Spatial Patterns of Poverty in Central-Java Province

overty is one of the key issues in development program of Indonesia government. Poverty can be caused by geographical factors, namely the natural conditions, such as climate, density of forest, etc. Therefore, poverty problem tend to be spatially dependent. Spatial dependence is the propensity for nearby locations to influence each other and to possess similar attributes. A measure of the similarity of attributes of locations is called spatial autocorrelation. Spatial autocorrelation measure and analyze the degree of dependency among observations in a geographic space This paper examines spatial patterns of poverty in Central Java Province with spatial autocorrelation using spatial analysis open source software. Through open source software OpenGeoDa, it can be shown that the poverty of certains districts in Central Java Province have significantly spatial autocorrelation and there are some spatial cluster poverty in Central Java which are spatial influenced by density of forest as geographical factor. Keywords : Spatial pattern, Poverty, Central-Java, Spatial Autocorrelatio

Neural network model arma untuk prediksi data finansial =Financial Data Forecasting Using ARMA Model Neural

The main discussion of this paper is on the comparison of properties of different prediction methods, based on Feedforward and Recurrent network. The paper begins with an introduction of the basic of time series processing and discusses Feedforward network as well as Recurrent network. Feedforward and Recurrent networks have been then applied for financial data, composite consumer price indeks of 43 cities in Indonesia. The Schwarz\u27s Bayesian Criterion (SBC) is the information criterion for comparing different models. A "best" model is the model with the smallest value of SBC. The result of this research show that neural networks construction with one unit in the hidden layer have the smallest value of SBC. Key words : Feedforward network, Recurrent network, Financial data, SB

PREDIKSI DATA HILANG MENGGUNAKAN NEURAL NETWORK

Fakta menunjukkan bahwa tidak semua data di lapangan merupakan data yang lengkap, sering kita jumpai adanya data yang hilang (missing data). Dalam penelitian ini, neural network (NN) dipilih sebagai metode untuk prediksi data hilang. NN adalah suatu sistem proses informasi yang mempunyai karakteristik tampilan seperti pada jaringan syaraf biologis. Dalam penerapannya NN mengandung sejumlah parameter (bobot) yang terbatas. Jumlah parameter yang optimal tergantung pada penentuan kombinasi yang tepat antara jumlah variabel input dan jumlah unit pada lapisan hidden. Untuk menentukan jumlah unit pada lapisan hidden didasarkan pada kriteria informasi MSE. Data yang digunakan berupa data lengkap, IHK periode Januari 2002 sampai dengan Januari 2007 (terdapat sebanyak 61 data). Data dieliminasi secara random sebanyak 5%, 10%, 15% dan 20% sebagai data hilang. Untuk prediksi data hilang dengan NN dilakukan pelatihan dari sebanyak 55 data pertama dikurangi banyaknya data hilang sehingga diperoleh model dengan bobot-bobot tertentu. Model ini selanjutnya akan digunakan untuk prediksi data hilang. Dari 5 data terakhir akan diketahui tingkat kebenaran NN dalam prediksi data IHK. Lebih lanjut, penulis membandingkan metode NN dengan metode yang lain, yaitu substitusi mean dan mean dua data terdekat. Kesimpulan yang diperoleh adalah metode NN memberikan MSE paling kecil dibandingkan dengan metode lain (mean dan mean dua data terdekat), dalam hal prediksi 5 data terakhir dari data IHK yang digunakan

PENERAPAN MODEL ARFIMA (AUTOREGRESSIVE FRACTIONALLY INTEGRATED MOVING AVERAGE)

