Jurnal Forum Analisis Statistik (FORMASI)

Utilization of the ARIMA Model for Predicting the Value of Coconut Export in Kalimantan Barat

2024-12-25T23:50:18+00:00

The manufactured coconut classified under HS code 08011100 is available in either shredded or dried form. In 2022, this variety of coconut is projected to account for 8.68% of the export value of manufactured coconuts in Indonesia. While Kalimantan Barat has not yet achieved the status of the largest coconut exporter in Indonesia, coconut remains the primary commodity in the plantation sub-sector and significantly contributes to the Regional Original Income (PAD) of Kalimantan Barat Province. Kalimantan Barat, with a potential coconut plantation area of 94,204 ha and a growing array of processed coconut products, stands poised to enhance the value of its coconut exports. This study seeks to examine prospective market conditions by predicting the export value of coconuts in shredded or dried form, serving as a foundational strategy for enhancing the value of coconut exports. The ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) model is employed to forecast the value of coconut exports (HS 08011100) for the upcoming 4 periods. During the process of identifying the best model, the ARIMA model (2,1,1) was selected, yielding a MAPE value of 26.63%. This indicates that the forecasts for coconut export values (HS 08011100) remain acceptable. The estimated coconut export value serves as a valuable planning reference for stakeholders aiming to enhance future coconut exports.

Analysis of the Effect of Population, Average Years of Schooling, and Per Capita Expenditure on Income Inequality among 14 Regencies/Cities in Kalimantan Barat Province

2024-12-31T04:22:03+00:00

In the implementation of economic development, Indonesia as a developing country is faced with complex problems in the process of economic development that is being carried out, namely the problem of income inequality among regions. In Kalimantan Barat Province itself, regional economic development still needs special attention, in order to narrow the opportunity for regional income inequality to occur. Raising the standard of living for the populace is an important part of economic development. Improvements from social, educational and economic aspects must be made. In this study, data variables representing these aspects will be used, namely population, average years of schooling, and per capita expenditure, which will then be used panel data regression analysis as an identification tool with the best estimation modeling to determine the effect of these variables on the Gini Ratio index as a measuring variable of income distribution inequality among 14 regencies/cities in Kalimantan Barat Province from 2012 to 2023. Panel data regression was employed as an analytical tool in this research utilizing the Fixed Effect Model (FEM), as the best estimation modeling. From the analysis conducted, the results indicated that the Gini Ratio index had a significant relationship with population. Meanwhile, the average years of schooling and per capita expenditure have a relationship but not significant to the Gini Ratio index or to the level of income inequality in Kalimantan Barat Province.

Penentuan Metode Cluster Hierarki Terbaik dengan Korelasi Cophenetic pada Pengelompokan Kabupaten/Kota di Indonesia Berdasarkan Variabel yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia

2025-01-09T05:02:16+00:00

Capaian Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia pada tahun 2023 mencapai 73,55 poin menunjukkan bahwa angka tersebut berada pada kategori tinggi. Akan tetapi, jika ditinjau berdasarkan wilayah kabupaten/kota, maka terjadi ketimpangan terhadap wilayah pembangunan. Ketimpangan ini bisa dilihat berdasarkan perbedaan capaian Indeks Pembangunan Manusia pada enam wilayah kabupaten/kota di Provinsi DKI Jakarta yang masuk dalam kategori tinggi dan sangat tinggi, sementara Provinsi Papua mendominasi pada kategori rendah. Hal tersebut menunjukkan bahwa terjadi ketimpangan pembangunan manusia pada wilayah kabupaten/kota di Indonesia. Penelitian yang dilakukan ini bertujuan untuk membantu merancang strategi yang lebih tepat sasaran untuk meningkatkan kualitas hidup masyarakat, baik di daerah dengan Indeks Pembangunan Manusia dengan kategori rendah maupun di daerah dengan Indeks Pembangunan Manusia dengan kategori tinggi melalui pendekatan yang berbasis pada kesamaan kondisi wilayah sosial ekonomi masing-masing wilayah. Analisis dalam penelitian ini memanfaatkan data yang mencakup Umur Harapan Hidup, Harapan Lama Sekolah, Rata-rata Lama Sekolah, Pengeluaran Riil per Kapita yang Disesuaikan, Tingkat Pengangguran Terbuka, dan Upah Minimum. Penelitian ini menentukan analisis cluster hierarki terbaik menggunakan korelasi Cophenetic lalu menentukan jumlah cluster optimum menggunakan package NbClust pada software RStudio. Hasil dari penelitian tersebut yaitu diperoleh metode terbaik yang digunakan ialah metode Average Linkage yang terbagi menjadi 5 cluster berdasarkan karakteristik wilayah pembangunan manusia.

