J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Merupakan Media Penerbitan Dan Pembahasan Karya Ilmiah Dalam Bidang Ilmu Statistika Beserta Aplikasinya, Baik Berupa Hasil Penelitian, Bahasan Tentang Teori, Metodologi, Komputasi, Maupun Aplikasi Statistika Dalam Bidang Lain.
Articles
10 Documents
Search results for
, issue
"Vol 11 No 2 (2018): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika"
:
10 Documents
clear
<![CDATA[Pemodelan Kemiskinan Pada Kabupaten/Kota Di Provinsi Jawa Timur Tahun 2015 Dengan Pendekatan Model Regresi Spasial ]]>
<![CDATA[Siti Munadhiroh]]>;
<![CDATA[Wara Pramesti]]>
<![CDATA[ J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 11 No 2 (2018): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika ]]>
Publisher : <![CDATA[Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (537.283 KB)
|
DOI: 10.36456/jstat.vol11.no2.a1864
<![CDATA[Regression is a technique that can be used for response variables with one or more predictor variables. The purpose of this study is to model poverty in districts / cities in East Java 2015 with a spatial regression approach. In 2015, poverty in East Java has increased compared to the previous year. Therefore it is necessary to identify the factors that affect poverty. The variables used are the percentage of poor population as the response variable and the predictor variables include last elementary school education (X1), school participation rate 7-12 years (X2), informal sector workers (X3), open unemployment rate (X4), household using bamboo walls (X5), and household users of inadequate drinking water sources (X6). The result of this research is the best model to model the percentage of poor people is Spatial Error Model (SEM) with spatial weighting matrix Queen Contiguity and obtained AIC value 191,02 and R2 equal to 77,47%. Factors that have significant effect on the percentage of the poor are school enrollment (X2), informal sector workers (X3), household users of inadequate drinking water sources (X6) and there is an error dependency on one location to another.]]>
<![CDATA[Pemodelan Kemiskinan Pada Kabupaten/Kota Di Provinsi Jawa Timur Tahun 2015 Dengan Pendekatan Model Regresi Spasial ]]>
<![CDATA[Munadhiroh, Siti]]>;
<![CDATA[Pramesti, Wara]]>
<![CDATA[ J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 11 No 2 (2018): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi Univ. PGRI Adi Buana Surabaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (537.283 KB)
|
DOI: 10.36456/jstat.vol11.no2.a1864
<![CDATA[Regression is a technique that can be used for response variables with one or more predictor variables. The purpose of this study is to model poverty in districts / cities in East Java 2015 with a spatial regression approach. In 2015, poverty in East Java has increased compared to the previous year. Therefore it is necessary to identify the factors that affect poverty. The variables used are the percentage of poor population as the response variable and the predictor variables include last elementary school education (X1), school participation rate 7-12 years (X2), informal sector workers (X3), open unemployment rate (X4), household using bamboo walls (X5), and household users of inadequate drinking water sources (X6). The result of this research is the best model to model the percentage of poor people is Spatial Error Model (SEM) with spatial weighting matrix Queen Contiguity and obtained AIC value 191,02 and R2 equal to 77,47%. Factors that have significant effect on the percentage of the poor are school enrollment (X2), informal sector workers (X3), household users of inadequate drinking water sources (X6) and there is an error dependency on one location to another.]]>
<![CDATA[Analisis Faktor Dalam Meningkatkan Prestasi Belajar Siswa Kelas X IPS SMA Negeri 1 Adonara Timur, Provinsi ]]>
<![CDATA[Prisca, Maria]]>
<![CDATA[ J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 11 No 2 (2018): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi Univ. PGRI Adi Buana Surabaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (557.428 KB)
