Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Investasi di saham bukanlah tanpa risiko. Harga saham selalu mengalami fluktuasi, dapat naik dan dapat turun. Ketidakpastian tersebut tidak dapat diabaikan, karena dapat menyebabkan kerugian jika salah dalam memprediksi arah pergerakan dari harga saham. Prediksi arah pergerakan harga saham yang lebih akurat dapat mengurangi risiko kerugian. Pada penelitian ini, prediksi arah pergerakan harga saham menggunakan faktor yang mempengaruhi arah pergerakan saham itu sendiri, yaitu harga saham sebagai variabel prediktor. Penelitian dilakukan dengan memanfaatkan salah satu metode dalam jaringan syaraf tiruan, yaitu gated recurrent unit dalam membangun model prediksi arah pergerakan harga saham tersebut. Data harga saham yang digunakan pada penelitian ini adalah data harga saham PT. Bank Central Asia Tbk (kode saham: BBCA) dan PT. Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk (kode saham: TKIM). Performa model yang digunakan dievaluasi dengan Root Mean Squared Error dan Mean Absolute Error. Pada penelitian ini didapatkan hasil bahwa hyperparameter prediksi harga saham BBCA terbaik diperoleh dengan menggunakan {epoch=500, batch size=32, dan units=24} dan hyperparameter prediksi harga saham TKIM terbaik diperoleh dengan menggunakan {epoch=250, batch size=128, dan unit=24}. Kemudian, dari RMSE dan MAE yang dihasilkan dari kedua saham disimpulkan bahwa model GRU merupakan model yang mampu memprediksi saham dengan baik.

---

Investing in stocks is not without risk. The stock price always fluctuates, can go up and can go down. This uncertainty cannot be ignored, because it can cause losses if it is wrong in predicting the direction of movement of the stock price. A more accurate prediction of the direction of stock price movements can reduce the risk of loss. In this study, the prediction of the direction of stock price movements uses factor that influence the direction of stock movement itself, namely the stock price as a predictor variable. The research was conducted by utilizing one of the methods in artificial neural networks, namely the gated recurrent unit in building a predictive model for the direction of the stock price movement. The share price data used in this research is the share price data of PT Bank Central Asia (stock code: BBCA) and PT. Pabrik Kertas Tjiwi Kimia Tbk (stock code: TKIM). The model performance is evaluated by using Root Mean Squared Error and Mean Absolute Error. The results of this study indicate that the best prediction of the direction of BBCA's stock price movement is obtained by using {epoch=500, batch size=32, and units=24} and the best prediction of the direction of TKIM's stock price movement, is obtained by using {epoch=250, batch size=128, and units=24}. Then, from the RMSE and MAE generated from the two stocks, it can be concluded that the GRU model is a model capable of predicting stocks."

"Perusahaan asuransi memiliki batasan dalam menanggung risiko, agar perusahaannya tetap stabil secara finansial. Akibatnya, perusahaan asuransi akan membagi risiko yang dihadapinya dengan melakukan sharing risiko ke reasuransi. Reasuransi dapat dibedakan dalam beberapa bentuk, yang salah satunya adalah stop-loss. Pada reasuransi stop-loss, perusahaan asuransi telah menetapkan suatu batas atas atau retensi yang dapat ditanggung oleh perusahaan. Apabila klaim yang terjadi melebihi retensi maka perusahaan asuransi hanya membayar sebesar retensi dan sisanya ditanggung oleh reasuransi. Namun, reasuransi pasti juga menetapkan suatu batasan dalam penerimaan risiko yang dialihkan oleh perusahaan asuransi. Melalui skripsi ini, dicari kontrak reasuransi yang memberikan suatu pernyataan mengenai seberapa besar loss yang dialihkan secara optimal ke reasuransi berbentuk stop-loss dengan memerhatikan suatu batas penerimaan risiko yang telah ditetapkan oleh reasuransi menggunakan ukuran risiko Tail Value at Risk (TVaR). Kontrak reasuransi stop-loss yang optimal tersebut kemudian akan diimplementasikan pada data klaim produk Panin Premier Maxilinked yang bersumber dari PT. Panin Dai-ichi Life Insurance. Didapatkan hasil bahwa penentuan kontrak reasuransi optimal bergantung pada batas penerimaan risiko yang ditetapkan reasuransi, tingkat kepercayaan, safety loading, dan hubungan di antara variabel-variabel tersebut.

---

Insurance companies have limits on taking risk so that the company remains financially stable. As a result, the insurance company will share the risk with reinsurance. Reinsurance can be divided into several forms, one of them is a stop-loss. In stop-loss reinsurance, the insurance company has set an upper limit or retention that can be covered by the company. If the claim that occurs exceeds the retention, the insurance company only pays the amount of the retention and the rest is covered by the reinsurer. However, reinsurance also established a limit in the acceptance of the risk transferred by the insurance company. Through this study, look for a reinsurance contract that provides a statement regarding how much loss is optimally transferred to reinsurance in the form of stop-loss by observing a risk acceptance limit set by reinsurance using the Tail Value at Risk (TVaR) risk measure. The optimal stop-loss reinsurance contract will be implemented in the claim data Panin Premier Maxilinked products from PT. Panin Dai-ichi Life Insurance. The results show that the determination of the optimal reinsurance contract depends on the risk acceptance limit set by reinsurance, the confidence level, the safety loading, and the relationship between these variables."

