prosiding seminar nasional matematika, sains dan · pdf fileseminar nasional ini merupakan...

i

PROSIDING Seminar Nasional Matematika, Sains dan Informatika

Saintekinfo 2015

FMIPA UNS

25 April 2015

Makalah ini dipresentasikan pada

Seminar Nasional Matematika, Sains dan Informatika

Saintekinfo 2015

“Peran Data Mining untuk Proses Pengolahan Data Penelitian Sains”

Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sebelas Maret

Surakarta, 25 April 2015

Penerbit: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam

Universitas Sebelas Maret

Surakarta

ISBN : 978-602-18580-3-5

ii

KATA PENGANTAR

Seminar Nasional ini merupakan rangkaian acara Dies Natalis Universitas Sebelas Maret

yang ke 39 yang diselenggarakan oleh Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan alam

Universitas Sebelas Maret Surakarta yang meliputi Jurusan Matematika, Kimia, Biologi, Fisika,

Farmasi, dan Informatika. Pada acara ini dihadirkan dua keynote speaker yang pertama dari

Kementrian Pariwisata Republik Indonesia dengan tema “e-tourism Data Mining : Solusi

Promosi bagi Pariwisata” dan yang kedua adalah dari Pemerintahan Kota Madya Surakarta

dengan tema “Pengembangan Pariwisata Terintegrasi di Wilayah Solo Raya”.

Presentasi makalah seminar ini terdiri atas presentasi makalah undangan (3 pemakalah),

presentasi makalah oral (77) pemakalah) dan presentasi poster (3 poster) dari para peneliti yang

berasal dari Universitas Gadjah Mada (UGM), Universitas Sebelas Maret (UNS), Universitas

Jambi, Universitas Islam Indonesia (UII), Universitas Atma Jaya, Universitas Jenderal

Soedirman (UNSOED), Institute Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Universitas Diponegoro

(UNDIP), IAIN Kalijaga, Universitas Nusa Nipa Maumere, Universitas Jenderal Achmad Yani

(UNJANI), Universitas Widya Dharma (UNWIDHA), Universitas Indonesia (UI), Universitas

Sanata Dharma Yogyakarta, MAN Babat., SMP NEGERI 1 MAJENANG KABUPATEN

CILACAP STMIK Sinar Nusantara Surakarta, LPPKS Indonesia, Stain Kediri dan serta

mahasiswa baik tingkat sarjana maupun pascasarjana.

Surakarta, April 2015

Editors

iii

DAFTAR REVIEWER

1. Prof. Dr. Ir. Khairil Anwar Notodiputro, M.S. (Institut Pertanian Bogor)

2. Prof. Drs. Tri Atmojo, M.Sc., Ph.D (Universitas Sebelas Maret )

3. Dr. Sunarto, MS (Universitas Sebelas Maret )

4. Anto Satriyo Nugroho (Badan Pengkajian dan Penerapan Teknologi)

5. Drs. Bambang Harjito, M.App.Sc., Ph.D. (Universitas Sebelas Maret)

6. Venty Suryanti, M.Phil., Ph.D. (Universitas Sebelas Maret )

7. Nuryani, S.Si., M.Si., Ph.D. (Universitas Sebelas Maret Surakarta)

8. Dr. Dewi Retno Sari Saputro, S.Si, M.Kom (Universitas Sebelas Maret )

9. Dra. Isnandar Slamet, M.Sc., Ph.D (Universitas Sebelas Maret )

10. Winita Sulandari, M.Si. (Universitas Sebelas Maret)

11. Drs. Sarngadi Palgunadi, M.Sc(Universitas Sebelas Maret )

12. Ristu Saptono, S.Si., M.T.(Universitas Sebelas Maret)

iv

TIM PROSIDING

Editor:

Dra. Purnami Widyaningsih, M.App.Sc

Nughthoh Arfawi Kurdhi, S.Si., M.Sc.

Hasan Dwi Cahyono, S.Kom., M.Kom.

Rini Anggrainingsih, ST., M.T.

Afrizal Doewes, S.Kom., M.Sc.

Pelaksana Teknis :

Indiawati Ayik Imaya

Zulia Nurdina Arba’ati

Beta Vitayanti

Armada Dwika Panji Kusuma

Desain Cover :

Yudho Yudhanto, S.Kom

v

SAMBUTAN KETUA PANITIA

Syukur Alhamdulilah, kita panjatkan puji syukur kehadirat Allah SWT yang telah memberikan

kenikmatan dan keselamatan pada kita semua, sehingga pada hari ini kita dapat melaksanakan

kegiatan Seminar Nasional Matematika, Sains dan Informatika dengan tema “Peranan Data

Mining dalam Pengolahan Data Penelitian Sains” yang diselenggarakan oleh oleh Fakultas

Matematika dan Ilmu pengetahuan alam yang meliputi Jurusan Matematika, Kimia, Biologi,

Fisika, Farmasi, dan Informatika dalam rangka Dies Natalis Universitas Sebelas Maret ke 39.

Kegiatan seminar ini diharapkan dapat meningkatkan kerjasama diantara perguruan tinggi,

lembaga penelitian dan industri sebagai sarana bertukar informasi dan menyebarkan hasil

penelitian/pemikiran dan dapat memberikan kontribusi terhadap pemecahan masalah IPTEK

khusunya dalam pengambilan sebuah keputusan dari sekian juta data yang bertebaran. Dengan

dipublikasikannya semua artikel dalam prosiding seminar maka masyarakat luas berkesempatan

untuk melakukan penelitian lebih lanjut atau mengaplikasikan dalam kehidupan praktis.

Kami mengucapkan selamat datang dan terima kasih yang sebesar-besarnya kepada nara sumber

yang menjadi pembicara dalam seminar ini. Terima kasih kami sampaikan juga kepada

pemakalah dan peserta seminar yang telah hadir. Demikian juga kepada para sponsor yang telah

membantu dalam pelaksanaan kegiatan seminar ini.

Akhir kata, selaku panitia memohon maaf jika masih banyak kekurangan dan dalam pelaksanaan

seminar dan semoga memperoleh banyak manfaat memberikan kesegaran keilmuan sekarang

dan masa yang akan datang.

Wassalamu alikum wr wb

Surakarta, April 2015

Ketua Panitia

Drs. Bambang Harjito, M.App.Sc, Ph.D

vi

SAMBUTAN REKTOR

Assalamualaikum wr. wb.

Hari ini merupakan hari yang berbahagia bagi UNS dalam rangkaian Dies Natalis UNS

ke-39, FMIPA dapat mengadakan Seminar Nasional Matematika dan Informatika. Momentum

ini menjadi penting bagi UNS sebagai perguruan tinggi yang menjadi salah satu pusat rujukan

akademis yang juga memilki tanggung jawab besar untuk menjawab tantangan bangsa. UNS

sejak tahun 2011 telah mencanangkan dan menerapkan secara konsisten 10% dari dana

Penerimaan Negara Bukan Pajak (PNBP) untuk dana penelitian. Menurut arahan dari Dirjen

Pendidikan Tinggi, penelitian perguruan tinggi harus mempunyai ouput dan outcome yang jelas.

