Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.286
P-Index
This Author published in this journals
All Journal FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Jurnal Sains dan Seni ITS Gudang Jurnal Multidisiplin Ilmu Triwikrama: Jurnal Ilmu Sosial Kohesi: Jurnal Sains dan Teknologi Mutiara : Jurnal Ilmiah Multidisiplin Indonesia Perspektif: Jurnal Pendidikan dan Ilmu Bahasa Jurnal Penelitian Teknologi Informasi dan Sains Neraca Manajemen, Akuntansi, dan Ekonomi Cendikia Pendidikan Ebisnis Manajemen Trigonometri: Jurnal Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam ARIMA : Jurnal Sosial Dan Humaniora Jurnal Pendidikan dan Pengajaran Zoologi: Jurnal Ilmu Peternakan, Ilmu Perikanan, Ilmu Kedokteran Hewan Switch: Jurnal Sains dan Teknologi Informasi Pentagon: Jurnal Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Bilangan: Jurnal Ilmiah Matematika, Kebumian dan Angkasa Algoritma: Jurnal Matematika, Ilmu Pengetahuan Alam, Kebumian dan Angkasa Uranus: Jurnal Ilmiah Teknik Elektro, Sains dan Informatika Jurnal Pustaka Cendekia Pendidikan IPSSJ
Sri Pingit Wulandari
Unknown Affiliation
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Astronomy Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 29 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 29 Documents
Search

 1   2   3 
PENGEMBANGAN PREFERENSI DALAM PEMILIHAN KONSEP PRODUK KOSMETIK BEDAK BERBASIS ANALISIS KONJOIN Sri Pingit Wulandari
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 14 No. 1 (2009)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (417.844 KB)

Abstract

Perkembangan industri kosmetik yang terus meningkat menyebabkan beragamnya produk bedak yang beredar di pasar, baik dari segi merek, fasilitas, jenis, harga maupun variasi lain yang terkandung dalam produk tersebut. Perusahaan yang bergerak di bidang produksi, baik produksi barang maupun jasa, tidak akan lepas dari mencari keuntungan optimal. Salah satu cara adalah dengan jalan kombinasi suatu produk. Analisis konjoin adalah suatu metode untuk mengoptimalkan keuntungan dengan jalan kombinasi produk. Kombinasi produk yang dimaksudkan adalah memproduksi satu jenis produk dengan ukuran atau kemasan tertentu dengan tujuan khusus agar dapat mencapai pangsa pasar yang lebih luas. Penyusunan konsep produk bedak berdasarkan pertimbangan atribut-atribut paling dipentingkan yang terkandung dalam produk bedak. Analisis konjoin menghasilkan konsep produk baru yang paling diinginkan sesuai preferensi responden. Konsep produk bedak yang terbentuk adalah produk bedak dengan jenis tabur, bahan kemasan melamin, tanpa harus terkandung kandungan UV dan Vitamin, disertai wewangian, bentuk kemasan bulat, dan ukuran harga yang penting.
PEMODELAN RESIKO PENYAKIT KAKI GAJAH (FILARIASIS) DI PROVINSI PAPUA DENGAN REGRESI ZERO-INFLATED POISSON Sri Pingit Wulandari; Brodjol Sutijo; Ika Rahmawati
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 15 No. 1 (2010)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (428.958 KB)

Abstract

The goverment has established elimination of filariasis tropical disease as one of the priority programs. One of the districts that has become a target is Papua. The total amount of  filariasis victim on every regency/city in Papua district can be assumed to follow a Poisson distribution. So Poisson regression method is a suitable method to know the influence factor of filariasis disease. Poisson regression model assumes equidispersion, that is equality of mean and variance of the response variable. Overdispersion test shows that the variance of the response variable exceeds its mean value. So the model is modified into zeroinflated Poisson (ZIP) regression model (logit and log). ZIP logit regression model shows that the quantity of filariasis victim in every regency/city in Papua district with zero count is influenced by the percentage of household members who sleep inside mosquito net, the percentage of household members who sleep inside insecticide musquito net, and the percentage of house-holds who keep pet (dog/cat/rabbit). While ZIP regression on log model shows that the increasing number of percentage household who keeps their pet will enhance the quantity of filariasis victim  in Papua district as many as two people. Regencies/cities which need to get special attention through an elimination program of filariasis are Asmat, Tolikara, Supiori, Yapen Waropen, and Jayapura city.
DETEKSI DINI RISIKO KREDIT MELALUI RATING TRANSITION STOCHASTIC MATRIX DAN VALUE AT RISK (Early Detection of Credit Risk Through Rating Transition Stochastic Matrix and Value at Risk) _ Haryono; Sri Pingit Wulandari; Sri Mumpuni Retnaningsih
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 17 No. 1 (2012)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (242.439 KB)

