Analisis Regresi Data Panel Pada Kemiskinan Provinsi Aceh Tahun 2016-2020

Kemiskinan menjadi salah satu indikator kesejahteraan pembangunan disuatu daerah. Semakin tinggi tingkat kemiskinan suatu daerah maka akan mengindikasikan bahwa kualitas pembangunan masyarakat di daerah tersebut rendah. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan dan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan di provinsi Aceh tahun 2016-2020. Metode analisis yang digunakan adalah analisis regresi data panel dengan sumber data sekunder yang diperoleh dari badan pusat statistika (BPS). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model yang sesuai dengan data kemiskinan provinsi Aceh tahun 2016-2020 adalah model regresi data panel dengan pengaruh tetap (Fixed effect model). Faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi kemiskinan yaitu indek pembangunan manusia, angka kesakitan, dan laju pertumbuhan penduduk dengan nilai R squared yang tinggi sebesar 97.14 % .

Optimalisasi Biaya Transportasi Pendistribusian Produk Pangan di Kota Palu Menggunakan Model Transportasi Metode Modified Distribution (Modi) (Studi Kasus: PT. Indomarco Adi Prima)

Setiap perusahaan di dunia selalu mengharapkan keuntungan yang semaksimal mungkin agar siklus hidup perusahaan tersebut berjalan dengan baik. Untuk itu, perusahaan tersebut harus mampu mengatur sedemikian rupa biaya yang digunakan agar tetap terjadi rentang antara pengeluaran dan pemasukan perusahaan. PT. Indomarco Adi Prima merupakan salah satu perusahaan yang bergerak dalam bidang produk pangan masih kesulitan untuk menentukan metode yang tepat dalam mengoptimalkan biaya transportasi. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk memperoleh biaya transportasi optimal pada PT. Indomarco Adi Prima di kota Palu dengan menggunakan metode Modified Distribution (MODI). Dari hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sebelum menerapkan metode Modified Distribution (MODI) biaya transportasi yang dikeluarkan oleh PT. Indomarco Adi Prima yaitu sebesar Rp. 61.510.000 dan biaya transportasi yang di hasilkan setelah menggunakan metode Modified Distribution (MODI) yaitu sebesar Rp. 55.565.000. Hal ini menunjukkan bahwa PT. Indomarco Adi Prima dapat mengoptimalkan biaya transportasi untuk pendistribusian produk pangan pada bulan Desember 2020 dengan penghematan biaya pendistribusian sebesar Rp. 5.945.000 atau sekitar 10,7%.

Peramalan Suku Bunga Acuan (BI-7 Day Repo Rate) Dengan Metode Fuzzy Time Series

BI-7 Day Repo Rate merupakan suku bunga kebijakan yang mencerminkan sikap atau stance kebijakan moneter yang ditetapkan oleh Bank Indonesia dan diumumkan kepada publik. BI 7-Day Repo Rate sangat mempengaruhi banyak sektor ekonomi, yang pada akhirnya dapat mempengruhi tingkat atau laju inflansi. Para pelaku ekonomi sangat memperhatikan BI-7 Day Repo Rate yang ditetapkan oleh Dewan Gubernur. Apabila suku bunga kebijakan yang ditetapkan oleh Dewan Gubernur tidak sesuai dengan tren kondisi ekonomi diwaktu tertentu maka akan berdampak negatif kepada kondisi ekonomi Indonesia. Hal inilah yang menyebabkan pentingya dilakukan peramalan BI-7 Day Repo Rate dengan harapan para pelaku ekonomi dapat mengantisipasi dampak jangka panjang dari penetapan BI-7 Day Repo Rate ini. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah fuzzy time series dengan model terbaik orde 15 dengan tingkat akurasi yang dihitung menggunakan MAPE sebesar . Metode fuzzy time series bekerja dengan menangkap pola dari data historis kemudian digunakan untuk memproyeksikan data yang akan datang. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pergerakan tingkat Suku Bunga Acuan dari bulan Desember 2020 – Desember 2021 adalah rentang .

