PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA MENGGUNAKAN GENERALIZED LINEAR MODEL

Tingkat pengangguran terbuka menjadi aspek yang perlu diperhatikan di negara berkembang seperti Indonesia. Jawa Timur merupakan provinsi dengan penduduk nomor 2 tertinggi di Indonesia tahun 2022 tentnya tidak terlepas dengan permasalahan tingkat pengangguran terbuka. Tidak terserapnya tenaga kerja usia produktif serta kurangnya lapangan pekerjaan yang tersedia menyebabkan pengangguran di suatu daerah dapat menjadi meningkat. Oleh karena itu, perlu dilakukan sebuah analisis untuk mencegah meningkatnya tingkat pengangguran terbuka. Untuk dapat menjadi bahan evaluasi oleh pemerintah dilakukan pemodelan menggunakan generalized linear model menggunakan distribusi gamma untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka berdasarkan sektor ketenagakeraan, sektor sosial dan kependudukan, dan sektor pendidikan serta mengetahui faktor-faktor berdasarkan model terbaik yang memiliki pengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka di Jawa Timur tahun 2022. Penelitian ini menggunakan data di Jawa Timur dengan data sebanyak 38 kabupaten/kota dengan variabel yaitu tingkat pengangguran terbuka (Y), sektor ketenagakerjaan yakni tingkat partisipasi angkatan kerja (X1), pencari kerja terdaftar (X2), dan lowongan kerja terdaftar (X3), sektor sosial dan kependudukan yakni persentase penduduk miskin (X4), angka harapan hidup (X5), laju pertumbuhan penduduk (X6), dan kepadatan penduduk (X7), serta sektor pendidikan yakni rata-rata lama sekolah (X8), dan harapan lama sekolah (X9). Berdasarkan hasil penelitian ini, didapatkan sektor sosial dan kependudukan sebagai model terbaik berdasarkan nilai akaike’s information criterian terkecil. Dari model tersebut dapat diketahui bahwa faktor-faktor yang memiliki pengaruh signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka adalah persentase penduduk miskin. Kata Kunci : Metode Generalized Linear Model, Distribusi Gamma, Akaike’s Information Criteria

PEMODELAN ARIMA-ANN PADA HARGA SAHAM BANK MANDIRI

Saham adalah salah satu instrumen pasar keuangan yang paling populer. Dalam sektor perbankan, Bank Mandiri memiliki nilai aset saham terbesar, sehingga perlu dilakukan peramalan untuk kebijakan perusahaan. Pada penelitian ini harga saham Bank Mandiri mengandung komponen linier dan nonlinier. Metode peramalan yang digunakan adalah metode hybrid ARIMA-ANN gabungan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan Artificial Neural Network (ANN). Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan data dan mengetahui akurasi peramalan harga saham Bank Mandiri. Studi kasus yang digunakan adalah harga penutupan saham pada Bank Mandiri periode Januari 2021 hingga Desember 2022. Langkah pertama dilakukan pembentukan model ARIMA menggunakan data training dan menentukan residual ARIMA. Apabila residual ARIMA nonlinier, maka dapat dimodelkan dengan ANN. Hasil penelitian ini adalah model ARIMA (0,1,1) dan model ANN dengan 4 neuron pada hidden layer. Nilai MAPE training dan testing hybrid ARIMA–ANN sebesar 1,32% dan 5,49%. Akurasi peramalan harga saham memilki nilai MAPE kurang dari 10% yang menunjukkan metode hybrid ARIMA-ANN tergolong sangat baik. Kata Kunci : ARIMA, ANN, Harga Saham Bank Mandir

