Indonesian Journal of Applied Statistics and Data Science
Indonesian Journal of Applied Statistics and Data Science (IJASDS) merupakan jurnal yang diterbitkan oleh Program Studi Statistika Fakultas MIPA Univeritas Mataram, Nusa Tenggara Barat, Indonesia. IJASDS menerima makalah hasil riset di semua bidang Statistika Murni, Metodologi Statistik, Statistik Terapan, Data Science, dan Statistik Komputasi. Jurnal ini juga menerima makalah tentang survey literatur yang menstimulasi riset di bidang-bidang tersebut di atas. Indonesian Journal of Applied Statistics and Data Science terbit dua kali dalam setahun, pada bulan Mei dan November. IJASDS terbit pertama kali (Vol. 1 No. 1) pada November 2024. Alamat redaksi Indonesian Journal of Applied Statistics and Data Science, Program Studi Statistika FMIPA-UNRAM, email: ijasds@unram.ac.id Indonesian Journal of Applied Statistics and Data Science telah melakukan backup dan atau pengarsipan secara elektronik melalui PKP Preservation Network (PKP PN) dan keterlibatan di sistem pengarsipan LOCKSS, ini bisa di lihat di link Publisher Manifest
Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Besar Biaya Pengeluaran Belanja Online Mahasiswa Fmipa Universitas Mataram Menggunakan Regresi Tobit
Kegiatan konsumsi mahasiswa disamping untuk keperluan kuliah, kegiatan konsumsi juga dilakukan untuk menunjang penampilan dengan membeli barang secara online. Dalam berbelanja online, besar biaya pengeluaran mahasiswa dapat dipengaruhi oleh berbagai fakor. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui model dan menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi besar biaya pengeluaran belanja online mahasiswa menggunakan regresi tobit dimana variabel terikatnya mempunyai pengamatan tidak lengkap atau terdapat data yang hilang. Data yang digunakan merupakan data biaya pengeluaran belanja online mahasiswa FMIPA Universitas Mataram dan menggunakan 8 variabel bebas. Berdasarkan hasil penelitian terdapat 7 variabel bebas yang dinyatakan dapat berpengaruh secara positif dan satu variabel bebas berpengaruh negatif terhadap biaya pengeluaran belanja online mahasiswa FMIPA. Namun dari model yang dihasilkan diperoleh nilai R2<!-- [if gte msEquation 12]><m:oMath><m:sSup><m:sSupPr><m:ctrlPr></m:ctrlPr></m:sSupPr><m:e><m:r>R</m:r></m:e><m:sup><m:r>2</m:r></m:sup></m:sSup></m:oMath><![endif]--> <!-- [if gte vml 1]><v:shapetype id="_x0000_t75" coordsize="21600,21600" o:spt="75" o:preferrelative="t" path="m@4@5l@4@11@9@11@9@5xe" filled="f" stroked="f"> <v:stroke joinstyle="miter"/> <v:formulas> <v:f eqn="if lineDrawn pixelLineWidth 0"/> <v:f eqn="sum @0 1 0"/> <v:f eqn="sum 0 0 @1"/> <v:f eqn="prod @2 1 2"/> <v:f eqn="prod @3 21600 pixelWidth"/> <v:f eqn="prod @3 21600 pixelHeight"/> <v:f eqn="sum @0 0 1"/> <v:f eqn="prod @6 1 2"/> <v:f eqn="prod @7 21600 pixelWidth"/> <v:f eqn="sum @8 21600 0"/> <v:f eqn="prod @7 21600 pixelHeight"/> <v:f eqn="sum @10 21600 0"/> </v:formulas> <v:path o:extrusionok="f" gradientshapeok="t" o:connecttype="rect"/> <o:lock v:ext="edit" aspectratio="t"/> </v:shapetype><v:shape id="_x0000_i1025" type="#_x0000_t75" style='width:11pt; height:13.5pt'> <v:imagedata src="file:///C:/Users/user/AppData/Local/Temp/msohtmlclip1/01/clip_image001.png" o:title="" chromakey="white"/> </v:shape><![endif]--> yang sangat kecil yaitu <!-- [if gte msEquation 12]><m:oMath><m:r><m:rPr><m:scr m:val="roman"/><m:sty m:val="p"/></m:rPr>11,3</m:r></m:oMath><![endif]--> 0,113 . Artinya, hanya 11,3% variasi pengeluaran belanja online dapat dijelaskan oleh delapan variabel bebas yang digunakan dalam penelitian ini, sementara 88,7% sisanya dipengaruhi oleh faktor lain di luar model. Hal ini juga dapat dilihat dari sedikitnya variabel yang signifikan secara individu.
