Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Mangrove mempunyai luas 18 Ha di lokasi penelitian, yang mana luas ini masih jauh dari kondisi ideal. Permasalahan dari penelitian ini adalah adanya fluktuasi luas hutan mangrove karena peningkatan aktivitas pembangunan di wilayah pesisir. Tujuan penelitian ini untuk menganalisis struktur vegetasi mangrove, menganalisis hubungan faktor internal dan faktor eksternal dengan tingkat partisipasi masyarakat dalam pengelolaan ekosistem mangrove, dan membuat model partisipasi masyarakat dan hubungannnya dengan struktur vegetasi mangrove di Kecamatan Pariaman Utara, Kota Pariaman. Metode yang digunakan untuk pengambilan data mangrove adalah plot sampling dan purposive sampling, sedangkan partisipasi masyarakat menggunakan accidental sampling. Pembuatan model partisipasi masyarakat menggunakan regresi ordinal. Hasil penelitian menunjukkan struktur vegetasi mangrove mempunyai kerapatan 841 Ind/Ha. Nilai indeks Keanekaragaman (H') dan Keseragaman (J') masuk dalam kategori rendah, yakni H' dengan nilai 0,0-0,3 dan J' sebesar 0,0-0,04. Kesimpulan dari penelitian ini adalah mangrove masuk pada kategori rusak dan secara keseluruhan semua tahap partisipasi masuk pada kategori rendah.

---

Mangrove has an area of 18 hectares in the research location, which is still far from ideal conditions. The problem of this research is the fluctuation of mangrove forest area due to increased development activities in coastal areas. The purpose of this study was to analyze the structure of mangrove vegetation, to analyze the relationship between internal and external factors with the level of community participation in mangrove ecosystem management, and to make models of community participation and its relationship with the structure of mangrove vegetation in North Pariaman District, Pariaman City. The methods used to collect mangrove data were plot sampling and purposive sampling, while community participation used accidental sampling. Making community participation models using ordinal regression. The results showed that the mangrove vegetation structure had a density of 841 Ind/Ha. The value of the Diversity index (H') and Uniformity (J') falls into the low category, namely H' with a value of 0.0-0.3 and J' of 0.0-0.04. The conclusion of this study is that mangroves are in the damaged category and overall all participation stages are in the low category.

"

"Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk mengetahui pola hubungan antara variabel respon dengan satu atau lebih variabel prediktor. Model regresi yang sering digunakan adalah model regresi linier dengan asumsi variabel respon berdistribusi normal. Pengembangan dari model regresi linier adalah Generalized Linear Model (GLM). Salah satu komponen dari GLM adalah fungsi penghubung yang digunakan untuk menghubungkan variabel respon dengan prediktor linier. Pemilihan fungsi penghubung ini bergantung pada jenis variabel respon. Pada variabel respon kategorik di mana tidak ada keterurutan (nominal), salah satu GLM yang dapat digunakan adalah model dengan fungsi penghubung probit. Namun, model ini tidak dapat digunakan untuk variabel respon kategorik dengan keterurutan (ordinal). Untuk itu, dikembangkan model ordered probit untuk menganalisis variabel respon ordinal dengan fungsi penghubung probit. Namun, jika kategori 0 memiliki observasi yang lebih banyak dibandingkan kategori lainnya, maka terjadi zero-inflation pada data respon. Hal ini dapat menyebabkan terjadinya overdispersi yang berakibat pada kesalahan interpretasi model dan kesalahan pengambilan kesimpulan. Untuk itu, diperlukan pengembangan dari model ordered probit, yaitu model zero-inflated ordered probit. Estimasi parameter model zero- inflated ordered probit dilakukan menggunakan metode maximum likelihood. Implementasi dari model zero-inflated ordered probit digunakan untuk memprediksi tingkat keparahan cedera akibat kecelakaan lalu lintas berdasarkan data kecelakaan lalu lintas. Sebagai variabel respon ordinal pada model zero-inflated ordered probit adalah tingkat keparahan cedera yang memiliki tiga kategori, yaitu tidak terjadi cedera berat, cedera serius, dan cedera fatal. Pada data tersebut, kategori tidak terjadi cedera berat (0) memiliki observasi yang lebih banyak dibandingkan kategori lainnya sehingga terjadi zero-inflation. Sebagai variabel prediktor pada model zero-inflated ordered probit adalah jumlah kendaraan yang terlibat dan jumlah korban jiwa. Hasil penelitian ini menyimpulkan bahwa model zero-inflated ordered probit dengan jumlah kendaraan yang terlibat sebagai inflation variable dan jumlah korban jiwa sebagai variabel prediktor merupakan model terbaik. Model ini memberikan prediksi yang sesuai dengan nilai sebenarnya dengan akurasi 85,36%. Diperoleh pula nilai AIC dari model ini sebesar 2614,282.

