Bandung Conference Series: Statistics
Bandung Conference Series: Statistics (BCSS) menerbitkan artikel penelitian akademik tentang kajian teoritis dan terapan serta berfokus pada Statistika dengan ruang lingkup sebagai berikut: Alternating Least Square, Analisis Konjoin, Autoregressive, Auxiliary Variabel, Baby Birth, Block Maxima, Churn Distribusi Skellam, Cox Regression, Data spasial, DBD Ordinal Logistic Regression, Diagram kendali, Discrete Choice Experiment Method, Discrete Time Logistic, empirical likelihood, Fisher Scoring, Generalized Structured Component Analysis, Geographically Weighted Regression, GEV, GJR GARCH, Infant Mortality Preferensi, Insurance Claim, Kaplan-Meier, Kernel Bi-Square, Gaussian, Logistic Regression, Maternal Mortality, Mixed Geographically Weighted Regression Model GSTAR, MLE, Model ARIMAX, MSE. Multiple linear regression analysis, Nadaraya Watson, Newton Raphson Method, Nonparametrik Spline Confidence Interval, Optimasi Multi-Objek, orde Spasial, Outlier, Pareto Optimal, Partial Proportional Odds Model, Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia. Penduga Rasio dan Produk Tipe Eksponensial, Peramalan, Poisson Bivariate Regression, Poisson Regression, Rata-rata Populasi berhingga, Regresi, Return Period Exogenous Variable, RMSE, Structural Equation Modeling, Survival Analysis, Threshold, Vibrasi Bearing, zero-inflated. Prosiding ini diterbitkan oleh UPT Publikasi Ilmiah Unisba. Artikel yang dikirimkan ke prosiding ini akan diproses secara online dan menggunakan double blind review minimal oleh dua orang mitra bebestari.
Articles
279 Documents
<![CDATA[Hubungan antara Rata-Rata Lama Sekolah dengan Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia Tahun 2023 ]]>
<![CDATA[Tasyah Syarmilati]]>;
<![CDATA[Suliadi]]>
<![CDATA[ Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 2 (2024): Bandung Conference Series: Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[UNISBA Press ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/bcss.v4i2.14318
<![CDATA[Abstract. The relationship between average years of schooling and poverty rates is important for social and economic development. Average years of schooling, which measures the number of years of formal education received by the population, and poverty rates, which indicate the percentage of the population below the poverty line, are indicators of social welfare. Data from the Central Statistics Agency (BPS, 2023) shows that the average years of schooling in Indonesia in 2023 were 8.6 years, the poverty rate was 9.57%, and the open unemployment rate was 5.8%. Based on this phenomenon, it is important to have a deep understanding of the relationship between average years of schooling and unemployment in order to design more effective policies. The method used is Pearson correlation because the data from both variables follow a normal distribution. The results of the study showed that the relationship between average years of schooling and the open unemployment rate in Indonesia in 2023 is included in the moderate category. Although the average length of schooling has increased, open unemployment has also increased, indicating a significant relationship that needs to be considered in education and employment policies. Abstrak. Hubungan antara rata-rata lama sekolah dan angka kemiskinan penting untuk pembangunan sosial dan ekonomi. Rata-rata lama sekolah, yang mengukur jumlah tahun pendidikan formal yang diterima penduduk, dan angka kemiskinan, yang menunjukkan persentase penduduk di bawah garis kemiskinan, merupakan indikator kesejahteraan sosial. Data Badan Pusat Statistik (BPS, 2023) menunjukkan bahwa rata-rata lama sekolah di Indonesia pada 2023 adalah 8,6 tahun, angka kemiskinan 9,57%, dan tingkat pengangguran terbuka 5,8%. Berdasarkan fenomena tersebut pentingnya pemahaman yang mendalam tentang hubungan antara rata-rata lama sekolah dan pengangguran untuk merancang kebijakan yang lebih efektif. Metode yang digunakan adalah korelasi Pearson karena data dari kedua variabel mengikuti ditsribusi normal. Korelasi Pearson memberikan nilai antara -1 dan 1, di mana nilai 1 menunjukkan hubungan positif sempurna, nilai -1 menunjukkan hubungan negatif sempurna, dan nilai 0 menunjukkan tidak adanya hubungan linear antara variabel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hubungan antara rata-rata lama sekolah dan tingkat pengangguran terbuka di Indonesia pada 2023 termasuk dalam kategori sedang. Meskipun rata-rata lama sekolah meningkat, pengangguran terbuka juga mengalami peningkatan, menunjukkan hubungan signifikan yang perlu diperhatikan dalam kebijakan pendidikan dan ketenagakerjaan.]]>
