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 Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Menggunakan Data Panel Dinamis dengan Pendekatan Generalized Method of Moment Arellano-Bond Dessy Nabilah; Setiawan Setiawan
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 5, No 2 (2016)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (647.98 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v5i2.16545

Abstract

Pertumbuhan ekonomi merupakan perubahan aktivitas perekonomian dalam menghasilkan tambahan pendapatan masyarakat suatu negara dalam periode tertentu. Variabel-variabel ekonomi bersifat dinamis sehingga pada penelitian ini digunakan pemodelan menggunakan metode regresi data panel dinamis. Metode regresi data panel dinamis tidak hanya untuk mengetahui efek jangka pendek (short-run effect), namun juga efek jangka panjang (long-run effect). Faktor-faktor yang diduga mempengaruhi pertumbuhan ekonomi di Indonesia adalah investasi luar negeri, pengeluaran pemerintah dan penyerapan tenaga kerja. Berdasarkan hasil analisis estimasi Generalized Method of Moment (GMM) Arellano-Bond, variabel yang berpengaruh signifikan terhadap pertumbuhan ekonomi adalah investasi luar negeri dan pengeluaran pemerintah. Selanjutnya mendapatkan pemodelan dan mengetahui elastisitas jangka pendek dan jangka panjang. Elastisitas jangka pendek investasi luar negeri sebesar 0,00269 dan jangka panjang sebesar 0,08661. Hal ini menunjukkan bahwa setiap peningkatan 10 persen investasi luar negeri suatu provinsi, maka akan meningkatkan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) secara jangka pendek sebesar 0,0269 persen dan jangka panjang sebesar 0,8661 persen. Elastisitas jangka pendek pengeluaran pemerintah sebesar 0,00198 dan jangka panjang sebesar 0,06384. Hal ini menunjukkan bahwa setiap peningkatan 10 persen pengeluaran pemerintah suatu provinsi, maka akan meningkatkan PDRB secara jangka pendek sebesar 0,0198 persen dan jangka panjang sebesar 0,6384 persen.
Pemodelan Status Ketahanan Pangan di Provinsi Jawa Timur dengan Pendekatan Metode Regresi Probit Biner Febriliani Masitoh; Vita Ratnasari
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 5, No 2 (2016)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (691.532 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v5i2.16549

Abstract

Pangan merupakan kebutuhan dasar manusia yang harus dipenuhi dan pemenuhannya merupakan hak asasi manusia yang telah dijamin dalam UU RI guna mewujudkan sumber daya manusia yang berkualitas. Ketahanan pangan merupakan salah satu prioritas utama dalam pembangunan nasional. Suatu wilayah dapat mencapai ketahanan pangan apabila mampu mencapai tiga dimensi, yaitu keterjangkauan, ketersediaan, serta pemanfaatan pangan. Pada peta ketahanan dan kerentanan pangan nasional, kabupaten-kabupaten di Jawa Timur masuk dalam dua kategori, yaitu ketahanan pangan sedang dan relatif tahan pangan. Tujuan dari penelitian ini adalah mendeskripsikan karakteristik status ketahanan pangan, memodelkan faktor-faktor yang diduga mempengaruhi ketahanan pangan di Jawa Timur menggunakan metode regresi probit biner, dan membandingkan hasil prediksi model dengan klasifikasi status ketahanan pangan aktual. Data sekunder yang digunakan mengenai variabel yang diduga mempengaruhi ketahanan pangan, yaitu rasio konsumsi normatif per kapita terhadap ketersediaan bersih serealia, persentase penduduk dibawah garis kemiskinan, persentase desa dengan akses penghubung kurang memadai, persentase rumah tangga tanpa akses listrik, persentase perempuan buta huruf, persentase rumah tangga tanpa akses ke air bersih, persentase desa dengan jarak lebih dari 5 Km dari fasilitas kesehatan, persentase balita pendek, dan angka harapan hidup pada 29 kabupaten di Jawa Timur tahun 2014. Berdasarkan analisis data dan pembahasan menggunakan metode regresi probit biner dapat diketahui bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi ketahanan pangan adalah persentase rumah tangga tanpa akses ke air bersih dan angka harapan hidup. Diperoleh ketepatan klasifikasi sebesar 93,103 persen dan nilai Pseudo R2 McFadden sebesar 74,6 persen. Kabupaten yang masuk dalam ketahanan pangan sedang mayoritas berada di Provinsi Jawa Timur bagian timur.
Pemodelan Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Industri di Indonesia dengan Pendekatan Regresi Data Panel Dinamis Aviolla Terza Damaliana; Setiawan Setiawan
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 5, No 2 (2016)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (553.367 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v5i2.16550