Output-nya diarahkan agar hasil riset dapat diterbitkan di jurnal nasional dan internasional

terakreditasi. Saat ini para peneliti UNS tengah bersemangat untuk mempublikasikan risetnya di

berbagai publikasi ilmiah bertaraf internasional.

Apakah benar bahwa riset-riset yang dilakukan oleh perguruan tinggi benar-benar dapat

menjawab masalah-masalah yang dihadapi masyarakat? Pertanyaan ini menjadi penting,

manakala masih banyak penelitian yang hanya berhenti sebagai laporan saja atau semata-mata

hanya memenuhi “kepuasan intelektual” (intelektual exercises). Berkaitan dengan itu, seminarini

diharapkan dapat memberikan sumbangan pemikiran terhadap peranan data mining untuk

proses pengolahan data penelitian sains. Data mining (penambangan data) merupakan

serangkaian proses yang dirancang untuk mengeksplorasi kumpulan data dalam jumlah besar

untuk membantu menemukan pola yang konsisten dan atau mencari hubungan sistematis antara

variabel satu dengan yang lain, selanjutnya memvalidasi temuan dengan menerapkan pola

terdeteksi. Dengan penambangan data, maka data yang tersedia menjadi sumber informasi dan

pengetahuan yang berguna dan dapat sebagai acuan pengambilan keputusan. Sehingga peranan

data mining diperlukan untuk aplikasi khususnya dibidang matematika, sains, dan informatika,

atau terapan dibidang yang lebih luas seperti telah diaplikasikan dibidang pariwisata (e-tourism)

dengan pemanfaatan pola data yang konsisten. Dengan seminar ini mudah-mudahan bisa

mengawali kerjasama UNS dengan berbagai pihak untuk menyumbangkan keilmuan kita untuk

kepentingan masyarakat. Akhirnya mudah-mudahan seminar ini dapat berlangsung lancar dan

sukses serta hasil-hasilnya dapat diimplementasikan dan bermanfaat bagi masyarakat luas.

Semoga Tuhan yang Maha Esa mengabulkannya, amien.

Wassalamu’alaikum wr wb.

Rektor,

Prof. Dr. Ravik Karsidi, M.S.

vii

SUSUNAN PANITIA

Pelindung : Prof. Ravik Karsidi (Rektor UNS)

Steering Committee : Prof.Ir.Ari Handono R,M.Sc (Hons),Ph.D

Dr. Sutanto, S.Si., DEA,

Drs. Harjana, M.Si.,M.Sc.,Ph.D

Drs. Sutrimo, M.Si

Ketua Panitia : Drs. Bambang Harjito, M.App.Sc., Ph.D

Sekretaris : Winita Sulandari, M.Si

Bendahara : Dr. Sayekti Wahyuningsih, S.Si., M.Si

Titin Sri Martini, S.Si., M.Kom

Setyaningsih, A.Md

Anggota : Hartatik, S.Si., M.Si.

Edi Pramono, S.Si., M.Si.

Eny Winarni, S.Sos.

Dian Prajarini, S.T., M.Eng.

Rosita Yanuarti, S.Kom., M.Eng.

Sakroni, A.Md., S.Kom.

Endar Suprih Wihidayat, S.T., M.Eng.

Liliek Triyono, S.T., M.Kom.

Zulfa Nurul Hakim, A.Md.

Mohtar Yunianto, M.Si.

Dra. Purnami Widyaningsih, M.App.Sc

Nughthoh Arfawi Kurdhi, S.Si., M.Sc.

Hasan Dwi Cahyono, S.Kom., M.Kom.

Rini Anggrainingsih, ST., M.T.

Afrizal Doewes, S.Kom., M.Sc.

Aji Kurniawan Mulya, A.Md.

Dra. Etik Zukhronah, M.Si.

Dra. Yuliana Susanti, M.Si.

Dra. Respatiwulan, M.Si

Esti Suryani, S.Si., M.Kom.

Sari Widya Sihwi, S.Kom., M.T.I

Meiyanto Eko Sulistyo, S.T., M.Eng.

Vinci Mizranita, S.Farm., M.Pharm., Apt.

Winarno, S.IP

Fendi Aji Purnomo, S.Si.

Gimin

Heri Sukarno Putro

viii

DAFTAR ISI

HALAMAN DEPAN i

KATA PENGANTAR ii

DAFTAR REVIEWER iii

TIM PROSIDING iv

SAMBUTAN KETUA PANITIA v

SAMBUTAN REKTOR vi

SUSUNAN PANITIA vii

DAFTAR ISI viii

MATERI KEYNOTE SPEAKER

1. E-tourism Data Mining: Solusi Promosi bagi Pariwisata A-1

Dr. Wisnu Bawa Tarunajaya, SE., M.M.

2. Pengembangan Pariwisata Terintegrasi di Wilayah Solo Raya A-2

F.X. Hadi Rudyatmo

MATERI PEMBICARA UTAMA

1. Designing Recommendation System for Tourism B-1

Dr. Wiranto, M.Sc., M.Kom

2. Penambangan Data Runtun Waktu (Time Series Data Mining) B-2

Prof. Drs. Subanar, Ph.D

3.

B-3

Penerapan Penambangan Data dalam Berbagai Bidang Ilmu: Suatu Tinjauan dari Perspektif Statistika (Data Mining in Scientific Applications: A Statistical Perspective)

Prof. Ir. Khairil Anwar Notodiputro, M.S., Ph.D

ix

Bidang Matematika dan Statistika

1 Aplikasi Aljabar Maks-Plus pada Sistem Produksi Tipe Serial Andika Ellena Saufika Hakim Maharani, Siswanto, Sutanto

1

2 Disain Odema (Ornament Decorative Mathematics) untuk Populerisasi Matematika Hanna Arini Parhusip

8

3 Penentuan Lintasan Kapasitas Fuzzy Maksimum Menggunakan Aljabar Max-Min

Bilangan Fuzzy M. Andy Rudhito

16

4 Peningkatan Kemampuan Komunikasi Matematika Peserta Didik Melalui quantum

Teaching yang disetting Kooperatif Di Kelas X SMK Negeri 1 Kalibagor Noorul Fatimah

