OVERVIEW 1/40
|
|
- Suryadi Rachman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 OVERVIEW 1/40 Konsep-konsep dasar dalam pembentukan portofolo optmal. Perbedaan tentang aset bersko dan aset bebas rsko. Perbedaan preferens nvestor dalam memlh portofolo optmal.
2 KONSEP DASAR /40 Ada tga konsep dasar yang perlu dketahu untuk memaham pembentukan portofolo optmal, yatu: portofolo efsen dan portofolo optmal fungs utltas dan kurva ndferen aset bersko dan aset bebas rsko PORTOFOLIO EFISIEN Portofolo efsen alah portofolo yang memaksmalkan return yang dharapkan dengan tngkat rsko tertentu yang berseda dtanggungnya, atau portofolo yang menawarkan rsko terendah dengan tngkat return tertentu. Mengena perlaku nvestor dalam pembuatan keputusan nvestas dasumskan bahwa semua nvestor tdak menyuka rsko (rsk averse). 3/40 Msalnya jka ada nvestas A (return 15%, rsko 7%) dan nvestas B (return 15%, rsko 5%), maka nvestor yang rsk averse akan cenderung memlh nvestas B.
3 PORTOFOLIO OPTIMAL Portofolo optmal merupakan portofolo yang dplh nvestor dar sekan banyak plhan yang ada pada kumpulan portofolo efsen. Portofolo yang dplh nvestor adalah portofolo yang sesua dengan preferens nvestor bersangkutan terhadap return maupun terhadap rsko yang berseda dtanggungnya. 4/40 FUNGSI UTILITAS 5/40 Fungs utltas dapat dartkan sebaga suatu fungs matemats yang menunjukkan nla dar semua alternatf plhan yang ada. Fungs utltas menunjukkan preferens seorang nvestor terhadap berbaga plhan nvestas dengan masng-masng rsko dan tngkat return harapan. Fungs utltas bsa dgambarkan dalam bentuk grafk sebaga kurva ndferen.
4 KURVA INDIFEREN 6/40 Kurva ndeferen menggambarkan kumpulan portofolo dengan kombnas return harapan dan rsko masng-masng yang memberkan utltas yang sama bag nvestor. Kemrngan (slope) postf kurva ndeferen menggambarkan bahwa nvestor selalu mengngnkan return yang lebh besar sebaga kompensas atas rsko yang lebh tngg. KURVA INDIFEREN 7/40 u3 u u1 Return harapan, Rp u3 u u1 u1a u1b Penngkatan utltas Rsko, p
5 ASET BERESIKO Semakn enggan seorang nvestor terhadap rsko (rsk averse), maka plhan nvestasnya akan cenderung lebh banyak pada aset yang bebas rsko. Aset bersko adalah aset-aset yang tngkat return aktualnya d masa depan mash mengandung ketdakpastan. Salah satu contoh aset bersko adalah saham. 8/40 ASET BEBAS RESIKO Aset bebas rsko (rsk free asset) merupakan aset yang tngkat returnnya d masa depan sudah bsa dpastkan pada saat n, dan dtunjukkan oleh varans return yang sama dengan nol. Satu contoh aset bebas rsko adalah oblgas jangka pendek yang dterbtkan pemerntah, sepert Sertfkat Bank Indonesa (SBI). 9/40
6 MODEL PORTOFOLIO MARKOWITZ 10/40 Teor portofolo dengan model Markowtz ddasar oleh tga asums, yatu: Perode nvestas tunggal, msalnya 1 tahun. Tdak ada baya transaks. Preferens nvestor hanya berdasar pada return yang dharapkan dan rsko. MEMILIH PORTOFOLIO OPTIMAL 11/40 Permukaan efsen (effcent fronter) alah kombnas aset-aset yang membentuk portofolo yang efsen. Merupakan bagan yang mendomnas (lebh bak) ttk-ttk lannya karena mampu menawarkan tngkat return yang lebh tngg dengan rsko yang sama dbandng bagan lannya. Pemlhan portofolo optmal ddasarkan pada preferens nvestor terhadap return yang dharapkan dan rsko yang dtunjukkan oleh kurva ndferen.
7 MEMILIH PORTOFOLIO OPTIMAL u 1/40 Return yang dharapkan, R p B A C D H G u 1 E Gars permukaan efsen B-C-D-E Ttk-ttk portofolo efsen Rsko, p MEMILIH ASET YANG OPTIMAL 13/40 Investor membuat keputusan yang dsebut sebaga keputusan alokas aset (asset allocaton decson). Keputusan n menyangkut pemlhan kelaskelas aset yang akan djadkan sebaga plhan nvestas, dan juga berapa bagan dar keseluruhan dana yang dmlk nvestor yang akan dnvestaskan pada kelas aset tersebut. Bagan dar dana yang dnvestaskan pada setap kelas aset dsebut sebaga pors dana atau bobot dana. Masng-masng bobot dana tersebut akan berksar antara 0% sampa 100%.
