Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
3.834
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Media Statistika Jurnal Sains dan Seni ITS IPTEK The Journal of Engineering IPTEK Journal of Science IPTEK Journal of Proceedings Series IPTEK The Journal for Technology and Science Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi Jurnal Teknobisnis BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Accounting and Management Journal Inferensi Journal of Infrastructure and Facility Asset Management JAMBURA JOURNAL OF PROBABILITY AND STATISTICS J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) Sewagati
Vita Ratnasari
Jurusan Statistika Institut Teknologi Sepuluh Nopember
Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Physics Social Sciences Transportation

Published : 50 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 50 Documents
Search

 1   2   3   4   5 
Model Probit Spasial pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Klasifikasi IPM di Pulau Jawa Puspita, Feni Ira; Ratnasari, Vita; Purhadi, Purhadi
CAUCHY Vol 2, No 4 (2013): CAUCHY
Publisher : Mathematics Department, Maulana Malik Ibrahim State Islamic University of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (973.126 KB) | DOI: 10.18860/ca.v2i4.3116

Abstract

Human pembagunan Index (HDI) is a composite index that includes three basic dimensions of human development is considered to reflect the status of the population's basic abilities of health, educational attainment, and purchasing power. Data IPM classified into four, namely low, lower middle, upper middle, and high. Therefore, determining the HDI can be done with the data probit regression approach. In the data found that there were similarities between the HDI value of geographically adjacent regions which resulted in the classification of the adjacent HDI same region. This is presumably due to the inter-regional dependency. This phenomenon is suspected because of the spatial dependencies can be described through spatial methods. From the explanation above, the HDI of data in this study are based on the spatial probit regression method are compared with the probit method. This study aims to assess the predictors for estimating parameters and testing parameters were applied to the data classification IPM in Java. MCMC is used as a method of estimating the parameters in the assessment. While the assessment test parameters used are 25% to 75% of the estimated parameters
ANALISIS KUALITAS LAYANAN BONGKAR MUAT DI PT TERMINAL PETIKEMAS SURABAYA DENGAN METODE SERVQUAL DAN QFD Bastian, Endhy; Ratnasari, Vita; Achmadi, Fuad
JURNAL AKUNTANSI DAN MANAJEMEN Vol 2 No 1 (2018): AUGUST
Publisher : UNUSA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33086/amj.v2i1.65

Abstract

  PT Terminal Petikemas Surabaya (TPS) has become one of the port services company has been trusted by various Indonesian and international companies in the management of international and domestic containers as well as various other loading and unloading services. PT TPS in providing international container management services is required to adjust its service level in accordance with international standards. Based on the Key Performance Indicator (KPI), the performance of PT TPS compared to some international ports in terms of Trund-Around Time (TRT), Gross Mover Per Hour (GMPH), and Berth Move Per Hour (BMPH) are still far behind with ports in UAE, Asia Pacific and India. The low performance of PT TPS based on the three indicators shows that the quality of service PT TPS still needs to be repaired. In this research, perception analysis and customer expectation with Service Quality (SERVQUAL) method to measure service quality of PT TPS. The gap between perception and customer expectation from Service Quality (SERVQUAL) is improved by Quality Function Deployment (QFD) method. And based on the two analysis, the preparation of strategies that should be applied by PT TPS to improve the quality of service. The results obtained show that all dimensions have satisfaction level “satisfied” which means that customers value the services provided by PT TPS is enough to meet expectations but still not maximal. Furthermore, Cartesius diagram analysis showed that there are 5 indicators that need improvement either immediately. The QFD analysis is performed to determine the recommended improvements on 5 indicators. Indicators that require top priority are indicators related to the competence of officers, especially administrative officers. So the management recommendation is to make Standard Operating Procedure (SOP) for each activity in port for administration officer
Semiparametric Spline Truncated Regression on Modelling AHH in Indonesia Fitriana, Dewi; Budiantara, I Nyoman; Ratnasari, Vita
IPTEK Journal of Proceedings Series No 1 (2018): 3rd International Seminar on Science and Technology (ISST) 2017
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23546026.y2018i1.3502

