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
Analisa Risiko Kredit Sepeda Motor pada PT. X Finance Dwi Joko Fachrur Rozi; Kresnayana Yahya
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (928.088 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4830

Abstract

Kemudahan dalam memperoleh pembiayaan sepeda motor dapat menyebabkan potensirisiko kredit macet yang cukup besar bagiperusahaan-perusahaan pembiayaan tidak terkecuali dengan PT. X Finance. Berdasarkan data kantor cabang di wilayahGresik dan Lamongan tahun 2012 menunjukkan bahwa nilai rata-rata kreditmacet/FID (First Installment Default)konsumen dalam enam bulan pertama di tahun 2012 sebesar 3,19 persen untukwilayah Gresik dan sebesar 3,91 persen untuk wilayah Lamongan. Maka dilakukanpengelompokkan untuk mengetahui karakteristik konsumen di Gresik dan Lamongandengan menggunakan metode K-Means Cluster dan didapatkan 3 kelompok untukmasing-masing wilayah. Karakteristik masing-masing kelompok di Gresik adalahkelompok 1 usia berkisar 40-50 tahun, penghasilan kurang dari Rp 2 juta, danharga motor on the road (OTR) dibawahRp 10 juta. Kelompok 2 usia diatas 30 tahun, penghasilan diatas Rp 3 juta, danharga OTR motor berkisar Rp 10-15 juta. Kelompok 3 usia dibawah 30 tahun,penghasilan dibawah Rp 2 juta, dan harga OTR motor berkisar Rp 10-15 juta.Sementara di Lamongan, kelompok 1 usia antara 20-30 tahun, penghasilan dibawahRp 2 juta, dan harga OTR motor berkisar Rp 10-15 juta. Kelompok 2 usia diatas30 tahun, penghasilan diatas Rp 3 juta, dan harga OTR motor berkisar Rp 15-20juta. Kelompok 3 usia diatas 40 tahun, penghasilan dibawah Rp 2 juta, dan hargaOTR motor di bawah Rp 10 juta.
Analisis Statistika Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur dengan Menggunakan Regresi Panel Ayunanda Melliana; Ismaini Zain
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1093.062 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4844

Abstract

Pembangunan merupakan salah satu cara untuk meningkatkan kualitas kehidupan demi terciptanya masyarakat yang makmur dan sejahtera. Pemerintah terus melakukan pembangunan di segala aspek baik aspek pendidikan, kesehatan, dan kehidupan yang layak. Untuk mengukur keberhasilan pembangunan salah satu indikator yang bisa digunakan adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Dalam perhitungan IPM telah melibatkan komponen ekonomi maupun non ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk meneliti faktor yang mempengaruhi IPM Jawa Timur pada tahun 2004-2011. Karena data yang digunakan merupakan data panel yaitu gabungan antara data cross section dan time series, maka IPM dimodelkan dengan regresi panel. Untuk mengestimasi model digunakan pendekatan fixed effect model (FEM) cross section weight. Pemodelan IPM dengan FEM cross section weight menghasilkan nilai R^2 sebesar 96,67 persen. Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk meningkatkan IPM dapat dilakukan dengan cara meningkatkan angka partisipasi sekolah (APS), jumlah sarana kesehatan, persentase rumah tangga dengan akses air bersih, tingkat partisipasi angkatan kerja (TPAK), dan PDRB perkapita.
Perbandingan Model ARIMAX dan Fungsi Transfer Untuk Peramalan Konsumsi Energi Listrik di Jawa Timur Andria Prima Ditago; Agus Suharsono; Suhartono Suhartono
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (833.005 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4845

