bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Childhood Trauma and Insomnia Increase Suicidal Ideation in Schizophrenia Patients: A Cross-Sectional Study
Authors: Zhang Yaoyao , Fang Xinyu , Tang Bei , Fan Kaili , Wen Na , Zhao Ke , Xu Weiqian , Tang Wei , Chen Yi
Published: November 2021

Objectives:This study aimed to investigate the effect of childhood trauma, especially its specific dimensions, and clinical risk factors for suicidal ideation in patients with schizophrenia.

Methods:A total of 83 inpatients with schizophrenia were enrolled and divided into two groups: with suicidal ideation (n= 33) and without suicidal ideation (n= 50). All participants were administered the Childhood Trauma Questionnaire-Short Form, the Insomnia Severity Index, the Beck Scale for Suicide Ideation, the Modified Overt Aggression Scales, the auditory hallucination rating scale, the Hamilton Rating Scale of Depression and the Positive and Negative Syndrome Scale.

Results:In our sample, 39.8% of the subjects had suicidal ideation, and 60.6% of them had suffered from childhood trauma. Patients with suicidal ideation had a higher Insomnia Severity Index score, Physical neglect score, the Childhood Trauma Questionnaire-Short Form total score (allP< 0.05) compared to those without. The logistic regression analysis revealed that physical neglect in Childhood Trauma Questionnaire was significantly associated with suicidal ideation (OR = 5.46,P< 0.05, 95% CI = 0.007–0.483). Further stepwise multiple linear regression identified that insomnia (β = 0.272,P= 0.011) and physical neglect (β = 0.257,P= 0.017) were strong risk factors for the severity of suicidal ideation in patients with schizophrenia. Mediation analysis showed that insomnia played a complete mediating role between physical neglect and suicidal ideation.

Conclusion:Our results indicate that childhood maltreatment of physical neglect is a strong independent risk factor for suicidal ideation in schizophrenia. The risk is probably aggravated by the poor quality of sleep. Early screening and psychosocial treatment are recommended for psychotic individuals with a trauma history.
The Experience and Perceived Consequences of the 2016 Fort McMurray Fires and Evacuation
Authors: Thériault Laura , Belleville Geneviève , Ouellet Marie-Christine , Morin Charles M.
Published: November 2021

Few studies have examined the scope of the subjective experience during and after a natural disaster. This qualitative study explored the perceptions of persons affected by the wildfires and evacuation of Fort McMurray in 2016. The objectives were to document (1) the experience of the evacuation, and (2) the biopsychosocial consequences of the wildfires as perceived by evacuees from Fort McMurray 3 months and 3 years after evacuation. This study included two data collections, one from 393 evacuees 3 months after evacuation using an online questionnaire, and the other from 31 participants (among those who participated in the 3-month evaluation) interviewed by telephone 3 years after evacuation. Eight themes describing the evacuation experience emerged from the qualitative analysis: the preparation for evacuation, the perceived traumatic nature of the evacuation, problems encountered while on the move, assistance received and provided, vulnerability conditions, presence of physical discomfort, relocation and no problem/no response. Seven categories of negative consequences emerged: material and financial loss, emotional/mental health disorders, cognitive impairments, behavioral changes, spiritual/existential reflections, social alterations, and physical conditions. Four categories of positive consequences emerged: posttraumatic growth, resilience/absence of consequences, altruism and community cohesion. This study showed a wide range of perceived consequences of fires and evacuations by Fort McMurray residents. The results highlight the importance of tailoring responses to the needs of evacuees and providing assistance to victims over a long period of time.
Association Between Passive Smoking and Health Among Chinese Nurses: A Cross-Sectional Study
Authors: Xia Chun-ling , Xiao Shi-qi , Wu Qi-jun , Yu Xin-ying , Xing Lin-lin , Gai Li , Xia Tian-hui , Feng Hui-ling , Zhang Xin-ying , Guo Ying , Xu Yi-wei , Fu Tong-tong , Sun Xiang-hong , Fan Ling
Published: November 2021

This study aimed to investigate the association between passive smoking and physical and psychological health in Chinese nurses. Participants of this cross-sectional study comprised 2,484 non-smoking nurses. Passive smoking and demographic information were assessed using a self-administered questionnaire. Physical, psychological, and overall health status of nurses were measured using the Cornell Medical Index (CMI) health questionnaire. Multivariate-adjusted odds ratio (OR) and 95% confidence interval (CI) for nurses' health were estimated by exposure to passive smoking using unconditional logistic regression models. A total of 1,219 nurses (49.07%) were exposed to passive smoking. Of these, 609 (24.52%), 160 (6.44%), and 587 (23.63%) nurses had poorer physical, mental, and overall health, respectively. After adjusting for other confounding factors, compared with the non-passive smoking group, passive smoking was associated with poor physical (OR = 1.51, 95% CI: 1.25–1.83), mental (OR = 1.48, 95% CI: 1.07–2.07), and overall (OR = 1.58, 95% CI: 1.30–1.93) health of nurses, respectively. We also carried out subgroup analyses stratified by age, department, and professional title, which showed that most findings supported the main results. This study demonstrated that exposure to passive smoking was a risk factor for overall decreased physical and mental health status among Chinese nurses.
Mixed Method Evaluation of a Graduate Student Teaching and Learning Internship Program
Authors: Tavener Meredith , Majeed Tazeen , Bagade Tanmay , Weaver Natasha , Reeves Penny , Dsilva Shefi , James Erica L.
Published: November 2021

