PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN PERSENTASE RUMAH TANGGA MENURUT KUALITAS FISIK AIR MINUM DENGAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTER

Kebutuhan akan air bersih dan layak, baik untuk dikonsumsi maupun untuk keperluan lain seperti mandi, masak, dan lain-lain di Indonesia terus meningkat seiring dengan meningkatnya jumlah penduduk. Sedangkan ketersediaan air bersih cenderung berkurang karena adanya kerusakan alam dan pencemaran lingkungan. Peraturan Menteri Kesehatan (Permenkes) No. 492/Menkes/Per/IV/2010 menerangkan bahwa parameter fisik air bersih yang aman bagi kesehatan meliputi bau, warna, total zat padat terlarut (TDS), kekeruhan, rasa dan suhu. Kesadaran masyarakat akan pentingnya menjaga lingkungan dan perilaku masyarakat dalam meningkatkan kualitas lingkungannya agar menjadi lebih baik, khususnya dalam ketersediaan air bersih, masih perlu ditingkatkan.. Tujuan dari penelitian ini adalah mengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan persentase rumah tangga menurut kualitas fisik air minum dengan menggunakan analisis cluster non hirarki, yaitu K-Means Cluster. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari Riset Kesehatan Dasar tahun 2013, yaitu data persentase rumah tangga berdasarkan kualitas fisik air minum menurut provinsi di Indonesia. Kualitas fisik air minum yang dimaksud adalah tidak keruh, tidak berwarna, tidak berasa, tidak berbusa, tidak berbau dan baik. Langkah-langkah analisis yang dilakukan adalah analisis deskriptif dan analisis K-Means Cluster. Hasil analisis K-Means Cluster diperoleh 2 cluster, yaitu cluster 1 (Persentase rumah tangga yang kualitas fisik air minumnya kurang dari rata-rata persentase kualitas fisik air minum secara nasional) terdiri dari 3 provinsi (Aceh, Nusa Tenggara Timur dan Papua) dan cluster 2 (Persentase rumah tangga yang lebih dari rata-rata persentase kualitas fisik air minum secara nasional) terdiri dari 33 provinsi di luar cluster 1

Analisis Biplot pada Pemetaan Karakteristik Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur tahun 2016

Characteristics of a region is a feature that is owned by the area. Characteristics can be seen from several aspects that exist in each region. East Java Province is a province located in the east of Java Island with Surabaya City as the Capital of Province. Biplot is one attempt to describe the data contained in the summary table in the two-dimensional graph. This analysis aims to model a matrix by overlapping vectors representing row vectors with vectors representing the vectors of the matrix column. Biplot analysis is based on the analysis of the main component (PCA biplot), ie by describing singular value or singular value decomposition (SVD). SVD aims to decipher the singular value of a matrix which is an nxp sized matrix that has been corrected with the mean and then raised the matrix and. The data used in this study using secondary data obtained from the Central Bureau of Statistics of East Java Province in 2016. Based on the result of data analysis, it can be concluded that 2 main factors are economic education consisting of infant mortality rate (X1), percentage of poor people (X2), per capita expenditure per year (X3), old school expectancy (X4) average of school length (X5) and social health factors consisted of percentage of population with appropriate drinking water source (X11), percentage of households living clean and healthy (X13).Goodness of fit biplot in economic education factor of 0.878.   Karakteristik suatu wilayah merupakan ciri yang dimiliki oleh daerah tersebut. Karakteristik dapat dilihat dari beberapa aspek di masing-masing wilayah. Provinsi Jawa Timur merupakan sebuah provinsi di sebelah timur Pulau Jawa dengan Kota Surabaya sebagai Ibukota Provinsi. Biplot adalah salah satu upaya menggambarkan data-data yang ada pada tabel ringkasan dalam grafik berdimensi dua. Analisis ini bertujuan memperagakan suatu matriks dengan menumpang tindihkan vektor-vektor yang merepresentasikan vektor-vektor baris dengan vektor-vektor yang merepresentasikan vektor-vektor kolom matriks tersebut. Analisis biplot didasarkan pada analisis komponen utama (PCA biplot), yaitu dengan menguraikan nilai singular atau singular value decomposition (SVD). Data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur tahun 2016. Berdasarkan hasil analisis data maka dapat disimpulkan bahwa terbentuk 2 faktor utama yaitu faktor pendidikan ekonomi yang terdiri dari variabel angka kematian bayi (X1), persentase penduduk miskin (X2), pengeluaran per kapita per tahun (X3), harapan lama sekolah (X4), rata-rata lama sekolah (X5) dan faktor sosial kesehatan terdiri dari variabel persentase penduduk dengan sumber air minum layak (X11), persentase rumah tangga berperilaku hidup bersih dan sehat (X13). Goodness of fit biplot dalam faktor pendidikan ekonomi sebesar 87,8%. &nbsp