8 MEMILIH KELAS ASET YANG OPTIMAL Kelas aset adalah pengelompokkan aset-aset berdasarkan jens-jens aset sepert saham, oblgas, real estat, sekurtas asng, emas, dsb. 14/40 SAHAM BIASA INSTRUMEN PASAR UANG Ekutas Domestk Treasury Blls Kaptalsas Besar Commercal Paper Kaptalsas kecl Guaranteed Investment Contracts Ekutas Internasonal REAL ESTATE Pasar modal negara maju MODAL VENTURA Pasar modal berkembang OBLIGASI Oblgas Pemerntah Oblgas Perusahaan Ratng AAA Ratng BAA Oblgas Bersko Tngg (Junk Bond) Oblgas Dengan Jamnan Oblgas nternasonal MENCARI EFFICIENT FRONTIER Sebaga contoh, ada tga sekurtas sedang dpertmbangkan, yatu 1) saham AAA, ) saham BBB, dan 3) saham CCC. Return harapan saham AAA adalah 14 persen, saham BBB adalah 8 persen, dan saham CCC adalah 0 persen. Anggap seorang nvestor ngn mencptakan sebuah portofolo yang mengandung ketga saham n dengan return harapan portofolo adalah 15,5 persen. Apa kombnas untuk portofolo n? Dengan membuat bobot portofolo untuk saham AAA adalah 0,45, saham BBB adalah 0,15, dan saham CCC adalah 0,4, nvestor dapat menghaslkan return portofolo 15,5 persen. E(RP) = 0,45 (0,14) + 0,15 (0,08) + 0,4 (0,0) = 0, /40
9 MENCARI EFFICIENT FRONTIER Berbaga kombnas dapat dcptakan sepert pada tabel berkut: Kombnas W AAA W BBB W CCC E (Rp) 1 0,65 0,05 0,3 15,5% 0,45 0,15 0,4 15,5% 16/40 3 0,15 0,3 0,55 15,5% 4 0,55 0,1 0,35 15,5% MENCARI EFFICIENT FRONTIER 17/40 D sampng keempat contoh kombnas pada tabel, sebenarnya ada tdak terbatas kombnas yang dapat menghaslkan return portofolo sebesar 15,5 persen. Oleh karena tu, pertanyaannya adalah kombnas atau bobot portofolo manakah yang terbak? Jawaban untuk pertanyaan tu adalah memlh portofolo yang menghaslkan varans atau devas standar palng kecl.
10 MENCARI EFFICIENT FRONTIER Secara matemats, masalah yang dhadap nvestor dapat dnyatakan secara umum sebaga berkut: 18/40 Mnmalkan: p Dengan kendala: n = = 1 n = 1 n = 1 W ( ) W E R W = 1 = E * + n n = 1 j= 1 j W W j j CONTOH 19/40 Saham AAA Saham BBB Saham CCC Return harapan, E (R ) 14% 8% 0% Devas standar, 6% 3% 15% Koefsen korelas (Kovarans): antara AAA dan BBB = 0,5 (0,001) antara AAA dan CCC = 0, (0,00) antara BBB dan CCC = 0,4 (0,00)
11 CONTOH Mnmalkan: = 0, 06 W + 0, 03 W + 0,15 W AAA BBB CCC + W W 0, 001+ W W 0, 00 + W W 0, 00 AAA BBB AAA CCC BBB CCC 0/40 Dengan kendala: 0,14W + 0, 08W + 0, 0 W = E * AAA BBB CCC WAAA + WBBB + WCCC = 1 EFFICIENT FRONTIER MARKOWITZ Return harapan Z 1/40 0,1550 Y Saham CCC X Saham AAA Saham BBB 0 0,063 Devas standar Ttk X merupakan portofolo pada effcent fronter yang memberkan devas standar palng kecl. Ttk X n dsebut global mnmum varance portfolo. Daerah effcent set (fronter) adalah segmen yang berada d atas global mnmum varance portfolo.
12 INVESTOR BISA MENGINVESTASIKAN DAN MEMINJAM DANA BEBAS RESIKO /40 Jka aset bebas rsko dmasukkan dalam plhan portofolo, maka kurva effcent fronter akan tampak sepert berkut: Rp Return harapan, B N M L X A Rsko, p MENGINVESTASIKAN DANA BEBAS RESIKO Dengan dmasukkannya R F (Return bebas rsko) dengan propors sebesar W RF, maka return ekspektas kombnas portofolo adalah: E(R p ) = W RF R F + (1-W RF ) E(R L ) 3/40 Devas standar portofolo yang terdr dar aset bersko dan aset bebas rsko dhtung: p = (1 W RF ) L
13 CONTOH Msalkan portofolo L menawarkan tngkat return harapan sebesar 0% dengan standar devas 10%. Aset bebas rsko menawarkan return harapan sebesar 5%. Anggap nvestor mengnvestaskan 40% dananya pada aset bebas rsko dan 60% atau (100%- 40%) pada portofolo L, maka: E(R p ) = 0,4 (0,05) + 0,6 (0,) = 0,14atau 14%. dan p = 0,6 (0,1) = 0,06 atau 6%. 4/40 MENGINVESTASIKAN DANA BEBAS RISIKO 5/40 Dalam gambar kta juga bsa melhat bahwa setelah gars R F -N, tdak ada lag ttk yang bsa dhubungkan dengan ttk R F, karena gars R F -N merupakan gars yang mempunya slope yang palng tngg. Gars R F -N bersfat superor terhadap gars lannya. Dengan demkan semua nvestor tentunya akan bernvestas pada plhan portofolo yang ada d sepanjang gars R F -N tersebut. Jka portofolo nvestor mendekat ttk R F, berart sebagan besar dana nvestor dnvestaskan pada aset bebas rsko.