PELABELAN RATA-RATA PADA GRAF ULAR BERGANTIAN

Graf  merupakan pasangan himpunan  dengan  adalah himpunan tak-kosong dari titik-titik dan  adalah himpunan sisi yang menghubungkan sepasang titik. Misalkan  merupakan banyaknya titik dan  merupakan banyaknya sisi. Fungsi  disebut pelabelan rata-rata (mean labeling) jika pada graf  himpunan titik dipetakan ke bilangan 0, 1, 2, …, q merupakan pemetaan injektif dan menghasilkan fungsi yang setiap sisinya dipetakan ke bilangan 1, 2, 3, …, q merupakan pemetaan bijektif. Misalkan  merupakan titik-titik di graf . Label sisi  adalah rata-rata dari penjumlahan  dan  jika hasil penjumlahannya genap dan rata-rata dari penjumlahan +  dan 1 jika ganjil. Graf yang dapat dilabelkan dengan pelabelan rata-rata disebut graf rata-rata. Pada artikel ini dikaji mengenai pelabelan rata-rata dan ditunjukkan bahwa graf ular segitiga bergantian  dan graf ular segiempat bergantian  merupakan graf rata-rata. Graf  terbentuk dari lintasan   dengan menggabungkan  dan  dengan  ganjil ke titik baru. Graf  dibentuk dari lintasan    dengan menggabungkan  dan , dengan  ganjil ke titik-titik baru. Tujuan dari penelitian ini adalah menyusun pola pelabelan rata-rata pada graf  dan . Dikonstruksikan dua buah graf yaitu graf  dan . Setelah graf terbentuk, dilakukan pelabelan untuk menemukan pola yang memenuhi kondisi pelabelan rata-rata.dan diperoleh pola pelabelan rata-rata pada graf  dan . Kata Kunci : graf rata-rata, pemetaan injektif, lintasan

PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI KALIMANTAN BARAT BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR KEMISKINAN MENGGUNAKAN METODE DBSCAN

Salah satu teknik analisis cluster adalah Density Based Spatial Clustering Algorithm with Noise (DBSCAN). Teknik ini mengelompokkan data berdasarkan kepadatannya. Jumlah data atau minimum point (Minpts) dalam radius epsilon (ε) dari setiap kumpulan data adalah merupakan konsep kepadatan data yang dimaksud . Dalam penelitian ini, Kabupaten/kota di Kalimantan Barat dikelompokkan berdasarkan kriteria berdasarkan faktor-faktor kemiskinan tahun 2021 dengan menggunakan metode DBSCAN. Indeks pembangunan manusia (X1), tingkat pengangguran terbuka (X2), dan persentase penduduk usia 15 tahun ke atas yang melek huruf (X3) menjadi variabel yang digunakan dalam penelitian ini. Tahap pertama dalam penelitian ini adalah menggunakan z-score untuk standarisasi data. Selanjutnya dengan melihat kurva siku menggunakan plot K-Nearest Neighbor (KNN) untuk menentukan nilai epsilon dan Minpts. Selanjutnya menentukan titik centroid pertama yang dipilih secara acak. Selanjutnya gunakan jarak euclidean untuk menghitung jarak. Setelah itu pembentukan cluster berdasarkan jumlah titik dalam radius ε dan lebih besar sama dengan Minpts. Kemudian vadidasi cluster dengan silhouette coefficient. Selanjutnya adalah interpretasi cluster. Dari hasil pengelompokan menggunakan metode DBSCAN diperoleh dua cluster dan lima noise dengan parameter ε sebesar 0,6 dan Minpts sebesar dua. Tujuh Kabupaten yaitu Sambas, Bengkayang, Landak, Sanggau, Kapuas Hulu, Sekadau, dan Melawi termasuk dalam cluster satu. Dua Kabupaten yaitu Mempawah dan Kubu Raya termasuk dalam cluster dua. Dibandingkan dengan cluster satu, cluster dua memiliki nilai rata-rata IPM dan tingkat pengangguran terbuka yang lebih besar. Berdasarkan hasil tersebut maka program-program dari pemerintah dapat diarahkan pada cluster dua. Kata Kunci: Analisis Cluster, Epsilon, Minpt

