Multi Proximity: Jurnal Statistika Universitas Jambi
This journal publishes research articles / manuscripts with the following scope: Multivariate Analysis Regression and Correlation Actuarial Mathematics Structural Equation Modelling Geometry in Multivariate Statistics Statistical Mathematics Applied Statistics Econometrics Stochastics Process Design of Experiments Statistical Quality Control Techniques in Sampling of Survey Statistical Computing Time Series Data Analysis Forecasting Methods Statistical Modelling Statistical Ecology Genetical Statistics Inferential Statistics Analysis Categorical Data Analysis Statistics in Psychometric Non - Parametrics Statistics Statistics in Natural Science Biostatistics Geostatistics Statistics of Occupational Safety and Health Applied Graph in Statistics Applied Statistics in Optimization Applied Statistics in Education Data Mining/Big Data Analysis
Articles
12 Documents
Search results for
, issue
"Vol. 2 No. 2 (2023): Applied Statistics"
:
12 Documents
clear
<![CDATA[Model Intervensi untuk Mengetahu Dampak Krisis Moneter dan Kenaikan Harga BBM Terhadap Data IHK ]]>
<![CDATA[Habibi, Azwar]]>
<![CDATA[ Multi Proximity: Jurnal Statistika Vol. 2 No. 2 (2023): Applied Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Jambi ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22437/multiproximity.v2i2.27049
<![CDATA[Salah satu indikator untuk melihat besarnya dampak suatu peristiwa atau kebijakan di Indonesia adalah Indeks Harga Konsumen (IHK). Krisis moneter pada pertengahan tahun 1997 mengakibatkan lonjakan harga-harga komoditas yang dibutuhkan masyarakat Lonjakan harga-harga komoditas merupakan salah satu penyebab utama naiknya IHK. Selain krisis moneter, kenaikan harga BBM diduga juga berpengaruh terhadap IHK. Penelitian ini fokus pada analisis dampak krisis moneter dan kenaikan BBM terhadap data IHK nasional. Metode statistik yang digunakan adalah analisis deret waktu dengan model intervensi. Hasil analisis intervensi menunjukkan bahwa dampak terbesar dan masih berlangsung hingga hari ini adalah dampak dari krisis moneter dan disusul dampak kenaikan harga BBM yang terasa hingga sebulan setelah kenaikan Kata Kunci: model intervensi, pulse function, step function, IHK.]]>
<![CDATA[Pengaruh Angka Harapan Hidup saat lahir (AHH), Harapan Lama Sekolah (HLS) dan Rata-rata Lama Sekolah (RLS) terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Jambi. ]]>
<![CDATA[Arif, Arif]]>;
<![CDATA[Alfarez, Dzaki Ade]]>;
<![CDATA[Ramadhan, M. Rizky]]>;
<![CDATA[Mardhotillah, Bunga]]>
<![CDATA[ Multi Proximity: Jurnal Statistika Vol. 2 No. 2 (2023): Applied Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Jambi ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22437/multiproximity.v2i2.28408
<![CDATA[Indeks pembangunan manusia (IPM) adalah indikator yang digunakan untuk mengukur kemajuan sosial dan ekonomi dalam suatu negara atau wilayah dengan fokus pada kesejahteraan manusia Penulis ingin melihat pengaruh dari variabel independen yaitu Angka Harapan Hidup (AHH), Harapan Lama Sekolah (HLS), dan Rata -rata Lama Sekolah (RLS) terhadap variabel dependen yaitu Indeks Pembangunan Manusia (IPM), dimana data diambil pada web BPS di 11 kabupaten/kota di Provinsi Jambi. Data yang diperoleh tersebut kemudian dianalisis menggunakan analisis regresi linier berganda pada software JASP. Langkah pertama dilakukan dengan mengetahui normalisasi data dari model