Analisis Regresi Spatial Durbin Model (SDM) untuk Pemodelan Kemiskinan Provinsi Jawa Timur Tahun 2017

Regression is a statistical technique used to describe the relationship between response variables with one or more predictor variables. The development of classical regression analysis that is influenced by the effects of space or location of a region is called spatial regression analysis. The purpose of this study is to conduct Spatial Durbin Model (SDM) regression analysis for poverty modeling in East Java in 2017. Poverty is a classic problem that occurs in almost all countries and is multidimensional, which is related to social, economic, cultural and other aspects. In 2017, poverty in East Java declined compared to the previous year. Therefore it is necessary to identify the factors that influence poverty. The variables used are the percentage of poor people as the response variable (Y) and predictor variables including Education does not finish elementary school (X1), Literacy Rate age 15 -55 years (X2), informal sector workers (X3), unemployment rate open (X4), household users of land as the widest floor (X5), and households using improper sanitation (X6), and households using drinking water sources are not feasible (X7).    Regresi merupakan teknik statistik yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara variabel respon dengan satu atau lebih variabel prediktor. Pengembangan dari analisis regresi klasik yang dipengaruhi oleh efek ruang atau lokasi wilayah disebut analisis regresi spasial. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan analisis regresi Spatial Durbin Model (SDM) untuk pemodelan kemiskinan di Jawa Timur tahun 2017. Kemiskinan merupakan masalah klasik yang terjadi hampir diseluruh negara dan bersifat multidimensional, dimana berkaitan dengan aspek sosial, ekonomi, budaya dan aspek lainnya. Pada tahun 2017, kemiskinan di Jawa Timur mengalami penurunan jika dibandingkan dengan tahun sebelumnya. Oleh karena itu perlu dilakukan identifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kemiskinan. Variabel yang digunakan yaitu persentase penduduk miskin sebagai variabel respon (Y) dan variabel prediktor antara lain Pendidikan tidak tamat SD (X1), Angka Melek Huruf  (AHM) usia 15 -55 tahun (X2), pekerja sektor informal (X3), tingkat pengangguran terbuka (X4), rumah tangga pengguna tanah sebagai lantai terluas (X5), dan rumah tangga pengguna sanitasi tidak layak (X6), dan Rumah tangga pengguna sumber air minum tidak layak (X7). &nbsp

Analisis Regresi Spatial Durbin Model (SDM) untuk Pemodelan Kemiskinan Provinsi Jawa Timur Tahun 2017

Regression is a statistical technique used to describe the relationship between response variables with one or more predictor variables. The development of classical regression analysis that is influenced by the effects of space or location of a region is called spatial regression analysis. The purpose of this study is to conduct Spatial Durbin Model (SDM) regression analysis for poverty modeling in East Java in 2017. Poverty is a classic problem that occurs in almost all countries and is multidimensional, which is related to social, economic, cultural and other aspects. In 2017, poverty in East Java declined compared to the previous year. Therefore it is necessary to identify the factors that influence poverty. The variables used are the percentage of poor people as the response variable (Y) and predictor variables including Education does not finish elementary school (X1), Literacy Rate age 15 -55 years (X2), informal sector workers (X3), unemployment rate open (X4), household users of land as the widest floor (X5), and households using improper sanitation (X6), and households using drinking water sources are not feasible (X7).    Regresi merupakan teknik statistik yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara variabel respon dengan satu atau lebih variabel prediktor. Pengembangan dari analisis regresi klasik yang dipengaruhi oleh efek ruang atau lokasi wilayah disebut analisis regresi spasial. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan analisis regresi Spatial Durbin Model (SDM) untuk pemodelan kemiskinan di Jawa Timur tahun 2017. Kemiskinan merupakan masalah klasik yang terjadi hampir diseluruh negara dan bersifat multidimensional, dimana berkaitan dengan aspek sosial, ekonomi, budaya dan aspek lainnya. Pada tahun 2017, kemiskinan di Jawa Timur mengalami penurunan jika dibandingkan dengan tahun sebelumnya. Oleh karena itu perlu dilakukan identifikasi faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kemiskinan. Variabel yang digunakan yaitu persentase penduduk miskin sebagai variabel respon (Y) dan variabel prediktor antara lain Pendidikan tidak tamat SD (X1), Angka Melek Huruf  (AHM) usia 15 -55 tahun (X2), pekerja sektor informal (X3), tingkat pengangguran terbuka (X4), rumah tangga pengguna tanah sebagai lantai terluas (X5), dan rumah tangga pengguna sanitasi tidak layak (X6), dan Rumah tangga pengguna sumber air minum tidak layak (X7). &nbsp

