Sistem Rumah Model Statistik (Studi Kasus: Sistem Pembelajaran dan Simulasi Seasonal Adjustment) - Else Huslijah; Farid Ridho (Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik, 2019)
Badan Pusat Statistik (BPS) melaksanakan kegiatan penyediaan data dan informasi kepada publik dan pemerintah. Salah satu data yang disajikan oleh BPS adalah data runtun waktu. Data runtun waktu memiliki peluang untuk memiliki efek musiman yang dapat menyebabkan analisis menjadi kurang tepat. Efek musiman dapat dihilangkan dengan melakukan seasonal adjustment (SA). Kendala yang dihadapi adalah belum banyak subject matter yang memahami mengenai SA sehingga implementasi masih terpusat. Oleh karenanya, pelatihan perlu dilakukan untuk mengedukasi mengenai SA secara luas. Namun, pelatihan membutuhkan biaya yang cukup besar jika dilakukan pada skala nasional. Di sisi lain, terdapat keinginan dari pimpinan BPS agar implementasi SA dapat dilakukan secara bersamaan dalam skala nasional. Oleh karena itu, diperlukan suatu sarana yang dapat membantu penyebaran informasi SA. Sarana ini berupa web-based learning. Sistem pembelajaran dibangun dengan menggunakan metode System Development Life Cycle (SDLC). Dalam pembangunannya, sistem menggunakan bahasa pemrograman PHP sebagai kerangka utama dari sistem dan R sebagai bahasa pemrograman pada aplikasi simulasi. Hasilnya, PHP dan R dapat terintegrasi dengan baik. Selanjutnya, untuk memudahkan pengguna melihat hasil pengolahan telah ditambahkan fungsi untuk menampung hasil pengolahan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem yang dibangun sudah dapat diterima oleh pengguna. Hal ini ditunjukkan dengan nilai SUS sebesar 73,8.