Rosita Kusumawati
Jurusan Pendidikan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta

Published : 10 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 10 Documents
Search

MODEL COX EXTENDED UNTUK MENGATASI NONPROPORTIONAL HAZARD PADA KEJADIAN BERSAMA Anita Nur Vitriana; Rosita Kusumawati
AdMathEdu : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Ilmu Matematika dan Matematika Terapan Vol 7, No 1: Juni 2017
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (643.606 KB) | DOI: 10.12928/admathedu.v7i1.7399

Abstract

Model Cox extended merupakan modifikasi dari model Cox proportional hazard ketika asumsi proportional hazard tidak dipenuhi. Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan prosedur pembentukan model Cox extended pada kejadian bersama dan penerapannya pada kasus individu berhenti bekerja. Estimasi parameter pada model Cox extended menggunakan maximum partial likelihood estimation (MPLE) dan pendekatan metode Breslow untuk mengatasi kejadian bersama. Data yang digunakan adalah data berhenti bekerja dari 201 individu dengan 4 variabel bebas, yaitu jenis kelamin, umur, status pernikahan dan pendidikan terakhir. Dari hasil perhitungan dengan bantuan software R 3.1.2, diperoleh model Cox extended dengan fungsi waktu  adalah model terbaik dengan hasil variabel yang berpengaruh signifikan, yaitu umur, status pernikahan, umur terikat waktu dan status pernikahan terikat waktu, dimana setiap penambahan umur 1 tahun menurunkan risiko individu berhenti bekerja sebesar 0,9 kali dan setiap individu yang sudah menikah memiliki risiko berhenti bekerja 0,55 kali lebih kecil daripada yang belum menikah. Kata Kunci: model Cox proprotional hazard, model Cox extended, maximum partial likelihood estimation, kejadian bersama, metode Breslow
Peramalan Harga Saham Berdasarkan Jaringan Syaraf Fuzzy Elman Recurrent dengan Optimasi Evolutif Rosita Kusumawati; Dhoriva Urwatul Wutsqa; Retno Subekti
Jurnal Sains Dasar Vol 7, No 2 (2018): October 2018
Publisher : Faculty of Mathematics and Natural Science, Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jsd.v7i2.38548

Abstract

Analisis runtun waktu telah banyak digunakan untuk menentukan harga saham masa depan. Analisis dan pemodelan runtun waktu keuangan merupakan tugas penting untuk membantu investor dalam mengambil keputusan. Meskipun demikian, prediksi harga dengan menggunakan runtun waktu tidak sederhana dan memerlukan analisa yang mendalam. Selain itu, di lingkungan yang dinamis seperti pasar saham, non linieritas dari runtun waktu adalah karakteristik yang diucapkan, dan ini segera mempengaruhi keefektifan ramalan harga saham. Dengan demikian, makalah ini bertujuan untuk mengusulkan sebuah metodologi yang meramalkan harga saham bulanan perusahaan Indonesia, yang diperdagangkan di Bursa Efek Jakarta. Kami mengusulkan jaringan syaraf Fuzzy Elman Recurrent untuk meramalkan harga saham dan algoritma genetika untuk mengoptimalkan bobot model. Prediksi kinerja dievaluasi dengan menggunakan perhitungan Mean Absolute Persentase Persentase (MAPE). Makalah ini menyimpulkan bahwa metode yang diusulkan mengoptimalkan peramalan harga.
EVALUASI DISTRIBUSI GABUNGAN MENGGUNAKANALGORITMA KONVOLUSI DAN REKURSI PANJER Rosita Kusumawati
PYTHAGORAS Jurnal Pendidikan Matematika Vol 7, No 1: Juni 2012
Publisher : Department of Mathematics Education, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, UNY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (155.059 KB) | DOI: 10.21831/pg.v7i1.2834

Abstract

Evaluasi distribusi gabungan merupakan bagian penting dalam matematika asuransi dan manajemenresiko. Perbandingan evaluasi distribusi gabungan menggunakan algoritma Konvolusi dan rekursi Panjerakan dikaji dalam tulisan ini.Keywords: distribusi gabungan, konvolusi, rekursi panjer
Pemrograman linear Fuzzy dengan Koefisien Teknis Bilangan Fuzzy menggunakan Metode Fuzzy Decisive Set Widiarsi, Neswin Indara; Kusumawati, Rosita
Jurnal Matematika Integratif Volume 12 No 2 (Oktober 2016)
Publisher : Department of Matematics, Universitas Padjadjaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (10076.882 KB) | DOI: 10.24198/jmi.v12.n2.11915.67-74

