1,721,071 research outputs found
Analisis Procrustes dan Pola Spasial Untuk Mengkaji Indikator Pembangunan Berkelanjutan di Jawa Barat
No full textAnalisis Dispersi Multivariat
No full textDisertasi ini mengkaji dispersi peubah ganda dari distribusi keluarga
eksponensial terutama model normal stable Tweedie (NST). Riset ini juga
meneliti karakterisasi model normal Poisson dengan fungsi variansi dan dengan
fungsi variansi umum (generalized variance function) yang merupakan kasus
khusus dari model normal stable Tweedie. Pertama, kami menyajikan pengertian
tentang dispersi univariat dan multivariat, kami memperkenalkan matriks dispersi
umum sebagai generalisasi dari matriks kovarian. Kemudian mengkaji ulang
beberapa model dispersi peubah ganda yang telah diperkenalkan oleh beberapa
penulis. Setelah itu definisi dan sifat dari model normal stable Tweedie dikaji,
juga estimasi variansi umum menggunakan metode maximum likelihood (ML) dan
uniformly minimum variance unbiased (UMVU). Kami mengusulkan penduga
Bayesian bagi fungsi variansi umum model normal Poisson sebagai metode
alternatif dalam kasus di mana nilai tengah komponen Poisson bernilai kecil yang
menyebabkan tidak tersedianya penduga UMVU. Evaluasi numerik dari penduga
variansi umum melalui studi simulasi dilakukan dan hasilnya menunjukkan bahwa
pada umumnya metode UMVU memberikan hasil yang lebih baik daripada
metode ML. Karakterisasi model normal Poisson dengan fungsi variansi dibangun
dengan suatu perhitungan analitis dan dengan menggunakan beberapa sifat dari
keluarga eksponensial natural. Karakterisasi model dengan fungsi variansi umum
berhasil dibuktikan menggunakan sifat infinite divisibility dari model normal
Poisson. Bukti karakterisasi tersebut merupakan solusi dari masalah persamaan
Monge-Ampère yang berkaitan dengan variansi umum dari model normal Poisson
dalam bentuk parameter kanonik. Kemudian di bawah kondisi di mana komponen
stable Tweedie univariat dari model normal stable Tweedie tidak teramati
(unobservable), penduga nilai tengah dari variabel stable Tweedie univariat
dibangun menggunakan pengamatan dari komponen-komponen normal. Evaluasi
numerik dari penduga dilakukan melalui studi simulasi dan hasilnya menunjukkan
bahwa penduga tersebut konsisten. Terakhir, untuk menggambarkan penerapan
variansi umum dari model normal stable Tweedie, contoh kasus dari data riil
diberikan di bagian akhir disertasi
Perbandingan Autoregressive Integrated Moving Average dan Vector Error Correction Model dalam Peramalan Data Index Harga Saham Gabungan
No full textIndex Harga Saham Gabungan (IHSG) adalah index dari seluruh saham
yang diperdagangkan di Bursa Efek Indonesia. Index ini merupakan indikator
utama untuk melihat kondisi pasar modal Indonesia. Investor yang ingin
berinvestasi di pasar modal biasanya membuat strategi investasi dengan
menganalisis kondisi IHSG. Permalan diperlukan sehingga investor dapat melihat
kondisi IHSG dan membuat keputusan dalam berinvestasi. Vector Error
Correction Model (VECM) merupakan salah satu metode yang dapat digunakan
untuk pemodelan dan peramalan. Penelitian ini menggunakan data deret waktu
bulanan dari Januari 2009 sampai Februari 2015. Estimasi VECM menghasilkan
model dengan 1 lag dan memiliki 1 persamaan kointegrasi. Tidak ada variabel
yang mempengaruhi IHSG pada jangka pendek (p-value>0.05). Sedangkan dalam
jangka panjang semua variabel mempengaruhi IHSG. Dibandingkan dengan
ARIMA, VECM menghasilkan hasil peramalan yang baik dan memiliki galat
yang lebih kecil. Hal ini mengindikasikan VECM lebih baik dari ARIMA dalam
memodelkan data IHSG
Penilaian Tingkat Kerentanan Rumah Tangga terhadap Perubahan Iklim di DAS Citarum Menggunakan Analisis Gerombol K-Rataan, Fuzzy F-Rataan dan K-Medoid
