Second-Order Confirmatory Factor Analysis pada Kemiskinan di Kabupaten Jombang

Kemiskinan tidak lagi hanya dianggap sebagai dimensi ekonomi, melainkan telah meluas hingga ke dimensi sosial, kesehatan, pendidikan dan politik. Salah satu daerah yang sedang menghadapi krisis tersebut adalah Kabupaten Jombamg. Hal ini membuat kabupaten di Provinsi Jawa Timur tersebut menjadi salah satu kabupaten yang tepat untuk menjadi lokasi penelitian mengenai kemiskinan dan juga karena menghadapi persoalan berkenaan dengan masalah kesejahteraan sosial. Pada penelitian ini kemiskinan dipandang melalui 3 dimensi yaitu ekonomi, kesehatan, dan SDM. Analisis dilakukan semua 306 desa/kelurahan di Kabupaten Jombang dengan Second-Order CFA. Indikator yang membentuk secara signifikan variabel laten ekonomi yaitu persentase RTM yang hanya sanggup membeli satu set pakaian baru dalam setahun (X3), penguasaan bangunan tidak milik sendiri (X4), tidak memiliki aset dengan nilai Rp.500.000 (X5), penghasilan kepala rumah tangga perbulan dibawah RP.600.000 (X6), hanya sanggup makan sebanyak satu/dua kali dalam sehari (X7), dan mengkonsumsi daging/susu/ayam satu kali dalam sehari (X8). Sedangkan untuk variabel laten kesehatan yaitu tidak sanggup membayar pengobatan di puskesmas/poliklinik (X9), sumber air minum berasal dari sumur/mata air tidak terlindung/sungai (X10), jenis lantai bangunan tempat tinggalnya terbuat dari tanah/bambu/kayu (X12), jenis dinding terbuat dari bambu/rumbia/kayu (X13), tidak mempunyai jenis atap dari genteng (X15), tidak mempunyai fasilitas tempat buang air besar atau bersifat umum (X16), dan tidak mempunyai septictank untuk fasilitas tempat pembuangan air tinja (X17). Serta menyimpulkan bahwa Indikator ekonomi dan SDM membentuk kemiskinan

Bootstrap Aggregating Multivariate Adaptive Regression Splines (Bagging MARS) untuk Mengklasifikasikan Rumah Tangga Miskin di Kabupaten Jombang

Kemiskinan merupakan masalah sosial utama setiap negara, terutama negara berkembang termasuk Indonesia. Fokus penelitian ini adalah pada kemiskinan di Kabupaten Jombang karena peningkatan IPM dan ekonomi Kabupaten Jombang tidak disertai penurunan angka kemiskinan pada tahun 2009 sampai dengan tahun 2011, hal ini diduga karena pemberian bantuan untuk rumah tangga miskin di Kabupaten Jombang belum tepat sasaran, sehingga perlu adanya metode pengklasifikasian bantuan yang diharapkan rumah tangga miskin agar bantuan dapat tepat sasaran. MARS merupakan salah satu metode klasifikasi yang difokuskan untuk mengatasi permasalahan dimensi tinggi dan diskontinuitas pada data.Ketepatan atau tingkat akurasi klasifikasi metode MARS dapat ditingkatkan menggunakan metode resampling yaitu bagging.Penelitian ini akan menerapkan MARS bagging dalam mendapatkan model pengkla-sifikasian rumah tangga miskin berdasarkan bantuan yang diharapkan di Kabupaten Jombang. Hasil pemodelan MARS disimpulkan bahwa probabilitas rumah tangga miskin di Kabupaten Jombang yang membutuhkan bantuan primer sebesar 0,789 dan probabilitas membu-tuhkan bantuan sekunder sebesar 0,211, serta terdapat 14 variabel yang mempengaruhi bantuan yang diharapkan rumah tangga miskin di Kabupaten Jombang. Keakuratan klasifikasi metode MARS sebesar 69,40 persen, sedangkan keakuratan metode bagging MARS terbaik diantara 25, 50, 100, 150, 200, 250, dan 500 replikasi adalah 69,63 persen. Sehingga dalam penelitian ini, metode bagging MARS lebih tepat digunakan untuk mengklasifikasikan bantuan yang diharapkan rumah tangga miskin di Kabupaten Jombang

TEST ITEM ANALYSIS PROGRAM DEVELOPMENT WITH RASCH MODEL ONE PARAMETER FOR TESTING THE ITEM DIFFICULTY LEVEL OF MULTIPLE-CHOICE TEST USING BLOODSHED DEV C ++ APPLICATIONS