---

Regression analysis is a statistical method used to determine the pattern of relationship between a response variable and one or more predictor variables. The regression model that is often used is the linear regression model with the assumption that the response variable is normally distributed. The development of the linear regression model is the Generalized Linear Model (GLM). One of the components of GLM is a link function which is used to connect response variables with linear predictors. The choice of this connecting function depends on the type of response variable. For categorical response variables where there is no ordering (nominal), one GLM that can be used is a model with probit link function. However, this model cannot be used for categorical response variables with ordinal order. For this reason, ordered probit model was developed to analyze ordinal response variables with a probit link function. However, if category 0 has more observations than other categories, then zero-inflation occurs in the data response. This can cause overdispersion which results in misinterpretation of the model and wrong conclusions. For this reason, it is necessary to develop ordered probit model, namely zero- inflated ordered probit model. Zero-inflated ordered probit model parameter estimation was estimated using maximum likelihood method. The implementation of zero-inflated ordered probit model is used to predict the severity of injuries resulting from traffic accidents based on traffic accident data. As an ordinal response variable in the zero- inflated ordered probit model is the severity of injury which has three categories, namely slight injury, serious injury, and fatal injury. In this data, the category of slight injury (0) has more observations than other categories, resulting in zero-inflation. As predictor variables in the zero-inflated ordered probit model are the number of vehicles involved and the number of casualties. The results of this research conclude that the zero-inflated ordered probit model with the number of vehicles involved as the inflation variable and the number of fatalities as the predictor variable is the best model. This model provides predictions that match the actual values with an accuracy of 85,36%. The AIC value of this model was also obtained at 2614,282."

"Dunia hiburan Korea Selatan kian populer di berbagai kalangan di seluruh dunia termasuk Indonesia. Kemunculan selebriti-selebriti Korea Selatan baik dalam bidang drama maupun musik atau yang kerap disebut K-Pop menarik atensi besar para penggemar di kalangan emerging adulthood, salah satunya terhadap grup K-Pop XYZ. Perilaku mengidolakan selebriti ini disebut celebrity worship. Celebrity worship terhadap grup K-Pop XYZ yang terjadi di Indonesia dapat memicu terjadinya fanatisme. Akibat dari fanatisme dapat memicu terjadi peperangan antarpenggemar dari komunitas satu dengan lainnya. Variabel-variabel yang diduga menyebabkan terjadinya fenomena celebrity worship, antara lain usia, religiositas, materialisme, fantasy proneness, obsessive behavior, self-esteem, cognitive flexibility, dan relationship. Dari variabel-variabel tersebut, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis variabel-variabel yang signifikan secara statistik menjelaskan fenomena celebrity worship, mendeskripsikan setiap variabel, dan menginterpretasikan hubungan antara variabel yang signifikan secara statistik dengan fenomena celebrity worship bagi komunitas penggemar grup K-Pop XYZ se-Jabodetabek. Dalam penelitian ini, metode yang digunakan adalah regresi logistik ordinal. Regresi logistik ordinal merupakan salah satu bentuk regresi di mana variabel dependennya merupakan variabel dua atau lebih kategorik yang memiliki skala ordinal. Hasil dari penelitian ini adalah terdapat dua variabel yang signifikan secara statistik menjelaskan fenomena celebrity worship, yaitu variabel religiositas dan materialisme.

