Articles

Found 20 Documents
Search

PERFORMANSI GPH TERKOREKSI TERHADAP SKIP SAMPLING PADA PROSES LONG MEMORY DAN SPURIOUS LONG MEMORY Suwardika, Gede; Kuswanto, Heri
Jurnal Statistika Vol 2, No 1 (2014): Jurnal Statistika
Publisher : Jurnal Statistika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Proses long memory telah diamati dalam banyak hal, seperti hidrologi, telekomunikasi, ekonomi dan keuangan. Long Memory adalah salah satu fenomena dalam time series, dimana dependensi antara kejadian masih ada dan dapat diamati untuk waktu yang lama, yang dicirikan oleh nilai difference yang tidak bulat (fractional). Parameter differencing ini biasanya diestimasi menggunakan GPH estimator. Dengan estimator ini, seringkali menghasilkan kesimpulan yang spurious untuk model-model seperti Estar, Markov switching, STOP-BREAK dan level shift. Tesis ini akan melakukan simulasi model-model tersebut dan estimasi parameter GPH terkoreksi pada proses aggregasi. Selanjutnya dilakukan pemodelan menggunakan ARFIMA dan Markov Switching pada data stock price LQ45 . Pengidentifikasian sifat Long Memory dalam suatu series data dapat dilakukan dengan aggregasi baik flow aggregation maupun stock aggregation. Dimana pada kasus ini hanya menggunakan stock aggregation. Berdasarkan hasil simulasi, stok aggregasi ini menghasilkan perilaku yang sama dalam parameternya untuk Spurious Long Memory, yaitu random, tidak memiliki trend turun atau naik jika seriesnya diaggregasi. Pemodelan dari absolut return saham dari kedua series terpilih yaitu Indosat dan Telkom, didapatkan bahwa model Markov Switching lebih baik diban-dingkan  model ARFIMA. Hasil aplikasi saham menunjukkan nilai estimasi GPH untuk data teraggregasi memiliki pola yang random, dilihat dari nilai AIC terkecil berdasarkan kedua model, model ARFIMA memiliki nilai AIC terkecil, sehingga GPH standar tidak bisa digunakan untuk mendeteksi Sprurious Long Memory, dimana return saham dari kedua series adalah mengandung outlier.
STUDI SIMULASI BIAS ESTIMATOR GPH PADA DATA SKIP SAMPLING Suwardika, Gede; Kuswanto, Heri; -, Irhamah
Jurnal Statistika Vol 2, No 2 (2014): Jurnal Statistika
Publisher : Jurnal Statistika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Proses long memory telah diamati dalam banyak hal, seperti hidrologi, telekomunikasi, ekonomi dan keuangan. Long Memory adalah salah satu fenomena dalam time series, dimana dependensi antara kejadian masih ada dan dapat diamati untuk waktu yang lama, yang dicirikan oleh nilai difference yang tidak bulat (fractional). Parameter differencing ini biasanya diestimasi menggunakan GPH estimator. Dengan estimator ini, seringkali menghasilkan kesimpulan yang spurious untuk model-model nonlinier seperti Markov switching, STOP-BREAK, ESTAR, level shift dan lainnya. Dalam penelitian disimulasikan performansi dari GPH dan GPH terkoreksi pada proses long memory dan markov switching. Data yang diestimasi merupakan data skip sampling dari kedu aproses di atas. Hasil simulasi menujukkan bahwa GPH terkoreksi mampu mengurangi bias parameter long memory. Selain itu, diamati pula bahwa terdapat perbedaan yang signifikan pola yang dihasilkan oleh estimasi pada data long memory dan data yang mengikuti proses Markov switching. Fakta ini dapat digunakan untuk membedakan antara true dan spurious long memory.
Pemodelan Beban Sistem Listrik Jawa-Bali dengan Menggunakan Pendekatan Flexible Seasonality Forecasting Kusumawati, Fitri Ayu; Kuswanto, Heri
Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik Vol 1, No 1 (2014): Prosiding Seminar Nasional Matematika 2014
Publisher : Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Persentase penggunaan energi listrik di Indonesia mencapai 55% dari total kebutuhan energi final dengan kapasitas total pembangkit nasional tahun 2011 adalah sebesar 38,9GW, dimana sekitar 76% diantaranya berada di wilayah Jawa-Bali. Hal ini menunjukkan bahwa pembangkit listrik regional Jawa-Bali memerlukan perhatian khusus dalam perencanaan kebutuhan tenaga listrik untuk menghindari krisis listrik di Jawa -Bali di masa mendatang yang salah  satu  caranya  adalah  dengan  peramalan  atau  forecasting. Pada  data  konsumsi  listrik  itu  sendiri  terdapat kompleksitas pola musiman. Sehingga dalam penelitian ini digunakan metode flexible seasonality forecasting yaitu Box-Cox transform, ARMA errors, Trend, and Seasonal components (BATS).yang merupakan pengembangan dari model exponential smoothing. Model ini dapat mengakomodasi terjadinya pola musiman yang lebih kompleks, terjadinya trend, kasus-kasus non-linearitas, serta pemodelan error ARMA. Pada penelitian ini digunakan pula pola musiman harian dan mingguan serta penambahan hari raya idul fitri sebagai pola musiman tahunan pada data beban sistem listrik regional Jawa-Bali dengan menggunakan model BATS. Selanjutnya model ini dibandingkan dengan model Holt-Winter yang juga dapat digunakan dalam pemodelan data musiman. Hasil pemodelan menunjukkan model BATS lebih baik dalam memodelkan data musiman maupun dalam peramalan yang ditunjukkan dari nilai AIC dan RMSE yang lebih kecil.
MODEL LSTAR (LOGISTIK SMOOTHING TRANSITIONAUTOREGRESSIVE)UNTUK PEMODELAN RETURN SAHAMPADA PT. BANK RAKYAT INDONESIA DAN PT. BANK NEGARA INDONESIA Kartikasari, Puspita; Kuswanto, Heri
Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik Vol 1, No 1 (2014): Prosiding Seminar Nasional Matematika 2014
Publisher : Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Peramalan dengan akurasi tinggi merupakan hal yang sangat dibutuhkan dalam membentuk suatu model peramalan.Salah satu model peramalan yang sering digunakan yaitu model nonlinier. Banyak penelitian melakukan pemodelan dengan menggunakan model nonlinier terutama pada kasus return saham karena para peneliti mengasumsikan bahwa return bergerak secara nonlinier. Data return saham yang dijadikan kasus dalam penelitian ini adalah saham-saham yang tergolong dalam indeks LQ 45. Dua data return saham yang digunakan adalah return saham PT. Bank Rakyat Indonesia dan return saham PT. Bank Negara Indonesia karena return saham kedua bank tersebut dalam keadaan liquid dan stabil. Sebagai langkah awal, pada penelitian ini akan dilakukan pengujian nonlinieritas dengan menggunakan uji Terasvirta. Langkah berikutnya melakukan pemodelan dengan menggunakan model LSTAR (Logistic Smoothing Transition Autoregressive). Hasil penelitian menunjukkan bahwa data return saham PT. Bank Negara Indonesia dan PT. Bank Rakyat Indonesia mengikuti fenomena nonlinier. Model terbaik yang dihasilkan untuk Bank Rakyat Indonesia memiliki nilai AIC sebesar 31665 sedangkan model terbaik yang dihasilkan untuk Bank Negara Indonesia memiliki nilai AIC sebesar 25883.
ANALISIS RISIKO PADA RETURN SAHAM PERUSAHAAN ASURANSI MENGGUNAKAN METODE VAR DENGAN PENDEKATAN ARMA-GARCH Kuswanto, Heri; Damayanti, Endy Norma Chyntia
Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi (JMSK) Vol 16, No 1 (2019): JMSK, July, 2019
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (963.275 KB) | DOI: 10.20956/jmsk.v16i1.6197

