Pemetaan Kelurahan Berdasarkan Ketahanan Pangan Rumah Tangga Nelayan Tradisional di Wilayah Kecamatan Bulak Surabaya
|
|
- Yuliani Kusuma
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Pemetaan Kelurahan Berdasarkan Ketahanan Pangan Rumah Tangga Nelayan Tradisional di Wilayah Kecamatan Bulak Surabaya Saudi Imam Besari 1) Destri Susilaningrum dan Mutiah Salamah 2) 1) Mahasiswa S1 Statistika FMIPA 2) Staf pengajar Jurusan Statistika FMIPA Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya Abstrak Beberapa ahli mengatakan bahwa ketahanan pangan minimal mengandung dua unsur pokok yaitu ketersediaan pangan dan aksesibilitas masyarakat terhadap pangan. Pada penelitian ini diamati kondisi ketahanan pangan nelayan di Kecamatan Bulak Surabaya yang terdiri dari empat kelurahan, yaitu Kenjeran, Sukolilo, Bulak, dan Kedung Cowek. Survey dilakukan pada Juli 2009 dengan menerapkan variabel-variabel dari FAO tahun 2009 yang menitikberatkan pada akses-akses terhadap ketahanan pangan. Kondisi ketahanan pangan pada masing-masing wilayah akan digambarkan dengan dua metode, yaitu Chernoff Faces akan memberikan empat bentuk wajah yang berbeda, dan Profile Analysis yang menggambarkan kondisi ketahanan pangan dalam bentuk plot vektor ratarata setiap variabel. Diketahui bahwa kondisi ketahanan pangan di kecamatan Bulak cenderung masih rendah, hal ini terlihat dari posisi profil dari beberapa variabel ketahanan pangan yang berada pada posisi rendah dan penggambaran kondisi ketahanan pangan dengan Chrnoff Faces di kecamatan Bulak dapat dengan mudah dilihat pada bentuk wajah, mata, telinga, hidung dan mulut. Kata-kata kunci : Ketahanan pangan, Profile Analysis, Chernoff Faces 1. PENDAHULUAN Ketahanan pangan minimal mengandung dua unsuur pokok yaitu ketersediaan pangan dan aksesibilitas masyarakat terhadap pangan. Salah satu unsure tersebut tidak terpenuhi maka suatu Negara belum dapat dikatakan mempunyai ketahanan pangan yang baik.(rudi, 2007). Walaupun pangan tersedia cukup di tingkat nasional dan regional, tetapi jika akses individu untuk memenuhi kebutuhan pangannya tidak merata, maka ketahanan pangan masih dikatakan rapuh. Akses terhadap pangan dan ketersediaan pangan tersebut merupakan komponen yang esensial dalam ketahanan pangan (Rudi, 2007). Surabaya merupakan kota metropolitan kedua di Indonesia. Kemegahan Surabaya ternyata tidak terlalu menjangkau masyarakat nelayan yang tinggal di pesisir. Kondisi perekonomian mereka rata-rata adalah golongan menengah ke bawah, padahal kondisi perekonomian merupakan salah satu akses penting dalam ketahanan pangan masyarakat nelayan. Oleh karena itu berdasarkan pengaruh yang ditimbulkan dari segi pendapatan, ketersediaan pangan yang dimilki serta pola konsumsi sehari-hari, menarik untuk dilihat perbedaan kondisi ketahanan pangan rumah tangga nelayan dari Kecamatan Bulak Surabaya yang dibagi atas empat kelurahan yaitu Kenjeran, Sukolilo, Bulak, dan Kedung Cowek. Penelitian bertujuan untuk mendeskripsikan kondisi ketahanan pangan
2 di kecamatan Bulak yang digambarkan dengan metode Chernoff Faces dan Analisis Profil. Hasil penelitian ini diharapkan dapat dijadikan sebagai dasar pengembangan sektor kelautan, baik pengkajian teknologi maupun perencanaan pembangunan ekonomi rumah tangga nelayan. 2. TINJAUAN PUSTAKA Berikut ini Beberapa landasan teori yang digunakan untuk penyelesaian penelitian. 2.1 MANOVA (Multivariate Analysis of Variance) MANOVA adalah metode statistika untuk memeriksa kesamaan beberapa ( p) variabel dari beberapa ( ) kelompok populasi secara bersamasama atau metode untuk menguji kesamaan vektor rata-rata dari beberapa populasi. MANOVA berbeda dengan ANOVA, perbedaannya terletak pada banyaknya variabel. ANOVA hanya satu variabel, sedangkan MANOVA lebih dari satu variabel yang dianalisis secara bersama-sama. Hipotesis untuk uji Manova adalah sebagai berikut. H 0 : = H 1 : minimal ada satu yang tidak sama Statistik uji untuk Manova pada penelitian ini digunakan pendekatan Wilks, selengkapnya dapat dilihat pada buku Applied Multivariate Statistical Analysis (Johnson dan Wichern, 2002). Asumsi yang harus dipenuhi dalam Analisis Manova ini adalah Data terdistribusi multivariate normal, Homogenitas Matriks Varians Kovarians dan Variabel-variabel Pengamatan Bersifat Independen. 2.3 Analisis Profil Analisis Profil adalah salah satu metode multivariate yang membahas perlakuan yang diterapkan pada beberapa kelompok pengamatan dimana setiap kelompok pengamatan adalah independen (Johnson dan Wichern, 2002). Analisis profil digunakan untuk membandingkan variabel yang sama diantara kelompok pengamatan. Hasil analisis ini berupa gambar grafik yang disebut grafik profil, dalam grafik profil tersebut dapat menggambarkan lebih dari satu profil kelompok pengamatan. Prinsip analisis profil adalah penggambaran plot vektor rata-rata variabel-variabel respon setiap kelompok pengamatan. Plot tersebut berupa koordinat vektor rata-rata dan setiap poin koordinat dihubungkan dengan garis lurus. Dalam analisis profil terdapat tiga macam uji hipotesis, dimana ketiga uji ini saling berurutan dalam pemeriksaannya. Ketiga uji hipotesis tersebut adalah Uji Paralel, Uji Coincident dan Uji Level. Dua profil dikatakan paralel jika kemiringan untuk setiap segment adalah sama. Setelah diketahui bahwa kedua profil bersifat paralel, maka dilanjutkan untuk melakukan uji coincident (keberimpitan) dan terakhir adalah uji level untuk mengetahui apakah profil berada pada level yang sama atau tidak. Analisi profil selengkapnya dapat dilihat pada buku Applied Multivariate Statistical Analysis (Johnson dan Wichern, 2002). 2.4 Metode Chernoff Faces Analisis ini pertama kali diperkenalkan oleh Herman Chernoff pada tahun 1973, yaitu teknik visualisasi berupa metode grafik untuk merepresentasikan data dengan banyak variabel dalam bentuk wajah kartun ( Chernoff Faces) yang dapat ditentukan hingga lebih dari 18 parameter (Johnson dan Wichern, 2002) yaitu terdiri dari panjang hidung, kelengkungan mulut, panjang alis, besar sudut alis dan lain-lain.
