Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.633
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL MATEMATIKA STATISTIKA DAN KOMPUTASI Jurnal Sains dan Seni ITS IPTEK Journal of Proceedings Series Jurnal Varian Jurnal Statistika dan Aplikasinya Sewagati
Oktaviana, Pratnya Paramitha
Departemen Aktuaria Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Mathematics Social Sciences Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
Construction the Statistics Distributions for Characterizing the Transfer Factors of Metals from Soil to Plant (TFsp) Using Bayesian Method Oktaviana, Pratnya Paramitha; Etienne, Marie-Pierre
IPTEK Journal of Proceedings Series Vol 1, No 1 (2014): International Seminar on Applied Technology, Science, and Arts (APTECS) 2013
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23546026.y2014i1.265

Abstract

Plants have the faculty of  levy the metals in the soil. The consumption of this plants can represent in some situations a health risk to be assessed. The transfer of contaminants from soil to food crops is a major route connecting the soil contamination to human exposure. The Transfer Factors Soil-Plant (TFsp) (the ratio between the concentration of contaminants in plants and the concentration of contaminants in the soil) is a value commonly used in the assessment of exposure and health risks. This research use the BAPPET database (database contents the informations of elements metal traces plants and vegetables). The goal of this research is for define the variable that influent the variability of TFsp and for characterizing their effects from their posteriors distributions using bayesian methods, Metropolis-Hastings. There are 3 metals (Cd, As and Pb), 4 plant types (leaf, fruit, root and tuber) and 2 analysis (using 4 plant types and 3 plant types, without tuber) with 4 models of analysis of varians (ANOVA, using normal and lognormal distribution for likelihood) that used in this research. The results of analysis for 4 plant types is chosing the model II with lognormal distribution for likelihood (yi ~ LN(µi, σi2)) for the best model and for 3 plant types is chosing the model IV with lognormal distribution for likelihood (yi ~ LN(µi, σ2), µi = µ + αi + Bj + δk, Bj ~ N(0, σB2)) for the best model. The contains of metal Cd, As and Pb in leaf has the highest risk for the health because that has the biggest posterior mean of TFsp.
Analisis Clustering Perusahaan Sub Sektor Perbankan berdasarkan Rasio Keuangan CAMELS Tahun 2014 menggunakan Metode Fuzzy C-Means dan Fuzzy Gustafson Kessel Nur Afifah Amalia; Dwiatmono Agus Widodo; Pratnya Paramitha Oktaviana
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 5, No 2 (2016)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (699.279 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v5i2.16651

Abstract

Sub sektor perbankan merupakan salah satu sub sektor keuangan yang memiliki kontribusi cukup tinggi dalam hal penginvestasian saham. Kondisi saham yang tidak menentu setiap tahunnya, membuat para investor kesulitan untuk memilih saham mana yang akan dipilih. Hal ini menyebabkan setiap bank harus mampu memperlihatkan suatu kinerja yang baik dan maksimal dimata para investor saham. Kondisi prospektif tidaknya suatu saham dapat di-lakukan dengan melihat hasil laporan keuangan dari setiap perusahaan dan menganalisisnya lebih lanjut melalui rasio keuangan CAMELS. Setelah didapatkan data rasio keuangan, seorang investor sebaiknya melakukan pengelompokkan perusahaan berdasarkan rasio keuangan tersebut agar inves-tasi yang dilakukan memberikan keuntungan yang maksimal. Selama ini, metode pengelompokkan yang sering digunakan berupa metode hirarki. Oleh karena itu, peneliti tertarik untuk mengelompokkan rasio keuangan menggunakan metode non hirarki yaitu Fuzzy C-Means dan Fuzzy Gustafson Kessel. Pada penelitian ini diperoleh kondisi optimum untuk kedua metode berdasarkan nilai Index XB sebanyak 2 cluster dengan metode terbaik adalah metode Fuzzy Gustafson Kessel berdasarkan nilai icdrate terkecil yaitu sebesar 0,7232. Hasil karakteristik berupa statistika deskriptif menghasilkan bahwa ada perbedaan nilai median di setiap cluster pada masing-masing rasio keuangan dengan rata-rata nilai median tertinggi terjadi pada hasil pengelompokkan di cluster ke 2 dan ukuran penyebaran data terbesar terjadi pada cluster ke 1. Berdasarkan jumlah cluster optimum dan metode terbaik, maka hasil pengujian MANOVA menghasilkan bahwa tidak ada perbedaan karakteristik antar cluster terhadap respon.
Pemodelan dan Pemetaan Kasus Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Jambi pada Tahun 2014 dengan Menggunakan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) Irdo Jasmadi; Dwiatmono Agus Widodo; Pratnya Paramitha Oktaviana
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 5, No 2 (2016)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (658.937 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v5i2.16704