<![CDATA[Analisis Pengaruh Indeks Pembangunan Manusia terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jawa Barat pada Tahun 2021 ]]>
<![CDATA[Muhamad Fathur Ramdani]]>;
<![CDATA[Marizsa Herlina]]>
<![CDATA[ Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 2 (2024): Bandung Conference Series: Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[UNISBA Press ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/bcss.v4i2.14344
<![CDATA[Abstract. Practical courses are one of the courses in the curriculum of the Unisba Statistics Studies Program which are compulsory for students to take and work on their own under the guidance of a supervisor. The practice course aims to introduce students to the world of work, as well as to apply various statistical methods to the fields in which the student performs the practice course. The author carried out practical studies at the Central Statistical Agency of Garut district, which is located on Road Development No. 222, Sukagalih Village, Kidul Tarogong District, Garut District, West Java Province. The purpose of the report is to analyze the impact of the Human Development Index on poverty levels in the West Java Province in 2021. The analysis used in this report is a simple regression analysis using the variables Human Development Indicator (X) and Poverty Level Variable (Y). Based on the results of the analysis related to the influence of the human development index on the poverty rate in West Java province in 2021, it can be concluded that the Human development index has a negative and significant impact on the level of poverty in Western Java Province by 2021. Based on the R-square, it can be inferred as 0.583 or 58.3%, which means that 58.3% of the diversity of the poverty rate can be explained by the Human Development Index variable, while the remaining 41.7% can be described by another variable. Abstrak. Kuliah Praktik merupakan salah satu mata kuliah dalam kurikulum Program Studi Statistika Unisba yang wajib diambil oleh mahasiswa dan dikerjakan sendiri dengan petunjuk seorang pembimbing. Kuliah Praktik ini bertujuan untuk memperkenalkan dunia kerja kepada mahasiswa, selain itu juga untuk menerapkan berbagai metode statistika pada bidang dimana mahasiswa itu melakukan Kuliah Praktik. Penulis melakukan kegiatan Kuliah Praktik di Badan Pusat Statistik Kabupaten Garut yang beralamat di Jalan Pembangunan No. 222, Desa Sukagalih, Kecamatan Tarogong Kidul, Kabupaten Garut, Provinsi Jawa Barat. Laporan ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Indeks Pembangunan Manusia terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jawa Barat pada tahun 2021. Analisis yang digunakan pada laporan ini adalah analisis regresi sederhana dengan menggunakan variabel Indeks Pembangunan Manusia (X) dan variabel Tingkat Kemiskinan (Y). Berdasarkan hasil analisis terkait pengaruh Indeks Pembangunan Manusia terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jawa Barat pada tahun 2021, dapat disimpulkan bahwa Indeks Pembangunan Manusia berpengaruh negatif dan signifikan terhadap Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jawa Barat pada tahun 2021. Berdasarkan R-square, dapat disimpulkan sebesar 0,583 atau 58,3% yang berarti sebesar 58,3% keragaman Tingkat Kemiskinan dapat dijelaskan oleh variabel Indeks Pembangunan Manusia. Sedangkan sisanya 41,7% dapat dijelaskan oleh variabel lain.]]>
<![CDATA[Interval Kepercayaan untuk Selisih Dua Koefisien Variasi dari Distribusi Invers Gaussian Berdasarkan Metode MOVER ]]>
<![CDATA[Siti Fadhilah Irawan]]>;
<![CDATA[Abdul Kudus]]>
<![CDATA[ Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 2 (2024): Bandung Conference Series: Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[UNISBA Press ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/bcss.v4i2.14554