Abstract

Kebutuhan akan energi listrik dari pelanggan selalu bertambah dari waktu ke waktu. Seiring dengan kenaikan kebutuhan akan energi listrik dari para pelanggan, maka sistem energi listrik haruslah dikembangkan. Untuk membangkitkan dan menyalurkan energi listrik secara ekonomis maka harus dibuat peramalan konsumsi energi listrik jauh sebelum listrik tersebut dibutuhkan agar permintaan pelanggan terpenuhi dan tidak terjadi kekurangan pasokan listrik. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan nilai ramalan konsumsi listrik untuk setiap kelompok pada tahun 2013. Metode analisis peramalan yang digunakan yaitu model ARIMA dengan deteksi outlier (ARIMAX) dan fungsi transfer. Dari kedua model tersebut akan dibandingkan nilai residual yang telah diperoleh dari kriteria out-sample. Model peramalan terbaik yang sesuai untuk prediksi jumlah konsumsi listrik di Jawa Timur pada periode Januari 2013 hingga Desember 2013 untuk kelompok sosial, bisnis, dan industri dengan menggunakan model ARIMAX didapatkan nilai MAPE(%) out-sample sebesar 4,50, 2,30, dan 3,63. Sedangkan untuk kelompok rumah tangga dan publik dengan menggunakan model fungsi transfer didapatkan nilai MAPE(%) out-sample sebesar 2,20 dan 1,91.
Perbandingan Uji Homogenitas Runtun Data Curah Hujan Sebagai Pra-Pemrosesan Kajian Perubahan Iklim Laili Zaidiyah Nihayatin; Sutikno Sutikno
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (3016.582 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4851

Abstract

Pengujian homogenitas runtundata merupakan tahapan penting dalam kajian perubahan iklim. Tahapan inimerupakan bagian pra-pemrosesan data untuk mengurangi bias kesimpulan dariaspek noniklim. Permasalahan lain terkait kajian perubahan iklim adalah  data iklim terlalu pendek, adanya missing data dan lain sebagainya.Penelitian dilakukan di lima kabupaten sentra produksi padi, yaitu: Banyuwangi,Ngawi, Lamongan, Bojonegoro, dan Jember, dengan mengambil beberapa stasiunpengamatan curah hujan. Secara umum terdapat empat uji homogenitas yangdigunakan adalah  uji SNHT, uji Buishand,uji Pettitt dan uji Von Neumann.  Kurangnya kajian terkait kebaikan keempatmetode tersebut, sehingga mengalami kesulitan dalam memilih metode mana yangakan digunakan, khususnya jika terdapat kesimpulan yang saling bertolakbelakang. Oleh karena itu penelitian ini mengkaji kebaikan (kinerja)masing-masing metode uji homogenitas runtun data curah hujan. Data yangdigunakan adalah data simulasi dan data curah hujan harian yang diperoleh dariBadan Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Karangploso Malang. Metode yangdigunakan adalah simulasi tiga skenario yang dibangkitkan dari modelautoregresive dengan tiga ukuran sampel (n = 200, 600, 1000) dan tiga parameterphi (ϕ= 0.2, 0.5, 0.8). Hasil penelitian dengan data simulasi menunjukkan bahwa ujihomogenitas yang memiliki kinerja yang baik dan hampir sama adalah SNHT, uji Buishanddan uji Pettitt. Selanjutnyaketiga uji diimplementasikan pada data curah hujan di wilayah penelitian. Hasilkesimpulan yang didapatkan adalah bahwa sebagian besar data curah hujan diwilayah penelitian homogen.
Forecasting Rice Procurement in Regional Divisions of East Java Using Vector Autoregressive(Var) and Var-Nn Method Eva Laylatus; Suhartono Suhartono
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1041.104 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4854

Abstract

VAR is multivariate time series method that can be used to analyzethe dynamic effects of disturbance factors contained in the system. VAR is amethod that used linear pattern in modeling. Sometimes if the data wassupposedly not linear, the linear method such as VAR will not suffice. Anotherapproach that suffice nonlinierity is neural network (NN). Feed forward neuralnetwork (NN) is the most commonly used archi-tecture in NN. In this paper,there are two methods conducted. They are VAR and the combination of VAR andNN, called VAR-NN. There are three variables involved in this study. They arerice production, rice procurement, and rice price. The comparison result byusing the rice procurement shows that VAR-NN yields better forecast than VAR.But, The comparison result by using the rice price data and rice procurementdata show that VAR-NN yields worse forecast than VAR. Since this study focusedon predicting rice procurement, so the best model achieved in this researchcomes from the class of VAR.
Pemodelan Angka Prevalensi Kusta dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR) Aliefa Maulidia Dzikrina; Santi Wulan Purnami
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (855.955 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4856

