cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Rani Nooraeni
Contact Email
raninoor@stis.ac.id
Phone
+6221-8191437
Journal Mail Official
semnas@stis.ac.id
Editorial Address
https://prosiding.stis.ac.id/index.php/semnasoffstat/about/contact
Location
Kota adm. jakarta timur,
Dki jakarta
INDONESIA
Prosiding Seminar Nasional Official Statistics
Published by Politeknik Statistika STIS
ISSN : 27721970     EISSN : 27721970     DOI : https://doi.org/10.34123/semnasoffstat.v2022i1
Core Subject : Economy, Humanities, Science, Social,
Humanities Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Social Sciences
prosiding seminar ini bertujuan untuk menghasilkan berbagai pemikiran solutif, inovatif, dan adaptif terkait isu, strategi, dan metode yang memanfaatkan official statistics
Arjuna Subject : Matematika - Statistik dan Probabilitas
Articles 662 Documents
 8   9   10   11   12 
PEMODELAN LOGIT, PROBIT, DAN COMPLEMENTARY LOG-LOG Dwi Ayu Setyaningrum; Timbang Sirait
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (353.871 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.383

Abstract

Pemodelan data yang tepat dapat digunakan dalam pengambilan keputusan yang bersifat strategis. Salah satu bentuk pemodelan yang umum digunakan yaitu analisis regresi. Dalam pemodelan regresi harus dilihat tipe data pada variabel respon terlebih dahulu agar dapat menentukan pemodelan yang dapat dilakukan sesuai tipe data. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui gambaran umum dan karakteristik partisipasi angkatan kerja perempuan dalam perekonomian di Kalimantan Timur tahun 2019, melakukan pemodelan data dengan menggunakan regresi Logistik Biner, Probit, dan Complementary Log-log, serta mengetahui seberapa besar pengaruh variabel-variabel penjelas terhadap variabel respon pada kasus partisipasi angkatan kerja perempuan dalam perekonomian di Kalimantan Timur tahun 2019. Variabel respon yang digunakan dalam pemodelan adalah status kerja perempuan sedangkan variabel penjelas yaitu kepemilikan anak, status kawin, status kemiskinan, status KRT, tempat tinggal, dan tingkat pendidikan. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa dengan nilai AIC diperoleh regresi Complementary log-log sebagai model terbaik karena memiliki nilai AIC terkecil dibandingkan dengan model lainnya. Kecenderungan perempuan usia angkatan untuk berpartisipasi dalam perekonomian di Kalimantan Timur tahun 2019 lebih besar bagi perempuan yang memiliki balita, status belum menikah atau cerai mati, status ekonomi miskin, tidak sebagai kepala rumah tangga, bertempat tinggal diperkotaan, dan pendidikan kurang atau sama dengan SMA/Sederajat.
PEMODELAN CAKUPAN IMUNISASI CAMPAK PADA ANAK USIA 12-59 BULAN DI PROVINSI ACEH TAHUN 2017 Putu Rima Ayu Padini; Timbang Sirait
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (199.521 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.384

Abstract

Measles is a highly contagious disease that can leads to serious complications. Measles can be effectively prevented by measles immunization. But, Indonesia still has not achieve the 95% target of measles immunization coverage in each district and nationally. Province with the lowest measles immunization coverage in Indonesia is Aceh with 70,8% of first dose coverage and 20,4% of second dose coverage in 2017. This means there are still many people with no protection against measles that can caused future outbreaks. Hence, this study aims to identify variables affecting measles immunization coverage among children aged 12-59 months in Aceh by using 2-level binary logistic regression. The result of this study shows that measles immunization coverage among children aged 12-59 months in Aceh is only 63,4%. Measles immunization coverage among children aged 12-59 months is affected by mother’s occupation, health insurance (BPJS Kesehatan), immunization card, high population density, and availability of health workers (health workers/1000 population). From this research, the government can improve measles immunization coverage by doing socialization about measles immunization in the village level (gampong) and improving quantity and quality of the health facilities and health workers, especially in highly-densed districts.
DETERMINAN TINGKAT PARTISIPASI ANGKATAN KERJA PEREMPUAN DI INDONESIA TAHUN 2015-2019 MENGGUNAKAN MODEL REGRESI DATA PANEL Anggi Septiawan; Siti Haiyinah Wijaya
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (188.704 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.387

