Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Variance : Journal of Statistics and Its Applications Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal
Ronald John Djami
Prodi Statistika, Jurusan Matematika F-MIPA UNPATTI
Computer Science & IT Mathematics

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI MALUKU DAN MALUKU UTARA DENGAN MENGGUNAKAN SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL (SAR) Ronald John Djami; Gabriella Haumahu
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 5 No 1 (2023): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications
Publisher : Statistics Study Programme, Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/variancevol5iss1page37-46

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di suatu wilayah dipengaruhi oleh IPM di wilayah lain yang berdekatan. Hal ini berdasarkan pada hukum Tobler yang berbunyi “segala sesuatu berhubungan dengan lainnya, tetapi hal-hal yang lebih dekat lebih terkait daripada hal-hal yang jauh. Wilayah yang lokasinya berdekatan mempunyai hubungan yang lebih tinggi daripada lokasi yang lokasinya jauh. Analisis mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi IPM dapat dilakukan melalui regresi linier klasik. Tetapi, apabila sudah memperhitungkan lokasi, analisis regresi spasial merupakan metode yang lebih sesuai untuk digunakan. Regresi spasial merupakan pengembangan dari regresi linier klasik yang didasarkan pada adanya pengaruh lokasi pada data yang dianalisis. Spatial autoregressive (SAR) merupakan salah satu pemodelan spasial yang berkaitan dengan pendekatan area. Model SAR merupakan model yang tepat untuk pemodelan Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Maluku dan Maluku Utara dengan menggunakan pembobot Queen Contiguity. Berdasarkan estimasi parameter SAR terdapat empat variabel perdiktor signifikan mempengaruhi indeks pembangunan manusia yaitu variabel Harapan Lama Sekolah , Rata-rata Lama Sekolah , Umur Harapan Hidup Saat Lahir dan Pengeluran Perkapita dengan modelnya adalah .
Forecasting Inflastion Rate In Ternate City Using ARIMA Method And ARIMAX Calender Variation Riski Noviyanti Ilu; Ronald John Djami; Novita Serly Laamena
Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal Vol 6 No 2 (2025): Vol 6 No 2 (2025): Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Pattimura University, Ambon, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/tensorvol6iss2pp111-120

Abstract

Indonesia sebagai negara berkembang sering menghadapi tantangan inflasi, baik nasional maupun daerah, seperti Kota Ternate yang menjadi acuan inflasi di Maluku Utara. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan inflasi di Kota Ternate menggunakan metode ARIMA dan ARIMAX Variasi Kalender berdasarkan data inflasi bulanan tahun 2014–2023 yang diperoleh dari website resmi BPS. ARIMA menangkap pola historis, sedangkan ARIMAX variasi kalender mempertimbangkan faktor musiman dan hari raya. Hasil menunjukkan model ARIMA terbaik adalah ARIMA ([1,4,12,13],0,0) dengan AIC minimum sebesar -184,729 dan tingkat akurasi sebesar 96,71%. Sementara model ARIMAX dengan variabel variasi kalender terbaik adalah ARIMAX ([13],0,[3]) dengan dummy m1 sampai m11 (bulan musiman) dan h2 (bulan hari raya), menghasilkan tingkat akurasi sebesar 97,16%. Dengan demikian, ARIMAX dengan variabel variasi kalender memberikan hasil peramalan yang lebih akurat dan relevan untuk mendukung kebijakan pengendalian inflasi daerah.
Co-Authors Gabriella Haumahu Laamena, Novita Serly Riski Noviyanti Ilu