Browsing by Author "ADRI ARISENA"

Now showing 1 - 2 of 2
  • No Thumbnail Available
    Item
    Estimasi Total Daya Listrik Yang Hilang Melalui Proses Poisson Terpancung Majemuk
    (2014-07-22) ADRI ARISENA; Tidak ada Data Dosen; Tidak ada Data Dosen
    PT. PLN (Persero) bertugas mengelola pendistribusian, penjualan tenaga listrik, dan memberikan pelayanan yang optimal kepada pelanggan yang menunggak. Pembayaran tagihan listrik yang terlambat membuat PLN tidak dapat membeli energi untuk mendistribusikan daya kepada pelanggan yang menunggak sehingga pelayanan perusahaan terhadap pelanggan yang menunggak belum optimal. Oleh sebab itu hilangnya total daya listrik pada perusahaan sangatlah besar sehingga perusahaan perlu mengevaluasi target yang telah ditetapkan. Sebagai usaha untuk mengevaluasi masalah tersebut, diperlukan analisis untuk menentukan estimasi total daya listrik yang hilang setiap bulan dan selama satu tahun pada pelanggan yang menunggak kelompok tarif golongan 0 melalui proses poisson terpancung majemuk. Adapun hasil dari penelitian ini diperoleh rata-rata total daya listrik yang hilang per bulan pada tahun 2012 dan 2013 adalah sebesar 494.732 kWh dan 488.863 kWh. Rata-rata total daya listrik yang hilang selama satu tahun pada tahun 2012 dan 2013 adalah sebesar 5.936.790 kWh dan 5.866.353 kWh.
  • No Thumbnail Available
    Item
    Return Portofolio Optimal dengan Pendekatan Single Index Model, Treynor Black Model, dan Black-Litterman Model
    (2018-01-15) ADRI ARISENA; Lienda Noviyanti; Achmad Zanbar Soleh
    Membentuk portofolio optimal adalah metode yang dapat membantu investor meminimalkan risiko dan mengoptimalkan keuntungan. Beberapa model untuk portofolio optimal meliputi model Single Index Model (SIM), Treynor Black Model (TBM) dan Black-Litterman Model (BLM). SIM didasarkan pada pengamatan bahwa harga dari suatu sekuritas berfluktuasi searah dengan indeks pasar. Dalam TBM seseorang investor dapat melihat bahwa model tersebut kurang berfokus pada nilai beta namun lebih fokus pada risiko yang tidak sistematis. BLM menggabungkan elemen data historis dan pandangan investor untuk membentuk prediksi baru portofolio sebagai dasar penyusunan model. Prediksi pandangan dalam penelitian ini menggunakan time series ARIMA dan GARCH. Tujuan dari penelitian ini adalah membentuk return portofolio optimal dengan SIM, TBM dan BLM berdasarkan single view investor dan kombinasi beberapa view investor dengan pendekatan ARIMA dan GARCH.