Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS): Publikasi Ilmiah Online Mahasiswa ITS (POMITS)
Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS): Publikasi Ilmiah Online Mahasiswa ITS (POMITS)Not a member yet
4139 research outputs found
Sort by
Pemodelan Indeks Keparahan Kemiskinan di Indonesia Menggunakan Regresi Probit Biner dengan Efek Interaksi
Full text linkIndeks Keparahan Kemiskinan merupakan pengu-kuran yang menggambarkan penyebaran pengeluaran di anta-ra penduduk miskin yang berada di bawah garis kemiskinan. Semakin tinggi nilai indeks, maka ketimpangan pengeluaran yang terjadi di antara penduduk miskin semakin tinggi pula. Terjadinya ketimpangan tersebut mengindikasikan adanya ke-tidakmerataan dalam upaya peningkatan kesejahteraan antar penduduk miskin. Angka Indeks Keparahan Kemiskinan di Indonesia sendiri dari tahun ke tahun menunjukkan perkem-bangan yang fluktuatif. Tetapi jika dilihat capaian Indeks Ke-parahan Kemiskinan secara nasional dari tahun 2021 ke tahun 2022 menunjukkan penurunan angka. Demi mencegah adanya kenaikan angka tersebut, maka perlu dilakukan analisis lebih lanjut mengenai faktor-faktor yang diduga mempengaruhi Indeks Keparahan Kemiskinan. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan, yaitu regresi probit biner dengan efek inter-aksi. Variabel responss Indeks Keparahan Kemiskinan akan di-bagi menjadi dua kategori, yaitu Indeks Keparahan Kemis-kinan di bawah nasional dan Indeks Keparahan Kemiskinan di atas nasional. Dari hasil uji interaksi diperoleh satu pasang variabel prediktor yang saling berinteraksi, yaitu Tingkat Par-tisipasi Angkatan Kerja dengan persentase penduduk 15 tahun ke atas yang tamat perguruan tinggi. Sehingga, dalam pe-modelan akan melibatkan enam variabel prediktor efek utama dan satu variabel interaksi. Setelah dilakukan pemodelan menggunakan regresi probit biner dengan efek interaksi, vari-abel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap Indeks Keparahan Kemiskinan di antaranya, yaitu Tingkat Partisipa-si Angkatan Kerja, persentase penduduk 15 tahun ke atas yang tamat perguruan tinggi, persentase Rumah Tangga penerima program BPNT, serta variabel interaksi antara TPAK dengan persentase penduduk yang tamat Perguruan Tinggi. Ketepatan klasifikasi dari hasil prediksi model mencapai 79,41%
Perbandingan Pemodelan Regresi Probit Ordinal Tanpa dan dengan Pendekatan Synthetic Minority Oversampling Technique (Studi Kasus: Status Ketahanan Pangan di Kawasan Timur Indonesia)
Full text linkPangan merupakan salah satu kebutuhan pokok ma-nusia yang harus dipenuhi setiap saat. Pemerintah Indonesia mengatur penyelenggaraan dan pemenuhan pangan berdasar-kan kedaulatan pangan, kemandirian pangan, dan ketahanan pangan melalui Undang-Undang Nomor 18 Tahun 2012. Keta-hanan pangan termasuk salah satu tujuan dalam Sustainable Develop-ment Goals (SDGs). Di Indonesia, ketahanan pangan menjadi salah satu isu strategis pembangunan nasional. Berda-sarkan Peta Ketahanan dan Kerentanan Pangan (FSVA) Indo-nesia Tahun 2022 menunjukkan bahwa masih terjadi ketim-pangan status ketahanan pangan di beberapa wilayah Indonesia dan sebagian besar berada di Kawasan Timur Indonesia, di mana 25 kabupaten/kota dengan nilai IKP terendah se-Indone-sia berada di Kawasan Timur Indonesia. Status ketahanan pangan memiliki skala ordinal dengan kategori 1 merupakan terendah dan kategori 6 merupakan kategori tertinggi. Pada penelitian ini dilakukan pemodelan terkait status ketahanan pangan pada 176 kabupaten/kota di Kawasan Timur Indonesia menggunakan regresi probit ordinal. Berdasarkan data FSVA 2022, ditemukan adanya indikasi data imbalance pada persebar-an kategori status ketahanan pangan di Kawasan Timur Indonesia