cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Sains dan Seni ITS
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Humanities, Art,
Arjuna Subject : -
Articles 2,279 Documents
Pemodelan Partisipasi Wanita dalam Kegiatan Ekonomi Rumah Tangga Nelayan di Pesisir Timur Surabaya Irma Harlianingtyas; Dwi Endah Kusrini; Destri Susilaningrum
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (240.126 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i1.3046

Abstract

Surabaya memiliki potensi sumber daya alam yang cukup besar, khususnya di daerah pesisir. Perhatian terhadap potensi sosial masyarakat yang mengelola sumber daya alam tersebut secara berkelanjutan juga diperlukan. Nelayan yang seharusnya dapat mengelola dan memanfaatkan sumber daya alam justru masih terpuruk dalam kemiskinan. Wanita nelayan berperan penting dalam kegiatan ekonomi rumah tangga nelayan. Oleh karena itu penelitian ini dilakukan untuk mengetahui pola hubungan partisipasi wanita dalam ekonomi rumah tangga nelayan berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi, khususnya di Kecamatan Bulak, Mulyorejo dan Kenjeran Surabaya. Penelitian menggunakan regresi logistik biner, dengan variabel respon adalah partisipasi wanita yang terbagi menjadi istri bekerja dan tidak bekerja. Hasil analisis diperoleh variabel prediktor yang signifikan mempengaruhi partisipasi wanita dalam kegiatan ekonomi rumah tangga nelayan adalah usia suami, jumlah anggota keluarga, kondisi rumah, usia istri menikah, pendapatan suami, dan pengeluaran konsumsi.
Pengaruh Aggregasi Terhadap Parameter Long Memory Time Series (Studi Kasus : Data Saham LQ 45) Koesniawanto, Moch.; Kuswanto, Heri
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v2i1.2915

Abstract

Proses identifikasi terhadap fenomena Long Memory tidaklah mudah. Berbagai alat identifikasi seperti plot ACF dan berbagai statistik uji lain masih sangat lemah. Beberapa penelitian mengungkapkan bahwa beberapa model nonlinear dapat dengan mudah teridentifikasi sebagai Long Memory yang sering dikenal sebagai Spurious Long Memory. Oleh karena itu, dalam tugas akhir ini akan disimulasikan pengaruh flow aggregation dan stock aggregation sebagai alternatif cara untuk mendeteksi Long Memory. Saham digunakan sebagai studi kasus karena proses pencatatannya sama dengan penerapan dari stock aggregation dan beberapa penelitian menyatakan bahwa harga mutlak dari return saham sering tertangkap sebagai fenomena Long Memory, namun tidak sedikit penelitian yang memodelkan return saham dengan model nonlinear, contohnya seperti ESTAR, sehingga simulasi dibangun dengan membangkitkan data Long Memory dan ESTAR sebagai Spurious Model dengan ukuran sampel 2000 dan 5000, lalu diaggregasi masing-masing dengan kedua jenis aggregasi hingga 10 level aggregasi. Hasil simulasi menunjukkan bahwa temporal aggregation terbukti dapat mendeteksi Long Memory dan membedakannya dengan ESTAR dari pola parameter integrasinya. Pada data ESTAR, kedua aggregasi menunjukkan bahwa nilai parameternya tidak berpola atau random seiring naiknya level aggregasi, sedangkan untuk Long Memory memiliki pola khusus untuk setiap jenis aggregasi. Tiga saham yang dijadikan studi kasus yaitu BMRI, BBNI, dan BBRI lebih baik dimodelkan dengan ARFIMA daripada ESTAR karena menghasilkan forecast yang akurasinya lebih baik.
Pemodelan Biaya Langsung Proyek Perusahaan Jasa Konstruksi PT. X dengan Multivariate Regression Sulistianingrum Sulistianingrum; Irhamah Irhamah; Muhammad Mashuri
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (266.845 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i1.2987

