Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Yudi Setyawan
Jurusan Statistika, Fakultas Sains Terapan, Institut Sains dan Teknologi AKPRIND Yogyakarta
Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
ANALISIS JALUR UNTUK MENGIDENTIFIKASI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENDAPATAN PEMERINTAH DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA DARI SEKTOR PARIWISATA Sely Fitriatun Wakhidah; Noeryanti Noeryanti; Yudi Setyawan
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 1 No. 01 (2016)
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/statistika.v1i01.1102

Abstract

ABSTRAK Daerah Istimewa Yogyakarta mendapatkan sebutan sebagai daerah tujuan wisata terkemuka karena disamping banyak dan ragam pesona obyek dan daya tarik wisata juga tersedia sarana dan prasarana guna menunjang pariwisata tersebut. Berdasarkan data dari Dinas Pariwisata Daerah Istimewa Yogyakarta tercatat bahwa pendapatan dari pariwisata sebesar 50,33% dari Pendapatan Asli Daerah (PAD). Hal ini terbukti bahwa sektor pariwisata perlu diperhitungkan. Berdasarkan publikasi buku Statistik Kepariwisataan dari tahun 1980 – 2014 digunakan enam faktor terkait dengan pendapatan Pemerintah Daerah Istimewa Yogyakarta dari sektor pariwisata (X7) yaitu inflasi (X1), akomodasi (X2), promosi (X3), obyek wisata (X4), wisatawan (X5), aksesibilitas (X6). Guna meneliti faktor-faktor tersebut dilakukan penelitian menggunakan analisis jalur karena pada kasus ini faktor – faktor yang ada saling berhubungan dan memiliki hubungan sebab akibat. Penelitian ini mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi peningkatan dan penurunan pendapatan sektor pariwisata, menentukan faktor-faktor yang berpengaruh langsung, pengaruh tidak langsung maupun pengaruh total terhadap pendapatan dari sektor pariwisata serta menghitung seberapa besar keterkaitan antara faktor tersebut. Faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan dari sektor pariwisata secara total melalui pengaruh langsung dan tidak langsung yaitu promosi (91,7%) dan wisatawan (48,578%). Besar keterkaitan antara faktor promosi dengan wisatawan, promosi dengan pendapatan dan wisatawan dengan pendapatan berturut-turut sebesar 78,3%, 53,656%, 48,587%. Faktor tersebut secara simultan memberikan kontribusi kepada pendapatan daerah dari sektor pariwisata sebesar 93,223%.
METODE CLUSTER ANALYSIS UNTUK PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH BERDASARKAN VARIABEL YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN PADA TAHUN 2013 Ully Putriana; Yudi Setyawan; Noeryanti Noeryanti
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 1 No. 01 (2016)
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/statistika.v1i01.1106

Abstract

Melalui data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Tengah yaitu data Survey Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) tahun 2013, dilakukan analisis untuk mengetahui perkembangan tingkat kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah, variabel apa yang berpengaruh pada tingkat kemiskinan, serta pengelompokan Kabupaten/Kota di Jawa Tengah berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Dalam penelitian ini digunakan 10 variabel yang diambil dari indikator kemiskinan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu analisis deskriptif, analisis komponen utama, analisis faktor dan analisis klaster. Dari analisis komponen utama diperoleh dua komponen utama yang membentuk dua faktor yaitu enam variabel yang merupakan faktor utama dan dua variabel yang merupakan faktor pendukung. Faktor utama tersebut yang akan digunakan dalam analisis klaster. Metode analisis klaster yang digunakan yaitu metode hirarki dan non hirarki (K-Means). Hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa dari 35 Kabupaten/Kota dikelompokkan menjadi tiga yaitu Kabupaten/Kota dengan tingkat kemiskinan tinggi, sedang dan rendah. Digunakan nilai Root Mean Square Standar Deviation (RMSSTD) dan R-Squared (RS) untuk melihat klaster terbaik. Metode K-Means merupakan metode terbaik yang menghasilkan 3 klaster, 17 anggota untuk klaster 1, 13 anggota untuk klaster 2, dan 5 anggota untuk klaster 3.
Co-Authors Noeryanti Noeryanti Sely Fitriatun Wakhidah Ully Putriana