Abstract

Life expectancy (AHH) is an indicator that can reflect the health status of a region, whether from infrastructure, access, and health quality. As one of the dimensions of the Human Development Index (HDI), AHH is deemed to need global attention. Today, AHH growth in developing countries is slow even slower when compared to underdeveloped countries. In Indonesia, the trend of life expectancy at birth continues to increase, but the achievement of national AHH is still lagging behind the AHH of neighboring countries. In addition, as an archipelagic country, the achievement of AHH among provinces still shows a disparity.This study modeled the factors that determine AHH with semiparametric spline truncated regression approach. The method of selecting optimum knots using Generalized Cross Validation (GCV) method. The best model that is formed is a model using three knots with the coefficient of determination of 84.70 percent. Significant variables were percentage of the poor population, percentage of households using clean drinking water, percentage of population who have health complaints, the percentage of under five years who have been complete immunized, and Mean Years of Schooling (MYS). The results of this study are expected to be an input for the Government to take policy in order to improve the national AHH as a whole
ESTIMASI PARAMETER MODEL PROBIT PADA DATA PANEL MENGGUNAKAN OPTIMASI BFGS Halistin, Halistin; Ratnasari, Vita; Rahayu, Santi Puteri; Patih, Tandri
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 14 No 2 (2020): BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan
Publisher : MATHEMATIC DEPARTMENT, FACULTY OF MATHEMATICS AND NATURAL SCIENCES, UNIVERSITY OF PATTIMURA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (885.055 KB) | DOI: 10.30598/barekengvol14iss2pp167-180

Abstract

One model that may explain the pattern of the relationship between the categorical dependent variable and the independent variables is probit regression. In the probit regression, the independent variable can be categorical or continuous. Probit regression is using the link function of the standard normal distribution. If the probit regression modeling involves a cross-section data and time series data, it is called probit data panel model. Parameter estimation of random effect probit data panel model is using the maximum likelihood estimation (MLE) method with Gauss Hermite Quadrature approach. Iterative procedure by using BFGS method. BFGS method used to obtain the close form value of the parameter estimates.
The Effect of Customer Loyality and Satisfaction's Factors in Visiting Mall XYZ Farony, Rivan; Suef, Mokh.; Ratnasari, Vita
IPTEK Journal of Proceedings Series No 1 (2020): The 1st International Conference on Business and Engineering Management (IConBEM)
Publisher : Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23546026.y2020i1.11941

Abstract

Mall Success can be seen with a large number of mall visitors and visitors coming. In this case, one of the malls in the Tidar area of Surabaya is more important than most of the malls in general in the city of Surabaya. At the XYZ mall area, visitors are seen lonely from day to day, this is a big question mark whether visitors are satisfied to receive a compilation of visiting the mall. For this reason, the satisfaction of visitors and customers in the mall is an important factor in determining the buying and selling activities in the mall. The research offered suggests about customer satisfaction and customer loyalty proposed by, hedonic value, Relaxation Value, socialization value, Utilitarian Value. This can affect the purchasing power of consumers to buy at the mall. Satisfaction can provide a supported spending will, thus providing a significant turnover of money. By creating a sense of satisfaction can generate customer loyalty in the mall. This research was conducted by distributing questionnaires to visitors or customers who have come to the XYZ mall. The method used in this research is Structural Equation Modeling. by Processing data using Smart PLS software because the research model is complex. The findings in this study are the outcome variable, Hedonic Value, Relaxation Value, and Socialization Value regarding customer satisfaction and customer loyalty, while the Utilitarian Value only has a significant effect on customer satisfaction. The results of this study are expected to make the mall management considerations to develop the right strategy in increasing the number of visitors and customers to come to the mall.
Analisis Regresi Logistik Ordinal terhadap Faktor-faktor yang Mempengaruhi Predikat Kelulusan Mahasiswa S1 di ITS Surabaya Sitti Imaslihkah; Madu Ratna; Vita Ratnasari
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (895.023 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4959

Abstract

Abstrak—Setiap perguruan tinggi memilikikewajiban dalam mengontrol prestasi mahasiswanya untuk menghasilkan lulusanyang berkualitas. Ukuran prestasi mahasiswa diantaranya adalah indeks prestasidan lama studi yang menghasilkan predikat kelulusan. Predikat kelulusandipengaruhi oleh beberapa faktor tertentu. Dalam penelitian ini, variabelrespon adalah predikat kelulusan yang terdiri dari dengan pujian, sangatmemuaskan, dan memuaskan. Analisis regresi logistik ordinal merupakan salahsatu metode yang tepat karena variabel respon mempunyai skala ordinal(bertingkat). Terdapat beberapa variabel prediktor yang diduga berpengaruh padapredikat kelulusan antara lain fakultas, jenis kelamin, asal daerah, jalurmasuk ITS, status SMA, pekerjaan ayah, pekerjaan ibu, dan pendapatan orang tua.Data merupakan data sekunder dari Badan Akademik ITS. Mayoritas lulusanmahasiswa mempunyai predikat sangat memuaskan. Predikat kelulusan denganpujian telah menunjukkan angka sebesar 23%, hal ini berarti jumlah lulusan mahasiswadengan mudah mencapai predikat tersebut. Secara pengujian serentak, faktor yang berpengaruh adalahfakultas, jenis kelamin, jalur penerimaan, pekerjaan ayah, peker­jaan ibu danpendapatan.
Pemetaan dan Pemodelan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) Perempuan di Provinsi Jawa Timur dengan Pendekatan Model Probit Rizky Amalia Yulianti; Vita Ratnasari
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1239.927 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4960