|
DOI: 10.36456/jstat.vol11.no2.a2174
<![CDATA[Education is very important in achieving the ideals of the nation to improve the quality of human resources as well. Curriculum change in 2013 is one of the government's efforts in improving the quality of education in Indonesia. To improve students' learning achievement, internal and external factors are needed to encourage students to keep their spirit in learning. In this study, the researcher took a case about factor analysis in improving the achievement of the students of class X IPS of SMA Negeri 1 Adonara Timur. Achievement of study in SMA Negeri 1 Adonara East class X particularly good, although there are achievement of learning in class X IPS is often low. This study aims to determine what factors are formed in improving student achievement class X IPS in SMA Negeri 1 Adonara Timur. The data used in this study is the primary data obtained through the distribution of questionnaires, with a sample of 47 students. The analysis method used in this research is factor analysis. Factor analysis is one of the statistical techniques that can be used to provide a relatively simple description through the reduction of the number of variables called factors. Since the purpose of factor. Pendidikan merupakan hal yang sangat penting dalam mencapai cita-cita bangsa sehingga meningkatkan Sumber Daya Manusia yang berkualitas. Perubahan Kurikulum pada tahun 2013 merupakan upaya pemerintah dalam meningkatkatkan kualitas pendidikan di Indonesia yang diketahui berdasarkan prestasi belajar siswa. Untuk meningkatkan prestasi belajar siswa, diperlukan faktor intern dan faktor ekstern yang mendorong siswa untuk tetap semangat dalam belajar. Prestasi belajar di SMA Negeri 1 Adonara Timur khususnya kelas X tergolong baik, Namun, prestasi belajar pada kelas X IPS seringkali rendah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang terbentuk dalam meningkatkan prestasi belajar siswa kelas X IPS di SMA Negeri 1 Adonara Timur. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer yang diperoleh melalui penyebaran kuesioner, dengan sampel sebanyak 47 siswa. Metode analisis yag digunakan dalam penelitian ini adalah analisis faktor. Tujuan dari analisis faktor pada penelitian ini adalah untuk mereduksi data maka metode analisis faktor yang digunakan adalah Principal Component Analysis (PCA). Hasil dari penelitian ini diperoleh 5 faktor yang diduga dapat meningkatkan prestasi belajar siswa kelas X IPS di SMA Negeri 1 Adonara Timur. Faktor-faktor tersebut adalah Lingkungan Sekolah, Peranan Orang Tua, Peranan Guru, Disilpin Belajar, dan Motivasi Belajar.]]>
<![CDATA[Pemodelan Regresi Spline pada Studi Kasus Angka Kematian Bayi di Jawa Timur Tahun 2015 ]]>
<![CDATA[O L, Maria Fatima]]>
<![CDATA[ J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 11 No 2 (2018): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi Univ. PGRI Adi Buana Surabaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (431.254 KB)
|
DOI: 10.36456/jstat.vol11.no2.a2177
<![CDATA[The question facing the East Java province in the field of health is maternal mortality (AKI) and infant mortality (AKB) which has decreased slowly. With regard to the target of the Millennium Development Goals (MDGs) in 2015 to AKB is the 23 deaths per 1.000 live births. AKB in East Java province, according to the Central Bureau of statistics (BPS) in 2015 i.e. amounting to 24 deaths per 1.000 live births. Based on the high degree of AKB in East Java the year 2015 then regression splines method applied to analyze AKB and the factors that affected it. Analysis of the results obtained that the linear relationship between the precise model of the percentage of labor by non medical personnel against infant mortality in East Java the year 2015 with 1 point of knots based on Generalized Cross Validation (GCV) a minimum of 39.22079. Based on the results of the analysis also obtained the best model Multivariable linear splines are linear splines with 1 point of knots based on Generalized Cross Validation (GCV) a minimum of 34.11737. Variables