3 Chernoff Faces menjadi alat peraga yang efektif karena menghubungkan data dengan raut wajah yang mana terkadang dapat menunjukkan keadaan seseorang atau kelompok bahkan suatu wilayah. Chernoff Faces dapat mengekspresikan kondisi atau keadaan yang sebenarnya pada suatu lingkungan berdasarkan penggambaran raut muka. Gambar 2.1. Wajah Kartun Chernoff Faces (Dillon & Goldstein, 1984) Gambar 2.1 adalah uraian perhitungan variabel untuk penggambar-an wajah kartun ( Chernoff Face) dengan penjelasan sebagai berikut (Dillon & Goldstein, 1984) : h = jarak dari pusat O ke P L e = panjang separuh mata = sudut antara OP dengan aksis X y b = tinggi puat alis terhadap mata h = tinggi separuh wajah = sudut alis P m = posisi tengah mulut L b = panjang alis a m = panjang mulut h * = Radius telinga y = tinggi mata dari pusat e 2.5 Ketahanan Pangan Pengertian ketahanan pangan adalah kondisi terpenuhinya kebutuhan pangan bagi rumah tangga yang tercermin dari tersedianya pangan secara cukup, baik dari jumlah maupun mutunya, aman, merata dan terjangkau. Menurut FAO (Food and Agricuture Organization) ketahanan pangan adalah situasi dimana semua rumah tangga mempunyai akses baik fisik maupun ekonomi untuk memperoleh pangan bagi seluruh anggota rumah tangganya, dimana rumah tangga tidak beresiko mengalami kehilangan kedua akses tersebut (Hanani, 2009). Variabel yang digunakan dalam penelitian ini merujuk pada penelitian ketahanan pangan nelayan sebelumnya dan dari FAO (Rachmawati, 2009). 1. Pendidikan Kepala Rumah Tangga dan Istri (Nelayan) Masyarakat dengan tingkat pendidikan rendah cenderung sulit menerima hal-hal baru. 2. Pendapatan Nelayan Kesejahteraan meningkat jika pendapatan juga meningkat sehingga cukup untuk memenuhi kebutuhan dasar. 3. Kondisi Rumah Berkaitan dengan kepemilikan aset yang berhubungan dengan kemiskinan. 4. Tempat Buang Air Besar Merupakan salah satu indikator kemiskinan yang berhak menerima Bantuan Langsung Tunai. 5. Jumlah Anggota Rumah Tangga Anggota rumah tangga yang tidak bekerja berpengaruh terhadap akses pangan. 6. Kepemilikan Asset Berkaitan dengan tingkat mobilisasi. 3. METODE PENELITIAN Sumber data yang digunakan adalah data peneltian Profil Sosial Ekonomi Keluarga Nelayan dan Pemetaan Ketahanan Pangan Rumah Tangga Nelayan Tradisional di Pesisir Pantai
4 Surabaya (Susilaningrum dan Salamah, 2009). Penelitian ini diamati rumah tangga nelayan yang bermukim di Kecamatan Bulak Surabaya yang terdiri dari empat kelurahan yakni kelurahan Sukolilo, Kenjeran, Bulak, dan Kedung Cowek. Survey dilaksanakan pada bulan Juli sampai September Pengambilan sampel untuk penelitian ini terdiri dari dua tahap. Survey pendahuluan dilakukan kepada 60 responden dengan tujuan mencari nilai varians tertinggi dari variabel ketahanan pangan yang digunakan sebagai dasar perhitungan jumlah sampel. Tahap kedua merupakan perhitungan jumlah sampel dan pembagiannya pada tiap kelurahan dengan menggunakan formula dengan. Populasi diketahui 794 rumah tangga, dengan batas kekeliruan sampling B yang diharapkan tidak lebih dari 0,05, taraf nyata 0,05 dan varians tertinggi dari variabel ketahanan pangan ( ) yaitu 0,306, diperoleh sampel 296 rumah tangga nelayan. Sampel dialokasikan pada empat kelurahan secara proporsional dan pengambilan sampel di setiap kelurahan adalah dengan sampling acak sederhana. Alokasi jumlah sampel di setiap kelurahan dapat dilihat pada Tabel 3.1. Tabel 3.1 Alokasi Sampel Penelitian Kelurahan Populasi Sampel Kenjeran Kedung Cowek Bulak Sukolilo Total Variabel yang digunakan adalah variabel bersumber dari FAO, diantaranya demografi dan variabel mengenai keta-hanan pangan. Variabel demografi yang digunakan adalah : 1. Usia sekarang 2. Usia pertama kali melaut 3. Pendidikan terakhir 4. Status Kependudukan Variabel ketahanan pangan yang digunakan adalah : X 1 : Pendapatan dari melaut X 2 : Pendapatan rumah tangga X 3 : Pengeluaran rumah tangga X 4 : Sisa pendapatan X 5 : Kondisi rumah tinggal nelayan X 6 : Sanitasi rumah (ketersediaan MCK) X 7 : Bahan bakar memasak X 8 : Cara memperoleh makanan pokok X 9 : Cara memperoleh lauk pauk X 10 : Kualitas pangan yang dikonsumsi X 11 : Frekuensi makan dalam sehari X 12 : Jumlah alat tangkap yang dimiliki Variabel ketahanan pangan yang direpresentasikan dengan wajah kartun dapat dilihat pada Tabel 3.2 sebagai berikut. Sstatistik deskriptif digunakan untuk mengetahui karakteristik rumah tangga nelayan (pie chart dan tabulasi silang). MANOVA digunakan untuk membuktikan bahwa kondisi ketahanan pangan di empat kelurahan adalah berbeda. Analsis Profil dan Pemetaan Chernoff Faces digunakan untuk menggambarkan kondisi ketahanan pangan yang berbeda. 4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN Analisis data yang dilakukan dalam mencapai tujuan penelitian adalah menggunakan analisis statistik deskriptif, Analisis Profil dan analisis pemetaan wilayah menggunakan metode Chernoff Faces. Usia nelayan saat penelitian dilakukan pada keempat kelurahan, lebih dari 50% adalah berusia kurang dari 50 tahun, usia ini termasuk ideal untuk masa aktif bekerja. Usia pertama kali nelayan melaut di kelurahan Bulak, Kedung Cowek dan Kenjeran lebih dari 50% dari rumah tangga yang diamati adalah kurang dari 20 tahun. Nelayan di
5 kecamatan Bulak mayoritas adalah penduduk asli Surabaya.. rahan Kedung Cowek mayoritas memiliki rumah tinggal yang permanen, te- Tabel 3.2 Variabel Ketahanan Pangan untuk Merepresentasikan Chernoff Faces Variabel V 2 ( Jumlah Alat Tangkap ) V 3 ( Memperoleh Makanan Pokok ) V 4 ( Memperoleh Lauk ) V 5 ( Kualitas Pangan ) V 6 ( Frekuensi Makan ) V 7 ( Pendapatan Melaut ) V 8 ( Pendapatan Rumah tangga ) V 9 ( Sisa Pendapatan ) V 10 ( Kondisi Rumah ) V 11 ( Kepemilikan MCK ) V 12 (Bahan Bakar Memasak ) Bagian Wajah Lebar Kepala Tinggi Telinga Tinggi Setengah Wajah Eksentrisiti wajah bagian atas Eksentrisiti wajah bagian bawah Panjang hidung Posisi mulut bagian tengah Kelengkungan mulut Panjang mulut Tinggi Pusat Mata Jarak Antar Mata Rumah tangga nelayan di kelurahan Bulak mayoritas memiliki penghasilan melaut kurang dari 1 juta rupiah, merupakan penghasilan terendah diantara kelurahan yang lain. Kelurahan Kenjeran memiliki penghasilan melaut lebih dari 2 juta rupiah dengan prosentase tertinggi. Penghasilan total paling tinggi juga kelurahan Kenjeran. Alokasi pengeluaran di kecamatan Bulak untuk pangan mayoritas adalah lima ratus ribu sampai 1 juta rupiah dan untuk non-pangan adalah kurang dari lima ratus ribu rupiah. pengeluaran pangan tertinggi terdapat di kelurahan Sukolilo, sedangkan untuk pengeluaran non-pangan yang paling tinggi adalah kelurahan Kedung Cowek. Kondisi rumah tinggal rumah tangga nelayan yang diamati adalah kondisi lantai, dinding dan atap. Jika semua bagian disusun dari bahan tidak permanen, maka kondisinya dikatakan tidak permanen, jika satu atau dua bagian disusun dari bahan permanen, maka kondisinya dikatakan semi permanen, apabila semua disusun dari bahan permanen, maka kondisinya dikatakan permanen. Rumah tangga kelutetapi kelurahan ini justru paling banyak yang tidak memiliki MCK yang lengkap. Kepala rumah tangga nelayan di kecamatan Bulak mayoritas berpendidikan tamat SD. Nelayan dengan tingkat pendidikan perguruan tinggi hampir tidak ada di empat kelurahan yang diamati. Mayoritas rumah tangga nelayan di kecamatan Bulak memiliki alat tangkap sendiri. 4.1 Profil Ketahanan Pangan Rumah Tangga Nelayan Penggambaran profil ketahanan pangan rumah tangga nelayan di kecamatan Bulak diawali dengan MANOVA, tujuannya adalah pembuktian secara statistik ada atau tidaknya perbedaan kondisi ketahanan pangan di kecamatan Bulak. MANOVA didahului dengan pemeriksaan asumsi data berdistribusi normal multivariat, homogenitas matriks varians kovarians dan dependensi variabel. Hasil pemeriksaan asumsi pertama yaitu data berdistribusi normal multivariat, diperoleh hasil bahwa data pengamatan mengikuti sebaran normal multivariat. Asumsi kedua diperoleh hasil bahwa matriks varians kovarians tidak homogen dan asumsi