Hak Cipta (c) 2025 Tari Utami Widiawati, Muhammad Rijal Alfian, Zulhan Widya Baskara https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Meramal Produksi Padi Nasional: Pendekatan Moving Average dan Triple Exponential Smoothing
Produksi padi nasional merupakan salah satu indikator penting dalam menjaga ketahanan pangan di Indonesia. Fluktuasi musiman dan tren tahunan dalam produksi padi menuntut adanya metode peramalan yang akurat untuk mendukung pengambilan keputusan strategis. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan akurasi peramalan produksi padi nasional menggunakan metode Moving Average dan Triple Exponential Smoothing. Data produksi padi bulanan periode 2020–2024 digunakan sebagai dasar analisis. Hasil peramalan menunjukkan bahwa metode Moving Average cenderung lambat merespons perubahan nilai produksi aktual, sementara metode Triple Exponential Smoothing lebih responsif dalam menangkap pola musiman dan tren yang terjadi. Hasil pengukuran akurasi menunjukkan bahwa Moving Average menghasilkan MAPE sebesar 41,39%, MAD sebesar 1.828.830 ton, dan MSE sebesar 6,24 <!-- [if gte msEquation 12]><m:oMath><m:r>×</m:r><m:sSup><m:sSupPr><m:ctrlPr></m:ctrlPr></m:sSupPr><m:e><m:r>10</m:r></m:e><m:sup><m:r>12</m:r></m:sup></m:sSup></m:oMath><![endif]--> , sedangkan metode Triple Exponential Smoothing memberikan hasil yang lebih baik dengan MAPE sebesar 18,05%, MAD sebesar 814.216 ton, dan MSE sebesar 1,13 <!-- [if gte msEquation 12]><m:oMath><m:r>×</m:r><m:sSup><m:sSupPr><m:ctrlPr></m:ctrlPr></m:sSupPr><m:e><m:r>10</m:r></m:e><m:sup><m:r>12</m:r></m:sup></m:sSup></m:oMath><![endif]--> . Berdasarkan hasil tersebut, metode Triple Exponential Smoothing direkomendasikan sebagai metode peramalan yang lebih sesuai dan efektif untuk data produksi padi nasional yang memiliki pola musiman.
Hak Cipta (c) 2025 Hakiki Latifa Aisya, Baiq Nurul Apriliana, Helmina Andriani https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Peramalan Jumlah Kasus Demam Berdarah Dengue di Pulau Lombok Menggunakan Model Space Time Autoregressive (STAR)
Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit endemik yang berpotensi menimbulkan Kejadian Luar Biasa (KLB) dengan perjalanan penyakit cepat dan sering berakibat fatal. Tingginya angka kematian umumnya disebabkan oleh keterlambatan dalam penanganan. Berdasarkan data dari Dinas Kesehatan Provinsi Nusa Tenggara Barat (NTB), jumlah kasus DBD di wilayah tersebut menunjukkan tren peningkatan dari tahun ke tahun, sehingga diperlukan kewaspadaan dan langkah antisipasi. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model peramalan yang akurat guna memprediksi jumlah kasus DBD, sehingga dapat menjadi alat bantu bagi masyarakat dan pemangku kebijakan dalam mengantisipasi penyebaran penyakit, khususnya di Pulau Lombok. Metode analisis yang digunakan adalah Space Time Autoregressive (STAR), sebuah metode deret waktu yang mempertimbangkan ketergantungan antar lokasi (spasial) dan antar waktu (temporal). Data yang dianalisis adalah data bulanan jumlah kasus DBD di Pulau Lombok di Januari 2018 hingga Desember 2022. Hasil peneltian menunjukkan bahwa model terbaik yang diperoleh adalah STAR (3, 1). Tingkat akurasi peramalan model terbaik ini diukur menggunakan Mean Absoulet Scaed Error (MASE), untuk kabupaten Lombok Tengah dan Lombok Utara masing-masong adalah 0,87 dan 0,59. Nilai MASE yang kurang dari 1 mengindikasikan bahwa kinerja model peramalan STAR lebih baik dibandingkan dengan model baseline naïve.
