Pemodelan Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Industri di Indonesia Dengan Pendekatan Regresi Data Panel Dinamis

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Pemodelan Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Industri di Indonesia Dengan Pendekatan Regresi Data Panel Dinamis"

Transkripsi

1 JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 5 o. 2 (2016) ( X Prn) D-217 Pemodelan Penyerapan Tenaga Kerja Sekor Indusr d Indonesa Dengan Pendekaan Regres Daa Panel Dnams Avolla Terza Damalana dan Seawan Jurusan Saska, Fakulas MIPA, Insu Teknolog Sepuluh opember (ITS) Jl. Aref Rahman Hakm, Surabaya Indonesa e-mal: avolla.erza12@mhs.saska.s.ac.d, seawan@saska.s.ac.d Absrak Penyerapan enaga kerja sekor ndusr adalah lowongan pekerjaan d sekor Indusr yang sudah ds oleh pencar kerja dan pekerja. Penyerapan enaga kerja ersebu dperlukan dalam dsrbus pendapaan yang nannya akan berdampak pada pembangunan ekonom. Tujuan penelan n adalah memodelkan penyerapan enaga kerja sekor ndusr sera melha pengaruh elassas jangka pendek maupun jangka panjangnya. Varabel yang dduga mempengaruh penyerapan enaga kerja sekor ndusr d Indonesa anara lan,, UMP, dan produkvas enaga kerja. Model yang dgunakan adalah regre daa panel dnams dengan menggunakan GMM Arellano-Bond. Hasl analss menunjukkan bahwa secara jangka pendek elassas unuk, UMP, dan produkvas enaga kerja sebesar 0,350, -0,163, dan -0,005. Adapun elassas jangka panjang unuk, UMP, dan produkvas enaga kerja sebesar 1,210, -0,564, dan -0,017. Kaa Kunc Dsrbus Pendapaan, GMM ArellanoBond, Penyerapan Tenaga Kerja Sekor Indusr, Regres Panel Dnams. P I. PEDAHULUA embangunan ekonom merupakan salah sau cara pemernah unuk menyejaherakan rakyanya. Dalam melaksanakan pembangunan ekonom Indonesa mengalam masalah kesempaan kerja dmana apabla jumlah penduduk yang menjad angkaan kerja ersebu menngka anpa dmbang dengan kesempaan kerja aau lapangan pekerjaan maka akan mencpakan pengangguran. Oleh karena u dperlukan adanya upaya penngkaan kesempaan kerja agar masalah ersebu dak erjad. Dalam usaha menngkakan kesempaan kerja haruslah memperhakan penyerapan enaga kerja. Hal n dkarenakan penyerapan enaga kerja dperlukan dalam dsrbus pendapaan yang nannya akan berdampak pada pembangunan ekonom. Salah sau lapangan usaha uama yang dharapkan menjad leadng sekor dalam penyerapan enaga kerja adalah lapangan usaha ndusr. Banyak penelan sebelumnya mengena pemodelan penyerapan enaga kerja [1], [2], [3], eap penelan ersebu mash menggunakan meode daa panel sas. Meode n mempunya kelemahan yau hanya dapa mengnerpreas pengaruh jangka pendek dar suau model. Meode yang dapa mengaas kelemahan ersebu adalah meode daa panel dnams dmana salah sau penerapannya adalah regres daa panel dnams. Meode regres daa panel dnams dgunakan karena banyak varabel ekonom yang bersfa dnams, arnya bahwa suau varabel dpengaruh oleh nla varabel lan dan juga nla varabel yang bersangkuan d masa lalu. Regres panel dnams merupakan meode regres dengan menambahkan lag varabel dependen unuk djadkan sebaga varabel eksplanaor. Esmas pada model daa panel dnams dapa dlakukan dengan meode OLS eap akan menghaslkan nla esmas yang bas dan dak konssen. Hal u dkarenakan lag dar varabel dependen berkorelas dengan error. Berdasarkan masalah ersebu dsarankan menggunakan esmas varabel nsrumenal [4], eap hasl yang ddapa konssen eap dak efsen. Kemudan dkembangkan esmas Generalzed Mehod of Momens Arellano dan Bond, sehngga mendapakan esmas yang ak bas, konssen efsen [4]. Penelan lannya mengena regres daa panel dnams pernah dlakukan oleh banyak penel [5], [6] [7], [8], eap penelan yang menggunakan regres daa panel dnams mash erbaas unuk mengeahu pemodelan penyerapan enaga kerja sekor ndusr d Indonesa. Berdasarkan laar belakan u hasl analss yang ddapa yau model penyerapan enaga kerja menggunakan regres daa panel dnams secara jangka pendek maupun jangka panjang. Pada penelan n erdapa beberapa baasan yau menggunakan model pooled aau model yang dak dpengaruh oleh efek ndvdu maupun waku. II. Regres Daa Panel TIJAUA PUSTAKA Regres daa panel yau regres yang menggabungkan daa cross-seconal dan daa me seres dmana un cross yang sama dukur pada waku yang berbeda [9]. Persamaan umum model regres daa panel ddefnskan sebaga berku [10]. x β u (1) y,,,, Keerangan : y, : Varabel dependen yang merupakan pengamaan un cross-secon ke- unuk perode waku α, : Inersep yang merupakan efek grup/ndvdu dar un cross secon ke- unuk perode waku. β :Vekor konsana berukuran K 1dengan K adalah banyaknya varabel ndependen x, :Vekor varabel ndependen yang merupakan pengamaan un cross-secon ke- unuk perode waku dengan berukuran 1 K

2 D-218 JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 5 o. 2 (2016) ( X Prn) u : Komponen error Model regres daa panel serng menggunakan model regres daa panel komponen error sau arah (one-way error componen regresson model). Regres Daa Panel Dnams Regres daa panel dnams merupakan meode regres yang menambahkan lag varabel dependen unuk djadkan sebaga varabel ndependen. Persamaan model dnams ddefnskan sebaga berku [4]. y x β u (2) y,, 1,, Keerangan : y, : Varabel dependen yang merupakan pengamaan un cross-secon ke- unuk perode waku δ : Inersep yang merupakan efek grup/ndvdu dar β un cross secon ke- unuk perode waku. :Vekor konsana berukuran K 1dengan K adalah banyaknya varabel ndependen x, :Vekor varabel ndependen yang merupakan pengamaan un cross-secon ke- unuk perode waku dengan berukuran 1 K u : Komponen error Model Dnams Auoregressve Model dnams auoregressve adalah model dnams yang lag varabel dependen juga sebaga varabel ndependennya. Berku merupakan persamaan model dnams auoregressve. Y 0 1X1 2 X 2 3X 3 1Y 1 (3) Keerangan : Y : Varabel dependen unuk perode waku ke- ε : Komponen error X : Varabel ndependen unuk un ke- pada perode waku ke- Y 1 : Lag varabel dependen yang juga menjad varabel ndependen (Varabel endogen eksplanaor) Pada model dnams koefsen β 1, β 2, β 3 merupakan efek jangka pendek dar perubahan X dan ( β ) (1 δ) merupakan efek jangka panjang dar perubahan X [12]. Meode Insrumenal Varabel Meode nsrumenal varabel merupakan meode unuk menghlangkan efek varabel endogen eksplanaor sehngga menghaslkan nla esmas yang dak bas dan konssen [11]. Dmsalkan erdapa model regres daa panel dnams sederhana sebaga berku. y u (4) y,, 1, Sehngga marks nsrumen yang epa agar marks nsrumen yang dgunakan vald adalah sebaga berku. y, y,1, y,2 0 Z y,1, y,2,, y, T 2 Varabel nsrumen yang epa akan berambah seap penambahan sau perode waku sedemkan hngga pada perode ke-t erdapa hmpunan varabel nsrumen sebesar (y,1, y,2,, y,t 2 ). Esmas GMM Arellano-Bond Dalam regres daa panel, meode esmas GMM Arellano-Bond dgunakan unuk menghaslkan esmas parameer yang ak bas, konssen, dan efsen. Berku n adalah hasl esmas GMM Arellano-Bond one sep esmaor [5]. ˆ ˆ Δy,1, Δx Z W Z Δy,1, Δx 1 1 Δy,1, Δx Z W Z Δy 1 Adapun hasl esmas wo sep esmasor dengan cara mensubuskan bobo W dengan Λ 1 sehngga hasl esmas GMM Arellano-Bond menjad sebaga berku [5]. ˆ ˆ Δy,1, Δx Z W Z Δy,1, Δx 1 1 Δy,1, Δx Z W Z Δy 1 Keerangan : W merupakan marks bobo fungs dar meode GMM dengan orde L x L dengan L adalah jumlah varabel nsrumen. Λ 1 merupakan marks bobo yang opmal dengan rumus Λ 1 = 1 Z v Δv =1 Uj Sgnfkans Parameer Uj sgnfkans parameer dgunakan unuk mengeahu ada daknya hubungan d dalam model. Pada model panel dnams unuk mengeahu ada daknya hubungan ddalam model maka menggunakan uj wald. Uj Wald n dgunakan sebaga uj sgnfkans model secara smulan [4]. Uj hpoess adalah sebaga berku. H 0 : β 1 = β 2 = = β p = 0 H 1 : Palng dak ada sau β p 0, j = 1, 2,, p Adapun sask uj Wald adalah sebaga berku. ˆ ~ 1 ˆ 2 w βv β ~ ( K ) (5) keerangan : p : Banyaknya varabel ndependen Kepuusannya adalah H 0 dolak jka nla sask uj w lebh besar dar abel Ch-square(χ 2 K ) aau p-value < α (nla α=0,05) Berku merupakan uj sgnfkans parameer secara ndvdu dengan hpoess sebaga berku [9] H 0 : β j = 0 H 1 : β j 0, j = 1, 2,, p Adapun sask uj z adalah sebaga berku. ˆ j zhung (6) se ˆ j Kepuusannya adalah H 0 dolak jka nla p-value < α (nla α=0,05). Uj Spesfkas Model Uj spesfkas model dgunakan unuk mengeahu valdas penggunaan varabel nsrumen melebh jumlah parameer yang dduga dan unuk menguj konssens esmas yang dperoleh dar proses GMM-AB. Pengujan n menggunakan Uj Sargan dan Uj Arellano-Bond [4]. 1) Uj Sargan Uj Sargan dgunakan unuk mengeahu valdas penggunaan varabel nsrumen yang jumlahnya melebh jumlah parameer yang dduga (konds overdenfyng). Hpoess adalah sebaga berku. 1 1 Z 1 1

