Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal eProceedings of Engineering
Irma Palupi
Telkom University
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering

Published : 20 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 20 Documents
Search
Journal : eProceedings of Engineering

 1   2 
Penyelesaian Permasalahan Pencarian Nilai Volatilitas Optimal Dengan Metode Implied Volatility Opsi Saham Dan Particle Swarms Optimization Megi Rahma Dony; Jondri Nasri; Irma Palupi
eProceedings of Engineering Vol 3, No 2 (2016): Agustus, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Volatilitas merupakan instrument penting dalam opsi saham. Hal tersebut dikarenakan volatilitas memiliki hubungan yang kuat dengan harga opsi saham. Dengan menentukan nilai volatilitas di masa mendatang, maka kita dapat mengetahui harga opsi di waktu mendatang. Salah satu cara menentukan nilai volatilitas dengan menggunakan data volatilitas yang ada, disebut sebagai implied volatility. Implied volatility dapat ditentukan dengan menyamakan harga teoritis dengan harga pasar. Model Black-Scholes adalah salah satu model teoritis untuk menentukan harga opsi saham. Fungsi implisit dari harga teoritis dengan harga pasar, maka dapat ditentukan nilai volatilitas. Untuk mengoptimalkan nilai volatilitas, maka digunakan Particle Swarms Optimization (PSO) sebagai algoritma optimasi. Pencarian dengan PSO didasarkan pada inteligence unggas dalam mencari sumber makanan. Terdapat kecepatan dan posisi dalam pencarian menggunakan PSO untuk setiap partikel dalam menemukan nilai optimal. Hasil dari metode implied volatility dan Particle Swarms Optmization menunjukkan bahwa nilai volatilitas yang dihasilkan adalah nilai volatilitas optimal dan konvergen. dimana semakin dekat jarak antara lowerbound dan upperbound maka semakin cepat nilai menuju konvergen. Kata Kunci : Implied Volatility, Model Black-Scholes, Particle Swarm Optimization
Perhitungan Value-at-risk Untuk Portofoliosaham Dengan Metode Varian - Kovarian Dansimulasi Monte Carlo Firdaus Maringga; Rian Febrian Umbara; Irma Palupi
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Value-at-Risk (VaR) merupakan alat ukur untuk menghitung nilai kerugian maksimal portofolio investasi dengan diberikan selang waktu dan selang kepercayaan tertentu. Terdapat tiga metode dalam perhitungan VaR: simulasi historis, Varian - Kovarian, dan simulasi Monte Carlo. Penelitian yang dilakukan pada tugas akhir ini adalah menghitung VaR pada portofolio indeks saham LQ45 pada bulan Agustus 2013 sampai Januari 2014. Metode yang digunakan adalah Varian - Kovarian dan simulasi Monte Carlo dengan selang kepercayaan 80%, 90%, 95% dan 99%. Perhitungan Varian - Kovarian lebih cepat dibandingkan dengan simulasi Monte Carlo. Waktu perhitungan VaR dengan metode Varian - Kovarian 3.219 s sedangkan waktu simulasi Monte Carlo tergantung pada jumlah perulangan, semakin besar nilai n akan menghasilkan waktu perhitungan yang lama. Nilai eror yang didapat pada simulasi Monte Carlo lebih baik dibandingan Varian - Kovarian. Pada perhitungan MAD untuk metode Varian - Kovarian dengan selang kepercayaan 80% adalah 0,0200959 sedangkan MAD pada simulasi Monte Carlo adalah 0,0208848. Uji coba pada ANOVA one way menunjukkan adanya perbedaan signifikan pada nilai VaR. Hasil perhitungan VaR digunakan pemangku portofolio untuk mengambil keputusan terhadap portofolio yang dikelola. Kata kunci :Value-at-Risk, VaR, LQ45, Varian - Kovarian, Simulasi Monte Carlo
Analisis Perhitungan Value At Risk (var) Dengan Metode Historis Dan Variansi-kovariansi Serta Penerapannya Dalam Portofolio Anton Sri Haryanto; Deni Saepudin; Irma Palupi
