Garuda - Garba Rujukan Digital

PEMODELAN JUMLAH KASUS COVID-19 DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION Ilham Faishal Mahdy
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2020 No 1 (2020): Seminar Nasional Official Statistics 2020
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Pada akhir tahun 2019, terjadi fenomena virus yang mematikan yang disebut dengan Covid-19. Pemerintah Indonesia menerapkan pembatasan sosial berskala besar (PSBB) dalam upaya menekan penyebaran Covid-19. Dalam prakteknya, masih terjadi pelanggaran terhadap PSBB yang dilakukan masyarakat, salah satu penyebabnya adalah kesenjangan ekonomi. Dalam penelitian ini terfokus pada pemodelan jumlah kasus Covid-19 di Provinsi Jawa Barat menggunakan Geographically Weighted Regression (GWR), yang merupakan pengembangan dari regresi linier bersifat lokal antar wilayah observasi. Adapun faktor yang dianggap mempengaruhi penyebaran Covid-19 adalah kepadatan penduduk, persentase kemiskinan, tingkat pengangguran terbuka, persentase rumah tangga dengan sanitasi layak, dan persentase rumah tangga dengan sumber air minum layak. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penyebaran Covid-19 di sebagian besar wilayah Provinsi Jawa Barat dipengaruhi oleh persentase kemiskinan.

Analisis Faktor Pengaruh Penilaian Peserta Latsar CPNS terhadap Widyaiswara Angkatan IV Pemkab Banjarnegara Tahun 2022 Sinta Asanah; Ilham Faishal Mahdy
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 3 No. 2 (2023): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v3i2.7677

Abstract. Widyaiswara is a functional position for a Civil Servant (PNS) who is in charge of teaching, training and full education in educational programs from government agencies. In order to find out whether a widyaiswara is able to realize the competency development of a CPNS, it is necessary to know what factors are assessed by LATSAR CPNS participants regarding widyaiswara so that it can become an evaluation for a widyaiswara. Based on these problems, the problems in this study are formulated as follows: (1) Can the aspects that the LATSAR CPNS participants evaluate for Widyaiswara be factored? (2) How many factors are formed in the assessment of the Widyaiswara LATSAR CPNS participants? (3) What is the variance that can be explained by the factors formed in the LATSAR CPNS participants' assessment of the Widyaiswara?. Researchers used secondary data sourced from PPSDM Geominerba. The data consists of Widyaiswara (teachers), learning materials and 10 aspects of assessment that are filled in by each CPNS LATSAR participant. Researchers used the method of factor analysis techniques on 10 aspects of the CPNS LATSAR participant assessment. The results of this study are: All aspects are feasible to be factored and the factors formed are one factor. In addition, the factors formed have eigenvalues of 8.378 which means that these factors are able to explain 83.8% of the variability of the original ten aspects. The remaining 16.2% of the variability is influenced by other variability not examined. Abstrak. Widyaiswara merupakan jabatan fungsional bagi seorang Pegawai Negeri Sipil (PNS) yang bertugas mengajar, melatih dan mendidik secara penuh pada program pendidikan dari instansi pemerintah. Untuk mengetahui apakah seorang widyaiswara mampu mewujudkan pengembangan kompetensi seorang CPNS maka perlu diketahui faktor-faktor apa saja yang menjadi penilaian peserta LATSAR CPNS mengenai widyaiswara agar dapat menjadi evaluasi bagi seorang widyaiswara. Berdasarkan masalah tersebut, maka permasalahan dalam penelitian ini dirumuskan sebagai berikut: (1) Apakah aspek-aspek yang menjadi penilaian peserta LATSAR CPNS terhadap Widyaiswara dapat difaktorkan? (2) Berapakah faktor yang terbentuk pada penilaian peserta LATSAR CPNS terhadap Widyaiswara? (3) Berapakah variansi yang dapat dijelaskan oleh faktor yang terbentuk pada penilaian peserta LATSAR CPNS terhadap Widyaiswara?. Peneliti menggunakan data sekunder yang bersumber dari PPSDM Geominerba. Data terdiri dari Widyaiswara (pengajar), materi pembelajaran dan 10 aspek penilaian yang diisi oleh setiap peserta LATSAR CPNS. Peneliti menggunakan metode teknik analisis faktor pada 10 aspek-aspek penilaian peserta LATSAR CPNS. Hasil dari penelitian ini adalah: Semua aspek layak untuk difaktorkan dan faktor yang terbentuk sebanyak satu faktor. Selain itu, faktor yang terbentuk memiliki angka eigenvalues sebesar 8,38 yang berarti bahwa faktor tersebut mampu menjelaskan 83,78% dari variabilitas kesepuluh aspek asli. Sisanya 16,2% dari variabilitas dipengaruhi oleh variabilitas lain yang tidak diteliti.

