cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Ansari Saleh Ahmar
Contact Email
jurnalvariansi@unm.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
jurnalvariansi@unm.ac.id
Editorial Address
Program Studi Statistika, Fakultas MIPA UNM, Jalan Daeng Tata Raya, Makassar, 90223
Location
Kota makassar,
Sulawesi selatan
INDONESIA
VARIANSI: Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research
Published by Universitas Negeri Makassar
ISSN : -     EISSN : 26847590     DOI : http://dx.doi.org/10.35580/variansiunm26374
Core Subject : Economy, Science, Education,
Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Mathematics
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research memuat tulisan hasil penelitian dan kajian pustaka (reviews) dalam bidang ilmu dasar ataupun terapan dan pembelajaran dari bidang Statistika dan Aplikasinya dalam pembelajaran dan riset berupa hasil penelitian dan kajian pustaka.
Arjuna Subject : Matematika - Statistik dan Probabilitas
Articles 11 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol. 7 No. 01 (2025)" : 11 Documents clear
Analisis Pertumbuhan Ekonomi di Nusa Tenggara Barat dengan Regresi Panel Dinamis Nurul Azmia Dwi Shandy; Astuti, Alfira Mulya; Mahfudy, Sofyan
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 7 No. 01 (2025)
Publisher : Program Studi Statistika Fakultas MIPA UNM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm297

Abstract

Keberhasilan perekonomian suatu negara atau wilayah dapat dinilai melalui pertumbuhan ekonomi berdasar pada produk domestik regional bruto (PDRB). Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan pertumbuhan ekonomi di NTB dengan regresi panel dinamis. Metode estimasi yang digunakan adalah generalized method of moment (GMM), baik untuk first difference GMM maupun System GMM. Variabel independen yang digunakan adalah indeks pembangunan manusia, jumlah penduduk, jumlah penduduk miskin, pengeluaran perkapita disesuaikan, tingkat partisipasi angkatan kerja, dan tingkat pengangguran terbuka. Data bersumber dari BPS NTB dan berbentuk data panel dengan unit pengamatan terdiri dari 10 kabupaten/kota di provinsi NTB selama periode 2019-2023. Pemilihan model terbaik berdasarkan kriteria ketakbiasan, instrumen valid, dan konsisten. Hasil analisis menunjukkan bahwa system GMM menghasilkan model terbaik untuk memodelkan pertumbuhan ekonomi di Provinsi NTB. PDRB tahun sebelumnya dan tingkat pengangguran terbuka berpengaruh signifikan secara simultan terhadap pertumbuhan ekonomi di provinsi NTB.
PENERAPAN METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING BROWN UNTUK MERAMALKAN JUMLAH KEMATIAN HIV/AIDS DI INDONESIA Anggraini, Dewi; Suwindi, Akhmad; Azhar, Muhammad; Ma’rifah, Nurul; Khairani, Diva Ghefira Mahardika; Annisa, Selvi
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 7 No. 01 (2025)
Publisher : Program Studi Statistika Fakultas MIPA UNM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm299

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah kematian akibat HIV/AIDS di Indonesia menggunakan metode Double Exponential Smoothing Brown. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari situs Vizhub, yang mencatat kematian tahunan akibat HIV di Indonesia dari tahun 1990 hingga 2021. Metode pemulusan eksponensial ganda dipilih karena adanya tren peningkatan jumlah kematian dari tahun ke tahun. Nilai parameter α terbaik ditentukan melalui metode trial and error untuk meminimalkan tingkat kesalahan peramalan. Hasil analisis menunjukkan bahwa model Double Exponential Smoothing Brown dengan nilai α=0.9 memberikan peramalan yang akurat. Berdasarkan model ini, diproyeksikan bahwa jumlah kematian akibat HIV di Indonesia akan terus meningkat hingga tahun 2030. Hasil penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar bagi pembuat kebijakan untuk mengambil langkah-langkah pencegahan yang lebih efektif.
Analisis Perbandingan Model Double Exponential Smoothing dan ARIMA untuk Prediksi Harga Beras di Indonesia Nurul Azizah Muzakir; Muh Zarkawi Yahya
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 7 No. 01 (2025)
Publisher : Program Studi Statistika Fakultas MIPA UNM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm349