ANALISIS TINGKAT KESEHATAN KINERJA KEUANGAN MENGGUNAKAN UJI KRUSKAL-WALLIS TERHADAP BANK SYARIAH

Bank adalah badan usaha yang menghimpun dana dari masyarakat dalam bentuk simpanan dan menyalurkannya kepada masyarakat dalam bentuk kredit atau bentuk-bentuk lainnya dalam rangka meningkatkan taraf hidup rakyat banyak. Pada penelitian ini pengujian dilakukan dengan menggunakan uji Kruskal-Wallis yang mana merupakan teknik statistika non-parametrik untuk menguji dua atau lebih sampel. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk menganalisis dan mencari perbedaan tingkat kesehatan kinerja keuangan tiga bank syariah, yaitu BNI Syariah, BRI Syariah, dan BSM sebelum terbentuk menjadi satu. Langkah awal, data diklasifikasikan berdasarkan kriteria RGEC (Risk profile, Good Corporate Governance, Earnings, dan Capital) dan terlihat bagaimana tingkat kesehatan dari masing-masing ketiga bank syariah. Lalu dilakukan uji Kruskal-Wallis terhadap data, sehingga diketahui ada aspek RGEC yang berbeda. Lebih lanjut dilakukan analisis uji Dunn sebagai uji perbandingan berganda untuk mengetahui bank mana yang berbeda. Berdasarkan hasil analisis diperoleh bahwa indikator financing deposit to ratio dan Capital adequacy ratio tidak memiliki perbedaan kinerja keuangan pada ketiga bank. Indikator yang mengalami perbedaan yaitu pada non-performing financing, return on asset, return on equity dan net interest margin. Dimana nilai indikator BNI Syariah lebih kecil dibandingkan BRI Syariah. Yang artinya berdasarkan indikator non-performing financing, BNI Syariah lebih sehat dibanding BRI Syariah. Sebab, semakin kecil nilai non-performing financing maka semakin sehat. Namun berbeda dengan indikator return on asset, return on equity, dan net interest margin. Dimana semakin kecil nilai indikator, maka semakin buruk. Oleh karena itu pada indikator return on asset, return on equity, dan net interest margin, BRI Syariah lebih sehat dibanding BNI Syariah. Sedangkan pada indikator biaya operasional terhadap pendapatan operasional, kinerja BNI Syariah lebih besar dibandingkan BRI Syariah. Yang artinya berdasarkan indikator biaya operasional terhadap pendapatan operasional, BNI Syariah lebih sehat dibanding BRI Syariah. Selanjutnya indikator good corporate government BSM memiliki nilai lebih kecil dibandingkan BNI Syariah maupun BRI Syariah. Yang artinya, BSM lebih baik dari kedua bank yang lainnya. Sebab, semakin kecil nilai indikator biaya operasional terhadap pendapatan operasional, maka semakin baik kesehatan banknya.Kata Kunci: Performa keuangan, Kruskal-Wallis, Bank Indonesi

MENCARI JUMLAHAN BILANGAN ASLI PERTAMA DAN PANGKATNYA MENGGUNAKAN RELASI REKURENSI

Sistem bilangan telah ada sejak zaman dahulu salah satunya adalah bilangan asli dapat diaplikasikan dalam suatu permasalahan matematika. Penjumlahan bilangan asli pertama dapat direpresentasikan ke bentuk relasi rekurensi. Pada umumnya relasi rekurensi terbagi menjadi dua bentuk yaitu relasi rekurensi homogen dan relasi rekurensi tak homogen. Adapun langkah-langkah hasil jumlahan bilangan asli dan pangkatnya yang di notasikan dengan  untuk  adalah membentuk relasi rekurensi yang terlebih dahulu. Kemudian, menentukan solusi homogen dan solusi partikular dari relasi rekurensi yang terkait sehingga diperoleh solusi umumnya.. Relasi rekurensi untuk penjumlahan bilangan asli berpangkat k,  , adalah . Solusi yang diperoleh yaitu  dengan   dan .Kata Kunci : Bilangan asli pertama, pangkat, relasi rekurensi

IMPLEMENTASI ALGORITMA C5.0 PADA KLASIFIKASI DATA SOSIAL MASYARAKAT (Studi Kasus : Kelayakan Penerimaan BLT di Kelurahan Condong Kota Singkawang)

