Peramalan Jumlah Penumpang Pesawat Terbang di Pintu Kedatangan Bandar Udara Internasional Lombok dengan Metode ARIMA Box-Jenkins, ARIMAX, dan Regresi Time Series

Meningkatnya jumlah penduduk berbanding lurus dengan permintaan jasa transportasi khususnya jasa transpor-tasi udara. Menteri Perhubungan mengatakan, peningkatan itu dapat dilihat dari jumlah penumpang moda udara pada 2011 yang mencapai 68,349 juta penumpang. Jumlah pengguna jasa transportasi udara melalui berbagai bandara yang ada di Indonesia tersebut meningkat pada 2013 mencapai 85,176 juta penumpang. Untuk itu, Kementerian Perhubungan terus berupaya meningkatkan dan mengembangkan sejumlah infrastruktur bandara guna mengimbangi meningkatnya kebutuhan masyarakat. Fenomena kenaikan jumlah penumpang pesawat pada periode mendatang dapat dianalisis mengguna-kan disiplin ilmu statistika, yaitu dengan analisis deret waktu yaitu dengan metode-metode seperti ARIMA Box-Jenkins, ARIMAX dan Regresi Time Series.Berdasarkan kriteria Out Sample, maka model terbaik yang digunakan untuk meramal-kan jumlah penumpang pesawat terbang domestik di pintu ke-datangan Bandar Udara Internasional Lombok adalah model ARIMA Box-Jenkins, yaitu model ARIMA (1,1,1)(1,0,1)12 karena memiliki nilai RMSE,MAPE, dan SMAPE yang minimum dibandingkan yang lain

Pemodelan Dan Pemetaan Kasus Pneumonia Di Kota Padang Tahun 2014 Dengan Geograpghically Weighted Negative Binomial Regression

Pneumonia merupakan salah satu penyakit yang paling banyak menyebabkan kematian pada Balita dan termasuk dalam penyakit menular. Penyakit menular tertinggi di Kota Padang pada tahun 2014 adalah kasus ISPA dengan 20,5% atau sekitar 1.850 kasus merupakan kasus pneumonia. Dalam penelitian ini dilakukan pemodelan jumlah kasus pneumonia dengan metode geographically weighted negative binomial regression (GWNBR). Hasil pemodelan dengan menggunakan GWNBR diperoleh tidak terdapat perbedaan variabel yang signifikan tiap kecamatan di Kota Padang. Seluruh variabel memiliki pengaruh yang signifikan terhadap pemben-tukan model untuk masing-masing wilayah kecamatan di Kota Padang, variabel tersebut yaitu kepadatan penduduk, per-sentase rumah tangga berperilaku hidup bersih dan sehat, persentase ASI ekslusif, persentase Balita gizi buruk dan kualitas udara

Pemodelan Angka Buta Huruf Di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 Dengan Geographically Weighted Regression

Angka Buta Huruf (ABH) merupakan salah satu target dalam Millennium Development Goals (MDGs) yaitu menurunkan angka buta huruf menjadi 0%. Faktor yang mempengaruhi ABH berbeda dari suatu wilayah ke wilayah lain sehingga dalam penelitian ini digunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR) untuk mendapatkan faktor yang berpengaruh tiap kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Barat. Berdasarkan hasil pengujian aspek spasial, tidak terdapat dependensi spasial dan tidak terdapat heterogenitas spasial di setiap lokasi pengamatan. Pemilihan pembobot fungsi kernel yang terpilih dengan kriteria Cross Validation (CV) minimum adalah fungsi kernel Gaussian. Model GWR pada angka buta huruf lebih baik dibandingkan pemodelan dengan regresi linier. Hal ini dikarenakan nilai AIC pada model GWR lebih kecil yaitu sebesar 32,2707 dibandingkan model regresi linier yaitu sebesar 41,6471. Faktor angka partisipasi murni SD, angka partisipasi murni SMP, persentase fasilitas pendidikan SMP dan persentase tenaga pendidik SMP berpengaruh signifikan pada sebagian besar kabupaten/kota di Provinsi Sumatera Barat

Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Produksi Padi di Jawa Timur Tahun 2012 dengan Kasus Pencilan dan Autokorelasi Error