---

The world of South Korean entertainment is increasingly popular in various circles throughout the world, including Indonesia. The emergence of South Korean celebrities both in the fields of drama and music or what is often called K-Pop has attracted great attention from fans in emerging adulthood, one of which is the K-Pop group XYZ. This behavior of idolizing celebrities is called celebrity worship. Celebrity worship of the K-Pop group XYZ that occurs in Indonesia can trigger fanaticism. Fanaticism can cause fanwar between communities. The variables which are thought to influence the phenomenon are age, religiousity, materialism, fantasy proneness, obsessive behavior, self-esteem, cognitive flexibility, and relationship. Therefore, this research aims to analyze the variables that statistically significantly explain the celebrity worship phenomenon, describe each variable, and interpret the relationship between statistically significant variables and the celebrity worship phenomenon for the K-Pop XYZ fan community in Jabodetabek. In this research, the method used is ordinal logistic regression. Ordinal logistic regression is a form of regression where the dependent variable is a variable of two or more categories that has an ordinal scale. The result of this research is that there are two variables that statistically significantly explain the celebrity worship phenomenon for the fan community of the K-Pop group XYZ in Jabodetabek, that is religiosity and materialism."

"Masa pensiun merupakan masa peralihan yang menempatkan seseorang pada status baru dalam hidupnya, yaitu status yang awalnya bekerja menjadi tidak bekerja karena sudah mencapai usia pensiun maupun karena kesepakatan antara individu yang bersangkutan dengan tempat kerjanya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kepuasan hidup pensiunan Indonesia. Faktor-faktor yang diamati meliputi jenis kelamin, usia, status pernikahan, status kerja, jaminan pensiun, tingkat kesehatan, dan penghasilan. Metode analisis yang digunakan adalah metode Regresi Logistik Ordinal. Dari hasil penelitian disimpulkan bahwa faktor yang mempengaruhi tingkat kepuasan hidup pensiunan adalah tingkat kesehatan dan status kerja. Dengan ditemukannya faktor tersebut diharapkan setiap orang menjelang masa pensiun dapat mempersiapkan diri, sehingga mereka tetap bisa merasakan kepuasan di masa pensiun yang dijalaninya.

---

The retirement period is a transitional period that places a person in a new status in his life, which is the status that initially worked to become unemployed because he has reached retirement age or because of an agreement between the individual concerned and his workplace. This study is purposing to analyze the factors that influence the level of life satisfaction of Indonesian retirees. The factor observed included gender, age, marital status, employment status, retirement security, health level, and income. The analytical method used is the Ordinal Logistic Regression method. The results of data analysis concluded the factors that influence the level of life satisfaction of the retirees are the level of health and job satisfaction. Based on this result, it is hoping that everyone nearing retirement will able to prepare themselves to feel satisfy in their retirement.

"

"ABSTRAK

Pejalan kaki merupakan pengguna jalan yang rentan dalam berlalulintas. Pada tahun 2018 di Indonesia, pejalan kaki berkontribusi sebesar 16% dari total kematian dalam kecelakaan lalu lintas, sedangkan ratusan ribu orang lainnya mengalami cidera ringan maupun berat. Di Kota Magelang, 22% kecelakaan lalu lintas pada tahun 2014-2018 merupakan kecelakaan pejalan kaki dan menyumbang 28% dari total kematian dalam kecelakaan lalu lintas. Pengamatan terhadap variabel yang signifikan memengaruhi tingkat keparahan kecelakaan pejalan kaki di Kota Magelang dilakukan menggunakan metode regresi probit ordinal dan diinterpretasikan menggunakan efek marginal. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat keparahan kecelakaan pejalan kaki adalah cahaya dan usia. Pencahayaan yang kurang dan pejalan kaki yang berusia lanjut (lebih dari 65 tahun) meningkatkan fatalitas kecelakan pejalan kaki.

