cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota pontianak,
Kalimantan barat
INDONESIA
BIMASTER
Published by Universitas Tanjungpura
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Science, Education,
Decision Sciences, Operations Research & Management Mathematics
Bimaster adalah Jurnal Ilmiah berkala bidang Matematika, Statistika dan Terapannya yang terbit secara online dan dikelola oleh Jurusan Matematika FMIPA Untan
Arjuna Subject : -
Articles 852 Documents
 82   83   84   85   86 
PENGELOMPOKKAN DAERAH DI KALIMANTAN BARAT BERDASARKAN TINGKAT PENGANGGURAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS++ DAN VALIDASI ELBOW Adinda, Dian Tri; Martha, Shantika; Perdana, Hendra
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 15, No 1 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v15i1.105753

Abstract

Tingkat pengangguran merupakan indikator penting yang mencerminkan kondisi ekonomi serta kesejahteraan masyarakat di suatu wilayah. Di Provinsi Kalimantan Barat, permasalahan pengangguran masih menjadi tantangan dalam upaya pembangunan daerah. Penelitian ini membentuk cluster optimal Kabupaten/Kota di Kalimantan Barat berdasarkan tingkat pengangguran sebagai dasar perumusan kebijakan yang tepat. Data yang digunakan merupakan data sekunder tahun 2024 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Kalimantan Barat, dengan lima variabel penelitian, yaitu produk Domestik Regional Bruto Atas Dasar Harga Berlaku (PDRB ADHB), Persentase Penduduk Miskin, Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), dan Rata-rata Lama Sekolah (RLS). Proses pengelompokan dilakukan dengan menghitung jarak antar objek menggunakan jarak Manhattan serta penentuan centroid optimal melalui inisialisasi sistematis pada K-Means++. Validasi menggunakan Elbow menunjukkan jumlah cluster optimal adalah K = 5. Hasil analisis menunjukkan bahwa cluster pertama merepresentasikan daerah dengan tingkat partisipasi angkatan kerja yang tinggi namun RLS yang rendah. Cluster kedua yang hanya terdiri atas Kota Pontianak menggambarkan wilayah dengan PDRB dan RLS tertinggi, tetapi memiliki TPT yang tinggi akibat ketidaksesuaian antara kualifikasi tenaga kerja dan ketersediaan lapangan kerja. Cluster ketiga mencerminkan daerah dengan kondisi PDRB terendah dan PPM tinggi, namun memiliki TPAK yang tinggi karena didominasi sektor informal. Cluster keempat menunjukkan wilayah dengan PPM yang cukup tinggi dan RLS yang cukup rendah. Sementara itu, cluster kelima menggambarkan wilayah dengan PDRB dan TPAK cukup rendah, namun RLS yang cukup tinggi. Sehingga adanya indikasi permasalahan struktural dalam penyerapan tenaga kerja.
PENGELOMPOKAN DAERAH DI KALIMANTAN BARAT BERDASARKAN TINGKAT PENGANGGURAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEDOIDS DENGAN METODE ELBOW Firnanda, Firnanda; Perdana, Hendra; Martha, Shantika
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 15, No 1 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v15i1.105754