that influence significantly taking action against infant mortality in East Java the year 2015 are: the percentage of women who are the age of the first marriage of less than 17 years and the percentage of women who never school/did not finish ELEMENTARY SCHOOL. Persoalan yang dihadapi Provinsi Jawa Timur dalam bidang kesehatan adalah angka kematian ibu (AKI) dan angka kematian bayi (AKB) yang mengalami penurunan secara lambat. Berkaitan dengan target Millenium Development Goals (MDGs) tahun 2015 untuk AKB adalah 23 kematian per 1.000 kelahiran hidup. AKB di Provinsi Jawa Timur menurut Badan Pusat Statistik (BPS) pada tahun 2015 yakni sebesar 24 kematian per 1.000 kelahiran hidup. Berdasarkan tingginya AKB di Jawa Timur tahun 2015 maka metode regresi spline diterapkan untuk mengkaji AKB dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Dari hasil analisis didapatkan bahwa model spline linear hubungan antara persentase persalinan oleh tenaga non medis terhadap angka kematian bayi di Jawa Timur tahun 2015 dengan satu titik knot berdasarkan Generalized Cross Validation (GCV) minimum sebesar 39,22079. Berdasarkan hasil analisis juga didapatkan model spline linear multivariabel terbaik adalah spline linear dengan satu titik knot berdasarkan Generalized Cross Validation (GCV) minimum sebesar 34,11737. Variabel yang berpengaruh signifikan tehadap angka kematian bayi di Jawa Timur tahun 2015 adalah : persentase perempuan yang usia perkawinan pertama kurang dari 17 tahun dan persentase wanita yang tidak pernah sekolah/tidak tamat SD.]]>
<![CDATA[Spatial Autoregressive Model untuk Pemodelan Angka Harapan Hidup (AHH) di Provinsi Jawa Timur ]]>
<![CDATA[Intan, Nova Ratih]]>;
<![CDATA[Sulistiyawan, Edy]]>
<![CDATA[ J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 11 No 2 (2018): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi Univ. PGRI Adi Buana Surabaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (502.574 KB)
|
DOI: 10.36456/jstat.vol11.no2.a2178
<![CDATA[Life expectancy is an estimation of life spans that can be attained in a region. Life expectancy is an indicator of the amount of a country’s public health. Life expectancy also can be a benchmark for evaluating the government’s performance in health, social and economic fields. So, we need a statistic model to analyze the factors that affect life expectancy in East Java. The data analysis using multiple linear regression method with Ordinary Least Square (OLS) approach is not enough if some of OLS assumption is not fulfilled. That is why to overcome that problem we use Spatial Autoregressive Model (SAR) method which is used to know the spatial lag on variable response and parameter estimate. According to the data analysis, on the spatial aspect the data has fulfilled the assumption of spatial dependency using Moran’s I with p-value of 0,004315. The spatial weighted matrices that is used is weighted matrices Queen Contiguity. There is the coefficient of determination value (R2) and Akaike’s Information Criterion (AIC) from Spatial Autoregressive Model that is better than OLS consecutively that is 72,459% and 137,36. The significant factor that affect life expectancy on every region/city in East Java is the percentage of households that live clean and health (X7) and the percentage of poor people (X8). Angka Harapan Hidup adalah perkiraan usia hidup yang dapat dicapai oleh penduduk pada suatu wilayah. Angka harapan hidup digunakan sebagai salah satu indikator derajat kesehatan masyarakat suatu negara. Angka harapan hidup juga dapat menjadi tolak ukur untuk mengevaluasi kinerja pemerintah dalam bidang kesehatan, sosial dan ekonomi. Oleh karena itu diperlukan sebuah pemodelan statistika untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi angka harapan hidup di Jawa Timur. Analisis data menggunakan metode regresi linear berganda dengan pendekatan Ordinary Least Square (OLS) tidak cukup jika beberapa asumsi OLS tidak terpenuhi. Maka untuk mengatasi hal tersebut digunakan metode Spatial Autoregressive Model (SAR) yang digunakan untuk mengetahui lag spasial