Penerapan SMOTE untuk Mengatasi Imbalance Class dalam Klasifikasi Sentimen Genosida Palestina Menggunakan Multinomial Naive Bayes Fajar Sidik; Ilham Faishal Mahdy
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 2 (2024): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v4i2.12693

Abstract. Social media, including the X platform (formerly known as Twitter), has become an important source of information in understanding public sentiment towards various issues, including the Palestinian genocide. Text data obtained from social media is often unbalanced, with more negative sentiment than positive and neutral sentiment because people do not agree with the genocide. This imbalance can interfere with the accuracy of the sentiment classification model. Therefore, this research aims to overcome the problem of data imbalance by applying the SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) method in the sentiment classification of the Palestinian genocide using the Multinomial Naive Bayes algorithm. The data used in this study was collected from X social media platform, consisting of 1000 posts related to the Palestinian genocide taken backward on February 29, 2024. The classification method used is Multinomial Naive Bayes, which was chosen for its ability to handle text data by considering the frequency of occurrence of words. The results showed that the sentiment analysis mostly showed negative sentiments towards the Palestinian genocide issue. The application of SMOTE successfully balanced the data distribution, increasing the representation of positive and neutral sentiments. Model performance evaluation shows that the resulting model is able to achieve an accuracy rate of 80%, with a precision of 43%, recall of 54%, and F1-score of 46%. In conclusion, the application of SMOTE can optimize text classification performance in unbalanced data conditions, providing more insight into public sentiment towards the Palestinian genocide on X social media. Abstrak. Media sosial, termasuk platform X (sebelumnya dikenal sebagai Twitter), telah menjadi sumber informasi yang penting dalam memahami sentimen masyarakat terhadap berbagai isu, termasuk genosida Palestina. Data teks yang diperoleh dari media sosial seringkali tidak seimbang, adanya kecenderungan lebih banyak sentimen negatif dibandingkan sentimen positif dan netral karena masyarakat tidak setuju dengan adanya genosida. Ketidakseimbangan ini dapat mengganggu keakuratan model klasifikasi sentimen. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah ketidakseimbangan data dengan menerapkan metode SMOTE (Synthetic Minority Over-sampling Technique) dalam klasifikasi sentimen genosida Palestina menggunakan algoritma Multinomial Naive Bayes. Data yang digunakan dalam penelitian ini dikumpulkan dari platform media sosial X, terdiri dari 1000 post terkait genosida Palestina yang diambil mundur pada tanggal 29 Februari 2024. Metode klasifikasi yang digunakan adalah Multinomial Naive Bayes, yang dipilih karena kemampuannya dalam menangani data teks dengan mempertimbangkan frekuensi kemunculan kata-kata. Hasil penelitian menunjukkan bahwa analisis sentimen mayoritas menunjukkan sentimen negatif terhadap isu genosida Palestina. Penerapan SMOTE berhasil menyeimbangkan distribusi data, meningkatkan representasi sentimen positif dan netral. Evaluasi kinerja model menunjukkan bahwa model yang dihasilkan mampu mencapai tingkat akurasi sebesar 80%, dengan precision sebesar 43%, recall sebesar 54%, dan F1-score sebesar 46%. Kesimpulannya, penerapan SMOTE dapat mengoptimalkan performa klasifikasi teks dalam kondisi data yang tidak seimbang, memberikan wawasan lebih mengenai sentimen masyarakat terhadap genosida Palestina di media sosial X.