14 INVESTOR BISA MEMINJAM DANA BEBAS RISIKO Dengan mencar tambahan dana yang berasal dar pnjaman, nvestor bsa menambah dana yang dmlknya untuk dnvestaskan. Tambahan dana yang berasal dar pnjaman bsa memperluas poss portofolo d atas ttk N, sehngga akan membentuk sebuah gars lurus R F -N-K. 6/40 INVESTOR BISA MEMINJAM DANA BEBAS RISIKO Return yang dharapkan, R p u 1 L N u 7/40 B K R F Rsko, p
15 CONTOH 8/40 Msalnya return harapan dar portofolo K adalah 5%, dengan K = 15%. Tngkat bunga bebas rsko adalah 5%. Dengan demkan kta bsa menghtung tngkat return harapan serta standar devas portofolo K sebaga berkut: E(R p ) = -1(0,05) + (0,5) = -0,05 + 0,5 = 0,45 = 45% dan, p = (1 wrf) K = [1,0 (-1)] K = K = (0,15) = 0,30 = 30%. MENGIDENTIFIKASI EFFICIENT SET DENGAN MENGINVESTASI DAN MEMINJAMKAN PADA TINGKAT BEBAS RISIKO Slope gars lurus R F -N-K gars yang menghubungkan aset bebas rsko dan portofolo bersko adalah return harapan portofolo dkurang tngkat bebas rsko dbag dengan devas standar portofolo. 9/40 Oleh karena slope gars yang dcar adalah yang terbesar, maka tujuan n dapat dnyatakan sebaga: maksmalkan: θ= R p p R F dengan kendala: N = 1 W = 1
16 CONTOH 30/40 Melanjutkan contoh tga saham AAA, BBB, dan CCC, dketahu tngkat nvestas dan memnjam bebas rsko, R F = 5%. Ttk N merupakan portofolo aset bersko dengan bobot nvestas adalah 77,8 persen untuk saham AAA, 5,5 persen untuk saham BBB, dan 16,7 persen untuk saham CCC. Return harapan portofolo N adalah 0,1467 atau 14,67 persen dengan devas standar 0,0583 atau 5,83 persen. Intersep dan slope dhtung sebaga berkut: Intersep adalah pada RF = 5 persen. Slope = (14,67 5) / 5,83 = 1,66. FORMASI PORTOFOLIO OPTIMAL: MODEL INDEKS TUNGGAL Menghtung mean return ( ) : R 31/40 R = α + β + e R m Menghtung return tak normal (excess return atau abnormal return). ( R ) R F
17 FORMASI PORTOFOLIO OPTIMAL: MODEL INDEKS TUNGGAL Mengestmas β (beta) dengan model ndeks tunggal untuk setap return sekurtas (R ) terhadap return pasar (R m ). R = α + β R m + ε 3/40 Menghtung rsko tdak sstemats ( e ) 1 = e t t t= 1 [ ( )] R α + β R t mt FORMASI PORTOFOLIO OPTIMAL: MODEL INDEKS TUNGGAL Menghtung knerja return taknormal relatf terhadap β (K ): K = R R F β 33/40 Setelah nla K dperoleh, sekurtas durutkan berdasarkan skor K dar tertngg hngga terendah.
18 TEKNIK PENENTUAN BATAS EFISIEN Menghtung nla return tak normal dkalkan dengan β dbag dengan kesalahan standar (standard error): ( R R F e ) β 34/40 Menghtung raso β terhadap kesalahan standar: β e TEKNIK PENENTUAN BATAS EFISIEN Menjumlahkan secara kumulatf hasl perhtungan sebelumnya: j= 1 ( R j R F ) β j Menjumlahkan secara kumulatf hasl perhtungan sebelumnya: j = 1 β j ej ej 35/40
19 TEKNIK PENENTUAN BATAS EFISIEN Menghtung nla C untuk setap sekurtas: C = m j = ( R m j j = 1 R β j ej Menentukan ttk potong tertentu dar nla C yang dkehendak (C*) guna menentukan jumlah sekurtas yang dmasukkan dalam portofolo: R R β F > F ej C * ) β j 36/40 CONTOH Perhtungan untuk menentukan Ttk Potong C dengan varan return pasar sebesar 8% dan return aset kurang bersko sebesar 5%. Urutan Sekurtas Prosedur Penentuan Portofolo Optmal I II III IV V VI VII VIII IX X Keterangan: I, II,... X mengacu pada prosedur yang durakan sebelumnya. Semua angka dnyatakan dalam persentase kecual urutan sekurtas dan beta (kolom). 37/40
20 CONTOH INTERPRETASI Berdasarkan prosedur tersebut, tampak bahwa sekurtas dengan nla K lebh dar C*=4,65 terdapat pada urutan sekurtas 1 hngga 5, yatu dengan ksar K atau return taknormal relatf terhadap rsko (beta) sebesar 4,7% hngga 1,3%. Jad, jumlah sekurtas yang dpertmbangkan dalam portofolo optmal adalah sebanyak 5 sekurtas. 38/40 Setelah sekurtas dalam suatu portofolo dapat dtentukan, langkah selanjutnya adalah menentukan propors atau persentase alokas nvestas pada masng-masng sekurtas terplh. PENENTUAN BOBOT INVESTASI Bobot (W ) tersebut dukur dengan: a. Bla tdak ada short-sellng: β R RF = C * e β b. Bla ada short-sellng: Z W = N Z j= 1 Z j 39/40 Z β R = R e β F C S
21 CONTOH Penentuan bobot nvestas (W) setap sekurtas dalam suatu Portofolo tanpa Short-sellng dan dengan Short-sellng 40/40 Urutan Sekurtas Prosedur perhtungan Persentase Investas setap Sekurtas dalam Portofolo * V C* XI W* C S S W S Total Keterangan: Kolom V mengacu pada hasl langkah ke V pada Tabel 1. Kolom XI merupakan langkah ke XI yakn menghtung nla β /. e W* adalah bobot (weghted) dar setap sekurtas dalam portofolo tanpa short-sellng. W S adalah bobot (weghted) dar setap sekurtas dalam portofolo dengan short-sellng. Z Z
TEORI INVESTASI DAN PORTFOLIO MATERI 4.