3 JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 5 o. 2 (2016) ( X Prn) D-219 H 0 : Konds overdenfyng resrcon dalam pendugaan model vald (varabel nsrumen dak berkorelas dengan error sehngga varabel nsrumen vald) H 1 : Konds overdenfyng resrcon dalam pendugaan model dak vald Sask uj sargan adalah sebaga berku [13]. 2 S Z ˆ ˆ ˆ ~ Z v v Z Z v L( k1) (7) 1 Keerangan : Z : Marks varabel nsrumen v : Komponen error dar esmas model Kepuusan : H 0 dolak jka nla p-value < α (nla α=0,05) 2) Uj Arellano-Bond Uj Arrelano-Bond dgunakan unuk menguj konssens esmas yang dperoleh dar proses GMM. Uj Hpoess adalah sebaga berku. H 0 : Tdak erdapa auokorelas pada error frs dfference orde ke-2 H 1 : Terdapa auokorelas pada error frs dfference orde ke-2 Sask uj Arrelano-Bond adalah sebaga berku. dengan, v 1 2 ~ (0,1) (8) 1 2 * m 2 ( 2) v 2 1 Z * ( 2) 2x* avâr( ˆ) x 2 1 * * ( 2) ( 2) x * x Z Λ 1 Zx Keerangan : : Vekor error pada lag ke-2 dengan orde V 2 q 1 T 4 1 xz Λ V : Vekor error yang dpoong unuk menyesuakan V 2 yang berukuran q 1 Kepuusan : H 0 dolak jka nla p-value pada sask uj m 2 < α (nla α=0,05). Uj Asums Klask Uj asums klask merupakan hal yang erpenng pada meode regres paramerk maupun regres nonparamerk. Asums yang harus dpenuh pada penelan n adalah denk ndependen, dan berdrbus normal. Pada regres panel dnams menggunakan esmas GMM Arrelano-Bond, redual yang ndependen arnya bahwa pada error hasl frs defference orde ke- 2 dak boleh erjad ookorelas. Pengujan ookorelas resdual ersebu menggunakan pengujan Arellano-Bond seper pada persamaan (8) dengan hpoess sebaga berku. H 0 : Daa resdual ndependen pada orde ke-2 (Tdak H 1 erjad auokorelas) : Daa resdual dak ndependen pada orde ke-2 (erjad auokorelas) Dengan α = 0,05 maka, H 0 dolak jka nla p-value pada sask uj m 2 < α (nla α=0,05). Sedangkan pengujan heeroskedassas pada esmas n menggunakan uj Sargan seper pada persamaan (7) dengan hpoess sebaga berku. H 0 : Daa resdual denk (erjad homoskedassas) 1 H 1 : Daa resdual dak denk (erjad heeroskedassas) Apabla α=5% (0.05) maka H 0 dolak jka nla p- value pada sask uj sargan < α Penyerapan Tenaga Kerja Sekor Indusr Penyerapan enaga kerja Sekor Indusr adalah lowongan pekerjaan d sekor Indusr yang sudah ds oleh pencar kerja dan pekerja. Permnaan enaga kerja n dpengaruh oleh perubahan ngka upah dan fakorfakor lan yang mempengaruh hasl produks. Salah sau ndkaor keberhaslan pembangunan ekonom suau negara adalah angka perumbuhan ekonom. Perumbuhan ekonom yang relaf ngg mengndkaskan berhaslnya pembangunan ekonom. Perumbuhan ekonom seap provns dapa dukur melalu Produk Domesk Regonal Bruo (). merupakan nla bersh barang dan jasa-jasa akhr yang dhaslkan oleh berbaga kegaan ekonom d suau daerah dalam perode. yang dgunakan unuk mengukur perumbuhan ekonom adalah menuru harga konsan ahun dasar 2000 karena perhungan oupu barang dan jasa perekonoman yang dhaslkan dak dpengaruh oleh perubahan harga. Menuru Hukum Okun mempunya hubungan yang posf dengan penyerapan enaga kerja karena apabla semakn besar maka penyerapan enaga kerja semakn menngka [12]. Upah Menuru PP o 8/1981, upah merupakan suau penermaan sebaga mbalan dar pengusaha kepada karyawan unuk suau pekerjaan aau jasa yang elah aau akan dlakukan dan dnyaakan aau dnla dalam benuk uang yang deapkan aas dasar suau perseujuan aau perauran perundang undangan sera dbayarkan aas dasar suau perjanjan kerja anara pengusaha dengan karyawan ermasuk unjangan, bak unuk karyawan u sendr maupun unuk keluarganya. Sedangkan upah mnmum adalah upah yang deapkan secara mnmum regonal, sekoral regonal maupun Sub Sekoral yang berupa upah pokok dan unjangan. Upah mnmum provns mempunya hubungan yang negaf dengan penyerapan enaga kerja karena apabla upah mnmum provns semakn besar akan mengakbakan semakn menurunnya penyerapan enaga kerja [13]. Produkvas Tenaga Kerja Menuru BPS, produkvas Tenaga Kerja adalah kemampuan enaga kerja dalam menghaslkan barang produks. Produkvas yang ngg berar bahwa kemampuan yang dmlk oleh enaga kerja juga ngg, sehngga apabla enaga kerja ersebu sudah memlk produkvas yang ngg maka perusahaan dak memerlukan enaga kerja ambahan unuk menngkakan hasl produks karena perusahaan menla enaga kerja yang dmlkanya sudah cukup unuk menghaslkan barang produks dengan maksmal. Oleh sebab u produkvas enaga kerja mempunya hubungan yang negaf dengan penyerapan enaga kerja, yang arnya bahwa semakn ngg produkvas enaga kerja maka semakn sedk penyerapan enaga kerja yang dlakukan oleh perusahaan [13].

