Pemodelan Inflasi Di Indonesia Menggunakan Pendekatan Model Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH)

Inflasi merupakan kenaikan harga barang dan jasa secara umum dimana barang dan jasa tersebut merupakan kebutuhan pokok masyarakat atau turunnya daya jual mata uang suatu Negara. Tingkat inflasi/deflasi diukur dari persentase perubahan IHK dan diumumkan ke publik setiap awal bulan oleh BPS yang disebut sebagai Inflasi umum atau inflasi IHK. Inflasi ini merupakan inflasi seluruh barang/jasa yang dimonitor harganya secara periodik. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan inflasi umum bulanan di Indonesia dari Januari 2009 sampai dengan September 2014 dengan model GARCH. Hasil analisis menunjukkan bahwa inflasi di Indonesia dapat dimodelkan menggunakan model ARCH(1). Model ini dibentuk dari data yang sudah tidak mengandung heteroskedastik, artinya varians residual konstan sehingga layak digunakan

Pemetaan Total Fertility Rate (TFR) di Jawa Timur Menggunakan Pendekatan Regresi Logistik Biner dengan Efek Interaksi

Total Fertility Rate (TFR) atau Angka Fertilitas Total merupakan salah satu indikator untuk membandingkan keberhasilan antar wilayah dalam melaksanakan pembangunan sosial ekonomi, seperti menunjukkan tingkat keberhasilan program Keluarga Berencana (KB). Pada tahun 2015, TFR Jawa Timur adalah 2,03 anak dimana angka tersebut berada di bawah TFR nasional. Perwakilan BKKBN Jawa Timur menargetkan Angka Fertilitas Total kabupaten/kota berada di bawah 2,03. Kabupaten/kota dibagi menjadi dua kategori, dikatakan belum mencapai target apabila TFR lebih dari 2,03 dan sudah mencapai target apabilai TFR kurang dari 2,03. Data menunjukkan adanya kesenjangan Angka Fertilitas Total antar kabupaten dan kota di Jawa Timur dimana masih terdapat daerah yang memiliki Angka Fertilitas Total tinggi di atas 2,03. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa persentase unmet need, rata-rata lama sekolah perempuan, informed consent, PDRB Perkapita, persentase pasangan usia subur, serta interaksi antara informed consent dan PDRB perkapita berpengaruh terhadap Angka fertilitas total pada tingkat kepercayaan 90%. Ketepatan klasifikasi yang diperoleh sebesar 92,1% dimana masih ada tiga daerah yang misklasifikasi, yaitu Kabupaten Jember, Kabupaten Blitar, dan Kabupaten Pacitan

Learning IFAM by using ITS Medical Centre as a Case: #1 - Identifying the Function, Medical Service, Infrastructure & Facility

Nowadays, Infrastructure & Facility Asset Management (I&FAM) is essential in Indonesia. Indonesian Law on State Treasury was decreed in 2014, which makes the term I&FAM still relatively new in Indonesia. Therefore, the researcher must develop about I&FAM studies, such as doing a practice. For example, the ITS Medical Center (MCITS) use as a case for learning I&FAM. The first step is to identify the statement of the function, the service, and the infrastructure & facility. This research used a straightforward method by reading related document and reconnaissance survey. The research produces three principal results, giving medical service for the ITS' community and the surrounding area, and giving another income for ITS. The ITS Clinic occupies a special clinic building of 2 stories high, equipped with a garage, parking lot and a sign. As a facility, the clinic is equipped with a building, the building facilities, standard clinic medical equipment, and an ambulance