Abstract

Rice prices in Indonesia tend to increase from year to year and are influenced by various factors, such as domestic production and seasonal factors. Therefore, rice price forecasting is an essential thing to do. This study aims to analyze and compare the performance of two forecasting models, namely Holt’s Double Exponential Smoothing (DES) and Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA), in predicting rice prices in Indonesia. The data used is secondary data of average wholesale rice prices from January 2021 to December 2024. The results show that the optimal parameters of the Holt’s DES model are alpha = 0,9 and beta = 0,1, while the best ARIMA model is ARIMA(2,2,1) . Both models have a high level of accuracy with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of less than 1%. However, the ARIMA(2,2,1) model has a lower MAPE value than Holt’s DES model. Hence, it is more accurate in modeling rice prices in Indonesia. The forecasting results show that Holt’s DES model tends to produce higher rice predictions than . This occurs because Holt’s DES model is more sensitive to increasing trends, while ARIMA tends to be more conservative in capturing patterns of price changes. Thus, the selection of a model for rice price forecasting should consider the characteristics of the trend that occurs in the market, whether it is experiencing a continuous increase or has a fluctuating pattern.
Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pertumbuhan Produk Domestik Bruto Di Asia Menggunakan Model Regresi Dummy Ivanna Genardi, Angelina; Rahkmawati, Yeni; Muhajirin Farid, Fuad
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 7 No. 01 (2025)
Publisher : Program Studi Statistika Fakultas MIPA UNM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm352

Abstract

This study aims to analyze the factors influencing the Gross Domestic Product (GDP) of 45 Asian countries in 2021. Understanding these factors is crucial for formulating effective development policies and achieving the Sustainable Development Goals (SDGs). Data were sourced from Our World in Data and the World Bank. Dummy regression was employed to examine the effects of the Human Development Index (HDI), population size, and income classification on GDP. The results indicate that HDI and income classification significantly impact GDP, while population size does not. High-income countries have higher GDP compared to others. The regression model achieved an Adjusted R-Square value of 0.9058, explaining 90.58% of the variability in GDP. These findings highlight that enhancing human resource quality is essential for driving economic growth, particularly in low- and middle-income countries in Asia. This study offers valuable insights for policymakers in fostering sustainable development
Pengaruh Game Online Terhadap Gangguan Depresif Pada Mahasiswa Esco Surabaya Arief Ibrahim, Caraka; Hapsery, Alfisyahrina
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 7 No. 01 (2025)
Publisher : Program Studi Statistika Fakultas MIPA UNM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm353

Abstract

Online games are one of the most popular games nowadays. The negative impacts that may arise from playing online games are mental health disorders such as higher emotional distress, anxiety, depression, and antisocial behavior. The results of the SEM-PLS analysis show that the research model for activity factors in playing online games that influence depressive disorders in students in Surabaya has an R2 value of 56.7%, which is a good enough model to explain the influence of existing variables. Hypothesis testing shows that the latent variables of the influence of achievement and the influence of activity significantly influence the increase in the level of depressive symptoms of students in Surabaya with parameter values of 0.335 and 0.561, which proves that depressive symptoms can be influenced by activity factors in playing online games
Pengaruh Rezim Politik dan PDB per Kapita terhadap Indeks Persepsi Korupsi di Negara Asia Fauzan Adzim, Muhammad
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 7 No. 01 (2025)
Publisher : Program Studi Statistika Fakultas MIPA UNM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm354