Abstract

Penyerapan tenaga kerja sektor industri adalah lowongan pekerjaan di sektor Industri yang sudah diisi oleh pencari kerja dan pekerja. Penyerapan tenaga kerja tersebut diperlukan dalam distribusi pendapatan yang nantinya akan berdampak pada pembangunan ekonomi. Tujuan penelitian ini adalah memodelkan penyerapan tenaga kerja sektor industri serta melihat pengaruh elastisitas jangka pendek maupun jangka panjangnya. Variabel yang diduga mempengaruhi penyerapan tenaga kerja sektor industri di Indonesia antara lain, PDRB, UMP, dan produktivitas tenaga kerja. Model yang digunakan adalah regrei data panel dinamis dengan menggunakan GMM Arellano-Bond. Hasil analisis menunjukkan bahwa secara jangka pendek elastisitas untuk PDRB, UMP, dan produktivitas tenaga kerja sebesar 0,350, -0,163, dan -0,005. Adapun elastisitas jangka panjang untuk PDRB, UMP, dan produktivitas tenaga kerja sebesar 1,210, -0,564, dan -0,017.
Pengaruh Indikator Kependudukan Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia dengan Pendekatan Regresi Panel Elika Tantri; Vita Ratnasari
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 5, No 2 (2016)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (759.533 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v5i2.16557

Abstract

Kependudukan merupakan tantangan besar bagi pembangunan Indonesia. Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) menyebutkan bahwa jumlah penduduk yang besar akan berdampak pada berbagai aspek kehidupan, diantaranya masalah kebutuhan pangan, kemiskinan hingga lapangan kerja. Kondisi pengangguran di Indonesia semakin meningkat dari tahun ke tahun. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Agustus 2015 sebesar 6,18 persen meningkat dibanding sebelumnya (5,94 persen). TPT per Agustus 2015 mencapai 7,56 juta orang. Terlebih, jika melihat Indonesia yang dihadapkan dengan pemberlakuan kerja sama dalam Masyarakat Ekonomi ASEAN (MEA), Indonesia memasuki pasar bebas tenaga kerja dalam kondisi yang kurang ideal. Berdasarkan latar belakang tersebut, maka dilakukan penelitian terkait Pengaruh Indikator Kependudukan Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia dengan Pendekatan Regresi Panel, sebagai solusi dalam mengurangi angka pengangguran. Adanya efek individu pada model panel mengakibatkan pendekatan model yang sesuai adalah Fixed EffectModelyang menghasilkan nilai R2 sebesar 86 persen. Berdasarkan analisis, diperoleh tiga variabel yang signifikan terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka antara lain Laju Pertumbuhan Penduduk, Angka Melek Huruf dan Angka Partisipasi Kasar SMA/Sederajat.
Pemodelan Terhadap Faktor-Faktor yang Memengaruhi GDP dan Inflasi di Indonesia dengan Pendekatan Persamaan Simultan Siti Annissa Rachmawati; Agus Suharsono; Imam Safawi Ahmad
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 5, No 2 (2016)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v5i2.16562

Abstract

Pembangunan ekonomi adalah suatu usaha untuk meningkatkan taraf hidup masyarakat yang sering kali diukur melalui tinggi rendahnya pendapatan penduduk tiap tahunnya atau pendapatan perkapita. dalam analisis makro pengukuran dalam perekonomian suatu negara adalah Gross Domestic Product (GDP) dan tingkat Inflasi. Termasuk Indonesia dimana perekonomiannya sangat tergantung pada moneter dan perekonomian yang selalu menghadapi permasalahan pertumbuhan ekonomi tersebut. Perubahan dalam indikator ini akan berdampak terhadap dinamika pertumbuhan ekonomi. Tujuan penelitian ini menganalisis model sumultan GDP dan Inflasi dengan menggunakan metode Three Stage Least Square (3SLS). Model GDP dan inflasi terdiri dari dua persamaan struktural. Untuk persamaan GDP dipengaruhi secara signifikan oleh Inflasi, Pengeluaran Pemerintah, dan Nilai tukar. Terdapat dua kajian dalam Tugas Akhir ini. Dalam persamaan simultan untuk inflasi secara signifikan dipengaruhi oleh GDP,  Pengeluaran Pemerintah, Jumlah Uang Beredar dan tingkat suku bunga.
Analisis Pola Hubungan Persentase Penduduk Miskin dengan Faktor Lingkungan, Ekonomi, dan Sosial di Indonesia Menggunakan Regresi Spasial Vonesa Devi Laswinia; Mutiah Salamah Chamid
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 5, No 2 (2016)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (687.854 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v5i2.16563

