Pendampingan mandiri dan intensif dilakukan pada masing-masing UMKM untuk menggunakan aplikasi catatan keuangan. Selama kurun waktu 3 bulan UMKM mampu melakukan pencatatan keuangan secara mandiri. Penggerak UMKM menguasai seluruh fitur pada aplikasi dan mampu menginterpretasikan hasil pencatatan keuangan yang dihasilkan. Penggunaan aplikasi pencatatan keuangan membantu UMKM mengetahui prediksi peningkatan pengeluaran atau penerimaan yang kurang stabil sehingga dapat melakukan pengendalian lebih awal.
Penerapan Model ARIMA dalam Peramalan Permintaan untuk Meningkatkan Efesiensi Manajemen Persediaan pada CV Kopi Biji Palembang Gymnastiar, Muhammad; Anwar, Andries
Jurnal Teknik Industri Terintegrasi (JUTIN) Vol. 8 No. 4 (2025): October
Publisher : LPPM Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/jutin.v8i4.48943

Abstract

This study is motivated by unpredictable demand fluctuations at CV Kopi Biji Palembang, which often result in the risk of both overstock and stockout. The research aims to improve inventory management efficiency through the application of the ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) model for coffee demand forecasting. This quantitative study utilizes six months of historical demand and inventory data, with steps including parameter identification (p,d,q), stationarity testing, and model evaluation using AIC, BIC, and MAPE. The results show that the ARIMA (1,1,1) model provides highly accurate predictions with a MAPE of 0.65%, effectively reducing overstock and stockout risks, lowering storage costs, and supporting more precise procurement planning. This study recommends integrating ARIMA forecasting results with EOQ and safety stock calculations to optimize inventory decision-making.