<![CDATA[Abstract. The estimation of parameters from the Inverse Gaussian (IG) distribution, which describes data with positive skewness or right skewness (positive skew), requires us to estimate the difference between two CVs (coefficients of variation) from two IG-distributed populations. The estimation of the difference between two CVs can be performed using confidence intervals or interval estimators. One method available is the interval estimator using the Method of Variance Estimate Recovery (MOVER). The MOVER method itself is one of the methods for constructing intervals and will be applied to PM 2.5 air quality data in Semarang City and Malang City. This is because, based on preliminary analysis of several cities in Indonesia, the data that meets the criteria of having positive skewness or right skewness is found in Semarang City and Malang City. In this thesis, the MOVER method is applied to the coefficient of variation from the IG distribution on PM 2.5 air quality data. The research process includes steps such as calculating parameter estimates from the IG distribution using the maximum likelihood method, conducting a Kolmogorov-Smirnov goodness-of-fit test, and then calculating the 95% confidence interval using the MOVER method. Based on the calculations, it was found that the PM 2.5 air quality data in Semarang City and Malang City for the year 2023 is well-modeled by the IG distribution, and the 95% confidence interval for the CV using the MOVER method for that data lies within the range [-0.1452; 0.0170] with an interval length of 0.1622. It is observed that the confidence interval contains the value 0, indicating that the difference in CV is not significant. Abstrak. Penaksiran parameter dari distribusi Invers Gaussian (IG) yang menggambarkan data yang memiliki kemiringan positif atau miring ke sebelah kanan (skew positif). Maka kita harus dapat menduga selisih dua CV dari dua populasi distribusi IG. Pendugaan selisih dua CV dapat dilakukan dengan menggunakan interval kepercayaan atau penduga interval. Salah satu metode yang ada yaitu penduga interval kepercayaan pendugaan menggunakan metode The Method of Variance Estimate Recovery (MOVER). Metode MOVER sendiri merupakan salah satu metode untuk membuat interval. yang akan diterapkan pada data kualitas udara PM 2.5 di Kota Semarang dan Kota Malang. Karena dari hasil analisis sementara beberapa kota di Indonesia, data yang memenuhi dan memiliki kemiringan positif atau condong kekanan yaitu Kota Semarang dan Kota Malang. Dalam skripsi ini dilakukan penerapan metode MOVER untuk koefisien variasi dari distribusi IG pada data kualitas udara PM 2.5. Dalam proses penelitian tahapan analisis yang dilakukan meliputi menghitung taksiran parameter dari distribusi IG menggunakan metode maksimum likelihood, melakukan uji kecocokan Kolmogorov-Smirnov, kemudian menghitung selang kepercayaan 95% dengan metode MOVER. Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh bahwa data kualitas udara PM 2.5 di Kota Semarang & Kota Malang tahun 2023 cocok dimodelkan dengan distribusi IG dan selang kepercayaan MOVER dengan tingkat kepercayaan 95% untuk KV dari data tersebut berada diantara rentang [ - 0,1452 ; 0,0170 ] dengan Panjang interval sebesar 0,1622. Terlihat bahwa interval kepercayaannya mengandung nilai 0 , artinya selisih KV-nya tidak signifikan.]]>
<![CDATA[Hubungan antara Jenis Kelamin, Usia dan Tahun Keberangkatan Jemaah Umrah PT. OPQ Menggunakan Uji Chi Square ]]>
<![CDATA[Dzakiir, Ammaar]]>;
<![CDATA[Nur Azizah Komara Rifai]]>
<![CDATA[ Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 2 (2024): Bandung Conference Series: Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[UNISBA Press ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/bcss.v4i2.14607
<![CDATA[Abstract. The significant increase in Umrah pilgrims in Indonesia, from 480.000 in 2011 to 974.650 in 2019, has created challenges for Umrah travel companies, including PT. OPQ, to design programs that suit various market segments. This phenomenon drives the importance of an in-depth understanding of pilgrims' characteristics, including the relationship between demographic variables. With this approach, PT. OPQ seeks to ensure that each Umrah program can match each market segment's preferences and specific needs to provide a more personalised and satisfying experience for each pilgrim. Therefore, this study aims to determine the relationship between gender, age, and year of departure of Umrah pilgrims at PT. OPQ. Using the Chi-Square Test as the method of analysis, this study examines the data to determine if there is a significant relationship between these variables. This test is suitable because gender, age, and year of departure are measured using a nominal