Claim Missing Document
Check
Articles

Pemodelan Pengangguran Terbuka di Jawa Timur dengan Menggunakan Pendekatan Regresi Spline Multivariabel Ruli Sartika Sari; I Nyoman Budiantara
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 1, No 1 (2012): Jurnal Sains dan Seni ITS (ISSN 2301-928X)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (118.277 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v1i1.2027

Abstract

Tingkat kebutuhan premium semakin melonjak seiring dengan bertambahnya jumlah kendaraan bermotor pribadi yang memenuhi jalan-jalan perkotaan. Tingginya tingkat permintaan BBM seringkali menyebabkan adanya kelangkaan di beberapa wilayah di Indonesia, salah satunya di wilayah selatan Jawa Timur. Kurangnya stok dan rumitnya rantai pasokan untuk menyalurkan BBM menjadi penyebab utama kelangkaan. Variasi kalender seperti jumlah hari libur dan keberadaan hari besar, khususnya hari raya Idul Fitri merupakan salah satu indikator penentu kebutuhan premium pada setiap bulannya. Hasil peramalan dengan menggunakan metode ARIMAX dengan pengaruh kalender variasi merupakan model terbaik yang terpilih, dengan nilai RMSE
Pemodelan Regresi Spline Truncated Multivariabel pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah Inggar Putri Merdekawati; I Nyoman Budiantara
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (220.992 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i1.3035

Abstract

Provinsi Jawa Tengah merupakan provinsi dengan jumlah penduduk miskin paling banyak kedua setelah Provinsi Jawa Timur. Jumlah penduduk miskin di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2011 adalah sebesar 15,76 persen, berada di atas rata-rata jumlah penduduk miskin Indonesia yaitu 12,49 persen. Pemodelan kemiskinan di Jawa Tengah dengan menggunakan regresi spline mampu mengestimasi data yang tidak memiliki pola tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kemiskinan di Jawa Tengah menggunakan regresi spline. Regresi spline yang dipilih adalah yang memiliki titik knot dengan nilai GCV minimum. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa dengan regresi spline terbaik adalah regresi spline linier menggunakan tiga titik knot. Faktor yang berpengaruh signifikan pada kemiskinan adalah adalah laju pertumbuhan ekonomi, alokasi belanja daerah untuk bantuan sosial, persentase buta huruf, tingkat pengangguran terbuka, persentase gizi buruk balita, tingkat pendidikan kurang dari SMP, rumah tangga dengan akses air bersih, dan rumah tangga dengan kelayakan papan. Model regresi spline linier menghasilkan R2 sebesar 99,9 persen. Kebijakan yang diberikan oleh tiap daerah sebaiknya berbeda sesuai dengan hasil yang telah didapatkan karena pola data tiap wilayah pada masing-masing variabel prediktor berubah tiap interval knot.
Analisis Faktor-faktor yang Mempengaruhi Angka Harapan Hidup di Jawa Timur Menggunakan Regresi Semiparametrik Spline Ayuk Putri Sugiantari; I Nyoman Budiantara
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (220.249 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i1.3132