No full textPemanasan global secara signifikan berkaitan erat dengan peningkatan gas rumah kaca (GRK) di atmosfer. Sumber utama emisi GRK berasal dari dominasi penggunaan bahan bakar fosil pada beragam aktivitas manusia. Pemanasan global merupakan salah satu penyebab terjadinya perubahan iklim (IPCC 2007). Besaran dampak perubahan iklim sangat bergantung pada tingkat kerentanan masyarakat terutama masyarakat yang tinggal di sekitar daerah aliran sungai (DAS) Citarum sehingga dibutuhkan kajian mengenai tingkat kerentanan masyarakat untuk membantu menyusun rencana strategi dan aksi adaptasi menghadapi dampak keragaman dan perubahan iklim baik jangka panjang maupun jangka pendek. DAS Citarum merupakan sungai terpanjang dan terbesar di Jawa Barat yang memegang peranan penting dalam berbagai bidang namun beragam masalah yang terjadi di sepanjang DAS Citarum telah memicu peningkatan frekuensi dan intensitas bencana di sepanjang DAS Citarum. IPCC 2007 mendefinisikan kerentanan sebagai ‘derajat atau tingkat sebuah sistem rentan atau tidak dapat mampu mengatasi dampak perubahan iklim termasuk keragaman dan keekstriman iklim’. Kerentanan dalam konteks sosial merupakan fungsi karakter, intensitas dan tingkat keragaman iklim dimana sebuah sistem mengalami keterpaparan, sensitifitas dan kemampuan adaptif sistem tersebut (IPCC 2001). Pada penelitian ini, tingkat kerentanan masyarakat yang diwakili oleh rumah tangga dikelompokkan menjadi lima kelompok menggunakan analisis analisis gerombol dengan metode k-rataan, fuzzy k-rataan dan k-medoid. Penentuan jumlah kelompok didasarkan pada metode kuadran (Boer et al. 2013). Data yang digunakan berasal dari survei berjudul Penilaian Kerentanan Rumah Tangga Terhadap Variasi Iklim dan Perubahannya di DAS Citarum yang diselenggarakan oleh CCROM IPB bekerjasama dengan ADB dan AECOM pada dalam Paket E, TA ADB 7189. Sebanyak 625 responden berhasil diwawancarai dengan panduan kuesioner. Analisis gerombol dilakukan untuk dua gugus data, gugus data pertama berisi 17 peubah dan gugus data kedua berisi 14 peubah. Evaluasi indikator penyusun tingkat kerentanan ternyata mampu memperbesar rasio rerata jarak objek dan nilai Hotelling serta memperkecil nilai fungsi tujuan dan salah klasifikasi metode penggerombolan. Pada gugus data pertama, metode k-medoid mampu memberikan hasil penggerombolan paling baik dibandingkan metode lain. Namun setelah dilakukan evaluasi indikator, metode k-rataan dapat menjadi solusi karena menghasilkan rasio rerata jarak objek dan fungsi tujuan yang tidak jauh berbeda dengan metode k-medoid dan menghasilkan nilai Hotelling paling besar serta salah klasifikasi paling kecil dibandingkan metode lain. Keuntungan penggunaan k-rataan untuk peneliti adalah metode ini dianggap lebih mudah digunakan daripada kedua metode lainnya
Penetapan Ekstrakurikuler Wajib untuk Siswa Sekolah MenengahAtas Berdasarkan Kecerdasan Majemuk (Studi Kasus Siswa SMA Negeri 1 Rumpin)
No full textPengelompokan jurusan di Indonesia saat ini hanya dibagi menjadi dua kelompok yaitu IPA dan IPS. Pengelompokan jurusan tersebut diduga belum cukup untuk mengembangkan potensi siswa secara maksimal karena kecerdasan majemuk siswa berbeda-beda. Penelitian ini bertujuan untuk menetapkan program ekstrakurikuler yang diikuti oleh setiap siswa berdasarkan kecerdasan majemuk yang dimiliki. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penggerombolan tidak berhirarki k-Means dan metode penggerombolan berhirarki Ward. Metode k-Means digunakan untuk menentukan jumlah gerombol yang efektif dan tepat dalam analisis, sedangkan metode Ward digunakan untuk mengidentifikasi anggota dan jenis ekstrakurikuler yang dapat diikuti dalam setiap gerombol yang terbentuk berdasarkan kecerdasan majemuk masing-masing siswa. Berdasarkan hasil penggerombolan yang dilakukan, didapatkan lima gerombol ekstrakurikuler, yaitu Bahasa dan Seni Rupa; Komunikasi; Kepemimpinan; Pecinta Alam; dan juga Design dan Fotografi
Analisis Spasial Data Panel pada Rata-Rata Pengeluaran per Kapita Jawa Barat dengan Matriks Queen Contiguity dan Akses Jalan
