cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota adm. jakarta timur,
Dki jakarta
INDONESIA
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik
ISSN : 20864132     EISSN : 26151367     DOI : -
Core Subject : Science, Education,
Redaksi menerima karya ilmiah atau artikel penelitian mengenai kajian teori statistika dan komputasi statistik pada bidang ekonomi dan sosial dan kependudukan, serta teknologi informasi. Redaksi berhak menyunting tulisan tanpa mengubah makna subtansi tulisan. Isi jurnal Aplikasi Statistika dan Komputasi Statistik dapat dikutip dengan menyebutkan sumbernya.
Arjuna Subject : -
Articles 96 Documents
Pengelompokan Kabupaten/Kota di Pulau Jawa Berdasarkan Faktor-Faktor Kemiskinan dengan Pendekatan Average Linkage Hierarchical Clustering Sri Wahyuni; Yogo Aryo Jatmiko
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 10 No 1 (2018): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (681.068 KB) | DOI: 10.34123/jurnalasks.v10i1.197

Abstract

Pulau Jawa masih merupakan pulau dengan persentase penduduk miskin terbesar di Indonesia. Dalam menentukan kebijakan penanggulangan kemiskinan, perlu diperhatikan faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan.Selain itu, kemiskinan di setiap wilayah memiliki karakteristik yang berbeda, sehingga perlu adanya pengelompokan wilayah agar kebijakan yang akan dilaksanakan tepat sesuai dengan karakteristik wilayah. Tujuan dari penelitian ini adalah mengelompokkan kabupaten/kota di Pulau Jawa berdasarkan faktor-faktor kemiskinan tahun 2017 dengan pendekatan average linkage hierarchical clustering. Faktor-faktor kemiskinan yang digunakan sebagai dasar pengelompokan adalah tingkat pengangguran terbuka, persentase rumah tangga yang bekerja di pertanian, pengeluaran rumah tangga per kapita, dan rata-rata lama sekolah. Hasil penelitian menunjukkan ada dua kelompok wilayah kabupaten/kota di Pulau Jawa. Kelompok pertama, terdiri dari Kota Jakarta Barat, Kota Jakarta Selatan, Kota Jakarta Timur, Kota Surabaya, Kota Jakarta Pusat, Kota Malang, Kota Bandung, Kota Yogyakarta, Kota Jakarta Utara, Kota Depok, Kabupaten Bantul, Kota Salatiga, Kota Tangerang Selatan, Kota Madiun, Kabupaten Sleman, Kota Bekasi, Kabupaten Sidoarjo, Kota Semarang, Kota Tangerang, Kota Surakarta. Sedangkan sebanyak 99 kabupaten/kota lainnya masuk dalam kelompok kedua. Kelompok pertama merupakan kota-kota besar di Indonesia yang tingkat kemiskinannya rendah, sedangkan kelompok kedua sebagian besar terdiri dari kabupaten/kota yang dicirikan dengan wilayah perdesaan yang tingkat kemiskinannya tinggi.
Analisis Kinerja, Kualitas Data, dan Usability pada Penggunaan CAPI untuk Kegiatan Sensus/Survey Takdir Takdir
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 10 No 1 (2018): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (450.814 KB) | DOI: 10.34123/jurnalasks.v10i1.198

Abstract

Pengumpulan data merupakan suatu tahapan pada Sensus/Survey yang sangat menentukan keberhasilan Sensus/Survey. Prosesnya yang memakan waktu lama akan mengakibatkan data yang disajikan tidak relevan dengan kondisi pada saat pelaksanaan. Dengan Computer-Assisted Personal Interview (CAPI), proses entri data dapat dilakukan pada saat proses interview berlangsung. Hal ini mempersingkat tahapan pengumpulan data hingga data tersedia pada sistem komputer dan siap untuk dianalisis. Pada penelitian ini, indikator-indikator penting penentu keberhasilan penerapan CAPI, yakni kinerja, kualitas data, dan usability diukur untuk melihat sejauh mana CAPI memberikan penyempurnaan pada pengumpulan data. Penelitian ini memberikan rekomendasi, baik dari segi konsep, maupun teknis, mengenai desain CAPI untuk kegiatan sensus/survey.
Beras Atau Rokok? Andri Yudhi Supriadi; Aris Rusyiana
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 10 No 1 (2018): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (388.667 KB) | DOI: 10.34123/jurnalasks.v10i1.199

