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 729 Documents
 18   19   20   21   22 
PENGARUH PERTAMBAHAN KASUS COVID-19 ANTARA PROVINSI DKI JAKARTA DAN JAWA TIMUR MENGGUNAKANVECTOR AUTOREGRESSIVE Adina Astasia; Surya Wagito; Fitri Bunga Adelia; You Ari Faeni
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 (166.9 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.647

Abstract

Pertambahan kasus covid-19 di Jakarta dan Jawa Timur menjunjukkan tren yang saling berkesinambungan. Mobilitas penduduk yang tinggi merupakan salah satu faktor yang mempengaruhi penyebaran penyakit di berbagai wilayah. Charu (2017) melakukan studi mengenai penyebaran penyakit influenza di Amerika Serikat selama 2002-2010 dengan hasil bahwa setiap epidemi dapat dikaitkan dengan peristiwa penularan jarak jauh yang akan memicu transmisi selanjutnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui efek dinamika pertambahan kasus covid-19 di Jakarta dan Jawa Timur. Variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah data pertambahan kasus covid-19 di Jakarta dan Jawa Timur dari @kawalcovid-19. Metode Vector Autoregressive (VAR) dengan Impulse Response Function (IRF) dan Variance Decomposition (VDC) dipilih karena mampu menjelaskan respon yang terjadi di suatu wilayah terhadap shock di wilayah itu sendiri dan wilayah lain. Penelitian ini membuktikan adanya pengaruh positif dan signifikan pertambahan kasus covid-19 di Jakarta terhadap pertambahan kasus covid-19 di Jawa Timur.
PENERAPAN REGRESI KUANTIL PADA DATA KEMISKINAN BENGKULU Herlin Fransiska; Dyah Setyo Rini; Dian Agustina
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 (304.913 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.650

Abstract

Kemiskinan merupakan permasalahan yang kompleks. Sehingga masalah kemiskinan yang sangat multidimensi ini sulit dipecahkan. Hal ini menjadikan kajian tentang kemiskinan sangat diperlukan. Indonesia sebagai negara berkembang memiliki persentase penduduk miskin yang cukup tinggi, dan provinsi Bengkulu sebagai salah satu penyumbang kemiskinan terbesar kedua di Pulau Sumatra sehingga dibutuhkan kajian lebih lanjut tentang data kemiskinan Bengkulu. Penduduk miskin adalah penduduk yang memiliki rata-rata pengeluaran per kapita per bulan dibawah garis kemiskinan. Dilihat dari rata-rata pengeluaran perkapita dilakukan penerapan regresi kuantil. Regresi kuantil digunakan karena penerapan regresi linier tidak cocok yang dapat dilihat dari tidak terpenuhinya asumsi kenormalan dan homoskedastisitas. Hal ini terjadi karena adanya pencilan dan keberagaman data. Penerapan regresi kuantil dengan variable bebasnya Jumlah keluarga tanpa listrik, Jumlah sarana Pendidikan, Jumlah Sarana Kesehatan, Jumlah Penerima Jamkesmas, dan Jumlah SKTM diperoleh bahwa variable yang berpengaruh ialah Jumlah keluarga tanpa listrik dan Jumlah Sarana Kesehatan dengan kuantil 0.5 dimana model tersebut telah stabil.
ANALISIS HASIL BELAJAR BIOSTATISTIKA BERDASARKAN METODE PEMBELAJARAN LURING DAN DARING I Gede Purnawinadi
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 (109.234 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.652

Abstract

The current COVID-19 pandemic situation not only affects global health conditions but a very significant impact also occurs in the world of education. The conventional offline learning process switches to online due to conditions that do not allow face-to-face teaching and learning processes to be carried out directly which of course affects the learning outcomes of students. This study aims to analyze the learning outcomes of the biostatistics subject through a comparative test of final semester scores before and during the pandemic at a private university in North Sulawesi. Final grade data from 228 even semester students for the 2018-2019 and 2019-2010 academic years were collected with access through the researcher's account in the information system of private tertiary institutions where this research was carried out then the data was stored in excel form. Data were analyzed through non-parametric statistical Mann-Whitney U-test through the SPSS application that was installed on the computer. The results showed descriptively that the median final score of the semester in the biostatistics course of students with offline and online learning methods was the same, namely 84%, even the bivariate analysis found that the value of p = 0.445> 0.05, which means that at 5% alpha there was no difference between values. the end of the student semester using offline and online methods. Advances in technology and the concept of independent learning allow students to be more active and freer to learn independently through online methods so that the learning process during the pandemic does not have a negative impact on learning outcomes compared to learning conditions through the offline method before the pandemic.
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI TINGKAT PREVALENSI KONTRASEPSI MODERN DI INDONESIA TAHUN 2017 Sapriana Paskalina Fayon; Waris Marsisno
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 (450.515 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.658

