Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : InPrime: Indonesian Journal Of Pure And Applied Mathematics

Estimation Parameter d in Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average Model in Predicting Wind Speed Devi Ila Octaviyani; Madona Yunita Wijaya; Nina Fitriyati
InPrime: Indonesian Journal of Pure and Applied Mathematics Vol 1, No 2 (2019)
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Sciences and Technology, UIN Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2526.294 KB) | DOI: 10.15408/inprime.v1i2.13676

Abstract

AbstractWind speed is one of the most important weather factors in the landing and takeoff process of airplane because it can affect the airplane's lift. Therefore, we need a model to predict the wind speed in an area. In this research, the wind speed forecast using the ARIMA model is discussed which has differencing parameters in the form of fractions. This model is called the ARFIMA model. In estimating differencing parameters two methods are considered, namely parametric and semiparametric methods. Exact Maximum Likelihood (EML) is used under parametric method. Meanwhile, four methods semiparametric estmation are used, i.e Geweke and Porter-Hudak (GPH), Smooth GPH (Sperio), Local Whittle and Rescale Range (R/S). The result shows the best estimation method is GPH with the selected model is ARFIMA (2,0.334,0).Keywords: ARFIMA, Parametric Method, Semiparametric Method. AbstrakKecepatan angin merupakan salah satu faktor cuaca yang penting dalam proses pendaratan dan tinggal landas pesawat karena dapat mempengaruhi daya angkat pesawat. Oleh karena itu, diperlukan suatu model untuk memprakirakan kecepatan angin di suatu wilayah. Artikel ini membahas prakiraan kecepatan angin dengan menggunakan model ARIMA yang memiliki parameter differencing berupa bilangan pecahan. Model ini disebut model ARFIMA. Pada estimasi parameter differencing terdapat dua metode yang digunakan pada penelitian ini, yaitu metode parametrik dan metode semiparametrik. Metode parametrik yang digunakan adalah Exact Maximum Likelihood (EML) dan empat metode semiparametrik yang digunakan adalah Geweke and Porter-Hudak (GPH), Smooth GPH (Sperio), Local Whittle dan Rescale Range (R/S). Hasil analisis menunjukkan pada kasus ini metode estimasi terbaik adalah GPH dengan model terpilih adalah ARFIMA(2,0.334,0).Kata kunci: ARFIMA, Metode Parametrik, Metode Semiparametrik.
The Constant Annual Premium and Benefit Reserve for Four Participants in Joint Life Insurance Nindita Nadilia; Nina Fitriyati; Irma Fauziah
InPrime: Indonesian Journal of Pure and Applied Mathematics Vol 2, No 2 (2020)
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Sciences and Technology, UIN Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/inprime.v2i2.14780

Abstract

AbstractThis research discusses the derivation of formula to calculate the constant annual premiums and the benefit reserves for joint insurance consisting of four people. We combine pure endowment insurance, lifetime insurance, and n-year term insurance. Assumed that the benefits are set at the beginning of the insurance contract, the benefit reserves are calculated using the prospective method, and the premium payment stops if one of those four participants dies. If all participants live until the end of the contract, the benefits are paid at once but if one of the participants dies, the benefits paid at the end of the contract in the form of a lifetime annuity. The formula to calculate the benefit reserves is divided into four cases i.e. the benefit reserves if one of four participants dies, the benefit reserves if two of four participants die, the benefit reserve if three of four participants die, and the benefit reserves if all participants are still alive until the end of the contract. Besides, we also present simulation to calculate the constant annual premium for four participants consist of a father (50 years old), a mother (45 years old), a son (20 years old), and a daughter (15 years old). From the simulation, we conclude that as the length of the insurance contract increases, the premium tends to decrease. The benefit reserve calculation does not have a certain tendency. It generally increases during the insurance period (the premium is still paid) and then decreases thereafter. This is valid for all cases mentioned above.Keywords: n-year term insurance; prospective method; pure endowment insurance. AbstrakPenelitian ini membahas mengenai penurunan rumus untuk menghitung premi tahunan konstan dan cadangan benefit untuk asuransi gabungan yang terdiri dari empat orang. Jenis asuransi yang digunakan adalah kombinasi antara asuransi endowment murni, asuransi seumur hidup dan asuransi berjangka n-tahun. Diasumsikan bahwa benefit ditetapkan di awal kontrak asuransi dan pembayaran premi berhenti jika salah seorang dari keempat peserta meninggal dunia. Jika seluruh peserta hidup sampai dengan akhir kontrak maka benefit dibayarkan secara sekaligus, namun jika salah satu dari peserta telah meninggal dunia maka benefit yang dibayarkan pada akhir tahun kontrak dalam bentuk anuitas seumur hidup. Rumus yang diperoleh untuk menghitung cadangan benefit dibagi menjadi empat kasus yaitu cadangan benefit jika satu orang meninggal dan tiga orang lainnya hidup, cadangan benefit jika dua orang meninggal dan dua orang lainnya hidup, cadangan benefit jika tiga orang meninggal dan satu orang lainnya hidup, dan cadangan benefit jika semua peserta tetap hidup sampai akhir masa kontrak. Pada akhir penelitian, disajikan simulasi perhitungan premi tahunan konstan untuk empat peserta yang terdiri dari ayah (berusia 50 tahun), ibu (45 tahun), anak laki-laki (20 tahun), dan anak perempuan (15 tahun). Dari simulasi diperoleh bahwa semakin lama kontrak asuransi maka premi yang dibayakan cenderung semakin kecil. Perhitungan cadangan benefit tidak memiliki kecenderungan tertentu, namun pada umumnya meningkat selama masa asuransi berlangsung (pembayaran premi masih dilakukan) kemudian menurun setelahnya. Hal ini berlaku untuk seluruh kasus yang telah dibahas pada perhitungan rumus cadangan premi.Kata kunci: asuransi berjangka n-tahun; metode prospektif; asuransi endowment murni.
Fit of the 2011 Indonesian Mortality Table to Gompertz's and Makeham's Law using Maximum Likelihood Estimation Dino Agustin Putra; Nina Fitriyati; Mahmudi Mahmudi
InPrime: Indonesian Journal of Pure and Applied Mathematics Vol 1, No 2 (2019)
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Sciences and Technology, UIN Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2531.889 KB) | DOI: 10.15408/inprime.v1i2.13276

