Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam penelitian ini akan ditunjukkan aplikasi permasalahan pembentukan portofolio berdasarkan model mean-variance Markowitz. Penambahan kendala mninimal lot transaksi pada model Markowitz merubah permasalahan ini menjadi bentuk mixed-integer non linear programming yang teramat sulit untuk dicari solusinya menggunakan pendekatan optimasi klasik. Untuk itu akan ditunjukkan alternatif penyelesaian menggunakan metode komputasi berbasis heuristic, yaitu PSO. Dengan penentuan nilai parameter yang tepat, algoritma PSO dapat secara konvergen menemukan solusi untuk permasalahan ini.

---

We will show in this paper application of portfolio selection problem based on Markowitz’s mean-variance model. The inclusion of minimum transaction lot turn the standard model into a mixed-interger non linear prgormming which is very hard to be solved using classical optimization method. We will show an alternative heuristic based approach, PSO to tack this problem. With the appropriate parameter PSO can find a good solution to this problem"

"Sistem manufaktur telah mengalami kemajuan menuju personalisasi massal dalam konteks Industri 4.0, yang memiliki implikasi besar terhadap efisiensi produksi dan kepuasan konsumen. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan metaheuristik mana yang paling berhasil untuk mengatasi masalah penjadwalan job shop umum antara Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), dan Ant Colony Optimization (ACO). Masalah-masalah ini dikenal sebagai NP-hard, yang menuntut penggunaan pendekatan metaheuristik. Penelitian ini menilai kinerja setiap metaheuristik pada kumpulan data kecil, menengah, dan besar, dengan fokus pada indikator utama makespan. Hasilnya menunjukkan bahwa GA secara konsisten menawarkan solusi yang mendekati optimal, mengungguli PSO dan ACO. PSO menunjukkan potensi dalam kumpulan data yang lebih besar namun kurang konsisten, sedangkan ACO adalah yang paling tidak berhasil, sering kali menghasilkan nilai makespan yang lebih tinggi. Kesimpulannya, GA direkomendasikan untuk aplikasi masalah penjadwalan job shop karena keandalan dan efektivitasnya.

---

Manufacturing systems have progressed toward mass personalization in the context of Industry 4.0, with substantial implications for production efficiency and consumer satisfaction. The goal of this study is to determine which metaheuristic is most successful for addressing general Job Shop Scheduling Problems (JSSP) among Genetic Algorithm (GA), Particle Swarm Optimization (PSO), and Ant Colony Optimization (ACO). These issues are known to be NP-hard, demanding the use of metaheuristic approaches. The research assesses the performance of each metaheuristic on small, medium, and big datasets, with a focus on the key indicator of makespan. The results show that GA consistently offers near-optimal solutions, outperforming PSO and ACO. PSO demonstrated potential in larger datasets but lacked consistency, whereas ACO was the least successful, frequently producing higher makespan values. Consequently, GA is recommended for actual JSSP applications because of its dependability and effectiveness."

"ABSTRAKTransportasi merupakan salah satu aktivitas yang menyumbang biaya yang signifikan pada sektor logistik, termasuk pada sektor industri Courier, Express, and Parcel (CEP). Industri layanan pengiriman paket atau pengiriman cepat merupakan industri yang saat ini mengalami pertumbuhan yang signifikan yang didukung dengan adanya pertumbuhan industri e-commerce. Perusahaan-perusahaan dalam industri CEP perlu melakukan efisiensi dalam biaya transportasi, salah satunya dengan penentuan rute distribusi dan jumlah armada yang optimal yang juga tergolong dalam permasalahan Vehicle Routing Problem (VRP). Penelitian ini membahas mengenai kasus distribusi barang di sebuah perusahaan layanan pengiriman paket pada layanan last-mile delivery dengan cakupan wilayah operasional DKI Jakarta. Penelitian ini mengembangkan model penyelesaian VRP dengan menggunakan algoritma metaheuristik Ant Colony Optimization. Rute usulan hasil penelitian menghasilkan penurunan jarak tempuh keseluruhan sebesar 64,604% dan penurunan jumlah kendaraan yang digunakan sebesar 66,667% untuk 7 tanggal operasional yang diteliti.

