Analyze of Classification Accaptence Subsidy Food Using Kernel Discriminant

Subsidy food is government program for social protection to poor households. The aims of this program are to effort households from starve and to decrease poverty. Less precisely target of this program has negative impact. So that to successful program, it’s important to know accuracy classification of admission subsidy food. The variables classification are number of household members, number of household member in work, average expenditure capita, weighted household, and floor area. Discriminant analysis is a multivariate statistical technique which can be used to classify the new observation into a specific group. Kernel discriminant analysis is a non-parametric method which is flexible because it does not have to concern about assumption from certain distribution and equal variance matrices as in parametric discriminant analysis. The classification using the kernel discriminant analysis with the normal kernel function with optimum bandwidth 0.6 gives accurate classification 75.35%

ANALISIS DATA KEMISKINAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN METODE MIXED GEOGRAPHICALLY AND TEMPORALLY WEIGHTED REGRESSIONS (MGTWR)

Metode regresi merupakan salah satu metode statistika yang dapat digunakan untuk menganalisis data kemiskinan. Akan tetapi untuk data spasial model regresi biasa menjadi tidak sesuai. Salah satu metode regresi spasial yang digunakan untuk data spasial adalah Geographically Weighted Regression (GWR). Akan tetapi jika variabel waktu juga dimasukkan ke dalam model, maka model yang digunakan adalah Geographically and Temporally Weighted Regression (GTWR). Pada kenyataannya tidak semua variabel prediktor dalam model GWR mempunyai pengaruh secara spasial. Beberapa variabel prediktor berpengaruh secara global, sedangkan yang lainnya dapat mempertahankan pengaruh spasialnya. Oleh karena itu, model GWR dikembangkan menjadi model Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR). Model MGWR merupakan gabungan dari model regresi linier global dengan model GWR. Hal ini berlaku juga untuk model GTWR yang dikembangkan menjadi model Mixed Geographically and Temporally Weighted Regression (MGTWR). Hasil penelitian menunnjukkan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi Persentase Kemiskinan di Jawa Tengah tahun 2010-2012 secara lokal adalah persentase keluarga prasejahtera. Sedangkan variabel Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja, Indeks Pembangunan Manusia, Upah Minimum Regional dan Banyaknya Akte Pemilik Tanah hanya berpengaruh secara global pada semua lokasi pengamatan. Model MGTWR dengan pembobot fungsi kernel gaussian lebih layak digunakan untuk menganalisis tingkat kemiskinan di Jawa Tengah karena mempunyai nilai R2 terbesar. Kata Kunci : GWR, GTWR, MGWR, MGTWR, Regresi, Statistika Spasial, Kemiskinan

Pemodelan Regresi Nonparametrik Menggunakan Pendekatan Polinomial Lokal pada Beban Listrik di Kota Semarang

Semarang is the provincial capital of Central Java, with infrastructure and economic's growth was high. The phenomenon of power outages that occurred in Semarang, certainly disrupted economic development in Semarang. Large electrical energy consumed by industrial-scale consumers and households in the San Francisco area, monitored or recorded automatically and presented into a historical data load power consumption. Therefore, this study modeling the load power consumption at a time when not influenced by the use of electrical load (t-1)-th. Modeling using nonparametric regression approach with Local polynomial. In this study, the kernel used is a Gaussian kernel. In local polynomial modeling, determined optimum bandwidth. One of the optimum bandwidth determination using the Generalized Cross Validation (GCV). GCV values obtained amounted to 1425.726 with a minimum bandwidth of 394. Modelling generate local polynomial of order 2 with MSE value of 1408.672

