Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
ABSTRAK
Tarif listrik pada sektor rumah tangga dengan daya sambungan menengah ke atas (High VA) mulai berubah semenjak tahun 2013. Tulisan ini menganalisa responsivitas dari permintaan listrik rumah tangga terhadap perubahan harga dan pendapatan pada dua kelompok rumah tangga (Low VA dan High VA) di tahun 2011 dan 2014. Dengan menggunakan model konsumsi listrik dan metode regresi kuantil, didapatkan hasil yang menunjukkan bahwa permintaan listrik rumah tangga bersifat inelastic terhadap harga dan pendapatan. Elastisitas pendapatan lebih rendah daripada elastisitas harga. Lebih lanjut diketahui bahwa pengaruh terhadap elastisitas pendapatan juga dapat dilihat di kelompok Low VA, walaupun kelompok ini tidak mengalami perubahan harga. Sementara itu, hasil penelitian tidak berhasil menyimpulkan dampak perubahan kebijakan tariff terhadap elastisitas pendapatan. Keseluruhan hasil penelitian ini dapat menjadi pertimbangan pemerintah untuk lebih berhati-hati dalam menyusun kebijakan harga listrik untuk kelompok Low VA sembari mempertahankan kestabilan ekonomi.

---

ABSTRACT
Since 2013, the residential electricity price for High VA (Volt Ampere) households has changed due to changes in pricing policies. This paper analyzes the responsiveness of residential electricity demand to the change in electricity prices and income among two different household groups (Low VA and High VA) in 2011 and 2014. Using an electricity consumption model and the Quantile Regression method, the results show that residential electricity demand is price and income inelastic. Income elasticity is lower than price elasticity. Furthermore, the effects on price elasticity were also found in the Low VA group, whose price remained stable. At the same time, evidences prove that the impact of change in pricing policy on income elasticity remains unclear. Considering the results, the government has to be more careful in regulating electricity prices for the low VA group, while maintaining economic stability.

Abstrak :
Permasalahan mengenai pencadangan klaim pada perusahaan asuransi merupakan salah satu isu yang harus dihadapi oleh para pelaku bisnis asuransi. Ketersediaan dana klaim oleh perusahaan merupakan hal yang mendasar pada perusahaan asuransi untuk dapat mempertahankan bisnis mereka dan menjaga kelangsungan dari usahanya. Pencadangan klaim ini juga diperlukan perhitungan secara detil mengenai pengalokasian dana yang dimiliki perusahaan berdasarkan penerimaan penjualan produk yang dikeluarkan, untuk menghasilkan profit di dalam bisnis mereka. Berangkat dari keterbatasan model-model terdahulu, tulisan ini ingin memperkenalkan model penghitungan alternatif, yakni model quantile regression. Menurut Chan 2015 model quantile regression ini dianggap memiliki kemampuan untuk melakukan penghitungan pencadangan klaim terhadap data yang memiliki variansi heterogen dan tidak memiliki distribusi yang jelas sebagaimana kebanyakan data asuransi. Penelitian ini akan melakukan penghitungan estimasi cadangan klaim dengan mengadopsi model Quantile Regression. Tujuan utama dari penelitian ini adalah ingin mencoba bagaimana proses penghitungan estimasi dengan model Quantile Regression serta melihat apakah model ini bisa diterapkan pada konteks perusahaan asuransi XYZ di Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data klaim produk asuransi kendaraan bermotor perusahaan XYZ tahun 2013 sampai dengan 2015. ...... The issue of claim reserves on insurance companies is one of the issues that insurance businesses have to cope with. The availability of claims within the company is fundamental to insurance companies to maintain their business and keep the business going. This claim reserves is also required in precise calculations regarding the allocation of funds owned by the company based on the sale of products issued, to generate profit in their business. Based on the limitations of the traditional models, this paper wants to introduce an alternative model of estimating claim reserve, it is called quantile regression model. According to Chan 2015 this quantile regression model is considered to have the ability to calculate the reserve of claims against data with heterogeneous variance and have no clear distribution, which is mostly insurance data known for. This research will try to calculate estimation for claim reserve by adopting Quantile Regression model. The main purpose of this research is to try how to calculate the estimation with Quantile Regression model and see if this model can be applied to the context of XYZ insurance company in Indonesia. The data used in this research are the claims data of XYZ company s for motor vehicle insurance products from 2013 to 2015.

