Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.513
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Statistika Jurnal Riset Statistika WELFARE Jurnal Ilmu Ekonomi Bandung Conference Series: Statistics
Yayat Karyana
Statistika, Universitas Islam Bandung
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics

Published : 16 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : Bandung Conference Series: Statistics

 1 
Analisis Regresi Logistik Biner dengan Efek Interaksi untuk Memodelkan Angka Fertilitas Total di Jawa Barat Mega Ayu Santika; Yayat Karyana
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 2 No. 2 (2022): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (399.028 KB) | DOI: 10.29313/bcss.v2i2.3555

Abstract

Abstract. West Java is the province with the most significant population in Indonesia. The populace of West Java is anticipated to increase, and this is due to the increment in the birth rate. The total fertility rate is an aspect of comparing the success of an area when implementing a socio-economic development system program. Even though the TFR in certain districts/cities in West Java has reached the target, many districts/cities are still far behind the government's target. Numerous variables contribute to the high fertility rate, therefore it is necessary to know the factors affecting it to get the government's target. The relationship between factors affecting the overall fertility rate can be determined by regression analysis. If the response variable has a dichotomous scale, binary logistic regression analysis is employed as a modelling method. When modelling, one or more variables below a specific significance level will be identified due to only involved the effect of the primary variable. Therefore, the interaction the predictor variables must be included to define if the interaction effect influences the model. The Moderated Multiple Regression method will be utilised to determine the interplay between variables. In this research, The Total Fertility Rate modelling with the interaction effect between predictor variables. The modelling results indicated that the average family income and the interaction between the average duration of schooling and the percentage of working women affected the Total Fertility Rate at a significant level of 10%, with an accuracy of 88.9%. The result were expected to provide information and considerations in determining government policies to neutralise and target the Total Fertility Rate of West Java Province, especially BKKBN in West Java. Abstrak. Penduduk terbesar di Indonesia diduduki oleh Provinsi Jawa Barat. Jumlah penduduk di Jawa Barat diprediksi semakin membengkak. Hal ini dikarenakan semakin tingginya angka kelahiran. Angka fertilitas total merupakan aspek untuk membandingkan keberhasilan suatu daerah ketika menjalankan program sistem pembangunan sosial ekonomi. Meskipun pada saat ini TFR kabupaten/kota di Jawa Barat sudah mencapai target, namun masih banyak yang jauh dari target pemerintah. Banyak faktor yang mempengaruhi tingginya fertilitas, maka untuk mencapai tujuan pemerintah perlu diketahui faktor mempengaruhi angka fertilitas. Hubungan antara faktor yang mempengaruhi angka fertilitas total dapat kita ketahui menggunakan analisis regresi. Apabila variabel responnya berskala dikotomi, maka digunakan analisis regresi logistik biner sebagai metode dalam pemodelan. Pada saat melakukan pemodelan, akan ditemukan satu atau lebih variabel yang tidak signifikan pada taraf tertentu. Hal ini dikarenakan hanya melibatkan efek variabel utama, sehingga kita perlu memasukkan interaksi antar variabel prediktornya dan mengetahui apakah efek interaksi berpengaruh terhadap model. Dalam menentukan interaksi antar variabel akan digunakan metode Moderated Multiple Regression. Maka pada penelitian ini akan dilakukan pemodelan Angka Fertilitas Total dengan efek interaksi antar variabel prediktor. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa rata-rata pendapatan keluarga serta interaksi antara rata-rata lama sekolah dan persentase wanita bekerja berpengaruh terhadap Angka Fertilitas Total pada taraf nyata 10% dengan ketepatan klasifikasi 88,9%. Hasil penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi dan pertimbangan dalam menentukan kebijakan pemerintah khususnya BKKBN di Jawa Barat dalam upaya menetralkan dan menargetkan Angka Fertilitas Total Provinsi Jawa Barat.
Proyeksi Penduduk Provinsi Jawa Barat dan DKI Jakarta dengan Pendekatan Demografi Multiregional tahun 2025 Luthfi Muhammad Faris Supyana; Yayat Karyana
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 2 No. 2 (2022): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (133.577 KB) | DOI: 10.29313/bcss.v2i2.4237