A Dynamic Panel Model to Identify Factors Affecting the Labor Force Participation Rate in Districts/Municipalities of West Kalimantan Province in 2018-2023

2025-01-14T03:23:12+00:00

One metric used to determine the percentage of the labor force in a population is the Labor Force Participation Rate (LFPR). The degree of economic activity engagement among working-age individuals, including those who are employed and those seeking employment, is depicted in this figure. A wide range of factors, including government policies across several sectors, education, and economic conditions, influence LFPR. This study aims to investigate the effects of a number of factors, including the Total Population, the Human Development (HDI), and the Regency/City Minimum Wage (MSW), on the Labor Force Participation Rate (LFPR), specifically in the regency/city of Kalimantan Barat Province between 2018 and 2023. The Generalized Method of Moment Arellano-Bond is the methodology employed in this research. The GMM Arellano-Bond Method was selected due to its capacity to resolve endogeneity issues. According to the estimation results, the Labor Force Participation Rate (LFPR) is significantly impacted by the Human Development Index (HDI), while Total Population, or Minimum Wage have no significant on LFPR. Kalimantan Barat has a diverse proportion of working-age population so that it does not describe all individuals in the population who are classified as working age willing to enter the labor market, and the minimum wage also has no effect on LFPR because Kalimantan Barat has an economy that is still dominated by the informal sector such as agriculture, where informal workers are not bound by wage regulations.

Analisis Faktor-Faktor yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Pulau Kalimantan dengan Spatial Error Model

2025-02-03T02:50:10+00:00

Pembangunan Sumber Daya Manusia (SDM) di Indonesia merupakan aspek krusial dalam mewujudkan tujuan pembangunan nasional dan tujuan pembangunan berkelanjutan (SDGs) di Indonesia. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) berguna untuk menilai seberapa baik pembangunan SDM berjalan. IPM juga dapat digunakan sebagai indikator penting untuk menilai kemajuan pembangunan masyarakat di berbagai wilayah. Pada tahun 2023, banyak kabupaten/kota di Pulau Kalimantan yang mencatatkan IPM di bawah rata-rata IPM nasional sebesar 73,55. Oleh karena itu, mengidentifikasi berbagai faktor yang berdampak pada IPM di wilayah tersebut sangat penting. Penelitian ini berfokus pada pendekatan spasial untuk mengeksplorasi ketergantungan spasial terhadap IPM di kabupaten/kota di Pulau Kalimantan. Faktor-faktor yang dianalisis mencakup kesehatan, pendidikan, sosial, dan ketenagakerjaan. Temuan pengujian menunjukkan terdapat autokorelasi spasial terhadap error, sehingga metode Spatial Error Model dapat digunakan. Pengaruh antar kabupaten/kota diukur dengan menerapkan matriks pembobot spasial queen contiguity. Hasil model menunjukkan bahwa kabupaten/kota di Pulau Kalimantan yang berdekatan memiliki dampak yang signifikan terhadap IPM di wilayah lain. Rata-Rata Lama Sekolah (RRLS), Angka Harapan Hidup (AHH), dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) adalah beberapa variabel yang secara spasial memengaruhi IPM di Pulau Kalimantan. RRLS dan AHH berkorelasi positif terhadap kenaikan IPM, sementara TPAK berkorelasi negatif terhadap peningkatan IPM. Temuan ini menunjukkan bahwa untuk meningkatkan kualitas SDM di Pulau Kalimantan, elemen pendidikan dan kesehatan harus mendapat perhatian yang khusus.

Peramalan Inflasi Kota Pontianak dengan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average

2025-02-17T01:24:26+00:00

Inflasi merupakan alat pengukur stabilitas ekonomi yang selalu menarik untuk dibahas karena memiliki dampak yang signifikan pada pertumbuhan ekonomi, daya saing, neraca perdagangan eksternal, bunga kredit, dan pemerataan pendapatan. Inflasi merujuk pada meningkatnya harga barang dan jasa yang tidak pernah berhenti selama periode tertentu. Peningkatan harga ini dapat mengakibatkan penurunan nilai uang. Untuk menyelesaikan masalah ini, perlu dilakukan prediksi untuk menghitung nilai inflasi di masa depan. Penelitian ini menerapkan metode Seasonal Autoregressive Moving Average (SARIMA) untuk memprediksi nilai inflasi di Kota Pontianak dari Januari hingga Desember 2025. Data yang diolah pada penelitian ini diperoleh dari BPS Kota Pontianak. Model terbaik bergantung pada hasil uji akurasi dengan nilai MAPE. Berdasarkan hasil analisis yang dilakukan, model merupakan model terbaik untuk melakukan prediksi nilai inflasi di Kota Pontianak dengan nilai MAPE yaitu 2,02%.