TEORI INVESTASI DAN PORTFOLIO MATERI 4 KONSEP DASAR 2/40 Ada tga konsep dasar yang perlu dketahu untuk memaham pembentukan portofolo optmal, yatu: portofolo efsen dan portofolo optmal fungs utltas dan
Lebih terperinciKritikan Terhadap Varians Sebagai Alat Ukur
Krtkan Terhadap Varans Sebaga Alat Ukur Varans mengukur penympangan pengembalan aktva d sektar nla yang dharapkan, maka varans mempertmbangkan juga pengembalan d atas atau d bawah nla pengembalan yang
Lebih terperinciTEORI INVESTASI DAN PORTFOLIO MATERI 4.
TEORI INVESTASI DAN PORTFOLIO MATERI 4 KONSEP DASAR 2/40 Ada tiga konsep dasar yang perlu diketahui untuk memahami pembentukan portofolio optimal, yaitu: portofolio efisien dan portofolio optimal fungsi
Lebih terperinciMATERI 5 PEMILIHAN PORTFOLIO. Prof. DR. DEDEN MULYANA, SE., M.Si.
MATERI 5 PEMILIHAN PORTFOLIO Prof. DR. DEDEN MULYANA, SE., M.Si. OVERVIEW 1/40 Konsep-konsep dasar dalam pembentukan portofolio optimal. Perbedaan tentang aset berisiko dan aset bebas risiko. Perbedaan
Lebih terperinciNama : Crishadi Juliantoro NPM :
ANALISIS INVESTASI PADA PERUSAHAAN YANG MASUK DALAM PERHITUNGAN INDEX LQ-45 MENGGUNAKAN PORTOFOLIO DENGAN METODE SINGLE INDEX MODEL. Nama : Crshad Julantoro NPM : 110630 Latar Belakang Pemlhan saham yang
Lebih terperinciCAKUPAN PEMBAHASAN. APT (Arbritage Pricing Theory) Overview. Pengujian CAPM. CAPM (Capital Asset Pricing Model) Portofolio pasar.
http://www.deden08m.wordpress.com CAKUPAN PEBAHASAN Overvew CAP (Captal Asset Prcng odel) Portofolo pasar Gars pasar modal Gars pasar sekurtas Estmas Beta Pengujan CAP APT (Arbrtage Prcng Theory) 1/40
Lebih terperinciKonsep-konsep dasar dalam pembentukan portofolio optimal Perbedaan tentang aset berisiko dan aset bebas risiko. Perbedaan preferensi investor dalam
Konsep-konsep dasar dalam pembentukan portofolio optimal Perbedaan tentang aset berisiko dan aset bebas risiko. Perbedaan preferensi investor dalam memilih portofolio optimal. Ada tiga konsep dasar yang
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. dalam situs BAPEPAM dan berjumlah dua puluh delapan reksadana yang berasal dari dua
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Ruang Lngkup Peneltan Reksadana yang dgunakan dalam peneltan n adalah reksadana yang terdaftar dalam stus BAPEPAM dan berjumlah dua puluh delapan reksadana yang berasal
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang
Lebih terperinciCAPITAL ASSET PRICING MODEL
CAPITAL ASSET PRICING ODEL 1. Konsep CAP 2. Perumusan CAP (CL dan SL) 3. Pelonggaran CAP unya Alteza Konsep Dasar CAP Drumuskan oleh Sharpe, Lntner & ossn (1960an) odel yang menghubungkan expected return
Lebih terperinciANALISIS BENTUK HUBUNGAN
ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel
Lebih terperinciRETURN DAN RISIKO DALAM INVESTASI
RETURN DAN RISIKO DALAM INVESTASI 1 Return (Imbal hasl) nvestas Expected return (Return ekspetas) return yang dharapkan akan ddapat oleh nvestor d masa depan Actual return/ Realzed return (Return aktual)
Lebih terperinciIV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Perancangan Sstem Sstem yang akan dkembangkan adalah berupa sstem yang dapat membantu keputusan pemodal untuk menentukan portofolo saham yang dperdagangkan d Bursa
Lebih terperinciPENELITIAN DOSEN PEMULA
Kode/Nama Rumpun Ilmu : 56 / Akuntans PENELITIAN DOSEN PEMULA ANALISIS PORTOFOLIO UNTUK MENENTUKAN EXPECTED RETURN OPTIMAL DAN RISIKO MINIMAL PADA SAHAM PERUSAHAAN TELEKOMUNIKASI YANG TERDAFTAR DI BURSA
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORETIS DAN PERUMUSAN HIPOTESIS. panjang, umumnya lebih dari satu tahun. Secara hukum pasar modal sebagai
67 BAB 2 TINJAUAN TEORETIS DAN PERUMUSAN HIPOTESIS 2.1 Tnjauan Teorets 2.1.1 Pasar Modal 1. Pengertan Pasar Modal Menurut Samsul (2006:43) pasar modal adalah tempat atau sarana bertemunya antara permntaan
Lebih terperinciDan untuk memperoleh persentase tingkat pengembalian selama setahun adalah:
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 DEFINISI ANAJEEN PORTOFOLIO anajemen portofolo berkatan erat dengan nvestas. enurut Relly dan Brown, nvestas adalah komtmen untuk menyshkan uang (pendapatan) dalam suatu perode
Lebih terperinciIV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI
IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan
Lebih terperinciPreferensi untuk alternatif A i diberikan
Bahan Kulah : Topk Khusus Metode Weghted Product (WP) menggunakan perkalan untuk menghubungkan ratng atrbut, dmana ratng setap atrbut harus dpangkatkan dulu dengan bobot atrbut yang bersangkutan. Proses
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan
Lebih terperinciMateri 4 Pemilihan Portfolio. Prof. Dr. DEDEN MULYANA, SE.,M.Si.