Peramalan Harga Emas Menggunakan Metode Average Based And Fuzzy Logic Relationship

Emas merupakan alternatif yang cenderung dipilih kebanyakan orang untuk berinvestasi karena beberapa alasan, salah satunya menguntungkan. Untuk memperoleh keuntungan yang optimal, pelaku investasi harus mengetahui pergerakan harga emas sehingga pelaku investasi tahu kapan harus membeli emas dan kapan harus menjual emas. Pergerakan harga emas dapat dipantau dengan peramalan. Metode peramalan yang digunakan dalam penelitian ini adalah average based and fuzzy logic relationship yang merupakan salah satu metode dengan konsep fuzzy logic. Metode tersebut memberikan tingkat akurasi yang dihitung menggunakan MAPE (Mean Absolute Percentage Error) sebesar Hasil penelitian menunjukkan bahwa peramalan pergerakan harga emas pada bulan Oktober 2020 Desember 2021 dalam rentang harga dengan harga emas tertinggi terjadi pada bulan Desember 2020.

Membangun Model Matematika Penyebaran Penyakit Difteri Oleh Corynebacterium Diphtheriae Pada Populasi Manusia

Penyakit difteri pada manusia disebabkan oleh Corynecbacterium diphtheriae. Difteri menular melalui kontak langsung dan tidak langsung, menyerang semua kelompok usia, dan menyebabkan komplikasi bahkan kematian pada manusia. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model matematika penyebaran penyakit difteri pada populasi manusia dengan menggunakan model SEIR (Susceptible-Exposed-Infected-Recovered) berdasarkan kondisi Corynebacterium diphtheriae. Model tersebut melibatkan subpopulasi manusia yang rentan terhadap penyakit (𝑆), subpopulasi manusia pada masa inkubasi (𝐸), subpopulasi manusia yang terinfeksi (𝐼), subpopulasi manusia yang telah sembuh dari penyakit (𝑅), subpopulasi manusia yang dikarantina (𝑈), subpopulasi bakteri sehat (𝐻), populasi virus yang menginfeksi bakteri (𝑉), dan subpopulasi bakteri mampu menghasilkan toksin (𝑀). Model matematika ini dianalisis kestabilannya dengan menggunakan metode linearisasi dan kriteria Routh-Hurwitz. Hasil penelitian menunjukkan bahwa titik kritis menggambarkan kondisi endemik yang stabil tanpa syarat. Hal inimenunjukkan bahwa penyakit difteri akan tetap ada dalam populasi manusia.

Perbandingan Algoritma Greedy Dan Metode Branch And Bound Pada Penyelesaian Knapsack 0-1 Untuk Mengoptimalkan Muatan Barang

Penelitian ini dilakukan untuk menentukan muatan barang yang akan dijual dengan menggunakan media muatan yang memiliki kapasitas terbatas dalam memperoleh keuntungan maksimum. Data yang digunakan yaitu berupa berat barang, keuntungan, dan kapasitas maksimum media muatan. Selanjutnya dilakukan perhitungan berupa berat total dan keuntungan total dari setiap barang kemudian dimodelkan kedalam bentuk matematika. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu algoritma greedy dan metode branch and bound. Diperoleh beberapa solusi optimal dalam menggunakan algoritma greedy yaitu greedy by weight, greedy by profit, dan greedy by density. Hasil penilitian menunjukkan bahwa dengan menggunakan algoritma greedy diperoleh hasil yang maksimal pada perhitungan greedy by profit dengan keuntungan yaitu Rp13952000 dan berat total 15319Kg Sedangkan menggunakan metode branch and bound diperoleh keuntungan Rp141689000 dengan berat total 15599Kg.

Perencanaan Persediaan Bahan Baku Brownis Dengan Menggunakan Metode Material Reqruitment Planning (Studi Kasus AA Bread House)

Toko AA Bread House, di jalan Tanjung Pangipuan No.26, Kota Palu Sulawesi Tengah. Toko tersebut menjual brownis. Permasalahan yang sering terjadi pada toko tersebut adalah sering mengalami kekurangan bahan baku. Hal ini mengakibatkan banyak permintaan konsumen tidak terpenuhi. Dengan adanya permasalahan tersebut, pihak toko harus bisa meramalkan berapa banyak brownis yang akan terjual dan berapa banyak bahan baku yang harus disediakan pada bulan berikutnya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan peramalan penjualan brownis pada toko AA Bread House. Berdasarkan data yang telah didapatkan dari toko tersebut peramalan dilakukan dengan menggunakan metode moving avarage. Dari peramalan yang dilakukan, diperoleh hasil akhir peramalan untuk brownis bulan November 2020 yaitu 530box dan hasil kebutuhan bersih bahan baku brownis adalah coco moist 81000 gram gram, susu coklat 93610 gram, telur 56900 gram, minyak 41000 gram, keju 157000 gram, dan colat filing 101000 gram. Bulan Desember 2020 yaitu 524 dan hasil kebutuhan kebersih bahan baku brownis coco moist 104800 gram, susu coklat 96940 gram, telur 60784 gram, minyak 52400 gram, keju 157200 gram, dan colat filing 106400 gram.Bulan Januari 2021 yaitu 523 dan hasil kebutuhan kebersih bahan baku brownis coco moist 104600 gram, susu coklat 96755 gram, telur 60668 gram, minyak 52300 gram, keju 156900 gram, dan colat filing 104600 gram.

