Tingkat elektabilitas merupakan informasi yang sangat penting bagi peserta pemilihan umum (pemilu) baik calon legislatif maupun eksekutif. Selama ini, elektabilitas seorang kandidat diukur melalui survei yang dilakukan beberapa waktu sebelum masa tenang pemilihan. Selain membutuhkan biaya yang besar, terdapat rentang waktu antara survei dengan hari pemungutan suara sehingga hasilnya berpotensi bias. Oleh karena itu, dibutuhkan sebuah metode alternatif yang dapat digunakan sebagai pembanding dari hasil survei elektabilitas. Penelitian dengan memanfaatkan informasi melalui media sosial menjadi semakin relevan seiring dengan semakin banyaknya pengguna media sosial di Indonesia. Salah satu pendekatan yang cukup menjanjikan dalam mengukur elektabilitas peserta pemilu dengan memanfaatkan media sosial adalah Markov Chain Analysis (MCA). Selain berbiaya rendah, MCA juga dapat mengukur tingkat elektabilitas pada hari pemungutan suara yang tidak dapat dilakukan melalui survei. Sebagai ilustrasi, penelitian ini mengaplikasikan MCA pada pemilihan presiden (pilpres) 2019. Penelitian ini bertujuan untuk mengukur tingkat elektabilitas terhadap kedua pasangan calon di media sosial melalui tagar utama pendukung masing-masing paslon (#2019tetapjokowi dan #2019gantipresiden). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada hari pemungutan suara, diprediksi jumlah penyebutan #2019gantipresiden di media sosial akan lebih banyak daripada #2019tetapjokowi. Meskipun berbeda dengan hasil perhitungan resmi pada pilpres 2019, metode MCA merupakan metode alternatif berbiaya rendah yang berpotensi dikembangkan untuk mengukur tingkat elektabilitas peserta pemilu pada masa yang akan datang. Pemilihan dan penambahan tagar yang representatif merupakan kunci penting dalam meningkatkan akurasi hasil analisis MCA.
Logika fuzzy adalah salah satu metode kecerdasan buatan (Artificial Intelligence) untuk menangani permasalahan ketidakpastian. Logika fuzzy telah diaplikasikan dalam berbagai bidang ilmu, termasuk bidang ekonomi dan kesejahteraan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui aplikasi sistem fuzzy dalam mengklasifikasikan tingkat kemiskinan di Provinsi Aceh dan mengetahui persentase tingkat kemiskinannya menggunakan rancangan sistem fuzzy. Kemiskinan merupakan keterbatasan kemampuan dalam memenuhi kebutuhan hidup secara layak seperti keterbatasan dalam pendapatan, keterampilan, kondisi kesehatan, penguasaan aset ekonomi, ataupun akses informasi. Penelitian ini menggunakan metode fuzzy mamdani yang difokuskan pada pengklasifikasian tingkat kemiskinan. Data yang digunakan merupakan data hasil Survey Sosial Ekonomi Nasional (Susenas) 2017 yang dilakukan oleh Badan Pusat STATISTIKA Journal of Theoretical Statistics and Its Applications (BPS). Hasil yang diperoleh berdasarkan 300 sampel adalah terdapat 54% rumah tangga dengan tingkat kemiskinan kategori Tidak Miskin, 21,7% rumah tangga dengan tingkat kemiskinan kategori Hampir Miskin, sedangkan 20,3% dan 4% masing-masing pada tingkat kemiskinan kategori Miskin dan Sangat Miskin.
Teknik statistika yang digunakan untuk menganalisis permasalahan kualitas dan meningkatkan kinerja proses adalah Statistical Process Control (SPC). Pada teknik SPC terdapat alat untuk mengukur proses dalam keadaan terkendali atau tidak secara statistika yaitu bagan kendali. Pada penelitian ini digunakan bagan kendali multivariat untuk mengontrol kualitas lulusan Prodi Statistika FMIPA USK, yaitu menggunakan bagan kendali Multivariate Exponentially Weighted Moving Average (MEWMA) untuk mengontrol rata-rata proses, Multivariate Exponentially Weighted Moving Variance (MEWMV) untuk mengontrol variabilitas proses, serta Analisis Kapabilitas Proses untuk menilai keseluruhan proses. Data yang digunakan adalah data sekunder yaitu data IPK, lama penyusunan tugas akhir, dan lama studi lulusan Prodi Statistika FMIPA USK tahun 2016-2021 sebanyak 122 orang. Berdasarkan hasil penelitian, menggunakan bagan kendali MEWMA didapatkan bahwa ratarata proses pada kualitas lulusan terkendali secara statistika pada fase II. Pemilihan pembobot paling optimal yaitu λ=0,9. Sedangkan untuk penerapan bagan kendali MEWMV didapatkan bahwa variabilitas proses pada kualitas lulusan juga terkendali secara statistika. Pemilihan pembobot paling optimal yaitu 𝛌=0,9 dan ω=0,3. Hasil perhitungan kapabilitas proses, secara multivariat variabel IPK, lama penyusunan tugas akhir, dan lama studi menunjukkan ketiganya tidak kapabel. Kata kunci⎯ bagan kendali, MEWMA, MEWMV, kapabilitas proses. ABSTRACT ⎯ Statistical technique used to analyze quality problems and improve process performance is Statistical Process Control (SPC). In this study, multivariate control chart is used to control the quality of the graduates of Statistics Study Program, FMIPA USK, namely using Multivariate Exponentially Weighted Moving Average (MEWMA) control chart to control process average, Multivariate Exponentially Weighted Moving Variance (MEWMV) to control process variability, and analysis ProcessCapability to assess the entire process. Data used is secondary data, namely GPA data, duration of thesis preparation, and length of study for graduates of Statistics Study Program, FMIPA USK in 2016-2021 as many as 122 people. Results of the study, using MEWMA control chart, it was found that the average process for quality of graduates was statistically controlled in phase II. Selection of the most optimal weighting is λ=0.9. Meanwhile, for application of the MEWMV control chart, it was found that the process variability in the quality of graduates was also statistically controlled. The selection of the most optimal weights is 𝛌 =0.9 and ω=0.3. The results of the calculation of process capability, multivariately the GPA variable, length of the final project preparation, and length of the study show that all three are not capable.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
customersupport@researchsolutions.com
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.