Claim Missing Document
Check
Articles

Found 10 Documents
Search

ANALISIS POLA PERMINTAAN PUBLIKASI DATA BADAN PUSAT STATISTIK MENGGUNAKAN ASSOCIATION RULE APRIORI Farid Ridho; Fachruddin Mansyur
KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER Vol 7, No 2 (2020)
Publisher : Lambung Mangkurat University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20527/klik.v7i2.322

Abstract

BPS is a data provider body in Indonesia. In publishing, BPS uses a variety of media, one of which is the BPS website. To get data through the BPS website, users can visit the website then download the data they need. The services obtained by data users on the BPS website depend on the quality of the website. The better the quality, the better the service experience gained by data users. The method that can be used to improve the quality of a website is the web usage mining method. Web usage mining is the application of data mining techniques on web repositories to study usage patterns. The purpose of this study is to determine the pattern of data publication requests on the BPS website which can later be used as a reference to improve the quality of BPS website services. Based on the results of the study, it was found that data users tend to access the same data with different years simultaneously. For results by grouping data by title without year, obtained quite diverse rules.Keywords: web usage mining, association rule, aprioriBPS merupakan badan penyedia data di Indonesia. Dalam mempublikasikan datanya, BPS menggunakan berbagai media, salah satunya adalah website BPS. Untuk mendapatkan data melalui website BPS, pengguna dapat mengunjungi website kemudian mengunduh data yang mereka butuhkan. Layanan yang didapatkan oleh pengguna data pada website BPS tergantung dari kualitas website tersebut. Semakin baik kualitasnya, semakin baik pula pengalaman pelayanan yang didapatkan oleh pengguna data. Metode yang dapat digunakan untuk meningkatkan kualitas suatu website adalah metode web usage mining. Web usage mining merupakan penerapan tekhnik data mining pada web repositori untuk mempelajari pola penggunaan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pola permintaan publikasi data pada website BPS yang nantinya dapat digunakan sebagai acuan untuk meningkatkan kualitas layanan website BPS. Berdasarkan hasil penelitian, didapatkan bahwa pengguna data cenderung mengakses data yang sama dengan tahun yang berbeda secara bersamaan. Untuk hasil dengan mengelompokan data berdasarkan judul tanpa tahun, diperoleh rules yang cukup beragam.Kata kunci: web usage mining, association rule, apriori
Kinerja Modsecurity Technical Report (Studi Kasus: Pencegahan terhadap Serangan SQL Injection) Farid Ridho
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 7 No 1 (2015): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (517.306 KB) | DOI: 10.34123/jurnalasks.v7i1.117

Abstract

Several Measures are impelemented in web application security lifecycle such as Secure Development, Secure Deployment and Secure Operation. In secure operation section, a web application that has been through the stages of development and testing will soon enter production phase. At this stage it will be applied to Web Application Firewall (WAF) that meant to protect application from a malicious request.The purpose of this research is to explore ModSecurity WAF implementation. WAF ModSecurity is a free, open source application that can be used to make the filter to requests which occur on a web application including a request containing SQL Injection commands. Another aim is to see whether the ModSecurity installation on a web server affect the performance of the web server.From the test results concluded that ModSecurity can filter SQL injection and installation of ModSecurity does not significantly affect the performance of the web server.
Deteksi Intrusi Jaringan dengan K-Means Clustering pada Akses Log dengan Teknik Pengolahan Big Data Farid Ridho; Arya Aji Kusuma
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 10 No 1 (2018): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (781.865 KB) | DOI: 10.34123/jurnalasks.v10i1.202

Abstract

Keamanan jaringan, adalah salah satu aspek penting dalam terciptanya proses komunikasi data yang baik dan aman. Namun, masih adanya serangan yang efektif membuktikan bahwa sistem keamanan yang berlaku belum cukup efektif untuk mencegah dan mendeteksi serangan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi serangan ini adalah dengan dengan Intrusion Detection System (IDS). Besarnya data (volume), cepatnya perubahan data (velocity), serta variasi data (variety) merupakan ciri-ciri dari Big data. Akses log, secara teori termasuk dalam kategori ini sehingga dapat dilakukan pemrosesan menggunakan teknologi bigdata dengan Hadoop. Hal ini mendorong penulis untuk dapat menerapkan metode pengolahan baru yang dapat mengatasi perkembangan data tersebut, yaitu Big data. Penelitian ini dilakukan dengan menganalisis akses log dengan K-Means Clustering menggunakan metode pengolahan bigdata. Penelitian menghasilkan satu model yang dapat digunakan untuk mendeteksi sebuah serangan dengan probabilitas deteksi sebesar 99.68%. Serta dari hasil perbandingan kedua metode pengolahan bigdata menggunakan pyspark dan metode tradisional menggunakan python standar, metode bigdata memiliki perbedaan yang signifikan dalam waktu yang dibutuhkan dalam eksekusi program.
Sistem Rumah Model Statistik (Studi Kasus: Sistem Pembelajaran dan Simulasi Seasonal Adjustment) Else Huslijah; Farid Ridho
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 11 No 1 (2019): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (699.355 KB) | DOI: 10.34123/jurnalasks.v11i1.136

