Regresi Nonparametrik Spline Multivariabel untuk Pemodelan Pengaruh Unit Usaha, Tenaga Kerja dan Nilai Investasi pada Usaha Mikro terhadap Pertumbuhan PDRB di Provinsi Jawa Barat

Data untuk pemodelan regresi seringkali ditemukan tidak normal dan tidak memenuhi asumsi klasik lainnya, untuk kondisi data tersebut dapat digunakan pendekatan regresi nonparametrik.  Model Regresi Spline Multivariabel merupakan salah satu jenis Regresi Nonparametrik berupa polinomial sepotong-sepotong yang memiliki sifat tersegmen dan kontinu sehingga memiliki fleksibilitas lebih dibanding polinomial biasa,  dan dalam proses pemodelannya terdapat tahapan  penentuan titik knot optimum  guna meminimalisir  nilai error dengan menggunakan kriteria nilai generalized cross validation (GCV).  Metode tersebut diimplementasikan untuk memodelkan pengaruh jumlah unit usaha, tenaga kerja dan nilai investasi pada usaha mikro terhadap  pertumbuhan PDRB di Provinsi Jawa Barat  dan data yang digunakan dari keempat variabel tersebut berupa data timeseries dari tahun 2013- 2019.  Sebagai pembanding juga dilakukan pemodelan menggunakan  regresi linier multivariabel.  Hasil  model Regresi Spline Multivariabel memiliki nilai koefisien determinasi (R2) lebih besar dan  memiliki nilai MAPE serta  MSE  lebih kecil, dengan demikian untuk karakteristik data tidak normal dan asumsi klasik tidak terpenuhi  model Regresi Spline Multivariabel lebih cocok untuk digunakan

PENGEMBANGAN POTENSI SUMBER DAYA MELALUI KEGIATAN SOSIALISASI DAN EDUKASI DI DESA PANUNDAAN KECAMATAN CIWIDEY

Pada pelaksanaan Kuliah Kerja Nyata (KKN) UNIBBA  di tahun 2023 Kelompok 5 ditempatkan di Desa Panundaan RW 21 tepatnya di Kampung Cikondang. Berdasarkan hasil observasi terhadap potensi dan permasalahan yang ada di lokasi KKN tersusun 23 jenis program kegiatan yang dalam garis besar dikelompokan dalam lima jenis kegiatan, antara lain   program kegiatan terkait dengan pendidikan, sosialisasi dan edukasi, kesehatan, keagamaan dan kegiatan yang berkaitan langsung dengan rasa kebangsaan yaitu dalam rangka peringatan HUT RI ke 77.  Salah satu permasalahan yang ditemukan adalah masih kurangnya kesadaran masyarakat mengenai pendidikan dan kebersihan lingkungan. Masyarakat belum seluruhnya  sadar akan pentingnya 12 tahun wajib belajar sehingga banyak ditemukan masyarakat yang hanya menyelesaikan pendidikan selama 9 tahun bahkan kurang. Permasalahan lainnya adalah masih kurangnya kesadaran masyarakat dalam menjaga lingkungan terutama terkait pembuangan sampah  Berdasarkan kondisi masyarakat tersebut maka penyusunan program KKN lebih menitikberatkan pada program kegiatan terkait pendidikan, kesehatan, sosialisasi dan edukasi yang terkait dengan berbagai hal yang perlu diketahui masyarakat. Berbagai kendala ditemukan dalam pelaksanaan program kegiatan, namun dengan menerapkan Metode pendekatan social semua program dapat dilaksanakan dengan baik dan mendapat tanggapan positif dari Masyarakat

Studi Literatur Penerapan Statistical Quality Control (SQC) di Bidang Industri

Statistical Quality Control (SQC) bertujuan untuk mengidentifikasi penyimpangan atau ketidaksesuaian dalam produksi atau proses yang dapat mempengaruhi kualitas produk akhir. Dalam penelitian ini dilakukan studi literatur terhadap artikel jurnal yang menggunakan metode SQC di bidang industri. Digunakan sebanyak 11 artikel jurnal, dengan rincian penelitian tahun 2013 sebanyak 9%, tahun 2018 sebanyak 9%, tahun 2020 sebanyak 18%, tahun 2021 sebanyak 37%, dan tahun 2022 sebanyak 27%

Implementasi Ridge Regression untuk Mengatasi Gejala Multikolinearitas pada Pemodelan Curah Hujan Berbasis Data Time Series Klimatologi

