Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.147
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Statistika Jurnal Matematika dan Statistika serta Aplikasinya (Jurnal MSA) Jurnal Sains Matematika dan Statistika Jurnal Ekonomi & Kebijakan Publik Indonesian Journal of Applied Statistics J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika Journal of Dedicators Community The Indonesian Journal of Social Studies Business Economic, Communication, and Social Sciences Journal (BECOSS) PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA SCIENCE AND OFFICIAL STATISTICS
Risni Julaeni Yuhan
Politeknik Statistika STIS
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
ANALISIS NEGARA-NEGARA TERJANGKIT VIRUS COVID-19 BERDASARKAN KELOMPOK PENDAPATAN DAN NEGARA TROPIS DI BENUA ASIA MENGGUNAKAN MULTIPLE CLASSIFICATION ANALYSIS Aprilia Lutviana Dewi; Fajar Rakha Pratama; Nur Aini; Risni Julaeni Yuhan
Jurnal MSA ( Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 8 No 1 (2020): Volume 8 Nomor 1
Publisher : Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/msa.v8i1.13821

Abstract

Virus Corona atau severe acute respiratory syndrome coronavirus 2 (SARS-CoV-2) saat ini tengah menjadi pandemi global, yang dikenal dengan sebutan COVID-19. Negara – negara yang lebih dulu terjangkit COVID-19 adalah negara-negara yang masuk dalam kelompok pendapatan tinggi. Padahal negara berpendapatan tinggi lebih mudah untuk memenuhi kebutuhan nutrisi dan kesehatannya dibandingkan dengan negara berpendapatan rendah. Selain itu, kondisi iklim juga mungkin mempengaruhi penyebaran virus. Negara dengan iklim tropis merupakan negara yang lebih lambat terjangkit dibandingkan dengan negara yang tidak beriklim tropis, sehingga diasumsikan virus ini lebih susah menyebar di iklim tropis. Dalam penelitian ini dilihat hubungan antara jumlah kasus positif COVID-19 dengan kelompok pendapatan serta iklim di negara yang terkena corona di benua Asia menggunakan MCA (Multiple Classification Analysis). Hasil penelitian ini membuktikan bahwa kasus positif COVID-19 di Benua Asia lebih banyak terjadi di negara non-tropis dibandingkan negara tropis. Berdasarkan kelompok pendapatan, semakin tinggi kelompok pendapatan pada negara tropis di Benua Asia maka jumlah kasus positif COVID-19 cenderung meningkat. Hal ini  juga terjadi pada negara non-tropis di Benua Asia.
Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Angka Gizi Buruk di Indonesia Tahun 2018 Dengan Metode Analisis MCA ( Multiple Classification Analysis) Dena Apriliana; Indri Puspita Devi; M. Latif Al Banna; Rekayati Cahya Adi; Risni Julaeni Yuhan
Jurnal MSA ( Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 9 No 2 (2021): VOLUME 9 NOMOR 2 TAHUN 2021
Publisher : Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/msa.v9i2.21927

Abstract

Permasalahan mengenai gizi buruk masih menjadi perhatian bersama. Gizi buruk dapat menghambat pertumbuhan dan perkembangan anak. Penuntasan gizi buruk menjadi salah satu tujuan utama dari SDGs. Indonesia sendiri menjadi perhatian dunia berkaitan dengan masih tingginya kasus gizi buruk yang terjadi. Oleh karena itu, peneliti mencoba mencari faktor-faktor yang memengaruhi angka gizi buruk di Indonesia dengan metode analisis MCA (Multiple Classification Analysis). Variabel yang digunakan pada penelitian ini meliputi Angka Prevalensi Gizi Buruk sebagai variabel tak bebas, dan variabel PDRB per Kapita, Persentase Kabupaten/Kota yang Mencapai Imunisasi Dasar Lengkap pada Bayi, Kunjungan ANC K4, dan Persentase Bayi Usia 6 Bulan yang Mendapat ASI Eksklusif sebagai variabel bebasnya. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa variabel Persentase Kabupaten/Kota yang Mencapai Imunisasi Dasar Lengkap pada Bayi dan variabel Kunjungan ANC K4 secara signifikan memengaruhi Angka Prevalensi Gizi Buruk di Indonesia.
Analisis Jalur Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kriminalitas di Jawa Timur Tahun 2020 Rafli Anderson Lapebesi; Erlyna Nurhaliza Pramesti; Adima Lu’lu’atun Nabila Munawardani; Muhammad Nor Ahyandi; Marina Tika Sari; Risni Julaeni Yuhan
Jurnal Sains Matematika dan Statistika Vol 7, No 2 (2021): JSMS Juli 2021
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jsms.v7i2.13381

