Geographically Weighted Regression (GWR) pada Data Jumlah Penderita Penyakit AIDS

Acquired Immune Deficiency Syndrome (AIDS) merupakan salah satu penyakit yang menjadi penyebab kematian tertinggi di seluruh dunia. Oleh karenanya perlu dilakukan pendekatan model terhadap faktor-faktor penyebabnya. Pendekatan yang digunakan untuk mengidentifikasi faktor-faktor tersebut adalah dengan menggunakan regresi linear dan GWR. Berdasarkan hasil uji kebaikan model, dengan nilai AIC dan SSE, disimpulkan bahwa pendekatan dengan GWR lebih baik dibandingkan pendekatan regresi linear

ANALISIS CLUSTER LONGITUDINAL PADA PEMBANGUNAN MANUSIA DI SULAWESI SELATAN BERBASIS GENDER

Disparitas capaian IPG dan IDG masih relatif tinggi antar kabupaten/kota di Sulawesi Selatan. Masalah lain yang muncul pada pembangunan manusia di Sulawesi Selatan adalah capaian IPG yang tinggi namun tingkat IPM rendah dan sebaliknya capaian IPM yang tinggi namun IPG rendah. Perlu formulasi khusus untuk menetapkan pendekatan pembangunan yang berorientasi pada kesetaraan dan keadilan gender. Salah satu solusinya adalah dengan mengklasifikasikan kabupaten/kota berdasarkan capaian IPM, IPG, dan IDG sehingga intervensi pemerintah tepat sasaran. Klasifikasi dilakukan dengan metode analisis Cluster Longitudinal dengan metode K-Means jarak Manhattan. Ruang lingkup penelitian terdiri dari 24 kabupaten/Kota di Sulawesi Selatan pada periode waktu 2010-2020. Hasil dari Calinski & Harabasz Criterion menunjukkan cluster optimum sebanyak 6 cluster. Pembahasan hasil menunjukkan bahwa daerah perkotaan di Sulawesi Selatan relatif lebih sukses dalam pembangunan manusia berbasis gender, dapat dibuktikan dengan cluster E yang beranggotakan kota Makassar, Parepare, dan Palopo dengan kategori IPM perempuan, IPG, dan IDG yang relatif tinggi dibandingkan cluster lain. Sedangkan kabupaten pada cluster C, walaupun IDG-nya relatif tinggi namun capaian IPM perempuan dan IPG relatif rendah

Negative Binomial and Generalized Poisson Regression Model for Death Due to Dengue Hemorrhagic Fever Data

Data on the number of deaths due to Dengue Fever in statistics is count data often approximated by a Poisson distribution. However, if overdispersion occurs, Poisson regression is no longer sufficient, so the Negative Binomial and Generalized Poisson Regression approaches are used. From the two models, the best model was chosen based on the smallest AIC value, 66.50, namely the Negative Binomial Regression model. From this model, factors that have a significant effect are determined based on the p-value, and the factor ratio of health facilities per 100,000 population  is obtained

Comparison of Fuzzy Time Series Methods and Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) for Inflation Data

This study compares the Fuzzy Time Series (FTS) method with the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) method on time series data. These two methods are often used in predicting future data. Forecasting or time-series data analysis is used to analyze data in the form of time series. In this study, Indonesian inflation data was used to be analyzed in comparing the FTS and ARIMA methods. Inflation is one of the economic indicators used to measure the success of a country's economy. If the inflation rate is low and stable, it will stimulate economic growth. This inflation value is calculated every month where the value can decrease and increase from one period to another. Comparison of the FTS and ARIMA methods is seen in the error value generated by the two methods. A method can be better than other methods if the value of the resulting forecast error is smaller. In this study, Mean Squared Error (MSE) and Mean Absolute Percentage Error (MAPE) were used to see the magnitude of the error value of the two methods on the fives data testing used. The results obtained in this study are the results of Indonesia's inflation forecast for the period January to May 2021 using the FTS method, respectively, at 0.57%, 0.375%, 0.2%, 0.2%, and 0.1125%, while the forecast results using the ARIMA method, respectively. Of 0.3715848%, 0.2362817%, 0.1508295%, 0.1731906%, and 0.2432851% and the results of calculating the size of error using MSE and MAPE indicate that the ARIMA method with the model ARIMA(3,0,0) is better at predicting inflation data in Indonesia with a value of MSE of 0.009 and MAPE of 64.987% compared to the FTS method resulted in MSE values of 0.047 and MAPE of 132.548%.