Analisis regresi merupakan metode analisis yang digunakan untuk menganalisis data dan mengambil kesimpulan tentang hubungan ketergantungan variabel terikat terhadap variabel bebas. Dalam analisis Regresi Linear Berganda seringkali didapati bahwa data yang diolah mengandung gejala multikolinieritas, yaitu memiliki korelasi yang tinggi antar variabel bebasnya yang ditandai dengan nilai VIF lebih dari 10. Gejala multikolinearitas akan mengganggu hasil pemodelan regresi linier berganda, diantaranya adalah menyebabkan perubahan nilai koefisien yang berarti apabila dilakukan penambahan atau pengeluaran satu variabel bebas. dan nilai standard error untuk koefisien regresi menjadi lebih besar dari yang sebenarnya (overestimated). Gejala multikolinearitas dapat diatasi melalui metode Ridge Regression. Penelitian ini dilakukan bertujuan mengatasi gejala multikolinearitas. Perbandingan hasil prediksi model Regresi Linear Berganda dengan hasil model Ridge Regression dilakukan sehingga diperoleh model terbaik. Hasil analisis menunjukan model Regresi Linear Berganda dan model Ridge Regression memiliki nilai RMSE yang relatif sama yaitu sebesar 4, 26 dan 4,30, sedangkan berdasarkan nilai MAPE Ridge Regression memiliki nilai sedikit lebih baik yaitu sebesar 28,75 % sedangkan model Regresi Linear Berganda sebesar 28, 82 %. Berdasarkan nilai dari ukuran kebaikan model tersebut dapat disimpulkan bahwa model Ridge Regression memberikan hasil prediksi yang lebih baik dari model Regresi Linier Berganda.

Model Persediaan Barang Deteriorasi dengan Exponential Declining Demand, Time-Varying Holding Cost dan Return

Pada artikel ini diusulkan model matematika EOQ (Economic Order Quantity) untuk barang yangmengalami deteriorasi. Model ini dikembangkan dengan mempertimbangkan permintaan yang menurun secaraeksponensial (Exponential Declining Demand), tingkat deterioirasi yang konstan, memungkinkan shortage, danterjadi return. Biaya penyimpanan, biaya deteriorasi, biaya shortage, dan biaya return diperhitungkan dalammanajemen persediaan. Tujuan dari model ini adalah untuk meminimumkan total biaya persediaan denganmenentukan waktu return optimal dan jumlah pesanan optimal. Contoh numerik disajikan untukmenggambarkan model dan analisis sensitivitas dari berbagai parameter dilakukan

Forecasting Data Time Series Berpola Musiman Menggunakan Model SARIMA (Studi Kasus: Sungai Cipeles-Warungpeti)

Sungai memiliki peranan penting bagi perkembangan peradaban manusia di seluruh dunia. Pengelolaan sumber daya air yang baik memerlukan pengetahuan hidrologi agar data hidrologis dari suatu daerah dapat diperoleh. Salah satu data yang dapat dikumpulkan adalah informasi mengenai ketersediaan air pada suatu Daerah Aliran Sungai (DAS). Oleh karena itu, pemodelan forecasting debit sungai merupakan salah satu alternatif untuk dapat memprediksi pola ketersediaan air. Tujuan dari penelitian ini adalah  melakukan forecasting data time series berpola musiman dengan menggunakan metode Box-Jenkins. Model yang digunakan untuk forecasting adalah metode terbaik yang memenuhi syarat signifikansi parameter, white noise, serta memiliki nilai kebaikan model yang tinggi. Perbandingan dilakukan terhadap hasil forecasting model-model terbaik dari model-model Box-Jenkins. Berdasarkan hasil analisis, model SARIMA dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 35.18 % merupakan model forecasting terbaik untuk data debit Sungai Cipeles dengan tingkat keakuratan model berdasarkan MAPE out of sample sebesar

Penentuan Harga Opsi Barrier dan Lookback Menggunakan Metode Interpolasi Lagrange

