Garuda - Garba Rujukan Digital

Article Per Year (5 Year)

p-Index From 2021 - 2026

0.23

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Prosiding Seminar Nasional Official Statistics

Yoga Dwi Nugroho

Unknown Affiliation

Author-ID : 2977055

Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Social Sciences

Published : 6 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

PENERAPAN REGRESI LOGISTIK HIERARKI BINER UNTUK MENENTUKAN DETERMINAN KEMISKINAN DI BENGKULU DENGAN MENGGUNAKAN INDEKS AKSESIBILTAS SARANA UMUM (IASU) SEBAGAI VARIABEL KENTEKSTUAL Yoga Dwi Nugroho
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 6, No 1 (2018): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Poverty is the condition which a person or community is being not able to fulfill basic needs in various dimension of life. Bengkulu is a province that located in the west of Indonesia and has high levelof poverty. Eradicating poverty needs a right policy from the government and therefore proper data analysis for knowing the determinants of poverty. This study aim to analyze poverty pattern and knowing the determinant of poverty in Bengkulu province using binary hierarcy logistic regression. There are sixindependent variables for first level (household) : area classification, size of family, sex of household head, age of household head, job of household head and the education of household head. Variable for second level (regency) is accessibility of public facility index (IASU) as contextual variable. Dependent variabel is the status of poverty According to the study, the significant variables as determinant of poverty are size offamily, sex of household head, education of household head and IASU. Keywords : Poverty, IASU, Binary Hierarchy Logit Regression

AGLOMERASI DAN DINAMIKA INDUSTRI MANUFAKTUR PADA ERA REVOLUSI INDUSTRI 4.0 DI KORIDOR EKONOMI JAWA Yoga Dwi Nugroho; Krismanti Tri Wahyuni
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2019 No 1 (2019): Seminar Nasional Official Statistics 2019
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Revolusi Industri 4.0 identik dengan adanya automatisasi dan penggunaan internet yang terintegrasi yang memberikan dampak di banyak sektor. Industri manufaktur adalah leading sector yang harus mendapat perhatian, terutama melalui penerapan kebijakan yang tepat. Aglomerasi merupakan penerapan kebijakan berorientasi spasial. Analisis aglomerasi menggunakan Location Quotient dengan menggunakan data produksi dan Hoover Balassa Index (HBI) dengan data tenaga kerja. Adanya aglomerasi ini dapat menyebabkan perbedaan dalam pertumbuhan tenaga kerja dan produktivitas tenaga kerja. Masalah ini harus dicari solusi dan determinanya. Regresi data panel statis dengan metode estimasi Fixed Effect Model SUR digunakan untuk menentukan variabel-variabel yang mempengaruhi pertumbuhan tenaga kerja industri manufaktur. Variabel dependen yang digunakan adalah tenaga kerja industri manufaktur. Ada enam variabel independen yang signifikan sebagai penentu pertumbuhan tenaga kerja, yaitu upah, efisiensi perusahaan, jumlah perusahaan, indeks persaingan industri, dummy revolusi industri 4.0 dan dummy aglomerasi. Regresi data panel dinamis digunakan untuk analisis konvergensi produktivitas tenaga kerja. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konvergensi sigma dan konvergensi beta terjadi dalam penelitian ini. Faktor-faktor yang mempercepat produktivitas tenaga kerja di industri manufaktur adalah lag produktivitas tenaga kerja industri manufaktur, modal tetap, upah, orientasi ekspor, konsumsi listrik, dan dummy Revolusi Industri 4.0.

ANALISIS PERUBAHAN MOBILITAS TERHADAP PROSES REMEDIASI DAMPAK COVID-19 DI INDONESIA MENGGUNAKAN DATA GOOGLE MOBILITY Yoga Dwi Nugroho; Kadek Ari Pratiwi Kasuma
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020
Publisher : Politeknik Statistika STIS