Abstract

Fakta bahwa di beberapa negara berkembang, konsumsi rokok menimbulkan beban ekonomis yang signifikan (Toukan, 2016; Block dan Webb, 2009). Juga, untuk konteks Indonesia kontemporer, Kepala BPS mengatakan bahwa belanja rokok merupakan pengeluaran kedua terbesar dan memberikan kontribusi nyata terhadap angka kemiskinan nasional. Namun, kajian kontemporer yang secara komprehensif membahas beras dan rokok terhadap kemiskinan belum banyak dibahas. Celah penelitian tersebut menjadi dasar bagi kami untuk melakukan kajian mengenai hubungan konsumsi beras dan pengeluaran potensial rokok di antara rumah tangga miskin di Indonesia 2014. Untuk keperluan telaah kajian penelitian ini, kami membagi kategori rumah tangga berdasarkan tempat tinggal (perdesaan/perkotaan), rumah tangga dengan banyak anggota rumah tangga usia dewasa (di atas 15 tahun), dsb. Tujuan dari kajian ini adalah untuk menganalisa apakah rumah tangga miskin lebih memilih mengurangi konsumsi beras dibanding mengurangi konsumsi rokok .Untuk kajian ini, kami menggunakan Survei Sosial Ekonomi Nasional tahun 2014. Dengan menggunakan Model Regresi Linier Berganda, kami menggunakan sampel rumah tangga yang memiliki anggota rumah tangga dewasa yang merokok (NIndonesia = 285.371). Hasil penelitian kami menunjukkan bahwa rumah tangga miskin yang memiliki anggota rumah tangga perokok secara rata-rata mengkonsumsi beras relatif lebih sedikit dibandingkan rumah tangga yang tidak memiliki anggota rumah tangga perokok, baik yang termasuk kategori miskin maupun tidak. Hal ini mengindikasikan bahwa rumah tangga miskin lebih memprioritaskan konsumsi rokok dibandingkan konsumsi beras.
Pengelompokan Pengguna Situs Web BPS Melalui Teknik Bibliometric dan Analisis Korespondensi Toza Sathia Utiayarsih; Jadi Suprijadi; Bernik Maskun
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 10 No 1 (2018): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (803.441 KB) | DOI: 10.34123/jurnalasks.v10i1.200

Abstract

Salah satu upaya pemenuhan program percepatan (quick wins) terhadap produk BPS yang benar-benar dapat menyentuh kebutuhan para pengguna data adalah dengan melakukan segmentasi terhadap pengguna data. Segmentasi terhadap pengguna situs web BPS sebagai salah satu bentuk segmentasi terhadap pengguna data, sesuai program percepatan. Ukuran data pengguna web sangat besar dan berupa data teks sehingga tidak dapat langsung dianalisis melalui aplikasi statistik yang tersedia, maka perlu dilakukan suatu teknik untuk data pengguna web dengan menggunakan teknik bibliometric. Teknik tersebut mengubah data teks menjadi format numerik, selanjutnya dibuat menjadi matriks distribusi frekuensi. Matriks digunakan pada analisis korespondensi untuk pengelompokkan pengguna situs web. Hasil dari analisis pengguna situs web BPS yang diwakili oleh alamat IP dapat dikelompokkan dengan halaman yang diakses berdasarkan asal negara, sehingga didapatkan segmentasi pengguna data situs web BPS antara negara dan halaman yang diakses.
Deteksi Intrusi Jaringan dengan K-Means Clustering pada Akses Log dengan Teknik Pengolahan Big Data Farid Ridho; Arya Aji Kusuma
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 10 No 1 (2018): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (781.865 KB) | DOI: 10.34123/jurnalasks.v10i1.202

