cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Sains dan Seni ITS
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Humanities, Art,
Arjuna Subject : -
Articles 2,279 Documents
Prediksi Harga Saham Jangka Pendek di Indonesia Menggunakan Metode Gaussian Process Regression Elnora Oktaviyani Gultom; Mohammad Isa Irawan
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 2 (2022)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v11i2.76914

Abstract

Prediksi harga saham umumnya dilakukan secara jangka panjang, sedangkan harga saham tiap waktu mengalami perubahan yang signifikan. Tujuan dari Tugas Akhir ini untuk memprediksi harga saham jangka pendek dengan membangkitkan model Gaussian Process Regression menggunakan beberapa kernel yang berbeda. Model dengan menggunakan kernel Rational Quadratic dan RBF memiliki nilai rata-rata RMSE terkecil dibandingkan kedua kernel lainnya. Prediksi harga saham berdasarkan waktu dengan menggunakan kernel tersebut diperoleh prediksi satu minggu kedepan menghasilkan nilai EVS sebesar 0.99871. Dari hasil penelitian pada data historis harga saham 01 Desember 2019 sampai 25 Februari 2021, prediksi harga saham minggu berikutnya dihasilkan bahwa perusahaan PT Gudang Garam Tbk memiliki nilai jual yang paling tinggi dan PT United Tractors Tbk memiliki nilai beli lebih murah. Sedangkan perusahaan pada sektor Consumer Non-Cyclical memiliki rata-rata nilai jual dengan return yang tertinggi dan sektor Industrial memiliki nilai rata-rata harga beli saham dalam jumlah lebih banyak yang tertinggi.
Kontrol Optimal Penyebaran COVID-19 Model SEIR di Jakarta Nada Fitriani Azzahra; Hariyanto Hariyanto; Mardlijah Mardlijah
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 2 (2022)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v11i2.76998

Abstract

Penyakit coronavirus (COVID-19) masuk ke Indonesia dan pertama kali terdeteksi di Jakarta. Hingga Juli 2020, kasus positif COVID-19 di Jakarta menjadi penyumbang kasus positif terbanyak di Indonesia. Hal ini menunjukkan bahwa penyebaran COVID-19 semakin meningkat dan perlu penanganan yang lebih maksimal. Oleh karena itu, dalam penelitian ini dibahas tentang pemberian kontrol yang optimal untuk mengendalikan penyebaran COVID-19 di Jakarta dengan model SEIR (Susceptible Exposed Infected Recovered). Model SEIR yang digunakan merupakan hasil pengembangan dari model yang sudah ada dengan mengikuti kondisi penyebaran COVID-19 di Jakarta. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mengontrol penyebaran COVID-19 adalah dengan melakukan testing. Testing dilakukan pada populasi exposed dengan tujuan dapat mengurangi penyebaran COVID-19 di Jakarta. Kemudian menentukan kontrol optimal menggunakan Prinsip Maksimum Pontryagin dan diselesaikan secara numerik menggunakan program Matlab berdasarkan metode forward-backward sweep Runge-Kutta orde empat. Dari hasil analisis simulasi, didapat bahwa dengan melakukan testing pada populasi exposed yang mengakibatkan berkurangnya jumlah populasi exposed sebesar 99% sehingga dapat mengurangi penyebaran COVID-19 di Jakarta.
Model Optimasi Portofolio Saham dengan Aset Bebas Risiko dan Estimasi Risiko dengan Menggunakan Expected Shortfall Erlyne Nadhilah Widyaningrum; Hariyanto Hariyanto; Suhud Wahyudi
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 2 (2022)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v11i2.77467

