Pola Persebaran Dan Peta Kerawanan Kejadian Kasus Pneumonia Balita Di Kota Surabaya Dengan Spatial Pattern Analysis Dan Flexibly Shaped Spatial Scan Statistic

ISPA merupakan penyebab utama morbiditas dan mortalitas penyakit menular di dunia. Hampir empat juta orang meninggal akibat ISPA setiap tahun, 98%-nya disebabkan oleh infeksi saluran pernapasan bawah diantaranya pneumonia. Tingkat mortalitas sangat tinggi pada balita dan orang lanjut usia. Tingginya prevalensi kasus ISPA terjadi khususnya di daerah perkotaan, salah satunya adalah Kota Surabaya. Jumlah kejadian penyakit ISPA di Kota Surabaya belum dapat ditekan secara efektif, kemungkinan disebabkan oleh kurangnya informasi terhadap waktu, tempat dan jumlah kejadian penyakit ISPA yang terintegrasi. Kasus ISPA yang digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah kasus pneumonia pada balita di setiap kecamatan di Kota Surabaya tahun 2012-2014 yang kemudian dianalisis dengan metode local indicator of spatial autocorrelation (LISA) dan flexibly shaped spatial scan statistic untuk membentuk peta kerawanan serta menganalisis pola persebaran dengan peta tematik dan spatial pattern. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa Kecamatan Sawahan dan Bulak merupakan kecamatan yang teridentifikasi rawan kasus pneumonia balita berdasarkan metode LISA. Sedangkan kecamatan yang teridentifikasi rawan kasus pneumonia balita berdasarkan metode flexibly shaped spatial scan statistic adalah Kecamatan Sawahan, Sukomanunggal, Bubutan, Genteng, Simokerto, Tambaksari, Mulyorejo, Tenggilismejoyo dan Pabeancantikan

Pemodelan Produk Domestik Regional Bruto di Provinsi Jawa Timur dengan Pendekatan Ekonometrika Data Panel Spasial

PDRB menjadi salah satu indikator yang digunakan untuk mengukur kegiatan ekonomi di suatu wilayah. Jawa Timur merupakan salah satu provinsi yang mempunyai rata-rata kinerja ekonomi yang berkembang lebih pesat dari rata-rata provinsi lain. Pemodelan terhadap PDRB perlu dilakukan untuk mengoptimalkan pertumbuhan ekonomi dengan mengetahui faktor-faktor yang memberikan kontribusi yang signifikan terhadap peningkatan PDRB. PDRB merupakan output (barang dan jasa) yang memerlukan input pada proses produksi yaitu modal dan tenaga kerja. PDRB sangat mungkin dipengaruhi oleh lokasi atau kondisi geografis wilayah sehingga ruang atau spasial perlu diperhitungkan dalam analisis. Salah satu metode analisisnya adalah panel spasial. Data panel lebih unggul dalam mempelajari perubahan dinamis. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh dan memodelkan pinjaman yang diberikan pada 3 sektor ekonomi, realisasi belanja daerah, kuantitas dan kualitas tenaga kerja serta rasio elektrifikasi terhadap PDRB di Provinsi Jawa Timur dengan pendekatan ekonometrika panel spasial. Model terbaik yang telah memenuhi semua asumsi klasik adalah adalah model SAR random effects menggunakan matriks pembobot queen contiguity dengan melibatkan 3 variabel independen yang berpengaruh signifikan terhadap peningkatan PDRB di setiap kabupaten/kota di Provinsi Jawa Timur yaitu jumlah pinjaman yang diberikan oleh bank pada 3 sektor utama di Provinsi Jawa Timur, realisasi belanja daerah dan jumlah penduduk berusia 15 tahun keatas yang bekerja. ========================================================== GDP became one of the indicators to measure economic activity in a region. East Java is one of the provinces that has an average economic performance that is growing more rapidly than the average of other provinces. Modeling of GDP needs to be done to optimize economic growth by knowing the factors that contribute significantly to the increase of GDP. GDP is the output (goods and services) that require input on the production process of capital and labor. GDP is very likely to be influenced by the geographical location or geographical condition of the area, so that space or spatial needs to be taken into account in the analysis. One method of analysis is the spatial panel. Panel data is superior in learning dynamic changes. This research wanted to analyze the influence and modeling of loan given to 3 economic sectors, realization of regional expenditure, quantity and quality of labor and electrification ratio to GDP in East Java Province with econometric approach of spatial panel. The best model that has fulfilled all the classical assumptions is the SAR random effects model using weighted queen contiguity matrix involving 3 independent variables that significantly influence the increase of GDP in each regency/city in East Java Province that is the amount of loan given by the bank in 3 main sectors in East Java, realization of local expenditures and the number of people aged 15 years and over who worked