Abstract

Tingkat pengangguran merupakan indikator penting untuk menggambarkan kondisi ekonomi suatu wilayah. Perbedaan potensi ekonomi dan kualitas sumber daya manusia antar kabupaten/kota di Provinsi Kalimantan Barat menyebabkan variasi tingkat pengangguran yang cukup signifikan. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Kalimantan Barat berdasarkan karakteristik ketenagakerjaan yang berkaitan dengan pengangguran menggunakan algoritma K-Medoids. Penentuan jumlah klaster dilakukan dengan metode Elbow berdasarkan penurunan total jarak dalam klaster (within-cluster distance) menggunakan jarak Manhattan. Penelitian memanfaatkan data sekunder tahun 2024 dari Badan Pusat Statistik (BPS) yang terdiri atas lima variabel, yaitu Produk Domestik Regional Bruto (PDRB), Persentase Penduduk Miskin (PPM), Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), dan Rata-rata Lama Sekolah (RLS). Jarak Manhattan digunakan karena lebih tahan terhadap outlier, terutama pada variabel RLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah klaster optimal yang terbentuk adalah tiga klaster dengan nilai Sum of Squares Error (SSE) sebesar 128,03. Klaster 1 terdiri atas Sambas, Mempawah, dan Sanggau, yang ditandai oleh RLS yang relatif perlu ditingkatkan. Klaster 2 terdiri atas Bengkayang, Landak, Sintang, Kapuas Hulu, Sekadau, Melawi, dan Kayong Utara, dengan karakteristik PDRB yang lebih rendah dan PPM yang lebih tinggi. Klaster 3 terdiri atas Ketapang, Kubu Raya, Kota Pontianak, dan Kota Singkawang, yang ditandai oleh TPAK yang lebih rendah dan TPT yang lebih tinggi. Hasil pengelompokan ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam perumusan kebijakan ketenagakerjaan dan pembangunan wilayah yang lebih tepat sasaran sesuai kondisi sosial ekonomi masing-masing klaster.
ANALISIS KEMISKINAN DI PULAU KALIMANTAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI SPASIAL DENGAN MATRIKS PEMBOBOT INVERSE DISTANCE WEIGHTING Mulia Tsani, Dien Permata; Martha, Shantika; Imro’ah, Nurfitri
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 15, No 1 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v15i1.105756

Abstract

Kemiskinan merupakan permasalahan kompleks yang tidak hanya dipengaruhi oleh karakteristik internal suatu wilayah, tetapi juga oleh kondisi wilayah di sekitarnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Pulau Kalimantan menggunakan pendekatan spasial. Pendekatan Inverse Distance Weighting (IDW) digunakan dalam membangun matriks pembobot spasial, dengan asumsi bahwa wilayah yang saling berdekatan memiliki hubungan yang lebih kuat dibandingkan wilayah yang berjauhan. Analisis diawali dengan regresi linear berganda serta pengujian asumsi klasik. Selanjutnya dilakukan perhitungan matriks pembobot IDW, dan pengujian autokorelasi spasial menggunakan indeks moran. Hasil pengujian menunjukkan adanya autokorelasi spasial yang signifikan, sehingga regresi linear berganda kurang sesuai digunakan, untuk menentukan model spasial yang sesuai, digunakan uji Lagrange Multiplier. Berdasarkan hasil pemilihan model, Spatial Autoregressive Model terpilih sebagai model terbaik karena mampu menangkap dependensi spasial antarwilayah secara lebih akurat. Hasil estimasi menunjukkan bahwa umur harapan hidup serta persentase rumah tangga yang memiliki akses terhadap air minum layak berpengaruh negatif terhadap tingkat kemiskinan. Sebaliknya, pengeluaran pangan dan penduduk usia 15 tahun ke atas yang bekerja di sektor pertanian, kehutanan, dan perikanan tidak menunjukkan pengaruh signifikan dalam model. Nilai Akaike Information Criterion (AIC) sebesar 231,71 serta likelihood ratio test sebesar 0,036 memperkuat bahwa model spasial lebih baik dibandingkan regresi linear berganda. Temuan ini menunjukkan bahwa kemiskinan di Pulau Kalimantan saling terkait antarwilayah.
PERAMALAN HARGA TANDAN BUAH SEGAR KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN METODE PROPHET Setepani, Setepani; Huda, Nur’ainul Miftahul; Noviani, Evi
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 15, No 1 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v15i1.105750

