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[Pengaruh antara Loneliness dan Budaya Fear of Missing Out dengan Quarter Life Crisis pada Civitas Akademik Statistika Unisba ]]>
<![CDATA[Jasmine Azalia Pangesti]]>;
<![CDATA[Mahdy, Ilham Faishal]]>
<![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.v4i2.15236
<![CDATA[Abstract. Quarter Life Crisis phase is a phase that occurs by a person with an age range of 20 - 40 years. In this phase, a person often experiences anxiety and uncertainty of goals, plans. This Quarter Life Crisis phase can cause a person to feel anxious about the future and tend to compare their lives with the lives of others or what is usually called Fear of Missing Out (FOMO). FOMO or a condition where a person feels that other people's lives are more fun and causes a person to lock themselves up. Because of this, the person can lead to experiencing Loneliness. So the purpose of this study is to see the influence or impact between FOMO (Fear of missing Out), Loneliness, and Quarter Life Crisis on the academic community of statistics at the Islamic University of Bandung. By using Path Analysis, it is concluded that Quarter Life Crisis has a positive effect on Fear of Missing Out (FOMO) and Fear of Missing Out (FOMO) has a positive effect on Loneliness. Therefore, the Quarter Life Crisis phase can cause someone to experience Fear of Missing Out (FOMO) and someone who experiences Fear of Missing Out (FOMO) can cause Loneliness. Abstrak. Fase Quarter Life Crisis adalah fase yang terjadi oleh seseorang dengan rentang usia 20 – 40 tahun. Pada fase ini, seseorang sering kali mengalami kecemasan dan ketidakpastian tujuan, rencana. Fase Quarter Life Crisis ini dapat menyebabkan seseorang merasa cemas akan masa depan dan cenderung membandingkan hidup mereka dengan kehidupan orang lain atau yang biasanya disebut dengan Fear of Missing Out (FOMO). FOMO atau kondisi dimana seseorang merasa kehidupan orang lain lebih menyenangkan dan mengakibatkan seseorang mengurung diri. Karena hal tersebut orang tersebut bisa mengarahkan mengalami Loneliness. Sehingga tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat pengaruh atau dampak antara FOMO (Fear of missing Out), Loneliness, dan Quarter Life Crisis pada civitas akademik statistika Universitas Islam Bandung. Dengan menggunakan Analisis Jalur didapat kesimpulan bahwa Quarter Life Crisis berpengaruh positif terhadap Fear of Missing Out (FOMO) dan Fear of Missing Out (FOMO) berpengaruh positif terhadap Loneliness. Oleh karena itu, fase Quarter Life Crisis dapat menyebabkan seseorang mengalami Fear of Missing Out (FOMO) dan seseorang yang mengalami Fear of Missing Out (FOMO) dapat menyebabkan Loneliness.]]>
<![CDATA[Pengelompokan Perangkat Daerah di Jawa Barat Berdasarkan Jenis Pajak Menggunakan Metode Ward ]]>
<![CDATA[Dyah Listya Rini]]>;
<![CDATA[Abdul Kudus]]>;
<![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.v4i2.15244
<![CDATA[Abstract. Cluster analysis is a multivariate statistical analysis to classify several objects with similar characteristics. Hierarchical cluster analysis is a method that is carried out by creating a level based on the same characteristics. Hierarchical cluster analysis with the Ward method is a method that aims to minimize the increase in variation between objects in one cluster. On this occasion, the author obtained secondary data from BPKAD in the form of recapitulated tax collection data in SIPD in January-August 2023. Based on the grouping carried out, 2 clusters were obtained with the number of cluster 1 members as many as 1 regional apparatus and the number of cluster 2 members as many as 37 regional apparatus. The final result of the grouping is that the Education Office is the only member in cluster 1 and the Health Office and 36 other regional apparatus are in cluster 2. The average value of each type of tax provided by cluster 1 is greater than the average value of each type of tax provided by cluster 2, so it can be said that cluster 1 has the greatest tax attraction. Abstrak. Analisis klaster merupakan analisis statistika multivariat untuk mengklasifikasikan beberapa objek dengan karakteristik yang sama. Analisis klaster hierarki merupakan metode yang dilakukan dengan membuat suatu tingkatan berdasar karakteristik