dengan persentase data minoritas sebesar 14,77% sehingga dilakukan pemodelan tanpa dan dengan pendekatan SMOTE. Model terbaik merupakan pemodelan menggunakan regresi probit ordinal dengan pendekatan SMOTE. Hasil dari penelitian ini diperoleh variabel prediktor yang berpengaruh signifikan terhadap model terbaik adalah produktivitas tanam-an padi, luas lahan panen padi, indeks daya beli masyarakat, persentase rumah tangga penerima bantuan pangan dan per-sentase bayi BBLR. Kebaikan model yang diperoleh sebesar 52,2% dengan ketepatan klasifikasi sebesar 74,51%
Peramalan Volatilitas Nilai IHSG dengan Metode Hybrid GARCH-LSTM
Full text linkInvestasi merupakan penempatan aset dengan harapan nilainya akan meningkat dan menghasilkan pendapatan pasif. Investasi saham di pasar modal penting bagi perusahaan global karena dampaknya signifikan terhadap ekonomi negara. Saham memiliki risiko tinggi namun dapat memberikan return besar. Investor harus mempertimbangkan pilihan saham sesuai toleransi risiko dan indikator seperti Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), yang mengukur kinerja portofolio dan pergerakan harga saham di pasar modal. IHSG berbanding lurus dengan harga saham. Volatilitas IHSG dipengaruhi berbagai faktor, meningkatkan risiko dan ketidakpastian investasi, sehingga analisis tren IHSG perlu dilakukan sebelum investasi. Peramalan volatilitas IHSG bertujuan memprediksi pergerakan harga saham di masa mendatang. Penelitian ini menggunakan metode hybrid GARCH-LSTM untuk meramalkan volatilitas IHSG dari Januari 2018 hingga Desember 2023. Imputasi menggunakan metode linear imputation dilakukan untuk mengatasi 33 missing value pada data. Orde GARCH yang digunakan pada penelitian ini adalah GARCH (1,1). Pemodelan conditional variance pada model GARCH (1,1) menghasilkan nilai volatilitas dengan rentang 0,0000360984 sampai 0,0025139193. Model LSTM yang digunakan untuk melakukan prediksi residual adalah model dengan proporsi split data 80:20 dan menghasilkan nilai MAE sebesar 0,000015339655. Hasil prediksi volatilitas IHSG menggunakan kombinasi hybrid GARCH-LSTM pada penelitian ini menghasilkan rentang nilai 0,0000319 sampai 0,0000741. Hasil prediksi volatilitas dengan menggunakan metode hybrid GARCH-LSTM memiliki MAPE sebesar 30.38%, yang menunjukkan bahwa prediksi dengan metode ini termasuk dalam kategori reasonable prediction. Hal ini menunjukkan bahwa metode hybrid GARCH-LSTM masih dapat dipertimbangkan untuk melakukan prediksi volatilitas IHSG. Hasil peramalan nilai log return untuk 20 periode selanjutnya dengan mempertimbangkan volatilitas IHSG menunjukkan bahwa peramalan nilai log return cenderung konstan dan tidak mengalami perubahan yang signifikan
Perbandingan Model ARIMA dan Support Vector Regression untuk Peramalan Pinjaman Bank (BRI, Mandiri, BNI, BCA)
Full text linkPinjaman erat kaitannya dengan berjalannya pere-konomian dalam suatu negara. Sehubungan dengan itu, Bank adalah salah satu sumber yang memberikan pinjaman terhadap masyarakat, sehingga diperlukan peramalan untuk melihat besarnya pinjaman yang akan dikeluarkan oleh bank di masa depan. Selain untuk melihat besarnya pinjaman yang akan dikeluarkan oleh bank, peramalan tersebut juga dapat menjadi acuan untuk menciptakan produk-produk perbankan yang berkaitan dengan pinjaman. Peramalan volume pinjaman bank dilakukan terhadap empat bank terbesar di Indonesia antara lain Bank Rakyat Indonesia (BRI), Bank Mandiri, Bank Negara Indonesia (BNI), dan Bank Central Asia (BCA). Diperlukan metode peramalan yang akurat untuk melihat proyeksi pinjaman bank di masa depan sehingga pada penelitian ini dilakukan peramalan menggunakan perbandingan dua metode, antara lain ARIMA dan Support Vector Regression (SVR). ARIMA merupakan salah satu metode peramalan berbasis distribusi Normal. Sedangkan SVR merupakan salah satu machine learning yang bebas dari asumsi distribusi. Data yang digunakan adalah data pinjaman per bulan dari BRI, Bank Mandiri, BNI, dan BCA. Model terbaik yang didapatkan untuk peramalan pinjaman di BRI, Mandiri, BNI dan BCA adalah ARIMA dengan MAPE out sample masing-masing berturut-turut sebesar 0,82%;1,21%;1,09%;0,86%