pada variabel respon dan menaksir parameter. Berdasarkan hasil analisis, pada aspek spasial data telah memenuhi asumsi dependensi spasial menggunakan uji Moran’s I dengan p-value sebesar 0,004315. Matriks pembobot yang digunakan adalah matriks pembobot Queen Contiguity. Diperoleh nilai koefisien determinasi (R2) dan Akaike’s Information Criterion (AIC) dari Spatial Autoregressive Model yang lebih baik dari OLS berturut-turut yaitu 72,459% dan 137,36. Faktor signifikan yang mempengaruhi AHH di setiap kabupaten/kota di Jawa Timur adalah persentase rumah tangga berperilaku hidup bersih dan sehat (X7) dan persentase penduduk miskin (X8).]]>
<![CDATA[Analisis Biplot pada Pemetaan Karakteristik Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur tahun 2016 ]]>
<![CDATA[indrasetianingsih, artanti]]>
<![CDATA[ J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 11 No 2 (2018): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Sains dan Teknologi Univ. PGRI Adi Buana Surabaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (405.458 KB)
|
DOI: 10.36456/jstat.vol11.no2.a2179
<![CDATA[Characteristics of a region is a feature that is owned by the area. Characteristics can be seen from several aspects that exist in each region. East Java Province is a province located in the east of Java Island with Surabaya City as the Capital of Province. Biplot is one attempt to describe the data contained in the summary table in the two-dimensional graph. This analysis aims to model a matrix by overlapping vectors representing row vectors with vectors representing the vectors of the matrix column. Biplot analysis is based on the analysis of the main component (PCA biplot), ie by describing singular value or singular value decomposition (SVD). SVD aims to decipher the singular value of a matrix which is an nxp sized matrix that has been corrected with the mean and then raised the matrix and. The data used in this study using secondary data obtained from the Central Bureau of Statistics of East Java Province in 2016. Based on the result of data analysis, it can be concluded that 2 main factors are economic education consisting of infant mortality rate (X1), percentage of poor people (X2), per capita expenditure per year (X3), old school expectancy (X4) average of school length (X5) and social health factors consisted of percentage of population with appropriate drinking water source (X11), percentage of households living clean and healthy (X13).Goodness of fit biplot in economic education factor of 0.878. Karakteristik suatu wilayah merupakan ciri yang dimiliki oleh daerah tersebut. Karakteristik dapat dilihat dari beberapa aspek di masing-masing wilayah. Provinsi Jawa Timur merupakan sebuah provinsi di sebelah timur Pulau Jawa dengan Kota Surabaya sebagai Ibukota Provinsi. Biplot adalah salah satu upaya menggambarkan data-data yang ada pada tabel ringkasan dalam grafik berdimensi dua. Analisis ini bertujuan memperagakan suatu matriks dengan menumpang tindihkan vektor-vektor yang merepresentasikan vektor-vektor baris dengan vektor-vektor yang merepresentasikan vektor-vektor kolom matriks tersebut. Analisis biplot didasarkan pada analisis komponen utama (PCA biplot), yaitu dengan menguraikan nilai singular atau singular value decomposition (SVD). Data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur tahun 2016. Berdasarkan hasil analisis data maka dapat disimpulkan bahwa terbentuk 2 faktor utama yaitu faktor pendidikan ekonomi yang terdiri dari variabel angka kematian bayi (X1), persentase penduduk miskin (X2), pengeluaran per kapita per tahun (X3), harapan lama sekolah (X4), rata-rata lama sekolah (X5) dan faktor sosial kesehatan terdiri dari variabel persentase penduduk dengan sumber air minum layak (X11), persentase rumah tangga berperilaku hidup bersih dan sehat (X13). Goodness of fit biplot dalam faktor pendidikan ekonomi sebesar 87,8%.]]>
<![CDATA[Analisis Faktor Dalam Meningkatkan Prestasi Belajar Siswa Kelas X IPS SMA Negeri 1 Adonara Timur, Provinsi ]]>
<![CDATA[Maria Prisca]]>
