Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Perkembangan teknologi pemrograman secara prosedural menuju paradigma objek (object oriented) turut mempengaruhi perkembangan penelitian di bidang software metrics. Pada umumnya metrics yang digunakan oleh paradigma prosedural berusaha mengukur kompleksitas program. Beberapa penelitian menyimpulkan bahwa metrics tradisional ini tidak cocok untuk digunakan untuk mengukur sistem yang dikembangkan secara object oriented (OO). Dengan makin berkembangnya OO, banyak peneliti telah mengusulkan metric set untuk software yang berorientasi objek. Berbagai literatur membahas adaptasi metrics tersebut ke beberapa bahasa pemrograman yang mendukung OO, misalnya : Ada dan Classic Ada, C++ dan Eiffel. Saat ini, Java muncul sebagai bahasa pemrograman berorientasi objek yang mengalami perkembangan pesat dan dapat diterima penggunaannya secara luas. Oleh karena itu diperlukan alat bantu yang dapat mengukur kualitas software dalam bahasa Java yaitu Metrics Calculator. Metrics Calculator mengadaptasi dua set OO metrics untuk mengukur kualitas program Java secara kuantitatif yaitu Metrics For Object Oriented Design (MOOD) yang merupakan parameter kualitas sistem secara terintegrasi dan Method For Object Oriented Software Engineering (MOOSE) yang merupakan parameter kualitas masing-masing class sebagai komponen sistem berorientasi objek. Akan tetapi Metrics Calculator belum dapat menentukan kualitas desain OO terbaik diantara program-program berorientasi objek yaitu program berbahasa java berdasarkan hasil kalkulasi MOOD dan MOOSE. Tugas akhir ini melakukan analisa terhadap nilai-nilai metrics yang merupakan hasil kalkulasi MOOD pada Metrics Calculator serta melakukan studi kasus untuk membuktikan keakuratan hasil analisa tersebut."

"Pada masa kini, kebutuhan masyarakat semakin bertambah dan beragam. Dengan kemajuan teknologi, seluruh kebutuhan masyarakat dapat terpenuhi dengan menggunakan aplikasi berbasis web atau mobile. Aplikasi yang dihasilkan merupakan hasil dari tahapan-tahapan pada pengembangan perangkat lunak yang menggunakan berbagai kerangka kerja. Salah satu kerangka kerja yang dapat digunakan adalah scrum. Di dalam menggunakan scrum, kinerja pengembang perangkat lunak harus dipantau menggunakan beberapa metrics agar proses pengembangan perangkat lunak dapat berjalan dengan baik dan menghasilkan produk yang bagus. Pada penelitian ini, akan dibahas mengenai metrics yang dapat digunakan untuk memantau kinerja pengembang perangkat lunak, eksperimen yang dilakukan pada pembuatan metrics, aplikasi yang berisi metrics untuk digunakan sebagai pemantau kinerja pengembang perangkat lunak berbasis scrum, evaluasi aplikasi yang sudah dibuat, dan kesimpulan dari penelitian yang sudah dilakukan.

---

In recent days, community needs are increasing and diverse. With the advanced technology, almost every community needs can be fulfilled with mobile or web based apps. Those apps are produced by implementing some steps of software development process with a framework. One of frameworks that can be used is Scrum. In using Scrum as framework, performance of scrum team must be monitored using some metrics, so that software development process can be good and the product that being produced are good as well. In this research, will be covering the area of metrics that can be used for monitoring performance of scrum team in software development process, experiment that being done to create the metrics, app that contains metrics to monitor the scrum team progress, evaluate the app, and summary of the research that has been done."