23

5 Generalisasi Model Sistem Produksi Menggunakan Aljabar Max-Plus Pohet Bintoto, Subiono

31

6 Analisis Keterlaksanaan Pembelajaran Matematika Kreatif SMA Negeri 2 Merangin

Tahun 2015 Suwarni,Jefri Marsal, Syamsurizal

37

7 Penerapan Kalkulus dalam Pengobatan Kanker Agnes Dwi Purnama Sary, dan Riandika Ratnasari

43

8 Peramalan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) Menggunakan Jaringan Saraf

Tiruan Elman dengan Algoritme Gradient Descent Adaptive Learning Rate Beta Vitayanti, Winita Sulandari, Siswanto

49

9 Penerapan Matematika Dalam Pembuatan Puisi Lusia Devi Astuti, Bernadeta Raisa Dwi Kalistyani

55

10 Konsep Limit Fungsi Pada Ruang C[a,b] Muslich

61

11 Perbandingan Inflasi Bulanan Empat Kota di Jawa Tengah pada Periode KIB 1 dan

KIB 2 Adi Setiawan

67

12 Analisis Regresi Spasial untuk Data Persentase Rumah Tangga Miskin di Kabupaten

Banyumas Tahun 2011 Aji Resmi Nurdin, Nunung Nurhayati, Idha Sihwaningrum, Supriyanto

76

13 Model Grey GM(1,1) dengan Modifikasi Rantai Markov Zulia Nurdina Arba’ati, Winita Sulandari, Supriyadi Wibowo

82

14 Algoritme K2 dengan Distribusi Prior Dirichlet untuk Menentukan Struktur Bayesian

Networks (BNs) Feri Handayani, Dewi Retno Sari Saputro, Purnami Widyaningsih

89

x

15 Studi Simulasi Parameter Distribusi Generalized Extreme Value (GEV) dengan

Pendekatan Linier Moments (L-Moments) dan Maximum Likelihood Estimate (MLE)

(Studi Kasus: Data Curah Hujan Kabupaten Indramayu Inayatus Sholichah, Heri Kuswanto, Brodjol Sutijo

96

16 Penerapan Runtun Waktu Fuzzy Terbobot pada Peramalan Curah Hujan di DAS

Bengawan Solo Indiawati Ayik Imaya, Winita Sulandari

102

17 Twitter sebagai Sarana Informasi Pemerintah (Studi Kasus: Word Cloud Akun

Twitter @Officialcpns sebagai Akun Resmi Kementrian Pendayagunaan Aparatur

Negara dan Reformasi Birokrasi dibandingkan dengan Akun @Infocpns2014) Jatmika Rahmawati Yuwana

109

18 Model Regresi Poisson untuk Data Jumlah Balita Penderita Gizi Buruk di Kabupaten

Banyumas Junaesti Prafitasari, Nunung Nurhayati, Supriyanto

115

19 Peramalan Produksi Gas Alam Indonesia Menggunakan Metode Two-Factor Fuzzy

Time Series Muh. Hasbiollah, Devi Kumala Sari, RB. Fajriya Hakim

121

20 Analisis Soal Tes Matematika Berdasarkan Model Logistik 3 Parameter dengan

Pendekatan Bayesian Noer Hidayah

128

21 Faktor – Faktor yang Mempengaruhi Total Fertility Rate (TFR) di Indonesia dengan

Menggunakan Regresi Semiparametrik Spline Truncated Rizfanni C.P, Asima M.T, Jupita S.I.H, Khusniyah

135

22 Kicauan Islam dari Negeri UNCLE SAM Siti Arni Wulandya, RB. Fajriya Hakim

143

23 Analisis Data Inflasi di Indonesia Menggunakan Model Arima Box-Jenkins, Kernel

dan Spline Suparti, Budi Warsito, Moch. Abdul Mukid

150

24 Penduga Rasio Menggunakan Koefisien Variasi Seluruh Strata Variabel Bantu pada

Sampel Acak Strtatifikasi Atika Oktafiana, Isnandar Slamet, Purnami Widyaningsih

157

25 Penentuan Pola Hubungan Antar Rawi Hadis Menggunakan Metode Association

Rules dengan Algoritma Apriori (Studi Kasus : Hadis Shahih Imam Bukhari Dari

Software Ensiklopedi Hadis Kitab 9 Imam untuk Kitab Permulaan Wahyu, Iman,

Ilmu, Wudlu, Mandi, Haidl, Tayamum, Sholat dan Waktu-Waktu Shalat) Ayu Septiani, RB. Fajriya Hakim

163

26 Aplikasi Metode Logistic Regression Ensemble (Lorens) dan Probabilistics Neural

Network (PNN) untuk Klasifikasi Ligand pada Database Inhibitor Enzym Hanny Adiati, Brodjol Sutijo Suprih Ulama, Heri Kuswanto

170

xi

27 Aplikasi Text Mining pada Akun Twitter @Soloposdotcom Moh. Abdu Falah, RB. Fajriya Hakim

176

28 Estimasi Fungsi Tahan Hidup dari Tiga Metode Pengobatan Jantung Koroner (PJK)

untuk Memperoleh Metode Pengobatan Terbaik (Data Berdistribusi Eksponensial dua

Parameter Sensor tipe-II) Riswan Dwiramadhan, Akhmad Fauzy

182

29 Pendugaan Parameter Regresi Logistik Biner dengan Spreadsheet Solver (Add-In

Microsoft Excel) Shaifudin Zuhdi, Dewi Retno Sari Saputro

187

30 Distribusi Gumbel-Copula untuk Nilai Ekstrem Kecepatan Angin dan Lama

Penyinaran Matahari di Kabupaten Purworejo dengan Estimasi Parameter Kendall’s

TAU Wisnu Dimas Priyatnomo, Dewi Retno Sari Saputro

194

31 Simulasi Markov Chain Monte Carlo pada Algoritme Gibbs Sampling Berdistribusi

Beta-Binomial menggunakan software R Yuanita Kusma Wardani, Dewi Retno Sari Saputro, Sri Kuntari

201

32 Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Produk Domestik Bruto dengan Pendekatan

Analisis Data Panel (Studi Kasus: Lima Negara Asean dengan Produk Domestik

Bruto Terbesar Tahun 2006-2013) Lalu Asri Adhitya Nugraha, Akhmad Fauzy

208

33 Pendekatan Cart Bagging untuk Klasifikasi Pekerja Anak di Provinsi Sulawesi

Tengah Mohammad Fajri, Muhammad Mashuri

214

34 Perbandingan Model B Spline dan Iterated Conditional Modes (ICM) pada Data

dengan Measurement Error (ME) Hartatik

221

35 Penduga Rasio Pada Pengambilan Sampel Acak Sederhana Menggunakan Koefisien

Regresi, Kurtosis, dan Korelasi Eko Budi Susilo, Isnandar Slamet, Yuliana Susanti

234

36 Probabilitas Kebangkrutan Obligasi Berdasarkan Pola Waktu Kebangkrutan Di Asih I Maruddani, Triastuti Wuryandari, Diah Safitri

