Articles
11 Documents
Search results for
, issue
"Vol 7, No 2 (2019): Jurnal Statistika"
:
11 Documents
clear
<![CDATA[ANALISIS FAKTOR PENENTU/PEMBEDA AKSESIBILITAS UMKM TERHADAP KREDIT/MODAL USAHA PERBANKAN DI JAWA TENGAH ]]>
<![CDATA[Laeli Sugiyono]]>
<![CDATA[ Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 7, No 2 (2019): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang ]]>
Publisher : <![CDATA[Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (544.393 KB)
|
DOI: 10.26714/jsunimus.7.2.2019.%p
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor penentu/pembeda UMKM dalam mengakses kredit/modal usaha perbankan di Jawa Tengah. Analisis data menggunakan regresi logistik. Penelitian menggunakan data sekunder dari hasil Sensus Ekonomi (SE) di Jawa Tengah tahun 2016 yang dikumpulkan oleh Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Tengah. Penelitian menyimpulkan bahwa ada 3 karakteristik utama yang menentukan/membedakan UMKM dalam mengakses kredit/modal usaha perbankan, yaitu: Status Badan Usaha, Kemitraan Usaha, dan jenjang pendidikan pengusaha.UMKM yang berbadan usaha Firma berpotensi dapat mengakses kredit/modal usaha perbankan 2.404 kali lebih tinggi daripada UMKM yang tidak berbadan usaha. UMKM yang menjalin Kemitraan Usaha berpotensi dapat mengakses kredit/modal usaha perbankan 1.812 kali lebih tinggi daripada UMKM yang tidak menjalin kemitraan usaha. Pengusaha UMKM yang bependidikan SMK berpotensi dapat mengakses kredit/modal usaha perbankan 1.697 kali lebih tinggi daripada UMKM yang pelakunyaberstatus pendidikan tidak bersekolah/tamat SD.Kata Kunci : Aksesibilitas kredit/modal usaha perbankan, UMKM, regresi logistik.]]>
<![CDATA[PEMODELAN VECTOR AUTOREGRESIVE EXOGENOUS (VARX) PADA NILAI INFLASI TERHADAP PDRB DI JAWA TENGAH ]]>
<![CDATA[Alan Prahutama]]>;
<![CDATA[Agus Rusgiyono]]>;
<![CDATA[Tiani Wahyu Utami]]>
<![CDATA[ Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 7, No 2 (2019): Jurnal Statistika ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Muham ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (636.067 KB)
|
DOI: 10.26714/jsunimus.7.2.2019.%p
<![CDATA[Analisis time series dapat dilakukan secara univariat maupun multivariat. Pemodelan time series univariat menggunakan model ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average), sedangkan pemodelan multivariat dapat menggunakan VAR (Vector Autoregressive). Baik model ARIMA ataupun VAR memiliki prosedur yang mirip antaralain stasioneritas data, penentuan orde dari model, checking diagnostic. Model VAR merupakan pengembangan dari model AR (Autoregressive). apabila model univariat time series dipengaruhi oleh variabel eksogen dapat dimodelkan menggunakan ARIMAX, sedangkan time series multivariate dapat dimodelkan menggunakan VARX.Pada penelitian ini dimodelkan nilai inflasi di kota Semarang, kota Surakarta dan kota Purwokerto berdasarkan nilai PDRB Jawa Tengah. Berdasarkan hasil analisis yang didapat, nilai inflasi setiap wilayah dipengaruhi lag ke-(t-1) dengan wilayahnya sendiri ataupun dengan wilayah yang lain. Nilai PDRB tdak signifikan hanya di wilayah Surakarta, tetapi di wilayah lainnya signifikan. Nilai AIC model mencapai 976.876.Kata kunci : VARX, inflasi, PDRB]]>
<![CDATA[ANALISIS LAJU PERBAIKAN KONDISI KLINIS PASIEN KANKER PAYUDARA MENGGUNAKAN REGRESI ACCELERATED FAILURE TIME WEIBULL (Studi Kasus: RSUD Tugurejo Semarang) ]]>
<![CDATA[Darari Rahma Lalita]]>;
<![CDATA[Sudarno Sudarno]]>;
<![CDATA[Sugito Sugito]]>
<![CDATA[ Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 7, No 2 (2019): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang ]]>
Publisher : <![CDATA[Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (820.915 KB)