---

ABSTRACT

Transportation is one of the activities that contribute significant costs to the logistics sector, including in the Courier, Express, and Parcel (CEP) sector. The Courier, Express, and Parcel delivery industry is currently experiencing significant growth supported by the growth of the e-commerce industry. Companies in the CEP industry need to improve efficiency in transportation costs, one of which is by determining the optimal distribution routes and fleet numbers which are also classified as Vehicle Routing Problems (VRP). This study discusses the case of the distribution of goods in a express delivery service company, particularly in its last-mile delivery service within the operational area of DKI Jakarta. This study developed a VRP optimization model using the Ant Colony Optimization metaheuristic algorithm. The proposed route results in a reduction in overall total distance of 64,604% and a decrease in the number of vehicles used by 66,667% for 7 operational dates.

"

"Pembentukan portofolio investasi merupakan salah satu bagian penting bagi investor untuk mengantisipasi kerugian. Untuk mendapatkan hasil investasi yang optimal, maka perlu untuk mencari portofolio yang optimal. Optimisasi portofolio mean-variance dilakukan dengan meminimumkan risiko portofolio yang diukur dari variansi portofolio dan kendala ekspektasi return portofolio sudah ditentukan. Optimisasi portofolio mean-variance dikategorikan sebagai masalah kontrol optimal stokastik, karena merupakan optimisasi dari suatu sistem dinamis. Untuk menyelesaikan masalah optimisasi portofolio mean-variance digunakan teori dualitas Lagrange dan persamaan Hamilton-Jacobi-Bellman. Solusi penyelesaian masalah yang diperoleh adalah formulasi proporsi investasi dalam portofolio yang memberikan portofolio optimal. Formula proporsi yang diperoleh merupakan fungsi dari waktu. Menggunakan data dari harga saham, diperoleh estimasi parameter dalam formula proporsi yang optimal. Dari hasil penghitungan formula, diperoleh bahwa proporsi portofolio dapat berubah seiring berjalannya waktu.

---

The establishment of an investment portfolio is an important part for investors to anticipate losses. It is necessary to find the optimal portfolio to get the optimal investment result. The optimization of the mean variance portfolio is built by minimizing the portfolio risk measured by the portfolio variance and the specified expectation portfolio return becomes the constraint. The mean variance portfolio optimization is categorized as a stochastic optimal control problem, since it is an optimization of a dynamic system. The Lagrange duality and the Hamilton Jacobi Bellman equation are used to solve the mean variance portfolio optimization problem. The solution obtained is the formulation of the proportion of investment in the portfolio that provides an optimal portfolio. The proportion formula is a function of time. Using data from the stock price, parameter estimation in optimal proportion formula are obtained. The results of the calculation are portfolio proportions that may change over time."

"Penelitian ini berluj uan untuk mengetahui saham-saham yang tergabung dalam LQ45 Bursa Efek Indonesia yang memenuhi kriteria penyeleksian saham sesuai dengan metode Benjamin Graham. Dari hasil seleksi tersebut dilakukan pembentukan portofolio optimal agar memastikan bahwa komposisi portofolio yang terbentuk mampu menghasilkan relurn yang setingi-Lingginya bagi investor.Hasil penelitian ini menyamnkan bahwa hasil portofolio yang di bentuk dengan kriteria investor defensif dan investor aktif memiliki return portofolio yang lebih besar dibandingkan dengan portofolio optimal yang dibentuk dengan menggunakan seleksi berdasarkan average refurn tertinggi dan deviasi standar terendah. Namun ketika dilakukan uji hipotesis terhadap rata-rata return portofolio yang terbentuk diperoleh hasil bahwa tidak terdapat perbedaan rerurn yang signifikan antara portofolio optimal yang terbentuk sesuai kriteria Graham dengan portofolio optimal yang dibentuk berdasarkan average retum tertinggi dan standar deviasi terendah.