Hak Cipta (c) 2025 Haryati Haryati, Syamsul Bahri, Nur Asmita Purnamasari, Jurniati Jurniati https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perbandingan Regresi Ridge dan Partial Least Square Dalam Mengatasi Multikolinearitas Pada Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan di Nusa Tenggara Barat
Kemiskinan adalah salah satu masalah yang sangat serius dan harus segara diatasi. Adapun langkah untuk mengatasi kemiskinan adalah dengan menetukan faktor-faktor yang mempengaruhi. Salah satu teknik statistika yang digunakan untuk melihat hubungan variabel prediktor dengan variabel respon.adalah analisis regresi. Salah satu asumsi penting yang harus dipenuhi adalah tidak adanya multikolinearitas. Multikolinearitas merupakan terjadinya korelasi antara beberapa atau semua variabel prediktor yang menyebabkan keakuratam model berkurang. Oleh karena itu, multikolinearitas harus diatasi supaya menghasilkan model yang tepat. Pada penelitian ini metode yang digunakan adalah regresi Ridge dan Partial Least Square. Tujuannya yaitu untuk mengatasi masalah multikolinearitas. Nilai dari R2adj<!-- [if gte msEquation 12]><m:oMath><m:sSubSup><m:sSubSupPr><m:ctrlPr></m:ctrlPr></m:sSubSupPr><m:e><m:r>R</m:r></m:e><m:sub><m:r>adj</m:r></m:sub><m:sup><m:r>2</m:r></m:sup></m:sSubSup></m:oMath><![endif]--> adalah sebagai suatu kriteria pembanding. Kedua metode itu diterapkan pada data kemiskinan yang mempunyai multikolinieritas. Nilai R2adj<!-- [if gte msEquation 12]><m:oMath><m:sSubSup><m:sSubSupPr><m:ctrlPr></m:ctrlPr></m:sSubSupPr><m:e><m:r>R</m:r></m:e><m:sub><m:r>adj</m:r></m:sub><m:sup><m:r>2</m:r></m:sup></m:sSubSup></m:oMath><![endif]--> didapatkan dari hasil penelitian regresi Ridge yaitu adalah sebesar 68,57%. Sementara itu, model Partial Least Square (PLS) menghasilkan nilai R2adj<!-- [if gte msEquation 12]><m:oMath><m:sSubSup><m:sSubSupPr><m:ctrlPr></m:ctrlPr></m:sSubSupPr><m:e><m:r>R</m:r></m:e><m:sub><m:r>adj</m:r></m:sub><m:sup><m:r>2</m:r></m:sup></m:sSubSup></m:oMath><![endif]--> sebesar 75,1%. Dari hasil perbandingan dapat ditarik kesimpulan bahwa model PLS memberikan hasil yang lebih optimal dibandingkan regresi ridge dalam kasus multikolinearitas pada model faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan di Provinsi Nusa Tenggara Barat.
Hak Cipta (c) 2025 Baiq Desi Nurma Sari, Lisa Harsyiah, Zulhan Widya Baskara https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Faktor-Faktor yang Memengaruhi Minat Belanja Mahasiswa Kota Mataram pada Live Produk di Tiktok dan Shopee
Perkembangan live shopping di platform Shopee dan TikTok telah mengubah perilaku belanja konsumen, termasuk mahasiswa di Kota Mataram. Penelitian ini memiliki dua tujuan utama. Tujuan pertama adalah untuk mengidentifikasi delapan variabel independen yang memengaruhi minat belanja mahasiswa saat Live shopping di kedua platform tersebut, yang dianalisis menggunakan regresi linear berganda. Tujuan kedua adalah untuk mengkaji hubungan antara keputusan berbelanja dengan minat belanja menggunakan analisis korelasi, yang difokuskan secara khusus pada dua variabel tersebut karena keterkaitannya yang signifikan dalam konteks tindakan konsumen. Data dikumpulkan melalui kuesioner yang telah diuji validitas dan reliabilitasnya, dengan nilai Cronbach’s Alpha sebesar 0,95 yang di mana menunjukkan tingkat konsistensi yang tinggi. Hasil uji asumsi klasik menunjukkan bahwa model memenuhi asumsi multikolinearitas, namun tidak memenuhi asumsi normalitas dan homogenitas. Regresi linear berganda menunjukkan nilai R sebesar 0,75, yang mengindikasikan hubungan yang kuat antara variabel independen terhadap minat belanja responden. Faktor substansial yang memengaruhi minat belanja meliputi interaksi dan engagement, kualitas dan variasi produk, serta kepuasan belanja saat Live. Sementara itu, faktor harga, keikutsertaan influencer, keterbatasan waktu, gender, dan platform tidak menunjukkan pengaruh yang substansial.