yang sama. Analisis klaster hierarki dengan metode Ward merupakan metode yang bertujuan meminimalkan peningkatan variasi antar objek yang ada dalam satu klaster. Pada kesempatan kali ini penulis memperoleh data sekunder dari pihak instansi terkait berupa data rekapitulasi tarikan pajak di SIPD pada bulan Januari-Agustus tahun 2023. Berdasarkan pengelompokan yang dilakukan diperoleh sebanyak 2 klaster dengan jumlah anggota klaster 1 sebanyak 1 perangkat daerah dan jumlah anggota klaster 2 sebanyak 37 perangkat daerah. Hasil akhir pengelompokannya yakni Perangkat Daerah 1 ( ) sebagai satu-satunya anggota dalam klaster 1 dan Perangkat Daerah 2 ( ) serta 36 perangkat daerah lainnya berada dalam klaster 2. Nilai rata-rata tiap jenis pajak yang diberikan oleh klaster 1 lebih besar dibandingkan nilai rata-rata tiap jenis pajak yang diberikan oleh klaster 2, sehingga dapat dikatakan bahwa klaster 1 memiliki tarikan pajak paling besar.]]>
<![CDATA[Analisis Regresi Tobit pada Jumlah Kasus Kematian HIV AIDS di Provinsi Jawa Barat ]]>
<![CDATA[Fiore Rosie Kestana]]>;
<![CDATA[Teti Sofia Yanti]]>
<![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.v4i2.15262
<![CDATA[Abstract. There are several types of regression analysis, one of which is linear regression. In fact, in the field there are many cases where the dependent variable doesn’t complete information or is called cencored data. Regression takes account censored data on the dependent variable is tobit regression. Parameter estimation in tobit regression uses the Maximum Likelihood Estimation method. This research takes data related to cases of death due to HIV/AIDS. In June 2022, West Java in third place with the highest of HIV/AIDS cases in Indonesia. The number of cases of AIDS death in Indoneisa, one of which in West Java, the probability of this occurring is 0 to not death. This data is called censored data. This research aims was to look at the factors that influence the number of AIDS death in West Java with the the variables X of the number of cases of HIV positive blood donor X1 , the number of cases of syphilis X2 and the number of condom X3 using a significance level of 5%. Based on the results, it is stated that for every people 10 people increasing the number of cases of syphilis, the number of deaths due to AIDS will increase by 5 people and every time the number of condum uses increases by 10^1000, the number of deaths due to AIDS will decrease by 1,2 cases. The variables that influence the number of deaths due to AIDS are the number of cases of syphilis X2 of the number of condom Log X3. Abstrak. Terdapat beberapa macam analisis regresi salah satunya yaitu analisis regresi linier. Faktanya, dilapangan banyak ditemukan kasus dimana variabel terikatnya tidak memberikan informasi secara lengkap atau disebut data tersensor. Regresi yang memperhatikan data tersensor pada variabel terikatnya yaitu analisis regresi tobit. Metode ini digunakan untuk mengatasi ketika variabel terikatnya bersifat terbatas. Pendugaan parameter pada regresi tobit yaitu menggunakan metode Maksimum Likelihood Estimation. Penelitian ini mengambil data terkait kasus kematian oleh HIV/AIDS. Provinsi Jawa Barat sampai dengan Juni 2022 terdapat pada urutan ketiga dengan jumlah kasus HIV/AIDS terbanyak di Indonesia. Virus HIV/AIDS merupakan salah satu penyakit dengan peringkat atas dalam menyebabkan kematian. Dalam jumlah kasus kematian AIDS di Indonesia salah satunya di Jawa Barat kemungkinan yang terjadi adalah 0 sampai tak hingga kematian. Struktur data seperti ini disebut data tersensor. Pada penelitian ini bertujuan untuk melihat faktor-faktor yang mempengaruhi pada jumlah kematian AIDS di Jawa Barat dengan variabel X nya terdiri dari jumlah kasus donor darah positif HIV X , jumlah kasus penyakit sifilis X2 dan jumlah penggunaan kondom X3 dengan menggunakan taraf nyata 5%. Berdasarkan hasil penelitian menyatakan bahwa setiap penambahan jumlah kasus penyakit sifilis 10 orang maka jumlah kematian akibat AIDS akan meningkat sebesar 5 orang dan setiap jumlah penggunaan kondom bertambah 10^1000 maka jumlah kasus kematian akibat AIDS akan menurun sebesar 1,2 kasus. Selain itu, berdasarkan hasil penelitian ini bahwa variabel yang mempengaruhi jumlah kematian akibat AIDS adalah jumlah kasus penyakit sifilis X2 dan logaritma jumlah penggunaan kondom Log X3.]]>
