Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Investasi saham menjanjikan imbal hasil yang cukup tinggi, tetapi dengan resiko yang cukup tinggi juga. Sehingga, investor biasanya membeli opsi untuk mengantisipasi tingginya resiko tersebut. Opsi dengan aset dasar berupa saham disebut opsi saham. Salah satu jenis opsi adalah opsi call Eropa. Penentuan premi opsi merupakan hal yang penting dalam perdagangan opsi. Salah satu metode untuk menentukan premi opsi adalah metode Monte Carlo. Metode Monte Carlo merupakan metode untuk mengaproksimasi ekspektasi dari variabel random dengan menggunakan pembangkitan bilangan pseudorandom. Untuk meningkatkan efisiensi metode Monte Carlo dari sisi variansi, dapat diterapkan teknik reduksi variansi. Teknik-teknik reduksi variansi tersebut antara lain antithetic variates dan control variates. Data saham yang digunakan dalam mengaproksimasi premi opsi call Eropa adalah data saham Ambac Financial Group, Inc. tahun 2009. Hasil implementasi menunjukkan bahwa semakin banyak simulasi yang dilakukan, semakin kecil variansi taksiran simulasi. Selain itu, dengan menerapkan teknik reduksi variansi akan diperoleh variansi taksiran simulasi yang lebih kecil daripada variansi taksiran simulasi tanpa reduksi variansi."

"ABSTRAK Project finance adalah bentuk pendanaan yang sifatnya unik dan perlu banyakpertimbangan aspek ekonomis dan hukum oleh semua pihak yang terlibat dalampendanaan proyek. Beberapa hal yang harus dipahanii adalah bagaimana mengetahuirisiko potensial default menggunakan ukuran Debt Service Coverage Ratio (DSCR).DSCR merupakan rasio present value fi'ee cash flow proyek terhadap outstanding loansetiap periode. Selain itu, beberapa dokumen terkait yang digunakan pada penelitian iniadalah ; Loan Agreement, Trustee and Paying Agent Agreement, Producer Agreement,Operator's Agreement dan Sales and Purchase Agreement. Pada pendanaan ini, risikoterbesarnya terletak pada ketidakpastian cash flow proyek, walaupun terdapat risikorisikolain seperti political risk, price of project output risk; interest risk; dan lain-lain.Risiko yang terjadi ini lebih disebabkan ketidakpastian cash flow untuk pengembalianpinjaman karena harga minyak mentah Indonesia. Risiko ini ditandai apabila nilai DSCRterjadi dibawah 140%, karena proyek diperkirakan akan mengalami kesulitan likuditasdan dapat mengalami default. Simulasi proyeksi cash flow untuk mcnghitung DSCR ini, digunakan hargaminyak mentah ICP melalui simulasi Monte Carlo. Variabel input data tersebutterdistribusi normal, maka simulasi digunakan atribut data berupa mean dan deviasistandar. Sedangkan untuk analisis tingkat risiko digunakan probabilitas distribusi DSCRdalam bentuk persentil, dengan menginterpretasikan probabilitas distribusi DSCR dandiscriptive statistics hasil simulasi. Perhitungan DSCR didasarkan pada cash flow proyekdan besarnya sal do pinjaman setiap peri ode kuartal melalui simulasi sampai 10.000 kali. Berdasarkan hasil penelitian ini diperoleh bahwa proyeksi cash flow dibuatmenggunakan periode 28 kuartal kedepan dan random variate harga minyak ICP.Sedangkan pengukuran risiko digunakan ukuran DSCR, yang merupakan ukurankemampuan proyek BLRE mengembalikan pinjaman kepada pihak bank. Tingkat risikodapat diketahui apabila nilai DSCR yang jatuh dibawah treshold DSCR sebesar 140%.Semakin kecil nilai DSCR, semakin besar tingkat risiko proyek. Selain itu, besamya nilaideviasi standar DSCR dari nilai rata-ratanya, maka akan semakin berisiko pula.Berdasarkan hasil ini, diketahui dengan baik bahwa pada periode awal kuartal dianggappaling berisiko dibanding periode berikutnya. Selanjutnya, tingkat risiko mengalamipenurunan pada periode akhir pengembalian pinjaman, seperti ditunjukkan nilai DSCRmakin besar. Sedangkan, nilai deviasi standar cenderung naik dari sebesar 0,7499 padakuartal ke-1 sampai sebesar 0,867 pada kuartal ke-28. Dengan demikian, bankdisarankan menggunakan proyeksi cash flow pada penelitian ini, mengingat proyeksicash flow sangat baik dan sudah mempertimbangkan semua parameter konstan danvariabel."

