Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRAKPenelitian ini dilakukan untuk menganalisis risiko harga komoditas yang mempengaruhi performa finansial perusahaan. Institusi non-finansial menggunakan metode Cash-Flow-at-Risk yang merupakan jenis pengukuran Value-at-Risk dengan variabel cash flow operasional keuangan pada perhitungannya. Pada penelitan ini dilakukan analisis terhadap performa keuangan LPG Plant pada periode operasional tahun 2011-2015 dikarenakan harga jual dipengaruhi oleh risiko harga komoditas yang mengikuti perubahan harga LPG Saudi Aramco. Perusahaan perlu mengukur besarnya risiko perubahan harga komoditas LPG Saudi Aramco pada cash flow untuk menjaga performa finansial sesuai dengan target perencanaan. Penelitian ini menunjukkan risiko harga komoditas mempengaruhi performa finansial LPG pada cash flow perusahaan. Berdasarkan analisis sensitivitas, variabel yang paling memengaruhi performa finansial cash flow pada posisi revenue stream adalah pendapatan penjualan LPG sedangkan pada posisi cost structure adalah biaya pembelian gas terproses.

---

ABSTRACTThis study apply to analyse commodity price risk which affect company rsquo s financial performance. Non financial companies are applying Cash Flow at Risk CFaR as VaR Type measurement to calculate risk by operating cash flow variable in its measurement. This study analyse LPG Plant rsquo s financial performance in operating period 2011 ndash 2015 which sales of LPG is affected with commodity price risk because prices depend on alteration of Saudi Aramco rsquo s LPG price. Company must measure commodity risk , LPG price Saudi Aramco, which affected to cash flow in order to maintain firm rsquo s financial performance based on planning. This study imply that commodity price risk affect financial performance of LPG Plant in cash flow base. Further study on sensitivity analysis, variables which have significant impact in cash flow profitability is revenue of LPG sales from revenue stream and cost of purchase of processing gas."

"Pada skripsi ini dibahas mengenai perbandingan volatilitas harga komoditas olein antara dua periode, yaitu periode sebelum adanya perubahan initial margin dan periode sesudah adanya perubahan initial margin pada perdagangan berjangka komoditas olein di Indonesia. Dari perbandingan itu dapat diketahui, apakah terdapat perbedaan tingkat volatilitas harga pada dua periode tesebut. Dan kemudian dianalisa lebih lanjut mengenai faktor-faktor apa saja menyebabkan perbedaan tersebut. Dalam penelitian ini menggunakan metode GARCH untuk menguji tingkat volatilitas harga. Ternyata, hasilnya menunjukkan adanya perbedaan volatilitas dari kedua periode tersebut. Dengan menggunakan Granger Causality, penelitian ini lebih lanjut, juga ingin mengetahui ada atau tidak hubungan antara volatilitas dengan initial margin. Dari hasil pengolahan, menunjukkan bahwa volatilitas harga tidak mempengaruhi initial margin, dan sebaliknya, initial margin tidak mempengaruhi volatilitas harga."