Abstract

Kemiskinan merupakan suatu keadaan yang sering dihubungkan dengan kebutuhan, kesulitan dan kekurangan di berbagai keadaan hidup. Jumlah penduduk miskin di Provinsi Jambi masih dikategorikan tinggi. Penelitian ini ingin mendapatkan model berdasarkan Kabupaten/Kota di Provinsi Jambi menggunakan metode Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR). Hasil pemodelan dengan metode GWNBR menunjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah penduduk miskin yang terjadi secara global di seluruh Kabupaten/Kota di Provinsi Jambi meliputi Produk Domestik Regional Bruto Atas Dasar Harga Berlaku per kapita, Kepadatan penduduk, Persentase rumah tangga yang menempati rumah dengan status tidak milik sendiri, dan Jumlah fasilitas kesehatan.
Pemodelan Tingkat Konsumsi Ikan di Jawa Timur Menggunakan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline Dias Setya Prayogo; Wiwiek Setya Winahju; Pratnya Paramitha Oktaviana
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 7, No 2 (2018)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (289.389 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v7i2.34699

Abstract

Indonesia merupakan negara maritim dan merupa-kan perairan yang cukup luas. Potensi yang cukup luas terdapat di laut Indonesia, sektor perikanan memiliki peluang yang cukup besar dan berkembang. Namun penduduk Indonesia memiliki ti-ngkat konsumsi ikan yang masih rendah di bandingkan dengan negara-negara tetangga. Mengutip data Kementrian Kelautan dan Perikanan (KKP) pertumbuhan konsumsi ikan tahun 2010-2014 Jawa Timur memiliki pertumbuhan diatas 10% sebesar 10,12%. Dalam kaitannya dengan tingkat konsumsi ikan yang masih rendah untuk Indonesia khususnya di daerah Jawa Timur, maka salah satu hal yang dapat dilakukan adalah apa faktor-faktor yang berkaitan dengan tingkat konsumsi ikan di Jawa Timur masih rendah. Sehingga pada penelitian kali ini akan digunakan salah satunya adalah menggunakan pendekatan reg-resi nonparametrik spline untuk melihat pemodelan tingkat kon-sumsi ikan di Jawa Timur tahun 2016. Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa seluruh variabel prediktor berpengaruh signi-fikan dan semua asumsi telah terpenuhi. Model regresi nonpara-metrik spline terbaik adalah spline dengan kombinasi knot. Model ini memiliki nilai koefisisen determisani sebesar 85,61%.
Analisis Pola Persebaran Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) Wilayah Surabaya Menggunakan Spatial Poisson Point Process Achmad Nuruddin Syaifulloh; Nur Iriawan; Pratnya Paramitha Oktaviana
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 8, No 2 (2019)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (182.852 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v8i2.43308

