Pengelompokan Kecamatan di Provinsi Bali Berdasarkan Indeks Desa Membangun (IDM) Tahun 2022 dengan Analisis Diskriminan

One of the key achievements in national development is the success in building villages as the smallest administrative units because that is starting point for the development of an economy within the community. Therefore, it is crucial for the government to conduct mapping for development to enhance the quality of the population and the respective regions. The purpose of this research is to categorize several districts in Province of Bali into specific statues based on Village Development Index using discriminant analysis method. The result of this research indicates a high classification rate of 92.857% for the discriminant model formed. This suggests that almost all districts in both categories have been classified into groups that align with the original data.  Salah satu faktor capaian dalam pembangunan nasional adalah keberhasilan dalam membangun desa sebagai unit administrasi pemerintahan terkecil karena disitulah titik awal berkembangnya suatu perekonomian dalam masyarakat. Maka dari itu, sangat penting bagi pemerintah untuk melakukan pemetaan pengembangan pembangunan sehingga dapat meningkatkan kualitas penduduk serta wilayah tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah mengelompokkan beberapa kecamatan yang ada di Provinsi Bali ke dalam status tertentu berdasarkan Indeks Desa Membangun (IDM) dengan analisis diskriminan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa besarnya Tingkat klasifikasi yang diperoleh sebesar 94,9% untuk kategori mandiri dan 88,2% untuk kategori maju. Hal ini menunjukkan jika hampir seluruh kecamatan pada kedua kategori tersebut telah diklasifikasikan pada grup yang sesuai dengan data awal

Analisis Faktor-faktor Academic Hardiness yang Mempengaruhi Kelelahan Emosional Mahasiswa di Kota Malang Menggunakan Model Logit dan Probit

The prevalence of emotional exhaustion as an indication of academic burnout among students during online learning is very high. Responding to the issues and neglect of studies on academic burnout, it is necessary to analyze the factors of academic hardiness among students in Malang City regarding emotional exhaustion. The ordinal probit regression model yields the best fit with 120 samples in analyzing the factors of academic hardiness on emotional exhaustion due to its smaller AIC value. Significant factors affecting emotional exhaustion are commitment to academic tasks (), control over struggle (), and control individual difficulties (). The ordinal probit regression model obtained is  and . The marginal effect states that for every one-unit change in the ratio  will increase students low emotional exhaustion by 0.016, and decrease students moderate emotional exhaustion by 0.044, and high emotional exhaustion by 0.060. Every one-unit change in the ratio  will decrease students low emotional exhaustion by 0.018, and increase students moderate emotional exhaustion by 0.049, and high emotional exhaustion by 0.067. Every one-unit change in the ratio  will increase students low emotional exhaustion by 0.025, and decrease students moderate emotional exhaustion by 0.070, and high emotional exhaustion by 0.095.Eksistensi kelelahan emosional sebagai indikasi kejenuhan akademik pada mahasiswa ditengah pembelajaran daring akibat Covid-19 sangat tinggi. Menyikapi problematika dan kealpaan kajian terhadap kejenuhan akademik, perlu dilakukan analisis faktor-faktor academic hardiness mahasiswa di Kota Malang terhadap kelelahan emosional sebagai indikasi tertinggi kejenuhan akademik. Analisis tersebut akan dikaji menggunakan metode regresi logistik dan probit karena memiliki kriteria penyebaran data yang sesuai. Ketepatan asumsi dalam memformulasikan model terbaik menjadi kajian yang penting untuk selanjutnya dilakukan pemilihan model terbaik. Pasalnya, jika terdapat pelanggaran asumsi  pada model yang digunakan, maka dapat mengakibatkan underestimate pada salah satu kejadian sehingga akan terjadi bias. Tujuan yang dicapai melalui penelitian ini yaitu mengidentifikasi faktor-faktor academic hardiness yang berpengaruh terhadap kelelahan emosional mahasiswa di Kota Malang dan mengetahui model terbaiknya. Model terbaik dengan 144 sampel dihasilkan oleh model regresi probit ordinal dalam menganalisis faktor-faktor academic hardiness terhadap kelelahan emosional karena memiliki nilai AIC lebih kecil dari pada model logit dengan ketepatan klasifikasi 100%. Berdasarkan analisis menggunakan regresi probit ordinal, mahasiswa yang sedang berkuliah di kampus-kampus Kota Malang cenderung mengalami kelelahan emosional tinggi (65,3%). Faktor yang secara signifikan berpengaruh terhadap kelelahan emosional yakni komitmen terhadap tugas kuliah dan pengendalian terhadap kesulitan yang dihadapi individu. Model regresi probit ordinal yang diperoleh yaitu  Z1= -1,676 - 0,106X1 - 0,146X4 dan Z2 = -0,538 - 0,106X1 - 0,146X4. Efek marginal menyatakan bahwa setiap perubahan rasio X1 (komitmen terhadap tugas kuliah) sebesar satu satuan akan menurunkan probabilitas kelelahan emosional pada kategori rendah sebesar 0,00003, pada kategori sedang sebesar 0,00113, dan pada kategori tinggi sebesar 0,00116