|
DOI: 10.26714/jsunimus.7.2.2019.%p
<![CDATA[Breast cancer is a disease caused by abnormal growth from the body’s cells that’s turned into cancer cells. It can spread to other parts of the body so that it can lead to death. Breast cancer is the highest prevalence of cancer in Indonesian women as well as in Semarang City.In an effort to reduce mortality from breast cancer, an analysis of breast cancer patients in Tugurejo General Hospital Semarang can be done by knowing the factors that influence the rate of improvement of breast cancer patient’s clinical conditions. Survival analysis is one of the statistical methods that can be used, the method for which the outcome variable ofinterest is time until an event occurs. Based on Weibull distributed survival time, this study uses Weibull Accelerated Failure Time (AFT) regression method. Dependent variables used is length of time treated and the independent variables used are age, body mass index, anemiastatus, type of treatment, and congenital diseases. The results showed the factors that influence that improvement of breast cancer patient’s clinical condition are age, body mass index, anemia status, and type of treatment. Keywords: Breast Cancer, Improvement of Breast Cancer Patient’s Clinical Condition, Survival Analysis, Weibull Accelerated Failure Time (AFT) Regression]]>
<![CDATA[PEMODELAN PERTUMBUHAN EKSPOR INDONESIA 2007-2017 DENGAN PENDEKATAN THRESHOLD VECTOR AUTOREGRESSIVE ]]>
<![CDATA[Gama Putra Danu]]>
<![CDATA[ Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 7, No 2 (2019): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang ]]>
Publisher : <![CDATA[Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (600.402 KB)
|
DOI: 10.26714/jsunimus.7.2.2019.%p
<![CDATA[The declining of export performance in 2011-2017 is due to the weakening position of the rupiah's per USD and the high inflation rate. Rupiah exchange rate depreciation and inflation have both positive and negative effects on the growth of Indonesian exports. This phenomenon indicates a nonlinear effect of rupiah exchange rate depreciation and inflation on export growth. This study uses TVAR model to capture the nonlinear effects of rupiah exchange rate depreciation and inflation on export growth by making the depreciation of the rupiah exchange rate as a threshold. According to the threshold value, it can be explained that the effect of exchange rate and inflation on export growth can be seen in 2 conditions. The First condition is when the rupiah exchange rate depreciates below Rp 246.2 (rezim 1) and the second condition is when it is above Rp 246.2 (rezim 2). The estimation results show that in rezim 1, export growth (t-1), inflation (t-1) and exchange rate depreciation (t-2) have a negative and significant effect on export growth (t). While in rezim 2, significantly inflation (t-1), exchange rate depreciation (t-2) has a negative effect and inflation (t-2) has a positive effect on export growth (t). Based on these results, government and exporters in making the decision that is related to the export must consider the difference of influence of exchange rate depretiation and inflation to export growth according to the rezim condition]]>
<![CDATA[PERAMALAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) GUNA DETEKSI DINI STABILITAS EKONOMI MENGGUNAKAN METODE REGRESI TIME SERIES ]]>
<![CDATA[Puspita Kartikasari]]>
<![CDATA[ Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 7, No 2 (2019): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang ]]>
Publisher : <![CDATA[Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (676.117 KB)
|
