Articles
729 Documents
<![CDATA[KAJIAN INDEKS MODAL MANUSIA DAN PERANANNYA DALAM PERTUMBUHAN EKONOMI INDONESIA 2015-2018 ]]>
<![CDATA[M Nata Kesuma]]>;
<![CDATA[Erni Tri Astuti]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Statistika STIS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (348.469 KB)
|
DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.523
<![CDATA[Pada tahun 2018, Grup Bank Dunia mengeluarkan sebuah indeks yakni Indeks Modal Manusia (IMM) yang akan mengukur kontribusi kesehatan dan pendidikan untuk produktivitas generasi pekerja berikutya. Indeks ini diharapkan mampu untuk dapat mempercepat investasi yang lebih baik dan lebih banyak pada modal manusia serta dapat meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Badan Pusat Statistik selaku(BPS) penyelenggara statistik dasar hingga saat ini belum menghitung IMM. Padahal indeks ini dapat dijadikan acuan atau dasar bagi pemerintah dalam membuat kebijakan untuk meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Indonesia mengalami pertumbuhan ekonomi yang stagnansi yakni 4%-5% dalam kurun waktu 2015-2018. Dalam teori pertumbuhan ekonomi neoklasik terdapat 3 faktor dalam pertumbuhan ekonomi yakni akumulasi modal, pertumbuhan penduduk yang diikuti dengan kualitasnya dan perkembangan teknologi. Penelitian ini bertujuan menghitung nilai Indeks Modal Manusia Indonesia dan pengaruhnya bersama PMTB serta didukung oleh pengaruh teknologi dari nilai Indeks Pembangunan Teknologi Informasi dan Komunikasi terhadap pertumbuhan ekonomi. Hasilnya pada tahun 2015 hingga 2018 terjadi penurunan nilai Indeks Modal Manusia Indonesia. Sementara, dari model regresi panel diperoleh hasil bahwa pada tingkat signifikansi 5 persen PMTB dan IP-TIK berpengaruh positif dan signifikan terhadap Pertumbuhan Ekonomi. Sedangkan IMM tidak dapat menunjukkan pengaruh yang positif dan signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi. Dari hasil tersebut, diharapkan pemerintah dapat meningkatkan PMTB dan dukungan akan kemajuan teknologi guna mendorong perekonomian.]]>
<![CDATA[PENERAPAN REGRESI COMPLEMENTARY LOG-LOG DALAM ANALISIS KEMISKINAN ANAK DI DAERAH PERKOTAAN DI PROVINSI BENGKULU TAHUN 2018 ]]>
<![CDATA[Maria Megachita da Silva]]>;
<![CDATA[Agung Priyo Utomo]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Statistika STIS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (201.384 KB)
|
DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.531
<![CDATA[Child poverty is a problem that needs special attention, considering that children are the future generation of the nation. Child poverty is closely related to household poverty. Through a monetary approach, a child aged 0-17 years is said to experience poverty if he lives in a household with average per capita monthly expenditure below the poverty line. The locus of this research is Bengkulu Province, based on finding that the level of child poverty in Bengkulu Province is highest among the provinces on Sumatra Island in 2016. This research is more focused on analyze child poverty in urban areas. This study uses data from the Field Work Practice of Politeknik Statistika STIS Academic Year 2017/2018 held in Bengkulu Province. The analytical method used is nonlinier regression with complementary log-log link function with backward elimination. The results of the analysis show that children who live with household heads are younger, with the education of household heads who are graduated below high school, children who live in households that are more than four household members, and children who live in households that are not having saving behavior is riskier to experience child poverty.]]>
<![CDATA[APLIKASI REGRESI DATA PANEL DALAM MENGANALISIS POTENSI DIVERSIFIKASI PASAR EKSPOR KAKAO OLAHAN INDONESIA KE NEGARA NON-TRADISIONAL TAHUN 2002-2018 ]]>
<![CDATA[Prawesty Dian Utami]]>;
<![CDATA[Neli Agustina]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Statistika STIS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (323.616 KB)
|
DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.534
