Teti Sofia Yanti
Prodi Statistika, Fakultas Farmasi dan Sains, Universitas Islam Bandung, Indonesia

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

Analisis Agglomerative Hierarchical Clustering dalam Pengelompokan Penyandang Disabilitas di Kota Bandung Tahun 2025 Najwa Anisa Fitri; Teti Sofia Yanti
Bandung Conference Series: Statistics 99-106
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v6i2.24443

Abstract

Abstract. Persons with disabilities are a population group that requires special attention in the formulation of public policy. Variation in the number of persons with disabilities across sub-districts (kecamatan) in Bandung City indicates the need for a regional grouping so that policies can be more precisely targeted. This study applies Agglomerative Hierarchical Clustering to group 30 sub-districts in Bandung City in 2025 based on six types of disability, namely physical, visual, hearing/speech, mental, physical-and-mental, and other disabilities. Data were obtained from the Bandung City Population and Civil Registration Office. The variables were standardized using the Z-score before the Euclidean Distance was calculated. Four linkage methods, Single Linkage, Complete Linkage, Average Linkage, and Ward's Method, were compared, and the Cophenetic Correlation Coefficient was used to select the best linkage method, followed by the Dunn Index to determine the optimal number of clusters. The results show that Average Linkage produced the highest Cophenetic Correlation Coefficient (0.8053), and the Dunn Index indicated that six clusters produced the best cluster quality (0.7641). The six clusters show distinct characteristics in the number of persons with disabilities, ranging from the lowest to the highest average. These results are expected to support the Bandung City Government in policy formulation, equitable services, and program prioritization for persons with disabilities. Keywords: Agglomerative Hierarchical Clustering, Cophenetic Correlation Coefficient, Dunn Index, Disability, Bandung City. Abstrak. Penyandang disabilitas merupakan kelompok masyarakat yang memerlukan perhatian dalam penyusunan kebijakan dan penyediaan pelayanan publik. Perbedaan karakteristik jumlah penyandang disabilitas pada setiap kecamatan di Kota Bandung menyebabkan perlunya pengelompokan wilayah agar kebijakan yang disusun dapat lebih tepat sasaran. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Agglomerative Hierarchical Clustering, namun hasil pengelompokan dipengaruhi oleh metode linkage yang digunakan. Penelitian ini bertujuan menentukan metode linkage terbaik menggunakan Koefisien Korelasi Cophenetic, kemudian menentukan jumlah klaster optimal menggunakan Dunn Index. Data yang digunakan adalah data jumlah penyandang disabilitas pada 30 kecamatan di Kota Bandung Tahun 2025 yang diperoleh dari Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kota Bandung, dengan variabel Disabilitas Fisik, Disabilitas Netra/Buta, Disabilitas Rungu/Wicara, Disabilitas Mental/Jiwa, Disabilitas Fisik dan Mental, serta Disabilitas Lainnya. Analisis dilakukan dengan membandingkan empat metode linkage, kemudian Koefisien Korelasi Cophenetic digunakan untuk memilih metode terbaik dan Dunn Index digunakan untuk menentukan jumlah klaster optimal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Average Linkage merupakan metode terbaik dengan nilai Koefisien Korelasi Cophenetic sebesar 0,8053, dan jumlah klaster optimal yang diperoleh sebanyak 6 klaster dengan nilai Dunn Index sebesar 0,7641. Setiap klaster memiliki karakteristik jumlah penyandang disabilitas yang berbeda berdasarkan nilai rata-rata pada keenam variabel penelitian. Pengelompokan ini diharapkan dapat menjadi informasi pendukung bagi pemerintah dalam penyusunan kebijakan, pemerataan pelayanan, serta penentuan prioritas program bagi penyandang disabilitas di Kota Bandung. Kata Kunci: Agglomerative Hierarchical Clustering, Koefisien Korelasi Cophenetic, Dunn Index, Penyandang Disabilitas, Kota Bandung.
Peramalan Tingkat Pengangguran Terbuka Di Provinsi Jawa Barat Menggunakan Metode DMA Dan DES Erin Heristian; Teti Sofia Yanti
Bandung Conference Series: Statistics 133-142
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v6i2.24757

