PENGHITUNGAN VALUE AT RISK KERUGIAN KORBAN JIWA AKIBAT BENCANA GEMPA BUMI DENGAN PENDEKATAN BAYESIAN

OKTAVIANA, KHOIRUNISA SAVIRA (2020) PENGHITUNGAN VALUE AT RISK KERUGIAN KORBAN JIWA AKIBAT BENCANA GEMPA BUMI DENGAN PENDEKATAN BAYESIAN. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img] Text
06111540000108-Undergraduate_Thesis.pdf - Accepted Version
Restricted to Repository staff only

Download (801kB) | Request a copy

Abstract

Indonesia merupakan negara yang memiliki tingkat kerawanan bencana yang sangat tinggi. Gempa bumi merupakan salah satu bencana yang menyebabkan timbulnya korban jiwa, kerusakan lingkungan, kerugian harta benda. Pemerintah turut andil untuk memulihkan dampak yang ditimbulkan sehingga pemerintah harus mengambil langkah preventif untuk mengatasi kerugian yang diakibatkan oleh gempa bumi. Salah satunya yaitu dengan menentukan ukuran risiko untuk lebih meminimalisir dampak akibat gempa bumi tersebut. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui ukuran risiko yang ditimbulkan menggunakan Value at Risk dari data kerugian korban jiwa akibat bencana gempa bumi di Indonesia pada tahun 1952 sampai dengan 2019. Analisis data ekstrem menggunakan Extreme Value Theory dengan Peaks Over Threshold yang mengikuti Generalized Pareto Distribution untuk mengidentifikasi nilai threshold pada data ekstrem. Estimasi parameter pada Mixture Model diperoleh dengan melakukan estimasi Bayesian yang selanjutnya digunakan untuk mendapatkan model Value at Risk. Hasil yang diperoleh dari simulasi Value at Risk menggunakan Monte Carlo menunjukkan bahwa didapatkan nilai Value at risk yang berarti kerugian yang diperoleh berdasarkan data kerugian gempa bumi di Indonesia pada tahun 1952 sampai dengan 2019. ================================================================================================================== Indonesia is a country that has a very high level of disaster vulnerability. An earthquake is one of the disasters that causes casualties, environmental damage, and property losses. The government has played a part in repairing the impact so that the government must take preventive steps to overcome the losses caused by the earthquake. One of them is by determining risk measures to further minimize the impact of the earthquake. This research was conducted to see the risk measurement using Value at Risk from data on casualties due to earthquakes in Indonesia from 1952 to 2019. Extreme data analysis used Extreme Value Theory with Peaks Over Threshold which follows Generalized Pareto Distribution to identify the threshold value in extreme data. The parameter estimation in the Mixture Model is obtained by performing Bayesian which is then used to obtain the Value at Risk model. The results obtained from the Value at Risk simulation using Monte Carlo show that the Value at risk value is obtained, which means the losses obtained are based on earthquake loss data in Indonesia from 1952 to 2019.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSMa 519.544 Okt p-1 • Oktaviana, Khoirunisa Savira
Uncontrolled Keywords: Estimasi Bayesian, Gempa Bumi, Generalized Pareto Distribution, Mixture Model, Monte Carlo, Value at Risk, Bayesian Estimation, Earthquake.
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA279.5 Bayesian statistical decision theory.
Divisions: Faculty of Mathematics, Computation, and Data Science > Mathematics > 44201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Oktaviana Khoirunisa Savira
Date Deposited: 25 Aug 2020 13:15
Last Modified: 14 Oct 2020 00:36
URI: https://repository.its.ac.id/id/eprint/80837

Actions (login required)

View Item View Item