cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Norisca Lewaherilla
Contact Email
lewaherillanorisca@gmail.com
Phone
+6285243401733
Journal Mail Official
jurnalvariance@gmail.com
Editorial Address
Jl. Ir. M. Putuhena, Poka-Ambon, 97233, Maluku, Indonesia
Location
Kota ambon,
Maluku
INDONESIA
Variance : Journal of Statistics and Its Applications
Published by Universitas Pattimura
ISSN : 26858738     EISSN : 2685872X     DOI : -
Core Subject : Education,
Mathematics
Jurnal ini diterbitkan oleh Program Studi Statistik Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pattimura, Ambon. Jurnal ini diterbitkan 2 kali pada bulan Juni dan Desember.
Arjuna Subject : -
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 2 No 2 (2020): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications" : 5 Documents clear
ANALISIS PENDAPATAN NASIONAL NEGARA-NEGARA ASEAN DENGAN PENDEKATAN SIMULTAN SPASIAL MENGGUNAKAN GENERALIZED METHOD OF MOMENT (GMM) Faraniena Yunaeni Risdiana
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 2 No 2 (2020): 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/variancevol2iss2page81-91

Abstract

Association South East Asia Nation (ASEAN) merupakan organisasi geopolitik dan ekonomi dari negara-negara di kawasan Asia Tenggara. Pertumbuhan ekonomi ASEAN memiliki kontribusi besar dalam perekonomian dunia. ASEAN terdiri dari beberapa negara maju dan negara berkembang. Kerja sama dalam bidang ekonomi salah satunya adalah ASEAN Economic Community (AEC). AEC saat ini sedang berlangsung, dimana perdagangan internasional antar negara ASEAN berlangsung secara bebas, hal ini diharapkan terbentuknya integrasi ekonomi yang akan mengantarkan ASEAN menjadi kawasan yang tumbuh tinggi sekaligus stabil. Tingkat pertumbuhan ekonomi dapat diukur dengan menggunakan Gross Domestic Product (GDP) yang dicapai suatu negara. Pertumbuhan ekonomi suatu negara dipengaruhi oleh Foreign Direct Investment (FDI). Keterkaitan hubungan antara pertumbuhan ekonomi dan investasi saling mempengaruhi satu yang lainnya. Kajian yang kompleks ini menggunakan model persamaan simultan spasial dengan Generalized Method of Moment (GMM) sehingga tidak hanya keterkaitan antara variabel yang tergambar dalam persamaan simultan, tetapi juga ada efek spasial yang menggambarkan pola interaksi variabel tersebut antar negara-negara anggota ASEAN. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pemodelan pertumbuhan ekonomi dengan persamaan simultan SAR menggunakan GMM dengan bobot customized lebih baik karena bisa menangkap efek timbal balik antara Gross Domestic Product (GDP) dan Foreign Direct Investment (FDI). Selain itu keterkaitan antar lokasi (dependensi spasial lag bersifat positif dan signifikan pada variabel Gross Domestic Product).
STRUCTURAL EQUATION MODELING (SEM) UNTUK MENGANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KUALITAS PELAYANAN JASA PT. PLN (Persero) TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN DI DESA BUANO UTARA Munahaji Lukaraja; Elvinus P. Persulessy; Yopi Andry Lesnussa; Muhammad Yahya Matdoan
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 2 No 2 (2020): 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/variancevol2iss2page93-102

Abstract

Structural Equation Modeling (SEM) adalah suatu teknik pemodelan statistik yang bersifat sangat cross-sectional (yang mengukur berapa variabel) linier dan kompleks. SEM merupakan gabungan dari dua teknik multivariat yaitu analisis faktor konfirmatori dan analisis jalur. Pada penelitian ini akan diterapkan Structural Equation Modeling untuk menganalisa faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer yang diperoleh dengan menggunakan kuisioner kepada pelanggan PT. PLN (persero) di Desa Buano Utara Kec. Huamual Belakang dengan jumlah sampel sebanyak 30. Hasil dari penelitian ini diketahui bahwa model yang disusun telah cocok digunakan untuk mengindetifikasi dan memenuhi kriteria goodness of fit. Dari hasil analisa terhadap model tersebut diperoleh nilai r squqre 0.823 (untuk taraf nyata 5%) disimpulkan bahwa variabel laten kualitas pelayanan jasa PT. PLN (Persero) mempunyai pengaruh secara signifikan terhadap kepuasan pelanggan sedangkan variabel laten kepuasan pelanggan tidak berpengaruh terhadap kualitas pelayanan jasa PT. PLN (Persero).
A PENERAPAN METODE SUBTRACTIVE FUZZY C-MEANS PADA TINGKAT PARTISIPASI PENDIDIKAN JENJANG SEKOLAH MENENGAH ATAS/SEDERAJAT DI KABUPATEN/KOTA PULAU KALIMANTAN TAHUN 2018 Suerni, Widya -; Hayati, Memi Nor; Goejantoro, Rito
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 2 No 2 (2020): 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/variancevol2iss2page63-74

