CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS UNTUK MELIHAT KARAKTERISTIK CALON INVESTOR POTENSIAL PT BURSA EFEK INDONESIA DI JAWA TIMUR

Configural Frequency Analysis (CFA) adalah salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis data kategori. Banyak metode yang digunakan dalam mempelajari pola asosiasi antara sekelompok variabel kategori seperti log-linear dan regresi logistik. Pada pengaplikasiannya, kedua metode tersebut mempunyai perbedaan dengan metode CFA. Dalam CFA, parameter bukanlah fokus dari pengujian yang dilakukan serta tidak melihat apakah suatu model sudah dapat menjelaskan data dengan baik seperti yang terdapat pada metode log-linear. Hal lain yang menjadi perbedaan antara CFA dan Log-linear adalah bahwa CFA tidak hanya melihat adanya hubungan antara variabel-variabel tertentu yang biasanya menjadi output pada model Log-linear tetapi juga lebih memperhatikan pada konfigurasi-konfigurasi mana yang saling berkaitan satu sama lain. Dalam pengaplikasiannya, metode ini akan digunakan untuk mengetahui secara jelas karakteristik dari calon investor potensial PT Bursa Efek Indonesia di daerah Jawa Timur

PREDICTION-CFA PADA CFA REGIONAL

Banyak peneliti menggunakan data kategori pada penelitiannya. Salah satu metode yang digunakan adalah Analisis Konfigurasi Frekuensi. Pada analisis tersebut nantinya akan dilihat suatu pola konfigurasi apakah nilainya akan lebih besar dari yang diharapkan (type) atau lebih sedikit dari yang diharapkan (antitype). Analisis Konfigurasi Frekuensi adalah metode nonparametric yang digunakan untuk menunjukkan nilai suatu tanda/pola yang berbeda dari frekwensi yang ada pada analisis multivariate (Lienert, 1969; Krauth and Linert, 1973, 1982; Lienert dan Oeveste, 1985). Suatu pola yang terjadi lebih sering dari yang telah diekspektasikan disebut dengan type dan yang terjadi lebih jarang dari yang diekspektasikan disebut dengan antitype.Pada analisis variabel kategori, covariates dapat dijelaskan bersamaan dengan variabel yang terstratifikasi (Graham, 1995) serta dalam contoh lain, bisa juga dikatakan bahwa covariates adalah juga variabel kontinu. Penggunaan covariates biasanya menghasilkan frekwensi estimasi dari suatu sel yang nilainnya berdekatan dengan frekwensi yang diobservasi karena lebih banyak informasi yang digunakan dalam proses estimasi (Von Eye dan Niedermeier, 1999). Penelitian ini akan menggunakan metode Analisis Konfigurasi Frekuensi yang akan diaplikasikan pada categorical covariates dan dilakukan pada data yang terstratifikasi. Kata kunci: Prediction-CFA, CFA Regional, Data Kategor

Penerapan Hurdle Negative Binomial pada Data Tersensor

Pada kasus data tercacah, model regresi poisson biasa digunakan untuk memodelkan jenis data tersebut. Namun, apabila terdapat overdispersi didalamnya, maka model regresi poisson menjadi kurang tepat menggambarkan kondisi data yang ada. Jika hal ini terjadi, maka Negative binomial Model biasanya digunakan sebagai salah satu alternatif solusi. Untuk kasus yang sangat jarang terjadi, maka pada variabel responnya akan ditemukan nilai nol yang berlebih. Hal ini tentunya menjadi indikator yang sangat kuat akan terjadinya kejadian overdispersi. Kejadian nilai nol berlebih tersebut diartikan sebagai data tersensor yang kemudian akan dimodelkan. Pada penelitian ini, data tersensor tersebut akan dimodelkan dengan pendekatan Hurdle Negative binomial. Maximum Likelihood akan digunakan untuk menaksir parameter regresi yang ada. Kata kunci: Hurdle Negative Binomial, data tersenso

