BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB II TINJAUAN PUSTAKA"

Transkripsi

1 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 peelitia yag di lakuka oleh Laraswati meyataka bahwa selama periode pegamata yaitu pada Jauari 2007 Jui 2008 meghasilka 3 saham yag masuk dalam portofolio optimal. Saham-saham tersebut atara lai: BNBR dega proporsi daa , PTBA dega proporsi daa , BUMI dega proporsi daa Dalam peelitia tersebut, Laraswati meyimpulka saham yag termasuk dalam portofolio optimal ii memiliki retur tertiggi yaitu pada saham PTBA sebesar dega tigkat risiko sebesar sedagka retur teredah yaitu lada saham BNBR yaitu sebesar dega tigkat risiko sebesar berdasarka hasil aalisis data meeragka bahwa pembetuka portofolio optimail saham JII sudah meghasilka tigkat retur da risiko dari masig-masig sekuritas. Adapu persamaa atara peelitia terdahulu dega peelitia sekarag adalah sama-sama megaalisis portofolio optimal dega megguaka model ideks tuggal, sedagka perbedaaya adalah pada objek peelitia da tahu peelitia. Tahu peelitia yag diambil yaitu tahu sedagka dalam peelitia sekarag megguaka periode 7

2 8 tahu serta objek peelitia terdahulu yaitu pada ideks JII sedagka pada peelitia sekarag megguaka ideks Bisis-27. B. Tijaua Teori 1. Keputusa Ivestasi da Pembetuka Portofolio Proses ivestasi yaki proses seorag ivestor dalam megaalisis higga megambil keputusa dalam berivestasi. Halim (2003: 2) da Yuliaa (2010: 5) dapat diartika bahwa tahap-tahap yag harus diperhatika ivestor dalam berivestasi, pertama meetuka meetuka sasara da tujua ivestasi. Ada tiga hal yag perlu dipertimbagka dalam tahap ii, yaitu: (a) tigkat pegembalia yag diharapka (expected rate of retur), (b) tigkat risiko (rate of risk), (c) ketersediaa jumlah daa yag aka diivestasika. Apabila daa cukup tersedia, maka ivestor dapat memilih ivestasi dega risiko tertetu. Biasaya tigkat pegembalia yag tiggi, memiliki tigkat risiko yag tiggi pula. Hal yag harus diperhatika yag kedua yaki melakuka aalisis. Dalam tahap ii, ivestor melakuka aalisis terhadap efek atau sekelompok efek. Salah satu tujua dari aalisis ii adalah utuk megidetifikasi efek yag salah harga (mispriced), apakah harga terlalu tiggi atau terlalu redah. Ada 2 (dua) pedekata yag dapat diguaka, yaitu: (a) pedekata fudametal yag didasarka pada iformasiiformasi yag diterbitka oleh emite maupu admiistrator bursa efek.

3 9 (b) Pedekata tekikal yag didasarka pada data (perubaha) harga saham di masa lalu sebagai upaya utuk memperkiraka harga saham di masa medatag. Setelah tahap tersebut, ivestor dapat melakuka pembetuka, evaluasi higga revisi kierja portofolio. Dalam tahap ii dilakuka idetifikasi terhadap efek-efek yag aka dipilih da porsi daa yag aka diivestasika pada efek tersebut. Setelah itu dilakuka evaluasi kierja portofolio yag telah ditetapka sebelumya. Evaluasi tersebut baik berupa tigkat keutuga yag diharapka maupu terhadap tigkat risiko yag ditaggug. Portofolio adalah sebuah bidag ilmu yag khusus megkaji tetag bagaimaa cara yag dilakuka oleh seorag ivestor utuk meuruka risiko dalam berivestasi secara semiimal mugki termasuk salah satuya dega megaekaragamka risiko tersebut. (Fahmi, 2012: 18) Dalam duia keuaga, "portofolio" diguaka utuk meyebutka kumpula ivestasi yag dimiliki oleh istitusi ataupu peroraga. Memiliki portofolio serigkali merupaka suatu bagia dari ivestasi da strategi maajeme risiko yag disebut diversifikasi. Ada pula portofolio yag ditujuka utuk megambil suatu risiko tiggi yag disebut portofolio kosetrasi ( cocetrated portofolio). (id.wikipedia.org)