Abstract

Angka Harapan Hidup (AHH) merupakan salah satu indikator yang digunakan untuk menilai derajat kesehatan penduduk. Menurut Statistics Indonesia, angka harapan hidup pada saat lahir (life expectancy at birth) ialah rata-rata tahun hidup yang akan dijalani oleh bayi yang baru lahir pada suatu tahun tertentu. Angka Harapan Hidup di suatu wilayah berbeda dengan wilayah lainnya tergantung dari kualitas hidup yang mampu dicapai oleh penduduk. Banyak faktor yang mempengaruhi Angka Harapan Hidup di Provinsi Jawa Timur, sehingga perlu dilakukan pemodelan untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang secara signifikan mempengaruhi Angka Harapan Hidup. Penelitian ini menggunakan 6 faktor yang diduga mempengaruhi Angka Harapan Hidup di Jawa Timur yang meliputi faktor sosial, ekonomi, kesehatan, dan pendidikan. Data Angka Harapan Hidup dan 6 faktor tersebut merupakan data  tahun 2010 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Jawa Timur. Metode yang digunakan untuk memodelkan Angka Harapan Hidup ialah regresi semiparametrik spline. Adapun variabel yang memberikan pengaruh signifikan adalah angka kematian bayi, persentase bayi berusia 0-11 bulan yang diberi ASI selama 4-6 bulan, dan variabel persentase balita berusia 1-4 tahun yang mendapatkan imunisasi lengkap.
Pemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Persentase Kriminalitas Di Jawa Timur Dengan Pendekatan Regresi Semiparametrik Spline Sherly Mega Tri Marina; I Nyoman Budiantara
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1147.468 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4512

Abstract

Kondisi ekonomi yangsemakin tidak menentu dan suasana sosial yang tidak mendukung dapat menimbulkanmasalah yang meresahkan masyarakat seperti tindak kriminal. Padahal, rasa amanadalah salah satu kebutuhan manusia yang harus terpenuhi. Menurut publikasi BPSberjudul Statistik Indonesia, pada tahun 2009 hingga tahun 2011 Provinsi JawaTimur  termasuk dalam lima besar Provinsidengan angka tindak pidana  tertinggi diIndonesia. Melihat betapa krusialnya masalah kriminalitas khususnya di JawaTimur, pemodelan faktor-faktor yang mendorong adanya tindak kriminal sangatdibutuhkan. Pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi persentase kriminalitasini dilakukan dengan menggunakan regresi semiparametrik Spline. Regresi Splinememiliki titik-titik knot dimana terdapat perubahan pola perilaku data. Titikknot dipilih berdasarkan nilai GCV minimum dan prinsip parsimoni. Berdasarkanpenelitian yang telah dilakukan, terdapat enam variabel yang berpengaruhsignifikan terhadap persentase kriminalitas di Jawa Timur. Variabel tersebutantara lain kepadatan penduduk, tingkat pengangguran terbuka, persentasependuduk miskin, persentase penduduk yang tidak pernah sekolah, persentasekorban penyalahgunaan NAPZA, dan persentase keluarga bermasalah. Model tersebutdapat menjelaskan variabilitas persentase kriminalitas di Jawa Timur sebesar92,13% dengan MSE sebesar 0,00018.
Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline Untuk Pemodelan Laju Pertumbuhan Ekonomi (LPE) di Jawa Timur Elfrida Kurnia Litawati; I Nyoman Budiantara
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (855.026 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4971

Abstract

Pertumbuhanekonomi merupakan masalah perekonomian dan menjadi salah satu fenomena pentingyang dialami beberapa negara di dunia belakangan ini. Dalampembangunan, pertumbuhan ekonomi yang tinggi merupakan sasaran yang diharapkandapat tercapai, terutama bagi negara berkembang. Jawa Timur merupakan salahsatu provinsi di Indonesia, yang mana pada tahun 2010, nilai LPE mencapai6,68%, masih lebih besar jika dibandingkan dengan LPE nasional di tahun yangsama yaitu sebesar 6,10%. Banyak faktor yang mempengaruhi Laju Pertumbuhan Ekonomi (LPE) diProvinsi Jawa Timur, sehingga perlu dilakukan pemodelan untuk mengetahuifaktor-faktor apa saja yang secara signifikan mempengaruhi laju pertumbuhan ekonomi. Penelitian ini menggunakan 4 faktor yang diduga mempengaruhi Laju Pertumbuhan Ekonomi (LPE) yaitu TPAK (x1), APBD (x2),IBS (x3), dan DAU (x4). Data tersebut merupakan data  tahun 2011yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Jawa Timur. Metode yang digunakanuntuk memodelkan Laju Pertumbuhan Ekonomi (LPE)ialah regresi nonparametrik spline linier dengan titik knot optimalyaitu pada kombinasi knot yang mana memiliki nilai GCV (Generalized Cross Validation) terkecil.Adapun variabel yang memberikan pengaruh signifikan adalah semua variabel dengan koefisien determinasi sebesar 85,66% yangmenunjukkan bahwa model yang terbentuk layakdigunakan untuk memodelkan pola data.
Pemodelan Regresi Nonparametrik Spline Truncated Dan Aplikasinya pada Angka Kelahiran Kasar di Surabaya Merly Fatriana Bintariningrum; I Nyoman Budiantara
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 3, No 1 (2014)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (185.888 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v3i1.6098

