Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Radjabaycolle, J. E. T.
Unknown Affiliation
Mathematics

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

Found 2 Documents
Search

 1 
PERAMALAN INFLASI KOTA AMBON TAHUN 2021 MENGGUNAKAN METODE ARIMA BOX JENKINS Latumahina, Handy; Palembang, C. F.; Radjabaycolle, J. E. T.
Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 1 No 1 (2022): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/parameterv1i1pp79-86

Abstract

Inflasi merupakan salah satu indikator yang dapat menunjukkan tanda-tanda perubahan harga ekonomi pada suatu daerah. Kota Ambon merupakan salah satu indikator perhitungan inflasi di Provinsi Maluku. Inflasi harus tetap dijaga oleh pemerintah agar tetap stabil sebagai salah satu syarat agar pertumbuhan ekonomi tetap berkesinambungan serta bermanfaat bagi peningkatan kesejahteraan masyarakat di Kota Ambon. Oleh karena itu, peramalan Inflasi perlu dilakukan untuk membantu pemerintah dalam menyusun suatu kebijakan. Salah satu metode yang paling tepat untuk melakukan peramalan data Inflasi Kota Ambon dengan menggunakan metode ARIMA Box Jenkins. Metode ARIMA Box Jenkins sangat cocok untuk diterapkan pada data inflasi karena terdapat pola musiman yang terjadi pada waktu tertentu. Data inflasi tahun 2016 sampai dengan tahun 2020 ketika dilakukan identifikasi model data sudah stasioner sehingga tidak dilakukan differencing lagi. koefisien autokorelasi (ACF) dan autokorelasi parsial (PACF) diperoleh dua model ARIMA yang digunakan yaitu model ARIMA (1,0,1) dan model ARIMA (1,0,0). Model ARIMA (1,0,0) adalah model ARIMA yang layak digunakan untuk peramalan inflasi karena AR = 1, P-Value = 0,05 dan MA=1 dan untuk pengujian LJung-Box Data Lag ke-12, 24, 36, 48 > 0,0. Data peramalan inflasi tahun 2021 mengalami kenaikan yang stabil atau rata-rata sampai pada bulan ke-12 artinya hasil yang diperoleh cukup memuaskan untuk ramalan jangka pendek.
PEMODELAN PERSENTASE PENDUDUK MISKIN DI MALUKU DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE Resiloy, Unique; Haumahu, Gabriella; Ilwaru, V.Y.I.; Radjabaycolle, J. E. T.
Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 1 No 2 (2022): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/parameterv1i2pp123-128

Abstract

Kemiskinan merupakan kondisi ekonomi yang tidak memenuhi standar hidup rata-rata masyarakat di suatu daerah. Disabilitas ini ditandai dengan rendahnya kemampuan pendapatan untuk memenuhi kebutuhan dasar sandang, pangan, dan papan. Kemiskinan sering dialami oleh beberapa Negara berkembang salah satiunya di Indonesia dan Provinsi Maluku merupakan salah satu provinsi yang memiliki tingkat kemiskinan tertinggi diantara 34 provinsi lainnya. Untuk mengukur kemiskinan di suatu wilayah dapat digunakan analisis regresi dengan melihat indikator persentase penduduk miskin di wilayah tersebut. Penelitian ini menggunakan 5 faktor yang dianggap mempengaruhi persentase penduduk miskin di Provinsi Maluku yang meliputi meliputi rata-rata sekolah lama, tingkat pengangguran terbuka, tingkat partisipasi angkatan kerja, tingkat pertumbuhan penduduk dan harapan sekolah lama. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data tahun 2019, yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik dan publikasi dari BPS yaitu Provinsi Maluku Dalam Angka 2021. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi nonparametric spline dan menentukan nilai titik knot optimal menggunakan Generalized Cross Validation (GCV). Model terbaik yang dihasilkan pada penelitian ini adalah model dengan tiga titik knot dengan nilai GCV yang dihasilkan dan nilai sebesar .
Co-Authors Haumahu, Gabriella Ilwaru, V.Y.I. Latumahina, Handy Palembang, C. F. Resiloy, Unique