Abstract

Industri kelapa sawit merupakan satu diantara sektor strategis yang berkontribusi pada penyediaan 16 juta lapangan kerja. Permasalahan yang dihadapi industri kelapa sawit yakni fluktuasi pada harga Tandan Buah Segar (TBS) kelapa sawit yang mempengaruhi pendapatan bagi petani dan koperasi terkhusus KUD Belitang Hilir. Penelitian bertujuan untuk meramal harga TBS kelapa sawit berdasarkan data historis KUD Belitang Hilir dengan metode Prophet dengan validasi pengukuran akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang kemudian diinterpretasikan hasil peramalan yang diperoleh. Tahapan penelitian meliputi pre-processing data, plot data, membagi data menjadi data training dan data testing, estimasi parameter, identifikasi trend, membentuk model peramalan dengan data training Prophet, dan menghitung MAPE. Hasil analisis yang diperoleh model dibandingkan dengan data asli agar dapat memprediksi dengan hasil lebih stabil sehingga cukup baik dalam memproyeksikan tren jangka pendek dengan nilai MAPE pada data training sebesar 11,642% sedangkan MAPE pada data testing sebesar 11,981% maka kemampuan model peramalan tergolong baik. Melalui hasil peramalan pada periode Januari 2025 didapat adanya kecenderungan harga TBS meningkat, dengan nilai tertinggi Rp3.642/kg pada 30 Januari 2025 dan terendah Rp3.472/kg pada 1 Januari 2025. Metode Prophet dapat memprediksi harga TBS dengan cukup akurat sehingga dapat membantu KUD Belitang Hilir untuk memproyeksikan strategi pengelolaan panen dan penjualan TBS.
ANALISIS ANTRIAN TELLER PADA BANK KALBAR CABANG PEMBANTU JERUJU Liliana, Tiara; Yudhi, Yudhi; Pasaribu, Meliana
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 15, No 1 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v15i1.105752

Abstract

Bank merupakan institusi keuangan yang menyediakan layanan kepada masyarakat. Meskipun layanan perbankan digital berkembang pesat, layanan teller masih menjadi pilihan utama bagi sebagian besar nasabah. Bank Kalbar Cabang Pembantu Jeruju menghadapi masalah antrian terutama pada jam sibuk yang mengakibatkan ketidaknyamanan bagi nasabah. Kondisi ini dapat terjadi secara tidak terduga sepanjang waktu operasional bank, oleh karena itu diperlukan analisis sistem antrian untuk memahami pola pelayanan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sistem antrian pada pelayanan teller di Bank Kalbar Cabang Pembantu Jeruju. Tahapan penelitian ini dimulai dengan pengumpulan data melalui observasi langsung selama tiga hari berturut-turut yaitu Senin, Selasa dan Rabu dengan pertimbangan bahwa tiga hari tersebut menggambarkan kondisi operasional harian bank pada jam operasional 08.00-12.00 WIB. Pemilihan periode akhir bulan (28-30 April 2025) dilakukan dengan pertimbangan bahwa periode ini, umumnya mencerminkan kondisi operasional bank pada keadaan normal. dilakukan perhitungan ukuran steady state, selanjutnya data uji kecocokan distribusi menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov dengan taraf signifikansi 5% untuk menentukan distribusi kedatangan dan waktu pelayanan. Setelah model ditentukan, dilakukan perhitungan ukuran kinerja sistem antrian. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa pola kedatangan nasabah mengikuti distribusi Poisson dan pola pelayanan mengikuti distribusi Eksponensial, sehingga model antrian yang sesuai adalah M∕M∕1. Hasil perhitungan kinerja sistem menunjukkan utilitas di bawah 1 dengan tingkat sistem kesibukan 45,54%, dengan demikian, pelayanan teller di Bank Kalbar Cabang Pembantu Jeruju sudah masih berjalan dengan baik karena tingkat kedatangan nasabah tidak melampaui kapasitas pelayanan.
PENERAPAN METODE ENTROPY DAN ELECTRE DALAM MENDUKUNG KEPUTUSAN PEMILIHAN INVESTASI SAHAM SYARIAH TERBAIK Fadhila, Aisya Raihan; Martha, Shantika; Perdana, Hendra
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 15, No 1 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v15i1.105964