regresi yang telah, kemudian melakukan uji asumsi klasik yaitu uji Multikolinearitas dan uji heteroskedastisitas. Pada uji multikolinearitas, hanya variabel X1 saja yang tidak multikolinearitas. Langkah selanjutnya yaitu melakukan uji F dan uji t dimana nilai signifikansi atau p-value nya < 0,05. Dari hasil penelitian tersebut diperoleh bahwa Angka Harapan Hidup, Harapan Lama Sekolah, dan Rata-rata Lama Sekolah memiliki pengaruh terhadap Indeks Pembangunan Manusia jika dipengaruhi secara bersama-sama (simultan). Angka Harapan Hidup juga bisa secara sendiri mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia, tetapi untuk Harapan Lama Sekolah dan Rata-rata Lama Sekolah tidak bisa mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia secara mandiri.]]>
<![CDATA[Analisis Klassen Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten Kota di Provinsi Jambi Pada Saat dan Pasca Pandemi Covid-19 ]]>
<![CDATA[Oeliestina, Oeliestina]]>
<![CDATA[ Multi Proximity: Jurnal Statistika Vol. 2 No. 2 (2023): Applied Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Jambi ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22437/multiproximity.v2i2.28446
<![CDATA[Pembangunan membutuhkan data statistik yang beragam. Indikator strategis berupa data statistik seperti IPM, inflasi, kemiskinan, pengangguran, gini ratio dan pertumbuhan ekonomi sangat diperlukan untuk perencanaan dan evaluasi pembangunan daerah. Pertumbuhan ekonomi merupakan potret kondisi perekonomian di suatu wilayah. Besaran pertumbuhan ekonomi berbeda – beda tergantung sumber daya alam, faktor produksi dan faktor eksternal seperti pandemi Covid-19. Terjadinya pandemi Covid-19 memengaruhi perekonomian Provinsi Jambi. Pada tahun 2020, ketika pandemi Covid-19 melanda terdapat 8 kabupaten kota yang mengalami kontraksi sedangkan 3 kabupaten kota lainnya mampu tumbuh positif. Untuk itu, diperlukan penelitian yang mampu memetakan perubahan struktur perekonomian kabupaten kota di Provinsi Jambi. Penelitian menggunakan analisis tipologi Klassen yang bertujuan memetakan daerah mana saja di Provinsi Jambi yang terdampak dan mampu bertahan di era pandemi Covid-19. Hasil tipologi Klassen memetakan bahwa kabupaten kota yang mengalami pergerakan kuadran pada saat pandemi Covid-19 dan setelah pandemi Covid-19 adalah Kabupaten Tanjung Jabung Barat dan Kota Jambi. Hal ini karena struktur perekonomian Tanjung Jabung Barat bertumpu pada sektor primer (Kategori A dan B). Sedangkan Kota Jambi lebih bergantung pada sektor sekunder dan jasa yang terdampak kebijakan pembatasan mobilitas (Kategori G, F dan H)]]>
<![CDATA[Analisis Pengaruh Pola Makan, Aktivitas Fisik, dan Tingkat Stress Terhadap Indeks Massa Tubuh (BMI) Mahasiswa Matematika FST UNJA 2020-2023 ]]>
<![CDATA[Ramadhan, Afif Kurnia]]>;
<![CDATA[Sipni, Dawam Mussurur]]>;
<![CDATA[Wibowo, Salsa Dyvia]]>;
<![CDATA[Mardhotillah, Bunga]]>
<![CDATA[ Multi Proximity: Jurnal Statistika Vol. 2 No. 2 (2023): Applied Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Jambi ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22437/multiproximity.v2i2.28506