Materi 4 Pemilihan Portfolio Prof. Dr. DEDEN MULYANA, SE.,M.Si. PEMILIHAN PORTOFOLIO BEBERAPA KONSEP DASAR - Portofolio Efisien dan Portofolio Optimal - Fungsi utilitas dan kurva indiferens - Aset berisiko
Lebih terperinciCatatan Kuliah 12 Memahami dan Menganalisa Optimisasi dengan Kendala Ketidaksamaan
Catatan Kulah Memaham dan Menganalsa Optmsas dengan Kendala Ketdaksamaan. Non Lnear Programmng Msalkan dhadapkan pada lustras berkut n : () Ma U = U ( ) :,,..., n st p B.: ; =,,..., n () Mn : C = pk K
Lebih terperinciKonsep Penting dalam Investasi
Mater 3 Konsep Pentng dalam Investas Prof. Dr. Deden Mulyana, SE., M.S. RETURN YANG DIHARAPKAN DAN RISIKO PORTOFOLIO PENGERTIAN RETURN DAN RISIKO ESTIMASI RETURN DAN RISIKO ASET TUNGGAL ANALISIS RISIKO
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang
Lebih terperinciBAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan
Lebih terperinciIII PEMBAHASAN. merupakan cash flow pada periode i, dan C. berturut-turut menyatakan nilai rata-rata dari V. dan
Pada bab n akan dbahas mengena penyelesaan masalah ops real menggunakan pohon keputusan bnomal. Dalam menentukan penlaan proyek, dapat dgunakan beberapa metode d antaranya dscounted cash flow (DF). DF
Lebih terperinciOPTIMAL PORTFOLIO ANALYSIS BASED ON SINGLE INDEX MODEL IN LQ-45 STOCK
OTIMAL ORTFOLIO ANALYSIS ASED ON SINGLE INDEX MODEL IN LQ-45 STOCK Key words: stock portfolo. Septyarn, Drs. Tjahjo Dwnurt, MM. Undergraduate rogram, Faculty of Economy, 009 Gunadarma Unversty http://www.gunadarma.ac.d
Lebih terperinciMATERI 5 PEMILIHAN PORTOFOLIO
MATERI 5 PEMILIHAN PORTOFOLIO BEBERAPA KONSEP DASAR - Portofolio Efisien dan Portofolio Optimal - Fungsi utilitas dan kurva indiferens - Aset berisiko dan aset bebas risiko MODEL PORTOFOLIO MARKOWITZ -
Lebih terperinciPEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM-SAHAM PADA PERIODE BULLISH DI BURSA EFEK INDONESIA
PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM-SAHAM PADA PERIODE BULLISH DI BURSA EFEK INDONESIA Suramaya Suc Kewal Sekolah Tngg Ilmu Ekonom Mus Palembang suramayasuc@yahoo.com Abstrak: Pembentukan Portofolo Optmal
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi
Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear
REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA Regres Lnear Tujuan Pembelajaran Menjelaskan regres dan korelas Menghtung dar persamaan regres dan standard error dar estmas-estmas untuk analss regres lner sederhana
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Mengacu pada Sunariyah (2011, h4) Investasi dapat diartikan sebagai suatu
BAB II LANDASAN TEORI II.1 Investas II.1.1 Pengertan Investas Mengacu pada Sunaryah (2011, h4) Investas dapat dartkan sebaga suatu usaha seseorang untuk menanamkan modalnya pada 1 atau lebh aktva dengan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan
Lebih terperinciε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Catatan Freddy
ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang. menghimpun dana dari pihak yang kelebihan dana (surplus spending unit) kemudian
Pengaruh Captal Structure terhadap Proftabltas pada Industr Perbankan d Indonesa Mutara Artkel n d-dgtalsas oleh Perpustakaan Fakultas Ekonom-Unverstas Trsakt, 2016. 021-5663232 ext.8335 BAB I PENDAHULUAN
Lebih terperinciMATERI KULIAH STATISTIKA I UKURAN. (Nuryanto, ST., MT)
MATERI KULIAH STATISTIKA I UKURAN (Nuryanto, ST., MT) Ukuran Statstk Ukuran Statstk : 1. Ukuran Pemusatan Bagamana, d mana data berpusat? Rata-Rata Htung = Arthmetc Mean Medan Modus Kuartl, Desl, Persentl.
