Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Perencanaan proyek merupakan proses yang kompleks yang melibatkan aplikasi dari kumpulan pengetahuan teknik untuk menghasilkan suatu ide yang kreatif sebagai hasil yang diminta dalam obyektif suatu proyek. Mengukur kualitas perencanaan sebagai bagian dari produktiltas perencanaan lebih sulit jika dibandingkan dengan mengukur kualitas dan produktifitas dalam masa pelaksanaan. Pengendalian kualitas perencanaan yang dilakukan selama masa pelaksanaan pekerjaan perencanaan sangat diperlukan, terutama bila terjadi perubahan faktor-faktor lain yang menjadi batasan proyek seperti waktu, biaya, lingkup kerja. Untuk itu maka perlu dikembangkan suatu sistem atau cara yang dapat memenuhi keperluan tersebut. Pengendali kualitas perencanaan lebih sulit dilakukan karena pada umumnya lebih bersifat intangible atau kualitatif, padahal untuk memperoleh hasil kerja yang optimal mensyaratkan adanya kepastian atas keluaran yang dibuat. Gagasan cara pengendalian dengan metoda perhitungan ini diberi nama Expected Risk Value (ERV) merupakan pengembangan dari teori expected value dan cara perhitungan Expected Monetary Value(EMV). Metode perhitungannya diperoleh dengan merubah nilai monetary atau nominal mata uang menjadi besaran utility value. Kualitas perencanaan dapat dikuantifikasi dengan merubah semua satuan penunjang untuk pengerjaan setiap komponen pekerjaan menjadi besaran utility value. Pengurangan pencapaian utility value akibat perubahan jadwal berupa pemendekan waktu pelaksanaan pekerjaan menimbulkan risiko pengurangan kualitas perencanaan. Perhitungan ERV ternyata dapat mengetahui bagian mana dari seluruh pekerjaan yang memberikan kontribusi paling significant kepada pengurangan kualitas perencanaan, dan pengendalian dapat dikonsentrasikan kepada bagian pekerjaan ini. Pengujian hipotesa dari kasus proyek membuktikan bahwa kinerja Konsultan Perencana Master Plan Infrastruktur yang dicapai setelah dilakukan pengendalian risiko perubahan kualitas perencanaan atas dasar perhitungan ERV ternyata berbeda cukup significant dibandingkan dengan sebelumnya.

---

Expected Risk Value (ERV) Controlling Method for the Change of Design Quality: Case Study Infrastructure Master Plan DesignProject design is a complex process involving the application of technical knowledge to produce a creative idea as a result of the project objective. Measuring a design quality as part of design productivity is more difficult compare with measuring the quality and productivity during construction works. Controlling design quality during design work is really needed; especially when facing changes in other constrain factors such as time, project cost or scope of work. Therefore it is necessary to develop a system or a method, which can fulfill the requirement. Design quality control is more difficult to implement because it usually more intangible or qualitative, in the other hand to get an optimal result requires an assurance of the design output. Expected Risk Value (ERV) as the proposed design quality controlling method is developed from the expected value theory and Expected Monetary Value(EMV) calculation method, The ERV calculation modifies the monetary value or currency amount into utility value. Design quality can be quantified by changing the entire supporting amount to do all design components into utility value. The decreasing of utility value achievement as a result of shortening the design working time will decrease the design quality. ERV calculation method can detect which part of the design work gives the most significant contribution to design quality decrease and the risk mitigation can be concentrated to this work. The hypothetical test from the case study proofed that the Design Consultant of the Infrastructure Master Plan performance achievement after implementing the risk controlling method based on ERV calculation had shown significant improvement compared with the previous condition.

Abstrak :
Risiko adalah suatu kejadian atau tindakan yang berdampak negatif terhadap kemampuan lembaga untuk mencapai tujuan dan menentukan strategi. Salah satu pendekatan untuk mengukur risiko operasional adalah Advanced Measurement Approach (AMA), dimana bank diperkenankan untuk mengolah data internal dengan model yang dikembangkan secara internal. Dengan metode Loss Distribution Approach di AMA, bank mengestimasi dua fungsi distribusi probabilitas, yaitu distribusi frekuensi kerugian dan distribusi severitas kerugian tahunan pada setiap risiko. Selanjutnya, kedua fungsi distribusi tersebut digabungkan menjadi distribusi majemuk untuk menentukan value at risk masingmasing risiko menggunakan simulasi Monte Carlo pada tingkat kepercayaan 99,9%. Nilai risiko yang mungkin terjadi diluar estimasi distribusi severitas dapat mempengaruhi value at risk, sehingga dapat mempengaruhi prediksi rencana bisnis untuk tahun yang akan datang. Metode One-Class Support Vector Machine (SVM) dapat digunakan untuk mendeteksi data outlier tersebut. Dalam beberapa kasus, metode statistik tidak dapat mendeteksi data outlier. Selain itu, dalam menentukan data outlier tergantung pada seberapa penting informasi yang diperlukan dari data outlier tersebut, sehingga penentuannya bersifat subjektif. Adapun tujuan simulasi pada tulisan ini adalah melakukan analisis penggunaan metode One-Class SVM dalam mendeteksi outlier pada distribusi severitas dan pengaruh outlier pada perhitungan value at risk. Dari hasil analisis diperoleh data outlier yang mempengaruhi perhitungan value at risk. ......Achieve its objectives and execute its strategies. One approach to measure operational risk is the Advanced Measurement Approach (AMA), which allows banks to process internal data with internally developed models. Under the Loss Distribution Approach in AMA, the bank estimates two distribution functions of the annual loss data to generate compound distribution to determine value at risk of each risk using Monte Carlo simulation at 99.9% confidence level. The risk amount that may occur outside of the estimated loss severity distribution can affect the value at risk, so that it can affect the prediction of business plan for the next years. In some cases, statistical methods cannot detect outliers and its determination is relatively subjective. The purpose of the simulations in this paper is to perform analysis of the use of One-Class SVM in detecting outliers in the loss severity distribution and the effect of the outliers on the value at risk. As a result, the outliers have successfully been detected in the loss severity distribution and there is the effect of the outliers on the value at risk.

