Ekonomi sangat berpengaruh untuk memajukan kehi dupan di suatu negara, namun diakibatkan oleh pandemi virus Covid-19 kondisi ekonomi negara menjadi tidak stabil. Beberapa sektor seperti pariwisata, penurunan pertumbuhan ekonomi seperti PDRB. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Bali PDRB menurun secara signifikan pada tahun 2020 triwulan keempat yaitu hingga -12,21%. Penelitian ini menggunakan metode analisis hubungan atau korelasi antara data PDRB dan TPK hotel dengan data tayangan iklan penjualan dan penyewaan properti di Provinsi Bali, dimana data didapatkan dengan menggunakan Big Data dengan metode web scraping salah satu situs web properti di Indonesia (rumah123.com). Secara hubungan antara PDRB dan tayangan iklan didapatkan hasil -0.64 dan -0.67 menunjukkan harga jual dan sewa sektor properti mengalami tekanan dan berdampak pada pemulihan pasar properti dan tayangan iklan menaik, sedangkan pada TPK dihasilkan -0.53 menunjukkan pendapatan pada sektor pariwisata sudah cukup naik maka iklan penjualan akan menurun, karena pariwisata adalah sumber pendapatan yang cukup potensial di Bali.
Untuk mendukung pertumbuhan ekonomi hijau Indonesia, diperlukan analisis lebih lanjut terkait aktivitas ekonomi di masa pandemi dan keterkaitannya dengan kondisi lingkungan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan pendekatan Bayesian Network dalam memodelkan kondisi ekonomi hijau Indonesia di masa pandemi berdasarkan variabel-variabel yang disinyalir dapat berpengaruh seperti aktivitas ekonomi, kualitas udara, tingkat mobilitas penduduk, dan kasus positif COVID-19 yang diperoleh melalui big data. Model Bayesian Network yang dikonstruksi secara manual dengan algoritma Maximum Spanning Tree dipilih sebagai model terbaik dengan rata-rata akurasi 5-cross validation dalam memprediksi empat kelas PDRB sebesar 0,83. Model terbaik yang dipilih menunjukkan bahwa kondisi ekonomi Indonesia di era pandemi secara langsung dipengaruhi oleh intensitas cahaya malam (NTL) yang menunjukkan aktivitas ekonomi, kualitas udara (AQI), dan kasus positif COVID-19. Analisis parameter learning menunjukkan bahwa pertumbuhan ekonomi provinsi-provinsi Indonesia masih cenderung belum sejalan dengan terpeliharanya kualitas udara sehingga usaha untuk mencapai kondisi ekonomi hijau masih harus ditingkatkan.
Covid-19 which entered Indonesia in December 2019 has a significant impact on the aviation industry. According to BPS data for 2020, the aviation industry's contribution to Indonesia's GDP decreased from 1.21% to 0.28% in the second quarter of 2020. To overcome this setback, comprehensive monitoring by policy makers is needed. The use of big data in monitoring aviation industry activities can be an option. This study aims to analyze aviation activities using big data approach for monitoring basis. The data was collected by using web scraping method on one of the global aviation websites to obtain flight status data at 108 airports in Indonesia on April 2020 until June 2021. Other data used are google mobility index data, GDP data, and TPK. The analysis method used are descriptive analysis, correlation analysis and machine learning based time series modelling with ARNN, single layer ANN and MLP. The results show that the policy of restricting mobility has a significant effect on the productivity of aviation industry. Machine learning modeling shows that the MLP model is the best model for forecasting international aviation activity. In addition, it was found that the aviation industry has a strong correlation with the economy and tourism sector in Indonesia.
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.