"Kondisi pandemi covid-19 di Indonesia menyebabkan perubahan pola belanja masyarakat yang lebih memilih untuk berbelanja secara online. Peningkatan pengguna telepon genggam dan pengguna internet menjadi salah satu hal yang turut mendukung perubahan tersebut. Perubahan pola belanja ini, mengakibatkan terjadinya pertumbuhan transaksi E-commerce di Indonesia. Salah satu kelompok produk yang banyak dijual di E-commerce Indonesia adalah furniture dan kebutuhan rumah tangga. Perusahan XYZ merupakan salah satu perusahaan ritel yang mempunyai aplikasi mobile sebagai salah satu sarana penjualannya. Tetapi menurut ulasan pengguna, aplikasi mobile ini masih banyak dikeluhkan oleh pengguna khususnya pada aspek user experience (UX) dan user interface (UI). Evaluasi user experience dilakukan pada aplikasi ini dengan menggunakan metode usability testing yang mengukur performance metrics, self-reported metrics dan issue-based metrics. Analisis dilakukan dari data yang didapat dan menggunakan hierarchical task analysis (HTA). Berdasarkan hasil analisis, aplikasi mobile ini memiliki permasalahan pada desain interface yang mempengaruhi user experience yang dirasakan oleh pengguna. Oleh karena itu, perbaikan dilakukan dengan merancang desain interface berdasarkan permasalahan yang ada serta berdasarkan literatur. Dari penelitian ini dihasilkan evaluasi user experience dari penggunaan aplikasi mobile furniture e-commerce dan rekomendasi yang berbentuk desain tampilan aplikasi yang dapat meningkatkan kepuasan penggunaan aplikasi.

---

The Covid-19 pandemic condition in Indonesia has caused changes in people's shopping behavior who prefer to shop online. The increase in mobile phone users and internet users is one of the things that support this change. This change in people's shopping behavior has resulted in the growth of e-commerce transactions in Indonesia. One of the product groups that are widely sold in Indonesian E-commerce is furniture and household needs. XYZ Company is a retail company that has a mobile application as a channel of selling. But according to user reviews, this mobile application is still has many complaints by users, especially in the aspect of user experience (UX) and user interface (UI). User experience evaluation is carried out on this application using the usability testing method which measures performance metrics, self-reported metrics, and issue-based metrics. The analysis was carried out from the data obtained and using hierarchical task analysis (HTA). Based on the analysis, this mobile application has problems in the interface design that affect the user experience. Therefore, improvements are made by designing the interface design based on the existing problems and based on the literature. This research is in user experience evaluation from the use of e-commerce mobile furniture applications and recommendations in the form of application display designs that can increase user's satisfaction."

"Sebagai industri yang berkembang pesat dan memiliki kegiatan usaha yang semakin beragam, perbankan dihadapkan dengan risiko yang semakin kompleks. Salah satu kegiatan bank yang sangat pesat saat ini adalah pemberian kredit dengan implikasi risiko kredit/kerugian yang cukup besar. Karya akhir ini membahas kemampuan bank sebagai salah satu lembaga keuangan dalam menghadapi potensi risiko kredit yang mungkin dialami. CreditMetrics merupakan salah satu model internal dalam pengukuran risiko kredit. Penyusunan model internal direkomendasikan oleh Basel II dalam rangka menghasilkan pengukuran risiko yang sesuai dengan profil risiko bank dan secara umum dapat menghemat modal yang dibutuhkan bank.

---

As the industry developed rapidly and has an increasingly diverse business activities, banks are faced with increasingly complex risks. One of the very rapid current banks is providing credit with the implications of credit risk/substantial losses. This final work discusses the ability of banks as a financial institution in facing of potential credit risk that may be occured. CreditMetrics is one of internal models in credit risk measurement. Preparation of internal models recommended by the Basel II Accord in order to generate risk measurement in accordance with the bank's risk profile and in general can save the bank need capital."