Abstract

Pasar modal Indonesia merupakan salah satu negara tujuan investasi bagi investor di negara-negara maju (developed markets) yang dikenal sebagai emerging market. Perkembangan kondisi perekonomian di Indonesia sendiri dianggap baik bagi para investor untuk menanamkan dana. Saham sektor keuangan menjadi salah satu sektor yang ikut berkembang di sepanjang tahun ini. Tiga dari tujuh saham yang menunjukkan bertumbuh dengan baik adalah PT Asuransi Multi Artha Guna Tbk (AMAG), PT Paninvest Tbk (PNIN), dan PT Lippo General Insurance Tbk (LPGI). Terdapat dua hal penting yaitu tingkat pengembalian atau imbal hasil (return) dan risiko. Komponen lain yang tidak kalah penting adalah volatilitas return saham. Berdasarkan penjelasan diatas, maka dilakukan penelitian untuk menganalisis return saham dan volatilitas ketiga saham. Salah satu metode yang digunakan dalam mengestimasi risiko saham adalah metode VaR (Value at Risk). Untuk mengatasi volatilitas dapat menggunakan ARMA dan GARCH. Dihasilkan bahwa tiga saham perusahaan memberikan nilai rata-rata return yang positif sehingga memberikan keuntungan bagi investor. Saham perusahaan LPGI memiliki potensi risiko yang paling tinggi karena nilai standar deviasi yang tinggi. Model terbaik untuk return saham AMAG adalah ARMA ([7],[7]) dan model GARCH (1,2). Pada return saham LPGI model terbaik adalah ARMA ([2],[2]) dan GARCH (1,1). Return saham PNIN diperoleh model terbaik ARMA (0,[3]) dan GARCH (1,2). Pada pemodelan Parsimony didapatkan model ARMA (1,0) GARCH (1,1) untuk return saham perusahaan AMAG, ARMA (0,1) GARCH (1,1) untuk return saham perusahaan LPGI dan ARMA (1,1) GARCH (1,1) untuk return saham perusahaan PNIN. Pada perhitungan VaR didapatkan investor akan mengalami kerugian maksimum sebesar Rp 47.089.529,- bila menanamkan modal sebesar Rp 1.000.000.000,- di perusahaan AMAG, berlaku pula pada perusahaan LPGI, investor akan mengalami kerugian sebesar Rp 60.018.734,- dan Rp 39.196.540,- di perusahaan PNIN dengan tingkat keyakinan 95%.
Model Components Selection in Bayesian Model Averaging Using Occams Window for Microarray Data Astuti, Ani Budi; Iriawan, Nur; Irhamah, irhamah; Kuswanto, Heri
Journal of Natural A Vol 1, No 2 (2014)
Publisher : Fakultas MIPA Universitas Brawijaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (614.073 KB)

Abstract

Microarray is an analysis for monitoring gene expression activity simultaneously. Microarray data are generated from microarray experiments having characteristics of very few number of samples where the shape of distribution is very complex and the number of measured variables is very large. Due to this specific characteristics, it requires special method to overcome this. Bayesian Model Averaging (BMA) is a Bayesian solution method that is capable to handle microarray data with a best single model constructed by combining all possible models in which the posterior distribution of all the best models will be averaged. There are several method that can be used to select the model components in Bayesian Model Averaging (BMA). One of the method that can be used is the Occams Window method. The purpose of this study is to measure the performance of Occams Window method in the selection of the best model components in the Bayesian Model Averaging (BMA). The data used in this study are some of the gene expression data as a result of microarray experiments used in the study of Sebastiani, Xie and Ramoni in 2006. The results showed that the Occams Window method can reduce a number of models that may be formed as much as 65.7% so that the formation of a single model with Bayesian Model Averaging method (BMA) only involves the model of 34.3%. Keywords— Bayesian Model Averaging, Microarray Data, Model Components Selection, Occams Window Method.
PERAN DINAS PERHUBUNGAN, KOMUNIKASI DAN INFORMASI KOTA BATU DALAM UPAYA PENYAMPAIAN INFORMASI OTONOMI DAERAH KUSWANTO, HERI
JISIP: Jurnal Ilmu Sosial dan Ilmu Politik Vol 1, No 2 (2012)
Publisher : JISIP: Jurnal Ilmu Sosial dan Ilmu Politik

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (222.651 KB)