Abstrak :
ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk melihat dampak dari kepemilikan asing dan negara pada risiko bank. Analisis regresi panel data digunakan pada 28 sampel bank komersil dari Indonesia dan Thailand selama periode 2008-2014. Metode regresi menggunakan regresi panel dengan generalized least square. Hasil dari penelitian ini menunjukan 3 (tiga) temuan. Yang pertama, jika dilihat dari risiko kebangkrutannya, bank kepemilikan asing maupun bank kepemilikan negara tidak mempengaruhi risiko kebangkrutan secara signifikan. Penemuan kedua, jika dilihat dari risiko asetnya, bank kepemilikan asing berkorelai negatif terhadap risiko aset sedangkan kepemilikan negara berkorelasi positif. Penemuan yang terakhir, jika dilihat dari tingkat kecukupan modal, bank kepemilikan negara cenderung memiliki tingkat kecukupan yang lebih baik dibandingkan bank kepemilikan asing

---

ABSTRACT
This paper aims to investigate the impact of foreign and state ownership on banking risk. Panel data regression analysis is applied to a sample of 28 commercial banks from Indonesia and Thailand during the 2008?2014 period. The panel data approach with generalized least square model is employed in this research. This paper have three important findings. The first result, in terms of insolvency risk, both foreign or state ownership does not affect significantly to the insolvency risk. The second finding, in terms of risk assets, foreign ownership correlates negatively to risk assets while the state ownership positively correlated. The last finding, in terms of level of capital adequacy, banks in state ownership tend to have a better adequacy than foreign ownership

Abstrak :
ABSTRACT
Pemodelan regresi telah diterapkan dalam perbankan ritel karena kemampuannya dalam menganalisis data kontinu maupun diskrit. Hal tersebut merupakan alat yang penting dalam penilaian risiko kredit, stress testing, serta evaluasi aset kredit. Pada tugas akhir ini, pendekatan yang digunakan adalah dengan menggunakan model regresi logistik multinomial untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi terjadinya default dan attrition pada suatu kredit. Selain itu, pada tugas akhir ini juga akan diperkenalkan pendekatan regresi spline dengan menggunakan truncated power basis untuk memodelkan fungsi hazard. Fleksibilitas dari fungsi spline memberikan kemampuan untuk memodelkan fungsi hazard yang berbentuk nonlinier dan tidak beraturan. Kemudian, dengan menggunakan regresi spline dan regresi logistik multinomial, akan diperoleh sebuah hasil dan interpretasi yang lebih baik. Terdapat beberapa kelebihan dari penggunaan kedua model tersebut. Pertama, dengan menggunakan fungsi regresi spline yang fleksibel, dapat dimodelkan fungsi hazard yang berbentuk nonlinier dan tidak beraturan. Kedua, mudah dipahami dan diterapkan, dan bentuk parametrik model regresi logistik multinomial yang sederhana dapat memudahkan dalam interpretasi model. Ketiga, memiliki kemampuan untuk prediksi. Pada akhir pembahasan, dengan menggunakan sebuah data kartu kredit akan dilakukan pengaplikasian dari model regresi logistik multinomial dan regresi spline, dilengkapi dengan penjelasan secara statistika dan akurasi prediksi.

---

ABSTRACT
Regression modeling has been adapted in retail banking because of its capability to analyze the continuous and discrete data. It is an important tool for credit risk scoring, stress testing and credit asset evaluation. In this thesis, the approach used is multinomial logistic regression model to gain the information regarding the factors that affect the occurrence of default and attrition. In addition, this thesis will also introduce spline regression approach using truncated power basis to model the hazard function. The flexibility of spline function allows us to model the nonlinear and irregular shapes of the hazard functions. Then, by using spline regression and multinomial logistic regression model, there will be a better result and interpretation. There are several advantages by using those both models. First, by using the flexible spline regression function, it can model nonlinear and irregular shapes of the hazard functions. Second, it is easy to understand and implement, and its simple parametric form from multinomial logistic regression model can make it easy in model interpretation. Third, the model has the ability to do prediction. Furthermore, by using a credit card dataset, we will demonstrate how to build these model, and we also provide statistical explanatory and prediction accuracy.