In recognition of the need to better prepare doctoral candidates with teaching and learning competencies, we devised an innovative internship program in the form of a structured apprenticeship and trialed it in public health higher education. The paid internship was comprised of: (i) Mentoring from an experienced educator, (ii) Structured program of education in pedagogy and curriculum design, and (iii) Opportunities for applied experience. Eleven interns completed the apprenticeship in its first 2 years. The mixed method evaluation assessed the impact of the internship on knowledge, skills, and confidence of interns throughout the internship, and included a cost-consequence analysis. Data collection included surveys and face-to-face interviews with interns and mentors. Changes in intern knowledge and skills were analyzed by intern self-ratings pre- and post-internship on 11 performance descriptors. All interns indicated improvement in at least one area of teaching. Interviews indicated general satisfaction, however raised incompatibilities between the unstructured nature of mentoring and intern expectations and preferences. The economic analysis calculated a cost-offset associated with intern-delivered teaching activities of $58,820 (AUD, 2019). The total cost of the program was calculated to be $70,561 (comprising mentor investment AUD$20,436, intern investment AUD$15,126, scholarship “top-up” payment of $5,000 paid to each of the 7 interns AUD $35,000). This Internship is associated with positive impacts for interns across a range of domains at a net total investment of $11,741.
Race for Second Place? Explaining East-West Differences in Anti-Muslim Sentiment in Germany
Authors: Kalter Frank , Foroutan Naika
Published: November 2021

It has been shown that anti-Muslim sentiment is more pronounced in East Germany than in West Germany. In this paper, we discuss existing explanations and add to them. We argue that some East Germans see themselves as a disadvantaged group in competition with other minorities, such as Muslims, for social recognition by West Germans; they are in what we call a “race for second place”. Based on social identity theory, we expect that this might be particularly true for those who explicitly self-identify as East Germans. The theoretical discussion carves out the role of “perceived non-recognition” and “outgroup mobility threat” as important concepts within the conflicts of belonging. We use unique data from the survey “Postmigrant Societies: East-Migrant Analogies” for a comprehensive empirical analysis. We find that factors related to pre-existing arguments – such as socioeconomic and demographic variables, personality traits, or contact – can capture much of the group differences in anti-Muslim sentiment, but that they do not fully apply to those who were born and still live in the East and who explicitly self-identify as East Germans. For this subgroup, perceived non-recognition adds to the empirical models and outgroup mobility threat has a stronger effect.
Validating South Sudan as a Center of Origin for Coffea arabica: Implications for Conservation and Coffee Crop Improvement
Authors: Krishnan Sarada , Pruvot-Woehl Solene , Davis Aaron P. , Schilling Tim , Moat Justin , Solano William , Al Hakimi Amin , Montagnon Christophe
Published: November 2021

Cultivated Arabica coffee outside Ethiopia is plagued by low genetic diversity, compromising disease resistance, climate resiliency and sensory potential. Access to the wider genetic diversity of this species may circumvent some of these problems. In addition to Ethiopia, South Sudan has been postulated as a center of origin for Arabica coffee, but this has never been genetically confirmed. We used simple sequence repeat (SSR) markers to assess the genetic diversity of wild and cultivated populations of Arabica coffee from the Boma Plateau in South Sudan, against farmed accessions (of wild origin) from Ethiopia, Yemen, and global cultivars. Our results not only validate Boma Plateau as part of the natural distribution and as a center of origin for Arabica coffee but also indicate that wild populations in South Sudan are genetically distinct from Ethiopian Arabica. This newly identified genetic diversity within Arabica could have the potential for crop improvement through selection and use in breeding programs. Observations and analyses show that the extent and health of the wild population of Arabica in South Sudan have declined. Urgent action should be taken to conserve (in situ and ex situ) the unique, remaining genetic diversity of wild Arabica populations in South Sudan.
Successful Postoperative Nephrocutaneous Fistula Treatment With Omental Flap Grafting: A Case Report
Authors: Guan Haonan , Zhang Di , Ma Xian , Lu Yechen , Niu Yiwen , Liu Yingkai , Dong Jiaoyun , Gao Yi , Yang Weiping , Chen Qimin , Tang Jiajun , Lu Shuliang
Published: November 2021

Nephrocutaneous fistula (NCF) is a rare and severe complication of renal disease and surgical procedures. Treatments for NCF are based on the renal function, and can include nephrectomy, heminephrectomy, nephroureterectomy, endourological maneuvers or antibiotic therapy alone. Here we report a case of a chronic NCF which occurred 5 years after partial nephrectomy. In this report, we describe a new surgical approach for the management of a patient with postoperative NCF. In the present case, in addition to removing the fistulous tract, we also performed an omental flap grafting to tightly cover the kidney. In addition to limiting and controlling the local inflammation, the omental flap prevents contact between the kidney and the flank muscle on its posterior rim. No recurrence or complications occurred throughout 10 months of follow-up. The NCF was successfully treated with completely removal of the sinus tract and omental flap grafting, without nephrectomy. This case adds new aspects to the treatment of NCF.
Farm and Livelihood Characteristics After ITM Vaccination Against East Coast Fever in Tanzania
Authors: Teufel Nils , Korir Luke , Hammond James , van Wijk Mark , Kiara Henry
Published: November 2021

East Coast Fever is a critical cattle disease in East and Southern Africa which is currently mainly controlled through frequent chemical removal of ticks, the disease vector. However, a vaccine conveying life-long immunity has existed for some time, known as the infection and treatment method (ITM), although it has so far not been widely adopted because of its cost, demanding distribution system and regulatory reservations. Also, despite having proved effective on the animal level, the promoters of the vaccine have not been able to show much evidence of its benefits on the herd, farm and household levels. This study, based on a cross-sectional survey of 994 cattle keepers throughout Tanzania, aims to provide such evidence by comparing indicators of herd productivity, of farm management and success as well as of household livelihoods between households that have adopted the ITM vaccine for some years with those that have only recently adopted it. Econometric models identify the contribution of ITM adoption to indicator values together with various other determining factors amongst 277 long-term adopters of ITM and the control group of 118 recent adopters as well as 118 matched farmers without access to ITM. The results confirm that ITM adoption is positively associated with all three indicators of herd-productivity considered in this study. However, it does not support any of the three indicators of farm management and only one out of four indicators representing farm success. Nevertheless, the adoption of ITM shows a positive association with all four indicators of household livelihood. Investigating the chain of intermediate outcomes, indicators of herd productivity, such as milk yield, are significantly linked to higher feed expenses, contributing to increased livestock productivity and ultimately income and food availability. Overall, these results therefore support the promotion of ITM as a beneficial technology for the sustainable development of rural livestock keepers.
Absolute humidity of atmospheric air and COVID-19
Authors: Krivosheev Vladimir Vasilievich , Stolyarov Artem Igorevich , Semenov Aleksandr Aleksandrovich
Published: November 2021