---

This research aims to identify stocks that joined LQ45 Indonesia Stock Exchange that meet criteria for selecting stocks according to Benjamin Graham method. The results of the selection was made to ensure the establishment of an optimal portfolio composition, that capable of generating high returns for investors.

The results of this study suggest that portfolio result from the portfolio which formed with the defensive and active investors criteria, will have a larger portfolio return compared to the optimal portfolio which is fomied using the highest average returns and lowest standard deviation. However the hypothesis test on average portfolio returnfound that there was no significant difference in returns between the optimal portfolio formed according to Graham's criteria with the optimal portfolio formed based on the highest average returns and lowest standard deviation."

"Penerapan aplikasi mobile e-government di Indonesia semakin bertambah seiring dengan visi menciptakan smart city di berbagai wilayah di Indonesia. Berdasarkan ulasan pengguna dan penelitian awal yang dilakukan pada studi kasus aplikasi X, aplikasi X masih mendapatkan penilaian yang kurang memuaskan khususnya pada aspek user experience (UX) dan user interface (UI). Pada penelitian ini, evaluasi user experience dilakukan pada aplikasi X menggunakan metode usability testing dengan mengukur performance metrics, self-reported metrics dan issue-based metrics. Berdasarkan hasil pengolahan data, didapatkan bahwa aplikasi X masih memiliki masalah terkait user experience dan user interface nya. Oleh karena itu, dilakukan perbaikan melalui perancangan desain interface berdasarkan permasalahan yang ada dan berdasarkan literatur. Hasil dari penelitian ini adalah evaluasi user experience dari aplikasi X dan rekomendasi tampilan aplikasi yang dapat meningkatkan kepuasan pengguna.

---

The application of e-government mobile applications in Indonesia is increasing in line with the vision of creating smart cities in various regions in Indonesia. Based on user reviews and preliminary research conducted on the X application case study, application X still gets unsatisfactory assessments, especially in the aspects of user experience (UX) and user interface (UI). In this study, user experience evaluation was carried out on application X using the usability testing method by measuring performance metrics, self-reported metrics and issue-based metrics. Based on the results of data processing, it was found that application X still has problems related to its user experience and user interface. Therefore, improvements are made through designing interface designs based on existing problems and based on literature. The result of this study is the evaluation of the user experience of application X and recommendations for the appearance of the application that can increase user satisfaction."

"Tech winter menyebabkan sebanyak 97,000 pekerja di sektor teknologi terdampak pemutusan hubungan kerja pada tahun 2022. Fenomena ini menyebabkan lapangan kerja yang semakin terbatas dan kompetitif, sehingga para lulusan baru di bidang teknologi informasi sulit mendapatkan pekerjaan. Faktor utama yang menyebabkan lulusan baru kalah bersaing adalah kurangnya pengalaman kerja praktis selama masa studi. Salah satu solusi untuk mengatasi masalah ini terletak dalam gig economy. Saat ini sudah banyak platform yang menawarkan gig economy dalam bentuk pekerjaan lepas (freelance), tetapi belum ada yang secara khusus menargetkan mahasiswa sebagai pasar utamanya. Padahal, melalui gig economy mahasiswa dapat membangun portofolio yang baik sejak masih duduk di bangku perguruan tinggi dengan menerima proyek lepas bidang Teknologi Informasi (TI). Dalam penelitian ini, dirancang sebuah aplikasi web yang khusus menyediakan proyek lepas di bidang TI bagi mahasiswa dengan menerapkan metodologi Customer Development. Aplikasi web tersebut dapat digunakan oleh dua tipe pengguna, yaitu pengguna pekerja mahasiswa dan pengguna klien. Penelitian ini berhasil menghasilkan luaran berupa solusi yang telah mencapai problem-solution fit dengan menggunakan value proposition canvas yang sudah tervalidasi, MVP berbentuk high-fidelity prototype, serta mengusulkan sebuah funnel akuisisi pengguna dengan memanfaatkan model AIDA. Secara garis besar, value propositions yang harus dimiliki oleh aplikasi adalah sistem verifikasi mahasiswa, sistem assessment bagi mahasiswa, sistem pendaftaran yang terpusat, bimbingan mentor saat pengerjaan proyek, dan sistem insentif yang kompetitif. Beranjak ke funnel akuisisi pengguna, awareness ditandai dengan pengguna pertama kali mengenal aplikasi, interest ditandai dengan pengguna mengunjungi aplikasi, desire ditandai dengan pengguna membuat akun pada aplikasi, dan akhirnya action ditandai dengan pengguna melamar pada proyek yang tersedia pada aplikasi. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat potensi besar dalam pemanfaatan gig economy untuk membantu mahasiswa TI mendapatkan pengalaman kerja nyata.