ANALISIS KEMENANGAN PEMILIHAN GUBERNUR (PILGUB) JAWA TENGAH 2013 DENGAN AUTOKORELASI SPASIAL

Indonesia merupakan negara yang menganut sistem demokrasi, dimana sistem pemilihan kepala daerah dilakukan secara demokrasi. Oleh karena itu setiap calon gubernur dan wakil gubernur berlomba-lomba untuk menarik simpati masyarakat dalam pemilihan gubernur (Pilgub). Pilgub Jawa Tengah 2013 diikuti oleh 3 calon gubernur dan wakil gubernur yaitu Hadi-Don, Bibit-Sudijono, dan Ganjar-Heru. Terkadang aspek suatu wilayah pelu diperhitungkan untuk melihat karaketristik pemilih berdasarkan wilayah. Autokorelasi spasial mengkaji tentang hubungan antara lokasi yang dipengaruhi oleh lokasi disekitarnya. Metode pengujian autokorelasi spasial menggunakan metode Moran’s I, Moran’s scatterplot, dan LISA. Pada Pilgub Jawa Tengah 2013 hasil analisis indeks Moran’s dan LISA menunjukan bahwa setiap pasangan calon mempunyai autokorelasi spasial. Daerah yang mempunyai autokorelasi spasial untuk ketiga pasangan calon tersebut antara lain wilayah Wonogiri, Sukoharjo, Kota Surakarta, Klaten, Karanganyar

PEMODELAN INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG) DAN JAKARTA ISLAMIC INDEX (JII) MENGGUNAKAN REGRESI BIRESPON SPLINE TRUNCATED BERBASIS GUI R

The capital market is one of the economic drivers and representations for assessing the condition of companies in a country. Indonesia Stock Exchange (IDX) as one of the institutions in the capital market has 24 types of indexes that can be used as main indicators that reflect the performance of capital market, two of them are the Composite Stock Price Index (CSPI) and the Jakarta Islamic Index (JII). CSPI and JII movements are influenced by several factors, both from domestic and from foreign, such as inflation and the Dow Jones Industrial Average (DJIA). Modeling of CSPI and JII in this study was carried out using biresponses spline truncated nonparametric regression methods using Graphical User Interface (GUI) R with the intention of facilitating the analysis process. This method is used because there is a correlation between CSPI and JII and there is no specific relationship pattern between the response variable (CSPI and JII) and the predictor variable (inflation and DJIA). The best biresponses spline truncated model is determined by the order, number and location of the knots seen based on minimum GCV criteria. By using monthly data from January 2016 to December 2019, the best biresponses spline truncated model is obtained when the model for CSPI is in order 2 and the model for JII is in order 3 with 2 knots for each predictor variable. This model has a coefficient of determination of 85,54437% and MAPE of 2,65595% so that it has a very good ability in forecasting

ESTIMASI KANDUNGAN DO (DISSOLVED OXYGEN) DI KALI SURABAYA DENGAN METODE KRIGING

Kota Surabaya merupakan salah satu kota terbesar dengan pemukiman penduduk yang cukup padat. Kali Surabaya merupakan salah satu sungai terbesar di Surabaya. Peningkatan sektor industri, pedatnya pemukiman penduduk menyebabkan pencemaran air di Kali Surabaya. Pengukuran tingkat kebersihan air menggunakan DO (Dissolved Oxygen). DO  merupakan oksigen terlarut yang digunakan untuk mengukur kualitas kebersihan air. Semakin besar nilai kandungan DO menunjukan bahwa kualitas air tersebut semakin bagus. Kriging merupakan salah satu metode geostatistika untuk  mengestimasi titik yang tidak tersempel dengan menggunakan unsur spasial pada lokasi yang tersempel. Salah satu estimasi titik didalam kriging menggunakan bobot. Penentuan bobot adalah dengan menggunakan model semivariogram.  Model yangdigunakan yaitu model Gaussian. Hasil yang diperoleh bahwa kandungan DO Kali Surabaya di titik sesudah outlet PT. Suparma menunjukan kandungan DO sebesar 4.1171

Prediction of Weekly Rainfall in Semarang City Use Support Vector Regression (SVR) with Quadratic Loss Function

Semarang city is one of the busiest city in Indonesia. Doe to its role as the capital city of Central Java, Semarang is known as having a relativity high rate economic activities. The geographic of Semarang city bordered by the Java sea, thus whenever the rainfall is high, there could be flood at certain area. Therefore, prediction of rainfall is very important. Support vector machine (SVM) is one of the most popular methods in nonlinear approach. One of the branches of this method for prediction is support vector regression (SVR). SVR can be approached by quadratic loss function. The study is focus on Semarang rainfall prediction during 2009 to 2013 using several kernel function. Kernel Function can provide optimal weight Some of kernel functions are linear, polynomial, and Radial Basis Function (RBF). Using this method, the study provide 71.61% R-square in the training data, for C parameter 2 with polynomial (p=2), and 71.46% R-square for the testing dat