Abstract

Abstract. Population projection is a way of describing the population based on certain calculations based on the assumptions of the components that work in it which include fertility, mortality, and migration. Among the three most important components is migration. In demography, there are two kinds of studies, namely multiregional demography and uniregional demography. The basic difference between the uniregional and multiregional approaches is that the population analysis is carried out by assuming the existence of interrelationships between regions. As stated in this study, the population in the provinces of West Java and DKI Jakarta, each of which is connected by the flow of migrants from one region to another. There is a population density in West Java Province and DKI Jakarta which is a magnet for migrant destinations because it is a province with a state capital, therefore this study is intended to determine the results of population projections for West Java Province and DKI Jakarta with a multiregional demographic approach in 2025. The method used in this study using the component method with a multiregional demography approach because this study did not use the results of the in-migration rate but the ASOMR(Out-migration rate) value between provinces.. Based on the results obtained, the population projection of West Java Province in 2025 is 51,124,944 million people and DKI Jakarta Province in 2025 is 10,807,612 with a multiregional demography approach. Abstrak. Proyeksi penduduk merupakan cara penggambaran jumlah penduduk berdasarkan perhitungan tertentu yang didasarkan pada asumsi komponen yang bekerja di dalamnya yang meliputi fertilitas, mortalitas, dan migrasi. Di antara ketiga komponen yang terpenting adalah migrasi. Dalam ilmu demografi dikenal dua macam kajian yaitu demografi multiregional dan demografi uniregional. Perbedaan yang mendasar antara pendekatan uniregional dan multiregional adalah bahwa analisis populasi dilakukan dengan mengasumsikan adanya keterkaitan antar wilayah. Sebagaimana yang terdapat dalam penelitian ini yaitu, penduduk di provinsi Jawa Barat dan DKI Jakarta yang masing-masing dihubungkan oleh arus migran dari satu wilayah ke wilayah lainnya. Adanya kepadatan penduduk di Provinsi Jawa Barat serta DKI Jakarta yang menjadi magnet tujuan para migran karena provinsi yang beribukota negara, oleh karena itu penelitian ini di maksudkan untuk mengetahui hasil proyeksi penduduk Provinsi Jawa Barat dan DKI Jakarta dengan pendekatan demografi multiregional tahun 2025. Metode yang digunakan pada penelitian ini menggunakan metode komponen dengan pendekatan demografi multiregional karena pada penelitian ini tidak menggunakan hasil angka migrasi masuk melainkan nilai ASOMR(Angka Migrasi Keluar) antar provinsi. Berdasarkan hasil yang diperoleh bahwa proyeksi penduduk Provinsi Jawa Barat 2025 sebesar 51.124.944 juta jiwa dan Provinsi DKI Jakarta 2025 sebesar 10.807.612 dengan pendekatan demografi multiregional.
Penerapan Metode Penalized Maximum Likelihood Estimation pada Regresi Multinomial Erviana; Yayat Karyana
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 2 No. 2 (2022): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (108.424 KB) | DOI: 10.29313/bcss.v2i2.4353