Abstract

Investasi pada instrumen pasar modal syariah di Indonesia terus mengalami perkembangan yang signifikan seiring dengan meningkatnya jumlah saham syariah dan partisipasi investor setiap tahunnya. Salah satu tantangan utama dalam investasi saham syariah adalah menentukan alternatif saham yang tidak hanya sesuai dengan prinsip syariah, tetapi juga memiliki kinerja keuangan yang optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan saham syariah terbaik dengan menerapkan metode Multi-Criteria Decision Making (MCDM) berbasis Entropy dan ELECTRE. Data penelitian menggunakan 30 saham yang tergabung dalam Jakarta Islamic Index (JII) dengan tujuh kriteria penilaian berupa rasio keuangan, yaitu price to earnings ratio (PER), price to book value (PBV), earnings per share (EPS), return on equity (ROE), dividend yield (DY), debt to equity ratio (DER), dan current ratio (CR) berdasarkan laporan keuangan tahun 2024. Keberadaan outlier pada data asli mendorong dilakukannya preprocessing melalui standarisasi Z-Score dan transformasi nilai negatif ke positif untuk memenuhi prasyarat metode Entropy, dengan konsekuensi berkurangnya pengaruh outlier terhadap persebaran probabilitas kriteria. Metode Entropy digunakan untuk memperoleh bobot objektif kriteria berdasarkan distribusi informasi, sedangkan metode ELECTRE digunakan untuk melakukan proses perangkingan alternatif saham. Hasil penelitian menunjukkan urutan bobot kriteria dari tertinggi hingga terendah yaitu DER (0,2396), DY (0,2183), CR (0,2108), ROE (0,1384), EPS (0,1250), PBV (0,0366), dan PER (0,0346). Berdasarkan hasil perangkingan ELECTRE, saham TLKM memperoleh peringkat terbaik. Temuan ini menunjukkan bahwa kombinasi metode Entropy dan ELECTRE mampu memberikan dasar pengambilan keputusan yang sistematis dan objektif dalam pemilihan saham syariah.
PENENTUAN KEPUTUSAN INVESTASI SAHAM TERBAIK MENGGUNAKAN PEMBOBOTAN ROC DENGAN METODE SAW Putri Naya, Adellia Ayu; Martha, Shantika; Imro’ah, Nurfitri
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 15, No 1 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v15i1.105965

Abstract

Pengambilan keputusan investasi saham merupakan proses kompleks yang memerlukan pemahaman serta analisis mendalam terkait pemilihan saham yang tepat sebagai instrumen investasi. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan rekomendasi pemilihan saham terbaik indeks IDX30 periode 1 November 2024 – 31 Januari 2025 berdasarkan beberapa rasio keuangan yang diperoleh dari data laporan keuangan tahun 2024, yaitu EPS, DER, DY, PER, PBV, ROE dengan pembobotan Rank Order Centroid (ROC) dan perangkingan Simple Additive Weighting (SAW). Penentuan bobot dilakukan berdasarkan urutan tingkat kepentingan masing-masing kriteria dengan dua pendekatan yaitu pengambilan keputusan investasi yang berorientasi pada memaksimalkan keuntungan dan pengambilan keputusan investasi yang berfokus pada meminimalkan risiko, sedangkan proses perangkingan dilakukan dengan metode SAW dengan membedakan kriteria menjadi dua atribut yaitu kriteria benefit dan kriteria cost. Pada penelitian ini proses normalisasi dilakukan dengan metode normalisasi vektor untuk mengatasi kendala pada beberapa kriteria cost. Hasil penelitian menunjukkan bahwa saham UNTR menempati peringkat pertama dengan nilai preferensi tertinggi sebesar 0,634268 untuk pendekatan keuntungan dan 0,890724 untuk pendekatan risiko sehingga saham UNTR menjadi saham terbaik pada indeks IDX30. Hasil ini menunjukkan bahwa saham tersebut memiliki kinerja fundamental yang relatif kuat dibandingkan saham lainnya dalam indeks yang sama.
PENGELOMPOKAN KEJADIAN BENCANA ALAM DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS++ DENGAN EVALUASI CALINSKI HARABASZ INDEX Regita, Luna Amara; Martha, Shantika; Satyahadewi, Neva
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 15, No 1 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v15i1.105966