Estimasi Selang Dana Tabarru’ Pada Asuransi Jiwa Syariah dengan Menggunakan Perhitungan Cost of Insurance

Contributions is an amount of funds paid by the insured at the beginning of the period of a sharia life insurance contract. Contribution also constitutes the sum of net contributions with expenses. Net contributions are further categorized as Tabarru' funds obtained based on the Cost of Insurance (COI) method. This research incorporates the influence of interest rate in estimating Tabarru' funds. Assuming a Normal Distribution of interest rate and the Central Limit Theorem for a confidence level, a confidence interval is obtained from the interest rate mean. The research findings indicate that the larger the management costs and the older the insurance participants, the greater the COI value will be. Furthermore, the larger the interest rate value, the smaller the COI value. Consequently, as the interest rate value increases, the Tabarru' funds will decrease, while the management costs increase and the age of the insurance participants rises, the Tabarru’ funds will increase.Kontribusi dalam asuransi syariah tanpa unsur tabungan hanya terdiri dari dana tabarru’. Dimana dana tabarru’ digunakan untuk membantu peserta asuransi lainnya ketika terjadi risiko. Dalam mengestimasi selang dana tabarru’ digunakan penaksir parameter dengan Metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) dan penaksir selang dengan pendekatan Central Limit Theorem. Dalam menentukan besarnya nilai dana tabarru’ pada laki-laki dan perempuan digunakan metode Cost of Insurance (COI), dimana diasumsikan bahwa besarnya biaya pengelolaan bagi perusahaan asuransi syariah sebesar 10%, 30% dan 50%. Pada penelitian ini didapatkan bahwa penaksir selang kepercayaan rataan tingkat suku bunga yang digunakan yaitu rata-rata dari tingkat suku bunga  sebesar 5,4912. Sehingga, didapatkan estimasi selang kepercayaan 95% dari tingkat suku bunga berada pada interval . Hasil penelitian yang didapatkan dengan menggunakan TMI IV 2019 dari perempuan dan laki-laki menyatakan bahwa besarnya dana tabarru’ untuk perempuan lebih kecil dibanding laki-laki dan semakin besar biaya pengelolaan semakin besar nilai dari dana tabarru’

Modeling Determinants of Composite Stock Price Index Based on Multivariable Nonparametric Penalized Spline Regression Model alized Spline