Abstract

Abstract. Multinomial regression models are often used to analyze the relationship between categorical response variables that have more than two categories. Parameter estimation in multinomial logistic regression using the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method followed by iteration using the Newton-Raphson method. However, sometimes the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method cannot be used because it produces an estimator that does not converge, this is due to data separation. To overcome this problem, the Penalized Maximum Likelihood Estimation (PMLE) approach is used. The PMLE method is the result of modifying the probability score function into a penalty probability score. The data used is the 2012 IDHS data for the province of Aceh using data on the desire to have children, after analyzing the data on the desire to have children there are factors that most influence the desire to have children, namely the number of children who are still alive. Abstrak. Model regresi multinomial sering digunakan untuk menganalisis hubungan antara peubah respon yang bersifat kategorik yang memiliki lebih dari dua kategorik. Penduga parameter pada regresi logistik multinomial menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) yang dilanjutkan dengan iterasi menggunakan metode Newton-Raphson. Namun, terkadang jika menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) tidak dapat digunakan karena menghasilkan penduga yang tidak konvergen hal ini disebabkan karena adanya pemisahan pada data. Untuk mengatasi pemasalahan ini maka digunakan pendekatan Penalized Maximum Likelihood Estimation (PMLE). Metode PMLE merupakan hasil modifikasi fungsi skor likelihood menjadi skor penalized likelihood. Data yang digunakan adalah data SDKI tahun 2012 untuk wilayah Provinsi Aceh dengan menggunakan data keinginan memiliki anak, setelah dianalisis pada data keinginan memiliki anak terdapat faktor yang paling mempengaruhi keinginan memiliki anak yaitu jumlah anak hidup.
Perkiraan Migrasi Perkelompok Umur Provinsi Banten Tahun 2020 Ageng Roro Dwi Utamy; Yayat Karyana
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 3 No. 2 (2023): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v3i2.7669

Abstract

Abstract. In this research, we will calculate the estimated net migration figures for male and female population age groups in the year 2020 for the Province of Banten based on data from the 2020 Population Census. The data analysis technique used is by comparing the Population Growth Rate (PGR) of Indonesia with that of the Province of Banten. By obtaining the difference between the PGR of Indonesia and the PGR of the Province of Banten, we can determine the estimated population change due to migration, or the number of net migrants in the Province of Banten in the year 2020. According to the results of the 2020 Population Census (SP 2020), the PGR of Indonesia is 1.25% per year, while the PGR of the Province of Banten is 1.10% per year, resulting in a difference of -0.15% or -0.015. From the calculations, the estimated number of net migrants in the Province of Banten is -17,875 people. To break down the data into age groups, we use the Age Specific Net Migration Rate (ASNMR) of the Province of Banten based on data from the 2015 Inter-Census Population Survey adjusted to produce negative ASNMR values for the year 2020. This results in the Net Migration Index for males and females, which are -127 and -281 times, respectively. Abstrak. Dalam penelitian ini akan menghitung perkiraan angka migrasi neto perkelompok umur penduduk laki-laki dan penduduk perempuan tahun 2020 Provinsi Banten berdasarkan data hasil Sensus Penduduk tahun 2020. Teknik analisis data yang digunakan adalah dengan membandingkan Laju Pertumbuhan Penduduk (LPP) Indonesia dengan LPP Provinsi Banten. Dengan didapatkannya nilai selisih antara LPP Indonesia dengan LPP Provinsi Banten, dapat diketahui perkiraan perubahan penduduk karena migrasi, atau dapat diketahui jumlah migran neto penduduk Provinsi Banten tahun 2020. Hasil Sensus Penduduk (SP) 2020, LPP Indonesia adalah 1,25 % pertahun sedangkan LPP Provinsi Banten adalah 1,10% pertahun, sehingga ada selisih sebesar -0,15% atau sebesar -0,015. Dari hasil perhitungan didapat perkiraan jumlah migrasi neto penduduk Provinsi Banten adalah -17.875 orang. Untuk memecah menjadi kelompok umur digunakan Age Specific Net Migration Rate (ASNMR) Provinsi Banten berdasarkan data Survei Penduduk Antar Sensus (SUPAS) 2015 yang disesuaikan, sehingga menghasilkan perkiraan nilai ASNMR tahun 2020 bernilai negatif, dan menghasilkan Indeks Migrasi Neto untuk penduduk laki-laki dan perempuan masing-masing adalah -127 dan -281 kali.
Co-Authors Abdul Kudus Aceng Komarudin Mutaqin Ageng Roro Dwi Utamy Ari Budi Utomo Dewi Rosiana Erviana Ilma Diana Rosa Inne Marliani Luthfi Muhammad Faris Supyana Mega Ayu Santika Mohammand Sobri Monika Rizki Nadia Khuzaimah Nusar Hajarisman Rusliana, Nanang Sutawanir Darwis Teti Sofia Yanti Wildan