Today COVID-19 is number one global point of focus. Therefore, study of the effects of environmental conditions, in which exist pandemic subjects — people and viruses, on pandemic dynamics and results is extremely important. The authors made a correlation analysis of dependence between incidence/mortality of population and absolute and relative humidity in 73 countries and regions on different continents of the Earth. The methodology developed defines how and in what periods of time the environmental factors effect on human incidence and mortality, how strongly particular atmospheric parameter affects the process of infection and disease flow. The undertaken calculations allowed to prove that the absolute humidity is one of the dominant natural factor which influences on pandemic COVID-19 and other infectious diseases dynamics. The growth of absolute air humidity can have both positive and negative effect on incidence and mortality of population while the effect’s character depends on absolute humidity’s own level and other atmospheric parameters. Correlation of absolute and relative humidity with incidence/mortality at the same time can be different in value or sign. Existing regulations at the federal level in Russian Federation are established without taking into account the minimum allowable and physiologically optimal value of absolute humidity, and need corrections. The question of the impact of absolute humidity is of great importance for northern territories, where most of the year the value of absolute humidity is less than the minimum allowed. The achieved results show high degree of the impact of absolute humidity on incidence and mortality of population due to COVID-19 and contribute to better understanding of pandemic peaks cyclicality and conscious forecasting of start of periods of the most dangerous epidemiological reality.
familia y la comunicación a través de las TIC en época de Pandemia COVID-19
Authors: Cobos Velasco Juan Carlos , Muñoz Correa Guthnara Katherine , Muñoz Correa Karlita Elizabeth , Zavala Urquizo Diego Fernando
Published: November 2021

La creciente utilización del Internet y las TIC en todos los contextos en que se desenvuelve el ser humano, en época de pandemia por el Covid 19 ha proyectado un sin número de inquietudes en el núcleo de la sociedad. La presente investigación tuvo como objetivo analizar la integración de las TIC en el contexto familiar y la forma de comunicación, identificando el equipamiento tecnológico de los estudiantes universitarios y la relación existente entre familiares con respecto a la generación de las eras digitales. El enfoque de la investigación fue cuantitativo y de carácter no experimental, de índole exploratorio, de corte transversal y metodología descriptiva. Los resultados develaron las formas de comunicación de los estudiantes con sus progenitores determinando las generaciones de la era digital y los tópicos de mayor interés en el núcleo familiar. Se concluyó que la incorporación de la tecnología en referencia a la comunicación no se asegura con su sola presencia, más bien está sujeta al uso que realicen los integrantes del núcleo familiar de acuerdo con las generaciones digitales a la que pertenecen.
Determinan Biaya Utang Perusahaan Otomotif dan Produk Komponen Tahun 2014-2019
Authors: Jannah Destia Rahmatu , Purwanti Dewi
Published: November 2021

Indonesia merupakan pasar otomotif terbesar di ASEAN, hal ini ditunjukkan dengan penjualan mobil dan motor tertinggi di ASEAN periode 2014-2019. Selain itu, ekspor mobil dan motor di Indonesia memiliki tren yang meningkat. Hal ini menyebabkan perusahaan manufaktur sub sektor otomotif dan produk komponen mengalami pertumbuhan aset yang cepat setiap tahunnya, karena setiap perusahaan terus mengembangkan produksinya. Setiap perusahaan dalam mengembangkan bisnis tidak hanya membutuhkan pendanaan internal tetapi juga pendanaan eksternal dengan melakukan pinjaman utang melalui kreditur. Perusahaan lebih memilih utang karena memiliki biaya relatif kecil dibandingkan dengan mengeluarkan emisi saham baru meskipun resiko yang dihadapi lebih besar. Peminjaman utang dapat menimbulkan biaya utang perusahaan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis biaya utang serta mengkaji determinan biaya utang perusahaan manufaktur sub sektor otomotif dan produk komponen yang terdaftar di BEI selama periode 2014 hingga 2019. Metode yang digunakan adalah fixed effect model dengan cross sectional weight. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa debt to equity ratio berpengaruh positif dan signifikan terhadap biaya utang. Sedangkan variabel return on asset, ukuran perusahaan, dan current ratio berpengaruh negatif dan signifikan terhadap biaya utang.
Determinan Pengangguran Lulusan SMK di Indonesia Tahun 2020
Authors: Wijaya Miko Oktavio , Utami Efri Diah
Published: November 2021

Indonesia sedang menghadapi fenomena bonus demografi, namun Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) di Indonesia masih tergolong tinggi. Lulusan SMK menjadi kontributor terbesar TPT di Indonesia dalam 5 tahun terakhir. Kondisi tersebut tidak sesuai dengan PP No. 17 tahun 2010 yang menyatakan bahwa pendidikan kejuruan bertujuan menciptakan lulusan yang siap bekerja. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui gambaran umum pengangguran lulusan SMK, mengidentifikasi variabel yang menyebabkan lulusan SMK mengalami pengangguran serta mengetahui kecenderungan dari variabel yang digunakan. Data yang digunakan adalah data Sakernas Februari 2020. Metode analisis yang digunakan terdiri dari analisis deskriptif dan analisis inferensia menggunakan regresi logistik biner. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel jenis kelamin, gangguan disabilitas, bidang keahlian, tahun kelulusan, dan keikutsertaan pelatihan berpengaruh signifikan terhadap status menganggur lulusan SMK. Kecenderungan lulusan SMK mengalami pengangguran lebih tinggi terjadi pada lulusan laki-laki, tidak memiliki gangguan disabilitas, berasal dari bidang keahlian lainnya, lulus dalam setahun yang lalu, serta tidak pernah mengikuti pelatihan.
M-quantile Chambers-Dunstan Untuk Pendugaan Area Kecil
Authors: Nulkarim Aldi Rochman , Wulansari Ika Yuni
Published: November 2021

