cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
IDEI: JURNAL EKONOMI & BISNIS
Contact Email
idei.jeb@gmail.com
Phone
+62818391691
Journal Mail Official
idei.jeb@gmail.com
Editorial Address
The Mezzanine A/21, Nginden Semolo, Surabaya, Jawa Timur, Indonesia
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
IDEI: JURNAL EKONOMI & BISNIS
Published by INSAN DOKTOR EKONOMI INDONESIA
ISSN : 27221008     EISSN : 27221008     DOI : https://doi.org/10.38076/ideijeb.v6i2
Core Subject : Economy,
Economics, Econometrics & Finance
IDEI: Jurnal Ekonomi & Bisnis (ISSN: 2722-1008) bertujuan untuk menyebarluaskan pengetahuan bagi para akade­misi, mahasiswa, praktisi, dan para pemerhati ilmu pengetahuan pada bidang Ekonomi dan Manajemen Bisnis. Dewan Penyunting/Editor menerima artikel hasil penelitian yang berkaitan dengan - Ilmu Ekonomi - Manajemen Keuangan - Manajemen Pemasaran - Manajemen Manusia Bersumberdaya - Mana­jemen Pro­duksi/Operasi - Akuntansi - Kewirausahaan IDEI: Jurnal Ekonomi & Bisnis terbit dua kali setahun (Juni dan Desember).
Arjuna Subject : Bisnis, Menejemen, dan Akutansi (semua kategori) - Bisnis, Menejemen, dan Akutansi (Lain-Lain)
Articles 62 Documents
 3   4   5   6   7 
Peramalan Penerimaan Bea Balik Nama Kendaraan Bermotor (BBNKB) di Provinsi Bangka Belitung Menggunakan Metode NNAR Muhamad Al Hafiz; Nicu Rahmat Adil; Sri Ulina Kaban; Danil Danil; Rolenci Rolenci; Izma Fahria
IDEI: Jurnal Ekonomi & Bisnis Vol. 6 No. 2 (2025): DECEMBER 2025
Publisher : Insan Doktor Ekonomi Indonesia (IDEI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38076/ideijeb.v6i2.541

Abstract

Bea Balik Nama Kendaraan Bermotor (BBNKB) adalah pajak yang dikenakan atas perubahan kepemilikan kendaraan bermotor, baik melalui transaksi jual beli, hibah, warisan, maupun peralihan lainnya. Perubahan ekonomi makro, kebijakan fiskal, inflasi, serta dinamika sosial masyarakat menyebabkan ketidakpastian dalam proyeksi pendapatan dari BBNKB. Diperlukan peramalan yang mampu memberikan gambaran tren masa depan berdasarkan pola historis. Metode Neural Network AutoRegressive (NNAR) dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola nonlinier dan musiman, serta tidak memerlukan asumsi statistik yang terlalu ketat. Penelitian ini menggunakan metode NNAR untuk melakukan peramalan terkait data Penerimaan BBNKB di Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. Metode NNAR mempertimbangkan kombinasi lag non-musiman, lag musiman, dan neuron di hidden layer dalam interval tertentu. Model NNAR optimum diperoleh berdasarkan nilai RMSE (Root Mean Square Error) minimum sebesar 1.382.735.914 dengan model terbaik p (lag non-musiman) sebesar 3, P (lag musiman) sebesar 3, dengan Size (Neuron) sebesar 10. Model terbaik menunjukkan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) sebesar 2,28% yang menunjukkan bahwa model prediksi yang dperoleh memiliki akurasi yang sangat baik, berarti model NNAR yang digunakan akurat untuk melakukan peramalan Penerimaan BBNKB di Provinsi Bangka Belitung. Dengan model yang akurat dan akurasi peramalan yang sangat baik, sehingga dapat bermanfaat bagi berbagai pemangku kepentingan terkait penerimaan BBNKB di masa mendatang.Motor Vehicle Transfer Tax (BBNKB) was a tax imposed on changes in motor vehicle ownership, whether through sale and purchase transactions, grants, inheritance, or other transfers. Macroeconomic changes, fiscal policy, inflation, and social dynamics caused uncertainty in BBNKB revenue projections. Forecasting that can provide an overview of future trends based on historical patterns is needed. The Neural Network AutoRegressive (NNAR) method can be used to identify nonlinear and seasonal patterns, and does not require overly strict statistical assumptions. This study used the NNAR method to forecast BBNKB revenue data in the Bangka Belitung Islands Province. The NNAR method considered a combination of non-seasonal lags, seasonal lags, and neurons in the hidden layer within a certain interval. The optimal NNAR model was obtained based on a minimum RMSE (Root Mean Square Error) value of 1,382,735,914 with the best model p (non-seasonal lag) of 3, P (seasonal lag) of 3, and Size (Neuron) of 10. The best model showed a MAPE (Mean Absolute Percentage Error) value of 2.28%, which indicated that the prediction model obtained had excellent accuracy, meaning that the NNAR model used was accurate for forecasting BBNKB revenue in the Province of Bangka Belitung. With an accurate model and excellent forecasting accuracy, it was useful for various stakeholders related to BBNKB revenue in the future
SENTIMEN INVESTOR PASAR SAHAM PADA ERA AWAL KEPRESIDENAN PRABOWO SUBIANTO: ANALISIS KUALITATIF PADA BEI DI SURABAYA Muhammad Auliya' Nurul Ilmi; Ajeng Tita Nawangsari
IDEI: Jurnal Ekonomi & Bisnis Vol. 6 No. 2 (2025): DECEMBER 2025
Publisher : Insan Doktor Ekonomi Indonesia (IDEI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.38076/ideijeb.v6i2.557