<![CDATA[Perbedaan Kedatangan Kendaraan Antar Kota Antar Provinsi (AKAP) dengan Antar Kota Dalam Provinsi (AKDP) di Terminal Tipe A Harjamukti Cirebon Tahun 2020 Menggunakan Uji Dua Rata-Rata ]]>
<![CDATA[Muhammad Fauzi Ilhamuddin]]>;
<![CDATA[Wachidah, Lisnur]]>
<![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.v4i2.15333
<![CDATA[Abstract. AKAP is inter-city inter-provincial transportation whose route passes through more than one provincial-level region, while Inter-city Transportation Within Province (AKDP) is transportation from one city to another city that passes through districts/cities in one provincial area using public buses bound to a route (Ministerial Decree No. 35 of 2003). The first step in this study is to describe the data. Next, we tested the normality of the data. This aims to meet the assumptions for testing two averages. The method for testing data normality that will be discussed further is Shapiro Wilk. The test that will be used for this study is the t-test. The t-test is one of the statistical tests used to determine whether or not there is a significant difference between the two samples to be compared. Based on the results of the data analysis, it can be concluded that the average arrival of Inter-City Inter-Province (AKAP) vehicles is not the same as the average arrival of Inter-City Within Province (AKDP) vehicles at the Harjamukti Cirebon Type A Terminal in 2020. Abstrak. AKAP adalah angkutan antar kota antar provinsi yang trayeknya melalui lebih dari satu wilayah Provinsi Daerah Tingkat I sedangkan Angkutan Antar Kota Dalam Provinsi (AKDP) adalah angkutan dari satu kota ke kota lain yang melalui antar daerah kabupaten/kota dalam satu daerah provinsi dengan menggunakan mobil bus umum yang terikat dalam trayek (Kepmen No. 35 Tahun 2003). Langkah pertama dalam penelitian ini adalah mendeskriptifkan data. Selanjutnya kita melakukan menguji kenormalan data. Hal ini bertujuan untuk memenuhi asumsi untuk menguji dua rata-rata. Metode untuk menguji kenormalan data yang akan dibahas lebih lanjut adalah Shapiro Wilk. Uji yang akan digunakan untuk penelitian ini adalah uji t. Uji t adalah salah satu uji statistik yang digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya perbedaan yang signifikan dari dua buah sampel yang akan dibandingkan. Berdasarkan hasil analisis data dapat disimpulkan bahwa rata-rata Kedatangan kendaraan Antar Kota Antar Provinsi (AKAP) tidak sama dengan rata-rata Kedatangan kendaraan Antar Kota Dalam Provinsi (AKDP) di Terminal Tipe A Harjamukti Cirebon pada Tahun 2020.]]>
<![CDATA[Deskripsi Data Korban Kecelakaan Berdasarkan Kedudukan Korban di Provinsi Jawa Barat Tahun 2022-2023 ]]>
<![CDATA[Muhammad Rifqi Hendriawan]]>;
<![CDATA[Aceng Komarudin Mutaqin]]>
<![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.v4i2.15372
<![CDATA[Abstract. Traffic accidents are a problem that is quite serious to deal with, it has been proven that traffic accidents are the third biggest killer after HIV/AIDS and TBC. This needs special attention so that traffic accident victims do not get worse. Traffic accident is a word that is often used to describe damage to one or more components of a journey that ends in death, injury or damage to objects. This research was conducted to describe data on traffic accident victims based on the position of victims in West Java province in 2022-2023. The results of the descriptive analysis show that the highest number of fatalities and injuries in 2022 and 2023 was in the category of 2-wheeled motor vehicle drivers, namely an increase of 5.52% for injured victims and a decrease of 5.52% for fatalities. On the other hand, non-motorized vehicle drivers are in the lowest ranking, namely 51 victims for 2022 and 54 victims for 2023. Abstrak. Kecelakaan lalu lintas merupakan salah satu masalah yang cukup serius untuk ditangani, terbukti bahwa kecelakaan lalu lintas merupaan pembunuh terbesar ketiga setelah HIV/AIDS dan TBC. Hal ini perlu menjadi perhatian khusus agar korban kecelakaan lalu lintas tidak semakin parah. Kecelakaan lalu lintas adalah kata yang sering digunakan untuk menggambarkan kerusakan dari satu atau lebih dari sebuah komponen perjalanaan yang berakhir pada kematian, luka–luka, ataupun kerusakan benda. Penelitian ini dilakukan untuk mendeskripsikan data korban kecelakaan lalu lintas berdasarkan kedudukan korban di provinsi Jawa Barat tahun 2022-2023. Hasil analisis deskriptif menunjukan bahwa jumlah korban meninggal dunia dan luka luka tertinggi pada tahun 2022 dan 2023 ialah pada kategori pengendara kendaraan bermotor roda 2, yaitu mengalami peningkatan sebesar 5.52% untuk korban luka-luka dan penurunan untuk korban meninggal dunia sebesar 5.52%. Di sisi lain pengendara kendaraan non-bermotor berada di peringkat paling rendah yakni sebanyak 51 korban untuk tahun 2022 dan 54 korban untuk tahun 2023.]]>