---

The tech winter led to the layoff of approximately 97,000 workers in the technology sector in 2022. This phenomenon has led to increasingly limited and competitive job opportunities, making it difficult for fresh graduates in the field of information technology to secure employment. The main factor contributing to fresh graduates' inability to compete is the lack of practical work experience during their studies. One solution to this issue lies in the gig economy. There are currently numerous platforms that offer gig economy opportunities in the form of freelance work, yet none specifically target students as their primary market. However, through the gig economy, students can build a strong portfolio from their university days by accepting freelance projects in the field of Information Technology (IT). In this research, a web application is designed specifically to provide freelance projects in the IT field for students, applying the Customer Development methodology. The web application will be facilitating two segment of users, the student workers and the clients. The research successfully produced outputs including a solution that has achieved a problem-solution fit using a validated value proposition canvas, a Minimum Viable Product (MVP) in the form of a high-fidelity prototype, and proposed a user acquisition funnel utilizing the AIDA model. To simplify, the value propositions for the application are student verification system, an assessment system for students, a centralized registration system, mentor guidance during project work, and a competitive incentive system. Moving on to the user acquisition funnel, awareness is characterized by users first getting to know the application, interest is characterized by users visiting the application, desire is characterized by users creating an account on the application, and finally action is characterized by users applying to projects available on the application. The findings of this research demonstrate a significant potential in leveraging the gig economy to assist IT students in gaining real work experience."

"Manusia memiliki kebutuhan untuk melangsungkan hidupnya. Seiring waktu harga-harga kebutuhan akan naik dikarenakan inflasi. Untuk mengantisipasi inflasi, manusia melakukan investasi. Investasi dapat bermacam-macam seperti membeli aset-aset riil (tanah, emas, dsb), ataupun membeli surat-surat berharga (efek) di pasar modal. Saham merupakan jenis efek yang paling sering diperjualbelikan. Dalam melakukan investasi saham, seorang investor memiliki permasalahan untuk memilih saham-saham yang dapat menghasilkan nilai imbal balik yang diharapkan. Permasalahan ini akan coba dijawab oleh Support Vector Machine (SVM) dengan mengklasifikasikan saham-saham apa saja yang menghasilkan imbal hasil ≥1%, dan imbal hasil <1%. Atribut yang digunakan terdapat 22, terdiri dari indikator teknikal dan nilai yang diolah dari data historis saham. Data historis saham yang digunakan adalah data perdagangan harian 30 saham dari indeks IDX30 pada jangka waktu 1 September 2020 hingga 31 Agustus 2021. Data historis saham dari 1 September 2020 hingga 5 Juni 2021 digunakan sebagai data training, dan data historis saham dari 6 Juni 2021 hingga 31 Agustus 2021 digunakan sebagai data testing. Model SVM yang dihasilkan memiliki akurasi sebesar 99,44%. Setelah didapatkan saham-saham yang berpotensi menghasilkan keuntungan yang diharapkan melalui SVM, selanjutnya akan dibuat sebuah portofolio investasi dari kumpulan saham tersebut dengan metode Mean Variance (MV). Bobot tiap saham yang dipilih adalah bobot saham yang meminimalkan variansi dari portofolio. Sebagai pembanding digunakan model pembentukan portofolio Equal Weight Portofolio (EWP) dan kinerja dari indeks IDX30. Imbal hasil dari portofolio yang dibentuk oleh SVM+MV dan SVM+EWP jauh lebih baik dari indeks IDX30. Variansi portofolio dari SVM+MV lebih kecil daripada portofolio dari SVM+EWP.