ABSTRAK. Beberapa metode pemodelan time series telah dikembangkan. Metode yang paling umum digunakan adalah ARIMA. ARIMA sangat efektif digunakan untuk memodelkan data yang tidak stasioner, yang ditunjukkan oleh plot ACF yang turun secara eksponensial atau membentuk gelombang sinus. Ada beberapa data yang tidak stasioner dan plot ACF-nya tidak turun secara eksponensial melainkan secara lambat atau hiperbolik. Data seperti inilah yang dikategorikan sebagai time series memori jangka panjang. Untuk memodelkan time series jangka panjang, Hosking (1981) telah memperkenalkan model ARFIMA (Autoregressive Fractionally Integreted Moving Average) yang dapat mengatasi kelemahan model ARIMA, dimana ARIMA hanya dapat menjelaskan time series jangka pendek, sedangkan ARFIMA dapat menjelaskan baik jangka pendek maupun jangka panjang. Tujuan penelitian ini adalah menentukan model ARFIMA yang sesuai untuk data Suku Bunga SBI kemudian menggunakan model tersebut untuk meramalkan Suku Bunga SBI pada beberapa periode ke depan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi pustaka dan studi kasus. Data yang digunakan untuk pemodelan ARFIMA adalah Suku Bunga SBI periode 21 Juni 2000 sampai 12 Agustus 2009. Model ARFIMA yang terbaik dapat dipilih berdasarkan nilai MSE (Mean Square Error), MAPE (Mean Absolute Percentage Error), serta Akaike Info Criterion (AIC) dari masing-masing model. Software yang digunakan adalah OxMetrics. Hasil pemodelan ARFIMA yang diperoleh adalah model ARFIMA (0;0.499489;[3]). Ramalan Suku Bunga SBI untuk periode 19 Agustus 2009, 26 Agustus 2009, 2 September 2009, dan 9 September 2009 berturut-turut adalah 7.976376%; 8.060135%; 8.133752%; dan 8.198232%. Kata kunci : time series, long memory, ARFIMA

Market Education Produk Sayuran Organik Di Lingkungan Universitas Sebelas Maret Untuk Meningkatkan Omset Penjualannya

Sayuran organik memiliki manfaat yang lebih dibandingkan sayuran non organik. Namun harga jualnya relatif mahal dikarenakan keterbatasan stok, proses produksi yang lebih kompleks, dan permintaan yang relatif sedikit. Lingkungan Universitas Sebelas Maret (UNS) memiliki Sumber Daya Manusia (SDM) dengan tingkat pendidikan lebih tinggi, sehingga dengan melakukan edukasi market tentang kegunaan dan manfaat mengkonsumsi sayur organik, hasil penjualan sayur organik di sekitar kampus meningkat. l. Keyword: Sayuran organik, penjualan, edukasi marke

Peramalan curah hujan di kota bandung menggunakan singular spectrum analysis

Curah hujan merupakan fenomena alam yang selalu terjadi di Indonesia setiap tahunnya. Fenomena ini bisa saja menyebabkan bencana seperti banjir dan tanah longsor. Adanya peramalan sangat dibutuhkan sebagai bentuk peringatan dini mengenai kondisi di waktu yang akan datang. Singular Spectrum Analysis (SSA) merupakan suatu teknik analisis deret waktu dan peramalan. SSA bertujuan untuk menguraikan deret waktu asli menjadi sejumlah kecil komponen yang dapat diinterpretasikan menjadi tren, osilasi dan noise. Tujuan dari penelitian ini yaitu menyajikan model peramalan curah hujan di Kota Bandung menggunakan metode Singular Spectrum Analysis (SSA). Berdasarkan penelitian ini, diketahui bahwa data curah hujan di Kota Bandung memiliki pola musiman. Penentuan window length (L) dilakukan dengan trial and error, yang dalam kasus ini diperoleh window length 17. Melalui dekomposisi dan rekonstruksi dengan window length 17 diperoleh 4 pengelompokan, yaitu satu kelompok tren dan tiga kelompok musiman. Pada penelitian ini digunakan RMSE untuk mengukur kesalahan hasil peramalan. Berdasarkan hasil pengujian dengan metode Singular Spectrum Analysis (SSA) diperoleh RMSE sebesar 167,510