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis bagaimana sentimen investor pasar saham Indonesia terbentuk pada masa awal pemerintahan presiden baru. Meng-gunakan pendekatan kualitatif deskriptif, data dikumpulkan melalui wawancara mendalam dengan perwakilan Bursa Efek Indonesia (BEI) Kantor Perwakilan Jawa Timur di Surabaya. Analisis dilakukan dengan menggunakan tiga kerangka teori, yaitu Teori Pasar Efisien (Fama, 1970), Teori Sinyal (Spence, 1973), dan Behavioral Finance (Shefrin, 2002; Shiller, 2004). Hasil penelitian menunjukkan bahwa reaksi pasar terhadap presiden baru sangat cepat, namun sering kali tidak sepenuhnya rasional karena dipengaruhi oleh faktor psikologis dan persepsi terhadap kebijakan politik. Investor menilai kredibilitas dan arah kebijakan presiden sebagai sinyal utama dalam mengambil keputusan investasi. Penelitian ini menyimpulkan bahwa fluktuasi pasar saham di masa awal kepresidenan merupakan hasil interaksi antara faktor informasi, sinyal politik, dan perilaku investor, serta menegaskan pentingnya komunikasi publik dan edukasi pasar untuk menjaga stabilitas pasar modal.This study aimed to analyze investor sentiment toward the Indonesian stock market during the early period of a new presidency. Using a descriptive qualitative approach, data were collected through in-depth interviews with representatives of the Indonesia Stock Exchange (IDX) East Java Office in Surabaya. The analysis employed three theoretical frameworks: the Efficient Market Hypothesis (Fama, 1970), Signaling Theory (Spence, 1973), and Behavioral Finance (Shefrin, 2002; Shiller, 2004). The findings revealed that market reactions to political transitions were immediate yet often irrational, driven by psychological factors and perceptions of presidential policy direction. Investors viewed presidential credibility and economic policy as major signals for investment decisions. This study concluded that stock market fluctuations in the early presidential period resulted from the interplay between information efficiency, political signaling, and investor behavior, emphasizing the importance of public communication and financial literacy to maintain market stability.

Page 7 of 7 | Total Record : 62

 3   4   5   6   7 

Filter by Year

2020 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 6 No. 2 (2025): DECEMBER 2025 Vol. 6 No. 1 (2025): JUNE 2025 Vol. 5 No. 2 (2024): DECEMBER 2024 Vol. 5 No. 1 (2024): JUNE 2024 Vol. 4 No. 2 (2023): DECEMBER 2023 Vol. 4 No. 1 (2023): JUNE 2023 Vol. 3 No. 2 (2022): DECEMBER 2022 Vol. 3 No. 1 (2022): JUNE 2022 Vol. 2 No. 2 (2021): DECEMBER 2021 Vol. 2 No. 1 (2021): JUNE 2021 Vol. 1 No. 2: Desember 2020 Vol. 1 No. 1: Juni 2020 More Issue