"Kategori email dapat diklasifikasikan dengan menggunakan pemrosesan bahasa alami (natural language processing) dan machine learning untuk mempelajari pola kata pada email. Model yang digunakan adalah support vector machine, multinomial naïve bayes, dan random forest dan digunakan teknik oversampling berupa random oversampling, synthetic minority over-sampling (SMOTE), dan adaptive synthetic sampling (ADASYN) untuk menyeimbangkan distribusi kelas dan meningkatkan performa pada model. Hasil yang diperoleh bahwa teknik ADASYN menghasilkan performa terbaik dalam klasifikasi email yang divalidasi dengan k-fold cross-validation (k=7) dibandingkan dua teknik lainnya. Rata-rata akurasi mencapai 97.87% pada support vector machine, sedangkan multinomial naive bayes 77.97% , dan random forest 95.94% dengan menggunakan teknik ADASYN.

---

Email categories can be classified using natural language processing (NLP) and machine learning to learn word patterns in emails. The models used are support vector machine, multinomial naïve Bayes, and random forest. Oversampling techniques such as random oversampling, synthetic minority over-sampling (SMOTE), and adaptive synthetic sampling (ADASYN) are employed to balance the class distribution and improve model performance. The results show that the ADASYN technique achieves the best performance in email classification validated with k-fold cross-validation (k=7) compared to the other two techniques. The average accuracy reaches 97.87% for support vector machine, 77.97% for multinomial naïve Bayes, and 95.94% for random forest when using the ADASYN technique."

"Changes are inevitable and immanent elements of the contemporary world. The study in this subject matter was carried out in 30 cities all over the world. It has been discovered that the pace of life is 10% faster now than it was in the early 1990s. In addition, the ‘pace of life’ has a cultural value today. Speed means both progress and success. Deceleration means failure and loss.1 Organisation’s ability to adopt to changes as well as stay agile may be perceived as the source of relatively sustainable competitive advantage. Based on this ability, four kinds of organisations (adaptive, visionary, opportunistic and passive) as well as three levels of companies’ ability to compete were indicated. Companies of the highest level are ready to compete by its broader competences on market knowledge. Business metrics and market measurement systems are the key elements of building market knowledge and creating sustainable competitive advantage. Here the reader can find the presentations of marketing audit, benchmarking, activity-based costing, Balanced Scorecard, performance pyramid, EFQM excellence model, marketing ROI, performance prism along with the key tips and hints for selecting business metrics and building measurement systems. Development of business measurement systems is a sophisticated process, more chess then checkers. For every organisation which is ready to make informed decisions and increase its ability to compete with a long-term perspective, development of an efficient measurement system is a starting point."

"Bank sebagai lembaga intermediasi menpunyai fungsi menjadi jembatan antara pihak yang mempunyai kelebihan dana dengan pihak yang membutuhkan dana. Proses intermgdiasi ini tentulah akan menimbulkan risiko risiko bagi bank, khususnya risiko kredit yaitu apabila pihak yang menerinia dana tidak dapat mengembalikan dana yang telah diterimanya. Untuk itu bank menerapkan berbagai cars dalam pengelolaan risiko kreditnya dengan tujuan agar risiko kredit dapat ditekan seminim mungkin serta diantisipasi sejak dini.Namun meskipun berbagai tindakan telah dilakukan oleh Bank untuk menekan tingkat risikonya, selama bisnis bank itu sendiri masih bertumbuh, peningkatan risiko ini tidak dapat dihindari, oleh karena itu Bank Indonesia telah mengeluarkan ketentuan mengenai penyediaan modal minimum untuk mengcover risiko yang ada.Saat ini ketentuan yang berlaku mengharuskan bank untuk dapat menjaga tingkat likuiditasnya minimal 8%. Sehubungan derigan adanya ketentuan diatas, salah satu kendala yang dihadapi perbankan di Indonesia adalah penyediaan modal minimum untuk mengcover risiko tersebut (khususnya risiko kredit) karena pada dasamya Bank memiliki modal terbatas.Saat ini hampir semua Bank di Indonesia =sill nienggunakan basic standard model sesuai Basel I untuk meaakukan pengukuran risiko kreditnya walaupun gerakan perubahan untuk mengimplementasikan Basel II sudah mulai dilakukan. Secara teoritis, pengukuran risiko dengan internal model Credi ivietrics seperti dalam Basel II dapat menghasilkan nilai eadangan modal minimum yang lebih kecil dibandingkan dengan basic standard model. Untuk itu, karya akhir ini ditujukan untuk melakukan pembuktian pada kasus Bank ABC yaitu apakah pengukuran risiko kredit dengan internal model CreduMetrics dapat menghasilkan penyediaan modal minimum yang lebih kecil bila dibandingkan dengan basic standard model.Data yang digunakan diambil dari internal Bank ABC berupa data irugrasi kolektibilitas debitur korporasi selama periode Januari 2004 sampai dengan Desember 2005.Metode yang digunakan untuk mengukur risiko kredit pada Bank ABC adalab Creditllrietrics, sedang dalam pengujian validitas digunakan Kupiec Test, dengan tujuan untuk mengetahui apakah pemodelan Credit detrics yang digunakan adalah valid.Hasil pengukuran yang dilakukan berdasarkan kasus Bank ABC, memperlihatkan bahwa benar penyediaan modal minimum untuk mengcover risiko kredit dengan internal model melaIni pendekatan CreditMetrics terbukti lebih keciI dabaridingkan dengan basic standard model

