Kartika Dini, Sekti
Unknown Affiliation

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

Studi Klasterisasi Usaha Pertanian Perorangan di Kabupaten Bantul Tahun 2023 dengan Pendekatan Hirarki: Studi Klasterisasi Usaha Pertanian Perorangan di Kabupaten Bantul Tahun 2023 dengan Pendekatan Hirarki Nafri, Tania Chelsia; Pinasty, Salsabila; Kartika Dini, Sekti; Nurcahayani, Helida
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 3 No. 1 (2025): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol3.iss.1.art3

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis struktur dan pengelompokkan usaha pertanian perorangan di Kabupaten Bantul menggunakan pendekatan hirarki dengan metode Ward. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari hasil pencacahan lengkap Sensus Pertanian 2023. Metode Ward dipilih karena kemampuannya dalam mengelompokkan data berdasarkan kesamaan karakteristik dan meminimalkan jumlah kuadrat dalam setiap klaster yang terbentuk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat tiga klaster utama usaha pertanian di Kabupaten Bantul. Klaster pertama didominasi oleh usaha pertanian dengan intensitas rendah di hampir semua sektor kecuali peternakan dan perikanan. Klaster kedua menunjukkan intensitas usaha pertanian yang sedang dengan sektor perikanan sebagai sektor unggulan. Klaster ketiga memiliki intensitas usaha pertanian yang tinggi di hampir semua sektor kecuali perikanan. Hasil analisis ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang lebih mendalam mengenai dinamika usaha pertanian di Kabupaten Bantul dan mendukung pengambilan kebijakan yang lebih tepat guna oleh pemerintah daerah.
Perbandingan Peramalan Penjualan Anggrek Bulan Di Pasar Bunga Rawa Belong Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Dan Triple Exponential Smoothing: Perbandingan Peramalan Penjualan Anggrek Bulan Di Pasar Bunga Rawa Belong Menggunakan Metode Double Exponential Smoothing Dan Triple Exponential Smoothing Rizki Rahmawati, Syifa; Kartika Dini, Sekti
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 2 No. 2 (2024): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol2.iss.2.art12

Abstract

Pasar bunga Rawa Belong merupakan salah satu pasar tanaman hias terbesar di Provinsi DKI Jakarta. Menurut salah satu budayawan Betawi, menanam anggrek banyak dilakukan oleh orang di wilayah pasar bunga Rawa Belong. Berdasarkan fakta ini, potensi ini yang harus dikembangkan di masa sekarang dan di masa depan untuk memakmurkan masyarakatnya. Pada setiap bulan omset penjualan Anggrek Bulan hampir selalu paling tinggi dibandingkan jenis lainnya. Bahkan dalam lima tahun terakhir, rata-rata omset penjualan Anggrek Bulan setiap tahunnya tidak kurang dari seratus juta rupiah. Melihat prospek penjualan Anggrek Bulan yang baik, penjualan untuk kedepannya diharapkan dapat lebih dimaksimalkan. Upaya pemaksimalan ini diantaranya penentuan harga dan penentuan banyaknya permintaan bunga Anggrek Bulan kepada petani Anggrek Bulan. Oleh karena itu sebelum menentukan harga dan menentukan banyaknya bunga yang akan dipesan perlu dilakukan prediksi. Berdasarkan data volume penjualan bunga Anggrek Bulan di pasar bunga Rawa Belong Provinsi DKI Jakarta tahun 2018-2022, data membentuk pola. Berdasarkan pola yang diperoleh, masalah tersebut perlu diatasi dengan membandingkan metode Double Exponential Smoothing dan Triple Exponential Smoothing. Berdasarkan hasil analisis, diketahui bahwa hasil dengan metode Triple Exponential Smoothing Multiplicative dengan Damped Parameter memberikan tingkat akurasi yang lebih tinggi dibandingkan metode lainnya. Tingkat kesalahan hasil peramalan ini diperoleh MAPE sebesar 21.65403 yang dikategorikan cukup baik.
Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan di NTB Dengan Menggunakan Distributed Lag Model – Model Koyck : Analisis Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kemiskinan di NTB Dengan Menggunakan Distributed Lag Model – Model Koyck Nurdin, Hikmah; Kartika Dini, Sekti
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 2 No. 1 (2024): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol2.iss.1.art15

