Articles
132 Documents
Search results for
, issue
"Vol 2, No 2 (2013)"
:
132 Documents
clear
<![CDATA[Pemodelan Konsumsi Listrik Berdasarkan Jumlah Pelanggan PLN Jawa Timur untuk Kategori Rumah Tangga R-1 dengan Metode Fungsi Transfer Single Input ]]>
<![CDATA[Defi Rachmawati]]>;
<![CDATA[Brodjol Sutijo]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (784.631 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4861
<![CDATA[Energi listrik merupakan suatu kebutuhan dasar dan memegang peran penting untuk kehidupan masyarakat, karena peralatan elektronik di rumah, kantor, dan pabrik membutuhkan listrik sebagai sumber energi. Konsumsi listrik meningkat sejalan dengan bertambahnya jumlah pelanggan dan besarnya konsumsi energi listrik yang digunakan. Kebutuhan pada konsumsi listrik yang akan datang diperlukan suatu model peramalan yang sesuai yaitu dengan menggunakan metode fungsi transfer singele input. Metode fungsi transfer adalah model peramalan yang mengguna-kan variabel prediktor dan variabel respon berdasarkan runtun waktu. Penelitian ini, menggunakan metode fungsi transfer untuk membangun model konsumsi listrik berdasarkan pada pelanggan PLN pada kategori rumah tangga R-1 untuk TR 450 VA, 900VA, 1300VA, dan 2200VA serta ramalan konsumsi listrik untuk tahun 2013. Data yang digunakan adalah data bulanan dengan periode Januari 2006 sampai dengan bulan Desember 2012. Hasil analisis menunjukkan model terbaik konsumsi listrik TR 450VA, 900VA, 1300VA dan 2200VA. Konsumsi listrik pada 450VA dipengaruhi konsumsi listrik satu bulan yang lalu, dipengaruhi oleh perubah-an jumlah pelanggan 13 bulan sebelumnya dan 14 bulan sebelum-nya, dipengaruhi jumlah pelanggan bulan Februari 2011, bulan Oktober 2011, Maret 2011,dan Oktober 2008.]]>
<![CDATA[Analisis Pola Hubungan Kerugian Negara Akibat Korupsi Dengan Demografi Koruptor ]]>
<![CDATA[Amilia Firda Rahmana]]>;
<![CDATA[Santi Puteri Rahayu]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (680.837 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4862
<![CDATA[Masalah korupsi bukan lagi masalah baru dalam persoalan hukum dan ekonomi bagi suatu negara. Hasil survei Transparansi Internasional Indonesia menunjukkan bahwa Indonesia merupakan negara terkorup nomor 6 dari 133 negara. Berdasarkan informasi dari Kepolisian Negara Republik Indonesia (Polri), kasus korupsi meningkat sebesar 52,8 persen dari tahun 2011 hingga 2012. Meningkatnya kasus korupsi dan dampak dari tahun ke tahun membuat penulis tertarik untuk melakukan penelitian tentang kasus korupsi. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui karakteristik demografi kasus dugaan korupsi yang terjadi di Jawa Timur, signifikansi dependensi besarnya kerugian negara akibat korupsi dengan variabel demografi koruptor di Jawa Timur, dan pola hubungan kerugian negara akibat korupsi dengan demografi koruptor di Jawa Timur. Variabel pada penelitian ini adalah kerugian Negara, usia, jenis kelamin, daerah kejaksaan, pekerjaan, dan pendidikan. Metode analisis yang digunakan adalah statistika deskriptif, analisis korespondensi, dan analisis model log linear. Hasil statistika deskriptif menerangkan bahwa mayoritas koruptor di Jawa Timur melakukan korupsi antara 100 juta hingga 1 Milyar Rupiah sebesar 47 persen. Kerugian Negara memiliki hubungan yang signifikan dengan usia, daerah kejaksaan, pekerjaan, dan pendidikan.]]>
<![CDATA[Pemodelan Penduduk Miskin ]]>
<![CDATA[Yuanita Damayanti]]>;
<![CDATA[Vita Ratnasari]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (975.499 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4863