---

The Bank as an intermediary institution has the function to become a connector between the surplus side and the deficit side. This intermediary process will of course create risk to the bank, especially credit risk, which happens when the debtors can not pay to the Bank the amount of loan that they received. To overcome such kind of risk, the Bank develops various ways to handle its credit risk with the purpose to minimize and anticipate credit risk as soon as possible.But, although many ways have been used by the Bank to minimize its risk, as long as the banking business itself still grows, the increasing risk can not be evaded, that is why Bank Indonesia has already announced the policy in minimum capital requirement to cover risk that exists in Banking.The policy above indicates that the Bank must sustain its minimal liquidity level of 8%. Along with the announcement of the policy, one of the problems that Indonesian banks are facing is the amount of the minimum capital requirement that the Bank must provide to cover risks (especially credit risk) because the Bank has limited capital.Right now, almost every bank in Indonesia is still using the basic standard model in Basel I to measure its credit risk, even though the movement to migrate to Basel II is starting to roll. Theoretically, risk measurement with internal model Credit Metrics like in Basel II' can result in lower capital requirement compared to the basic standard model.For this purpose, this thesis is focused on proving in Bank ABC's case, whether . credit risk measurement with internal model CreditMetrics can result in lower minimum capital requirement compared to the basic standard model. The data used in this research are taken from the internal data of Bank ABC in the form of rating migration from corporate loans starling from January 2004 up to December 2005.The method used in measuring credit risk in Bank ABC's case is Credit Metrics, whereas in validating the model using the Kupiec Test, the objective of the test is to find out whether the Credit Metrics modeling used is valid.The result of this research shows that credit risk measurement with internal model can result in lower minimum capital requirement compared to the basic standard model."