Abstract

Female labor force participation rate (LFPR) in Indonesia is relatively smaller than male LFPR, in fact the difference is very far and never conical. In addition, the trend of female LFPR has stagnated at around 50 percent over the past decade. Therefore, this study aims to determine the determinants of female LFPR in Indonesia in 2015-2019. The analytical method used is inference analysis with panel data regression models. Fixed efffect model (FEM) with seemingly unrelated regression (SUR) method was chosen as the best model for estimating panel data regression models. The results of this study inddicate that higher mean years of schooling for women, female wage rate, manufacturing employment share, agricultural employment share, and gross regional domestic product at constants prices can increase the female LFPR in Indonesia. Meanwhile, the higher number of population taking care of households can reduce female LFPR in Indonesia.
SOCIAL SENSING SENSUS PENDUDUK 2020 PADA JEJARING SOSIAL TWITTER Aulia Maghfira; Farid Ridho
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (392.477 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.395

Abstract

One of important things in organizing the 2020 population census is the spread of information. Twitter becomes suitable media for disseminating information about 2020 population census because the spread of information on twitter not only limited for followers of an account but also for others who are not followers. Twitter users are considered as social sensor, where users will capture information obtained from their surroundings then upload them to twitter. In this research, twitter will be used to see the conversation patterns, information flow, and public participation towards 2020 population census. Descriptive and sentiment analysis will be used to see the conversation patterns. Result shows that there is fluctuating trend. Tweets volume increase significantly when online population census will take place and when President Jokowi sent a tweet to join the population census. Most tweets have neutral sentiment. Social Network Analysis (SNA) is used to see the information flow. Result shows that there are 3 most retweeted accounts: Jokowi; BPS; and sandalista, which is a community account that often sends tweets that contain opinion about government policy. String matching is used to see the public participation towards 2020 population census. Result shows that the proportion of users who send tweets is dominated by nonBPS users by 85.86 percent. This research provides recommendation and can be used as evaluation materials on the spread of information of the 2020 population census.
KUALITAS UDARA DAN POTENSI TRANSMISI COVID-19 DI PULAU JAWA Rizky Zulkarnain; Karuniawati Dewi Ramadani
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (474.931 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.398

Abstract

The spreading of SARS-CoV-2 in Indonesia is increasingly worrying. COVID-19 pandemic has disrupted people’s lives, not only infected people but also the collateral survivors, that is people who are not infected but suffer disruption in their life due to a crisis. Java island is the epicenter of COVID-19 transmission in Indonesia. Several studies have shown that the incidence of COVID-19 has strong connections with the concentration of particulate matter in air. This study investigates the relationship between air quality and the risk of COVID-19 transmission in Java. Air quality is represented by NO2 concentration, while the risk of COVID-19 transmission is measured using COVID-19 Vigilance Index. This paper employs four models to identify the effect of NO2 exposure to the risk of COVID-19 transmission, where the population density is incorporated as control variable. Model-0 is the base model without cluster and spatial effects. Model-1 is the extension of Model-0 by adding spatial effect. Model-2 is the extension of Model-0 by adding cluster effect. While Model-3 is the complete model with spatial and cluster effects. The results showed that Model-3 is the best model in terms of explaining the relationship between NO2 concentration and the COVID-19 Vigilance Index. Model-3 improves the performance of base model substantially. Furthermore, estimation results suggest that NO2 concentration has positive connections with COVID-19 Vigilance Index, after cluster and spatial effects are considered. Regions with higher NO2 concentration (worse air quality) tend to have higher COVID-19 Vigilance Index (higher risk of COVID-19 transmission). These results have important implications for the mitigation strategies needed to handle COVID-19 transmission, especially in regions that have poor air quality.
PENGARUH KARAKTERISTIK KEPALA RUMAH TANGGA DAN RUMAH TANGGA TERHADAP MUNCULNYA PEKERJA ANAK DI INDONESIA TAHUN 2018 Wayan Delva Budi Darmika; Hardius Usman
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (151.744 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.399

