Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.197
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Zero : Jurnal Sains, Matematika, dan Terapan Mandalika Mathematics and Educations Journal Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika Euler : Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi Nusantara Hasana Journal Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa RENATA Jurnal Pengabdian Masyarakat Kita Semua
Annisa Hevita Gustina Kumalasari Saefulloh
Institut Teknologi Sumatera
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

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

Found 7 Documents
Search

 1 
OPTIMASI PORTOFOLIO SAHAM MNC36 MENGGUNAKAN METODE MARKOWITZ Gustina K. S, Annisa Hevita; Dewi, Karina Sylfia; Baiti, Putri Isnaini Cahyaning; Azzanina, Nanda
Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika Vol. 6 No. 1 (2025): Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistik
Publisher : LPPM Universitas Bina Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46306/lb.v6i1.954

Abstract

The purpose of this study is to determine the stocks listed in MNC36 for the period April 2024 to February 2025 that are included in the optimal portfolio according to the Markowitz Model. Data analysis was carried out using the Markowitz Model stages which began by collecting closing stock price data until obtaining the optimal portfolio. Based on the results of the analysis that has been carried out, there are 8 stocks that have positive returns and its expected risk less than its expected return, namely BRIS, BRMS, EXCL, HEAL, ICBP, INDF, MTEL, MYOR. After that, a combination of two stocks were proportioned from the 8 stocks before. Therefore, the optimal combination of two stocks was determined: BRIS with fund allocation of 31% and INDF’s capital allocation of 69%. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi saham–saham yang terdaftar dalam MNC36 periode April 2024 sampai dengan Februari 2025 yang dapat dimasukkan dalam portofolio optimal berdasarkan Model Markowitz. Analisis data dilakukan melalui tahapan Model Markowitz, dimulai dengan pengumpulan data harga saham penutupan hingga diperoleh portofolio yang optimal. Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, terdapat 8 saham yang memiliki return positif dan nilai expected risk yang lebih kecil dari expected return yaitu BRIS, BRMS, EXCL, HEAL, ICBP, INDF, MTEL, MYOR. Kemudian dilakukan pembobotan saham antara kombinasi dua saham dari ke-8 saham tersebut. Sehingga didapatkan kombinasi optimal dari dua saham yaitu BRIS dengan alokasi dana sebesar 31% dan INDF sebesar 69%.
Literasi Pemanfaatan Software JASP Untuk Meningkatkan Keterampilan Statistik Guru di MAN 1 Bandar Lampung Andirasdini, Indah Gumala; Sofia, Ayu; Rivai, Muklas; Mahrani, Dwi; Yulita, Tiara; Irwan, Sri Efrinita; Berliana Ratam, Aldila Nur Indah; Gustina K.S., Annisa Hevita; Dewi, Karina Sylfia; Marisa, Marisa; Azzanina, Nanda; Baiti, Putri Isnaini Cahyaning; Rosni, Rosni
RENATA: Jurnal Pengabdian Masyarakat Kita Semua Vol. 3 No. 1 (2025): Renata - April 2025
Publisher : PT Berkah Tematik Mandiri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61124/1.renata.147

Abstract

Guru sebagai agen perubahan memiliki peran strategis dalam mengembangkan literasi digital di lingkungan kerja. Salah satu aspek penting dalam literasi digital adalah kemampuan dalam memanfaatkan teknologi dan aplikasi digital untuk mendukung proses pembelajaran dan pengolahan data. Pemanfaatan software JASP (Jeffreys's Amazing Statistics Program) menjadi salah satu cara efektif bagi guru untuk meningkatkan keterampilan statistik seperti mengolah dan menganalisis data. Dengan memanfaatkan JASP, guru dapat melakukan analisis statistik secara intuitif dan efisien, sehingga memudahkan dalam mengajarkan konsep-konsep statistik kepada siswa. Pengabdian dalam bentuk literasi pemanfaatan software JASP ini didasari oleh kebutuhan mendesak akan kemampuan memahami analisis data yang efektif di kalangan pendidik, mengingat pentingnya pengolahan data dalam proses pembelajaran dan evaluasi. Metode yang digunakan dalam pengabdian ini meliputi pelatihan intensif dan workshop yang dirancang untuk memperkenalkan fitur-fitur utama JASP, termasuk analisis statistik dasar hingga lanjutan. Peserta diberikan kesempatan untuk langsung mempraktikkan penggunaan software sehingga diharapkan dapat meningkatkan pemahaman dan keterampilan. Hasil dari kegiatan ini menunjukkan peningkatan kemampuan guru yang signifikan dalam mengolah dan menganalisis data. Hal ini ditunjukkan dari hasil pre-test dan post-test yang dilakukan sebelum dan sesudah kegiatan. Kegiatan pengabdian ini tidak hanya memberikan pengetahuan baru, tetapi juga membangun kepercayaan diri para guru dalam menggunakan teknologi untuk mendukung pengajaran. Kesimpulan dari pengabdian ini menekankan pentingnya pelatihan berkelanjutan dalam literasi data untuk meningkatkan kualitas pendidikan
PEMODELAN PREMI ASURANSI BERDASARKAN DATA SEVERITY MENGGUNAKAN MODEL LOGNORMAL Cahyaning Baiti, Putri Isnaini; Annisa Hevita G.K.S; Karina Sylfia Dewi; Nanda Azzanina
Nusantara Hasana Journal Vol. 5 No. 3 (2025): Nusantara Hasana Journal, August 2025
Publisher : Yayasan Nusantara Hasana Berdikari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59003/nhj.v5i3.1603