Abstract

AbstractThis research discusses the estimation of the parameters for Gompertz’s law and Makeham’s law using the Maximum Likelihood Estimation method. A numerical approach to estimate the parameters of Gompertz’s law is the Newton-Raphson method. In the Makeham’s law, we use the Lagrange multiplier method to solve constraints of 0.001<A<0.003, 10^(-6)<B<10^3 and 1.075<C<1.115, and Broyden as a method to estimate the parameter numerically. The estimation result shows that parameter B converges to 0.005749 and parameter C converges to 1.024738 in the Gompertz’s law. In the Makeham’s law, the estimated parameters that satisfied the constraints are A converges to 0.00300344,  B converges to 0.0002716465, and C converges to 1.113395. Based on the Average Relative Error (ARE) that calculated from the estimated for px, the 2011 Indonesian Mortality Table (the 2011 TMI) for men and for women are more accurate when approached using the Gompertz’s law than the Makeham’s law. The estimated for px uses the Gompertz’s law are very close to the px at the 2011 TMI (with Absolute Percentage Errors of less than 1%) at age intervals, for men: 0 – 10 years, 10 – 20 years, 20 – 30 years, and 60 – 70 years, and for women: 0 – 10 years, 10 – 20 years, and 70 – 80 years.Keywords: parameter estimation; Newton-Raphson method; Broyden method; Lagrange Multiplier method. AbstrakPenelitian ini membahas mengenai estimasi parameter hukum mortalitas Gompertz’s dan hukum mortalitas Makeham’s menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation. Pendekatan numerik untuk estimasi parameter hukum mortalitas Gompertz dilakukan menggunakan metode Newton-Raphson. Untuk mengatasi syarat batas 0.001<A<0.003, 10^(-6)<B<10^3 dan 1.075<C<1.115, pada estimasi parameter hukum mortalita Makeham digunakan metode pengali Lagrange dan pendekatan numerik metode Broyden. Hasil estimasi menunjukkan bahwa parameter B konvergen ke 0,005749 dan parameter C konvergen ke 1,024738 pada hukum mortalitas Gompertz. Pada hukum mortalitas Makeham’s, hasil estimasi parameter yang memenuhi syarat batas adalah nilai A konvergen ke 0,00300344, B konvergen ke 0,0002716465, dan C konvergen ke 1,113395. Berdasarkan nilai Average Relative Error (ARE) yang dihitung untuk estimasi , Tabel Mortalita Indonesia (TMI 2011) untuk pria dan untuk wanita lebih sesuai jika didekati menggunakan hukum Gompertz daripada hukum Makeham. Estimasi  menggunakan pendekatan hukum Gompertz berada sangat dekat dengan nilai  pada TMI 2011 (dengan Mean Absolute Percentage Error kurang dari 1%) pada interval usia, untuk pria: 0 – 10 tahun, 10 – 20 tahun, 20 – 30 tahun, dan 60 – 70 tahun, dan untuk wanita: 0 – 10 tahun, 10 – 20 tahun, dan 70 – 80 tahun.Kata kunci: estimasi parameter; metode Newton-Raphson; metode Broyden; metode Pengali Lagrange.