Pemodelan Penduduk Miskin

Abstrak— Penduduk miskin adalah penduduk yang memiliki pengeluaran per kapita perbulan lebih kecil dari garis kemiskinan. Jawa Timur dalam realitanya masih banyak masyarakat yang hidup di bawah garis kemiskinan. Dalam penelitian ini diambil rumusan permasalahan yaitu mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh di tiap kabupaten/kota penduduk miskin di Propinsi Jawa Timur dengan tujuan mendapatkan model penduduk miskin menggunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR). Dalam penelitian ini digunakan beberapa variabel yang diduga mempengaruhi penduduk miskin. Deskripsi persentase penduduk miskin tiap kabupaten/kota menunjukan bahwa penduduk miskin memiliki pola menyebar  begitu pula faktor-faktor yang mempengaruhinya. Gambaran tersebut diperkuat dengan hasil pengujian Breuch-Pagan yang menunjukkan bahwa data memiliki heterogenitas spasial. Hasil pemodelan dengan GWR lebih baik daripada model regresi global dikarenakan memiliki R2 yang lebih besar dan jumlah kuadrat error yang lebih kecil. Model GWR yang dihasilkan berbeda-beda untuk tiap kabupaten/kota dan mengelompokan variabel-variabel yang signifikan kedalam hasil pemodelan dengan menggunakan peta tematik

Pemodelan Logit, Probit dan Complementary Log-Log Pada Studi Kasus Partisipasi Perempuan Dalam Pembangunan Ekonomi di Kalimantan Selatan

Beberapa metode statistika yang mampu menangani data dengan variabel respon bersifat kualitatif adalah model logit, probit dan complementary log-log (Agresti, 2002). Apabila variabel responnya berupa data kualitatif yang terdapat pada partisipasi perempuan dalam angkatan kerja secara individu dapat dilihat dari pilihan bekerja atau tidak bekerja (BPS, 2013). Pembahasan mengenai ketenagakerjaan menjadi lebih menarik apabila dilihat dari jumlah perempuan yang bekerja, dikarenakan mulai meningkat dengan adanya tujuan untuk meningkatkan kesejahteraan keluarga (KPPPA, 2014). Telah diketahui pula bahwa Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) perempuan di Kalimantan Selatan tertinggi di Pulau Kalimantan adalah sebesar 56,39 persen (BPS,2012). Akan tetapi, Kalimantan Selatan merupakan salah satu provinsi dengan angka IPG (Indeks Pembangunan Gender) dan IDG (Indeks Pemberdayaan Gender) rendah selama 12 tahun (2006-2012) dengan Persentase IPG sebesar 66,30 dan IDG sebesar 68,40 (KPPPA, 2013). Variabel penelitian yang digunakan adalah partisipasi bersekolah, pendidikan tertinggi dan daerah tempat tinggal. Model logit, probit maupun complementary log-log ditinjau dari nilai AIC dan R-Square relatif tidak signifikan berbeda. Kesimpulan ini didukung pula jika ditinjau dari nilai goodness of fit, baik model logit maupun probit memberikan hasil yang relatif tidak signifikan berbeda (Ratnasari, Sunaryo dan Setiawan, 2008)

Pemodelan Ketahanan Pangan di Jawa Timur Menggunakan Metode Geographically Weighted Ordinal Logistic Regression (GWOLR)

Ketahanan pangan adalah suatu kondisi terpenuhinya pangan bagi negara sampai perseorangan, yang tercermin dari ketersedianya pangan yang cukup, baik jumlah maupun mutunya, aman, beragam, bergizi, merata dan terjangkau serta tidak bertentangan dengan agama, keyakinan, dan budaya masyarakat, untuk dapat hidup sehat, aktif, dan produktif secara berkelanjutan. Provinsi Jawa Timur sebagai provinsi dengan jumlah kabupaten/kota paling banyak di Indonesia merupakan provinsi dengan prestasi sebagai lumbung padi nasional tahun 2018. Namun berdasarkan Peta Ketahanan dan Kerentanan Pangan Nasional Tahun 2018 terdapat 15 kabupaten/kota di Jawa Timur yang masih masuk dalam kelompok dengan status prioritas ketahanan pangan sedang hingga rendah. Oleh karena itu dalam penelitian ini akan dilakukan pemodelan ketahanan pangan kabupaten/kota di Jawa Timur menggunakan Geographically Weighted Ordinal Logistic Regression (GWOLR) dengan mempertimbangkan faktor-faktor yang mempengaruhinya dan faktor geografis. Sumber data digunakan dari badan Ketahanan Pangan Nasional dengan menggunakan 8 variabel prediktor dan satu variabel respon yang merupakan katagori ketahanan pangan di Jawa Timur. Hasil analisis didapatkan model GWOLR terbaik terdiri X4, X5, X6, X7 dan X8 dengan ketepatan kalsifikasi pemetaan wilayah sebesar 94,7