Abstract

The insurance industry in Indonesia requires reliable quantitative approaches to accurately determine premium rates and manage claim risks effectively. This study aims to model pure insurance premiums based on claim severity data using the lognormal regression approach. The data used consist of historical individual claim amounts (severity) obtained from a general insurance company in Indonesia, covering the period from 2009 to 2015. Initial data exploration revealed that the distribution of claim values is positively skewed, indicating the suitability of lognormal modeling. Three models were evaluated: Generalized Linear Model (GLM) with Gamma distribution, GLM with Inverse Gaussian distribution, and linear regression with lognormal transformation. Model selection was based on the Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criterion (BIC). The results show that the lognormal model had the lowest AIC and BIC values, indicating superior performance compared to the other models. The selected model was then used to forecast pure premiums for the next 12 months, followed by the calculation of commercial premiums with a 30% loading factor. The prediction results show a consistent and proportional upward trend in premiums, demonstrating the model’s effectiveness in capturing historical claim patterns and supporting data-driven premium setting.
Comparative Analysis of Four Actuarial Cost Methods on Unfunded Actuarial Liability in a Pekanbaru Pension Scheme Putri Isnaini Cahyaning Baiti; Nasrullah Nasrullah; Annisa Hevita Gustina Kumalasari Saefulloh; Tika Kristin Marbun
ZERO: Jurnal Sains, Matematika dan Terapan Vol 10, No 1 (2026): Zero: Jurnal Sains Matematika dan Terapan
Publisher : UIN Sumatera Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30829/zero.v10i1.27520

Abstract

Unfunded Actuarial Liability (UAL) is an important indicator in assessing the sustainability of a pension fund program, as it reflects the difference between actuarial liabilities and available assets. This study aims to compare the amount of UAL generated by four pension funding methods, namely Accrued Benefit Cost (ABC), Entry Age Normal (EAN), Unit Credit (UC), and Aggregate Cost Method (AGG). A quantitative actuarial valuation is conducted using administrative data from active civil servants of PT. TASPEN (Persero) Pekanbaru Branch Office in 2025 under uniform actuarial assumptions, including the TASPEN mortality table, interest rates, and salary growth rates. A deterministic sensitivity analysis on the discount rate and salary growth rate was conducted to examine the robustness of unfunded actuarial liability estimates. The results show that the ABC, UC, and EAN methods produce identical aggregate UAL values of approximately Rp. 16.841.220.000, - while the Aggregate Cost Method yields a higher UAL of about Rp.22.173.660.000, - due to collective liability recognition. Furthermore, the EAN and AGG methods exhibit relatively more stable contribution patterns over participants’ service periods, whereas the ABC and UC methods are more sensitive to variations in participants’ age and length of service. These findings indicate that the selection of actuarial cost methods has significant practical implications for pension fund management, particularly in terms of funding stability, contribution planning, and long-term sustainability of pension schemes.
Pengaruh Indikator Sosial Ekonomi dan Kesehatan Terhadap Angka Harapan Hidup Menggunakan Regresi Data Panel Karina Sylfia Dewi; Oriza Sativa Bkriz Putri Ainun; Rosni Rosni; Annisa Hevita Gustina Kumalasari Saefulloh
Mandalika Mathematics and Educations Journal Vol 8 No 2 (2026): Edisi Juni
Publisher : FKIP Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/jm.v8i2.11750