Klasifikasi Indeks Pembangunan Gender Di Indonesia Tahun 2020 Menggunakan Supervised Machine Learning Algorithms

Indeks Pembangunan Gender (IPG) merupakan indikator yang digunakan untuk menggambarkan kesenjangan pencapaian pembangunan manusia antara laki-laki dan perempuan. Capaian IPG Indonesia pada tahun 2020 sebesar 91,06. IPG dapat diklasifikasikan menjadi 2 kategori, yaitu kategori rendah jika nilai IPG kurang dari 90 dan kategori tinggi jika nilai IPG lebih besar sama dengan 90. Berdasarkan sebaran kabupaten/kota, pada tahun 2020 terdapat 280 dari 514 kabupaten/kota yang mencapai angka IPG di atas 90. Hal ini menunjukkan bahwa capaian IPG di Indonesia belum merata. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan dan membandingkan hasil ketepatan klasifikasi tentang IPG di Indonesia tahun 2020 dengan menggunakan algoritma supervised machine learning yaitu Regresi Logistik Biner dan K-Nearest Neighbor (K-NN). Hasil penelitian diperoleh bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap IPG yaitu Angka Partisipasi Sekolah SMA, persentase penduduk yang mempunyai keluhan kesehatan, persentase Pegawai Negeri Sipil perempuan, sumbangan pendapatan perempuan, dan rasio jenis kelamin. Hasil perbandingan kedua metode yang digunakan menunjukkan bahwa metode terbaik untuk mengklasifikasikan IPG kabupaten/kota di Indonesia tahun 2020 yaitu menggunakan K-NN, dengan nilai akurasi, sensitivitas, spesifisitas, dan AUC yang diperoleh masing-masing sebesar 71,88%, 65,52%, 77,14%, dan 71,33%. Nilai AUC sebesar 0,7133 atau 71,33% menunjukkan bahwa hasil klasifikasi termasuk dalam tingkat klasifikasi yang baik

Prediksi Jumlah Kunjungan Wisatawan Mancanegara di Indonesia dengan Menggunakan Metode ARIMA Box-Jenkins dan Jaringan Syaraf Tiruan

Salah satu bidang yang banyak diperebutkan di era Masyarakat Ekonomi Asia (MEA) adalah bidang pariwisata. Indonesia sebagai bagian dari Negara-negara ASEAN (Association of South East Asian Nations), merupakan negara yang kaya akan budaya dan memiliki banyak destinasi wisata yang patut diperhitungkan baik di tingkat regional maupun internasional.  Jumlah kunjungan wisatawan mancanegara (wisman) ke Indonesia mengalami peningkatan dari tahun ke tahun. Peningkatan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara tersebut ternyata masih menempatkan Indonesia di posisi ke empat di negara-negara ASEAN pada tahun 2012 dan 2014. Pada tahun 2019, Kementrian Pariwisata (Kemenpar) menargetkan jumlah wisman yang berkunjung ke Indonesia sebesar  20 juta. Perlu adanya sinergi dari pemerintah dan masyarakat, baik dari pemerintah pusat maupun daerah. Selain itu juga diperlukan adanya perencanaan dan strategi promosi yang tepat. Salah satu cara untuk memperoleh gambaran tentang  jumlah  kunjungan wisatawan  mancanegara ke Indonesia adalah melakukan peramalan dengan menggunakan analisis deret runtun waktu. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memperoleh prediksi jumlah wisatawan mancanegara yang berkunjung ke Indonesia tahun 2017 s.d tahun 2019 dengan menggunakan metode ARIMA Box-Jenkins dan Jaringan Syaraf Tiruan, serta membandingkan hasil prediksi jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia hasil menggunakan ARIMA Box-Jenkins dengan Jaringan Syaraf Tiruan. Data yang digunakan adalah data bulanan jumlah kunjungan wisman ke Indonesia mulai bulan Januari 2010 sampai bulan Juni 2017. Hasil yang diperoleh dari analisis ARIMA Box Jenkins adalah model ARIMA (0,1,1)(0,0,2)12 , sedangkan hasil analisis menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan algoritma backpropagation yang digunakan adalah dengan hidden layer 3. Hasil perhitungan nilai kesalahan peramalan dengan MAPE, MAD dan MSE didapatkan bahwa metode ARIMA mempunyai nilai MAD = 8.069,81 dan MSE = 9.134.981.806,98 yang lebih rendah dibanding metode Jaringan Syaraf Tiruan, maka metode yang lebih baik digunakan untuk meramalkan jumlah kunjungan wisman ke Indonesia adalah ARIMA (0,1,1)(0,0,2)12

Pelatihan Manajemen Data Kependudukan dengan Ms. Excel di Desa Gedangan Kecamatan Sidayu Gresik