"Pemerintah Indonesia melalui Undang-Undang Nomor 44 Tahun 2009 mewajibkan semua alat Kesehatan untuk dikalibrasi. Sebagai implementasi dari peraturan tersebut, Kementerian Kesehatan menerbitkan Peraturan Menteri Kesehatan Nomor 54 Tahun 2015 yang mengharuskan alat kesehatan untuk dikalibrasi minimal sekali dalam satu tahun. Defibrillator adalah salah satu alat kesehatan yang berfungsi untuk memberikan kejutan listrik kepada pasien yang mengalami gangguan jantung. Untuk memastikan akurasi dan ketertelusuran metrologi, defibrillator harus dikalibrasi minimal satu kali dalam setahun. Dalam melakukan kalibrasi defibrillator, digunakan perangkat bernama defibrillator analyzer. Seperti halnya defibrillator, defibrillator analyzer juga harus dikalibrasi untuk memastikan akurasi dan ketertelusuran metrology. Metode Monte Carlo digunakan dalam kegiatan kalibrasi defibrillator analyzer dengan menggunakan high voltage differential probe untuk melakukan estimasi ketidakpastian pengukuran. Metode Monte Carlo menggunakan propagasi distribusi dan umumnya memberikan hasil yang lebih dekat dengan kenyataan serta menghasilkan nilai ketidakpastian yang lebih baik. Hasil dari kalibrasi defibrillator analyzer adalah nilai pengukuran (measurand) dengan persentase antara 93% hingga 95%, dan perhitungan ketidakpastian menggunakan Metode Monte Carlo menghasilkan ketidakpastian yang valid sebesar 100%.

---

The Indonesian Government, through Law Number 44 of 2009, mandates calibration for all healthcare equipment. As an implementation of this provision, the Ministry of Health issued Ministerial Regulation Number 54 of 2015 concerning Testing and Calibration of Healthcare Equipment, which requires healthcare equipment to be calibrated at least once a year. A defibrillator is a medical device used to deliver an electric shock to patients with heart problems. To ensure accuracy and metrological traceability, a defibrillator must be calibrated at least once a year. During the calibration of a defibrillator, a device called a defibrillator analyzer is used. Similar to the defibrillator, the defibrillator analyzer also needs to be calibrated to ensure accuracy and metrological traceability. The Monte Carlo method is used in the calibration of the defibrillator analyzer, utilizing a high voltage differential probe to estimate measurement uncertainty. The Monte Carlo method employs distribution propagation and generally yields results closer to reality, producing better uncertainty values. The result of the defibrillator analyzer calibration is a measurand value (measurement value) ranging between 93% and 95%, and the uncertainty calculation using the Monte Carlo method yields a valid uncertainty value of 100%."

"This book represents the refereed proceedings of the Ninth International Conference on Monte Carlo and Quasi-Monte Carlo Methods in Scientific Computing that was held at the University of Warsaw (Poland) in August 2010. These biennial conferences are major events for Monte Carlo and the premiere event for quasi-Monte Carlo research. The proceedings include articles based on invited lectures as well as carefully selected contributed papers on all theoretical aspects and applications of Monte Carlo and quasi-Monte Carlo methods. The reader will be provided with information on latest developments in these very active areas. The book is an excellent reference for theoreticians and practitioners interested in solving high-dimensional computational problems arising, in particular, in finance and statistics."