Metode Small Area Estimations (SAE) digunakan sebagai pendekatan yang reliabel dalam mengatasi kendala ketidakcukupan sampel pada survei sampel. BPS memproduksi statistik area kecil menggunakan metode SAE popular seperti Empirical Best Linear Unbiased Prediction dalam model Fay-Herriot (EBLUP-FH). Metode EBLUP-FH sebagai pendekatan parametrik memerlukan asumsi normalitas dan terbebas dari outliers pada kedua komponen random effect-nya. Namun, hal tersebut sulit dipenuhi karena seringkali data di lapangan berperilaku ekstrim. Metode SAE M-quantile Chambers-Dunstan (CD) merelaksasi asumsi parametrik dan robust dalam inferensi terhadap outliers. Penelitian ini mengkaji metode M-quantile CD dalam meningkatkan robustness pendugaan area kecil melalui penerapannya pada data riil untuk estimasi rata-rata pengeluaran rumah tangga per kapita tingkat kecamatan di DI Yogyakarta tahun 2018. Penelitian ini menggunakan data Susenas 2018 dan Podes 2018. Hasil implementasi pada data riil menunjukkan model M-quantile CD berhasil memperbaiki presisi EBLUP-FH. Dengan mengimplementasikan M-quantile CD diharapkan estimasi data berperilaku ekstrim lebih akurat untuk pengambilan kebijakan di daerah.
Prediksi Jumlah Pasien Positif Covid-19 Di Indonesia Menggunakan Model Berbasis Spasio Temporal GSTAR Orde Satu
Authors: Maisuri Maisuri , Asrirawan Asrirawan , Ansar Ahmad
Published: November 2021

Coronavirus Disease 2019 (COVID-19) adalah penyakit pandemic yang belum pernah diidentifikasi sebelumnya pada manusia. Virus penyebab COVID-19 ini dinamakan Sars-CoV-2. Dan Virus corona ini adalah zoonosis (ditularkan antara hewan dan manusia). Penyebaran COVID-19 dapat melalui droplet (partikel kecil) saat seseorang berbicara ataupun bersin, udara, dan permukaan yang terkontaminasi. Sehingga faktor utama Penyebab Peningkatan COVID-19 diantaranya meningkatnya pergerakan, aktivitas, dan interaksi penduduk, seperti  akaktivitas di transportasi publik dan tempat kerja, kemudian adanya faktor varian baru COVID-19 serta  keterkaitan pada waktu sebelumnya. Proses penyebaran dari lokasi ke lokasi lain (transmisi) melibatkan proses spasial. Data deret waktu COVID-19 dapat dimodelkan dengan model GSTAR berbasis spasio temporal pada 2 pulau di Indonesia yakni Pulau Jawa, dan Pulau Sulawesi. Bobot yang digunakan dalam penelitian ini adalah bobot invers jarak dengan Model GSTAR yang sesuai adalah GSTAR (1,1). Tingkat ramalan model GSTAR tersebut untuk semua data testing dan training  dengan bobot Invers Jarak yang memiliki RMSE terkecil berada pada model GSTAR Lokasi Pulau Jawa yaitu sebesar 0,40255. Sedangkan ramalan model GSTAR yang memiliki nilai RMSE terbesar adalah Pulau Sulawesi yakni 1,616303.
Pemodelan Fixed Effect Panel Spatial Durbin Error Model Pada Tingkat Kemiskinan
Authors: Taqiyyuddin Teguh Ammar , Rizki Muhammad Irfan
Published: November 2021

Permasalahan yang ada di setiap negara khususnya negara berkembang termasuk Indonesia adalah kemiskinan. Program dalam mengentaskan kemiskinan merupakan pokok tujuan dari Sustainable Development Goals (SDGs). Jawa Barat yang merupakan salah satu provinsi dengan jumlah penduduk miskin terbanyak perlu mengatasi permasalah tersebut seperti yang tertuang dalam RPJMD. Dalam hal ini pemerintah seringkali menentukan pembangunan dengan memprioritaskan pembangunan ekonomi pada daerah perkotaan ataupun pusat perekonomian yang mengakibatkan daerah lainnya tertinggal dan kemiskinan menjadi tidak merata. Hal tersebut tentunya memperlihatkan faktor yang berhubungan dengan ekonomi diduga terdapat aspek spasial sehingga harus menggunakan spasial lag variabel prediktor sebagai prediktor variabel, selain itu kemiskinan merupakan masalah multidimensial sehingga banyak faktor yang mempengaruhi tingkat kemiskinan tidak dimasukkan ke dalam pemodelan. Variabel prediktor yang tidak dimasukkan ke dalam pemodelan dinamakan omitted variables. Berdasarkan permasalahan itu, dalam mengetahui faktor-faktor kemiskinan di Jawa Barat diperlukan suatu pendekatan yang mampu mengakomodasi lag spasial prediktor variabel dan error model yang berkorelasi spasial, serta mampu mengatasi bias taksiran akibat omitted variables. Maka dalam penelitian ini dilakukan pendekatan model regresi spasial Durbin Error Model. Pembobot spasial yang digunakan yaitu queen contiguity. Berdasarkan penelitian ini didapatkan bahwa variabel Indeks Pembanguna Manusia (IPM) dan persentase penduduk berpengaruh terhadap tingkat kemiskinan di Provinisi Jawa Barat, dengan nilai R-Square sebesar 98%. Maka hasil tersebut diharapkan dapat menjadi pertimbangan bagi pemerintah Jawa Barat untuk menanggulangi masalah kemiskinan dalam upaya mencapai tujuan pertama SDGs yaitu tanpa kemiskinan.
Faktor-Faktor yang Memengaruhi Nilai Ekspor Riil Batu Bara Indonesia Tahun 2013-2019
Authors: Majid Farda Zayana , Sukim Sukim
Published: November 2021