Pemodelan Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR) pada Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Barat Tahun 2022 Annisa Mutiara Priliyan; Ilham Faishal Mahdy
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 2 (2024): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v4i2.12708

Abstract. Spatial analysis with Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR) method is a development of the Geographically Weighted Regression (GWR) method. This method is used when data has spatial heterogeneity, spatial autocorrelation, and multicollinearity. MGWR allows for different spatial scales and allows the neighborhood around each variable to vary. These differences are accommodated through different optimum bandwidth values for each covariate. The MGWR method is applied to data on the open unemployment rate (TPT) in West Java Province in 2022 because West Java is the province with the highest TPT value in that year. MGWR parameter estimation is performed using the Backfitting Algorithm method by reformulating GWR as Generalized Additive Models (GAMs). The weighting function used is a fixed Gaussian kernel function because the farthest region still has a weight even though it is not as large as the weight of the closest region. The optimum bandwidth search is by minimizing the Akaike Information Criterion Corrected (AICc) value using golden section search method. Based on the analysis, 27 MGWR local models are produced for each observation area. There are differences in the independent variables that affect TPT for each observation area and are divided into four groups. The resulting MGWR model proved to be the best model when compared to the GWR model based on the highest adjusted R2 value and the lowest AICc value. Abstrak. Analisis spasial dengan metode Multiscale Geographically Weighted Regression (MGWR) merupakan pengembangan dari metode Geographically Weighted Regression (GWR). Metode ini digunakan ketika data memiliki heterogenitas spasial, autokorelasi spasial, dan adanya multikolinearitas. MGWR mengizinkan skala spasial yang berbeda dan memungkinkan lingkungan di sekitar setiap variabel bervariasi. Perbedaan tersebut diakomodasi melalui nilai bandwidth optimum yang berbeda-beda untuk setiap kovariat. Metode MGWR diterapkan pada data tingkat pengangguran terbuka (TPT) di Provinsi Jawa Barat tahun 2022 karena Jawa Barat menjadi provinsi dengan nilai TPT tertinggi pada tahun tersebut. Estimasi parameter MGWR dilakukan dengan menggunakan metode Backfitting Algorithm dengan memformulasi ulang GWR sebagai Generalized Additive Models (GAMs). Fungsi pembobot yang digunakan adalah fungsi kernel fixed gaussian karena wilayah terjauh tetap memiliki bobot walaupun tidak sebesar bobot wilayah terdekat. Pencarian bandwidth optimum dilakukan dengan meminimumkan nilai Akaike Information Criterion Corrected (AICc) menggunakan metode golden section search. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan maka dihasilkan sebanyak 27 model MGWR yang bersifat lokal untuk setiap wilayah pengamatannya. Terdapat perbedaan variabel bebas yang berpengaruh terhadap TPT untuk setiap wilayah pengamatan dan terbagi menjadi empat kelompok. Model MGWR yang dihasilkan terbukti menjadi model terbaik jika dibandingkan dengan model GWR berdasarkan nilai adjusted R2 yang tertinggi dan nilai AICc terendah.

Rekapitulasi Personel TNI Berdasarkan Pangkat dan PNS TNI Berdasarkan Golongan Sesko TNI Bandung Tahun 2022 Muhammad kodar Abd Kohar; Ilham Faishal Mahdy
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 2 (2024): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v4i2.13834