6 terakhir menyebutkan bahwa terdapat hubungan signifikan antar variabel. Analisis MANOVA dilakukan dengan software SPSS, dengan p-value 0,000 dapat disimpulkan bahwa terdapat perbedaan kondisi ketahanan pangan antar kelurahan yang diamati. Variabel ketahanan pangan yang digambarkan adalah frekuensi makan dalam satu hari (X 5 ), pendapatan melaut (X 6 ), pendapatan total (X 7 ) dan sisa pendapatan (X 8 ). Keseluruhan profil ketahanan pangan rumah tangga nelayan di empat kelurahan digambarkan pada Gambar 4.1. Nilai profil merupakan prosentase atau frekuensi kategori tertentu pada variabel ketahanan pangan yang dituliskan pada Tabel 4.1. Tabel 4.1 Profil Ketahanan Pangan Kecamatan Bulak No. Variabel Kelurahan Bulak Kedung Cowek Sukolilo Kenjeran 1. Pendapatan melaut Pendapatan total Sisa pendapatan Frekuensi makan sehari Gambar 4.1 Profil Ketahanan Pangan Berdasarkan Gambar 4.10, profil variabel ketahanan pangan cenderung menunjukkan posisi yang berbeda. Frekuensi makan dalam satu hari (X 5 ) di kelurahan Kenjeran menunjukkan gambar profil yang paling rendah, artinya di kelurahan ini kebiasaan makan dalam satu hari adalah dua kali sehari, sedangkan tiga kelurahan lain posisi profilnya lebih tinggi dari pada kelurahan kenjeran dan hampir sama. Pendapatan melaut (X 6 ) dan pendapatan total (X 7 ) posisi titik pada gambar menunjukkan kondisi yang sama. Kelurahan Kenjeran adalah kelurahan yang paling besar pendapatan melaut dan pendapatan total, diikuti oleh ketiga kelurahan yang lain. Sisa pendapatan (X 8 ) kelurahan Kedung Cowek dan Kenjeran menunjukkan gambar profil yang sisa pendapatannya lebih tinggi dari pada kelurahan Bulak dan Sukolilo. Uji hipotesis yang dilakukan adalah uji paralel, coincident, dan level. Hipotesisi uji paralel adalah H 0 (kedua profil bersifat paralel) dan H 1 (kedua profil bersifat tidak paralel). Daerah kritis untuk pengujian paralel yaitu Tolak H 0 jika statistik uji T 2 2 lebih besar dari C, dengan α (0.05). Tabel 4.2 menunjukkan bahwa profil ketahanan pangan keempat kelurahan tidak paralel satu sama lain. Gambar profil yang tidak paralel mem-
7 berikan kepastian bahwa gambar profil tidak mungkin berimpit ( coincident) dan tidak mungkin berada pada level yang sama, sehingga pengujian keberimpitan (coincident) dan pengujian kesamaan. Lebar wajah menunjukkan jumlah alat tangkap yang dimiliki. Kelurahan Bulak memiliki wajah yang paling lebar, artinya mayoritas nelayan di kelurahan ini memiliki alat tangkap yang paling banyak. Sedangkan kelurahan yang pa- Tabel 4.2 Hasil Uji Paralel Kelurahan T 2 C 2 Kesimpulan Bulak dan Kedung Cowek 35,973 7,8147 Tidak Paralel Bulak dan Sukolilo 26,4895 7,8147 Tidak Paralel Bulak dan Kenjeran 47,7945 7,8147 Tidak Paralel Kedung Cowek dan Sukolilo 50,0238 7,8147 Tidak Paralel Kedung Cowek dan Kenjeran 51,9725 7,8147 Tidak Paralel Sukolilo dan Kenjeran 44,5435 7,8147 Tidak Paralel level tidak perlu dilakukan. Hasil ini semakin mendukung informasi yang terdapat pada Gambar 4.10 bahwa kondisi ketahanan pangan di kecamatan Bulak memang berbeda 4.2 Pemetaan wilayah Kelurahan dengan Chernoff Faces Perbedaan kondisi ketahanan pangan digambarkan dengan bentuk wajah kartun, proses ini dilakukan dengan bantuan software Statistica versi7. Pertama yang perlu dilakukan adalah pendefinisian bagian-bagian wajah seperti mata, mulut, hidung dan lain-lain dengan variabel-variabel ketahan pangan. Pendefinisian bagian-bagian wajah tersebut seperti yang dituliskan pada Tabel 3.2. Gambar wajah yang ditampilkan adalah profil (rata-rata) seperti pada Tabel 4.1 dari kondisi ketahanan pangan yang diukur dari masing-masing variabel. Gambar 4.2 Chernoff Faces Perbedaan Kondisi Ketahanan Pangan Kecamatan Bulak Surabaya ling sedikit memilki alat tangkap adalah kelurahan Sukolilo. Cara memperoleh makanan pokok direpresentasikan dengan tinggi telinga. Kelurahan Bulak, Kedung Cowek dan Sukolilo memiliki posisi telinga hampir sama. Sedangkan pada kelurahan Kenjeran, posisi telinga lebih tinggi dari pada ketiga kelurahan tersebut, artinya rumah tangga nelayan di kelurahan Kenjeran adalah yang paling banyak dalam memperoleh makanan pokok dengan tidak berhutang. Gambar tinggi setengah wajah menggambarkan cara memperoleh laukpauk. Kelurahan Kenjeran menunjukkan tinggi setengah wajah yang paling rendah, artinya mayoritas rumah tangga nelayan di kelurahan ini menggunakan hasil tangkapan sendiri sebagai laukpauk. Pendapatan melaut adalah hasil tangkapan berupa ikan atau sumber daya laut lainnya yang dapat dijual. Pendapatan total adalah pendapatan yang diperoleh dari hasil melaut dan selain melaut. Sisa pendapatan adalah pendapatan yang masih tersisa setelah digunakan untuk berbagai macam pengeluaran. Ilustrasi pada wajah kartun untuk pendapatan melaut digambarkan dengan posisi mulut bagian tengah dan
8 pendapatan total digambarkan dengan kelengkungan mulut. Sedangkan sisa pendapatan digambarkan dengan panjang mulut. Posisi mulut bagian tengah mungkin sulit terlihat pada gambar, tetapi kelengkungan mulut jelas terlihat. Kelurahan kenjeran memiliki mulut dengan posisi membuka ke atas dan panjang mulut yang paling panjang. Hal ini menujukkan kelurahan Kenjeran memiliki pendapatan total dan sisa pendapatan yang paling tinggi. Kualitas pangan yang dimaksud adalah seringnya rumah tangga nelayan dalam memenuhi kebutuhan pangannya apakah sudah memenuhi kriteria empat sehat lima sempurna. Kualitas pangan ini direpresentasikan dengan eksentrisiti wajah bagian atas, semakin lancip eksentrisiti wajah berarti menunjukkan kurang mampu rumah tangga nelayan dalam memenuhi kebutuhan empat sehat lima sempurna. Frekuensi makan dalam sehari rumah tangga nelayan yang diamati ada dua macam yaitu satu sampai dua kali dalam sehari dan tiga kali dalam sehari. Frekuensi makan ini digambarkan dengan eksentrisiti wajah bagian bawah, semaki lancip eksentirsiti wajah bagian bawah berarti lebih sering rumah tangga nelayan makan hanya satu sampai dua kali dalam sehari. Kelurahan Kenjeran memiliki eksentrisiti wajah bagian atas dan bawah yang lebih lancip dari pada kelurahan lain, hal ini menunjukkan kebiasa-an makan yang belum memenuhi kriteria empat sehat lima sempurna dan frekuensi makan satu atau dua kali dalam sehari. Bahan bakar memasak yang biasa diguankan adalah minyak tanah dan LPG. Pertimbangan memberika skor lebih tinggi pada minyak tanah dari pada LPG adalah biaya yang dikeluarkan untuk minyak tanah dalam satu bulan lebih mahal dari pada untuk LPG. Bahan bakar memasak yang digunakan digambarkan dengan panjang hidung, semakin panjang hidung berarti lebih banyak rumah tangga nelayan yang menggunakan minyak tanah sebagai bahan bakar memasak. Kelurahan Bulak memiliki panjang hidung yang paling panjang dibandingkan kelurahan lain. Di kelurahan ini kebiasaan memasak adalah menggunakan bahan bakar minyak tanah. Bagian-bagian rumah yang diamati adalah lantai, dinding dan atap. Bahan bangunan yang digunakan apakah termasuk permanen atau tidak, misalkan dinding berupa tembok dan bukan dari kayu. Kondisi rumah digambarkan dengan tinggi pusat mata dari ujung hidung atas. Kepemilikan MCK diamati apakah suatu rumah memiliki MCK yang lengkap (ada kamar mandi dan WC) atau tidak. Kepemilikan MCK digambarkan dengan jarak antar mata. Kelurahan Kedung Cowek memiliki prosentase yang paling tinggi dimana rumah tinggalnya tersusun dari bahan permanen, sehingga kelurahan Kedung Cowek memiliki gambar posisi mata yang paling tinggi. Kelurahan Bulak memiliki jarak antar mata yang paling lebar, pada bagian ini kelurahan Bulak memiliki proentase yang paling besar dalam kepemilikan MCK yang lengkap. Fenomena ketahanan pangan yang terjadi di wilayah yang diamati, selain digambarkan dengan analisis profil dan Chernoff Faces, tabulasi silang juga dapat memberikan informasi tambahan untuk setiap varia-bel ketahanan pangan. Gambar 4.3 adalah pemetaan kondisi ketahanan pangan dengan Chernoff Faces di kecamatan Bulak.