eProceedings of Engineering Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pengukuran risiko merupakan aspek yang sangat penting dalam analisis keuangan. Value at Risk (VaR) merupakan salah satu metode yang sering digunakan untuk menentukan risiko kerugian maksimum. VaR menghitung kerugian maksimum investasi portofolio dalam hal ini instrumennya saham. VaR memiliki beberapa metode, diantaranya metode historis dan variansi-kovariansi. Metode Historis menggunakan asumsi bahwa, kondisi perubahan harga pasar pada hari ini sampai esok hari adalah sama dengan kondisi perubahan harga pasar pada masa lalu. Metode Variansi - Kovariansi berdasarkan asumsi bahwa return dan nilai portofolio berdistribusi normal. Disini akan mencoba menerapkan VaR dengan metode historis dan variansi-kovariansi untuk portofolio yang tergabung dalam indeks saham JII. Untuk menghitung akurasi dari hasil kedua metode, antara nilai prediksi kerugian maksimum dengan nilai aktual, akan digunakan MAPE. Metode historis untuk portofolio yang memberikan nilai risiko terkecil, menghasilkan nilai akurasi MAPE sebesar 9.8347% dan bila disyaratkan tingkat return menjadi 10% akan menghasilkan akurasi sebesar 8.5309%. Sedangkan metode variansi-kovariansi untuk portofolio yang memberikan nilai risiko terkecil menghasilkan nilai akurasi MAPE sebesar 6.0186% dan bila disyaratkan tingkat returnnya menjadi 10% akan menghasilkan akurasi sebesar 5.0478%. Dari hasil akurasi, estimasi kerugian maksimum terkecil portofolio terdapat pada skema protofolio dengan metode variansi-kovariansi bobot minimum varian line. Kata Kunci : VaR, Portofolio, JII, metode historis, variansi-kovariansi, MAPE
Penentuan Value-at-risk Untuk Portofolio Pada Indeks Saham Lq45 Menggunakan Algoritma Genetika Muh. Arfan Arsyad; Jondri Jondri; Irma Palupi
eProceedings of Engineering Vol 3, No 1 (2016): April, 2016
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Portofolio   merupakan   s alah  s atu  jenis   inves tas i  yang  beris iko.  Portofolio  yang  bias anya  terdiri  dari beberapa   as et   s aham   s elalu   memiliki   ris iko   ketidakpas tian,   apakah   akan   memperoleh   keuntungan ataukah   kerugian.   Dengan   adanya  hal  ters ebut,  para  inves tor  s angat  berhati-hati   bahkan  s ampai  ada yang   takut  berinves tas i  pada  portofolio   karena  s elalu  ada  ris iko  kerugian.  Ris iko  kerugian  s endiri s ebenarnya  s udah  bias a  terjadi  dalam  inves tas i  portofolio  s aham.  Namun,     s ampai  s aat  ini  belum  ada yang  bis a  menentukan  dengan  pas ti  bes ar  ris iko kerugian  yang  bis a s aja terjadi.  Oleh karena itu, pada paper  ilmiah  ini  akan  dilakukan  penaks iran  dalam  menentukan  bes ar  res iko  kerugian  maks imal  yang dis ebut  juga  s ebagai  Value-at-Risk   (VaR).  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  penentuan  VaR  untuk s etiap as et s aham(s ekuritas ) pada indeks  LQ45.  Penelitian  ini  menggunakan  data obs ervas i harga s aham pada  indeks  LQ45  s elama 1  tahun,  dari  data ters ebut   dihitung  return  mas ing-mas ing. Data akan dibagi menjadi  dua jenis  yaitu data training  dan data testing.  Metode  yang digunakan dalam penelitan ini terdiri dari  Metode  Peak  Over  Threshold  (POT)  yang  merupakan  s alah s atu dari  metode  Extreme Value Theory (EVT)  dan  Metode  Newton  Raphs on  Jacobian  s erta  dengan  pendekatan  Algoritma  Genetika.  Has il  yang diperoleh  dalam  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  akuras i  nilai  VaR  yang  diperoleh  pada  as et  –  as et indeks  LQ45 yang dihas ilkan s ebes ar 74.41%  dengan nilai  Mean Absolute Error (MAE) s ebes ar 25.59% , dengan  kombinas i  parameter  evolus i  algoritma  genetika  yang  terdiri  dari  jumlah  generas i  1000, ukuran populas i  20, peluang  pindah  s ilang 0.8, pel uang mutas i gen 0.05, dan tingkat kepercayaan  99% . Kata kunci: P ortofolio, VaR, PO T, EVT, Ne wton Raphs on J acobian, Algoritma Ge netika