Abstract

Keamanan jaringan, adalah salah satu aspek penting dalam terciptanya proses komunikasi data yang baik dan aman. Namun, masih adanya serangan yang efektif membuktikan bahwa sistem keamanan yang berlaku belum cukup efektif untuk mencegah dan mendeteksi serangan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi serangan ini adalah dengan dengan Intrusion Detection System (IDS). Besarnya data (volume), cepatnya perubahan data (velocity), serta variasi data (variety) merupakan ciri-ciri dari Big data. Akses log, secara teori termasuk dalam kategori ini sehingga dapat dilakukan pemrosesan menggunakan teknologi bigdata dengan Hadoop. Hal ini mendorong penulis untuk dapat menerapkan metode pengolahan baru yang dapat mengatasi perkembangan data tersebut, yaitu Big data. Penelitian ini dilakukan dengan menganalisis akses log dengan K-Means Clustering menggunakan metode pengolahan bigdata. Penelitian menghasilkan satu model yang dapat digunakan untuk mendeteksi sebuah serangan dengan probabilitas deteksi sebesar 99.68%. Serta dari hasil perbandingan kedua metode pengolahan bigdata menggunakan pyspark dan metode tradisional menggunakan python standar, metode bigdata memiliki perbedaan yang signifikan dalam waktu yang dibutuhkan dalam eksekusi program.
Pola Fertilitas Wanita Usia Subur di Indonesia Sukim Sukim; Rudi Salam
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 10 No 1 (2018): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (556.426 KB) | DOI: 10.34123/jurnalasks.v10i1.203

Abstract

Tingkat fertilitas merupakan salah satu faktor demografi yang paling menentukan dalam penurunan tingkat pertumbuhan penduduk di Indonesia. Salah satu ukuran fertilitas adalah Total Fertility Rate (TFR). Selama 20 tahun terakhir diketahui laju pertumbuhan penduduk di Indonesia stagnan pada angka 1,49 persen. Oleh karenanya, penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pola TFR selama periode 20 tahun terakhir berdasarkan tiga Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) tahun 2002, 2007 dan 2012. Metode yang digunakan adalah Regresi data count. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari ketiga SDKI tersebut, tanda koefisiennya adalah sama untuk semua variabel penjelas kecuali pada SDKI 2007 yaitu pada variabel tempat tinggal yang berbeda dengan SDKI 2002 dan 2012. Sejalan dengan temuan ini perlu studi lebih lanjut untuk mencari teori yang dapat menjelaskan temuan empirik tersebut.
Efisiensi Metode EBLUP pada Small Area Estimation Easbi Ikhsan
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 10 No 2 (2018): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (583.585 KB) | DOI: 10.34123/jurnalasks.v10i2.113

Abstract

ABSTRAK Kemiskinan merupakan masalah multidimensional yang membutuhkan perhatian pemerintah dan segenap unsur masyarakat yang ada. Hal ini dikarenakan masalah kemiskinan mencakup berbagai aspek kehidupan. Ketersediaan data kemiskinan hingga wilayah terkecil sangat diperlukan agar program dan kebijakan pengentasan kemiskinan dapat dilaksanakan tepat sasaran. Seiring dengan berkembangnya pemerintahan, sistem pengambilan keputusan di setiap daerah membutuhkan ketersediaan data yang akurat dan representatif hingga ke wilayah terkecil. Permasalahan muncul ketika ingin diperoleh informasi kemiskinan untuk area kecil dengan desain survei Susenas Badan Pusat Statistik (BPS). Tingkat presisi hasil estimasi yang diperoleh menjadi rendah karena sampel yang digunakan terlalu sedikit. Hal ini dikarenakan sampling design BPS dirancang untuk estimasi langsung tingkat area yang luas seperti nasional, provinsi, dan kabupaten/kota. Salah satu upaya untuk dapat melakukan estimasi hingga area kecil tanpa harus menambah jumlah sampel adalah Small Area Estimaton (SAE). Pada SAE dengan metode Empirical Based Linear Unbiased Prediction (EBLUP) berbasis area level serta menggunakan variabel penyerta mampu memberikan nilai estimasi yang lebih baik dibandingkan hasil estimasi langsung. Dari sampel yang tersedia, kecukupan presisi SAE dapat diketahui dengan melakukan simulasi bootstrap resampling pada ukuran sampel yang berbeda. Selanjutnya, dilakukan evaluasi dari simulasi yang telah dilakukan dengan melakukan penghitungan nilai relative efficiency sebagai perbandingan Mean Squared Error (MSE) dari SAE dengan estimasi langsung. Hasil penghitungan relative efficiency menunjukkan bahwa estimasi SAE metode EBLUP pada ukuran sampel 60 persen dari ukuran sampel Susenas sudah mampu menghasilkan presisi yang hampir sama dengan estimasi langsung dari sampel Susenas tersebut. Kata kunci: EBLUP, kemiskinan, MSE, relative efficiency, SAE
Eksplorasi Small Area Estimation (SAE) Data SUSENAS Triwulanan dengan Add-Ins Rexcel Ibnu Santoso
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 10 No 2 (2018): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1021.438 KB) | DOI: 10.34123/jurnalasks.v10i2.122