Abstract

Pembentukan suatu portofolio investasi dan pengukuran risiko adalah cara yang dapat dilakukan oleh para investor untuk mengurangi tingkat risiko portofolio investasi. Maka, dalam penelitian ini dilakukan dua hal, yaitu dilakukan pembentukan model optimasi portofolio investasi yang dikembangkan dengan menggunakan teknik Lagrangian Multiplier untuk menentukan proporsi aset yang akan diinvestasikan dan melakukan perhitungan estimasi risiko menggunakan expected shortfall. Kemudian pada penelitian ini dilakukan perluasan dengan menambahkan aset bebas risiko ke dalam portofolio. Hasil yang diperoleh dari perhitungan proporsi portofolio optimal terdiri dari lima aset saham yaitu saham EXCL = 0.0137, ANTM = 0.3288 TBIG = 0.5032, UNVR = 0.1441 dan CPIN = 0.0102. Sedangkan, portofolio terdiri dari lima aset saham dan satu aset bebas risiko (10%) didapatkan perhitungan proporsi saham EXCL = 0.0136, ANTM = 0.2893 TBIG = 0.4431, UNVR = 0.1433 dan CPIN = 0.0107. Berdasarkan hasil perhitungan expected shortfall diperoleh bahwa portofolio investasi dari lima aset saham dengan satu aset bebas risiko dapat meminimalisasi risiko dibandingkan portofolio investasi dari lima aset saham.
Prediksi Indeks Harga Saham Menggunakan Model Dinamik Hukum Pendingin Newton Siti Masriyah; Hariyanto Hariyanto; Nuri Wahyuningsih
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 2 (2022)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v11i2.78431

Abstract

Investasi merupakan upaya penanaman modal untuk mendapatkan return yang sebesar-besarnya di masa depan. Investasi saham merupakan salah satu bentuk investasi yang dapat memberikan return yang tinggi. Namun, semakin tinggi return yang didapatkan maka, semakin besar pula kemungkinan risiko yang dihadapi. Salah satu cara untuk meminimalisir kerugian dalam investasi saham adalah dengan memprediksi indeks harga saham dengan menganalisis data indeks harga saham sebelumnya. Fenomena pengembalian rata-rata (mean reversion) yang terjadi pada indeks harga saham menyerupai perpindahan panas yang dicirikan pada hukum pendingin Newton. Pada tugas akhir ini dibahas mengenai prediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dengan menggunakan model dinamis yang didapat dari modifikasi hukum pendingin Newton. Terdapat tiga model dinamis hasil modifikasi hukum pendingin Newton yang akan digunakan untuk memprediksi indeks harga saham, yaitu Price Reversion Model, Price Reversion-Quasi Logistic Model dan Velocity Reversion Model. Ketiga model tersebut diterapkan pada Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) untuk melihat kemampuan prediksi dari masing-masing model. Berdasarkan hasil validasi model didapatkan model terbaik untuk memprediksi IHSG adalah Price Reversion Model dengan MAPE sebesar 8.4159%. Kemudian, Price Reversion Model digunakan untuk memprediksi IHSG untuk bulan April 2021 sampai Juli 2021, didapat bahwa IHSG akan mengalami tren turun dalam selang waktu tersebut.
Optimasi Biaya Operasional Kapal Menggunakan Metode Pemrograman Dinamis Dian Mulazamatul Fitria; Suhud Wahyudi; Daryono Budi Utomo
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 2 (2022)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v11i2.79209

Abstract

Transportasi laut merupakan jalur pendistribusian terpenting dalam perekonomian di Indonesia. Sebab, lingkungan geografis Indonesia terdiri dari pulau-pulau yang dipisahkan oleh lautan. Namun saat ini Indonesia terancam kelangkaan persediaan bahan bakar yang menjadi sumber energi transportasi laut. Produksi bahan bakar menurun pada 2013 hingga 2018. Sedangkan konsumsi bahan bakar mengalami peningkatan. Selain itu, hampir setengah dari seluruh biaya operasional kapal yaitu untuk biaya konsumsi bahan bakar. Meski demikian, terdapat solusi untuk meminimalkan konsumsi bahan bakar yaitu dengan pengaturan mesin dan kecepatan kapal selama berlayar. Sehingga, pada tugas akhir ini untuk mendapatkan biaya operasional kapal yang optimal yaitu dengan cara memutuskan kecepatan kapal yang tepat. Optimasi biaya operasional kapal diterapkan dengan menggunakan metode Pemgrograman Dinamis. Penerapan metode Pemrograman Dinamis menunjukkan bahwa secara keseluruhan diperoleh biaya operasional kapal yang lebih optimal (terlihat dari jumlah konsumsi bahan bakar). Secara aktual KM.Labobar Voyage 03.2021 menghabiskan 647 KL bahan bakar. Sedangkan perolehan hasil optimasi KM.Labobar menghabiskan 610 KL bahan bakar.
Analisis Sentimen Ulasan Aplikasi Buzzbreak Menggunakan Metode Naïve Bayes Classifier pada Situs Google Play Store Dinda Putri Santoso; Wahyu Wibowo
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 2 (2022)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v11i2.72534