Abstract

Credit risk is the risk occurs when the debtors fail to meet their obligation in accordance with agreed term to the bank. This research is made to analyze the credit risk for industrial and trade sector in Bank X, both sectors contribute about 80% loan credit. The calculation of the VaR 95% used Markov Chain regular and ergodic and adjusted by macro economic variable which significance influence the movement of those quality rating. The result of Markov chain for industrial sector show that the ability debtor increase for repay the loan in the long run but for trade sector became worst. The VaR 95% results for industrial sector is Rp 2,17 billion or about 3,27% and for trade sector is Rp 4,46 billion or about 2,03% from outstanding credit those sectors. This results is not appropriate with the New Basel Capital Accord which recomennded to allocate capital 8% from outstanding credit to cover credit risk. The calculation of the TVaR 95% for industrial sector is Rp 4,89 billion or about 7,38% and for trade sector is Rp 16,60 billion or about 7,55% from outstanding credit both sectors. For the TVaR 95% portofolio give the results is Rp 18,99 billion or about 6,5% from outstanding credit.Keywords : Credit Risk, Markov chain, Regression, Macroeconomics, VaR, TVaR, Portofolio Risk.
Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Penyakit Tuberkulosis di Jawa Timur dengan Pendekatan Generalized Poisson Regression dan Geographically Weighted Poisson Regression Rida Dwi Lestari; Sri Pingit Wulandari; Purhadi Purhadi
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 3, No 2 (2014)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (554.283 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v3i2.8130

Abstract

Tuberkulosis merupakan salah satu penyakit saluran pernafasan bawah dan menular yang disebabkan oleh kuman Mycrobacterium Tuberculosis. Provinsi Jawa Timur menduduki peringkat terbanyak kedua jumlah kasus penyakit tuberkulosis di Indonesia. Dalam penelitian ini dilakukan pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kasus penyakit tuberkulosis di Jawa Timur dengan pendekatan Generalized Poisson Regression (GPR) dan Geographically Weighted Poisson Regressions (GWPR). Pemodelan menggunakan regresi poisson diperoleh hasil bahwa terjadi kasus over dispersi, sehingga digunakan metode GPR untuk mengatasinya. GWPR merupa-kan pengembangan dari regresi Poisson dengan memperhatikan faktor spasial. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa dengan metode GWPR variabel yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus penyakit tuberkulosis di seluruh kabupaten/kota di Jawa Timur adalah persentase penduduk usia produktif, persentase tenaga kesehatan terdidik tuberkulosis, dan persentase tempat umum dan pengelolaan makanan (TUPM) sehat. Sedangkan metode GPR memberikan hasil bahwa persentase penduduk usia produktif, dan TUPM sehat berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus penyakit tuberkulosis di Jawa Timur.
ANALISIS INDIKATOR TINGKAT KESEJAHTERAAN PENDUDUK DI JAWA TIMUR TAHUN 2023 MENGGUNAKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA DAN ANALISIS FAKTOR Syefa Ilmi Beandita Putri; Riska Aisyah Widyaningsari; Sri Pingit Wulandari
Musytari : Jurnal Manajemen, Akuntansi, dan Ekonomi Vol. 10 No. 3 (2024): Musytari : Neraca Manajemen, Akuntansi, dan Ekonomi
Publisher : Cahaya Ilmu Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.8734/musytari.v10i3.6998

