Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM KONSEP WAKTU UANG PADA MASALAH KEUANGAN. Modul ke: Fakultas EKONOMI DAN BISNIS. Program Studi Akuntansi

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM KONSEP WAKTU UANG PADA MASALAH KEUANGAN. Modul ke: Fakultas EKONOMI DAN BISNIS. Program Studi Akuntansi"

Transkripsi

1 Modul ke: 05 KONSEP WAKTU UANG PADA MASALAH KEUANGAN Fakultas EKONOMI DAN BISNIS Program Studi Akutasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM

2 Pedahulua Kosep ilai waktu dari uag (time value of moey) pada dasarya mejelaska bahwa uag dalam jumlah yag sama yag diterima hari ii ilaiya lebih besar dari ilaiya di masa yag aka datag. Sebagai cotoh, uag sebesar Rp ,- saat ii aka terasa besar ilaiya amu aka mejadi sagat kecil ilaiya apabila uag sebesar itu pada satu, dua, lima, 10 tahu, da seterusya, di masa yag aka datag. Nilai waktu uag juga merupaka biaya kesempata utuk medapatka uag pada saat ii. Dega tigkat buga tertetu maka uag yag tidak sempat diguaka aka tergatika dega sejumlah uag yag diperhitugka dega tigkat buga tersebut. Nilai waktu uag di masa kii maupu di masa yag aka datag aka sagat tergatug pada jumlah uag itu sediri, tigkat buga yag diharapka, serta berapa lama biaya kesempata itu berjala.

3 Buga Majemuk (Compoud Iterest) o Kriteria Buga Majemuk Dihitug dalam betuk tigkat buga. Buga ditambah pokok daa simpaa atau ivestasi dihitug kembali dega tigkat buga pada periode berikutya. Rumus : dimaa : FV PV 1 FV PV FVIF i, i PV = ilai sekarag atau jumlah ivestasi pertama di awal tahu pertama.. FV = ilai masa depa suatu ivestasi pada akhir tahu ke-. = jumlah tahu pemajemuka. i = tigkat diskoto (buga) tahua. FVIF i, = factor buga dari ilai masa depa utuk i da.

4 o Buga Majemuk dega Periode Buka Tahua Kriteria Buga Majemuk dega Periode Buka Tahua Periode pemajemuka dalam setegah tahua, kuartala, miggua, atau haria. Rumus : FV PV 1 i m m dimaa : PV = ilai sekarag atau jumlah ivestasi pertama di awal tahu pertama.. FV = ilai masa depa suatu ivestasi pada akhir tahu ke-. = jumlah tahu pemajemuka. i = tigkat diskoto (buga) tahua. m = jumlah berapa kali pemajemuka terjadi.

5 Nilai Sekarag (Preset Value) o Kriteria Nilai Sekarag Meetuka ilai awal ivestasi. Meetuka tigkat pertumbuha. Meetuka ilai akhir di masa yag aka datag. Meetuka ila sekarag atas pembayara/peerimaa di masa depa (curret value of future paymet). Meetuka tigkat buga (diskoo). Meetuka tigkat pegembalia ivestasi yag diharapka sebesar tigkat diskoto. Nilai sekarag kebalika dari ilai masa depa. Nilai sekarag dari jumlah uag di masa datag berhubuga terbalik dega jumlah tahu dega pembayara yag diterima da tigkat diskoto.

6 Rumus : FV PV 1 i PV 1 FV (1 i) PV FV PVIFi, dimaa : PV = ilai sekarag atas ilai uag di masa depa. FV = ilai masa depa suati ivestasi pada akhir tahu ke-. = jumlah tahu higga pembayara diterima. I = tigkat diskotom (buga) tahua. PVIF i, = Faktor buga (iterest factor-if) ke ilai sekarag utuk tigkat diskoto I da periode.

7 Auitas (Auities) okriteria Auitas Seragkaia pembayara yag sama utuk jumlah tertetu. Terdiri dari auitas biasa da auitas jatuh tempo. Pada aauitas biasa, pembayara dilakuka pada akhir periode. Pada auitas jatuh tempo, pembayara dilakuka pada awal tiap periode. Nilai sekarag auitas jatuh tempo lebih besar dari pada ilai sekarag auitas biasa. Auitas Majemuk (Compoud Auities) okriteria Auitas Meyimpa atau megivestasika sejumlah uag yag sama pada setiap akhir tahu. Nilai uag aka terus tumbuh sampai dega akhir tahu tertetu. Tergatug pada tigkat buga (diskoto).

8 Rumus auitas biasa : FV PMT 1 t 0 t ( 1 i) PMT ( FVIFAi, ) dimaa : PMT = pembayara (paymet) auitas yag disimpa atau diterima pada akhir tiap tahu. FV = ilai masa depa suati ivestasi pada akhir tahu ke-. = jumlah tahu periode auitas. i = tigkat buga (diskoto) tahua. FVIF i, = Faktor buga (iterest factor-if) ke ilai masa depa utuk tigkat diskoto i da periode

9 Nilai Sekarag Auitas (Preset Value of a Auity) o Kriteria Nilai Sekarag Auitas (Preset Value of a Auity) Dibayarka atau diterima dalam jumlah sama selama periode auitas. Biasaya diguaka utuk meghitug daa pesio, asurasi, buga dari obligasi. Rumus ilai sekarag auitas : PV PMT t1 1 (1 i) t PMT( PVIFA i, ) dimaa : PMT = pembayara (paymet) auitas yag disimpa atau diterima pada akhir tiap tahu. PV = ilai sekarag dari auitas masa depa. = jumlah tahu periode auitas. i = tigkat buga (diskoto) tahua. PVIF i, = Faktor buga (preset value iterest factor-if for a auity) ke ilai masa depa utuk tigkat diskoto i da periode.