<![CDATA[ J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 11 No 2 (2018): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika ]]>
Publisher : <![CDATA[Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (557.428 KB)
|
DOI: 10.36456/jstat.vol11.no2.a2174
<![CDATA[Education is very important in achieving the ideals of the nation to improve the quality of human resources as well. Curriculum change in 2013 is one of the government's efforts in improving the quality of education in Indonesia. To improve students' learning achievement, internal and external factors are needed to encourage students to keep their spirit in learning. In this study, the researcher took a case about factor analysis in improving the achievement of the students of class X IPS of SMA Negeri 1 Adonara Timur. Achievement of study in SMA Negeri 1 Adonara East class X particularly good, although there are achievement of learning in class X IPS is often low. This study aims to determine what factors are formed in improving student achievement class X IPS in SMA Negeri 1 Adonara Timur. The data used in this study is the primary data obtained through the distribution of questionnaires, with a sample of 47 students. The analysis method used in this research is factor analysis. Factor analysis is one of the statistical techniques that can be used to provide a relatively simple description through the reduction of the number of variables called factors. Since the purpose of factor. Pendidikan merupakan hal yang sangat penting dalam mencapai cita-cita bangsa sehingga meningkatkan Sumber Daya Manusia yang berkualitas. Perubahan Kurikulum pada tahun 2013 merupakan upaya pemerintah dalam meningkatkatkan kualitas pendidikan di Indonesia yang diketahui berdasarkan prestasi belajar siswa. Untuk meningkatkan prestasi belajar siswa, diperlukan faktor intern dan faktor ekstern yang mendorong siswa untuk tetap semangat dalam belajar. Prestasi belajar di SMA Negeri 1 Adonara Timur khususnya kelas X tergolong baik, Namun, prestasi belajar pada kelas X IPS seringkali rendah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang terbentuk dalam meningkatkan prestasi belajar siswa kelas X IPS di SMA Negeri 1 Adonara Timur. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data primer yang diperoleh melalui penyebaran kuesioner, dengan sampel sebanyak 47 siswa. Metode analisis yag digunakan dalam penelitian ini adalah analisis faktor. Tujuan dari analisis faktor pada penelitian ini adalah untuk mereduksi data maka metode analisis faktor yang digunakan adalah Principal Component Analysis (PCA). Hasil dari penelitian ini diperoleh 5 faktor yang diduga dapat meningkatkan prestasi belajar siswa kelas X IPS di SMA Negeri 1 Adonara Timur. Faktor-faktor tersebut adalah Lingkungan Sekolah, Peranan Orang Tua, Peranan Guru, Disilpin Belajar, dan Motivasi Belajar.]]>
<![CDATA[Pemodelan Regresi Spline pada Studi Kasus Angka Kematian Bayi di Jawa Timur Tahun 2015 ]]>
<![CDATA[Maria Fatima O L]]>
<![CDATA[ J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 11 No 2 (2018): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika ]]>
Publisher : <![CDATA[Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (431.254 KB)
|
DOI: 10.36456/jstat.vol11.no2.a2177
<![CDATA[The question facing the East Java province in the field of health is maternal mortality (AKI) and infant mortality (AKB) which has decreased slowly. With regard to the target of the Millennium Development Goals (MDGs) in 2015 to AKB is the 23 deaths per 1.000 live births. AKB in East Java province, according to the Central Bureau of statistics (BPS) in 2015 i.e. amounting to 24 deaths per 1.000 live births. Based on the high degree of AKB in East Java the year 2015 then regression splines method applied to analyze AKB and the factors that affected it. Analysis of the results obtained that the linear relationship between the precise model of the percentage of labor by non medical personnel against infant mortality in East Java the year 2015 with 1 point of knots based on Generalized Cross Validation (GCV) a minimum of 39.22079. Based on the results of the