Hak Cipta (c) 2025 Syifa Salsabila Satya Graha, Nisa Ul Istiqomah, Ika Wulandari, Ismi Asmawati, Zulhan Widya Baskara, Dina Eka Putri https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Tren Sosial di Indonesia dengan Peta Kendali CUSUM (Studi Kasus: Perceraian, Kemiskinan, Pernikahan Dini, dan Tingkat Pendidikan)
Perubahan sosial di Indonesia, dalam sepuluh tahun terakhir, telah menarik perhatian para peneliti, terutama terkait masalah perceraian, pernikahan dini, tingkat pendidikan, dan kemiskinan. Misalnya, pernikahan dini masih menjadi masalah besar di beberapa tempat. BPS, pada tahun 2022, menginfokan bahwa angka pernikahan dini di Indonesia sangat tinggi, dari 16,23% pada tahun 2022 menjadi 17,32% pada tahun 2023. Beberapa penelitian menunjukkan adanya korelasi yang terjadi antara tingkat kemiskinan, tingkat pendidikan, dan tingkat pernikahan dini. Salah satu pendekatan statistik yang efektif untuk memantau perubahan tren dalam data waktu adalah Cumulative Sum Control Chart (CUSUM). Metode peta kendali CUSUM, tren data sosial dapat dianalisis secara longitudinal, mendeteksi adanya perubahan signifikan, serta memetakan waktu dan besarnya pergeseran yang terjadi. Sebanyak 36 data dari 4 variabel yang berada pada rentang tahun 2022-2024 diolah dengan aplikasi R untuk didapatkan peta kedali CUSUM. Hasil yang didapatkan bahwa variabel tingkat pendidikan dan pernikahan dini menunjukkan lebih banyak data yang berada pada dalam batas peta kendala CUSUM, sedangkan variabel tingkat perceraian dan tingkat kemiskinan banyak data yang mengalami out of control yang banyak terjadi pada bulan-bulan di tahun 2023.
Hak Cipta (c) 2025 Navisah Navisah, Mawaddatul Fariha, Ketrin Jupina Ranti, Lita Astuti, Suwindah Puji Yarti, Lisa Harsyiah, Jihadil Qudsi https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Peramalan Nilai Tukar Petani Kalimantan Timur Menggunakan Metode Neural Network
Nilai tukar petani (NTP) merupakan indikator yang sangat penting untuk mengukur daya beli para petani Indonesia, yang dimana mereka merupakan pelaku utama dalam sektor pertanian. Hal tersebut dikarenakan sektor pertanian adalah salah satu sektor utama di Indonesia, salah satunya di Provinsi Kalimantan Timur. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi dan meramalkan NTP Provinsi Kalimantan Timur menggunakan metode Neural Network (NN) dengan algoritma backpropagation. Data yang digunakan adalah data NTP Provinsi Kalimantan Timur periode Januari 2020 sampai dengan September 2024 yang diperoleh dari BPS Provinsi Kalimantan Timur. Penelitian ini menguji 5 model arsitektur NN yang berbeda jumlah lapisan pada hidden layer, yaitu 1, 2, 3, 4, dan 5 lapisan pada hidden layer. Penelitian dilakukan dengan menggunakan 1 variabel input, learning rate sebesar 0,01, maksimal 10.000 iterasi, dan threshold sebesar 0,5, Berdasarkan proses pelatihan yang telah dilakukan, diperoleh kesimpulan bahwa arsitektur NN terbaik yang dapat digunakan untuk meramalkan NTP Provinsi Kalimantan Timur adalah NN dengan 5 lapisan pada hidden layer dengan MAPE sebesar 2,087%.
