Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.235
P-Index
This Author published in this journals
All Journal PROSIDING SEMINAR NASIONAL Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Jurnal Pengabdian Masyarakat Intimas (Jurnal INTIMAS): Inovasi Teknologi Informasi Dan Komputer Untuk Masyarakat Prosiding University Research Colloquium Safari : Jurnal Pengabdian Masyarakat Indonesia RESLAJ: Religion Education Social Laa Roiba Journal Journal of applied statistics and data mining
Atika Nurani Ambarwati
Unknown Affiliation
Religion Arts Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Medicine & Pharmacology Public Health Social Sciences Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search
Journal : Journal of applied statistics and data mining

 1 
PENDEKATAN REGRESI LOGISTIK, CART DAN MARS PADA POLA TINGKAT KEPARAHAN KORBAN KECELAKAAN LALU LINTAS DI SURABAYA Atika Nurani Ambarwati
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 1 No. 1 (2020): Journal Applied Statistics and Data Mining
Publisher : Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63229/jasdm.v1i1.4

Abstract

Kecelakaan lalu lintas merupakan kejadian dimana sebuah kendaraan bermotor bertabrakan dengan benda lain sehingga menyebabkan kerusakan. Kecelakaan dapat mengakibatkan luka-luka atau kematian pada manusia. Berdasarkan informasi datapenyebab kematian di Indonesia, kecelakaan lalu lintas termasuk dalam penyebab kematian ketiga terbesar setelah HIV/AIDSdan TBC. Oleh karena itu masalah tingkat keparahan korban kecelakaan perlu mendapat perhatian untuk mengantisipasi jatuhnyakorban meninggal dunia pada kecelakaan lalu lintas. Banyak faktor yang berpengaruh terhadap tingkat keparahan korbankecelakaan lalu lintas. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas denganpendekatan regresi logistik, CART (Classification and Regression Trees) dan MARS (Multivariate Adaptive Regression Spline)untuk melihat karakteristik dan faktor yang paling berpengaruh terhadap tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas. Tingkatkeparahan korban kecelakaan lalu lintas dibagi menjadi dua kategori yaitu tidak meninggal dunia dan meninggal dunia. Setelahdilakukan klasifikasi didapatkan hasil bahwa dari 7 (tujuh) variabel prediktor, 2 (dua) variabel yang paling berpengaruh terhadaptingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas yaitu variabel jenis kecelakaan dan peran korban dalam kecelakaan. Padapendekatan regresi logistik biner ketepatan klasifikasi untuk testing 65,31 persen. Pada pendekatan CART dan MARS variabelyang berpengaruh bertambah yaitu variabel usia dan momen dengan ketepatan klasifikasi untuk data testing 68,40 persen.Sedangkan untuk MARS ketepatan klasifikasi untuk data testing 66,33 persen.
Application of the Naïve Bayes Algorithm in Classifying the Severity Level of Traffic Accident Victims in Pati Regency, Central Java Intan Kurnia Dewi; Ambarwati, Atika Nurani
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 3 No. 2 (2022): Journal Applied Statistics and Data Mining
Publisher : Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63229/jasdm.v3i2.45

Abstract

Kecelakaan lalu lintas menurut UU RI No. 22 Tahun 2009 adalah suatu peristiwa di jalan raya tidak diduga dan tidak disengaja melibatkan kendaraan atau tanpa pengguna jalan lain yang menyebabkan korban manusia dan kerugian harta benda yang mengakibatkan luka ringan sampai luka fatal atau korban meninggal dunia. Dilihat dari data angka kecelakaan lalu lintas bahwa kabupaten Pati menempati urutan pertama berdasarkan banyaknya kejadian laka dari POLDA Jawa Tengah yaitu sebanyak 857 kejadian. Berdasarkan penelitian sebelumnya metode yang di gunakan dalam penelitian tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas adalah metode log linier dua dimensi, metode regresi logistic ordinal, namun metode tersebut memerlukan biaya yang cukup besar dan kurang efisien untuk diterapkan. Sehingga digunakanlah metode data mining untuk mengubah data-data menjadi bentuk informasi yang dapat dengan mudah di pahami oleh masyarakat. Untuk mengetahui karakteristik dan akurasi tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas di Kabupaten Pati Jawa Tengah April tahun 2019, maka dikembangkan sebuah metode klasifikasi untuk mendapatkan informasi yang terpercaya dan akurat. Algoritma klasifikasi yang tepat untuk digunakan yaitu Bayesian Classifiers atau sering disebut Naïve Bayes Classifiers. Naïve Bayes memiliki beberapa keunggulan seperti mudah serta biaya perhitungan kecil, dapat menangani data missing, memiliki akurasi dan kecepatan yang tinggi saat di aplikasikan kedalam database dengan data yang besar. Setelah melakukan analisis algoritma Naïve Bayes di dapatkan hasil dari penelitian ini yaitu tingkat akurasi sebesar 96,77% dimana ada 60 korban tidak meninggal yang di prediksi secara benar tidak meninggal dan 0 korban meninggal yang di prediksi secara benar meninggal dan sisanya 2 prediksi yang di nyatakan salah prediksinya.
The Effect Of Soil Type And Type Of Inorganic Fertilizer On Corn Production Nadya Chania; Ambarwati, Atika Nurani
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 3 No. 2 (2022): Journal Applied Statistics and Data Mining
Publisher : Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63229/jasdm.v3i2.46