4 D-220 JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 5 o. 2 (2016) ( X Prn) III. Sumber Daa METODOLOGI PEELITIA Sumber daa yang dgunakan dalam penelan n adalah daa sekunder yang dperoleh dar publkas yang derbkan oleh Badan Pusa Sask (BPS). Jumlah pengamaan penelan n sebanyak 29 Provns d Indonesa dalam selang waku ahun 2005 hngga Provns d Indonesa yang dgunakan anara lan Aceh, Sumaera Uara, Sumaera Bara, Rau, Jamb, Sumaera Selaan, Bengkulu, Lampung, Kepulauan Bangka Belung, DKI Jakara, Jawa Bara, Jawa Tengah, DI Yogyakara, Jawa Tmur, Banen, Bal, usa Tenggara Bara, usa Tenggara Tmur, Kalmanan Bara, Kalmanan Tengah, Kalmanan Selaan, Kalmanan Tmur, Sulawes Uara, Sulawes Tengah, Sulawes Selaan, Sulawes Tenggara, Goronalo, Maluku, dan Papua. Spesfkas Model Spesfkas model yang dbangun erdr dar model penyerapan enaga kerja (PTK). Spesfkas model yang dbangun ersebu merupakan modfkas pada penelan Musaqm (2009) dan Tambunsarbu (2013). Model yang dbangun adalah sebaga berku. PTK, 0 PTK, 1 1, 2UMP, 3PvrTK, u (10), Tanda aau ukuran parameer menuru eor/logka ekonom secara apror anara lanβ 0 > 0, δ > 0, β 1 > 0, β 2 < 0 dan β 3 < 0. Varabel Penelan Varabel-varabel penelan yang dgunakan dalam penelan n adalah sebaga berku. TABEL 1. VARIABEL PEELITIA DA DEFIISI OPERASIOAL Varabel Penyerapan Tenaga Kerja (PTK) (Produk Domesk Regonal Bruo) UMP (Upah Mnmum Provns) Produkvas Tenaga Kerja (PrvTK) Defns Operasonal Penyerapan enaga kerja sekor ndusr adalah lowongan pekerjaan ndusr yang ds oleh pencar kerja dan pekerja yang sudah ada. Dalam mengukur penyerapan enaga kerja n dperlukan suau ndkaor yau jumlah enaga kerja bekerja d sekor ndusr, arnya bahwa penduduk daas 15 ahun yang saa dsurve sedang bekerja d sekor Indusr (Rbu Jwa). Salah sau ndkaor keberhaslan pembangunan ekonom suau negara yang dukur melalu Produk Domesk Regonal Bruo (). merupakan gambaran adalah nla bersh barang dan jasa-jasa akhr yang dhaslkan oleh berbaga kegaan ekonom d suau daerah dalam perode. yang dgunakan pada penelan n unuk mengukur perumbuhan ekonom adalah menuru harga konsan dengan ahun dasar 2000 (Trllun Rupah). Upah mnmum yang harus dbayarkan perusahaan ke karyawan (Rbu Rupah) 2Produkvas Tenaga Kerja adalah kemampuan enaga kerja dalam menghaslkan barang produks. Pada penelan n menggunakan produkvas enaga kerja d sekor ndusr menengah dan besar (Jua Rupah per Tenaga kerja) Langkah Analss Daa Berku n adalah langkah analss yang dgunakan dalam melakukan penelan: 1. Mendeskrpskan karakersk penyerapan enaga kerja sekor ndusr d ndonesa dan varabelvarabel yang mempengaruhnya. 2. Mengesmas model menggunakan meode GMM Arellano-Bond dengan langkah sebaga berku. 3. Menguj sgnfkans parameer secara smulan unuk mengeahu predkor-predkor yang secara bersamasama berpengaruh erhadap respon menggunakan uj Wald 4. Menguj sgnfkans secara parsal erhadap parameer model yang dperoleh menggunakan uj z. 5. Menguj spesfkas model regres daa panel dnams menggunakan uj Sargan dan Arellano-Bond. 6. Mengnerpreaskan regres daa panel dnams dengan meode GMM Arellano-Bond berdasarkan hasl yang dperoleh. 7. Melakukan pengujan asums resdual erhadap model yang ddapa. 8. Menark kesmpulan erhadap hasl analss yang ddapa. IV. AALISIS DA PEMBAHASA Karakersk Penyerapan Tenaga Kerja Sekor Indusr d Indonesa Jumlah penyerapan enaga kerja sekor ndusr d 29 provns unuk kurun waku ahun 2005 hngga 2013 dunjukkan oleh Gambar 1. Gambar 1 menunjukkan bahwa jumlah penyerapan enaga kerja sekor ndusr pada ahun 2006 sebesar rbu orang menurun dbandngkan dengan ahun 2005 yang sebesar rbu orang. Seelah ahun 2006, penyerapan enaga kerja sekor ndusr mengalam rend yang erus menngka hngga ahun 2012 yau sebesar rbu jwa eap kemudan pada ahun 2013 penyerapan enaga kerja kembal urun menjad rbu jwa. Gambar 1. Jumlah Penyerapan Tenaga Kerja Sekor Indusr d Indonesa (Rbu Jwa) Pemodelan Penyerapan Tenaga Kerja Sekor Indusr 1) Pemodelan penyerapan enaga kerja dengan meode GMM Arellano-Bond Pada penelan n menggunakan GMM Arellano- Bond wo sep esmaor. Sehngga hasl esmas yang ddapa adalah sebaga berku. TABEL 1. HASIL ESTIMASI DARI PARAMETER Parameer Esmaor 0, , , , ,24569 Pengujan sgnfkans parameer secara smulan dlakukan menggunakan uj Wald dengan la sask Uj Wald yang ddapa sebesar dan nla p- value sebesar 0,000. Jka α yang dgunakan sebesar 5%