9 U Gambar 4.3 Pemetaan Chernoff Faces di Kecamatan Bulak Surabaya 5. KESIMPULAN Beberapa kesimpulan yang dapat diambil adalah sebagai berikut. 1. Pendapatan total rumah tangga nelayan di kecamatan Bulak umumnya adalah 1 juta sampai 2 juta rupiah. Pengeluaran pangan mayoritas sebesar lima ratus ribu sampai 1 juta rupiah, sedangkan untuk non-pangan adalah kurang dari lima ratus ribu rupiah. Kondisi rumah mayoritas permanen, tetapi kurang didukung MCK yang lengkap. Pendidikan terakhir nelayan mayorita adalah SD dan hampir semua nelayan memiliki alat tangkap sendiri. 2. Profil ketahanan pangan berdasarkan variabel ketahanan pangan umumnya masih rendah, khususnya di kelurahan Bulak yang memiliki pendapatan yang lebih rendah dari kelurahan lain. 3. Analisis Chernoff Faces paling mudah dilihat pada bentuk wajah, mata, hidung, telinga dan mulut. Bentuk wajah yang paling buruk adalah kelurahan Kenjeran, hal ini dipengaruhi oleh kualitas pangan yang belum memenuhi empat sehat lima sempurna. Jarak mata yang paling
10 lebar adalah kelurahan Bulak, dipengaruhi kepemilikan MCK yang lengkap. Gambar hidung yang paling panjang juga pada kelurahan Bulak, dipengaruhi oleh penggunaan bahan bakar memasak minyak tanah. Posisi telinga yang paling tinggi adalah kelurahan Kenjeran karena mayoritas rumah tangganya memperoleh makanan pokok dengan tidak berhutang. Gambar mulut yang bagus juga pada kelurahan Kenjeran, hal ini dipengaruhi oleh sisa pendapatan dan pendapatan total yang paling tinggi. Nelayan dan Pemetaan Ketahanan Pangan Rumah Tangga Nelayan Tradisional di Pesisir Pantai Surabaya. Surabaya : Jurusan Statistika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember. DAFTAR PUSTAKA Dillon, W. R. dan Goldstein, M. (1984). Multivariate Data Analysis. New York: John Wiley & Sons. Hanani, N. (2009). Ketahanan Pangan dan Pertanian Kota. Diperoleh tanggal 23 September 2009, dari Johnson, R.A., dan Winchern, D.W. (2002). Applied Multivariate Statistical Analysis, 5 th ed. New Jersey : Prentice Hall International Inc. Rachmawati, A. (2009). Analisis Regresi Logistik Untuk Mengetahui Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Ketahanan Pangan Rumah Tangga Nelayan (Studi Kasus Rumah Tangga Nelayan Wilayah Kenjeran Surabaya). Surabaya : Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Rudi. (2007). Ketahanan Pangan (I). Diperoleh tanggal 23 September 2009, darihttp://idur.wordpress.com/2007/09/2 9/ketahanan-pangan-i/. Susilaningrum, D. dan Salamah, M. (2009). Profil Sosial-Ekonomi Keluarga
Pemetaan Kelurahan Berdasarkan Ketahanan Pangan Rumah Tangga Nelayan Tradisional Di Wilayah Kecamatan Bulak Surabaya
Pemetaan Kelurahan Berdasarkan Ketahanan Pangan Rumah Tangga Nelayan Tradisional Di Wilayah Kecamatan Bulak Surabaya SAUDI IMAM BESARI (1306 100 046) Dosen Pembimbing : Dra. Destri Susilaningrum, M.Si
Lebih terperinciSidang Tugas Akhir. Analisa Perilaku Hidup Bersih dan Sehat (PHBS) Berdasarkan Ketahanan Pangan Pada Rumah Tangga Nelayan di Pesisir Surabaya
Sidang Tugas Akhir Analisa Perilaku Hidup Bersih dan Sehat (PHBS) Berdasarkan Ketahanan Pangan Pada Rumah Tangga Nelayan di Pesisir Surabaya Nur Silviyah Rahmi 1310 030 072 Selasa, 28 Mei 2013 Ruang Sidang
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Bahasa Indonesia berarti aman, sentosa dan makmur. Oleh karena itu
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Kesejahteraan Rakyat Kesejahteraan berasal dari kata sejahtera yang menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia berarti aman, sentosa dan makmur. Oleh karena itu kesejahteraan berarti
Lebih terperinciPOTRET KESEJAHTERAAN RAKYAT DI PROVINSI BALI MENGGUNAKAN METODE CHERNOFF FACES
E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.3, Agustus 2013, 1-6 ISSN: 2303-1751 POTRET KESEJAHTERAAN RAKYAT DI PROVINSI BALI MENGGUNAKAN METODE CHERNOFF FACES I WAYAN WIDHI DIRGANTARA 1, KOMANG GDE SUKARSA 2, KOMANG
Lebih terperinciAnalisis Profil Sosial-Ekonomi Keluarga Nelayan di Pesisir Pantai Surabaya (Studi Kasus Pada Masyarakat Nelayan Tradisional Kecamatan Bulak Surabaya)
Seminar Nasional Statistika IX, 7 November 009 Analisis Profil Sosial-Ekonomi Keluarga Nelayan di Pesisir Pantai Surabaya (Studi Kasus Pada Masyarakat Nelayan Tradisional Kecamatan Bulak Surabaya) () Ardilliansah
Lebih terperinciOleh : Nita Indah Mayasari Dosen Pembimbing : Dra. Ismaini Zain, M.Si
Oleh : Nita Indah Mayasari - 1305 100 024 Dosen Pembimbing : Dra. Ismaini Zain, M.Si Jawa Timur Angka Rawan Pangan 19,3 % STATUS EKONOMI SOSIAL Rumah Tangga Pedesaan Rumah Tangga Perkotaan Perbedaan pengeluaran
Lebih terperinciPemodelan Ketahanan Pangan Rumah Tangga Penderita Tuberkulosis Paru Menggunakan Regresi Logistik Biner
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 017 Pemodelan Ketahanan Pangan Rumah Tangga Penderita Tuberkulosis Paru Menggunakan Regresi Logistik Biner S - 1 Ayu Febriana Dwi Rositawati 1, Sri Pingit
Lebih terperinciFAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI RUMAH TANGGA NELAYAN BERPERILAKU HIDUP BERSIH DAN SEHAT DENGAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI RUMAH TANGGA NELAYAN BERPERILAKU HIDUP BERSIH DAN SEHAT DENGAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK Oleh: Agista Dyah Prabawati (1308 100 026) Dosen Pembimbing: Dra. Destri Susilaningrum,
Lebih terperinciPemetaan Status Ketahanan Pangan Rumah Tangga Penderita Tuberkulosis Di Wilayah Pesisir Surabaya
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2017 T - 33 Pemetaan Status Rumah Tangga Penderita Tuberkulosis Di Wilayah Pesisir Surabaya Roudhothul Lathifah 1, Destri Susilaningrum 2, Sri Pingit Wulandari
Lebih terperinciModel Regresi Multivariat untuk Menentukan Tingkat Kesejahteraan Kabupaten dan Kota di Jawa Timur
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2013) 2337-3520 (2301-928X Print) 1 Model Regresi Multivariat untuk Menentukan Tingkat Kesejahteraan Kabupaten dan Kota di Jawa Timur M.Fariz Fadillah Mardianto,
Lebih terperinciDosen Pembimbing : Ir. Mutiah Salamah, M. Kes Dra. Destri Susilaningrum, MSi. Oleh : Firda Velayati
Dosen Pembimbing : Ir. Mutiah Salamah, M. Kes Dra. Destri Susilaningrum, MSi Oleh : Firda Velayati 307 00 05 PENDAHULUAN LATAR BELAKANG Ekonomi masyarakat Pesisir Pendapatan nelayan dinaikkan Penelitian
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan pada bulan Juni - Oktober 2013, pengambilan sampel sudah dilaksanakan di Pantai Patra Sambolo, Kecamatan Anyer Kabupaten
Lebih terperinciAnalisis Diskriminan untuk Mengetahui Faktor yang Mempengaruhi Pilihan Program Studi Matematika di FMIPA dan FKIP Universitas Sriwijaya
Jurnal Penelitian Sains Volume 14 Nomer 4(A) 14403 Analisis Diskriminan untuk Mengetahui Faktor yang Mempengaruhi Pilihan Program Studi Matematika di FMIPA dan FKIP Universitas Sriwijaya Yuli Andriani,
Lebih terperinciSecond-Order Confirmatory Factor Analysis pada Kemiskinan di Kabupaten Jombang
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (014) 337-350 (301-98X Print) D-78 Second-Order Confirmatory Factor Analysis pada di Kabupaten Jombang Masnatul Laili dan Bambang Widanarko Otok Jurusan Statistika,
Lebih terperinciSemakin besar persentase CCR yang dihasilkan, maka tingkat akurasi yang dihasilkan semakin tinggi (Hair et. al., 1995).