<![CDATA[Abstrak— Penduduk miskin adalah penduduk yang memiliki pengeluaran per kapita perbulan lebih kecil dari garis kemiskinan. Jawa Timur dalam realitanya masih banyak masyarakat yang hidup di bawah garis kemiskinan. Dalam penelitian ini diambil rumusan permasalahan yaitu mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh di tiap kabupaten/kota penduduk miskin di Propinsi Jawa Timur dengan tujuan mendapatkan model penduduk miskin menggunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR). Dalam penelitian ini digunakan beberapa variabel yang diduga mempengaruhi penduduk miskin. Deskripsi persentase penduduk miskin tiap kabupaten/kota menunjukan bahwa penduduk miskin memiliki pola menyebar begitu pula faktor-faktor yang mempengaruhinya. Gambaran tersebut diperkuat dengan hasil pengujian Breuch-Pagan yang menunjukkan bahwa data memiliki heterogenitas spasial. Hasil pemodelan dengan GWR lebih baik daripada model regresi global dikarenakan memiliki R2 yang lebih besar dan jumlah kuadrat error yang lebih kecil. Model GWR yang dihasilkan berbeda-beda untuk tiap kabupaten/kota dan mengelompokan variabel-variabel yang signifikan kedalam hasil pemodelan dengan menggunakan peta tematik.]]>
<![CDATA[Pemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Kematian Ibu Di Jatim Dengan Pendekatan GWPR (Geographically Weighted Poisson Regression) ]]>
<![CDATA[Nurul Qomariyah]]>;
<![CDATA[Santi Wulan Purnami]]>;
<![CDATA[Setyo Purnomo]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (893.804 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4864
<![CDATA[Data profil kesehatan 2011 dari Dinkes Jatim menunjukkan di Jatim terjadi kasus kematian ibu dikarenakan proses hamil, bersalin, dan nifas sebesar 627 ibu dan 80% kematian terjadi di Rumah Sakit dan Puskesmas. Kedua tempat tersebut merupakan fasilitas kesehatan bagi ibu hamil dalam persalinan dan mendapatkan perawatan. Angka kematian tersebut jauh dari target MDGs dan berkebalikan dengan safety patient. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan dan memodelkan jumlah kematian ibu di Jatim dengan menyertakan variabel dari hasil Rifaskes Puskesmas dan profil kesehatan. Metode yang digunakan mendeskripsikan menggunakan peta tematik dan pemodelan menggunakan GWPR. Pemodelan dengan metode ini memperhatikan letak geografis wilayah karena perbedaan tradisi dan budaya masyarakat mengenai kehamilan dan penanganannya berbeda-beda tiap wilayah. Hasil dari deskripsi variabel adalah jumlah kematian ibu terkecil di Kota Mojokerto. Berdasarkan hasil pemodelan, model GWPR lebih baik daripada model regresi Poisson karena memiliki nilai R-sq lebih besar 93,37% dan AIC lebih kecil 49,069. Model GWPR menghasilkan bentuk model yang berbeda-beda pada tiap kabupaten/kota di Jawa Timur.]]>
<![CDATA[Pemodelan Indeks Harga Konsumen (IHK) Umum Berdasarkan IHK Sektor Bahan Makanan dan IHK Sektor Makanan Jadi, Minuman/Rokok ]]>
<![CDATA[Listyowati Listyowati]]>;
<![CDATA[Brodjol Sutijo]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1267.002 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4865
<![CDATA[IHK Umum dibentuk dari 7 sektor IHK. Sektor yang mempunyai kontribusi besar terhadap IHK Umum adalah IHK Sektor Bahan Makanan dan IHK Sektor Makanan Jadi, Minuman/Rokok. Pada Penelitian ini akan di duga/diramalkan dari IHK Sektor Bahan Makanan dan IHK Sektor Makanan Jadi, Minuman/Rokok dengan menggunakan metode fungsi transfer. Model fungsi transfer terbaik dan nilai peramalan data IHK Umum untuk 12 bulan ke depan terhadap IHK sektor Bahan Makanan dan IHK sektor Makanan Jadi, Minuman/Rokok telah didapatkan. Model tersebut menunjukkan bahwa metode ARIMAX lebih baik dari fungsi transfer multi input karena memiliki MAPE dan RSME yang kecil. Dari penelitian yang telah dilakukan dihasilkan model fungsi transfer multi input yang sama, yaitu bahwa nilai IHK Umum di Surabaya, Malang dan Kediri dipengaruhi oleh IHK Umum itu sendiri pada satu bulan sebelumnya. Selain itu dipengaruhi oleh perubahan inputnya yaitu sektor Bahan Makanan dan IHK sektor Makanan Jadi, Minuman/Rokok.]]>