Pemodelan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Ketahanan Pangan di Indonesia Menurut Kabupaten dan Kota Menggunakan Regresi Probit Ordinal

Ketahanan pangan merupakan salah satu topik kompleks yang selalu dibahas di Indonesia dari waktu ke waktu. Berdasarkan UU No.18 tahun 2012 disebutkan bahwa ketahanan pangan ialah kondisi terpenuhinya pangan bagi negara sampai dengan perseorangan, yang tercermin dari tersedianya pangan yang cukup guna keberlangsungan hidup manusia yang sehat, aktif dan produktif. Pada Peta Ketahanan dan Kerentanan Pangan (Food Security and Vulnerability Atlas - FSVA) Indonesia tahun 2018, diketahui bahwa 83% Kabupaten/Kota di Indonesia merupakan daerah tahan pangan, yaitu daerah yang berada pada prioritas 4, 5 dan 6. Pada penelitian ini dilakukan pemodelan menggunakan metode regresi probit ordinal untuk menjelaskan hubungan antara variabel respon berupa variabel kategorik berskala ordinal dengan variabel prediktor kontinu. Pemodelan prioritas ketahanan pangan pada wilayah tingkat kabupaten dan tingkat kota dilakukan secara terpisah karena karakteristik dari keduanya berbeda. Berdasarkan hasil pemodelan prioritas ketahanan pangan pada kabupaten di Indonesia, variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap variabel respon berupa prioritas ketahanan pangan adalah angka harapan hidup (X1), persentase penduduk miskin (X2), persentase rumah tangga tanpa akses air bersih (X3), persentase rumah tangga tanpa akses listrik (X4), rata-rata lama sekolah perempuan di atas 15 tahun (X5), persentase balita pendek/stunting (X6) dan rasio konsumsi normatif terhadap ketersediaan bersih serelia (X7) dengan ketepatan klasifikasi sebesar 88,94%. Sedangkan model terbaik untuk pemodelan prioritas ketahanan pangan pada kota di Indonesia, variabel prediktor yang berpengaruh signifikan ialah X1, X2, X3, X5 dan X6 dengan ketepatan klasifikasi sebesar 88,78%

Analisis Penyebab Trip Gas Turbine Generator Menggunakan Metode FTA di PT. Pertamina EP Doggi Matindok

PT. Pertamina EP Donggi Matindok adalah merupakan perusahaan mengolah serta mengeksplorasi minyak dan gas bumi. PT. Pertamina CPP Matindok ini  memproduksikan gas dan kondensat dari 2 struktur aktif yaitu Donggi dan Matindok. Pada PT. Pertamina EP Donggi Matindok terdapat sistem utiliti, di dalam sistem ini terdapat beberapa unit salah satunya yaitu Gas Turbine Generator. Gas Turbine Generator adalah suatu alat yang memanfaatkan gas sebagai bahan bakar untuk memutar turbin dengan pembakaran internal sehingga dapat memutar rotor generator dan menghasilkan listrik. Terdapat 4 Gas Turbin Generator  di PT. Pertamina dengan masing-masing kapasitas yaitu 4,8 MW, tetapi 2 dari ke empat mesin Gas Turbin Generator tersebut tidak dapat beroperasi yaitu dikarenakan 1  dalam keadaan overhoul dan 1 dalam ke adaan trip. Maka dari itu diperlukan analisis untSuk mengetahui akar penyebab dari tripnya mesin GTG tersebut. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang menyebabkan terjadinya trip pada mesin GTG di PT. Pertamina EP Donggi Matindok. Penelitian ini menggunakan metode wawancara dan dokumentasi dalam pengambilan data serta menggunakan pendekatan metode fault tree analysis untuk menganalisis penyebab trip dari GTG. Setelah melakukan wawancara terdapat 2 penyebab utama dari tripnya GTG yaitu kurang maksimalnya kinerja Inlet Guide Vane dan Unreadable pada filter gas. Kemudian setelah dibuatkan masing-masing FTA dari kedua penyebab utama di dapatkan minimal cut set, yaitu kurangnya perhatian terhadap jadwal preventive maintenance, terdapat hewan-hewan kecil yang menempel pada filter, terdapat benda-benda asing yang terikut saat udara terhisap, banyak partikel yang menyumbat serta masuknya benda asing kedalam turbin gas