Abstract

Rasa aman merupakan salah satu kebutuhan dasar manusia yang biasanya diukur dengan menggunakan indikator negatif, misalnya jumlah angka kejahatan (crime total) atau jumlah orang yang berisiko terkena tindak kejahatan (crime rate). Menurut data dari Badan Pusat Statistik, Provinsi Jawa Timur selalu menempati peringkat 3 terbesar di Pulau Jawa  dengan  jumlah kasus kejahatan terbanyak. Pada tahun 2020 jumlah kasus kriminalitas di Jawa Timur tercatat  terdapat 24.186 kejadian. Tingginya jumlah kasus kriminalitas tentunya dipengaruhi oleh beberapa variabel baik itu ekonomi maupun sosial. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji variabel-variabel yang dominan dalam mempengaruhi jumlah kasus kriminalitas di Jawa Timur tahun 2020 dengan menggunakan  analisis jalur. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang bersumber dari publikasi yang diterbitkan oleh Badan Pusat Statistik. Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan, variabel persentase penduduk 10 tahun ke atas yang  tidak bisa membaca dan menulis dan TPT mempengaruhi jumlah kasus kriminalitas di Jawa Timur baik secara langsung maupun  tidak langsung sedangkan variabel kepadatan penduduk mempengaruhi jumlah kasus kriminalitas secara tidak langsung. TPT menjadi variabel yang memiliki pengaruh terbesar terhadap jumlah kasus kriminalitas di Jawa Timur tahun 2020.
Pertumbuhan Ekonomi Provinsi di Indonesia Berdasarkan Indeks Komposit Pertumbuhan Inklusif dan Faktor yang Memengaruhinya [Economic Growth of Provinces in Indonesia Based on Inclusive Growth Composite Index and The Influence Factors] Saputri Kusumaningrum; Risni Julaeni Yuhan
Jurnal Ekonomi & Kebijakan Publik Vol 10, No 1 (2019)
Publisher : Pusat Penelitian, Badan Keahlian DPR RI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22212/jekp.v10i1.1150