<![CDATA[Sejak diberlakukan peraturan Menteri Keuangan No. 67/PMK.011/2010 tentang penetapan barang ekspor yang dikenakan Bea Keluar dan Tarif Bea Keluar, ekspor kakao dalam bentuk biji mengalami penurunan dan ekspor kakao olahan mulai meningkat. Namun, tingkat ketergantungan ekspor kakao olahan ke negara tradisional cukup tinggi. Terkonsentrasinya ekspor ke pasar tertentu dapat mengakibatkan kinerja ekspor rentan akan guncangan ekonomi yang terjadi pada pasar tersebut. Sehingga strategi yang dapat dilakukan Indonesia adalah melakukan diversifikasi pasar ekspor kakao olahan supaya kinerja ekspor lebih optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi negara non-tradisional yang berpotensi untuk pasar ekspor kakao olahan Indonesia dengan menggunakan analisis Export Product Dynamic (EPD) serta menganalisis variabel yang mempengaruhi ekspor kakao olahan ke negara non-tradisional tahun 2002-2018. Hasil penelitian menunjukkan bahwa negara Afrika Selatan, New Zealand, dan Turki memiliki potensi bagi diversifikasi pasar ekspor kakao olahan Indonesia. Hasil analisis regresi data panel menunjukkan PDB riil per kapita, harga ekspor kakao olahan, volume ekspor kakao olahan selain dari Indonesia, dan nilai tukar memiliki pengaruh positif signifikan terhadap volume ekspor kakao olahan.]]>
<![CDATA[DAYA SAING DAN VARIABEL-VARIABEL YANG MEMENGARUHI NILAI EKSPOR BAN KARET INDONESIA KE SEPULUH NEGARA IMPORTIR TERBESAR DI DUNIA TAHUN 2001-2018 ]]>
<![CDATA[Davin Giovanni Batara Francisco Nainggolan]]>;
<![CDATA[Budyanra Budyanra]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Statistika STIS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (728.555 KB)
|
DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.538
<![CDATA[Indonesia adalah produsen karet alam terbesar kedua di dunia, namun Indonesia hanya bisa mengekspor karet alam tanpa mengolahnya lebih lanjut. Menurunnya harga karet alam di dunia sejak 2011 juga menekan kinerja ekspor karet alam Indonesia. Untuk mengatasi hal tersebut, Indonesia perlu mengekspor barang olahan dari karet, yaitu ban karet berkode HS 4011. Hal ini karena tingginya permintaan impor ban karet dari seluruh dunia dan ban karet Indonesia belum banyak diekspor ke negara-negara importir ban karet terbesar di dunia yang menjadi pasar terbesar ban karet di dunia. Maka, penelitian ini bertujuan untuk melihat daya saing ban karet Indonesia dan variabel-variabel yang mempengaruhi nilai ekspor ban karet Indonesia ke sepuluh negara importir terbesar ban karet di dunia tahun 2001-2018. Variabel-variabel yang digunakan ialah PDB riil perkapita negara tujuan, harga ekspor di negara tujuan, jumlah penduduk negara tujuan dan nilai tukar nominal Dolar AS terhadap Rupiah. Metode yang akan digunakan adalah Revealed Symmetrical Comparative Advantage (RSCA) dan analisis data panel. Hasil penelitian ini adalah ban karet Indonesia memiliki keunggulan komparatif di sepuluh negara importir ban karet terbesar di dunia. Hasil lainnya ialah PDB riil perkapita dan jumlah penduduk negara tujuan berpengaruh positif terhadap nilai ekspor ban karet Indonesia, sedangkan harga ekspor di negara tujuan dan nilai tukar nominal Dolar AS terhadap Rupiah berpengaruh negatif terhadap nilai ekspor ban karet Indonesia.]]>
<![CDATA[KOMPARASI TEKNIK RESAMPLING PADA PEMODELAN REGRESI LOGISTIK BINER ]]>
<![CDATA[Rizkiani Ihfa]]>;
<![CDATA[Titik Harsanti]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Statistika STIS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (271.92 KB)
|
DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.540
<![CDATA[Ketidakseimbangan data adalah kondisi ketika data memiliki rasio yang tidak seimbang antara satu kelas dengan kelas lainnya. Ketidakseimbangan data memberikan dampak yang buruk pada hasil klasifikasi dimana kelas minoritas sering disalah klasifikasikan sebagai kelas mayoritas. Salah satu cara untuk menangani ketidakseimbangan data yaitu dengan resampling. Penelitian ini menggunakan regresi logistik biner yang didahului dengan proses resampling. Data yang digunakan adalah data sekunder yang bersumber dari SDKI tahun 2017. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model dengan SMOTE merupakan model yang paling tepat dalam menangani ketidakseimbangan data pada sikap remaja terhadap keperawanan di Indonesia tahun 2017. Adapun variabel yang berpengaruh signifikan terhadap sikap remaja adalah jenis kelamin, diskusi masalah kesehatan reproduksi dengan teman, penyuluhan kesehatan reproduksi, penggunaan internet dan tingkat pendidikan.]]>