Ekspor batu bara diharapkan meningkat seiring depresiasi mata uang rupiah terhadap dolar Amerika Serikat. Namun, ekspor batu bara Indonesia menurun di sebagian besar negara tujuan. Selain itu, adanya SDGs 7.2 yakni meningkatkan pasokan energi terbarukan diduga berpengaruh terhadap kinerja ekspor batu bara Indonesia. Oleh karenanya, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor yang memengaruhi ekspor batu bara Indonesia di delapan negara tujuan dari tahun 2013 hingga 2019. Metode analisis yang digunakan adalah regresi data panel dengan negara tujuan yaitu India, Tiongkok, Jepang, Malaysia, Filipina, Korea Selatan, Thailand, dan Hongkong dalam periode 2013 hingga 2019. Hasil penelitian menunjukkan bahwa PDB riil per kapita importir dan tingkat perubahan nilai tukar riil berpengaruh signifikan secara positif terhadap nilai ekspor riil batu bara Indonesia, sedangkan jarak ekonomi serta pembangkit listrik energi terbarukan berpengaruh signifikan secara negatif terhadap nilai ekspor riil batu bara Indonesia.
Pendekatan Analisis Vector Error Corretion Model (VECM) Dalam Hubungan Pertumbuhan Ekonomi Dan Sektor Pariwisata
Authors: Saputra Dio Dwi , Sukmawati Afifah
Published: November 2021

Provinsi Kepulauan Riau (Kepri) menjadi salah satu pintu gerbang bagi para wisatawan mancanegara (wisman) untuk masuk ke Indonesia. Kondisi pandemi Covid-19 yang terjadi saat ini membuat sektor pariwisata di Provinsi Kepri mengalami keterpurukan. Di lain sisi, pertumbuhan ekonominya pun juga ikut terdampak, dimana kondisinya lebih rendah dibandingkan dengan pertumbuhan ekonomi nasional. Sehingga, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui apakah terdapat hubungan antara pertumbuhan ekonomi dengan sektor pariwisata di Provinsi Kepulauan Riau. Adapun variabel yang digunakan adalah pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) year-on-year untuk mewakili indikator pertumbuhan ekonomi (EKO); jumlah kunjungan wisman (WISMAN), rata-rata tingkat penghunian kamar hotel berbintang (TPK) dan nilai realisasi investasi penanaman modal asing di sektor hotel dan restoran (INVEST), yang mewakili indikator sektor pariwisata. Penelitian ini mengaplikasikan analisis deskriptif (grafik dari data runtut waktu) dan inferensia (Vector Error Correction Model). Hasil penelitian menunjukkan bahwa tidak terdapat hubungan kausalitas Granger di antara pertumbuhan ekonomi dan sektor pariwisata, namun demikian jika dilihat berdasarkan grafik IRF dan FEVD, menunjukkan terdapat hubungan antara respon dari pertumbuhan ekonomi terhadap guncangan yang terjadi pada sektor pariwisata. Pertumbuhan ekonomi Provinsi Kepri akan merespon guncangan yang terjadi di sektor pariwisata dalam waktu yang relatif singkat (hanya sampai dengan periode ke-20 sampai 25). Artinya, pemerintah harus tetap memberikan stimulus di sektor pariwisata secara kontinu dalam jangka waktu yang tidak terlampau lama, agar pertumbuhan ekonomi dapat terus bergerak sesuai yang diharapkan.
Pengembangan Metode Neural Machine Translation Berdasarkan Hyperparameter Neural Network
Authors: Aristyanto Muhammad Yusuf , Kurniawan Robert
Published: November 2021

Manusia sebagai makhluk sosial yang selalu ingin berhubungan dengan manusia lainnya memaksa manusia untuk saling berkomunikasi. Di sinilah peran bahasa menjadi amat penting, karena dengan adanya bahasa, maka akan dengan mudah mengerti apa yang ingin disampaikan oleh orang lain. Untuk itu, perlu adanya media yang dapat membantu memahami berbagai bahasa di dunia, salah satunya adalah mesin penerjemah. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk membuat mesin penerjemah adalah Neural Machine Translation (NMT). NMT yang sekarang sudah ada masih memiliki berbagai kekurangan dan perlu dilakukan pengembangan lebih jauh. Diantaranya pada masalah overfitting yang membuat modelnya kurang bisa melakukan generalisasi pada data lain yang diujikan. Banyak hal yang mempengaruhi performa dari NMT tersebut, salah satunya adalah ukuran hyperparameter yang digunakan dan arsitektur model yang digunakan. Namun belum ada ukuran pasti yang dapat digunakan untuk menghasilkan model dengan performa yang terbaik. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan arsitektur model NMT dan melakukan simulasi pada masing-masing hyperparameter Neural Network dan ukuran pada arsitektur modelnya, antara lain batch size, epoch, optimizer, activation function, dan dropout rate. Hasil yang didapatkan adalah model pengembangan dapat mengatasi masalah overfitting dari model sebelumnya dengan akurasi sebesar 72,24% dan skor BLEU sebesar 45,83% yang dilakukan pada data uji lainnya.
Implementasi dan Evaluasi Visualisasi Data Interaktif pada Publikasi Laporan Bulanan Data Sosial Ekonomi Indonesia
Authors: Lizana Hafidz Isa Nasruddin , Ridho Farid
Published: November 2021

Setiap bulan BPS mempublikasikan buku LBDSE Indonesia, dimana di dalam publikasi tersebut berisi perkembangan dari 18 topik data beserta visualisasinya. Namun, visualisasi data pada publikasi LBDSE tidak lengkap dan hanya bersifat statis, sedangkan data yang ada memiliki dimensi/variabel yang cukup besar. Sehingga peneliti berfikir untuk mengimplementasikan visualisasi data interaktif publikasi LBDSE pada SIVIS LBDSE agar memudahkan dalam memahami data-data nya. Untuk menilai keberhasilan tujuan pengimplementasian tersebut, peneliti akan melakukan evaluasi terhadap visualisasi data pada SIVIS LBDSE berdasarkan penilaian pengguna menggunakan 8 indikator penilaian yang diadopsi dari penelitian terdahulu. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengimplementasikan visualisasi data interaktif pada data LBDSE, mengevaluasi visualisasi data pada SIVIS LBDSE, serta mengetahui visualisasi data terbaik terhadap data kategorik publikasi LBDSE. Dengan bantuan 50 responden, mereka menilai bahwa visualisasi data pada SIVIS LBDSE memiliki keunggulan dan kekurangannya masing-masing berdasarkan 8 indikator penilaian yang digunakan. Namun secara keseluruhan responden mengurutkan visualisasi data terbaik untuk data kategorik secara berturut-turut yaitu, Bar Chart, Tree Map, Bubble Map, dan Pie Chart.
Aplikasi Dynamic Factor Model untuk Nowcasting Pertumbuhan Ekonomi Regional Menggunakan Data Google Trends di Indonesia
Authors: Ringo Jesica Nauli Br. Siringo , Monika Anugerah Karta
Published: November 2021