Determinan Matriks Sirkulan Dengan Metode Kondensasi Dodgson

One of the important topics in mathematics is matrix theory. There are various types of matrix, one of which is a circulant matrix. Circulant matrix generally fulfill the same operating axioms as square matrix, except that there are some specific properties for the circulant matrix. Every square matrix has a determinant. The concept of determinants is very useful in the development of mathematics and across disciplines. One method of determining the determinant is condensation. The condensation method is classified as a method that is not widely known. The condensation matrix method in determining the determinant was proposed by several scientists, one of which was Charles Lutwidge Dodgson with the Dodgson condensation method. This paper will discuss the Dodgson condensation method in determining the determinant of the circulant matrix. The result of the condensation of the matrix will affect the size of the original matrix as well as new matrix entries. Changes in the circulant matrix after Dodgson's conduction load the Toeplitz matrix, in certain cases, the determinant of the circulant matrix can also be determined by simple mental computation.

Analisis Sistem Antrian Pada Pegadaian Syariah Kantor Cabang Langsa

Proses antrian merupakan suatu prosesyang berhubungan dengan kedatangan pelanggan pada suatu fasilitas pelayanan, menunggu dalam baris antrian apabila belum mendapat pelayanan, dan akhirnya meninggalkan fasilitas pelayanan tersebut sesudah mendapatkan pelayanan. Mengantri merupakan salah satu fenomena yang sering terjadi dalam kehidupan sehari-hari dan sering kita temui dalam fasilitas-fasilitas pelayanan umum. Tingginya arus kedatangan nasabah pada waktu-waktu tertentu mengakibatkan antrian yang panjang dan lama sehingga nasabah bosan menunggu. Penelitian ini dilakukan pada Pegadaian Syariah Kantor Cabang Langsa. Adapun tujuan dari penelitian ini adalah untuk melihat rata-rata waktu pelayanan, untuk mengetahui kinerja sistem antrian, dan untuk menganalisis model antrian yang diterapkan. Model struktur antrian yang digunakan pada Pegadaian Syariah Kantor Cabang Langsa adalah Single Channel – Single Phase dan Single Channel – Multi Phase dengan karakteristik antrian First In First Out (FIFO). Untuk menentukan pemodelan antrian maka diperlukan data waktu kedatanagan dan waktu pelayanan pada Pegadaian Syariah Kantor Cabang Langsa. Pada hasil analisis, model yang diperoleh di Pegadaian Syariah Kantor Cabang Langsa adalah (M/G/1);(FIFO/∞/∞) dengan waktu terpanjang nasabah untuk menunggu dalam antrian (Wq) yaitu 5 Menit dan (M/G/2);(FIFO/∞/∞) waktu terpanjang nasabah untuk menunggu dalam antrian (Wq) yaitu 8 menit pada pelayanan pertama, 27 menit pada pelayanan kedua.

Prediksi Harga Beras Di Tingkat Perdagangan Besar Indonesia Menggunakan Algoritma Backpropagation

Beras merupakan salah satu bahan pokok yang paling banyak dikonsumsi masyarakat Indonesia dan beras tidak hanya sebagai makanan pokok saja melainkan sebagai sumber nutrisi penting dalam struktur pangan. Pada umumnya harga beras di perdagangan besar Indonesia dari waktu ke waktu mengalami kenaikan, dan jika dilihat dari segi ekonomi, harga beras merupakan salah satu aspek penting yang perlu mendapatkan perhatian, karena jika harga beras terus naik hal tersebut dapat mempengaruhi pada daya beli masyarakat dan daya produksi petani. Oleh karena itu salah satu cara untuk mengetahui perkiraan harga eceran beras adalah dengan melakukan peramalan atau prediksi. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendapatkan hasil prediksi harga beras menggunakan metode backpropagation pada tahu 2021. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data harga beras di tingkat perdagangan besar Indonesia dari Januari 2010 – Desember 2020. Data tersebut digunakan untuk proses pelatihan dan proses pengujian yang masing-masing sebesar 50%. Tingkat akurasi yang diperoleh menggunakan MAPE mencapai 0.54467% untuk data trainng dan mencapai untuk data testing.