5 JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 5 o. 2 (2016) ( X Prn) D-221 maka kepuusannya adalah H 0 dolak yang arnya bahwa ada mnmal sau varabel yang sgnfkan erhadap model. Berku n merupakan hasl pengujan sgnfkans parameer secara parsal. Jka α yang dgunakan sebesar 5%, maka Tabel 2 menunjukkan bahwa semua parameer mempunya nla p-value yang kurang dar α, sehngga kepuusannya adalah H 0 dolak yang arnya semua varabel berpengaruh secara sgnfkan erhadap model. TABEL 2. HASIL PEGUJIA PARSIAL GMM ARELLAO-BOD Parameer Koefsen Z P-value 0, ,22 0, , ,17 0, , ,25 0, ,0091-2,27 0,023 60, ,39 0,000 Esmas model panel dnams erbak dapa dlha dar dua krera yau varabel nsrumen yang dgunakan vald dan esmas yang ddapa konssen. Pengujan varabel nsrumen menggunakan uj Sargan dan pengujan konssens esmas menggunakan uj Arellano-Bond. Pengujan varabel nsrumen menggunakan uj Sargan mendapakan hasl sask uj sebesar 28,20771 dengan p-value sebesar 0,4003 dan menggunakan uj Arellano-Bond mendapakan hasl sask uj orde ke-2 ( m (2) ) sebesar -0,52744 dengan p- value sebesar 0,5979. Jka α yang dgunakan sebesar 5% maka kepuusannya adalah H 0 gagal dolak yang arnya konds overdenfyng resrcon dalam pendugaan model vald aau varabel nsrumen yang dgunakan lebh dar jumlah parameer yang dduga dan dak erdapa auokorelas pada error frs dfference orde ke-2 sehngga esmas yang dhaslkan sudah konssen. Model yang ddapa dengan menggunakan esmas GMM Arellano-Bond adalah sebaga berku. PTK, 60,246 0,71PTK, 1 2,22, 0,09UMP, 0,009 Prvk, la R 2 yang ddapa dar model sebesar 78,9%. la R 2 n sudah cukup bak, sehngga model yang ddapa elah sesua. Inerpreas model penyerapan enaga kerja sekor Indusr dapa dlha pada Tabel 3. TABEL 3. HASIL ELASTISITAS JAGKA PEDEK DA JAGKA PAJAG Predkor Esmas Pendek Esmas Panjang Elassas Pendek PTK, 1 0, Elassas Panjang, 2, ,663 0,350 1,210 UMP, -0, ,304-0,163-0,564 Pr vtk, -0,0091-0,031-0,005-0,017 Tabel 6 menunjukkan bahwa nla elassas jangka pendek sebesar 0,350, hal n berar seap kenakan nla sebesar 10% maka akan menngkakan penyerapan enaga kerja sebesar 3,5% dengan asums UMP dan produkvas enaga kerja bernla konsan. Selan u, la elassas UMP jangka pendek sebesar -0,163, hal n berar seap kenakan nla UMP sebesar 10% maka akan mengurang penyerapan enaga kerja secara jangka pendek sebesar 1,63% dengan asums bahwa dan produkvas enaga kerja bernla konsan. la elassas produkvas enaga kerja jangka pendek sebesar -0,005, hal n berar seap kenakan nla produkvas enaga kerja sebesar 10% maka akan mengurang penyerapan enaga kerja secara jangka pendek sebesar 0,05% dengan asums bahwa dan UMP bernla konsan. Tabel 6 menunjukkan bahwa nla elassas jangka panjang sebesar 1,210, hal n berar seap kenakan nla sebesar 10% maka akan menngkakan penyerapan enaga kerja sebesar 12,1% dengan asums UMP dan produkvas enaga kerja bernla konsan. Selan u, la elassas UMP jangka panjang sebesar -0,564, hal n berar seap kenakan nla UMP sebesar 10% maka akan mengurang penyerapan enaga kerja secara jangka panjang sebesar 5,64% dengan asums bahwa dan produkvas enaga kerja bernla konsan. la elassas produkvas enaga kerja jangka panjang sebesar -0,017 hal n berar seap kenakan nla produkvas enaga kerja sebesar 10% maka akan mengurang penyerapan enaga kerja sebesar 0, % dengan asums bahwa dan UMP bernla konsan. Seelah mendapakan model menggunakan esmas GMM Arellano-Bond, langkah selanjunya adalah mencar konds deal penyerapan enaga kerja menggunakan model yang ddapa. Pada penelan n akan mencar konds deal penyerapan enaga kerja d 10 Provns d Indonesa yang mempunya penyerapan enaga kerja erendah pada ahun Kesepuluh provns ersebu adalah Sulawes Tengah, Sulawes Tenggara, Jamb, Sulawes Uara, Kepulauan Rau, Goronalo, Kalmanan Tengah, Bengkulu, Papua, dan Maluku. Sehngga hasl deal dar penyerapan enaga kerja dunjukkan oleh Tabel 4. Pada Tabel 4 menunjukkan bahwa dengan model dnams yang ddapakan maka konds penyerapan enaga kerja deal pada ahun 2013 d Provns Sulawes Tengah sebesar 152,351 rbu orang dengan nla yang dcapa oleh Sulawes Tengah sebesar 18,817 rllun, UMP provns ersebu sebesar 474,344 rbu rupah, dan produkvas enaga kerja sebesar 4584,975 jua rupah per enaga kerja. Provns TABEL 4. KODISI IDEAL PEYERAPA TEAGA KERJA (Trllun Rupah) UMP (Rbu Rupah) ProdukvasTK (Jua Rupah per enaga kerja) Penyerapan Tenaga kerja deal (Rbu Orang) Sulawes Tengah 18, , , ,351 Sulawes Tenggara 21, , , ,826 Jamb 26, , , ,849 Sulawes Uara 31, , , ,578 Kepulauan Rau 33, , , ,061 Goronalo 38, , , ,463 Kalmanan Tengah 33, , , ,496 Bengkulu 35, , , ,614 Papua 31, , , ,166 Maluku 38, , , ,776

6 D-222 JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 5 o. 2 (2016) ( X Prn) Uj Asums Klask Berku merupakan hasl uj asums klask menggunakan meode GMM Arellano-Bond. 1) Uj homokedassas pada daa resdual Pengujan homokedassas dengan esmas GMM Arellano Bond pada daa resdual n menggunakan uj Sargan. Menuru Arellano dan Bond (1991), selan unuk menguj kevaldan varabel nsrumen, uj n dgunakan juga unuk melha apakah daa resdual mengalam heeroskedassas. Sehngga sask uj yang ddpakan sebesar 28,20771 dengan nla p-value sebesar 0,4003. Jka α yang dgunakan sebesar 5% maka p-value lebh besar dar α. Jad kepuusannya adalah H 0 gagal dolak yang arnya dak erjad heeroskedassas aau resdual esmas GMM Arellano Bond erjad homokedassas. 2) Uj auokorelas pada daa resdual Pengujan auokorelas pada daa resdual n menggunakan uj Arellano-Bond. Pada esmas GMM Arellano-Bond n, resudal frs defference orde ke-2 dak boleh mengalam auokorelas. Sehngga hasl dar sask uj sebesar -0,52744 dengan nla p-value sebesar 0,5979. Jka α yang dgunakan sebesar 5% maka p-value lebh besar dar α. Jad kepuusannya adalah H 0 gagal dolak yang arnya bahwa dak erdapa auokorelas pada error frs dfference orde ke-2 sehngga asums dak erjad auokorelas pada resdual erpenuh. V. KESIMPULA/RIGKASA Kesmpulan hasl analss anara lan, Jumlah penyerapan enaga kerja sekor ndusr dan nla d 29 Provns menunjukkan rend yang menngka selama 9 ahun (Tahun ), raa-raa upah mnmum erngg selama 9 ahun adalah Provns DKI Jakara dan raa-raa produkvas erngg selama 9 ahun adalah Provns Sumaera Uara. Selan u dar hasl pemodelan menggunakan daa panel dnams menunjukkan bahwa secara jangka pendek dan jangka panjang, penyerapan enaga kerja sekor ndusr d Indonesa dpengaruh oleh nla, UMP, dan produkvas enaga kerja. Adapun saran bag pemernah adalah dharapkan senanasa mampu menngkakan perumbuhan ekonom melalu nla -nya, dalam menenukan upah mnmum provns sebaknya pemernah dak hanya memenngkan pekerja saja eap juga harus memperhakan kesanggupan perusahaan dalam membayar upah enaga kerja, sera dapa memeakan produkvas enaga kerja pada masng-masng provns. DAFTAR PUSTAKA [1] Akmal, R (2010), Analss Fakor-fakor yang mempengaruh Penyerapan Tenaga Kerja d Indonesa. Skrps. Deparemen Ilmu Ekonom. Fakulas Ekonom dan Manajemen. Insu Peranan Bogor. Bogor. [2] Musaqm. (2009), Pendekaan Persamaan Smulan dengan Fxed Effec Model Unuk Pemodelan Penyerapan Tenaga Kerja d Provns Jawa Tengah. Tess. Jurusan Saska. FMIPA. Insu Teknolog Sepuluh opember. Surabaya. [3] Tambunsarbu, R.Y. (2013). Analss Pengaruh Prrodukvas Tenaga Kerja, Upah Rl, dan Perumbuhan Ekonom Terhadap Tenaga Kerja d 35 Kabupaen/Koa Jawa Tengah. Skrps. Fakulas Ekonom dan Bsns. Unversas Dpenogoro. Semarang. [4] Arellano, M & Bond, S. (1991). Some Tess Of Specfcaon For Panel Daa : Mone Carlo Evdence and An Applcaon o Employmen Equaons. Oxford Journals : The Revew Of Economc Sudes, Vol. 58, o. 2, [5] Shna, A.F.I. (2015). Penerapan Generalzed Mehod of Momen Arellano dan Bond Esmaor pada Persamaan Smulan daa Panel Dnams unuk Pemodelan Perumbuhan Ekonom Indonesa. Tess. Jurusan Saska. FMIPA. Insu Teknolog Sepuluh opember. Surabaya. [6] Ahmed, H & Javd, A. (2009). Dynamcs and Deermnans of Devdend Polcy n Paksan : Evdence from Karach Sock Exchange on-fnancal Lsed Frms. Journal of Independen Sudes and Research (MSSE), Vol. 7, o.1, [7] Frdaus, M & Yusop, Z. (2009). Dynamc Analyss of Regonal Convergence n Indonesa. Inernaonal Journal of Economcs and Managemen, Vol.3, o.1, [8] Khadraou,. (2012). Fnancal Developmen and Economc Growh : Sasc and Dynamc Panel Daa Analyss. Inernaonal Journal of Economcs and Fnance, Vol.4, o.5, [9] Seawan & Kusrn, D E. (2010). Ekonomerka. Yogyakara : Penerb ADI. [10] Balag, B H. (2005). Economerc Analyss of Panel Daa. Ed ke- 3. Chcheser: John Wley & Sons lld. [11] La, T.L, Small, D.S & Lu, J. (2008). Sascal Inference n Dynamc Panel Daa Models. Journal of Sascal Plannng and Inference. Vol 138, [12] Mankw, G.. (2007). Teor Makroekonom Eds Ke-6. urmawan [penerjemah]. Jakara : Erlangga. [13] Sukrno, S. (2006). Penganar Mkroekonom. Eds Ke-ga, Jakara : Raja Grafndo Persada

