Ulama, Brodjol Sutijo Suprih
Departemen Statistika Bisnis Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search

Analisis Pembentukan Portofolio Optimal Saham IDX30 Menggunakan Pendekatan Markowitz Mahari, Rahnanda; Ulama, Brodjol Sutijo Suprih
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 13, No 4 (2024)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v13i4.150436

Abstract

Pertumbuhan investor saham sangat pesat dalam ku-run waktu empat tahun terakhir. Pada IDX30, saham per-bankan merupakan saham dominan di antara saham-saham yang likuid dan kapitalisasi pasar besar dengan porsi saham perbankan lebih dari 45%. Hal ini menunjukkan bahwa sektor perbankan IDX30 dianggap sebagai pilihan investasi yang men-janjikan. Pada penelitian ini dilakukan pembentukan portofolio optimal menggunakan model Markowitz pada saham IDX30 sektor perbankan. Lalu, dilakukan perhitungan expected return portofolio optimal selama 20 hari ke depan. Data yang digu-nakan merupakan data sekunder yang diperoleh melalui situs web Yahoo Finance. Hasil dari penelitian ini adalah portofolio optimal saham IDX30 sektor perbankan dengan pendekatan model Markowitz terdiri dari saham BBCA, BBRI, dan BMRI. Bobot saham tersebut dalam portofolio optimal yang terbentuk adalah BBCA sebesar 56,89%, BBRI sebesar 42,33%, dan BMRI sebesar 0,077%. Portofolio optimal dengan bobot tiap saham tersebut memberikan expected return portofolio sebesar 0.07% dengan tingkat risiko sebesar 1.05%. Lalu, didapatkan hasil ramalan nilai expected return portofolio optimal saham IDX30 sektor perbankan selama 20 periode ke depan tertinggi ada pada tanggal 1 September 2023 sebesar 0,3072%, sedang-kan ramalan expected return terendah adalah pada 4 September 2023 sebesar -0.454%.
Peramalan Harga Ayam Ras Pedaging di Provinsi Jawa Barat dengan Pendekatan Efek Variasi Kalender Wulandari, Aprilia Dwi; Ulama, Brodjol Sutijo Suprih
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 13, No 4 (2024)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v13i4.148239

Abstract

Ayam ras pedaging merupakan salah satu komoditi unggas yang berkontribusi besar dalam pemenuhan kebutuhan protein hewani masyarakat Indonesia. namun, karena harga yang sering kali berfluktuasi di hari besar keagamaan, diperlu-kan prediksi harga agar fluktuasi harga bisa diatasi oleh peme-rintah. Sehingga akan digunakan metode ARIMA dengan me-nambahkan pengaruh variasi kalender berupa hari Raya Idul Fitri, Ramadhan, hari Raya Idul Adha, dan perayaan Maulid Nabi Muhammad SAW. Dari penelitian ini didapatkan model ARIMA dengan pendekatan efek variasi kalender dengan ordo (2,1,0) yang menunjukkan bahwa ayam ras per kilogram dipe-ngaruhi sebesar 1,344 kali oleh periode sebelumnya, dipenga-ruhi sebesar -0,163 kali oleh dua periode sebelumnya, dan dipe-ngaruhi sebesar -0,181 kali oleh tiga periode sebelumnya, selain itu, dengan pendekatan variasi kalender didapati bahwa terjadi peningkatan harga ayam ras pada rentang tujuh hari sebelum Ramadhan hingga tujuh hari setelah hari Raya Idul Fitri sebe-sar Rp210,715/Kg. sebaliknya terjadi penurunan ketika Idul Adha sebesar Rp663,543/Kg, dan kenaikan lagi saat pera-yaan Maulid Nabi Muhammad SAW sebesar Rp171,274/Kg. Akurasi model ARIMAX (2,1,0) mempunyai MAPE sebesar 0,302% sehingga dapat dikatakan sangat baik untuk meramalkan.
Pemodelan Jumlah Ekspor Ikan Tuna Sirip Kuning ke Pasar Jepang Dah, Ayu Istia; Ulama, Brodjol Sutijo Suprih
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 13, No 4 (2024)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v13i4.150638