Abstract

Salah satu target dari Sustainable Development Goals (SDGs) adalah menghapus dan mengakhiri tenaga kerja anak dalam segala bentuknya. Walau Indonesia merupakan salah satu negara yang ikut mengadopsi SDGs, data menunjukkan bahwa jumlah anak-anak yang harus bekerja relatif masih banyak. Penelitian ini bertujuan untuk mempelajari faktor-faktor yang mempengaruhi munculnya pekerja anak ditinjau dari karakteristik rumah tangga dan lingkungan anak. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber pada data Susenas 2018, dan regresi logistik biner diaplikasikan sebagai metode penelitian. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa daerah tempat tinggal, status perkawinan kepala rumah tangga, status kemiskinan, pendidikan kepala rumah tangga, status migrasi kepala rumah tangga, sektor pekerjaan kepala rumah tangga, dan status kepemilikan rumah mempunyai pengaruh signifikan terhadap munculnya pekerja anak.
DETERMINAN STATUS PENGGUNAAN METODE KONTRASEPSI JANGKA PANJANG DI INDONESIA TAHUN 2017 Shafiyah Asy Syahidah; Budyanra Budyanra
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (353.984 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.403

Abstract

Indonesia saat ini masih memiliki berbagai masalah kependudukan. Tingginya angka fertilitas dan laju pertumbuhan penduduk yang tidak seiring dengan peningkatan kualitas penduduk akan berimbas pada beratnya beban pemerintah dalam mensejahterakan rakyatnya. Berbagai cara telah diupayakan pemerintah guna menekan angka fertilitas, salah satunya melalui program Keluarga Berencana (KB) dengan penggunaan alat/cara kontrasepsi. Dari berbagai jenis metode, Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) mengemukakan bahwa Metode Kontrasepsi Jangka Panjang (MKJP) merupakan metode kontrasepsi paling efektif dengan tingkat keberhasilan melebihi 95 persen. Namun, hasil Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) tahun 2017 menyatakan hanya 13,2 persen wanita usia subur (WUS) berstatus kawin yang menggunakan MKJP, padahal target paruh waktu Rencana Pembangunan Jangka Menengah Nasional (RPJMN) pada 2016 harus mencapai 21,1 persen. Melihat rendahnya capaian tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis determinan status penggunaan MKJP di Indonesia tahun 2017 menggunakan regresi logistik biner yang mengakomodir penimbang survei. Data sekunder diperoleh dari raw data hasil SDKI 2017. Hasil analisis deskriptif menunjukkan bahwa secara umum hanya sebesar 21,05 persen pengguna MKJP di Indonesia tahun 2017. Selanjutnya, berdasarkan hasil analisis inferensia, diperoleh variabel umur WUS, tingkat pendidikan WUS, umur kawin pertama WUS, Anak Lahir Hidup, akses informasi KB, pengambil keputusan ber-KB, umur suami, dan tingkat pendidikan suami signifikan memengaruhi status penggunaan MKJP pada penelitian ini.
VARIABEL-VARIABEL YANG MEMENGARUHI STATUS KUNJUNGAN PEMERIKSAAN KEHAMILAN (ANTENATAL CARE) DI PROVINSI PAPUA TAHUN 2017 (ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINER) Anggun Meilinda Alif Fatali; Budyanra Budyanra
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (194.912 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.406

Abstract

Salah satu indikator untuk melihat derajat kesehatan masyarakat adalah Angka Kematian Ibu. Data Survei Penduduk Antar Sensus tahun 2015 menunjukkan bahwa kasus kematian ibu di Indonesia sebesar 305 kematian per 100.000 kelahiran hidup. Berdasarkan data World Health Organization tahun 2017, Indonesia merupakan Negara dengan angka kematian ibu tertinggi ketiga di Asia Tenggara. Salah satu penyebab utama kematian ibu di Indonesia adalah pendarahan saat persalinan yang disebabkan kurangnya perawatan kehamilan yang dilakukan selama masa kehamilan. Perawatan kehamilan yang dianjurkan oleh Kementerian Kesehatan yaitu minimal 4 kali pemeriksaan kehamilan selama tiga trimester kehamilan. Data Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (2017) menunjukkan bahwa Provinsi Papua adalah provinsi dengan persentase terendah di Indonesia dalam pemeriksaan kehamilan lengkap (minimal 4 kali) yaitu 42,9 persen. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik umum dan variabel-variabel yang memengaruhi status kunjungan pemeriksaan kehamilan serta kecenderungannya di Provinsi Papua tahun 2017. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah regresi logistik biner dengan menggunakan data sekunder yang berasal dari Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) tahun 2017. Hasil penelitian menunjukkan bahwa, pendidikan ibu, paritas, status bekerja ibu, wilayah tempat tinggal, dan dukungan suami berpengaruh positif terhadap status kunjungan pemeriksaan kehamilan di Provinsi Papua tahun 2017.
APLIKASI REGRESI LOGISTIK BINER UNTUK MENGETAHUI DETERMINAN STATUS INISIASI MENYUSU DINI (IMD) WANITA USIA 15-49 TAHUN DI PROVINSI SUMATERA UTARA Hafidya Hansari; Budyanra Budyanra
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (277.464 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.408