The Composite Stock Price Index (IHSG) is a critical indicator in the Indonesian capital market, playing a central role as one of the key instruments influencing the dynamics of a country's economy. Modeling IHSG can provide a substantial contribution to stakeholders in the capital market, facilitating investment decision-making. Therefore, it is essential to obtain accurate and responsive estimates for IHSG data. The IHSG data used covers the period from January 2020 to December 2022 and tends to be fluctuating. Hence, a spline regression analysis with effective penalized spline estimation is applied to overcome the limitations of assumptions in the relationship between variables. The variables used in the modeling include inflation, exchange rates, interest rates, and IDJ. From the analysis results, optimal values based on the minimum GCV for each variable are sequentially 0.278, 0.904, 0.751, and 0.665. It is also known that these four variables collectively have a 92.1% influence, with inflation having varied impacts, exchange rates exhibiting a stronger negative effect at certain levels, interest rates showing opposite effects depending on their levels, and IDJ having a positive effect on IHSG movements. The significant variability of these impacts indicates that these variables make important contributions. In other words, IHSG fluctuations can be explained by variations in the values of inflation, exchange rates, interest rates, and IDJ.Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) merupakan indikator kritis dalam pasar modal Indonesia dan memegang peran sentral sebagai salah satu instrumen kunci yang memengaruhi dinamika perekonomian suatu negara. Pemodelan IHSG dapat memberikan kontribusi substansial bagi pihak-pihak yang berkepentingan di dalam pasar modal serta mendorong pengambilan keputusan investasi. Oleh karena itu, penting untuk mendapatkan perkiraan yang tepat dan responsif terhadap data IHSG. Data IHSG yang digunakan berada dalam rentang periode Januari 2020 hingga Desember 2022 dan cenderung fluktuatif, sehingga diterapkan analisis regresi spline dengan estimasi penalized spline yang efektif untuk mengatasi keterbatasan asumsi dalam hubungan antar variabel. Dari hasil analisis, didapatkan nilai optimum berdasarkan GCV minimum untuk masing-masing variabel secara berturut-turut ialah 0.278, 0.904, 0.751, dan 0.665. Diketahui pula bahwa inflasi, kurs, tingkat suku bunga, dan IDJ secara bersama-sama memiliki pengaruh sebesar 92.1% terhadap pergerakan IHSG dengan tingkat inflasi yang memiliki dampak bervariasi, kurs dengan efek negatif yang lebih kuat pada tingkat tertentu, suku bunga dengan efek yang berlawanan tergantung pada tingkatannya, dan IDJ dengan efek positif pada IHSG. Variabilitas signifikan dari dampak ini menunjukkan bahwa variabel-variabel ini memberikan kontribusi penting atau dengan kata lain, fluktuasi IHSG dapat dijelaskan dengan variasi nilai-nilai inflasi, kurs, tingkat suku bunga, dan IDJ

Spatial Weighting Selection in GSTAR and S-GSTAR Models for Temperature Prediction

Recent research in time series analysis indicates that events at a particular location are not only influenced by events at previous times but also by proximity between locations. Events influenced by both space and time can be modeled using a space-time model. GSTAR model is one such space-time model. In its development, time series data exhibiting seasonal patterns are modeled using Seasonal GSTAR (S-GSTAR). The GSTAR and S-GSTAR models are used to model temperature in the Banjar, Cilacap, and Sleman Districts. The purpose of employing both methods is to compare the best model for modeling temperature at these three locations. Spatial weights used include inverse distance weighting using the Euclidean distance formula, uniform weighting, and cross-correlation normalization weighting. Ordinary Least Squares (OLS) is the estimation method used in this study. The best model obtained is S-GSTAR  with inverse distance weighting, as this model has the smallest RMSE value.Penelitian terkini dalam deret waktu menunjukkan bahwa kejadian pada suatu lokasi bukan hanya dipengaruhi kejadian pada waktu sebelumnya, tetapi juga kedekatan antarlokasi. Kejadian yang dipengaruhi oleh ruang dan waktu dapat dimodelkan dengan model ruang waktu. Contoh dari model ruang waktu adalah model GSTAR. Pada perkembangannya, untuk data ruang waktu yang memiliki pola musiman dapat dimodelkan dengan Seasonal GSTAR (S-GSTAR). Model GSTAR dan S-GSTAR digunakan untuk memodelkan temperatur di Kabupaten Banjar, Cilacap, Sleman. Tujuan penggunaan kedua metode tersebut adalah untuk membandingkan model yang terbaik dalam memodelkan temperature pada ketiga lokasi tersebut. Bobot spasial yang digunakan yaitu bobot invers jarak dengan rumus euclidian distance, bobot seragam, dan bobot normalisasi korelasi silang. OLS (Ordinary Least Square) merupakan metode estimasi yang digunakan pada penelitian ini. Model terbaik yaitu model S-GSTAR dengan bobot spasial inversi jarak, hal ini dikarenakan model tersebut  nilai RMSE terkecil. &nbsp