---

Human must has basic need to survive. The price of basic need will increase over time because the effect of inflation. To anticipate the inflation, human tend to invest. There are two kind of investment, real asset such as land and gold, and securities such as stock and obligation. Stock is the most actively traded. When an investor decide to invest on stock, investor have to choose which stocks that will generate enough return for himself. This problem would be solved by using Support Vector Machines. SVM is one of the machine learning technique for classification, in this case we will classify the the stock based on the return ≥1% or <1%. There are 22 attribute that used for SVM. Data come from historical stock data of 30 stocks from IDX30 index. The range is from 1 September 2020 untill 31 August 2021. Data from 1 September 2020 through 5 June 2021 would be training data and data from 6 June 2021 untill 31 August 2021 would be testing data. The result from SVM model has accuracy of 99,44%. The next thing to fo after we have which stock that will be choose is to build a portofolio from it. The portofolio theory of Mean Variance will be used to build portofolio from the result of prediction stock SVM. Mean Variance method will determine how much the portion of respective stock to be invested that would be maximize returns and also minimize investment risk. For measure how well the model perform, we used Equal Weight Portofolio (EWP) method and return of IDX30 index. The result is SVM+MV model and SVM+EWP model generate more return than the underlying index. The variance of portofolio that generated from SVM+MV are smaller than portofolio generated from SVM+EWP."

"Aplikasi mobile terus berkembang dan terlihat memiliki peluang yang positif. Salah satu contohnya adalah aplikasi mobile ticketing untuk menonton film di bioskop. Jumlah bioskop di Indonesia sendiri dari tahun ke tahun semakin meningkat dan hal ini diikuti oleh jumlah penonton bioskop yang juga terus meningkat tiap tahunnya. Salah satu aplikasi layanan bioskop adalah M.tix yakni aplikasi yang dimiliki oleh perusahaan pelopor bioskop di Indonesia dengan jumlah bioskop terbanyak. Aplikasi tersebut memiliki rating aplikasi pada App Store yang cukup rendah yakni 2.4 dari 5 serta ditemukan berbagai keluhan pada ulasan mengenai User Experience (UX) maupun User Interface (UI) aplikasi yang kurang baik. Penelitian ini akan membahas UI/UX dari aplikasi tersebut. Terdapat enam dimensi UX yang akan diteliti, yaitu efficiency, effectiveness, error, ease of use, usability, dan satisfaction. Penelitian ini menggunakan metode user-centered design agar solusi yang dibuat sesuai dengan kebutuhan pengguna. Metode pengambilan data yang digunakan adalah performance measurement, kuesioner System Usability Scale (SUS), Single ease question (SEQ), Post Study System Usability Questionnaire (PSSUQ), Retrospective Think Aloud (RTA), dan Hierarchy Task Analysis (HTA). Hasil dari penelitian ini adalah penilaian user experience serta desain perbaikan untuk aplikasi layanan bioskop berdasarkan kebutuhan pengguna.

---

Mobile applications are growing and are seen to have positive opportunities. One example is a mobile ticketing application for watching movies in cinemas. The number of cinemas in Indonesia itself is increasing from year to year, and this is followed by the number of moviegoers, which also continues to grow every year. One of the cinema applications is M.tix, a pioneer cinema company in Indonesia that owns the most significant number of cinemas. M.tix has an application rating on the App Store, which is relatively low 2.4 out of 5, and various complaints were found in reviews regarding the application's User Experience (UX) and User Interface (UI), which was not good. This research will discuss the UI/UX of the application. Six UX dimensions will be examined: efficiency, effectiveness, error, ease of use, usability, and satisfaction. This research uses the user-centered design method to make the solutions according to user needs. Data collection methods are performance measurement, System Usability Scale (SUS) questionnaire, Single ease question (SEQ), Post Study System Usability Questionnaire (PSSUQ), Retrospective Think Aloud (RTA), and Hierarchy Task Analysis (HTA). The results of this study are user experience assessments and design recommendations for cinema applications based on user needs."