Hakiki, Moch. Taufik
Departemen Aktuaria Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya

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

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Sains dan Seni ITS

Analisis Perhitungan Dana Pensiun dengan Metode Entry Age Normal dan Frozen Initial Liability Permata Putri, Lahfanda Dista; Hakiki, Moch. Taufik; Azmi, Ulil
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 13, No 2 (2024)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v13i2.145526

Abstract

Masa pensiun memerlukan perencanaan finansial yang matang karena kebutuhan finansial pekerja terus berlan-jut hingga mencapai harapan hidup. Salah satu cara untuk memastikan keberlangsungan kehidupan finansial di masa pensiun adalah dengan menginvestasikan dana pensiun secara efisien selama masa kerja. Perhitungan aktuaria yang akurat menjadi krusial bagi pengelola dana pensiun untuk mengurangi risiko kerugian dan kegagalan pembayaran manfaat di masa de-pan. Penelitian ini mengkaji perhitungan dana pensiun dengan menggunakan metode Entry Age Normal (EAN) dan Frozen Initial Liability (FIL), mencakup perhitungan iuran normal dan kewajiban aktuaria menggunakan data peserta program pensi-un yang diperoleh dari PT Taspen (Persero) Kantor Cabang Madiun. Hasil penelitian menunjukkan metode EAN berfokus pada perhitungan individu, sedangkan metode FIL mengguna-kan pendekatan kelompok. Iuran normal peserta dengan metode EAN bervariasi untuk setiap peserta dan jumlahnya tetap, sedangkan metode FIL memiliki iuran normal yang tetap dan sama untuk setiap peserta namun dapat berubah jika ada peserta yang pensiun atau keluar. Sementara itu, metode EAN memberikan keuntungan dengan nilai kewajiban aktuaria yang lebih rendah daripada metode FIL, memungkinkan alokasi dana investasi yang lebih besar dan manajemen dana pensiun yang lebih efisien. Penelitian ini juga menunjukkan bahwa tingkat inflasi yang tinggi meningkatkan nilai iuran normal dan kewajiban aktuaria, mencerminkan peningkatan harga barang dan jasa. Di sisi lain, tingkat suku bunga yang tinggi menurun-kan nilai iuran normal dan kewajiban aktuaria karena tingkat diskonto yang lebih tinggi. Dengan pemahaman yang lebih baik tentang inflasi, suku bunga, dan kedua metode perhitungan, diharapkan dana pensiun dapat dikelola lebih efektif untuk memastikan manfaat yang berkelanjutan bagi peserta di masa pensiun.
Peramalan Volatilitas Nilai IHSG dengan Metode Hybrid GARCH-LSTM Pramudito, Samuel Cahyo; Atok, R. Mohamad; Hakiki, Moch. Taufik
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 13, No 6 (2024)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v13i6.150094

Abstract

Investasi merupakan penempatan aset dengan harapan nilainya akan meningkat dan menghasilkan pendapatan pasif. Investasi saham di pasar modal penting bagi perusahaan global karena dampaknya signifikan terhadap ekonomi negara. Saham memiliki risiko tinggi namun dapat memberikan return besar. Investor harus mempertimbangkan pilihan saham sesuai toleransi risiko dan indikator seperti Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), yang mengukur kinerja portofolio dan pergerakan harga saham di pasar modal. IHSG berbanding lurus dengan harga saham. Volatilitas IHSG dipengaruhi berbagai faktor, meningkatkan risiko dan ketidakpastian investasi, sehingga analisis tren IHSG perlu dilakukan sebelum investasi. Peramalan volatilitas IHSG bertujuan memprediksi pergerakan harga saham di masa mendatang. Penelitian ini menggunakan metode hybrid GARCH-LSTM untuk meramalkan volatilitas IHSG dari Januari 2018 hingga Desember 2023. Imputasi menggunakan metode linear imputation dilakukan untuk mengatasi 33 missing value pada data. Orde GARCH yang digunakan pada penelitian ini adalah GARCH (1,1). Pemodelan conditional variance pada model GARCH (1,1) menghasilkan nilai volatilitas dengan rentang 0,0000360984 sampai 0,0025139193. Model LSTM yang digunakan untuk melakukan prediksi residual adalah model dengan proporsi split data 80:20 dan menghasilkan nilai MAE sebesar 0,000015339655. Hasil prediksi volatilitas IHSG menggunakan kombinasi hybrid GARCH-LSTM pada penelitian ini menghasilkan rentang nilai 0,0000319 sampai 0,0000741. Hasil prediksi volatilitas dengan menggunakan metode hybrid GARCH-LSTM memiliki MAPE sebesar 30.38%, yang menunjukkan bahwa prediksi dengan metode ini termasuk dalam kategori reasonable prediction. Hal ini menunjukkan bahwa metode hybrid GARCH-LSTM masih dapat dipertimbangkan untuk melakukan prediksi volatilitas IHSG. Hasil peramalan nilai log return untuk 20 periode selanjutnya dengan mempertimbangkan volatilitas IHSG menunjukkan bahwa peramalan nilai log return cenderung konstan dan tidak mengalami perubahan yang signifikan.