Penerapan Statistika Nonparametrik dengan Metode Brown-Mood pada Regresi Linier Berganda

Penerapan Statistika Nonparametrik dengan Metode Brown-Mood pada Regresi Linier Berganda Jurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor, Me 6 ISSN 85-789 Penerapan Saska Nonparamerk dengan Meode Brown-Mood pada Regres Lner Berganda Applcaon of Nonparamerc Sascs, wh Brown-Mood Mehod on Mulple Lnear Regresson

Lebih terperinci

Pemodelan Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Menggunakan Data Panel Dinamis dengan Pendekatan Generalized Method of Moment Arellano-Bond

Pemodelan Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Menggunakan Data Panel Dinamis dengan Pendekatan Generalized Method of Moment Arellano-Bond JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 5 o. 2 (2016) 2337-3520 (2301-928X Prin) D-205 Pemodelan Perumbuhan Ekonomi Indonesia Menggunakan Daa Panel Dinamis dengan Pendekaan Generalized Mehod of Momen Arellano-Bond

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013 3. Lokas dan Waku Penelan 3.. Lokas Penelan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penelan n dlaksanakan d SMP Neger 7 Goronalo pada ahun ajaran 0/03 3.. Waku Penelan Penelan n d laksanakan pada semeser genap ahun

Lebih terperinci

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU

BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas

Lebih terperinci

PERBAIKAN ASUMSI KLASIK

PERBAIKAN ASUMSI KLASIK BAHAN AJAR EKONOMETRI AGUS TRI BASUKI UNIVERSITAS MUHAMMADIAH OGAAKARTA PERBAIKAN ASUMSI KLASIK 6.. Mulkolnearas Jka model ka mengandung mulkolneras yang serus yakn korelas yang ngg anar varabel ndependen,

Lebih terperinci

Peramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR)

Peramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR) JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-36 Peramalan Penjualan eda Moor Tap Jens d Wlayah Surabaya dan Blar dengan Model ARIMA Box-Jenkns dan Vecor Auoregressve (VAR) Ade

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Daa Daa ang dgunakan dalam penelan n merupakan daa sekunder ang berasal dar berbaga nsans pemernah eruama Badan Pusa Sask. Daa ang dgunakan anara lan angka kemsknan,

Lebih terperinci

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA

BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel

Lebih terperinci

Analisis Jalur / Path Analysis

Analisis Jalur / Path Analysis Analss Jalur / Pah Analyss Analss jalur adalah salah sau benuk model SEM yang dak mengandung varable laen. Tenu saja model n lebh sederhana dbandngkan dengan model SEM lengka. Analss jalur sebenarnya meruakan

Lebih terperinci

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun

Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban

Lebih terperinci

PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS

PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS Mra Puspasar, Snggh Sapad, Dana Puspasar Absraks PT Ulam Tba Halm merupakan salah sau ndusr mnuman serbuk d Indonesa, dmana

Lebih terperinci

( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)

( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32) 8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang

Lebih terperinci

Di bidang ekonomi tidak semua informasi dapat diukur secara kuantitatif. Peubah dummy digunakan untuk memperoleh informasi yang bersifat kualitatif

Di bidang ekonomi tidak semua informasi dapat diukur secara kuantitatif. Peubah dummy digunakan untuk memperoleh informasi yang bersifat kualitatif Regres Dummy D bdang ekonom dak semua nformas dapa dukur secara kuanaf Peubah dummy dgunakan unuk memperoleh nformas yang bersfa kualaf Conoh pada daa cross secon: Gender: sebaga penenu jumlah pendapaan

Lebih terperinci

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version) Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan

Lebih terperinci

MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE-X (GSTAR-X) DALAM MERAMALKAN PRODUKSI KELAPA SAWIT

MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE-X (GSTAR-X) DALAM MERAMALKAN PRODUKSI KELAPA SAWIT Bulen Ilmah Mah. Sa. dan Terapannya (Bmaser) Volume 07, No. (018), hal 85 9. MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE-X (GSTAR-X) DALAM MERAMALKAN PRODUKSI KELAPA SAWIT Felca Kurna Kusuma Wra Pur, Dadan

Lebih terperinci

PENERAPAN MODEL GSTAR(1,1) UNTUK DATA CURAH HUJAN

PENERAPAN MODEL GSTAR(1,1) UNTUK DATA CURAH HUJAN Bulen Ilmah Mah. Sa. dan Terapannya (Bmaser) Volume 6, o. 03 (017), hal 159 166. PEERAPA MODEL GSTAR(1,1) UTUK DATA CURAH HUJA Ism Adam, Dadan Kusnandar, Hendra Perdana ITISARI Model Generalzed Space Tme

Lebih terperinci

BAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI

BAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).

Lebih terperinci

Analisis Survival pada Pasien Penderita Sindrom Koroner Akut di RSUD Dr. Soetomo Surabaya Tahun 2013 Menggunakan Regresi Cox Proportional Hazard

Analisis Survival pada Pasien Penderita Sindrom Koroner Akut di RSUD Dr. Soetomo Surabaya Tahun 2013 Menggunakan Regresi Cox Proportional Hazard JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (215) 2337-352 (231-928X Prn) D151 Analss Survval pada Pasen Pendera Sndrom Koroner Aku d RSUD Dr. Soeomo Surabaya Tahun 213 Menggunakan Regres Cox Proporonal Hazard

Lebih terperinci

BAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST

BAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST BAB ESPONS FUNGSI STEP PADA ANGKAIAN DAN C Oleh : Ir. A.achman Hasbuan dan Naemah Mubarakah, ST . Persamaan Dferensal Orde Sau Adapun benuk yang sederhana dar suau persamaan dferensal orde sau adalah:

Lebih terperinci

ANALISIS DATA DERET BERKALA DENGAN METODE TREND SEKULER UNTUK MENENTUKAN MODEL PERTUMBUHAN PENDUDUK MISKIN JAWA BARAT

ANALISIS DATA DERET BERKALA DENGAN METODE TREND SEKULER UNTUK MENENTUKAN MODEL PERTUMBUHAN PENDUDUK MISKIN JAWA BARAT ANALISIS DATA DERET BERKALA DENGAN METODE TREND SEKULER UNTUK MENENTUKAN MODEL PERTUMBUHAN PENDUDUK MISKIN JAWA BARAT ANALSIS OF TIME SERIES USING SECULAR TREND METHOD TO DETERMINE POPULATION GROWTH MODEL

Lebih terperinci

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup

Lebih terperinci

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1

BAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Defns Rangkaan Lsrk Rangkaan Lsrk adalah sambungan dar beberapa elemen lsrk ( ressor, kapasor, ndukor, sumber arus, sumber egangan) yang membenuk mnmal sau lnasan eruup yang dapa

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 45 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Spesfkas Model Berdasarkan ujuan penelan seper dsebukan dalam bab pendahuluan maka ada dua hal mendasar yang akan del yau pengaruh volalas nla ukar rl erhadap volalas