Abstract

Masalah optimisasi dalam kehidupan sehari-hari tidak semuanya dapat dimodelkan denganpemrograman linear (PL), khususnya masalah optimisasi dengan kendala yang tidak dapat diukur secarapasti sehingga koefisien teknis dari fungsi kendala tidak dapat dinyatakan secara tegas. Untuk mengatasihal tersebut, dibutuhkan pemrograman linear fuzzy (PLF). Penyelesaian model PLF dilakukan denganmembawa model PLF ke bentuk PL dengan menentukan batas dari nilai fungsi tujuan serta nilai koefisienteknis model PLF, kemudian mendefinisikan himpunan fuzzy goal dan himpunan fuzzy constraint untukmembentuk himpunan fuzzy decision yaitu irisan dari fuzzy goal dan fuzzy constraint, dan selanjutnyamenentukan solusi optimal pada himpunan fuzzy decision dengan memilih elemen dari himpunan fuzzydecision dengan nilai keanggotaan terbesar. Proses ini memuat bentuk non-konveks sehingga metode fuzzydecisive set digunakan. Model PLF diterapkan pada masalah optimisasi UD Firdaus Magelang yaitumemaksimalkan keuntungan penjualan paving dan batako dengan kendala waktu pengadukan, pencetakan,dan pengeringan.
MODEL COX EXTENDED UNTUK MENGATASI NONPROPORTIONAL HAZARD PADA KEJADIAN BERSAMA Vitriana, Anita Nur; Kusumawati, Rosita
AdMathEdu : Mathematics Education, Mathematics, and Applied Mathematics Journal Vol 7, No 1: Juni 2017
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (643.606 KB) | DOI: 10.12928/admathedu.v7i1.7399

Abstract

Model Cox extended merupakan modifikasi dari model Cox proportional hazard ketika asumsi proportional hazard tidak dipenuhi. Penelitian ini bertujuan untuk menjelaskan prosedur pembentukan model Cox extended pada kejadian bersama dan penerapannya pada kasus individu berhenti bekerja. Estimasi parameter pada model Cox extended menggunakan maximum partial likelihood estimation (MPLE) dan pendekatan metode Breslow untuk mengatasi kejadian bersama. Data yang digunakan adalah data berhenti bekerja dari 201 individu dengan 4 variabel bebas, yaitu jenis kelamin, umur, status pernikahan dan pendidikan terakhir. Dari hasil perhitungan dengan bantuan software R 3.1.2, diperoleh model Cox extended dengan fungsi waktu  adalah model terbaik dengan hasil variabel yang berpengaruh signifikan, yaitu umur, status pernikahan, umur terikat waktu dan status pernikahan terikat waktu, dimana setiap penambahan umur 1 tahun menurunkan risiko individu berhenti bekerja sebesar 0,9 kali dan setiap individu yang sudah menikah memiliki risiko berhenti bekerja 0,55 kali lebih kecil daripada yang belum menikah. Kata Kunci: model Cox proprotional hazard, model Cox extended, maximum partial likelihood estimation, kejadian bersama, metode Breslow
Analisis Data Multivariat Dengan Program R Wustqa, Dhoriva Urwatul; Listyani, Endang; Subekti, Retno; Kusumawati, Rosita; Susanti, Mathilda; Kismiantini, Kismiantini
Jurnal Pengabdian Masyarakat MIPA dan Pendidikan MIPA Vol 2, No 2 (2018): Vol 2, No 2 (2018)
Publisher : Yogyakarta State University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jpmmp.v2i2.21913