data scale. The results showed no significant relationship between gender and age of Umrah pilgrims, nor between gender and year of departure. This result indicates that the age distribution and year of departure of Umrah pilgrims are not statistically different between men and women in PT. OPQ. This study provides important insights for Umrah travel companies in designing programs that are more inclusive and suited to the needs of various market segments, without the need to differentiate based on gender. These results can help PT. OPQ and similar companies optimise their Umrah marketing and product development strategies. Abstrak. Peningkatan jamaah umrah yang signifikan di Indonesia, dari 480.000 di tahun 2011 menjadi 974.650 di tahun 2019, telah menciptakan tantangan bagi perusahaan perjalanan umrah, termasuk PT. OPQ, untuk merancang program yang sesuai dengan berbagai segmen pasar. Fenomena ini mendorong pentingnya pemahaman mendalam tentang karakteristik jamaah, termasuk hubungan antara variabel demografis. Dengan pendekatan ini, PT. OPQ berusaha untuk memastikan bahwa setiap program umroh dapat sesuai dengan preferensi dan kebutuhan spesifik setiap segmen pasar untuk memberikan pengalaman yang lebih personal dan memuaskan bagi setiap jamaah. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara jenis kelamin, usia, dan tahun keberangkatan jamaah umrah di PT. OPQ. Dengan menggunakan Uji Chi-Square sebagai metode analisis, penelitian ini menguji data untuk menentukan apakah ada hubungan yang signifikan antara variabel-variabel tersebut. Uji ini cocok digunakan karena jenis kelamin, usia, dan tahun keberangkatan diukur dengan menggunakan skala data nominal. Hasil penelitian menunjukkan tidak ada hubungan yang signifikan antara jenis kelamin dan usia jemaah umrah, maupun antara jenis kelamin dan tahun keberangkatan. Hasil ini mengindikasikan bahwa distribusi usia dan tahun keberangkatan jemaah umrah tidak berbeda secara statistik antara laki-laki dan perempuan di PT. OPQ. Studi ini memberikan wawasan penting bagi perusahaan perjalanan umrah dalam merancang program yang lebih inklusif dan sesuai dengan kebutuhan berbagai segmen pasar, tanpa perlu membedakan berdasarkan jenis kelamin. Hasil ini dapat membantu PT. OPQ dan perusahaan sejenis untuk mengoptimalkan strategi pemasaran dan pengembangan produk umrah mereka.]]>
<![CDATA[Uji Mann-Whitney Perbedaan Harapan Lama Sekolah antara Provinsi Sumatera Selatan dengan Aceh Tahun 2023 ]]>
<![CDATA[Ghea Putri Amalia P]]>;
<![CDATA[Suliadi]]>
<![CDATA[ Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 2 (2024): Bandung Conference Series: Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[UNISBA Press ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/bcss.v4i2.14669
<![CDATA[Abstract. Inferential statistics are often referred to as inductive statistics which are statistics used to analyse sample data and the result will be generalised or concluded for the population from which the sample was taken. Inferential statistics are categorised into two, namely parametric statistics and nonparametric statistics. One of the test used on two independent samples is the Mann-Whitney Test. The Mann-Whitney test can be used when the data is not normally distributed. The advantage of the Mann-Whitney test is that it can be used if the number of each sample is not the same. Expected Years of Schooling (EYS) is defined as the years of schooling (in years) that a child is expected to experience at a certain age in the future. It is assumed that the probability that the child will remain in school at subsequent ages is equal to the probability of the population being in school per the current population of the same age. Expected years of schooling are calculated for the population aged seven years and above. Hypothesis testing using the Mann-Whitney test shows that there is a significant difference between the expected years of schooling of districts/cities in South Sumatra Province and the expected years of schooling of districts/cities in Aceh Province in 2023. Abstrak. Statistika inferensial sering disebut sebagai statistika induktif yang merupakan statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya akan digeneralisasikan atau disimpulkan untuk populasi dari asal sampel itu diambil. Statistika inferensial dikategorikan menjadi dua, yaitu statistika parametrik dan statistika nonparametrik. Salah