DOI: 10.26714/jsunimus.7.2.2019.%p
<![CDATA[Penelitian mengenai korelasi antara kegiatan ekonomi suatu negara dengan pasar modal telah banyak dikaji, akan tetapi antara hasil penelitian satu dengan lainnya masih saling bertolak belakang. Oleh sebab itu, penelitian ini bertujuan membangun suatu model peramalan yang feksibel dan robust untuk mengetahui pola hubungan antara IndeksHarga Saham Gabungan (IHSG) dengan nilai kurs dan Tingkat Suku Bunga (SBI). Model peramalan yang dibangun dapat digunakan untuk bahan pertimbangan para investor pada saat melakukan sebuah investasi. Selain itu, juga dapat dijadikan dasar oleh pemerintah dalam menentukan kebijakan fiscal dan kebijakan moneter dalam menjaga kestabilan sistem keuangan sebagai antisipasi dini stabilitas ekonomi.Penelitian ini menggunakan metode regresi time series deterministik dengan menggunakan variabel dummy, karena model yang dibangun dari metode ini lebih feksibel, tepat, akurat dan dapat memberikan informasi yang luas tetang pasar modal.Metode ini membagi sampel ke dalam tiga jangka waktu, yaitu saat belum terjadi krisis global, saat krisis global terjadi, dan setelah krisis global yaitu tahun (2000-2005), (2006-2010) dan (2011-2017) dengan tujuan untuk mendapatkan informasi mengenai keadaan perekonomian terhadap pasar modal yang diakibatkan adanya tiga keadaan berbeda. Hasil yang didapatkan menunjukkan SBI tidak berpengaruuh secara signifikan pada tahun 2000-2017 atau periode jangka panjang terhadap IHSG. Namun jika dibagi atas tiga periode kondisi ekonomi atau periode jangka pendek maka kedua variabel makro ekonomi baik kurs maupun SBI berpengaruh secara signifikan terhadap IHSG.Hasil peramalan dari model ini, juga memiliki kesalahan sebesar 0.02 untuk periode 2000-2017 dan 0,03 untuk masing-masing periode dengan model ARIMA ([1,2],0,0).Kata Kunci : IHSG, Regresi Time Series, Stabilitas Ekonomi]]>
<![CDATA[ANALISIS DAYA SAING KARET ALAM INDONESIA DAN VARIABEL-VARIABLA YANG MEMPENGARUHINYA ]]>
<![CDATA[Befri Apriansyah]]>
<![CDATA[ Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 7, No 2 (2019): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang ]]>
Publisher : <![CDATA[Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (459.545 KB)
|
DOI: 10.26714/jsunimus.7.2.2019.%p
<![CDATA[Exports are an important factor in economic growth. Natural rubber is one of the 7th highest export of all commodities in Indonesia in 2016. Natural rubber is a commodity with the average share to total export of plantation sector of 29.8% per year. Indonesia is one of the largest natural rubber exporting countries in the world besides Thailand. However, Indonesia's export ratio to natural rubber production has experienced a downward trend since 1999 and the average share of Indonesia's exports to the world's total natural rubber exports is still below the share of Thailand's natural rubber exports. This research performs descriptive analysis with graphs and inferential analysis with Error Correction Mechanism (ECM) analysis method. The results show that in the period 1989 to 2005 Thailand's natural rubber competitiveness surpassed Indonesia and in the period 2006 to 2016 except 2009, the competitiveness of natural rubber Indonesia is able to surpass Thailand. In the long period, the significant variables on RCA of Indonesian natural rubber are natural rubber productivity and RCA of Thailand's natural rubber. While in the short term, significant variable on RCA growth of Indonesian natural rubber are the growth of Thailand’s RCA.]]>
<![CDATA[MODEL MIXED GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION DENGAN PEMBOBOT FUNGSI KERNEL FIXED BI-SQUARE PADA PENDERITA TUBERCULOSIS DI SURABAYA ]]>
