cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Kismiantini
Contact Email
kismi@uny.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
jssd@uny.ac.id
Editorial Address
Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Negeri Yogyakarta Jl. Colombo No.1, Karang Malang, Caturtunggal, Depok, Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55281
Location
Kab. sleman,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
Jurnal Statistika dan Sains Data
Published by Universitas Negeri Yogyakarta
ISSN : -     EISSN : 30259649     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Mathematics
Jurnal Statistika dan Sains Data is a journal managed and published by the Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Negeri Yogyakarta. This journal publishes original papers, research articles, case studies, and literature reviews in the fields of statistics and data science. The publishing procedures in this journal are peer-reviewed and apply scientific publishing ethics as determined by the Committee on Publication Ethics (COPE). The journal welcomes and also invites contributors particularly from the field of statistics, data science and their applications.
Arjuna Subject : Matematika - Statistik dan Probabilitas
Articles 35 Documents
 1   2   3   4 
Prediksi nilai tukar petani di Jawa Tengah dengan metode Hybrid Autoregressive Integrated Moving Average dan Neural Network (Hybrid ARIMA-NN) Purwaningsih, Purwaningsih; Wustqa, Dhoriva Urwatul
Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 3, No 2 (2026): Jurnal Statistika dan Sains Data
Publisher : Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jssd.v3i2.20088

Abstract

Nilai Tukar Petani (NTP) merupakan salah satu indeks untuk mengukur tingkat kemakmuran petani. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model hybrid ARIMA-NN dalam memprediksi nilai tukar petani dan mengetahui prediksi nilai tukar petani di masa mendatang. Data penelitian yang digunakan adalah data bulanan NTP di Jawa Tengah periode tahun 2013 hingga 2021 yang diperoleh dari publikasi Badan Pusat Statsitika Jawa Tengah. Pengolahan data dilakukan dengan metode ARIMA dengan mengidentifikasi model, mengestimasi parameter, menguji signifikansi, dan memilih model ARIMA terbaik, kemudian dari ARIMA digunakan untuk memprediksi dan mendapatkan nilai residual yang akan digunakan dalam proses NN menggunakan arsitektur jaringan backpropagation dan fungsi aktivasi sigmoid biner. Setelah model ARIMA dan NN diperoleh maka kedua model digabung untuk memprediksi nilai tukar petani di periode selanjutnya. Hasil prediksi yang diperoleh untuk memprediksi nilai tukar petani di Jawa Tengah menghasilkan akurasi yang baik yang mendapatkan nilai tertinggi terjadi di bulan Desember 2022 sebesar 105,29 dan nilai terkecil terjadi di bulan Januari 2022 sebesar 103,69.
Analisis harga minyak, emas, dan nilai tukar terhadap IHSG dengan Error Correction Model Syah, Ajeng Ranaya; Putri Mawardi, Nariza Rahmadani; Prahastiwi, Juanita Matni; Brilliant, Indira Ihnu; Ratnasari, Andika Putri
Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 3, No 2 (2026): Jurnal Statistika dan Sains Data
Publisher : Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jssd.v3i2.27066