"Salah satu hal penting dalam bisnis asuransi adalah bagaimana perusahaan asuransi dapat menetapkan premi yang sesuai dengan ekspektasi kerugian dari pelanggan dan dapat bersaing di pasar. Untuk menetapkan premi tersebut, salah satu hal penting untuk dilakukan adalah memperkirakan besar klaim agregat. Masalah perkiraan besarnya klaim agregat merupakan masalah regresi. Salah satu metode yang sudah cukup berkembang untuk permasalahan regresi adalah Gradient Tree Boosting. Salah satu kekurangan dari metode Gradient Tree Boosting adalah metode ini tidak mengimplementasikan asumsi bahwa data memiliki distribusi. Sementara untuk data klaim agregat, dapat digunakan asumsi bahwa frekuensi klaim berdistribusi Poisson, severitas klaim berdistribusi Gamma, dan keduanya saling independen sehingga klaim agregat diasumsikan berdistribusi Tweedie. Gradient Tree Boosted Tweedie Model merupakan salah satu metode untuk menyelesaikan masalah regresi untuk klaim dengan asumsi-asumsi tersebut. Metode ini menggunakan algoritma Gradient Tree Boosting dengan menjadikan negatif fungsi log-likelihood dari distribusi Tweedie sebagai fungsi loss-nya. Didapatkan hasil bahwa asumsi klaim agregat berdistribusi Tweedie meningkatkan akurasi dari metode Gradient Tree Boosting.

---

One of the important things in insurance business is how will insurance company set a premium that could correspond insured’s expected loss while also being competitive in market. To set a proper premium for insurance customer, one of the important tasks is to estimate total loss or aggregate claim of the insured. Estimating the aggregate claim is a regression problem. One of many methods for regression problem is Gradient Tree Boosting. One of the weaknesses of Gradient Tree Boosting is, this method does not implement the assumption that the data might be distributed. While for aggregate claim, one can assume that the claim frequency is Poisson distributed, claim severity is Gamma distributed, and both are independent so that the aggregate claim could be assumed to be Tweedie distributed. Gradient Tree Boosted Tweedie Model is one of many methods for solving a regression problem for a claim with the assumption mentioned. This method uses Gradient Tree Boosting algorithm with the log-likelihood function of Tweedie distribution as it’s loss function. It was found that the assumption that the aggregate claim is Tweedie distributed improves the accuracy of Gradient Tree Boosting method."

"Distribusi probabilitas berperan penting dalam proses analisa data. Terdapat banyak jenis distribusi yang telah ditemukan, salah satunya adalah distribusi Weibull. Distribusi Weibull diperkenalkan oleh fisikawan Swedia Waloddi Weibull pada tahun 1939. Seiring berjalannya waktu, banyak generalisasi distribusi Weibull telah dicoba oleh para peneliti. Distribusi Alpha Logarithmic Transformed Weibull (ALTW) adalah salah satu generalisasi dari distribusi Weibull dengan tiga parameter. Distribusi ALTW mengandung beberapa distribusi lifetime, yaitu distribusi Weibull, Eksponensial, dan Logaritmik. Metode Maximum Likelihood Estimator adalah salah satu metode yang sering digunakan untuk mengestimasi parameter distribusi. Namun, karena distribusi ALTW memiliki banyak parameter, diperlukan bantuan metode numerik untuk mendapatkan estimasi parameternya. Metode numerik yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah metode Newton-Raphson dan metode Gradien Konjugat. Hasil estimasi parameter dari kedua metode numerik akan dibandingkan untuk mencari estimasi terbaik. Terakhir, distribusi ALTW akan diaplikasikan pada data survival.

---

The probability distribution plays a crucial role in analyzing data. There are many types of distributions that have been discovered, one of which is the Weibull distribution. The Weibull distribution was introduced by the Swedish physicist Waloddi Weibull in 1939. Over time, many generalizations of the Weibull distribution have been attempted by researchers. The Alpha Logarithmic Transformed Weibull (ALTW) distribution is one such generalization of the Weibull distribution with three parameters. The ALTW distribution encompasses several lifetime distributions, namely the Weibull, Exponential, and Logarithmic distributions. The Maximum Likelihood Estimator method is one commonly used technique for estimating distribution parameters. However, due to the multiple parameters of the ALTW distribution, numerical methods are required to obtain parameter estimates. The numerical methods to be used in this study are the Newton-Raphson method and the Conjugate Gradient method. The parameter estimates obtained from both numerical methods will be compared to find the best estimation. Finally, the ALTW distribution will be applied to a survival data."