<![CDATA[Pemodelan Inflasi di Kota Semarang, Yogyakarta, dan Surakarta dengan pendekatan GSTAR ]]>
<![CDATA[Laily Awliatul Faizah]]>;
<![CDATA[Setiawan Setiawan]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (909.063 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4866
<![CDATA[Tugas Akhir ini menyajikan hasil penelitian dari pemodelan inflasi di kota Semarang, Yogyakarta, dan Surakarta dengan pendekatan GSTAR (Generalized Space Time Autoregressive). Metode GSTAR adalah pemodelan time series multivariate yang memperhatikan efek spasial. Pengertian inflasi sendiri adalah proses meningkatnya harga barang dan jasa secara umum dan bersifat terus menerus. Laju inflasi harus dapat dikendalikan oleh Pemerintah karena dapat membuat stabilitas perekonomian terganggu. Dalam penelitian ini, pemodelan GSTAR meliputi dua model yaitu model GSTAR dengan menggunakan semua parameter, dan model GSTAR yang hanya menggunakan parameter yang signifikan. Pembobot yang digunakan dalam penelitian ini meliputi bobot seragam, bobot invers jarak, dan bobot normalisasi korelasi silang. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa model terbaik yang mempunyai nilai RMSE terkecil di kota Semarang adalah dengan bobot normalisasi korelasi silang menggunakan parameter yang signifikan. Sedangkan untuk inflasi di kota Yogyakarta dan Surakarta model terbaiknya adalah dengan bobot seragam menggunakan parameter yang signifikan.]]>
<![CDATA[Analisis Pengendalian Kualitas Produk Labelstock Menggunakan Diagram Kontrol Kernel di PT. ”X” ]]>
<![CDATA[Ika Estuningtyas]]>;
<![CDATA[Wibawati Wibawati]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1060.07 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4867
<![CDATA[Persaingan sektor industri dihadapkan pada tantangan yang semakin berat seiring dengan kemajuan peradaban manusia baik itu produk industri penghasil barang maupun jasa. PT. “X” merupakan salah satu perusahaan industri manufaktur yang bergerak di bidang pembuatan label paper, release liner dan packaging tape serta meneri-ma pesanan label suatu produk. Pada penelitian ini dianalisis ketebalan lem tiap 3 sisi pengukuran, kiri tengah dan kanan, serta selisih dari tiap sisi pengukuran pada produk labelstock untuk jenis kertas PVC Soft menggunakan diagram kontrol Kernel untuk mengetahui apakah dalam kondisi terkontrol atau tidak. Hal tersebut dikarenakan semakin kecil selisih pada tiap sisi pengamatan tersebut maka semakin baik kualitas ketebalan lem pada produk labelstock. Permasalahan dalam penelitian ini adalah apakah produk labelstock pada jenis kertas PVC Soft telah terkendali berdasarkan masing-masing sisi pengukuran ketebalan lem dan selisih tiap sisi. Diagram kontrol Kernel menunjukkan bahwa pada ketiga sisi pengukuran, kiri (X1), tengah (X2), kanan (X3), terdapat beberapa titik yang tidak terkontrol. Selisih dari ketiga sisi pengukuran, kiri dan tengah (X4), tengah dan kanan (X5), dan kanan dan kiri (X6) juga menunjukkan bahwa terdapat beberapa titik yang tidak terkontrol. Hal tersebut dikarenakan adanya pergantian shift dan juga pergantian roll kertas yang menyebabkan tidak terkontrol pada pengamatan tersebut dan berimbas ke pengamatan berikutnya.]]>
<![CDATA[Pemodelan Jumlah Kematian Bayi di Provinsi Jawa Timur Tahun 2011 dengan Pendekatan Regresi Binomial Negatif ]]>
<![CDATA[Selfy Atika Sary]]>;
<![CDATA[I Nyoman Latra]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (874.845 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4868
