Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam pengujian hipotesis berganda, dilakukan pengujian lebih darisatu hipotesis, yang diuji pada satu waktu secara simultan. Apabila masingmasingpengujian dalam suatu family hipotesis mempunyai probabilitasmelakukan kesalahan tipe 1, maka secara keseluruhan pada pengujianhipotesis berganda akan terjadi penggandaan probabilitas kesalahan tipe 1.Probabilitas melakukan kesalahan tipe1 pada pengujian hipotesis bergandaakan semakin membesar seiring dengan meningkatnya jumlah pengujian.Untuk mengatasi hal itu, ada beberapa cara untuk mengukur kesalahan tipe1dalam family hipotesis diantaranya Family Wise Error Rate (FWER), FalseDiscovery Rate (FDR), dan positif False Discovery Rate (pFDR). Untukmengontrol kesalahan tersebut, diperlukan suatu metode sedemikiansehingga probabilitas kesalahan tipe 1 keseluruhan ≤ α. Pada tugas akhir ini,akan dibahas metode - metode pengujian untuk hipotesis berganda yaitumetode Bonferroni yang merupakan salah satu metode untuk FWER, metodeBenjamin-Hochberg untuk FDR yang memperbaiki Metode Bonferroni danmetode Storey untuk pFDR yang memperbaiki Metode Benjamin-Hochberg.Kata kunci : family hipotesis, kesalahan tipe 1, pengujian hipotesis bergandaix + 65 hlm.; lampBibliografi: 7 (1995-2003)"

"Dalam penelitian kuantittif,teori sangat menentukan arah penemuan kebenaran penelitian ,karena teori berfungsi sebagai sumber hipotesis dan panduan dalam pengumpulan data....."

"On the basis of Bruner's concept of a dominant culture, the author analyzes the case of Bandung, Sambas, and Ambon. By comparing the three cases, the author reveals the differences in adaptation strategies among the Javanese in Bandung, the Maduranese in Sambas, and the BBM (Buton, Bugis, Makassar) in Ambon...[...] The author argues that the dominant culture in a specific setting, with its rules and norms, should be followed by the migrants and outsiders. However, the challenges to the dominant culture can be diverse in different societies and setting. The cases in Sambas and Ambon reveal that there is a problem in the challenge toward the dominant culture in those societies."

"Salah satu bagian dari proses pengambilan keputusan pada Jaringan Sensor Nirkabel (JSN) adalah pengiriman hipotesis dari sensor ke Pusat Informasi Gabungan (PIG). Konsumsi daya yang besar pada proses transmisi akan mengurangi waktu hidup sensor. Untuk mengatasi tantangan ini, penulis mengusulkan sebuah skenario transmisi on-off pada tiap sensor. Transmisi on ketika hipotesis sebelumnya tidak sama dengan hipotesis sekarang. Sebaliknya, transmisi off (tidak melakukan pengiriman) ketika hipotesis sebelumnya sama dengan hipotesis sekarang. Pengambilan keputusan di PIG menggunakan aturan Max-Log. Keunggulan aturan Max-Log adalah mempunyai probabilitas deteksi yang baik diseluruh nilai SNR dengan Pd0 0.84 pada Eb/E0 25 dB. Penelitian ini menghasilkan rumusan matematis aturan Max-Log yang menggabungkan dengan skenarion On-Off dalam rangka menghemat konsumsi daya. Pada hasil simulasi diperoleh selisih konsumsi daya sebesar 1,5 watt setelah observasi ke-10.

---

One of the process decision making in wireless sensor network (WSN) is transmit hypothesis to fusion center. Having consumes high power on transmitting, it can reduce sensors life time. To solve this problem, author propose new scenario its called on-off transmission. Transmission on when sensor has different hypothesis than before. Contrary, transmission off when sensor has same hypothesis than before. To make decision in fusion center, author use Max-Log fusion rules. The advantages of Max-Log fusion rule, it has good performace in all SNR value with Pd0 0.84 at Eb/E0 25 dB. The output of this research is mathematical approaches for Max-Log fusion rule combine with on-off scenario transmission. By simulation, Max-Log On-Off save energy consuming better than pure Max-Log with margin value 1,5 watt for 10 period observations."

"Salah satu bagian dari proses pengambilan keputusan pada Jaringan Sensor Nirkabel (JSN) adalah pengiriman hipotesis dari sensor ke Pusat Informasi Gabungan (PIG). Konsumsi daya yang besar pada proses transmisi akan mengurangi waktu hidup sensor. Untuk mengatasi tantangan ini, penulis mengusulkan sebuah skenario transmisi on-off pada tiap sensor. Transmisi on ketika hipotesis sebelumnya tidak sama dengan hipotesis sekarang. Sebaliknya, transmisi off (tidak melakukan pengiriman) ketika hipotesis sebelumnya sama dengan hipotesis sekarang. Pengambilan keputusan di PIG menggunakan aturan Max-Log. Keunggulan aturan Max-Log adalah mempunyai probabilitas deteksi yang baik diseluruh nilai SNR dengan Pd0 0.84 pada Eb/E0 25 dB. Penelitian ini menghasilkan rumusan matematis aturan Max-Log yang menggabungkan dengan skenarion On-Off dalam rangka menghemat konsumsi daya. Pada hasil simulasi diperoleh selisih konsumsi daya sebesar 1,5 watt setelah observasi ke-10.

