Sistem Rumah Model Statistik (Studi Kasus: Sistem Pembelajaran dan Simulasi Seasonal Adjustment)

Authors

  • Else Huslijah
  • Farid Ridho

DOI:

https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v11i1.136

Keywords:

seasonal adjustment, e-learning, pengembangan sistem

Abstract

Badan Pusat Statistik (BPS) melaksanakan kegiatan penyediaan data dan informasi kepada publik dan pemerintah. Salah satu data yang disajikan oleh BPS adalah data runtun waktu. Data runtun waktu memiliki peluang untuk memiliki efek musiman yang dapat menyebabkan analisis menjadi kurang tepat. Efek musiman dapat dihilangkan dengan melakukan seasonal adjustment (SA). Kendala yang dihadapi adalah belum banyak subject matter yang memahami mengenai SA sehingga implementasi masih terpusat. Oleh karenanya, pelatihan perlu dilakukan untuk mengedukasi mengenai SA secara luas. Namun, pelatihan membutuhkan biaya yang cukup besar jika dilakukan pada skala nasional. Di sisi lain, terdapat keinginan dari pimpinan BPS agar implementasi SA dapat dilakukan secara bersamaan dalam skala nasional. Oleh karena itu, diperlukan suatu sarana yang dapat membantu penyebaran informasi SA. Sarana ini berupa web-based learning. Sistem pembelajaran dibangun dengan menggunakan metode System Development Life Cycle (SDLC). Dalam pembangunannya, sistem menggunakan bahasa pemrograman PHP sebagai kerangka utama dari sistem dan R sebagai bahasa pemrograman pada aplikasi simulasi. Hasilnya, PHP dan R dapat terintegrasi dengan baik. Selanjutnya, untuk memudahkan pengguna melihat hasil pengolahan telah ditambahkan fungsi untuk menampung hasil pengolahan. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa sistem yang dibangun sudah dapat diterima oleh pengguna. Hal ini ditunjukkan dengan nilai SUS sebesar 73,8.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Effendy, I. (2015). Perancangan Sistem Informasi E-Learning Pusdiklat BPS Berbasis Moodle.
Enders, W. (2014). Applied Econometric Time Series Fourth Edition. United States of America: Wiley.
Eurostat, dan Belgium, T. N. (2014). A brief description of JDemetra. Diambil kembali dari JDemetra Documentation: https://jdemetradocumentation.github.io/JDemetra-documentation/
Fathansyah. (2012). Basis Data. Bandung: Informatika.
HCSO, H. C. (2007). Seasonal Adjustment Method and Practice. . Budapest: HCSO.
Lindgaard, G., dan Dudek, C. (2002). What is this evasive beast we call user satisfaction? Elsevier, 429-452.
Piccoli, G., Ahmad, R., dan Ives, B. (2001). Web-Based Virtual Learning Environments: A Research Framework and a Preliminary Assessment of Effectiveness in Basic IT Skills Training. JSTOR, 401-426.
Rosenberg. (t.thn.). E-learning: Strategies for delivery knowledge in the digital age.
Shee, D. Y., dan Wang, Y.-S. (2006). Multicriteria evaluation of the web-based elearning system: A methodology based on learner satisfaction and its applications. Elsevier, 894-905.
Wang, Y.-S. (2003). Assessment of learner satisfaction with asynchronous. Elsevier, 75-86.
Whitten, J., dan Lonnie, B. (2007). System Analysis and Design Method 7th Edition. New york: Mc Graw Hill.

Downloads

Published

2019-10-08

How to Cite

Huslijah, E., & Ridho, F. (2019). Sistem Rumah Model Statistik (Studi Kasus: Sistem Pembelajaran dan Simulasi Seasonal Adjustment). Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik, 11(1), 51–64. https://doi.org/10.34123/jurnalasks.v11i1.136