Abstract

Indonesia merupakan wilayah yang rawan terhadap berbagai jenis bencana alam, sehingga diperlukan analisis untuk memahami pola kerawanan antar wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan jumlah kejadian bencana alam menggunakan algoritma K-Means++ serta menentukan jumlah klaster yang optimal menggunakan evaluasi Calinski Harabasz Index (CHI). Data yang digunakan berasal dari PODES (Potensi Desa) 2023-2024 yang semula mencakup 11 jenis bencana alam seperti banjir, gempa bumi, dan variabel lainnya dan 1 kategori wilayah tanpa bencana. Setelah uji multikolinearitas, dua variabel dieliminasi sehingga analisis akhir menggunakan 9 jenis bencana dan 1 variabel “tidak ada bencana alam”. Sebelum proses klasterisasi, data distandardisasi untuk memastikan perbandingan antar variabel sama tanpa dipengaruhi perbedaan skala, kemudian melakukan pengecekan multikolinearitas dan menghitung jarak menggunakan metode Euclidean Distance. Berdasarkan nilai CHI, jumlah klaster optimal adalah dua klaster. Klaster pertama berisi provinsi dengan tingkat kerawanan tinggi, sehingga dikategorikan sebagai klaster multihazard (rawan bencana). Klaster kedua mencakup provinsi dengan tingkat kerawanan lebih rendah, sehingga dikategorikan sebagai hidrometeorologis (minim bencana). Hasil penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar pendukung kebijakan mitigasi, prioritas penanganan, serta pemetaan risiko bencana di tingkat nasional maupun daerah.
VECTOR ERROR CORRECTION MODEL DALAM MENGANALISIS DEVISA DI POS LINTAS BATAS NEGARA (PLBN) ENTIKONG Novi, Novi; Yundari, Yundari; Satyahadewi, Neva
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 15, No 1 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v15i1.106596

Abstract

Ketergantungan ekonomi masyarakat di kawasan PLBN Entikong terhadap produk Malaysia serta tingginya perdagangan informal lintas batas menyebabkan arus devisa keluar dan masuk tidak tercatat secara resmi. Selain itu, perbedaan harga barang dan mobilitas wisatawan lintas batas berpotensi menimbulkan permasalahan ekonomi di wilayah perbatasan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan jangka pendek dan jangka panjang serta melakukan peramalan penerimaan devisa dan jumlah wisatawan mancanegara di PLBN Entikong menggunakan pendekatan VECM. Data yang digunakan berupa data bulanan periode Januari 2018 hingga Desember 2024 yang mencakup penerimaan devisa dan jumlah wisatawan mancanegara. Analisis meliputi uji stasioneritas, penentuan lag optimum, dan uji kointegrasi untuk menentukan penerapan model VAR atau VECM, dilanjutkan analisis jangka panjang dan jangka pendek, uji diagnostik, IRF, VD, serta peramalan periode Januari 2025 hingga Desember 2029 dengan evaluasi menggunakan MAPE. Dalam jangka panjang, penerimaan devisa dan wisatawan mancanegara memiliki hubungan yang signifikan dengan arah pengaruh negatif, di mana peningkatan salah satu variabel pada periode sebelumnya menurunkan variabel lainnya. Dalam jangka pendek, kedua variabel tetap saling memengaruhi melalui mekanisme penyesuaian menuju keseimbangan jangka panjang, dengan wisatawan mancanegara berdampak positif terhadap penerimaan devisa, sedangkan penerimaan devisa berdampak negatif terhadap jumlah wisatawan mancanegara. Peramalan untuk periode Januari 2025 hingga Desember 2029 menunjukkan tren peningkatan yang stabil pada kedua variabel, dengan penerimaan devisa diproyeksikan mencapai sekitar 3,71 juta USD dan wisatawan mancanegara meningkat hingga 5.368 orang pada akhir periode. Akurasi peramalan untuk periode Januari 2025 hingga September 2025 tergolong cukup baik berdasarkan nilai MAPE sebesar 23,75% untuk penerimaan devisa dan 20,89% untuk wisatawan mancanegara.
PENENTUAN HARGA OPSI EROPA MENGGUNAKAN MODEL BLACK-SCHOLES DAN METODE FORWARD TIME CENTRAL SPACE Hasanah, Miftahul; Yudhi, Yudhi; Pasaribu, Meliana
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 15, No 1 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v15i1.106658

