KARAKTERISTIK INFLASI KOTA-KOTA DI INDONESIA BAGIAN BARAT

dokumen-dokumen yang mirip
KARAKTERISTIK INFLASI BULANAN KOTA-KOTA DI INDONESIA TAHUN

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2. Tinjauan Teoritis

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

X a, TINJAUAN PUSTAKA

METODOLOGI PENELITIAN. pengaruh atau akibat dari suatu perlakuan atau treatment, dalam hal ini yaitu

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

*Corresponding Author:

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

BAB 2 LANDASAN TEORI

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)

ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL

III. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimendalah suatu penelitian yang

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2

METODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling.

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

Beberapa Metode Alternatif untuk Analisis Data Sampel Berpasangan

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

ANALISIS DATA STATISTIK. Adi Setiawan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013.

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

Bab I Pendahuluan & Statistika Deskriptif

2.2.3 Ukuran Dispersi

PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.

PENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

Rekonstruksi Model Variasi Komponen H Pola Hari Tenang Stasiun Geomagnet Tangerang

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB IV HASIL PENELITIAN. Hasil penelitian ini berdasarkan data yang diperoleh dari kegiatan penelitian

REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA BERAT BADAN BALITA MENURUT UMUR DI KABUPATEN BOJONEGORO TAHUN 2010

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

PENAKSIR RATIO-CUM-PRODUCT YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS

ANALISA GARIS KEINGINAN PERGERAKAN DI KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

Statistika Deskriptif

PENGHITUNGAN SENSITIVITAS HARGA OPSI EROPA DALAM BERBAGAI METODE NUMERIK

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

BAB 4 PENGUMPULAN, PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 15 di kota Gorontalo

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Paleleh pada semester genap

BAB II LANDASAN TEORI. digunakan dengan mengabaikan asumsi-asumsi yang melandasi penggunaan metode

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

Prosiding SNaPP2011 Sains, Teknologi, dan Kesehatan. 1 Joko Riyono. (Kampus A Jl.Kiyai Tapa No.1,Jakarta11440)

MENDUGA PERUSAHAAN YANG KELUAR DARI INDEKS LQ45 DENGAN MODEL P/E RASIO

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

Bab II Teori Pendukung

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Pada saat upacara bendera, kita sering memperhatikan teman-teman kita.

Penurunan Persamaan Perpetuitas dan Anuitas

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

Analisis Regresi Robust Menggunakan Kuadrat Terkecil Terpangkas untuk Pendugaan Parameter

USULAN ACCEPTANCE SAMPLING PLAN UNTUK TAPE YARN PRODUK GEOTEX 250 Studi kasus: PT. Unggul Karya Semesta - Bogor

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN

Transkripsi:

Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas I, Fakultas Sas da Matematka, UKSW Salatga, 2 Ju 204, Vol 5, No., ISSN :2087-0922 KARAKTERISTIK INFLASI KOTA-KOTA DI INDONESIA BAGIAN BARAT Ad Setawa Program Stud Matematka, Fakultas Sas da Matematka Uverstas Krste Satya Wacaa, Jl. Dpoegoro 52-60 Salatga 507 Emal: ad_seta_03@yahoo.com Abstrak Dalam makalah dpresetaska karakterstk flas kota-kota d Idoesa baga Barat yag sudah dguaka dalam perhtuga flas bulaa mula tahu 979 yatu kota Jakarta, Surabaya, Yogyakarta, Meda, Padag, Bajarmas da Potaak. Karakterstk dpsahka atara waktu sebelum da sesudah krss moeter 998 yatu 5 tahu sebelum krss moeter (mula tahu 983 sampa dega tahu 997 ) da 5 tahu setelah krss moeter (mula tahu 999 sampa dega tahu 203). Karakterstk tersebut daalss dega megguaka alat statstk deskrptf sepert mea, meda, smpaga baku, skewess, kurtoss, boxplot da grafk destas berdasarka data flas bulaa da tahua. Karakterstk flas tahua utuk kota-kota d Idoesa baga Barat tersebut cederug sama setelah krss moeter maupu sebelum krss moeter. Namu demka, karakterstk flas bulaa utuk sebelum da sesudah krss moeter cederug berbeda. Rata-rata flas bulaa utuk bula Aprl sebelum krss moeter cederug tgg, sedagka sesudah krss moeter cederug redah. Perbadga rata-rata flas bulaa sebelum da sesudah krss moeter dlakuka dega megguaka statstc Ma-Whtey karea dstrbus data tdak ormal. Tetap utuk flas tahua data dapat daggap berdstrbus ormal sehgga utuk perbadga tersebut dapat dguaka uj t. Selajutya, dlakuka aalss korelas utuk melhat keterkata atara satu kota dega kota yag la (dar kota-kota yag mejad perhata). Demka juga, kota-kota d Idoesa baga Barat, cederug terkat satu sama la, artya jka terjad flas d satu kota maka juga aka cederug terjad flas d kota-kota yag la da sebalkya jka terjad deflas d satu kota maka juga aka berakbat pada terjadya deflas d kota-kota yag la. Kata-kata kuc: karakterstk flas, statstk deskrptf, uj t, uj Ma-Whtey, krss moeter. PENDAHULUAN Iflas bulaa pada bula Jauar 204 sampa dega Me 204 berturut-turut adalah,07, 0,26, 0,08, -0,02 da 0,6 (dalam %). Karakterstk flas bulaa dar 5 bula pertama d tahu 204 dapat dcocokka dega karakterstk flas bulaa yag terjad setelah krss moeter. Mula bula Februar 204 dguaka 82 kota-kota d Idoesa dalam perhtuga flas yatu 33 bukota provs da ssaya kota-kota besar atau kecl la yag dguaka dalam perhtuga flas. Dalam makalah [] telah djelaska tetag perbadga karakterstk flas kota-kota d Idoesa baga Tmur sebelum da sesudah krss moeter 998. Kecual kota Ambo da Jayapura, karakterstk flas utuk kota-kota d Idoesa baga Tmur cederug sama. Krss moeter pada tahu 998 megakbatka Idoesa megalam flas tahua sebesar 77.63 % da flas bulaa tertgg terjad pada bula Februar 998 yatu sebesar 2.76 %. Utuk kota-kota Jakarta, Surabaya, Yogyakarta, Meda, Padag, Bajarmas da Potaak beturutturut megalam flas tahua 74.42%, 95.2 %, 77.46 %, 83.8 %, 87.2 %, 74.43 % da 78.85 %. D sampg tu, flas bulaa utuk kota-kota tersebut berturut-turut adalah 3.4 %, 2.28 %, 4.58 %, 0.7 %, 6.6 %, 6.39 % da 4.34 %. Pada makalah aka djelaska tetag perbadga karakterstk flas kota-kota d Idoesa baga Barat. Data yag dguaka adalah data 5 tahu sebelum tahu 998 yatu mula tahu 983 sampa dega tahu 997 sedagka 5 tahu setelah krss moeter adalah mula tahu 999 sampa dega tahu 203. Dalam hal, aka djelaska tetag karakterstk flas bulaa utuk kota-kota d Idoesa baga Barat. Kota-kota yag 642

Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas I, Fakultas Sas da Matematka, UKSW Salatga, 2 Ju 204, Vol 5, No., ISSN :2087-0922 mejad perhata haya Jakarta, Surabaya, Yogyakarta, Meda, Padag, Bajarmas da Potaak. Kota-kota tersebut telah dguaka dalam perhtuga flas d Idoesa sejak tahu 979. Makalah-makalah terbaru yag terkat dega hal adalah [2], [3], [4], [5] da [6]. DASAR TEORI Statstk deskrptf tetag rata-rata, meda, skewess, kurtoss (excess kurtoss) da koefse varas telah bayak dguaka utuk mergkas data. Statstk tersebut juga dapat dguaka utuk medeskrpska karakterstk flas. Rata-rata, meda, koefse varas dapat megguaka defs sepert yag bayak dguaka dalam berbaga lteratur statstk (e,g. [7] da [8]). Dapat juga megguaka defs la yag dguaka dalam berbaga paket program statstk (sepert SPSS, Mtab) utuk skewess yatu : ( s )( 2) dega rata-rata (mea) sampel yatu da s smpaga baku (stadard devato) sampel yatu akar dar s 2 3 ( ) Utuk excess kurtoss yatu kurtoss sampel dkurag 3 (kurtoss dstrbus ormal) megguaka defs sebaga berkut : ( ( ) )( s 2)( 3) 4 2. 3( ) ( 2)( 2. 3) Utuk membadgka statstk sebelum da sesudah krss moeter 998 dguaka statstk uj t yag mesyaratka dstrbus ormal dar data atau statstk uj Ma- Whtey yag tdak mesyaratka dstrbus ormal dar data. Iformas lebh lajut dar statstk oparametrk sepert statstk Ma- Whtey dapat dlhat pada [9], [0] da []. METODE PENELITIAN Data yag dguaka adalah data flas bulaa utuk bula Jauar 983 sampa dega Desember 203 yag dperoleh pada webste resm Bada Pusat Statstk (BPS) utuk kota-kota d Idoesa baga Barat yatu kota-kota yag termasuk dalam 7 kota yag dguaka dalam perhtuga flas bulaa mula tahu 979. Kota-kota yag mejad perhata adalah Jakarta, Semarag, Badug, Surabaya, Yogyakarta, Palembag, Meda, Padag, Bajarmas da Potaak. Kota-kota yag la tdak dperhatka karea belum dguaka dalam perhtuga flas bulaa mula tahu 979. Namu demka, supaya ada kesembaga dalam aalss dguaka data 5 tahu sebelum krss moeter da 5 tahu setelah krss moeter. HASIL DAN PEMBAHASAN Gambar da Gambar 2 mempresetaska grafk gars flas tahua sebelum da sesudah krss moeter. Terlhat bahwa flas tahua sesudah krss moeter cederug mempuya pola yag sama dbadgka dega sebelum krss moeter. Namu demka, dega uj t dapat dperoleh bahwa tdak ada perbedaa atara rata-rata flas tahua sebelum da sesudah krss. Nla-p utuk perbadga rata-rata flas tahua sebelum da sesudah krss moeter utuk kota Jakarta, Surabaya, Yogyakarta, Meda, Padag, Bajarmas da Potaak berturutturut adalah 0.94, 0.340, 0.593, 0.498, 0.974, 0.789 da 0.447. Uj dlakuka setelah sebelumya dlakuka uj ormaltas Kolmogorov-Smrov dar data flas bulaa utuk setap kota teryata berdstrbus ormal. 643

Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas I, Fakultas Sas da Matematka, UKSW Salatga, 2 Ju 204, Vol 5, No., ISSN :2087-0922 Gambar. Grafk gars flas tahua dar tahu 983 sampa dega tahu 997. Gambar 2. Grafk gars flas tahua dar tahu 999 sampa dega tahu 203. Pada Tabel, terlhat bahwa rata-rata flas bulaa utuk kota-kota d Idoesa baga Barat sebelum krss moeter relatf tdak berbeda dega sesudah krss moeter. Hal tu juga ddukug dega la-p dar uj Ma-Whtey utuk data flas bulaa utuk perbadga rata-rata flas bulaa sebelum da sesudah krss moeter utuk kota Jakarta, Surabaya, Yogyakarta, Meda, Padag, Bajarmas da Potaak berturutturut adalah 0.496, 0.364, 0.364, 0.604, 0.507, 0.94 da 0.856. Uj dlakuka setelah sebelumya dlakuka uj ormaltas Kolmogorov-Smrov dar data flas bulaa utuk setap kota yag teryata tdak berdstrbus ormal. Hal tu berart, flas bulaa kota-kota d Idoesa baga Barat sebelum da sesudah krss moeter cederug sama. Rgkasa statstk secara legkap dapat dlhat pada Tabel. Adaya ttk ektrm sagat berpegaruh terhadap perhtuga skewess da excess kurtoss sehgga pada Tabel juga dberka perhtuga skewess da excess kurtoss dega tapa pegkutsertaka ttk ekterm yatu waktu flas bulaa saat terjad keaka harga BBM pada Oktober 2005. Terlhat bahwa hasl yag dperoleh mejad jauh berbeda. 644

Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas I, Fakultas Sas da Matematka, UKSW Salatga, 2 Ju 204, Vol 5, No., ISSN :2087-0922 Tabel. Tabel perbadga skewess, excess kurtoss da jagkaua flas bulaa sebelum da sesudah krss moeter. IND JKT SRB YOG MDN PDG BJR PON Mea sebelum 0.68 0.7 0.68 0.69 0.7 0.68 0.64 0.70 Mea Sesudah 0.6 0.58 0.60 0.63 0.62 0.68 0.6 0.64 Meda Sebelum 0.52 0.44 0.55 0.60 0.55 0.42 0.5 0.52 Meda Sesudah 0.5 0.46 0.5 0.55 0.50 0.60 0.5 0.60 Sd sebelum 0.75 0.95 0.84 0.84.3.38.0.00 Sd sesudah 0.89 0.82 0.86 0.74.29.4.03.00 Koef Var Sebelum.0.34.23.22.60 2.03.58.43 Koef Var Sesudah.46.40.43.6 2.07 2.05.67.55 Skewess sebelum.64.56 0.98 0.82.32 2.7.3 0.43 Skewess sesudah 4.52 4.47 3.42 3.22 3.83 2.3 2.20.67 Skewess sesudah [-82] 0.93.07 0.59 0.83 0.39 0.55 0.23 0.25 Kurtoss sebelum 4.39 3.85 2.5.03 3.0 7.07 2.88.0 Kurtoss sesudah 37.79 36.54 25.70 22.27 3.52 4.68 4.86 9.96 Kurtoss sesudah [-82] 2.3 2.67 0.72.38 0.54 2.08 0.96.07 Rage sebelum 5.20 6.30 6.5 4.33 6.9 4 3.86 6.28 6.63 Rage sesudah 9.75 9.97 8.77 7.4 3.84 3.57 0.82 8.83 Idoesa Jakarta Surabaya Yogyakarta Meda Padag Bajarmas Potaak Gambar 3. Boxplot flas bulaa sebelum krss moeter berurut-turut Idoesa, kota-kota Jakarta, Surabaya, Yogyakarta, Meda, Padag, Bajarmas da Potaak. 645

Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas I, Fakultas Sas da Matematka, UKSW Salatga, 2 Ju 204, Vol 5, No., ISSN :2087-0922 Gambar 3 memperlhatka boxplot data flas bulaa sesudah da sebelum krss moeter. Terlhat bahwa meda flas bulaa sebelum da sesudah krss moeter tdak bayak berubah. Hal tu juga ddukug oleh hasl perhtugaya dalam Tabel. Grafk destas dar flas bulaa sebelum krss moeter (yag dgambarka dega kurva ttk-ttk) da sesudah krss moeter (yag dgambarka dega gars tapa putus) dberka pada Gambar 4. Terlhat bahwa utuk kota-kota d Idoesa baga Barat relatf tdak bayak megalam perubaha pada waktu sebelum da sesudah krss moeter. Idoesa Jakarta Surabaya Yogyakarta N = 80 Badw dth = 0.753 N = 80 Badw dth = 0.2407 N = 80 Badw dth = 0.237 N = 80 Badw dth = 0.2526 Meda Padag Bajarmas Potaak N = 80 Badw dth = 0.2746 N = 80 Badw dth = 0.303 N = 80 Badw dth = 0.2669 N = 80 Badw dth = 0.2787 Gambar 4. Grafk destas dar flas bulaa sebelum (kurva ttk-ttk) da sesudah krss moeter (kurva gars tak putus) utuk Idoesa, kota-kota Jakarta, Semarag, Badug, Surabaya da Yogyakarta. Gambar 5. Rata-rata flas bulaa utuk bula Jauar sampa Desember sebelum krss moeter utuk Idoesa, kota Jakarta, Semarag, Badug, Surabaya da Yogyakarta. Pada Gambar 5 da Gambar 6 berturut-turut dpresetaska karakterstk flas bulaa utuk setap bulaya sebelum da sesudah krss moeter. Sebelum krss moeter, bula Jauar mempuya flas bulaa relatf tgg dbadgka dega bula-bula yag la, hal dsebabka oleh adaya perayaa tahu baru. Demka pula pada bula Aprl, flas bulaaya relatf tgg yatu rata-rata sektar %. Kemugka dsebabka tahu aggara yag jatuh pada bula Aprl. D bula Februar, flas bulaa cukup tgg terjad d Potaak, kemugka dsebabka adaya perayaa tahu baru Imlek yag sagat rama drayaka d kota Potaak. 646

Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas I, Fakultas Sas da Matematka, UKSW Salatga, 2 Ju 204, Vol 5, No., ISSN :2087-0922 Gambar 6. Rata-rata flas bulaa utuk bula Jauar sampa Desember sesudah krss moeter utuk Idoesa, kota Jakarta, Semarag, Badug, Surabaya da Yogyakarta. Sesudah krss moeter, bula Maret da Aprl cederug mempuya flas bulaa yag relatf redah dbadgka bula-bula la. Bula Jauar mempuya flas bulaa yag relatf lebh tgg dbadgka dega bulabula la, bahka kota Padag mempuya flas bulaa rata-rata lebh dar,50 % da lebh tgg dbadgka dega kota-kota la. Bula Jul mempuya rata-rata flas bulaa yag cukup tgg yatu lebh dar 0,8 % kemugka dsebabka oleh bula Jul merupaka bula dmula tahu ajara baru d sekolah-sekolah maupu d pergurua tgg. Kota Meda mempuya rata-rata yag lebh tgg dbadgka dega kota-kota la. Iflas bulaa tgg yag la adalah bula Oktober da bula Desember. Iflas bulaa yag tgg d bula Oktober, kemugka dsebabka oleh dmulaya musm taam pada bula tu. Iflas tgg d bula Desember karea adaya har raya Natal da lbura akhr tahu. Pada tahu 204 bula Jauar sampa dega bula Aprl cederug mempuya sfat flas yag sama dega karaterstk flas bulaa sesudah krss moeter. Tabel 2. Tabel koefse korelas kota-kota d Idoesa baga Barat da juga dbadgka dega asoal (Idoesa) berdasarka data flas bulaa sebelum krss moeter. IND JKT SRB YOG MDN PDG BJR PON IND 0.92 0.80 0.77 0.7 0.45 0.64 0.62 JKT 0.92 0.63 0.68 0.58 0.39 0.53 0.54 SRB 0.80 0.63 0.58 0.54 0.30 0.54 0.53 YOG 0.77 0.68 0.58 0.56 0.35 0.58 0.48 MDN 0.7 0.58 0.54 0.56 0.36 0.40 0.39 PDG 0.45 0.39 0.30 0.35 0.36 0.2 0.34 BJR 0.64 0.53 0.54 0.58 0.40 0.2 0.38 PON 0.62 0.54 0.53 0.48 0.39 0.34 0.38 Tabel 2 da Tabel 3 mempresetaska koefse korelas Pearso dar flas bulaa d suatu kota dkatka dega flas bulaa d kota-kota la yag mejad perhata. Dega megguaka 80 ttk sampel maka ttk krts koefse korelas Pearso yag sgfka adalah 0.46 sehgga utuk waktu sebelum da sesudah krss moeter, koefse korelasya sgfka. Hal tu berart bahwa utuk sebelum da sesudah krss moeter, kota-kota d Idoesa Barat sagat terkat satu sama la. 647

Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas I, Fakultas Sas da Matematka, UKSW Salatga, 2 Ju 204, Vol 5, No., ISSN :2087-0922 Tabel 3. Tabel koefse korelas kota-kota d Idoesa baga Barat da juga dbadgka dega asoal (Idoesa) berdasarka data flas bulaa sesudah krss moeter. IND JKT SRB YOG MDN PDG BJR PON IND 0.96 0.93 0.90 0.86 0.82 0.74 0.79 JKT 0.96 0.89 0.86 0.78 0.75 0.70 0.70 SRB 0.93 0.89 0.82 0.76 0.70 0.67 0.70 YOG 0.90 0.86 0.82 0.76 0.70 0.69 0.68 MDN 0.86 0.78 0.76 0.76 0.79 0.63 0.65 PDG 0.82 0.75 0.70 0.70 0.79 0.59 0.6 BJR 0.74 0.70 0.67 0.69 0.63 0.59 0.63 PON 0.76 0.70 0.70 0.68 0.65 0.6 0.63 KESIMPULAN Dalam makalah, telah djelaska karakterstk flas d kota-kota d Idoesa baga Barat. Karakterstk flas tahua utuk kota-kota d Idoesa baga Barat tersebut cederug sama setelah krss moeter amu sebelum krss moeter. DAFTAR PUSTAKA [] Setawa, Ad, 204, Perbadga Karakterstk Iflas kota-kota d Idoesa baga Barat Sebelum da Sesudah Krss Moeter 998, Jural De Cartesa Uverstas Sam Ratulag Maado Volume 2 No 2. [2] Setawa, Ad, 202a, Peetua Dstrbus Skewess da Kurtoss dega Metode Resamplg berdasar Destas Kerel (Stud Kasus Pada Aalss Iflas Bulaa Komodtas bawag Merah, Dagg Ayam ras da Myak Goreg d Kota Semarag), Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas, Vol 3 No. [3] Setawa, Ad, 202b Perbadga Koefse Varas atara 2 Sampel dega Metode Bootstrap (Stud Kasus pada Aalss Iflas Bulaa Komodtas Beras, Cabe Merah da Bawag Puth d Kota Semarag) Jural De Cartesa Uverstas Sam Ratulag Maado Volume No. Nasoal Matematka, Sas da Tekolog Iformas Uverstas Sam Ratulag 4 Ju 203. [5] Setawa, Ad, 203b, Karakterstk Iflas Bulaa Kota-kota d Idoesa Tahu 2009-203, Prosdg Semar Nasoal Matematka da Peddka Matematka UNY Yogyakarta 9 November 203. [6] Supart, 203, Aalss Data Iflas d Idoesa Megguaka Model Regres Sple, Meda Statstka Vol 6 No. [7] Fauzy, A., 2009, Statstk Idustr, Peerbt Erlagga, Jakarta. [8] Harald, 2005, Prsp-prsp Statstk utuk Tekk da Sas, Peerbt Erlagga, Jakarta. [9] Dael, Waye W., 990, Appled Noparametrc Statstcs, PWS-Ket Publshg Compay, Bosto. [0] Gbbos, J. D. & S. Chakrabort, 2003, Noparametrc Statstcal Iferece, Marcel Dekker, Ic, New York. [] Martoo, Naag. 200. Statstk Sosal: Teor da Aplkas Program SPSS. Eds Pertama.Yogyakarta: Peerbt Gava Meda. [4] Setawa, Ad, 203a, Statstka d Era Super Data Set, Prosdg Semar 648