APLIKASI METODE ANALISIS KOMPONEN UTAMA (AKU) DALAM MENGIDENTIFIKASI FAKTOR YANG MEMENGARUHI KEMISKINAN DI KABUPATEN/KOTA PROVINSI SULAWESI SELATAN

Penelitian ini membahas tentang terjadinya  kasus kemiskinan di provinsi Sulawesi Selatan yang terus mengalami fluktuasi setiap tahunnya. Berdasarkan hasil SUSENAS Maret 2019, dibandingkan pada Maret 2018 yang mencapai 792.640 jiwa, persentase penduduk miskin turun 0,37% menjadi 767.800 jiwa. Karena kemiskinan bersifat multidimensi dan banyak faktor yang melatarbelakanginya, maka dilakukan penelitian ini dengan menggunakan metode Analisis Komponen Utama (AKU) untuk mengidentifikasi faktor-faktor tersebut. Analisis Komponen Utama (AKU) merupakan metode yang dapat menjadikan variabel penelitian ke dimensi yang lebih kecil tanpa menghilangkan informasi dari variabel asalnya. Adapun variabel yang di analisis yaitu Jumlah Penduduk , Tidak Tamat SD, SLTP, SLTA , Angka Melek Huruf (15-24th) , Angka Melek Huruf (15-55th) , Angka Partisipasi Sekolah (7-12th) , Angka Partisipasi Sekolah (13-15th) , Tidak Bekerja , Bekerja di Sektor Informal , Bekerja di Sektor Formal , Bekerja di Sektor Pertanian , Bekerja Bukan di Sektor Pertanian , Pengeluaran Konsumsi Makanan , Air Layak , Jamban Sendiri , Menerima Beras Miskin  dan Sumber Penerangan Utama . Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 8 komponen yang terbentuk dari 18 variabel yang di analisis, yaitu faktor standar/kualitas kehidupan, kualitas pendidikan, ekonomi, pengangguran, lapangan pekerjaan, pola pikir, putus sekolah, serta kepadatan pendudu

Penerapan Metode SARIMA untuk Peramalan Jumlah Pengunjung Wisata Taman Nasional Bantimurung Bulusaraung Maros

Penelitian ini membahas tentang peramalan jumlah pengunjung wisata Taman Nasional Bantimurung Bulusaraung Maros. Salah satu faktor yang mempengaruhi perkembangan wisata Bantimurung Bulusaraung karena dapat menyebabkan perubahan jumlah pengunjung. Dalam penelitian ini, upaya untuk meminimalisir jumlah pengunjung yang tidak tentu dilakukan dengan meramalkan jumlah pengunjung Wisata Taman Nasional Bantimurung Bulusaraung Maros. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui model peramalan jumlah pengunjung Taman Nasional Bantimurung Bulusaraung Maros dan mengetahui hasil ramalan jumlah pengunjung Taman Nasional Bantimurung Bulusaraung Maros menggunakan metode SARIMA. Adapun hasil yang diperoleh pada penelitian ini menunjukkan bahwa jumlah pengunjung Wisata Taman Nasional Bantimurung Bulusaraung Maros mengalami kenaikan dan penurunan dalam periode satu tahun. Jumlah pengunjung tertinggi terjadi pada bulan Desember Tahun 2020 yaitu sebanyak 19061 orang dan jumlah terendah terjadi pada bulan Januari Tahun 2020 yaitu sebanyak 15067 orang. Adapun model peramalan jumlah pengunjung Taman Nasional Bantimurung Bulusaraung Maros menggunakan metode SARIMA yaitu model SARIMA (1,1,3) (2,1,1)12 &nbsp

Penentuan Cluster Hirarki Optimum dalam Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan dengan Indikator Kemiskinan