Abstract

Kematian bayi merupakan salah satu indikator yang digunakan untuk mengukur derajat kesehatan suatu negara. WHO menyatakan bahwa dua per tiga kematian bayi terjadi pada masa neonatal. Salah satu cara untuk menurunkan kematian neonatal adalah dengan menerapkan Inisiasi Menyusu Dini (IMD). Persentase IMD di Indoensia adalah sebesar 56,5 persen, sehingga membuat Indonesia mendapat kategori baik menurut WHO. Akan tetapi, penerapan IMD di Indonesia masih belum merata. Provinsi Sumatera Utara merupakan provinsi dengan persentase IMD terendah dari tahun 2012 hingga tahun 2017. Pada tahun 2017 persentase IMD di Provinsi Sumatera Utara hanya sebesar 24,2 persen hal ini menyebabkan Provinsi Sumatera Utara berada pada kategori buruk menurut WHO. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui gambaran umum status IMD Wanita Usia 15-49 tahun berdasarkan karakteristiknya, mengetahui variabel-variabel yang memengaruhi status IMD di Provinsi Sumatera Utara tahun 2017 dan kecenderungannya Data yang digunakan adalah data mentah SDKI 2017. Metode yang digunakan adalah regresi logistik biner. Hasil yang diperoleh yaitu diperkirakan terdapat sebesar 28,3 persen ibu di Provinsi Sumatera Utara tahun 2017 yang telah melaksanakan IMD dalam waktu kurang dari satu jam setelah melahirkan. Variabel paritas ibu, berat badan bayi saat lahir, metode persalinan dan tingkat pendidikan suami merupakan variabel yang memengaruhi status IMD di Provinsi Sumatera Utara tahun 2017. Serta ibu yang memiliki kecenderungan lebih tinggi untuk melakukan IMD adalah ibu yang memiliki jumlah anak lebih dari satu (multipara), memiliki bayi yang lahir dengan berat badan normal, melakukan persalinan secara normal dan memiliki suami berpendidikan tinggi (SMA keatas).
PEMANFAATAN METODE WEIGHTED K-NEAREST NEIGHBOR IMPUTATION (WEIGHTED KNNI) UNTUK MENGATASI MISSING DATA Iman Jihad Fadillah; Chaterina Dwi Puspita
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (208.516 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.409

Abstract

By 2020, almost all countries in the world will face the COVID-19 outbreak, including Indonesia. One of the impacts that occurred due to the COVID-19 pandemic was the obstruction of statistical activities, such as delayed or stopped carrying out survey and census data collection and other data collection. Meanwhile, to meet data demands and needs during the COVID-19 pandemic, the national statistical agencies must continue to collect data and provide statistical data. Therefore, the national statistical agency must adapt to the census and survey process activities carried out, such as finding alternative data collection modes, reducing sample sizes, modifying sample designs, reducing question items in questionnaires, or others. Based on this description, the adaptation of census / survey data collection activities carried out during the COVID-19 pandemic will affect the quality of the data produced. One of them is missing data. To solve the problem of missing data, one method that can be used is data imputation. One type of machine learning-based imputation method that is often used is Weighted K-Nearest Neighbor Imputation (Weighted KNNI). The Weighted KNNI method has better accuracy than the other two imputation methods (Unweighted KNNI and Mean Imputation) for each percentage of missing data, both the accuracy from the RMSE side and the accuracy from the MAPE side. Based on these results, seen from its accuracy, the KNNI Weighted method can be used as a solution to dealing with incomplete data during the current COVID19 pandemic

Page 10 of 67 | Total Record : 662

 8   9   10   11   12 

Filter by Year

2019 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 2024 No 1 (2024): Seminar Nasional Official Statistics 2024 Vol 2023 No 1 (2023): Seminar Nasional Official Statistics 2023 Vol 2022 No 1 (2022): Seminar Nasional Official Statistics 2022 Vol 2021 No 1 (2021): Seminar Nasional Official Statistics 2021 Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020 Vol 2019 No 1 (2019): Seminar Nasional Official Statistics 2019