240

Bidang Sains

1 Pengaruh Penambahan Konsentrasi Propilen Glikol Sebagai Enhancer Terhadap

Aktivitas Antiinflamasi Gel Ekstrak Etanol Rimpang Kunyit (Curcumae Domestica

Val.) pada Tikus Jantan Galur Wistar Heru Sasongko, Wahyu Widyaningsih, Nining Sugihartini

247

2 Uji Sun Protecting Factor (SPF) Fraksi Buah Baccaurea Lanceolata Muell. Arg Samsul Hadi, Subagus Wahyuono, Ag. Yuswanto, RR.Endang Lukitaningsih

254

xii

3 Analisis Efektivitas Biaya Terapi Insulin Dibandingkan dengan Kombinasi Insulin

Acarbose pada Pasien Diabetes Melitus Tipe 2 Yeni Farida, Tri Murti Andayani

261

4 Analisa Pengaruh Fraksi Etil Asetat Pegagan (Centella Asiatica (L.) Urban) Terhadap

Efek Sedatif Pada Mencit Balb/C dengan Statistik Anava Anif Nur Artanti, Oksa Setya Hanafrida

268

5 Sensor Landslide Early Warning System (LEWS) Berbasis Serat Optik POF dengan

Metode Pemantulan Mohtar Yunianto, Hery Purwanto, Fuad Anwar

275

6 Model Struktur Patahan Bawah Permukaan Daerah Panas Bumi Gama Menggunakan

Metode Gaya Berat Magdalena Nilam Sari, Ayu Apdila, Bagus Ferdiandi, Muhammad Amir Zain,

Supriyanto Suparno

283

7 Identifikasi Struktur Patahan Daerah Panasbumi Menggunakan Metode Gaya Berat

dengan Analisis Horizontal Gradient dan Second Vertical Derivative Ayu Apdila Yuarthi, Magdalena Nilam Sari, Bagus Ferdiandi, Muhammad Amir Zain,

Supriyanto Suparno

290

8 Sintesis Nanosilika dari Abu Sekam Padi (Rice Husk Ask) Ludfiaastu Rinawati, Reva Edra Nugraha, Rizky Mahdia Ista Munifa, Uswatul

Chasanah, Sayekti Wahyuningsih

297

9 Pemisahan Fe2O3 dari Pasir Besi Sebagai Nutrien Tambahan Terenkapsulasi Zeolit

pada Pupuk Urea Slow Release Nanda Pratiwi, Khusnan Fadli Nur Ikhsan, Nana Rismana, Nikmatuz Zuhrini, Edi

Pramono, Sayekti Wahyuningsih

304

10 Optimasi Pengolahan Limbah Zat Warna Hasil Biodeinking dengan Degradasi

Fotoelektrokatalitik Menggunakan Fotoanoda Komposit TiO2/NiO Uswatul Chasanah, Elsanty Nur Afifah, Ganjar Fadillah, Rahmat Hidayat, Sayekti

Wahyuningsih

313

11 Kopigmentasi dan Uji Stabilitas Warna Antosianin dari Isolasi Kulit Manggis

(Garcinia Mangostana L.) Hanik Munawaroh, Ganjar Fadillah, Liya Nikmatul Maula Zulfa Saputri, Qonita

Awliya Hanif, Rahmat Hidayat, Sayekti Wahyuningsih

321

12 Pemanfaatan Sistem Informasi Keanekaragaman Hayati (Sihati) untuk Pemetaan

Vegetasi di Kampus Uns Kentingan Triyadi, Sugiyarto, Marsusi, Winarno, Muhammad Ridwan

330

13 Optimasi Sintesis Komposit Anorganik TiO2-SiO2 dengan Kontrol Hidrolisis

Kondensasi Melalui Mekanisme Kompleksasi Sayekti Wahyuningsih, Lucia Risa Nugraheni

Ganjar Fadilah, Fitria Rahmawati, Ari

Handono Ramelan

336

xiii

Bi1dang Informatika dan Teknik

1 Desain dan Implementasi Pencarian Buku Pada Rak Perpustakaan Berbasis Mobile

Menggunakan Augmented Reality Agus Komarudin, Rezki Yuniarti

345

2 Analisis Kinerja Protokol Reaktif Pada Jaringan Manet dalam Simulasi Jaringan

Menggunakan Network Simulator Dan Tracegraph Bayu Nugroho, Noor Akhmad Setiawan, dan Silmi Fauziati

354

3 Klasifikasi Data Sensor Akselerometer Dan Giroskop untuk Pengenalan Aktifitas Budy Santoso, Lukito Edi Nugroho, Hanung Adi Nugroho

361

4 Segmentasi MRI Tumor Otak Menggunakan Fuzzy C-Means (FCM) Diah Priyawati, Indah Soesanti

370

5 Analisis Pola Spatio-Temporal Penumpang Transportasi Publik dengan Mining

Smartcard Data (Studi Kasus BRT Trans Jogja) Fahmi Dzikrullah, Noor Akhmad Setiawan , Selo

376

6 Perancangan Sistem Identifikasi Umur Pohon dengan Pengolahan Citra Digital dan

Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation Gunawan Abdillah, Wina Witanti

385

7 Analisa dan Perancangan Pengenalan Ekspresi Wajah Menggunakan Wavelet dan

Backpropagation Immanuela P. Saputro, Ernawati, B.Yudi Dwiandiyanta

393

8 Analisis Jejaring Sosial untuk Rekomendasi Personal pada Komunitas Online Irma Yuliana, Paulus Insap Santosa, Noor Akhmad Setiawan

399

9 Evaluasi dan Rangking Ontologi Student Payment Berbasis Matrik dengan OntoQA Jaeni, Selo, dan Sri Suning Kusumawardani

407

10 Perancangan Sistem Informasi Sumber Daya Manusia di PT. ABC Berbasis Web La Media

413

11 Pencarian Jarak Terpendek Menggunakan Algoritma Dijkstra Landung Sudarmana

419

12 Analisis Data Pola Pembelian Konsumen dengan Algoritme Apriori pada Transaksi

Penjualan Supermarket Pamella Yogyakarta M. Didik R. Wahyudi,

Fusna Failasufa

427

13 Analisis Proses Bisnis untuk Perancangan Arsitektur Bisnis pada UNIKA De La Salle

Manado Voice Esther Ticoalu, Irya Wisnubhadra, dan Benyamin L. Sinaga

433

14 Rancang Bangun Cloud Computing UMKM Menggunakan Togaf- ADM Wina Witanti, Agus Komarudin

440

xiv

15 Jaringan Fungsi Basis Radial untuk Menentukan Relasi Fuzzy pada Peramalan

Runtun Waktu Fuzzy Orde Tinggi Winita Sulandari, Titin Sri Martini, Nughthoh Arfawi Kurdhi, Hartatik, Yudho