Pendekatan Hurdle Poisson Pada Excess Zero Data

Model HurdlePoisson digunakan untuk menjelaskan hubungan antara variabel respon yang berupa count data dengan variabel prediktor yang berupa kontinu, diskrit atau campuran antara keduanya. Pada beberapa kasus tertentu, variabel respon memiliki nilai nol yang berlebih sehingga menyebabkan terjadinya overdispersi. Oleh karena itu, untuk mengatasi overdispersi dapat digunakan pendekatan hurdle poisson. Model Hurdlepoissonmerupakan kombinasi antara model logit dan truncated poisson. Penaksiran parameter dapat dilakukan secara terpisah sehingga interpretasi lebih mudah. Kajian penelitian ini adalah memodelkan jumlah kasus difteri di Provinsi Jawa Barat yang merupakan provinsi dengan penderita difteri terbanyak kelima di Indonesia. Berdasarkan hasil pemodelan hurdle dapat diketahui faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap difteri. Jawa Barat. Diharapkan dengan diketahui faktor-faktor yang berpengaruh dapat dijasikan sebagai masukan kepada pemerintah untuk menekan jumlah penderita difteri di Jawa Barat. Kata kunci:difteri, excess zeros, hurdle poisso

SELEKSI VARIABEL KUALITATIF MELALUI PROPORTIONAL REDUCTION IN UNCERTAINTY (PRU)

Proportional Reduction In Uncertainty (PRU) akan digunakan untuk memilih sekelompok variabel kualitatif yang memiliki pengaruh paling dominan dengan pendekatan multinom multivariat. Perumusan PRU akan didasarkan pada konsep entropi shannon dan selanjutnya akan dihitung nilai informasi kumulatif dari setiap variabel dominan yang terpilih. Kata kunci: PRU, Entropi Shannon, dan informasi kumulatif

Assessing service availability and accessibility of healthcare facilities in Indonesia: A spatially-informed correspondence analysis with visual approach

A nation's health status can be determined by the availability of healthcare services, which is a crucial part of human life. Since 2011, health facilities in Indonesia have been acknowledged as an important health indicator. This study uses correspondence analysis and spatial visualization to look at the primary healthcare facilities in each region of Indonesia. The analysis makes use of information from Indonesia's province-level data on the number of Regions with health facilities in 2021, along with six different types of medical facilities: hospitals, maternity hospitals, polyclinics, health centers, sub-district health centers, and pharmacies. To show the spread of medical facilities in Indonesia, a spatial representation is also produced. In comparison to provinces on other islands, the analysis reveals that the provinces on Java Island have a more varied and adequate distribution of healthcare facilities. Health facilities on other islands' provinces, however, are only focused on public health and sub-district public health. The spatial representation gives a clear picture of the distribution of medical services and draws attention to the distinctions across Indonesia's regions and islands. The geographical visualization offers a thorough perspective of the distribution of health care facilities, and this study delivers insightful information about how health care facilities are distributed in Indonesia. Future research and policy decisions targeted at enhancing Indonesia's healthcare system can be informed by these findings

SHORT COMMUNICATION: COVID-19 Pandemic and Attitude of Citizens in Bandung City Indonesia (Case Study in Cibiru Subdistrict)

In the beginning, the pandemic panicked the people of Cibiru. Over time, the case fell in line with the increasing number of patients recovering. In addition, different views between elements of government make people surrender and believe in the power of nature's creator. Under these conditions, the researchers were interested in learning more. The study was conducted using a descriptive analysis of a number of parties regarding economic and social activities. The results show that there are three important components: First, trust builds the creator and reduces to the government component, communication that a number of parties do not work consistently when responding to COVID-19, and enforcement of unclear rules. In a nutshell. The citizens, grouped into two groups, agree that a pandemic is dangerous and urge them to follow values in the form of existing rules. Also,The pandemic communication competes in a short time and therefore cannot be carried out interactively.The government’s assertiveness of forcing residents to be at home becomes difficult as compensation can be granted for lost opportunities to seek family income Lastly, due to the preparation of the strategy that precedes the arrival of a pandemic, it cannot be face wisely

