Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Gaussian Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian (SNHRP)
Alfisyahrina Hapsery
Universitas PGRI Adi Buana, Surabaya
Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia Di Pulau Jawa Tahun 2022 Dengan Structural Equation Modelling – Partial Least Square Lana Fathinatul Ula; Salsa Rifqah Nuraini; Natasha Bunga Wiranda; Risca Agustin; Alfisyahrina Hapsery; Aida Meimela
SNHRP Vol. 5 (2023): Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian (SNHRP) Ke 5 Tahun 2023
Publisher : LPPM Universitas PGRI Adi Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

IPM digunakan untuk mengklasifikasikan apakah sebuah negara tergolong negara maju, negara berkembang atau negara terbelakang. Adapun tujuan dari pemodelan IPM di Pulau Jawa Tahun 2020 ialah sebagai kebijakan pengambilan keputusan pemerintah dalam pembangunan kualitas hidup manusia di Pulau Jawa. Dalam penelitian diduga variabel pendidikan, kesehatan dan ekonomi mempengaruhi IPM. Pendekatan yang digunakan untuk mengetahui hubungan variabel – variabel laten tersebut adalah metode Structural Equation Modelling – Partial Least Square (SEM-PLS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa indikator dari variabel pendidikan yang berpengaruh signifikan adalah HLS dan RLS. Tiga indikator dari variabel ekonomi yang berpengaruh signifikan adalah PDRB, PPP, dan RRU, Dua indikator dari variabel kesehatan yang berpengaruh signifikan adalah AHH dan PBJ. Model Struktural untuk variabel IPM adalah IPM=0,658 Pendidikan+0,180 Kesehatan+0,228 Ekonomi, model yang dihasilkan sangat baik arena R Square 0,972 yang berarti bahwa variabel IPM yang dipengaruhi oleh model sebesar 97,2 persen sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain yang tidak terdapat dalam model.
PERBANDINGAN METODE QUANTILE REGRESSION DAN BAYESSIAN QUANTILE REGRESSION (BQr) PADA DATA KRIMINALITAS DI JAWA TIMUR Alfisyahrina Hapsery; Ade Novadio
Jurnal Gaussian Vol 15, No 2 (2026): Jurnal Gaussian
Publisher : Department of Statistics, Faculty of Science and Mathematics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/j.gauss.15.2.332-343

Abstract

According to 2023 Criminal Statistics, the number of crime cases in Indonesia in 2022 will reach 372,965 cases. There was a quite drastic increase in the number of crimes in 2022. The highest crime cases based on the 2023 Crime Statistics occurred in East Java, reaching 51,905 incidents in 2022. These incidents increased drastically compared to 2021, namely 19,257 incidents. There are several factors that can influence the crime rate. To determine the factors that can influence the crime rate, it is necessary to carry out an analysis using a method that can use data that contains outliers or inhomogeneous errors. The quantile regression method is a method used to estimate parameters, where this method is used on data that is not easily affected by outliers so that it does not disturb the stability of the data. Apart from using quantile regression, this research also uses the Bayessian Quantile Regression (BQr) method. By using residual values as quantile regression method analysis. The variables used in this research are crime data, percentage of population, Open Unemployment Rate, percentage of poor population, GRDP growth rate, and Labor Force Participation Rate, Human Development Index (HDI). Each data covers districts/cities in East Java in 2024.
Co-Authors Ade Novadio Aida Meimela Lana Fathinatul Ula Natasha Bunga Wiranda Risca Agustin Salsa Rifqah Nuraini