"Value-at-Risk (VaR) adalah perangkat pengukuran risiko yang sangat populer di dunia perbankan dan keuangan saat ini. Iorion (2003) menerjemahkan VaR sebagai suatu tilik hatasan (cut q) yang menetapkan suatu kerugian Lidak dapat lerjadi dengan probabilitas yang Iebih besar dari tingkat kepercayaannya. Karya akhir ini memfokuskan penaksiran volatilitas untuk pengukuran risiko pasar dalam rangka meughitung diversified VaR.Engle (1982) mengembangkan model yang sangat lerkenai untuk meramalkan volatilitas yang disebut sebagai uutoregressive conditional hereroskedasticity (ARCH). Salah seorang muridnya, Bollerslev (1986) memperbaiki model Engle, yang kemudian dikenal sebagai generalized ARCH (GARCH). Model-model ini merupakan model univariate yang dapat digunakan untuk menaksira VaR tunggal untuk seliap posisi. Sedangkan untuk posisi portofolio, perhitungan diversified VaR harus inemperhitungkan korelasi antara instrumen yang dipergunakan. Mctode matriks varian-kovarian adalah salah salah sate metode yang sering digunakan untuk meiakukan aggregasi penaksiran VaR untuk posisi portofolio.Sebuah alternatif metode yang dapat digunakan untuk menghilung penaksiran diversified VAR adalah menggunakan model-model GARCH multivariat. Engle dan Kroner (1993) menunjukan basil teoritis dalam formulasi dan penaksiran GARCH multivariat dalam sistem persainaan simultan yang dikenal sebagai BEKK (M-GARCH BEKK) model. Model ini didasarkan pada model Engle (1982) dan model Bollerslev (1986). Dengan menggunakan metode M-GARCH BEKK dan metode matriks variankovarian, karya akhir ini membandingkan peramalan volatilitas yang dihasilkan oleh kcduanya untuk menghitung diversified VaR, khususnya untuk risiko pasar. Data yang digunakan menggunakan tiga nilai lukar: GBP'IUSD, USD!!I'Y, dan USDISGI] dari tahun 2000 hingga 2005. Dalam rangka melakukan bucktesting, uji Kupicc diterapkan untuk melakukan validasi model pada bentuk univariat.Hasil empirik menunjukkan bahwa model M-GARCH BEKK memberikan kinerja penaksiran yang lebi baik dibandingkan metode matriks varian-kovarian, walaupun spesilikasi model ini lebih rumit. Taksiran VaR yang dihasilkan M-GARCH BEKK adalah 0,1388%, yang memberikan beban modal sebesar 5,2063%, sedangkan taksiran VaR yang dihasilkan metode matriks varian-kovarian adalah 0,1982%, yang memberikan beban modal sebesar 7,433%. Hasil lain yang ditemukan adalah perubahan volatilitas berubah secara signifikan setiap 125 tilik observasi atau selidaknya tiga bulan. Hal ini menyimpulkan bahwa peramalan volatilitas harus dievaluasi setiap tiga bulan.

---

Value-at-Risk (VaR) is the most popular tool for risk measurement in banking and finance industry today. Jorion (2003) be interpreted as the cutoff point such that a loss will not happen with probability greater than its confidence level. VaR estimation requires net asset positions and its distribution, time horizon, confidence level, and volatility forecast. This paper focus on volatility estimation for market risk measurement in order to calculate diversified VaR.Engle (1982) developed a famous model to forecast volatility, known as autoregressive conditional heleroskedasticity (ARCH). His student, Bollerslev (1986), improved Engle's model, which later known as generalized ARCH (GARCH). These models are univariate model that can be used to estimate single VaR for each position. For portfolio position. one must calculate correlation among the assets in order to incorporate diversified VaR estimation. Variance-covariance matrix method is one of the common methods to aggregate VaR estimation for portfolio position.An alternative method to calculate diversified VaR estimation is to use multivariate GARCH models. Engle and Kroner (1993) shows theoretical results in the formulation and estimation of multivariate GARCH models within simultaneous equations systems and known as BEKK (M-GARCH BEKK) model. This model is based on Engle's model 1982) and Bollersley?s model (1986).Using M-GARCH BEKK and variance-covariance matrix methods, this paper compares volatility forecast generated by both methods in order to estimate diversified VaR for market risk only. The data used in this paper consists of three exchange rates: GBP/USD, USD/JPY, and USDISGD, from the period of 2000 to 2005. In order to do backtesting. Kupiec test is applied to validate the models in the invariable form.The empirical result shows that M-GARCI I 13EKK model performs better, though has more sophisticated specification, than variance-covariance matrix method in estimating the volatility. The estimation results are as follows: VaR estimation generated by MGARCH BEKK is 0.1388% which leads to capital charge of 5.2063%; while estimation generated by variance-covariance matrix is 0.1982% which leads to capital charge of 7.433%. The results also show that the volatility changes significantly every 125 observations or at least once in three months. This concludes that volatility forecast should he evaluated at least every three months."