Abstract

Contraceptive Prevalence Rate (CPR) is an indicator used to see how much contraceptive use is in an area, whereas modern CPR is an indicator that is specific to contraceptive use in a modern way. From 2015 to 2017, CPR figures for all methods and modern continue to decline and still not reach the target of the BKKBN even though the CPR target has been lowered. This study aims to analyze the factors that influence the prevalence rate of modern contraception by using multiple linear regression analysis methods, where the best model is chosen with the best subset regression method. The data used are secondary data obtained from the 2017 Indonesian Demographic and Health Survey (SDKI), 2017 District / City Poverty Data and Information, and the 2017 BKKBN Government Agency Performance Accountability Report. The analysis results show that the best model chosen is a model with variables free percentage of poor population, age of first marriage and knowledge of married men about contraception. Based on simultaneous tests, it can be concluded that there is at least one independent variable that is significant to the prevalence rate of modern contraception. While partially only the age of first marriage and the knowledge of married men about contraception are significant to the prevalence rate of modern contraception, where the age of first marriage has a negative effect and the knowledge of married men about contraception has a positive effect.
PEMODELAN SPATIAL ERROR MODEL (SEM) ANGKA PREVALENSI BALITA PENDEK (STUNTING) DI INDONESIA TAHUN 2018 Windy David Revildy; Siti Sarah Sobariah Lestari; Yollanda Nalita
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 (190.96 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.662

Abstract

Balita pendek atau biasa disebut dengan stunting merupakan salah satu permasalahan yang sedang dihadapi oleh Indonesia. Data mengenai kondisi stunting di Indonesia bersumber dari pendataan Riset Kesehatan Dasar (Riskesdas) pada tahun 2018 menempatkan Indonesia di peringkat ketiga negara dengan status stunting tertinggi di Asia. Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji prevalensi balita pendek di tiap provinsi di Indonesia. Metode yang digunakan adalah regresi spasial. Pemilihan analisis spasial didasarkan pada adanya ketergantungan spasial angka prevalensi di satu wilayah dengan wilayah lainnya. Hal tersebut diperkuat oleh hasil uji Indeks Moran menunjukkan adanya efek dependensi spasial. Berdasarkan uji Lagrange Multiplier, depedensi spasial terjadi pada error sehingga model spasial yang cocok digunakan adalah Spatial Error Model (SEM). Hasil pengujian menunjukkan prevalensi balita pendek di suatu wilayah dipengaruhi oleh 5 variabel independen di wilayah tersebut dan residual spasial dari wilayah lain yang berdekatan dan memiliki karakteristik yang sama.
DETERMINAN PEMBERIAN ASI EKSKLUSIF OLEH IBU YANG MEMILIKI BADUTA Arif Rahman; Devaki Areta Putrie
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 (256.812 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.669

Abstract

In determining the degree of health, there are several indicators that can be used, one of which is the Infant Mortality Rate (IMR). In 2017, IMR in Indonesia there are still around 24 cases out of 1000 live births. In fact, the Sustainable Development Goals (SDGs) are targeting that by 2030 the IMR in all countries in the world will drop to 12 cases out of 1000 live births. One of the efforts to reduce IMR is by giving exclusive breastfeeding. During the 2015-2017 period, the percentage of babies who were exclusively breastfed in West Kalimantan was always below the national figure and was even the lowest in Kalimantan. This study aims to describe the characteristics of mothers who have underwent exclusive breastfeeding, determine the influencing variables and analyze their tendency towards exclusive breastfeeding by mothers who have baduta in West Kalimantan Province in 2019. The results of this study are in general, breastfeeding. In West Kalimantan Province, there are many mothers aged 25-34 years, have high school education, live in rural areas, are not working, are not in poor households, and assistants during childbirth are medical personnel. Furthermore, the variables that have a significant effect on exclusive breastfeeding by mothers who have baduta in West Kalimantan Province in 2019 are education level, work status, and household poverty status.
MODEL EPIDEMI STOKASTIK SIR RANTAI BINOMIAL Wulan Rohimasanti; Respatiwulan Respatiwulan; Hasih Pratiwi
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 (337.549 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.674

