Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis beta bias yang terjadi di Bursa Efek Indonesia (BEI) yang disebabkan oleh perdagangan yang tidak sinkron. Terdapat 45 perusahaan yang terdaftar di BEI periode 2003-2007 yang dijadikan sampel dalam penelitian ini. Metode koreksi beta yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Blume (1971) dan Dimson (1979). Hasil analisis menyimpulkan bahwa saham-saham di BEI memiliki beta bias yang disebabkan oleh beberapa sekuritas tidak mengalami perdagangan untuk beberapa waktu. Hal ini mengakibatkan perhitungan IHSG periode ke-t mengalami bias karena menggunakan harga penutupan saham periode ke- t-1. Dalam penelitian ini metode koreksi bias beta Blume (1971) lebih baik daripada metode koreksi bias beta Dimson (1979).

---

This research aims to analysis the bias in beta in Indonesian Stock Exchange (IDX) due to nonsynchronous trading activities. 45 companies that listed in IDX period 2003-2007 became sample in this research. Blume method (1971) and Dimson Method (1979) are used to calculate the beta correction. The result concludes that stocks in IDX have bias in beta since some of stocks are not trading actively. This cause the calculation of IHSG became biased because of the difference trading period. In this research, Blume method (1971) is superior than Dimson method (1979)."

"Curah hujan merupakan parameter penting dalam pengelolaan sumber daya air, terutama di wilayah dengan topografi kompleks seperti DAS Citarum Hulu. Tingginya variabilitas spasial akibat perbedaan elevasi menyebabkan keterbatasan representasi curah hujan dari data stasiun pengamatan konvensional. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi kesesuaian data curah hujan satelit Global Precipitation Measurement (GPM) terhadap data stasiun pengukur hujan melalui analisis spasial, koreksi bias, dan evaluasi akurasi. Data yang digunakan meliputi curah hujan harian dari 23 stasiun selama 2013 – 2023 dan data satelit GPM IMERG V07. Koreksi dilakukan menggunakan metode smoothing spline, dan evaluasi menggunakan tiga metrik: Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Root Mean Square Error (RMSE), dan Percent Bias (PBias). Hasil awal menunjukkan deviasi signifikan dengan kesalahan relatif 149 – 516%. Setelah koreksi, akurasi meningkat secara signifikan dengan nilai NSE mencapai 0,78 – 0,92 dan PBias mendekati 0%. Namun, nilai RMSE masih dalam kategori tidak memuaskan (4,16 – 8,65 mm), yang menunjukkan deviasi individual masih tinggi. Secara keseluruhan, metode smoothing spline efektif meningkatkan akurasi data satelit secara umum,tetapi penyesuaian tambahan diperlukan untuk mengakomodasi variabilitas lokal dan kejadian hujan ekstrem.

---

Rainfall is a crucial parameter in water resource management, especially in regions with complex topography like the Upper Citarum Watershed. The high spatial variability due to elevation differences limits the representativeness of rainfall data from conventional observation stations. Therefore, this study aims to evaluate the suitability of Global Precipitation Measurement (GPM) satellite rainfall data against ground-based rain gauge data through spatial analysis, bias correction, and accuracy assessment. The data used include daily rainfall from 23 stations during 2013–2023 and GPM IMERG V07 satellite data. Bias correction was performed using the smoothing spline method, and evaluation was conducted using three metrics: Nash-Sutcliffe Efficiency (NSE), Root Mean Square Error (RMSE), and Percent Bias (PBias). Preliminary results indicate significant deviations, with relative errors ranging from 149% to 516%. After correction, accuracy improved significantly, with NSE values reaching 0.78–0.92 and PBias approaching 0%. However, RMSE values remained unsatisfactory (4.16–8.65 mm), indicating that individual deviations were still high. Overall, the smoothing spline method effectively enhanced the general accuracy of satellite data, but further adjustments are needed to account for local variability and extreme rainfall events."