3 fungsi diskriminan cukup untuk memisahkan k buah kelompok. Karena fungsi-fungsi diskriminan tidak saling berkorelasi, maka komponen aditif dari V masing-masing didekati dengan khi-kuadrat dengan V j
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. dengan hipotesis nolnya adalah antar peubah saling bebas. Statistik ujinya dihitung dengan persamaan berikut:
. Menyiapkan gugus data pencilan dengan membangkitkan peubah acak normal ganda dengan parameter µ yang diekstrimkan dari data contoh dan dengan matriks ragam-peragam yang sama dengan data contoh. Proses
Lebih terperinciAnalisis Faktor Komponen Bahan Non Makanan pada Klaster Ketiga
Compo nent Total Analisis Faktor Komponen Bahan Non Makanan pada Klaster Ketiga Initial Eigenvalues % of Variance Cumulative % Extraction Sums of Squared Loading Total % of Variance Cumulative % BAB IV
Lebih terperinciPROSIDING ISSN : Seminar Nasional Statistika 12 November 2011 Vol 2, November 2011
(DS.6) ANALISIS KURVA PERTUMBUHAN SEBAGAI ANALISIS SETELAH MANOVA UNTUK DATA LONGITUDINAL Enny Supartini Statistika F MIPA Universitas Padjadjaran Bandung e-mail : arthinii@yahoo.com Abstrak Eksperimen
Lebih terperinciKata Kunci: Bagan kendali Multivariat np, karakteristik kecacatan, tahap start-up stage, tahap pengendalian proses
Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 161 167 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENGONTROLAN KUALITAS PRODUK MENGGUNAKAN METODE BAGAN KENDALI MULTIVARIAT NP DALAM USAHA PENINGKATAN
Lebih terperinciANALISIS PENJUALAN BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) dari PT. PERTAMINA (PERSERO) UPms V SURABAYA dengan METODE ARIMA BOX JENKINS
ANALISIS PENJUALAN BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) dari PT. PERTAMINA (PERSERO) UPms V SURABAYA dengan METODE ARIMA BOX JENKINS Oleh: Rizky Amlia Rachmawati (1306.030.046) Dosen Pembimbing: Dra. Madu Ratna, M.Si
Lebih terperinciAPLIKASI ANALISIS DISKRIMINAN UNTUK MENENTUKAN FUNGSI PENGELOMPOKAN PADA PROGRAM PEMBAGIAN KARTU KELUARGA SEJAHTERA (KKS)
APLIKASI ANALISIS DISKRIMINAN UNTUK MENENTUKAN FUNGSI PENGELOMPOKAN PADA PROGRAM PEMBAGIAN KARTU KELUARGA SEJAHTERA (KKS) (Studi Kasus pada Kelurahan 1 Ulu Kecamatan Seberang Ulu 1 Palembang) Didin Astriani
Lebih terperinciFAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENJURUSAN SISWA MELALUI ANALISIS DISKRIMINAN. Nerli Khairani Lia Anggriani Siregar. Abstrak
97 FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENJURUSAN SISWA MELALUI ANALISIS DISKRIMINAN Nerli Khairani Lia Anggriani Siregar Abstrak Analisis diskriminan adalah metode statistika yang digunakan untuk mengelompokkan
Lebih terperinciKarakteristik Keluarga : Besar Keluarga Pendidikan Suami Pekerjaan Suami Pendapatan Keluarga Pengeluaran Keluarga. Persepsi Contoh terhadap LPG
KERANGKA PEMIKIRAN Program konversi minyak tanah ke LPG dilakukan melalui pembagian paket LPG kg beserta tabung, kompor, regulator dan selang secara gratis kepada keluarga miskin yang jumlahnya mencapai.
Lebih terperinciPENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL 2014 (Pada Studi Kasus Nilai Ujian Nasional 2014 SMP Negeri 1 Sayung)
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 3, Tahun 2015, Halaman 697-704 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL
Lebih terperinciBAB VI KARAKTERISTIK INDIVIDU DAN RUMAHTANGGA PETANI PESERTA PROGRAM PEMBERDAYAAN PETANI MELALUI TEKNOLOGI DAN INFORMASI PERTANIAN (P3TIP)
58 BAB VI KARAKTERISTIK INDIVIDU DAN RUMAHTANGGA PETANI PESERTA PROGRAM PEMBERDAYAAN PETANI MELALUI TEKNOLOGI DAN INFORMASI PERTANIAN (P3TIP) Bab ini mendeskripsikan karakteristik demografi individu petani
Lebih terperinciPROSIDING ISSN: M-19 PROFIL PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN SARANA PELAYANAN KESEHATAN MENGGUNAKAN ANALISIS KORESPONDENSI
M-19 PROFIL PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN SARANA PELAYANAN KESEHATAN MENGGUNAKAN ANALISIS KORESPONDENSI Titi Purwandari 1, Yuyun Hidayat 2 1,2) Departemen Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran email
Lebih terperinciCAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai Penguasaan Pengetahuan 5.1 Mampu mengidentifikasi permasalahan multivariat 5.2 Mampu menerapkan konsep
Lebih terperinciGRAFIK PENGENDALI Mnp PADA DATA TAK SESUAI
GRAFIK PENGENDALI Mnp PADA DATA TAK SESUAI Nonik Brilliana P 1, Sudarno 2, dan Suparti 2 1 Mahasiswa Jurusan Statistika FSM Undip 2 Staf Pengajar Jurusan Statistika FSM Undip Abstrak Pada era globalisasi
Lebih terperinciANALISIS KORELASI KANONIK PERILAKU BELAJAR TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA SMP (STUDI KASUS SISWA SMPN I SUKASARI PURWAKARTA)
Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematika ISBN: 978-60-61-0-9 hal 693-703 November 016 ANALISIS KORELASI KANONIK PERILAKU BELAJAR TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA SMP (STUDI KASUS SISWA SMPN
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR TERHADAP DATA PENGGUNAAN WEB PERSONAL DOSEN ITS DAN PERBANDINGAN TERHADAP PENCAPAIAN IPK DAN LAMA STUDI MAHASISWA
Seminar Nasional Statistika IX Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 2009 ANALISIS FAKTOR TERHADAP DATA PENGGUNAAN WEB PERSONAL DOSEN ITS DAN PERBANDINGAN TERHADAP PENCAPAIAN IPK DAN LAMA STUDI
Lebih terperinciLaporan Tugas Akhir D3-Statistika 2009
Laporan Tugas Akhir D3-Statistika 2009 Selasa, 12 Juni 2012 ANALISIS KORESPONDENSI KECENDERUNGAN DARI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI GIZI BALITA DI JAWA TIMUR OLEH : RATNA AYU M DOSEN PEMBIMBING : IR.