<![CDATA[Implementasi Text Mining untuk Analisis Opini Publik terhadap Calon Presiden Indonesia 2024 ]]>
<![CDATA[Gina Nur Fatimah]]>;
<![CDATA[Ilham Faishal Mahdy]]>
<![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.v4i2.15391
<![CDATA[Abstract. The holding of the Indonesian presidential general election in 2024, which began with the announcement of three pairs of presidential and vice-presidential candidates, was widely discussed on social media. Therefore, sentiment analysis was conducted on the three presidential candidates to determine their initial electability. Data was collected from the Twitter/X application on each candidate pair name with a total of 4.415 tweets. After going through a series of stages in data preprocessing, the number was reduced to 3.384 tweets. By conducting sentiment analysis using the VADER algorithm, it was found that the highest positive sentiment value with a result of 92.2% was on the presidential candidate pair Ganjar and Mahfud. Meanwhile, the presidential candidate pair that received the highest negative sentiment value with a result of 12.7% was Prabowo and Gibran. Abstrak. Diselenggarakannya pemilihan umum presiden Indonesia pada tahun 2024 yang diawali dengan ditetapkannya tiga pasangan calon presiden dan calon wakil presiden, ramai diperbincangkan di media sosial. Oleh karena itu, dilakukan analisis sentiment terhadap ketiga calon presiden untuk mengetahui elektabilitas awal mereka. Data dikumpulkan dari aplikasi twitter/X pada masing-masing nama pasangan calon dengan jumlah data yang didapat sebanyak 4.415 cuitan. Setelah melalui serangkaian tahapan dalam preprocessing data, jumlahnya berkurang menjadi sebanyak 3.384 cuitan. Dengan dilakukan analisis sentimen menggunakan algoritma VADER, didapatkan bahwa hasil nilai sentimen positif tertinggi dengan hasil 92,2% yaitu pada calon pasangan presiden Ganjar dan Mahfud. Sementara itu, calon pasangan presiden yang mendapat nilai sentimen negatif tertinggi dengan hasil 12,7% yaitu pada pasangan Prabowo dan Gibran.]]>
<![CDATA[Identifikasi Data Berpengaruh dengan Pemodelan Regresi Beta pada Kasus Angka Kematian Ibu di Indonesia Tahun 2022 ]]>
<![CDATA[Muhammad Bahry Baidhowy]]>;
<![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.v4i2.15442
<![CDATA[Abstract. Beta Regression is an analysis method to see the effect of predictor variables on response variables in the form of proportions. To include the average response along with its dispersion parameters, it is necessary to reparameterize the beta distribution density function. To estimate the model parameters, the Maximum Likelihood Estimator (MLE) method is used, with a log-likelihood function derivative where the estimation process can be solved numerically using the Fisher Scoring algorithm. In one data set, there may be data that greatly determines the regression model, which is caused by the data being outliers or influential data. To identify outliers, Standardized Residual and Leverage values can be used. Meanwhile, to identify influential data, Cook's Distance can be used. The data used in this study are secondary data sourced from the Indonesian Ministry of Health. An influential data was identified, namely the 33rd observation (West Papua Province), so this observation was excluded from the analysis. Then only the variables of maternal health services K4 ( ) and postpartum health services KF Complete ( ) were obtained which had a significant effect on maternal mortality. Of the 33 provinces in Indonesia in 2022 (apart from West Papua), the highest maternal mortality rate was in West Sulawesi Province, and the lowest maternal mortality rate