Pemodelan Status Ketahanan Pangan Di Provinsi Jawa Timur Dengan Pendekatan Metode Regresi Probit Biner

Pangan merupakan kebutuhan dasar manusia yang harus dipenuhi dan pemenuhannya merupakan hak asasi manusia yang telah dijamin dalam UU RI guna mewujudkan sumber daya manusia yang berkualitas. Ketahanan pangan merupakan salah satu prioritas utama dalam pembangunan nasional. Suatu wilayah dapat mencapai ketahanan pangan apabila mampu mencapai tiga dimensi, yaitu keterjangkauan, ketersediaan, serta pemanfaatan pangan. Pada peta ketahanan dan kerentanan pangan nasional, kabupaten-kabupaten di Jawa Timur masuk dalam dua kategori, yaitu ketahanan pangan sedang dan relatif tahan pangan. Tujuan dari penelitian ini adalah mendeskripsikan karakteristik status ketahanan pangan, memodelkan faktor-faktor yang diduga mempengaruhi ketahanan pangan di Jawa Timur menggunakan metode regresi probit biner, dan membandingkan hasil prediksi model dengan klasifikasi status ketahanan pangan aktual. Data sekunder yang digunakan mengenai variabel yang diduga mempengaruhi ketahanan pangan, yaitu rasio konsumsi normatif per kapita terhadap ketersediaan bersih serealia, persentase penduduk dibawah garis kemiskinan, persentase desa dengan akses penghubung kurang memadai, persentase rumah tangga tanpa akses listrik, persentase perempuan buta huruf, persentase rumah tangga tanpa akses ke air bersih, persentase desa dengan jarak lebih dari 5 Km dari fasilitas kesehatan, persentase Balita pendek, dan angka harapan hidup pada 29 kabupaten di Jawa Timur tahun 2014. Berdasarkan analisis data dan pembahasan menggunakan metode regresi probit biner dapat diketahui bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi ketahanan pangan adalah persentase rumah tangga tanpa akses ke air bersih dan angka harapan hidup. Diperoleh ketepatan klasifikasi sebesar 93,103 persen dan nilai Pseudo R2 McFadden sebesar 74,6 persen. Kabupaten yang masuk dalam ketahanan pangan sedang mayoritas berada di Provinsi Jawa Timur bagian timur

Pengaruh Indikator Kependudukan Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Di Indonesia Dengan Pendekatan Regresi Panel

Kependudukan merupakan tantangan besar bagi pembangunan Indonesia. Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) menyebutkan bahwa jumlah penduduk yang besar akan berdampak pada berbagai aspek kehidupan, diantaranya masalah kebutuhan pangan, kemiskinan hingga lapangan kerja. Kondisi pengangguran di Indonesia semakin meningkat dari tahun ke tahun. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS), Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) Agustus 2015 sebesar 6,18 persen meningkat dibanding sebelumnya (5,94 persen). TPT per Agustus 2015 mencapai 7,56 juta orang. Terlebih, jika melihat Indonesia yang dihadapkan dengan pemberlakuan kerja sama dalam Masyarakat Ekonomi ASEAN (MEA), Indonesia memasuki pasar bebas tenaga kerja dalam kondisi yang kurang ideal. Berdasarkan latar belakang tersebut, maka dilakukan penelitian terkait Pengaruh Indikator Kependudukan Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia dengan Pendekatan Regresi Panel, sebagai solusi dalam mengurangi angka pengangguran. Adanya efek individu pada model panel mengakibatkan pendekatan model yang sesuai adalah Fixed EffectModelyang menghasilkan nilai R2 sebesar 86 persen. Berdasarkan analisis, diperoleh tiga variabel yang signifikan terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka antara lain Laju Pertumbuhan Penduduk, Angka Melek Huruf dan Angka Partisipasi Kasar SMA/Sederajat

Analisis Kepuasan Dan Loyalitas Pengunjung Terhadap Pelayanan Di Kawasan Wisata Goa Selomangleng Kota Kediri Dengan Pendekatan Structural Equation Modeling

Kawasan Wisata Goa Selomangleng merupakan salah satu obyek wisata di Kota Kediri. Jumlah pengunjung pada tahun 2014 mencapai 105.262 pengunjung, sedangkan tahun 2015 jumahnya menurun drastis sebesar 75.765 pengunjung. Berdasarkan hal tersebut diperlukan sebuah penelitian untuk menganalisis tingkat kepuasan dan loyalitas pengunjung Kawasan Wisata Goa Selomangleng. Data yang digunakan merupakan data primeryang dianalisis menggunakan metode Importance Performance Analysis (IPA),Structural Equation Modeling (SEM), dan Net Promoter Score (NPS). Terdapat 33 indikator yang terdiri dari 25 indikator variabel kualitas pelayanan, 3 indikator variabel kepuasan, dan 5 indikator variabel loyalitas. Hasil IPA menyatakan, indikator yang perlu diperbaiki adalah kinerja petugas dalam memberikan rasa nyaman dan pelayanan yang baik, kebersihan fasilitas umum serta kebersihan lingkungan. Sedangkan analisis SEM menghasilkan bahwa terdapat pengaruh langsung antara variabel kualitas pelayanan terhadap kepuasan pengunjung, kualitas pelayanan terhadap loyalitas pengunjung dan variabel kepuasan dengan loyalitas pengunjung. Selain itu, terdapat pengaruh tak langsung antara kualitas pelayanan terhadap loyalitas dan hubungan kualitas pelayanan terhadap loyalitas melalui variabel kepuasan. Tingkat loyalitas pengunjung tergolong sangat rendah yaitu sebesar -13%. Artinya, besar kemungkinan pengunjung akan berpindah ke tempat wisata lain