Analisis Ketinggian Banjir Menggunakan Penerapan Model Hybrid Singular Spectrum Analysis โ Artificial Neural Network Pada Peramalan Curah Hujan
Full text linkCurah hujan adalah kejadian banyaknya hujan yang turun disuatu daerah dalam jangka waktu tertentu. Dampak dari curah hujan yang tinggi adalah banjir dengan ketinggian air yang besar. Provinsi Jakarta merupakan wilayah memiliki ketinggian banjir besar yang berbatasan dengan Bogor, Tangerang, dan Bekasi. Curah hujan di wilayah yang berbatasan dengan Jakarta juga memiliki pengaruh terhadap ketinggian banjir. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui variabel curah hujan yang berpengaruh pada ketinggian banjir Jakarta menggunakan metode regresi kuantil dan melakukan peramalan curah hujan dan ketinggian banjir menggunakan metode hybrid SSA-ANN dalam 5 tahun mendatang. Berdasarkan metode SSA-ANN, SSA berguna untuk mendekomposisi data curah hujan menjadi komponen tren, musiman, dan noise. Komponen tren diramalkan menggunakan metode Recurrent Forecasting sedangkan komponen musiman dan noise diramalkan menggunakan metode ANN. Data yang digunakan adalah data curah hujan Jakarta, Bogor, Tangerang, Bekasi dan data banjir Jakarta periode Januari 2014 โ Desember 2020. Kesimpulan yang diperoleh dalam penelitian ini ketinggian banjir Jakarta dipengaruhi oleh curah hujan Bogor dan Tangerang dengan AIC terkecil sebesar 823,112%. Peramalan curah hujan Bogor menghasilkan nilai MAPE sebesar 44,434%, peramalan curah hujan Tangerang menghasilkan nilai MAPE 31,769%. Dalam peramalan ketinggian banjir Jakarta, ketinggian banjir tertinggi terjadi pada bulan Agustus 2023, sedangkan ketinggian banjir terendah terjadi pada bulan Mei 2025
Eksplorasi Batu Akik untuk Perhiasan Generasi Z
Full text linkBatu akik merupakan sumber daya alam yang melimpah di negara Indonesia serta memiliki nilai asosiatif untuk dimanfaatkan sebagai barang hias karena karakteristik dan warna nya yang indah. Namun, melalui observasi di lapangan, penulis menemukan bahwa pemanfaatan batu akik sebagai material perhiasan belum dimanfaatkan secara maksimal sehingga penjualannya masih rendah apabila dibandingkan dengan penjualan perhiasa yang menggunakan material batu permata. Padahal material b atu akik juga berpotensi sama besarnya dengan batu permata jika diolah lebih baik lagi. Eksplorasi material batu akik pada produk perhiasan ini bertujuan untuk meningkatkan pengembangan kemungkinan bentuk dan pemanfaatan bahan batu akik supaya dapat meningkatkan daya tariknya, nilai jual, dan nilai keindahan, serta memaksimalkan penggunaannya dalam pembuatan perhiasan. Untuk gaya desain yang diterapkan adalah gaya wise minimalis dengan didasari pada gaya yang paling banyak diminati oleh generasi Z sebagai populasi terbesar saat ini di Indonesia. Dengan menargetkan pasar pada generasi Z, dapat memudahkan dalam peningkatan popularitas batu akik supaya dapat dikenal dan terus lestari, sehingga batu akik dapat terus diapresiasi dengan jangka lama dan berujung pada peningkatan nilai potensi secara menyeluruh. Terdapat dua jenis data yang digunakan untuk mendukung penelitian ini, yaitu data kualitatif dan kuantitatif. Data kualitatif diperoleh dengan metode pencarian melalui literatur ilmiah; observasi; eksplorasi material; moodboard; dan simulasi model 3 dimensi. Sedangkan untuk data kuantitatif diperoleh dengan melakukan metode persebaran kuesioner. Hasil yang dicapai pada perancangan ini adalah produk perhiasan dengan hasil eksplorasi material batu akik yang baru dalam bentuk model perhiasan 3 dimensi
