Peramalan Jumlah Penumpang Pesawat Terbang di Pintu Kedatangan Bandar Udara Internasional Lombok dengan Metode ARIMA Box-Jenkins, ARIMAX, dan Regresi Time Series

Meningkatnya jumlah penduduk berbanding lurus dengan permintaan jasa transportasi khususnya jasa transpor-tasi udara. Menteri Perhubungan mengatakan, peningkatan itu dapat dilihat dari jumlah penumpang moda udara pada 2011 yang mencapai 68,349 juta penumpang. Jumlah pengguna jasa transportasi udara melalui berbagai bandara yang ada di Indonesia tersebut meningkat pada 2013 mencapai 85,176 juta penumpang. Untuk itu, Kementerian Perhubungan terus berupaya meningkatkan dan mengembangkan sejumlah infrastruktur bandara guna mengimbangi meningkatnya kebutuhan masyarakat. Fenomena kenaikan jumlah penumpang pesawat pada periode mendatang dapat dianalisis mengguna-kan disiplin ilmu statistika, yaitu dengan analisis deret waktu yaitu dengan metode-metode seperti ARIMA Box-Jenkins, ARIMAX dan Regresi Time Series.Berdasarkan kriteria Out Sample, maka model terbaik yang digunakan untuk meramal-kan jumlah penumpang pesawat terbang domestik di pintu ke-datangan Bandar Udara Internasional Lombok adalah model ARIMA Box-Jenkins, yaitu model ARIMA (1,1,1)(1,0,1)12 karena memiliki nilai RMSE,MAPE, dan SMAPE yang minimum dibandingkan yang lain

Analisis Faktor Risiko Kematian Ibu dan Kematian Bayi dengan Pendekatan Regresi Poisson Bivariat di Provinsi Jawa Timur Tahun 2013

Angka kematian ibu dan bayi merupakan salah satu indikator yang paling menonjol untuk menilai derajat kesehatan masyarakat. Tingginya angka kematian ibu dan kematian bayi di Indonesia salah satunya berasal dari Provinsi Jawa Timur. Perlu adanya tindakan dari pemerintah untuk menekan angka kematian ibu dan bayi di Jawa Timur. Kematian ibu dan kematian bayi merupakan dua hal yang saling berkaitan karena selama masa kandungan, gizi yang diperoleh janin disalurkan dari tubuh ibu melalui plasenta sehingga kondisi ibu selama masa kehamilan akan berpengaruh pada janin dan bayi yang akan dilahirkannya. Sehingga perlu dilakukan penelitian untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kedua angka kematian tersebut dengan metode Regresi Poisson Bivariat menggunakan algoritma Expectation Maximization. Terdapat tiga buah model dengan nilai kovarians yang berbeda pada Regresi Poisson Bivariat. Oleh karena itu perlu memilih salah satu dari ketiga model tersebut. Setelah mendapat model terbaik dengan kriteria AIC, diketahui bahwa model terbaik adalah model dengan nilai kovarians antara jumlah kematian ibu dan bayi adalah fungsi variabel bebas. Pada model terbaik variabel yang signifikan mempengaruhi jumlah kematian ibu adalah persentase kunjungan ibu hamil dengan K4 dan persentase ibu hamil yang mendapat tablet Fe3. Sedangkan variabel yang signifikan mempengaruhi jumlah kematian bayi adalah semua variabel prediktor kecuali variabel persentase kunjungan ibu hamil dengan K1

Pemodelan Kecepatan Angin di Perairan Pulau Bawean dengan Menggunakan Fungsi Transfer

Kecepatan Angin merupakan salah satu indikator dalam mengukur cuaca di suatu tempat terutama untuk ke-hidupan nelayannya. Pulau Bawean merupakan salah satu pulau di Kabupaten Gresik yang sebagian besar kehidupan dilakukan di perairan. Penelitian ini dilakukan dengan memodelkan kece-patan angin dengan menggunakan fungsi transfer dengan tekan-an udara sebagai variabel input. Kemudian model yang didapat-kan digunakan untuk meramalkan beberapa periode berikutnya. Apabila hasil peramalan tidak baik maka dilakukan pemodelan dengan metode yang lain. Metode yang bisa digunakan untuk memodelkan yaitu Vector Autoregressive (VAR) dan regresi time series. Kecepatan angin rata-rata tertinggi terjadi pada tahun 2012 sedangkan untuk rata-rata tekanan udara tertinggi terjadi pada tahun 2012. Berdasarkan hasil analisis fungsi transfer ke-cepatan angin hari ini dipengaruhi oleh tekanan udara pada hari ini juga. Metode alternative yang terbaik yaitu regresi robust. Pada pemodelan regresi robust kecepatan angin hari ini dipenga-ruhi oleh tekanan udara dua hari sebelumnya dan kecepatan a-ngin sehari sebelumnya