Lebih terperinciAnalisis Model Indeks Tunggal Portofolio Saham di Bursa Efek Indonesia (BEI) Periode
Analss Model Indeks Tunggal Portofolo Saham d Bursa Efek Indonesa (BEI) Perode 009-011 Mrah (mrah_vezmle@ymal.com) Trsnad Wjaya (trsnad@mdp.ac.d) Jurusan Manajemen STIE MDP Abstrak : Peneltan n bertujuan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Landasan Peneltan Terdahulu Tabel.1 Tabel Penelt Terdahulu PENELITI JUDUL ALAT ANALISIS HASIL Rosta (008) Analss Portofolo Saham Melalu Model Indeks Tunggal sebaga Penlaan Expected
Lebih terperinciMODEL INDEKS TUNGGAL (SINGLE INDEX MODEL)
MODEL INDEKS TUNGGAL (SINGLE INDEX MODEL) 1. Konse Dasar Sngle Index Model. Forula SIM untuk Sekurtas 3. SIM untuk Sekurtas Tunggal 4. SIM untuk Portofolo 5. Portofolo Otal Berdasarkan SIM Munya Alteza
Lebih terperinciRANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan
. Pendahuluan ANGKAIAN SEI Dua elemen dkatakan terhubung ser jka : a. Kedua elemen hanya mempunya satu termnal bersama. b. Ttk bersama antara elemen tdak terhubung ke elemen yang lan. Pada Gambar resstor
Lebih terperinciBAB VB PERSEPTRON & CONTOH
BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan
Lebih terperinciPembayaran harapan yang berkaitan dengan strategi murni pemain P 2. Pembayaran Harapan bagi Pemain P1
Lecture : Mxed Strategy: Graphcal Method A. Metode Campuran dengan Metode Grafk Metode grafk dapat dgunakan untuk menyelesakan kasus permanan dengan matrks pembayaran berukuran n atau n. B. Matrks berukuran
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Manusa dlahrkan ke duna dengan ms menjalankan kehdupannya sesua dengan kodrat Illah yakn tumbuh dan berkembang. Untuk tumbuh dan berkembang, berart setap nsan harus
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan
Lebih terperinciHUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT
HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT ABSTRAK STEVANY HANALYNA DETHAN Fakultas Ekonom Unv. Mahasaraswat Mataram e-mal : stevany.hanalyna.dethan@gmal.com
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.
BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan
Lebih terperinciP n e j n a j d a u d a u l a a l n a n O pt p im i a m l a l P e P m e b m a b n a g n k g i k t Oleh Z r u iman
OTIMISASI enjadualan Optmal embangkt Oleh : Zurman Anthony, ST. MT Optmas pengrman daya lstrk Dmaksudkan untuk memperkecl jumlah keseluruhan baya operas dengan memperhtungkan rug-rug daya nyata pada saluran
Lebih terperinciPEMBENTUKAN PORTOFOLIO YANG OPTIMAL PADA SAHAM YANG TERCATAT DI JAKARTA ISLAMIC INDEX ( JII ) PERIODE DESEMBER 2010-NOVEMBER 2011
PEMBENTUKAN PORTOFOLIO YANG OPTIMAL PADA SAHAM YANG TERCATAT DI JAKARTA ISLAMIC INDEX ( JII ) PERIODE DESEMBER 010-NOVEMBER 011 Lulu Ul Jannah Fakultas Ekonom Unverstas Gunadarma Jl. Margonda Raya 100,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut
Lebih terperinciBAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel
4 BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Peneltan Obyek dalam peneltan n adalah kebjakan dvden sebaga varabel ndependen (X) dan harga saham sebaga varabel dependen (Y). Peneltan n dlakukan untuk
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan
Lebih terperinciIMPLEMENTASI SINGLE INDEX MODEL (SIM) UNTUK MENGIDENTIFIKASI PORTOFOLIO OPTIMAL DALAM RANGKA PENGAMBILAN KEPUTUSAN INVESTASI PADA BURSA EFEK INDONESIA
IMPLEMENTASI SINGLE INDEX MODEL (SIM) UNTUK MENGIDENTIFIKASI PORTOFOLIO OPTIMAL DALAM RANGKA PENGAMBILAN KEPUTUSAN INVESTASI PADA BURSA EFEK INDONESIA Oleh: Halmatus S *) A. Yusuf Imam Suja **) Bud Wahono
Lebih terperinciPengaruh variabel makroekonomi..., 8 Serbio Harerio, Universitas FE UI, 2009Indonesia
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Defns Ilmu Makroekonom Makroekonom adalah cabang lmu ekonom yang mempelajar fenomena ekonom secara agregat atau keseluruhan, msalnya pertumbuhan ekonom, tngkat pengangguran, nflas,
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA
III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.