Abstract

Sektor perikanan Indonesia memiliki komoditas eks-por unggulan yang banyak diminati di pasar internasional, de-ngan salah satu komoditas unggulan, yaitu ikan tuna. Indonesia merupakan produsen ikan tuna terbesar di dunia dengan produksi terbesar, yaitu jenis ikan tuna Sirip Kuning. Pasar internasional utama Indonesia dalam mengekspor ikan tuna adalah Jepang. Negara Jepang merupakan salah satu negara dengan tingkat konsumsi ikan per kapita tertinggi di dunia, hal itu menyebabkan permintaan akan ikan tuna Indonesia menja-di tinggi. Banyaknya permintaan ekspor tuna disebabkan oleh konsumsi ikan dunia yang terus mengalami peningkatan setiap tahunnya khususnya ke negara Jepang. Hal ini berdampak pa-da produksi ikan tuna Sirip Kuning yang berfluktuasi. Sehingga peramalan jumlah ekspor ikan tuna Sirip Kuning sangat dibu-tuhkan bagi pemerintah untuk menentukan kebijakan dalam penyediaan tuna Sirip Kuning. Peramalan dilakukan untuk me-ngetahui jumlah ekspor ikan tuna Sirip Kuning pada periode mendatang menggunakan metode peramalan ARIMA. Hasil pe-nelitian menunjukkan bahwa jumlah ekspor ikan tuna Sirip Kuning ke pasar Jepang tertinggi pada bulan November 2014 dan terendah pada bulan Desember 2016. Rata-rata ekspor ter-tinggi berdasarkan bulan pada tahun 2014 hingga 2022, yaitu bulan Desember. Model ARIMA yang terbaik untuk meramal-kan jumlah ekspor ikan tuna Sirip Kuning ke pasar Jepang adalah ARIMA (1,0,0). Akurasi model tersebut dilakukan menggunakan nilai RMSE sebanyak 6,63 dan MAPE sebanyak 30,39% sehingga akurasi model ini dikatakan cukup baik. Hasil ramalan model terbaik dilakukan untuk meramalkan periode bulan Januari hingga Desember 2023 dengan pendugaan jum-lah ekspor ikan tuna Sirip Kuning ke pasar Jepang mempunyai tren yang menurun, di mana jumlah ekspor tertinggi terjadi bulan Januari dan paling rendah bulan Desember.
Pengelompokan Provinsi di Indonesia Tahun 2022 Berdasarkan PDRB Sektor Usaha dengan Metode K-Means dan Self-Organizing Map Inayah, Hanifah; Ulama, Brodjol Sutijo Suprih
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 13, No 4 (2024)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v13i4.148571

Abstract

Kesenjangan PDRB antar wilayah merupakan isu strategis yang ingin diatasi oleh pemerintah Republik Indone-sia dalam tenggat waktu 2020−2024. Untuk itu, pemerintah membuat strategi pembangunan berbasis wilayah yang terdiri atas pertumbuhan ekonomi dan pemerataan. Dalam melaksa-nakan strategi tersebut, pemerintah perlu mengetahui karak-teristik wilayah, di mana provinsi dengan karakteristik ekono-mi yang serupa dapat diberikan sarana prasarana yang saling mendukung, efisien, dan efektif. Pengelompokan objek ke da-lam beberapa kelompok berdasarkan persamaan karakteristik dapat dilakukan dengan analisis kluster. Penelitian ini akan melakukan pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan PDRB sektor usaha pada tahun 2022 dengan metode clustering K-Means dan Self-Organizing Map, kemudian mendeskripsikan karakteristik dominan masing-masing kelompok mengguna-kan Principal Component Analysis. Hasilnya, metode yang ter-baik, yaitu SOM sebanyak 4 kluster. Karakteristik kluster 1 unggul di bidang industri dan jasa, kluster 2 unggul di sektor usaha pertambangan dan penggalian, kluster 3 cukup baik di bidang hasil alam namun kurang di sektor usaha jasa peru-sahaan, serta kluster 4 masih di bawah rata-rata untuk semua sektor usaha.
Peralaman Jumlah Penumpang Kereta Api Wilayah Daerah Operasi 8 Surabaya dengan Metode Intervensi Yulianti, May; Ulama, Brodjol Sutijo Suprih
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 13, No 5 (2024)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v13i5.149474

Abstract

Kereta api merupakan salah satu transportasi umum yang banyak digunakan oleh Masyarakat karena kereta api memiliki keunggulan dibandingkan dengan transportasi umum lainnya. Upaya untuk peningkatan pelayanan kereta api, PT Kereta Api Indonesia (Persero) membuat kebijakan baru, yaitu Grafik Perjalanan Kereta Api (GAPEKA) 2023. Kebijakan ini berisi tentang efisiensi perjalanan kereta api dengan waktu tem-puh lebih cepat, pertambahan perjalanan kereta api, penam-bahan kereta api baru, dan juga penyesuaian tarif. Kebijakan tersebut diduga memberikan dampak terhadap kenaikan dan penurunan penumpang kereta api. Dalam melihat dampak ter-sebut, dilakukan analisis dengan menggunakan metode pera-malan. Analisis dengan peramalan dapat digunakan beberapa metode, tergantung dengan kasus yang akan dianalisis. Dalam penelitian ini digunakan peramalan metode intervensi untuk melihat dampak dari penerapan kebijakan GAPEKA 2023. Hal ini karena terdapat kejadian eksternal berupa penerapan kebi-jakan yang mempengaruhi jumlah penumpang kereta api. Ber-dasarkan uraian tersebut, tujuan dari penelitian ini adalah untuk meramalkan jumlah penumpang kereta api di wilayah Daerah Operasi (DAOP) 8 Surabaya menggunakan metode intervensi fungsi step. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder mengenai jumlah penumpang kereta api yang diperoleh dari PT Kereta Api Indonesia (Persero) Daerah Operasi 8 Surabaya. Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan diperoleh model terbaik ARIMA ([5,7], 0, [1,2]) de-ngan model intervensi orde b,s,r (25,4,0). Akurasi model terse-but dilakukan menggunakan RMSE sebesar 0,0083 dan MAPE sebesar 1,205% sehingga akurasi model ini dikatakan sangat baik. Hasil ramalan dengan metode intervensi dilakukan untuk periode bulan Oktober 2023 dengan pendugaan jumlah penum-pang kereta api kelas eksekutif wilayah Daerah Operasi 8 Sura-baya mengalami fluktuatif.
Peramalan Harga Saham PT Gojek Tokopedia Tbk Menggunkan Support Vector Regression dengan Fruit Fly Optimization Algorithm Serhansyah, Aditya Agral; Ulama, Brodjol Sutijo Suprih
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.v13i6.150020