Klasifikasi Kategori Pengaduan Masyarakat Melalui Kanal LAPOR! Menggunakan Artificial Neural Network

LAPOR! merupakan sarana aspirasi dan pengaduan masyarakat terkait kinerja pemerintah berbasis media sosial. Oleh karena laporan pengaduan masyarakat yang masuk tersebut berbentuk teks, maka dapat diselesaikan dengan cara text mining. Sehingga dilakukan analisis klasifikasi teks menggunakan Artificial Neural Network serta SMOTE untuk mengatasi data imbalance dan Chi-Square untuk proses seleksi variabel. Data yang digunakan adalah data historis aduan masyarakat melalui kanal LAPOR! tahun 2015. Melalui proses seleksi variabel, didapatkan sejumlah 428 term atau kata yang memberikan pengaruh terhadap kategori aduan masya-rakat. Ketepatan klasifikasi yang dihasilkan melalui metode Artificial Neural Network dengan feature selection dan 3 nodes hidden layer adalah precision 0,794, sensitivity 0,818 dan F1-Score 0,800. Selain itu didapatkan topik permasalahan yang patut mendapatkan perhatian lebih pada setiap kategori aduan dengan menggunakan word cloud

Pemodelan Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 dengan Geographically Weighted Regression

Angka Buta Huruf (ABH) merupakan salah satu target dalam Millennium Development Goals (MDGs) yaitu menurunkan angka buta huruf menjadi 0%. Faktor yang mempengaruhi ABH berbeda dari suatu wilayah ke wilayah lain sehingga dalam penelitian ini digunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR) untuk mendapatkan faktor yang berpengaruh tiap kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Barat. Berdasarkan hasil pengujian aspek spasial, tidak terdapat dependensi spasial dan tidak terdapat heterogenitas spasial di setiap lokasi pengamatan. Pemilihan pembobot fungsi kernel yang terpilih dengan kriteria Cross Validation (CV) minimum adalah fungsi kernel Gaussian. Model GWR pada angka buta huruf  lebih baik dibandingkan pemodelan dengan regresi linier. Hal ini dikarenakan nilai AIC pada model GWR lebih kecil yaitu sebesar 32,2707 dibandingkan model regresi linier yaitu sebesar 41,6471. Faktor angka partisipasi murni SD, angka partisipasi murni SMP, persentase fasilitas pendidikan SMP dan persentase tenaga pendidik SMP berpengaruh signifikan pada sebagian besar kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Barat

Deteksi Kapal di Laut Indonesia Menggunakan YOLOv3

Indonesia adalah negara kepulauan terbesar di dunia yang memiliki kandungan kekayaan dan sumber daya alam laut yang sangat berlimpah. Hal ini memicu terjadinya peristiwa seperti illegal fishing, illegal mining, illegal logging, drugs trafficking dan people smuggling yang menunjukkan bahwa kurang maksimalnya pengawasan wilayah laut Indonesia. Pesatnya perkembangan teknologi di bidang kecerdasan buatan mendorong ditemukannya deep learning, salah satunya yaitu metode You Only Look Once (YOLO) yang dikembangkan dengan algoritma untuk mendeteksi sebuah objek secara realtime. Dalam penelitian ini, deteksi tipe kapal dilakukan dengan menggunakan YOLOv3 dan dievaluasi dengan menghitung nilai Mean Average Precision (mAP) yang dibandingkan hasilnya dengan ground truth. Hasil deteksi tipe kapal menggunakan YOLOv3 dengan k-means anchor box dapat mengenali tipe kapal pada citra satelit, diperoleh nilai mAP hingga 95,06% pada data training serta 50,41% pada data testing

Klasifikasi Sentimen Wisatawan Candi Borobudur pada Situs TripAdvisor Menggunakan Support Vector Machine dan K-Nearest Neighbor

Candi Borobudur merupakan salah satu destinasi wisata di Indonesia yang telah dikenal hingga dunia internasional dan kini menjadi satu dari sepuluh destinasi prioritas yang ditetapkan oleh Kementerian Pariwisata. Oleh sebab itu pengelola wisata Candi Borobudur perlu memperhatikan berbagai persepsi wisatawan sebagai bagian dari proses evaluasi. Klasifikasi sentimen wisatawan berdasarkan data ulasan yang tersedia di situs TripAdvisor dilakukan dengan metode Support Vector Machine (SVM) dan K-Nearest Neighbor (K-NN), dengan penerapan teknik N-gram di kedua metode tersebut. Selain itu digunakan pula metode Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) untuk menangani kasus data imbalance. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah SVM kernel Radial Basis Function (RBF) dengan penerapan unigram merupakan metode terbaik untuk kasus klasifikasi sentimen wisatawan Candi Borobudur. Kinerja klasifikasi yang dihasilkan oleh metode tersebut tergolong sangat baik

Penerapan Metode Ridge Regression dan Support Vector Regression (SVR) untuk Prediksi Indeks Batubara di PT XYZ