Abstract

Surabaya sebagai ibukota Propinsi Jawa Timur menempati urutan kedua setelah Jakarta dalam jumlah penduduk. Pada tahun 2012 terjadi 40.343 jumlah kelahiran, dimana angka ini mencerminkan pertumbuhan penduduk yang sangat tinggi. Pertumbuhan penduduk yang begitu pesat dikhawatirkan akan menyebabkan ledakan pertumbuhan penduduk. Pada penelitian ini memodelkan angka kelahiran kasar (CBR) dengan 5 variabel yang diduga berpengaruh. Pemodelan dilakukan dengan metode regresi nonparametrik Spline truncated. Metode ini dipilih karena Spline merupakan metode yang fleksibel, model ini cenderung mencari sendiri estimasi data. Dalam pemodelan ini terdapat titik knot, yaitu titik yang menunjukkan perubahan data. Pemilihan titik knot optimum dilakukan dengan cara memilih nilai Generalized Cross Validation (GCV) yang paling minimum. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, 5 variabel dinyatakan berpengaruh terhadap CBR yaitu persentase kepala keluarga yang berstatus pendidikan tidak sekolah/belum tamat SD, persentase kepala keluarga yang berstatus tidak bekerja, persentase kepala keluarga yang menikah pada umur 15-19 tahun, angka perkawinan kasar, dan angka migrasi masuk. Model regresi nonparametrik Spline truncated yang terbentuk memiliki koefisien determinasi sebesar 94,3%, serta nilai MSE yaitu 0,44.
Pendekatan Spline untuk Estimasi Kurva Regresi Nonparametrik (Studi Kasus pada Data Angka Kematian Maternal di Jawa Timur) Nuraziza Arfan; I Nyoman Budiantara
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 3, No 1 (2014)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (199.664 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v3i1.6105

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap angka kematian maternal di Jawa Timur menggunakan regresi nonparametrik spline. Indonesia saat ini menghadapi permasalahan tingginya angka kematian maternal berkaitan dengan target MDGs 2015. Pada tahun 2010 Indonesia menduduki peringkat 51 tertinggi angka kematian maternal di dunia menurut CIA World Factbook. Provinsi Jawa Timur menduduki peringkat ke 5 angka kematian maternal tertinggi di Indonesia. Pendekatan menggunakan regresi nonparametrik spline pada angka kematian maternal di Jawa Timur dapat mengestimasi data yang tidak memiliki pola tertentu. Regresi Spline yang dipilih adalah yang memiliki titik knot dengan nilai GCV minimum yaitu tiga knot. Faktor yang berpengaruh signifikan pada angka kematian maternal adalah persentase ibu hamil yang mendapatkan tablet Fe1, persentase ibu hamil melaksanakan program K1, persentase ibu hamil berisiko tinggi/komplikasi yang ditangani, persentase rumah tangga berperilaku hidup bersih sehat,  persentase penduduk perempuan yang pernah kawin di bawah umur, persentase penduduk perempuan dengan pendidikan paling tinggi SD, persentase balita dengan bidan sebagai penolong pertama kelahiran, dan persentase balita dengan dukun sebagai penolong pertama kelahiran. Regresi spline linier menghasilkan R2 sebesar 99,8 %.
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Persentase Penduduk Miskin dan Pengeluaran Perkapita Makanan di Jawa Timur menggunakan Regresi Nonparametrik Birespon Spline I Dewa Ayu Made Istri Wulandari; I Nyoman Budiantara
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 3, No 1 (2014)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (182.96 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v3i1.6110