<![CDATA[Remaja adalah individu berusia 12-21 tahun yang sedang mengalami masa peralihan dari masa anak-anak ke masa dewasa. Pada masa ini, seringkali terjadi naik turunnya berat badan dikarenakan tubuh yang masih dalam masa pertumbuhan. Kenaikan berat badan adalah mimpi buruk bagi remaja masa kini. Memiliki tubuh yang ideal adalah hal yang impian mereka. Mengukur Indeks Massa Tubuh (BMI) adalah salah satu cara untuk mengukur apakah bobot tubuh kita termasuk ideal atau kurang bahkan berlebih. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat apakah pola makan, aktivitas fisik, dan tingkat stress mempengaruhi perubahan Indeks Massa Tubuh (BMI) yang dialami oleh Mahasiswa Aktif Matematika FST UNJA 2020-2023. Untuk melihat hubungan ini, digunakan analisis regresi linier. Analisis Regresi Linier terbagi menjadi regresi linier sederhana dan regresi linier berganda. Regresi linier berganda digunakan untuk melihat hubungan antara satu variabel terikat dan dua atau lebih variabel bebas. Variabel terikat yang diteliti adalah Indeks Massa Tubuh (BMI) Mahasiswa Aktif Matematika FST UNJA 2020-2023. Variabel bebas yang diteliti adalah pola makan, aktivitas fisik, dan tingkat stress. Berdasarkan model regresi yang didapat, sebesar 9,5% faktor perubahan Indeks Massa Tubuh (BMI) dapat dijelaskan oleh aktivitas fisik dan tingkat stress mahasiswa. Sedangkan sisanya 90,5% dapat dijelaskan oleh faktor lain yang tidak diteliti. Variabel aktivitas fisik dan tingkat stress mempengaruhi kenaikan Indeks Massa Tubuh (BMI) subjek penelitian. Sedangkan variabel pola makan tidak berpengaruh terhadap perubahan Indeks Massa Tubuh (BMI) subjek penelitian.]]>
<![CDATA[Penerapan Metode Clustering Dengan K-Means untuk Memetakan Presentase Rumah Tangga dengan Akses Terhadap Hunian yang Layak dan Terjangkau Menurut Provinsi di Indonesia Tahun 2021-2023 ]]>
<![CDATA[Triyaningsih, Reni]]>
<![CDATA[ Multi Proximity: Jurnal Statistika Vol. 2 No. 2 (2023): Applied Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Jambi ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22437/multiproximity.v2i2.30632
<![CDATA[Selama periode 2021-2023, dinamika sosial, ekonomi, dan demografis di Indonesia mengalami perubahan yang signifikan, yang dapat berdampak pada akses terhadap hunian. Jurnal ini membahas penerapan metode clustering menggunakan algoritma K-Means untuk memetakan presentase rumah tangga dengan akses terhadap hunian yang layak dan terjangkau di berbagai provinsi di Indonesia dalam rentang waktu 2021-2023. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola distribusi akses perumahan di tingkat provinsi dan menyusun kelompok rumah tangga berdasarkan karakteristik tertentu. Metode K-Means digunakan untuk mengelompokkan data presentasi rumah tangga berdasarkan variabel yang relevan. Hasil analisis clustering diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam mengenai disparitas akses terhadap hunian yang layak dan terjangkau di Indonesia, memberikan dasar untuk perumusan kebijakan perumahan yang lebih efektif dan berkelanjutan. Kata Kunci: Clustering, K-means, Akses Hunian Layak, Hunian Terjangkau.]]>
<![CDATA[Pengaruh Jumlah Penduduk, Jumlah Penduduk Miskin, dan Tingkat Pengangguran Terbuka Terhadap Laju Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Jambi ]]>
<![CDATA[Aisyi, Ghina Rahadatul]]>;
<![CDATA[Sufri, Sufri]]>
<![CDATA[ Multi Proximity: Jurnal Statistika Vol. 2 No. 2 (2023): Applied Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Jambi ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22437/multiproximity.v2i2.30659