---

ABSTRACT

 

---

In Indonesia, pedestrian deals with a lot of challenge as a part of road user. In 2018, pedestrian in Indonesia contribute around 16% from total fatalities on traffic accidents, meanwhile hundreds of thousands of victims face major and minor injuries. In Magelang, 22% of traffic accidents in 2014-2018 are pedestrian accident, which contribute 28% of national fatality number caused by traffic accident. Observation over variables that significantly affect the severity of pedestrian accident in Magelang City was done using Ordinal Probit Regression method and interpreted using Marginal Effects. Study shows that lighting and age are the variables that significantly affect the severity of pedestrian accident. Lack of lighting and elderly pedestrian (older than 65 years old) increase the severity of the accidents.

 

"

"Depresi merupakan salah satu gangguan mental yang sering ditemukan padalansia. Perbedaan tempat tinggal memberi pengaruh terhadap tingkat depresi lansia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat depresi lansia di panti jompo dan komunitas. Faktor yang diamati meliputi jenis kelamin, status pernikahan, status pendidikan, apakah dulunya bekerja, ada atau tidaknya keluarga hidup, ada atau tidaknya hobi yang masih bisa dikerjakan, tingkat sosialisasi, tingkat adaptasi, dan tingkat religi. Diduga faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat depresi lansia di panti jompo dan komunitas akan berbeda. Metode analisis data yang digunakan adalah metode regresi logistik ordinal. Dari hasil penelitian disimpulkan bahwa faktor yang mempengaruhi tingkat depresi lansia di panti jompo adalah hobi, tingkat adaptasi, dan tingkat religi, sedangkan di komunitas adalah hobi, tingkat sosialisasi, dan tingkat adaptasi. Dengan ditemukannya hasil penelitian ini disarankan agar pihak yang merawat lansia dapat memperhatikan faktor depresi tersebut sehingga dapat mencegah atau menurunkan tingkat depresi lansia yang dirawatnya.

---

Depression is a mental disorder which the most often found in elderly. Difference of residence effect on the level of elderly depression in it. The purpose of this research is to analyze the factors that influence the level of elderly depression at the nursing home and the community. The factors are observed is gender, marital status, latest education, working status, existence of living family member, existence the hobby that can be still done, level of socialization, level of adaptation, and level of religious. Presumably, the factors that influence the level of elderly depression in nursing homes and community will be different. Methods of data analysis is the ordinal logistic regression.

From the result of data analysis, it can be conclude that the factors that influence the level of elderly depression in nursing home is hobby, level of adaptation, and level of religious, whereas in the community is a hobby, the level of socialization, and the level of adaptation. Based on the result of this research is suggested that elderly care providers may consider factors are causing depression, which can prevent or reduce the level of elderly depression in her care."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh faktor demografi terhadap kualitas hidup, dengan membandingkan kondisi migran dan non-migran di Provinsi Jawa Barat. Provinsi Jawa Barat memiliki tingkat migrasi tertinggi di Indonesia, dan memiliki pertumbuhan penduduk yang tinggi. Jumlah populasi bisa berpengaruh baik atau buruk pada pembangunan. Variabel kualitas kehidupan dipengaruhi oleh faktor demografi yang dimiliki oleh masing-masing individu, seperti usia, jenis kelamin, status perkawinan, ukuran keluarga, perempuan dan sektor formal. Membandingkan migran dan non-migran akan memberikan gambaran yang lebih baik tentang kontributor pembangunan. Dengan memisahkan migran dan non migran bisa menjelaskan akar permasalahan sosial di Provinsi Jawa Barat. Menggunakan Susenas data survei sosioekonomi nasional pada tahun 2014 dengan jumlah pengamatan 37.833 sampel angkatan kerja dan 19.259 sampel yang bekerja dengan metode ordinal logit, didapatkan hasil bahwa semua variabel kecuali kepala rumah tangga perempuan berpengaruh signifikan secara statistik terhadap kualitas hidup. Meskipun variabel-variabel ini berpengaruh, migran memiliki kualitas hidup yang lebih tinggi dibandingkan dengan non-migran. Hal ini juga ditunjukkan dari perhitungan skor kualitas hidup migran yang 13 persen lebih tinggi daripada kualitas hidup non-migran.