Abstract

Salah satu unsur terpenting dalam bidang konstruksi adalah perkiraan biaya. Kesalahan dalam pembagian biaya proyek akan berakibat pada kerugian saat pelaksanaan proyek. Pemodelan adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk memperkirakan biaya proyek. Pada penelitian ini dilakukan pemodelan biaya langsung proyek konstruksi menggunakan regresi multivariat. Data yang digunakan adalah data sekunder dari PT. X. Hasil analisis menunjukkan bahwa durasi dan nilai kontrak mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap biaya langsung material, manusia dan peralatan. Jika durasi proyek bertambah 1 hari dan nilai kontrak bertambah 1 miliar maka biaya material akan bertambah sebesar 0,19209 miliar, biaya manusia (upah) bertambah sebesar 0,02933 miliar dan biaya peralatan bertambah sebesar 0,04264 miliar.
Prediksi Penjualan di Perusahaan Ritel dengan Metode Peramalan Hirarki Berdasarkan Model Variasi Kalender Puspita Kartikasari; Suhartono Suhartono
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (146.244 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i1.2993

Abstract

Data penjualan perusahaan ritel Amigo Group mengindikasikan setiap tahun cenderung terjadi peningkatan di semua toko khususnya produk pakaian saat menjelang Idul Fitri. Idul Fitri terjadi mengikuti kalender hijriyah, inilah yang memunculkan adanya indikasi kasus efek variasi kalender. Tujuan dari penelitian ini yaitu meramalkan penjualan produk di tujuh toko dengan metode peramalan time series hirarki. Peramalan time series hirarki dilakukan dengan tiga pendekatan yaitu bottom-up, top-down proporsi histori, dan top-down proporsi peramalan. Nilai MAPE Simetri out-sample setiap pendekatan peramalan hirarki dibandingkan untuk mendapatkan model terbaik. Hasil dari penelitian menunjukkan bahwa level 0 hem panjang dewasa pria, celana panjang jeans dewasa pria, dan jaket dewasa pria model terbaik yaitu bottom-up. Level 0 produk rok dewasa wanita dan celana panjang wanita model terbaik yaitu top-down. Level 1 hem panjang dewasa pria model terbaik yaitu top down proporsi histori dengan rata-rata proporsi dari rata-rata data asli tahun 2002-2011. Produk celana panjang jeans dewasa pria, rok dewasa wanita dan celana panjang wanita model terbaik yaitu top down proporsi histori dengan proporsi (1), sedangkan ntuk level 1 produk jaket dewasa pria model terbaik yaitu bottom-up.  
Pemodelan dan Pemetaan Prevalensi Balita Gizi Buruk serta Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya di Kabupaten Bojonegoro dengan Pendekatan Mixed Geographically Weighted Regression Elvira Mustikawati Putri Hermanto; Sutikno Sutikno
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v2i1.3001

Abstract

Kabupaten Bojonegoro telah mencanangkan kebijakan zero malnutrition. Oleh karena itu, sebagai salah satu upaya untuk menangani kasus balita gizi buruk di Kabupaten Bojonegoro maka penelitian ini menggunakan pendekatan Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR) untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi persentase balita gizi buruk dimana faktor dibedakan menjadi faktor yang berpengaruh secara lokal di tiap kecamatan dan faktor yang berpengaruh global diseluruh kecamatan. Berdasarkan uji kebaikan model, Model MGWR menghasilkan nilai R2 dan AIC yang kurang optimum jika dibandingkan dengan model GWR. Nilai R2 dan AIC pada model MGWR berturut-turut adalah sebesar 84,37% dan 14,28; sedangkan pada model GWR masing-masing sebesar 91,04% dan -62,04.
Pemodelan Regresi Spline Truncated Multivariabel pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kemiskinan di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah Inggar Putri Merdekawati; I Nyoman Budiantara
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (220.992 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i1.3035