Yudhanto

447

16 Penerapan Algoritma K-Medoids dalam Penentuan Faktor Terbesar Sumber Informasi

Pemilihan Jurusan di UNJANI Yulison Herry Chrisnanto, Gunawan Abdillah

453

17 Pengukuran Tingkat Kepuasan Terhadap Layanan Teknologi Informasi di Universitas

Islam Negeri Sunan Kalijaga Agus Mulyanto

463

18 Pengembangan Model Blended E-Learning Berbasis Scorm-LMS Terhadap Motivasi

dan Prestasi Belajar Mahasiswa Agustinus Lambertus Suban, Maria Florentina Rumba

472

19 Analisis Kinerja Perangkat Lunak Keamanan Komputer

Bambang Sugiantoro, Yazid Ubaidilah

482

20 Meningkatkan Kreativitas Penggalian Data dan Penemuan Pengetahuan Budi Sutedjo Dharma Oetomo

496

21 Evaluasi Pengaruh Avatar Terhadap Kemudahan Identifikasi Karakteristik Wisatawan

pada Pemandu Wisata Mandiri Berbasis Sosial Media Faiz Umar Baraja, Dr. Ridi Ferdiana, dan Dani Adhipta

501

22 Disain Awal Prototype G2A untuk Analisis Data Pertanian dan Pedesaan

Hanna Arini Parhusip dan Ramos Somnya

507

23 Studi Hazop pada Sistem Distribusi BBM Berbasis Fuzzy Layer of Protection

Analysis di Instalasi Surabaya Group (ISG) PT. Pertamina Tanjung Perak Nur Ulfa Hidayatullah, Ali Musyafa

516

24 Student's Metacognitive Modeling untuk Mendukung Adaptive Learning (Kasus:

Kelas Mata Pelajaran Fisika Madrasah Aliyah Negeri 1 Ponorogo) Purwanto, Khafidurrohman Agustianto

523

25 Penggunaan Multi Criteria Decision Making dalam Fuzzy AHP untuk Penentuan

Lokasi Pendidikan STIKOM Manado Reonaldy Berikang, Djoko Budianto, Ernawati

533

26 Perbandingan PCA dan KPCA pada Pengenalan Jenis Kelamin Rima Tri Wahyuningrum

541

27 Permodelan Dinamis Pengaruh Pemanfaatam Audio Visual Terhadap Motivasi

Belajar Siswa SMK Rina Marina Masri

548

xv

28 Sistem Rekomendasi Optimalisasi Waktu Pengangkutan Sampah di Kota Surakarta

dengan Metode Pigeonhole dan Dijkstra Agus Purbayu, Hartatik, Liliek Triyono

558

29 Sistem Pendukung Keputusan Identifikasi Bakteri Salmonella Pada Susu Bubuk

Dengan Metode Profile Matching (Studi Kasus : Laboratorium PT Tigaraksa Satria,

Yogyakarta) Ade Ratnasari, Purwadi Santoso

567

30 Perancangan Aplikasi Traningpedia Berbasis Android Yudho Yudhanto, Sonia Eka Putri

576

31 Simulasi Pergerakan Kendaraan dan Kereta di Perlintasan Sebidang di Kabupaten

Bandung Barat Iskandar Muda Purwaamijaya

585

Seminar Nasional Matematika, Sains dan Informatika 2015 67

PERBANDINGAN INFLASI BULANAN EMPAT KOTA DI JAWA TENGAH PADA PERIODE KIB 1 DAN KIB 2

Adi Setiawan

Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Kristen Satya Wacana Jl. Diponegoro 52-60 Salatiga 50711

Email : [email protected]

ABSTRAK. Dalam makalah ini, dibahas tentang perbandingan inflasi bulanan pada masa pemerintahan Presiden Susilo Bambang Yudoyono dari bulan November 2004 sampai dengan Oktober 2014 yang terbagi dalam KIB 1 (Kabinet Indonesia Bersatu 1) pada periode bulan November 2004 sampai dengan Oktober 2009 dan KIB 2 (periode bulan November 2009 sampai dengan Oktober 2014). Di samping itu juga, dibandingkan apakah terdapat perbedaan rata-rata inflasi bulanan pada periode KIB 1 dan periode KIB 2 untuk kota-kota di Jawa Tengah yaitu kota Surakarta, Semarang, Tegal dan Purwokerto. Selanjutnya, untuk periode KIB 1 dan KIB 2 akan diuji apakah ada rata-rata inflasi bulanan yang berbeda untuk keempat kota tersebut. Dijelaskan juga, karakteristik inflasi bulanan pada periode KIB 1 dan KIB 2. Dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan rata-rata inflasi untuk keempat kota di Jawa Tengah pada periode KIB 1 maupun pada periode KIB 2. Pada kota Tegal terdapat perbedaan signifikan rata-rata inflasi bulanan pada periode KIB 1 dan KIB 2 sedangkan pada kota-kota lain, tidak terdapat perbedaan signifikan rata-rata inflasi bulanan pada periode tersebut. Kata Kunci: inflasi bulanan, karakteristik inflasi bulanan, statistik deskriptif, uji Mann-Whitney, uji Kruskal-Wallis

1. PENDAHULUAN

Pada tanggal 28 Maret 2015, terjadi kenaikan harga premium dari Rp 6.800,00/liter

menjadi Rp 7.300,00/liter dan harga solar dari Rp 6.400,00/liter menjadi Rp 6.700,00/liter

(http://finance.detik.com/read/2015/03/28/090824/2872213/1034/bensin-premium-naik-jadi-rp-

7300-liter-pertamina-sempat-usul-rp-8000-liter). Kenaikan harga ini mengikuti kenaikan kurs

mata uang dollar Amerika Serikat terhadap mata uang rupiah yang dalam periode bulan Maret

2015 telah menembus Rp 13.000,00 untuk 1 dollar Amerika Serikat. Naik-turunnya harga

premium berlaku di pulau Jawa dan Bali pada periode pemerintahan Presiden Joko Widodo.