No full textRata-rata pengeluaran per kapita merupakan salah satu indikator penting dalam menentukan kesejahteraan penduduk pada suatu wilayah. Pola pengeluaran penduduk Jawa Barat sangat dipengaruhi oleh waktu dan lingkungan sosialnya sehingga ada indikasi pengaruh kebergantungan antar wilayah. Guna menangkap dinamika pengeluaran per kapita Jawa Barat, digunakan data deret waktu pada periode 2004-2008. Analisis statistika yang digunakan adalah analisis kebergantungan spasial data panel dengan pendekatan matriks queen contiguity dan akses jalan. Model data panel yang terpilih adalah model data panel dengan pengaruh tetap. Pengaruh kebergantungan spasial, berpengaruh nyata pada model galat spasial (SEM) untuk matriks queen contiguity dan untuk matriks akses jalan berpengaruh nyata pada model autoregresi spasial (SAR) dan galat spasial (SEM). Perbedaan signifikansi dari kedua matriks ini disebabkan karena jenis hubungan kebertetanggaan yang digunakan. Model yang tepat adalah model galat spasial (SEM) dengan matriks akses jalan. Pemilihan model terbaik didasarkan pada nilai AIC dan SIC yang dihasilkan yaitu sebesar -3.688 dan -2.979 serta asumsi kehomogenan ragam dan keacakan sisaan. Model terbaik yang dihasilkan adalah model galat spasial (SEM) pada data panel pengaruh tetap dengan matriks hubungan akses jalan
Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR) for Analyzing The Malnutrition Data (Case Study: Java Island in 2008
No full textPoisson regression, namely global model is a statistical method used to analyze the relationship between the dependent variable and the explanatory variables, where the dependent variable is a counted data and has a Poisson distribution. The result of its parameter estimation is homogeneous for all of the observations. However, especially in spatial data, its estimation will produce biased estimation. The parameter estimates in each location will vary among regions as it is influenced by territorial or geographical factors, which is known as spatial variability or spatial non-stationarity. Therefore the appropriate analysis for this data is Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR) model. GWPR parameter estimation used a weighting matrix which depends on the proximity between the locations. Fisher scoring iteration is used for solving the iteratively parameter estimation. In this research, GWPR will be used in malnutrition data because malnutrition is counted data which is assumed to have a Poisson distribution and the indirect factors of differences in the number of malnourished patients in every region is possible due to spatial factors. The results showed that GWPR model has better performance than global model based on AICc difference. Poverty aspect was the most influencing factor to the number of malnourished patients in a region compared to health, education, and food aspect. The spatial variability map is created for eight variables used in selected global model where every map showed the variability of local parameter estimates. There were five groups of the local parameter estimates in each map based on percentiles grouping which showed the low until hight relation of the parameter estimates groups to the number of malnourished patients. This research also created a significant variables map which detects the variables that were significant in each region
Analisis Efisiensi dan Karakteristik Perusahaan Konstruksi di Asia Tenggara
No full textKonstruksi merupakan aktivitas yang dilakukan oleh sekelompok orang untuk membuat bangunan fisik yang dibutuhkan untuk memenuhi kebutuhan manusia. Perubahan perekonomian yang disebut dengan Masyarakat Ekonomi ASEAN yang membuka peluang dalam persaingan kerja konstruksi antar negara. Terdapat tujuh peubah yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya harga bangunan, ekuitas, hutang, biaya konstruksi, pendapatan, laba usaha dan laba sebelum bunga pajak. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efisiensi perusahaan konstruksi bangunan domestik, kantor, dan hotel di Asia Tenggara, dan mendeskripsikan karakteristik perusahaan konstruksi bangunan domestik, kantor dan hotel yang efisien di Asia Tenggara.