Abstract

Kemiskinan merupakan masalah utama yang ingin dituntaskan oleh berbagai negara di seluruh dunia. Negara Indonesia yang merupakan negara berkembang memiliki fokus untuk menurunkan kemiskinan. Dalam mengukur kemiskinan suatu wilayah dapat dilakukan dengan melihat dua indikator yang berkorelasi yakni persentase penduduk miskin dan pengeluaran perkapita makanan. Penelitian ini menggunakan 4 faktor yang diduga mempengaruhi penduduk miskin dan pengeluaran perkapita makanan di Jawa Timur yang meliputi tingkat kesempatan kerja, laju pertumbuhan ekonomi, tingkat pengangguran terbuka, dan tingkat partisipasi angkatan kerja. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data tahun 2011 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Jawa Timur. Metode yang digunakan untuk memodelkan penduduk miskin dan pengeluaran perkapita makanan adalah regresi nonparametrik birespon Spline. Metode ini digunakan karena Spline memiliki kelebihan yakni model akan cenderung mencari estimasinya kemanapun data tersebut akan bergerak. Model terbaik yang dihasilkan dari penelitian ini adalah model dengan titik knot optimal satu knot.
Pemodelan Indeks Pembangunan Gender dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline di Indonesia Nurul Fajriyyah; I Nyoman Budiantara
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 4, No 2 (2015)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (665.314 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v4i2.10753

Abstract

Indeks Pembangunan Gender (IPG) merupakan indeks pencapaian kemampuan dasar pembangunan manusia yang sama seperti Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dengan memperhatikan ketimpangan gender. Indonesia memiliki IPG yang rendah jika dibandingkan dengan negara lain seperti Malaysia dan Australia. Dalam hal pembangunan manusia sering dibahas mengenai perbedaan gender, dimana berfokus pada bagaimana mencapai kesetaraan gender dengan meningkatkan kualitas sumber daya manusia tanpa membedakan laki-laki dan perempuan. Hal ini terkait dengan tujuan dari MDGs yaitu mendorong kesetaraan gender dan pemberdayaan perempuan. Untuk mengatasi permasalahan tersebut perlu diselidiki faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap IPG di Indonesia menggunakan regresi nonparametrik spline. Pendekatan regresi nonparametrik spline dapat digunakan untuk memodelkan IPG di Indonesia karena pola data pada penelitian ini tidak membentuk suatu pola tertentu. Berdasarkan penelitian ini, model regresi nonparametrik spline terbaik adalah spline yang memiliki nilai GCV minimum yaitu kombinasi knot (1,2,1,3,3,3,2,3) dengan semua variabel signifikan yaitu Angka Partisipasi Sekolah (APS) SD/Sederajat penduduk perempuan, APS SMP/Sederajat penduduk perempuan, APS SMA/Sederajat penduduk perempuan, Angka Buta Huruf penduduk perempuan, Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja penduduk perempuan, rasio jenis kelamin, rasio jenis kelamin saat lahir, dan persentase penduduk perempuan mempunyai keluhan kesehatan. Regresi spline linier menghasilkan R2 sebesar 99,81%.
Pemodelan Angka Putus Sekolah Usia SMP Menggunakan Metode Regresi Nonparametrik Spline di Papua Latifatul Mubarokah; i Nyoman Budiantara; Madu Ratna
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 5, No 1 (2016)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (936.273 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v5i1.14697