Abstract

Provinsi Jawa Tengah merupakan provinsi dengan jumlah penduduk miskin paling banyak kedua setelah Provinsi Jawa Timur. Jumlah penduduk miskin di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2011 adalah sebesar 15,76 persen, berada di atas rata-rata jumlah penduduk miskin Indonesia yaitu 12,49 persen. Pemodelan kemiskinan di Jawa Tengah dengan menggunakan regresi spline mampu mengestimasi data yang tidak memiliki pola tertentu. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kemiskinan di Jawa Tengah menggunakan regresi spline. Regresi spline yang dipilih adalah yang memiliki titik knot dengan nilai GCV minimum. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa dengan regresi spline terbaik adalah regresi spline linier menggunakan tiga titik knot. Faktor yang berpengaruh signifikan pada kemiskinan adalah adalah laju pertumbuhan ekonomi, alokasi belanja daerah untuk bantuan sosial, persentase buta huruf, tingkat pengangguran terbuka, persentase gizi buruk balita, tingkat pendidikan kurang dari SMP, rumah tangga dengan akses air bersih, dan rumah tangga dengan kelayakan papan. Model regresi spline linier menghasilkan R2 sebesar 99,9 persen. Kebijakan yang diberikan oleh tiap daerah sebaiknya berbeda sesuai dengan hasil yang telah didapatkan karena pola data tiap wilayah pada masing-masing variabel prediktor berubah tiap interval knot.
Pengaruh Aggregasi terhadap Parameter Long Memory Time Series Moch. Koesniawanto; Heri Kuswanto
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (301.387 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i1.3056

Abstract

Proses identifikasi terhadap fenomena Long Memory tidaklah mudah. Berbagai alat identifikasi seperti plot ACF dan berbagai statistik uji lain masih sangat lemah. Beberapa penelitian mengungkapkan bahwa beberapa model nonlinear dapat dengan mudah teridentifikasi sebagai Long Memory yang sering dikenal sebagai Spurious Long Memory. Oleh karena itu, dalam tugas akhir ini akan disimulasikan pengaruh flow aggregation dan stock aggregation sebagai alternatif cara untuk mendeteksi Long Memory. Saham digunakan sebagai studi kasus karena proses pencatatannya sama dengan penerapan dari stock aggregation dan beberapa penelitian menyatakan bahwa harga mutlak dari return saham sering tertangkap sebagai fenomena Long Memory, namun tidak sedikit penelitian yang memodelkan return saham dengan model nonlinear, contohnya seperti ESTAR, sehingga simulasi dibangun dengan membangkitkan data Long Memory dan ESTAR sebagai Spurious Model dengan ukuran sampel 2000 dan 5000, lalu diaggregasi masing-masing dengan kedua jenis aggregasi hingga 10 level aggregasi. Hasil simulasi menunjukkan bahwa temporal aggregation terbukti dapat mendeteksi Long Memory dan membedakannya dengan ESTAR dari pola parameter integrasinya. Pada data ESTAR, kedua aggregasi menunjukkan bahwa nilai parameternya tidak berpola atau random seiring naiknya level aggregasi, sedangkan untuk Long Memory memiliki pola khusus untuk setiap jenis aggregasi. Tiga saham yang dijadikan studi kasus yaitu BMRI, BBNI, dan BBRI lebih baik dimodelkan dengan ARFIMA daripada ESTAR karena menghasilkan forecast yang akurasinya lebih baik
Pemodelan Chemical Oxygen Demand (Cod) Sungai di Surabaya Dengan Metode Mixed Geographically Weighted Regression Asih Kurniasih Lumaela; Bambang Widjanarko Otok; Sutikno Sutikno
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (193.947 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i1.3204

Abstract

Chemical Oxygen Demand (COD) merupakan salah satu indikator pencemaran air secara kimia. Surabaya merupakan salah satu kota yang mengalami pencemaran sungai, dimana kondisi sungai di Surabaya memiliki keragaman struktur sehingga memungkinkan terjadinya perbedaan faktor yang berpengaruh pada COD. Untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi COD sungai di Surabaya maka dilakukan pemodelan COD dengan Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR), metode ini memungkinkan adanya variabel prediktor yang bersifat lokal dan global. Hasil MGWR dengan menggunakan fungsi kernel Fixed Bisquare menghasilkan variabel prediktor global yang signifikan adalah Nitrat, sedangkan variabel prediktor lokal yang signifikan adalah kecepatan aliran air dan Nitrit. Namun berdasarkan uji kesesuaian model MGWR, diperoleh kesimpulan bahwa tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara model regresi global dan MGWR dengan R2 sebesar 58,43%. Sehingga pemodelan COD sungai di Surabaya dengan GWR akan memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan MGWR, dimana dengan menggunakan GWR diperoleh hasil pemodelan terbaik dengan R2 sebesar 73,8% pada penggunaan fungsi kernel Adaptive Bisquare. Berdasarkan variabel yang signifikan pada model GWR di setiap lokasi diperoleh 9 kelompok, variabel yang signifikan adalah kecepatan aliran air, debit air sungai, Fosfat, Nitrat, Amonia, dan Nitrit.
Analisis Pengelompokan Kecamatan di Kota Surabaya Berdasarkan Faktor Penyebab Terjadinya Penyakit Tuberkulosis Noor Anisa Dewi Suherni; Maduratna Maduratna
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (259.962 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i1.3083