Lebih terperinciPemetaan Status Gizi Balita Terhadap Kecamatan-Kecamatan Di Kabupaten Trenggalek Dengan Metode Analisis Korespondensi
Pemetaan Status Gizi Balita Terhadap Kecamatan-Kecamatan Di Kabupaten Trenggalek Dengan Metode Analisis Korespondensi Oleh : Teguh Purianto (0 09 06) Dosen Pembimbing : Wibawati, S.Si., M.Si. ABSTRAK Anak
Lebih terperinciANALISIS KORESPONDENSI UNTUK MENGETAHUI EFEKTIVITAS IKLAN PROVIDER TELEPON SELULER DI MEDIA TELEVISI
ANALISIS KORESPONDENSI UNTUK MENGETAHUI EFEKTIVITAS IKLAN PROVIDER TELEPON SELULER DI MEDIA TELEVISI Maya Evayani Gurning 1308 030 013 Dosen Pembimbing : Dra. Destri Susilaningrum, M.Si LATAR BELAKANG
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN Desain Penelitian Teknik Penarikan Contoh
METODE PENELITIAN Desain Penelitian Desain penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah cross sectional study. Cross sectional study dilakukan untuk mengidentifikasi dan menganalisis karakteristik
Lebih terperinciPERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL G DAN DIAGRAM KONTROL S BESERTA APLIKASINYA
Program Studi MMT-ITS, Surabaya 7 Juli 03 PERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL G DAN DIAGRAM KONTROL S BESERTA APLIKASINYA Marlon Stivo Noya Van Delsen, *) dan Muhammad Mashuri ) ) Jurusan Statistika,
Lebih terperinciKalimantan Tengah. Jembatan Kahayan
402 Penghitungan Indeks Indonesia 2012-2014 Kalimantan Tengah Jembatan Kahayan Jembatan Kahayan adalah jembatan yang membelah Sungai Kahayan di Palangkaraya, Kalimantan Tengah, Indonesia. Jembatan ini
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Jenis dan sumber data yang diperlukan dalam penelitian ini adalah sebagai
32 III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Jenis dan sumber data yang diperlukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut: 1. Data primer Data primer yaitu data yang diperoleh dari hasil wawancara
Lebih terperinciAnalisis Biplot untuk Pemetaan Posisi dan Karakteristik Usaha Pariwisata di Provinsi Bali
Jurnal Matematika Vol. 6 No. 1, Juni 2016. ISSN: 1693-1394 Analisis Biplot untuk Pemetaan Posisi dan Karakteristik Usaha Pariwisata di Provinsi Bali I Gusti Ayu Made Srinadi Jurusan Matematika, Fakultas
Lebih terperinciIDENTIFIKASI MASALAH PERMUKIMAN PADA KAMPUNG NELAYAN DI SURABAYA
IDENTIFIKASI MASALAH PERMUKIMAN PADA KAMPUNG NELAYAN DI SURABAYA Vippy Dharmawan 1, Zuraida 2 1+2 Jurusan Teknik Arsitektur, Fakultas Teknik, Universitas Muhammadiyah Surabaya Jl. Sutorejo Nomor 59 Surabaya
Lebih terperinciAnalisis Biplot pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Variabel-variabel Komponen Penyusun Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Sidang Tugas Akhir Surabaya, 15 Juni 2012 Analisis Biplot pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Variabel-variabel Komponen Penyusun Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Wenthy Oktavin Mayasari
Lebih terperinciPENERAPAN ANALISIS FAKTOR DAN ANALISIS DISKRIMINAN UNTUK MENENTUKAN KUALITAS PRODUK SUSU BALITA DENGAN GRAFIK KENDALI Z-MR
PENERAPAN ANALISIS FAKTOR DAN ANALISIS DISKRIMINAN UNTUK MENENTUKAN KUALITAS PRODUK SUSU BALITA DENGAN GRAFIK KENDALI Z-MR Inge Ratih Puspitasari, Hendro Permadi, dan Trianingsih Eni Lestari Universitas
Lebih terperinciANALISIS BIPLOT UNTUK PEMETAAN KARAKTERISTIK KEMISKINAN PADA KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR. Gangga Anuraga ABSTRAK
ANALISIS BIPLOT UNTUK PEMETAAN KARAKTERISTIK KEMISKINAN PADA KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR Gangga Anuraga Dosen Program Studi Statistika MIPA Universitas PGRI Adi Buana Surabaya E-mail : ganuraga@gmail.com
Lebih terperinciStructural Equation Modelling untuk Mengetahui Keterkaitan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan di Kabupaten Jombang
Structural Equation Modelling untuk Mengetahui Keterkaitan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan di Kabupaten Jombang Oleh : Renanthera Puspita N. Pembimbing : Dr. Bambang Widjanarko Otok, M.Si. 1
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis multivariat merupakan salah satu teknik statistik yang digunakan untuk memahami struktur data dalam dimensi tinggi. Variabel-variabel itu saling terkait satu
Lebih terperinciOleh : Amilia Firda Rahmana ( ) Dosen Pembimbing : Santi Puteri Rahayu, M.Si, Ph.D
Analisis Pola Hubungan Besarnya Kerugian Negara Akibat Korupsi Dengan Demografi Koruptor di Jawa Timur Oleh : Amilia Firda Rahmana (1311 105 008) Dosen Pembimbing : Santi Puteri Rahayu, M.Si, Ph.D Seminar
Lebih terperinciBAB V STATUS GIZI BALITA DAN LINGKUNGAN RENTAN GIZI DI DESA PECUK. A. Gambaran Status Gizi Baik Balita di Desa Pecuk
BAB V STATUS GIZI BALITA DAN LINGKUNGAN RENTAN GIZI DI DESA PECUK A. Gambaran Status Baik Balita di Desa Pecuk Status gizi adalah keadaan tubuh sebagai akibat konsumsi makanan dan penggunaan zat-zat gizi,
Lebih terperinciLOGO. Prof. Dra. Susanti Linuwih, M.Stat, PhD Wibawati, S.Si, M.Si
LOGO Prof. Dra. Susanti Linuwih, M.Stat, PhD Wibawati, S.Si, M.Si PENDAHULUAN 1 2 3 4 Latar Belakang Tujuan Manfaat Batasan Masalah Latar Belakang Kesempatan memperoleh pendidikan merupakan prioritas utama
Lebih terperinciDiagram ARL W i & W Ri. Varian
maka nilai RL 1 yang ada ditambah satu sampai ditemui adanya out of control. Menentukan 1 dengan menghitung rata-rata RL 1 dari keseluruhan replikasi. Untuk aplikasi data yang digunakan dalam penelitian
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Pada bab ini akan disajikan hasil penelitian yang telah dilakukan meliputi
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan disajikan hasil penelitian yang telah dilakukan meliputi deskripsi data, pengujian prasyarat analisis, pengujian hipotesis dan pembahasan hasil
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian dilaksanakan di Pelabuhan Perikanan Nusantara Palabuhanratu Sukabumi. Penelitian berlangsung pada bulan Juli sampai dengan September 0.