Algoritma C5.0 merupakan salah satu algoritma pohon keputusan yang dapat memproses data sosial masyarakat menjadi sebuah aturan yang bisa dijadikan masukan dalam pengambilan keputusan. Pada penelitian ini, peneliti menganalisis variabel yang paling menentukan kelayakan untuk Bantuan Langsung Tunai (BLT). Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah pendapatan, umur, pendidikan, pekerjaan, kepemilikan rumah, jumlah tanggungan dan keputusan kelayakan. Tujuan penelitian ini adalah mengklasifikasi data sosial masyarakat untuk kelayakan penerimaan bantuan program BLT menggunakan metode Algoritma C5.0 serta mengetahui tingkat akurasi dan laju error hasil klasifikasi metode Algoritma C5.0. Ada beberapa langkah yang dilakukan yaitu menginput data yang diteliti. Selanjutnya pemilihan node akar diawali dengan menghitung nilai entropy. Kemudian proses dilanjutkan dengan mencari nilai gain. Setelah itu mencari nilai gain ratio. Penentuan cabang untuk masing-masing node dengan menghitung nilai gain ratio tertinggi dari variabel bebas yang ada. Penelitian ini menghasilkan decision tree dari kasus yang diangkat menunjukkan bahwa ada beberapa variabel yang mempengaruhi dalam penentuan masyarakat yang mendapatkan BLT.  Setelah dilakukan analisis didapatkan hasil tingkat akurasi sebesar 81,429%. Dengan tingkat akurasi yang tinggi bisa dikembangkan menjadi sebuah aturan yang dapat memberikan prediksi atau masukan dalam membuat keputusan kelayakan penerima bantuan langsung tunai (BLT). Kata kunci: C5.0, bantuan langsung tunai, gain rati

ANALISIS JUMLAH TELLER OPTIMAL PADA SISTEM ANTRIAN DI PT. BANK RAKYAT INDONESIA (BRI) UNIT BENGKAYANG

Salah satu bank milik pemerintah terbesar di Indonesia adalah Bank Rakyat Indonesia (BRI), yang berguna sebagai badan hukum tempat masyarakat (nasabah) menyimpan atau menyalurkan dana dalam bentuk kredit, debit atau bentuk-bentuk lainnya untuk meningkatkan taraf hidup masyarakat. BRI Unit Bengkayang merupakan cabang dari Bank BRI yang berlokasi di kabupaten Bengkayang, Kalimantan Barat. Permasalahan yang sering terjadi di BRI Unit Bengkayang adalah terjadinya peningkatan jumlah kedatangan nasabah yang tidak menentu secara terus menerus dengan kapasitas jumlah teller dua orang dan ditambah lagi terjadinya jam istirahat dari jam 12.00-13.00 WIB, sehingga mengakibatkan antrian. Teori antrian merupakan metode yang digunakan sebagai menentukan alternatif model matematika dalam pengambilan keputusan suatu sistem antrian. Penelitian ini berguna untuk menentukan model sistem antrian di BRI Unit Bengkayang yang tepat dengan menganalisis data jumlah kedatangan nasabah dan waktu pelayanan selama tiga hari mulai hari Senin, 14 November 2022 sampai Rabu, 16 November 2022 dari jam 08.00-12.00 WIB. Analisis data tersebut dilakukan uji kecocokan distribusi Kolmogorov-Smirnov dengan Software R Studio dan Software Excel, sehingga diperoleh model antrian di BRI Unit Bengkayang yaitu (M/G/2):(FCFS/ / ). Selanjutnya, model antrian (M/G/2):(FCFS/ / ) dilakukan perhitungan kinerja sistem antrian secara keseluruhan dan disimpulkan bahwa teller BRI Unit Bengkayang sudah optimal karena dengan jumlah rata-rata kedatangan nasabah (λ) tidak lebih dari jumlah rata-rata kecepatan pelayanan nasabah (μ)