Abstract

Abstrak. Pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dipengaruhi oleh dinamika variabel makroekonomi global yang bersifat fluktuatif, khususnya harga minyak, harga emas, dan nilai tukar. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh jangka panjang pendek dari ketiga variabel tersebut terhadap IHSG menggunakan pendekatan Error Correction Model (ECM) berdasarkan 2.438 data harian. Analisis dilakukan melalui tahapan uji stasioneritas, estimasi regresi jangka panjang, pengujian kointegrasi, serta estimasi model ECM untuk mengidentifikasi dinamika jangka pendek. Hasil penelitian menunjukkan bahwa harga minyak, harga emas, dan nilai tukar memiliki pengaruh signifikan terhadap IHSG dalam jangka panjang, yang mengindikasikan adanya hubungan keseimbangan jangka panjang antara variabel-variabel tersebut. Sementara itu, pada jangka pendek, hanya harga minyak yang terbukti berpengaruh signifikan terhadap perubahan IHSG. Error Correction Term (ECT) bernilai negatif dan signifikan, yang menandakan adanya mekanisme penyesuaian menuju keseimbangan jangka panjang. Temuan ini menunjukkan bahwa variabel makro global tersebut memiliki peran penting dalam menentukan pergerakan IHSG baik dalam jangka pendek maupun jangka panjang. Kata kunci: IHSG, ECM, minyak, kurs, ECTAbstract. The movement of the Jakarta Composite Index (IHSG) is influenced by fluctuations in global macroeconomic variables, particularly oil prices, gold prices, and exchange rates. This study aims to analyze the long and short-term effects of these three variables on the IHSG using the Error Correction Model (ECM) approach based on 2,438 daily observations. The analysis was conducted through a series of procedures, including stationarity testing, long-run regression estimation, cointegration testing, and ECM estimation to identify short-run dynamics. The findings indicate that oil prices, gold prices, and exchange rates have a significant long-term impact on the IHSG, suggesting the presence of a long-run equilibrium relationship among these variables. Meanwhile, in the short run, only oil prices were found to significantly influence changes in the IHSG. The Error Correction Term (ECT), which is negative and statistically significant, confirms the existence of an adjustment mechanism toward long-run equilibrium when deviations occur. These results demonstrate that global macroeconomic variables play an important role in shaping IHSG movements in both the short and long run.Keywords: IHSG, ECM, oil, exchange rate, ECT
Analisis pertumbuhan ekonomi Indonesia dengan VECM: peran instrumen syariah dan makroekonomi Latifatuzzahra, Istianah; Ilahi, Nayli Kurnia; Anggraini, Elsya; Ratnasari, Andika Putri; Brilliant, Indira Ihnu
Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 3, No 2 (2026): Jurnal Statistika dan Sains Data
Publisher : Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jssd.v3i2.27059

Abstract

This study aims to analyze the influence of Sharia Stocks, Sharia Mutual Funds, the Indonesian Composite Index (IHSG), and inflation on Indonesia’s Gross Domestic Product (GDP) in both the short and long run during the 2011-2024 period. The research is motivated by the dynamic development of Indonesia’s capital market and previous study indicating nonlinear relationships between capital market instruments and economic growth. Using the Vector Error Correction Model (VECM), the study conducts a series of procedures, including stationarity testing, optimal lag selection, Johansen cointegration testing, VECM estimation, Granger causality testing, impulse response function (IRF), variance decomposition (VD), and forecasting. The results reveal three cointegrating vectors, confirming stable long-run relationships among the variables. The IRF results show that shocks in sharia stocks and the IHSG significantly affect GDP, whereas the impact of inflation is relatively small. The VD analysis further indicates that sharia stocks contribute the most to GDP fluctuations in the medium term. These findings highlight the critical role of both sharia and conventional capital markets in supporting Indonesia’s economic growth and underline the strong interdependence between financial market dynamics and the real economy. 
Analisis dinamika variabel makroekonomi terhadap kurs Rupiah di Indonesia melalui pendekatan Vector Error Correction Model (VECM) Rosyadani, Bilqis Salsabila; Azizah, Farah Nur; Zahirah, Qurrota A'yun; Raymond, Sherly Leyn; Ratnasari, Andika Putri; Brilliant, Indira Ihnu
Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 3, No 2 (2026): Jurnal Statistika dan Sains Data
Publisher : Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jssd.v3i2.27071

