Procurement is the most important part of the pharmaceutical logistic cycle. It is the process of acquiring supplies after a properly selected list of products. The procurement system or model depends on the type of organization weather it is governmental or private, centralized or decentralized, autonomous or semiautonomous. The objectives of procurement system is to make available the right drug in an appropriate quantities of adequate quality from a reliable supplier at the right time with the lowest possible prices through an ethical and legal procedures. Prequalification of suppliers is the successful quality assurance activity. Needs and funds can be reconciled and a rational cut can be done by using ABC- VAN matrix technique. Purchasing should be by transparent competition through open tender, restrictive tender, restricted competition or in certain cases by direct negotiation by transparent committee leading to transparent contract. One of the most important procurement practice for the system to succeed is the reliable payment and efficient financial management and monitoring the supplier performance. The system should have an efficient quality assurance program with annual auditing and regular reports.
Akhmad Ridho Ashariansyah, Nur Iriawan, Adatul Mukarromah
Perdagangan merupakan sebuah kegiatan tukar menukar barang atau jasa yang dilakukan manusia untuk memenuhi kebutuhan hidup. Perkembangan sistem pembayaran yang dilakukan umat manusia dimulai dari sistem pertukaran barang atau barter, logam mulia seperti emas dan perak, koin, uang kartal, uang giral, dan uang elektronik (e-money). Selain itu, muncul cryptocurrency yaitu mata uang digital dengan sistem kriptografi dalam setiap proses transaksi datanya tanpa melalui pihak ketiga. Namun cryptocurrency memiliki kelemahan perubahan harga yang sangat besar dalam waktu yang sangat cepat. Pergerakan harga yang berfluktuasi sangat tinggi tersebut menyebabkan kekhawatiran pemilik aset kripto mengalami kerugian, maka pemodelan harga cryptocurrency sangat penting untuk dilakukan agar meminimalisir risiko kerugi-an. Berdasarkan pola pergerakan harga yang berfluktuasi sangat tinggi yang berbeda tiap periodenya maka dilakukanlah pemodelan harga cryptocurrency mengguna-kan Markov Switching Autoregressive (MSAR) dengan algoritma Expectation Maximization. Selain meminimkan risiko kerugian, penelitian ini juga ingin mengetahui model MSAR mana yang mampu mengklasifikasikan state dengan baik. Data yang digunakan yaitu harga harian cryptocurrency dengan nilai kapitalisasi pasar terbesar dari September 2015 hingga Januari 2020. Hasil penelitian menunjukkan bahwa bitcoin dan ripple menggunakan model MS(8)AR(1), sedangkan ethereum menggunakan model MS(9)AR(1). Selain itu model MS(8)AR(1) pada data ripple menjadi model dengan nilai akurasi tertinggi dibandingkan model lainnya dalam hal klasifikasi state.
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Negeri Yogyakarta Indonesia, Ezra Putranda Setiawan
Cryptocurrency or virtual currency is a kind of investment that is common since 2010. Nowadays, there are more than 2.000 cryptocurrencies around the world. Research about cryptocurrency in Indonesia still focused on the legal or religious status of its investment. This descriptive-quantitative research aim is to describe the return and the risk of cryptocurrency investment. Therefore, we use the descriptive analysis and the GARCH (1,1) model to the return data of 15 cryptocurrencies with the largest market value. Most of these cryptocurrencies can yield a higher return when compared with the return of the foreign exchange and stock market return. Despite this benefit, they exhibit higher risks and volatility clustering or heteroscedasticity. Further research should be done to reveal more properties of their return and performance in portfolio
The Industrial Revolution 4.0 has changed the human perspective in interacting and doing business fundamentally. Business systems that are transformed into online systems have an impact on the way humans conduct financial transactions. Principles contained in Industry 4.0. provide an illustration that interconnection with the internet and good data security will result in the provision of fast information to produce decisions. The study uses a literature study approach that examines data and information from journals, textbooks, and he internet to conduct a deeper study of the application of industry principles 4.0 to financial transactions and accounting. based on the results of the study concluded that the financing transaction media had developed into the Fintech industry and the transaction system in the form of a payment gateway. The large number of financial transactions with the payment gateway system requires companies to do IT Spending intangible asset in the form of Big Data and Cloud Computing security systems. The technology provides benefits for the company in terms of data analysis and provision of information to speed up the decision making process and secure storage systems and affordable costs. Through the information technology media, it will facilitate management to make decentralized decision making.
