Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.659
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Matematika Jurnal Matematika & Sains Abdi Dosen : Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Jurnal Sains dan Teknologi Prosiding Seminar Nasional Official Statistics
Rokhana Dwi Bekti
Department of Statistics, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Religion Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Social Sciences Veterinary

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Spatial Modeling on the Relationship between Asset Society and Poverty in East Java Rokhana Dwi Bekti; Sutikno Sutikno
Jurnal Matematika & Sains Vol 16, No 3 (2011)
Publisher : Institut Teknologi Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Abstract Each region has assets of life, especially in compliance of food necessity, that different according to their respective characteristics. These assets are closely related with poverty rates of each region. Spacial modeling is a tool to observe the relationship between asset life of the community and poverty as stated by Head Count Index (HCI). In this study, point approach with Geographically Weighted Regression (GWR) was used. The approach taken is point approach using Geographically Weighted Regression (GWR). Location of this study is the districts in East Java Province. The result shows that the relationship between assets life of HCI are different in each location or region. Moreover, in general, twice irrigation of year of paddy cultivation and percentage of 10 years old without formal education citizens are significant to HCI difference. Keywords: Poverty, HCI, GWR. Abstrak Setiap wilayah memiliki aset-aset kehidupan khususnya dalam pemenuhan kebutuhan pangan yang berbeda sesuai karakteristik masing-masing. Aset-aset tersebut berhubungan erat dengan jumlah angka kemiskinan masing-masing wilayah. Untuk mengetahui hubungan aset kehidupan masyarakat dalam memenuhi kebutuhan pangan terhadap kemiskinan yang dinyatakan dengan Head Count Index (HCI), suatu pemodelan spasial. Dalam penelitian ini, pendekatan yang dilakukan adalah pendekatan titik menggunakan Geographically Weighted Regression (GWR). Lokasi penelitian adalah kabupaten-kabupaten di Propinsi Jawa Timur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hubungan antara asset kehidupan dan HCI adalah berbeda untuk masing-masing lokasi. Namun demikian, secara umum dapat disimpulkan bahwa frekuensi penanaman padi setahun dengan teknik 2 kali irigasi dan persentase penduduk usia di atas 10 tahun yang tidak/belum pernah sekolah berpengaruh secara signifikan terhadap HCI. Kata kunci: Kemiskinan, HCI, GWR.
PELATIHAN CARA MENINGKATKAN PASAR SAAT COVID-19 KEPADA BEBERAPA HOME INDUSTRI DI DUSUN TANJUNGSARI, SUKOHARJO, NGAGLIK, KABUPATEN SLEMAN Rokhana Dwi Bekti; Yohanes Meze; Maria Sulastri Halima
Abdi Dosen : Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Vol. 5 No. 2 (2021): Juni 2021
Publisher : LPPM Univ. Ibn Khaldun Bogor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (452.951 KB) | DOI: 10.32832/abdidos.v5i2.877

Abstract

Banyak strategi peningkatan pasar yang dapat dilakukan oleh home industry saat pandemi Covid-19, diantarannya memanfaatkan sosial media. Melalui media ini UMKM home insustri dapat melakukan promosi yang terstruktur, lebih luas, cepat, dan tepat sasaran. Home industri di RT 3 RW 5 Dusun Tanjungsari, Desa Sukoharjo, Kecamatan Ngaglik, Kabupaten Sleman juga terus berusaha bertahan meningkatkan pasar dengan berbagai kendala akibat dampak Covid-19. Oleh karena itu tim memberikan materi pelatihan, pendampingan atau praktek penggunaan media sosial, dan perlengkapan pencegahan covid-19 beberapa home industry disana. Pelaksanaan adalah pada Oktober 2020. Semua pelaksanaan dilakukan dengan protocol kesehatan. Kegiatan pelatihan yang telah dilaksanakan terbukti mampu memberikan solusi bagi beberapa home industri, dengan sampel Best Dimsum Jogja, dalam memperluas pasar. Selain itu, Protocol kesehatan pencegahan Covid-19 juga menjadi perhatian utama bagi home industry baik di tempat produksi maupun penjualan. Hal ini unttuk menjaga kepercayaan konsumen.
SPATIAL CLUSTER UNTUK PENGELOMPOKKAN WILAYAH SETIAP PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN KARAKTERISTIK KESENJANGAN EKONOMI Gideon Eka Dirgantara; Isriani Novianti; Rokhana Dwi Bekti
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 (491.138 KB) | DOI: 10.34123/semnasoffstat.v2019i1.63