Abstract

Kesejahteraan penduduk merupakan indikator yang mencerminkan kualitas hidup masyarakat di suatu daerah. Kesejahteraan tersebut dipengaruhi oleh berbagai macam variabel, mulai dari tingkat pendidikan, perekonomian, dan lain sebagainya. Jumlah penduduk juga memengaruhi nilai tingkat pendidikan, dimana semakin banyak jumlah penduduk suatu daerah, akan menambah tantangan pemerintah untuk meningkatkan taraf kesejahteraan penduduk. Provinsi Jawa Timur merupakan salah satu provinsi dengan jumlah penduduk terbanyak di Indonesia. Banyaknya jumlah penduduk tentu menambah tantangan dalam meningkatkan kesejahteraan penduduknya. Oleh karena itu pada penelitian kali ini dilakukan analisis tingkat kesejahteraan penduduk di Jawa Timur tahun 2023 menggunakan analisis komponen utama dan analisis faktor. Analisis ini dilakukan untuk mereduksi dimensi data yang kompleks dan menemukan faktor yang mendasari hubungan antar variabel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa karakteristik data variabel faktor yang memengaruhi tingkat kesejahteraan penduduk memiliki sebaran data yang bervariasi. Variabel yang digunakan telah memenuhi asumsi distribusi normal multivariat, serta data cukup untuk difaktorkan, dan antar variabel memiliki hubungan yang kuat. Analisis komponen utama menunjukkan bahwa variabilitas dalam data dapat dijelaskan oleh dua faktor utama yaitu komponen pembangunan manusia dan komponen pembangunan sosial serta ekonomi, dimana kedua komponen tersebut mampu merangkum variabel-variabel yang memengaruhi tingkat kesejahteraan penduduk di Jawa Timur tahun 2023.
ANALISIS KORESPONDENSI GAJI PEKERJA FORMAL: HUBUNGAN UMUR DAN LAPANGAN PEKERJAAN UTAMA PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2022 Amelya Putri, Veronica; Monica Putri Natalia; Sri Pingit Wulandari
Musytari : Jurnal Manajemen, Akuntansi, dan Ekonomi Vol. 11 No. 6 (2024): Musytari : Neraca Manajemen, Akuntansi, dan Ekonomi
Publisher : Cahaya Ilmu Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.8734/musytari.v11i6.8109

Abstract

Abstrak Ketimpangan pendapatan berdasarkan kelompok umur dan sektor pekerjaan utama menjadi perhatian penting dalam kajian ketenagakerjaan, khususnya di Provinsi Jawa Timur. Data Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2022 menunjukkan struktur ketenagakerjaan provinsi ini beragam, dengan tiga sektor utama yakni pertanian, industri, dan jasa. Penelitian ini bertujuan menganalisis hubungan antara kelompok umur dan sektor pekerjaan utama terhadap distribusi rata-rata gaji bersih pekerja formal menggunakan analisis korespondensi. Metode ini memungkinkan identifikasi pola hubungan antar variabel kategorikal, seperti kelompok umur dan sektor pekerjaan. Hasil penelitian mengungkapkan bahwa kelompok umur 50–54 tahun memiliki rata-rata gaji bersih tertinggi di sektor jasa, sedangkan kelompok umur 35–39 tahun dan 55–59 tahun menunjukkan penghasilan tertinggi masing-masing di sektor pertanian dan jasa. Berdasarkan plot korespondensi, pekerja usia 25–44 tahun dan 60 tahun ke atas lebih terkonsentrasi di sektor pertanian, usia 15–24 serta 45–49 tahun dominan di sektor industri, sementara pekerja usia 50–59 tahun mendominasi sektor jasa. Analisis dimensi menunjukkan bahwa dua dimensi cukup untuk merepresentasikan hubungan antar variabel. Penelitian ini memberikan wawasan strategis bagi pembuat kebijakan dalam merancang kebijakan ketenagakerjaan yang lebih inklusif untuk mendukung kesejahteraan pekerja formal di Provinsi Jawa Timur. Kata Kunci: Analisis Korespondensi, Kelompok Umur, Ketimpangan Pendapatan, Sektor Pekerjaan.
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR KUALITAS PENDIDIKAN DI INDONESIA TAHUN 2023 MENGGUNAKAN ANALISIS FAKTOR Sa’diyyah Divamia Amanda; Aisyatul Kamilah Ramadina; Sri Pingit Wulandari
Sindoro: Cendikia Pendidikan Vol. 8 No. 3 (2024): Sindoro Cendikia Pendidikan
Publisher : Cahaya Ilmu Bangsa Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.9644/sindoro.v8i3.7009