Abstract

Angka Harapan Hidup (AHH) di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta merupakan salah satu indikator penting yang mencerminkan kualitas kesehatan dan kesejahteraan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor sosial, ekonomi, dan kesehatan yang diduga berpengaruh signifikan terhadap AHH di Provinsi DIY selama periode 2018-2023 dengan menggunakan regresi data panel. Hasil penelitian menunjukan Kabupaten Kulon Progo memiliki rata-rata AHH tertinggi, sementara Kabupaten Bantul memiliki rata-rata AHH terendah. Pemodelan regresi data panel menghasilkan Random Effect Model (REM) sebagai model terbaik. Variabel yang berpengaruh signifikan terhadap AHH adalah kepemilikan BPJS, tenaga kesehatan, dan fasilitas kesehatan, di mana dua variabel pertama berpengaruh positif, sedangkan fasilitas kesehatan berpengaruh negatif. Nilai koefisien determinasi yang diperoleh sebesar 62,375%, yang berarti model mampu menjelaskan variasi AHH sebesar 62,375%, sedangkan sisanya dipengaruhi oleh faktor lain di luar model.
Optimasi Penentuan Basis Risiko pada Jaringan Saham Keuangan Menggunakan Dimensi Metrik untuk Estimasi Value at Risk Annisa Hevita Gustina Kumalasari Saefulloh; Putri Isnaini Cahyaning Baiti; Erica Grace Simanjuntak; Rahmatika Zaqiatul Latifah
Euler : Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi Volume 14 Issue 1 April 2026
Publisher : Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37905/euler.v14i1.37004

Abstract

This study aims to optimize systemic risk monitoring in the Indonesian financial sector network by determining the minimum risk basis using the Metric Dimension concept. The high complexity of inter-asset correlations requires a dimension reduction method that maintains structural information regarding risk exposure. Daily stock price data from 10 financial issuers (banking, insurance, and financing) for the five-year period from January 1, 2021, to December 31, 2025, were used. The data were transformed into a weighted graph through a log-return correlation matrix converted into metric distances. The resolving set (W) was determined using a greedy algorithm to identify the optimal basis. Validation was performed by analyzing the correlation between the metric coordinates of each issuer and its 95% Value at Risk (VaR). The results showed that the financial network has a metric dimension of dim(G) = 1, with ADMF.JK selected as the optimal resolving set (basis). Actuarial validation revealed a significant negative correlation (−0.5495) between the metric distance and VaR. This implies that the metric distance from the basis can linearly map the magnitude of market risk, offering an efficient strategy for investment managers to monitor portfolio stability through a single reference entity.
Peningkatan Literasi Statistika dan Pemahaman Peluang bagi Siswa SMA Negeri 1 Sukoharjo melalui Media Interaktif GeoGebra Annisa Hevita Gustina Kumalasari Saefulloh; Putri Isnaini Cahyaning Baiti; Nanda Azzanina; Aldila Nur Indah Berliana Ratam; Marisa Marisa
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bangsa Vol. 3 No. 12 (2026): Februari
Publisher : Amirul Bangun Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59837/jpmba.v3i12.4145

Abstract

Siswa SMA sering mengalami kesulitan dalam memahami konsep statistika dan peluang yang bersifat abstrak, sehingga berdampak pada rendahnya kemampuan numerasi dan literasi statistik. Kurangnya media pembelajaran interaktif menjadi salah satu kendala dalam proses pembelajaran matematika di SMA N 1 Sukoharjo. Program Pengabdian kepada Masyarakat ini bertujuan meningkatkan literasi statistika siswa melalui pelatihan interaktif berbasis aplikasi GeoGebra. GeoGebra merupakan perangkat lunak matematika dinamis yang memungkinkan visualisasi data, grafik, dan simulasi peluang secara interaktif sehingga membantu siswa memahami konsep secara lebih konkret. Kegiatan dilaksanakan melalui tahapan pre-test, pelatihan interaktif, pemberian lembar kerja, post-test, serta evaluasi kepuasan peserta. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan pemahaman konsep statistika dan peluang pada sebagian besar peserta. Luaran program berupa bahan ajar interaktif berbasis GeoGebra, lembar kerja siswa, serta dokumentasi kegiatan. Program ini diharapkan dapat meningkatkan motivasi belajar matematika dan mendorong pemanfaatan teknologi pembelajaran yang inovatif di SMA.
Co-Authors Aldila Nur Indah Berliana Ratam Ayu Sofia Azzanina, Nanda Baiti, Putri Isnaini Cahyaning Berliana Ratam, Aldila Nur Indah Cahyaning Baiti, Putri Isnaini Dwi Mahrani Erica Grace Simanjuntak Indah Gumala Andirasdini Irwan, Sri Efrinita Karina Sylfia Dewi Marisa Marisa Nanda Azzanina Nanda Azzanina Nasrullah Nasrullah Oriza Sativa Bkriz Putri Ainun Putri Isnaini Cahyaning Baiti Putri Isnaini Cahyaning Baiti Putri Isnaini Cahyaning Baiti Rahmatika Zaqiatul Latifah Rivai, Muklas Rosni, Rosni Tika Kristin Marbun Yulita, Tiara