Abstract

Kusta (lepra) atau Morbus Hansen merupakan penyakit menular yang menahun dan disebabkan oleh kuman kusta (Mycobacterium Leprae) yang menyerang syaraf tepi, kulit dan jaringan tubuh lainnya. Kasus kusta di Jawa Timur menduduki urutan pertama di Indonesia. Analisis regresi linier merupakan pemodelan statistik yang digunakan untuk memperoleh hubungan antara variabel prediktor dan variabel respon. Geographically Weighted Regression (GWR) merupakan pengembangan dari regresi linier yang digunakan untuk menganalisis data spasial. Pada penelitian ini diduga terdapat perbedaan faktor-faktor yang mempengaruhi angka prevalensi kusta antara wilayah yang satu dan lainnya, karena pengaruh spasial. Sehingga digunakan pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR) untuk menentukan faktor yang mempengaruhi di setiap  kabupaten/kota di Jawa Timur. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa pemodelan angka prevalensi kusta di Jawa Timur menunjukkan adanya pengaruh aspek spasial. Bandwidth optimum yang diperoleh dengan menggunakan kriteria CV adalah sebesar 0,3214365, pemilihan pembobot fungsi kernel yang terpilih dengan kriteria AIC terkecil adalah kernel Gaussian. Model GWR menghasilkan R2 sebesar 98,41% lebih besar dari model regresi linier yaitu 53,2%. Faktor geografis berpengaruh terhadap kejadian angka prevalensi kusta di Jawa Timur, sehingga model GWR yang terbentuk di setiap kabupaten/kota berbeda. Faktor persentase kasus baru kusta 0-14 tahun berpengaruh signifikan pada sebagian besar kabupaten/kota di Jawa Timur.
Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Indikator Pendidikan SMA/SMK/MA dengan Metode C-Means dan Fuzzy C-Means Hanna Silia Kartidan; Irhamah Irhamah
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (726.871 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4860

Abstract

Di Provinsi Jawa Timur memiliki beberapa komponen indikator pendidikan. Beberapa komponen yang masuk dalam indikator pendidikan di Jawa Timur  yaitu Angka Partisipasi Murni, Angka Partisipasi Kasar, Angka Transisi, Angka Putus Sekolah, Angka Murid Mengulang, Angka Lulusan, Rasio Murid/Ruang Belajar, Rasio Kelas/Ruang Belajar, Rasio Murid/Guru dan Rasio Murid/Sekolah. Salah satu parameter keberhasilan pendidikan adalah menuntaskan APK dan APM mutu pendidikan hingga minimal mencapai 95%.Berdasarkan parameter tersebut pendidikan di Jawa Timur masih belum maksimal apabila ditinjau berdasarkan jenjang pendidikan formal khususnya pada jenjang pendidikan SMA/SMK/MA.Berdasarkan informasi yang telah didapat, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui kabupaten/kota mana sajakah yang dapat dikelompokkan berdasarkan tingkat kemiripan berdasarkan indikator pendidikan SMA/SMK/MA di Provinsi Jawa Timur dengan menggunakan metode c-means dan fuzzy c-means. Pada kasus ini metodec-means memiliki kinerja yang hampir sama dengan metode fuzzy c-means. Hal ini berdasarkan perbandingan nilai icdrate yang hanya memiliki nilai selisih sebesar 0,001.
Pemodelan Konsumsi Listrik Berdasarkan Jumlah Pelanggan PLN Jawa Timur untuk Kategori Rumah Tangga R-1 dengan Metode Fungsi Transfer Single Input Defi Rachmawati; Brodjol Sutijo
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : 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

Abstract

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.
Analisis Pola Hubungan Kerugian Negara Akibat Korupsi Dengan Demografi Koruptor Amilia Firda Rahmana; Santi Puteri Rahayu
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : 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

Abstract

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.
Pemodelan Penduduk Miskin Yuanita Damayanti; Vita Ratnasari
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : 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

Abstract

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.

Page 20 of 228 | Total Record : 2279