Kemiskinan merupakan salah satu permasalahan sosial yang dihadapi oleh setiap negara, salah satunya di Indonesia. Dalam artikel ini bertujuan untuk mengelompokkan Kabupaten/Kota di Sulawesi Selatan berdasarkan nilai indikator kemiskinan, dengan menggunakan metode analisis cluster hirarki. Dalam analisis cluster hirarki terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk proses pengelompokan seperti; single linkage, complete linkage, average linkage, dan beberapa metode yang lain. Banyaknya metode dalam analisis cluster hirarki, tentunya terdapat salah satu metode yang optimum (terbaik) dalam melakukan proses pengelompokan Kabupaten/Kota Provinsi Sulawesi Selatan. Dari hasil analisis, diperoleh bahwa metode yang optimum (terbaik) dalam proses pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan adalah metode average linkage. Dengan 3 cluster, hasil pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan adalah sebagai berikut : Cluster 1 dengan jumlah anggota 1 Kabupaten, Cluster 2 dengan jumlah anggota 21 Kabupaten/Kota, Cluster 3 dengan jumlah anggota 1 Kota

Analisis Regresi Logistik Biner dalam Penentuan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Ketepatan Waktu Lulus Mahasiswa UIN Alauddin Makassar

This research is an application/applied research, namely by taking or collecting data and analyzing it using a binary logistic regression model to determine the factors that influence the accuracy of graduating students at UIN Alauddin Makassar.  The type of data used in this research is secondary data. These data originally from undergraduate students data 0f 8 faculties obtained from the PUSTIPAD Information System of UIN Alauddin Makassar Rector Class of 2016. Undergraduate/D-IV program students are declared to graduate on time if they complete their studies at tertiary institutions for less than or equal to 8 semesters or you could say 4 years, with a minimum number of credits of 144 credits.  To determine the binary logistic regression model, parameter significance tests were carried out simultaneously using the G test and partially using the Wald test.  Then test the fit of the model by measuring the chi-square value and the Hosmer and Lowshow test at a significant level of 5%.  The results showed that there were three factors that influenced the timeliness of graduation accuracy, namely gender (X1), IPK (X3) and educational background (X4

ANALISIS REGRESI DATA PANEL PADA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KEMISKINAN PROVINSI SULAWESI SELATAN TAHUN 2011-2015

Penelitian  ini membahas tentang analisis regresi data panel pada faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan Provinsi Sulawesi Selatan pada Tahun 2011-2015. Keberadaan jumlah penduduk miskin di beberapa Kabupaten/kota Provinsi Sulawesi Selatan yang masih relatif besar dapat mempertegas bahwa kebijakan dan program pengentasan kemiskinan yang telah diprogramkan oleh pemerintah dalam beberapa tahun terakhir tidaklah cukup efektif untuk memperbaiki taraf hidup penduduk miskin yang ada di Provinsi Sulawesi Selatan. Oleh karena itu, diperlukan penelitian lebih lanjut mengenai faktor-faktor yang berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan untuk mengatasi masalah kemiskinan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Sulawesi Selatan pada Tahun 2011-2015 menggunakan Analisis  Regresi Data Panel. Model regresi diperoleh dari estimasi Ordinary Least Square dengan pendekatan fixed effects model menggunakan variabel dummy untuk mengetahui perbedaan intersep masing-masing Kabupaten/Kota yang menjelaskan efek perbedaan wilayah. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel rata-rata lama sekolah ( ) dan pertumbuhan penduduk ( ) berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan (Y) di Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2011-2015

Perbandingan Metode Clustering Dengan Menggunakan Metode Average Linkage dan Metode K-Means Pada Industri Kecil dan Menengah Di Kabupaten Wajo

Dalam upaya mengembangkan perekonomian di Indonesia, tentunya aspek ekonomi masyarakat menjadi hal yang perlu diperhatikan. Hal ini bertujuan untuk meningkatkan taraf hidup seluruh masyarakat Indonesia menjadi lebih baik. Salah satu upaya pemerintah dalam pembangunan ekonomi di Indonesia adalah Pengembangan Industri Kecil Menengah (IKM). Penelitian ini akan mengelompokkan IKM salah satu daerah di Sulawesi Selatan yakni Kabupaten Wajo dengan menggunakan Metode Average Linkage Clustering dan Metode K-means. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penggunaan metode Average Linkage, diperoleh 1 industri di kategorikan sebagai anggota dari Industri Menengah, sementara 29 lainnya dikategorikan sebagai anggota Industri Kecil. Untuk metode K-means, sebanyak 6 industri di kategorikan sebagai anggota dari Industri Menengah, sementara 24 lainnya dikategorikan sebagai anggota Industri Kecil. Dengan melihat nilai centroid-nya, metode K-means dinilai lebih baik untuk merepresentasikan IKM di Kabupaten Wajo