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.
PENERAPAN KOMPUTASI PARALEL PADA APLIKASI DATA CLEANING MULTIPLE DATA EDIT Wisnu Damar Budimulia; Farid Ridho
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2019 No 1 (2019): Seminar Nasional Official Statistics 2019
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (356.277 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2019i1.120

Abstract

Banyak masalah yang ditemui BPS dalam proses pengumpulan datanya, dan salah satu masalah yang sering ditemui pada survei maupun sensus yang dilakukan adalah adanya “data kotor”. Aplikasi Data Cleaning Multiple Data Edit merupakan aplikasi yang dibuat untuk membersihkan dan memberikan saran perbaikan data sebelum diolah lebih lanjut. Namun aplikasi tersebut belum berjalan dengan lambat, karena membutuhkan waktu yang lama dalam prosesnya. Pemrosesan yang lama tersebut diakibatkan karena banyaknya data yang harus divalidasi dan banyaknya rules yang digunakan, selain itu penyebab lain adalah pengunaan metode pemrosesan yang serial. Komputasi paralel menjadi salah satu solusi untuk meningkatkan kecepatan proses validasi data tersebut. Dengan memanfaatkan konsep komputasi paralel, tugas yang semula berjalan satu demi satu akan dijalankan serentak. Penelitian ini membahas penerapan algoritma komputasi paralel pada Aplikasi tersebut. Hasil penelitian menunjukan percepatan waktu validasi dan perbaikan data. percepatan dari proses akan bergantung pada jumlah thread yang digunakan.
SOCIAL SENSING SENSUS PENDUDUK 2020 PADA JEJARING SOSIAL TWITTER Aulia Maghfira; Farid Ridho
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (392.477 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.395

Abstract

One of important things in organizing the 2020 population census is the spread of information. Twitter becomes suitable media for disseminating information about 2020 population census because the spread of information on twitter not only limited for followers of an account but also for others who are not followers. Twitter users are considered as social sensor, where users will capture information obtained from their surroundings then upload them to twitter. In this research, twitter will be used to see the conversation patterns, information flow, and public participation towards 2020 population census. Descriptive and sentiment analysis will be used to see the conversation patterns. Result shows that there is fluctuating trend. Tweets volume increase significantly when online population census will take place and when President Jokowi sent a tweet to join the population census. Most tweets have neutral sentiment. Social Network Analysis (SNA) is used to see the information flow. Result shows that there are 3 most retweeted accounts: Jokowi; BPS; and sandalista, which is a community account that often sends tweets that contain opinion about government policy. String matching is used to see the public participation towards 2020 population census. Result shows that the proportion of users who send tweets is dominated by nonBPS users by 85.86 percent. This research provides recommendation and can be used as evaluation materials on the spread of information of the 2020 population census.
MODEL REGRESI LOGISTIK KEKAR PADA KINERJA PEREKONOMIAN MENGGUNAKAN ESTIMASI BIANCO-YOHAI DAN BIANCO-YOHAI TERBOBOTI Lia Yuliana; Farid Ridho; Rudi Salam
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (276.992 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2020i1.680