Abstract

Tuberkulosis (TBC atau TB) adalah suatu penyakit infeksi yang disebabkan oleh bakteri Mycobacterium tuberculosis. Penyakit ini paling banyak menyerang paru-paru. Di Indonesia penyakit tuberkulosis termasuk salah satu prioritas nasional untuk program pengendalian penyakit karena berdampak luas terhadap kualitas dan ekonomi, serta sering mengakibatkan kematian. Penderita penyakit TB di Kota Surabaya menduduki peringkat pertama jumlah penderita TB terbesar di Provinsi Jawa Timur yaitu sebanyak 3957 kasus. Terdapat penelitian yang membahas mengenai karakteristik penderita Tuberkulosis (TB), salah satunya adalah karakteristik penderita TB yang berobat dibalai pengobatan penyakit paru-paru, dimana pada penelitian tersebut menunjukkan bahwa salah satu karakteristik penderita TB adalah kemiskinan. Penelitian ini membahas pengelompokkan kecamatan di Kota Surabaya berdasarkan faktor penyebab terjadinya penyakit tuberkulosis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan faktor-faktor penyebab terjadinya penyakit tuberkulosis, kecamatan Tandes, Gubeng, Rungkut, Sukolilo, Wonokromo, Wonocolo, Genteng, Tambak Sari, Sawahan, Kenjeran, Semampir, Pabean Cantikan, dan Krembangan, merupakan kecamatan-kecamatan dengan daerah kerawanan penyebaran penyakit tuberkulosis yang tinggi.
Pemodelan Kasus Balita Gizi Buruk di Kabupaten Bojonegoro dengan Geographically Weighted Regression Ardhillah Putri; Mutiah Salamah
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (321.304 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i1.3203

Abstract

Status gizi balita merupakan salah satu indikator yang dapat digunakan untuk menggambarkan tingkat kesejahteraan masyarakat. Kabupaten Bojonegoro memiliki kondisi balita gizi buruk yang bervariasi antar kecamatan pada tahun 2011, sehingga diperlukan adanya suatu pemodelan untuk mengatasi hal tersebut. Pemodelan dengan menggunakan regresi linear belum tentu cocok diterapkan di seluruh kecamatan karena setiap kecamatan memiliki karakteristik yang berbeda. Metode Geographically Weighted Regression merupakan metode yang memperhitungkan faktor spasial sebagai variabel bebas yang mempengaruhi variabel respon, sehingga metode ini dapat digunakan sebagai pemodelan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi kondisi kasus balita gizi buruk dengan menggunakan GWR. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GWR memiliki nilai koefisien determinasi (R2) yang lebih tinggi sebesar 92,25% dibandingkan dengan OLS yang hanya sebesar 56,1%. Nilai AIC yang dihasilkan pada model GWR juga lebih kecil jika dibandingkan dengan AIC pada OLS, yaitu sebesar -64,4284 untuk model GWR dan -18, 7787 untuk model OLS. Faktor-faktor yang berpengaruh terhadap terjadinya kasus balita gizi buruk secara keseluruhan di Kabupaten Bojonegoro adalah persentase ibu yang mendapat tablet Fe3, balita yang ditimbang, ibu bersalin yang ditolong oleh tenaga kesehatan, bayi yang melakukan kunjungan bayi, rumah tangga yang ber-PHBS (Pola Hidup Bersih dan Sehat), dan posyandu aktif.

Page 17 of 228 | Total Record : 2279