Lebih terperinciDlri Fiuia $trbi# Nn/l. N
4di ". ; :W -":Es-..3rys\ il., F. ii) I _-- ::...-.ij.jr,-i:lii:{aid{*;f,!.:rtq {'!%EEryryrynr:rirjt'i',r\14:Er:i{Y.ii.. :1 t:irrri,' -.,::ffi.t I A*ikel sleh Dwi Fiuia Subiakti ini Telah diperiksa dan
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Disain, Tempat, dan Waktu Penelitian
8 METODE PENELITIAN Disain, Tempat, dan Waktu Penelitian Disain yang digunakan dalam penelitian ini adalah disain cross sectional study. Disain ini dipilih karena ingin mendapatkan data pada saat yang
Lebih terperinciPENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI ROKOK UNIT SIGARET KRETEK TANGAN DI PT. X MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT np (Mnp)
PENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI ROKOK UNIT SIGARET KRETEK TANGAN DI PT. X MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT np (Mnp) Oleh: Wenny Rakhmania 1306 100 032 Jurusan Statistika Institut Teknologi
Lebih terperinciPERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT UNTUK VARIABILITAS BERDASARKAN MATRIKS KOVARIANSI DAN MATRIKS KORELASI. Abstrak
PERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT UNTUK VARIABILITAS BERDASARKAN MATRIKS KOVARIANSI DAN MATRIKS KORELASI Dwi Yuli Rakhmawati, Muhammad Mashuri 2,2) Institut Teknologi Sepuluh Nopember dwiyuli_rakhmawati@yahoo.com,
Lebih terperinciOleh : Fanial Farida Dosen Pembimbing : Santi Wulan Purnami, M.Si. Ph.D
Analisis Korespondensi Pengguna Jenis Alat Kontrasepsi Peserta KB Aktif dan KB Baru Terhadap Kecamatan di Kota Surabaya Oleh : Fanial Farida 1311030064 Dosen Pembimbing : Santi Wulan Purnami, M.Si. Ph.D
Lebih terperinciPenggunaan Kernel PCA Gaussian dalam Penyelesaian Plot Multivariat Non Linier. The Use of Gaussian PCA Kernel in Solving Non Linier Multivariate Plot
Penggunaan Kernel PCA Gaussian dalam Penyelesaian Plot Multivariat Non Linier Bernhard M. Wongkar 1, John S. Kekenusa 2, Hanny A.H. Komalig 3 1 Program Studi Matematika, FMIPA, UNSRAT Manado, bernhard.wongkar2011@gmail.com
Lebih terperinciPEMBAHASAN Pelaksanaan Survei
4 Populasi penelitian dibagi menjadi dua lapisan berdasarkan cluster perumahan BNR. Cluster-cluster dengan ukuran rumah 1 m 2 digolongkan sebagai lapisan 1 sedangkan cluster-cluster dengan ukuran rumah
Lebih terperinciPENGARUH KETIMPANGAN GENDER TERHADAP TINGKAT KEMISKINAN PADA RUMAH TANGGA BURUH TANI
29 PENGARUH KETIMPANGAN GENDER TERHADAP TINGKAT KEMISKINAN PADA RUMAH TANGGA BURUH TANI Bab berikut menganalisis pengaruh antara variabel ketimpangan gender dengan tingkat kemiskinan pada rumah tangga
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN.. Keadaan Umum Tempat Penelitian Palabuhanratu merupakan salah satu kecamatan di daerah pesisir Teluk Palabuhanratu yang juga merupakan ibu kota Kabupaten Sukabumi, Provinsi
Lebih terperinciIDENTIFIKASI FAKTOR PENDORONG PERNIKAHAN DINI DENGAN METODE ANALISIS FAKTOR
Saintia Matematika Vol. 2, No. 1 (2014), pp. 1 11. IDENTIFIKASI FAKTOR PENDORONG PERNIKAHAN DINI DENGAN METODE ANALISIS FAKTOR Aswin Bahar, Gim Tarigan, Pengarapen Bangun Abstrak. Pernikahan dini merupakan
Lebih terperinciDOSEN PEMBIMBING : DWI ENDAH KUSRINI, S. Si, M. Si
DOSEN PEMBIMBING : DWI ENDAH KUSRINI, S. Si, M. Si EFEKTIFITAS ALIRAN DAN PENGGUNAAN DANA BOS UNTUK PENGEMBANGAN SEKOLAH DI WILAYAH SURABAYA DENGAN METODE ANALISIS KORESPONDENSI Nalini Yaiwan 1307030055
Lebih terperinciOleh: Yogya Ardi Winata 1), Dr. Dhoriva Urwatul W, M.S. 2) Program Studi Matematika, Jurusan Pendidikan Matematika, FMIPA UNY
Penerapan Analisis Kovarians... (Yogya Ardi Winata) 1 PENERAPAN ANALISIS KOVARIANS MULTIVARIAT PADA BIDANG GIZI (Study Kasus: Pengaruh Perbedaan Tingkat Kelas Terhadap Rata-rata Frekuensi Makan, Asupan
Lebih terperinciPENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN PERSENTASE RUMAH TANGGA MENURUT KUALITAS FISIK AIR MINUM DENGAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTER
PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN PERSENTASE RUMAH TANGGA MENURUT KUALITAS FISIK AIR MINUM DENGAN MENGGUNAKAN K-MEANS CLUSTER Artanti Indrasetianingsih Dosen Program Studi Statistika, FMIPA
Lebih terperinciKlasifikasi Kecamatan Berdasarkan Nilai Akhir SMA/MA di Kabupaten Aceh Selatan Menggunakan Analisis Diskriminan
Statistika, Vol. 15 No. 2, 87-97 November 215 Klasifikasi Kecamatan Berdasarkan Nilai Akhir SMA/MA di Kabupaten Aceh Selatan Menggunakan Analisis Diskriminan Fitriana A.R. 1, Nurhasanah 2, Ririn Raudhatul
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIAN A. Tipe Penelitian Tipe penelitian ini adalah deskriptif. Menurut Morissan (2012), penelitian deskriptif merupakan pengamatan yang bersifat ilmiah serta dilakukan secara hatihati
Lebih terperinciStatistika ITS Surabaya
SEMINAR TUGAS AKHIR POLA HUBUNGAN ANTARA STATUS GIZI BALITA DAN FAKTOR- FAKTOR SOSIAL EKONOMI TERHADAP TINGKAT KESEJAHTERAAN KELUARGA PADA KELUARGA NELAYAN DI SURABAYA TIMUR Oleh : Rindyanita Rizky K.
Lebih terperinciKeefektifan Metode Penemuan Terbimbing dan Pemberian Tugas pada Pembelajaran Materi Bangun Ruang Sisi Lengkung
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2015 Keefektifan Metode Penemuan Terbimbing dan Pemberian Tugas pada Pembelajaran Materi Bangun Ruang Sisi Lengkung Dian Sriwidiarti 1, Agus Maman
Lebih terperinciPerbandingan Analisis Diskriminan dan Analisis Regresi Logistik Ordinal dalam Prediksi Klasifikasi Kondisi Kesehatan Bank
Perbandingan Analisis Diskriminan dan Analisis Regresi Logistik Ordinal dalam Prediksi Klasifikasi Kondisi Kesehatan Bank Fajri Zufa Alumni Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Bengkulu e-mail
Lebih terperinciAplikasi Multidimensional Scaling Untuk Peningkatan Pelayanan Proses Belajar Mengajar (PBM).
Aplikasi Multidimensional Scaling Untuk Peningkatan Pelayanan Proses Belajar Mengajar (PBM). Irlandia Ginanjar Staf Pengajar Jurusan Statistika FMIPA, Unpad Bandung. Abstrak Tujuan dari penelitian ini
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Konsep dasar dan definisi operasional ini mencakup pengertian yang
III. METODE PENELITIAN A. Konsep Dasar dan Definisi Operasional Konsep dasar dan definisi operasional ini mencakup pengertian yang digunakan untuk mendapatkan data dan melakukan analisis sehubungan dengan
Lebih terperinciV. DESKRIPSI LOKASI DAN SAMPEL PENELITIAN. Kelurahan Kamal Muara merupakan wilayah pecahan dari Kelurahan
V. DESKRIPSI LOKASI DAN SAMPEL PENELITIAN Kelurahan Kamal Muara merupakan wilayah pecahan dari Kelurahan Kapuk, Kelurahan Kamal dan Kelurahan Tegal Alur, dengan luas wilayah 1 053 Ha. Terdiri dari 4 Rukun
Lebih terperinciPROSIDING ISSN: M-14 ANALISIS K-MEANS CLUSTER UNTUK PENGELOMPOKAN KABUPATEN /KOTA DI JAWABARAT BERDASARKAN INDIKATOR MASYARAKAT
M-14 ANALISIS K-MEANS CLUSTER UNTUK PENGELOMPOKAN KABUPATEN /KOTA DI JAWABARAT BERDASARKAN INDIKATOR MASYARAKAT Soemartini 1, dan Enny Supartini 2 1,2) Departemen Statistika FMIPA UNPAD Bandung tine_soemartini@yahoocom,
Lebih terperinciFaktor yang Berpengaruh dalam Pengembangan Ekonomi Lokal Berbasis Perikanan di Pulau Poteran
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) C-148 Faktor yang Berpengaruh dalam Pengembangan Ekonomi Lokal Berbasis Perikanan di Pulau Poteran Dira Arumsani dan Adjie Pamungkas
Lebih terperincitingkat kepentingan dan kepuasan sasaran serta keluaran atribut yang harus ditingkatkan pemerintah dan instansi terkait dalam pelaksanaan program
22 KERANGKA PEMIKIRAN Program konversi minyak tanah ke LPG yang dilakukan sejak tahun 2007 telah mengubah pola perilaku keluarga dari menggunakan minyak tanah menjadi menggunakan LPG. Sebagai suatu kebijakan,
Lebih terperinciClustering Permukiman Kumuh di Kawasan Pusat Kota Surabaya
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 3, No. 2, (2014) ISSN: 2337-3539 (2301-9271 Print) C-172 Clustering Permukiman Kumuh di Kawasan Pusat Kota Surabaya Patrica Bela Barbara dan Ema Umilia Jurusan Perencanaan Wilayah
Lebih terperinciDAFTAR ISI DAFTAR TABEL
DAFTAR ISI PERNYATAAN... i KATA PENGANTAR... ii UCAPAN TERIMAKASIH... iii ABSTRAK... v DAFTAR ISI... vi DAFTAR TABEL... ix DAFTAR GAMBAR... xii DAFTAR LAMPIRAN... xiii BAB I PENDAHULUAN... 1 A. Latar Belakang...