Lebih terperinciBOKS A SUMBANGAN SEKTOR-SEKTOR EKONOMI BALI TERHADAP EKONOMI NASIONAL
BOKS A SUMBANGAN SEKTOR-SEKTOR EKONOMI BALI TERHADAP EKONOMI NASIONAL Analss sumbangan sektor-sektor ekonom d Bal terhadap pembangunan ekonom nasonal bertujuan untuk mengetahu bagamana pertumbuhan dan
Lebih terperinciPendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan
Pendahuluan 0 Data-data ang bersfat dskrt dapat dbuat contnuum melalu proses curve-fttng. 0 Curve-fttng merupakan proses data-smoothng, akn proses pendekatan terhadap kecenderungan data-data dalam bentuk
Lebih terperinciPORTOFOLIO DENGAN MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL DAN METODE Z
Jurnal Manajemen, Vol.1, o., Me 013 POTOFOLIO DEGA MEGGUAKA MODEL IDEKS TUGGAL DA METODE Z Oleh: Werner. Murhad Unverstas Surabaya Abstract: Ths study amed to establsh the optmal portfolo usng a sngle
Lebih terperinciKEPUTUSAN-KEPUTUSAN LINTAS WAKTU
KEPUTUSA-KEPUTUSA LITAS WAKTU Dr. Mohammad Abdul Mukhy Page Modal adalah uang dan sumber daya yang dnvestaskan Bunga (nterest) adalah pengembalan atas modal atau sejumlah uang yang dterma nvestor untuk
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
BAB III METODE PENELITIAN Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf analts dengan jens pendekatan stud kasus yatu dengan melhat fenomena permasalahan yang ada
Lebih terperinciBab III Analisis Rantai Markov
Bab III Analss Ranta Markov Sstem Markov (atau proses Markov atau ranta Markov) merupakan suatu sstem dengan satu atau beberapa state atau keadaan, dan dapat berpndah dar satu state ke state yang lan pada
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Pada zaman yang semakin berkembang ini, dunia usaha dan industri
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada zaman yang semakn berkembang n, duna usaha dan ndustr mengalam kemajuan yang pesat, khususnya d bdang ndustr. Kemajuan perekonoman d Indonesa tdak terlepas dar
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
Lebih terperinciTHE ECONOMICS OF MARRIAGE & DIVORCE
THE ECONOMICS OF MARRIAGE & DIVORCE Mnggu-7 Istqlalyah Muflkhat 2 Aprl 2013 Page 1 Fakta d USA Angka pernkahan per 1000 penduduk Angka perceraan per 1000 penduduk Umur medan lak-lak pertama menkah (th)
Lebih terperinciUJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD
UJI F DAN UJI T Uj F dkenal dengan Uj serentak atau uj Model/Uj Anova, yatu uj untuk melhat bagamanakah pengaruh semua varabel bebasnya secara bersama-sama terhadap varabel terkatnya. Atau untuk menguj
Lebih terperinciParamitasari, Mulyono Analisis Portofolio Untuk Menentukan Expected Return Optimal 19
Paramtasar, Mulyono Analss Portofolo Untuk Menentukan Expected Return Optmal 19 Analss Portofolo Untuk Menentukan Expected Return Optmal dan Rsko Mnmal pada Saham Perusahaan Telekomunkas yang Terdaftar
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
2 LNDSN TEORI 2. Teor engamblan Keputusan Menurut Supranto 99 keputusan adalah hasl pemecahan masalah yang dhadapnya dengan tegas. Suatu keputusan merupakan jawaban yang past terhadap suatu pertanyaan.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang
Lebih terperinciDISTRIBUSI FREKUENSI
BAB DISTRIBUSI FREKUENSI Kompetens Mampu membuat penyajan data dalam dstrbus frekuens Indkator 1. Menjelaskan dstrbus frekuens. Membuat dstrbus frekuens 3. Menjelaskan macam-macam dstrbus frekuens 4. Membuat
Lebih terperinciDidownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN Sebuah jarngan terdr dar sekelompok node yang dhubungkan oleh busur atau cabang. Suatu jens arus tertentu berkatan dengan setap busur. Notas standart untuk menggambarkan sebuah jarngan
Lebih terperinci2.1 Sistem Makroskopik dan Sistem Mikroskopik Fisika statistik berangkat dari pengamatan sebuah sistem mikroskopik, yakni sistem yang sangat kecil
.1 Sstem Makroskopk dan Sstem Mkroskopk Fska statstk berangkat dar pengamatan sebuah sstem mkroskopk, yakn sstem yang sangat kecl (ukurannya sangat kecl ukuran Angstrom, tdak dapat dukur secara langsung)
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Pendekatan dan Jens Peneltan Jens peneltan yang dpaka adalah peneltan kuanttatf, dengan menggunakan metode analss deskrptf dengan analss statstka nferensal artnya penuls dapat
Lebih terperinciBAB X RUANG HASIL KALI DALAM
BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan
Lebih terperinciBAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA 4. PENGUJIAN PENGUKURAN KECEPATAN PUTAR BERBASIS REAL TIME LINUX Dalam membuktkan kelayakan dan kehandalan pengukuran kecepatan putar berbass RTLnux n, dlakukan pengujan dalam
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
I ENDHULUN. Latar elakang Mengambl keputusan secara aktf memberkan suatu tngkat pengendalan atas kehdupan spengambl keputusan. lhan-plhan yang dambl sebenarnya membantu dalam penentuan masa depan. Namun
Lebih terperinciANALISIS MODEL INDEKS TUNGGAL SEBAGAI DASAR INVESTASI SAHAMPADA PERUSAHAAN BUMN
Jurnal Ilmu dan Rset Manajemen Volume, Nomor 8, Agustus 0 Analss Model Indeks Tunggal...-Farand, Ray ANALISIS MODEL INDEKS TUNGGAL SEBAGAI DASAR INVESTASI SAHAMPADA PERUSAHAAN BUMN Ray Farand uda.rand7@gmal.com