satu pengujian yang digunakan pada dua sampel saling bebas ada Uji Mann-Whitney. Uji Mann-Whitney dapat digunakan ketika data tidak berdistribusi normal. Kelebihan dari uji Mann-Whitney yaitu bisa digunakan jika jumlah masing-masing sampel tidak sama. Harapan Lama Sekolah (HLS)/Expected Years of Schooling (EYS) didefinisikan lamanya sekolah (dalam tahun) yang diharapkan akan dirasakan oleh anak pada umur tertentu di masa mendatang. Diasumsikan bahwa peluang anak tersebut akan tetap bersekolah pada umur-umur berikutnya sama dengan peluang penduduk yang bersekolah per jumlah penduduk untuk umur yang sama saat ini. Angka harapan lama sekolah dihitung untuk penduduk berusia tujuh tahun ke atas. Uji hipotesis menggunakan uji Mann-Whitney menunjukkan bahwa terdapat perbedaan yang signifikan antara harapan lama sekolah kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Selatan dengan harapan lama sekolah kabupaten/kota di Provinsi Aceh tahun 2023.]]>
<![CDATA[Hubungan Penggunaan Gadget sebagai Media Literasi Digital dengan Tumbuhnya Critical Thinking pada Mahasiswa Statistika Unisba Angkatan 2020 dan 2021 ]]>
<![CDATA[Fikran Muhammad Ikmal]]>;
<![CDATA[Ilham Faishal Mahdy]]>;
<![CDATA[Hendrik Wijayanto]]>;
<![CDATA[Dhimas Muhamad Fakhriyan]]>;
<![CDATA[Abdan Syakuran]]>
<![CDATA[ Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 2 (2024): Bandung Conference Series: Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[UNISBA Press ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/bcss.v4i2.14681
<![CDATA[Abstract. Gadgets have become an inseparable part of everyday life, especially in the world of education. The function of gadgets is now not only limited as a communication tool, but also as the main means to access and understand digital information, which is the essence of digital literacy. digital literacy is the ability to be able to access, understand and use digital information intelligently and appropriately. Digital literacy allows them to access a variety of rich and relevant sources of information, as well as better analyze data. In addition, critical thinking skills also help a person to easily understand things, because this ability allows students to analyze, evaluate, and synthesize information logically and rationally. This study aims to explore the relationship between the use of gadgets as digital literacy media and the improvement of critical thinking skills among Statistics students of Universitas Islam Bandung (Unisba) class of 2020 and 2021. Using the Slovin formula, the sample size was set at 126 students. The results showed that the Spearman Rank correlation test resulted in a p-value of 0.000, which is significant at the real level of 0.05 (5%). This indicates a significant relationship between the use of gadgets for digital literacy and the development of critical thinking skills in Statistics students at Unisba. Abstrak. Gadget telah menjadi bagian yang tidak bisa dipisahkan dari kehidupan sehari-hari, terutama di dunia pendidikan. Fungsi gadget kini tidak hanya terbatas sebagai alat komunikasi, tetapi juga sebagai sarana utama untuk mengakses dan memahami informasi digital, yang merupakan inti dari literasi digital. literasi digital adalah kemampuan untuk bisa mengakses, memahami, dan menggunakan informasi digital secara cerdas dan tepat. Literasi digital memungkinkan mereka untuk mengakses berbagai sumber informasi yang kaya dan relevan, serta menganalisis data dengan lebih baik. Selain itu, kemampuan berpikir kritis juga membantu seseorang untuk mudah memahi literasi digital, karena kemampuan ini memungkinkan mahasiswa untuk menganalisis, mengevaluasi, dan memahami informasi secara logis dan rasional. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi hubungan antara penggunaan gadget sebagai media literasi digital dan peningkatan kemampuan berpikir kritis di kalangan mahasiswa Statistika Universitas Islam Bandung (Unisba) angkatan 2020 dan 2021. Menggunakan rumus Slovin, ukuran sampel ditetapkan sebanyak 126 mahasiswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa uji korelasi Rank Spearman menghasilkan p-value 0.000, yang signifikan pada taraf nyata 0.05 (5%). Ini menunjukkan adanya hubungan signifikan antara penggunaan gadget untuk literasi digital dan perkembangan kemampuan berpikir kritis pada mahasiswa Statistika di Unisba.]]>