Making a voter list is an initial process to support the implementation of regional head elections. Making this voter list was carried out by village officials using population data stored in Ms. Excel. Until now, this process was done manually by sorting age data using the Excel sort function. By carrying out this process, village officials still have to carry out a separate sorting of population data less than 17 years old who have been married. Apart from these data, the data that must be separated by village officials is data on residents over 17 years of age who have died. With these processes, village officials need more time to be able to create voter lists. One of the village officials who carry out the process is the village apparatus in Gedangan Village, Sidayu, Gresik. For solving this problem, training was conducted for ten Gedangan village officials in data management using Ms. Excel. The training materials provided were consolidating the use of sort and filter data, using forms in filling in data and using pivot tables. The method used in this training is to use interactive discussion. The training was held at the village hall in Gedangan Village, Sidayu, Gresik. With this training, village officials could more easily determine the list of voters who met the requirements

Penerapan Regresi Data Panel pada Permasalahan Tingkat Pengangguran Terbuka Di Jawa Barat

The indicator used to measure unemployment is the Open Unemployment Rate (TPT). West Java Province is a high-ranking TPT contributor province and during 2018-2021 is always in the top three compared to other provinces in Indonesia. West Java has a different unemployment rate every year and between districts / cities. Panel data regression is a regression technique that combines time series data and corss section. In estimating panel data regression models, there are three approaches, namely the Commond Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (CEM) and Random Effect Model (REM). To choose the best model, it uses three tests, namely the Chow test, the Hausman test and the Lagrange Multiplier test. In this study, regression analysis of panel data was carried out to determine the factors that influence the open unemployment rate in West Java province. The results of the analysis obtained the best model of FEM between individuals and time with an R2  value of 0.9410 or 94.10%. Factors that have a significant effect on the open unemployment rate are the district/city minimum wage, education index and percentage of poor peopl

Penerapan Text Mining pada Analisis Sentimen Pengguna Twitter Layanan Transportasi Online Menggunakan Metode Density Based Spatial Clustering of Applications With Noise (DBSCAN) dan K-Means

Transportasi online saat ini menjadi populer dan diminati masyarakat di Indonesia dengan transportasi online yang banyak digunakan adalah Grab dan Gojek. Meskipun layanan transportasi online mendapat respon positif namun terdapat masalah yang dihadapi yaitu banyaknya konsumen yang kecewa dan merasa tidak puas dengan pelayanan yang diberikan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengelompokkan tanggapan masyarakat terhadap kedua transportasi online tersebut. Tanggapan masyarakat mengenai layanan transportasi online didapat dari salah satu media sosial yang banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia yaitu twitter. Data pada twitter berupa kumpulan text sehingga diperlukan text mining untuk menganalisisnya. Salah satu analisis dalam text mining adalah text clustering sehingga pada penelitian ini menggunakan text clustering untuk mengelompokkan pendapat menjadi beberapa kategori. Metode yang digunakan pada text clustering adalah metode Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) dan K-Means. DBSCAN adalah sebuah metode yang membentuk cluster dari data-data yang saling berdekatan, sedangkan data yang saling berjauhan tidak akan menjadi anggota cluster dan biasa disebut sebagai noise. K-Means adalah teknik clustering yang sederhana dan cepat dalam proses clustering obyek serta mampu mengelompokkan data dalam jumlah cukup besar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode DBSCAN dan K-Means kurang tepat digunakan pada penelitian ini dalam mengelompokkan tweet yang ditujukan kepada layanan transportasi online Gojek dan Grab karena memiliki nilai silhoutte coefficient kurang dari 0.5 artinya struktur lemah atau tweet tanggapan masyarakat kepada layanan transportasi belum berada pada kelompok yang tepat

FORECASTING INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DENGAN MENGGUNAKAN METODE ARIMA

Salah satu indikator keberhasilan pembangunan adalah struktur ekonomi dan angkatabungan dalam hal perkembangan sector manufaktur atau industry. Kemajuan sektorusaha sendiri memerlukan dana investasi yang cukup besar untuk melakukanpengembangan-pengembangan usaha tersebut. Oleh sebab itu, peramalan (forecasting)terhadap harga return saham sangat berperan penting untuk memprediksi perkembanganharga dan return harga saham di masa yang akan dating. Berdasarkan latar belakangtersebut, penelitian ini dilakukan untuk meramalkan IHSG (Indeks Harga SahamGabungan) dengan menggunakan metode ARIMA Box-Jenkins. Data yang digunakanadalah data harian IHSG periode Januari 2013 sampai Desember 2013. Berdasarkan hasilanalisis dapat diketahui bahwa model ARIMA yang terbaik adalah ARIMA (0,1,[1][12])karena mempunyai nilai MAPE (1,30%), MSE (3788,57) dan AIC (2484,6) yang terkecil