---

One of the process decision making in wireless sensor network (WSN) is transmit hypothesis to fusion center. Having consumes high power on transmitting, it can reduce sensors life time. To solve this problem, author propose new scenario its called on-off transmission. Transmission on when sensor has different hypothesis than before. Contrary, transmission off when sensor has same hypothesis than before.

To make decision in fusion center, author use Max-Log fusion rules. The advantages of Max-Log fusion rule, it has good performace in all SNR value with Pd0 0.84 at Eb/E0 25 dB. The output of this research is mathematical approaches for Max-Log fusion rule combine with on-off scenario transmission. By simulation, Max-Log On-Off save energy consuming better than pure Max-Log with margin value 1,5 watt for 10 period observations."

"ABSTRAKResistensi saham Islami pada waktu krisis keuangan global memunculkananggapan bahwa saham Islami decouple dengan saham konvensionalnya. Namunpendapat ini masih belum menemukan kesepakatan. Pada penelitian ini dilakukanpengujian hipotesis decoupling saham Islami dari saham konvensionalnya denganmelihat pergerakan bersama antara saham Islami dan saham konvensionalberdasarkan market kapitalisasinya menggunakan metode DCC-GARCH di 34negara di dunia menggunakan indeks MSCI. Dari hasil penelitian terdapat beberapanegara, seperti Filipina, Oman, Belgia dan Turki yang saham Islaminya terutamasaham large cap Islami yang mempunyai rata-rata korelasi dalam rentang 0,6 danmampu memberikan perlindungan walaupun tidak sempurna (partial insulation)pada saham konvensionalnya. Namun hasil ini tidak cukup untuk membuktikanadanya decouple saham Islami dari saham konvensionalnya.

---

ABSTRACTIslamic stock resilient in recent global financial crisis has led to the emergence of decoupling hypothesis of Islamic stock from its conventional counterpart. But this opinion is still ongoing debate. We investigate decoupling hypothesis of Islamic stock by examining co-movement between Islamic stock and its conventional counterpart based on market capitalization. We applied DCC-GARCH on MSCI market capitalization price index in 34 countries. The result shows that Islamic large cap stock in Philippines, Oman, Belgium and Turkey have average in range 0,6 and provide partial insulation. But this evidence is not strong enough to support decoupling hypothesis of Islamic stock."

"Return yang dihasilkan dari perubahan harga saham merupakan suatu hal yang sangat penting bagi investor terutama investor jangka pendek, atau yang biasa disebut dengan trader. Namun, return yang dihasilkan selalu mengalami perubahan di setiap waktu. Perubahan tersebut bersifat fluktuatif dan berdampak bagi keuntungan yang didapatkan. Sehingga diperlukan pengukuran dari volatilitas return. Pengukuran volatilitas dalam penelitian ini menggunakan Realized Volatility (RV) yang dibagi menjadi tiga komponen dengan jangka waktu berbeda menurut Hipotesis Pasar Heterogen. Hipotesis tersebut membagi trader saham menjadi jangka pendek dengan periode transaksi harian, jangka menengah dengan periode transaksi mingguan, dan jangka panjang dengan periode transaksi bulanan. Heterogenitas trader di pasar saham itu menimbulkan keberagaman volatilitas return yang saling berkaitan dan dapat dimanfaatkan untuk membentuk model peramalan Heterogeneous Autoregressive of Realized Volatility (HAR-RV). Pembentukan model ini menerapkan pola kaskade volatilitas dalam jangka waktu yang lebih besar ke jangka waktu yang lebih kecil. Di mana model ini mengikuti tipe model Autoregressive (AR) dari komponen waktu yang berbeda. Pada penelitian ini, model tersebut diimplementasikan untuk melakukan peramalan nilai realized volatility dari data return NASDAQ Composite Index di periode lima hari berikutnya. Hasil prediksi nilai realized volatility dengan model HAR(3)-RV dievaluasi menggunakan metode MAPE dan hasil persentase yang didapatkan masuk ke dalam kategori wajar. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model HAR(3)-RV merupakan model peramalan yang berhasil memprediksi volatilitas return dalam investasi saham.

---

The return generated from changes in stock prices is crucial for investors, especially short-term investors known as traders. However, the returns generated always experience fluctuations over time. These changes are volatile and have an impact on the profits earned. Therefore, measuring return volatility is necessary. Volatility measurement in this study uses Realized Volatility (RV), which is divided into three components with different timeframes according to the Heterogeneous Market Hypothesis. This hypothesis divides stock traders into short-term traders with daily transaction periods, medium-term traders with weekly transaction periods, and long-term traders with monthly transaction periods. The heterogeneity of traders in the stock market creates interrelated volatility of returns that can be utilized to form a forecasting model called the Heterogeneous Autoregressive of Realized Volatility (HAR-RV). This model applies a cascade pattern of volatility from larger to smaller timeframes, where it follows the Autoregressive (AR) model type of different time components. In this study, the model is implemented to forecast the realized volatility of the NASDAQ Composite Index for the next five days. The predicted values of realized volatility using the HAR(3)-RV model are evaluated using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) method, and the obtained percentage falls into the reasonable category. Therefore, it can be concluded that the HAR(3)-RV model is a successful forecasting model for predicting return volatility in stock investments."