<![CDATA[Perbandingan Peramalan Curah Hujan di Kota Bandung Menggunakan Metode Seasonal Autoregressive Moving Average (SARMA) dan Seasonal Autoregressive Moving Average with Exogenous Input (SARMAX) ]]>
<![CDATA[Arina Pramudita]]>;
<![CDATA[Herlina, Marizsa]]>
<![CDATA[ Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 2 (2024): Bandung Conference Series: Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[UNISBA Press ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/bcss.v4i2.14683
<![CDATA[Abstract. Forecasting is an important component in decision making because it can estimate the value of data in the future using past data. This research proposes the use of a forecasting method that can handle univariate time series data designed to forecast seasonal pattern data. Therefore, it allows analysis to find the best model comparison using the Seasonal Autoregressive Moving Average (SARMA) method and the Seasonal Autoregressive Moving Average with Exogenous Input (SARMAX) method. The SARMA method is an extension of the ARMA method which is used for data with seasonal patterns (repeating every period). The SARMAX method is a method that really pays attention to independent variables so that this method is sufficient to minimize errors in forecasting data. The aim of this research is to determine the model and forecast results for the next 12 months from rainfall data in Bandung City and compare the error rate values of the two methods, namely SARMA and SARMAX with the exogenous variable air pressure. From the test results using both methods, the model obtained (1,2)(0,1)12 and from the forecasting results it was found that in January 2024 there was high rainfall, while in September 2024 there was low rainfall. Apart from that, it was found that the SARMAX model provided better performance with an RMSE value of 84.05325 which was smaller than the SARMA model of 86,00966. Abstrak. Peramalan adalah komponen penting dalam pengambilan keputusan karena dapat memperkirakan nilai data di masa depan dengan menggunakan data masa lalu. Penelitian ini mengusulkan penggunaan metode peramalan yang dapat menangani data time series univariate yang dirancang untuk meramalkan data berpola musiman. Oleh karena itu, memungkinkan analisis mencari perbandingan model terbaik menggunakan metode Seasonal Autoregressive Moving Average (SARMA) dan metode Seasonal Autoregressive Moving Average with Exogenous Input (SARMAX). Metode SARMA merupakan perluasan dari metode ARMA yang digunakan untuk data yang berpola musiman (berulang setiap periode). Metode SARMAX adalah metode yang sangat memperhatikan variabel independent sehingga metode tersebut cukup untuk meminimalisirkan kesalahan dari data hasil peramalan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui model dan hasil ramalan selama 12 bulan ke depan dari data curah hujan di Kota Bandung serta membandingkan nilai tingkat kesalahan dari kedua metode yaitu SARMA dan SARMAX dengan variabel eksogen tekanan udara. Dari hasil pengujian dengan kedua metode didapat model (1,2)(0,1)12 serta dari hasil peramalan diperoleh bahwa pada bulan Januari 2024 terjadi curah hujan yang tinggi sedangkan pada bulan September 2024 terjadi curah hujan yang rendah. Selain itu, didapat bahwa model SARMAX memberikan kinerja yang lebih baik dengan diperoleh nilai RMSE sebesar 84,05325 lebih kecil dibandingkan model SARMA sebesar 86,00966.]]>
<![CDATA[Pengelompokkan Provinsi Berdasarkan Indeks Demokrasi Indonesia Menggunakan Metode K-Means ]]>
<![CDATA[Tiara Erlani Putri]]>;
<![CDATA[Suwanda]]>
<![CDATA[ Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 2 (2024): Bandung Conference Series: Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[UNISBA Press ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/bcss.v4i2.14721
<![CDATA[Abstract. Indonesia is a country that implements a democratic political system in its governance. The historical journey of democracy in Indonesia has proven that democracy is not always implemented as it should be. In reality, with each change in the democratic system in Indonesia, the role of the government becomes very dominant over the democratic system. Meanwhile, the people, as the holders of the country's sovereignty, are forced to follow the power holders in implementing democracy. Indonesian Democracy Index is a measurement tool used to assess how well democracy functions. Indonesian Democracy Index is an effort to measure Indonesia's democracy through three