Abstract

Kesenjangan ekonomi antar wilayah merupakan fenomena global yang sering terjadi di negara berkembang, termasuk Indonesia. Kesenjangan ekonomi dapat dilihat dari pendapatan antar daerah yang tidak merata di setiap wilayah. Analisis yang dapat digunakan untuk mengelompokkan 34 provinsi di Indonesia berdasarkan karakteristik kesenjangan ekonomi salah satunya adalah metode spasial cluster. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengelompokan provinsi dengan metode SKATER (K’luster Analysis by Tree Edge Removal). Berdasarkan metode tersebut akan dibentuk 3 cluster dan 5 cluster untuk dibandingkan dan mendapatkan metode mana yang paling baik dengan analisis MANOVA. Hasil pengelompokan dari 3 cluster yang terbentuk dengan metode SKATER diperoleh hasil cluster 1 dengan 16 anggota provinsi. Cluster 2 dengan 2 anggota provinsi. Cluster 3 dengan 16 anggota provinsi. Hasil pengelompokan dari 5 cluster yang terbentuk dengan metode SKATER diperoleh hasil cluster 1 dengan 12 anggota provinsi. Cluster 2 dengan 1 anggota provinsi. Cluster 3 dengan 16 anggota provinsi. Cluster 4 dengan 1 anggota provinsi. Cluster 5 dengan 4 anggota provinsi. Dari analisis MANOVA didapatkan nilai Pillai’s Trace untuk metode SKATER dengan 3 Cluster sebesar 1,177 dan SKATER dengan 5 Cluster sebesar 1,355. Hal ini dapat disimpulkan bahwa metode SKATER dengan 5 Cluster lebih baik dari pada 3 Cluster.
Analisis Positioning Merk Laptop dengan Menggunakan Metode MDS Nonmetrik dan CA Maria Romaana Ona Sain; Yudi Setyawan; Rokhana Dwi Bekti
Jurnal Matematika Vol 12 No 2 (2022)
Publisher : Publisher : Mathematics Department, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Udayana University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JMAT.2022.v12.i02.p152

Abstract

Abstract: This study aims to determine the positioning of laptop brands on attributes based on the perceptions and preferences of IST AKPRIND students. The method used is nonmetric multidimensional scaling and correspondence analysis. The results showed that: multidimensional scaling of perception data, quadrant I was occupied by HP and Dell, quadrant II was occupied by Toshiba, quadrant III was occupied by Acer, Lenovo, Asus, and quadrant IV was occupied by Apple. Then multidimensional scaling preference data, it is known that quadrant I is occupied by storage and price attributes, quadrant II is occupied by Apple with attributes of laptop resistance to damage, feature set, RAM, processor, quadrant III is occupied by brand image and warranty attributes, and quadrant IV is occupied by HP, Dell, Toshiba, Acer, Lenovo, Asus, and there are no attributes in quadrant IV. Using correspondence analysis, it is known that quadrant I is occupied by Apple with price attributes, quadrant II is occupied by Toshiba with attributes of brand image, processor, RAM, feature set, quadrant III is occupied by HP, Dell, Lenovo, Acer, Asus with attributes of laptop resistance to damage, quadrant IV is occupied storage and warranty attributes. There is no laptop in quadrant IV.
Pemetaan Kerentanan Tingkat Kriminalitas Menggunakan Metode Self Organizing Map Ruziq Nawaf Zulfahmi; Maria Kristiana Daul; Muhammad Al Ayyubi; I Wayan Julianta Pradnyana; Rokhana Dwi Bekti
INSOLOGI: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 2 No. 5 (2023): Oktober 2023
Publisher : Yayasan Literasi Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55123/insologi.v2i5.2566

Abstract

The crime rate in an area can be a serious problem and can endanger the safety and welfare of the community. One important aspect in handling crime problems is understanding and disclosing patterns and characteristics of criminal incidents. This understanding is the basis for formulating effective crime prevention and control policies. Methods that have been widely used include Self-Organizing Map (SOM). Self-Organizing Mapping (SOM) was introduced in 1982 by Teuvo Kohonen as an unsupervised learning method. SOM can perform fairly valid and unbiased mapping, allowing it to map feature-based datasets through self-organization rules. The SOM architecture or what is often called a coherent network is a network consisting of two layers, namely the input layer and the output layer. Every neuron in the input layer is connected to every neuron in the output layer. Each neuron in the output layer interprets the class of the input provided. Based on the research results, it was found that it was certain that the best cluster was in cluster 2 for districts/cities in the Special Region of Yogyakarta, Central Java and East Java. Cluster 1 consists of 15 districts/cities, and cluster 2 consists of 63 districts/cities
Co-Authors Gideon Eka Dirgantara I Wayan Julianta Pradnyana Isriani Novianti Maria Kristiana Daul Maria Romaana Ona Sain Maria Sulastri Halima Muhammad Al Ayyubi Ruziq Nawaf Zulfahmi Sutikno Sutikno Yohanes Meze Yudi Setyawan