Pemetaan dan Pemodelan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) Perempuan di Provinsi Jawa Timur dengan Pendekatan Model Probit

— Jawa Timur merupakan provinsiterbesar kedua di Indonesia, dengan jumlah penduduk perempuan lebih besardaripada laki-laki. Jumlah penduduk di Jawa Timur yang besar mengakibatkanpersedian tenaga kerja juga besar, khususnya tenaga kerja perempuan. Tingkatpartisipasi angkatan kerja (TPAK)merupakan ukuran untuk menunjukkan keterlibatan perempuan dalam dunia ketenagakerjaan. TPAK juga merupakanindikasi relatif dari pasokan tenaga kerja tersedia yang terlibat dalamproduksi barang dan jasa. semakin banyak perempuan bekerja akan meningkatkan kesejahteraan, kualitas individudan rumah tangga serta pertumbuhanekonomi di wilayah tersebut, pertumbuhan ekonomi dapat dilihat melalui PDRB.Tujuan dari penelitian ini antara lain yaitu mendeskripsikan karakteristikangkatan kerja perempuan, pemetaan wilayah Jawa Timur berdasarkan TPAKperempuan jika dilihat dari segi sektoral dengan analisis kelompok. Sertamemodelkan faktor-faktor yang mempengaruhi TPAK perempuan dengan RegresiProbit. Berdasarkan hasil analisis kelompok terdapat empat kelompok bentukanyaitu kelompok wilayah TPAK perempuan di sektor pertanian, perdagangan,industri perdagangan, dan pertanian perdagangan. Hasil pemodelan probit dengan mengunakan sepuluhvariabel yang diduga mempengaruhi TPAK perempuan adalah variabel pengeluaranperkapita sebulan, tenaga kerja perempuan asal kota, dan PDRB yang berpengaruhsecara signifikan terhadap TPAKperempuan

Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Jawa Timur dengan Menggunakan Metode Regresi Logistik Ridge

Pembangunan manusia di suatu daerah merupakan upaya yang dilakukan oleh pemerintah daerah terkait dengan ke-sejahteraan masyarakat yang diukur dengan Indeks Pembangun-an Manusia (IPM). Terdapat tiga sektor pembentuk IPM yaitu kesehatan, pendidikan dan ekonomi dimana faktor-faktor dalam setiap sektor cenderung memiliki kolinieritas yang tinggi yang menyebabkan adanya kasus multikolinieritas. Apabila kasus multikolinieritas tidak diatasi, maka dapat menyebabkan variansi dari hasil estimasi parameter menjadi besar yang dapat ber-akibat pada banyaknya variabel prediktor yang tidak signifikan meskipun nilai koefisien determinasi (R2) tinggi. Sehingga untuk mengatasinya dilakukan pemodelan terhadap Indeks Pembangun-an Manusia (IPM) Provinsi Jawa Timur menggunakan metode Regresi Logistik Ridge. Terdapat tiga variabel yang berpengaruh signifikan, yaitu angka kematian bayi (X1), angka buta huruf (X4) dan angka partisipasi sekolah (X5). Dengan metode backward elimination, didapatkan model terbaik dengan ketepatan kla-sifikasi sebesar 97,37% yang menghasilkan 5 kabupaten/kota ter-golong IPM menengah bawah, yaitu Kabupaten Bangkalan, Sampang, Probolinggo, Situbondo dan Jember. Pada 33 kabupaten/kota yang lain tergolong dalam IPM menengah atas

Pemodelan Ketahanan Pangan Di Indonesia Dengan Pendekatan Regresi Probit Ordinal

Pangan merupakan kebutuhan dasar manusia yang harus dipenuhi setiap saat termasuk di Indonesia. Kebijakan tentang pangan di Indonesia diatur dalam Undang-Undang No.18 Tahun 2012. Berdasarkan FSVA tahun 2015 yang merupakan salah satu program pemerintah yang dilaksanakan dalam rangka mewujudkan kedaulatan dan kemandirian pangan, diketahui sebesar 8% wilayah di Indonesia mengalami penurunan tingkat ketahanan pangan. Provinsi tersebut diantaranya adalah Provinsi Papua, diikuti dengan NTT, Maluku, dan Papua Barat. Papua menjadi provinsi dengan persentase tertinggi di beberapa variabel seperti persentase penduduk hidup dibawah garis kemiskinan yaitu sebesar 31,52%, persentase keluarga yang tinggal di desa dengan akses terbatas ke fasilitas kesehatan (>5 km) sebesar 40,65%, dan variabel persentase perempuan buta huruf sebesar 39,84%. Dikarenakan pola data prioritas ketahanan pangan yang digunakan bersifat kategori bertingkat, maka pemodelan dilakukan menggunakan regresi probit ordinal. Hasil yang didapatkan dengan menggunakan metode backward dalam pemilihan model terbaik adalah digunakannya lima variabel prediktor yang signifikan terhadap model, dan nilai koefisien determinasi sebesar 57,5%