ANALISIS KASUS COVID-19 BERBASIS GOOGLE TRENDS DI INDONESIA PADA MASA NEW NORMAL Yoga Dwi Nugroho; Ignatius Sandyawan
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Pandemi COVID-19 yang menginfeksi hampir seluruh negara di dunia menimbulkan dampak yang kompleks pada berbagai sektor baik ekonomi, kesehatan, pendidikan dan kehidupan sosial masyarakat. Untuk itu, penting bagi pemerintah mendapatkan informasi mengenai perhatian dan kebutuhan masyarakat sehingga kepanikan dan kebutuhan masyarakat (preventing illness) dapat diberikan solusi. Penelitian ini menggunakan data real time Google Trends sebagai variabel bebas dan kasus terkonfirmasi positif COVID-19 sebagai variabel terikat yang akan dianalisis menggunakan analisis data panel statis fixed effect method (FEM) dan analisis data panel dinamis (GMM regression estimation) dengan tujuan untuk menganalisis perkembangan kasus COVID-19 pada seluruh provinsi di Indonesia yang dikaitkan dengan (banyaknya) ketertarikan masyarakat terhadap informasi terkait COVID-19 baik metode dan bahan yang digunakan untuk menekan penyebaran COVID-19 seperti masker, desinfektan, hand sanitizer, Alat Pelindung Diri (APD) maupun informasi gejala COVID-19 dan mobilitas masyarakat. Selain itu, penelitian ini juga bertujuan untuk menganalisis efek individu setiap provinsi dan efek waktu yang nantinya akan dibandingkan dan dilihat asosiasinya dengan kasus positif COVID-19 dan hasil pencarian gejala COVID-19. Hasilnya pencarian informasi terkait dengan COVID-19 memiliki pengaruh negatif terhadap perkembangan kasus COVID-19. Terdapat 7 variabel yang digunakan dan 6 variabel mengenai informasi yang dicari terkait COVID-19 yang signifikan menggunakan analisis data panel FEM SUR yaitu, APD, korona, hand sanitizer, gejala corona, desinfektan, masker. Adanya efek dinamis dari variabel dependen maka digunakan regresi data panel dinamis FD-GMM yang menunjukkan data estimasi lebih baik dan terdapat 6 variabel yang signifikan yaitu, APD, korona, hand sanitizer, gejala corona, desinfektan, dan lag variabel dependen.

TINJAUAN KASUS TERKONFIRMASI POSITIF COVID-19 TERHADAP IKLIM INVESTASI DI INDONESIA: PERAMALAN DAN KORELASI Kadek Ari Pratiwi Kasuma; Yoga Dwi Nugroho
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Indonesia’s economic growth is 5,02 percent in 2019. Initially, Indonesian economy predicted to grow better in 2020. However, in early 2020 COVID-19 virus emerged which caused a pandemic. The COVID-19 pandemic has an impact on social, economic, financial aspects, and investment climate. This study aims to predict the addition number of confirmed positive cases COVID-19 in Indonesia using the ARIMA model. This research also aims to identify the correlation between the addition number of confirmed positive cases COVID-19 and the daily closing price of Jakarta Stock Exchange Composite Index (JKSE). Data used in this study from March 2, 2020 to August 5, 2020. Based on the analysis, ARMA (1,1) ARCH (1) model is a suitable model for predicting COVID-19 data. The ARMA(1,1) ARCH (1) then used to predict the addition number of confirmed positive cases on 6 August 2020-10 August 2020. Based on the Pearson’s correlation analysis, the two variables have a correlation of 0,455. After the implementation new normal policy, economic activity in Indonesia began to grow again. In spite of the addition number of COVID-19 cases, various positive sentiments in the community such as discovery of the COVID-19 vaccine and various stimulus policies by the government led to a strengthening in Indonesia’s investment climate which affected the strengthening of JKSE price.

Analisis Dampak Keterkaitan dan Pengganda sebagai Identifikasi Lever Sector (Pendekatan Tabel Input-Output 2020 Estimasi) Yoga Dwi Nugroho
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2021 No 1 (2021): Seminar Nasional Official Statistics 2021
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Pembangunan ekonomi berbasis sektor harus dilakukan dengan menggunakan indikator ekonomi yang komprehensif, tidak hanya melihat struktur ekonomi saja tetapi mampu mengidentifikasi dan menganalisis hubungan antar kegiatan ekonomi (inter-industry relationship). Salah satu indikator yang tepat adalah melalui analisis Tabel Input-Output. Tabel I-O semakin banyak digunakan khususnya untuk keperluaan analisis dan perencanaan, tidak terkecuali oleh pemerintah atau decision maker dalam perencanaan pembangunan ekonomi suatu wilayah berbasis sektor serta dapat menganalisis berbagai fenomena ekonomi yang multisektor. Penelitian ini menggunakan Tabel I-O Tahun 2020 yang diestimasi dari tabel I-O tahun 2016. Dalam analisis komprehensif ini akan dihitung Forwad dan Backward Linkage Index sehingga dapat diidentifikasi sektor yang masuk dalam sektor pengungkit. Selain itu, dilakukan analisis pengganda baik, output, income, labor dan value added multiplier untuk melihat besaran pengganda yang ditimbulkan akibat perubahan permintaan akhir. Hasil penelitian sektor yang masuk sebagai sektor pengungkit atau Lever sector adalah sektor industri pengolahan (sektor 3) yang merupakan sektor dengan struktur output, nilai tambah dan input yang besar, serta memiliki multiplier yang tinggi untuk empat jenis multiplier dan analisis keterkaitan Forwad dan Backward Linkage Index yang tinggi nilainya.

Co-Authors Ignatius Sandyawan Kadek Ari Pratiwi Kasuma Kadek Ari Pratiwi Kasuma Krismanti Tri Wahyuni

Title

Found 6 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 6 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 6 Documents
Search