4 10 2. Pegembalia da Risiko Portofolio Retur realisasi portofolio (portfolio realized retur) merupaka rata-rata tertimbag dari retur-retur realisasi tiap-tiap sekuritas tuggal di dalam portofolio. Secara sistematis, retur realisasi portofolio dapat ditulis sebagai berikut : (Jogiato, 2010: 253) Keteraga : R p = (w i. R i ) Rp w Ri = Retur realisasi portofolio = Porsi dari sekuritas i terhadap seluruh sekuritas di portofolio = Retur realisasi dari sekuritas ke i = Jumlah dari sekuritas tuggal Sedagka retur ekspektasi portofolio (portfolio expected retur) merupaka rata-rata tertimbag dari retur-retur ekspektasi masigmasig sekuritas tuggal didalam portofolio. Retur ekspektasi portofolio dapat diyataka secara sistematis sebagai berikut : (Jogiato, 2010: 254) Keteraga : E(R p ) = (w i. E(R i )) E(Rp) wi E(Ri) = Retur ekspektasi dari portofolio = Porsi dari sekuritas i terhadap seluruh sekuritas potofolio = Retur ekspektasi dari sekuritas ke i = Jumlah dari sekuritas tuggal

5 11 Pegembalia portofolio yag merupaka rata-rata tertimbag dari seluruh retur sekuritas tuggal, risiko portofolio (portfolio risk) tidak merupaka rata-rata tertimbag dari seluruh risiko sekuritas tuggal. Risiko portofolio mugki dapat lebih kecil dari risiko rata-rata tertimbag masig-masig sekuritas tuggal. Kosep dari risiko portofolio pertama kali diperkealka secara formal oleh Harry M. Markowitz di tahu 1950-a. Dia meujukka bahwa secara umum risiko mugki dapat dikuragi dega meggabugka beberapa sekuritas tuggal ke dalam betuk portofolio. Jogiato (2010: 254) megataka persyarata utama utuk dapat meguragi risiko di dalam portofolio ialah retur utuk masig-masig sekuritas tidak berkorelasi secara positif da sempura. 3. Model ideks tuggal Halim (2003: 78) megataka bahwa model ideks tuggal atau faktor megasumsika bahwa retur atara dua efek atau lebih aka berkorelasi yaitu aka bergerak bersama da mempuyai reaksi yag sama terhadap satu faktor atau ideks tuggal yag dimasukka dalam model., Model ideks tuggal adalah tekik utuk megukur retur da risiko sebuah saham atau portofolio. Model ideks tuggal megasumsika bahwa pergeraka retur saham haya berhubuga dega pergeraka pasar. (Zubir, 2011: 97) Model ideks tuggal dapat diperguaka sebagai iput aalisis

6 12 portofolio da dapat juga diguaka secara lagsug utuk aalisis portofolio. Aalisis portofolio meyagkut perhituga retur ekspektasi portofolio da risiko portofolio (Jogiato, 2000: 218) Model ideks tuggal didasarka pada pegamata bahwa harga dari suatu sekuritas berfluktuasi searah dega ideks harga pasar. Secara khusus dapat diamati bahwa kebayaka saham cederug megalami keaika harga jika ideks harga saham turu, kebayaka saham megalami peurua harga. Hal ii meyaraka bahwa retur-retur dari sekuritas mugki berkorelasi karea adaya reaksi umum (commo respose) terhadap perubaha-perubaha ilai pasar. Retur dari suatu sekuritas da retur dari ideks pasar yag umum dapat dituliska sebagai hubuga (Jogiato, 2010: 240) : Keteraga : Ri = retur sekuritas ke i, R i = a i + β i R M ai = suatu variabel acak yag meujukka kompoe dari retur sekuritas ke I yag idepede terhadap kierja pasar, βi Rm = koefisie yag megukur perubaha Ri akibat perubaha RM, = tigkat retur dari ideks pasar, yag juga merupaka suatu variabel acak. Variabel ai merupaka kompoe retur yag tidak tergatug dari retur pasar. Variabel ai dapat dipecah mejadi ilai yag diekspektasi (expected value) αi da kesalaha residu (residual error) ei sebagai berikut:

7 13 a i = i + e i Persamaa diatas tersebut disubstitusika ke persamaa Ri maka aka didapatka persamaa model ideks tuggal sebagai berikut : R i = i + e i + β i R M Pemiliha dari ideks pasar tidak bergatug dari suatu teori tetapi lebih bergatug dari hasil empirisya. Ideks pasar yag dipilih utuk pasar BEI misalya adalah IHSG (Ideks Harga Saham Gabuga) atau ideks utuk saham-saham yag aktif saja. Meurut Jogiato (2010: 340) jika diguaka ISHG, maka retur pasar utuk waktu ke-t dapat dihitug sebesar: R m,t = IHSG IHSG t 1 IHSG t 1 Model ideks tuggal membagi retur dari suatu sekuritas ke dalam dua kompoe, yaitu sebagai berikut : a. Kompoe retur yag uik diwakili oleh αi (haya berhubuga dega peristiwa mikro) yag idepede terhadap pegembalia pasar. b. Kompoe retur yag berhubuga dega pegembalia pasar yag diwakili oleh βi. RM. Bagia pegembalia yag berhubuga dega pegembalia pasar ditujukka oleh βi yag merupaka sesitivitas pegembalia suatu sekuritas terhadap pegembalia dari pasar. Pegembalia pasar secara kosesus mempuyai βi yag berilai 1. Suatu sekuritas yag mempuyai βi berilai 1,5 misalya mempuyai arti bahwa perubaha pegembalia

8 14 pasar sebesar 1% aka megakibatka perubaha pegembalia dari sekuritas tersebut dega arah yag sama besarya 1,5%. Model ideks tuggal dapat juga diyataka dalam betuk retur ekspektasi (expected retur). Retur ekspektasi dari model ii dapat diderivasi dari model ideks tuggal sebagai beriikut (Jogiato, 2010:342) E(R i ) = E( i + e i + β i R M ) Atau E(R i ) = E( i ) + E(e i ) + E(β i R M ) Risiko portofolio (portfolio risk) berbeda dega retur portofolio yag merupaka rata-rata tertimbag dari seluruh retur sekuritas tuggal. Risiko portofolio (portfolio risk) tidak merupaka rata-rata tertimbag dari seluruh risiko sekuritas tuggal. Risiko portofolio mugki dapat lebih kecil dari risiko rata-rata tertimbag masig-masig. 4. Aalisis Portofolio Megguaka Model Ideks Tuggal Hasil dari model ideks tuggal selai dapat diperguaka sebagai iput aalisis portofolio, model ideks tuggal dapat juga diguaka secara lagsug utuk aalisis portofolio. Aalisis portofolio meyagkut perhituga retur ekspektasi portofolio da risiko portofolio. Retur ekspektasi dari suatu portofolio selalu merupaka rata-rata tertimbag dari retur ekspektasi idividual sekuritas (Jogiato, 2010: 356) : E(R p ) = (w i. E(R i ))

9 15 Dega mesubstitusika E( Ri ) megguaka ilai di persamaa sebelumya, retur ekspektasi portofolio mejadi E(R p ) = w i. E( i + e i + β i R M )) Beberapa karakteristik sebagai berikut ii : a. Beta dari portofolio ( βp ) merupaka rata-rata tertimbag dari Beta masig-masig sekuritas ( βi ). Beta diartika sebagai pegukur risiko sistematik dari suatu sekuritas atau portofolio relatif terhadap pasar. Secara matematis dapat dirumuska sebagai berikut : β p = w i. b. Alpha dari portofolio ( αp ) juga merupaka rata-rata tertimbag dari Alpha tiap-tiap sekuritas ( αi ) : α p = w i. Sehigga persamaa E(Rp) dapat ditulis sebagai berikut : E(R p ) = i + β i E(R M ) Risiko portofolio secara umum perhituga varia dari sekuritas umum adalah : Varia dari portofolio adalah sebesar : α i β i 2 2 σ 2 p = ( w i. β i ) σ 2 M + ( w i. σ ei )