Lebih terperinciKOMPARASI ANALISIS GEROMBOL (CLUSTER) DAN BIPLOT DALAM PENGELOMPOKAN
E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.4, Nopember 2013, 17-22 ISSN: 2303-1751 KOMPARASI ANALISIS GEROMBOL (CLUSTER) DAN BIPLOT DALAM PENGELOMPOKAN I MADE ANOM ARIAWAN 1, I PUTU EKA NILA KENCANA 2, NI LUH PUTU
Lebih terperinciANALISIS KORESPONDENSI TERHADAP DATA KEJADIAN KRIMINALITAS DI POLSEK SIMOKERTO
ANALISIS KORESPONDENSI TERHADAP DATA KEJADIAN KRIMINALITAS DI POLSEK SIMOKERTO Oleh: Putri Rintan Aryasita 308030035 Pembimbing: Ir. Dwi Atmono Agus W, M. Ikom Latar Belakang Penelitian Sebelumnya Hubungan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini termasuk metode deskriptif kuantitatif dan
24 BAB III METODE PENELITIAN A. Metode Penelitian Metode yang digunakan dalam penelitian ini termasuk metode deskriptif kuantitatif dan teknik pengumpulan datanya menggunakan kuesioner. Data yang telah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kemiskinan merupakan masalah yang sulit untuk diatasi. Salah satu sasaran pembangunan nasional adalah penurunan tingkat kemiskinan. Menurut Badan Pusat Statistik,
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
4.1 Deskripsi Hasil Penelitian BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1.1 Deskripsi Kemampuan Awal Kelompok Latihan Latihan Dumbell Pukulan Servis Backhand (Variabel X 1.1 ) Kemampuan awal yang dimaksudkan
Lebih terperinciAnalisis Profil Sosial-Ekonomi Rumah Tangga Berdasarkan Pola Pengeluaran antara Perdesaan dan Perkotaan di Propinsi Jawa Timur
Analisis Profil Sosial-Ekonomi Rumah Tangga Berdasarkan Pola Pengeluaran antara Perdesaan dan Perkotaan di Propinsi Jawa Timur Nita Indah Mayasari, Dr. Dra. Ismaini Zain, M.Si, Jurusan Statistika FMIPA
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN PEMBELAJARANNYA 2016 VOLUME 2, NO. 1. ISSN
VOLUME 2, NO. 1. ISSN 2303-0992 N. PONTO PENGKAJIAN PEMBENTUKAN MODEL KLASIFIKASI DALAM PENGELOMPOKKAN JURUSAN SISWA DI SMA (Studi Kasus: Siswa SMA Negeri Siau Timur Kabupaten Siau Tagulandang Biaro Propinsi
Lebih terperinciEKO ERTANTO PEMBIMBING
UJIAN TUGAS AKHIR Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kelengkapan Pemberian Imunisasi Untuk Bayi Dengan Metode Regresi Logistik (Kasus di Kelurahan Keputih Surabaya) YUDHA EKO ERTANTO 1307030054 PEMBIMBING
Lebih terperinciVII. ANALISIS TINGKAT KESEJAHTERAAN PEDAGANG DI TAMAN MARGASATWA RAGUNAN. 7.1 Pengaruh TMR terhadap Terciptanya Lapangan Usaha
VII. ANALISIS TINGKAT KESEJAHTERAAN PEDAGANG DI TAMAN MARGASATWA RAGUNAN 7. Pengaruh TMR terhadap Terciptanya Lapangan Usaha Keberadaan pariwisata memberikan dampak postif bagi pengelola, pengunjung, pedagang,
Lebih terperinciANALISIS DISKRIMINAN FISHER POPULASI GANDA UNTUK KLASIFIKASI NASABAH KREDIT
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 3, Tahun 2016, Halaman 575-581 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS DISKRIMINAN FISHER POPULASI GANDA UNTUK KLASIFIKASI
Lebih terperinciAnalisis Jaringan Sosial Pariwisata di Kampung Pesisir Bulak Surabaya
C486 Analisis Jaringan Sosial Pariwisata di Kampung Bulak Dea Nusa Aninditya, dan Dian Rahmawati Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Sepuluh
Lebih terperinciANALISIS STATISTIK KEPUASAN PENGGUNA WAHANA PERMAINAN BOOM BOOM CAR DI TAMAN REMAJA SURABAYA
TUGAS AKHIR ANALISIS STATISTIK KEPUASAN PENGGUNA WAHANA PERMAINAN BOOM BOOM CAR DI TAMAN REMAJA SURABAYA Any Masruroh 1308 030 065 Dosen Pembimbing Ir. Arie Kismanto, M.Sc PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan
Lebih terperinciMOCH. FAUZI PEMBIMBING : MUHAMMAD SJAHID AKBAR
Faktor-faktor yang Mempengaruhi Peranan Ibu Rumah Tangga Nelayan Terhadap Pemenuhan Kebutuhan Rumah Tangga di Kelurahan Tebul Bangkalan dengan Metode Regresi Logistik Biner MOCH. FAUZI 1307 030 056 PEMBIMBING
Lebih terperinciAnalisis Cluster Average Linkage Berdasarkan Faktor-Faktor Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur
Analisis Cluster Average Linkage Berdasarkan Faktor-Faktor Kemiskinan di Provinsi Jawa Timur Qonitatin Nafisah, Novita Eka Chandra Jurusan Matematika Fakultas MIPA Universitas Islam Darul Ulum Lamongan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Bab ini meliputi teknik penjelasan tentang jenis penelitian; jenis data, lokasi dan waktu penelitian; kerangka sampling, pemilihan responden dan informan; teknik pengumpulan
Lebih terperinciANALISIS KORESPONDENSI KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR BERDASARKAN PENYEBARAN PENYAKIT ISPA
ANALISIS KORESPONDENSI KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR BERDASARKAN PENYEBARAN PENYAKIT ISPA IKO PUTRI TYASHENING 1311 030 013 Dosen Pembimbing : Dr Santi Wulan Purnami, MSi PENDAHULUAN PENDAHULUAN RUMUSAN
Lebih terperinciAnalisis dan Pembahsan. Statistika Deskriptif. Regresi Logistik Biner. Uji Independensi
Analisis dan Pembahsan Statistika Deskriptif Regresi Logistik Biner Uji Independensi H 0 : Tidak ada hubungan antara variabel prediktor dengan variabel respon H 1 : Ada hubungan antara variabel prediktor
Lebih terperinciPENGGUNAAN UJI MULTIVARIAT FRIEDMAN PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK LENGKAP
PENGGUNAAN UJI MULTIVARIAT FRIEDMAN PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK LENGKAP Ariyani 1, Raupong, Annisa 3 ABSTRAK Rancangan Acak Kelompok Lengkap (RAKL) merupakan salah satu bentuk rancangan lingkungan dimana
Lebih terperinciMangrove dan Pesisir Vol. III No. 3/
PROFIL USAHA ISTRI NELAYAN MANGGOPOH PALAK GADANG PADANG PARIAMAN Oleh: Hasan Basri Nasution Peneliti Pusat Kajian Mangrove dan Kawasan Pesisir Universitas Bung Hatta Jl. Sumatera Ulak Karang Padang Abstrak
Lebih terperinciAnalisis Jaringan Sosial Pariwisata di Kampung Pesisir Bulak Surabaya
JURNAL TEKNIK ITS Vol. 6, No. 2, (2017) ISSN : 2337-3539 (2301-9271 Print) C-140 Analisis Jaringan Sosial Pariwisata di Kampung Bulak Dea Nusa Aninditya, dan Dian Rahmawati Departemen Perencanaan Wilayah
Lebih terperinciFAKTOR FAKTOR YANG MEMENGARUHI MINAT MAHASISWA ASAL LUAR BALI KULIAH DI FMIPA UNIVERSITAS UDAYANA BALI
FAKTOR FAKTOR YANG MEMENGARUHI MINAT MAHASISWA ASAL LUAR BALI KULIAH DI FMIPA UNIVERSITAS UDAYANA BALI DAIMATUL KHOIRIYAH 1, MADE SUSILAWATI 2, DESAK PUTU EKA NILAKUSMAWATI 3 1, 2, 3 Jurusan Matematika
Lebih terperinciJMP : Volume 6 Nomor 1, Juni 2014, hal REGRESI LINEAR BIVARIAT SIMPEL DAN APLIKASINYA PADA DATA CUACA DI CILACAP
JMP : Volume 6 Nomor 1, Juni 014, hal. 45-5 REGRESI LINEAR BIVARIAT SIMPEL DAN APLIKASINYA PADA DATA CUACA DI CILACAP Saniyah dan Budi Pratikno Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknik Universitas
Lebih terperinciBAB V KESIMPULAN DAN SARAN
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Berdasarkan analisis data dan pembahasan pada Bab IV, kesimpulan penelitian ini adalah sebagai berikut. 1. Model VARIMA yang sesuai untuk data penjualan obat I,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif yaitu semua
BAB III METODE PENELITIAN A. Desain Penelitian Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif yaitu semua informasi diwujudkan dalam bentuk angka dan dianalisis berdasarkan analisis statistik. Selain
Lebih terperinci