Pemodelan Status Ketahanan Pangan Kabupaten/Kota di Provinsi Papua dan Provinsi Papua Barat Menggunakan Regresi Probit Ordinal

Indonesia menempati peringkat keempat negara dengan jumlah penduduk terbanyak yaitu sebesar 274.790.244 jiwa pada tahun 2021, dan terus meningkat dari waktu ke waktu. Peningkatan jumlah penduduk akan diiringi dengan bertambahnya kebutuhan akan pangan. Oleh sebab itu, ketahanan pangan merupakan suatu hal krusial yang perlu diperhatikan mengingat pangan adalah kebutuhan yang paling dasar bagi manusia. Berdasarkan Peta Ketahanan Pangan Tahun 2021, dapat diamati bahwa belum semua wilayah yang ada di Indonesia memiliki status ketahanan pangan yang layak. Provinsi Papua dan Papua Barat merupakan dua provinsi yang memiliki nilai indeks ketahanan pangan terendah di Indonesia yaitu dengan nilai IKP berurut-urut sebesar 35,48 dengan status ketahanan pangan sangat rentan dan 46,05 dengan status ketahanan pangan rentan. Status ketahanan pangan memiliki skala ordinal dengan kategori 1 merupakan kategori terendah dan kategori 6 merupakan kategori tertinggi. Pada penelitian ini dilakukan pemodelan terkait status ketahanan pangan pada 42 kabupaten/kota di Provinsi Papua dan Papua Barat menggunakan regresi probit ordinal dengan variabel dependen berupa status capaian indeks ketahanan pangan masing-masing kabupaten/kota, serta variabel prediktor berupa produksi serealia dan sagu, presentase penduduk bekerja terhadap angkatan kerja, kepadatan penduduk, indeks pembangunan manusia, dan presentase balita wasting. Hasil dari penelitian ini diperoleh variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap model adalah produksi serealia dan sagu serta Indeks Pembangunan Manusia. Kebaikan model yang diperoleh sebesar 83,3% dengan ketepatan klasifikasi sebesar 92,9%

Pemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Persentase Stunting pada Balita di Indonesia dengan Pendekatan Regresi Data Panel

Gizi yang berkualitas merupakan penentu keberlangsungan hidup, kesehatan, serta pertumbuhan anak. Kondisi stunting mempengaruhi anak usia balita. Stunting dapat menimbulkan dampak jangka panjang, antara lain hambatan pertumbuhan, penurunan kemampuan kognitif dan mental, kerentanan terhadap penyakit, produktivitas ekonomi rendah, dan kualitas hasil reproduksi rendah. Hasil Survei Status Gizi Balita Indonesia pada tahun 2019 menunjukkan prevalensi stunting mencapai 27,67 persen. Untuk mengetahui faktor yang berpengaruh terhadap persentase stunting pada balita di Indonesia dari tahun 2015 hingga tahun 2019 digunakan metode regresi panel, metode regresi data panel merupakan metode dengan menggabungkan data cross section dan time series. Variabel yang digunakan pada penelitian ini yaitu persentase stunting, persentase pemberian ASI Eksklusif, persentase rumah tangga dengan akses sanitasi layak, dan cakupan kunjungan ibu Hamil K-4 dengan unit observasi 34 provinsi. Hasil penelitian ini menunjukkan tidak adanya multikolinearitas antar variabel independen. Model estimasi terbaik yang diperoleh untuk menganalisis persentase stunting pada balita di Indonesia adalah FEM antar individu dan waktu dengan variabel yang berpengaruh signifikan yaitu cakupan kunjungan ibu hamil K-4 dengan R2 sebesar 85,23 persen