Abstract

Abstract: In order to management of Autonomy Area as execution of Code/Law Number 22 year 1999 about Local Government, Town Stone take charge of big in the effort making Town Stone as town which still young have good governance, cleanness and is self-supporting. Needed by the existence of continuous socialization to Stone urban community alone and also to society outside Town Stone. Mindful of the target of the august require to the existence of formulation of regulation of government of Number 8 year 2003 bring in handing guidance of Organization Peripheral of Area, where the importance of done/conducted by stages;steps reinforcement of kewenangan, efficient, effectiveness, institute performance akunbilitas and improvement of human resource quality as effort realize good governance. This research use method qualitative, this approach kerena in base oning by philosophy of fenomenologi and also method is qualitative expected can give clarification detailedly about role phenomenon On duty Information, Communications and Library of Town Stone. Result of this research of menunjukan that 1 as communicative information bridge or mediator, On duty Information Communications and Library of active Town Stone to look for and really news which always newly, actual by profesiona. As for information type becoming area of garapan On duty Information Communications and Library have the character of timbale return 2) As for performance and role On duty Information Communications of da Library in management of Autonomy Area Town Stone enough responsive ( tanggap) and have tried to give good service of goodness with communications medium and information which is complete enough: mass media, electronic media, and cybernetic system which have been provided by government of Town Stone. Key words: Editorial Director, Of Journalists? Performance
Pola Pendidikan Humanis Religius pada Rumah Pintar “Pijoengan” Bantul Yogyakarta Munjahid, Munjahid; Kuswanto, Heri
Cendekia: Jurnal Kependidikan Dan Kemasyarakatan CENDEKIA VOL 16 NO 1 TAHUN 2018
Publisher : IAIN Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21154/cendekia.v16i1.1317

Abstract

The academic anxiety in this paper is the number of educational processes deviating from its primary mission of humanizing humans. The learning process focuses only on try out and discussion of exam questions while the formation of attitudes and skills is ignored. The formulation of the problem in this article is: What is the pattern of religious humanist education in Rumah Pintar "Pijoengan" Bantul Yogyakarta? What is the implication of humanist education in Rumah Pintar "Pijoengan" Bantul Yogyakarta? How are the supporting and inhibiting factors of the implementation of religious humanist education in Smart House "Pijoengan" Bantul Yogyakarta ?. The results of his research are: Humanist education pattern that is widely implemented is "Development of personality and soul of the subjects of education", "Social sensitivity" and "Expansion of Consciousness". Implications: increased insight, prosperity, independence, health, religious awareness, humanist attitudes, community soft skills and the availability of trained workers. Supporting factors: government political support, managerial mentality, natural factors, managerial ability to work together, awareness of educational institutions. Inhibiting factors: decreasing the number of donors, tool functions, facilities and infrastructure, limited types and number of facilities, educators and education, marketing, the number of hamlets that are difficult to reach. إن القضية المبحوثة في هذا المقال هي كثرة عمليات التربية العادلة عن رسالتها الأساسية هي أنسنة البشر. تقتصر عملية التعليم على التركيز في الإعداد لمقابلة الامتحانات والتدريب على إجابة الأسئلة، وأما جانب تكوين الشخصية والكفاءة فُمهمل. وأسئلة البحث في هذا المقال هي : ما هو نمط التربية الإنسانية الدينية في مركز التعليم " “Pijoengan” بانتول يوغياكرتا ؟، وما أثر نمط التربية الإنسانية الدينية في مركز التعليم " “Pijoengan” بانتول يوغياكرتا ؟، وما العناصر الداعمة والعائقة لعملية التربية الإنسانية الدينية في مركز التعليم " “Pijoengan” بانتول يوغياكرتا ؟. ونتائج البحث هي : إن نمط التربية الإنسانية المطبقة كثيرا هو "تنمية شخصية و نفسية الطالب، والحسّاسة الاجتماعية، وتوسيع الوعي. أما الآثار منها هي ارتقاء أفق المعارف، والرفاهية، والاعتماد على النفس، والصحة، والوعي بالتّنوع، والموقف الإنساني، والمهارات الناعمة للمجتمع وتوفّر العمّال المتدرّبين. أما العناصر الداعمة فهي : الداعم السيايى من الحكومة، وشخصيات المسؤولين، والعنصر الطبيعي. أما العاناصر العائقة فهي : انخفاض المتبرعين، فوائد الأجهزة، المرافق والوسائل، قلّة كمية ونوعية المرافق والوسائل، والمدرسون والموظفون التربويون، والتسويق، وكثرة القرى الصعبة الوصول إليها.
Pola Pendidikan Humanis Religius Pada Rumah Pintar “Pijoengan” Bantul Yogyakarta Munjahid, Munjahid; Kuswanto, Heri
Cendekia: Jurnal Kependidikan Dan Kemasyarakatan CENDEKIA VOL 16 NO 1 TAHUN 2018
Publisher : IAIN Ponorogo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21154/cendekia.v16i1.1248

