Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Seminar Nasional Unimus Journal of applied statistics and data mining
Aulia Fadhli Boer
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Engineering Health Professions Nursing Public Health Social Sciences

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Pengelompokan Daerah Rawan Bencana di Pulau Sumatera dengan Metode Density Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) Aulia Fadhli Boer; M. Al Haris; Rochdi Wasono
Prosiding Seminar Nasional Unimus Vol 6 (2023): Membangun Tatanan Sosial di Era Revolusi Industri 4.0 dalam Menunjang Pencapaian Susta
Publisher : Universitas Muhammadiyah Semarang

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

Abstract

Pulau Sumatera adalah anggota busur kepulauan sunda yang mencakup kepulauan Andaman-Nicobar sampaiBanda. Pulau Sumatera menjadi salah satu daerah tektonik aktif. Aktivitas lempeng membentuk sebuahhimpunan pegunungan yang membentang dari utara hingga selatan Sumatera. Dengan topografi yang terdiridari pegunungan, perbukitan, serta pergerakan lempeng dan iklim yang basah, memungkinkan terjadinyaberbagai bencana alam. Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) adalah suatualgoritma yang termasuk pada golongan density-based clustering, yakni proses pembentukan cluster yangdilakukan berdasarkan tingkat kerapatan objek dalam dataset. Kelebihan algoritma DBSCAN terletak padakemampuannya menangkap outlier atau noise dan tidak perlu mengetahui jumlah cluster yang terbentuk.Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji karakteristik bencana alam yang terjadi di Pulau Sumatera.Berdasarkan hasil analisis penerapan algoritma DBSCAN pada data kejadian bencana alam di kabupaten/kotadi Pulau Sumatera, diperoleh 2 cluster dengan parameter MinPts sebanyak 4 dan Eps sebesar 0,18 merupakancluster yang optimal untuk mengelompokkan. Hal tersebut disandarkan pada cluster tersebut menghasilkancoefficient silhouette dengan nilai sebesar 0,46.Kata Kunci : Bencana alam, DBSCAN, pulau Sumatera, silhouette coefficient.
Analisis Variabel Yang Berpengaruh Pada Indeks Pembangunan Manusia (Ipm) Dengan Pendekatan Regresi Linier Berganda Aulia Fadhli Boer; Khikmah, Laelatul
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 3 No. 1 (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.v3i1.42

Abstract

Pembangunan ekonomi adalah suatu proses kenaikan pendapatan total dan pendapatan perkapita dengan mempertimbangkan adanya pertambahan penduduk dan disertai dengan perubahan fundamental dalam struktur ekonomi suatu daerah dan pemerataan pendapatan bagi suatu penduduk disuatu daerah. Pertumbuhan ekonomi yang stabil sangat diharapkan dapat mendongkrak pembangunan disuatu Negara yang sedang mengalami perkembangan seperti Indonesia, karena dapat mengatasi permasalahan ekonomi yang sering dialami oleh Negara kita ini diantaranya: kemiskinan, pengangguran, buta huruf (rendahnya angka Pendidikan), meningkatkan kesejahteraan masyarakat, dan memberikan perhatian lebih dibidang kesehatan dan Pendidikan. Kualitas sumber daya manusia dapat dilihat dari indeks kualitas hidup atau indek pembangunan manusia (IPM). Rendahnya IPM akan berakibat pada rendahnya produktivitas kerja dari penduduk. Produktivitas yang rendah bereakibat pada rendahnya perolehan pendapatan. Data yang digunakan adalah data Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Provinsi Jawa Tengah Pada Priode 2014-2018. Variabel yang digunakan dalam penelitian adalah Pembangunan Manusia (IPM) sebagai variabel dependen (Y), dan data Angka Harapan Hidup (X1), Angka Melek Huruf (X2), serta Pengeluaran Perkapita (X3) sebagai variabel independent. Kemudian analisis yang digunakan adalah metode analisi regresi linier berganda. Diperoleh hasil variabel yang berpengarauh terhadap IPM adalah variabel x1, dan x2. . Untuk variabel Angka Harapan Hidup (AHH) bertambah satu tahun maka nilai IPM akan naik sebesar 0,622 begitu juga dengan variabel Angka Melek Huruf bertambah satu tahun maka nilai IPM akan naik sebesar 3,640 dan variabel pengeluaran perkapita -0,00000001 yang berarti tidak berperngaruh signifikan terhadap kenaikan ataupun penurunan dari Indeks Pembangunan Manusia (IPM).
Co-Authors Khikmah, Laelatul M. Al Haris Rochdi Wasono