<![CDATA[Laju pertumbuhan ekonomi sangat penting bagi suatu daerah dalam mengejar kemakmuran dan ketertinggalan dengan daerah-daerah lain. Ada beberapa faktor yang mempengaruhi laju pertumbuhan ekonomi suatu daerah yaitu jumlah penduduk miskin, tingkat pengangguran terbuka, dan jumlah penduduk di suatu daerah tersebut. Untuk mengetahui faktor-faktor tersebut apakah berpengaruh terhadap laju pertumbuhan ekonomi dapat menggunakan salah satu teknik matematika yaitu analisis regresi berganda. Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan maka dapat disimpulkan bahwa variabel jumlah penduduk, jumlah penduduk miskin, dan tingkat pengangguran terbuka secara simultan (Bersama-sama) berpengaruh positif dan signifikan terhadap Laju Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Jambi. Dan tiap-tiap variabel independent secara parsial memberikan pengaruh yang positif dan signifikan terhadap Laju Pertumbuhan Ekonomi Provinsi Jambi]]>
<![CDATA[Analisis Cluster Metode K-Means untuk Indikator Kependudukan pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jambi ]]>
<![CDATA[Alyarahma, Nyimas Nina]]>;
<![CDATA[Sormin, Corry]]>
<![CDATA[ Multi Proximity: Jurnal Statistika Vol. 2 No. 2 (2023): Applied Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Jambi ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22437/multiproximity.v2i2.30662
<![CDATA[Kependudukan dijelaskan bahwa indikator kependudukan terdiri dari kuantitas yang meliputi jumlah, struktur dan persebaran, lalu kualitas yang meliputi kesehatan, pendudukan, agama, perekonomian dan sosial budaya. Sedangkan dalam komponen kependudukan terdiri dari kelahiran, kematian dan migrasi. Tiga ciri menonjol yang sering digunakan dalam pengelompokan dari kependudukan Indonesia adalah sangat merata, merata dan cukup merata. Metode K-Means merupakan suatu metode pembentukan cluster yang mengelompokkan data ke dalam kelompok-kelompok yang homogen berdasarkan kesamaan atribut dengan menentukan nilai k sebagai jumlah cluster yang ingin dibentuk. Pada tahun 2020 terdapat cluster 1 yang anggotanya terdiri dari 6 kabupaten/kota dan cluster 2 terdapat 5 anggota kabupaten/kota. Proyeksi tahun 2025 terdapat cluster 1 yang anggotanya terdiri dari 5 anggota kabupaten/kota dan cluster 2 terdapat 6 anggota kabupaten/kota. Proyeksi tahun 2030 terdapat cluster 1 yang anggotanya terdiri dari 5 anggota kabupaten/kota, cluster 2 terdapat 6 anggota kabupaten/kota. Anggota cluster 1 pada tahun 2020 adalah Kabupaten/Kota Kerinci, Bungo, Sarolangun, Tebo, Tanjung Jabung Barat dan Tanjung Jabung Timur yang memiliki tingkat indikator kependudukan yang rendah dibanding kabupaten/kota yang lain di Provinsi Jambi.]]>
<![CDATA[Analisis Produksi Kelapa Sawit Provinsi Jambi dengan Regresi Linier Berganda ]]>
<![CDATA[Faradila, Oryza Vini]]>;
<![CDATA[Syafmen, Wardi]]>
<![CDATA[ Multi Proximity: Jurnal Statistika Vol. 2 No. 2 (2023): Applied Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Jambi ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22437/multiproximity.v2i2.30664
<![CDATA[Kelapa sawit merupakan salah satu komoditas hasil perkebunan yang mempunyai peran cukup penting dalam kegiatan perekonomian di Indonesia karena kemampuannya menghasilkan minyak nabati yang banyak dibutuhkan oleh sektor industri. Produksi kelapa sawit sangat penting bagi suatu daerah untuk meningkatkan kegiatan perekonomian. Ada beberapa factor yang mempengaruhi produksi kelapa sawit yaitu luas lahan dan jumlah pokok. untuk mengetahui factor-faktor tersebut apakah berpengaruh terhadap produksi kelapa sawit dapat menggunakan salah satu teknik matematika yaitu analisis regresi berganda. Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan maka dapat disimpulkan bahwa Luas secara parsial memberikan pengaruh signifikan terhadap Produksi Kelapa Sawit Di Provinsi Jambi dan Jumlah Pokok secara parsial tidak memberikan pengaruh signifikan terhadap Produksi Kelapa Sawit Di Provinsi Jambi. Sedangkan Luas dan Jumlah Pokok secara simultan (bersama-sama) berpengaruh dan signifikan terhadap Produksi Kelapa Sawit Di Provinsi Jambi.]]>