Abstract

Pendidikan memiliki peran strategis dalam membentuk generasi yang cerdas, berkarakter, dan siap menghadapi tantangan di berbagai aspek kehidupan. Berbagai faktor seperti angka melek dan buta aksara, rata-rata lama sekolah, indeks pembangunan literasi masyarakat, angka harapan lama sekolah, angka partisipasi murni, tingkat penyelesaian pendidikan, dan angka partisipasi sekolah dapat memengaruhi kualitas pendidikan di Indonesia. Penelitian ini berfokus pada faktor-faktor kualitas pendidikan di Indonesia tahun 2023, dengan menggunakan Analisis Faktor. Analisis Faktor dapat menyederhanakan data yang kompleks, dengan cara mengidentifikasi dan mengelompokkan beberapa variabel menjadi faktor-faktor utama yang memiliki pengaruh signifikan. Data sekunder diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan diuji menggunakan serangkaian asumsi, seperti uji normalitas multivariat, uji Bartlett, KMO, dan korelasi anti-image, yang menunjukkan bahwa data memenuhi syarat untuk dilakukan analisis. Hasil analisis mengidentifikasi adanya keragaman tinggi pada beberapa variabel serta memiliki standar deviasi besar. Hasil analisis menghasilkan dua faktor utama yaitu faktor 1 dinamai Capaian Pendidikan Dasar dan Menengah, yang melibatkan variabel-variabel terkait partisipasi dan penyelesaian pendidikan formal, serta faktor 2 bernama Kemampuan Literasi, yang mencakup variabel mengenai literasi masyarakat dimana kedua faktor yang terbentuk dapat menjelaskan 82% dari variabel asal.
Pengelompokan Indikator Kesejahteraan Masyarakat Berdasarkan Kabupaten/Kota di Jawa Tengah Tahun 2023 Menggunakan Analisis Cluster Daniel Wicaksono Nugroho; Farhan Bramhatchi; Sri Pingit Wulandari; Albertus Eka
Switch : Jurnal Sains dan Teknologi Informasi Vol. 2 No. 6 (2024): November : Switch: Jurnal Sains dan Teknologi Informasi
Publisher : Asosiasi Riset Teknik Elektro dan Informatika Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.62951/switch.v2i6.285

Abstract

Community welfare is a primary objective of national development, encompassing various aspects such as health, education, and decent employment, all of which play crucial roles in achieving national stability and progress. However, welfare is not solely dependent on economic factors but also on the overall quality of life. Unfortunately, disparities in welfare persist across different regions, influenced by local environmental factors, including access to education, which in turn affects job opportunities and income levels. Inequalities in employment opportunities can potentially slow down national development by reducing the number of individuals capable of contributing productively to key economic sectors. To enhance national development, further analysis of welfare indicators such as the open unemployment rate, human development index, labor force participation rate, and poverty levels is essential. Therefore, this study conducts cluster analysis on welfare indicators across districts/cities in Central Java for the year 2023. Both hierarchical and non-hierarchical (K-Means) clustering methods are employed to identify patterns of inequality by partitioning data into groups based on specific similarities. This approach facilitates a more effective review of policies to address welfare disparities across various regions. The findings indicate that the welfare indicators in Central Java are in a relatively poor condition, with low labor force participation rates, low human development indices, and high poverty rates. The hierarchical and non-hierarchical cluster analysis identified 5 optimal clusters, with all welfare variables having significant influence, requiring four iterations to reach the final centroids.
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kualitas Kesejahteraan Hidup di Jawa Timur Tahun 2023 Menggunakan Metode Analisis Faktor Ammaar Razaan Yahya; Virda Wulandari; Sri Pingit Wulandari
Jurnal Penelitian Teknologi Informasi dan Sains Vol. 2 No. 4 (2024): Desember : JURNAL PENELITIAN TEKNOLOGI INFORMASI DAN SAINS
Publisher : Institut Teknologi dan Bisnis (ITB) Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54066/jptis.v2i4.2693

Abstract

The quality of welfare is an important indicator in assessing the social and economic development of a region, including in East Java, which has the second largest population in Indonesia. This study aims to analyze the factors that influence the quality of welfare in East Java in 2023, focusing on variables such as average food and non-food expenditure, the number of poor people, average years of schooling, life expectancy, and open unemployment rate. Data from the Central Bureau of Statistics shows that the percentage of poor people reached 10.35% and the open unemployment rate was 4.33%. The factor analysis method was used to identify the relationship between these variables and ensure the assumption of multivariate normality before the analysis was conducted. The results of the data characteristics analysis showed that all quality of life factors had asymmetrical distributions, with medians that were not centered, and outliers in the food and non-food expenditure data. Testing the assumptions of factor analysis indicated that the data met the requirements of multivariate normal distribution, dependence, and adequacy for further analysis. From the factor analysis, two new significant components were found, namely social and economic education and population and education. These findings provide important insights into the main dimensions affecting people's welfare in East Java, which can form the basis for the development of more effective socioeconomic policies.
ANALISIS FAKTOR YANG MEMENGARUHI KUALITAS HIDUP DI INDONESIA TAHUN 2020 MENGGUNAKAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA DAN ANALISIS FAKTOR Marcella Pramesti Putri; Putri Dita Prameswari; Sri Pingit Wulandari
Trigonometri: Jurnal Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Vol. 4 No. 3 (2024): Trigonometri: Jurnal Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Publisher : Cahaya Ilmu Bangsa Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3483/trigonometri.v4i3.7007