10 Auitas Jatuh Tempo (Auities Due) o Kriteria Auitas Jatuh Tempo Mempercepat atau memajuka pembayara 1 tahu ke depa. Pembayara dilakuka di awal periode buka di akhir periode. Mempercepat peerimaa 1 tahu ke depa. Peerimaa dilakuka di awal tahu buka di akhir tahu. Nilai sekarag da ilai masa depa dari auitas jatuh tempo selalu lebih besar dari pada auitas biasa karea pembayara diterima lebih cepat. Pemajemuka auitas jatuh tempo maka berarti memajuka satu periode lebih. Mediskoto dega auitas jatuh tempo maka arus kas didiskoto 1 tahu lebih cepat. Rumus : FV (Auitas jatuh tempo) = PMT (FVIFA i, ) (1 + i ) PV (Auitas jatuh tempo) = PMT (PVIFA i, ) (1 + i)

11 Pijama yag Diamortisasi (Amortized Loa) okriteria Pijama Diamortisasi Pembayara agsura da buga dalam jumlah yag sama sampai akhir periode. Buga pijama dihitug berdasarka tigkat buga omial. Pijama pokok merupaka selisih total pijama dikuragi buga omial. Buga omial dihitug dari tigkat buga omial dikalikal dega saldo pokok pijama yag belum dibayar. Rumus : PV = PMT t=1 1 ( 1 + I ) t = PMT (PVIFA, I, )

12 Nilai Sekarag atas Arus Kas yag Tidak Sama (Ueve Stream) okriteria Nilai Sekarag atas Arus Kas yag Tidak Sama (Ueve Stream) Nilai kas masuk atau keluar tidak sama utuk satu atau beberapa periode. Dihitug berdasarka arus kas masuk da arus kas keluar. Dihitug berdasarka tigkat buga (diskoto) auitas pada tahu ke-. Nilai Sekarag Auitas (Preset Value PV Auity ) dari Arus Kas Rumus : PV = PMT t=1 1 ( 1 + I ) t = PMT (PVIFA, I, )

13 Peeriamaa/Pembayara Kas yag Tidak Terhigga Batas Waktu dalam Jumlah yag sama (Perpetuitas) okriteria Perpetuitas Saham prefere memberika divide tetap da tidak berjagka waktu. Nilai sekarag perpetuitas PV PP i dimaa : PV = Nilai sekarag (preset value) perpetuitas. PP = Pembayara perpetuitas (perpetuity paymet), yaitu jumlah pembayara sama dalam waktu tidak terbatas. i = tigkat suku buga diskoto tahua.

14 Peetua Tigkat Buga yag Setara o Kriteria Tigkat Buga Pemajemuka tigkat buga yag berbeda, seperti tahua, setegah tahua, atau kuartala. Tigkat suku buga omial yag tercatum dalam kotrak tidak bisa dibadigka dega tigkat suku buga efektif apabila periode pemajemuka berbeda. Membadigka hasil harus dilakuka peyetaraa dahulu atara periode pemajemuka tigkat buga omial da tigkat buga efektif. Rumus prosetase hasil tahua (Aual Percetage Yield APY) : APY m i 1 1 m dimaa : APY = Hasil Persetase Tahu (aual percetage yield), yaitu hasil yag dihitug berdasarka buga dalam 1 tahu. m = Jumlah periode pemajemuka dalam 1 tahu. i = Tigkat buga omial per tahu.

15 Kosep Nilai Waktu Uag pada Peilaia Obligasi o Kriteria Umum Obligasi Memiliki jatuh tempo yag cukup lama. Pembayara buga bersifat auitas. Periode pemajemuka tahua atau setegah tahua. Dihitug berdasarka tigkat buga da periode pemajemuka. Perhituga ilai atau harga obligasi : Nilai atau Harga Obligasi pada tigkat buga i dimajemuka per setegah tahu = Nilai sekarag dari pembayara buga atau kupo obligasi + Nilai sekarag dari pegembalia pokok

16 Ikhtisar Persamaa Nilai Waktu Uag onilai Masa Depa Pembayara Tuggal Rumus 1 i PVPVIF FV PV i, onilai Masa Depa Pembayara Tuggal dega Pemajemuka Buka Tahua Rumus FV PV 1 i m m onilai Sekarag Pembayara Tuggal Rumus 1 (1 i) PV FV FV PVIFi,

17 onilai Masa Depa Auitas Rumus 1 t FV PMT ( 1 i) PMT FVIFA i, t 0 onilai Sekarag Auitas Rumus 1 PV PMT PMTPVIFA t, t1 (1 i) i onilai Sekarag Perpetuity Rumus PV PP i

18 Keteraga simbol : FV = Nilai masa depa suatu ivestasi pada akhir tahu ke-. = Jumlah tahu higga pembayara diterima atau periode majemuk yag berlaku. i = Tigkat suku buga. PV = Nilai sekarag dari jumlah uag yag diterima di masa yag aka datag. m = Jumlah pemajemuka yag terjadi pada waktu tertetu. PM T = Pembayara auitas yag diterima atau disimpa pada setiap akhir tahu. PP = Jumlah pembayara uag yag diberika secara perpuitas.

19 Terima Kasih Idik Sodiki,SE,MBA,MM

Muniya Alteza

Muniya Alteza NILAI WAKTU UANG 1. Kosep dasar ilai waktu uag (time value of moey) 2. Nilai masa depa (future value) 3. Nilai sekarag (preset value) 4. Auitas (auity) 5. Perpetuitas (perpetuity) 6. Buga tahua efektif/

Lebih terperinci

Nilai Waktu dan Uang (Time Value of Money)

Nilai Waktu dan Uang (Time Value of Money) Nilai Waktu da Uag (Time Value of Moey) Kosep Dasar Jika ilai omialya sama, uag yag dimiliki saat ii lebih berharga daripada uag yag aka diterima di masa yag aka datag Lebih baik meerima Rp juta sekarag

Lebih terperinci

Buku Padua Belajar Maajeme Keuaga Chapter 0 KONSEP NILAI WAKTU UANG. Pegertia. Nilai Uag meurut waktu, berarti uag hari ii lebih baik / berharga dari pada ilai uag dimasa medatag pada harga omial yag sama.