Hak Cipta (c) 2025 Putri Aulia Rahmah, Memi Nor Hayati, Ariyanti Cahyaningsih https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Determinasi Faktor Psikososial terhadap Kesehatan Mental Mahasiswa Matematika Universitas Mataram Selama Penyusunan Skripsi
Penelitian ini mengkaji hubungan antara persiapan skripsi dan kesehatan mental mahasiswa Program Studi Matematika di Universitas Mataram, dengan fokus pada faktor-faktor kunci yang memengaruhi proses skripsi. Faktor-faktor tersebut meliputi motivasi untuk lulus tepat waktu, dukungan teman atau sekitarnya, ketersediaan sumber daya pembelajaran, dan dukungan pembimbing. Hasil penelitian menunjukkan bahwa motivasi untuk lulus tepat waktu (x1) memiliki dampak positif yang paling kuat dan signifikan dengan kesehatan mental. Dukungan dosen pembimbing (x4<!-- [if gte msEquation 12]><m:oMath><m:sSub><m:sSubPr><m:ctrlPr></m:ctrlPr></m:sSubPr><m:e><m:r>x</m:r></m:e><m:sub><m:r>4</m:r></m:sub></m:sSub></m:oMath><![endif]--> ) berdampak positif tetapi tidak signifikan terhadap kesehatan mental, ketersediaan sumber belajar (x3) berdampak positif dan signifikan terhadap kesehatan mental, sementara dukungan sosial (x2) justru ditemukan memiliki dampak negatif dan tidak signifikan terhadap kesehatan mental. Penelitian ini menyoroti pentingnya motivasi dan dukungan akademik dalam meningkatkan kesejahteraan mental mahasiswa selama proses penyusunan skripsi.
Hak Cipta (c) 2025 Aulia Sahadatin, Rosa Anggara, Zulhan Widya Baskara, Dina Eka Putri https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Peramalan Jumlah Kedatangan Penumpang Domestik di Bandara APT Pranoto Samarinda Menggunakan Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform dengan Model Multiresolution Autoregressive
Permasalahan dalam peramalan jumlah kedatangan penumpang domestik menjadi penting mengingat fluktuasi dan pola musiman yang kerap terjadi, seperti yang terpantau di Bandara APT Pranoto Samarinda. Data semacam ini membutuhkan pendekatan yang mampu menangkap tren jangka panjang sekaligus perubahan cepat. Penelitian ini menggunakan metode Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform (MODWT) yang merupakan modifikasi dari Discrete Wavelet Transform (DWT) dan dapat diterapkan pada semua ukuran data. MODWT memecah data menjadi koefisien wavelet dan koefisien skala, yang selanjutnya digunakan untuk membentuk model Multiresolution Autoregressive (MAR) pada setiap tingkat wavelet Daubechies. Metode ini digunakan sebagai perlakuan awal untuk meningkatkan akurasi peramalan. Model terbaik dipilih berdasarkan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) terkecil. Hasil analisis menunjukkan bahwa model terbaik adalah model peramalan menggunakan wavelet Daubechies 6 dengan nilai MAPE in-sample sebesar 13,758% dan MAPE out-sample sebesar 9,525% serta diperoleh hasil peramalan jumlah kedatangan penumpang domestik di Bandara APT Pranoto Samarinda periode Oktober 2024 sampai Desember 2024 menunjukkan pola data yang mengikuti tren.
Hak Cipta (c) 2025 Thifan Octavianto, Meiliyani Siringoringo, Ika Purnamasari https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Regresi Komponen Utama dalam Mengatasi Multikolinieritas pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Inflasi di Indonesia
Inflasi merupakan masalah yang cukup serius bagi negara berkembang seperti Indonesia. Dalam mengantisipasi inflasi secara efektif, analisis statistik sangat penting dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang dapat memengaruhi inflasi. Penelitian ini menggunakan Regresi Komponen Utama untuk mengatasi multikolinearitas dalam model regresi yang menghubungkan inflasi dengan berbagai faktor. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor transportasi, makanan, listrik dan bahan bakar rumah tangga berkorelasi positif dengan inflasi, sedangkan faktor kesehatan, pendidikan dan sandang menunjukkan korelasi negatif. Akan tetapi, model regresi yang dihasilkan ternyata tidak memadai, terbukti dari nilai R-square yang sangat rendah. Hal ini menunjukkan perlunya penyempurnaan model lebih lanjut untuk memberikan informasi yang lebih baik dalam konteks pengelolaan inflasi di Indonesia.