10 16 Megguaka karakteristik beta didapatka harga varia dari portofolio sebagai berikut : 2 σ 2 p = β 2 p σ 2 M + ( w i. σ ei ) Model ideks tuggal, perhituga risiko portofolio haya membutuhka ( 2 ) + 1 perhituga saja, yaitu βi utuk masig-masig sekuritas ke-i sebayak buah, σei 2 juga utuk masig-masig sekuritas ke-i sebayak buah da varia retur dari market ideks (σm 2 ). Sebagai cotoh utuk 200 aktiva jika diguaka models ideks tuggal utk meghitug risiko portofolio haya dibutuhka perhituga sebayak (2 200) + 1 = 401 perhituga saja. 5. Portofolio Optimal Perhituga utuk meetuka portofolio optimal sagat mudah apabila haya didasarka pada sebuah agka yag dapat meetuka suatu sekuritas ke dalam portofolio optimal tersebut. Agka tersebut adalah rasio atara express retur dega beta (Jogiato, 2010: 362). Excess retur merupaka selisih retur ekspektasi dega retur aktiva bebas risiko. Excess retur to beta berarti megukur kelebiha retur relatif terhadap satu uit risiko yag tidak dapat dideversivikasi yag diukur dega beta. Rasio ERB ii juga meujukka hubuga atara dua faktor peetu ivestasi yaitu retur da risiko.

11 17 Portofolio berisi aktiva-aktiva yag mempuyai rasio ERB tiggi. Aktiva-aktiva dega rasio ERB yag redah tidak aka dimasukka ke dalam portofolio optimal. Dega demikia diperluka sebuah titik pembatas (cut-off poit) yag meetuka batas ilai ERB berapa yag dikataka tiggi. Besarya titik pembatas ii dapat ditetuka dega megurutka sekuritas-sekuritas berdasarka ilai ERB terbesar ke ilai ERB terkecil. Sekuritas-sekuritas ERB terbesar merupaka kadidat utuk dimasukka ke portofolio optimal. Sekuritas-sekuritas yag membetuk portofolio optimal adalah sekuritas-sekuritas yag mempuyai ilai ERB lebih besar atau sama dega ilai ERB di titik C*. Sekuritas-sekuritas yag lebih kecil dari ilai ERB di titik C* tidak diikutsertaka dalam portofolio optimal. Tigkat pegembalia merupaka faktor terpetig dalam pegukura kierja. Tahap akhir yag perlu dilakuka oleh maajer ivestasi atau ivestor adalah melakuka peilaia terhadap kierja portofolio yag telah dibetuk sebelumya. Hal ii bertujua utuk megetahui da megaalisis apakah portofolio yag telah dibetuk dapat meigkatka meigkatka kemugkia tercapaiya tujua ivestasi. Yuliaa (2010: 112) megataka bahwa faktor tigkat pegembalia merupaka faktor terpetig dalam pegukura kierja. Aalisis da estimasi terhadap pegembalia disyaratka merupaka pejumlaha dari pegembalia suatu ivestasi alteratif ditambah

12 18 pegaruh perilaku tigkat pegembalia pasar setiap saat. Hal tersebut meujukka pegembalia merupaka fugsi dari berbagai faktor. Pertama, berbagai macam tigkat pegembalia yag tersedia utuk ivestasi alteratif pada waktu terheti. Kedua, tigkat pegembalia pada pertumbuha asset spesifik secara dramatis setiap saat. Ketiga, perbedaa atara tigkat pegembalia yag tersedia pada asset yag berbeda setiap saat. Tigkat pegembalia ivestasi alteratif yag mudah da serig diguaka sebagai patoka dalam peetua tigkat pegembalia disyaratka adalah tigkat pegembalia bebas risiko (risk-free rate). Tigkat pegembalia bebas risiko di bagi mejadi dua kosep, yaki tigkat pegembalia bebas risiko riil (the real risk-free rate) da tigkat pegembalia bebas risiko omial (the omial risk-free rate). Tigkat pegembalia bebas risiko riil adalah tigkat buga dasar, dega asumsi tidak ada iflasi da tidak ada ketidakpastia (ucertaity) tetag arus kas di masa yag aka datag. Sedagka utuk tigkat pegembalia bebas risiko omial yaitu tigkat buga omial ditetuka tidak haya oleh tigkat buga riil, tetapi juga oleh faktor-faktor yag mempegaruhi tigkat buga omial yag berlaku di pasar (Yuliaa, 2010: 112).