Lebih terperinci

CATATAN KULIAH #12&13 Bunga Majemuk

CATATAN KULIAH #12&13 Bunga Majemuk CATATAN KULIAH #12&13 Buga Majemuk 10.1 Pedahulua Pada pembahasa sebelumya diasumsika bahwa P atau ilai pokok pembayara tidak megalami perubaha dari awal higga akhir sehigga ilai buga selalu dihitug dari

Lebih terperinci

ANUITAS. 9/19/2012 MK. Aktuaria Darmanto,S.Si.

ANUITAS. 9/19/2012 MK. Aktuaria Darmanto,S.Si. ANUITAS 9/19/2012 MK. Aktuaria Darmato,S.Si. 1 OVERVIEW Auitas adl suatu pembayara dalam jumlah tertetu, yag dilakuka setiap selag waktu da lama tertetu, secara berkelajuta. Suatu auitas yg pasti dilakuka

Lebih terperinci

MATEMATIKA BISNIS. OLEH: SRI NURMI LUBIS, S.Si GICI BUSSINESS SCHOOL BATAM

MATEMATIKA BISNIS. OLEH: SRI NURMI LUBIS, S.Si GICI BUSSINESS SCHOOL BATAM MATEMATIKA BISNIS OLEH: SRI NURMI LUBIS, S.Si GICI BUSSINESS SCHOOL BATAM BAB BARISAN DAN DERET A. BARISAN Barisa bilaga adalah susua bilaga yag diurutka meurut atura tertetu.betuk umum barisa bilaga a,

Lebih terperinci

25/09/2010 KONSEP TIME VALUE OF MONEY

25/09/2010 KONSEP TIME VALUE OF MONEY Termiologi Buga da Suku Buga (i) KONSEP TIME VALUE OF MONEY DWI PURNOMO http//www.labsistemtmip.wordpress.com http//www.agroidustry.wordpress.com Buga (iterest) uag yag dibayarka/diterima atas pegguaa

Lebih terperinci

Aspek Keuangan 2. dan dapat dicairkan dalam waktu singkat relatif tanpa ada pengurangan investasi awal.

Aspek Keuangan 2. dan dapat dicairkan dalam waktu singkat relatif tanpa ada pengurangan investasi awal. plikasi Bisis TI, Pertemua 9 Sistem Iformasi-UG spek Keuaga 2 CSH FLOW Cash flow ( alira kas ) merupaka sejumlah uag kas yag keluar da yag masuk sebagai akibat dari aktivitas perusahaa, dega kata lai adalah

Lebih terperinci

MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret. DOSEN Fitri Yulianti, SP, MSi.

MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret. DOSEN Fitri Yulianti, SP, MSi. MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret DOSEN Fitri Yuliati, SP, MSi. Deret Deret ialah ragkaia bilaga yag tersusu secara teratur da memeuhi kaidah-kaidah tertetu. Bilaga-bilaga yag merupaka usur da pembetuk sebuah

Lebih terperinci

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI

MANAJEMEN RISIKO INVESTASI MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya

Lebih terperinci

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas.

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas. 4 D E R E T Kosep deret merupaka kosep matematika yag cukup populer da aplikatif khusuya dalam kasus-kasus yag meyagkut perkembaga da pertumbuha suatu gejala tertetu. Apabila perkembaga atau pertumbuha

Lebih terperinci

Ekonomi Rekayasa Koreksi

Ekonomi Rekayasa Koreksi Ekoomi Rekayasa Koreksi Koreksi pembeara karea kesalaha tada kurug tidak tampil dalam rumus da perhituga Gambar 2.15Tigkat akurasi peratura 72 da 69 2.4.6 Peratura 113 Selai itu ada juga perhituga dega

Lebih terperinci

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN Jl. Raya Wagu Kel. Sidagsari Kta Bgr Telp. 0251-8242411, email: prhumasi@smkwikrama.et, website : www.smkwikrama.et BAB 2 : BUNGA, PERTUBUHAN DAN PELURUHAN PENGERTIAN BUNGA Buga adalah jasa dari simpaa

Lebih terperinci

4/15/2009. Arti investasi : a. Hasil penjualan. b. Biaya c. Ekspektasi dan kepercayaan.

4/15/2009. Arti investasi : a. Hasil penjualan. b. Biaya c. Ekspektasi dan kepercayaan. Arti ivestasi : a. Hasil pejuala. b. Biaya c. Ekspektasi da kepercayaa. Ivestasi : peigkata barag modal berujud Kekuata Ekoomi Utama; Hasil pegembalia ivestasi yag dipegaruhi oleh struktur ekoomi, biaya

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. Materi ke 1

BARISAN DAN DERET. Materi ke 1 BARISAN DAN DERET Materi ke 1 Pola Bilaga adalah? Susua bilaga yag disusu meurut atura tertetu. Cotoh : 1. Pola Bilaga Gajil 1, 3, 5,... 2. Pola Bilaga Geap 2, 4, 6,... PERHATIKAN SSNAN BILANGAN DI BAWAH

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di lokasi huta taama idustri yag terdapat di PT. Wirakarya Sakti Provisi Jambi. Waktu pelaksaaa peelitia ii adalah bula April

Lebih terperinci

BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK

BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK BAB II CICILAN DAN BUNGA MAJEMUK 2.1. Buga Majemuk Ada sedikit perbedaa atara suku buga tuggal da suku buga majemuk. Pada suku buga tuggal, besarya buga B = Mp tidak perah digabugka dega modal M. Sebalikya

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di PT. Bak Bukopi, Tbk Cabag Karawag yag berlokasi pada Jala Ahmad Yai No.92 Kabupate Karawag, Jawa Barat da Kabupate Purwakarta