Abstract

Nowadays, the demand of small area data of BPS-Statistics Indonesia is increasing. This condition needs further study about SAE for BPS data. By using SUSENAS quarterly, we want to see how SAE can produce better accuracy for estimation value in small area than design-based. The result show that SAE EBLUP-Fay Herriot can produce better estimation with lower MSE than design-based estimation. This research also create tools to calculate this estimation. The tools was wrapped in Add-Ins Rexcel based on Graphical User Interface ( GUI ). Keywords: EBLUP Fay Herriot, SAE, design-based, SUSENAS, Add-Ins, Rexcel
Analisis Potensi Penyebab Rumah Tangga Miskin Jawa Tengah sri Ningsih
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 10 No 2 (2018): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (271.292 KB) | DOI: 10.34123/jurnalasks.v10i2.127

Abstract

This study aims to analyze the potential causes of poor households in Central Java. Analysis using logistic regression. The study used secondary data from the National Socio-Economic Survey (Susenas) in Central Java 2018 collected by Badan Pusat Statistik. The study concluded that there are 6 (six) main characteristics: the area of residence, gender, education level, number of household members and the status of working head of household, which has the potential to cause household poverty in Central Java. Households living in rural areas have the opportunity to be poor at 1,398 times higher than in urban areas. On that basis, it is recommended to improve the economy of rural areas.
Analisis Kemiskinan Multidimensi di Provinsi Jawa Tengah, 2011-2013 Lestari Indriani
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 10 No 2 (2018): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (729.79 KB) | DOI: 10.34123/jurnalasks.v10i2.72

Abstract

Kemiskinan merupakan masalah yang kompleks, sehingga diperlukan pendekatan yang lebih tepat untuk mengukur fenomena kemiskinan yang kompleks dan bersifat multidimensional tersebut. Dengan menggunakan data Survei Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) 2011—2013 dan metode Alkire-Foster, penelitian ini mencoba mengukur kemiskinan ditinjau dari berbagai deprivasi yang dialami oleh penduduk di Provinsi Jawa Tengah. Penelitian ini menggunakan 3 dimensi, yaitu: nutrisi dan kesehatan, pendidikan, serta standar hidup, dengan 10 indikator, yaitu: konsumsi kalori rumah tangga, konsumsi protein rumah tangga, lama sekolah, partisipasi sekolah, bahan bakar memasak, sanitasi, air bersih, akses listrik, jenis lantai terluas, dan aset yang dimiliki. Hasil menunjukkan bahwa kemiskinan yang diukur dengan hanya mempertimbangkan dimensi moneter ternyata memberikan gambaran yang berbeda dengan kemiskinan yang diukur dengan mempertimbangkan berbagai dimensi (multidimensi), meskipun sama-sama menunjukkan fenomena perdesaan. Persentase penduduk miskin multidimensi yang lebih besar dibanding persentase penduduk miskin moneter mengindikasikan bahwa terdapat penduduk yang tidak teridentifikasi miskin secara moneter namun masih mengalami deprivasi pada berbagai dimensi kemiskinan yang lain. Kontributor terbesar terhadap tingkat kemiskinan multidimensi di Provinsi Jawa Tengah pada 2011—2013 adalah dimensi nutrisi dan kesehatan, yang diikuti dengan dimensi standar hidup dan pendidikan. Kata Kunci: Kemiskinan Multidimensi, Metode Alkire-Foster, Deprivasi

Page 1 of 10 | Total Record : 96