"Keadaan masa depan tidak dapat diketahui dengan pasti. Investasi yang kita lakukan sekarang belum tentu menguntungkan pada masa yang akan datang, begitu pula dengan investasi jalan tol. Dengan adanya ketidakpastian ini, maka pemasukan analisa risiko dalam kaitannya dengan penganggaran modal dan investasi menjadi sangat penting.Dalam identifikasi risiko keterlibatan para pakar investasi sangat dibutuhkan. Oleh karena itu, dibuatlah kuesioner. Dari penelitian ini teridentifikasi risiko-risiko yang terjadi dalam investasi jalan tol dan probabilitas masing-masing, dengan menggunakan metode Analitical Hierarchy Process (AHP). Risiko ini dikelompokkan dalam risiko kebijakan pemerintah, risiko dalam pelaksanaan konstruksi, risiko keuangan dan ekonomi, serta risiko lingkungan. Risiko yang paling, besar adalah risiko tarif.Salah satu teknik analisa risiko adalah Simulasi Mama Carlo. Simulasi untuk risiko tarif dan biaya pernbebasan tanah, dengan mempertimbangkan faktor inflasi dan tingkat suku bunga menghasilkan berbagai tingkat kelayakan untuk distribusi NPV dan IRR, antara lain probabilitas kelayakan NPV hampir 100%, dan probabilitas kelayakan IRR senilai 92.69% ketika tarif tol sesuai harapan investor dan tidak ada kenaikan biaya pembebasan tanah.

---

Future is uncertainty. Money we invest now is uncertainly to give benefit in the future, i.e. in toll road investment. Therefore, incorporating risk analysis in capital budgeting and investment is really important.

In order to identify the risks, expert judgment is actually needed. This research has identified the risks and their likelihood, by Analytical Hierarchy Process (AHP) method, in group of government risks, construction risks, financial and economics risks, and environmental risks. The big risk is toll fee risk with the likelihood of 0.221.

One of risk analysis tools is Monte Carlo simulation. The simulation of toll fee risk and land acquisition cost risk, regarding inflation rate and discount rate, results several certainty level for NPV and IRR, for example almost 100% certainty level for NVP, and 92.69% certainty level for IRR when the toll fee is suitable for investor and no added cost for the land acquisition."

"Penelitian ini membahas mengenai potensi antrian yang mungkin ditimbulkan oleh restoran "Warung Nagih" dengan menggunakan data observasi yang sudah dikumpulkan dan dilakukan perhitungan menggunakan simulasi dengan metode Monte Carlo. Metode perhitungan simulasi Monte Carlo dilakukan dengan menggunakan program Microsoft Excel. Metode penelitan yang digunakan adalah deskriptif studi kasus dengan pendekatan kuantitatif. Dari simulasi yang dilakukan didapatkan hasil baik pada hari jumat dan hari sabtu tidak ditemukan adanya potensi antrian. Namun didapatkan hasil meja available lebih banyak pada hari jumat dibandingkan hari sabtu. Selain itu dilakukan peramalan dengan simulasi Monte Carlo dengan kapasitas 75% dari maksimal yang dimiliki restoran "Warung Nagih" yaitu sebanyak 23 meja dari 31 meja saat maksimum. Didapatkan hasil pada hari jumat terjadi 2 kejadian antrian dari 52 minggu percobaan simulasi dengan probabilitas terjadi antrian sebesar 3,8% dan pada hari sabtu terjadi 20 kejadian antrian dari 52 minggu percobaan simulasi dengan probabilitas terjadinya antrian sebesar 38%. Didapatkan hasil potensi antrian lebih besar pada hari sabtu dibandingkan jumat karena pada hari sabtu lebih banyak pelanggan yang datang dibandingkan hari jumat. Hasil peramalan ini dilakukan untuk persiapan guna menghadapi jika terjadi antrian di masa depan.