Lebih terperinci

(A.4) PENENTUAN CADANGAN DISESUAIKAN MELALUI METODE ILLINOIS PADA PRODUK ASURANSI DWIGUNA BERPASANGAN

(A.4) PENENTUAN CADANGAN DISESUAIKAN MELALUI METODE ILLINOIS PADA PRODUK ASURANSI DWIGUNA BERPASANGAN Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 (A.4) PENENTUAN CADANGAN DSESUAKAN MELALU METODE LLNOS PADA PRODUK ASURANS DWGUNA BERPASANGAN Suhartii, Lieda Noviyati, Achmad Zabar

Lebih terperinci

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika

Model Pertumbuhan BenefitAsuransi Jiwa Berjangka Menggunakan Deret Matematika Prosidig Semirata FMIPA Uiversitas Lampug, 0 Model Pertumbuha BeefitAsurasi Jiwa Berjagka Megguaka Deret Matematika Edag Sri Kresawati Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Sriwijaya edagsrikresawati@yahoocoid

Lebih terperinci

Modul 1 Modul 2 Modul 3 Modul 4 Modul 5 Modul 6

Modul 1 Modul 2 Modul 3 Modul 4 Modul 5 Modul 6 i B Tijaua Mata Kuliah uku Materi Pokok (BMP) Matematika Aktuaria ii disampaiika dalam sembila modul (pokok bahasa) yag diorgaisasika sebagai berikut. Modul 1. Probabilitas Modul 2. Teori Buga Modul 3.

Lebih terperinci

PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA

PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA D. PENAKSIRAN BIAYA JANGKA PANJANG E. PERAMALAN BIAYA PENAKSIRAN DAN PERAMALAN BIAYA Ari Darmawa, Dr. S.AB, M.AB Email: aridarmawa_fia@ub.ac.id A. PENDAHULUAN B. PENAKSIRAN DAN PRAKIRAAN FUNGSI BIAYA C. PENAKSIRAN JANGKA PENDEK - Ekstrapolasi sederhaa - Aalisis

Lebih terperinci

BAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN

BAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN BAB III ANUITAS DNGAN BBRAPA KALI PMBAYARAN STAHUN TRHADAP TABUNGAN PNDIDIKAN. Tabuga Pedidika Aak Tabuga erupaka salah satu produk yag ditawarka oleh bak utuk eyipa uag. Utuk epersiapka daa pedidika aak,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. cuci mobil CV. Sangkara Abadi di Bumiayu. Metode analisis yang dipakai

BAB III METODE PENELITIAN. cuci mobil CV. Sangkara Abadi di Bumiayu. Metode analisis yang dipakai 20 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka aalisis tetag kelayaka ivestasi usaha cuci mobil CV. Sagkara Abadi di Bumiayu. Metode aalisis yag dipakai adalah metode aalisis kuatitatif

Lebih terperinci

ANUITAS DUE PADA STATUS HIDUP PERORANGAN BERDASARKAN FORMULA WOOLHOUSE

ANUITAS DUE PADA STATUS HIDUP PERORANGAN BERDASARKAN FORMULA WOOLHOUSE 2 ANUITAS DUE PADA STATUS HIDUP PERORANGAN BERDASARKAN FORMULA WOOLHOUSE Sri Purwati 1, Johaes Kho 2, Aziskha 2 1 Mahasiswa Program S1 Matematika FMIPA Uiversitas Riau email : srii_purwatii@yahoo.co.id

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORI BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 ISTILAH KEENDUDUKAN 2.1.1 eduduk eduduk ialah orag atatu idividu yag tiggal atau meetap pada suatu daerah tertetu dalam jagka waktu yag lama. 2.1.2 ertumbuha eduduk ertumbuha peduduk

Lebih terperinci

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS

Manajemen Keuangan. Idik Sodikin,SE,MBA,MM EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI. Modul ke: 06Fakultas EKONOMI DAN BISNIS Modul ke: 06Fakulas EKONOMI DAN BISNIS EVALUASI UNTUK MENENTUKAN KEPUTUSAN INVESTASI Program Sudi Akuasi Idik Sodiki,SE,MBA,MM Krieria Kepuusa Ivesasi aau Pegaggara Modal o Beberapa krieria yag aka diperguaka

Lebih terperinci

MATERI 12 ANALISIS PERUSAHAAN

MATERI 12 ANALISIS PERUSAHAAN MATERI 12 ANALISIS PERUSAHAAN EPS DAN INFORMASI LAPORAN KEUANGAN KELEMAHAN PELAPORAN EPS DALAM LAPORAN KEUANGAN ANALISIS RASIO PROFITABILITAS PERUSAHAAN EARNING PER SHARE (EPS) PRICE EARNING RATIO (PER)

Lebih terperinci

Hubungan antara nilai uang yang akan datang (future value - F) terhadap nilai sekarang (present value - P) dituliskan dengan rumus:

Hubungan antara nilai uang yang akan datang (future value - F) terhadap nilai sekarang (present value - P) dituliskan dengan rumus: BAB II FINANSIAL 1. Nilai waktu dari uag Telah kita ketahui bahwa sebelum memikirka usaha apa yag aka dijalaka, perlu dikaji kelayaka dari usaha tersebut. Salah satu pegkajia yag dilakuka adalah dari sisi

Lebih terperinci

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB 3 DATA DAN METODOLOGI PENELITIAN Pada Bab ii aka memberika iformasi hal yag berkaita dega lagkah-lagkah sistematis yag aka diguaka dalam mejawab pertayaa peelitia.utuk itu diperluka beberapa hal sebagai

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Kajian tentang perhitungan nilai aktuaria yang akan dibayarkan n-kali pertahun

II. LANDASAN TEORI. Kajian tentang perhitungan nilai aktuaria yang akan dibayarkan n-kali pertahun 4 II. LANDASAN TEORI Kajia tetag perhituga ilai aktuaria yag aka dibayarka -kali pertahu utuk berbagai produk asurasi jiwa, dapat dilakuka dega terlebih dahulu megetahui beberapa teori-teori dasar terkait