Data mengenai aktvitas ekonomi dibutuhkan secara cepat untuk mengambil berbagai kebijakan, namun data tersebut mengalami keterlambatan publikasi, terutama pada level regional. Data Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) dirilis dalam waktu lima minggu sejak triwulan berakhir. Upaya yang dapat dilakukan untuk menyediakan data tersebut adalah melalui nowcasting, yaitu peramalan pada periode berjalan menggunakan variabel berfrekuensi lebih tinggi. Data Google Trends merupakan data berfrekuensi tinggi yang tersedia pada waktu yang sebenarnya. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan nowcasting pertumbuhan PDRB menggunakan data Google Trends. Metode nowcasting yang digunakan adalah Dynamic Factor Model (DFM). Hasil nowcasting menunjukkan bahwa model mampu menangkap penurunan aktivitas ekonomi sejak masa pandemi COVID-19. Hasil evaluasi pada dua rentang data menunjukkan bahwa DFM lebih baik pada rentang data yang tidak memasukkan periode adanya guncangan ekonomi.
Efek Berita mengenai COVID-19 terhadap Harga Saham di Indonesia
Authors: Pramuji Saraswati Dyah
Published: November 2021

Informasi dari media dapat menjadi salah satu pertimbangan bagi investor dalam menanamkan saham, sehingga peran media sangat berarti dalam menentukan pergerakan harga saham. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh jangka panjang dan pendek pemberitaan media yang berkaitan dengan COVID-19 terhadap harga saham di Indonesia selama masa pemulihan ekonomi bulan April sampai Mei 2021 dengan metode Error Correction Mechanism (ECM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel infodemic index dan jumlah kematian akibat COVID-19 berpengaruh negatif terhadap harga saham dalam jangka panjang. Variabel media hype index dan jumlah kematian akibat COVID-19 berpengaruh negatif terhadap harga saham dalam jangka pendek. Sedangkan variabel sentiment index dan panic index tidak berpengaruh pada harga saham, baik dalam jangka panjang maupun pendek. Diketahui bahwa jumlah kematian akibat COVID-19 berpengaruh negatif pada harga saham dalam jangka panjang dan pendek, sehingga penanganan COVID-19 yang baik untuk menurunkan angka kematian dapat memperbaiki iklim investasi di masa pemulihan ekonomi ini.
Penggunaan Data Google Trends untuk Peramalan Tingkat Pengangguran Terbuka di Tingkat Nasional dan Regional di Provinsi Jawa Barat
Authors: Widyarsi Lisa , Usman Hardius
Published: November 2021

Data tingkat pengangguran sangat dibutuhkan oleh pemerintah sebagai dasar dalam mengambil dan mengevaluasi kebijakan, terutama di masa krisis seperti pandemi COVID-19 ini. Namun, official statistics yang dihasilkan BPS menunjukkan lag time dalam penyajiannya dan frekuensi survei yang terbatas. Oleh karena itu, dibutuhkan data dengan frekuensi lebih banyak dan disajikan secara real time sebagai komplemen official statistics, dengan memanfaatkan big data, yang salah satunya adalah Indeks Google Trends. Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan data Google Trends untuk meramalkan Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia dan Jawa Barat. Penelitian ini menggunakan metode ARIMAX dengan periode penelitian Februari 2005- Februari 2020. Hasil penelitian ini menemukan bahwa indeks Google Trends dapat digunakan untuk meramal Tingkat Pengangguran Terbuka di tingkat nasional maupun regional di Jawa Barat dengan akurasi yang baik.
Pengembangan Diseminasi Official Statistics: Transformasi Digital dalam Layanan Statistik di Masa Pandemi Covid-19
Authors: Sasirangan Dinar Sedah Arum Nian , T Ambarari , Christienova Stefanie Intan
Published: November 2021

Sesuai UU No. 16 Tahun 1997 tentang Statistik, BPS merupakan badan yang berperan dalam menyediakan kebutuhan data bagi pemerintah dan masyarakat. Dalam pelaksanaannya, BPS senantiasa berupaya melakukan peningkatan dan pengembangan kualitas layanan statistik publik. Namun, pandemi Covid-19 yang terjadi saat ini merupakan tantangan baru bagi seluruh sektor kehidupan, tidak terkecuali layanan statistik publik BPS. Sebelum adanya pandemi, layanan statistik publik dijalankan melalui beberapa kanal, yaitu kunjungan langsung, telepon, website, dan SILASTIK. Akan tetapi, berlakunya kebijakan pembatasan kegiatan yang bersifat sosial selama pandemi memberikan ruang terbatas untuk aktivitas layanan statistik publik yang bersifat offline. Oleh karena itu, BPS beradaptasi melalui kebijakan dengan mengoptimalkan pemanfaatan teknologi informasi dalam aktivitas layanan statistik publik, yaitu melalui SILASTIK yang berbasis online. Hasil penelitian menunjukkan penurunan yang signifikan selama masa pandemi pada jenis layanan kunjungan langsung, dimana sebelum pandemi nilainya mencapai 25,3% kemudian menjadi sebesar 6,5% dari keseluruhan jenis layanan yang tersedia. Berbeda halnya dengan jenis layanan konsultasi berbasis online yang sebelumnya sebesar 21,8% mengalami kenaikan menjadi 37,6%. Sejalan dengan hasil yang diperoleh, rating konsumen dalam SILASTIK dan hasil SKD juga memperlihatkan peningkatan kepuasan konsumen terhadap layanan statistik BPS di masa pandemi
Pemetaan Potensi Lahan Jagung Menggunakan Citra Satelit Dan Random Forest Pada Cloud computing Google Earth Engine
Authors: Triscowati Dwi Wahyu , Buana Widyo Pura , Marsuhandi Arif Handoyo
Published: November 2021

