Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Matematika dan Statistika serta Aplikasinya (Jurnal MSA) Indonesian Journal of Statistics and Its Applications
Vira, Salsa
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Environmental Science Mathematics Medicine & Pharmacology Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Pengelompokkan Provinsi di Indonesia berdasarkan Penyakit Tidak Menular Menggunakan Metode Partisi, Hierarki, dan Fuzzy Clustering Vira, Salsa
Jurnal MSA (Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 9 No 1 (2021): VOLUME 9 NOMOR 1 TAHUN 2021
Publisher : Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/msa.v9i1.17942

Abstract

Penyakit tidak menular menjadi isu penting di Indonesia. Berdasarkan data Riset Kesehatan Dasar, tingkat prevalensi penyakit tidak menular di Indonesia melonjak lebih dari 34 persen pada tahun 2018. Oleh karena itu diperlukan suatu penelitian sebagai dasar pemerintah dan pihak terkait untuk membuat kebijakan yang tepat. Penelitian pengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan penyakit tidak menular menggunakan metode partisi, hierarki, dan fuzzy clustering memiliki tujuan mengelompokkan provinsi-provinsi di Indonesia berdasarkan penyakit tidak menular dan menentukan metode terbaik untuk melakukan pengelompokkannya. Variabel yang digunakan pada penelitian ini terdiri dari delapan jenis penyakit tidak menular yang bersumber dari data RISKESDAS 2018. Berdasarkan hasil pengujiannya didapatkan bahwa provinsi-provinsi di Indonesia dapat dikelompokkan berdasarkan penyakit tidak menular dengan menggunakan metode k-means, k-medoids, AGNES, DIANA, dan fuzzy c-means clustering, dan berdasarkan hasil perbandingan kelima metode tersebut dapat disimpulkann bahwa metode paling baik untuk mengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan penyakit tidak menular adalah dengan fuzzy c-means clustering.
PENGARUH TINDAK KORUPSI TERHADAP KEMISKINAN DI NEGARA-NEGARA ASIA TENGGARA DENGAN MODEL PANEL DATA Baktiar, Aditya Firman; Fadhilah, Herpanindra; Simatupang, Margareth Dwiyanti; Warman, Mula; Vira, Salsa; Nooraeni, Rani
Indonesian Journal of Statistics and Applications Vol 4 No 2 (2020)
Publisher : Statistics and Data Science Program Study, SSMI, IPB University, in collaboration with the Forum Pendidikan Tinggi Statistika Indonesia (FORSTAT) and the Ikatan Statistisi Indonesia (ISI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/ijsa.v4i2.634

Abstract

Poverty is still being an issue all over the world. It also happens in Southeast Asia that mostly consists of developing countries that identic with high poverty rates. Countries in the world have tried to eradicate the problem of poverty, it's just that it can be hampered due to the high level of corruption. This study aims to look at suitable models and the relationship between corruption and poverty. The data source in this study is secondary data from ten countries in Southeast Asia from 2015 to 2018. Analysis of the data used in this study is panel data. The result obtained is a panel data regression model that is more suitable for modeling the effect of corruption on poverty in Southeast Asian countries is a fixed effect model. Based on the model, the corruption represented by Corruption Perception Index (CPI) and the poverty represented by Human Development Index (HDI) is directly proportional which means every increase in one unit of CPI will also increase the HDI score by 0.001443 unit.
Co-Authors Baktiar, Aditya Firman Fadhilah, Herpanindra Nooraeni, Rani Simatupang, Margareth Dwiyanti Warman, Mula