ANALISIS TINGKAT KESEJAHTERAAN NELAYAN DI KECAMATAN BULAK, KOTA SURABAYA

Selain menjadi kota metropolitan terbesar kedua di Indonesia, Surabaya juga merupakan kota pesisir yang memiliki potensi tinggi di sektor perikanan dan kelautan. Banyak warga Surabaya mencari nafkah sebagai nelayan yang tersebar di 9 kecamatan. Namun, sayangnya, masih banyak nelayan yang mengalami rendahnya tingkat kesejahteraan, termasuk nelayan di Kecamatan Bulak. Tingkat kesejahteraan ini dapat dipengaruhi oleh berbagai faktor. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang diduga memengaruhi tingkat kesejahteraan nelayan di Kecamatan Bulak menggunakan metode regresi logistik biner. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari survei langsung kepada para nelayan di Kecamatan Bulak, dengan pengambilan sampel menggunakan metode klaster satu tahap. Data kemudian dideskripsikan dalam tabel kontingensi untuk semua variabel prediktor yang berbentuk kategori. Selanjutnya, dilakukan uji independensi dan analisis menggunakan regresi logistik biner, yang melibatkan uji signifikansi parameter secara serentak dan parsial, pembentukan model, kesesuaian parameter, odds ratio, dan ketepatan klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa lamanya waktu melaut dan jarak tempuh melaut saling berhubungan dengan tingkat kesejahteraan nelayan. Keduanya memiliki pengaruh signifikan pada uji parameter secara serentak dan parsial. Model yang terbentuk dianggap sesuai, dengan persentase ketepatan klasifikasi sebesar 66,2%

ANALISIS FAKTOR YANG MEMENGARUHI PRESTASI IPK MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK

Seorang mahasiswa tidak hanya diharapkan untuk memahami bidang ilmu yang dipelajarinya, tetapi juga diwajibkan untuk mencapai prestasi sesuai dengan kompetensi di bidang yang ditekuni. Prestasi mahasiswa dipengaruhi oleh sejumlah faktor. Oleh karena itu, dilakukan analisis untuk menentukan faktor-faktor yang memengaruhi Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) mahasiswa Statistika Bisnis Institut Teknologi Sepuluh Nopember tahun 2019 hingga 2021. Metode yang digunakan untuk menentukan faktor-faktor yang memengaruhi prestasi mahasiswa adalah analisis regresi logistik ordinal. Regresi Logistik adalah metode statistik yang digunakan untuk memodelkan variabel respons yang bersifat kategorikal berdasarkan satu atau lebih variabel prediktor, yang dapat berupa variabel kategorikal atau kontinu. Data mengenai faktor-faktor yang memengaruhi IPK mahasiswa merupakan data primer yang diperoleh melalui penyebaran kuesioner kepada mahasiswa. Setiap variabel atau indikator akan diuji untuk validitas, reliabilitas, independensi, dan dilakukan analisis regresi logistik ordinal

Implementasi Teknologi Filtrasi Pada Sistem Pengolahan Air Minum Sebagai Upaya Pemenuhan Air Bersih dan Sanitasi Masyarakat

Pesatnya pertumbuhan penduduk menyebabkan peningkatan akan air bersih, di mana air merupakan kebutuhan utama seorang manusia maupun makhluk hidup. Penyediaan air bersih sering kali mendapatkan kendala sehingga terjadi hambatan dalam pemenuhan air bersih untuk masyarakat.  Dusun Tanjungsari merupakan sedikit wilayah yang terkendala dalam mendapatkan air bersih dikarenakan air sumurnya terkandung unsur besi (Fe) yang cukup tinggi. Oleh karena itu, tim pengabdian masyarakat ITS beserta mahasiswa KKN membuat program implementasi teknologi filtrasi untuk membantu pemenuhan air bersih warga Dusun Tanjungsari. Dimulai dari perencanaan pelaksanaan program, melakukan survei tempat dan mengidentifikasi permasalahan, dilanjutkan perancangan serta pengerjaan alat/teknologi, kemudian melakukan pemasangan alat/teknologi di Dusun Tanjungsari dan yang terakhir yaitu melakukan monitoring kinerja alat/teknologi setelah alat/teknologinya terpasang. Hasil yang didapatkan yaitu teknologi yang diterapkan dapat menghilangkan bau yang menyengat serta membuat air terbebas dari kandungan Fe dan alat yang digunakan untuk distribusi air bersih menggunakan tandon yang semula memiliki kapasitas 3.000 liter menjadi berkapasitas 8.300 liter