Abstract

Saham merupakan bukti investasi atas modal terha-dap suatu perusahaan yang digunakan oleh perusahaan dalam menjalankan bisnis dan kegiatan operasionalnya. Tujuan uta-ma dari investasi dalam bentuk saham untuk memaksimalkan return dan meminimalkan risiko yang didapatkan dari return. Informasi harga saham sangat diperlukan oleh para pembeli atau penjual saham. Peramalan harga saham merupakan salah satu teknik analisis untuk mendapatkan prediksi harga saham berdasarkan historis harga saham sebelumnya. Harga saham terendah dan tertinggi (low price and high price) merupakan informasi penting pada perdagangan saham. Harga saham terendah dapat menjadi sinyal bagi investor untuk membeli saham tersebut, dan harga tertinggi menjadi informasi untuk menjual saham tersebut atau mengambil keuntungan. Oleh karena itu, dibutuhkan peramalan yang tepat dan efisien. Pada penelitian ini akan dilakukan peramalan harga saham PT Gojek Tokopedia, Tbk. Metode peramalan yang digunakan adalah Support Vector Regression (SVR) karena metode ini dapat menyelesaikan permasalahan estimasi non-linear sehingga bisa digunakan untuk meramalkan harga saham. Peramalan harga saham menggunakan model SVR akan dibantu dengan optimasi parameter, yaitu Fruit Fly Optimization Algorithm (FOA). Mo-del peramalan terbaik untuk harga high saham PT Gojek Tokopedia Tbk menggunakan kernel RBF dengan para-meter C (constant) sebesar 37,69508, ε (epsilon) sebesar 0,00282, dan γ (gamma) sebesar 0,34580 dengan nilai MAPE sebesar 1,9686%. Model peramalan terbaik untuk harga low saham PT Gojek Tokopedia Tbk menggunakan kernel RBF dengan parameter C (constant) sebesar 64,33006, ε (epsilon) sebesar 0,01161, dan γ (gamma) sebesar 1,77057 dengan nilai MAPE sebesar 1,672%. Pola pergerakan harga saham PT Gojek Tokopedia Tbk selama 10 hari ke depan masih terus berfluktuasi namun cenderung menunjukkan tren naik.
Peramalan Volume Impor Gula Nasional Berdasarkan Produksi Gula dari Perkebunan Tebu Indonesia Amalia, Adista Nonara; Ulama, Brodjol Sutijo Suprih
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 14, No 2 (2025)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v14i2.151880

Abstract

Indonesia setiap bulan masih melakukan impor gula yang seharusnya sebagai negara agraris mampu untuk menca-pai swasembada gula. Pada kenyataannya, produksi gula Indo-nesia belum mampu memenuhi kebutuhan gula nasional, se-hingga pemerintah melakukan upaya dengan mengadakan im-por gula. Oleh karena itu, perlu dilakukan peramalan volume impor gula untuk mengurangi kerugian ekonomi negara akibat impor gula yang berlebihan. Sehingga tujuan dari penelitian ini adalah mendeskripsikan karakteristik, mendapatkan model, dan mendapatkan hasil ramalan volume impor yang diharap-kan dapat membantu pemerintah dalam menentukan kebijakan untuk mengatasi ketersediaan gula nasional. Metode peramalan yang digunakan adalah metode fungsi transfer dan didapatkan model terbaik untuk meramalkan volume impor gula, yaitu b = 35, r = 0, s = 0 menyatakan bahwa produksi gula Indonesia pada 35 sebelumnya mempengaruhi volume impor gula. Hasil ramal-an volume impor gula periode Januari 2023 hingga Desember 2024 menunjukkan bahwa volume impor gula pada tahun 2023 tertinggi terjadi pada bulan Juli sebesar 488.991,31 ton dan volume impor gula terendah terjadi pada bulan Januari sebesar 190.251,09 ton. Sedangkan pada periode tahun 2024 volume im-por gula tertinggi terjadi pada bulan Juli sebesar 485.337,60 ton dan volume impor gula terendah terjadi pada bulan November sebesar 263.629,50 ton.