Lebih terperinci

LAMPIRAN V SURAT EDARAN BANK INDONESIA NOMOR 16/23/DPM TANGGAL 24 DESEMBER 2014 PERIHAL OPERASI PASAR TERBUKA LAMPIRAN V

LAMPIRAN V SURAT EDARAN BANK INDONESIA NOMOR 16/23/DPM TANGGAL 24 DESEMBER 2014 PERIHAL OPERASI PASAR TERBUKA LAMPIRAN V LAMPIRAN V SURAT EDARAN BANK INDONESIA NOMOR 16/23/DPM TANGGAL 24 DESEMBER 2014 PERIHAL OPERASI PASAR TERBUKA LAMPIRAN V PEMBELIAN DAN PENJUALAN SBN SECARA OUTRIGHT DARI BANK INDONESIA DI PASAR SEKUNDER...

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Saham Saham adalah surat berharga yag dapat dibeli atau dijual oleh peroraga atau lembaga di pasar tempat surat tersebut diperjualbelika. Sebagai istrumet ivestasi, saham memiliki

Lebih terperinci

MATERI 14 EVALUASI KINERJA PORTOFOLIO

MATERI 14 EVALUASI KINERJA PORTOFOLIO MATERI 14 EVALUASI KINERJA PORTOFOLIO KERANGKA PIKIR EVALUASI KINERjA PORTOFOLIO (EKP) MENGUKUR TINGKAT RETURN PORTOFOLIO RISK-ADJUSTED PERFORMANCE - INDEKS SHARPE - INDEKS TREYNOR - INDEKS JENSEN dede08m.com

Lebih terperinci

BAB II URAIAN TEORITIS. dalam Ginting (2004) berpendapat bahwa rasio PBV adalah alat pengukur dari

BAB II URAIAN TEORITIS. dalam Ginting (2004) berpendapat bahwa rasio PBV adalah alat pengukur dari BAB II URAIAN TEORITIS A. Peelitia Terdahulu Peelitia di luar egeri yag dilakuka oleh Fama da Frech (993) dalam Gitig (2004) berpedapat bahwa rasio PBV adalah alat pegukur dari keadaa kesulita keuaga (fiacial

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN 16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Pegukura kierja keuaga perusahaa pada dasarya dilaksaaka karea igi megetahui tigkat profitabilitas (keutuga) da tigkat resiko atau tigkat kesehata suatu

Lebih terperinci

STUDI KELAYAKAN BISNIS. Investment Criteria Analysis. Arranged by : R. AGUS BAKTIONO UNIVERSITAS NAROTAMA SURABAYA 2010

STUDI KELAYAKAN BISNIS. Investment Criteria Analysis. Arranged by : R. AGUS BAKTIONO UNIVERSITAS NAROTAMA SURABAYA 2010 STUDI KELAYAKAN BISNIS Arraged by : R. AGUS BAKTIONO UNIVERSITAS NAROTAMA SURABAYA 2010 TUJUAN Setelah mempelajari Bab ii diharapka mahasiswa dapat memahami: Apakah gagasa usaha (proyek) yag direcaaka

Lebih terperinci

Bab 3 Metode Interpolasi

Bab 3 Metode Interpolasi Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui

Lebih terperinci

Nilai Masa Wang PENGENALAN HASIL PEMBELAJARAN

Nilai Masa Wang PENGENALAN HASIL PEMBELAJARAN Topik 3 Nilai Masa Wag HASIL PEMBELAJARAN Pada akhir topik ii, ada seharusya dapat: 1. Megaplikasika kosep pegkompaua da pediskaua dalam meetuka ilai masa depa da ilai wag kii; 2. Membezaka atara auiti

Lebih terperinci

LOGO MATEMATIKA BISNIS (Deret)

LOGO MATEMATIKA BISNIS (Deret) LOGO MATEMATIKA BISNIS (Deret) DOSEN FEBRIYANTO, SE., MM. www.febriyato79.wordpress.com 1 MATEMATIKA BISNIS Matematika Bisis memberika pemahama ilmu megeai kosep matematika dalam bidag bisis. Sehigga suatu

Lebih terperinci

Definisi Integral Tentu

Definisi Integral Tentu Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.

Lebih terperinci

III BAB BARISAN DAN DERET. Tujuan Pembelajaran. Pengantar

III BAB BARISAN DAN DERET. Tujuan Pembelajaran. Pengantar BAB III BARISAN DAN DERET Tujua Pembelajara Setelah mempelajari materi bab ii, Ada diharapka dapat:. meetuka suku ke- barisa da jumlah suku deret aritmetika da geometri,. meracag model matematika dari

Lebih terperinci

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI

Lebih terperinci

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL

BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,

Lebih terperinci

KEKONVERGENAN MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA. Fitriani Agustina, Math, UPI

KEKONVERGENAN MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA. Fitriani Agustina, Math, UPI KEKONVERGENAN MODEL BINOMIAL UNTUK PENENTUAN HARGA OPSI EROPA Fitriai Agustia, Math, UPI 1 Fiacial Derivative Opsi Mafaat Opsi Opsi Eropa Peetua Harga Opsi Kekovergea Model Biomial Fitriai Agustia, Math,

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Model Pertumbuha Betuk ugsi pertumbuha satu jeis spesies pada umumya megguaka otasi ugsi aalitik yag diyataka dalam satu persamaa. Secara umum ugsi pertumbuha meyataka hubuga

Lebih terperinci

DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES)

DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES) MATEMATIKA II DERET TAK HINGGA (INFITITE SERIES) sugegpb.lecture.ub.ac.id aada.lecture.ub.ac.id BARISAN Barisa merupaka kumpula suatu bilaga (atau betuk aljabar) yag disusu sehigga membetuk suku-suku yag

Lebih terperinci

HANDOUT PERKULIAHAN MATA KULIAH REKAYASA PENILAIAN DOSEN PENGAMPU. PROF. Dr. H. MAMAN HILMAN, MPd, MT.