analysis also obtained the best model Multivariable linear splines are linear splines with 1 point of knots based on Generalized Cross Validation (GCV) a minimum of 34.11737. Variables that influence significantly taking action against infant mortality in East Java the year 2015 are: the percentage of women who are the age of the first marriage of less than 17 years and the percentage of women who never school/did not finish ELEMENTARY SCHOOL. Persoalan yang dihadapi Provinsi Jawa Timur dalam bidang kesehatan adalah angka kematian ibu (AKI) dan angka kematian bayi (AKB) yang mengalami penurunan secara lambat. Berkaitan dengan target Millenium Development Goals (MDGs) tahun 2015 untuk AKB adalah 23 kematian per 1.000 kelahiran hidup. AKB di Provinsi Jawa Timur menurut Badan Pusat Statistik (BPS) pada tahun 2015 yakni sebesar 24 kematian per 1.000 kelahiran hidup. Berdasarkan tingginya AKB di Jawa Timur tahun 2015 maka metode regresi spline diterapkan untuk mengkaji AKB dan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Dari hasil analisis didapatkan bahwa model spline linear hubungan antara persentase persalinan oleh tenaga non medis terhadap angka kematian bayi di Jawa Timur tahun 2015 dengan satu titik knot berdasarkan Generalized Cross Validation (GCV) minimum sebesar 39,22079. Berdasarkan hasil analisis juga didapatkan model spline linear multivariabel terbaik adalah spline linear dengan satu titik knot berdasarkan Generalized Cross Validation (GCV) minimum sebesar 34,11737. Variabel yang berpengaruh signifikan tehadap angka kematian bayi di Jawa Timur tahun 2015 adalah : persentase perempuan yang usia perkawinan pertama kurang dari 17 tahun dan persentase wanita yang tidak pernah sekolah/tidak tamat SD.]]>
<![CDATA[Spatial Autoregressive Model untuk Pemodelan Angka Harapan Hidup (AHH) di Provinsi Jawa Timur ]]>
<![CDATA[Nova Ratih Intan]]>;
<![CDATA[Edy Sulistiyawan]]>
<![CDATA[ J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 11 No 2 (2018): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika ]]>
Publisher : <![CDATA[Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (502.574 KB)
|
DOI: 10.36456/jstat.vol11.no2.a2178
<![CDATA[Life expectancy is an estimation of life spans that can be attained in a region. Life expectancy is an indicator of the amount of a country’s public health. Life expectancy also can be a benchmark for evaluating the government’s performance in health, social and economic fields. So, we need a statistic model to analyze the factors that affect life expectancy in East Java. The data analysis using multiple linear regression method with Ordinary Least Square (OLS) approach is not enough if some of OLS assumption is not fulfilled. That is why to overcome that problem we use Spatial Autoregressive Model (SAR) method which is used to know the spatial lag on variable response and parameter estimate. According to the data analysis, on the spatial aspect the data has fulfilled the assumption of spatial dependency using Moran’s I with p-value of 0,004315. The spatial weighted matrices that is used is weighted matrices Queen Contiguity. There is the coefficient of determination value (R2) and Akaike’s Information Criterion (AIC) from Spatial Autoregressive Model that is better than OLS consecutively that is 72,459% and 137,36. The significant factor that affect life expectancy on every region/city in East Java is the percentage of households that live clean and health (X7) and the percentage of poor people (X8). Angka Harapan Hidup adalah perkiraan usia hidup yang dapat dicapai oleh penduduk pada suatu wilayah. Angka harapan hidup digunakan sebagai salah satu indikator derajat kesehatan masyarakat suatu negara. Angka harapan hidup juga dapat menjadi tolak ukur untuk mengevaluasi kinerja pemerintah dalam bidang kesehatan, sosial dan ekonomi. Oleh karena itu diperlukan sebuah pemodelan statistika untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi angka harapan hidup di Jawa Timur. Analisis data menggunakan metode regresi linear berganda dengan pendekatan Ordinary Least Square (OLS) tidak