Abstract

Pendidikan yang bermutu dan wajib belajar 12 tahun merupakan prioritas bangsa Indonesia. Pada kenyataannya partisipasi masyarakat dalam pendidikan masih sangat rendah atau angka putus sekolah (APtS) masih relatif tinggi. Berdasarkan Badan Pusat Statistik 2013, APtS di papua memasuki 10 besar di Indonesia, dengan rata-rata APtS 2,26% yang lebih besar dari rata-rata APtS nasional 2,21%. Salah satu upaya yang dilakukan untuk mengatasi masalah ini adalah menentukan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap angka putus sekolah usia SMP di Papua menggunakan regresi nonparametrik spline linier. Pendekatan regresi nonparametrik spline untuk memodelkan APtS di Papua karena pola data pada penelitian ini tidak membentuk suatu pola tertentu. Pada penelitian ini, didapatkan model terbaik yang memiliki nilai GCV minimum dengan tiga knot. Regresi spline linier menghasilkan R2 sebesar 98,648%, dengan semua variabel signifikan yaitu persentase penduduk miskin (x1), laju ekonomi (x2), rasio guru murid (x3), rasio sekolah murid (x4), dan APtS usia SD (x5).
Co-Authors Achmad Zubaydi Agnes Tuti Rumiati Anita Trias Anggraeni Ayu Febriana Dwi Rositawati Ayu Ukhti Mufidah Ayuk Putri Sugiantari Azizah Azizah Bagiyo Suwasono Bagiyo Suwasono Bagiyo Suwasono, Bagiyo Bambang Widjanarko Otok Benny Kusuma Budi Lestari Budi Lestari Camelia Nanda Sholicha Chairunnisa, Nurul Rizky Crespo, Mohamad Dani, Andrea Dani, Andrea Tri Rian Delila Ramadanti Bidari Dewi Wahyu Setyowati Dhira Audhia Pratiwi Eko Wahyu Wibowo Elfrida Kurnia Litawati Erma Oktania Permatasari Errina Dwi Igustin Fadhlul Rahim Febriyani, Eka Riche Firda Fahrun Nisa' Fitriana, Dewi Fortano, Nauvalla Farhan Putra Fredi Suryadi Fredi Suryadi Hadianti, Wafirah Putri Hesikumalasari Hesikumalasari I Dewa Ayu Made Istri Wulandari I Gusti Putu Surya Darma Inggar Putri Merdekawati Irma Wahyu Rosanti Irma Yahya Ismaini Zain Kartika Fitriasari Khaerun Nisa' Krisna Wulandari Latifatul Mubarokah Lilik Hidayati, Lilik Ludia Ni’matuzzahroh M. Fariz Fadillah Mardianto Made Ayu Dwi Octavanny Madu Ratna Merly Fatriana Bintariningrum Meyda Arynta muhammad mashuri Nalim Nalim Ni Putu Dera Yanthi Nisa', Khaerun Novalia Dwita Pramitasari Novia Asri Kurniawati Nur Chamidah Nuraini, Ulfa Siti Nuraziza Arfan Nuroini, Husna Mir'atin Nurul Fajriyyah Nurul Fitriyani Nurul Izzah Nym Cista Striratna Dewi Octavianta Romauli Sitanggang Patrica Pungky Gabrela Permatasari, Erma Oktania Puspita Khanela Putra, Fachrian Bimantoro Putri, Asyifa Charmadya Ramadhani, Riska Kunti Ratri Galuh Pramesti Reza Mubarak Riana Kurnia Dewi Rifani Nur Sindy Setiawan Rizkiana Prima Rahmadina Robiatul Maziyah Ruli Sartika Sari Sherly Mega Tri Marina Shofa F Nisai Sifriyani, Sifriyani Siti Nasfirah Sjarief Widjaja Sony Sunaryo Sony Sunaryo Suryo Guritno Suryo Guritno Tavio, Tavio Vita Ratnasari Wiyli Yustanti Zaed Yuliadi Zaed Yuliadi, Zaed