HANDOUT PERKULIAHAN MATA KULIAH REKAYASA PENILAIAN DOSEN PENGAMPU. PROF. Dr. H. MAMAN HILMAN, MPd, MT. HANDOUT PERKULIAHAN MATA KULIAH DOSEN PENGAMPU PROF. Dr. H. MAMAN HILMAN, MPd, MT. PROGRAM STUDI PENDIDIKAN TEKNIK ARSITEKTUR JURUSAN PENDIDIKAN TEKNIK ARSITEKTUR FAKULTAS PENDIDIKAN TEKNOLOGI DAN KEJURUAN

Lebih terperinci

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah

Lebih terperinci

Projek. Contoh Menemukan Konsep Barisan dan Deret Geometri a. Barisan Geometri. Perhatikan barisan bilangan 2, 4, 8, 16,

Projek. Contoh Menemukan Konsep Barisan dan Deret Geometri a. Barisan Geometri. Perhatikan barisan bilangan 2, 4, 8, 16, Projek Himpulah miimal tiga masalah peerapa barisa da deret aritmatika dalam bidag fisika, tekologi iformasi, da masalah yata di sekitarmu. Ujilah berbagai kosep da atura barisa da deret aritmatika di

Lebih terperinci

ANALISIS BIAYA INVESTASI PADA PERUMAHAN GRIYA PANIKI INDAH

ANALISIS BIAYA INVESTASI PADA PERUMAHAN GRIYA PANIKI INDAH Jural Sipil Statik Vol. No.5, April 203 (377-38) ISSN: 2337-6732 ANALISIS BIAYA INVESTASI PADA PERUMAHAN GRIYA PANIKI INDAH Steve Fredrik Josef Maopo J. Tjakra, R. J. M. Madagi, M. Sibi Fakultas Tekik

Lebih terperinci

Barisan dan Deret. Modul 1 PENDAHULUAN

Barisan dan Deret. Modul 1 PENDAHULUAN Modul Barisa da Deret Reto Wika Tyasig Ada P PENDAHULUAN okok bahasa dalam modul ii terdiri atas dua kegiata belajar. Yag pertama tetag barisa, yag kedua tetag deret da cotoh-cotoh pemakaia deret. Pembahasa

Lebih terperinci

MATERI 10 ANALISIS EKONOMI

MATERI 10 ANALISIS EKONOMI MATERI 10 ANALISIS EKONOMI TOP-DOWN APPROACH KONDISI EKONOMI DAN PASAR MODAL VARIABEL EKONOMI MAKRO MERAMAL PERUBAHAN PASAR MODAL 10-1 TOP-DOWN APPROACH Dalam melakuka aalisis peilaia saham, ivestor bisa

Lebih terperinci

Barisan Aritmetika dan deret aritmetika

Barisan Aritmetika dan deret aritmetika BARISAN DAN DERET BILANGAN Peyusu: Atmii Dhoruri, MS Kode: Jejag: SMP T/P: / A. Kompetesi yag diharapka. Meetuka suku ke- barisa aritmatika da barisa geometri. Meetuka jumlah suku pertama deret aritmatika

Lebih terperinci

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN 16 III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Keragka Pemikira Peelitia Perkembaga zama yag meutut setiap idividu baik dari segi kemampua maupu peampila. Boss Parfum yag bergerak di bidag isi ulag miyak wagi didirika

Lebih terperinci

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha

Lebih terperinci

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur 0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia

Lebih terperinci

SESI 13 Payback Period

SESI 13 Payback Period Mata Kuliah : Ekoomi Tekik Kode MK : TKS 4107 Pegampu : Achfas Zacoeb SESI 13 Payback Period zacoeb.lecture.ub.ac.id PENDAHULUAN Metode Payback Period pada dasarya bertujua utuk megetahui seberapa lama

Lebih terperinci

Disusun Oleh: Desideria Handayani ( ) Noor Eka Amalia ( ) Nadya ( ) Haniefia Insani Azmi DERIVATIF ( )

Disusun Oleh: Desideria Handayani ( ) Noor Eka Amalia ( ) Nadya ( ) Haniefia Insani Azmi DERIVATIF ( ) Disusu Ole Dederia Hadayai (120110130023) Noor Eka Amalia (120110130039) Nadya (120110130042) Haiefia Isai Azmi DERIVATIF (120110130048) Defii Jeis Coto Defii Trasak yag didasari ole suatu kotak atau perjajia

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Keuangan terdiri dari tiga bidang yang saling berhubungan: (1) pasar uang

BAB II LANDASAN TEORI. Keuangan terdiri dari tiga bidang yang saling berhubungan: (1) pasar uang BAB II LANDASAN TEORI A. Maajeme Keuaga Keuaga terdiri dari tiga bidag yag salig berhubuga: (1) pasar uag da pasar modal, berkaita dega pasar sekuritas da lembaga keuaga; () ivestasi, yag memfokuska pada

Lebih terperinci

ARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN

ARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN ARTIKEL Meetuka rumus Jumlah Suatu Deret dega Operator Beda Markaba 191115198801005 Maret 015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN PUSAT PENGEMBANGAN DAN PEMBERDAYAAN PENDIDIK DAN TENAGA KEPENDIDIKAN

Lebih terperinci

ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI PADA RUMAH SAKIT X DI CIMAHI

ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI PADA RUMAH SAKIT X DI CIMAHI ANALISIS KELAYAKAN INVESTASI PADA RUMAH SAKIT X DI CIMAHI Rii Ratayati Jurusa Tekik Sipil, Fakultas Tekik, Istitut Tekologi Nasioal Badug E-mail : zeska2210@yahoo.com Berardius Herbudima Jurusa Tekik Sipil,