This article was made in Item Response Theory lecture to improve the ability of students to learn the application of the theory of grain analyst using the model of Rasch model. This article is aimed to get a test item analysis program with Rasch model one parameter for testing the item difficulty level of multiple-choice test and to determine the distribution of the item difficulty level of the test which is analyzed using the result program of the development. The development of test item analysis program were performed using 4D models which is consist of define, design, develop and disseminate. The results of program development named RASCHAM. RASCHAM using Item Response Theory (IRT) which adapt the Rasch model one parameter. Based on the result of validation from four validators, the test item analysis program judged worthy used for test item analysis. Based on testing performed by comparing the analysis results of the QUEST can be concluded that the accuracy of RASCHAMprogram reached 92.80%. The analysis results of the item difficulty level with RASCHAM on the odd semester of final examination test items of the physics subjects from XI class of 2th Wonosari State Senior High School academic year 2013/2014 in Gunungkidul for code A is about 7.5% with a very easy category, 12.5% easy, 25% moderate, 47.5% difficult, 2.5% very difficult and 5% not good. While for code B is about 12.5% with a very easy category, 32.5% easy, 45% moderate, 45% difficult, 2.5% very difficult and 2.5% not good

Ridge Regression in Calibration Models with Symmetric Padding Extension-Daubechies Wavelet Transform Preprocessing

Wavelet transformation is commonly used in calibration models as a preprocessing step. This preprocessing does not involve all results of a spectrum discretization; consequently, a lot of information can be missing. To avoid missing information, a symmetric padding extension (SPE) can be used to place all data points into dyadic scales, however, high dimensional discretization points need to be reduced. Dimension reduction can be performed with Daubechies wavelet transformation (DWT). Scale function and Daubechies wavelet are continuous functions, thus they perform a faster approximation. SPE-DWT preprocessing combines SPE and DWT. Multicollinearity often occurs in calibration models; the ridge regression (RR) method can be used to solve multicollinearity problems. This article proposes the RR method with SPE-DWT preprocessing. The proposed method is applied to determine a model for predicting the content of curcumin in turmeric. Selection of the best model is carried out by comparing coefficient of determinations, p-values of the Kolmogorov-Smirnov (KS) error models, and Root Mean Square Error Prediction (RMSEP). Results show that the RR method with SPE-DWT preprocessing gives an accurate prediction

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Daerah Tertinggal di Pulau Jawa Menggunakan Second-Order Confirmatory Factor Analysis (CFA)

Suatu daerah dikatakan sebagai daerah tertinggal apabila pada daerah tersebut terdapat kabupaten yang masyarakat dan wilayahnya relatif kurang berkembang dibandingkan daerah lain dalam skala nasional. Pada penelitian ini, ketertinggalan daerah di Pulau Jawa diukur berdasarkan lima kriteria utama yaitu ekonomi, sumber daya manusia, infrastruktur, aksesibilitas, dan karakteristik daerah dengan mengacu pada Petunjuk Teknis Penentuan Indikator Daerah Tertinggal oleh Kementerian Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal dan Transmigrasi. Agar analisis pengujian teori daerah tertinggal menjadi lebih spesifik, digunakan metode Second-Order Confirmatory Factor Analysis (CFA). Pengolahan menggunakan First-Order CFA menunjukkan bahwa dari 28 variabel indikator, terdapat 21 variabel indikator yang telah valid dan dari 5 variabel laten terdapat 3 variabel laten yang reliabel, yakni Sumber Daya Manusia, Infrastruktur/Sarana Prasarana, dan Aksesibilitas. Pada pengolahan menggunakan Second-Order CFA model Daerah Tertinggal didapatkan model yang fit setelah adanya modifikasi

Pemodelan Multivariate Adaptive Generalized Poisson Regression Spline pada Kasus Jumlah Kematian Ibu di Provinsi Jawa Timur

Kematian ibu menjadi salah satu masalah besar bagi negara Indonesia, karena ibu berperan penting dalam regenerasi manusia. Indonesia memiliki angka kematian ibu (AKI) tertinggi kedua di ASEAN. Nilai yang tinggi tersebut dipengaruhi oleh AKI provinsi-provinsi di Indonesia, termasuk Jawa Timur. Provinsi Jawa Timur termasuk tiga besar AKI tertinggi di Indonesia dengan nilai 91,45 per 100.000 kelahiran hidup pada tahun 2018. Tingginya AKI berbanding positif dengan jumlah kematian ibu, artinya semakin tinggi AKI, maka semakin banyak jumlah kematian ibu. Salah satu upaya yang dapat dilakukan untuk mengurangi AKI adalah pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kematian ibu dengan metode regresi. Penelitian ini menggunakan metode Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS) dengan estimator generalized Poisson, sehingga menjadi metode Multivariate Adaptive Generalized Poisson Regression Splines (MAGPRS). Model terbaik dari hasil analisis MAGPRS adalah model dengan BF=28, MI=2, dan MO=2. Setelah dilakukan backward stepwise,  fungsi basis dari model tersebut menjadi 24, dimana akan menyusun persamaan MAGPRS. Variabel prediktor yang paling berpengaruh terhadap model secara berurutan adalah variabel persentase ibu nifas mendapat vitamin A, persentase peserta aktif KB, dan persentase kunjungan ibu hamil K4