<![CDATA[Hani Khaulasari]]>;
<![CDATA[Rudi Antonius]]>
<![CDATA[ Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 7, No 2 (2019): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang ]]>
Publisher : <![CDATA[Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (875.216 KB)
|
DOI: 10.26714/jsunimus.7.2.2019.%p
<![CDATA[Tuberculosis adalah suatu penyakit menular yang mematikan yang disebabkan oleh bakteri mycobacterium Tuberculosis. Kota Surabaya merupakan kota dengan jumlah penyebaran penderita Tuberculosis tertinggi di Jawa Timur. Penyebaran penyakit Tuberculosis melibatkan efek spasial. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Mixed Geographically Weighted Poisson Regresssion (MGWPR). Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan faktor-faktor yang berpengaruh secara lokal dan global. Data penelitian diperoleh dari Dinas Kesehatan Kota Surabaya dan BPS Kota Surabaya, yang terdiri dari variabel respon jumlah penderita Tuberculosis di 31 Kecamatan Surabaya Tahun 2018 dan sebelas faktor yang diduga mempengaruhi penyebaran Tuberculosis.Model MGWPR dengan fungsi kernel Fixed Bi-Square memberikan hasil bahwa faktor global adalah jumlah penderita HIV/AIDS (X1), persentase rumah tangga yang berPHBS (X5), Rasio penyuluhan kesehatan (X6), Persentase Penduduk yang mendapatkan keterbukaan informasi TB (X7), jumlah tenaga medis (X8), persentase penduduk yang tidak tamat SD (X10) dan persentase penduduk yang tamat SMA (X11) sedangkan faktor lokal penyebab Tuberculosis di tiap-tiap lokasi kecamatan di Surabayaadalah jumlah kepadatan penduduk (X2), persentase penduduk miskin (X3), persentase rumah sehat (X4) dan jumlah sarana kesehatan (X9). Model MGWPR membentuk empat kelompok dengan faktor yang mempengaruhi berbeda-beda. Model MGWPR adalah model terbaik untuk memodelkan faktor-faktor Tuberculosis di Surabaya Tahun 2018. Kata kunci : MGWPR, Fungsi Kernel Fixed Bi-Square, Tuberculosis.]]>
<![CDATA[PEMODELAN MATEMATIKA TENTANG PENYEBARAN NITROGEN DIOKSIDA (NO2) DAN PENGARUH KETINGGIAN CEROBONG ASAP TERHADAP PENYEBARAN NITROGEN DIOKSIDA (NO2) DI UDARA ]]>
<![CDATA[Binti Karomah]]>;
<![CDATA[Lidi Wilaha]]>
<![CDATA[ Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 7, No 2 (2019): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang ]]>
Publisher : <![CDATA[Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (764.387 KB)
|
DOI: 10.26714/jsunimus.7.2.2019.%p
<![CDATA[Persamaan difusi adveksi mempunyai peranan yang sangat penting dalam bidang industri, salah satunya sering digunakan dalam menghitung konsentrasi polutan.Penelitian ini mengambil studi kasus di kawasan PT. PG. Krebet Baru II Bululawang, Kabupaten Malang. Dalam penelitian ini diselidiki pengaruh tinggi cerobong asap terhadap penyebaran NO2 di udara. Selain itu juga akan diteliti pola penyebaran NO2 di udara dengan menggunakan metode beda hingga pada persamaan difusi adveksi. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah semakin tinggi cerobong asap maka konsentrasi polutan di permukaan akan semakin menurun dan terus berkurang dengan bertambahnya jarak dari sumber dan konsentrasi maksimal polutan juga semakin menurun, selain itu pendekatan metode beda hingga pada persamaan difusi adveksi dua dimensi diperoleh perubahan konsentrasi pada setiap iterasinya, dalam kondisi stabil semakin lama konsentrasi maksimal maka polutan semakin kecil dan semakin besarkecepatan angin dan koefisien difusi yang diberikan maka polutan akan lebih cepat bergerak, berpindah dan menyebar. Kata Kunci : Metode beda hingga, Persamaan difusi adveksi, Pola penyebaran nitrogen dioksida (NO2), Tinggi cerobong asap.]]>