Abstract

In 2016, the high growth of Gross Regional Domestic Product (GRDP) in several provinces in Indonesia was also followed by high income inequality, poverty and unemployment, such as in Papua, Gorontalo, and Southeast Sulawesi. This condition is not in accordance with the concept of inclusive growth. The concept explains that in achieving economic growth all levels of society must participate in the process and economic growth can also be enjoyed by all levels of society. Therefore, the purpose of this study was to find out the level of growth of inclusive provincial achievements in Indonesia in 2016 and analyze the factors that influence these achievements. This study uses 2 methods, namely the inclusive growth composite index adopted from McKinley (2010) and multiple regression to answer related factors that influence it. The data used is sourced from the BPS, the Ministry of Health, and Bank Indonesia. The results show that there are no provinces in Indonesia that have achieved inclusive growth that excelled (index values 8 to 10) in 2016. Most provinces in Indonesia achieved satisfactory inclusive growth (index values 4 to 7) and there were two provinces having unsatisfactory categories (index value < 4) namely Papua and East Nusa Tenggara. In addition, this study analyzes the factors that influence the inclusive growth of provinces in Indonesia using multiple linear regression analysis. The results of regression analysis show that gross fixed capital formation, trade openness, and the ratio of MSME credit to GRDP affect inclusive growth.Keywords: economic growth, inclusive growth, inclusive growth composite indexAbstrakPada tahun 2016, pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) yang tinggi di beberapa provinsi di Indonesia ternyata diikuti pula ketimpangan pendapatan, kemiskinan, dan penganggurannya yang tinggi, seperti di Papua, Gorontalo, dan Sulawesi Tenggara. Kondisi tersebut tentu saja belum sesuai dengan konsep pertumbuhan inklusif, di mana dalam mencapai pertumbuhan ekonomi maka seluruh lapisan masyarakat harus ikut serta dalam prosesnya dan dapat menikmati hasilnya. Berdasarkan hal tersebut, tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat capaian pertumbuhan inklusif provinsi di Indonesia pada tahun 2016 dan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi capaian tersebut. Pendekatan penelitian menggunakan 2 metode, yaitu indeks komposit pertumbuhan inklusif yang diadopsi dari McKinley (2010) dan regresi berganda untuk menjawab terkait faktor-faktor yang memengaruhinya. Data yang digunakan bersumber dari Badan Pusat Statistik, Kementerian Kesehatan, dan Bank Indonesia. Hasil analisis menujukkan bahwa ternyata belum ada provinsi di Indonesia yang memiliki capaian pertumbuhan inklusif berkategori unggul (nilai indeks: 8-10) selama tahun 2016. Sebagian besar provinsi di Indonesia mencapai pertumbuhan inklusif dengan kategori memuaskan (nilai indeks: 4-7) dan terdapat dua provinsi yang memiliki kategori tidak memuaskan (nilai indeks: < 4), yaitu Provinsi Papua dan Nusa Tenggara Timur. Selain itu, penelitian ini menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi pertumbuhan inklusif provinsi di Indonesia menggunakan analisis regresi linier berganda. Hasil analisis regresi menunjukkan bahwa pembentukan modal tetap bruto, keterbukaan perdagangan, dan rasio kredit Usaha Mikro, Kecil, dan Menengah (UMKM) terhadap PDRB memengaruhi pertumbuhan inklusif.Kata kunci: pertumbuhan ekonomi, pertumbuhan inklusif, indeks komposit pertumbuhan inklusif
PENERAPAN MCA PADA PERBANDINGAN LAMA BELAJAR MAHASISWA TINGKAT III POLITEKNIK STATISTIKA STIS SEBELUM DAN SAAT PANDEMI COVID-19 Firza Refo Adi Pratama; Nadhifan Humam Fitrial; Novia Putri Lestari; Siti Andhasah; Risni Julaeni Yuhan
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 20, No 1 (2020)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v20i1.6226

Abstract

Pandemi Covid-19 yang terjadi saat ini memaksa kampus Politeknik Statistika STIS untuk melakukan Pembelajaran Jarak Jauh. Dalam sistem tersebut dosen sebagai pihak pemberi material stimulus dan pendorong, sedangkan peserta belajar sebagai pihak penerima informasi yang berperan untuk mempraktekan stimulus dan respon yang diberikan. Hal ini menyebabkan mahasiswa harus melakukan effort yang lebih besar untuk mendapatkan tingkat pemahaman yang maksimal. Penelitian ini berupa studi kasus dengan populasi seluruh mahasiswa tingkat III Politeknik Statistika STIS tahun akademik 2019/2020. Adapun tujuan dalam penelitian ini yaitu untuk menganalisis perbedaan lama waktu belajar mahasiswa dan faktor-faktor apa saja yang memengaruhinya pada sebelum dan saat terjadinya pandemi Covid-19. Metode analisis yang digunakan yaitu dengan MCA (Multiple Classification Analysis). Adapun variabel yang diduga berpengaruh terhadap lamanya waktu belajar yaitu jenis kelamin, peminatan, daerah tempat tinggal, indeks prestasi, dan jabatan dalam kegiatan PKL (Praktik Kerja Lapangan). Hasil penelitian menunjukkan bahwa terjadi penurunan waktu belajar mahasiswa pada saat kondisi pandemik Covid-19 dibandingkan saat kondisi normal. Hal ini dibuktikan dengan penurunan nilai grand mean waktu belajar mahasiswa. Selanjutnya diperoleh bahwa sebelum adanya Covid-19, hanya variabel jabatan di PKL yang menunjukkan hasil yang signifikan dalam mempengaruhi lama waktu belajar mahasiswa. Sedangkan pada saat kondisi pandemi Covid-19, tidak hanya jabatan di PKL, melainkan juga peminatan yang diambil mahasiswa berpengaruh signifikan terhadap lama waktu belajarnya.
Pengaruh Variabel Sosial Ekonomi Terhadap Perkawinan Usia Anak pada Wanita di Indonesia Tahun 2017 Ade Widiantara; Risni Julaeni Yuhan
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 19, No 2 (2019)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v19i2.5205