 Artanadi, Dharmawan dan Jayanegara (2017) mendefinisikan bahwa opsi merupakan suatu kontrak antara writer dan holder yang dapat memberikan hak bukan kewajiban kepada holder untuk membeli atau menjual suatu aset pokok (underlying asset) pada atau sebelum masa jatuh tempo (maturity time) dengan harga pelaksanaan tertentu. Penentuan harga opsi yang tepat dan efisien sangat penting bagi para penerbit opsi. Penentuan harga opsi umumnya menggunakan model persamaan differensial parsial yang diselesaikan secara analitik. Namun, dalam sub selang yang cukup besar waktu komputasi akan membutuhkan waktu yang cukup lama. Pada penelitian ini, penentuan harga opsi, Barrier dan Lookback akan menggunakan metode interpolasi Lagrange. Metode tersebut akan meminimalkan waktu komputasi, sehingga penentuan harga opsi akan menjadi lebih efisie

Optimasi Produksi Jaket menggunakan Metode Goal Programming (Studi Kasus : Konveksi Di Holi Kecamatan Cimaung)

Konveksi Di Holi merupakan produsen jaket yang berdiri sejak tahun 2008. Memiliki tujuan pencapaian untuk memaksimumkan frekuensi produksi, memaksimumkan keuntungan dan meminimumkan biaya produksi. Berkaitan dengan tujuan tersebut metode goal programming digunakan dalam proses perencanaan produksi tersebut. Berdasarkan hasil pengolahan, didapatkan bahwa penyusunan dalam perencanaan produksi dengan tujuan memaksimumkan volume produksi sesuai kebutuhan konsumen/pasar tercapai, dengan jumlah keuntungan bersih yang didapat sebesar Rp. 346.265.296,- dalam kurun waktu satu tahun, kemudian diperoleh biaya produksi dengan tidak melebihi batasan biaya sebesar Rp. 2.434.174.704,- Kata Kunci: Peramalan, Regresi Linier Sederhana, Goal Programmin

Komparasi Hasil Analisis Beda Rata-rata Menggunakan Metode Statistik Parametrik dan Nonparametrik

Dalam garis besar analisis statistik dapat dilakukan melalui dua pendekatan, yaitu pendekatan statistik parametrik dan nonparametrik. Statistik parametrik perlu asumsi bahwa data berdistribusi normal, sedangkan statistik nonparametrik tidak mensyaratkan terpenuhinya asumsi tersebut. Hal ini berlaku juga dalam analisis statistik untuk menguji beda rata-rata antar kelompok data, baik secara simultan maupun parsial, dimana dalam statistik parametrik dikenal metode ANAVA (analisis variansi) untuk analisis secara simultan dan uji statistik t untuk parsial. Sedangkan dalam statistik nonparametrik dapat digunakan uji Kruskal Wallis untuk uji secara simultan dan uji Dwi Sampel Wilcoxon untuk parsial.  Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah ada perbedaan kesimpulan dari  hasil  analisis statistik berbasis  parametrik dan nonparametrik. Hasil analisis menunjukan bahwa tidak terdapat perbedaan kesimpulan yang signifikan dari analisis dengan dua pendekatan tersebut

PENGARUH FAKTOR MUSIMAN PADA PEMODELAN DERET WAKTU UNTUK PERAMALAN DEBIT SUNGAI DENGAN METODE SARIMA

Pemodelan dan peramalan deret waktu saat ini berkembang dan banyak digunakan di berbagaibidang termasuk di bidang hidrologi. Salah satu parameter hidrologi yang sangat penting adalahdebit sungai. Besaran dan fluktuasi debit sungai pada periode waktu tertentu sangat dipengauhioleh faktor musiman, yaitu musim hujan dan kemarau. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahuipengaruh faktor musiman terhadap kemampuan model dalam menirukan dan meramalkan perilakudari data debit sungai. Pemodelan dilakukan berbasis kepada pendekatan metode statistik BoxJenkins, yaitu Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dengan melibatkan faktormusiman dalam pemodelannya, yang dikenal dengan model Seasonal Autoregressive IntegratedMoving Average (SARIMA). Model yang digunakan untuk peramalan adalah model yang terbaik,yaitu model yang memenuhi syarat signifikansi parameter, white noise dan memiliki nilai MAPE(Mean Absolute Percentage Error)yang terkecil. Perbandingan dilakukan terhadap hasilperamalan model-model terbaik, masing-masing terbaik dari model SARIMA dan model ARIMAnon musiman, sehingga dapat diketahui pengaruh faktor musiman terhadap hasil pemodelan danperamalan. Hasil analisis menunjukan ternyatamodel SARIMA terbaik lebih layak digunakandaripada model Arima non musiman