Abstract

Korupsi merupakan isu krusial yang memengaruhi perkembangan ekonomi dan sosial di kawasan ini, sering kali terkait dengan budaya suap dan nepotisme. Untuk mengeksplorasi hubungan ini, penelitian menggunakan Indeks Persepsi Korupsi (IPK) sebagai indikator utama tingkat korupsi dan Produk Domestik Bruto (PDB) per kapita sebagai ukuran kondisi ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dampak kebebasan rezim politik dan kondisi ekonomi nasional terhadap tingkat korupsi di negara-negara Asia pada tahun 2022. Metodologi yang diterapkan adalah regresi linear berganda yang melibatkan variabel dummy, dengan model regresi berbentuk Y = 24,2831 + 0,0005X + 7,785 + 16,3432 + ε. Dalam model ini, Y mewakili IPK, X adalah PDB per kapita, menunjukkan rezim politik sebagian bebas, dan menunjukkan rezim politik bebas, sementara ε adalah galat. Hasil analisis menunjukkan bahwa negara-negara dengan rezim politik yang lebih bebas cenderung memiliki tingkat korupsi yang lebih rendah, sedangkan negara dengan PDB per kapita yang lebih tinggi cenderung memiliki tingkat korupsi yang lebih tinggi. Setiap peningkatan satu dolar internasional dalam PDB per kapita berhubungan dengan peningkatan proporsional dalam IPK, dengan mempertimbangkan variabel rezim politik. Penelitian ini memberikan wawasan penting untuk pengembangan kebijakan antikorupsi yang lebih efektif di Asia dengan menekankan perlunya memperbaiki tata kelola yang bersih dan transparan. Kontribusi penelitian ini terletak pada identifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat korupsi dan implikasinya untuk strategi pemberantasan korupsi di kawasan tersebut
Pemodelan GWR Menggunakan Fungsi Pembobot Adaptive Box-Car Pada Angka Kesakitan DBD di Pulau Kalimantan Tahun 2023 Candra Dewi, Ni Luh Ayu; Hayati, Memi Nor; Fauziyah, Meirinda
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 7 No. 01 (2025)
Publisher : Program Studi Statistika Fakultas MIPA UNM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm355

Abstract

Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit yang disebabkan oleh penyebaran virus dengue yang berkaitan dengan karakteristik suatu wilayah yang berbeda-beda. GWR merupakan pemodelan yang mempertimbangkan adanya aspek lokasi yang berbeda-beda sehingga akan menghasilkan penduga parameter yang bersifat lokal di setiap lokasi pengamatan. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model GWR dan faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap angka kesakitan DBD di kabupaten/kota di Pulau Kalimantan Tahun 2023. Penaksiran parameter model GWR menggunakan metode Weighted Least Square (WLS) dengan fungsi kernel adaptive box-car sebagai pembobot spasial dan nilai bandwidth optimum ditentukan menggunakan kriteria Cross-Validation (CV). Hasil penelitian mendapatkan nilai koefisien determinasi model GWR sebesar 51,04%, yang nilai koefisien determinasinya lebih besar dibandingkan regresi linier berganda. Hasil estimasi parameter model GWR didapatkan model yang nilai koefisien determinasinya berbeda-beda di setiap lokasi pengamatan. Faktor-faktor yang berpengaruh signifikan adalah ketinggian di atas permukaan laut, ketidaktersediaan fasilitas buang air besar, dan jarak ke Ibu Kota Provinsi
Analisis Support Vector Regression untuk Meramalkan Saham Perusahaan Dss di Indonesia Mahgfirah, Aulya Atika; Hikmah, Hikmah; Rahayu, Putri Indi
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 7 No. 01 (2025)
Publisher : Program Studi Statistika Fakultas MIPA UNM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm356

Abstract

Forecasting is the process of estimating future events based on past information. In this study, the Support Vector Regression (SVR) method with the grid search time series cross-validation algorithm was used to analyze time series data. SVR is an extension of Support Vector Machine (SVM) for regression. This research aims to obtain the best model for predicting and forecasting the daily stock time series data of DSS company in Indonesia. The study compares four types of kernels—linear, polynomial, RBF, and sigmoid—to determine the best model. Model accuracy evaluation was conducted using RMSE, MSE, MAPE, and R-squared, where the model with the lowest error value was considered the best. The results show that SVR with a linear kernel, parameter C = 100, and epsilon = 0.01 produced an RMSE of 0.0583, MSE of 0.0034, MAPE of 10.53%, and R-squared of 0.99. Based on the MAPE value, this model is considered suitable for forecasting DSS stock, showing a downward trend in predictions
Analisis Perbandingan Potensi Kerugian Saham Apple Inc dan Samsung Electronics Co., Ltd dengan Value at Risk (VaR) Menggunakan Pendekatan Simulasi Monte Carlo Pada Aset Tunggal Hidayat, Rahmat; Awaluddin, Awaluddin; Marua, Rivansyah Usman; Tatali, Adinda Nabila; Faqihsyah, Muhammad
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 7 No. 01 (2025)
Publisher : Program Studi Statistika Fakultas MIPA UNM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm357