13 19 C. Keragka Pikir Peelitia Berdasarka pejelasa yag telah dikemukaka diatas dari teori yag telah dibahas, maka dapat disusu keragka pikir yag meggambarka tetag aalisis pembetuka portofolio optimal pada ideks Bisis-27 yag selalu listig di Bursa Efek Idoesia (BEI). Pera keragka pikir sagat petig dalam suatu peelitia karea merupaka ladasa pemikira peelitia yag pada umumya dibagu berdasarka kosep-kosep yag telah diuraika. Baga Pembetuka Portofolio Optimal dapat dilihat pada gambar 2.1. Ivestasi Pada Pasar Modal Saham Ideks BISNIS-27 Pembetuka Portofolio dega Model Ideks Tuggal Tidak E(Ri)>0 Ya ditolak Tidak ERB>Ci Ya ditolak -Saham-saham Ideks BISNIS-27 yag terbetuk dalam portofolio optimal. -Proporsi Daa Tigkat Pegembalia E(Rp) da Risiko pada Saham Ideks BISNIS-27 (σ p 2 ) yag terbetuk dalam portofolio optimal

14 20 Gambar 2.1 Baga Pembetuka Portofolio Optimal Keputusa ivestasi dapat dilakuka dega membetuk portofolio optimal. Salah satu model dalam membetuk portofolio optimal adalah model ideks tuggal, yag megasumsika faktor yag mempegaruhi retur ekspektasi saham idividual adalah ideks pasar. Model tuggal ii dapat diguaka pada keputusa ivestasi saham ideks Bisis-27. Saham-saham yag memeuhi kriteria E(Ri)>0, selajutya dilakuka pegujia kembali. saham yag memiliki ilai ERBi<Ci, aka ditolak da tidak dapat dikategorika ke dalam portofolio saham yag optimal karea saham yag masuk ke dalam portofolio yag optimal da proporsi saham yag diivestasika maka aka diketahui juga tigkat pegembalia da tigkat risiko pada saham Ideks Bisis-27.

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

METODE PENELITIAN. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersifat historis.

METODE PENELITIAN. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang bersifat historis. III. METODE PENELITIAN 1.1. Jeis da Sumber Data Data yag diguaka dalam peelitia ii adalah data sekuder yag bersifat historis. Sumber data sekuder adalah sumber data peelitia yag diperoleh peeliti secara

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

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

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

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pembentukan portofolio optimal

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pembentukan portofolio optimal BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jeis Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megaalisis pembetuka portofolio optimal saham-saham pada ideks LQ-45 megguaka model ideks tuggal periode 2014 2015. Berdasarka tujua

Lebih terperinci

PORTOFOLIO OPTIMAL EFISIENSI RISK DAN RETURN MODEL INDEKS TUNGGAL PADA PERUSAHAAN BUILDING CONTRUCTION

PORTOFOLIO OPTIMAL EFISIENSI RISK DAN RETURN MODEL INDEKS TUNGGAL PADA PERUSAHAAN BUILDING CONTRUCTION Jural Ilmu da Riset Maajeme : Volume 5, Nomor 5, Mei 2016 ISSN : 2461-0593 PORTOFOLIO OPTIMAL EFISIENSI RISK DAN RETURN MODEL INDEKS TUNGGAL PADA PERUSAHAAN BUILDING CONTRUCTION Febri Nur Choiriyah Febriurchoiriyah11@gmail.com

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu

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

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

Firdani Antika Sari Nila Firdausi Nuzula Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang

Firdani Antika Sari Nila Firdausi Nuzula Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL DENGAN MODEL INDEKS TUNGGAL (Studi Pada Perusahaa Property, Real Estate Ad Buildig Costructio Yag Tercatat Di Bursa Efek Idoesia Periode 013-015) Firdai Atika Sari Nila Firdausi

Lebih terperinci

ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM PERUSAHAAN INDEKS SRI KEHATI-BEI MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL ( )

ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM PERUSAHAAN INDEKS SRI KEHATI-BEI MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL ( ) ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL SAHAM PERUSAHAAN INDEKS SRI KEHATI-BEI MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL (2013-2015) Farah Widia Defri Moch. Dzulkirom AR. Fakultas Ilmu Admiistrasi Uiversitas Brawijaya

Lebih terperinci

Qur anitasari Raden Rustam Hidayat Sri Sulasmiyati Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang

Qur anitasari Raden Rustam Hidayat Sri Sulasmiyati Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL DALAM MEMINALKAN TINGKAT RISIKO INVESTASI DENGAN MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL (Studi Kasus LQ-45 Di Bursa Efek Idoesia Periode Jauari 2013-Juli 2015) Qur aitasari

