PEMODELAN JUMLAH UANG BEREDAR DAN INFLASI NASIONAL DENGAN VECTOR ERROR CORRECTION MODEL (VECM)

Vector Autoregresive Model (VAR) is one of the simultaneous time series models. VAR is a system of equations in which each of the variables is a linear function of the lag (past) the independent variable it self are the values of other variables of the lag in the system. Sometimes, several models of VAR may contain relationships between variables, this relationship caused VAR model become not representative. Model Vector Error Correction (VEC) can overcome this problem. Economy is one of the main foundations of the power of a country. However, economic stability does not always run smoothly because of many factors, both internal factors or external factors. One of the main indicators used to see the development of the economy of a country is the level of the rate of inflation. Inflation is continous tendency of prices to increase in against market demands in general of the community. There are many factors that may influence the on set of inflation i.e. money suply. This research aims to model the number of money supply and inflation on nationwide with Vector Error Correction Models (VECM). The results showed that the estimated VECM to function there are short term inflation the value of error correction short term to long term of 0.000235. On the analysis of the short term, changes in the money supply earlier in the month gave a negative influence to changes in inflation this month of 0.207. While the change in inflation months earlier gave a positive influence to changes the money supply in the month of 0.000570

Estimasi Kurva Regresi Nonparametrik Heteroskedastisitas Spline (Studi Kasus Berat Badan Balita di Kecamatan Kerambitan, Bali)

Pendekatan nonparametrik merupakan metode estimasi yang tidak terikat asumsi bentuk kurva tertentu. Pendekatan regresi nonparametrik yang sering digunakan adalah spline. Spline memiliki kemampuan yang sangat baik untuk menangani data yang perilakunya berubah-ubah pada sub-sub interval tertentu. Pada regresi nonparametrik, estimator spline sangat tergantung pada titik knot optimal, dimana pemilihan titik knot optimal berdasarkan nilai GCV (Generalized Cross Validation) yang minimum. Dalam penelitian ini, penulis mengestimasi kurva gˆ dengan menggunakan optimasi Likelihood dan mengkontruksi selang kepercayaan untuk kurva regresi g dengan pendekatan spline menggunakan Pivotal Quantity. Model regresi yang diteliti adalah model regresi nonparametrik spline heteroskedastisitas. ===================================================================================================== Nonparametric approachs are an estimation methods not tied on particular shape of the curve assumptions. The most frequently used of nonparametric regression approach is spline. Spline has an excellent ability to handle data that behavior change in sub-specified interval. In nonparametric regression, spline estimator depends on the point of optimal knots, which is the selection of the optimal knots based on the value of GCV (Generalized Cross Validation) minimum. In this study, gˆ curve is estimated using Likelihood optimization and confidence intervals for the regression curve by spline approach is constructed using Pivotal Quantity. The regression models of interest is heteroskedasticity spline nonparametric regression models. Therefore, it is necessary to give a weight to overcome the heteroskedasticit

Perbandingan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA) dengan Support Vector Regression (SVR) dalam Memprediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara ke Bali

Berbagai sumber pendapatan yang dapat dihasilkan dalam suatu daerah, salah satunya yaitu dalam sektor pariwisata. Seperti halnya sektor yang lain, sektor pariwisata juga memberikan banyak sumbangan bagi pembangunan ekonomi di suatu daerah maupun negara tujuan wisata. Indonesia memiliki banyak tujuan wisata daerah yang sudah terkenal hingga mancanegara salah satunya yaitu Pulau Bali. Bali merupakan daerah yang sudah memiliki kedudukan yang sejajar dengan daerah-daerah tujuan wisata lainnya yang ada di dunia. Sebagai suatu daerah yang sangat berpotensi dalam pengembangan wisata, maka pemerintah memberikan perhatian yang khusus dalam pengembangan pariwisata di Pulau Bali. Maka dari itu, perlu adanya peramalan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali yang nantinya bisa bermanfaat bagi pemerintah daerah maupun dinas pariwisata. Dalam hal ini, akan digunakan dua metode untuk meramalkan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali. Adapun metode yang digunakan yaitu Seasonal ARIMA dan Support Vector Regression (SVR). Hasil peramalan data out sampel dengan menggunakan metode SARIMA dan SVR menunjukkan bahwa metode SARIMA memiliki nilai MAPE lebih kecil dari pada SVR. Nilai MAPE motode SARIMA adalah 5,33% sedangkan metode SVR sebesar 19,74%. Begitu juga nilai MSE dan MAE dari metode SARIMA lebih kecil dari metode SVR.  Dari Penelitian yang dilakukan dapat disimpulkan bahwa model SARIMA merupakan motode yang lebih baik untuk memprediksi jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali

KLASIFIKASI TINGKAT KEPARAHAN KEMISKINAN PROVINSI DI INDONESIA DENGAN ANALISIS DISKRIMINAN

Poverty is one of the main problems of the government that is prioritized in developing the development strategy of every country including Indonesia. The poverty rate in Indonesia is still relatively high, so the government focuses on decreasing the existing poverty level by improving the welfare of the population. Therefore, it is very important for the government to know the severity of poverty in Indonesia so that it can take a policy to reduce the existing poverty level. The purpose of the research was to group the severity of provincial poverty in Indonesia with a Discriminant Analysis. The stages of discriminant analysis include testing of normal multivariate distribution, testing of homogeneity of covariance variants, discriminant analysis by stepwise method, then continued calculation of classification accuracy value. The results of this research show that the large classification rate obtained is only 67.7% which means that not all provinces are able to be classified appropriately based on the variable open unemployment rate (TPT)

Analisis Hubungan Antara Inflasi, Nilai Tukar, Dan Indeks Harga Saham Gabungan Dengan Pendekatan Vecm Dan Vecmx

Perkembangan pasar modal di Indonesia banyak dipengaruhi oleh berbagai regulasi pemerintah mengingat peranan pasar modal yang sangat penting bagi pertumbuhan ekonomi nasional dan investor asing yang menanamkan dananya di pasar modal indonesia. Karena pentingnya pasar modal dalam perekonomian indonesia, maka nilai Indeks Harga Saham gabungan (IHSG) dapat menjadi leading indicator economic pada suatu negara. Pergerakan pasar yang sedang mengalami perbaikan atau mengalami penurunan dapat dilihat pada naiknya nilai-nilai saham yang tercatat pada Indeks Harga Saham gabungan (IHSG). Pergerakan Indeks Harga Saham Gabungan sangat dipengaruhi oleh beberapa faktor seperti internal dan eksternal. Faktor internal biasanya berasal dari tingkat pendapatan nasional, jumlah uang beredar, kurs valuta asing, tingkat inflasi, dan tingkat suku bunga domestik pada negara tersebut. Banyak metode yang dapat digunakan untuk mencari hubungan antara variabel macroekonomi yang ada di Indonesia salah satunya yaitu Vector Error Correction (VECM).  Model VEC adalah pengembangan model VAR untuk deret waktu yang tidak stasioner dan memiliki hubungan kointegrasi. Penelitian ini menggunakan jenis data sekunder dengan tahapan pengujian yaitu uji stasioneritas, uji lag optimal, uji kointegrasi, pendugaan parameter model VEC, dan pemeriksaan diagnostik. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara inflasi, nilai tukar, dan indek harga saham gabungan dengan VECMX. VECMX adalah metode analisis menggunakan VECM (Vector Error Correction Model), tetapi di dalamnya ada variabel eksogen. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model yang digunakan untuk menentukan hubungan antara inflasi dan nilai tukar adalah model VECM(2) sedangkan untuk menentukan hubungan antara inflasi, nilai tukar, dan IHSG adalah model VECMX(1). Untuk mengetahui model terbaik selanjutnya digunakan kriteria AIC dan SC. Berdasarkan kriteria tersebut, diketahui bahwa model VECMX(1) menghasilkan nilai AIC dan SC lebih kecil dibandingkan dengan model VECM(2). Sehingga model yang terbaik adalah model VECMX(1). &nbsp

SELEKSI PENERIMAAN BEASISWA STIKOM BALI DENGAN MENGGUNAKAN METODE VIKOR

Metode Multi Criteria Decision Making (MCDM) adalah teknik yang sangat populer diterapkan secara luas untuk menentukan solusi terbaik di antara beberapa alternatif. Salah satu metode dalam MCDM adalah Metode VIKOR. Konsep dasar MCDM VIKOR adalah menentukan ranking dari alternatif-alternatif yang ada dengan melihat hasil dari nilai-nilai utilitas dan regrets dari setiap alternatif. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode VIKOR yang dapat membantu bagian kemahasiswaan dalam menentukan rekomendasi penerimaan beasiswa di STIKOM Bali dengan mempertimbangkan berbagai kriteria yang telah ditentukan. Ada 3 kriteria yang digunakan dalam penelitian ini yaitu kriteria IPK, penghasilan orang tua, dan semester. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode VIKOR dapat membantu proses seleksi dan menentukan penerima beasiswa yang tepat. Selain itu, metode VIKOR dapat membuat perangkingan kompromi alternatif dari sejumlah alternatif yang ada.Kata Kunci : Metode VIKOR, Beasiswa, Metode Multi Criteria Decision Makin

Perbandingan Pembobotan Seemingly Unrelated Regression – Spatial Durbin Model Untuk Faktor Kemiskinan Dan Pengangguran