Abstract

Abstract: The academic anxiety in this paper is the number of educational processes deviating from its primary mission of humanizing humans. The learning process focuses only on try out and discussion of exam questions while the formation of attitudes and skills is ignored. The formulation of the problem in this article is: What is the pattern of religious humanist education in Rumah Pintar "Pijoengan" Bantul Yogyakarta? What is the implication of humanist education in Rumah Pintar "Pijoengan" Bantul Yogyakarta? How are the supporting and inhibiting factors of the implementation of religious humanist education in Smart House "Pijoengan" Bantul Yogyakarta ?. The results of his research are: Humanist education pattern that is widely implemented is "Development of personality and soul of the subjects of education", "Social sensitivity" and "Expansion of Consciousness". Implications: increased insight, prosperity, independence, health, religious awareness, humanist attitudes, community soft skills and the availability of trained workers. Supporting factors: government political support, managerial mentality, natural factors, managerial ability to work together, awareness of educational institutions. Inhibiting factors: decreasing the number of donors, tool functions, facilities and infrastructure, limited types and number of facilities, educators and education, marketing, the number of hamlets that are difficult to reach. ملخص :إن القضية المبحوثة في هذا المقال هي كثرة عمليات التربية العادلة عن رسالتها الأساسية هي أنسنة البشر. تقتصر عملية التعليم على التركيز في الإعداد لمقابلة الامتحانات والتدريب على إجابة الأسئلة، وأما جانب تكوين الشخصية والكفاءة فُمهمل. وأسئلة البحث في هذا المقال هي : ما هو نمط التربية الإنسانية الدينية في مركز التعليم" “Pijoengan” بانتول يوغياكرتا؟، وما أثر نمط التربية الإنسانية الدينية في مركز التعليم " “Pijoengan” بانتول يوغياكرتا ؟، وما العناصر الداعمة والعائقة لعملية التربية الإنسانية الدينية في مركز التعليم " “Pijoengan” بانتول يوغياكرتا؟. ونتائج البحث هي: إن نمط التربية الإنسانية المطبقة كثيرا هو "تنمية شخصية و نفسية الطالب، والحسّاسة الاجتماعية، وتوسيع الوعي. أما الآثار منها هي ارتقاء أفق المعارف، والرفاهية، والاعتماد على النفس، والصحة، والوعي بالتّنوع، والموقف الإنساني، والمهارات الناعمة للمجتمع وتوفّر العمّال المتدرّبين. أما العناصر الداعمة فهي: الداعم السيايى من الحكومة، وشخصيات المسؤولين، والعنصر الطبيعي. أما العاناصر العائقة فهي: انخفاض المتبرعين، فوائد الأجهزة، المرافق والوسائل، قلّة كمية ونوعية المرافق والوسائل، والمدرسون والموظفون التربويون، والتسويق، وكثرة القرى الصعبة الوصول إليها.
Hybrid SSA-TSR-ARIMA for water demand forecasting Suhartono, Suhartono; Isnawati, Salafiyah; Salehah, Novi Ajeng; Prastyo, Dedy Dwi; Kuswanto, Heri; Lee, Muhammad Hisyam
International Journal of Advances in Intelligent Informatics Vol 4, No 3 (2018): November 2018
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26555/ijain.v4i3.275

Abstract

Water supply management effectively becomes challenging due to the human population and their needs have been growing rapidly. The aim of this research is to propose hybrid methods based on Singular Spectrum Analysis (SSA) decomposition, Time Series Regression (TSR), and Automatic Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), known as hybrid SSA-TSR-ARIMA, for water demand forecasting. Monthly water demand data frequently contain trend and seasonal patterns. In this research, two groups of different hybrid methods were developed and proposed, i.e. hybrid methods for individual SSA components and for aggregate SSA components. TSR was used for modeling aggregate trend component and Automatic ARIMA for modeling aggregate seasonal and noise components separately. Firstly, simulation study was conducted for evaluating the performance of the proposed methods. Then, the best hybrid method was applied to real data sample. The simulation showed that hybrid SSA-TSR-ARIMA for aggregate components yielded more accurate forecast than other hybrid methods. Moreover, the comparison of forecast accuracy in real data also showed that hybrid SSA-TSR-ARIMA for aggregate components could improve the forecast accuracy of ARIMA model and yielded better forecast than other hybrid methods. In general, it could be concluded that the hybrid model tends to give more accurate forecast than the individual methods. Thus, this research in line with the third result of the M3 competition that stated the accuracy of hybrid method outperformed, on average, the individual methods being combined and did very well in comparison to other methods.