"Runtuhnya sistem kurs baku atau kurs tetap Bretton Woods tahun 1971, mendorong para ekonom melakukan penelitian untuk melihat hubungan antara nilai tukar dan perdagangan internasional. Pengaruh langsung nilai tukar (exchange rate pass-through/ERPT), bisa diartikan sebagai persentase perubahan harga (baik harga domestik, impor maupun ekspor) karena satu persen perubahan nilai tukar antara dua negara. Peranan ekspor komoditi kayu lapis (plywood), kayu gergajian (KGG) maupun pulp terhadap ekspor non-migas Indonesia yang cukup besar, semakin memperjelas peranan komoditi kayu dalam perdagangan internasional Indonesia.Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan keseimbangan jangka panjang dan jangka pendek antara nilai tukar Rupiah dengan harga ekspor masing-masing komoditi. Untuk mengetahui hubungan jangka panjang dilakukan uji kointegrasi menurut prosedur Johansen, sedangkan untuk mengetahui hubungan jangka pendek dibuat model koreksi kesalahan. Tahapan analisis data didahului dengan melakukan uji unit root dan menentukan derajat integrasi masing-masing variabel. jika semua variabel terintegrasi pada derajat yang sama maka dapat dilakukan uji kointegrasi Johansen. Langkah selanjutnya, bila ada hubungan keseimbangan jangka panjang atau terkointegrasi, adalah membuat representasi model koreksi kesalahan (Error Corection Model/ECM) untuk mengevaluasi hubungan dinamis antara nilai tukar dan harga ekspor. Kemudian untuk mendapatkan model koreksi kesalahan yang terbaik dilakukan uji diagnostik sehingga model koreksi kesalahan tersebut babas dari masalah heteroskedastisitas dan otokorelasi.Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah bahwa kayu gergajian secara statistik memiliki kekuatan pasar pada pasar ekspor dunia sedangkan komoditi pulp Indonesia mempunyai posisi yang lemah pada pasar ekspor dunia. Untuk komoditi kayu lapis nilai koefisien ERPT tidak signifikan sehingga secara statistik harga ekspor kayu lapis Indonesia tidak ditentukan oleh nilai tukar tetapi oleh harga ekspor dunia. Nilai Error Correction Term (ECT) dari ketiga komoditi tersebut menunjukkan bahwa jika terjadi satu kali shock maka harga ekspor komoditi pulp akan paling cepat kembali ke keseimbangan kemudian diikuti oleh harga ekspor komoditi kayu gergajian dan harga ekspor komoditi kayu lapis yang paling lambat kembali ke keseimbangan.Secara keseluruhan studi ini menghasilkan kesimpulan bahwa Indonesia memiliki posisi yang kuat pada pasar ekspor untuk komoditi kayu gergajian. Implikasi kebijakan yang bisa disarankan adalah tidak ada salahnya jika Indonesia berspesialisasi untuk memproduksi komoditi kayu gergajian dibandingkan dengan komoditi kayu lapis dan pulp."

"Fungsi utama pasar berjangka adalah sebagai sarana hedging dan sarana pembentukan harga (price discovery). Efektifnya fungsi pasar berjangka sebagai sarana hedging hanya dapat tercapai apabila fungsi price discovery dan tingkat konvergensi harga yang terjadi di pasar berjangka dapat berjalan dengan efektif.Berdasarkan hal diatas, maka tujuan penelitian ini adalah melakukan pengujian dinamika cash price dan cash equivalent price yang selanjutnya menjadi parameter terbentuknya price discovery dan tingkat konvergensi harga di pasar berjangka. Data penelitian yang digunakan adalah data transaksi harian komoditas emas dengan kode perdagangan GOL yang diperdagangkan di PT. JFX.Periode penelitian adalah 2 Januari 2007 sampai dengan 21 November 2011. Metode penelitian yang digunakan adalah model penelitian VAR/VECM. Penelitian ini memberikan bukti bahwa pasar berjangka dapat melakukan fungsi price discovery dengan baik. Namun, tingkat konvergensi harga di pasar berjangka terjadi dengan sangat lambat (tidak efektif). Hasil penelitian ini mengindikasikan tidak efektifnya kontrak berjangka komoditas emas digunakan sebagai sarana hedging/lindung nilai.

---

The main functions of a future market are used as hedging facility and price discoverer. The effectiveness of future market as a hedging facility can be achived if only the function of future market as a price discoverer and the convergence rate in future market can be operating effectively.

From this problem, the intention of this studying is examining the dynamics of cash price and cash equivalent price which afterwards become parameter of price discovery process and convergence rate in future market. The research's data that used in this studying is the daily transaction data of gold future contract which have trading code as GOL traded in PT. JFX.

Research period consist from January 2nd 2007 until November 21st 2011. The method that used in this studying is VAR/VECM. This studying suggests that futures market in gold commodity can perform price discovery well. But the convergence rate in this future contract is very slow (ineffective). This result indicates that gold future contract in PT. JFX is a ineffective hedging facility."

