Peramalan Data Jumlah Daftar Pemilih Tetap Jawa Timur Menggunakan Metode Analisis Tren Linier Dan Non Linier Dengan Pendekatan Top-Down Dan Bottom-Up

Puspitasari, Dwi Retno (2018) Peramalan Data Jumlah Daftar Pemilih Tetap Jawa Timur Menggunakan Metode Analisis Tren Linier Dan Non Linier Dengan Pendekatan Top-Down Dan Bottom-Up. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
06211440000024-Undergraduate_Theses.pdf - Accepted Version

Download (1MB) | Preview

Abstract

Berdasarkan PKPU pasal 1 ayat 22, Daftar Pemilih Tetap (DPT) adalah susunan nama penduduk Warga Negara Indonesia (WNI) yang telah memenuhi syarat sebagai pemilih berdasarkan Undang-Undang dan berhak menggunakan haknya untuk memberikan suara di TPS dalam Pemilu. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model terbaik dan sesuai yang akan digunakan untuk meramalkan jumlah DPT di Jawa Timur sehingga jumlah anggaran yang diajukan pemerintah provinsi dalam mendukung pengadaan logistik tepat. Metode yang digunakan untuk meramalkan jumlah DPT Jawa Timur pada penelitian ini adalah Analisis Tren linier dan Non-Linier dengan pendekatan top-down dan bottom-up. Pada pendekatan top-down dilakukan permodelan DPT untuk seluruh Jawa Timur, sedangkan pada pendekatan bottom-up dilakukan permodelan pada daerah Kabupaten/Kota di Jawa Timur yaitu sebanyak 38. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi rekomendasi bagi KPU Jawa Timur dalam menetapkan jumlah DPT pada pemilihan Gubernur 2018 dan pemilihan Presiden 2019. Hasil dari penelitian model terbaik pada pendekatan Top-Down adalah analisis tren non linier yang dipilih berdasarkan nilai RMSE terkecil. Pada pendekatan bottom up sebanyak 34 Kabupaten/Kota di Jawa Timur dapat dimodelkan dengan model linier, 4 Kabupaten dengan model non-linier dan 3 dengan asumsi KPU. Perbandingan antara pendekatan top-down dan bottom-up didapakan pendekatan bottom-up terbaik untuk 37 Kabupaten/Kota dan top-down untuk 1 Kabupaten/Kota.. Pada level Jawa Timur model terbaik yaitu analisis tren non linier dengan pendekatan top-down. =============================================================================================== Based on the Regulation of the General Election Comission article 1 verse 22, DPT is composition of Indonesian citizens name who have qualified as voters based on the law and are entitled to exercise their right to vote at the polling stations in the General Elections. This research aims to determine the best and suitabel models which will be used to forecast the number of DPT in East Java, so the amount of budget proposed by the provincial government in supporting the logistics procurement is appropriate. The method that used to predict the number of East Java’s DPT in this study is Linear and Non-Linear Trend Analysis with top-down and bottom-up approach. In the top-down method, DPT modeling is conducted for all of East Java, while in the bottom-up model, the modeling is conducted in the district/city in East Java with total 38. This research is expected to be a recommendation for East Java’s Election Commission in determining the number of DPT at the 2018 Governor’s election and 2019 Presidential election. The results of this study, on the top-down approach the best model is linear trend analysis. As for the bottom-up approach the best model is linear trend analysis for 31 districs/cities, non linear trend model for 4 distric and KPU assumption for 3 districs/cities. After comparing between the top-down and bottom-up approach, bottom-up approach is better for 37 districs/cities and top-down approach for 1 distric. The best model For Jawa Timur is non-linear trend analysis with top-down approach.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Uncontrolled Keywords: Analisis Tren Linier, Analisis Tren Non-Linier, Bottom-up, DPT, Top-down
Subjects: H Social Sciences > HA Statistics
H Social Sciences > HA Statistics > HA29 Theory and method of social science statistics
H Social Sciences > HA Statistics > HA31.35 Analysis of variance
H Social Sciences > HA Statistics > HA31.3 Regression. Correlation
H Social Sciences > HA Statistics > HA31.7 Estimation
Divisions: Faculty of Mathematics, Computation, and Data Science > Statistics > 49201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: Dwi Retno Puspitasari
Date Deposited: 21 Jul 2021 23:03
Last Modified: 21 Jul 2021 23:03
URI: https://repository.its.ac.id/id/eprint/57555

Actions (login required)

View Item View Item