<![CDATA[Millenium Development Goals (MDGS) merupakan sebuah paradigma pembangunan global. Salah satu tujuan dari MDGs yang dilaksanakan oleh Negara Indonesia adalah me-nurunkan Angka Kematian Bayi (AKB). Penurunan Angka Kematian Bayi (AKB) mengindikasikan bahwa adanya peningkatan derajat kesehatan masyarakat. Tujuan penelitian ini adalah memodelkan jumlah kematian bayi di Jawa Timur untuk mendapatkan faktor-faktor yang berpengaruh signifikan dengan menggunakan regresi Poisson. Berdasarkan hasil analisis, diketahui bahwa terdapat pelanggaran asumsi yaitu varians lebih besar dari mean (overdisversi) pada regresi Poisson. Untuk menangani pelanggaran asumsi tersebut maka dilakukan pemodelan menggunakan regresi Binomial Negatif. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kematian bayi di Provinsi Jawa Timur pada tahun 2011 adalah prosentase bayi yang diberi ASI eksklusif dan prosentase ibu bersalin yang ditolong oleh tenaga kesehatan.]]>
<![CDATA[Metode Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Nikkei 255 dengan Pendekatan Fungsi Transfer ]]>
<![CDATA[Dwi Listya Nurini]]>;
<![CDATA[Brodjol Sutijo]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1097.246 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4870
<![CDATA[Abstrak— Nikkei 225 adalah indikator indeks harga yang merupakan harga rata-rata dari saham 225 perusahaan teratas di Jepang yang terdaftar di Bursa Efek Tokyo (Tse). Saham per-usahaan yang tercatat pada indeks Nikkei 225 adalah saham yang masih aktif dalam perdagangan di bursa efek Tokyo. Penelitian ini bertujuan sebagai bentuk penerapan ilmu statistik khususnya pada kasus financial di bidang perdagangan saham. Metode analisis peramalan yang digunakan yaitu pendekatan fungsi transfer. Penelitian ini menggunakan 2 model, pertama adalah model Open Price (X) terhadap Low Price (Y1) dan kedua adalah model Open Price (X) terhadap High Price (Y2). Pada deret input (Xt) didapat-kan model ARIMA terbaik adalah ARIMA (1 1 0) karena sudah memenuhi pengujian signifikan juga asumsi white noise. Dengan menggunakan orde b=0,s=0,r=0 yang didapatkan dari plot cross-corelation maka, model ARMA untuk Open Price (X) terhadap Low Price (Y1) yaitu ARMA (0[1 4]) dengan nilai MAPE atau nilai prosentase kesalahan dalam meramalkan sebesar 10.71% dan untuk model ARMA untuk Open Price (X) terhadap High Price (Y2) yaitu ARMA ([4] 1) dengan nilai MAPE atau prosentase kesalahan dalam meramalkan sebesar 8.12%.]]>
<![CDATA[Peramalan Volume Pemakaian Air Sektor Rumah Tangga di Kabupaten Gresik dengan Menggunakan Fungsi Transfer ]]>
<![CDATA[Dwi Listya Nurina]]>;
<![CDATA[Irhamah Irhamah]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (974.257 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4871
<![CDATA[Pemerintah Kabupaten Gresik melalui PDAM, saat ini hanya mampu melayani sekitar 30% kebutuhan air bersih bagi masyarakat. Berbagai upaya terus dilakukan untuk memenuhinya, termasuk mengantisipasi kebutuhan air bersih dimasa mendatang yang pasti akan semakin meningkat seiring perkembangan kota Gresik. Hal ini yang mendasari dilakukan penelitian untuk meramalkan volume pemakaian air di Kabupaten Gresik menggunakan analisis fungsi transfer. Analisis difokuskan pada sektor rumah tangga yang peruntukannya mencapai 85% dari total yang bisa dilayani PDAM. Hasil penelitian menunjukkan bahwa volume pemakaian air bulan ini dipengaruhi oleh volume pemakaian air pada dua belas dan dua puluh empat bulan sebelumnya, serta dipengaruhi oleh jumlah penduduk pada delapan, dua puluh dan tiga puluh dua periode sebelumnya. Penggunaan fungsi transfer memberikan hasil ramalan yang relatif baik dengan nilai MAPE sebesar 3.89%.]]>