Abstract

Abstrak. Stabilitas Rupiah terhadap Dolar AS penting bagi perekonomian Indonesia yang semakin terhubung secara global. Penelitian ini menganalisis pengaruh ekspor, inflasi, dan BI Rate terhadap kurs Rupiah/USD dengan pendekatan Vector Error Correction Model (VECM) menggunakan data bulanan Januari 2015–Desember 2024 dari BPS dan Bank Indonesia. Hasil menunjukkan adanya satu hubungan kointegrasi jangka panjang. Koefisien ECT kurs sebesar 0.0139 (p = 0.0643) mengindikasikan koreksi jangka panjang lemah. Dalam jangka pendek, kurs dipengaruhi inertia dirinya sendiri (lag kurs signifikan), sedangkan ekspor, inflasi, dan BI Rate tidak signifikan. Analisis IRF dan FEVD menegaskan kurs dominan di awal, ekspor meningkat kuat pada horizon menengah, dan menjadi variabel eksternal paling berpengaruh dalam jangka panjang. Implikasi kebijakan stabilitas kurs lebih ditentukan oleh momentum internal dan faktor eksternal global, sementara pengelolaan inflasi, BI Rate, serta penguatan ekspor tetap krusial untuk menjaga nilai tukar Rupiah.Kata kunci: Ekspor, Inflasi, BI Rate, Vector Error Correction Model, Kurs Rupiah/USDAbstract. The stability of the Indonesian Rupiah against the US Dollar is a key indicator for maintaining economic resilience in an increasingly interconnected global economy. This study examines the influence of exports, inflation, and the Bank Indonesia policy rate (BI Rate) on the Rupiah/USD exchange rate using a Vector Error Correction Model (VECM) with monthly data from January 2015 to December 2024 sourced from BPS and Bank Indonesia. The results reveal one longrun cointegration relationship. The Error Correction Term (ECT) for the exchange rate is 0.0139 (p = 0.0643), indicating weak longrun adjustment. In the short run, the exchange rate is driven primarily by its own inertia, with significant effects from lagged values of the Rupiah, while exports, inflation, and the BI Rate are not significant. Impulse Response Function (IRF) and Forecast Error Variance Decomposition (FEVD) analyses confirm that the exchange rate dominates in the short horizon, exports gain importance in the medium term, and become the most influential external factor in the long run. Policy implications suggest that Rupiah stability is shaped more by internal momentum and global external factors, while credible inflation management, BI Rate policy, and sustained export growth remain crucial to maintaining exchange rate stability.Keywords:Exports, Inflation, BI Rate, Vector Error Correction Model, Rupiah/USD Exchange Rate
Prediksi jumlah barang yang dimuat di Bandara Soekarno-Hatta dengan metode Elman Recurrent Neural Network Setiawan, Hidayat; Wutsqa, Dhoriva Urwatul
Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 3, No 2 (2026): Jurnal Statistika dan Sains Data
Publisher : Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jssd.v3i2.23754

Abstract

Abstrak.Transportasi udara berperan penting dalam mendukung mobilitas masyarakat dan pertumbuhan ekonomi, termasuk dalam distribusi barang melalui bandara. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi jumlah barang yang dimuat di Bandara Soekarno Hatta menggunakan metode Elman Recurrent Neural Network (ERNN). Data yang digunakan adalah jumlah kunjungan wisatawan periode Januari 2006 hingga Desember 2022 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik, karena pola kunjungan ini dianggap berkorelasi dengan pergerakan barang. Pemilihan variabel input dilakukan berdasarkan hasil analisis autokorelasi (ACF) dan autokorelasi parsial (PACF), dengan menggunakan lag signifikan dari data kunjungan wisatawan. Data dibagi menjadi dua bagian, yaitu 80% untuk pelatihan dan 20% untuk pengujian. Model terbaik dipilih berdasarkan nilai mean absolute percentage error (MAPE) terkecil. Uji residual dilakukan untuk memastikan bahwa hasil prediksi bersifat white noise, yang menunjukkan kecocokan model. Model ERNN terbaik memiliki 10 variabel input, 3 neuron tersembunyi, dan 1 output. Hasil evaluasi menunjukkan MAPE sebesar 44,55% pada data pelatihan dan 14,68% pada data pengujian. Ini menunjukkan bahwa model mampu memberikan prediksi yang cukup akurat pada data testing.

Page 4 of 4 | Total Record : 35

 1   2   3   4 

Filter by Year

2023 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 3, No 2 (2026): Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 3, No 1 (2025): Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 2, No 2 (2025): Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 2, No 1 (2024): Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 1, No 2 (2024): Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 1, No 1 (2023): Jurnal Statistika dan Sains Data