Selama masa pemerintahan Presiden Joko Widodo telah terjadi perubahan harga solar yang

merupakan bahan bakar utama yang digunakan dalam distribusi barang-barang di seluruh

Indonesia. Tanggal 17 November 2014, harga solar per liter menjadi Rp 7.500,00, tanggal 1

Januari 2015 menjadi Rp 7.250,00, sedangkan tanggal 19 Januari menjadi Rp 6.400,00

(http://www.cnnindonesia.com/ekonomi/20150324162410-88-41494/naik-turun-harga-bensin-

Prosiding ISBN 978-602-18580-3-5


di-era-jokowi/). Dengan adanya perubahan harga tersebut, inflasi bulan November 2014 sampai

dengan bulan Februari 2015 untuk kota Semarang berurut-turut adalah 1,35, 2,40, -0,48 dan -

0,67 (dengan rata-rata 0,65). Sedangkan, untuk kota Surakarta berturut-turut adalah 1,47, 2,28, -

0,2 dan -0,91 (dengan rata-rata 0,66), untuk Purwokerto berurut-turut adalah 1,38, 2,00, -0,13

dan -0,67 (dengan rata-rata 0,65) dan untuk Tegal adalah 1,05, 1,66, -0,10 dan -0,35 (dengan

rata-rata 0,57). Apabila dibandingkan dengan Indonesia berurut-turut adalah 1,50, 2,46, -0,24

dan -0,34 (dengan rata-rata 0,84). Terlihat bahwa rata-rata inflasi bulanan di kota-kota di Jawa

Tengah relatif lebih rendah dibandingkan dengan rata-rata inflasi bulanan di Indonesia

(http://www.bi.go.id/id/moneter/koordinasi-pengendalian-

inflasi/highlightnews/Contents/buku%20manual%20TPID%20rev%201_5-05-14.pdf).

Mulai Januari 2014, inflasi bulanan Indonesia dihitung berdasarkan Survei Biaya Hidup (SBH)

2012 yang menggunakan 82 kota terdiri dari 33 ibu kota provinsi dan 49 kota penting lainnya. Di

Jawa Tengah digunakan kota Semarang, Surakarta, Purwokerto, Tegal, Kudus dan Cilacap. Kota

Cilacap dan Kudus merupakan kota tambahan yang sebelumnya belum digunakan dalam

perhitungan inflasi bulanan berdasarkan SBH 2007. Bobot sumbangan inflasi dari masing-

masing kota Semarang, Surakarta, Purwokerto, Tegal, Kudus dan Cilacap berturut-turut adalah

0,59, 1,06, 1,64, 0,48, 1,11, 1,13 (dalam persen) sehingga total kota-kota di Jawa Tengah

mempunyai bobot sumbangan 6,01 % (http://www.bi.go.id/id/moneter/koordinasi-pengendalian-

inflasi/highlight-news/Contents/buku%20manual%20TPID%20rev%201_5-05-14.pdf).

Pembahasan tentang inflasi dalam beberapa makalah terbaru, sebagai contoh dapat dilihat

pada makalah Dewi (2011), Yodiatmaja (2012) dan Maggi & Saraswati (2013). Dalam makalah

sebelumnya telah dibahas tentang karakteristik inflasi bulanan di berbagai daerah di Indonesia

(lihat, Setiawan 2012a, 2012b, 2013a, 2013b, 2014a, 2014b). Dalam makalah ini, akan dibahas

tentang perbandingan inflasi bulanan pada masa pemerintahan Presiden Susilo Bambang

Yudoyono dari bulan November 2004 sampai dengan Oktober 2014 yang terbagi dalam KIB 1

(Kabinet Indonesia Bersatu 1) pada periode bulan November 2009 sampai dengan Oktober 2014

dan KIB 2 (periode bulan November 2009 sampai dengan Oktober 2014). Di samping itu juga,

dibandingkan apakah terdapat perbedaan rata-rata inflasi bulanan pada periode KIB 1 dan

periode KIB 2 untuk kota-kota di Jawa Tengah yaitu kota Surakarta, Semarang, Tegal dan

Purwokerto. Selanjutnya, untuk periode KIB 1 dan KIB 2 akan diuji apakah ada rata-rata inflasi

bulanan yang berbeda untuk keempat kota tersebut.



4. LANDASAN TEORI

Statistika deskriptif yang digunakan dalam melakukan analisis adalah mean, simpangan

baku, skewness, excess kurtosis dan koefisien variasi (Harinaldi, 2005, Setiawan, 2012a, 2012b).

Statistika deskriptif ini dapat digunakan untuk mendeskripsikan sifat-sifat inlasi bulanan.

Apabila tidak ada nilai ekstrim maka mean lebih baik digunakan mean dalam analisis, sedangkan

jika ada nilai ekstrim maka median lebih baik digunakan. Untuk membandingkan rata-rata inflasi

bulanan periode KIB 1 dan periode KIB 2 maka bisa digunakan uji t yang mensyaratkan

distribusi normal dari data atau bisa digunakan uji Mann-Whitney yang tidak mensyaratkan

distribusi normal dari data. Sedangkan untuk membandingkan rata-rata inflasi bulanan untuk

empat kota di Jawa Tengah pada periode KIB 1 dan pada periode KIB 2 maka bisa digunakan

analisis variansi satu arah (one way anova) yang mensyaratkan distribusi normal dari data atau

bisa digunakan uji Kruskall-Walis yang tidak mensyaratkan distribusi normal dari data.

Informasi lebih lanjut tentang uji Mann-Whitney dan uji Kruskal-Wallis dapat dilihat pada

Martono (2010). Penggunaan metode bootsrap dalam uji Mann-Whitney dapat dilihat pada

Agustius dkk (2013a) dan untuk uji Kruskal-Wallis dapat dilihat pada Agustius dkk (2013b).

3. METODE PENELITIAN

Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data inflasi bulanan yang dikeluarkan

oleh BPS mulai bulan November 2004 sampai dengan Oktober 2009 untuk periode KIB 1 dan

bulan November 2009 sampai dengan Oktober 2014 untuk periode KIB 2 untuk kota-kota di

Jawa Tengah yaitu kota Surakarta, Semarang, Tegal dan Purwokerto. Kota Cilacap dan Kudus

tidak diperhatikan dalam analisis ini karena kedua kota tersebut baru digunakan dalam

perhitungan inflasi Jawa Tengah dan inflasi Indonesia mulai bulan Februari 2014. Data inflasi

bulanan tersebut dilakukan analisis statistik dengan mengunakan statistik rata-rata, median,

skewness, excess kurtosis, koefisien variasi, uji normalitas dan uji t dua sampel atau uji Mann-

Whitney, analisis variansi satu arah atau uji Kruskall-Walis.

4. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

Mulai bulan Februari 2014, inflasi bulanan di Indonesia dihitung berdasarkan inflasi

bulanan 82 kota yang terdiri dari 33 ibu kota provinsi dan 49 kota/kabupaten penting di



Indonesia. Untuk Jawa Tengah, kota/kabupaten yang digunakan adalah Semarang, Surakarta,

Purwokerto, Tegal, Kudus dan Cilacap. Tabel 1 menyatakan statistik deskriptif numerik data

inflasi bulanan kota-kota Semarang, Surakarta, Purwokerto, Tegal dan dibandingkan dengan

nasional (Indonesia). Terlihat bahwa mean maupun median inflasi bulanan kota-kota tersebut

pada periode KIB 2 relatif lebih kecil dibandingkan pada periode KIB 1. Hal itu disebabkan pada

periode KIB terjadi kenaikan harga BBM pada tanggal 1 Maret 2005, 1 Oktober 2005 dan 24

Mei 2008 sedangkan pada periode KIB 2 hanya terjadi kenaikan pada 22 Juni 2013. Di samping

itu, koefisien variasi inflasi bulanan kota-kota tersebut cenderung lebih kecil pada periode KIB 2

dibandingkan dengan periode KIB 1 sehingga inflasi bulanan di kota-kota tersebut cenderung

lebih stabil pada periode KIB 2 dibandingkan dengan periode KIB 2.