<![CDATA[MANAGEMEN RISIKO INVESTASI DALAM PENYUSUNAN PORTOFOLIO SAHAM LIKUID SYARIAH BERDASARKAN ANALISIS CAPITAL ASSET PRICING MODEL (CAPM) (Studi Kasus Saham Indonesia Periode 2009-2013) ]]>
<![CDATA[Siti Azizah]]>
<![CDATA[ Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 7, No 2 (2019): Jurnal Statistika ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Muham ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (659.448 KB)
|
DOI: 10.26714/jsunimus.7.2.2019.%p
<![CDATA[Diversifikasi investasi adalah salah satu cara untuk meminimalkan risiko investasi. Pembentukan portofolio saham adalah salah satu bentuk diversifikasi investasi saham. Pembentukan portofolio dilakukan dengan harapan bahwa jika satu atau sejumlah saham yang diinvestasikan mengalami kerugian, investasi dalam saham lain dapat menjadi penyeimbang dengan memberikan pengembalian investasi/return. Saham yang masih memberikan keuntungan akan mengurangi total kerugian yang ditimbulkan oleh investasi saham lain. Dengan demikian tujuan investasi, yaitu memperoleh pengembalian dapat dicapai. Metode Capital Asseet Pricing Model (CAPM) adalah salah satu metode yang dapat memberikan pertimbangan dalam penyusunan portofolio saham yaitu dengan menghitung risiko yang berasal dari suku bunga bebas risiko. Nilai CAPM positif menunjukkan bahwa portofolio memiliki potensi pengembalian lebih besar dari risiko. Penyusunan portofolio dalam penelitian ini menghasilkan beberapa opsi portofolio berdasarkan kombinasi jumlah saham. Menentukan portofolio terbaik dapat dilakukan dengan mengukur kinerja atau dengan kata lain mengukur perbandingan potensi pengembalian dan risiko portofolio. Perhitungan kinerja dapat dilakukan dengan menggunakan metode Indeks Sharpe dengan menghitung standar deviasi dari nilai pengembalian portofolio/return. Pengukuran kinerja portofolio dari sejumlah portofolio yang disusun dari saham syariah yang likuid memberikan hasil bahwa portofolio optimal merupakan portofolio yang dibentuk dari saham PT Semen Indonesia (Persero) Tbk. dan saham PT Indocement Tunggal Prakarsa Tbk. dengan proporsi alokasi modal masing-masing 50%.]]>
<![CDATA[PENERAPAN TEORI ANTREAN UNTUK ANALISIS KINERJA SISTEM PELAYANAN DI GERBANG TOL GAYAMSARI ]]>
<![CDATA[Yunanur Hanikmah]]>;
<![CDATA[Sugito Sugito]]>;
<![CDATA[Mustafid Mustafid]]>
<![CDATA[ Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 7, No 2 (2019): Jurnal Statistika ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Muham ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (704.025 KB)
|
DOI: 10.26714/jsunimus.7.2.2019.%p
<![CDATA[Queue theory is a method that can be used to analyze the performance of a service system. This study aims to apply queue theory for analysis system performance’s size at the Gayamsari Toll Gate by using data obtained through observation. Then the analysis step starts with checking the steady state assumption, goodness of fit tests to data, determines thequeue model, simulates the queue model, and calculates system performance’s size. Based on analysis with Arena software, the results of the study obtained queue model with Beta distribution on the number of arrivals and the number of services data. From this model, it can be used to calculate the service system performance’s size at the Gayamsari Toll Gate.The result of this calculation include estimates of the waiting time and the number of vehicles in the system or queue. Beside that based on the result of performance’s size, it can be concluded that the service system at the Gayamsari Toll Gate is in good condition because it’s waiting time is less than half minute. Keywords: Queue, Beta Distribution, Performance’s Size]]>