Penerapan Metode Ensemble Kalman Filter dalam Estimasi Variabel Model Penyebaran Pneumonia pada Balita
No full textPneumonia merupakan penyakit infeksi saluran per-napasan yang menyerang paru-paru dan disebabkan oleh mik-roorganisme seperti virus. Penyakit ini dapat menyerang siapa saja, termasuk anak balita (bawah lima tahun). Berdasarkan Laporan Kementerian Kesehatan 2022, pneumonia merupakan penyakit pada balita dengan tingkat kematian tertinggi. Se-hingga, diperlukan suatu penelitian untuk mengetahui tingkat penyebaran pneumonia melalui model matematika yang tepat. Model ini melibatkan variabel yang sulit diukur langsung, yaitu jumlah individu rentan (S), tervaksin (V), terpapar (E), terin-feksi (I), dan sembuh (R). Oleh sebab itu, pada penelitian ini dilakukan simulasi Ensemble Kalman Filter (EnKF) untuk men-dapatkan hasil estimasi variabel dan simulasi ODE45 untuk mendapatkan hasil penyelesaian model. Hasil simulasi diban-dingkan dengan data real balita terinfeksi sehingga diperoleh nilai MAPE EnKF dan penyelesaian model masing-masing sebesar 0,12122% dan 19,52437%. Hasil simulasi EnKF lebih akurat, sebab metode ini memperbarui hasil prediksi berdasar-kan data real yang diketahui
Redesain Interior GRHA Mahameru Berkonsep Multifunctional and New Space Experience dengan Penerapan Pencahayaan Buatan Atraktif
Full text linkGrha Mahameru merupakan Gedung serbaguna yang menjadi cabang dari Mahameru Restaurant. Dari aspek ekonomi, Grha Mahameru difokuskan sebagai tempat persewaan acara pertemuan dan restoran. Berada pada lokasi yang strategis dengan fasad bangunan yang menarik membuat Grha Mahameru menjadi tujuan masyarakat yang akan menyelenggarakan acara. Dengan fasilitas yang lengkap dan mengikuti trend yang sedang berlangsung, Grha Mahameru juga menarik perhatian banyak pengunjung. Pada penulisan laporan kali ini, objek yang dipilih akan diredesain untuk lebih memaksimalkan kemultifungsian ruang, dan meningkatkan visual ruangan sehingga dapat memberikan pengalaman baru untuk para tamu. Konfigurasi dan tatanan layout furnitur yang menjadi fokus utama penulis karena hal tersebut adalah salah satu syarat penting dalam memaksimalkan kualitas visual ruangan. Cara menganalisa dan memecahkan permasalahan dapat diperoleh dari parameter konfigurasi furnitur dan dekorasi yang sesuai untuk berbagai acara. Untuk mendapatkan hasil yang optimal salah satu cara yang dapat dilakukan adalah dengan membuat alternative konfigurasi furnitur dan dekorasi yang dapat digunakan segala acara pada elemen interior. Setelah pemaksimalan kemultifungsian ruang telah diterapkan, diharapkan ruangan pada gedung serbaguna dapat lebih menarik perhatian pengunjung dan memberikan pengalaman baru untuk setiap acara
Penerapan Gravitational Search Algorithm-Fuzzy C-Means (GSA-FCM) pada Pemetaan Indeks Ketahanan Pangan di Indonesia
Full text linkKerawanan pangan dan gizi merupakan isu penting yang harus dituntaskan karena pangan merupakan kebutuhan pokok makhluk hidup. Upaya pengentasan kerawanan pangan terus dilakukan demi mencapai target-target Tujuan Pembangunan Berkelanjutan (TPB) atau Sustainable Development Goals (SDGs), yaitu di antaranya mencapai ketahanan pangan dan tanpa kelaparan (zero hunger) pada tahun 2030. Salah satu cara melihat kondisi kerawanan pangan dan gizi adalah melalui angka Prevalensi Ketidakcukupan Konsumsi Pangan atau dikenal dengan istilah Prevalence of Undernourishment (PoU). Indonesia berhasil menurunkan angka PoU pada tahun 2023 menjadi 8,53% dari angka 10,21% pada tahun 2022. Namun, angka tersebut masih di bawah target dari amanat Perpres 111 tahun 2022 tentang Pelaksanaan Pencapaian TPB sebesar 5% pada tahun 2024. Indonesia terdiri dari 34 provinsi dengan kondisi yang berbeda-beda, sehingga ketahanan pangan di setiap provinsi juga berbeda. Oleh karena itu, diperlukan adanya pengelompokan (clustering) provinsi di Indonesia untuk menentukan daerah prioritas dalam upaya penanganan kerawanan pangan, sehingga dapat memaksimalkan pembuatan kebijakan penyelenggaraan pangan dan mengurangi kondisi ketimpangan pangan. Clustering merupakan proses pengelompokan suatu data ke dalam kelompok-kelompok tertentu (cluster), dimana anggota dalam suatu cluster memiliki karakteristik serupa, namun berbeda dengan cluster yang lain. Penelitian ini akan mengelompokkan provinsi-provinsi di Indonesia berdasarkan indikator pada Indeks Ketahanan Pangan (IKP) tahun 2023 menggunakan metode Gravitational Search Algorithm-Fuzzy C-Means (GSA-FCM). Algoritma optimasi GSA digunakan untuk mengatasi permasalahan local optimum yang sering terjadi pada FCM. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan cluster optimal hasil pemetaan 34 provinsi di Indonesia berdasarkan indikator IKP tahun 2023 dan mengetahui karakteristik dari setiap cluster yang dihasilkan. Berdasarkan nilai fungsi objektif akhir yang dihasilkan, algoritma GSA-FCM terbukti mampu mengatasi masalah pada FCM karena menghasilkan nilai yang jauh lebih kecil. Terdapat 2 cluster yang dihasilkan, yang berturut-turut merupakan cluster dengan prioritas penanganan sekunder dan utama. Cluster 1 beranggotakan 25 provinsi dan cluster 2 beranggotakan 9 provinsi
Analisis Pengaruh Gerusan terhadap Perencanaan Turap pada Proyek Pelebaran Badan Jalan Bujangga STA 0+000 s.d 0+193,5, Kabupaten Berau, Kalimantan Timur
Full text linkJalan raya merupakan salah satu prasarana penting dalam menunjang kegiatan sehari-hari masyarakat sehingga kondisinya harus selalu diperhatikan oleh pemerintah. Salah satu jalan kabupaten yang perlu diberi perhatian adalah jalan Bujangga STA 0+000 s.d STA 0+193,5 (Section A), Kabupaten Berau. Jalan ini mengalami kelongsoran saat sedang dilaksanakan proyek pelebaran badan jalan. Menurut pihak yang terkait, hal tersebut disebabkan oleh posisi badan jalan yang berada pada tikungan sungai Segah. Posisi tersebut memungkinkan struktur terkena arus sungai dengan kecepatan tinggi sehingga terjadi gerusan di dasar sungai bagian depan turap perkuatan badan jalan. Gerusan tersebut menyebabkan tanah di depan turap terus tergerus sehingga pada akhirnya turap tidak dapat menahan tekanan akibat timbunan jalan, dan terjadilah kelongsoran. Dari masalah di atas, direncanakan perkuatan turap berangker. Namun, perlu dihitung terlebih dahulu kedalaman gerusan yang terjadi akibat arus sungai Segah. Kedalaman gerusan ini akan menjadi pertimbangan dalam menentukan kedalaman tertanam turap. Untuk menghitung gerusan, dilakukan dengan dua cara, yaitu perhitungan manual dan pemodelan dengan program bantu HEC-RAS. Lalu, untuk perancangan turap digunakan perhitungan konvensional dan program bantu Geo5 dan PLAXIS untuk mengecek stabilitas timbunan dan turap. Selain itu, dilakukan juga perhitungan terhadap biaya materialnya. Berdasarkan hasil perhitungan, perkuatan turap yang dirancang memenuhi angka keamanan serta defleksi yang dizinkan. Adapun spesifikasi turap yang digunakan yaitu SP-10H dengan panjang total 39 m. Angker yang digunakan memiliki panjang total 40 m dengan grout length sepanjang 10 m, serta diameter grouting sebesar 0,65 m. Estimasi biaya material yang dibutuhkan senilai Rp47.072.016.000