Abstract

Child marriage in Indonesia is currently at an alarming condition. It is known that there are 20 provinces with child marriage pravain rates above the national figure in 2015. The deprivation of the basic rights of girls who are married before the age of 15-18 years has an impact on increasing maternal mortality, infant mortality rate, giving birth to malnourished infants, stairs such as quarrels, arguments, prolonged conflicts, leading to divorce. In addition, the problem will certainly lead to high dependency ratio. In an effort to suppress marriage issues of childhood, it becomes important to know the socioeconomic factors affecting the first marriage age for women who marry the age of the child. Therefore in this study will be studied about the tendency of social and economic variables that affect the marriage of children aged in married women aged 15-24 years in Indonesia by using binary logistic regression analysis. The results showed that 1 in 4 women ever married 15-24 years of marriage at the age of the child. Based on the result of logistic regression analysis that is domicile domicile of residence, work status and type of work of woman, level of education of woman, parent education level, age of first marriage of parent and poverty status have significant effect to the marriage of child to woman ever married age 15-24 year in Indonesia in 2017.
Penentuan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Tingkat Fertilitas Di Indonesia Tahun 2017 Dengan Metode Multiple Classification Analysis (Analisis Data SDKI 2017) Vivy Maharani; Annisa Putri Ramadhanty; Galang Madya Putra; Iqbal Mukti Pratama; Risni Julaeni Yuhan
Business Economic, Communication, and Social Sciences (BECOSS) Journal Vol. 2 No. 3 (2020): BECOSS
Publisher : Bina Nusantara University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21512/becossjournal.v2i3.6478

Abstract

Fertility is the ability to produce offspring associated with female fertility. The desired condition is for the population to grow in balance as a prerequisite for achieving a population without growth, where fertility, mortality rates are declining, and distribution is more evenly distributed. To achieve a Balanced Growing Population Condition (PTS), a total fertility rate (TFR) of 2.1 per woman is expected in 2015. However, based on the results of the 2017 IDHS fertility rate in Indonesia is 2.4. This has not met the desired conditions to achieve the Balanced Growing Population (PTS) condition. For this problem, it is necessary to do further research to find out the factors that affect the level of fertility or the number of children born to women. In this study, researchers used the Multiple Classification Analysis (MCA) method to determine the factors that influence the number of births. The results and discussion show that a mother who knows her ovulation cycle and / or lives in a city has an average number of children who are smaller than a mother who does not know her ovulation cycle and / or resides in the village. This happens because a mother who knows her ovulation cycle is more able to control the incidence of pregnancy compared to a mother who does not know her ovulation cycle.
Faktor-Faktor yang Memengaruhi Tingkat Kriminalitas di Indonesia Tahun 2018 Andrian Dwi Putra; Gracilia Stevi Martha; Muhammad Fikram; Risni Julaeni Yuhan
Indonesian Journal of Applied Statistics Vol 3, No 2 (2020)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.13057/ijas.v3i2.41917

Abstract

Crime still often occurs easily in daily life in Indonesia. This study aims to determine factors that influence the level of crime in Indonesia in 2018 and the magnitude of the influence of each factor. The data used in this study are secondary data obtained from the Statistics Indonesia (BPS). The method used in this study is path analysis, and the variables used are population, education, unemployment rate, poverty rate, and crime. As a result, population and poverty influenced crime while education influenced poverty significantly.Keywords: crime, path coefficient, path analysis
Pemodelan Kasus Kumulatif Covid-19 di Pulau Jawa dan Bali Dengan Pendekatan Multiple Classification Analysis (MCA) Rezky Yayang Yakhamid; Amelia Tri Wahyuni; Nadidah Pangestika; Hanifah; Putu Adi Myarsithawan; Risni Julaeni Yuhan
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 14 No 2 (2021): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (333.829 KB) | DOI: 10.36456/jstat.vol14.no2.a4217

