d'Cartesian

Penerapan Autoregressive Distributed Lag (ARDL) Dalam Memodelkan Pengaruh Lama Sekolah Dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Kemiskinan di Kota Manado

Eka Elencya Trisilia Laloan, Nelson Nainggolan, Djoni Hatidja — Wed, 22 Nov 2023 00:00:00 +0800

The increase in poverty rates in Manado City, North Sulawesi, is influenced by various factors such as the average length of schooling and the open unemployment rate. This study aims to determine a model and to determine whether the average length of schooling and the open unemployment rate can affect the poverty rate in Manado City from previous time periods using the autoregressive distributed lag (ARDL) model. The data used in this study are secondary data, namely the percentage of poverty rates, average length of schooling, and the percentage of open unemployment rates taken from the Central Bureau of Statistics (BPS) of Manado City, North Sulawesi Province, from the annual period starting from 2003-2021. The results showed that the best model offered by Akaike Information Criteria (AIC) was ARDL (2,2,2) with the smallest AIC value of -0.36 with the model equation with the results that both independent variables, average length of schooling and open unemployment rate, can affect poverty in Manado City.

Penerapan Analisis Cluster Hierarki Djlamm Pengelomlokkan Kecamatan Berdasarkan Produksi Buah-buahan di Kabupaten Minahasa Selatan

Gloria Rompas, Marline Paendong, Deiby T. Salaki — Fri, 08 Dec 2023 00:00:00 +0800

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kecamatan-kecamatan di Kabupaten Minahasa Selatan berdasarkan produksi buah-buahan. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder tahun 2020 yaitu data produksi buah-buahan yang diperoleh dari publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Minahasa Selatan. Analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah Analisis Cluster Hierarki. Hasil dari Analisis cluster pada penelitian ini menghasilkan 2 cluster. Cluster pertama memuat 16 Kecamatan dan cluster kedua memuat 1 Kecamatan.

Analisis Saham-Saham dengan Menggunakan Capital Asset Pricing Model (CAPM) dalam Pembentukan Portofolio Optimal

Novelia Todingan, Tohap Manurung, Charles E. Mongi — Fri, 08 Dec 2023 00:00:00 +0800

CAPM adalah sebuah model hubungan antara risiko dan expected suatu sekuritas atau portofolio. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui Saham-saham apa saja yang dapat membentuk portofolio optimal dari saham-saham yang masuk dalam Index MNC36 dan mengetahui besarnya proporsi dana pada masing-masing saham berdasarkan hasil pembentukan portofolio optimal. Teknik pengambilan sampel menggunakan teknik purposive sampling. Terdapat 8 saham yang memenuhi kriteria pembentukan portofolio optimal saham. Besarnya proporsi dana yang layak diinvestasikan pada kedelapan saham tersebut adalah 14.61% dialokasikan untuk saham AKRA (AKR Corporindo Tbk), 2.73% ASII (Astra International Tbk.), 13.91% BBNI ((Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk.), 12.14% BMRI (Bank Mandiri (Persero) Tbk.), 13.89% INCO (Vale Indonesia Tbk.), 17.58%, PTBA (Bukit Asam Tbk.), 17.96% TLKM (Telkom Indonesia (Persero) Tbk.), dan 7.19% UNTR (United Tractors Tbk.).

Penerapan Model ARIMA-GARCH Untuk Peramalan Harga Saham PT Adhi Karya (Persero) Tbk (ADHI.JK)

Stievio Talumewo, Nelson Nainggolan, Yohanes A.R. Langi — Mon, 11 Dec 2023 00:00:00 +0800

Investasi saham memiliki benefit yang sangat menguntungkan bagi investor untuk kehidupan dimasa yang akan datang sehingga sering dijadikan sebagai tempat untuk penanaman modal. Namun selain memiliki keuntungan, investasi juga memiliki resiko yang mengakibatkan para investor atau perusahaan tidak mendapatkan keuntungan sama sekali. Oleh karena itu prediksi harga saham dimasa depan akan sangat dibutuhkan untuk memberikan informasi kepada investor saham baik personal maupun perusahaan. Pada penelitian ini dilakukan peramalan pada harga penutupan saham harian PT Adhi Karya (Persero) Tbk (ADHI.JK) selama lima hari kedepan mulai tanggal 09 Januari 2023 sampai 13 Januari 2023 dari data aktual yang digunakan yaitu pada periode 09 Januari 2020 hingga 06 Januari 2023. Dalam penelitian ini dilakukan peramalan dengan menggunakan model ARIMA-GARCH. Hasil penelitian menunjukan bahwa data yang digunakan terdapat unsur heteroskedastisitas dan model terbaik yang dihasilkan adalah ARIMA(1,1,1)-GARCH(1,1).

Analisis Gerombol untuk Pengelompokan Program Studi di FMIPA UNSRAT berdasarkan Keadaan Orang Tua

Angelina Monica Gulla, Hanny Andrea Huibert Komalig, Deiby T. Salaki — Mon, 11 Dec 2023 00:00:00 +0800

This research aims to group study programs in the Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Sam Ratulangi University based on the similarity of characteristics from the point of view of the parents of students. The data used in this study is secondary data for 2021, namely new student data obtained from LP3 Sam Ratulangi University Manado. The analysis used is Cluster Analysis. The results of the first cluster analysis contain 2 study programs, namely Chemistry and Physics and the second cluster contains 4 study programs, namely Biology, Pharmacy, Information Systems, and Mathemathics.