PERAMALAN KASUS TERKONFIRMASI POSITIF COVID-19 DI KABUPATEN KAPUAS HULU MENGGUNAKAN MODEL INARIMA

Virus corona atau (Covid-19) merupakan penyakit yang menyerang sistem pernapasan sehingga menyebabkan demam tinggi, dan lainnya. Kapuas Hulu menjadi salah satu kabupaten di Provinsi Kalimantan Barat yang dilaporkan terdampak kasus terkonfirmasi positif Covid-19. Model rata-rata pergerakan terintegrasi autoregresif bernilai bilangan bulat (INARIMA) adalah jenis model statistik yang digunakan untuk menganalisis dan memodelkan data deret waktu diskrit yang mengambil nilai bilangan bulat. Tujuan penelitian untuk membahas analisis prakiraan Covid-19 agar dapat dijadikan sebagai upaya preventif untuk mencegah peningkatan kasus positif Covid-19. Tahapan dalam tugas akhir ini meliputi penginputan data kasus Covid-19 di Kabupaten Kapuas Hulu sampai memprediksi jumlah kasus tpositif Covid-19 12 hari ke depan. Data yang digunakan merupakan data harian penambahan kasus positif Covid-19 di wilayah Kapuas Hulu. Data ini adalah jumlah kejadian. Oleh karena itu, model rata-rata bergerak terintegrasi Autoregresif bilangan bulat digunakan untuk pemodelan. Model utama yang digunakan sebagai basis adalah model ARMA Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh untuk pemodelan jumlah kasus Covid-19 di Kabupaten Kapuas Hulu dengan menggunakan model rata-rata bergerak terintegrasi Autoregresif bilangan bulat, INARIMA (3, 1, 4) merupakan model terbaik. Hasil prediksi kasus positif Covid-19 di Kabupaten Kapuas Hulu selama 12 hari ke depan adalah: 15, 9, 18, 10, 16, 12, 14, 14, 13, 14, 13, 14 orang. Kata Kunci: Model INARIMA, Peramalan, Covid-1

HIERARCHICAL CLUSTERING MULTISCALE BOOTSTRAP PADA CAPAIAN DIMENSI IPM TAHUN 2020 YANG TERDAMPAK COVID-19

Analisis cluster hirarki adalah pengamatan yang dipakai guna melakukan pengelompokan data (objek) menurut kriterianya. Salah satu metode di analisis cluster yang dapat dipakai guna melakukan pengelompokan data pada berbagai aspek adalah metode average linkage. Penelitian ini menggunakan data dari variabel yang mempengaruhi capaian dimensi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) ketika periode 2020 yang terdampak Covid-19, ialah dimensi umur panjang serta hidup sehat, dimensi pengetahuan, serta dimensi standar hidup layak. Pengkajian ini memiliki tujuan guna melakukan pengelompokan Kabupaten/Kota di Kalimantan Barat menurut data yang diperoleh dengan memakai metode hierarchical clustering multiscale bootstrap. Tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu, metode hirarki menggunakan average linkage untuk membentuk cluster dilanjutkan dengan multiscale bootstrap untuk melihat validitas hasil cluster berdasarkan nilai approximately unbiased (AU) jika memiliki nilai ≥ 0,95 maka valid. Dengan metode average linkage terbentuk sebanyak empat cluster yaitu cluster pertama terdiri dari Kabupaten Sambas, Kabupaten Bengkayang, Kabupaten Mempawah, Kabupaten Kubu Raya, Kota Pontianak, dan Kota Singkawang. Cluster kedua terdiri dari Kabupaten Landak dan Kabupaten Kapuas Hulu. Cluster ketiga terdiri dari Kabupaten Sanggau, Kabupaten Ketapang, Kabupaten Sintang, Kabupaten Sekadau, dan Kabupaten Melawi. Kemudian yang terakhir cluster keempat terdiri dari Kabupaten Kayong Utara. Hasil cluster kemudian dilanjutkan dengan multiscale bootstrap dengan melihat nilai AU diperoleh hasilnya yaitu cluster pertama, cluster kedua, dan cluster ketiga valid sedangkan cluster keempat tidak valid. Kata Kunci: Average Linkage, Multiscale Bootstrap, IP