Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Rokhana Dwi Bekti
Jurusan Statistika, Fakultas Sains Terapan, Institut Sains dan Teknologi AKPRIND Yogyakarta
Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Mathematics

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
ANALISIS TREND DAN ARCH-GARCH UNTUK MERAMALKAN JUMLAH PASANGAN USIA SUBUR DI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA Denniss Dahoklory; Kris Suryowati; Rokhana Dwi Bekti
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 1 No. 01 (2016)
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/statistika.v1i01.1103

Abstract

Abstrak Analisis data runtun waktu bertujuan untuk memprediksi data runtun waktu beberapa periode ke depan berdasarkan data di masa lalu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksi data jumlah Pasangan Usia Subur (PUS) di D.I. Yogyakarta dengan model TREND dan model ARCH-GARCH. Data yang digunakan adalah data Pasangan Usia Subur (PUS) di D.I. Yogyakarta dari bulan Januari 2011 sampai dengan Desember 2014. Prosedur peramalan dengan menggunakan model TREND terdiri dari beberapa tahap, yaitu identifikasi kestasioneran data, uji aotokorelasi dan aplikasi penggunaan modelyang terbaik. Model yang terbaik adalah model dengan nilai SSE dan MAPE yang terkecil. Prosedur peramalan dengan menggunakan model ARCH-GARCH terdiri dari beberapa tahap, yaitu identifikasi, estimasi dan diagnostic check model ARIMA, membuat plot ACF dan PACF resdiual kuadrat, estimasi model ARCH-GARCH dan aplikasi penggunaan model yang terbaik. Model yang terbaik adalah model dengan nilai AIC, SIC, SSR, MAE dan MAPE yang terkecil.
LEAST COST ANALYSIS UNTUK OPTIMALISASI PROYEK PEMELIHARAAN JALAN DENGAN BAHASA R Devy Yuliastanti; Kris Suryowati; Rokhana Dwi Bekti
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 1 No. 01 (2016)
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/statistika.v1i01.1105

Abstract

ABSTRAK Semakin maju peradaban manusia maka semakin canggih teknologi yang digunakan dalam pengerjaan pembangunan proyek. Tujuan utama dari pembangunan adalah penyelesaian pekerjaan tepat waktu dengan spesifikasi dan mutu yang sesuai dengan yang diharapkan Demi kelancaran jalannya sebuah proyek dibutuhkan manajemen proyek. Realita di lapangan menunjukkan bahwa waktu penyelesaian suatu proyek tidak bisa dipastikan akan tepat waktu sehingga Optimalisasi Perlu dilakukan untuk mengoptimalkan sumber daya yang ada serta meminimalkan resiko namun tetap mendapatkan hasil yang optimal. Dalam penelitian ini akan dilakukan optimalisasi Pemeliharaan jalan bulaksari-mrican kabupaten Pekalongan menggunakan Least Cost Analysissebagai bahan pertimbangan pengambilan keputusan dalam melakukan percepatan waktu suatu proyek untuk mendapatkan total biaya percepatan yang minimal. Pada metode PERT (Evaluation and Review Techique) akan digunakan 3 estimasi waktu dalam penentuan durasi optimum penyelesaian proyek, sedangkan metode CPM (Critical Path Method) berguna untuk menentukan jalur kritis dengan asumsi waktu penyeleaian proyek telah diketahui. Berdasarkan hasil perhitungan Least Cost Analysis diperoleh durasi optimal 21 hari untuk penambahan jam kerja lembur dengan biaya optimal sebesar Rp191.327.212,65. Untuk tambahan tenaga kerja diperoleh durasi optimal 14 hari dengan biaya optimal sebesar Rp186.636.842,68.Biaya tambahan yang timbul akibat adanya tambahan tenaga kerja lebih kecil dibandingkan dengan tambahan jam kerja lembur. Ini disebabkan adanya penurunan produktivitas pekerja pada saat diadakan jam kerja lembur.
MODEL REGRESI SPASIAL UNTUK ANALISIS PERSENTASE PENDUDUK MISKIN DI PROPINSI NANGGROE ACEH DARUSSALAM Ahmad Yasir; Nanda Fariqa; Fauzi Ramadhan; Pradita Eka; Petronella Petronella; Rokhana Dwi Bekti
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 1 No. 01 (2016)
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/statistika.v1i01.1107

Abstract

Penelitian ini dilakukan untuk menentukan model kemiskinan di Provinsi Nanggroe Aceh Darussalam menggunakan metode Ordinary Least Square (OLS) dan Spatial Autoregressive Model (SAR). Tujuan analisis adalah untuk menentukan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap persentase penduduk miskin. Hasil analisis menunjukkan bahwa variable yang signifikan mempengaruhi kemiskinan adalah kepadatan penduduk. Berdasarkan perbandingan nilai AIC dan uji dependensi spasial, metode analisis yang baik untuk digunakan adalah metode OLS dengan nilai AIC 121,11. Selain itu, pada uji dependensi spasial, diketahui bahwa tidak ada efek spasial atau dependensi spasial pada data kemiskinan.
PEMODELAN DATA KEMISKINAN DI PROVINSI BENGKULU DENGAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION DAN ORDINARY LEAST SQUARE Antonius M Saunoah; Dita Octaviana; Elisabeth Maubanu; Rizkia Luthfi Choirunisa; Rumiris Berliana Sitorus; Rokhana Dwi Bekti
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 1 No. 01 (2016)
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/statistika.v1i01.1108