Perbandingan Metode Klasifikasi dalam Memprediksi Penjualan Produk Ban Terlaris

Data mining is a term to describe the process of moving through large databases in search of certain previously unknown patterns. In finding certain patterns, you need a supporting technique, called machine learning. Machine learning involves learning hidden patterns in data and further using patterns to classify or predict an event related to a problem. One of the problems can be solved with machine learning such as predicting the sales rate of tire products. This can help companies predict tire products that are selling well in the market. In producing an accurate prediction model, it will be compared with decision tree classification methods of CART, CART + Discrete Adaboost, and Naive Bayes applied to tire sales data by PT. Mitra Mekar Mandiri. The results of the study based on successive model performance evaluations are model Naive Bayes < model CART < model CART+Discrete Adaboost. The Discrete Adaboost model with a data proportion of 90:10 is the best model for predicting tire sales. The accuracy, sensitivity and specificity values for the model were 79.17%; 89.47%; and 68.84%. The AUC value is 0.8 which indicates the model is goodData mining merupakan istilah untuk mendeskripsikan proses perpindahan melalui database besar untuk mencari pola tertentu yang sebelumnya tidak diketahui. Dalam menemukan pola tertentu maka perlu teknik yang mendukung yang disebut machine learning. Machine learning melibatkan pembelajaran pola tersembunyi dalam data dan selanjutnya menggunakan pola untuk mengklasifikasikan atau memprediksi suatu peristiwa yang terkait dengan masalah. Penelitian bertujuan untuk membandingkan metode klasifikasi decision tree tipe CART, discrete adaboost, dan naive bayes yang diaplikasikan pada data penjualan ban oleh PT. Mitra Mekar Mandiri. Hasil penelitian berdasarkan evaluasi kinerja model berturut-turut adalah model discrete adaboost < model naive bayes < model CART. Model CART dengan proporsi data 80:20 adalah model terbaik dalam memprediksi penjualan ban terlaris. Nilai akurasi, sensitifitas dan spesifisitas untuk model tersebut masing-masing 77,5%; 73,5%; dan 81,3%. Nilai AUC diperoleh 0,774 yang mengindikasikan model cukup bai

Penerapan Teori Permainan Dalam Menentukan Strategi Optimal Kemenangan Calon Presiden Dan Wakil Presiden Pada Ajang Pemilu 2024

Game theory is applied in the context of the 2024 general election to determine effective strategies for each pair of candidates (paslon) presidential and vice presidential in the competition. This research yields several significant findings. In the match between paslon 1 and paslon 2, paslon 2 successfully secured victory with a score of -18, employing an optimal strategy focused on (candidate experience). Conversely, paslon 1 emerged victorious against paslon 3 with a score of 20, utilizing an optimal strategy based on (candidate vision and mission). In the final match between paslon 2 and paslon 3, paslon 2 once again achieved victory with a score of 36.88889. The optimal strategy for paslon 2 includes (candidate character), (candidate vision and mission), and (candidate experience). Paslon 3 also adopts a similar strategy. The results of this research provide insights into the development of candidate campaign strategies in the political competition context using a game theory approach.Teori permainan diaplikasikan dalam konteks pemilihan umum 2024 untuk menentukan strategi efektif bagi setiap pasangan calon (paslon) presiden  wakil presiden yang bertarung. Penelitian ini menghasilkan beberapa temuan signifikan. Pada pertandingan antara paslon 1  paslon 2, paslon 2 berhasil meraih kemenangan dengan nilai permainan -18, dengan strategi optimal berfokus pada (pengalaman paslon). Sebaliknya, paslon 1 memenangkan pertarungan melawan paslon 3 dengan nilai permainan 20, menggunakan strategi optimal berdasarkan (visi  misi paslon). Pada pertandingan terakhir antara paslon 2  paslon 3, paslon 2 kembali meraih kemenangan dengan nilai permainan 36,88889. Strategi optimal paslon 2 mencakup (karakter paslon), (visi  misi paslon),  (pengalaman paslon). Paslon 3 juga mengadopsi strategi serupa. Hasil penelitian ini memberikan wawasan dalam pengembangan strategi kampanye paslon dalam konteks persaingan politik menggunakan pendekatan teori permainan

Agglomerative Nesting Cluster Analyst in Mapping District/City Health Facilities in West Java Province