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da

Lebih terperinci

BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS

BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS 1.1. Pedahulua Dalam pertemua ii Ada aka mempelajari beberapa padaga tetag permutasi da kombiasi, fugsi da metode perhituga probabilitas, da meghitug probabilitas. Pada

Lebih terperinci

MODEL VALUASI PREMI ASURANSI JIWA ENDOWMEN BERBASIS SUKU BUNGA STOKASTIK. Oleh Sudianto Manullang, S.Si., M.Sc ABSTRAK

MODEL VALUASI PREMI ASURANSI JIWA ENDOWMEN BERBASIS SUKU BUNGA STOKASTIK. Oleh Sudianto Manullang, S.Si., M.Sc ABSTRAK MODEL VALUASI PREMI ASURANSI JIWA ENDOWMEN BERBASIS SUKU BUNGA STOKASTIK Oleh Sudiato Maullag, S.Si., M.Sc ABSTRAK Peelitia ii bertujua utuk medapatka model premi asurasi jiwa edowme dega megguaka suku

Lebih terperinci

EKONOMI TEKNIK. Ekuivalensi

EKONOMI TEKNIK. Ekuivalensi EKONOMI TEKNIK Ekuvales Ekuvales Ekuvales = Nla uag yag sama pada waktu yag berbeda. Jumlah uag berbeda pada waktu berbeda dapat berla ekooms sama. Cotoh = harga bes Rp 4.5, (25), Rp 5.5, (29), da Rp 6.5

Lebih terperinci

PEMODELAN ASURANSI JIWA BERDASARKAN ASUMSI MORTALITA WEIBULL

PEMODELAN ASURANSI JIWA BERDASARKAN ASUMSI MORTALITA WEIBULL PEMODELAN ASURANSI JIWA BERDASARKAN ASUMSI MORTALITA WEIBULL Des Alwie Zayati JurusaMatematika, FMIPA, UiversitasSriwijaya Email : dalwiezayati@yahoo.com ABSTRAK Pemodela asurasi jiwa berdasarka asumsi

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Daerah peelitia adalah Kota Bogor yag terletak di Provisi Jawa Barat. Pemiliha lokasi ii berdasarka pertimbaga atara lai: (1) tersediaya Tabel Iput-Output

Lebih terperinci

ANALISA KELAYAKAN FINANSIAL PASAR TRADISIONAL MODERN PLAJU PALEMBANG

ANALISA KELAYAKAN FINANSIAL PASAR TRADISIONAL MODERN PLAJU PALEMBANG ANALISA KELAYAKAN FINANSIAL PASAR TRADISIONAL MODERN PLAJU PALEMBANG Hei Fitriai Jurusa Tekik Sipil Fakultas Tekik Uiversitas Sriwijaya Jala Raya Prabumulih Km. 32 Ideralaya Oga Ilir Sumatra Selata E-mail:

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Tijaua Peeliti Terdahulu Peelitia yag dilakuka oleh Laraswati tahu 2010 yag meeliti tetag portofolio optimal saham yag masuk dalam Jakarta Islamic Idex (JII). Kesimpula dari

Lebih terperinci

PERENCANAAN KARIR DAN KOMPENSASI

PERENCANAAN KARIR DAN KOMPENSASI PERENCANAAN KARIR DAN KOMPENSASI PENGERTIAN Karier adalah seluruh pekerjaa yag ditagai selama kehidupa kerja seseorag. Jalur karier, adalah pola pekerjaa-pekerjaa beruruta yag membetuk karier seseorag.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh

BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian 3.2 Bahan dan Alat 3.3 Metode Pengumpulan Data Pembuatan plot contoh BAB III METODOLOGI 3.1 Tempat da Waktu Peelitia Pegambila data peelitia dilakuka di areal revegetasi laha pasca tambag Blok Q 3 East elevasi 60 Site Lati PT Berau Coal Kalimata Timur. Kegiata ii dilakuka

Lebih terperinci

Perancangan dan Pengembangan Perangkat Lunak Alat Bantu Pengambilan Keputusan Investasi dan Kredit

Perancangan dan Pengembangan Perangkat Lunak Alat Bantu Pengambilan Keputusan Investasi dan Kredit Performa (2002) Vol. 1, No.1: 35-45 Peracaga da Pegembaga Peragkat Luak Alat Batu Pegambila Keputusa Ivestasi da Kredit (Studi Kasus KPRI UNS, BNI 46, BRI Cabag Surakarta) Eko Liquiddau *, Rahmaiyah Dwi

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam

Lebih terperinci

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yang tepat dalam sebuah penelitian ditentukan guna menjawab

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yang tepat dalam sebuah penelitian ditentukan guna menjawab BAB III METODE PENELITIAN Metode peelitia merupaka suatu cara atau prosedur utuk megetahui da medapatka data dega tujua tertetu yag megguaka teori da kosep yag bersifat empiris, rasioal da sistematis.

Lebih terperinci

Pokok Bahasan Return dan Risiko. Return. Klasifikasi Return. Return PENDAHULUAN AIMP. Trisnadi Wijaya, S.E., S.Kom.

Pokok Bahasan Return dan Risiko. Return. Klasifikasi Return. Return PENDAHULUAN AIMP. Trisnadi Wijaya, S.E., S.Kom. Pokok Bahasa 3-6. Retur da Risiko Lecture Note: Defiisi retur da risiko Klasifikasi retur da risiko Hubuga retur da risiko Retur da Risiko Aktiva Tuggal Abormal Retur Retur da Risiko Portofolio 1 Retur

Lebih terperinci

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad

Lebih terperinci

BAB IV PEMECAHAN MASALAH

BAB IV PEMECAHAN MASALAH BAB IV PEMECAHAN MASALAH 4.1 Metodologi Pemecaha Masalah Dalam ragka peigkata keakurata rekomedasi yag aka diberika kepada ivestor, maka dicoba diguaka Movig Average Mometum Oscillator (MAMO). MAMO ii

Lebih terperinci

STATISTIKA NON PARAMETRIK

STATISTIKA NON PARAMETRIK . PENDAHULUAN STATISTIKA NON PARAMETRIK Kelebiha Uji No Parametrik: - Perhituga sederhaa da cepat - Data dapat berupa data kualitatif (Nomial atau Ordial) - Distribusi data tidak harus Normal Kelemaha

Lebih terperinci

Pokok Bahasan Return dan Risiko. Return. Klasifikasi Return. Return PENDAHULUAN AIMP. Trisnadi Wijaya, S.E., S.Kom.