aspects: Freedom, Equality, and the Capacity of Democratic Institutions. This study aims to classify provinces in Indonesia based on the quality of the Indonesian Democracy Index (IDI) for the year 2022. K-Means method is used to cluster the provinces into several groups, taking into account the aspects of freedom, equality, and the capacity of democratic institutions. The silhouette method is used to determine the optimal number of clusters. The analysis results show that the provinces can be classified into two clusters, with Cluster 1 consisting of 25 provinces and Cluster 2 consisting of 9 provinces. Abstrak. Indonesia adalah negara yang menerapkan sistem politik demokrasi dalam pemerintahannya. Perjalanan sejarah demokrasi di Indonesia telah membuktikan bahwa tidak selamanya demokrasi dilaksanakan sesuai dengan seharusnya. Pada kenyataannya setiap berganti sistem demokrasi di Indonesia, peranan pemerintah sangat dominan terhadap sistem demokrasi di Indonesia. Sementara rakyat sebagai pemegang kedaulatan negara dipaksa untuk mengikuti para pemangku kekuasaan dalam menjalankan demokrasi. Indeks Demokrasi Indonesia adalah alat pengukuran yang digunakan untuk menilai sejauh mana demokrasi itu berfungsi. Indeks Demokrasi Indonesia merupakan salah satu bentuk upaya untuk mengukur demokrasi Indonesia melalui tiga aspek: Kebebasan, Kesetaraan, dan Kapasitas Lembaga Demokrasi. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan kualitas Indeks Demokrasi Indonesia (IDI) tahun 2022. Metode K-Means digunakan untuk mengelompokkan provinsi menjadi beberapa cluster, dengan mempertimbangkan aspek kebebasan, kesetaraan, dan kapasitas lembaga demokrasi. Metode silhouette digunakan untuk menentukan jumlah cluster yang optimal. Hasil analisis menunjukkan bahwa provinsi-provinsi dapat diklasifikasikan menjadi dua cluster. Dengan cluster 1 diperoleh sebanyak 25 Provinsi serta pada cluster 1 diperoleh sebanyak 9 Provinsi]]>
<![CDATA[Penggunaan Artificial Neural Network untuk Memprediksi Inflasi Jawa Barat pada Tahun 2023 ]]>
<![CDATA[Putri Zahiratul Muslimah]]>;
<![CDATA[Herlina, Marizsa]]>
<![CDATA[ Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 2 (2024): Bandung Conference Series: Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[UNISBA Press ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/bcss.v4i2.14875
<![CDATA[Abstract. Forecasting is the process of predicting the magnitude or amount of something in the future based on scientific analysis of past data. One method of forecasting is Artificial Neural Network (ANN), which uses a simple mathematical model that mimics the way the human brain works. ANNs work by accepting inputs in various formats, then multiplying each input by a certain weight. The purpose of forecasting is to get a picture of future values that are useful for decision-making or anticipation in the present. This research aims to forecast inflation in West Java. Inflation is a generalized increase in the prices of goods and services that is sustained over a period of time, reflecting excessive and unstable monetary growth. The data used in this study is West Java inflation data from 2013 to 2022 with a monthly period. With the proportion of training and testing data of 70:30, this research produces a multi-layer artificial neural network architecture design consisting of 3 layers, namely 3 neurons in the input layer (based on the PACF plot), 3 neurons in the hidden layer (based on the best MSE value), and 1 neuron in the output layer. The parameters used in this model include a learning rate of 0.5 and a binary sigmoid activation function. Abstrak. Peramalan merupakan proses memprediksi besarnya atau jumlah sesuatu di masa depan berdasarkan analisis ilmiah terhadap data masa lalu. Salah satu metode peramalan ialah Artificial Neural Network (ANN) atau jaringan saraf tiruan, yang menggunakan model matematika sederhana yang meniru cara kerja otak manusia. ANN bekerja dengan menerima input dalam berbagai format, lalu mengalikan setiap input dengan bobot tertentu. Tujuan dari peramalan adalah untuk mendapatkan gambaran nilai di masa depan yang berguna untuk pengambilan keputusan atau antisipasi di masa kini. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan inflasi di Jawa Barat. Inflasi ialah peningkatan harga barang dan jasa secara general yang berlangsung secara berkelanjutan dalam periode tertentu, mencerminkan pertumbuhan moneter yang berlebihan dan tidak stabil. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data inflasi Jawa Barat dari tahun 2013 hingga 2022 dengan periode bulanan. Dengan proporsi data training dan testing sebesar 70:30, penelitian ini menghasilkan rancangan arsitektur jaringan saraf tiruan multi-layer network yang terdiri dari 3 layer, yaitu 3 neuron pada input layer (berdasarkan plot PACF), 3 neuron pada hidden layer (berdasarkan nilai MSE terbaik), dan 1 neuron pada output layer. Parameter yang digunakan dalam model ini meliputi learning rate sebesar 0,5 dan fungsi aktivasi sigmoid biner.]]>