Hak Cipta (c) 2025 Salsabila Hadi Putri Ningrum, Khairatun Hisan, Triana Putri Ramdhani, Luzianawati Luzianawati, M. Daffa Rizki Zindawi, Lisa Harsyiah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perbandingan Peramalan Jumlah Produksi Air Bersih PT. Air Minum Giri Menang dengan Metode Double Exponential Smoothing dari Holt dan Brown menggunakan Optimasi Algoritma Kuadratik
Perusahaan Daerah Air Minum (PDAM) mameluke tanggung jawab penting dalam memastikan ketersediaan air bersih yang layak konsumsi. Penelitian ini bertujuan membandingkan metode Double Exponential Smoothing (DES) satu parameter Brown dan dua parameter Holt dalam peramalan produksi air bersih PT. Air Minum Giri Menang (Perseroda), dengan fokus pada optimasi parameter menggunakan algoritma kuadratik. Algoritma ini digunakan untuk menemukan parameter pemulusan optimal secara efisien, guna meminimalkan kesalahan peramalan yang diukur dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode DES Brown, dengan nilai MAPE sebesar 3,29%, lebih unggul dibandingkan DES Holt yang memiliki nilai MAPE sebesar 3,96%. Dengan MAPE ≤ 10%, kedua metode dinilai sangat akurat untuk peramalan, namun optimasi algoritma kuadratik membuat metode DES Brown menjadi pilihan terbaik untuk perencanaan produksi air bersih periode Januari–Juni 2023.
Hak Cipta (c) 2024 Era Pazira, Zulhan Widya Baskara, Qurratul Aini https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pengaruh Kepariwisataan Terhadap Inflasi di Kota Mataram
Inflasi merupakan bagian dari implementasi makroekonomi dan merupakan variabel penting dalam pengembangan pendekatan fiskal. Inflasi merupakan laju perubahan tingkat biaya pada suatu waktu tertentu dibandingkan dengan tingkat biaya pada periode sebelumnya. Inflasi mengalami fluktuasi tingkat inflasi yang dapat mempengaruhi kehidupan masyarakat sehari-hari. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat inflasi pada sektor pariwisata di Kota Mataram periode 2022-2024 berdasarkan jumlah tamu yang menginap di hotel bintang. Sektor pariwisata merupakan salah satu penopang penting perekonomian Indonesia, terutama di daerah yang memiliki potensi pariwisata besar yaitu Nusa Tenggara Barat (NTB). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) data kepariwisatan dan inflasi Kota Mataram. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah analisis regresi sederhana yang merupakan metode statistik parametrik untuk mengetahui tingkat hubungan antara dua variabel. Hasil analisis menunjukkan bahwa Inflasi dan kepariwisataan memiliki hubungan yang kuat sebesar 0,871 berdasarkan taraf signifikannya.
Hak Cipta (c) 2024 Baiq Wira Hartati, Lilik Hidayati, Valian Yoga Pudya Ardhana https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Perbandingan Regresi Nonparametrik Kernel dan Spline pada Pemodelan Hubungan antara Rata-Rata Lama Sekolah dan Pengeluaran per Kapita di Indonesia
Kemiskinan masih menjadi masalah utama di negara berkembang, termasuk Indonesia. Pada 2021, tingkat kemiskinan di Indonesia mencapai 10,14% atau sekitar 27,5 juta jiwa (BPS). Pengentasan kemiskinan menjadi tujuan utama dalam Sustainable Development Goals (SDGs). Dua indikator penting dalam mengukur kemiskinan adalah pengeluaran per kapita dan rata-rata lama sekolah, yang dapat membantu dalam merumuskan kebijakan untuk mengurangi kemiskinan. Penelitian ini menganalisis hubungan antara rata-rata lama sekolah dan pengeluaran per kapita tahun 2023 menggunakan regresi nonparametrik, yaitu metode kernel dan spline. Hasil analisis regresi kernel menunjukkan bandwidth optimal 0,860 dan GCV minimal 0,574. Namun, metode spline truncated dengan satu knot terbaik, GCV minimal 0,5263514 pada orde 3, serta MSE terkecil 0,4097892 terbukti lebih akurat dalam menggambarkan hubungan antara kedua variabel. Penelitian ini menyimpulkan bahwa metode spline truncated lebih unggul dalam memodelkan hubungan antara pengeluaran per kapita dan rata-rata lama sekolah, sehingga memberikan wawasan penting bagi kebijakan pengentasan kemiskinan di Indonesia.