Abstract. The Internship Program is a mandatory academic activity aimed at developing oneself, acquiring skills, enhancing competencies, and gaining work experience within an organization. The author had the opportunity to undertake an internship for 34 days at Sesko TNI Bandung, where they were assigned to the personnel staff section. The tasks included data entry for personnel and administrative management of personnel records. This research employs a descriptive method, utilizing secondary data from relevant institutions, specifically the personnel recapitulatory data of TNI and TNI civil servants at Sesko TNI for the year 2022. The results of the study indicate that the TNI Army (TNI AD) constitutes 39% with 156 individuals, the TNI Navy (TNI AL) comprises 22% with 90 individuals, and the TNI Air Force (TNI AU) accounts for 11% with 46 individuals, totaling 292 TNI personnel. The TNI civil servants (PNS TNI) make up 28% with 112 individuals. Among the TNI personnel, the highest rank represented is Colonel, with 44 male officers, while there are no female officers at this rank. Additionally, there are no TNI personnel holding the rank of Four-Star General or Second Lieutenant at Sesko TNI Bandung. The total number of PNS TNI at Sesko TNI Bandung in 2022 was 112, with the largest group being those in grade III/b, comprising 22 men and 11 women. This Internship Report can serve as a reference, input, or update for addressing issues or for the placement of TNI personnel and TNI civil servants in relevant institutions. Abstrak. Kuliah Praktik merupakan suatu kegiatan perkuliahan yang bersifat wajib, dengan tujuan untuk mengembangkan diri, keahlian, keterampilan, serta pengalaman bekerja di sebuah instansi. Penulis berkesempatan melakukan Kuliah Praktik selama 34 hari di Sesko TNI Bandung. Penulis ditempatkan pada bagian staf personalia dengan tugas seperti entry data personel dan administrasi data personel. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif, data yang digunakan berupa data sekunder dari instansi terkait, yaitu rekapitulasi personel TNI dan PNS TNI Sesko TNI Tahun 2022. Hasil dari penelitian ini menunjukkan TNI AD dengan 39% berjumlah 156 orang, TNI AL dengan 22% berjumlah 90 orang, dan TNI AU dengan 11% berjumlah 46 orang. Keseluruhan Jumlah TNI 292 orang. Sedangkan PNS TNI dengan 28% berjumlah 112 orang. Personel TNI yang menempati anggota terbanyak berdasarkan pangkat Kolonel yaitu sebanyak 44 orang pria sedangkan wanita tidak ada. Selain itu, tidak ada TNI yang memiliki pangkat Bintang-4, dan Prada yang bertugas di Sesko TNI Bandung. Keseluruhan jumlah PNS TNI Sesko TNI Bandung pada tahun 2022 yaitu 112 orang. PNS TNI dengan jumlah terbanyak adalah golongan III/b dengan 22 orang pria sedangkan wanita 11 orang. Laporan Kuliah Praktik ini dapat dijadikan sebagai referensi, masukan ataupun pembaruan dalam pemecahan masalah maupun penempatan personel TNI dan PNS TNI di instansi terkait.

Hubungan Penggunaan Gadget sebagai Media Literasi Digital dengan Tumbuhnya Critical Thinking pada Mahasiswa Statistika Unisba Angkatan 2020 dan 2021 Fikran Muhammad Ikmal; Ilham Faishal Mahdy; Hendrik Wijayanto; Dhimas Muhamad Fakhriyan; Abdan Syakuran
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 2 (2024): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v4i2.14681

