Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.778
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Statistika dan Matematika (Statmat) Journal of Mathematics, Computation and Statistics (JMATHCOS)
Nunung Kusdaniyama
Universitas Pamulang
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Mathematics Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
PERHITUNGAN PELUANG BERTAHAN PERUSAHAAN ASURANSI DENGAN MENGGUNAKAN MODEL RESIKO KLASIK Nunung Kusdaniyama; Nina Valentika
STATMAT : JURNAL STATISTIKA DAN MATEMATIKA Vol 3, No 2 (2021)
Publisher : Math Program, Math and Science faculty, Pamulang University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/sm.v3i2.12553

Abstract

Perusahaan asuransi jiwa menetukan besarnya premi dan uang pertanggungan berdasarkan usia nasabah dan mengikuti tabel hayat. Dengan menetapkan besarnya peluang menerima total pendapatan premium dan membayarkan semua uang pertanggungan, yang dianggap memenuhi sebaran Poisson, peluang bertahan perusahaan asuransi jiwa dapat ditentukan setiap tahun, baik berdasarkan perhitungan per tahun maupun berdasarkan perhitungan secara akumulatif dari tahun-tahun sebelumnya. Hasilnya menunjukkan bahwa perusahaan asuransi jiwa berada dalam kondisi surplus sepanjang tahun, kecuali pada tahun pertama dan tahun-tahun terakhir untuk perusahaan yang hanya mempunyai nasabah dengan usia saat kontrak  (kasus-1). Beberapa cara mengurangi peluang kebangkrutan perusahaan asuransi jiwa yang dapat dilakukan adalah: memberikan tambahan biaya premi (kasus-2), menambahkan modal awal perusahaan (kasus-3), mengkombinasikan penambahan biaya premi dan penambahan modal (kasus-4, kasus-5 dan kasus-6) atau menambahkan jumlah nasabah dengan usia saat kontrak  (kasus-7).
PERAMALAN TINGKAT MORTALITAS, KEMATIAN DAN HIDUP DENGAN MENGGUNAKAN MODEL LEE-CARTER DAN GARCH Irfani Azis; Nina Valentika; Nunung Kusdaniyama; Dewi Purnama Sari
STATMAT : JURNAL STATISTIKA DAN MATEMATIKA Vol 3, No 2 (2021)
Publisher : Math Program, Math and Science faculty, Pamulang University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/sm.v3i2.9722

Abstract

Penelitian Aji et.al (2019) meramalkan menggunakan linear regresi, sedangkan dalam penelitian ini, penduga parameter menggunakan penelitian Aji et.al (2019) tetapi peramalan tingkat mortalitas, kematian dan hidup yang digunakan adalah GARCH(1,1). Nilai dugaan  dengan menggunakan GARCH(1,1) untuk periode 2015-2020 adalah sebesar -16,57575290, periode 2020-2025 adalah sebesar -19,19948176, periode 2025-2030 adalah sebesar -21,91136540, periode 2030-2035 adalah sebesar -24,71140382, periode 2035-2040 adalah sebesar -27,59959701, dan periode 2040-2045 adalah sebesar -30,57594498.
Perbandingan Regresi Data Panel Variabel Perdagangan berdasarkan Periode Data Selama Pandemi Covid-19 Nina Valentika; I Made Sumertajaya; Nunung Kusdaniyama; Sunardi
Journal of Mathematics, Computations and Statistics Vol. 6 No. 1 (2023): Volume 06 Nomor 01 (April 2023)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA UNM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

The purpose of this study is to model the effect of returns and trading volume on the bid-ask spread using monthly and annual data during the Covid-19 Pandemic, as well as compare the panel data regression model to see the effect of returns and trading volume on the bid-ask spread based on monthly data periods and annually during the Covid-19 Pandemic. The results showed that the best model for monthly and annual data during the Covid-19 Pandemic was a random effect data model with individual effects or cross sections. In the random effect data model with individual effects or cross-section for monthly data, it is found that volume has a significant effect on the bid-ask spread at a significant level of 5%. Meanwhile, for annual data, it is found that returns have a significant effect on the bid-ask spread at a significant level of 5%. The best model based on monthly and annual data periods is the random effects data model with individual effects or cross sections using annual data.
Co-Authors Dewi Purnama Sari I Made Sumertajaya Irfani Azis Nina Valentika Nina Valentika SunardI Sunardi Sunardi