Abstract

Abstrak— Jawa Timur merupakan provinsiterbesar kedua di Indonesia, dengan jumlah penduduk perempuan lebih besardaripada laki-laki. Jumlah penduduk di Jawa Timur yang besar mengakibatkanpersedian tenaga kerja juga besar, khususnya tenaga kerja perempuan. Tingkatpartisipasi  angkatan kerja (TPAK)merupakan ukuran untuk menunjukkan keterlibatan perempuan dalam dunia ketenagakerjaan. TPAK juga merupakanindikasi relatif dari pasokan tenaga kerja tersedia yang terlibat dalamproduksi barang dan jasa. semakin banyak perempuan bekerja akan  meningkatkan kesejahteraan, kualitas individudan rumah tangga  serta pertumbuhanekonomi di wilayah tersebut, pertumbuhan ekonomi dapat dilihat melalui PDRB.Tujuan dari penelitian ini antara lain yaitu mendeskripsikan karakteristikangkatan kerja perempuan, pemetaan wilayah Jawa Timur berdasarkan TPAKperempuan jika dilihat dari segi sektoral dengan analisis kelompok. Sertamemodelkan faktor-faktor yang mempengaruhi TPAK perempuan dengan RegresiProbit. Berdasarkan hasil analisis kelompok terdapat empat kelompok bentukanyaitu kelompok wilayah TPAK perempuan di sektor pertanian, perdagangan,industri perdagangan, dan pertanian perdagangan. Hasil  pemodelan probit dengan mengunakan sepuluhvariabel yang diduga mempengaruhi TPAK perempuan adalah variabel pengeluaranperkapita sebulan, tenaga kerja perempuan asal kota, dan PDRB yang berpengaruhsecara signifikan  terhadap TPAKperempuan.
Pemodelan Penduduk Miskin Yuanita Damayanti; Vita Ratnasari
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (975.499 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v2i2.4863

Abstract

Abstrak— Penduduk miskin adalah penduduk yang memiliki pengeluaran per kapita perbulan lebih kecil dari garis kemiskinan. Jawa Timur dalam realitanya masih banyak masyarakat yang hidup di bawah garis kemiskinan. Dalam penelitian ini diambil rumusan permasalahan yaitu mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh di tiap kabupaten/kota penduduk miskin di Propinsi Jawa Timur dengan tujuan mendapatkan model penduduk miskin menggunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR). Dalam penelitian ini digunakan beberapa variabel yang diduga mempengaruhi penduduk miskin. Deskripsi persentase penduduk miskin tiap kabupaten/kota menunjukan bahwa penduduk miskin memiliki pola menyebar  begitu pula faktor-faktor yang mempengaruhinya. Gambaran tersebut diperkuat dengan hasil pengujian Breuch-Pagan yang menunjukkan bahwa data memiliki heterogenitas spasial. Hasil pemodelan dengan GWR lebih baik daripada model regresi global dikarenakan memiliki R2 yang lebih besar dan jumlah kuadrat error yang lebih kecil. Model GWR yang dihasilkan berbeda-beda untuk tiap kabupaten/kota dan mengelompokan variabel-variabel yang signifikan kedalam hasil pemodelan dengan menggunakan peta tematik.
Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Jawa Timur Dengan Menggunakan Metode Regresi Logistik Ridge Dwi Maumere Putra; Vita Ratnasari
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 4, No 2 (2015)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (434.696 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v4i2.10450

Abstract

Pembangunan manusia di suatu daerah merupakan upaya yang dilakukan oleh pemerintah daerah terkait dengan ke-sejahteraan masyarakat yang diukur dengan Indeks Pembangun-an Manusia (IPM). Terdapat tiga sektor pembentuk IPM yaitu kesehatan, pendidikan dan ekonomi dimana faktor-faktor dalam setiap sektor cenderung memiliki kolinieritas yang tinggi yang menyebabkan adanya kasus multikolinieritas. Apabila kasus multikolinieritas tidak diatasi, maka dapat menyebabkan variansi  dari hasil estimasi parameter menjadi besar yang dapat ber-akibat pada banyaknya variabel prediktor yang tidak signifikan meskipun nilai koefisien determinasi (R2) tinggi. Sehingga untuk mengatasinya dilakukan pemodelan terhadap Indeks Pembangun-an Manusia (IPM) Provinsi Jawa Timur menggunakan metode Regresi Logistik Ridge. Terdapat tiga variabel yang berpengaruh signifikan, yaitu angka kematian bayi (X1), angka buta huruf (X4) dan angka partisipasi sekolah (X5). Dengan metode backward elimination, didapatkan model terbaik dengan ketepatan kla-sifikasi sebesar 97,37% yang menghasilkan 5 kabupaten/kota ter-golong IPM menengah bawah, yaitu Kabupaten Bangkalan, Sampang, Probolinggo, Situbondo dan Jember. Pada 33 kabupaten/kota yang lain tergolong dalam IPM menengah atas.
Pemodelan Logit, Probit dan Complementary Log-Log Pada Studi Kasus Partisipasi Perempuan Dalam Pembangunan Ekonomi di Kalimantan Selatan Rizfanni Cahya Putri; Vita Ratnasari
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 4, No 2 (2015)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (462.975 KB) | DOI: 10.12962/j23373520.v4i2.10528