Lebih terperinci

PEMERINTAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN DAERAH KABUPATEN PACITAN : NOMOR 18 TAHUN 2001

PEMERINTAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN DAERAH KABUPATEN PACITAN : NOMOR 18 TAHUN 2001 I I PEMERINTAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN DAERAH KABUPATEN PACITAN : NOMOR 18 TAHUN 2001 \ TENTANG PEMBERDAYAAN, PELESTARIAN DAN PENGEMBANGAN ADAT ISTIADAT DAN LEMBAGA ADAT DENGAN RAHMAT TAHUN YANG MAHA

Lebih terperinci

EL NINO, LA NINA, DAN PENAWARAN PANGAN DI JAWA, INDONESIA

EL NINO, LA NINA, DAN PENAWARAN PANGAN DI JAWA, INDONESIA Jurnal Ekonom Pembangunan Volume 1, Nomor, Desember 011, hlm.57-71 EL NINO, LA NINA, DAN PENAWARAN PANGAN DI JAWA, INDONESIA Arn Wahyu Uam, Jamhar, dan Suhamn Hardyasu Jurusan Sosal Ekonom Peranan, Fakulas

Lebih terperinci

' PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 4 TAHUN 2012 PEMBERIAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESIN BAGI INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH KABUPATEN PACITAN

' PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 4 TAHUN 2012 PEMBERIAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESIN BAGI INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH KABUPATEN PACITAN j BUPAT PACTAN ' PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 4 TAHUN 2012 TENTANG PEMBERAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESN BAG NDUSTR KECL DAN MENENGAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN

Lebih terperinci

BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode

BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode penaksran parameer pada persamaan smulan yau meode Three Sage Leas Square (3SLS. Sebelum djelaskan lebh lanju

Lebih terperinci

NILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DENGAN TINGKAT BUNGA BERUBAH BERDASARKAN FORMULA FISHER

NILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DENGAN TINGKAT BUNGA BERUBAH BERDASARKAN FORMULA FISHER ILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DEGA TIGKAT BUGA BERUBAH BERDASARKA FORMULA FISHER Devs Apranda, Johannes Kho, Sg Sugaro Mahasswa rogram S Maemaka Dosen Jurusan Maemaka Fakulas Maemaka dan Ilmu engeahuan

Lebih terperinci

Line Transmisi. Oleh: Aris Heri Andriawan ( )

Line Transmisi. Oleh: Aris Heri Andriawan ( ) ANALISIS APLIKASI PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA-BALI DENGAN MENGGUNAKAN UNIT COMMITMENT, UNIT DECOMMITMENT DAN MODIFIED UNIT DECOMMITMENT Oleh: Ars Her Andrawan (07000)

Lebih terperinci

Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) (2)

Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) (2) JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5, No.1, (016) 337-350 (301-98X Prn) D-17 Analss Kurva Survval Kaplan Meer pada Pasen HIV/AIDS dengan Anrerovral Therapy (ART) d RSUD Prof. Dr. Soekandar Kabupaen Mojokero

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS

BAB II TINJAUAN TEORITIS BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan

Lebih terperinci

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR

PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR B-5-1 PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR Wsnu Bud Sunaryo, Haryono ITS Surabaya ABSTRAK Dalam duna konsruks saa n pemakaan produk beon

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Masalah Knerja pembangunan ekonom Indonesa bsa dkaakan sanga membanggakan dengan ngka perumbuhan ekonom selama beberapa dekade erakhr n sangalah ngg, walaupun mengalam

Lebih terperinci

PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1

PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1 PENDUGAAN SAISIK AREA KECIL DENGAN MEODE EMPIRICAL CONSRAINED AYES Ksmann Jurusan Penddkan Maemaka FMIPA Unversas Neger Yogyakara Absrak Meode emprcal ayes (E merupakan meode yang lebh aplkaf pada pendugaan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju perumbuhan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi. BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan

Lebih terperinci

PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG

PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG INDEPT, Vol., No. 3, Okober 01 ISSN 087 945 PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG Samsul Budaro, ST., MT Dosen Teap Teknk Indusr, Wakl Dekan III akulas Teknk, Unversas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Model Persediaan Model Deterministik

BAB 2 LANDASAN TEORI. 2.1 Model Persediaan Model Deterministik 6 BAB LANDASAN TEORI. Model Persedaan.. Model Deermnsk Model Deermnsk adalah model yang menganggap nla-nla parameer elah dkeahu dengan pas. Model n dbedakan menjad dua: a. Deermnsk Sas. D dalam model n

Lebih terperinci

ANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor

ANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor ANaISIS - TANSIEN. Kapasor dalam angkaan D Sebuah kapasor akan ermua bla erhubung ke sumber egangan dc seper yang dperlhakan pada Gambar. Pada Gambar (a), kapasor dak bermuaan yau pla A dan pla B mempunya

Lebih terperinci

Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Ekonomi Kertajaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS

Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Ekonomi Kertajaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4 No. (05) 33-350 (30-9X Prn) D-3 Peramalan Jumlah Penumpang Kerea Ap Kelas Ekonom Keraaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS Ilaf Andala dan Irhamah Jurusan Saska Fakulas Maemaka

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. universal, disemua negara tanpa memandang ukuran dan tingkat. kompleks karena pendekatan pembangunan sangat menekankan pada

BAB I PENDAHULUAN. universal, disemua negara tanpa memandang ukuran dan tingkat. kompleks karena pendekatan pembangunan sangat menekankan pada BAB I PENDAHULUAN A. Laar Belakang Disparias pembangunan ekonomi anar daerah merupakan fenomena universal, disemua negara anpa memandang ukuran dan ingka pembangunannya. Disparias pembangunan merupakan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode BAB III METODE PENELITIAN 3. Meode Penelan Meode penelan yang dgunakan dalam penelan n adalah meode deskrpf anals. Wnarno Surakhmad (990:40) mengemukakan bahwa meode deskrpf mempunya cr-cr sebaga berku:.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode BAB III METODE PENELITIAN Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf analts dengan jens pendekatan stud kasus yatu dengan melhat fenomena permasalahan yang ada

Lebih terperinci

PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG MASUK MELALUI PINTU KEDATANGAN BANDARA SOEKARNO HATTA DAN BANDARA JUANDA

PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG MASUK MELALUI PINTU KEDATANGAN BANDARA SOEKARNO HATTA DAN BANDARA JUANDA PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG MASUK MELALUI PINTU KEDATANGAN BANDARA SOEKARNO HATTA DAN BANDARA JUANDA Indra Rahm, Sr Png Wulandar Mahasswa Jurusan Saska Insu Teknolog Seuluh Noember Dosen

Lebih terperinci

BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode

BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode robus unuk mendeeks penclan (ouler) dalam analss komponen uama robus yau meode Mnmum Covarance Deermnan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Kabupaten Labuhan Batu merupakan pusat perkebunan kelapa sawit di Sumatera

BAB 1 PENDAHULUAN. Kabupaten Labuhan Batu merupakan pusat perkebunan kelapa sawit di Sumatera BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Kabupaen Labuhan Bau merupakan pusa perkebunan kelapa sawi di Sumaera Uara, baik yang dikelola oleh perusahaan negara / swasa maupun perkebunan rakya. Kabupaen Labuhan

Lebih terperinci

\ DANA ALOKASI DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA

\ DANA ALOKASI DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA y BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN : NOMOR 55" TAHUN 20 ; TENTANG \ DANA ALOKAS DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN, Menmbang : a. bahwa dalam rangka penngkaan penyelenggaraan pemernahan,

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Data panel adalah gabungan dari data cross sectional dan data time series, dimana

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Data panel adalah gabungan dari data cross sectional dan data time series, dimana 6 BAB II IJAUA PUSAA. Pendahuluan Maer enang daa anel dambl dar Gujara (3) dan Judge (985). Daa anel adalah gabungan dar daa cross seconal dan daa me seres, dmana dalam daa anel un cross seconal yang sama

Lebih terperinci

ANALISIS VECTOR AUTO REGRESSIVE (VAR) TERHADAP KORELASI ANTARA BELANJA PUBLIK DAN PERTUMBUHAN EKONOMI DI SULAWESI SELATAN, TAHUN