was in Aceh Province. Abstrak. Regresi Beta merupakan metode analisis untuk melihat pengaruh dari variabel prediktor, terhadap variabel respon yang berbentuk proporsi. Untuk menyertakan rata-rata respon bersamaan dengan parameter dispersinya, maka perlu dilakukan reparameterisasi dari fungsi densitas distribusi beta. Untuk mengestimasi parameter model digunakan metode Maximum Likelihood Estimator (MLE), dengan turunan fungsi log-likelihood dimana proses penaksirannya dapat diselesaikan secara numerik dengan menggunakan algoritma Fisher Scoring. Dalam satu set data memungkinkan terdapat data yang sangat menentukan model regresi, yang disebabkan data tersebut merupakan data pencilan atau data berpengaruh. Untuk mengidentifikasi data pencilan dapat menggunakan Standardized Residual dan nilai Leverage. Sedangkan untuk mengidentifikasi data berpengaruh dapat menggunakan Cook’s Distance. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang bersumber dari Kementrian Kesehatan RI. Teridentifikasi sebuah data berpengaruh yaitu pengamatan ke-33 (Provinsi Papua Barat), sehingga pengamatan ini disisihkan dari analisis. Lalu didapatkan hanya variabel pelayanan kesehatan ibu hamil K4 ( ) dan pelayanan kesehatan ibu nifas KF Lengkap ( ) yang berpengaruh signifikan terhadap angka kematian ibu. Dari 33 Provinsi di Indonesia tahun 2022 (selain Papua Barat) angka kematian ibu tertinggi terdapat pada Provinsi Sulawesi Barat, dan angka kematian ibu terendah terdapat pada Provinsi Aceh.]]>
<![CDATA[Analisi Mediasi Biner IPM dan Tingkat Pengangguran Terbuka pada Ketimpangan Pendapatan di Kabupaten/Kota Provinsi Sumatera Barat Tahun 2022 ]]>
<![CDATA[Kamilatul 'Aini]]>;
<![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.v4i2.15447
<![CDATA[Abstract. According to the Central Statistics Agency (BPS), income inequality in West Sumatra tends to be higher in urban areas compared to rural areas. This inequality results from social, economic, and human development factors that are unevenly distributed. In the context of development, the government plays a crucial role by reducing unemployment rates and optimizing existing resources. The Human Development Index (HDI) reflects how the population accesses development outcomes related to income, health, and education. The open unemployment rate includes individuals actively seeking employment, preparing for new ventures, feeling desperate due to job scarcity, or having accepted a job offer but not yet started working. In this study, mediation analysis is employed, combining binary logistic regression. HDI serves as a mediating variable in the relationship between the Open Unemployment Rate and Income Inequality in the districts and cities of West Sumatra Province. Simultaneous and partial testing is conducted to determine whether HDI and the Open Unemployment Rate have a positive or negative impact on income inequality. Abstrak. Ketimpangan di provinsi Sumatera Barat menurut Badan Pusat Statistik (BPS) berdasarkan tempat tinggal, di daerah perkotaan selalu lebih besar daripada daerah perdesaan. Terjadinya ketimpangan ini merupakan salah satu faktor akibat kurangnya ketidaksetaraan sosial, ekonomi, dan pembangunan manusia. Untuk pembangunan ini tentunya tidak terlepas dari upaya pembangunan yang dilakukan oleh pemerintah dengan mengurangi tingkat pengangguran dan mengoptimalkan potensi sumber daya yang ada. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) menjelaskan bagaimana penduduk dapat mengakses hasil pembangunan dalam memperoleh pendapatan, kesehatan, pendidikan, dan sebagainya. Tingkat pengangguran terbuka adalah penduduk yang tidak bekerja dan sedang mencari pekerjaan, atau mempersiapkan suatu usaha baru, atau merasa tidak mungkin mendapat pekerjaan (putus asa), atau sudah diterima bekerja tetapi belum mulai bekerja. Penggabungan metode mediasi dengan regresi logistik biner, yaitu Indeks Pembangunan Manusia (IPM) sebagai variabel yang memediasikan hubungan Tingkat Pengangguran Terbuka terhadap Ketimpangan di Kabupaten/Kota Provinsi Sumatera Barat. Dengan melakukan pengujian secara simultan dan parsial untuk mengetahui Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan Tingkat Pengangguran Terbuka berpengaruh secara positif ataupun negatif terhadap Ketimpangan Pendapatan di Kabupaten/Kota Provinsi Sumatera Barat.]]>