Abstract

Buzzbreak merupakan salah satu aplikasi baru yang terdaftar pada situs google play store yang dibuat pada tahun 2019 dimana aplikasi ini dapat menghasilkan uang dengan cara menukarkan point melalui hasil membaca berita dan melihat video pada laman aplikasi tersebut. Point yang telah ditukarkan dapat langsung masuk ke dalam saldo rekening pengguna terkait yang telah terdaftar. Aplikasi Buzzbreak mulai diminati pada saat Covid-19 mulai muncul di Indonesia. Hal tersebut dikarenakan aplikasi Buzzbreak membawa terobosan baru hanya dengan melihat video dan membaca berita, pengguna smartphone dapat mendapatkan uang. Aplikasi Buzzbreak mendapatkan banyak ulasan dari penggunanya baik ulasan yang ke arah positif atau negatif, sehingga hal tersebut dapat membuat pengguna baru yang ingin mengunduh kesulitan dalam menyimpulkan ulasan apakah yang paling dominan didapatkan oleh aplikasi Buzzbreak. Oleh karena itu, untuk memberikan informasi terkait dominan ulasannya positif atau negative, maka diperlukan suatu analisis yaitu menggunakan metode Naïve Bayes Classifier serta akan dilakukan juga anilisis terhadap kata-kata yang paling sering muncul dari masing-masing sentimen yang akan divisualisasikan melalui wordcloud. Ulasan didapatkan melalui crawling data pada situs google play store. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini adalah review yang diberikan oleh pengguna Buzzbreak mengarah ke sentimen positif, serta berdasarkan visualisasi wordcloud, term yang paling sering muncul pada sentimen positif adalah “bagus” dan term yang paling sering muncul pada sentimen negatif adalah “jelek”. Hasil analisis ketepatan klasifikasi menggunakan naïve bayes classfier adalah data training dengan split ratio 70%:30% dengan nilai AUC sebesar 76,52% dan pada data testing split ratio 90%:10% di mana nilai AUC sebesar 79,34% dapat diartikan bahwa tingkat akurasi klasifikasinya sedang.
Analisis Sentimen Pelaporan Masyarakat di Situs Media Centre Surabaya dengan Naïve Bayes Classifier Kukuh Tri Pamungkas; Lucia Aridinanti; Wahyu Wibowo
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 2 (2022)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v11i2.72566

Abstract

Media center merupakan sebuah sistem pelayanan terintegrasi bagi masyarakat Surabaya. Melalui media center masyarakat dapat berpartisipasi memberikan opini atau melaporkan hal-hal yang terkait dengan pembangunan kota Surabaya. Informasi pelaporan masyarakat bisa negatif bisa positif untuk itu perlu dilakukan pengelompokan. Selama ini pengelompokan dilakukan secara manual. Hal ini membutuhkan waktu yang lama, untuk itu dibutuhkan metode pengelompokan yang lebih cepat dan akurat. Dengan menggunakan analisis sentimen dan Naïve Bayes Classifier (NBC) diperoleh pelaporan masyarakat Surabaya tahun 2020 memiliki pelaporan yang bersifat negatif 56,03% dan kelas kategori netral 16,22% serta kelas kategori positif 27,75%, dan hasil klasifikasi menghasilkan ketepatan klasifikasi yang cukup tinggi pada data testing dengan tingkat sensitifitas dan specifity yang ditunjukkan oleh G-Mean dan AUC sebesar 53,14% dan 55,12%.
Penerapan Metode Rare Event Weighted Logistic Regression untuk Kasus Data Imbalanced (Studi Kasus : Jenis Perceraian di Kabupaten Bojonegoro) Cinde Pristi Kurnia Merdiko; Vita Ratnasari
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 2 (2022)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v11i2.73409