Abstract

Abstrak. Tingkat kemiskinan di suatu daerah dapat dijadikan sebuah indikator untuk mengukur kesejahteraan masyarakat. Untuk mencapai kesejahteraan masyarakat, perlu dilakukan analisis untuk mengetahui faktor-faktor penyebab kemiskinan agar masalah kemiskinan di daerah tersebut dapat teratasi.Terdapat berbagai metode dalam melakukan analisis tersebut, diantaranya analisis geographically weighted regression (GWR). Analisis GWR merupakan bagian dari analisis spasial yang bersifat lokal dengan pembobotan berdasarkan posisi atau jarak dari satu lokasi pengamatan dengan lokasi pengamatan lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk menggambarkan kemiskinan dan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di kabupaten/kota Provinsi Bengkulu menggunakan metode GWR. Variabel yang digunakan adalah jumlah kemiskinan, pengangguran, dan PDRB. Hasil analisis GWR dapat memberikan kesimpulan bahwa tidak terdapat pengaruh secara spasial maupun letak geografis suatu wilayah yang mempenagruhi jumlah kemiskinan di kabupaten/kota Provinsi Bengkulu. Dengan demikian model OLS lebih baik untuk digunakan.
PENGELOMPOKKAN KABUPATEN/KOTA DIJAWA TENGAH BERDASARKAN VARIABELINDIKATOR KESEHATAN MENGGUNAKAN ANALISIS CLUSTER Riki Dwi Prasetyo; Kris Suryowati; Rokhana Dwi Bekti
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 1 No. 01 (2016)
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/statistika.v1i01.1109

Abstract

Abstrak. Pembangunan kesehatan adalah upaya untuk meningkatkan kesadaran, kemauan, dan kemampuan hidup sehat bagi setiap orang agar terwujud derajat kesehatan masyarakat yang setinggi-tingginya. Oleh karena itu, informasi tentang karakteristik indikator kesehatan di Jawa Tengah adalah hal penting untuk mengetahui tingkat keberhasilan pembangunan kesehatan khususnya di Provinsi Jawa Tengah. Penelitian ini melakukan analisis untuk mengetahui tingkat kesehatan di Provinsi Jawa Tengah, faktor yang berpengaruh pada tingkat kesehatan, serta pengelompokan kabupaten/kota di Jawa Tengah berdasarkan variabel indikatornya. Metode yang digunakan adalah analisis deskriptif, analisis faktor dan analisis klaster. Analisis faktor menghasilkan tiga faktor yaitu faktor lingkungan dan fasilitas kesehatan, faktor keluhan kesehatan dan faktor kesehatan ibu dan balita. Pengelompokkan menggunakan analisis klaster hirarki, yaitu : complete linkage, average linkage dan ward. Dari ke tiga metode yang digunakan diperoleh metode yang terbaik dengan melihat nilai Wilk’s Lambda MANOVA adalah metode Ward. Metode ini menghasilkan 3 klaster, yang terdiri dari 16 kabupaten/kota untuk klaster 1 dengan kualitas kesehatan cukup baik, 4 kabupaten/kota untuk klaster 2 dengan kualitas kesehatan kurang baik, dan 15 kabupaten/kota untuk klaster 3 dengan kualitas kesehatan baik.
MODEL PERSAMAAN SIMULTAN UNTUK ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERSENTASE KEMISKINAN DAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI JAWA TIMUR Martha Dewianty Wagho; Rokhana Dwi Bekti
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 7 No. 01 (2022): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

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

Abstract

Kemiskinan saat ini menjadi masalah yang sering dihadapi hampir di semua negara berkembang, terutama negara yang padat penduduknya seperti Indonesia. Pada tahun 2018 ke tahun 2020 terjadi peningkatan kemiskinan. Hal ini disebabkan adanya pandemic Covid-19. Indeks pembangunan manusia (IPM) dijadikan sebagai indikator untuk mengukur kualitas dari hasil pembangunan ekonomi. Perkembangan IPM selama periode 2014 sampai 2020 mengalami peningkatan. Hal ini menunjukkan bahwa upaya pemerintah Jawa Timur dalam peningkatan pembangunan manusia cukup berhasil. Metode untuk mengatasi permasalahan ini menggunakan Regresi Linear Berganda dan Regresi Simultan. Metode regresi berganda mampu mengukur intensitas hubungan antara dua variabel atau lebih. Sedangkan model persamaan simultan melalui pendekatan metode 2SLS dapat diterapkan karena perluasan dari metode OLS yang termasuk dalam kelompok analisis persamaan struktural. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur.Hasil yang didapatkan pada penelitian ini diperoleh karakteristik dan penerapan metode regresi linear berganda dan metode 2SLS yang terbentuk serta diketahui bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi persentase kemiskinan di Jawa Timur adalah tingkat inflasi dengan nilai t-statistik sebesar 2.833 dan persentase pengeluaran per kapita jenis makanan dengan nilai t-statistik sebesar 2.813. Kemudian faktor yang mempengaruhi indeks pembangunan manusia di Jawa Timur adalah persentase kemiskinan dengan nilai t-statistik sebesar -2.988.
Co-Authors Ahmad Yasir Antonius M Saunoah Denniss Dahoklory Devy Yuliastanti Dita Octaviana Elisabeth Maubanu Fauzi Ramadhan Kris Suryowati Martha Dewianty Wagho Nanda Fariqa Petronella Petronella Pradita Eka Riki Dwi Prasetyo Rizkia Luthfi Choirunisa Rumiris Berliana Sitorus