Abstrak :
This book presents intellectual, innovative, information technologies (I3-technologies) based on logical and probabilistic (LP) risk models. The technologies presented here consider such models for structurally complex systems and processes with logical links and with random events in economics and technology. The volume describes the following components of risk management technologies : LP-calculus, classes of LP-models of risk and efficiency, procedures for different classes, special software for different classes, examples of applications, methods for the estimation of probabilities of events based on expert information. Also described are a variety of training courses in these topics. The classes of risk models treated here are : LP-modeling, LP-classification, LP-efficiency, and LP-forecasting. Particular attention is paid to LP-models of risk of failure to resolve difficult economic and technical problems. Amongst the discussed procedures of I3-technologies are the construction of LP-models, LP-identification of risk models; LP-risk analysis, LP-management and LP-forecasting of risk. The book further considers LP-models of risk of invalidity of systems and processes in accordance with the requirements of ISO 9001-2008, LP-models of bank operational risks in accordance with the requirements of Basel-2, complex risk LP-models for preventing ammunition depot explosions, enterprise electric power supply systems, debugging tests of technical systems, etc. The book also considers LP-models of credit risks, securities portfolios, operational risks in banking, conteraction of bribes and corruption, etc. A number of applications is given to show the effectiveness of risk management technologies.

Abstrak :
Multi-asset risk modeling describes, in a single volume, the latest and most advanced risk modeling techniques for equities, debt, fixed income, futures and derivatives, commodities, and foreign exchange, as well as advanced algorithmic and electronic risk management. Beginning with the fundamentals of risk mathematics and quantitative risk analysis, the book moves on to discuss the laws in standard models that contributed to the 2008 financial crisis and talks about current and future banking regulation. Importantly, it also explores algorithmic trading, which currently receives sparse attention in the literature. By giving coherent recommendations about which statistical models to use for which asset class, this book makes a real contribution to the sciences of portfolio management and risk management.

Abstrak :
Pada realisasi pembangunan jalan tol Trans Sumatera terdapat kenaikan dari tahun ke tahun, laporan menyebutkan pada tahun 2019 pembiayaan proyek jalan tol Trans Sumatera adalah 169 miliar rupiah/km sedangkan pada tahun 2022 naik menjadi sebesar 203 miliar rupiah/km. Proyek jalan tol dengan skema penugasan mempunyai sifat yang kompleks dan juga bersifat dinamis. Namun di Indonesia penelitian mengenai risiko pembangunan jalan tol, risiko masih dijadikan suatu yang terpisah, Penelitian bertujuan mengidentifikasi dan menganalisis risiko menjadi satu sistem yang mempengaruhi kinerja biaya pembangunan jalan tol Trans Sumatera. Sebanyak 38 faktor risiko telah diidentifikasi. Melalui diagram sebab-akibat, tergambar bahwa beberapa faktor risiko terdampak dan penyebab untuk dibuat langkah korektif dan preventifnya. Dengan menggunakan model berbasis dinamika sistem dan pendekatan Rough Fuzzy DEMATEL, penelitian ini dapat mengeksplorasi hubungan antar faktor risiko dan mengidentifikasi pola yang signifikan dalam dinamika proyek. Studi kasus pada proyek jalan tol Indrapura-Kisaran menunjukkan potensi cost overrun sekitar 17-20%. Penelitian ini menyimpulkan bahwa model dinamika sistem dengan pendekatan Rough Fuzzy DEMATEL memiliki potensi sebagai dasar dan alat yang efektif untuk proyek infrastruktur serupa di masa depan. Penerapan kebijakan khusus pada lima risiko dapat mengurangi risiko hingga 43-46%, menegaskan pentingnya pengelolaan risiko dan perencanaan yang matang dalam proyek infrastruktur skala besar. ......In the realization of the construction of the Trans-Sumatra Toll Road, there has been an increase from year to year. Reports indicate that in 2019, the financing of the Trans-Sumatra Toll Road project was 169 billion rupiahs per kilometer, while in 2022, it rose to 203 billion rupiahs per kilometer. The toll road project with an assignment scheme possesses complexity and dynamic characteristics. However, in Indonesia, research on the risks of toll road development still tends to be treated separately. The research aims to identify and analyze risks as a unified system influencing the cost performance of the Trans-Sumatra Toll Road construction. A total of 38 risk factors have been identified. Through a cause-and-effect diagram, it becomes evident which risk factors are affected and the root causes, allowing for the formulation of corrective and preventive measures. By employing a dynamic system-based model and the Rough Fuzzy DEMATEL approach, this research explores the relationships among risk factors and identifies significant patterns in the project's dynamics. A case study on the Indrapura-Kisaran toll road project reveals a potential cost overrun of approximately 17-20%. The study concludes that the dynamic system model with the Rough Fuzzy DEMATEL approach has the potential to serve as a foundation and effective tool for similar infrastructure projects in the future. The implementation of specific policies addressing the top five risks can reduce the overall risk by 43-46%, emphasizing the importance of effective risk management and thorough planning in large-scale infrastructure projects.