Abstract

Kualitas hidup merupakan perasaan dan pernyataan rasa puas seorang individu akan kehidupan secara menyeluruh. Bagi sebagian orang, istilah ini merujuk pada terpenuhinya kebutuhan dasar seperti sandang, pangan, papan, dan pendidikan. Seseorang yang mampu memenuhi kebutuhan-kebutuhan dasar ini dengan baik dianggap memiliki kualitas hidup yang baik. Berbagai faktor dapat memengaruhi kualitas hidup di suatu wilayah dengan cara dan skala yang berbeda. Faktor-faktor tersebut seperti indeks pembangunan manusia, produk domestik regional bruto, laju pertumbuhan penduduk, tingkat pengangguran terbuka, persentase penduduk miskin, angka harapan hidup, dan tingkat partisipasi angkatan kerja. Penelitian ini akan menerapkan metode analisis faktor dengan Principal Component Analysis (PCA) untuk mengidentifikasi dan meringkas faktor-faktor utama yang memengaruhi kualitas hidup. Analisis yang dilakukan berupa analisis karakteristik data, uji normalitas multivariat, uji bartlett, pemeriksaan kecukupan data, dan pemeriksaan korelasi. Penelitian dilanjutkan dengan analisis faktor menggunakan analisis komponen utama pada faktor-faktor yang memengaruhi kualitas hidup. Penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan komponen utama yang merupakan variabel berpengaruh pada kualitas hidup di Indonesia. Berdasarkan analisis yang dilakukan, didapatkan hasil bahwa data faktor-faktor kualitas hidup di Indonesia tahun 2020 sebagian besar variabel memiliki keragaman data yang tinggi dan semua asumsi terpenuhi. Hasil analisis komponen utama dan analisis faktor terdapat 2 komponen yang terbentuk dengan nama kesejateraan sosial dan dinamika sosial.
Co-Authors Abghaza Bayu Kusuma Wardhana Aisyatul Kamilah Ramadina Albertus Eka Amelia Kurnia Fitri Amelya Putri, Veronica Ammaar Razaan Yahya Anindya Putri Noliza Anjani Lestari Hartanty Annisa’ Riskika Hayyu Arindah Maharani Saputri Arsa Saladine Arum Antika Bintang Amirul Mukminin Brodjol Sutijo Byrlianty Tsabita El Haqq Damayanti Zulvita Aisyah Daniel Wicaksono Nugroho Dentina Dewi Amaliana Elsa Amelia Nur Arimba Endita Prastyansyach Famita Wibi Wulandari Farhan Bramhatchi Feny Ulil Amrina Hanni Putria Hartanti Helvy Tiana Rosa Nabila Hikmah Deviani Ika Rahmawati Insania Firdausy Khurotaayun Subagja Latifah Sekar Hanin Marcella Pramesti Putri Maziyah Mufidah Wahyudiono Melita Handayani Monica Putri Natalia Muhammad Hasan Alwi Abu Sifa Naomi Gloria Pasaribu Natasya Liana Putri Naufalia Alfi Fuadah Nisrina Aulia Salsabila Nur Fitri Mustika Ayu Nurfajriyani Nurfajriyani Ovi Wahyu Adriani Purhadi Purhadi Puspa Damai Kukuh Hati Putri Buana, Avinda Lutfi Anggraini Putri Dita Prameswari Rakha Maheswara Rida Dwi Lestari Rindy Retno Prihastari Riska Aisyah Widyaningsari Salsabila Aulia Azizah Sa’diyyah Divamia Amanda Siti Nabila Sri Mumpuni Retnaningsih Syefa Ilmi Beandita Putri Vira Angelina Virda Wulandari Zahra Afifah Nafisah _ Haryono