<![CDATA[Metode Regresi Binomial Negatif pada Pemodelan Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Papua ]]>
<![CDATA[Bisma Muhammad Syah Putra]]>
<![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.v4i2.15453
<![CDATA[Abstract. Poisson regression is a distribution used for events that have a small probability of occurrence, but sometimes overdispersion occurs when observations occur. Overdispersion occurs when the variance value is greater than the mean value, therefore an alternative distribution is needed, namely Negative Binomial Regression. Negative Binomial Regression is a form of Generalized Linear Model (GLM) which is often used in regression modeling related to the number of events. In this thesis we will discuss Poisson Regression and Negative Binomial Regression modeling on the number of poor people in Papua Province in 2021. Modeling using Poisson Regression on data on the Number of Poor People in Papua Province experiences overdispersion. This makes Poisson Regression unable to model the data. Overdispersion cases can be handled using the Negative Binomial Regression method. The factors that significantly influence the data on the number of poor people in Papua Province in 2021 are X3 (Gini ratio). Abstrak. Regresi Poisson adalah distribusi yang digunakan untuk peristiwa yang memiliki probabilitas kejadian kecil, namun terkadang saat pengamatan terjadi overdispersi. Overdispersi terjadi pada saat nilai variansi lebih besar dari nilai mean, maka dari itu diperlukan distribusi alternatif yaitu Regresi Binomial Negatif. Regresi Binomial Negatif merupakan salah satu bentuk dari Generalized Linear Model (GLM) yang sering digunakan dalam pemodelan regresi terkait dengan banyaknya kejadian. Dalam skripsi ini akan dibahas pemodelan Regresi Poisson dan Regresi Binomial Negatif terhadap jumlah penduduk miskin di Provinsi Papua pada tahun 2021. Pemodelan menggunakan Regresi Poisson pada data Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Papua mengalami overdispersi. Hal ini membuat Regresi Poisson tidak dapat memodelkan data tersebut. Penanganan kasus overdispersi dapat dilakukan dengan metode Regresi Binomial Negatif. Faktor-faktor yang mempengaruhi secara signifikan terhadap data Jumlah Penduduk Miskin di Provinsi Papua pada tahun 2021 adalah X3 (Rasio Gini).]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) pada Peramalan Data Inflasi di Kabupaten Cilacap ]]>
<![CDATA[Qathrunnada Salsabila]]>;
<![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.v4i2.15461
<![CDATA[Abstract. In the general and production subsection at the Central Statistics Agency of Cilacap Regency with tasks such as data collection, data recapitulation, entering survey documents conducted, and editing the Cilacap book in figures for 2023. In this study, the author wants to forecast inflation in Cilacap Regency from January 2018 to July 2023 to find out whether inflation at the end of 2023 will be higher than the previous year. This analysis uses the ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) method with the parameters obtained, namely ARIMA (2,1,1). So it can be concluded that inflation that occurs in the next five months has increased and decreased from the previous year, namely 0.09% in August 2023; -0.04% in September 2023; -0.02% in October 2023; 0.03% in November 2023; -0.00% in December 2023. Abstrak. Pada subbagian umum dan produksi di Badan Pusat Statistika Kabupaten Cilacap dengan tugas-tugas seperti pengumpulan data, merekap data, mengentry dokumen survey yang dilakukan, serta mengedit buku Cilacap dalam angka 2023. Dalam penelitian ini penulis ingin melakukan peramalan inflasi di Kabupaten Cilacap dari bulan Januari tahun 2018 sampai bulan Juli tahun 2023 untuk mengetahui apakah inflasi di akhir tahun 2023 akan lebih tinggi dari bulan tahun sebelumnya. Analisis ini menggunakan metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) dengan parameter yang diperoleh yaitu ARIMA (2,1,1). Maka dapat disimpulkan bahwa inflasi yang terjadi lima bulan kedepan mengalami naik dan turun dari tahun sebelumnya yaitu sebesar 0.09% dibulan Agustus 2023; -0.04% di bulan September 2023; -0.02% dibulan Oktober 2023; 0.03% dibulan November 2023; -0.00% dibulan Desember 2023.]]>