Perhitungan Harga Opsi Tipe Aritmatik Call Asia Dengan Simulasi Monte Carlo Ardhia Pringgowati; Rian Febrian Umbara; Irma Palupi
eProceedings of Engineering Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Pada penelitian ini berhubungan dengan perhitungan harga opsi Asia jenis arithmetic average call option menggunakan simulasi Monte Carlo untuk mendapatkan selang kepercayaan estimasi nilai opsinya. Opsi Asia adalah jenis opsi yang payoff-nya bergantung pada rata-rata nilai aset yang mendasarinya selama masa berlangsung kontrak. Dengan menggunakan simulasi Monte Carlo, lintasan pergerakan nilai saham yang mendasari opsi Asia akan disimulasikan berulang untuk mendapatkan estimasi nilai opsi. Pergerakan saham yang digunakan mengikuti gerak geometri Brownian. Dari simulasi numerik yang dilakukan, diperoleh bahwa estimasi nilai opsi yang dihasilkan terletak pada selang kepercayaan 95% dan apabila jumlah simulasi Monte Carlo diperbesar akan menghasilkan selang kepercayaan yang semakin mengecil begitu pula dengan standar deviasinya. Artinya nilai yang dihasilkan akan semakin akurat. Kata kunci : opsi asia, payoff, gerak geometri brownian, simulasi monte carlo, teorema limit pusat.
Penentuan Harga Wajar Opsi Saham Karyawan Dengan Metode Binomial (studi Kasus Bca) I Wayan Ade Sugisnawan Dandysmara; Rian Febrian Umbara; Irma Palupi
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Topik yang dibahas dalam tugas akhir ini adalah pencarian nilai wajar opsi saham karyawan(OSK). OSK adalah opsi beli terhadap saham perusahan sebagai bonus yang diberikan oleh perusahaan kepada karyawannya. OSK memiliki waktu tunggu atau vesting period. Karyawan pemegang opsi tidak bisa melaksanakan opsi mereka di dalam selang waktu tunggu. Dalam penentuan nilai OSK, digunakan model binomial. Hasil Implementasi dari model binomial adalah didapatkannya nilai batas exercise setelah waktu tunggu sebagai pertimbangan pemegang opsi untuk melaksanakan opsinya. Nilai harga pelaksanaan, dan nilai rasio jabatan akan selalu berbanding lurus dengan nilai batas exercise sebagai penentu nilai wajar OSK di setiap waktu. Semakin besar nilai harga pelaksanaan, dan nilai rasio jabatan maka nilai batas exercise semakin besar. Nilai suku bunga, dan nilai volatilitas yang semakin besar menyebabkan nilai OSK semakin besar. Sedangkan nilai tingkat keluar karyawan, nilai dividend yield, dan harga pelaksanaan yang semakin besar menyebabkan nilai OSK semakin kecil. Sehingga dapat disimpulkan metode binomial bisa digunakan sebagai penentuan OSK dengan mencari nilai batas exercise di setiap waktu. Kata kunci : opsi saham karyawan (OSK), metode binomial (binomial method)
Simulasi Kebijakan Pembayaran Dalam Manajemen Investasi Untuk Dana Amal Menggunakan Monte Carlo Diah Fitri Wulandari; Deni Saepudin; Irma Palupi
eProceedings of Engineering Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Sebagian orang atau perusahaan menyisihkan penghasilan mereka untuk dana amal dalam bentuk investasi. Investasi yang digunakan adalah 50% untuk investasi aset berrisiko dalam bentuk saham dari lima perusahaan dan 50% untuk aset bebas risiko dari dana awal. Dalam pengaturan investasi dana amal, akan digunakan tiga kebijakan yang berbeda dengan Simulasi Monte Carlo untuk menyimulasikan investasi bagian aset berrisiko. Kebijakan pertama yaitu, pembayaran dana amal dibayarkan dengan persentase yang konstan dari total investasi setiap tahunnya. Kebijakan kedua, pembayaran