Hak Cipta (c) 2024 Muhammad Syahrul, Humami Syifa Amanda, Indi Rizqy Fahrani, Yasmin Yasmin, Nur Asmita Purnamasari, Zulhan Widya Baskara https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Analisis Cluster Untuk Pengelompokan Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Tingkat Kemiskinan Menggunakan Metode Average Linkage
Kemiskinan menjadi masalah utama dalam bidang ekonomi dan sosial di Indonesia karena merupakan masalah yang serius yang dapat memengaruhi kesejahteraan sosial. Kemiskinan dipengaruhi oleh banyak faktor diantaranya angka partisipasi sekolah, angka harapan hidup, produk domestik regional bruto, indeks pembangunan manusia dan tingkat pengangguran terbuka. Analisis cluster merupakan teknik dalam statistika multivariat dimana objek-objek dikelompokkan berdasarkan kedekatan jarak atau kemiripan sifat yang dimilikinya sehingga objek-objek yang memiliki kedekatan jarak (sifat yang mirip) akan berada dalam kelompok (cluster) yang sama. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan tingkat kemiskinan menggunakan metode average linkage. Hasil dari penelitian ini yaitu diperoleh 5 cluster, dimana cluster 1 terdiri dari Nanggroe Aceh Darussalam, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, Kepulauan Bangka Belitung, Jawa Tengah, Jawa timur, Bali, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Kalimantan Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara dan Papua Barat. Cluster 2 terdiri dari, Kepulauan Riau, Jawa Barat, Banten dan Sulawesi Utara. Cluster 3 terdiri dari, DKI Jakarta dan Kalimantan Timur. Cluster 4 terdiri dari DI Yogyakarta dan cluster yang terakhir terdiri dari Papua.
Hak Cipta (c) 2024 Dede Saputra, Azrianti Ardania, Syaftirridho Putri, Adis Tia Juli Agil Asri, Lisa Harsyiah https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0
Pengklasifikasian 10 Kabupaten/Kota di Provinsi Nusa Tenggara Barat untuk Kasus Kemiskinan Tahun 2022 Menggunakan Analisis Cluster Metode K-Means
Kemiskinan merupakan masalah yang sangat serius bagi negara-negara di dunia, terutama bagi negara berkembang seperti Indonesia. Kemiskinan akan sangat berdampak apabila terjadi dalam jangka panjang dengan faktor yang berbeda-beda. Salah satu provinsi yang masih menjadi sorotan dalam kasus kemiskinan yang cukup tinggi yaitu Provinsi Nusa Tenggara Barat. Meskipun jumlah penduduk miskin di Provinsi Nusa Tenggara Barat menurun, kondisi di lapangan menunjukkan bahwa masih banyak masyarakat yang hidup jauh dari kata layak. Oleh karena itu, pemerintah harus segera mencari jalan keluar untuk mengatasi masalah kemiskinan tersebut. Untuk mengatasi kasus kemiskinan pada suatu wilayah, kita dapat melakukan pengelompokkan karakteristik wilayah-wilayah tersebut berdasarkan indikator kemiskinan ke dalam beberapa cluster. Pengelompokkan pada kasus ini dilakukan dengan data yang akan dianalisis menggunakan analisis cluster metode k-means. Sehingga diperoleh hasil untuk pengelompokkan 10 Kabupaten/ Kota di Provinsi Nusa Tenggara Barat berdasarkan kemiskinan pada tahun 2022 terbentuk 3 cluster yaitu cluster 1 terdiri dari Kabupaten Sumbawa Barat, Kota Bima, dan Kota Mataram, cluster 2 terdiri dari Kabupaten Bima, Kabupaten Dompu, Kabupaten Lombok Barat, Kabupaten Lombok Tengah, Kabupaten Lombok Timur, dan Kabupaten Sumbawa, dan cluster 3 terdiri dari Kabupaten Lombok Utara. Selain itu, diperoleh pula karakteristik setiap cluster yaitu cluster 1 berisi kabupaten/ kota dengan memiliki nilai PPM tertinggi. Sementara RLS, AHH, dan TPT memiliki angka sangat tinggi pada tahun 2022, cluster 2 berisikan kabupaten /kota yang memiliki angka PPM, RLS, AHH, dan TPT cukup rendah pada tahun 2022, dan cluster 3 berisi kelompok kabupaten/ kota dengan RLS, AHH, dan TPT memiliki angka yang cukup rendah dibandingkan dengan PPM yang tinggi pada tahun 2022.
Hak Cipta (c) 2024 Indonesian Journal of Applied Statistics and Data Science https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0