Metode Data Envelopment Analysis sangat baik untuk menghitung efisiensi perusahaan konstruksi bangunan domestik, kantor, dan hotel di Asia Tenggara. Dengan rata-rata efisiensi sebesar 81.7% untuk bangunan domestik, 81.1% untuk bangunan kantor, dan 81.1% untuk bangunan hotel sudah menunjukkan tingkat efisiensi relatif yang cukup baik. Beberapa perusahaan konstruksi bangunan baik bangunan domestik, kantor, dan hotel memiliki permasalahan dengan skor efisiensi yang rendah dari tahun ke tahun sehingga perusahaan tersebut perlu melakukan perbaikan segera agar mampu bersaing dengan kompetitor-kompetitor lainnya. Salah satu langkah yang bisa dilakukan untuk perbaikan dengan meningkatkan kinerja perusahaan berdasarkan karakteristik perusahaan yang efisien. Hasil analisis karakteristik perusahaan konstruksi yang efisien menunjukkan pilihan yang bisa dilakukan perusahaan untuk meningkatkan efisiensinya. Karakteristik perusahaan konstruksi bangunan domestik, kantor, dan hotel yang efisien memiliki EPS dan CCR kurang dari satu, sementara ALR dan DER lebih dari satu. Perusahaan konstruksi bangunan yang efisien memiliki pendapatan yang tinggi terhadap laba sebelum bunga pajak, aset perusahaan yang tinggi terhadap hutang, kas perusahaan yang lebih rendah terhadap hutang lancar, dan ekuitas yang lebih rendah terhadap hutang
Churn Analysis and Prediction For A Product Customer Based on Survival Analysis and Random Forest
No full textSalah satu tantangan yang dihadapi perusahaan adalah loyalitas konsumen. Loyalitas konsumen biasanya ditunjukkan oleh tingkat churn konsumen. Loyalitas konsumen telah disarankan menjadi salah satu masalah yang dihadapi oleh banyak perusahaan di era sekarang ini. Pada perusahaan dengan skala besar dan luas, churn menjadi masalah berkurangnya laba perusahaan. Oleh karena itu perusahaan perlu mengembangkan metodologi yang konsisten dan sistematis untuk menangani churn konsumen. Hal ini dapat diatasi dengan analisis daya tahan dan random forest untuk menghasilkan solusi penangan konsumen churn. Analisis daya tahan digunakan untuk memberikan label churn atau tidak pada konsumen dengan mempertimbangkan definisi yang diberikan perusahaan untuk konsumen churn seberapa lama konsumen tidak kembali berbelanja. Setelah pelabelan dilakukan, baru dapat dilakukan pembentukan model prediksi untuk konsumen menggunakan random forest. Dalam analisis daya tahan delapan puluh persen dari konsumen loyal di perusahaan ritel ini memiliki karakteristik untuk melakukan pembelian kembali setelah hari ke-121 pasca transaksi pertama mereka, hal ini digunakan untuk melabelkan konsumen agar dapat dibentuk model prediksi. Random forest sebagai salah satu metode supervised learning dapat menggambarkan masalah churn konsumen. Menggunakan nilai hyperparameter random forest yang telah dioptimalkan dapat menghasilkan kinerja random forest yang cukup baik untuk menggambarkan churn konsumen. Akurasi total model ini adalah 77.60% , sensitivitas 82.25% dan spesifisitas 68.76%. Namun untuk dapat menggambarkan konsumen churn dengan data tidak seimbang diperlukan perhitungan precision, recall, dan f1 score. Peneliti mendapatkan 83.35% pada precision, 82.25% pada recall, dan 82.80% pada f1 score. Terakhir nilai AUC yang diperoleh adalah 0.810. Random Forest mengindikasi bahwa rata-rata transaksi dan jumlah pengeluaran rata-rata adalah faktor utama yang dapat membedakan churn konsumen dan bukan. Random Forest juga menyimpulkan bahwa penggunaan saluran otomatis dan manual untuk berbelanja tidak secara signifikan memengaruhi churn konsumen. Setelah performa random forest cukup baik dibentuk web app sederhana untuk melakukan pengotomatisan prediksi churn konsumen
Spatial Regression Approach in Determining Factors Affecting Percentage of Human Trafficking Victims inWest Java.
No full textThe spatial dimension plays a key role in many social phenomenons such as poverty, pollution, disease, crime and others. Social phenomenon in certain areas is influenced by the social phenomenon in other locations. One of the interesting social phenomenons that will be studied in this research is human trafficking in West Java. The aims of this study are to identify the spatial effects on percentage of human trafficking victims, and to determine the factors which affected percentage of human trafficking victims in West Java in 2010. The existence of spatial relationship information between district/municipality led to need to accommodate the spatial variability in the model, so that the model used were spatial regression models. Based on the analysis, spatial effect influential significantly the percentage of human trafficking victims. The hotspot for human trafficking victims were Cimahi Municipality, Bandung Municipality and Bandung District. The best model to accommodate spatial effect in this study was General Spatial Model (GSM) with AIC-value=-361.46 and R2a=71.34%. Based on GSM obtained the indepen-dent variables or factors which significantly affected percentage of human trafficking victims in West Java in 2010 for α=0.05 as follows: the average of population with divorce status, the average of population with local migrant status, and the average of population with maximum education in Junior High School
- …
