Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Verifikasi dosis dilakukan untuk memastikan pemberian dosis ke pasien sesuai dengan dosis yang ditentukan. Beberapa penelitian menunjukkan bahwa verifikasi dosis secara in vivo membawa keuntungan yang lebih daripada verifikasi pre- treatment, karena dapat mendeteksi adanya kesalahan fatal akibat dari perubahan anatomi pasien. Dosimeter yang dipilih sebagai dosimeteri in vivo adalah electronic portal imaging device (EPID). Penelitian ini dilakukan dengan mengevaluasi data sekunder dari hasil penelitian sebelumnya yang dilakukan oleh Ramadhan (Ramadhan, 2019) dengan membandingkan terhadap hasil simulasi secara Monte Carlo. Perangkat yang digunakan untuk simulasi berbasis Monte Carlo adalah PRIMO dan DOSXYZnrc yang secara berurutan digunakan dalam pemodelan linac dan EPID. Pada pemodelan linac diperlukan beam data commissioning (BDC) dari pesawat linac tipe Varian Unique dengan berkas energi foton 6 MV yang digunakan di RSUPN dr. Cipto Mangunkusumo untuk menyamakan keluaran radiasinya. EPID dimodelkan sebagai dosimetri in vivo berdasarkan material dari lapisan penyusunnya dan diuji menggunakan fantom homogen tipe slab (RW3) dengan variasi lapangan 5×5, 10×10, 15×15, dan 20×20 cm2 pada kedalaman 5 cm. Analisis hasil dilakukan dengan melihat nilai indeks gamma, FWHM, beam symmetry, dan beam flatness. Hasil commissioning pesawat linac menunjukkan kesesuaian dengan perbedaan sebesar 4,72% dan 1,29% terhadap dosis profil dan PDD yang diuji pada fantom air 40×40×40 cm3 di lapangan referensi. Hasil analisa parameter berkas yang diuji menunjukkan kesesuaian yang baik dengan nilai rata- rata standar deviasi dari parameter FWHM sebesar 1,63 cm, beam symmetry 3,18 %, dan beam flatness 0,28 %. Nilai faktor koreksi yang diperoleh sebesar 0,20 melalui perbandingan antara pengukuran EPID dan simulasi Monte Carlo. ......Dose verification is carried out to ensure that the dose to the patient is delivered according to the prescribed dose. Several studies have shown that in vivo dose verification provides an advantage over pre-treatment verification, as it can detect fatal errors resulting from changes in patient anatomy. The dosimeter chosen as an in vivo dosimeter is an electronic portal imaging device (EPID). The study was evaluating the secondary data from the results of previous research conducted by Ramadhan (Ramadhan, 2019) by comparing to the results of the Monte Carlo simulation. PRIMO and DOSXYZnrc code are used in linac and EPID modeling, respectively, based on Monte Carlo simulation. A beam data commissioning (BDC) is required from the Varian Unique linac with a 6 MV photon energy beam used at RSUPN dr. Cipto Mangunkusumo to adjust radiation output through the simulation. EPID was modeled as in vivo dosimetry based on the material from the constituent layers and tested using a slab-type homogeneous phantom (RW3) with field variations of 5×5, 10×10, 15×15, and 20×20 cm2 at a depth of 5 cm. The results analysis was performed by looking at the FWHM, beam uniformity, beam flatness, and gamma index value. The results of the commissioning of the linac head showed conformity with a difference of 4,72 % and 1,29 % to the dose profile on the crossline and PDD tested on a water phantom of 40×40×40 cm3 in the reference field. The analysis process of the beam parameters tested showed a good agreement with the average standard deviation of the FWHM parameter of 1.63 mm, beam symmetry of 3,18 %, and beam flatness of 0,28 %. The correction factor value is 0,20 from the comparison between the EPID measurement and the Monte Carlo simulation.

Abstrak :
Risiko operasional merupakan salah satu jenis risiko pada perbankan yang wajib dikelola dengan baik karena sifatnya yang melekat pada setiap aktifitas fungsional bank. Dalam pengelolaan risiko operasional, bank dipersyaratkan untuk memperhitungkan kerugian yang diperkirakan dan kerugian yang tidak diperkirakan dalam kebutuhan modal bagi risiko operasional. Kebutuhan modal bagi risiko operasional ini dikenal sebagai Economic Capital (EC). Komite Basel dalam aturan Basel II, memberikan tiga pendekatan dalam perhitungan EC salah satunya pendekatan Advanced Measurement Approach (AMA). Metode AMA yang banyak digunakan adalah metode Loss Distribution Approach (LDA). Dalam metode LDA, bank harus mengestimasi loss severity distribution (distribusi severitas) dan loss frequency distribution (distribusi frekuensi) kemudian membentuk aggregate loss distribution dari gabungan kedua distribusi tersebut. Nilai EC dengan metode LDA didapat dari Value at Risk (VaR) pada aggregate loss distribution dengan tingkat kepercayaan 99,9%. Permasalahan dari metode LDA saat ini adalah dalam mengestimasi distribusi severitas masih berbasis pada suatu model distribusi tertentu, padahal banyak kasus dimana data tidak dapat digambarkan dengan baik oleh suatu model distribusi yang sudah ada. Oleh karena itu, dalam tulisan ini akan dijelaskan solusi dari permasalahan tersebut, yaitu dengan mengestimasi distribusi severitas berbasis pada data. Metode yang digunakan adalah Kernel Density Estimation (KDE). KDE merupakan suatu pendekatan statistika non-parametrik untuk mengestimasi fungsi distribusi probabilitas dari suatu variabel acak jika diasumsikan bentuk atau model distribusi dari variabel acak tersebut tidak diketahui. Hasil dari penelitian adalah estimasi distribusi severitas oleh KDE lebih baik dalam menggambarkan data dibandingkan dengan menggunakan model distribusi tertentu. Nilai EC yang dihasilkan oleh metode LDA yang menggunakan KDE lebih kecil 1,6 – 3,2% dibandingkan nilai EC yang dihasilkan oleh metode LDA yang menggunakan model distribusi tertentu.

---

Operational risk is one kind of risk on banking which must be managed well because of its character is inherent in every fungtional activity in Bank. In the management of operasional risk, Bank must be able to calculate a predictable loss and an unpredictable loss in capital requisite for operasional risk. The capital requisite in operasional risk is known as Economic Capital (EC). In the regulation of Basel II, Committee Basel gives three approaches of calculation in EC. One of that is Advanced Measurement Approach (AMA). In AMA method that is the most used in approach is Loss Distribution Approach (LDA) method. In LDA method, Bank must be able to estimate loss severity distribution (severity distribution) and loss frequency distribution (frequency distribution) and aggregate loss distribution is formed from both of them. Through LDA method, the value at EC can be gotten from Value at Risk (VaR) in aggregate loss distribution with the level of confidence reaches 99,9%. The problem from LDA method recently is in estimation a severity distribution which is still refers to a model on particular distribution whereas there are many cases which can not describe a data well through a distribution model that has been there. Therefore, in this paper, it will be explained how to face or the good solution from that problem. The good solution to face it is through estimation severity distribution that is refers to the data with using Kernel Density Estimation (KDE) method. KDE is a statistic approach non- parametric to estimate the function of distribution from disordered variabel that has not known. The result on this research is estimation of severity distribution through KDE is better than another in describing the data. LDA method using KDE is smaller the value at EC 1,6 % - 3,2 % than the value at EC using another distribution model in LDA method.

Abstrak :
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.