Pemodelan Indeks Curah Hujan Ekstrem dengan Pendekatan GAMLSS (Studi Kasus : Indeks RX5day dan CDD di Provinsi Nusa Tenggara Timur)

Provinsi NTT menjadi prioritas pertama provinsi di Indonesia yang secara signifikan dipengaruhi oleh kekeringan sehingga rentan terhadap risiko kekeringan. Pemantauan dan pengukuran yang efektif atas kejadian curah hujan ekstrem penting untuk mengevaluasi perubahan di masa depan dan dampak curah hujan ekstrem. Non-stasioneritas sering ditemukan dalam data deret waktu hidrologi, Metode Generalized Additive Model for Location, Scale and Shape (GAMLSS) menyediakan kerangka kerja pemodelan yang fleksibel yang lebih cocok untuk memodelkan perubahan iklim ekstrem. Penelitian ini menggunakan 2 indeks curah hujan ekstrem, yaitu RX5DAY (Maximum 5 Day Precipitation Total) dan CDD (Maximum Number of Consecutive Dry Days). Penelitian ini juga menganalisis pengaruh SOI dan NINO3.4 SST sebagai indeks iklim skala besar terhadap kejadian curah hujan ekstrem. Studi simulasi terhadap model GAMLSS dilakukan dan model terbaik dipilih untuk memodelkan indeks curah hujan ekstrem. Berdasarkan studi simulasi disimpulkan bahwa metode GAMLSS dapat menyesuaikan distribusi data dengan baik pada sampel besar. Kesimpulan lain diperoleh bahwa di sebagian besar stasiun di NTT, kejadian curah hujan ekstrem lebih dijelaskan oleh model non-stasioner menggunakan indeks iklim sebagai variabel prediktor daripada model stasioner dan non-stasioner dengan waktu sebagai variabel prediktor.========================================================================================================East Nusa Tenggara (denoted as NTT) is being listed on the first priority of province in Indonesia which is significantly affected by drought. The effective monitoring and measurement of extreme precipitation events are crucial for evaluating future changes and impacts of extreme precipitation. Non-stationarity is often found in hydrological time series data, The Generalized Additive Model for Location, Scale and Shape (GAMLSS) method provides a flexible modelling framework which is more suitable for modelling extreme climate change. This study uses 2 indices of extreme precipitation, the RX5DAY (Maximum 5 Day Precipitation Total) and the CDD (Maximum Number of Consecutive Dry Days), this study also analyzes the effect of SOI and NINO3.4 SST as large scale climate indices. Simulation study towards GAMLSS models is carried out and the best model is chosen to model the extreme precipitation indices. GAMLSS method can adjust data distribution well on large samples based on the simulation study. It also can be concluded that at most stations in NTT, the extreme precipitation events can be better explained by non-stationary models using climate indices as independent variables compared to stationary and non-stationary models with time as independent variables

Drought Analysis in East Nusa Tenggara (Indonesia) Using Regional Frequency Analysis

Drought is a condition of a shortage of water that has an impact on economic activity. This research studies the severe drought area in Indonesia using Regional Frequency Analysis (RFA), based on daily precipitation data recorded at nine stations. The analysis reveals five homogeneous regions, based on discordancy and heterogeneity tests. Furthermore, the L-moment approach is applied to investigate the regional distribution and suggests that the Pearson type III distribution is the distribution that best fits the five regions. This distribution is also used to calculate the regional growth curve that is employed in the drought analysis. The drought return period analysis, for conditions of 40% of normal rainfall, concludes that the region containing the Fransiskus Xaverius, Gewayantana, and Mali stations has the highest drought risk, indicated by the fastest return period estimate of 2 years and 4 months. Moreover, the extreme drought analysis shows that two of the regions have the potential to experience the return of extreme drought, with less than 20% of normal rainfall, in less than four years