Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Bandung Conference Series: Statistics
Anneke Iswani Achmad
Statistika, MIPA
Decision Sciences, Operations Research & Management Education Mathematics

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Penerapan Metode Chi-Squared Automatic Interaction Detection pada Segmentasi Karakteristik yang Mempengaruhi Pengangguran di Provinsi Banten Tahun 2022 Fahry Al Hayyu Fikham; Anneke Iswani Achmad
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.v3i2.8741

Abstract

Abstract. This study will discuss the application of the Chi-Squared Auto Interaction Detection (CHAID) method for segmenting characteristics that affect the unemployed workforce in Banten Province in 2022. The CHAID method was introduced by Dr. G. V Kass in 1980. In the CHAID method, segmentation will be formed which divides a sample into two or more different groups/categories based on the chi-square test statistics, then the segmentation results will be displayed in a tree diagram. In this study, the variables of gender, age, education level, marital status, status in the household and regional classification will be used as independent variables with labor force status as the dependent variable, where all data are categorical types which are suitable for use in CHAID analysis. This study uses secondary data sourced from Badan Pusat Statistik (BPS), using data from the result of Survei Hasil Angkatan Kerja Nasional (SAKERNAS). The results of the CHAID segmentation in this study resulted in 8 different segments with 3 of them producing a classification of the workforce with unemployed status. Then, based on the CHAID tree diagram, it was found that there were 5 (five) independent variables, namely gender, age, education level, household status and regional classification which had a significant association with labor force status which resulted in a classification accuracy of 70.6%. Abstrak. Dalam penelitian ini akan membahas tentang penerapan metode Chi-Squared Auto Interaction Detection (CHAID) pada segmentasi karakteristik yang mempengaruhi angkatan kerja berstatus pengangguran di Provinsi Banten tahun 2022. Metode CHAID diperkenalkan pertama kali oleh Dr. G. V Kass pada tahun 1980. Pada metode CHAID akan membentuk segmentasi yang membagi sebuah sampel menjadi dua atau lebih kelompok/kategori yang berbeda berdasarkan dengan statistik uji chi-square kemudian hasil segmentasi akan ditampilkan dalam diagram pohon. Pada penelitian ini akan menggunakan variabel jenis kelamin, usia, tingkat pendidikan, status pernikahan, status dalam rumah tangga dan klasifikasi wilayah sebagai variabel independen dengan status angkatan kerja sebagai variabel dependen, dimana semua datanya merupakan tipe kategorik yang cocok digunakan pada analisis CHAID. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS), yaitu data hasil Survei Angkatan Kerja Nasional (SAKERNAS). Hasil segmentasi CHAID pada penelitian ini menghasilkan 8 segmentasi yang berbeda dengan 3 segmentasi diantaranya menghasilkan klasifikasi angkatan kerja yang berstatus pengangguran. Kemudian berdasarkan diagram pohon CHAID didapatkan bahwa terdapat 5 (lima) variabel independen yaitu jenis kelamin, usia, tingkat pendidikan, status dalam rumah tangga dan klasifikasi wilayah yang mempunyai asosiasi yang signifikan dengan status angkatan kerja yang menghasilkan ketepatan klasifikasi yaitu sebesar 70,6%.
Penerapan Metode ARIMAX dengan Efek Variasi Kalender pada Peramalan Harga Komoditas Cabai Rawit di Provinsi Jawa Barat Rara Hera Silvia; Anneke Iswani Achmad
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.v3i2.9180