<![CDATA[Penerapan Model Geographically Weighted Lasso pada Kasus Stunting Tingkat Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat Tahun 2023 ]]>
<![CDATA[Esa Nurtiara]]>;
<![CDATA[Nusar Hajarisman]]>
<![CDATA[ Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 2 (2024): Bandung Conference Series: Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[UNISBA Press ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/bcss.v4i2.14940
<![CDATA[Abstract. Stunting is the impaired growth and development of children due to chronic malnutrition and recurrent infections characterised by body length or height below standard values. Spatial analysis is used to see whether there are spatial effects, namely data homogeneity or heterogeneity. It is necessary to test using the Geographically Weighted Regression (GWR) method to see these spatial effects. However, this method is not sufficient to be used if there is multicollinearity or a relationship between independent variables in each region of measurement. Therefore, testing is done using the Geographially Weighted Lasso (GWL) method which is an extension of the GWR method. This study aims to apply the GWL model to see spatial risk factors in stunting cases in Bandung city in an effort to reduce stunting rates. GWR modelling is done to be able to overcome the heterogeneity problem, but there is a new problem, namely the emergence of multicollinearity in the GWR model, multicollinearity occurs in the variable infants with malnutrition status ( ). To deal with this problem, it is necessary to do further modelling using the GWL method. With a coefficient of determination of 87.61%, the model can explain that the number of LBW babies ( ), the number of babies receiving exclusive breastfeeding ( ), the number of proper sanitation ( ), and the number of babies with poor nutritional status ( ) can affect the number of stunting cases in West Java Province. It is known that the number of babies with poor nutritional status ( ) has a significant effect in each district /city in West Java Province. Abstrak. Stunting merupakan gangguan pertumbuhan dan perkembangan anak akibat kekurangan gizi kronis dan infeksi berulang yang ditandai dengan panjang atau tinggi badan yang berada di bawah nilai standar. Analisis spasial digunakan untuk melihat ada tidaknya efek spasial, yaitu kehomogenan data atau heterogenitas. Perlu dilakukan pengujian dengan menggunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR) untuk melihat efek spasial tersebut. Namun, metode tersebut belum cukup untuk digunakan apabila terjadi multikolinearitas atau adanya hubungan antarvariabel bebas di setiap wilayah pengamaan. Maka dilakukan pengujian dengan menggunakan metode Geographially Weighted Lasso (GWL) yang meupakan perluasan dari metode GWR. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan model GWL untuk melihat faktor risiko secara spasial pada kasus stunting di kota Bandung dalam upaya penekanan penurunan angka stunting. Pemodelan GWR dilakukan untuk dapat mengatasi masalah heterogenitas tersebut, namun terdapat masalah baru yaitu munculnya multikolinearitas pada model GWR, multikolinearitas tersebut terjadi pada variabel bayi dengan status gizi kurang ( ). Untuk menangani masalah tersebut maka perlu dilakukan pemodelan selanjutnya dengan menggunakan metode GWL. Dimana dengan nilai koefisien determinasi sebesar 87.61% model tersebut dapat menjelaskan bahwa jumlah bayi BBLR ( ), jumlah bayi yang menerima ASI eksklusif ( ), jumlah sanitasi layak ( ), dan jumlah bayi dengan status gizi kurang ( ) dapat memengaruhi jumlah kasus stunting di Provinsi Jawa Barat.Diketahui bahwa jumlah bayi dengan status gizi kurang ( ), berpengaruh secara signifikan di setiap wilayah kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat.]]>
