Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Studi ini dilakukan dengan tujuan untuk menguji pengaruh informasi wabah COVID-19 terhadap pergerakan nilai tukar dan volatilitas nilai tukar mata uang negara ASEAN-5. Informasi wabah ditunjukkan dengan data jumlah kasus infeksi dan kasus kematian akibat COVID-19. Periode penelitian dimulai pada kasus pertama yang terjadi di masing-masing negara ASEAN-5 hingga 31 Desember 2020 dengan menggunakan metode penelitian GARCH. Hasil penelitian mengindikasikan bahwa informasi wabah COVID-19 signifikan berpengaruh terhadap volatilitas nilai tukar tetapi tidak berpengaruh terhadap pergerakan nilai tukar negara ASEAN-5 dalam satu hari waktu prediksi. Sedangkan dalam lima hari waktu prediksi, wabah COVID-19 tidak signifikan berpengaruh terhadap pergerakan dan volatilitas nilai tukar negara ASEAN-5.

---

This study was conducted with the aim of testing the effect of information on the COVID-19 outbreak on exchange rate movements and the volatility of the ASEAN-5 countries' currency exchange rates. Information on the outbreak is indicated by data on the number of cases of infection and cases of death due to COVID-19. The research period begins with the first case that occurred in each ASEAN-5 country until December 31, 2020 using the GARCH research method. The results of the study indicate that information on the COVID-19 outbreak has a significant effect on exchange rate volatility but has no effect on exchange rate movements in ASEAN-5 countries in one day of prediction. Meanwhile, within five days of prediction, the COVID-19 outbreak did not significantly affect the movement and volatility of the ASEAN-5 countries' exchange rates."

"The feed forward neural network (FFANN) model has been the most popular form of artificial neural network model used for forecasting, particularly in economics and finance. In this paper, we elucidate the application of FFANN as a means of modeling financial data. We particularly focus on the model building of FFANN as time series model and use inflation rates in Indonesia as a case study. A comparison is drawn between FFANN model and the best existing models based on traditional econometrics time series approach. The best models are selected on forecasting ability by using the MSE, particularly on the dynamic forecast. The results show that FFANN models outperform the traditional econometric time series model."

"Pajak Hotel adalah salah satu jenis pajak daerah yang dikenakan oleh Pemerintah Daerah Propinsi DKI Jakarta, disamping pajak daerah lainnya seperti Pajak Restoran, Pajak Hiburan, Pajak Reklame, Pajak Penerangan Jalan, Pajak Pengambilan Bahan Galian Golongan C, dan Pajak Parkir, yang merupakan salah satu dari sumber dana bagi Pemerintah Daerah yang diperlukan datam rangka menunjang kegiatan perekonomian daerah.Propinsi DKI Jakarta, sebagai ibukota, merupakan pusat kegiatan ekonomi. Sebagai pusat pemerintahan dan pusat usaha merupakan lahan yang baik bagi tumbuh dan berkembangnya usaha di bidang jasa/pelayanan kepada masyarakat sekitar maupun bagi wisatawan nusantara dan wisatawan mancanegara, khususnya di bidang jasa perhotelan. Dapat dilihat dari penerimaan pajak hotel yang terus meningkat, namun peningkatan yang terjadi tidak terlalu berarti, bahkan apabila dilihat dari banyaknya jumlah hotel dan jumlah wisatawan nusantara dan wisatawan asing yang berkunjung ke Jakarta juga meningkat per tahunnya, agaknya penerimaan pajak yang diperoleh belum sesuai dengan potensi dan kapasitasnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui berapa sebenarnya potensi dan kapasitas pajak hotel di Propinsi DKI Jakarta serta faktor¬faktor yang mempengaruhi perkembangan realisasi penerimaan pajak hotel termasuk melakukan proyeksi terhadap penerimaan pajak hotel di propinsi DKI Jakarta di masa depan juga akan ikut dikaji. Metode¬-metode yang dipergunakan yaitu : pertama, perhitungan terhadap potensi pajak hotel, yang harus diketahui disini adalah omzet serta tarif pajak hotel yang dikenakan; kedua, perhitungan dengan menggunakan Sistem Representatif, dalam metode ini, diperlukan data dengan membandingkan beberapa daerah yang memiliki tingkat perekonomian yang relatif sama, pertama-tama yang harus diketahui adalah apa yang menjadi dasar pengenaan pajak atau basis pajak dari pemungutan pajak hotel. Dalam hal ini, basis pajak yang digunakan adalah jumlah pengunjung hotel, kemudian dihitung berapa tarif efektifnya, lalu basis pajak dikailkan dengan tarif efektif rata-rata hasilnya akan diperoleh kapasitas pajak hotel. Kemudian dapat juga diketahui berapa Tax Effort yang telah dilakukan oleh aparat pemungut pajak; ketiga, dalam menjawab pertanyaan apa yang menjadi faktor dalam perkembangan penerimaan pajak hotel di Propinsi OKI Jakarta menggunakan analisis multiple regression double log dimana koefisien regresinya sekaligus menunjukkan nilai elastisitas, yang kemudian dari model tersebut dilakukan proyeksi penerimaan pajak hotel ke depannya. Dari hasil analisis tersebut maka didapat variabel Nilai Tambah Sub Sektor Hotel tercatat berpengaruh secara signifikan terhadap penerimaan pajak hotel di Propinsi DKI Jakarta, di mana tingkat penerimaan pajak hotel di Propinsi DKI Jakarta "inelastic" terhadap kenaikan nilai Tambah Sub Sektor Hotel."