Abstract. Gadgets have become an inseparable part of everyday life, especially in the world of education. The function of gadgets is now not only limited as a communication tool, but also as the main means to access and understand digital information, which is the essence of digital literacy. digital literacy is the ability to be able to access, understand and use digital information intelligently and appropriately. Digital literacy allows them to access a variety of rich and relevant sources of information, as well as better analyze data. In addition, critical thinking skills also help a person to easily understand things, because this ability allows students to analyze, evaluate, and synthesize information logically and rationally. This study aims to explore the relationship between the use of gadgets as digital literacy media and the improvement of critical thinking skills among Statistics students of Universitas Islam Bandung (Unisba) class of 2020 and 2021. Using the Slovin formula, the sample size was set at 126 students. The results showed that the Spearman Rank correlation test resulted in a p-value of 0.000, which is significant at the real level of 0.05 (5%). This indicates a significant relationship between the use of gadgets for digital literacy and the development of critical thinking skills in Statistics students at Unisba. Abstrak. Gadget telah menjadi bagian yang tidak bisa dipisahkan dari kehidupan sehari-hari, terutama di dunia pendidikan. Fungsi gadget kini tidak hanya terbatas sebagai alat komunikasi, tetapi juga sebagai sarana utama untuk mengakses dan memahami informasi digital, yang merupakan inti dari literasi digital. literasi digital adalah kemampuan untuk bisa mengakses, memahami, dan menggunakan informasi digital secara cerdas dan tepat. Literasi digital memungkinkan mereka untuk mengakses berbagai sumber informasi yang kaya dan relevan, serta menganalisis data dengan lebih baik. Selain itu, kemampuan berpikir kritis juga membantu seseorang untuk mudah memahi literasi digital, karena kemampuan ini memungkinkan mahasiswa untuk menganalisis, mengevaluasi, dan memahami informasi secara logis dan rasional. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi hubungan antara penggunaan gadget sebagai media literasi digital dan peningkatan kemampuan berpikir kritis di kalangan mahasiswa Statistika Universitas Islam Bandung (Unisba) angkatan 2020 dan 2021. Menggunakan rumus Slovin, ukuran sampel ditetapkan sebanyak 126 mahasiswa. Hasil penelitian menunjukkan bahwa uji korelasi Rank Spearman menghasilkan p-value 0.000, yang signifikan pada taraf nyata 0.05 (5%). Ini menunjukkan adanya hubungan signifikan antara penggunaan gadget untuk literasi digital dan perkembangan kemampuan berpikir kritis pada mahasiswa Statistika di Unisba.

Implementasi Text Mining untuk Analisis Opini Publik terhadap Calon Presiden Indonesia 2024 Gina Nur Fatimah; Ilham Faishal Mahdy
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 2 (2024): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v4i2.15391

Abstract. The holding of the Indonesian presidential general election in 2024, which began with the announcement of three pairs of presidential and vice-presidential candidates, was widely discussed on social media. Therefore, sentiment analysis was conducted on the three presidential candidates to determine their initial electability. Data was collected from the Twitter/X application on each candidate pair name with a total of 4.415 tweets. After going through a series of stages in data preprocessing, the number was reduced to 3.384 tweets. By conducting sentiment analysis using the VADER algorithm, it was found that the highest positive sentiment value with a result of 92.2% was on the presidential candidate pair Ganjar and Mahfud. Meanwhile, the presidential candidate pair that received the highest negative sentiment value with a result of 12.7% was Prabowo and Gibran. Abstrak. Diselenggarakannya pemilihan umum presiden Indonesia pada tahun 2024 yang diawali dengan ditetapkannya tiga pasangan calon presiden dan calon wakil presiden, ramai diperbincangkan di media sosial. Oleh karena itu, dilakukan analisis sentiment terhadap ketiga calon presiden untuk mengetahui elektabilitas awal mereka. Data dikumpulkan dari aplikasi twitter/X pada masing-masing nama pasangan calon dengan jumlah data yang didapat sebanyak 4.415 cuitan. Setelah melalui serangkaian tahapan dalam preprocessing data, jumlahnya berkurang menjadi sebanyak 3.384 cuitan. Dengan dilakukan analisis sentimen menggunakan algoritma VADER, didapatkan bahwa hasil nilai sentimen positif tertinggi dengan hasil 92,2% yaitu pada calon pasangan presiden Ganjar dan Mahfud. Sementara itu, calon pasangan presiden yang mendapat nilai sentimen negatif tertinggi dengan hasil 12,7% yaitu pada pasangan Prabowo dan Gibran.