Penelitian ini menganalisis pengaruh Jakarta Stock Composite Index (JKSE), saham LQ45 (LQ45), Dow Jones Industrial Average (DJIA), Nikkei 225 (JP225),Indeks Dollar (USDI), dan Gold Futures (GC terhadap harga Bitcoin (BTC). Data pengamatan penelitian adalah data bulanan dimulai dari Juli 2013 sampai Agustus 2018.Sumber data berasal dari laporan index dan harga Bitcoin Investing.com.Teknik menggunakan Vector Error Correction Model. harga Bitcoin(BTC) sebagai variabel dependen, dan Jakarta Stock Composite Index (JKSE), saham LQ45 (LQ45), Dow Jones Industrial Average (DJIA), Nikkei 225(JP225), Indeks dollar (USDI), dan Gold Futures (GC) sebagai variabel independen.Hasil penelitian memperlihatkan bahwa Jakarta Stock Composite Index(JKSE), saham LQ45 (LQ45), Dow Jones Industrial Average (DJIA), Nikkei 225 (JP225), Indeks Dollar (USDI), dan Gold Futures (GC) memberikan dampak signfikan terhadap harga Bitcoin (BTC). Efek dari keseluruhan faktor bersifat moderat dan mengarah pada keseimbangan jangka panjang.
Nany Salwa, Nidya Tatsara, Ridha Amalia, Aja Fatimah Zohra
ABSTRAK. Bitcoin merupakan mata uang virtual yang saat ini banyak diminati sebagai alternatif investasi. Metode ARIMA adalah salah satu metode yang digunakan untuk peramalan data deret waktu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat model dan meramalkan harga bitcoin. Data yang digunakan adalah data sekunder yaitu berupa data harga bitcoin selama 60 periode mulai dari tanggal 10 Januari 2018 sampai dengan 10 Maret 2018 untuk memprediksikan harga bitcoinselama 30 periode kedepan mulai tanggal 11 Maret 2018 sampai dengan 09 April 2018. Dari hasil penelitian menunjukkan bahwa data harga bitcoin selama 60 periode tidak memenuhi asumsi stasioneritas terhadap rata-rata untuk itu dilakukan proses differencing tingkat 2 agar data menjadi stasioner. Model ARIMA yang dihasilkan adalah ARIMA(0,2,1) yaitu Zt = μ - 0,9647Zt-1 + at dan model tersebut cocok digunakan untuk peramalan data harga bitcoin. Hasil peramalan dengan menggunakan model ARIMA(0,2,1) menunjukkan bahwa harga bitcoin untuk 30 periode kedepannya mengalami penurunan secara perlahan dan hasil peramalan mendekati data sebenarnya. ABSTRACT. Bitcoin is a virtual currency that is currently much interested as an alternative investment. ARIMA method is one of the methods used for forecasting time series data. The purpose of this research is to create a model and predicted the price of the bitcoin. The data used are secondary data that is in the form of price bitcoin during 60 periods starting from January 10, 2018 up to 10 March 2018 to predict price bitcoin for 30 the next periods began March 11 and ended on 9 April 2018 2018. Based on the results of the study showed that the price of bitcoin during 60 periods did not fullfiled the assumptions of stasioneritas towards the mean. Therefore using the differencing level 2 process, so the data becomes stationary. The result of ARIMA model is ARIMA(0, 2, 1) Zt = μ - 0,9647Zt-1 + at and the model fits the data used for forecasting price bitcoin. The results of the forecasting model using ARIMA (0, 2, 1) shows that the price of the bitcoin for 30 periods has decreased gradually and forecasting results close to the actual data.
Uang elektronik menjadi pilihan yang mulai ramai digunakan oleh banyak orang, terutama para pengusaha, pebisnis dan investor, karena menganggap bahwa uang elektronik akan menggantikan uang fisik dimasa depan. Cryptocurrency muncul sebagai jawaban atas kendala uang eletronik yang sangat bergantung kepada pihak ketiga. Salah satu jenis Cryptocurrency yaitu Bitcoin. Analogi keuangan Bitcoin sama dengan analogi pasar saham, yakni fluktuasi harga tidak tentu setiap detik. Tujuan dari penelitian yang dilakukan yaitu melakukan prediksi harga Cryptocurrency dengan menggunakan metode KNN (K-Nearest Neighbours). Hasil dari penelitian ini diketahui bahwa model KNN yang paling baik dalam memprediksi harga Cryptocurrency adalah KNN dengan parameter nilai K=3 dan Nearest Neighbour Search Algorithm : Linear NN Search. Dengan nilai Mean Absolute Error (MAE) sebesar 0.0018 dan Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar 0.0089.