Abstract

Pada Maret 2020, pandemi global Covid-19 yang disebabkan oleh virus SARS-CoV-2 mulai menyerang Indonesia. Tingginya jumlah kasus kumulatif Covid-19 mengakibatkan diberlakukannya kebijakan PSBB (Pembatasan Sosial Berskala Besar) di Indonesia. Meski kebijakan PSBB sempat dihapuskan karena penyebaran Covid-19 yang menurun, tetapi kemudian diberlakukan kebijakan baru berupa PPKM (Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat) di Pulau Jawa dan Bali karena tingginya kasus kumulatif Covid-19 di wilayah tersebut. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi jumlah kasus kumulatif Covid-19 di Pulau Jawa dan Bali. Metode analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah MCA (Multiple Classification Analysis). Adapun variabel yang diduga memengaruhi jumlah kasus kumulatif Covid-19 yaitu klasifikasi daerah, kepadatan penduduk, persentase penduduk lansia, dan PDRB per kapita. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada tingkat signifikasi 5%, variabel klasifikasi daerah, kepadatan penduduk, persentase penduduk lansia, dan PDRB per kapita berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus kumulatif Covid-19 di Pulau Jawa dan Bali.
Peningkatan Kapasitas Kurikulum 2013 Pendidikan Usia Dini Pada Guru dan Pengelola PAUD Al Birru Nasyiatul Aisyiyah Risni Julaeni Yuhan; Diah Puspitarini; Husnul Khotimah; Lia Karisma; Fauzah Romadhon K; Hanifah Kasih S; Emi Rahmawati
Journal of Dedicators Community Vol 3, No 3 (2019)
Publisher : Universitas Islam Nahdlatul Ulama Jepara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (277.647 KB) | DOI: 10.34001/jdc.v3i3.1034

Abstract

Early Childhood Education (PAUD) is an embryo of children's education in shaping a generation of people who are superior and dignified. Education provided to children aged 0-6 years primarily introduces physical activity to stimulate the child's motoric development, affection and introduce the process of socializing to children. Considering the importance of PAUD, the curriculum 2013 PAUD has now been developed, where previously there was no specific curriculum that could be used in the learning process in PAUD.  Applying the curriculum 2013, the teachers still did not have enough capacity to be able to translate the concepts of the curriculum into the learning process. Therefore, training was carried out in an effort to increase capacity in the application of the Curriculum 2013 PAUD. The analytical method used is descriptive analysis and inference. The result of this activity is that there is a change in knowledge about the 2013 PAUD curriculum for the training participants. Participants give evaluators on the implementation of training in general is good. Outcome of this training the participants are required to disseminate the curriculum 2013 PAUD material
Co-Authors Ade Widiantara Adima Lu’lu’atun Nabila Munawardani Amelia Tri Wahyuni Andika Nikola Putra Andrian Dwi Putra Annisa Putri Ramadhanty Aprilia Lutviana Dewi Bony Parulian Josaphat Dena Apriliana Diah Puspitarini Emi Rahmawati Erlyna Nurhaliza Pramesti Fajar Rakha Pratama Fauzah Romadhon K Firza Refo Adi Pratama Galang Madya Putra Gracilia Stevi Martha Hanifah Hanifah Kasih S Helen Fricylya Br Tobing Husnul Khotimah Indri Puspita Devi Iqbal Mukti Pratama Lia Karisma M. Latif Al Banna Maghfira Ramadhani Marina Tika Sari Muhammad Fikram Muhammad Nor Ahyandi Nadhifan Humam Fitrial Nadidah Pangestika Novia Putri Lestari Nur Aini Ossy Sanityasa Rahajeng Putu Adi Myarsithawan Rafli Anderson Lapebesi Rekayati Cahya Adi Rezky Yayang Yakhamid Saputri Kusumaningrum Siti Andhasah Vina Astriani Vivy Maharani