Abstract

Jawa Timur menjadi provinsi penyumbang angka perceraian tertinggi di Indonesia beberapa tahun terakhir. Pada tahun 2019, jumlah kasus perceraian di Jawa Timur meningkat sebesar 6.052 kasus dari tahun sebelumnya dan menyumbang 21,6% perceraian di Indonesia. Kabupaten Bojonegoro menjadi salah satu penyumbang tingginya angka perceraian di Jawa Timur. Perceraian menurut kasusnya dibagi menjadi dua yaitu cerai gugat dan cerai talak sehingga salah satu metode yang bisa digunakan untuk mengidentifikasi faktor signifikan penyebab perceraian adalah metode regresi logistik. Akan tetapi, kasus perceraian di Kabupaten Bojonegoro tahun 2020 merupakan data imbalanced dengan perbandingan cerai gugat dan cerai talak adalah 71,4% dan 28,6% sehingga pada penelitian ini digunakan metode pengembangan regresi logistik untuk data imbalanced yaitu Rare Event Weighted Logistic Regression (RE-WLR). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa usia penggugat atau pemohon dan tergugat atau termohon ketika menikah, pekerjaan penggugat atau permohon dan tergugat atau termohon, serta sebab perceraian berpengaruh signifikan terhadap jenis perceraian di Kabupaten Bojonegoro dengan nilai ketepatan klasifikasi AUC yang dihasilkan sebesar 85,2% dan termasuk dalam Good Classification.
Pemodelan Ekspor ASEAN Data Panel Dinamis dengan Pendekatan Generalized Method of Moments Arellano-Bond Nur Tsurayya Salma Febrianti; Setiawan Setiawan
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 2 (2022)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v11i2.73437

Abstract

Ekspor merupakan kegiatan mengeluarkan barang dari daerah pabean dalam negeri ke daerah pabean negara lain. Ekspor yang dilakukan negara-negara ASEAN selama periode 2015-2019 cenderung mengalami peningkatan. Hal ini berperan penting dalam mendorong pertumbuhan ekonomi suatu negara melalui peningkatan daya saing ekonomi, serta menjaga kestabilan ekonomi ASEAN. Terdapat beberapa faktor yang diduga mempengaruhi ekspor, antara lain PDB per kapita, nilai kurs nasional terhadap USD, inflasi, indeks harga ekspor, dan investasi dari pihak asing. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan ekspor ASEAN menggunakan regresi data panel dinamis dengan pendekatan GMM Arellano-Bond. Penggunaan model dinamis digunakan untuk mendapatkan efek jangka pendek dan panjang pada ekspor ASEAN. Regresi stepwise digunakan sebagai metode pemilihan persamaan regresi terbaik. Data yang digunakan penelitian ini merupakan data sekunder dari publikasi ASEAN dan laman resmi Bank Dunia pada sepuluh negara ASEAN selama 2015-2019. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PDB per kapita, indeks harga ekspor, dan investasi berpengaruh signifikan terhadap ekspor ASEAN. Pada jangka pendek, setiap peningkatan PDB per kapita, indeks harga ekspor, dan investasi masing-masing sebesar 1% akan meningkatkan ekspor ASEAN sebesar 0,533%, 0,136%, dan 0,078% pada tahun yang sama, sedangkan pada jangka panjang akan meningkatkan ekspor ASEAN sebesar 0,783%, 0,199%, dan 0,115%.
Pengelompokan Kabupaten/Kota di Jawa Timur Berdasarkan Indikator Kesehatan Masyarakat dengan Pendekatan Metode Ensemble ROCK Yovita Liana Salsabila; Vita Ratnasari
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 2 (2022)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v11i2.73441

Abstract

Kesehatan menjadi salah satu faktor yang sangat penting dalam menghasilkan sumber daya manusia yang berkualitas, karena kesehatan merupakan modal awal untuk meningkatkan taraf hidup. Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat (IPKM) menjadi salah satu alat untuk memonitor keberhasilan pembangunan Kesehatan masyarakat melalui penentuan peringkat provinsi dan kabupaten/kota. Provinsi Jawa Timur menempati peringkat ke-6 secara nasional, namun masih adanya kesenjangan peringkat IPKM antar kabupaten/kota yang mengindikasikan terdapat ketidakmerataan kualitas kesehatan di Jawa Timur. Ketidakmerataan ini dapat diatasi dengan salah satu metode statistik yang dapat membantu dalam pengambilan kebijakan yang tepat dalam memotret profil kesehatan masyarakat dengan tipe data campuran yaitu metode ensemble ROCK. Melalui penelitian ini dihasilkan bahwa kabupaten/kota di Jawa Timur terbagi menjadi tiga kelompok kualitas kesehatan yaitu kualitas kesehatan yang baik, sedang, dan buruk. Adapun variabel yang membedakan ketiga kelompok tersebut adalah jumlah dokter umum, jumlah bidan, jumlah perawat, persentase RT terhadap akses air minum layak, persentase RT terhadap akses sanitasi layak, persentase daerah UCI, penolong persalinan, jaminan kesehatan, dan IPM.