dana amal dibayarkan dengan persentase yang konstan tetapi dari rata-rata total investasi tiga tahun sebelumnya. Sedangkan kebijakan ketiga, pembayaran diambil dari keuntungan total investasi di akhir tahun investasi.. Berdasarkan penelitian yang dilakukan, kebijakan pertama investasi bertahan hingga 39 tahun dan pembayaran dana amal hingga 23 tahun dengan rata-rata pembayaran 246.864 rupiah. Pada kebijakan kedua investasi bertahan hingga 28 tahun dan pembayaran dana amal hingga 22 tahun dengan rata-rata pembayaran 244.037 rupiah. Dan untuk kebijakan ketiga investasi bertahan hingga 39 tahun dan pembayaran dana amal hingga 38 tahun dengan rata -rata pembayaran 211.410 rupiah. Kata kunci: Metode Monte Carlo
Pemilihan Portofolio Optimal Dalam Bursa Efek Indonesia Dengan Metode Ahp Dan Promethee Rohidi Rohidi; Mahmud Imrona; Irma Palupi
eProceedings of Engineering Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Portofolio merupakan gabungan aset yang disusun untuk mencapai tujuan investasi investor. Masalah dalam pemilihan portofolio optimal adalah investor tidak dapat memilih saham dari berbagai sektor dibandingkan menggunakan kriteria yang sama dan bobot kriteria tertentu dalam masing-masing saham. Oleh karena itu, dalam penelitian ini akan mengatasi masalah pemilihan portofolio optimal. model dua langkah akan mengatasi pemilihan portofolio optimal. model ini dibagi menjadi dua berbeda tetapi terkait pilar : pertama yaitu membentuk portofolio di dalam sektor sedangkan kedua membentuk saham-saham dimasing- masing sektor. Metode AHP dan metode PROMETHEE digunakan untuk pemilihan portofolio optimal. Metode ini diterapkan pada saham Bursa Efek Indonesia sebagai kasus nyata. Berdasarkan hasil kombinasi parameter evolusi algoritma genetika dengan 2x percobaan didapatkan bobot terbaik yaitu pada sektor keuangan 0.2137 dengan popuasi 50 Probabilitas Crossover (Pc) 0.7 dan Probabilitas mutasi (Pm) 0.3 dengan nilai fitness terbaik 0.190. sedangkan untuk hasil saham dimasing- masing sektor didapat bobot terbaik pada saham MLBI (Multi Bintang Indonesia Tbk) dengan nilai bobot 0.2466. Kata kunci : Portofolio, model dua langkah, metode AHP, metode PROMETHEE, Algoritma Genetika
Penentuan Harga Opsi Beli Eropa Dengan Dua Proses Volatilitas Stokastik Muhammad Faizal; Irma Palupi; Rian Febrian Umbara
eProceedings of Engineering Vol 2, No 2 (2015): Agustus, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Abstrak Opsi merupakan suatu emiten derivatif yang memperjualbelikan hak untuk menjual atau membeli atas suatu aset dengan harga tertentu dan selama waktu tertentu. Dalam menentukan harga Opsi bukan hal yang mudah. Salah satu model yang banyak digunakan untuk menghitung harga opsi Eropa adalah model Black & scholes. Dalam menentukan harga opsi eropa dengan model model Black & scholes masih memiliki kekurangan yaitu, tidak dapat menghitung harga opsi pada saat out-of-the money. Sedangkan dengan model dua proses volatilitas stokastik memberikan harga opsi yang lebih konsisten dalam menentukan harga opsi. Dengan menyubtitusikan model dua proses stokastik kedalam persamaan diferensial Black & scholes. Pada pengujian yang telah dilakukan, penentuan harga opsi Eropa dengan dua proses volatilitas stokastik memberikan hasil yang lebih mendekati harga pasar dibandingkan dengan satu proses volatilitas stokastik. Pada perhitungan MSE untuk model dua proses stokastik adalah 0,4478 sedangkan MSE untuk model satu proses stokastik adalah 0,4726 hal ini menunjukkan perbedaan yang tidak jauh antara model dua proses stokastik dengan satu proses stokastik dalam menentukan harga opsi beli Eropa. Kata kunci: Opsi, Opsi Eropa, Dua proses volatilitas stokastik.
