Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bulletin of Community Engagement Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Elsa Amelia Nur Arimba
Unknown Affiliation
Religion Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Education Energy Engineering Social Sciences Other

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

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS CLUSTER PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN FAKTOR POTENSI EKONOMI LAUT TAHUN 2022 Vira Angelina; Elsa Amelia Nur Arimba; Sri Pingit Wulandari
Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 5 No. 3 (2024): Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi
Publisher : CV SWA Anugerah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3785/kohesi.v5i3.6975

Abstract

Pertumbuhan ekonomi secara global maupun nasional mengalami penurunan pada pasca pandemi Covid-19. Kondisi tersebut membuat Indonesia harus segara mencari solusi alternatif untuk memulihkan perekonomian. Salah satu alternatif dengan potensi yang besar adalah ekonomi biru. Hal ini karena Indonesia memiliki wilayah lautan yang luas. Ekonomi biru merupakan pemanfaatan sumber daya hayati secara berkelanjutan pada industri kelautan dan maritim. Penerapan konsep ini dapat memberikan dampak positif untuk pertumbuhan ekonomi jangka Panjang. Indonesia telah melakukan beberapa upaya dalam sistem ekonomi biru. Hasilnya, Indonesia berhasil mengekspor hasil perikanan sebesar USD 6,2 miliar pada tahun 2022. Namun, kontribusi tersebut hanya menyumbangkan 2,58% terhadap PDB nasional. Hal tersebut disebabkan oleh perbedaan potensi ekonomi kelautan di setiap provinsi yang ada di Indonesia. Berdasarkan karakteristiknya, pemerintah dapat mengelompokkan provinsi-provinsi tertentu untuk memudahkan dalam meningkatkan ekonomi biru secara merata. Salah satu metodenya adalah analisis cluster. Analisis clustermerupakan metode untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan karakteristik yang serupa. Pada penelitian ini, dilakukan analisis cluster pada provinsi di Indonesia berdasarkan faktor potensi ekonomi laut tahun 2022. Faktor-faktor tersebut terdiri dari luas lahan budidaya perikanan, produksi budidaya perikanan, persentase kontribusi perikanan terhadap PDRB, dan volume ekspor hasil perikanan. Berdasarkan hasil analisis, karakteristik luas lahan, produksi budidaya, volume ekspor hasil perikanan sangat beragam antara satu provinsi dengan provinsi yang lain. Hasil cluster hierarki menggunakan single lingkage diperoleh jumlah cluster optimum sebesar 5, sedangkan hasil cluster non hierarki menggunakan K-means diperoleh jumlah cluster optimum sebesar 3.
Analisis Teknikal dan Fundamental Saham Pada Indeks Sharia Growth dengan Metode Peramalan Deterministik dan Error Correction Model (ECM) Nurfajriyani; Elsa Amelia Nur Arimba; Nisrina Aulia Salsabila; Ratna Maulidah Wulandari; Muhammad Hasan Alwi Abu Sifa; Naswa Sahira; Muhammad Akmal Hafiz Abidin; Bintang Amirul Mukminin; Fausania Hibatullah; Bambang Hadi Santoso Dwidjosumarno
Bulletin of Community Engagement Vol. 4 No. 3 (2024): Bulletin of Community Engagement
Publisher : CV. Creative Tugu Pena

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51278/bce.v4i3.1683

Abstract

Stock investment is a form of long-term capital allocation aimed at generating future returns while supporting economic growth through funding innovation and production capacity. This study focuses on issuers listed in the Sharia Growth Index, analyzed using a comprehensive approach that includes financial ratio calculations to evaluate fundamental performance, clustering to group stocks based on specific characteristics, and risk-return analysis to assess investment potential and risks. The analysis identified PT Adaro Energy Indonesia Tbk (ADRO) as the selected issuer due to its high returns and strategic role in the mining sector. Subsequently, forecasting methods, including the Error Correction Model (ECM) and Winter’s model, were applied to predict ADRO's stock price movements. The findings indicate that Winter’s model provides the best forecasting results for ADRO, offering high accuracy in predicting future stock price trends. These results provide strategic insights for capital market participants to make more effective and profitable investment decisions. This research serves as a reference for investors in optimizing investment strategies based on integrated technical and fundamental analysis.
Co-Authors Bambang Hadi Santoso Dwidjosumarno Bintang Amirul Mukminin Fausania Hibatullah Muhammad Akmal Hafiz Abidin Muhammad Hasan Alwi Abu Sifa Naswa Sahira Nisrina Aulia Salsabila Nurfajriyani Ratna Maulidah Wulandari Sri Pingit Wulandari Vira Angelina