Abstrak :
Regresi kuantil merupakan salah satu teknik regresi dengan memodelkan kuantil dari variabel dependen bersyarat variabel penjelas. Model yang diperoleh dengan regresi kuantil merupakan suatu gambaran lengkap atas perilaku data baik di bagian tengah maupun ekor (tail) sebaran. Sehingga teknik ini baik digunakan untuk analisa data apabila dicurigai adanya perbedaan pengaruh variabel penjelas terhadap bagian-bagian tertentu variabel dependen. Hal ini dapat dilihat dari hasil taksiran parameter regresi kuantil yang berubah secara monoton. Selain itu regresi kuantil juga bagus digunakan pada data dengan nilai ekstrim yang penting untuk dianalisa. Untuk mendapatkan model regresi kuantil diperlukan proses penaksiran parameter yang dilakukan dengan meminimumkan ekspektasi suatu fungsi loss. Proses optimisasi ini selanjutnya diubah ke dalam program linier dan dapat diselesaikan dengan metode interior point. Metode interior point yang digunakan dalam skripsi ini mengacu pada algoritma Frisch-Newton. Selanjutnya pada skripsi ini, regresi kuantil akan diterapkan pada dua data yang masing-masing memiliki karakteristik yang berbeda. ...... Quantile regression is a regression technique by modeling the conditional quantile of the dependent variable. Models obtained with quantile regression is a complete picture of the behavior of the data either in the middle or tail. This technique is well used to analyze data when there is suspected differences in the effect of explanatory variables on the dependent variable. It can be seen from the results of quantile regression parameter estimates which changed monotonically. In addition quantile regression is also good to use on the data with extreme values that are important to be analyzed. To get the required quantile regression model, parameter estimation process is done by minimizing the expectation of a loss function. The optimization process is then converted into a linear program and can be solved by interior point methods. Interior point methods used in this skripsi refers to the Frisch-Newton algorithm. Later in this skripsi, quantile regression will be applied to the two data each has different characteristics.

Abstrak :
ABSTRAK
Dalam dua dekade terakhir, Indonesia mengalami peningkatan pada total perdagangan dan FDI. Dalam periode 2008-2014, terdapat bukti kenaikan volume FDI yang juga disertai dengan peningkatan perbedaan upah pria dan wanita. Penelitian ini dilaksanakan untuk mengidentifikasi efek dari keterbukaan perdagangan terhadap perbedaan upah antara pria dan wanita dan juga menganalisa perbedaan efek tersebut ditiap distribusi upah. Tesis ini menggunakan data Sakernas 2008-2014 dan data PMA dari BKPM. Selanjutnya, setelah mengaplikasikan metode OLS dan Quantile Regression, terlihat dari hasil regresi bahwa kesenjangan upah antara pria dan wanita lebih besar terjadi pada bagian bawah distribusi upah dibandingkan pada bagian atas distribusi upah. Selain itu, hasil lainnya menunjukan bahwa perbedaan upah antara pria dan wanita di kelompok provinsi berpenghasilan tinggi lebih kecil dibandingkan pada kelompok provinsi berpenghasilan rendah.

---

ABSTRACT
In the past two decades, Indonesia has experienced an increase in total trade and FDI. In the period 2008 2014, there was an increasing of FDI volume, which was followed by a widening trend in the female and male earnings gap. Looking at all that facts, this study investigates the impact of trade openness on female male earnings differentials and how the impact differs across the wage distribution. This thesis used data employment from the National Labor Survey SAKERNAS published by Statistics Indonesia and FDI data released by the Investment Coordinating Board BKPM . Furthermore, after applying the OLS and the Quantile Regression estimation method, it appears that gender wage gap is narrower in low quantile wage distributions than in high quantile distributions. In addition, another important finding emerges from the results of income provincial groups, which shows that gender wage differentials are narrower in high income and middle provinces than in low income provinces.