Ketersediaan informasi potensi lahan jagung yang cepat terbaharui penting untuk mendukung pemulihan ekonomi pasca covid 19. Pemetaan jagung menjadi suatu tantangan tersendiri di bidang pertanian karena areal penanaman jagung tidak memiliki ciri khusus seperti sawah, jagung belum memiliki peta luas baku, serta  penanamannya dapat dilakukan di sawah maupun lahan-lahan kering hutan. Permasalahan lainnya, perlu sumberdaya komputasi yang tinggi jika pemetaan jagung dilakukan secara langsung ataupun identifikasi secara manual. Dalam penelitian ini dilakukan pemetaan potensi jagung di Jawa Timur pada Kabupaten terpilih secara otomatis menggunakan Machine learning pada cloud computing google earth engine. Dengan penggunaan cloud computing GEE, pemetaan jagung dapat dilakukan pada area luas tanpa terkendala kemampuan komputer. Penelitian ini menggunakan algoritma pembelajaran mesin Random Forest(RF) berbasis piksel dengan input data dari satelit Landsat-8, Sentinel-1 dan Sentinel-2. Data referensi untuk melatih model klasifikasi menggunakan hasil KSA jagung. Akurasi hasil Machine learning paling baik berasal dari kombinasi Landsat-8 dan Sentinel-2 dengan rataan akurasi sebesar 0.79. Model klasifikasi kemudian diaplikasikan pada 10 Kabupaten dimana hasil terbaik adalah pada Kabupaten Banyuwangi dengan akurasi  0.89. Dilihat dari luas potensi jagung pada daerah Banyuwangi luasan berkisar dari 22.256,82 – 58.992,3 Ha berdasarkan pixel yang terprediksi sebagai jagung minimal 3 kali/bulan. Dari hasil kajian ini terbukti bahwa penggunaan cloud computing dapat melakukan penghitungan pada 10 Kabupaten secara cepat baik dari sisi pembangunan model maupun dari prediksinya. Selain itu karena menggunakan cloud computing pemanfaatan citra satelit dapat dimanfaatkan secepat mungking setelah citra satelit terbit/rilis sehingga prediksi dari potensi jagung dapat secara cepat dan tepat dihasilkan. Kajian ini juga menyoroti kekurangan yang terjadi yaitu dari sisi jumlah sampel untuk data latih dan keterbatasan algoritma yang digunakan sehingga kedepannya dapat dikembangkan lebih baik lagi.
Analisis Dampak dan Siklus Pertumbuhan Lapang Usaha: Kajian Lapang Usaha pada Masa Pandemi COVID-19
Authors: Majidah Anisa Muna , Paramartha Dede Yoga
Published: November 2021

Pandemi COVID-19 membawa dampak yang buruk bagi perekonomian dunia khususnya Indonesia dengan banyaknya sektor yang terdampak. Resesi yang dialami Indonesia hingga triwulan I/2021 membuat perlu adanya kajian pemulihan ekonomi yang lebih luas, salah satunya dengan melihat dari sisi sektoral. Analisis dilakukan menggunakan input-output untuk melihat dampak dari masing-masing sektor, yang dikombinasikan dengan analisis siklus bisnis untuk memperoleh pengelompokan sektor berdasarkan siklus bisnisnya yang bermanfaat untuk mengetahui potensi dan titik balik pemulihan sehingga dapat dilakukan kebijakan yang tepat. Analisis ini dilengkapi dengan melihat dari sisi tenaga kerja sebagai investasi dalam pemulihan perekonomian dengan menganalisis elastisitas tenaga kerja pada masing-masing sektor sehingga upaya pemulihan lebih menyeluruh. Hasil yang diperoleh yaitu sektor manufaktur masih merupakan sektor yang dapat mendorong stimulus tenaga kerja. Selain itu, ditemukan bahwa sektor konstruksi serta sektor informasi dan komunikasi menjadi potensi pemulihan di masa pandemi dengan keunggulannya namun memiliki siklus bisnis dan elastisitas tenaga kerja yang berbeda.
Analisis Simultan Neraca Pembayaran Indonesia Tahun 2009-2020
Authors: Salamah Rulfi Annas , Wahyuni Krismanti Tri
Published: November 2021

Sejak tahun 1970, Indonesia melibatkan diri dalam perdagangan internasional. Seluruh transaksi ekonomi antara penduduk dan non penduduk tercatat dalam neraca pembayaran Indonesia (NPI). Dari tahun 2014 hingga 2020 tw-II NPI cukup berfluktuasi, bahkan transaksi berjalan selalu mengalami defisit. Untuk mengatasi defisit diperlukan dolar lebih banyak lagi sehingga nilai tukar rupiah terdepresiasi. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja NPI pada tahun 2009-2020 melalui model persamaan simultan. Model persamaan simultan diperlukan untuk melihat hubungan antara NPI dan nilai tukar rupiah. Hasil penelitian menunjukkan adanya hubungan simultan antara NPI dan nilai tukar, namun NPI tidak berpengaruh signifikan terhadap nilai tukar. NPI dipengaruhi signifikan oleh nilai tukar, net export, neraca modal dan finansial, serta NPI triwulan sebelumnya, sedangkan suku bunga dan dummy Covid-19 tidak berpengaruh signifikan. Variabel yang berpengaruh signifikan terhadap nilai tukar adalah nilai tukar triwulan sebelumnya. Peningkatan nilai ekspor dan kestabilan nilai tukar rupiah diperlukan untuk memperbaiki kinerja NPI.
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produk Domestik Regional Bruto Berdasarkan Kondisi Infrastruktur di Jawa Timur Menggunakan Regresi Data Panel
Authors: Addini Rosa Viana Nur , Kusrini Dwi Endah
Published: November 2021