Abstract

Beberapa metode statistika yang mampu menangani data dengan variabel respon bersifat kualitatif adalah model logit, probit dan complementary log-log (Agresti, 2002). Apabila variabel responnya berupa data kualitatif yang terdapat pada partisipasi perempuan dalam angkatan kerja secara individu dapat dilihat dari pilihan bekerja atau tidak bekerja (BPS, 2013). Pembahasan mengenai ketenagakerjaan menjadi lebih menarik apabila dilihat dari jumlah perempuan yang bekerja, dikarenakan mulai meningkat dengan adanya tujuan untuk meningkatkan kesejahteraan keluarga (KPPPA, 2014). Telah diketahui pula bahwa Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) perempuan di Kalimantan Selatan tertinggi di Pulau Kalimantan adalah sebesar 56,39 persen (BPS,2012). Akan tetapi, Kalimantan Selatan merupakan salah satu provinsi dengan angka IPG (Indeks Pembangunan Gender) dan IDG (Indeks Pemberdayaan Gender) rendah selama 12 tahun (2006-2012) dengan Persentase IPG sebesar 66,30 dan IDG sebesar 68,40 (KPPPA, 2013). Variabel penelitian yang digunakan adalah partisipasi bersekolah, pendidikan tertinggi dan daerah tempat tinggal. Model logit, probit maupun complementary log-log ditinjau dari nilai AIC dan R-Square relatif tidak signifikan berbeda. Kesimpulan ini didukung pula jika ditinjau dari nilai goodness of fit, baik model logit maupun probit memberikan hasil yang relatif tidak signifikan berbeda (Ratnasari, Sunaryo dan Setiawan, 2008).
Co-Authors Achmad Choiruddin Agnes Tuti Rumiati Almira Qattrunnada Qurratu'ain Andrea Tri Rian Dani Anita Susanti Annissa'dilla Nur Azizah Aprilia Fitri Karimah Arif Khoirul Anam Bastian, Endhy Cinde Pristi Kurnia Merdiko Citto Pacama Fajrinia Clara Dewanti Dani, Andrea Tri Rian Deby Lolita Permatasari Dwi Maumere Putra Eko Wahyu Wibowo Elika Tantri Erma Oktania Permatasari Fachrian Bimantoro Putra Farid Achmadi Farony, Rivan Faurizal Limansyah Febriliani Masitoh Feni Ira Puspita, Feni Ira Fitriana, Dewi Fuad Achmadi Gita Prestalita Halistin, Halistin Haryono Haryono Hesikumalasari Hesikumalasari Hitapriya Suprayitno, Hitapriya I Nyoman Budiantara I Putu Artama Wiguna Ida Nur Indah Sari IGAR CALVERIA AVIANTHOLIB Insan Amalia Mutfi Ismaini Zain Khaerun Nisa' LUDIA NI'MATUZZAHROH Ludia Ni’matuzzahroh Made Ayu Dwi Octavanny Madu Ratna Maulidiah Nitivijaya Mokh. Suef Muhammad Aldani Zen NARITA YURI ADRIANINGSIH Nina Saraswati Nina Saraswati Nisa Andini Okka Kusumawati Asmoyo Purhadi Purhadi Qonita Qurrota A'yun R Sutjipto RADITYA NOVIDIANTO Retno Dewi Yulianti Ria Asih Aryani Soemitro Rifani Nur Sindy Setiawan Rizfanni Cahya Putri Rizky Amalia Yulianti Santi Puteri Rahayu Sitti Imaslihkah Taufiqotul Masrukha Tesha Nisva Tiza Ayu Virania Vida Faiza Rochmah Wahyu Indri Astuti Winarni Kurniasari Yashintia Arien Epriliyanti Yollafie Asmara Yovita Liana Salsabila Yuanita Damayanti