Lebih terperinci

MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ANALISIS TEKNIKAL

MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ANALISIS TEKNIKAL MATERI 13 ANALISIS TEKNIKAL ASUMSI-ASUMSI DASAR ANALISIS TEKNIKAL KEUNTUNGAN DAN KRITIK TERHADAP ANALISIS TEKNIKAL TEKNIK-TEKNIK DALAM ANALISIS TEKNIKAL - The Dow Theory - Chart Pola Pergeraka Harga Saham

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

BAB IV HASIL & PEMBAHASAN

BAB IV HASIL & PEMBAHASAN 46 BAB IV HASIL & PEMBAHASAN A. Gambara Umum Objek Peelitia Pembetuka portofolio optimal bertujua utuk mecari kombiasi saham yag dapat memberika retur ekspektasi maksimum dega risiko tertetu. Salah satu

Lebih terperinci

Tri Ratna Adiningrum Raden Rustam Hidayat Sri Sulasmiyati Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang

Tri Ratna Adiningrum Raden Rustam Hidayat Sri Sulasmiyati Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang PENGGUNAAN METODE SINGLE INDEX MODEL DALAM MENENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL TAHUN 2012-2015 (Studi pada Saham-Saham yag Terdaftar dalam Ideks IDX30 Di BursaiEfekiIdoesia PeriodehFebruari 2012 - Agustus 2015)

Lebih terperinci

Michael Krismeidyan Topowijono Nila Firdausi Nuzula Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang

Michael Krismeidyan Topowijono Nila Firdausi Nuzula Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang PENENTUAN PORTOFOLIO SAHAM YANG OPTIMAL DENGAN SINGLE INDEX MODEL SEBAGAI SALAH SATU ALAT PENGAMBILAN KEPUTUSAN INVESTASI SAHAM (Studi pada Perusahaa yag Terdaftar di BEI periode 011-013) Michael Krismeidya

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,

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

Nindi Shinta Wati Topowijono Sri Sulasmiyati Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang

Nindi Shinta Wati Topowijono Sri Sulasmiyati Fakultas Ilmu Administrasi Universitas Brawijaya Malang ANALISIS SINGLE INDEX MODEL UNTUK MENENTUKAN KOMPOSISI PORTOFOLIO OPTIMAL (Studi pada Saham yag Termasuk 50 Leadig Compaies i Market Capitalizatio Periode 01-015) Nidi Shita Wati Topowijoo Sri Sulasmiyati

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

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

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 33 BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Obyek yag aka diteliti dalam peelitia ii merupaka perusahaa/emite berstatus tetap yag termasuk dalam Jakarta islamic idex (JII) da SBI dega periode

Lebih terperinci

ANALISIS PORTOFOLIO SAHAM MENGGUNAKAN MODEL MARKOWITZ PADA PERUSAHAAN OTOMOTIF DI BEI

ANALISIS PORTOFOLIO SAHAM MENGGUNAKAN MODEL MARKOWITZ PADA PERUSAHAAN OTOMOTIF DI BEI Jural Ilmu da Riset Maajeme Volume, Nomor, Jui ISSN : - ANALISIS PORTOFOLIO SAHAM MENGGUNAKAN MODEL MARKOWITZ PADA PERUSAHAAN OTOMOTIF DI BEI Raga Samudra ragasamudra@gmail.com Prijati Sekolah Tiggi Ilmu

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 1.1. Lokasi Peelitia Peelitia ii dilakuka di Pojok Bursa Efek Jakarta (BEJ) yag berlokasi di Uiversitas Islam Negeri Malag, Jala Gajayaa 50 malag. Peetua lokasi ii dilakuka dega

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok

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

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

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

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia yag Diguaka Metode peelitia pada dasarya merupaka cara ilmiah utuk medapatka data dega tujua da keguaa tertetu. Tujua peelitia secara umum ada empat macam

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

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka

Lebih terperinci

= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik

= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik Aalisis Sektor Kuci Dimaa : KLBj aij = Keterkaita lagsug ke belakag sektor j = Usur matriks koefisie tekik (b). Keterkaita Ke Depa (Forward Ligkage) Forward ligkage meujukka peraa suatu sektor tertetu

Lebih terperinci

ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL DENGAN MODEL INDEKS TUNGGAL DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN INVESTASI

ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL DENGAN MODEL INDEKS TUNGGAL DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN INVESTASI ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL DENGAN MODEL INDEKS TUNGGAL DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN INVESTASI (Studi pada Jakarta Islamic Idex Periode Desember 2013-Mei 2015) Tri Yoga Utomo Topowijoo Zahroh

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28 5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.