Abstract

Epidemi adalah kejadian berjangkitnya suatu penyakit menular dalam masyarakat dengan jumlah penderitanya meningkat secara nyata pada waktu dan daerah tertentu. Model Susceptible Infected Recovered (SIR) merupakan suatu model epidemi yang menggambarkan proses penyebaran penyakit dengan karakteristik setiap individu sembuh memiliki kekebalan tubuh permanen. Jumlah individu yang terinfeksi diasumsikan berdistribusi binomial dengan periode penyembuhan bagi individu yang terinfeksi berhingga (ℜ<∞), sehingga individu yang terinfeksi hanya dapat menginfeksi individu lain pada periode ini. Periode penyembuhan (ℜ) adalah waktu yang diperlukan individu terinfeksi untuk sembuh dan menjadi kelompok recovered. Kondisi ini dapat pula disebut waktu penularan karena pada kondisi ini individu yang terinfeksi dapat menularkan penyakit pada individu lainnya. Tujuan penelitian ini adalah menurunkan model epidemi stokastik SIR dengan infeksi yang menyebar dalam populasi membentuk rantai penularan yang ditentukan oleh distribusi binomial dan periode penyembuhan bervariasi kemudian dilakukan simulasi model dan memberikan interpretasi. Pada penelitian ini, periode penyembuhan mempengaruhi durasi epidemi. Penelitian dilakukan dengan mengkaji terlebih dahulu asumsi SIR rantai binomial, probabilitas transisi dan melakukan simulasi model. Selanjutnya memberikan
ANALISIS PERUBAHAN MOBILITAS TERHADAP PROSES REMEDIASI DAMPAK COVID-19 DI INDONESIA MENGGUNAKAN DATA GOOGLE MOBILITY Yoga Dwi Nugroho; Kadek Ari Pratiwi Kasuma
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 (195.599 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.675

Abstract

PEMODELAN STATISTIK COVID19 DI INDONESIA : ANALISA PERBANDINGAN MODEL Novandhita Adi Satria; Agustina Elisa Dyah Purwandari
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 (953.964 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.676

Abstract

Novel coronavirus yang muncul di China dan sudah menyebar pada ratusan negara akan menjadi pandemi penyakit menular terburuk di abad ini, jika dilihat dari jumlah yang terinfeksi dan kematian yang diakibatkan. Dampak sosial dan ekonomi yang ditimbulkan akibat pandemi COVID-19 juga sangatlah besar, sehingga permodelan statistik terkait COVID19 sangat dibutuhkan pemerintah dalam menentukan arah kebijakan. Peramalan kapan saja puncak pandemi sangat dibutuhkan terutama di bidang kesehatan karena pada periode puncak-puncak tersebut, beban akan berat. Berdasarkan analisis data penambahan harian kasus positif COVID-19 Indonesia dengan smoothing data menggunakan moving average mingguan dan dua mingguan, penambahan harian kasus positif COVID-19 saat ini sudah memasuki gelombang penyebaran kelima yang mana terjadi mulai minggu ketiga bulan Juli 2020 dan belum mencapai puncaknya. Sementara itu, analisis data penambahan harian kasus positif COVID-19 dari awal muncul sampai dengan sekarang ini cenderung mengikuti persamaan polinomial kubik dengan model terbaik yang dihasilkan bisa menjelaskan 92,76 persen pergerakan data (dengan tingkat kepercayaan 95 persen). Hasil permodelan yang diperoleh meramalkan penyebaran COVID-19 akan berpuncak pada minggu ketiga November hingga minggu pertama Desember 2020. Sementara itu, pandemi akan berakhir pada minggu kedua bulan April 2021. Hal ini terjadi apabila kondisi penyebaran COVID-19 di masyarakat masih mengikuti pola yang terjadi saat ini.
MODEL REGRESI LOGISTIK KEKAR PADA KINERJA PEREKONOMIAN MENGGUNAKAN ESTIMASI BIANCO-YOHAI DAN BIANCO-YOHAI TERBOBOTI Lia Yuliana; Farid Ridho; Rudi Salam
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 (276.992 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.680

Abstract

Metode pendugaan kemungkinan maksimum atau maximum likelihood estimator (MLE) biasanya digunakan untuk menduga parameter model regresi logistik karena efisiensinya di bawah model parametrik. Namun, bukti menunjukkan bahwa metode ini sangat rentan terhadap amatan terluar atau pencilan. Metode regresi logistik kekar digunakan untuk memperbaiki masalah ini. Tulisan ini membahas kinerja pendugaan kemungkinan maksimum dan dua penduga kekar yaitu Bianco dan Yohai (BY) dan BY terboboti atau weighted BY (WBY). Sebagai terapan akan digunakan data kinerja perekonomian provinsi di Indonesia sebagai peubah respon. Sedangkan untuk peubah penjelas digunakan persentase penduduk yang mengalami keluhan kesehatan dan angka partisipasi murni tingkat SLTP. Dengan melihat statistik chi-square dan kedekatan nilai dugaan kekar dengan MLE-Clean, penduga kekar BY adalah lebih baik dari WBY. Hasil dari pendugaan BY didapatkan bahwa bahwa peubah yang memengaruhi kinerja perekonomian adalah persentase penduduk yang mengalami keluhan kesehatan.

Page 20 of 73 | Total Record : 729

 18   19   20   21   22 

Filter by Year

2019 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 2025 No 1 (2025): Seminar Nasional Official Statistics 2025 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