Category: Methods & Data
-
Rotation Forest: Model, Persamaan, dan Alur Metode
Sumber utama: Rodríguez, J. J., Kuncheva, L. I., & Alonso, C. J. (2006). Rotation Forest: A New Classifier Ensemble Method. IEEE TPAMI. 🇮🇩 Pendahuluan Rotation Forest adalah metode ensemble untuk klasifikasi yang membangun banyak decision tree, tetapi tiap pohon dilatih pada data yang sudah “dirotasi” menggunakan PCA. Tujuannya sederhana: membuat pohon-pohon yang tetap kuat (akurasi…
-
Model Integrasi Sistem Pembayaran QRIS dalam Kerangka Regional Payment Connectivity (RPC)
Sumber Artikel Sonjaya, A., Ragimun, Basmar, E., et al. (2025).How the Integration of Payment Systems Through QRIS Accelerates Economic and Financial Cooperation in the ASEAN Region.International Journal of Sustainable Development and Planning, 20(3), 971–980.DOI: 10.18280/ijsdp.200305 1️⃣ Desain Metodologi: Exploratory Mixed-Methods Framework Penelitian ini menggunakan exploratory mixed-methods, yaitu integrasi: Struktur metodologinya dapat dipetakan sebagai:Konseptual Model→Regresi Linear→SWOT Strategy Mapping\text{Konseptual Model} \rightarrow…
-
Pemodelan Ekonomi Pertumbuhan China
Pemodelan Ekonomi Pertumbuhan China: OLS, Ridge, dan Lasso Secara Matematis Artikel ini merujuk pada: Li et al. (2021), Analysis of Potential Factors Influencing China’s Regional Sustainable Economic Growth, Applied Sciences, 11, 10832. 1️⃣ Spesifikasi Model Dasar Penelitian ini bertujuan memodelkan pertumbuhan ekonomi China sebagai fungsi dari sejumlah variabel makroekonomi. 1.1 Model Linear Umum Model dituliskan…
-
Metode Deep Learning untuk Prediksi Covid-19: Analisis Matematis LSTM dan GRU
📚 Sumber Hastomo, W., Karno, A. S. B., Kalbuana, N., Meiriki, A., & Sutarno. (2021).Characteristic Parameters of Epoch Deep Learning to Predict Covid-19 Data in Indonesia.Journal of Physics: Conference Series, 1933, 012050.DOI: 10.1088/1742-6596/1933/1/012050 artikel _ Characteristic Parame… ✍️ Uraian Metode Penelitian ini menggunakan pendekatan Deep Learning berbasis Recurrent Neural Network (RNN) untuk memprediksi data harian…
-
Who Really Bears Labour Taxes?
A Meta-Regression Methodology with Explicit Economic Models Main referenceMelguizo, Á., & González-Páramo, J. M. (2013). Who bears labour taxes and social contributions? A meta-analysis approach. SERIEs, 4, 247–271. Who bears labour taxes and soci… 1. Methodological Core: From Wage Equations to Meta-Regression This study does not estimate the incidence of labour taxes using a single…
-
Transparency in Governments: A Meta-Analytic Review of Incentives for Digital Versus Hard-Copy Public Financial DisclosuresAlcaide Muñoz, L., Rodríguez Bolívar, M. P., & López Hernández, A. M. (2016)American Review of Public Administration
🔗 Link DOI (sumber resmi):https://doi.org/10.1177/0275074016629008 Metodologi Kuantitatif: Model dan Persamaan Meta-Analisis Penelitian ini menggunakan meta-analysis berbasis korelasi dengan pendekatan Hunter–Schmidt (2004). Tujuannya adalah mengestimasi hubungan rata-rata (true effect) antara determinan transparansi dan tingkat pengungkapan informasi keuangan pemerintah, sekaligus menguji heterogenitas antar-studi. 1. Definisi Effect Size Effect size utama yang digunakan adalah koefisien korelasi (r) antara:…
-
Are More Data Always Better for Factor Analysis?
Methodological Notes on Factor Modeling, Estimation, and Forecasting 1. Conceptual Framework: Approximate Factor Model (AFM) The paper is built on the approximate factor model, which is widely used in macroeconomics to summarize large datasets using a small number of latent factors. Model specification For each variable i=1,…,Ni = 1, \dots, N and time period t=1,…,Tt…
-
“Are More Data Always Better for Factor Analysis?” (Boivin & Ng, 2003)
1) Kerangka utama: Approximate Factor Model (AFM) 1.1. Struktur data panel Paper bekerja dengan panel makro: Model faktor (statik) untuk setiap seri:Xit=λi0′Ft0+eit≡χit+eitX_{it}=\lambda_i^{0\prime}F_t^0+e_{it}\equiv \chi_{it}+e_{it} Arti simbol: Inti “approximate factor model”: eite_{it} boleh saling berkorelasi (cross-correlated) dan serially correlated secara lemah, tidak harus diagonal seperti strict factor model. ARE MORE DATA ALWAYS BETTER FOR… 2) Estimasi faktor:…