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

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

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 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi

Lebih terperinci

UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA FAKULTAS EKONOMI S I L A B U S

UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA FAKULTAS EKONOMI S I L A B U S S I L A B U S FRM/FISE/46-01 Jauari 009 Fakultas : Ekoomi Jurusa/Program Studi : Maajeme/ Maajeme Mata Kuliah : Maajeme Ivestasi Kode : SMJ 1 SKS : Teori: SKS Praktik: 1 : VI (Eam) Mata Kuliah Prasyarat

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi, 7 III. METODE PENELITIAN 3.1 Idetifikasi Masalah Variabel yag diguaka dalam peelitia ii adalah variabel X da variabel Y. Variabel X merupaka variabel bebas adalah kepemimpia da motivasi, variabel Y merupaka

Lebih terperinci

Analisis Window Dressing pada Reksa Dana Saham Perusahaan Sekuritas Indonesia tahun

Analisis Window Dressing pada Reksa Dana Saham Perusahaan Sekuritas Indonesia tahun Trias, Aalisis Widow Dressig pada Reksa Daa Saham Perusahaa Sekuritas Idoesia tahu.. 1 Aalisis Widow Dressig pada Reksa Daa Saham Perusahaa Sekuritas Idoesia tahu 2010-2015 Aalysis Widow Dressig o Stock

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 30 III. METODE PENELITIAN A. Metode Dasar Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia adalah metode deskriptif, yaitu peelitia yag didasarka pada pemecaha masalah-masalah aktual yag ada pada masa sekarag.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pikir Peelitia Peelitia ii dilakuka dega pola pemikira yag berdasarka latar belakag, perumusa masalah, da tujua yag igi dicapai beserta alat aalisis yag diguaka utuk

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I 7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3

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 III OBJEK DAN METODE PENELITAN. menyelidiki gejala atau peristiwa tertentu. Peristiwa atau kejadian yang diteliti

BAB III OBJEK DAN METODE PENELITAN. menyelidiki gejala atau peristiwa tertentu. Peristiwa atau kejadian yang diteliti BAB III OBJEK DAN METODE PENELITAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia merupaka cara ilmiah utuk medapatka data dega tujua da keguaa tertetu (Sugiyoo, 006). Peelitia ii juga dimaksudka utuk meyelidiki gejala atau

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

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

JURNAL. ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL DENGAN MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL PADA INDEKS SAHAM LQ45 Periode

JURNAL. ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL DENGAN MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL PADA INDEKS SAHAM LQ45 Periode JURNAL ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL DENGAN MENGGUNAKAN MODEL INDEKS TUNGGAL PADA INDEKS SAHAM LQ45 Periode 2015 2016 Oleh: AGUNG TRI PRASETYO 13.1.02.02.0246 Dibimbig oleh : 1. Dr. SUBAGYO,

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

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

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian 19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Investasi merupakan bentuk penundaan konsumsi sekarang untuk konsumsi

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah. Investasi merupakan bentuk penundaan konsumsi sekarang untuk konsumsi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Ivestasi merupaka betuk peudaa kosumsi sekarag utuk kosumsi medatag. Secara umum ivestasi dikeal sebagai kegiata utuk meaamka harta ataupu modal, baik pada aktiva

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

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa 19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh

Lebih terperinci

ANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN Erie Sadewo

ANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN Erie Sadewo ANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN 2010 Erie Sadewo Kodisi Makro Ekoomi Kepulaua Riau Pola perekoomia suatu wilayah secara umum dapat diyataka meurut sisi peyediaa (supply), permitaa

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 4 Program Studi : Tekik Iformatika Miggu ke : 4 INDUKSI MATEMATIKA Hampir semua rumus da hukum yag berlaku tidak tercipta dega begitu saja sehigga diraguka kebearaya. Biasaya, rumus-rumus dapat dibuktika

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung 42 III. METODE PENELITIAN 3.. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di Provisi Sumatera Barat yag terhitug mulai miggu ketiga bula April 202 higga miggu pertama bula Mei 202. Provisi Sumatera

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN DAN DATA

BAB III METODOLOGI PENELITIAN DAN DATA BAB III METODOLOGI PENELITIAN DAN DATA 3.1 Pegatar Pada bab ii aka dibahas megeai metodologi peelitia da data yag dipakai. Jeis peelitia ii megguaka metode kuatitatif. 3. Metodologi utuk pemecaha masalah

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

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah. BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder

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

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2) Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara

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 III Metoda Taguchi

Bab III Metoda Taguchi Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.