Kinerja ekonomi yang kuat dikaitkan dengan infrastruktur yang ada di suatu negara atau wilayah. Infrastruktur merupakan aspek penting, mesin penggerak perekonomian dan penopang utama unsur-unsur sistem sosial ekonomi dalam masyarakat. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui karakteristik data dan faktor-faktor mana saja yang mempengaruhi Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) berdasarkan kondisi infrastruktur di Jawa Timur pada tahun 2016 hingga 2019 menggunakan statistika deskriptif dan regresi data panel. Hasil analisis terpilih model terbaik REM (Random Effect Model) dengan variabel infrastruktur kesehatan, infrastruktur air, dan infrastruktur hotel, penginapan, dan restoran dengan pengaruh positif signifikan terhadap PDRB Jawa Timur dengan koefisien determinasi sebesar 72,35%, dimana model mampu menjelaskan variasi PDRB di Jawa Timur sebesar 72,35%, sedangkan 27,65% dijelaskan oleh variabel lain yang belum termasuk dalam model.
Variabel-Variabel yang Memengaruhi Status Stres Pekerja Komuter dengan Kendaraan Bermotor Pribadi dan Umum di Jabodetabek
Authors: Sasongko Desy Natalia , Setiadi Yaya
Published: November 2021

Komuter adalah seseorang yang bekerja/sekolah/kursus di luar kabupaten/kota tempat tinggalnya yang pergi dan pulang pada hari yang sama. Sebagian besar kegiatan utama komuter adalah bekerja. Pekerja komuter baik yang menggunakan kendaraan bermotor pribadi maupun umum tentunya mengalami stres berkomuter. Stres tidak bisa disepelekan, karena dapat memengaruhi kesehatan dan kinerja pekerja. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui variabelvariabel yang berpengaruh signifikan terhadap status stres pekerja komuter di Jabodetabek berdasarkan kendaraan yang digunakan. Data yang digunakan berasal dari Survei Komuter Jabodetabek tahun 2019. Adapun metode analisis inferensia yang digunakan adalah analisis regresi logistik biner. Hasil menunjukkan bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap status stres pekerja komuter yang menggunakan kendaraan pribadi adalah status perkawinan, durasi perjalanan, dan kemacetan. Sedangkan pada pekerja komuter dengan kendaraan bermotor umum yang berpengaruh signifikan adalah umur, durasi perjalanan, dan kemacetan.
Penggunaan Indeks Google Trend Dalam Peramalan Jumlah Pengunjung Taman Rekreasi Selecta Tahun 2020
Authors: Permatasari Novia
Published: November 2021

Kota Batu merupakan salah satu daerah potensi pariwisata di Indonesia, dengan salah satu tujuan pariwisata andalan adalah Taman Rekreasi Selecta. Sejak tahun 2016 hingga 2019, Taman Rekreasi Selecta secara konsisten menjadi tempat wisata dengan jumlah pengunjung terbanyak di Kota Batu. Publikasi data kunjungan wisatawan yang hanya dilakukan sekali dalam satu tahun menunjukkan adanya selang waktu antara pengumpulan dan publikasi data, sehingga pemanfaatan data kunjungan wisatawan tersebut kurang maksimal. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan memanfaatkan real-tima data, yaitu big data. Pada penelitian ini, peneliti akan melakukan nowcasting jumlah pengunjung Taman Rekreasi Selecta pada tahun 2020, serta menggunakan Indeks Google Trend (IGT) yang diharapkan mampu meningkatkan akurasi hasil prediksi. Metode peramalan data runtun waktu yang digunakan adalah SARIMA dan SARIMAX dengan IGT sebagai variabel penjelas. Dibandingkan dengan model SARIMA, metode SARIMAX dengan IGT mampu menurunkan nilai MAE data out-sample hingga 32% dan MAPE sebesar 28%. Perbandingan kedua metode juga menunjukkan bahwa hasil peramalan menggunakan SARIMAX dengan IGT lebih mampu menangkap volatilitas data runtun waktu dari pada model SARIMA. Hasil peramalan jumlah pengunjung Selecta tahun 2020 menunjukkan sempat terjadinya penurunan jumlah pengunjung akibat pandemi covid-19 dan kembali naik diakhir tahun 2020.
Многоблочный метод ADMM с ускорением Нестерова
Authors: Григоренко Владислав Анатолиевич , Клюшин Дмитрий Анатолиевич , Ляшко Сергей Иванович
Published: November 2021

Метод ADMM (alternating direction methods of multipliers) широко используется для решения многих оптимизационных задач с помощью параллельных вычислений. Этот метод особенно важен при решении задач, возникающих в машинном обучении, математической статистике, распознавании образов, восстановлении сигналов, обработке данных значительного объема. ADMM позволяет решать оптимизационные задачи, целевая функция которых представляет собой сумму гладкой и негладкой функций, что характерно для задач со штрафной функцией. Целью этой статьи является разработка улучшенной версии ADMM с лучшей скоростью сходимости, чем существующие методы. В статье описаны существующие подходы для улучшения эффективности ADMM-метода, приведены основные работы по данной тематике и предложен новый метод, базирующийся на комбинации двух уже существующих подходов - разбиение начальной оптимизационной задачи на N подзадач и применение многоблочного подхода для разрешение и вычисление ускорения Нестерова на каждой итерации. Приведены теоретическое обоснование сходимости данного метода и установлены условия сходимости. Реализован предлагаемый алгоритм языка программирования Python и применен для решения задачи обмена с генерируемыми случайным образом данными, задачи поиска базиса и задачи LASSO с ограничениями. Приведены результаты сравнения эффективности многоблочного ADMM с ускорением Нестерова и существующих многоблочного и стандартного двухблочного ADMM. Многоблочный ADMM с ускорением Нестерова показал лучшую вычислительную эффективность, чем уже существующие методы. Еще одним преимуществом предлагаемого метода является его удобство для проведения параллельных вычислений с применением современных многопроцессорных систем. В связи с большими объемами данных, обработка которых требует значительного времени при решении оптимизационных задач, предложенный метод имеет важное практическое значение, поскольку он значительно превышает по скорости известные аналоги. Использование предложенного метода позволит решить практически важные задачи большого объема, применив параллельные вычисления.