Lebih terperinciOPTIMALISASI PORTOFOLIO DENGAN KOMBINASI INDEKS KOMPAS 100 MENGGUNAKAN ANALISIS SINGLE INDEX MODEL
Calyptra: Jurnal Ilmah Mahasswa Unverstas Surabaya Vol.3 No.1 (014) OPTIMALISASI PORTOFOLIO DENGAN KOMBINASI INDEKS KOMPAS 100 MENGGUNAKAN ANALISIS SINGLE INDEX MODEL INTISARI Yulant Panjaya Manajemen
Lebih terperinciANALISIS PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM INDEKS LQ-45 DENGAN MODEL INDEKS TUNGGAL DI BURSA EFEK INDONESIA
Analss Portofolo Optmal 5 ANALISIS PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM INDEKS LQ-45 DENGAN MODEL INDEKS TUNGGAL DI BURSA EFEK INDONESIA ALMUNFARIJAH Program Stud Manajemen Unverstas Selamet Sr Kendal Jawa Tengah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat
BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap
5 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Dan Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMA Neger I Tbawa pada semester genap tahun ajaran 0/03. Peneltan n berlangsung selama ± bulan (Me,Jun) mula dar tahap
Lebih terperinciBAB 2 KAJIAN PUSTAKA
BAB 2 KAJIAN PUSTAKA 2.1 Negosas Negosas dapat dkategorkan dengan banyak cara, yatu berdasarkan sesuatu yang dnegosaskan, karakter dar orang yang melakukan negosas, protokol negosas, karakterstk dar nformas,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah
Lebih terperinciBab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
11 Bab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perbankan adalah ndustr yang syarat dengan rsko. Mula dar pengumpulan dana sebaga sumber labltas, hngga penyaluran dana pada aktva produktf. Berbaga kegatan jasa
Lebih terperinciSEARAH (DC) Rangkaian Arus Searah (DC) 7
ANGKAAN AUS SEAAH (DC). Arus Searah (DC) Pada rangkaan DC hanya melbatkan arus dan tegangan searah, yatu arus dan tegangan yang tdak berubah terhadap waktu. Elemen pada rangkaan DC melput: ) batera ) hambatan
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :
JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Node. Edge. Gambar 1 Directed Acyclic Graph
TINJAUAN PUSTAKA Bayesan Networks BNs dapat memberkan nformas yang sederhana dan padat mengena nformas peluang. Berdasarkan komponennya BNs terdr dar Bayesan Structure (Bs) dan Bayesan Parameter (Bp) (Cooper
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian dilakukan secara purposive atau sengaja. Pemilihan lokasi penelitian
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas Peneltan Peneltan dlaksanakan d Desa Sempalwadak, Kecamatan Bululawang, Kabupaten Malang pada bulan Februar hngga Me 2017. Pemlhan lokas peneltan dlakukan secara purposve
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI
BAB II TINJAUAN PUSTAKA DAN DASAR TEORI 2.1 Tnjauan Pustaka Dar peneltan yang dlakukan Her Sulstyo (2010) telah dbuat suatu sstem perangkat lunak untuk mendukung dalam pengamblan keputusan menggunakan
Lebih terperinciBAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER
BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER 5.1 Pembelajaran Dengan Fuzzy Program Lner. Salah satu model program lnear klask, adalah : Maksmumkan : T f ( x) = c x Dengan batasan : Ax b x 0 n m mxn Dengan
Lebih terperinciJURNAL ILMIAH RANGGAGADING Volume 7 No. 2, Oktober 2007 : ABSTRACT PENDAHULUAN. Oleh : Sutarti
JURNAL ILMIAH RANGGAGADING Volume 7 No., Oktober 007 : 119-14 ANALISIS SAHAM-SAHAM JAKARTA ISLAMIC INDEX UNTUK MEMBENTUK PORTOFOLIO YANG OPTIMAL DENGAN MENGGUNAKAN SINGLE INDEKS MODEL Stud Kasus Pada Bursa
Lebih terperinciBAB 3 PEMBAHASAN. 3.1 Prosedur Penyelesaian Masalah Program Linier Parametrik Prosedur Penyelesaian untuk perubahan kontinu parameter c
6 A PEMAHASA Pada bab sebelumnya telah dbahas teor-teor yang akan dgunakan untuk menyelesakan masalah program lner parametrk. Pada bab n akan dperlhatkan suatu prosedur yang lengkap untuk menyelesakan
Lebih terperinciBAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model
BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN A. Regres Model Log-Log Pada prnspnya model n merupakan hasl transformas dar suatu model tdak lner dengan membuat model dalam bentuk
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Bank Indonesia (BI). Data yang
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Jens dan Sumber Data Sumber data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder bersumber dar Badan Pusat Statstk (BPS) dan Bank Indonesa (BI). Data yang dgunakan dalam
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE SAW DAN TOPSIS PADA KASUS UMKM
PERBANINGAN METOE SAW AN TOPSIS PAA KASUS UMKM Muh. Alyazd Mude al.mude@yahoo.com Teknk Informatka Unverstas Muslm Indonesa Abstrak alam pengamblan keputusan terhadap masalah berdasarkan sebuah analsa
Lebih terperinciFauzi Adi Kurniawan Raden Rustam Hidayat Devi Farah Azizah Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang
PENEAPAN METODE CAPITAL ASSET PICING MODEL (CAPM) UNTUK PENETAPAN KELOMPOK SAHAM-SAHAM EFISIEN (Stud pada Perusahaan Industr Barang Konsums yang Terdaftar d Bursa Efek Indonesa Perode 2011-2013) Fauz Ad
Lebih terperinci