Abstract

Jagung merupakan tanaman yang cukup mudah untuk di budidayakan baik di lahan kering maupun di lahan basah, yang membutuhkan waktu penanaman sekitar 80-150 hari. Jagung itu sendiri diolah menjadi jagung giling guna memenuhi kebutuhan dan nutrisi ayam yang ada di Sumatera Barat sebagai makanan pokok. Untuk memenuhi kebutuhan tersebut para perternak biasanya memasok jagung dari kabupaten-kabupaten yang ada di Sumatera Barat, salah satunya adalah Kabupaten Pasaman. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh jenis tanah dan jenis pupuk untuk produksi jagung secara maksimal. Penelitian ini menggunakan metode Rancangan Acak Kelompok Faktorial (RAKF) yang terdiri dari 2 faktor yaitu jenis tanah (t) yang terdiri dari 3 taraf yaitu t1 (tanah latosol), t2 (tanah regosol), dan t3 (tanah humus) dan jenis pupuk anorganik (p) yang terdiri dari 3 taraf yaitu p1 (pupuk NPK), p2 (pupuk urea), dan p3 (pupuk SS). Setiap perlakuan terdiri dari 3 kelompok, setiap kelompok terdiri 5 sampel sehingga terdapat 45 satuan percobaan dan 135 tanaman. Variabel yang diamati adalah berat jagung setelah panen (Kg). Hasil penelitian ini pada faktor jenis tanah, pada faktor jenis pupuk anorganik, dan pada interaksi antara faktor jenis tanah dan faktor jenis pupuk anorganik berpengaruh terhadap produksi jagung. Pada faktor jenis tanah semua jenis tanah memberikan pengaruh berbeda pada masing-masingnya, sedangkan pada faktor jenis pupuk anorganik hanya pupuk NPK yang memberikan pengaruh berbeda.
Grouping Cleanliness of Daop 4 Semarang Region Stations Based on SLA Values Using Cluster Analysis Using the K-Means Method Heni Sulistiyowati; Ambarwati, Atika Nurani
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 5 No. 2 (2024): Journal Applied Statistics and Data Mining
Publisher : Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63229/jasdm.v5i2.71

Abstract

Kereta api merupakan salah satu moda transportasi nasional yang memiliki karakteristik kapasitas angkutan masal, mempunyai keunggulan tersendiri, dan terintegrasi dengan moda transportasi lainnya, sedangkan stasiun merupakan tempat beroperasinya kereta api, oleh karena itu stasiun yang bersih dan nyaman akan memberikan kesan positif kepada penumpang, dengan tujuan penelitian ini untuk mengetahui pola pengelompokan stasiun di kawasan Daop 4 Semarang berdasarkan tingkat kebersihannya. Sehingga tidak ada kesenjangan kebersihan di setiap stasiun di kawasan Daop 4 Semarang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma K-Means, yaitu metode pengelompokan data yang membagi data menjadi beberapa cluster secara iteratif berdasarkan karakteristik yang serupa. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data SLA (Service Level Agreement) kebersihan yang diambil setiap hari kemudian dijumlahkan dan kemudian digunakan untuk clustering stasiun di wilayah Daop 4 Semarang. Hasil penelitian menunjukkan jumlah cluster sebanyak 4 cluster dengan karakteristik pada cluster 1 lebih tinggi pada ketiga variabel pada cluster 2 dan 3 dengan rata-rata masing-masing cluster, dan pada cluster 4 tidak mempunyai nilai variabel yang rendah.
K-Means Analysis on Grouping Regency / City in Papua Province Based on Human Development Index in 2023 Lisa Novia Fitriasari; Ambarwati, Atika Nurani
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 5 No. 1 (2024): Journal Applied Statistics and Data Mining
Publisher : Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63229/jasdm.v5i1.74

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia merupakan indeks untuk mengukur perkembangan dan pembangunan manusia yang dikur berdasarkan aspek kesehatan, pendidikan, dan kemampuan ekonomi. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi kelompok kabupaten/kota di Provinsi Papua berdasarkan kemiripan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) menggunakan metode clustering K- Means. K-Means juga tidak terpengaruh terhadap urutan objek yang digunakan, hal ini dibuktikan ketika peneliti mencoba menentukan secara acak titik awal pusat cluster dari salah satu objek pada permulaan perhitungan. Algoritma K-Means clustering dapat digunakan dalam mengelompokkan data dengan efisien dan efektif dengan hasil yang diharapkan . Analisis dilakukan terhadap empat indikator utama IPM: umur harapan hidup, harapan lama sekolah, rata-rata lama sekolah, dan pengeluaran per kapita. Hasil penelitian menunjukkan adanya 2 kelompok kabupaten/kota dengan karakteristik yang berbeda-beda. Kelompok dengan IPM tertinggi umumnya memiliki akses yang lebih baik terhadap layanan kesehatan dan pendidikan, sementara kelompok dengan IPM terendah menghadapi tantangan dalam hal pembangunan infrastruktur dan kesejahteraan masyarakat. Hasil penelitian ini dapat menjadi dasar bagi pemerintah dalam merumuskan kebijakan pembangunan yang lebih tertarget dan efektif untuk mengurangi kesenjangan pembangunan di Provinsi Papua
Co-Authors Adiyah Mahiruna Andriani, Nadia Dwi Ega Subiyantoro HENI SULISTIYOWATI Intan Kurnia Dewi Khikmah, Laelatul Lisa Novia Fitriasari Nadya Chania Rahma, Elnisa Fifka Pramesti Reksa Nila Anityaloka Safaat Yulianto Shofa Kartikawati Sifa’ul Kumairoh Sulistijanti, Wellie Tohar, Yoga Fauzi Wijayaningrum, Taswati Nova Yulianto, Safaat Zakaria Bani Ikhtiyar