EKSPLORASI DAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK TERHADAP KONDISI SUNGAI TERCEMAR LIMBAH DI DESA/KELURAHAN PROVINSI DKI JAKARTA INDONESIA

Provinsi DKI Jakarta memiliki kepadatan penduduk terbesar di Indonesia yang riskan dengan permasalahan lingkungan, salah satunya di sungai-sungainya. Sekitar 52.5% desa/kelurahan yang dilalui sungai memiliki kondisi sungai tercemar limbah. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan eksplorasi kondisi sungai tercemar limbah yang disertai dengan identifikasi faktor-faktor yang diduga memengaruhinya berdasarkan data Potensi Desa (Podes) tahun 2018 (Badan Pusat Statistik, 2018). Eksplorasi data dilakukan dengan membuat plot tebaran dan ringkasan statistik, dengan hasil yang diperoleh adalah mayoritas sumber limbah berasal dari limbah rumah tangga. Selanjutnya, analisis regresi logistik beserta metode stepwise dilakukan untuk mengidentifikasi faktor-faktor dari segi kondisi lingkungan, alih fungsi, serta kondisi sosial ekonomi desa/kelurahan yang memengaruhi kondisi sungai tercemar limbah. Hasilnya, faktor yang memengaruhi sungai tercemar limbah meliputi adanya fungsi alih sungai dan banyaknya rumah tangga miskin dengan kategori tinggi. Selain itu, faktor adanya perawatan sungai dapat digunakan sebagai indikator bahwa sungai di desa/kelurahan di DKI Jakarta tercemar limbah

LAD-LASSO: SIMULATION STUDY OF ROBUST REGRESSION IN HIGH DIMENSIONAL DATA

The common issues in regression, there are a lot of cases in the condition number of predictor variables more than number of observations ( ) called high dimensional data. The classical problem always lies in this case, that is multicolinearity. It would be worse when the datasets subject to heavy-tailed errors or outliers that may appear in the responses and/or the predictors. As this reason, Wang et al in 2007 developed combined methods from Least Absolute Deviation (LAD) regression that is useful for robust regression, and also LASSO that is popular choice for shrinkage estimation and variable selection, becoming LAD-LASSO. Extensive simulation studies demonstrate satisfactory using LAD-LASSO in high dimensional datasets that lies outliers better than using LASSO.Keywords: high dimensional data, LAD-LASSO, robust regressio

Analysis of Regency and City Pneumonia Clusters in West Java 2020

Pneumonia is an infection of the respiratory tract caused by bacteria, viruses, or fungi. The number of pneumonia cases in West Java is relatively high, therefore, it is necessary to identify some group of regencies/cities in which have a common characteristic, to make it easier to handle. The data used is data on the number of pneumonia cases in 27 regencies/cities in West Java in 2020. In this study, chi-squared test was applied to determine the characteristics of pneumonia spread in West Java. Then, a regression-based analysis by using the Irregular Graph Fused LASSO method was used to provide the cluster of regencies/cities, by considering the adjacent locations of regencies/cities as a penalty matrix. The results obtained that the cases spread unevenly. The number of cases for every 1000 people in each regency/city was relatively high in the eastern part of West Java. There were 6 clusters obtained from 27 regencies/cities, with Pangandaran regency as the location with the highest cases occurred. Depok City and Bekasi City were locations with the lowest number of cases even though they have relatively high population numbers

Algoritma Genetik: Alternatif Metode Penentuan Strata Optimum dalam Perancangan Survei

Tujuan dari pembuatan strata ketika pengambilan contoh dalam survei adalah untuk menghasilkan penduga paremeter dengan varians kecil, sehinggapenentuan alokasi strata perlu diperoleh. Menentukanbanyaknya strata dan alokasi elemen strata dari suatu himpunan nilai respon akan menjadi fokus dari penelitian ini. Algoritma Genetik (AG) diaplikasikan untuk kasus ini dengan meminimalkan varians dalam strata pada himpunan yang tersedia, dari jumlah strata 2 sampai 6 strata. Studi empiris melalui simulasi dikembangkan dalam skema populasi yang telah diketahui banyaknya strata sebenarnya, kemudian dengan beberapa jenis banyaknya strata, AG diterapkan dalam data. Berdasarkan hasil simulasi, dapat disimpulkan bahwa AG dapat memberikan banyaknya strata yang sesuai dengan banyaknya strata sebenarnya, sehingga dapat menjadi metode alternatif yang baik untuk memilih banyaknya strata optimal dalam pengambilan contoh survei