Abstract

Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) merupakan sarana yang berfungsi untuk melayani pemenuhan kebutuhan akan bahan bakar bagi kendaraan bermotor masyarakat umum. Hingga 2017, kota Surabaya memiliki 85 SPBU, akan tetapi SPBU di Surabaya belum tersebar secara merata. Akibatnya terdapat daerah yang kesulitan dalam memenuhi kebutuhan BBM karena letak SPBU yang kurang terjangkau. Oleh karena itu pada penelitian ini akan dilakukan analisis pola persebaran SPBU dengan menggunakan metode spatial poisson point process untuk mendapatkan efektifitas lokasi SPBU di Surabaya yang dapat dilihat dari lokasi SPBU di wilayahnya. Pendekatan poisson process dilakukan karena setelah dilakukan pengujian distribusi, jumlah SPBU setiap lokasi mengikuti distribusi poisson. Hasil analisis menunjukkan bahwa pola persebaran SPBU tidak homogen atau inhomogeneous poisson process, kemudian model dari inttensitas kepadatan SPBU di Surabaya didapatkan dengan menggunakan mixture poisson regression. Diketahui bahwa variabel kovariat yang digunakan dalam penelitian ini tidak ada yang memiliki pengaruh signifikan terhadap penambahan SPBU, sehingga penelitian selanjutnya dapat dilakukan dengan penambahan variabel kovariat yang lain.
Diversifikasi “Rengginang Aneka Rasa dari Olahan Hasil Laut” Pemberdayaan Wanita Pesisir (Daerah Cumpat-Kedung Cowek–Bulak-Kenjeran Surabaya) Soehardjoepri; Pratnya Paramitha Oktaviana; Meidyta Sinantryana Widyaswari
Sewagati Vol 6 No 1 (2022)
Publisher : Pusat Publikasi ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (624.917 KB) | DOI: 10.12962/j26139960.v6i1.112

Abstract

Proses produksi dan pemasaran selama ini sangat tidak efisien dan efektif terutama untuk Usaha Kecil Menengah (UKM) yang berproses menjadi home industry. Contohnya UKM yang diusung oleh Wanita Pesisir di daerah Cumpat, Kedung Cowek, Bulak dan Kenjeran Surabaya yang memproduksi rengginang dengan berbagai macam rasa dari olahan hasil laut seperti udang dan lorjuk, yang masih memakai alat seadanya sehingga proses penggorengan rengginang tidak dapat maksimal dan pemasaran belum efisien, padahal merupakan unggulan Kenjeran sebagai daerah pesisir utara. Tim pengabdian mengidentifikasi permasalahan tersebut agar dapat meningkatkan perekonomian. Metode yang digunakan yaitu: studi pustaka, observasi, pendampingan, pelatihan, monitoring dan evaluasi di lapangan pada mitra produksi diversifikasi rengginang berbagai macam rasa dari olahan hasil laut. Alat Spinner peniris minyak berteknologi digunakan dalam proses penirisan minyak agar produk tetap higienis dan berkualitas. Pelatihan kreatifitas dan berinovasi dalam pembuatan produk rengginang aneka rasa serta pemasaran secara e-marketing juga diberikan kepada mitra UKM. Inovasi dan kreatifitas perlu ditingkatkan untuk mengantisipasi kejenuhan konsumen, sehingga dilakukan kegiatan pemasaran melalui e-commerce agar produk lebih dikenal di Jawa Timur maupun luar pulau. Dengan adanya program pengabdian ini, mitra berkontribusi dengan aktif dalam mengikuti pelatihan dan pendampingan serta kegiatan tersebut dilakukan sesuai dengan prokes pada masa Pemberlakukan Pembatasan Kegiatan Masyarakat (PPKM).
“Actuarial Science Online Short Course : A10 Financial Mathematics (ASOSC)” Sebagai Upaya Pemberian Dukungan Bagi Calon Peserta Ujian Profesi Aktuaris di Indonesia Ulil Azmi; Wawan Hafid Syaifudin; Galuh Oktavia Siswono; Raden Mohamad Atok; Imam Safawi Ahmad; Pratnya Paramitha Oktaviana; Checellya Maitriani
Sewagati Vol 6 No 3 (2022)
Publisher : Pusat Publikasi ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1030.402 KB) | DOI: 10.12962/j26139960.v6i3.200