Hukum I Tobler menduga segala sesuatu di suatu wilayah berhubungan erat dengan  wilayah lainnya sehingga pemodelan analisis spasial lebih tepat digunakan untuk memodelkan faktor yang berpengaruh terhadap kemiskinan dan pengangguran di suatu wilayah dengan memperhatikan efek spasialnya Salah satu metode spasial yang bisa digunakan ialah Seemingly Unrelated Regression-Spatial Durbin Model (SUR-SDM). Di dalam penelitian SUR SDM diperlukan suatu  pembobot yang digunakan untuk menghitung koefisien autokorelasi. Matriks pembobot yaitu matriks yang elemen-elemennya adalah nilai pembobot yang diberikan untuk perbandingan setiap daerah tertentu. Metode penentuan matriks pembobot dalam penelitian ini dengan menggunakan Queen Contiguity dan pembobot customize. Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan kemiskinan dan pengangguran serta faktor – faktor yang diduga mempengaruhinya menggunakan metode SUR-SDM dengan bobot Queen Contiguity dan Customize. Adapun variabel-variabel yang digunakan yaitu Variabel respon terdiri dari persentase rumah tangga miskin (%) (y1) dan angka pengangguran (%)(y2). Sedangkan variabel bebasnya yaitu terdiri dari: persentase jumlah sarana pelayanan kesehatan meliputi posyandu, poliklinik, puskesmas, puskesmas pembantu, dokter praktek, klinik bersalin, dan pos KB (%) (x1), persentase jumlah sarana sekolah meliputi TK, SD, SLTP, SMU, dan SMK (%) (x2), persentase penduduk yang bekerja di sektor pertanian (%) (x3),  persentase rumah tangga yang menggunakan air bersih (PDAM) (%) (x4), dan rasio penduduk yang belum tamat SD (x5). Hasil yang didapat yaitu pemodelan SUR-SDM dengan bobot Customize  menghasilkan nilai R-Square yang lebih kecil dibandingkan bobot queen di kedua variable respon yaitu sebesar 80.60% dibandingkan queen sebesar 80.64 untuk variable kemiskinan dan untuk variable pengangguran bobot Customize mengasilkan nilai 92.51% lebih kecil disbanding queen sebesar 92.53

Penerapan Support Vector Regression (Svr) Dalam Memprediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Domestik Ke Bali

Bali is one of the most popular tourism sectors in Indonesia. In the arena of international tourism, the island of Bali is considered as the most famous national destination compared to other destinations. The high level of domestic tourism visits to Bali annually must be strictly noted especially for local governments and Bali provincial tourism agencies in optimizing facilities, infrastructure to the safety of tourists Visit. Therefore, it takes a method that can predict the number of tourists visiting Bali annually. One method used to predict the number of tourists visiting Bali is Support Vector Regression (SVR). SVR is a method to estimate a mapped function from an input object to a real amount based on the training data. SVR has the same properties about maximizing margins and kernel tricks for mapping nonlinear data. Results of this research. Based on forecasting using MAPE value training data obtained by 11.34% while use data testing of MAPE value obtained by 7.30%. Based on the resulting MAPE value can be categorized well for the number of tourism visitors

Ketidaktepatan Waktu Kelulusan Mahasiswa Universitas Terbuka dengan Metode Boosting Cart

The classification tree method or better known as Classification and Regression Tree (CART) has capabilities in various data conditions, but CART is less stable in changing learning data which will cause major changes in the results of the classification tree prediction. Predictive accuracy of an unstable classifier can be corrected by a combination method of many single classifiers where the prediction results of each classifier are combined into the final prediction through the majority voting process for classification or average voting for regression cases. Boosting ensemble method is one method that combines many classification trees to improve stability and determine classification predictions. This research purpose to improve the stability and predictive accuracy of CART with boosting. The case used in this study is the classification of inaccuracies in the Open University student graduation. The results of the analysis show that boosting is able to improve the accuracy of the classification of the inaccuracy of student graduation which reaches a classification prediction of 75.94% which previously reached 65.41% in the classification tree

Penambahan Omzet Usaha Jasa Penjahit Kebaya

Good marketing is one of the important things in the development and addition of income in entrepreneurship. The problem faced in the business of sewing clothes is that partners are not too focused on marketing management. Partners rely more on conventional marketing systems, even though the new location of the partner services business is not too strategic. This causes the field of business is difficult to be recognized by the wider community so that it becomes an obstacle in developing its business. The purpose of this activity is to provide solutions to the problems being faced, namely by implementing marketing management using Facebook pages. With the socialization and marketing management training, it is expected to be able to add insight into the actors in utilizing the internet as an online promotion media to introduce their business fields to the wider community in increasing their business income. The result of this activity was that the Partners were very enthusiastic, both from socialization to evaluation. Assistance with the use of the Facebook pages application is expected to continue to be used in a sustainable manne