Abstract

Regresi spasial merupakan analisis untuk mengevaluasi hubungan antara variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen dengan memperhatikan keterkaitan efek lokasi. Regresi spasial dinilai dapat mewakili permasaahan yang ada yaitu perbedaan karakteristik wilayah berhubungan dengan persentase penduduk miskin di Indonesia. Hal ini dapat dikaitkan dengan teori pembangunan berkelanjutan dimana kemiskinan merupakan salah satu indikator di bidang sosial. Selain bidang sosial, pembangunan berkelanjutan juga mengacu pada dua pilar yang lain yaitu bidang ekonomi dan lingkungan. Metode regresi spasial yang digunakan meliputi Spatial Autoegressive Model, Spatial Error Model, dan Spatial Durbin Model. Hasil pemodelan dengan menggunakan Spatial Autoregressive Model menghasilkan model terbaik yaitu Model ini menghasilkan R2 sebesar 62,2% . Dimana IKLH (X1) merupakan faktor lingkungan, IPM (X2) dan kepadatan penduduk (X4) merupakan faktor sosial, dan laju pertumbuhan ekonomi (X3) dan tingkat pengangguran terbuka (X5) adalah faktor ekonomi. Regresi spasial merupakan analisis untuk mengevaluasi hubungan antara variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen dengan memperhatikan keterkaitan efek lokasi. Regresi spasial dinilai dapat mewakili permasaahan yang ada yaitu perbedaan karakteristik wilayah berhubungan dengan persentase penduduk miskin di Indonesia. Hal ini dapat dikaitkan dengan teori pembangunan berkelanjutan dimana kemiskinan merupakan salah satu indikator di bidang sosial. Selain bidang sosial, pembangunan berkelanjutan juga mengacu pada dua pilar yang lain yaitu bidang ekonomi dan lingkungan. Metode regresi spasial yang digunakan meliputi Spatial Autoegressive Model, Spatial Error Model, dan Spatial Durbin Model. Hasil pemodelan dengan menggunakan Spatial Autoregressive Model menghasilkan model terbaik yaitu Model ini menghasilkan R2 sebesar 62,2% . Dimana IKLH (X1) merupakan faktor lingkungan, IPM (X2) dan kepadatan penduduk (X4) merupakan faktor sosial, dan laju pertumbuhan ekonomi (X3) dan tingkat pengangguran terbuka (X5) adalah faktor ekonomi.
Pengendalian Kualitas Produksi Kaca Automotif LNFL 2 mm Laminated PT. Asahimas Flat Glass Tbk. Sidoarjo Menggunakan Metode Six Sigma Angga Dwi Yanuar Putra; Lucia Aridinanti
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 5, No 2 (2016)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (618.476 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v5i2.16565

Abstract

PT. Asahimas Flat Glass Tbk, Sidoarjo merupakan perusahaan yang bergerak di bidang produksi kaca lembaran di Indonesia dengan produksi terbanyak adalah kaca automotif jenis LNFL 2 mm laminated. Masalah kualitas yang terjadi adalah semakin meningkatnya jenis cacat sekunder cullet yang mencapai 1400% dan jenis cacat scratch yang mencapai 100% pada  bulan Juli 2015, serta jenis cacat chipping yang mencapai 1800% pada bulan Oktober 2015. Selain itu, terjadi penurunan level sigma variabel pada kaca jenis DN, yaitu dari sebesar 3,63 pada bulan Januari hingga April 2015 menjadi 2,98 pada bulan Mei hingga Oktober 2015. Untuk meningkatkan indeks kapabilitas, dilakukan perbaikan dan pada tugas akhir ini perbaikan tersebut dianalisis dengan metode six sigma dengan hasil perbaikan telah mampu menaikkan level sigma variabel kaca jenis DN dari 2,93σ menjadi 3,36σ dan untuk jenis E naik dari 3,61σ menjadi 4,00σ. Level sigma atribut kaca jenis DN mengalami kenaikan dari 3,54σ menjadi 3,55σ. dan untuk jenis E naik dari 3,45σ menjadi 3,48σ. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa perbaikan telah mampu meningkatkan indeks kapabilitas dan level sigma sehingga mampu mengurangi jumlah produk yang berada di luar batas spesifikasi atribut dan variabel.  
Pemetaan Jumlah Balita Gizi Buruk di Kota Surabaya dengan GWNBR dan Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic Zuzun Miranti; Purhadi Purhadi
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 5, No 2 (2016)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (973.063 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v5i2.16567