Abstract

Profesi aktuaris sangat digemari oleh masyarakat Indonesia karena luasnya prospek kerja yang ditawarkan serta adanya peraturan Menteri Keuangan tahun 2016 yang mewajibkan penugasan dan laporan aktuaris di tandatangani oleh Aktuaris Publik. Seorang aktuaris memiliki syarat yaitu harus lulus pada 10 ujian sertifikasi yang diselenggarakan oleh Persatuan Aktuaris Indonesia (PAI). Tingginya kebutuhan tenaga aktuaris tidak diimbangi oleh peningkatan jumlah aktuaris di Indonesia. Salah satu penyebabnya adalah gagal dalam ujian PAI. Salah satu mata ujian yang diujikan oleh PAI adalah A10, yaitu matematika finansial. Mata ujian A10 merupakan materi paling dasar pada seluruh mata ujian profesi aktuaris. Apabila seorang peserta telah berhasil menyelesaikan mata ujian A10, maka peserta tersebut dapat melanjutkan ujian ke tingkat berikutnya yang lebih tinggi. Oleh karena itu, tim pengabdi mengidentifikasi bahwa salah satu cara untuk mendukung para peserta ujian PAI serta membantu pemerintah dalam meningkatkan jumlah aktuaris di Indonesia adalah dengan menyelenggarakan pelatihan/short course pada mata ujian A10. Metode yang digunakan pada kegiatan ini adalah observasi, bimbingan dan evaluasi yang diikuti oleh peserta selama empat hari dalam bentuk penyampaian konsep dasar materi oleh narasumber, pembahasan soal yang didampingi oleh asisten narasumber serta pre-test dan post-test. Kegiatan ini diharapkan dapat membantu peserta untuk lulus ujian PAI pada subjek A10.
Impact of SST Anomalies on Coral Reefs Damage Based on Copula Analysis Pratnya Paramitha Oktaviana; Kartika Fithriasari
Jurnal Varian Vol 6 No 2 (2023)
Publisher : Universitas Bumigora

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30812/varian.v6i2.2324

Abstract

The condition of coral reefs in Indonesia is alarming. One of the influenting factors of coral reefs damage is extreme climate change. The aim of this study is to determine the relationship of climate change, that is Sea Surface Temperature (SST) anomaly index, and coral reefs damage in West, Central and East Region of Indonesia. The method used in this study is Copula analysis. Copula is one of the statistical methods used to determine the relationship of two or more variables, in which case the distribution can be normal or not. First, data is transformed into Uniform [0,1] domain. Then, Copula parameter is estimated to get significance parameter. Lastly, the best Copula that has the highest log likelihood value is selected to represent the relationship of data. The result indicates that percentage of coral reefs damage in West and Central Region has relationship with SST Nino 4, while coral reefs damage in East Region does not have relationship with any of SST Nino anomalies. In West Region, the best Copula represents the relationship is Gaussian Copula (parameter = -0.32); it concludes that the higher the value of SST Nino 4, the lower the percentage of coral reefs damage and otherwise. While in Central Indonesia, Frank Copula (parameter = -4.89) is selected; it does not have tail dependency so that the SST Nino 4 and the percentage of coral reefs in damage condition in Central Region has low correlation.
Pendekatan Copula – Conditional Value at Risk (CVaR) untuk Analisis Risiko Saham Perusahaan Sub Sektor Telekomunikasi Gloria Amada; Pratnya Paramitha Oktaviana
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 6 (2022)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v11i6.87588