Abstract

Analisis multivariat adalah salah satu teknik dalam statistika yang digunakan untuk menganalisis secara simultan variabel lebih dari satu. Perhitungan dalam analisis data multivariat lebih kompleks dibandingkan dengan analisis univariat, sehingga penggunaan program statistika akan mempermudah dalam analisis.  Salah satu program statistika yang dapat diperoleh secara gratis (tanpa lisensi) adalah program R. Workshop program R untuk analisis data multivariat bagi para lulusan S1 Pendidikan Matematika/Matematika dan mahasiswa program pasca sarjana Pendidikan Matematika secara umum bertujuan untuk memberikan pengetahuan dan ketrampilan dasar penggunaan program R pada analisis data multivariat. Metode yang digunakan dalam pelatihan meliputi tutorial dan praktek secara langsung. Sebagian peserta belum pernah menggunakan program R, dan terlihat bahwa mereka antusias dalam mengikuti pelatihan. Berdasarkan pengamatan dan tanya jawab dengan peserta pelatihan, tampak bahwa peserta bersemangat mengikuti kegiatan pelatihan. Dengan pelatihan ini para peserta mendapat pengetahuan secara teoritis tentang analisis komponen utama, analisis faktor dan secara praktek meliputi ketrampilan tentang bagaimana menganalisis data multivariat dengan program R, dan menginterpretasikan hasil analisis dengan kedua metode tersebut. Kata kunci: analisis multivariat, program statistika R. Multivariate Data Analysis Using R Program Abstract           Multivariate analysis is a technique in statistics that is used to simultaneously analyze more than one variable. Dealing with multivariate data analysis calculations are more complex than the univariate analysis, so the use of statistical program will make it easier. One of the free statistical programs (free license) is R program. Workshop R program on the multivariate data analysis for people who had mathematics or mathematics education degree or graduate students in general aims to provide multivariate data analysis skills using statistics R program. The training methods were tutorial and practices in class. Some participants had never used the R program prior to the training, and they were enthusiastic during training. According to the observations and questions and answers session, the participants appeared to have passions on learning the usage of  the statistical R program on analyzing multivariate data. From the training, the participants gained theoretical knowledge about the principal component analysis, factors analysis, and practices about the skills on how to analyze mulivariate data, and interpret the results of the analysis with both methods using the  R program. Keywords: multivariat analysis, R statistical program
A Study of Partial Least Squares (Case Study: Cox-PLS Regression) Retno Subekti; Rosita Kusumawati
Jurnal Sains Dasar Vol 3, No 1 (2014): April 2014
Publisher : Faculty of Mathematics and Natural Science, Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (160.247 KB) | DOI: 10.21831/jsd.v3i1.2792

Abstract

Indication of multicollinearity in regression analysis will lead to wrong interpretation when interpreting the results. One of the handling of the case of multicollinearity is to use of PLS (partial least squares). The purpose of this study is to provide a general overview of PLS. The results of this study are in general PLS study along both the concept and the classification methodology and its application. PLS is generally divided into two branches, namely PLS regression and path analysis. In the application of PLS, the data used TB patient survival (tubercolosis) in Yogyakarta, which is obtained from a private hospital in Yogyakarta. The data were analyzed using Cox regression, but there is multicollinearity so then there is an error in the interpretation of the significance of the model. By using PLS-Cox regression, we obtained one PLS component consisting of one independent variable, namely class care.   Key words: PLS regression, PLS path modelling, Cox regression
DETERMINATION OF AMERICAN TYPE STOCK OPTION PRICE WITH DISTRIBUTION DEVIDEN USING FINITE ELEMENT METHOD Nikenasih Binatari; Rosita Kusumawati; Ade Latif
Jurnal Penelitian Saintek Vol 18, No 2: Oktober 2013
Publisher : Institute of Research and Community Services, Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2559.339 KB) | DOI: 10.21831/jps.v18i2.2141