Pemodelan Persentase Kriminalitas dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)

Kejahatan atau kriminalitas merupakan perbuatan seseorang yang dapat diancam hukuman berdasarkan KUHP atau undang-undang serta peraturan lainnya di Indonesia. Pada tahun 2010 Polda Jawa Timur menduduki peringkat keempat jumlah kriminalitas tertinggi di Indonesia setelah Polda Metro Jaya, Polda Sumatera Utara dan Polda Jawa Barat. Perbedaan karakteristik geografis menyebabkan perbedaan atau keterikatan faktor ekonomi, sosial, budaya yang juga berpengaruh pada tindakan kriminalitas di setiap daerah. Karena itu penelitian ini akan memodelkan persentase kriminalitas dan faktor-faktor yang mempengaruhinya di Provinsi Jawa Timur dengan pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR). Dari hasil penelitian ini didapatkan bahwa adanya pengaruh spasial dalam pemodelan persentase kriminalitas di Jawa Timur. Pemilihan pembobot dilakukan dengan cara memilih pembobot yang memiliki nilai AIC terkecil yaitu fix gaussian. Wilayah yang berdekatan cenderung memiliki kesamaan faktor-faktor yang mempengaruhi persentase kriminalitas di Jawa Timur. Variabel kepadatan penduduk dan persentase penduduk migran berpengaruh signifikan pada sebagian besar kabupaten/kota di Jawa Timur. Model GWR menghasilkan R2 sebesar 86,95 persen lebih besar dari model OLS yaitu 54,1 persen.

Analisis Regresi Logistik Ordinal terhadap Faktor-faktor yang Mempengaruhi Predikat Kelulusan Mahasiswa S1 di ITS Surabaya

—Setiap perguruan tinggi memilikikewajiban dalam mengontrol prestasi mahasiswanya untuk menghasilkan lulusanyang berkualitas. Ukuran prestasi mahasiswa diantaranya adalah indeks prestasidan lama studi yang menghasilkan predikat kelulusan. Predikat kelulusandipengaruhi oleh beberapa faktor tertentu. Dalam penelitian ini, variabelrespon adalah predikat kelulusan yang terdiri dari dengan pujian, sangatmemuaskan, dan memuaskan. Analisis regresi logistik ordinal merupakan salahsatu metode yang tepat karena variabel respon mempunyai skala ordinal(bertingkat). Terdapat beberapa variabel prediktor yang diduga berpengaruh padapredikat kelulusan antara lain fakultas, jenis kelamin, asal daerah, jalurmasuk ITS, status SMA, pekerjaan ayah, pekerjaan ibu, dan pendapatan orang tua.Data merupakan data sekunder dari Badan Akademik ITS. Mayoritas lulusanmahasiswa mempunyai predikat sangat memuaskan. Predikat kelulusan denganpujian telah menunjukkan angka sebesar 23%, hal ini berarti jumlah lulusan mahasiswadengan mudah mencapai predikat tersebut. Secara pengujian serentak, faktor yang berpengaruh adalahfakultas, jenis kelamin, jalur penerimaan, pekerjaan ayah, peker­jaan ibu danpendapatan

Analisis Faktor Yang Berpengaruh Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Regresi Data Panel

Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) adalah salah satu indikator di bidang ketenagakerjaan untuk melihat dinamika Perubahan pengangguran dalam suatu daerah. Periode waktu 11 tahun dari 2005 hingga 2015 TPT Provinsi Jawa Timur cenderung mengalami penurunan, namun tahun 2015 mengalami kenaikan hingga 4,47 persen dibanding tahun sebelumnya hanya sekitar 4,19 persen. Kenaikan TPT yang cukup signifikan diduga adanya pengaruh AEC (ASEAN Economic Comunity) diawal tahun 2015. Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka Jawa Timur menggunakan regresi data panel merupakan metode dengan melibatkan data cross section dan time series, sehingga mampu menang-kap karakteristik masing-masing kabupaten/kota pada periode waktu tertentu. Pada penelitian ini menghasilkan model estimasi terbaik untuk menganalisis TPT Jawa Timur adalah Fixed Effect Model (FEM) cross section weighted dengan R2 sebesar 79,54 persen. Berdasarkan analisis tersebut didapatkan variabel yang berpengaruh signifikan terhadap TPT Jawa Timur adalah TPAK, laju pertumbuhan penduduk, rasio ketergantungan, usia diatas 15 tahun tamat SMA/SLTA dan UMK