ANALISIS VECTOR AUTO REGRESSIVE (VAR) TERHADAP KORELASI ANTARA BELANJA PUBLIK DAN PERTUMBUHAN EKONOMI DI SULAWESI SELATAN, TAHUN Jurnal Ekonom Pembangunan Vol. 10, No.1, Jun 2009, hal. 1-14 ANALISIS VECTOR AUTO REGRESSIVE (VAR) TERHADAP KORELASI ANTARA BELANJA PUBLIK DAN PERTUMBUHAN EKONOMI DI SULAWESI SELATAN, TAHUN 1985-2005 Abusan

Lebih terperinci

BAB III MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR

BAB III MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR 15 BAB III MODEL PERTUMBUHA EKOOMI DUA SEKTOR 3.1 Aum dan oa Model perumbuhan dua ekor n merupakan model perumbuhan dengan dua komod yang dhalkan, yau barang modal dan barang konum. Kedua barang n dproduk

Lebih terperinci

( L ). Matriks varians kovarians dari

( L ). Matriks varians kovarians dari LIVIA PUSPA T 677 9.3 METODE KOMPONEN UTAMA Informas yang dbuuhkan daam eknk komponen uama suau daa ddapa dar marks varans kovarans, aau marks koreasnya. Meode komponen uama n, beruuan unuk menaksr parameer

Lebih terperinci

IV. METODOLOGI PENELITIAN

IV. METODOLOGI PENELITIAN IV. METODOLOGI PENELITIN 4.. Obek Penelan Obek penelan adalah Provns Sulawes Tengah, yang ddasarkan aas beberapa permbangan. Perama, Provns Sulawes Tengah memlk sumberdaya sekor peranan dan ndusr pengolahan

Lebih terperinci

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun 43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C

Lebih terperinci

(A.7) OPTIMISASI PORTOFOLIO BERDASARKAN MEAN-VALUE AT RISK DI BAWAH MODEL INDEKS BERGANDA DENGAN VOLATILITAS TAK KONSTAN

(A.7) OPTIMISASI PORTOFOLIO BERDASARKAN MEAN-VALUE AT RISK DI BAWAH MODEL INDEKS BERGANDA DENGAN VOLATILITAS TAK KONSTAN Prosdng Semnar Nasonal Saska Unversas Padjadjaran, 3 November 00 (A.7) OPIMISASI POROFOIO BERDASARKAN MEAN-VAUE A RISK DI BAWAH MODE INDEKS BERGANDA DENGAN VOAIIAS AK KONSAN Agus Suprana, F. Sukono, Bunga

Lebih terperinci

E-book Statistika Gratis... Statistical Data Analyst. Uji Asumsi Klasik Regresi Linear

E-book Statistika Gratis... Statistical Data Analyst. Uji Asumsi Klasik Regresi Linear E-boo Sasa Gras... Sascal Daa Anals Uj Asums Klas Regres Lnear Pada penulsan enang Regres Lnear n, penuls aan memberan bahasan mengena Uj Asums Klas epada para pembaca unu memberan pemahaman dan solus

Lebih terperinci

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan

Lebih terperinci

KAJIAN RESPONS PEUBAH TERHADAP BERBAGAI GUNCANGAN DALAM SISTEM PEMBENTUK PDB TANAMAN BAHAN MAKANAN MELALUI MODEL VECTOR AUTOREGRESSION

KAJIAN RESPONS PEUBAH TERHADAP BERBAGAI GUNCANGAN DALAM SISTEM PEMBENTUK PDB TANAMAN BAHAN MAKANAN MELALUI MODEL VECTOR AUTOREGRESSION , Okober 2006, p: 0-20 Vol. No. 2 ISSN : 0853-85 KAJIAN RESPONS PEUBAH TERHADAP BERBAGAI GUNCANGAN DALAM SISTEM PEMBENTUK PDB TANAMAN BAHAN MAKANAN MELALUI MODEL VECTOR AUTOREGRESSION Anna Asrd Susan Pusa

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan

Lebih terperinci

Hidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal

Hidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal Hdden Markov Model Oleh : Frdanza, urul Gusran dan Akmal Dosen Jurusan Maemaka FMIPA Unversas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang Km 2, Janangor, Jawa Bara elp. / Fax : 022 7794696 Absrak Hdden Markov

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat

BAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Sumber Daya Alam (SDA) yang ersedia merupakan salah sau pelengkap ala kebuuhan manusia, misalnya anah, air, energi lisrik, energi panas. Energi Lisrik merupakan Sumber

Lebih terperinci

Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi Kedelai di Provinsi Jawa Timur dengan Metode Regresi Semiparametrik Spline

Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi Kedelai di Provinsi Jawa Timur dengan Metode Regresi Semiparametrik Spline Da Amela (309 00 009) Pembmbng : Prof. Dr. Drs. I N Budanara, M.S Jurusan Saska Fakulas Maemaka dan Ilmu Pengeahuan Alam Insu Teknolog Sepuluh Nopember Surabaya Semnar Hasl Tugas Akhr Analss Fakor-Fakor

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Bank Indonesia (BI). Data yang

BAB III METODE PENELITIAN. bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Bank Indonesia (BI). Data yang BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Jens dan Sumber Data Sumber data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder bersumber dar Badan Pusat Statstk (BPS) dan Bank Indonesa (BI). Data yang dgunakan dalam

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI 5 BAB II LANDASAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor dasar yang kelak akan dgunakan dalam penurunan formula penenuan harga Asan Opon, bak secara analk pada Bab III maupun secara numerk pada Bab

Lebih terperinci

BUPATI PACITAN. i PERATURAN BUPATI PACITAN ; NOMOR 5" TAHUN 2008 TENTANG

BUPATI PACITAN. i PERATURAN BUPATI PACITAN ; NOMOR 5 TAHUN 2008 TENTANG BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN ; NOMOR 5" TAHUN 2008 TENTANG PETUNJUK PELAKSANAAN PERATURAN DAERA KABUPATEN PACTAN NOMOR 25 TAHUN 2007 TENTANG ORGAN DAN KEPEGAWAAN PERUSAHAAN DAERAH AR MNUM j KABUPATEN

Lebih terperinci

Modifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat

Modifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat Vol. 14, No. 1, 46-53, Jul 2017 Modfkas Penaksr Robus dalam Pelabelan Ouler Mulvara Erna Tr Herdan Absrak Ouler adalah suau observas yang polanya dak mengku mayoras daa. Ouler dalam kasus mulvara sanga

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i

BAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan analss statstk yang dgunakan untuk memodelkan hubungan antara varabel ndependen (x) dengan varabel ( x, y ) n dependen (y) untuk n pengamatan

Lebih terperinci

MODEL KLASIFIKASI RUMAHTANGGA MISKIN DENGAN PENDEKATAN METODE MARS

MODEL KLASIFIKASI RUMAHTANGGA MISKIN DENGAN PENDEKATAN METODE MARS Semnar Nasonal Statstka IX Insttut Teknolog Sepuluh Nopember, 7 November 29 MODEL KLASIFIKASI RUMAHTANGGA MISKIN DENGAN PENDEKATAN METODE MARS Stud Kasus : Kota Surabaya Rokhana DB 1, Sutkno 2, Agnes Tut

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju-laju

Lebih terperinci

BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF

BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap

Lebih terperinci

BERITA DAERAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN BUPATI PACITAN 1 NOMOR 16 TAHUN 2010 TENTANG

BERITA DAERAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN BUPATI PACITAN 1 NOMOR 16 TAHUN 2010 TENTANG BERTA DAERAH KABUPATEN PACTAN TAHUN 200 NOMOR 7 PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 6 TAHUN 200 TENTANG PERUBAHAN KETGA ATAS PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 28 TAUN 2009 TENTANG PENJABARAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN

Lebih terperinci

Pemodelan Regresi Variabel Moderasi Dengan Metode Sub-Group. Regression Modeling of Moderating Variable with a Method of Sub Group