Semen merupakan salah satu bahan baku yang amat penting dalam pembangunan infrastruktur. Salah satu perusahaan yang bergerak di bidang produksi semen adalah PT XYZ. Tahapan terpenting dalam proses pembuatan semen adalah pada tahap pembakaran batu kapur dan tanah liat (clinker). Dalam proses pembakaran clinker membutuhkan bahan bakar utama yaitu batubara. Semakin banyak jumlah produksi clinker yang dihasilkan dan semakin sedikit batubara yang digunakan dalam proses pembakaran, maka semakin efektif dan efisien proses produksi tersebut. Dalam penelitian ini akan dilakukan analisis untuk memprediksi indeks batubara dengan beberapa variabel yang diduga mempengaruhi yaitu kualitas batubara, bahan baku, dan operasional yang kemudian akan dilakukan estimasi terhadap indeks batubara. Metode yang digunakan untuk mengestimasi indeks batubara adalah metode Regresi Ridge dan metode Support Vector Regression (SVR). Model yang terbentuk dengan metode SVR akan dibandingkan dengan metode regresi ridge yang kemudian akan dipilih model terbaiknya diantara kedua model yang terbentuk menggunakan nilai RMSE. Hasil analisis didapatkan metode terbaik dengan nilai RMSE terkecil yaitu Support Vector Regression (SVR) dan menggunakan kernel-polynomial yang menghasilkan parameter sigma bernilai 0,100 dan nilai c sebesar 1 dengan nilai RMSE sebesar 0,619

Pemodelan Tingkat Konsumsi Ikan di Jawa Timur Menggunakan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline

Indonesia merupakan negara maritim dan merupa-kan perairan yang cukup luas. Potensi yang cukup luas terdapat di laut Indonesia, sektor perikanan memiliki peluang yang cukup besar dan berkembang. Namun penduduk Indonesia memiliki ti-ngkat konsumsi ikan yang masih rendah di bandingkan dengan negara-negara tetangga. Mengutip data Kementrian Kelautan dan Perikanan (KKP) pertumbuhan konsumsi ikan tahun 2010-2014 Jawa Timur memiliki pertumbuhan diatas 10% sebesar 10,12%. Dalam kaitannya dengan tingkat konsumsi ikan yang masih rendah untuk Indonesia khususnya di daerah Jawa Timur, maka salah satu hal yang dapat dilakukan adalah apa faktor-faktor yang berkaitan dengan tingkat konsumsi ikan di Jawa Timur masih rendah. Sehingga pada penelitian kali ini akan digunakan salah satunya adalah menggunakan pendekatan reg-resi nonparametrik spline untuk melihat pemodelan tingkat kon-sumsi ikan di Jawa Timur tahun 2016. Hasil dari penelitian ini didapatkan bahwa seluruh variabel prediktor berpengaruh signi-fikan dan semua asumsi telah terpenuhi. Model regresi nonpara-metrik spline terbaik adalah spline dengan kombinasi knot. Model ini memiliki nilai koefisisen determisani sebesar 85,61%

Pengendalian Kualitas pada Proses Produksi Rokok “AF”di PT. IQ

Industri pengolahan tembakau mempunyai peran penting dalam menggerakkan ekonomi nasional, karena mem-punyai multiplier effect yang sangat luas, seperti menumbuhkan industri jasa terkait, dan penyerapan tenaga kerja. PT. IQ merupakan salah satu produsen rokok besar yang terdapat di Surabaya Salah satu produk rokok SKM yang memiliki penjualan paling tinggi adalah rokok “AF”. Rokok “AF” merupakan produk rokok kretek filter premium terbuat dari campuran tembakau dan cengkeh terbaik untuk menciptakan cita rasa yang sempurna. Penjualan netto PT. IQ mengalami penurunan sebesar 15,73% pada tahun 2017 dari tahun sebelumnya. Pengendalian kualitas di PT. IQ hanya dilakukan secara deskriptif dan univariat dimana terdapat kelemahan yaitu kurang efisien terhadap waktu dan tenaga. Oleh karena itu, perlu dilakukan pengendalian kualitas secara statistik untuk mengetahui kebaikan proses secara menyeluruh yang dapat diukur dari kapabilitas proses. Pada penelitian ini digunakan diagram kendali Multivariate Exponentially Weighted Moving Variance (MEWMV) untuk mendeteksi perubahan variabilitas proses dan Multivariate Exponentially Weighted Moving Average (MEWMA) untuk mendeteksi perubahan rata-rata proses. Hasil analisis menunjukkan bahwa pembobot optimum pada peta kendali MEWMV adalah ω=0,9 dan λ=0,9. Sedangkan pembobot optimum untuk peta kendali MEWMA adalah λ=0,2. Pada fase satu variabilitas dan rata-rata proses telah terkendali secara statistik dan telah kapabel secara multivariat