Abstract

Cluster analysis is a data exploration method uses to obtain hidden characteristics by forming data clusters. One of the cluster analysis methods is Subtractive Fuzzy C-Means (SFCM). SFCM is a combination of Subtractive Clustering and Fuzzy C-Means methods. The SFCM method has the advantages of not requiring many iterations and the results obtained are more stable and accurate than the FCM and SC methods. This study aims to determine the result of clustering on the enrollment rate data for Senior High School (SHS) / equivalent. The data used were the enrollment rate data for high school / equivalent level in the Regency / City of Kalimantan Island in 2018 using three variables, namely the Crude Participation Rate (CPR), the School Participation Rate (SPR) and the Net Enrollment Rate (NER). Based on the three validity indices, namely Partition Coefficient Index (PCI) Validity Index, Modified Partition Coefficient Index (MPCI), and Xie & Beni Index (XBI) in the SFCM method, the optimal cluster were two clusters. Keywords: clustering, education, Subtractive Fuzzy C-Means
PERAMALAN HARGA EMAS DI INDONESIA TAHUN 2014-2019 DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS Djami Ronald John; Sannly Joanne Latupeirissa
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 2 No 2 (2020): 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/variancevol2iss2page53-62

Abstract

Abstrak: Emas merupakan logam mulia yang sering dijadikan sebagai alat tukar dalam perdagangan maupun sebagai standar keuangan berbagai negara. Nilai emas yang tidak pernah mengalami penyusutan membuat pelaku bisnis atau masyarakat sering memilih emas untuk berinvestasi. Bagi sebagian masyarakat yang ingin berinvestasi jangka panjang, emas merupakan salah satu pilihan yang cukup menjanjikan karena harga emas akhirakhir ini terus mengalami kenaikan. Salah satu pengetahuan penting dalam berinvestasi emas adalah peramalan harganya. Peramalan harga emas diperlukan bagi investor untuk mengetahui kecenderungan harga emas di masa datang. Model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) adalah model yang secara penuh mengabaikan independen variabel dalam membuat peramalan. ARIMA menggunakan nilai masa lalu dan sekarang dari variabel dependen untuk menghasilkan peramalan jangka pendek yang akurat. Model yang didapat dalam penelitian ini adalah ARIMA(1,1,1) dengan koefisien parameternya adalah φ1 = 0,7880, θ1 = 0,9855 dan β0 = 0,5445.
PENERAPAN ANALISIS KLASTER HIERARKI UNTUK PENGELOMPOKKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI MALUKU BERDASARKAN KONSUMSI KALORI PENDUDUK Gabriella Haumahu; Yonlib W. A. Nanlohy
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 2 No 2 (2020): 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/variancevol2iss2page75-79

Abstract

Berdasarkan hasil Susenas Maret 2019, setiap penduduk di Provinsi Maluku mengonsumsi rata-rata 1.782,61 kkal kalori setiap harinya. Untuk mengelompokkan kabupaten/kota berdasarkan konsumsi kalori penduduknya digunakan analisis klaster hirarki dengan metode single linkage, average linkage, center, ward’s dan centroid. Dari kelima metode ini, metode average linkage dipilih sebagai metode terbaik berdasarkan nilai koefisien kolerasi cophenetic yakni 0,76 yang lebih besar disbanding metode-metode lainnya. Selanjutnya pengelompokkan dalam penelitian ini dibagi menjadi tiga kelompok, klaster pertama terdiri dari 8 kabupaten/kota yakni Kepulauan Tanimbar, Maluku Tenggara, Maluku Tengah, Kepulauan Aru, Seram Bagian Barat, Seram Bagian Timur, Buru Selatan dan Tual. Klaster kedua terdiri dari 2 kabupaten/kota yakni Kota Ambon dan Buru, sedangkan Maluku Barat daya berada pada klaster ketiga Kata Kunci: Analisis Klaster, Hirarki, Konsumsi Kalori Penduduk

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2020 2020


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 7 No 1 (2025): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 6 No 2 (2024): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 6 No 1 (2024): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 5 No 2 (2023): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 5 No 1 (2023): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 4 No 2 (2022): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 4 No 1 (2022): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 3 No 2 (2021): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 3 No 1 (2021): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 2 No 2 (2020): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 2 No 1 (2020): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 1 No 2 (2019): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 1 No 1 (2019): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications More Issue