"Penelitian ini membandingkan kinerja metode SARIMAX dan Random Forest dalam memprediksi harga bahan pokok di DKI Jakarta, menggunakan data harga bulanan Bawang Merah, Cabai Merah Keriting, dan Cabai Rawit Merah dari April 2021 hingga Maret 2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest memiliki nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang lebih rendah dibandingkan SARIMAX, dengan MAPE masing-masing sebesar 2,18% dan 13,43% untuk Bawang Merah, 16,59% dan 23,79% untuk Cabai Merah Keriting, serta 17,07% dan 37,38% untuk Cabai Rawit Merah. Temuan ini menunjukkan bahwa Random Forest lebih efektif dalam menangani fluktuasi harga bahan pokok, memberikan kontribusi praktis bagi pengambilan keputusan dalam manajemen rantai pasok dan kebijakan harga bahan pokok.

---

This study compares the performance of the SARIMAX and Random Forest methods in forecasting commodity prices in DKI Jakarta, using monthly price data for Shallots, Red Curly Chili, and Red Cayenne Pepper from April 2021 to March 2024. The results show that Random Forest has a lower Mean Absolute Percentage Error (MAPE) compared to SARIMAX, with MAPE values of 2.18% and 13.43% for Shallots, 16.59% and 23.79% for Red Curly Chili, and 17.07% and 37.38% for Red Cayenne Pepper, respectively. These findings indicate that Random Forest is more effective in handling commodity price fluctuations, providing practical contributions to decision-making in supply chain management and commodity pricing policies."

"Pemantauan harga komoditas strategis merupakan pekerjaan yang penting karena kontribusi signifikan yang dimiliki oleh komoditas strategis terhadap perhitungan laju inflasi. Untuk membantu menyelesaikan pekerjaan ini, dibutuhkan metode prediksi terbaik yang mampu memprediksi pergerakan harga komoditas pangan strategis. Penelitian ini memiliki tujuan untuk menemukan model prediksi terbaik di antara Long-Short-Term Memory (LSTM) dan Gated Recurrent Unit (GRU), dalam memprediksi harga harian sepuluh komoditas pangan strategis: bawang merah, bawang putih, beras, cabai merah, cabai rawit, daging ayam, daging sapi, gula pasir, minyak goreng, dan telur ayam. Model ARIMA digunakan sebagai standar model klasik dalam penelitian kali ini. Mean Absolute Error (MAE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), GRU memberikan hasil prediksi harga harian paling baik pada enam dari total sepuluh komoditas dan LSTM memberikan hasil prediksi terbaik pada empat komoditas sisanya. Model terbaik pada tiap komoditas berhasil mengurangi angka MAE dari ARIMA sekitar 3% hingga 43%. Ketika model mempelajari data, GRU berhasil menyelesaikan prosesnya lebih cepat daripada LSTM pada delapan komoditas. Model peramalan terbaik yang ditemukan pada penelitian kali ini dapat digunakan untuk memperbaiki metode peramalan klasik yang telah digunakan dalam memprediksi harga harian pangan Indonesia, sehingga dapat membantu pemerintah dalam memformulasikan kebijakan dan peraturan terkait manajemen stabilitas harga pangan.

---

Managing strategic commodities prices in the market is considered an important task since they have a significant contribution to the calculation of the inflation rate. To aid this task, it is necessary to find the best forecasting model that can predict commodities daily price. This paper aims to find the best prediction model between Long Short-Term Memory (LSTM) and Gated Recurrent Unit (GRU) in forecasting the daily price of ten Indonesia’s strategic commodities: shallot, garlic, rice, chili pepper, cayenne pepper, broiler meat, topside beef, granulated sugar, cooking oil, chicken egg. This research used ARIMA as a benchmark model. Based on Mean Absolute Error (MAE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE), GRU gave the best result in predicting the daily price of six out of ten commodities. It is found that the best model for each commodity managed to reduce the MAE score from ARIMA by around 3% until 43%. GRU managed to finish faster than LSTM in training eight commodities data. The best forecasting method found in this research can be used to improve the classic method to forecast the daily price of Indonesia’s food commodities in assisting the government in formulating policies and regulations related to food price management."