Abstract

Investasi saham adalah kegiatan menanamkan sejumlah dana pada suatu perusahaan dengan tujuan mendapatkan keuntungan di masa depan. Seorang investor umumnya melihat return saham untuk berinvestasi, tetapi harga saham mengalami perubahan yang tidak terduga sehingga ada risiko yang mengikuti. Analisis risiko perlu dilakukan untuk menghindari kerugian di masa yang akan datang. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui dan mengestimasi risiko saham menggunakan Conditional Value at Risk (CVaR) dengan pendekatan Copula. Variabel penelitian yang digunakan adalah nilai return saham dari empat perusahaan sub sektor telekomunikasi yaitu PT Telkom Indonesia Tbk (TLKM), PT Indosat Tbk (ISAT), PT Smartfren Telecom Tbk (FREN), PT XL Axiata Tbk (EXCL). Berdasarkan hasil penelitian, saham EXCL dan TLKM merupakan saham dengan korelasi tertinggi dari keempat saham perusahaan sub sektor telekomunikasi untuk membentuk portofolio bivariat. Residual model dari data return EXCL dan TLKM kemudian dimodelkan dengan Copula. Dari nilai log-likelihood, Copula Gumbel adalah model Copula terbaik untuk menggambarkan struktur dependensi dari EXCL dan TLKM. Setelah didapatkan parameter dari Copula Gumbel, dilakukan estimasi VaR dan setelah itu dilakukan estimasi CVaR.
Pemodelan Magnitude Gempa Bumi di Indonesia Menggunakan Generalized Extreme Value (GEV) Berbasis Simulasi Markov Chain Monte Carlo (MCMC) Fadhela Anindya Rahmadani; Pratnya Paramitha Oktaviana
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 6 (2022)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v11i6.92341

Abstract

Gempa bumi merupakan peristiwa getaran yang disebabkan dari terjadinya pelepasan akumulasi energi dari lempeng tektonik di dalam bumi. Indonesia merupakan negara yang terletak pada pertemuan antara lempeng tektonik, yang menyebabkan Indonesia rawan terjadi gempa bumi. Di Indonesia gempa bumi sebesar 9.1 magnitude pernah terjadi dan menyebabkan tsunami yang memakan korban jiwa lebih dari 160 orang dan 63.977 keluarga kehilangan tempat tinggal. Terjadinya gempa bumi terutama gempa berkekuatan besar dapat menyebabkan besarnya dampak yang ditimbulkan. Risiko kerugian dapat diminimalisir dengan adanya mitigasi bencana sebelum terjadinya peristiwa bencana. Kerugian yang ditimbulkan dari bencana alam dapat diminimalisir dengan mengalihkan risiko kepada perusahaan asuransi. Sebagai lembaga pengalih risiko serta yang mengumpulkan dana premi, perusahaan asuransi harus memperhitungkan risiko yang tidak dapat dimitigasi. Untuk mengoptimalkan manajemen risiko bencana dapat dilakukan analisis mengenai kejadian bencana. Salah satunya dapat menggunakan extreme value theory pada data bencana. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data gempa bumi di Indonesia tahun 1990-2021 dari katalog gempa bumi National Earthquake Information Center-USGS. Pada penelitian ini digunakan variabel magnitude gempa bumi di Indonesia. Magnitude gempa bumi merupakan kejadian ekstrem. Dalam penelitian ini parameter nilai ekstrem di estimasi mengikuti distribusi GEV dengan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Setelah diperoleh parameter dari distribusi GEV akan dilanjutkan estimasi dengan Markov Chain Monte Carlo. Berdasarkan pemilihan model terbaik dengan metode DIC, yang diperoleh model terbaik yakni pada data ekstrem maksimum periode 12 bulan. Penelitian dilanjutkan dengan melakukan perhitungan return level. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai referensi dalam perencanaan manajemen risiko bencana alam gempa bumi.
Co-Authors Achmad Nuruddin Syaifulloh Alya Azzahra Checellya Maitriani Dias Setya Prayogo Dwiatmono Agus Widodo Etienne, Marie-Pierre Fadhela Anindya Rahmadani Fithriasari, Kartika Galuh Oktavia Siswono Gloria Amada Imam Safawi Ahmad, Imam Safawi Irdo Jasmadi Meidyta Sinantryana Widyaswari Mohamad Atok, Raden Nur Afifah Amalia Nur Iriawan Nyoman Gede Trisna Sanjaya Prilyandari Dina Saputri R. Mohamad Atok Radit Candra Nugroho Soehardjoepri Soehardjoepri Ulil Azmi Wawan Hafid Syaifudin Wiwiek Setya Winahju