Pengaruh Luas Kebakaran Hutan dan Lahan Terhadap Tingkat Pencemar Udara PM10

Land and forest fires that took place in the Indonesian Province will produce some substances that can pollute the air. The air pollution is monitored by the Air Pollution Standard Index or ISPU which consist of a concentration value of 5 kinds of substances as parameters, such as particulate (PM10), carbon monoxide (CO), sulfur dioxide (SO2), nitrogen dioxide (NO2), and ozone (O3). The causes of land and forest fires vary, it could be due to nature and humans. Forest fires caused by nature can occur due to a prolonged dry season, while those caused by humans can occur due to the burning of forests to open land for new plantations. Land and forest fires can also be detected, as mentioned above, using the air pollution standard index (ISPU). This research examines the effect of forest and land fires on the level of air pollution, which focused on examining the particulate (PM10). The method used is simple linear regression, which is an equation that can describe the relationship between dependent variables and independent variables. The results of simple linear regression analysis are Y=26,605+8,99E-5X, and with a confidence level of 95%, the area of Forest and Land Fires (Ha) Province in Indonesia in 2019 (X) has a significant effect on the average particulate matter (PM10) of Province in Indonesia in 2019 (Y).Kebakaran hutan dan lahan yang terjadi di Provinsi Indonesia akan menghasilkan beberapa kandungan zat yang dapat mencemari udara. Pencemaran udara yang terjadi dipantau dengan menggunakan Indeks Standar Pencemaran Udara atau ISPU yang terdiri dari nilai konsentrasi 5 macam zat sebagai parameter dari indeks pencemaran udara tersebut yaitu partikulat (PM10), karbon monoksida (CO), sulfur dioksida (SO2), nitrogen dioksida (NO2) dan ozon (O3). Penyebab kebakaran hutan sendiri bermacam-macam, bisa karena alam dan manusia. Kebakaran hutan yang disebabkan oleh alam dapat terjadi karena musim kemarau yang berkepanjangan, sementara yang disebabkan oleh manusia dapat terjadi karena adanya pembakaran hutan untuk membuka lahan untuk perkebunan baru. Kebakaran hutan dan lahan juga dapat dideteksi, seperti yang sudah disebutkan di atas menggunakan indeks standar pencemaran udara (ISPU). Penelitian ini mengkaji pengaruh kebakaran hutan dan lahan terhadap tingkat pencemaran udara, yang difokuskan untuk meneliti kandungan partikulat (PM10). Metode yang digunakan adalah regresi linear sederhana, yaitu sebuah persamaan yang dapat menggambarkan hubungan antara variabel bebas dan variabel tak bebas. Diperoleh persamaan dari hasil analisis regresi linear sederhana adalah Y=26,605+8,99E-5X, dan dengan tingkat kepercayaan 95%, Luas Kebakaran Hutan dan Lahan (Ha) Provinsi di Indonesia 2019 (X)  mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap Rata-rata Partikulat (PM10) di Provinsi di Indonesia 2019 (Y)

Social Vulnerability and How It Matters: A Bibliometric Analysis

Interdisciplinary and cross-cultural studies of the impacts of environment and social vulnerability must be undertaken to address the problem of social vulnerability in the foreseeable future. Scientist or social scientists should first continuously strive towards approaches can integrate municipal technological expertise, experiences, knowledge, perceptions, and expectations into emergency circumstances, so that people can be sharper on issues and offer responses with their matters. In this paper. We performing the Bibliometric Analysis to review published papers on the keyword 'Social Vulnerability'. There are 29,468 papers published in the last 52 years from 1969 to November 2020. Disaster research by implementing the Internet of Things (IoT), data mining, machine learning is still needed

FORECASTING COVID-19 IN INDONESIA WITH VARIOUS TIME SERIES MODELS

In this study, Covid-19 modeling in Indonesia is carried out using a time series model. The time series model used is the time series model for discrete data. These models consist of Feedforward Neural Network (FFNN), Error, Trend, and Seasonal (ETS), Singular Spectrum Analysis (SSA), Fuzzy Time Series (FTS), Generalized Autoregression Moving Average (GARMA), and Bayesian Time Series. Based on the results of forecast accuracy calculation using MAPE (Mean Absolute Percentage Error) as model evaluation for confirmed data, the most accurate case models is the bayesian model of 0.04%, while all recovered cases yield MAPE 0.05%, except for FTS = 0.06%. For data for death cases SSA and Bayesian Models, the best with MAPE is 0.07%