Abstract

Dalam melakukan investasi saham di pasar modal tentu ada yang namanya kerugian yang dialami oleh investor . Kerugian inilah yang disebut sebagai resiko investor. Salah satu analisis yang mengukur risiko investor adalah Value at Risk.(VaR). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui seberapa besar risiko investasi pada aset tunggal saham Apple Inc dan Samsung Electronics Co., Ltd. Metode yang digunakan dalam menghitung value at risk adalah metode simulasi Monte Carlo yang membuat simulasi dengan membangkitkan nilai acak. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yaitu data penutupan harian saham Apple Inc. dan Samsung Electronics Co., Ltd dari 1 Januari 2022 – 31 Desember 2023. Berdasarkan hasil penelitian dengan tingkat kepercayaan 99%, 95%, dan 90%, rentang waktu satu hari dan besar dana investasi awal sebesar $100.000.000 diperoleh kemungkinan kerugian pada saham Apple Inc beturut-turut sebesar $ 4.111.565, $ 2.886.832, dan $ 2.233.242. Kemudian pada saham Samsung Electronic Co., Ltd berturut-turut sebesar $ 3.245.607, $ 2.292.911, dan $ 1.785.032. Hasil penelitian menunjukkan bahwa saham Samsung Electronics Co.,Ltd memilki risiko kerugian terkecil dibandingkan dengan saham Apple Inc
ANALISIS BIBLIOMETRIK TERHADAP PENGGUNAAN ANALISIS VARIANS (ANAVA) Quraisy, Andi; Nursakiah, Nursakiah; Takdirmin; Mahmud, Randy Saputra
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 7 No. 01 (2025)
Publisher : Program Studi Statistika Fakultas MIPA UNM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm358

Abstract

Analisis varian atau biasa disingkat ANAVA merupakan salah satu analisis yang biasa digunakan untuk menganalisis ragam antar beberapa populasi. Penelitian ini merupakan penelitian yang membahas tentang analisis bibliometrik dengan menggunakan kata kunci ANAVA sebagai sumber dari data analisis. Adapun tujuan penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi penelitian atau publikasi yang berkaitan dengan analisis varian atau ANAVA dan mengkaji karakteristik dari publikasi tersebut. Dari hasil analisis diperioleh bahwa hasil analisis berdasarkan software diperoleh 1261 istilah dan 17 istilah paling mendekati analisis varian atau ANAVA dan dari 17 istilah tersebut dikelompokkan menjadi 4 kluster yang berbeda yang menandakan hubungan dari tiap kluster, dari penggunaan kata kunci bersama terlihat bahwa kata kunci ANAVA merupakan kata kunci yang paling banyak digunakan yang ditandai dengan ukuran lingkaran disetiap kluster. Begitupula dengan dentitas atau kerapatan dari kata kunci ANAVA yang menunjukkan warna paling terang yang berarti semakin terang warna dentitasnya maka semakin banyak penelitian yang telah dilakukan yang menggunakan kata kunci ANAVA.

Page 1 of 2 | Total Record : 11

 1   2 

Filter by Year

2025 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 7 No. 03 (2025) Vol. 7 No. 01 (2025) Vol. 7 No. 2 (2025) Vol. 6 No. 03 (2024) Vol. 6 No. 02 (2024) Vol. 6 No. 01 (2024) Vol. 5 No. 03 (2023) Vol. 5 No. 02 (2023) Vol. 5 No. 01 (2023) Vol. 4 No. 3 (2022) Vol. 4 No. 2 (2022) Vol. 4 No. 1 (2022) More Issue