<![CDATA[KEMISKINAN ANAK PADA KELUARGA MIGRAN RISEN DI PROVINSI JAWA BARAT ]]>
<![CDATA[Suci Ayu Lestari]]>;
<![CDATA[Jeffry Raja Hamonangan Sitorus]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Statistika STIS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (282.845 KB)
|
DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.541
<![CDATA[Kemiskinan merupakan masalah krusial yang dialami oleh seluruh negara di dunia, dimana dampaknya akan sangat merugikan bagi yang mengalaminya termasuk pada anak-anak. Anak yang mengalami kemiskinan, kemungkinan di masa depannya akan menjadi miskin pula dan akan sangat sulit untuk keluar dari siklus kemiskinan tersebut. Menurut BPS (2018), Provinsi Jawa Barat merupakan provinsi dengan proporsi anak miskin tertinggi di Indonesia. Selain itu, jumlah migran masuk risen di Provinsi Jawa Barat juga yang tertinggi, dimana menurut Chou (2012) anak pada keluarga migran lebih cenderung untuk menjadi miskin. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui gambaran umum dan karakteristik kemiskinan anak pada keluarga migran di Provinsi Jawa Barat, menggunakan data Susenas 2019 dengan metode analisis regresi logistik biner. Regresi Logistik Biner untuk mengetahui variabel yang berpengaruh secara signifikan serta kecenderungannya terhadap status kemiskinan anak. Hasil yang didapatkan bahwa persentase anak miskin pada keluarga migran di Provinsi Jawa Barat lebih banyak dari pada anak yang tidak miskin. Selain itu variabel status pekerjaan, jenis kelamin KRT, umur KRT, jumlah ART, tingkat pendidikan KRT, dan jumlah jam kerja KRT signifikan memengaruhi status kemiskinan anak keluarga migran di Provinsi Jawa Barat. Saran yang diajukan adalah perlunya peningkatan perhatian pemerintah terhadap kesehatan anak dan pengawasan program keluarga berencana dalam membatasi jumlah anak.]]>
<![CDATA[PEMANFAATAN BIG DATA DALAM MEMPREDIKSI HARGA SAHAM DI ERA NEW NORMAL ]]>
<![CDATA[Atika Kautsar Ilafi]]>;
<![CDATA[Lita Jowanti]]>;
<![CDATA[Annisa Nur Fadhilah]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Statistika STIS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (983.624 KB)
|
DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.542
<![CDATA[Pemberlakukan Pembatasan Sosial Berskala Besar untuk mencegah penyebaran virus COVID-19 di Indonesia menimbulkan konsekuensi perlambatan perekonomian. Ekonomi Indonesia pada kuartal II 2020 mengalami kontraksi ekonomi sebesar minus 5,32 persen dibandingkan kuartal II tahun sebelumnya. Kontraksi ini menjadi yang pertama sejak 1999 silam jika dilihat secara tahunan atau year on year. Peran investasi diperlukan sebagai salah satu upaya untuk menopang perekonomian terutama dalam masa New Normal. Namun, kinerja Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) mengalami tren penurunan akibat sentimen negatif dari pandemi yang melanda dunia. Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan peramalan terhadap harga saham harian per sektor menggunakan metode Fuzy Time Series dengan bahasa pemrograman phyton agar para investor dapat memprediksi kenaikan atau penurunan harga saham di masa new normal. Hasilnya menunjukkan sektor saham yang perkembangannya pesat setelah sempat mengalami penurunan drastis di masa awal pandemi yaitu sektor saham perusahaan pertanian, sektor saham perusahaan industry dasar dan kimia, dan sektor saham perusahaan perdagangan, jasa, dan investasi.]]>
<![CDATA[PENERAPAN MULTILEVEL SURVIVAL ANALYSIS TERHADAP DURASI MENCARI KERJA ANGKATAN KERJA LULUSAN SMK DI INDONESIA TAHUN 2019 ]]>
<![CDATA[Failasofa Amalia]]>;
<![CDATA[Tri Nugrahadi]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Statistika STIS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (415.47 KB)
|
DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.545