Pokok Bahasan Return dan Risiko. Return. Klasifikasi Return. Return PENDAHULUAN AIMP. Trisnadi Wijaya, S.E., S.Kom. Pokok Bahasa -9. Retur da Risiko Lecture Note: Defiisi retur da risiko Klasifikasi retur da risiko Hubuga retur da risiko Retur da Risiko Aktiva Tuggal Abormal Retur Retur da Risiko Portofolio 1 2 Retur

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 26 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat da Waktu Kegiata dilakuka di Divisi Tresuri Bak XYZ dari bula Jauari - April 2011. Pegambila data dilakuka di beberapa wilayah pemasara yaitu di wilayah Jakarta,

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Kosep Risk ad Retur 2.1.1 Retur Hore da Wachoviz (1998) medefiisika retur sebagai Beefit which related with ower that icludes cash divided last year which is paid together with

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 22 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di tiga kator PT Djarum, yaitu di Kator HQ (Head Quarter) PT Djarum yag bertempat di Jala KS Tubu 2C/57 Jakarta Barat,

Lebih terperinci

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi

6. Pencacahan Lanjut. Relasi Rekurensi. Pemodelan dengan Relasi Rekurensi 6. Pecacaha Lajut Relasi Rekuresi Relasi rekuresi utuk dereta {a } adalah persamaa yag meyataka a kedalam satu atau lebih suku sebelumya, yaitu a 0, a,, a -, utuk seluruh bilaga bulat, dega 0, dimaa 0

Lebih terperinci

(A.6) PENENTUAN CADANGAN ASURANSI DISESUAIKAN MELALUI METODE OHIO PADA PRODUK GABUNGAN ASURANSI JIWA DAN PENDIDIKAN BERPASANGAN

(A.6) PENENTUAN CADANGAN ASURANSI DISESUAIKAN MELALUI METODE OHIO PADA PRODUK GABUNGAN ASURANSI JIWA DAN PENDIDIKAN BERPASANGAN Prosidig Semiar Nasioal Statistika Uiversitas Padjadjara, 3 November 2 (A.6) PENENTUAN CADANGAN ASURANSI DISESUAIKAN MELALUI METDE HI PADA PRDUK GABUNGAN ASURANSI JIWA DAN PENDIDIKAN BERPASANGAN Puput

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 31 Flowchart Metodologi Peelitia BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 31 Flowchart Metodologi Peelitia 18 311 Tahap Idetifikasi da Peelitia Awal Tahap ii merupaka tahap awal utuk melakuka peelitia yag

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa 54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah

Lebih terperinci

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus -Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.

Lebih terperinci

Sumber: Art & Gallery. 6. Menerapkan konsep barisan dan deret dalam pemecahan masalah

Sumber: Art & Gallery. 6. Menerapkan konsep barisan dan deret dalam pemecahan masalah Sumber: Art & Gallery Stadar Kompetesi 6. Meerapka kosep barisa da deret dalam pemecaha masalah Kompetesi Dasar 6. Megidetifikasi pola, barisa, da deret bilaga 6. Meerapka kosep barisa da deret aritmatika

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain III. METODE PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Data yag diguaka pada peelitia ii merupaka data sekuder yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik (BPS) Provisi NTB, Bada Perecaaa Pembagua Daerah (BAPPEDA)

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas

Lebih terperinci

Penerapan Metode Bagi-Dua (Bisection) pada Analisis Pulang-Pokok (Break Even)

Penerapan Metode Bagi-Dua (Bisection) pada Analisis Pulang-Pokok (Break Even) Peerapa Metode Bagi-Dua (Bisectio) pada Aalisis Pulag-Pokok (Break Eve) Oleh: Nur Isai Jurusa Pedidika Matematika FMIPA UNY Yogyakarta Email: urisai001@yahoo.com Abstrak Persoala dalam mecari akar persamaa

Lebih terperinci

MATEMATIKA EKONOMI (Deret)

MATEMATIKA EKONOMI (Deret) LOGO MATEMATIKA EKONOMI (Deret) DOSEN FEBRIYANTO, SE., MM. www.febriyato79.wordpress.com MATEMATIKA EKONOMI Matematika Ekoomi memberika pemahama ilmu megeai kosep matematika dalam bidag bisis da ekoomi.

Lebih terperinci

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial

Bab 7 Penyelesaian Persamaan Differensial Bab 7 Peelesaia Persamaa Differesial Persamaa differesial merupaka persamaa ag meghubugka suatu besara dega perubahaa. Persamaa differesial diataka sebagai persamaa ag megadug suatu besara da differesiala

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula

Lebih terperinci

Program Bonus Mempertahankan Tingkat Pencapaian Dalam Rangka Pembelian Kendaraan Bermotor (Program Kendaraan Bermotor)

Program Bonus Mempertahankan Tingkat Pencapaian Dalam Rangka Pembelian Kendaraan Bermotor (Program Kendaraan Bermotor) Program Bous Mempertahaka Tigkat Pecapaia Dalam Ragka Pembelia Kedaraa Bermotor (Program Kedaraa Bermotor) Perusahaa : PT. Family Member Group Idoesia (FM Group Idoesia) Mulai Program : 1 Jauari 2015 Kualifikasi

Lebih terperinci