Abstract

Suatu negara berkembang dianggap berhasil bila tingkat kemiskinan negara tersebut berada pada tingkat terendah. Kemiskinan yang dapat diartikan sebagai ketidakmampuan seseorang untuk memenuhi kebutuhan dasarnya sebagai manusia seperti kebutuhan dalam sandang, pangan, dan kesehatan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menganalisis faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan di Provinsi Nusa Tenggara Barat pada rentang tahun 2012 hingga 2022. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini yaitu metode kuantitatif. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang telah disediakan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) NTB berupa Tingkat Kemiskinan, Indeks Pembangunan Manusia, Produk Domestik Bruto, dan Tingkat Pengangguran Terbuka. Analisis data yang digunakan adalah Analisis regresi dengan distributed lag model dengan model koyck. Hasil penelitian menggunakan model koyck yang menunjukan bahwa terdapat hubungan pengangguran, pertumbuhan ekonomi dan indeks pembangunan manusia di provinsi Nusa Tenggara Barat terhadap tingkat kemiskinan provinsi Nusa Tenggara Barat sebesar 95.88% indeks pembangunan manusia berhubungan dengan tingat kemiskinan, pertumbuhan ekonomi 90.90% berhubungan dengan tingat kemiskinan, dan tingkat pengangguran 67.87% berhubungan dengan tingat kemiskinan. Kemudian variabel indeks pembangunan manusia, pertumbuhan ekonomi tingkat pengangguran memiliki nilai yang signifikan terhadap perubahan kemiskinan di Provinsi Nusa Tenggara Barat dari tahun 2012 sampai dengan tahun 2022. Kemudian hasil prediksi tingkat kemiskinan dengan model koyck dari data mampu mengikuti data aktual dengan tingkat rata-rata kesalahan dibawah 10%.
Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi D. I. Yogyakarta Tahun 2011-2023 dengan Model Almon: Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia Terhadap Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi D. I. Yogyakarta Tahun 2011-2023 dengan Model Almon agung, Ismail Dwi Agung Nugroho; Kartika Dini, Sekti
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 2 No. 3 (2024): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol2.iss.3.art23

Abstract

Penelitian ini menggunakan Model Almon, suatu model distribusi lag yang mempertimbangkan respons perubahan variabel bebas terhadap nilai-nilai lag variabel bebas. Metode Almon, berdasarkan teorema Weierstrass dalam matematika, mengasumsikan bahwa koefisien lag dapat didekati dengan polinomial berderajat yang sesuai. Tujuan penelitian adalah mengevaluasi dampak Indeks Pembangunan Manusia (IPM) terhadap jumlah penduduk miskin di Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) menggunakan Model Almon pada data BPS tahun 2011-2023. Pemilihan panjang lag maksimum (k) dan order polynomial (m) sebesar 4 didasarkan pada pertimbangan statistik. Hasil analisis menunjukkan bahwa IPM signifikan memengaruhi jumlah penduduk miskin di DIY, dengan model ini menjelaskan 99,36% variasi jumlah penduduk miskin. Pemilihan parameter model didasarkan percobaan yang menghasilkan nilai koefisien determinasi yang tinggi dan seluruh variabel  yang signifikan, memastikan keakuratan dan relevansi model. Model ini memenuhi asumsi klasik, menegaskan peran krusial IPM dalam upaya mengentaskan kemiskinan. Temuan ini memberikan landasan yang kuat untuk pertimbangan kebijakan yang lebih lanjut, menyoroti pentingnya IPM dalam meningkatkan kualitas hidup masyarakat DIY.