Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Matematika dan Statistika serta Aplikasinya (Jurnal MSA)
Agustina, Nurwahyu
Unknown Affiliation
Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Environmental Science Mathematics Medicine & Pharmacology

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Implementasi Metode Vector Autoregressive (Var) dalam Meramalkan Jumlah Penduduk (Studi Kasus : Kabupaten Gowa) Ibnas, Risnawati; Salam, Nur; Agustina, Nurwahyu
Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 7 No 2 (2019)
Publisher : Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (334.708 KB) | DOI: 10.24252/msa.v7i2.11943

Abstract

Vector Autoregressive (VAR) dalam peramalan jumlah penduduk. Kabupaten Gowa terbagi menjadi 2 wilayah yaitu dataran rendah dan dataran tinggi. Luas kabupaten Gowa adalah 1.883,33 km3, luas dataran tinggi sekitar 72.26 % dan dataran rendah 27,74%  yang masing-masing meliputi 9 kecamatan. Berdasarkan data BPS Gowa tahun 2016 jumlah penduduk dataran tinggi yaitu 187.900 jiwa dan dataran rendah yaitu 577.613 jiwa. Metode vector autoregressive (VAR)  ialah metode time series dari Autoregressive (AR) jika data univarat dan Vector autoregressive (VAR) jika data Multivariat. Tujuan dari penelitian ini ialah untuk mengetahui laju pertumbuhan penduduk dataran tinggi dan dataran rendah di kabupaten Gowa pada tahun 2022 dengan menggunakan metode Vector Autoregressive (VAR). Adapun data yang digunakan yaitu data jumlah penduduk kabupaten Gowa tahun 1998 sampai dengan tahun 2016. Hasil penelitian diperoleh model VAR(1) yang digunakan untuk memprediksi laju pertumbuhan penduduk dan dapat disimpulkan bahwa jumlah penduduk tahun 2022 di dataran dan di dataran rendah yaitu mengalami peningkatan setiap tahun.
Co-Authors Nur Salam Risnawati Ibnas