---

This study aims to see the influence of demographic factors on the quality of life, by comparing the situation of migrants and non migrants in West Java Province. West Java Province has the highest in migration rate in Indonesia, and has a high population growth. The size of population could be good or bad for the development. The quality of life variables is influenced by demographic factors owned by each individual, such as age, gender, marital status, family size, female headed and formal sector. Comparing migrants and non migrants will give a better picture of who are the development contributors.

By separating migrant and non migrant could explain the root of social problems in West Java Province. Using Susenas The national socioeconomic survey data in 2014 with an observation number of 37.833 sample of labor force and 19.259 sample of employee with ordinal logit method, it is found that all of the variable except female headed is significant statistically affecting the quality of life. Although these variables are influential, migrants have a higher quality of life than non migrants. It is also shown from the calculation of life scores where the life quality score of migrants is 13 percent higher than non migrant quality of life score."

"ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model prediksi peringkat kredit perusahaan dengan menggunakan data keuangan yang tersedia di publik. Model regresi probit ordinal digunakan dalam penelitian ini untuk menentukan spesifikasi dari interval peringkat kredit. Model diuji menggunakan data perusahaan non-keuangan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dalam periode 2007-2016. Periode tersebut dipilih sebagai perbandingan situasi ekonomi Indonesia yang sempat mengalami dua kali pelemahan ekonomi pada tahun 2008 dan 2013. Berdasarkan hasil empiris, didapat sebuah model yang mampu memprediksi peringkat kredit perusahaan di situasi ekonomi yang beragam dengan menggunakan data keuangan yang sederhana. Model yang dihasilkan mampu memiliki kemampuan prediksi dalam periode satu sampai tiga tahun ke depan.

---

ABSTRACTThis study aim to develop a methodology using accounting data to construct a credit rating prediction model in Indonesia. Ordered probit analysis is being used in this study to know the specification of statistically significant credit rating intervals. A simple, public domain information based model are able to construct to predict credit rating using financial variable. We test our model using only quantitative and publicly available information of Indonesian listed firms over 2012-2017, a period which includes both crisis phase and slow economic growth of Indonesian economy. Under this scheme, we observe not only a clear and timely response of ratings to the changing economic environment, but we also obtain significant predictive ability model."

"BPK audit report on a government financial report contains an opinion that is a professional statement of the auditor regarding the fairness of financial information presented in the financial statement. In forming opinion, a BPK auditor uses four criteria, namely the application of Government Accounting Standard, adequate disclosures, compliance of laws and regulations, and effectiveness of internal control systems. The unqualified opinion is issued to a financial report with no material statements and/or fraud. However, it is widely reported that many irregularities still occur across government entities and cost the states resources (finance).This study aims to analyze corruption committed by heads of local governments and its influence on BPK opinion build a model which shows the relationship between them. This study uses a model called ordinal logistic regression and found that there is a correlation between BPK opinion with corruption committed by heads of local governments. The best ordinal logistic regression model shows that BPK opinion is dominantly influenced by the compliance of government financial report with Government Accounting Standard, compliance with law and regulations and effectiveness of internal control systems."