The use of Hierarchical Clustering is used to group districts or cities in West Java according to the number of health facilities, distance to health facilities and population density using Agglomerative Nesting (AGNES). Clustering in this study utilizes complete linkage clustering. The elbow method produces two optimal clusters which are then validated with the sillhoute coefficient and Calinski-Harabasz. In this study, there are 27 variables in the form of health facilities spread across 27 regencies/cities in West Java in 2021. The results of the cluster analysis formed in this study are 18 districts/cities in cluster  one and 9 districts/cities in cluster twoPemanfaatan Hierarchical Clustering digunakan untuk mengelompokkan kabupaten atau kota di Jawa Barat menurut jumlah sarana Kesehatan, jarak menuju sarana Kesehatan dan kepadatan penduduk menggunakan Agglomerative Nesting (AGNES). Clustering pada penelitian ini memanfaatkan clustering complete linkage. Metode elbow menghasilkan dua cluster optimal yang kemudian divalidasi dengan sillhoute coefficient dan Calinski-Harabasz. Pada penelitian ini terdapat 27 peubah berupa sarana kesehatan yang tersebar pada 27 kabupaten/kota di Jawa Barat tahun 2021. Hasil analisis cluster yang terbentuk dalam penelitian ini terdapat 18 kabupaten/kota pada cluster satu dan 9 kabupaten/kota pada cluster dua

Classification Of Factors Influencing Diabetes Mellitus Type II By Using Multivariate Adaptive Regression Spline At Rantau Prapat Regional Hospital

Diabetes Mellitus is a metabolic disease caused by increased levels of glucose or blood sugar. Diabetes Mellitus is divided into three different types: type I diabetes, type II diabetes, and gestational diabetes or diabetes during pregnancy.  Type 2 diabetes mellitus affects 90–95% of diabetics.  The aim of this research is to identify related factors that influence Type II Diabetes Mellitus by applying the Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) Method. The model with the lowest Generalized Cross-Validation (GCV) score among the models constructed is considered the best model. The research findings show that BF=10, MI=3, and MO=0 are the optimal parameter combinations for the MARS model with a GCV value of 0,09582998 .  According to research using MARS, the predictor variables with an 89.33% classification accuracy that affect the blood glucose levels of Type II Diabetes Mellitus patients include Age (X1), Gender (X2), Blood Pressure (X3), and Comorbidities (X5)

Implementasi Jump Diffusion Untuk Memprediksi Harga Saham Serta Analisis Risiko Menggunakan Value At Risk Dan Expected Shortfall (Studi Kasus: PT. Indofood Sukses Makmur Tbk)

Stock prices often fluctuate; therefore, a model is needed to predict the stock price. One of the models that can be used to predict stock prices when experiencing a jump is Jump Diffusion. In addition to predicting, investment is inseparable from the risks that may be borne, so it is also necessary to measure risk. This study aims to implement the Jump Diffusion Model in predicting the stock price of PT Indofood Sukses Makmur Tbk and conduct a risk analysis of the prediction results using Value at Risk (VaR) and Expected Shortfall (ES). In this study, a model was obtained that was used to predict the share price of PT Indofood Sukses Makmur Tbk with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 6.41%. This shows that the accuracy of the stock price prediction results is included in the very good category. In addition, the VaR value of the prediction results with a confidence level of 90%, 95%, and 99% is 0.0292, 0.0372, and 0.0523, and the ES value is 0.0402, 0.0474, and 0.0613.Harga saham sering mengalami fluktuasi oleh karena itu diperlukan suatu model untuk memprediksi harga saham tersebut. Salah satu model yang dapat digunakan untuk memprediksi harga saham saat mengalami lompatan adalah Jump Diffusion. Selain memprediksi, investasi tidak terlepas dari adanya risiko yang mungkin ditanggung sehingga perlu juga untuk dilakukan pengukuran risiko. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Model Jump Diffusion dalam memprediksi harga saham PT. Indofood Sukses Makmur Tbk, serta melakukan analisis risiko dari hasil prediksi tersebut menggunakan Value at Risk (VaR) dan Expected Shortfall (ES). Pada penelitian ini diperoleh suatu model yang digunakan untuk memprediksi harga saham PT. Indofood Sukses Makmur Tbk dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 6,41%. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat keakuratan hasil prediksi harga saham termasuk ke dalam kategori sangat baik. Selain itu, diperoleh Nilai VaR hasil prediksi dengan tingkat kepercayaan 90%, 95%, dan 99% berturut-turut adalah 0,0292; 0,0372; 0,0523 dan nilai ES sebesar 0,0402; 0,0474; 0,0613