<![CDATA[Era revolusi industri 4.0 mengakibatkan adanya otomatisasi, sehingga beberapa peran manusia telah digantikan oleh mesin-mesin. Kondisi tersebut dapat meningkatkan jumlah pengangguran. Salah satu upaya pemerintah untuk mengurangi pengangguran adalah dengan meningkatkan kualitas SDM melalui program pendidikan SMK. Pemerintah mengharapkan kebijakan tersebut dapat menghasilkan angkatan kerja lulusan SMK yang lebih siap di pasar tenaga kerja. Namun harapan pemerintah tersebut belum sepenuhnya terwujud. Karena menurut SAKERNAS Agustus 2019 oleh BPS, lulusan SMK memiliki tingkat pengangguran tertinggi dibandingkan lulusan tingkat pendidikan lainnya. Kondisi ini dapat disebabkan oleh beragam faktor. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang berpengaruh terhadap durasi mencari kerja angkatan kerja lulusan SMK. Penelitian ini menggunakan data dari SAKERNAS Agustus 2019 dan Publikasi Statistik Indonesia 2020. Metode Analisis yang digunakan adalah multilevel survival analysis. Metode ini dipilih karena faktor-faktor yang berpengaruh membentuk struktur hierarki pada tingkat provinsi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor yang berpengaruh signifikan pada tingkat kesalahan 5 persen adalah umur, jenis kelamin, klasifikasi wilayah tempat tinggal, status dalam rumah tangga, status migran risen dan UMP.]]>
<![CDATA[PENYUSUNAN INDEKS HUBUNGAN MANUSIA TAHUN 2018 BERDASARKAN KONSEP TRI HITA KARANA ]]>
<![CDATA[suciarti Pertiwi]]>;
<![CDATA[Hardius Usman]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Statistika STIS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (340.417 KB)
|
DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.546
<![CDATA[Konsep sustainability as opportunity yang dikembangkan oleh Bank Dunia memandang bahwa pembangunan akan berkelanjutan jika dapat memberikan income tidak hanya pada modal ekonomi, tetapi juga modal manusia,sosial dan alam. Untuk mengukur modal sosial, dilakukan penyusunan Indeks Hubungan Manusia yang mengadaptasi konsep Tri Hita Karana (THK) dalam masyarakat agama hindu Provinsi Bali. THK mengajarkan bahwa keharmonisan dan kesejahteraan akan dicapai dengan selarasnya hubungan antara manusia dengan Tuhan, hubungan dengan manusia, dan hubungan dengan lingkungannya. Konsep THK ini memiliki kemungkinan untuk diterapkan pada seluruh provinsi Indonesia dengan keragaman kondisi sosial budaya, agama, kebudayaan dan lainnya.Indeks ini belum pernah disusun dalam skala nasional sebelumnya sehingga perlu dilakukan eksplorasi dalam menentukan indikator penyusunnya. Penggunaan Analisis Faktor dilakukan untuk mengekstraksi 82 indikator yang didapatkan dari SUSENAS MSBP 2018, Hansos 2017 dan SPTK 2017, dan dihasilkan 64 indikator penyusun IHM. IHM menunjukkan terdapat korelasi antara IHM dengan IPM (0,436) dan Inkesra (0,554) , provinsi dengan nilai IHM tertinggi adalah DIY, Jawa Tengah dan Bali.]]>
<![CDATA[FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGGUNAAN KONTRASEPSI MODERN OLEH WUS KAWIN PADA LIMA PROVINSI DI KTI (NTT, MALUKU, MALUKU UTARA, PAPUA, DAN PAPUA BARAT) TAHUN 2017 ]]>
<![CDATA[Wiranto Yainahu]]>;
<![CDATA[Waris Marsisno]]>
<![CDATA[ Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Statistika STIS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (305.534 KB)
|
DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.549
<![CDATA[Laju pertumbuhan penduduk yang tinggi serta penduduk yang semakin padat dapat mengakibatkan berbabagai masalah lain seperti jaminan kesejahteraan yang tidak dapat terlaksana secara optimal. Sehingga pemerintah mengeluarkan kebijakan untuk mengatasi masalah kependudukan salah satunya adalah program KB (Keluarga Berencana) dengan penggunaan kontrasepsi modern. Namun, partisipasi penggunaan kontrasepsi modern yang masih belum merata menjadi masalah lain. Seperti di wilayah KTI (Kawasan Timur Indonesia ) 10 dari 17 provinsi di KTI dalam penggunaan kontrasepsi modernnya masih berada di bawah rata-rata Nasional. Padahal pemerintah telah mengeluarkan kebijakan pemberian kontrasepsi gratis sejak tahun 2011 terhadap wilayah dengan TFR tinggi dan penggunaan kontrasepsi rendah. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan unutuk mengetahui gambaran dan variabel yang signifikan mempengaruhi penggunaan kontrasepsi modern wanita usia subur kawin pada lima provinsi di KTI tahun 2017, yaitu Nusa Tenggara Timur, Maluku, Maluku Utara, Papua, dan Papua Barat. Hasil regresi logistik biner diperoleh wanita dengan umur 25 sampai 34 tahun, jumlah anak hidup lebih dari dua, menginginkan jumlah anak maksimal dua anak, pendidikan SD sampai SMP, bekerja, pendidikan suami SD sampai SMP, suami yang bekerja, dan mendapat kunjungan petugas KB memiliki hubungan yang signifikan dengan penggunaan kontrasepsi modern. Peran petugas KB lebih dioptimalkan dalam menjaring calon pengguna kontrasepsi modern.]]>