Penerapan Self Organizing Maps dalam Pengelompokkan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Aspek Pendidikan Muhammad Fariz Faqih; Ilham Faishal Mahdy
Jurnal Riset Statistika Volume 4, No. 2, Desember 2024, Jurnal Riset Statistika (JRS)
Publisher : UPT Publikasi Ilmiah Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jrs.v4i2.4708

Abstract. Indonesia participated in the Programme for International Student Assessment (PISA) in 2018, a global study that evaluates education systems in 70 countries. However, the 2020 Socio-Economic Survey, as reported in the 2020 Education Statistics, indicated that Indonesia has not yet achieved full success in its compulsory education program at the high school level, with a Gross Enrollment Ratio still below 95% and 1.13% of the population failing to complete education at that level. This study focuses on clustering education in Indonesia based on provinces and educational aspects. The study aims to cluster provinces in Indonesia using the Self Organizing Maps (SOM) method, a technique within Artificial Neural Networks used for clustering. The data used in this study comes from 34 provinces in 2023. The performance of the clustering model is evaluated using the Davies-Bouldin Index. The study identifies that the optimal number of clusters is two, with the first cluster consisting of 32 provinces and the second cluster consisting of 2 provinces. This research provides a deep understanding of the distribution and characteristics of education across various provinces in Indonesia, which can assist in future educational planning and policy-making. Abstrak. Indonesia berpartisipasi dalam Programme for International Student Assessment (PISA) pada tahun 2018, sebuah studi global yang mengevaluasi sistem pendidikan di 70 negara. Namun, Survei Sosial Ekonomi 2020, sebagaimana dilaporkan dalam Statistik Pendidikan 2020, menunjukkan bahwa Indonesia belum mencapai keberhasilan penuh dalam program wajib belajar di tingkat SMA, dengan Angka Partisipasi Kasar yang masih di bawah 95% dan 1,13% dari populasi gagal menyelesaikan pendidikan di tingkat tersebut. Artikel ini berfokus pada pengelompokkan pendidikan di Indonesia berdasarkan provinsi-provinsi di Indonesia dan aspek-aspek pendidikan. Artikel ini bertujuan untuk mengelompokkan provinsi-provinsi di Indonesia berdasarkan aspek pendidikan menggunakan metode Self Organizing Maps (SOM), sebuah metode dalam Artificial Neural Network yang digunakan untuk clustering. Data yang digunakan dalam artikel ini berasal dari 34 provinsi pada tahun 2023. Evaluasi performa model clustering dilakukan menggunakan Davies-Bouldin Index. Artikel ini mengidentifikasi bahwa jumlah klaster optimum adalah dua, dengan klaster pertama terdiri dari 32 provinsi dan klaster kedua terdiri dari 2 provinsi. Artikel ini memberikan pemahaman mendalam mengenai distribusi dan karakteristik pendidikan di berbagai provinsi di Indonesia, yang dapat membantu dalam perencanaan dan pengambilan kebijakan pendidikan di masa mendatang.

Implementasi K-Medoids dan FP-Growth pada Pola Konsumen Tempat Makan Bandung Adila Yuniantini; Ilham Faishal Mahdy
Jurnal Riset Statistika Volume 5, No. 1, Juli 2025, Jurnal Riset Statistika (JRS)
Publisher : UPT Publikasi Ilmiah Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jrs.v5i1.6529