Abstract

Abstract. Forecasting is an important aid in planning and decision-making. One of the forecasting methods that is often used is the time series method. Time series are often influenced by a particular event or other variable, so it can cause the data to have a different repeating pattern each period. The ARIMAX Model is thought to be able to capture certain patterns by including certain event information as additional variables, or so-called exogenous variables. The tendency of data to show patterns at certain times based on dates in the calendar is called calendar variation, and the effect of calendar variation can appear on certain events such as Eid al-Fitr. Special treatment is needed for time series data with a calendar variation effect, where the ARIMAX model is well applied to the series data in that case, so that the model formed is ARIMAX with calendar variation. In this thesis, I conducted a study on forecasting the price of cayenne pepper in West Java province using the ARIMAX model with a variation of the calendar in which to include information on Eid al-Fitr events as an additional variable. The best ARIMAX model for forecasting is ARIMAX (0, 1, 1) with accuracy using a MAPE value of 11%, which is based on the criteria of forecasting ability. It can be concluded that the model ARIMAX (0, 1, 1) has good forecasting ability. Abstrak. Peramalan merupakan bantuan penting dalam perencanaan dan pengambilan keputusan. Salah satu metode peramalan yang sering digunakan adalah metode deret waktu (time series). Pada deret waktu seringkali dipengaruhi oleh suatu peristiwa tertentu atau variabel lain, sehingga dapat menyebabkan data memiliki pola berulang berbeda setiap periodenya. Model ARIMAX diduga mampu menangkap pola tertentu dengan memasukkan informasi peristiwa tertentu sebagai variabel tambahan atau disebut variabel eksogen. Adanya kecenderungan data untuk menampilkan pola pada waktu tertentu berdasarkan penanggalan di dalam kalender disebut variasi kalender, dimana efek variasi kalender dapat muncul pada peristiwa tertentu seperti Idul Fitri. Diperlukan perlakuan khusus untuk data deret waktu dengan efek variasi kalender, dimana model ARIMAX baik diterapkan untuk data deret dengan kasus tersebut, sehingga model yang terbentuk adalah ARIMAX dengan variasi kalender. Dalam skripsi ini melakukan penelitian pada peramalan harga cabai rawit di Provinsi Jawa Barat menggunakan model ARIMAX dengan variasi kalender dimana memasukkan informasi peristiwa Idul Fitri sebagai variabel tambahan. Didapatkan model ARIMAX terbaik untuk melakukan peramalan yaitu ARIMAX(0,1,1) dengan akurasi menggunakan nilai MAPE sebesar 11%, dimana berdasarkan kriteria kemampuan peramalan bahwa dapat disimpulkan model ARIMAX(0,1,1) memiliki kemampuan peramalan yang baik.
Pengendalian Kualitas Limbah Cair Menggunakan Diagram Kendali Multivariate Exponentially Weighted Moving Average (MEWMA) Tania Grahanita; Anneke Iswani Achmad
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.v3i2.9261

Abstract

Abstract. In the textile industry the resulting liquid waste has toxic characteristics and is harmful to the environment. Therefore, liquid waste needs to go through a processing and quality control process before being discharged into the waters. Control chart is one of the statistical tools used in statistical quality control. In practice we will encounter situations where it is necessary to control for two or more quality characteristics that are not normally distributed multivariate, so the control chart used is the Multivariate Exponentially Weighed Moving Average (MEWMA). This study uses data on the quality of textile industrial wastewater which has been processed using an WWTP (Wastewater Treatment Plant). There are 48 samples (months) for the period 2018 - 2021 with 6 variables of liquid waste content. The results of the quality control analysis by applying the MEWMA control chart obtained the most optimum weighting value of 0.05 with an Upper Control Limit (UCL) value of 14.6, there was 1 observation that was out of control. This shows that the quality of liquid waste in WWTP in the textile company CV. Sandang Sari is not statistically controlled. Abstrak. Pada industri tekstil limbah cair yang dihasilkan memiliki karakteristik beracun dan berbahaya bagi lingkungan hidup. Oleh karena itu limbah cair perlu melalui proses pengolahan dan pengendalian kualitas terlebih dahulu sebelum dibuang ke perairan. Diagram kendali adalah salah satu alat satatistik yang digunakan pada pengendalian kualitas statistik. Dalam praktiknya kita akan bertemu situasi dimana perlu untuk mengontrol dua atau lebih karakteristik kualitas yang tidak berdistribusi normal multivariat, maka diagram kendali yang digunakan adalah Multivariate Exponentially Weighed Moving Average (MEWMA). Penelitian ini menggunakan data kualitas limbah cair industri tekstil yang sudah melalui proses pengolahan menggunakan IPAL (Instalasi Pengolahan Air Limbah), ada sebanyak 48 sampel (bulan) periode 2018 - 2021 dengan 6 variabel kandungan limbah cair. Hasil analisis pengendalian kualitas dengan menerapkan diagram kendali MEWMA didapat nilai pembobot yang paling optimum sebesar 0,05 dengan nilai Batas Kendali Atas (BKA) sebesar 14,6 terdapat 1 pengamatan yang berada diluar kendali. Hal ini menunjukkan bahwa kualitas limbah cair pada IPAL di perusahaan tekstil CV. Sandang Sari tidak terkendali secara statistik.
Co-Authors Fahry Al Hayyu Fikham Rara Hera Silvia Tania Grahanita