Abstract

Abstract. The Open Unemployment Rate is an important part in describing the employment and economic conditions of a region. West Java Province has shown a decline in recent years, but in 2025 it will be in the top three provinces with the highest unemployment rates in Indonesia. Therefore, forecasting is needed to provide an overview of the condition of the Open Unemployment Rate in the future period as supporting material for planning and evaluating employment policies. This study aims to apply the Double Moving Average (DMA) and Double Exponential Smoothing (DES) methods, determine the best model, and predict the Open Unemployment Rate of West Java Province in 2026–2027. The study uses a quantitative approach with secondary data on the percentage of the Open Unemployment Rate in 2009–2025 obtained from the Central Bureau of Statistics. The analysis was carried out through descriptive statistics, the Augmented Dickey-Fuller (ADF) test, DMA modeling, Brown's DES, and Holt's DES, then model evaluation using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The results of the ADF test show that the data is non-stationary with a p-value of 0.3596. The best model was obtained from Holt's Double Exponential Smoothing with α = 0.9 and γ = 0.05, resulting in a MAPE of 6.184% and an accuracy of 88.28%, categorized as very good. The forecast results indicate an estimated Open Unemployment Rate of 6.299% in 2026 and 5.872% in 2027. These results indicate a downward trend in the Open Unemployment Rate and can be used as supporting information in employment policy planning in West Jawa. Abstrak. Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) merupakan salah satu bagian penting dalam menggambarkan kondisi ketenagakerjaan dan perekonomian suatu wilayah. Provinsi Jawa Barat dalam beberapa tahun terakhir menunjukkan penurunan namun pada tahun 2025 berada di tiga besar Provinsi dengan angka pengangguran tertinggi di Indonesia, sehingga diperlukan peramalan untuk memberikan gambaran kondisi TPT pada periode mendatang sebagai bahan pendukung perencanaan dan evaluasi kebijakan ketenagakerjaan. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Double Moving Average (DMA) dan Double Exponential Smoothing (DES), menentukan model terbaik, serta meramalkan TPT Provinsi Jawa Barat tahun 2026–2027. Penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan data sekunder persentase TPT tahun 2009–2025 yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik. Analisis dilakukan melalui statistik deskriptif, uji Augmented Dickey-Fuller (ADF), pemodelan DMA, Brown’s DES, dan Holt’s DES, kemudian evaluasi model menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil uji ADF menunjukkan data tidak stasioner dengan p-value 0,3596. Model terbaik diperoleh dari Holt’s Double Exponential Smoothing dengan α = 0,9 dan γ = 0,05, menghasilkan MAPE 6,184% dan akurasi 88,28% dengan kategori sangat baik. Hasil peramalan menunjukkan TPT diperkirakan sebesar 6,299% pada 2026 dan 5,872% pada 2027. Hasil ini menunjukkan kecenderungan penurunan TPT dan dapat menjadi informasi pendukung dalam perencanaan kebijakan ketenagakerjaan di Jawa Barat.
Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing Holt, Fuzzy Time Series Lee, Dan Fuzzy Time Series Stevenson-Porter Pada Peramalan Harga Penutupan Saham BBRI Nur Indah Lutfira; Teti Sofia Yanti
Bandung Conference Series: Statistics 337-346
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v6i2.26198

Abstract

Abstract. Forecasting is an approach used to estimate future conditions based on historical data patterns. In investment, stock price forecasting provides important information to support decision-making because stock price movements are dynamic and fluctuating. This study aims to compare the performance of the Double Exponential Smoothing Holt, Fuzzy Time Series Lee and, Fuzzy Time Series Stevenson-Porter methods in forecasting BBRI stock closing prices and determining the method with the best accuracy. The research uses quantitative methods with secondary data in the form of daily BBRI stock closing prices from January 2, 2026, to June 30, 2026, obtained from Yahoo Finance. The data processing involves applying three forecasting methods and evaluating their accuracy using the Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The results show that the MAPE values of the Double Exponential Smoothing Holt, Fuzzy Time Series Lee, and Fuzzy Time Series Stevenson-Porter methods are 1.65%, 1.78%, and 0.49%, respectively. The Fuzzy Time Series Stevenson-Porter method achieves the best performance with the smallest MAPE value. The forecasting result for the 117th period using this method is Rp2,713.07 per share. Abstrak. Peramalan merupakan pendekatan untuk memperkirakan kondisi masa mendatang berdasarkan pola data historis. Dalam bidang investasi, peramalan harga saham menjadi informasi penting karena pergerakan harga saham bersifat dinamis dan fluktuatif. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja metode Double Exponential Smoothing Holt, Fuzzy Time Series Lee, dan Fuzzy Time Series Stevenson-Porter dalam meramalkan harga penutupan saham BBRI serta menentukan metode dengan tingkat akurasi terbaik. Data yang digunakan merupakan data sekunder berupa harga penutupan harian saham BBRI periode 2 Januari 2026 hingga 30 Juni 2026 yang diperoleh dari Yahoo Finance. Metode peramalan diterapkan pada data saham yang memiliki pola fluktuatif dengan kecenderungan tren menurun, kemudian tingkat akurasi dievaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan nilai MAPE metode Double Exponential Smoothing Holt sebesar 1,65%, Fuzzy Time Series Lee sebesar 1,78%, dan Fuzzy Time Series Stevenson-Porter sebesar 0,49%. Metode Fuzzy Time Series Stevenson-Porter menghasilkan akurasi terbaik dengan nilai MAPE terkecil dan menghasilkan peramalan harga penutupan saham BBRI periode ke-117 sebesar Rp2.713,07 per lembar saham.