Abstract. The advancement of information technology has significantly impacted various sectors, including the culinary industry in Bandung. Businesses like Tempat Makan Bandung produce transactional data that remains underutilized. This study processes transactional data using association rule mining and customer segmentation to improve sales efficiency, design promotional strategies, and gain insights into customer preferences. The FP-Growth algorithm identifies purchasing patterns through the FP-Tree data structure, while segmentation is conducted using the K-Medoids algorithm, robust against noise and outliers. Cluster validation was performed using the Silhouette Score. The research analyzed 5723 transactions over three months. Results reveal two customer clusters: Price Sensitive (5663 members) and Quality Oriented (60 members), with a Silhouette Score of 0,8288, indicating strong cluster structure. Association analysis identified 3 significant rules for the full dataset and Cluster 0 (minimum support 2%) and 15 rules for Cluster 1 (minimum support 8%). These findings guide targeted promotions for price-sensitive customers through discounts and bundling strategies, while exclusive offers can build loyalty among quality-oriented customers. This approach enhances business competitiveness and operational efficiency in a dynamic culinary market. Abstrak. Kemajuan teknologi informasi telah membawa perubahan besar pada berbagai sektor, termasuk industri kuliner di Kota Bandung. Bisnis kuliner seperti Tempat Makan Bandung menghasilkan data transaksi yang belum dimanfaatkan secara optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengolah data transaksi menggunakan pendekatan association rule mining dan segmentasi pelanggan guna meningkatkan efisiensi penjualan, menyusun strategi promosi, serta memahami preferensi pelanggan. Data transaksi dianalisis dengan algoritma FP-Growth untuk menemukan pola pembelian pelanggan melalui struktur data FP-Tree, dan segmentasi dilakukan menggunakan algoritma K-Medoids, yang tahan terhadap noise dan outlier. Validasi cluster dilakukan menggunakan Silhouette Score. Objek penelitian mencakup 5723 data transaksi dalam periode tiga bulan. Hasil clustering menghasilkan dua kelompok pelanggan, yaitu Price Sensitive (5663 anggota) dan Quality Oriented (60 anggota), dengan nilai Silhouette Score sebesar 0,8288, menunjukkan struktur cluster yang kuat. Analisis asosiasi menghasilkan 3 aturan signifikan pada dataset penuh dan Cluster 0 (dukungan minimal 2%) serta 15 aturan pada Cluster 1 (dukungan minimal 8%). Temuan ini memberikan wawasan untuk strategi promosi yang fokus pada kebutuhan pelanggan, baik yang sensitif terhadap harga maupun yang berorientasi pada kualitas, guna meningkatkan daya saing bisnis.

Hubungan Antara Kesadaran Kesetaraan Gender pada Mahasiswa dan Sikap Diskriminasi kepada Perempuan Nur Rofiq Azijah; Ilham Faishal Mahdy
Jurnal Riset Statistika Volume 3, No. 2, Desember 2023, Jurnal Riset Statistika (JRS)
Publisher : UPT Publikasi Ilmiah Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jrs.v3i2.3021

Abstract. Gender equality awareness refers to the awareness of an equal state between men and women in the fulfillment of rights and obligations. Women's participation consists of traditional roles (domestic roles) and transitions (public roles). The purpose of this study is to find out whether there is a relationship between gender awareness in men and discrimination against women. The technique used in sampling is Stratified Random Sampling with a sample count of 100 samples. The method of collecting data is obtained from the distribution of questionnaires in the form of Google forms to respondents. Data processing uses Rank Spearman correlation analysis with the help of the SPSS program. The results showed that there was a linear relationship between the gender equality awareness variable in male students Statistics Unisba and the variable attitude of discrimination in women. This relationship has a positive direction of 0.697 which means the relationship is strong. Based on the results of the study, the increasing awareness of gender equality in male students Statistics Unisba will have to do with increasing understanding of discrimination against women. Abstrak. Kesadaran kesetaraan gender merujuk kepada kesadaran akan suatu keadaan setara antara laki-laki dan perempuan dalam pemenuhan hak dan kewajiban. Partisipasi wanita terdiri dari peran tradisi (peran domestik) dan transisi (peran publik). Tujuan dilakukannya penelitian ini, yaitu untuk mengetahui apakah ada hubungan antara kesadaran kesetaran gender pada laki-laki dan sikap diskriminasi kepada perempuan. Teknik yang digunakan dalam pengambilan sampel adalah Stratified Random Sampling dengan jumlah sampel sebanyak 100 sampel. Metode pengumpulan data diperoleh dari pembagian kuesioner berupa Google form kepada responden. Pengolahan data menggunakan analisis korelasi Rank Spearman dengan bantuan program SPSS. Hasil penelitian menunjukkan terdapat hubungan linier antara variabel kesadaran kesetaraan gender pada mahasiswa laki-laki Statistika Unisba dan variabel sikap diskriminasi pada perempuan. Hubungan ini memiliki arah positif sebesar 0,697 yang berarti hubungannya kuat. Berdasarkan hasil penelitian tersebut, semakin meningkatnya kesadaran kesetaraan gender pada mahasiswa laki-laki Statistika Unisba akan ada hubungannya dengan meningkatnya pemahaman mengenai sikap diskriminasi kepada perempuan.

Title

Found 10 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 10 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 10 Documents
Search