Value-At-Risk Analysis Using ARIMAX-GARCHX Approach For Estimating Risk Of Bank Central Asia Stock Returns

Before buying a stock, an investor must estimate the risk which will be received. VaR is one of the methods that can be used to measure the level of risk. Most stock returns have a high fluctuation, so the variant is heteroscedastic, which is thought to be caused by exogenous variables. The time series model used to model data that is not only influenced by the previous period but is also influenced by exogenous variables is ARIMAX. In contrast, the GARCHX model is used to obtain a more optimal stock return data model with heteroscedasticity cases and is influenced by exogenous variables. This study uses the ARIMAX-GARCHX model to calculate the VaR of the stock returns of PT Bank Central Asia Tbk. The exogenous variables used are the exchange rate return of IDR/USD and the return of the JCI in the period January 3, 2017, to March 31, 2021. The best model chosen is the ARIMAX(2,0,1,1)-GARCHX(1,1,1). VaR calculation is carried out with the concept of moving windows with time intervals of 250, 375, and 500 transaction days. The results obtained at the 95% confidence level, the maximum loss obtained by an investor is 1,4%

PEMODELAN HARGA CABAI DI KOTA SEMARANG TERHADAP HARGA INFLASI MENGGUNAKAN REGRESI SEMIPARAMETRIK POLINOMIAL LOKAL

Semarang merupakan ibu kota provinsi Jawa Tengah yang mengalami perkembangan perekonomian dan infrastruktur. Salah satu patokan atau tolak ukur perkembanganekonomi dan infrastruktur adalah nilai laju inflasi di kota Semarang. Nilai laju inflasi sangat mempengaruhi investor dalam menanamkan  modal atau investasinya. Nilai lajuinflasi sangat dipengaruhi oleh beberapa faktor dan perkembangannya tergantung waktu. Misalnya meningkatnya harga cabai bisa menjadi penyebab naiknya laju inflasi, ketika bulan Ramadhan harga daging meningkat menyebabkan kenaikan laju inflasi. Hal yang menarik dalam hal ini adalah perkembangan harga cabai dalam  mempengaruhilaju inflasi. Oleh karena itu dikaji pemodelan harga cabai yang dipengaruhi oleh harga cabai sebelumnya dan nilai laju inflasi pada periode sebelumnya. Pemodelan yang dilakukan menggunakan pendekatan regresi semiparametrik, yang merupakan gabungan pemodelan parametrik (bentuk kurva diketahui) dengan nonparametrik (bentuk kurva tidak diketahui). Metode yang digunakan adalah polinomial lokal dengan fungsi kernel yang digunakan adalah Gaussian. Hasil yang didapat pemodelan regresi semiparametrik dengan komponen parametriknya linier, dengan badwidth 0.17 dan v 0 = 3.5 menghasilkan nilai R-square 51.61%.Kata Kunci: Harga Cabai, Inflasi, Regresi Semiparametrik, Polinomial Loka

ESTIMASI PORTOFOLIO MENGGUNAKAN MODEL BLACKLITTERMAN PADA DATA HARGA SAHAM DI JAKARTA 1,2 ISLAMIC INDEX PERIODE 2009-2013

Pembentukan portofolio merupakan salah satu cara meminimalkan risiko investasi.Salah satu metode untuk membentuk portofolio dari saham menggunakan Capital Asset Pricing Model (CAPM). Selanjutnya dari kombinasi portofolio yang terbentukmenggunakan analisis CAPM, perlu diketahui portolio yang mana yang akanmenghasilkan return yang optimal dengan resiko rendah. Salah satu metode untukmengetahui portofolio optimal adalah menggunakan model Black-Litterman. ModelBlack-Litterman merupakan metode yang mengoptimalkan keuntungan investor melalui pemberian proporsi modal yang berbeda pada masing-masing saham portofolio. Metode ini menggabungkan unsur data historis dan pandangan investor untuk membentuk prediksi baru tentang return portofolio sebagai dasar penyusunan model pembobot aset. Sedangkan salah satu metode untuk menghitung kinerja portofolio dengan menggunakan Indeks Jansen. Berdasarkan hasil yang didapat, portofolio optimal adalah portofolio dari SMGR, INTP, PTBA, ANTM, ITMG, KLBF. Estimasi Interval yang terbentuk sebesar 0.0018 <µ <0.059