Pemodelan Regresi Variabel Moderasi Dengan Metode Sub-Group. Regression Modeling of Moderating Variable with a Method of Sub Group Jurnal EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 05 ISSN 085-789 Pemodelan Regres Varabel Moderas Dengan Metode Sub-Group Regresson Modelng of Moderatng Varable wth a Method of Sub Group Rsna Septawat, Des

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Manova atau Multvarate of Varance merupakan pengujan dalam multvarate yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh varabel respon dengan terhadap beberapa varabel predktor

Lebih terperinci

Penggunaan Metode Modified Unit Decommitment (MUD) untuk Penjadwalan Unit-Unit Pembangkit Pada Sistem Kelistrikan Jawa - Bali

Penggunaan Metode Modified Unit Decommitment (MUD) untuk Penjadwalan Unit-Unit Pembangkit Pada Sistem Kelistrikan Jawa - Bali Penggunaan Meode Modfed Un Decommmen (MUD) unuk Penjadwalan Un-Un Pembangk Pada Ssem Kelsrkan Jawa - Bal Ars Her Andrawan,2, Onoseno Penangsang ) Jurusan Teknk Elekro TS, Surabaya 60, ndonesa 2) Jurusan

Lebih terperinci

Muthmainnah PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2007 M/1428 H

Muthmainnah PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2007 M/1428 H PERBANDINGAN MODEL COX PROPORTIONAL HAZARD DAN MODEL PARAMETRIK BERDASARKAN ANALISIS RESIDUAL (Sud Kasus pada Daa Kanker Paru-Paru yang Dperoleh dar Conoh Daa pada Sofware S-Plus 2000 dan Smulas unuk Dsrbus

Lebih terperinci

PENILAIAN EFISIENSI UNIVERSITAS LPTK DI INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS

PENILAIAN EFISIENSI UNIVERSITAS LPTK DI INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS PENILAIAN EFISIENSI UNIVERSITAS LPTK DI INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS Handaru Ja Program Sud Penddkan Teknk Informaka Unversas Neger Yogyakara handaru@uny.ac.d ABSTRACT Menngkanya

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Propinsi Sumatera Utara merupakan salah satu propinsi yang mempunyai

BAB 1 PENDAHULUAN. Propinsi Sumatera Utara merupakan salah satu propinsi yang mempunyai BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Propinsi Sumaera Uara merupakan salah sau propinsi yang mempunyai perkembangan yang pesa di bidang ransporasi, khususnya perkembangan kendaraan bermoor. Hal ini dapa

Lebih terperinci

TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE

TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE Fan Puspasar 201 16019 Program Sud Magser Maemaa Faulas Maemaa dan Ilmu Pengeahuan Alam Insu Tenolog Bandung

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter Regresi. Itasia & Y Angraini, Dep Statistika FMIPA - IPB

Pendugaan Parameter Regresi. Itasia & Y Angraini, Dep Statistika FMIPA - IPB Pendugaan Parameter Regres Menduga gars regres Menduga gars regres lner sederhana = menduga parameter-parameter regres β 0 dan β 1 : Penduga parameter yang dhaslkan harus merupakan penduga yang bak Software

Lebih terperinci

Kajian Model Markov Waktu Diskrit Untuk Penyebaran Penyakit Menular Pada Model Epidemik SIR

Kajian Model Markov Waktu Diskrit Untuk Penyebaran Penyakit Menular Pada Model Epidemik SIR JURAL TEKK POT Vol, o, (0) -6 Kajan odel arkov Waku Dskr Unuk Penyebaran Penyak enular Pada odel Epdemk R Rafqaul Hasanah, Laksm Pra Wardhan, uhud Wahyud Jurusan aemaka, Fakulas PA, nsu Teknolog epuluh

Lebih terperinci

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan

KONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,

Lebih terperinci

Sudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu

Sudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu Sudaryano Sudrham nalss Rangkaan Lsrk D Kawasan Waku BB 12 nalss Transen d Kawasan Waku Rangkaan Orde Perama Yang dmaksud dengan analss ransen adalah analss rangkaan yang sedang dalam keadaan peralhan

Lebih terperinci

BUPAH PAOTAN PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 30 TAHUN 2013 TENTANG TATA CARA PENYESUAIAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH

BUPAH PAOTAN PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 30 TAHUN 2013 TENTANG TATA CARA PENYESUAIAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH r BUPAH PAOTAN PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 30 TAHUN 2013 TENTANG TATA CARA PENYESUAAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA! BUPAT PACTAN, Menglnga a. bahwa guna kelancaran

Lebih terperinci

APLIKASI STRUKTUR GRUP YANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI. Mujiasih a

APLIKASI STRUKTUR GRUP YANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI. Mujiasih a APLIKASI STRUKTUR GRUP ANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI Mujash a a Program Sud Maemaka Jurusan Tadrs Fakulas Tarbah IAIN Walsongo Jl. Prof. Dr. Hamka Kampus II Ngalan Semarang

Lebih terperinci

ANALISIS KAUSALITAS KEPUTUSAN INVESTASI, PEMBIAYAAN DAN DIVIDEN PADA PERUSAHAAN ASURANSI

ANALISIS KAUSALITAS KEPUTUSAN INVESTASI, PEMBIAYAAN DAN DIVIDEN PADA PERUSAHAAN ASURANSI hal: 85 15 ANALISIS KAUSALITAS KEPUTUSAN INVESTASI, PEMBIAYAAN DAN DIVIDEN PADA PERUSAHAAN ASURANSI Sursno Fakulas Ekono Unversas Isla Indonesa Yuana Alunus Progra Magser Manageen Unversas Isla Indonesa

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan

BAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah Dalam sisem perekonomian suau perusahaan, ingka perumbuhan ekonomi sanga mempengaruhi kemajuan perusahaan pada masa yang akan daang. Pendapaan dan invesasi merupakan

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL

ESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL Abstrak ESIMASI PARAMEER PADA REGRESI SEMIPARAMERIK UNUK DAA LONGIUDINAL Msal y merupakan varabel respon, Lls Laome Jurusan Matematka FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar 933 e-mal : lhs@yahoo.com X adalah

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. tahun 1990-an, jumlah produksi pangan terutama beras, cenderung mengalami

BAB 1 PENDAHULUAN. tahun 1990-an, jumlah produksi pangan terutama beras, cenderung mengalami 11 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Keahanan pangan (food securiy) di negara kia ampaknya cukup rapuh. Sejak awal ahun 1990-an, jumlah produksi pangan eruama beras, cenderung mengalami penurunan sehingga

Lebih terperinci

BUPATI PACITAN. I PERATURAN BUPATI PACITAN \ NOMOR ;i6tahun 2010

BUPATI PACITAN. I PERATURAN BUPATI PACITAN \ NOMOR ;i6tahun 2010 3 1 BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN \ NOMOR ;6TAHUN 2010 TENTANG PENYELENGGARAAN SSTEM PENGENDALAN NTERN PEMERNTA D LNGKUNGAN PEMERNTAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN,

Lebih terperinci

Reliabilitas. A. Pengertian

Reliabilitas. A. Pengertian Relablas A. Pengean Relablas adalah sejauh mana hasl ujan sswa eap aau konssen da posedu penlaan (Nko, 007:66). Menuu Ellen, suau es dkaakan elabel jka sko obsevas nla awal behubungan dengan sko yang sebenanya.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDAAN EORI. njauan Pusaka.. Peramalan Peramalan (forecasng) merupakan ala banu yang penng dalam perencanaan yang efekf dan efsen khususnya dalam bdang ekonom. Dalam organsas modern mengeahu keadaan

Lebih terperinci

PENILAIAN EFISIENSI UNIVERSITAS LPTK DI INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS

PENILAIAN EFISIENSI UNIVERSITAS LPTK DI INDONESIA DENGAN MENGGUNAKAN DATA ENVELOPMENT ANALYSIS Jurnal Elecroncs, Informacs, and Vocaonal Educaon (ELINVO), Volume 1, Nomor 1, November 215 PENILAIAN EFISIENSI UNIVERSITAS LPTK I INONESIA ENGAN MENGGUNAKAN ATA ENVELOPMENT ANALYSIS Handaru Ja Program

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN : JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka

Lebih terperinci