Model Optimisasi Portofolio Saham Dan Deposito Secara Terintegrasi Menggunakan Mean Absolute Deviation Husain Athfal Hidayat; Deni Saepudin; Irma Palupi
eProceedings of Engineering Vol 2, No 3 (2015): Desember, 2015
Publisher : eProceedings of Engineering

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

Abstract

Untuk  membuat   has il inves tas i  yang  menghas ilk an keuntungan  yang  maks imum  s es uai deng an yang  diharapkan   dengan  mempertimbangkan   ris iko yang  kecil, maka  as et dis us un ke dalam  portofol i o. Pilihan   as et  yang   bis a  dipilih   inves tor   ke  dalam   portofolio    s angat  banyak,   namun   s ecara  umum berdas arkan  karakteris tik ris ikonya as et bis a dibagi  kedalam  dua kelompok  yaitu as et beris iko dan  as et bebas  ris iko. Ada banyak  model  optimis as i portofolio  yang ada, s alah s atunya adalah  model  Mean Absolute Deviation (MAD)  yang  diperkenalkan   oleh Hiros hi  Konno  dan  Yamazaki   (1991 ). Model  ini merupak an pengembangan    dari   model   yang   s udah   ada   s ebelumnya   yaitu   model    Mean-Variance  (MV)   dimana perbedaannya  terletak pada  bentuk  pengukuran  ris iko atau fungs i tujuannya.  Model  MAD berupa  Linear Programming  s ehingga  waktu  komputas i  yang  dibutuhkan   lebih  cepat  dibandingkan   model  MV  yang berupa  Quadratic Programming. Pada  tugas akhir ini topik  yang dibahas  adalah  permas alahan  optimas i  portofolio   gabungan  as et beris iko (s aham)  dan as et bebas  ris iko (depos ito)  yang diperdagangkan   di pas ar  Indones ia  menggunak an model  MAD  yang  dibandingkan   has ilnya dengan  model  MV.  Berdas arkan  has il analis is diperoleh  has il ris iko model  MAD lebih bes ar daripada  model  MV namun  pebedaan  keduanya  tidak s ignifikan. Fluktuas i nilai return portofolio  yang dihas ilkan kedua model  memiliki kecenderungan  yang s ama. Waktu komputas i model MAD lebih cepat dibandingkan  model MV ketika jumlah as et yang digunakan  dalam portofolio  lebih dari  28 buah  untuk  s etiap periode.  Nilai performans i  Sharpe  Ratio portofolio  yang dihas ilkan  oleh mode l MAD lebih rendah dibandingkan  model  MV, namun  keduanya  mas ih lebih baik dibandingkan  nilai Sharpe Ratio indeks LQ 45. Kata kunci: Portofolio, Saham, Depos ito, Mean Absolute Deviation, Mean -Variance, Asset Allocation
Co-Authors Andri Saputra Annisa Rahmawati Suleman Anton Sri Haryanto Ardhia Pringgowati Brigita Tenggehi Deni Saepudin Diah Fitri Wulandari Erwin Budi Setiawan Firdaus Maringga Harry Susilodharma Husain Athfal Hidayat I Wayan Ade Sugisnawan Dandysmara Iklima Apriani Indra Utama Sitorus Jondri Jondri Jondri Nasri Mahmud Imrona Megi Rahma Dony Muh. Arfan Arsyad Muhammad Faizal Muhammad Saddam Salsabillah Nur Roza Fitriyana Rian Febrian Umbara Rinaldi Wibiyanto Riyadi Lazuardi Sirait Rohidi Rohidi Yuliant Sibaroni