Abstract

Metode pendugaan kemungkinan maksimum atau maximum likelihood estimator (MLE) biasanya digunakan untuk menduga parameter model regresi logistik karena efisiensinya di bawah model parametrik. Namun, bukti menunjukkan bahwa metode ini sangat rentan terhadap amatan terluar atau pencilan. Metode regresi logistik kekar digunakan untuk memperbaiki masalah ini. Tulisan ini membahas kinerja pendugaan kemungkinan maksimum dan dua penduga kekar yaitu Bianco dan Yohai (BY) dan BY terboboti atau weighted BY (WBY). Sebagai terapan akan digunakan data kinerja perekonomian provinsi di Indonesia sebagai peubah respon. Sedangkan untuk peubah penjelas digunakan persentase penduduk yang mengalami keluhan kesehatan dan angka partisipasi murni tingkat SLTP. Dengan melihat statistik chi-square dan kedekatan nilai dugaan kekar dengan MLE-Clean, penduga kekar BY adalah lebih baik dari WBY. Hasil dari pendugaan BY didapatkan bahwa bahwa peubah yang memengaruhi kinerja perekonomian adalah persentase penduduk yang mengalami keluhan kesehatan.
Implementasi dan Evaluasi Visualisasi Data Interaktif pada Publikasi Laporan Bulanan Data Sosial Ekonomi Indonesia Hafidz Isa Nasruddin Lizana; Farid Ridho
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2021 No 1 (2021): Seminar Nasional Official Statistics 2021
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (521.017 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2021i1.795

Abstract

Every month BPS publishes the book LBDSE Indonesia, in which the publication contains the development of 18 data topics and their visualizations. However, the data visualization in LBDSE publications is incomplete and only static, while the existing data has quite large dimensions/variables. So that researchers think to implement interactive data visualization of LBDSE publications on SIVIS LBDSE in order to make it easier to understand the data. To assess the success of the implementation objectives, researchers will evaluate the data visualization on SIVIS LBDSE based on user ratings using 8 assessment indicators adopted from previous research. The purpose of this study is to implement interactive data visualization on LBDSE data, evaluate data visualization on SIVIS LBDSE, and find out the best data visualization for LBDSE publication categorical data. With the help of 50 respondents, they assessed that the data visualization in SIVIS LBDSE has its advantages and disadvantages, each based on the 8 assessment indicators used. But overall the respondents ranked the best data visualization for categorical data in a row, namely, Bar Chart, Tree Map, Bubble Map, and Pie Chart.
PERANCANGAN PROTOTIPE WEB DISEMINASI SENSUS PERTANIAN 2023 DENGAN RESPONSIVE WEB DESIGN -, Faturrokhman; Farid Ridho
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 15 No 1 (2023): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34123/jurnalasks.v15i1.444

Abstract

After carrying out the complete enumeration in the 2023 Agricultural Census, BPS is obliged to present the data that has been obtained through data dissemination, one of which uses a website. However, the previous census web dissemination, ST2013, only got usability testing results of 66.19% and mobile device users had difficulty viewing information on the web. Therefore, we need a ST2023 web dissemination that has a responsive design on all screen sizes. To overcome this problem, researchers conducted a study to design a responsive 2023 Agricultural Census Dissemination Web Prototype using Responsive Web Design techniques. The prototype was then evaluated using usability testing and got a result of 81.64%. Responsiveness and compatibility tests on various browsers have also been carried out and got the results that the prototype is responsive on all screen sizes and performs well in most browsers on different devices.
Study of Handwriting Recognition Implementation in Data Entry of Survei Angkatan Kerja Nasional (SAKERNAS) using CNN Yusron Farid Mustafa; Farid Ridho; Siti Mariyah
Proceedings of The International Conference on Data Science and Official Statistics Vol. 2021 No. 1 (2021): Proceedings of 2021 International Conference on Data Science and Official St
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34123/icdsos.v2021i1.32

Abstract

The use of Paper and Pencil Interviewing (PAPI) at BPS requires manual data entry that cannot be separated from the human ability to recognize handwriting. For computers, handwriting recognition is complex work that requires complex algorithms. Convolutional Neural Network (CNN) is an algorithm that can accommodate the complexity of handwriting recognition. This research intends to conduct a study on the implementation of the handwriting recognition model using CNN in recognizing handwriting on the PAPI questionnaire in data entry activities. Handwriting recognition model was built using the EMNIST dataset separately according to its character type and provides 89% accuracy for characters in the form of letters and numbers, 95% for characters in the form of letters, and 99% for characters in the form of numbers. Implementation of the handwriting recognition on the questionnaire image shows good results with 83.33% accuracy. However, there are problems found in the process of character segmentation where characters are not segmented correctly because the line of writing continues on the character that should be separated and disconnected characters when they should be joined. The result obtained in this study is expected to be a consideration regarding the entry method data used by BPS later.