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

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,

Lebih terperinci

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL

BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL BAB I KONSEP DASAR PERSAMAAN DIFERENSIAL Defiisi Persamaa diferesial adalah persamaa yag melibatka variabelvariabel tak bebas da derivatif-derivatifya terhadap variabel-variabel bebas. Berikut ii adalah

Lebih terperinci

MODEL MARKOWITZ UNTUK MEMILIH PORTOFOLIO EFISIEN PADA PERUSAHAAN SEMEN DI BEI

MODEL MARKOWITZ UNTUK MEMILIH PORTOFOLIO EFISIEN PADA PERUSAHAAN SEMEN DI BEI Jural Ilmu da Riset Maajeme Volume, Nomor, Jui 07 ISSN : -09 MODEL MARKOWITZ UNTUK MEMILIH PORTOFOLIO EFISIEN PADA PERUSAHAAN SEMEN DI BEI Sri Wahyudiaa sriwahyudiaa99@gmail.com Nurul Widyawati SEKOLAH

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

METODOLOGI PENELITIAN. penggunaan metode penelitian. Oleh karena itu, metode yang akan digunakan

METODOLOGI PENELITIAN. penggunaan metode penelitian. Oleh karena itu, metode yang akan digunakan 47 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metodelogi Peelitia Keberhasila dalam suatu peelitia sagat ditetuka oleh ketepata pegguaa metode peelitia. Oleh karea itu, metode yag aka diguaka haruslah sesuai dega data

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. 3.1 Kerangka Pemikiran

METODE PENELITIAN. 3.1 Kerangka Pemikiran 24 III. METODE PENELITIN 3.1 Keragka Pemikira BMT l-fath IKMI melakuka fugsi meyalurka daa dega melakuka pembiayaa kepada UMKM. Produk pembiayaa yag dimiliki BMT l-fath IKMI adalah Murabahah da Iarah.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Dalam peelitia ii, pegambila da peroleha data dilakuka di UKM. Bakso Solo, Bakauhei, Lampug Selata. Utuk pegukura kualitas pelayaa, objek yag diteliti adalah

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

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 METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit

BAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Objek peelitia merupaka sasara utuk medapatka suatu data. Jadi, objek peelitia yag peulis lakuka adalah Beba Operasioal susu da Profit Margi (margi laba usaha).

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel

Lebih terperinci

ANALISIS CURAH HUJAN WILAYAH

ANALISIS CURAH HUJAN WILAYAH Lapora Praktikum Hari/taggal : Rabu 7 Oktober 2009 HIDROLOGI Nama Asiste : Sisi Febriyati M. Yohaes Ariyato. ANALISIS CURAH HUJAN WILAYAH Lilik Narwa Setyo Utomo J3M108058 TEKNIK DAN MANAJEMEN LINGKUNGAN

Lebih terperinci

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu: 4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap

Lebih terperinci

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan BAB LANDASAN TEORI. Pegertia Regresi Statistika merupaka salah satu cabag peegtahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hamper semua bidag ilmu peegtahua, terutama para peeliti

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB II TINJAUAN TEORITIS BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Pegertia-pegertia Lapaga pekerjaa adalah bidag kegiata dari pekerjaa/usaha/ perusahaa/kator dimaa seseorag bekerja. Pekerjaa utama adalah jika seseorag haya mempuyai satu pekerjaa

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag

Lebih terperinci

JENIS PENDUGAAN STATISTIK

JENIS PENDUGAAN STATISTIK ENDUGAAN STATISTIK ENDAHULUAN Kosep pedugaa statistik diperluka utuk membuat dugaa dari gambara populasi. ada pedugaa statistik dibutuhka pegambila sampel utuk diaalisis (statistik sampel) yag ati diguaka

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

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

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

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011 III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega

Lebih terperinci