Jawa Timur merupakan daerah penghasil padi terbe-sar kedua di Pulau Jawa setelah Jawa Barat. Pada tahun 2011, produksi padinya mengalami penurunan sebesar 1,07 ton diban-dingkan dengan tahun 2010. Penurunan produksi padi ini dise-babkan oleh penurunan luas areal panen, produktivitas padi, dan Perubahan fungsi lahan pertanian untuk pengembangan in-dustri, dan sebagainya akibat dari bertambahnya penduduk. Se-lama ini, pengukuran produktivitas dilakukan dengan membagi hasil produksi dengan luas areal panen. Pengukuran ini belum cukup menggambarkan performansi tanaman padi yang sebe-narnya, kecuali dengan memperhitungkan pula faktor lainnya. Agar diketahui faktor-faktor potensial untuk peningkatan pro-duksi padi, diperlukan penelitian yang lebih seksama dalam pe-ngukuran produktivitas tanaman padi di Jawa Timur. Dalam penelitian ini, digunakan regresi OLS (Ordinary Least Square) untuk mendapatkan model produksi padi di Jawa Timur. Dari hasil pemeriksaan asumsi residual, terdapat data pencilan (out-lier) dan autokorelasi antar residual. Sehingga, digunakan regre-si robust dengan estimasi M untuk mengatasi data pencilan dan GLS (Generalized Least Square) untuk mengatasi penyimpangan asumsi autokorelasi antar residual. Hasil model terbaik menun-jukkan bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap produksi padi di Jawa Timur adalah luas panen (X1), luas puso (X2), dan penggunaan pupuk (X3) dengan nilai koefisien determi-nasi (R2) sebesar 99,3%

Pemodelan Faktor-Faktor Yang Memengaruhi Produksi Padi Di Jawa Timur

Pemilihan Provinsi Jawa Timur sebagai objek peneliti-an ini karena provinsi ini merupakan salah satu dari lima pro-vinsi yang memiliki kontribusi terbesar untuk ketahanan pangan nasional. Selain itu provinsi Jawa Timur menjadi andalan Ke-mentrian Pertanian untuk produksi padi di tahun 2016. Apabila melihat kembali di tahun 2014, kontribusi provinsi Jawa Timur dari segi produksi padi sebesar 17,74% terhadap ketahanan pa-ngan nasional. Produksi padi di Jawa Timur dipengaruhi oleh faktor input untuk produksi padi. Pada penelitian yang pernah dilakukan sebelumnya faktor luas lahan, jumlah pupuk, jumlah pestisida, pemberian bibit, dan tenaga kerja memiliki pengaruh terhadap produksi padi. Hal tersebut yang menjadi panduan da-lam pemilihan variabel di penelitian ini untuk mendapatkan mo-del dari setiap variabel yang signifikan di setiap kabupaten/kota di Jawa Timur. Deskripsi data diketahui bahwa kabupaten Jem-ber memiliki tingkat produksi tertinggi di Jawa Timur pada ta-hun 2014. Jika digunakan taraf signifikansi 5 % pada regresi li-nier, luas panen memiliki pengaruh yang signifikan terhadap produksi padi. Pada analisis GWR (Geographically Weighted Re-gression) digunakan fungsi pembobot adaptif gausian dengan melihat nilai CV (Cross Validation) minimum. Penelitian ini me-nunjukkan bahwa dengan taraf signifikansi 25% terdapat perbe-daan yang signifikan antara regresi linier dan GWR. Terdapat 2 kelompok yang terbentuk berdasarkan variabel yang signifikan di setiap kabupaten/kota di Jawa Timur. Pada penelitian ini mo-del GWR lebih baik digunakan karena memiliki AIC lebih kecil dari model global (linier) dan memiliki nilai R2 yang lebih besar dari model global

Contagions Effect Kurs 5 Negara ASEAN (Association of Southeast Asian Nations) Menggunakan Vector Autoregressive (VAR)

Nilai tukar atau dikenal pula sebagai kurs meru-pakan sebuah perjanjian terhadap pembayaran saat kini atau dikemudian hari antara dua mata uang masing-masing negara atau daerah. Hubungan perdagangan internasional dapat mem-pengaruhi nilai tukar mata uang suatu negara terhadap negara lainnya atau dikenal sebagai efek menular. Metode Vector Auto-regresive (VAR) adalah salah satu metode yang dapat digu-nakan untuk mendeteksi efek menular tersebut. Dalam pene-litian ini, metode VAR digunakan untuk mengetahui efek menu-lar nilai tukar mata uang antar negara Piliphina, Malaysia, Indonesia, Singapura dan Thailand. Selain itu dilakukan pula Granger Causality Test sebagai pendukung kesimpulan. Data yang digunakan merupakan data harian periode Oktober 2011 sampai Oktober 2012. Berdasarkan Akaike's Information Criterion (AIC) maka model yang terbaik adalah model VAR(4) dengan 10 parameter yang signifikan. Parameter tersebut men-jelaskan bahwa Kurs Philipina dipengaruhi oleh dirinya sendiri dan kurs Singapura pada waktu ke t-1, kurs Malaysia dipenga-ruhi oleh dirinya sendiri dan kurs Indonesia pada waktu ke t-3 dan t-4, kurs Singapura dipengaruhi oleh kurs Malaysia pada waktu ke t-4, kurs Thailand dipengaruhi oleh kurs Indonesia pada waktu ke t-4, serta kurs Indonesia yang hanya dipenga-ruhi oleh dirinya sendiri pada waktu ke t-1, t-3 dan t-4