<![CDATA[Analisis Pengaruh Kemiskinan dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Kota Jambi Tahun 2011-2022 ]]>
<![CDATA[Wulandari, Yunita Putri]]>;
<![CDATA[Syafmen, Wardi]]>
<![CDATA[ Multi Proximity: Jurnal Statistika Vol. 2 No. 2 (2023): Applied Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Jambi ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22437/multiproximity.v2i2.30775
<![CDATA[Kemiskinan di Kota Jambi menjadi suatu permasalahan, yakni relatif tingginya pertumbuhan ekonomi ternyata belum dapat meningkatkan jumlah kesempatan kerja yang memadai serta menurunkan angka kemiskinan. Keberhasilan pembangunan khususnya pembangunan manusia dapat dinilai secara parsial dengan melihat seberapa besar permasalahan yang paling mendasar dimasyarakat tersebut dapat teratasi. Permasalahan-permasalahan tersebut diantaranya adalah kemiskinan, pengangguran, buta huruf, ketahanan pangan, dan pertumbuhan ekonomi. Namun persoalannya adalah capaian pembangunan manusia secara parsial sangat bervariasi, dimana beberapa aspek pembangunan tertentu berhasil dan beberapa aspek pembangunan lainnya gagal. Hasil dari analisis dalam penelitian adalah Kemiskinan dan pertumbuhan ekonomi berpengaruh positif terhadap indeks Pembangunan manusia. Dan tiap-tiap variabel kemiskinan dan pertumbuhan ekonomi berpengaruh signifikan secara simultan terhadap indeks pembangunan manusia.]]>
<![CDATA[The Implementasi Algoritma Djikstra untuk Menentukan Rute Terpendek Pengiriman Alat Kesehatan di Dinas Kesehatan Provinsi Jambi ]]>
<![CDATA[Fibriyanti, Nadila]]>;
<![CDATA[Sormin, Corry]]>
<![CDATA[ Multi Proximity: Jurnal Statistika Vol. 2 No. 2 (2023): Applied Statistics ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Jambi ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.22437/multiproximity.v2i2.30777
<![CDATA[Pengantaran alat kesehatan di Dinas Kesehatan Provinsi sering mengalami keterlambatan pengantaran, akibatnya efisiensi waktu sangat berpengaruh pada biaya distribusi. Rencana yang tepat diperlukan dengan pengoptimalan jarak agar waktu tempuh akan semakin singkat. Pengoptimalan jarak pengantaran alat kesehatan dapat dioptimalkan dengan pencariaan rute terpendek dengan menggunakan Algoritam Djikstra. Pada penelitian ini dilakukan pencarian rute terpendek untuk pengantaran alat kesehatan Dari Dinas Kesehatan Provinsi Jambi Menuju Dinas Kesehatan Kota Jambi. Jalan yang dilalui dimodelkan dalam graf untuk mencari jarak terpendek untuk sampai dengan tepat waktu pada lokasi tujuan. Akgoritma Djikstra sangat tepat untuk digunakan untuk memetakan jalan dengan pencarian linatsan yang paling pendek. Berdasarkan hasil pencarian rute terpendek dengan menggunakan Algoritma Djikstra, didaptkan jaraknya 8,0 km. Dengan jarak yang harus ditempuh yaitu Dinas Kesehatan Provinsi Jambi- Simpang Bank Indonesia – Simpang 4 Broni – Simpang Kawat – Tugu Keris Siginjai – Dinas Kesehatan Kota Jambi. Kata Kunci: Algoritam Djikstra, Rute Terpendek, Alat Kesehatan.]]>