Peramalan jumlah kedatangan wisatawan mancanegara ke bali menggunakan metode hibrida SSA-WFTS

Sektor pariwisata di Indonesia memiliki peran penting dalam meningkatkan devisa negara, pendapatan daerah, pengembangan wilayah, dan penciptaan lapangan tenaga kerja. Salah satu provinsi di Indonesia dengan jumlah kunjungan wisatawan mancanegara terbanyak yaitu provinsi Bali. Perlunya peramalan kunjungan wisatawan mancanegara ke Bali yang dapat dijadikan acuan oleh Pemerintah untuk menetapkan strategi dalam memperbaiki kualitas pariwisata di Bali. Metode yang digunakan untuk meramalkan yaitu metode hibrida Singular Spectrum Analysis (SSA) – Weighted Fuzzy Time Series (WFTS). Pemodelan SSA dilakukan untuk menganalisis komponen linear, lalu nilai residu dari model SSA dimodelkan dengan WFTS. Peramalan dilakukan dengan 4 metode yaitu, SSA dengan R-forecasting, SSA-WFTS dengan metode Chen, Yu, Cheng (α = 0,9), dan Lee (c = 1,1). Keempat metode ini akan dibandingkan untuk memperoleh model terbaik. Hasil peramalan diperoleh nilai MAPE sebesar 14,515% untuk model SSA R-forecasting, 9,029% untuk model SSA-WFTS metode Chen, 9,067% untuk model SSA-WFTS metode Yu, 9,125% untuk model SSA-WFTS metode Cheng (α = 0,9), dan 9,028% untuk model SSA-WFTS metode Lee (c = 1,1). Model terbaik diperoleh dengan pemodelan hibrida SSA-WFTS metode Chen dengan nilai MAPE terkecil dibanding model lainnya

Forecasting electricity load demand using hybrid exponential smoothing-artificial neural network model

Short-term electricity load demand forecast is a vital requirements for power systems. This research considers the combination of exponential smoothing for double seasonal patterns and neural network model. The linear version of Holt-Winter method is extended to accommodate a second seasonal component. In this work, the Fourier with time varying coefficient is presented as a means of seasonal extraction. The methodological contribution of this paper is to demonstrate how these methods can be adapted to model the time series data with multiple seasonal pattern, correlated non stationary error and nonlinearity components together. The proposed hybrid model is started by implementing exponential smoothing state space model to obtain the level, trend, seasonal and irregular components and then use them as inputs of neural network. Forecasts of future values are then can be obtained by using the hybrid model. The forecast performance was characterized by root mean square error and mean absolute percentage error. The proposed hybrid model is applied to two real load series that are energy consumption in Bawen substation and in Java-Bali area. Comparing with other existing models, results show that the proposed hybrid model generate the most accurate forecas

PEMODELAN TARCH PADA NILAI TUKAR KURS EURO TERHADAP RUPIAH

ABSTRAK. Pada data finansial sering terjadi keadaan leverage effect, yaitu suatu kondisi dimana kondisi bad news dan good news memberikan pengaruh yang tidak simetris terhadap volatilitasnya. Data kurs euro merupakan salah satu data finansial yang memiliki kondisi bad news dan good news yang tidak simetris terhadap volatilitasnya. TARCH dapat memodelkan heteroskedastisitas dan keasimetrisan, maka pemodelan data kurs euro terhadap rupiah periode 28 Januari 2002 sampai 25 Maret 2009 menggunakan model TARCH. Kriteria yang digunakan untuk pemilihan model TARCH yang sesuai adalah Akaike Info Criterion dan Schwarz Criterion. Hasil pemodelan terbaik adalah TARCH(2,1) dengan model AR(1) sebagai model rata-rata bersyaratnya. Kata kunci : TARCH, heteroskedastisitas, leverage effect, keasimetrisan