Abstract

Penentuan harga opsi merupakan salah satu permasalahan penting dalam pasar keuangan modern. Model Black-Scholes telah memberikan solusi analitik untuk menghitung harga opsi Eropa berdasarkan beberapa parameter pasar, seperti harga saham saat ini, harga pelaksanaan, volatilitas, dan suku bunga bebas risiko. Model ini menggunakan kondisi ideal, seperti volatilitas tetap, tidak adanya dividen, dan suku bunga konstan. Karena kondisi pasar nyata lebih dinamis, metode numerik juga digunakan untuk menghitung harga opsi secara komprehensif. Penelitian ini bertujuan menentukan harga opsi Eropa menggunakan model Black-Scholes secara analitik dan metode numerik Forward Time Central Space (FTCS) menggunakan data saham BBCA tahun 2024. Proses penelitian mencakup pengolahan data, perhitungan volatilitas, penerapan model Black-Scholes, serta implementasi metode FTCS untuk memperoleh harga opsi. Hasil perhitungan menunjukkan bahwa harga opsi beli (call option) berdasarkan model Black-Scholes adalah Rp1.146,26, sedangkan harga yang diperoleh dari metode FTCS adalah Rp1.145,59 dengan galat relatif 0,058%. Untuk opsi jual (put option), harga yang dihitung menggunakan model Black-Scholes sebesar Rp 573,72 dan menggunakan metode FTCS sebesar Rp 573,02 dengan galat relatif 0,122%. Nilai galat yang sangat kecil ini menunjukkan bahwa metode FTCS mampu mendekati solusi analitik dan memiliki akurasi tinggi, sehingga layak digunakan sebagai pendekatan numerik dalam penentuan harga opsi Eropa, khususnya pada saham BBCA tahun 2024.

Page 85 of 86 | Total Record : 852

 82   83   84   85   86 

Filter by Year

2012 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 15, No 1 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 6 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 5 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 4 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 3 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 2 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 1 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 6 (2024): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 5 (2024): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 4 (2024): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 3 (2024): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 2 (2024): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 1 (2024): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 12, No 6 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 12, No 5 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 12, No 4 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 12, No 3 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 12, No 3 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya (dalam proses) Vol 12, No 2 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 12, No 1 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 5 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 4 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 3 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 2 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 1 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 4 (2021): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 3 (2021): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 2 (2021): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 1 (2021): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 4 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 3 (2020): BIMASTER Vol 9, No 3 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 2 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 2 (2020): BIMASTER Vol 9, No 1 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 1 (2020): BIMASTER Vol 8, No 4 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 4 (2019): BIMASTER Vol 8, No 3 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 3 (2019): BIMASTER Vol 8, No 2 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 2 (2019): BIMASTER Vol 8, No 1 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 1 (2019): BIMASTER Vol 7, No 4 (2018): BIMASTER Vol 7, No 4 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 3 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 3 (2018): BIMASTER Vol 7, No 2 (2018): BIMASTER Vol 7, No 2 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 1 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 1 (2018): BIMASTER Vol 6, No 03 (2017): BIMASTER Vol 6, No 03 (2017): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 6, No 02 (2017): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 6, No 02 (2017): BIMASTER Vol 6, No 01 (2017): BIMASTER Vol 6, No 01 (2017): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 5, No 03 (2016): BIMASTER Vol 5, No 02 (2016): BIMASTER Vol 5, No 01 (2016): BIMASTER Vol 4, No 03 (2015): BIMASTER Vol 4, No 01 (2015): BIMASTER Vol 4, No 2 (2015): BIMASTER Vol 3, No 03 (2014): BIMASTER Vol 3, No 02 (2014): BIMASTER Vol 3, No 01 (2014): Bimaster Vol 2, No 03 (2013) Vol 2, No 02 (2013): Bimaster Vol 2, No 1 (2013): BIMASTER Vol 1, No 01 (2012): BIMASTER More Issue