cukup jika beberapa asumsi OLS tidak terpenuhi. Maka untuk mengatasi hal tersebut digunakan metode Spatial Autoregressive Model (SAR) yang digunakan untuk mengetahui lag spasial pada variabel respon dan menaksir parameter. Berdasarkan hasil analisis, pada aspek spasial data telah memenuhi asumsi dependensi spasial menggunakan uji Moran’s I dengan p-value sebesar 0,004315. Matriks pembobot yang digunakan adalah matriks pembobot Queen Contiguity. Diperoleh nilai koefisien determinasi (R2) dan Akaike’s Information Criterion (AIC) dari Spatial Autoregressive Model yang lebih baik dari OLS berturut-turut yaitu 72,459% dan 137,36. Faktor signifikan yang mempengaruhi AHH di setiap kabupaten/kota di Jawa Timur adalah persentase rumah tangga berperilaku hidup bersih dan sehat (X7) dan persentase penduduk miskin (X8).]]>
<![CDATA[Analisis Biplot pada Pemetaan Karakteristik Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur tahun 2016 ]]>
<![CDATA[artanti indrasetianingsih]]>
<![CDATA[ J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 11 No 2 (2018): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika ]]>
Publisher : <![CDATA[Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (405.458 KB)
|
DOI: 10.36456/jstat.vol11.no2.a2179
<![CDATA[Characteristics of a region is a feature that is owned by the area. Characteristics can be seen from several aspects that exist in each region. East Java Province is a province located in the east of Java Island with Surabaya City as the Capital of Province. Biplot is one attempt to describe the data contained in the summary table in the two-dimensional graph. This analysis aims to model a matrix by overlapping vectors representing row vectors with vectors representing the vectors of the matrix column. Biplot analysis is based on the analysis of the main component (PCA biplot), ie by describing singular value or singular value decomposition (SVD). SVD aims to decipher the singular value of a matrix which is an nxp sized matrix that has been corrected with the mean and then raised the matrix and. The data used in this study using secondary data obtained from the Central Bureau of Statistics of East Java Province in 2016. Based on the result of data analysis, it can be concluded that 2 main factors are economic education consisting of infant mortality rate (X1), percentage of poor people (X2), per capita expenditure per year (X3), old school expectancy (X4) average of school length (X5) and social health factors consisted of percentage of population with appropriate drinking water source (X11), percentage of households living clean and healthy (X13).Goodness of fit biplot in economic education factor of 0.878. Karakteristik suatu wilayah merupakan ciri yang dimiliki oleh daerah tersebut. Karakteristik dapat dilihat dari beberapa aspek di masing-masing wilayah. Provinsi Jawa Timur merupakan sebuah provinsi di sebelah timur Pulau Jawa dengan Kota Surabaya sebagai Ibukota Provinsi. Biplot adalah salah satu upaya menggambarkan data-data yang ada pada tabel ringkasan dalam grafik berdimensi dua. Analisis ini bertujuan memperagakan suatu matriks dengan menumpang tindihkan vektor-vektor yang merepresentasikan vektor-vektor baris dengan vektor-vektor yang merepresentasikan vektor-vektor kolom matriks tersebut. Analisis biplot didasarkan pada analisis komponen utama (PCA biplot), yaitu dengan menguraikan nilai singular atau singular value decomposition (SVD). Data yang digunakan pada penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Timur tahun 2016. Berdasarkan hasil analisis data maka dapat disimpulkan bahwa terbentuk 2 faktor utama yaitu faktor pendidikan ekonomi yang terdiri dari variabel angka kematian bayi (X1), persentase penduduk miskin (X2), pengeluaran per kapita per tahun (X3), harapan lama sekolah (X4), rata-rata lama sekolah (X5) dan faktor sosial kesehatan terdiri dari variabel persentase penduduk dengan sumber air minum layak (X11), persentase rumah tangga berperilaku hidup bersih dan sehat (X13). Goodness of fit biplot dalam faktor pendidikan ekonomi sebesar 87,8%.]]>