---

This study discusses the queue potential that maybe occured in "Warung Nagih" restaurant by using observational data that already collected and performed calculations using Monte Carlo simulation method. Monte Carlo simulation method of calculation is done using Microsoft Excel program. This research is using descriptive, case study method with quantitative approach. The results obtained both on Friday and Saturday did not reveal any queues potential. But the results obtained more available table on Friday than Saturday. After that we doing forecast using Monte Carlo simulation method with 75 % of the maximum capacity owned by the restaurant "Warung Nagih" which is 23 tables from 31 tables on maximum capacity. That simulation results is on Friday occurred 2 queue events of 52 week simulation experiment with queue probability occurance is 3,8% and on Saturday occurred 20 queue events of 52 week simulation experiment with queue probability occurance is 38%. This simulation result showed greater potential queues on Saturday than Friday because more customer coming on Saturday than Friday This forecasting is done in preparation to face queue situation in the future."

"Di industri minyak bumi dan gas, pipa merupakan komponen utama yang ada dalam industri tersebut. Karena pipa merupakan komponen utama, maka pipa tersebut harus mendapatkan perhatian lebih dikarenakan kegagalan dalam sistem perpipaan, khususnya dalam industri minyak bumi dan gas, menjadi permasalahan yang sangat serius karena menimbulkan kerugian yang cukup besar. Salah satu cara untuk meminimalisir kegagalan tersebut adalah melalui inspeksi berbasis risiko. Dalam inspeksi berbasis risiko, digunakan simulasi Monte Carlo untuk mengetahui probabilitas komponen mengalami kegagalan. Pada umumnya, simulasi Monte Carlo menggunakan distribusi Normal dalam penentuan Random Variabel Generator. Namun, terdapat kemungkinan data yang dihasilkan adalah Bias, yaitu terdapat error sampling sehingga data tersebut menjadi kurang akurat dikarenakan nilai hasil dari distribusi Normal dapat bernilai negatif. Pada distribusi Normal, dihasilkan data yang sifatnya overestimation data. Maka dari itu, dibutuhkan metode lain untuk penentuan Random Variabel dimana data yang dihasilkan tidaklah bias sehingga akurasi hasil dari Inspeksi Berbasis Risiko meningkat. Metode Weibull dapat mengurangi biased data yang dihasilkan dari distribusi Normal.

---

Pipes are the main component in the oil and gas industries, and it needs a serious attention due to the high risk of the piping system failure. The failure of the piping system leads to a very serious consequence since it caused huge material losses, and the Risk-Based Inspection can minimize the failure. Risk-Based Inspection using the Monte Carlo Simulation for calculating the failure probabilities of the component. In general, Normal distribution is used in Monte carlo simulation for Random Variable Generator. However, it is possible that the generated data is called Bias, i.e. there is an error sampling, so the resulting data becomes inaccurate. In the Normal distribution, the result of the data produce an overestimation data because the result of the data can be negative on the corrosion rate. Therefore, we need another method for determining Random Variables where the generate data is not biased so the accuracy of the results of the Risk-Based Inspection increases, and the Weibull method can reduce the biased data generated from the Normal distribution."

"This book has two objectives. First, it is a primer on the kMC method (predominantly using the lattice-gas model) and thus much of the book will also be useful for applications other than to surface reactions. Second, it is intended to teach the reader what can be learned from kMC simulations of surface reaction kinetics. "

"Tremendous progress has taken place in the related areas of uniform pseudorandom number generation and quasi-Monte Carlo methods in the last five years. This volume contains recent important work in these two areas, and stresses the interplay between them. Some developments contained here have never before appeared in book form. Includes the discussion of the integrated treatment of pseudorandom numbers and quasi-Monte Carlo methods; the systematic development of the theory of lattice rules and the theory of nets and (t,s)-sequences; the construction of new and better low-discrepancy point sets and sequences; Nonlinear congruential methods; the initiation of a systematic study of methods for pseudorandom vector generation; and shift-register pseudorandom numbers."