Tabel 1. Statistik deskriptif numerik dari data inflasi bulanan bulanan kota-kota Semarang,

Surakarta, Purwokerto, Tegal dan dibandingkan dengan nasional (Indonesia) untuk periode KIB

1 dan KIB 2 (dalam tanda kurung).

SEMARANG SURAKARTA PURWOKERTO TEGAL INDONESIA

Mean 0,74 (0,45) 0,58 ( 0,39 ) 0,74 ( 0,43) 0,81 (0,38) 0,72 (0,45) Median 0,54 (0,41) 0,38 (0,30) 0,56 (0,39) 0,48 (0,29) 0,48 (0,33) Simpangan Baku

1,16 (0,61) 1,14 (0,73) 1,13 (0,54) 1,14 (0,56) 1,19 (0,56)

Koefisien Variasi

1,56 (1,35) 1,96 (1,87) 1,53 (1,25) 1,40 (1,47) 1,64 (1,24)

Skewness 5,00 (2,17) 5,01 (1,78) 3,58 (1,56) 4,49 (1,18) 5,36 (2,29 ) Kurtosis 31,94 (8,68) 31,98 (8,68) 19,09 (5,87) 27,16 (2,21) 35,43 (9,99) Minimum -0,42 (-0,61) -0,65 (-1,35) -0,57 (-0,71) -0,3(-0,52) -0,31 (-0,35) Maximum 8,35 (3,50) 8,08 (3,91) 7,31 (2,84) 8,05 (2,38) 8,7 (3,29) Range 8,77 (4,11) 8,73 (5,26) 7,88 (3,55) 8,35 (2,90) 9,01 (3,64)

Gambar 1 memperlihatkan boxplot inflasi bulanan untuk kota Semarang, Surakarta,

Purwokerto dan Tegal pada periode KIB 1 (kiri) dan KIB 2 (kanan). Terlihat bahwa jangkauan

(range) inflasi bulanan periode KIB 2 lebih kecil dibandingkan pada periode KIB 1. Gambar 2

memperlihatkan densitas dari inflasi bulanan untuk keempat kota di atas pada periode KIB 1

(garis tidak putus) dan KIB 2 (garis putus-putus). Terlihat bahwa densitas mempunyai ekor di

sebelah kanan sehingga skewnessnya positif. Di samping itu densitasnya cenderung bergeser ke

kiri sehingga mean atau mediannya menjadi relatif lebih kecil.



Gambar 1. Boxplot inflasi bulanan berturut-turut untuk kota Semarang, Surakarta, Purwokerto

dan Tegal pada periode KIB 1 (kiri) dan KIB 2 (kanan).

Gambar 2. Densitas inflasi bulanan periode KIB 1 (kurva garis tidak putus) dan KIB 2 (garis

putus-putus).

Tabel 2. Koefisien korelasi dari data inflasi bulanan kota-kota Semarang, Surakarta,

Purwokerto, Tegal dan dibandingkan dengan nasional (Indonesia) untuk periode KIB 1 dan KIB

2 (dalam tanda kurung).

02

46

8periode KIB 1

02

46

8

periode KIB 2

0 2 4 6 8

0.0

0.4

0.8

Semarang

N = 60 Bandwidth = 0.2214

Den

sity

0 2 4 6 8

0.0

0.4

0.8

Surakarta


Den

sity

0 2 4 6 8

0.0

0.4

0.8

Purwokerto


Den

sity

0 2 4 6 8

0.0

0.4

0.8

Tegal


Den

sity



SEMARANG SURAKARTA PURWOKERTO TEGAL INDONESIA

SEMARANG 1 0,93 (0,89) 0,90 (0,68) 0,92 (0,82)

0,95 (0,89)

SURAKARTA 0,93 (0,89) 1 0,89 (0,81) 0,91 (0,85)

0,96 (0,93)

PURWOKERTO 0,90 (0,68) 0,89 (0,81) 1 0,85 (0,74)

0,92 (0,81)

TEGAL 0,92 (0,82) 0,91 (0,85) 0,85 (0,74) 1 0,90 (0,89) INDONESIA 0,95 (0,89) 0,96 (0,93) 0,92 (0,81) 0,90

(0,89) 1

Tabel 2 mempresentasikan koefisien korelasi dari data inflasi bulanan kota-kota

Semarang, Surakarta, Purwokerto, Tegal dan dibandingkan dengan nasional (Indonesia) untuk

periode KIB 1 dan KIB 2 (dalam tanda kurung). Koefisien korelasi – koefisien korelasi tersebut

signifikan positif artinya jika terjadi kenaikan inflasi bulanan di suatu kota maka kota-kota lain

juga cenderung terjadi kenaikan inflasi bulanan dan sebaliknya. Sifat yang sama juga terjadi jika

dikaitkan dengan inflasi bulanan di Indonesia.

Gambar 3. Karakteristik inflasi bulanan tiap-tiap bulan untuk periode KIB 1.

Karakteristik inflasi bulanan untuk tiap-tiap bulan dinyatakan pada Gambar 3 untuk

periode KIB 2 dan pada Gambar 4 untuk periode KIB 1. Terlihat bahwa pada periode KIB 2,

inflasi kecil terjadi pada bulan April, Mei, September dan Oktober sedangkan inflasi besar terjadi

pada bulan Januari, Juni, Juli, Desember. Rata-rata inflasi tertinggi terjadi pada bulan Juli

karena pada bulan tersebut dimulainya tahun pelajaran baru sehingga banyak biaya yang

-0.50

0.00

0.50

1.00

1.50

2.00

2.50

3.00

Surakarta

Semarang

Tegal

Purwokerto

Indonesia



dikeluarkan pada waktu permulaan sekolah khususnya untuk pembayaran uang sumbangan

sekolah, uang seragam dan lain-lain.

Gambar 4. Karakteristik inflasi bulanan tiap-tiap bulan untuk periode KIB 2.

Dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov satu sampel, diperoleh nilai-p untuk

kota Semarang, Surakarta, Purwokerto, Tegal dan dibandingkan dengan Indonesia berturut-turut

adalah 0,004, 0,001, 0,099, 0,003 dan 0,011 untuk periode KIB 1, sedangkan untuk periode KIB

2 berturut-turut adalah 0,445, 0,038, 0,183, 0,664 dan 0,617. Hal itu berarti, untuk periode KIB 1

dan dengan menggunakan tingkat signifikansi 0,05 hanya inflasi bulanan Purwokerto yang

berdistribusi normal sedangkan untuk periode KIB 2 hanya inflasi bulanan kota Surakarta yang

tidak berdistribusi normal. Hal ini, kemungkinan disebabkan terjadi kenaikan harga BBM tiga

kali pada periode KIB 1 sehingga terdapat titik-titik ekstrem dari data inflasi bulanannya

sedangkan pada periode KIB 2 hanya terjadi kenaikan BBM satu kali.

Karena hanya sedikit kota yang mempunyai inflasi bulanan yang berdistribusi normal

maka perbandingan inflasi bulanan periode KIB 1 dan periode KIB 2 akan lebih baik jika

digunakan uji Mann-Whitney. Untuk keempat kota di jawa Tengah yaitu Semarang, Surakarta,

Purwokerto dan Tegal, berturut-turut diperoleh nilai-p yaitu 0,072, 0,461, 0,140 dan 0,006.

Dengan menggunakan pendekatan bootstrap, berturut-turut diperoleh nilai-p yaitu 0,075, 0,463,

0,134 dan 0,005. Hal itu berarti dengan menggunakan tingkat signifikansi 0,05, hanya kota Tegal

-0.40

-0.20

0.00

0.20

0.40

0.60

0.80

1.00

1.20

1.40

1.60

Surakarta

Semarang

Tegal

Purwokerto

Indonesia



yang mempunyai rata-rata inflasi bulanan yang berbeda nyata antara periode KIB 1 dan KIB 2

dengan periode KIB 2 lebih rendah dibandingkan periode KIB 1.

Apabila digunakan uji Kruskal-Wallis untuk keempat kota di Jawa Tengah dan Indonesia

untuk menguji hipotesis bahwa rata-rata inflasinya sama maka akan diperoleh nilai-p yaitu 0,387

(dan nilai-p bootstrap yaitu 0,385 untuk periode KIB 1 dan diperoleh nilai-p yaitu 0,854 dan

nilai-p bootstrap yaitu 0,852) untuk periode KIB 2. Hal itu berarti bahwa rata-rata inflasi bulanan

untuk keempat kota dan Indonesia dapat dikatakan sama untuk periode KIB 1 dan periode

KIB 2.

5. KESIMPULAN

Dalam makalah ini telah dipresentasikan perbandingan perbandingan inflasi bulanan

empat kota di Jawa Tengah yaitu kota Semarang, Surakarta, Purwokerto dan Tegal pada priode

KIB 1 dan KIB 2. Dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat perbedaan signifikan rata-rata inflasi

untuk keempat kota di Jawa Tengah pada periode KIB 1 maupun pada periode KIB 2. Pada kota

Tegal terdapat perbedaan signifikan rata-rata inflasi bulanan pada periode KIB 1 dan KIB 2

sedangkan pada kota-kota lain, tidak terdapat perbedaan signifikan rata-rata inflasi bulanan pada

periode tersebut. Penelitian ini dapat dikembangkan untuk kota-kota lain di seluruh Indonesia.

DAFTAR PUSTAKA

Agustius, Y. ; A. Setiawan; B. Susanto. (2013a). Penerapan Metode Bootstrap Pada Uji

Komparatif Non Parametrik 2 Sampel, Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan

dan Penerapan MIPA FMIPA UNY Yogyakarta 18 Mei 2013, M-179-M188

Agustius, Y. , A. Setiawan, B. Susanto. (2013b). Penerapan Metode Boostrap Pada Uji

Komparatif Non Parametrik Lebih dari 2 Sampel, Prosiding Seminar Sains dan Pendidikan

Sains FSM UKSW Vol 4 No 1, 445-451.

Dewi, M. S. (2011) Analisis Pengaruh Variabel Makroekonomi Terhadap Inflasi di Indonesia

Sebelum dan Sesudah Diterapkannya Kebijakan Inflation Targeting Framewokr Periode 2002:1

– 2010:12, Media Ekonomi Vol. 19, No. 2, 4-29.

Harinaldi. (2005). Prinsip-prinsip Statistik untuk Teknik dan Sains, Penerbit Erlangga, Jakarta.



Maggi, R. & B. G. Saraswati (2013), Faktor-faktor yang mempengaruhi Inflasi di Indonesia :

Model Demand Pull Inflation, Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan Vol. 6 No. 2, 71-77.

Martono, N. (2010). Statistik Sosial: Teori dan Aplikasi Program SPSS. Edisi Pertama.

Yogyakarta: Penerbit Gava Media

Setiawan, A. (2012a). Penentuan Distribusi Skewness dan Kurtosis dengan Metode Resampling

berdasar Densitas Kernel (Studi Kasus Pada Analisis Inflasi Bulanan Komoditas bawang Merah,

Daging Ayam ras dan Minyak Goreng di Kota Semarang), Prosiding Seminar

Nasional Sains dan Pendidikan Sains, Vol 3 No 1,240-247.

Setiawan, A. (2012b) Perbandingan Koefisien Variasi antara 2 Sampel dengan Metode

Bootstrap (Studi Kasus pada Analisis Inflasi Bulanan Komoditas Beras, Cabe Merah dan

Bawang Putih di Kota Semarang) Jornal “De Cartesian” Universitas Sam

Ratulangi Manado Volume 1 No 1,18-24.

Setiawan, A. (2013a). Statistika di Era Super Data Set, Prosiding Seminar Nasional

Matematika, Sains dan Teknologi Informasi Universitas Sam Ratulangi 14 Juni 2013, 1-

8.

Setiawan, A. (2013b). Karakteristik Inflasi Bulanan Kota-kota di Indonesia tahun 2009-2013,

Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika UNY 9 November

2013,MS-1-MS-8.

Setiawan, A. (2014a). Perbandingan Karakteristik Inflasi Kota-kota di Indonesia bagian Timur

Sebelum dan Sesudah Krisis Moneter 1998, Jornal “De Cartesian” Universitas Sam

Ratulangi Manado. Vol. 3 No. 1 Tahun 2014, 9-16.

Setiawan, A. (2014b). Karakteristik Inflasi Kota-kota di Indonesia Bagian Barat, Prosiding

Seminar Nasional Sains dan Pendidikan Sains UKSW Salatiga 21 Juni 2014, 642-648.

Yodiatmaja, B. (2012) Hubungan antara BI Rate dan Inflasi Periode Juli 2005 – Desember 2011

: Uji Kausalitas Toda – Yamamoto, Economics Development Analysis Journal Vol. 1 No.

2, 1-7.

prosiding seminar nasional matematika, sains dan · pdf fileseminar nasional ini merupakan...

Documents