Abstract

Changes in stock price, either when the stock price increases or decreases, can be exploited for profit. One of the investment instruments that can be used to take advantage of the stock price change is a stock option. In addition, stock options can also be used to minimize the amount of losses that may be suffered by investors. One of the keys to take advantage of the stock options is the precision determination of the type of stock option exercise price. Black-Scholes model is a model that has been widely used as an approach to solve the problem of determining the exercise  transaction costs, risk-free interest rates, and changes in stock prices follow a random pattern. Meanwhile, most of the stock options are traded in fact pay dividends. Because the most heavily traded stock options is stock options American type, then the purpose of this study was to determine the Black-Scholes option pricing American type stock with the dividend model using finite element method. At case one year expiration date, execution price $10, risk-free interest rate 10%, paid dividend proportion 5%, stock price volatility 0,32, call option price at market $1,5 and put option price at market $6 then the result shows that call option price is $1,8 and put option price is $5,3. Because call option price is cheaper then investor better buy the option while for put option price, because it’s more expensive then investor better not buy the option.  price of stock options. The assumption of this model is not giving the stock dividend, no transaction costs, risk-free interest rates, and changes in stock prices follow a random pattern. Meanwhile, most of the stock options are traded in fact pay dividends. Because the most heavily traded stock options is stock options American type, then the purpose of this study was to determine the Black-Scholes option pricing American type stock with the dividend model using finite element method. At case one year expiration date, execution price $10, risk-free interest rate 10%, paid dividend proportion 5%, stock price volatility 0,32, call option price at market $1,5 and put option price at market $6 then the result shows that call option price is $1,8 and put option price is $5,3. Because call option price is cheaper then investor better buy the option 
Pemrograman linear Fuzzy dengan Koefisien Teknis Bilangan Fuzzy menggunakan Metode Fuzzy Decisive Set Neswin Indara Widiarsi; Rosita Kusumawati
Jurnal Matematika Integratif Vol 12, No 2: Oktober, 2016
Publisher : Department of Matematics, Universitas Padjadjaran

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (10076.882 KB) | DOI: 10.24198/jmi.v12.n2.11915.67-74

Abstract

Masalah optimisasi dalam kehidupan sehari-hari tidak semuanya dapat dimodelkan denganpemrograman linear (PL), khususnya masalah optimisasi dengan kendala yang tidak dapat diukur secarapasti sehingga koefisien teknis dari fungsi kendala tidak dapat dinyatakan secara tegas. Untuk mengatasihal tersebut, dibutuhkan pemrograman linear fuzzy (PLF). Penyelesaian model PLF dilakukan denganmembawa model PLF ke bentuk PL dengan menentukan batas dari nilai fungsi tujuan serta nilai koefisienteknis model PLF, kemudian mendefinisikan himpunan fuzzy goal dan himpunan fuzzy constraint untukmembentuk himpunan fuzzy decision yaitu irisan dari fuzzy goal dan fuzzy constraint, dan selanjutnyamenentukan solusi optimal pada himpunan fuzzy decision dengan memilih elemen dari himpunan fuzzydecision dengan nilai keanggotaan terbesar. Proses ini memuat bentuk non-konveks sehingga metode fuzzydecisive set digunakan. Model PLF diterapkan pada masalah optimisasi UD Firdaus Magelang yaitumemaksimalkan keuntungan penjualan paving dan batako dengan kendala waktu pengadukan, pencetakan,dan pengeringan.
Analisis Portofolio Optimal Fuzzy Mean Absolute Deviation dengan Algoritma Genetika Rahmat Fatoni; Rosita Kusumawati
Jurnal Sains Dasar Vol 11, No 1 (2022): April 2022
Publisher : Faculty of Mathematics and Natural Science, Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jsd.v11i1.44608

Abstract

Fuzzy Mean Absolute Deviation (FMAD) merupakan pengembangan dari model Mean Absolute Deviation (MAD) dimana semua parameter-parameter pada model berupa bilangan fuzzy. Tujuan dari artikel ini adalah menjelaskan analisis pembentukan model FMAD untuk optimasi portofolio saham pada pasar saham di Indonesia serta penyelesaian model menggunakan algoritma genetika. Penyelesaian model FMAD dilakukan dengan terlebih dahulu menyusun model Program Linear (PL) yang ekuivalen dengannya menggunakan metode Mehar. Solusi optimal dari model PL yang diperoleh ditentukan menggunakan algoritma genetika. Contoh numeris penerapan model FMAD untuk menyusun portofolio dari saham-saham yang terdaftar pada indeks LQ45 selama periode 1 Januari 2014 - 31 Desember 2016 diberikan. Lima saham yang terpilih yaitu Pakuwon Jati Tbk (PWON), Global Mediacom Tbk (BMTR), Adaro Energy Tbk (ADRO), Perusahaan Gas Negara (PGAS), dan Media Nusantara Citra Tbk (MNCN). Tiga contoh portofolio dengan 3 batasan bobot investasi maksimal yang berbeda disusun. Portofolio FMAD optimal terdiri dari PWON 30%, BMTR 0%, ADRO 20%, PGAS 0%, dan MNCN 50% dengan indeks sharpe 0,354 yang lebih tinggi dari portfolio MAD.