Abstract

Gizi buruk merupakan salah satu permasalahan kesehatan di Indonesia yang banyak dialami oleh balita (anak di bawah usia lima tahun). Gizi buruk akan menjadikan masyarakat tidak sehat dan tidak cerdas. Anak kurang gizi akan menurunkan produktivitas pada usia dewasa sehingga menyebabkan rendahnya pendapatan. Pada tahun 2014 diketahui bahwa kota Surabaya memiliki kasus gizi buruk sebanyak 366 kasus yang menempati peringkat kelima di Jawa Timur. Dalam penelitian ini dilakukan identifikasi variabel yang signifikan di tiap kecamatan terhadap kasus balita gizi buruk di kota Surabaya dengan Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR). Selain itu, Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic digunakan untuk memetakan kecamatan di Kota Surabaya yang terdeteksi sebagai wilayah kantong balita gizi buruk agar dapat diketahui kecamatan mana yang menjadi prioritas dalam penanganan kasus balita gizi buruk. Pemetaan kecamatan berdasarkan variabel signifikan dengan fungsi pembobot kernel Adaptive Bisquare diperoleh dua kelompok. Hasil Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic menunjukkan bahwa terdapat dua kantong balita gizi buruk. Daerah paling rawan yaitu kecamatan Pakal yang memiliki nilai resiko relatif sebesar 3,01362. Daerah dengan resiko terbesar kedua terdapat sembilan kecamatan dengan resiko relatif sebesar 1,63915.
Pemodelan Faktor- Faktor yang Memengaruhi Kematian Ibu di Kota Surabaya Berdasarkan Antenatal Care Menggunakan Regresi Binomial Negatif Novarani Putri Saraswati; Dwiatmono Agus Widodo; Kartika Fithriasari
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 5, No 2 (2016)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (740.481 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v5i2.16577

Abstract

Data dari Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Timur tahun 2014 menunjukkan bahwa Kota Surabaya merupakan daerah dengan kasus kematian ibu tertinggi di Jawa Timur tahun 2014 yaitu sebanyak 39 kasus. Data penelitian ini merupakan data count yang diperoleh dari Dinas Kesehatan Kota Surabaya. Pola persebaran data jumlah kasus kematian ibu di Kota Surabaya mengikuti distribusi Poisson dengan mean sebesar 1,258. Pemodelan pada data count yang berdistribusi Poisson sering menggunakan metode regresi Poisson dengan asumsi equidispersion yakni kesamaan mean dan variansi. Akan tetapi dalam penelitian ini dilakukan pemodelan menggunakan regresi Binomial Negatif untuk menganalisis faktor- faktor yang memengaruhi kematian ibu karena terjadi kasus overdispersion yakni nilai varians lebih besar daripada mean. Hasil penelitian diperoleh bahwa terdapat dua variabel yang signifikan yaitu presentase cakupan TT5 dan penanganan komplikasi obstetri. Selanjutnya pemodelan dari kedua variabel yang signifikan tersebut diperoleh nilai AIC sebesar 96,488. Tambaksari merupakan kecamatan yang memiliki jumlah kasus kematian ibu tertinggi di Kota Surabaya tahun 2014.
Peramalan Outflow Uang Pecahan di Jawa Timur Menggunakan Generalized Space Time Autoregressive Rahmah Safitri; Setiawan Setiawan; Imam Safawi Ahmad
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 5, No 2 (2016)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (845.57 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v5i2.16578

Abstract

Tahun 2015 khususnya saat Hari Raya Lebaran jumlah uang beredar mencapai 17,1 Triliun rupiah. Peredaran uang di Jawa Timur didominasi oleh uang pecahan. Uang pecahan yang beredar di masyarakat merupakan outflow dari Bank. Pada waktu tertentu seperti bulan terjadinya Hari Raya Idul Fitri, outflow uang pecahan mempunyai jumlah yang tinggi dibandingkan bulan biasanya. Untuk memenuhi kebutuhan masyarakat akan ketersediaan uang pecahan rupiah layak edar Bank Indonesia melakukan kebijakan dengan melakukan peramalan. Metode peramalan yang dapat digunakan untuk meramalkan outflow uang pecahan adalah GSTAR yang memperhatikan keterkaitan antar lokasi pada waktu tertentu. Dilakukan peramalan terhadap outflow uang pecahan 100 ribu dan 2 ribu menggunakan Time Series Regression dan GSTAR-SUR. Lokasi pengamatan di KPw BI Surabaya, Kediri, Malang, dan Jember. Model Time Series Regression dengan efek variasi kalender lebih baik meramalkan outflow uang pecahan 100 ribu dan 2 ribu, model GSTAR belum dapat menangkap pola data sebenarnya.

Page 37 of 228 | Total Record : 2279