Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Rokhana Dwi Bekti
Jurusan Statistika, FST, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta
Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Mathematics

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
OPTIMASI BIAYA DISTRIBUSI AIR DI PDAM KABUPATEN BANTUL MENGGUNAKAN METODE SUDUT BARAT LAUT DENGAN SIMULASI SOFTWARE R SEBAGAI PENGUJI OPTIMALITAS MODIFIED DISTRIBUTION Dyah Ariani Widianingsih; Rokhana Dwi Bekti
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 3 No. 01 (2018)
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/statistika.v3i01.1080

Abstract

Abstrak. Peningkatan jumlah penduduk yang pesat mempengaruhi jumlah kebutuhan air bersih pada setiap rumah. Perkembangan ekonomi melalui pembangunan juga menjadi sorotan karena semakin banyaknya perumahan yang didirikan oleh pengusaha akan menimbulkan kekurangan air tanah karena akan membuat resapan air yang tidak maksimal. Selain itu pembuangan sampah disungai dan penggunaan air tanah yang berlebihan oleh industri yang ada di Bantul dapat mengakibatkan krisis air bersih. Krisi air tersebut menyebabkan kebutuhan air bersih semakin meningkat, namun ketersediaan air bersih di alam semakin berkurang. Dalam memenuhi kebutuhan air bersih baik untuk umum maupun industri dibutuhkan suatu badan usaha yang mengelola guna memenuhi kebutuhan air bersih di wilayah Kabupaten Bantul. Pada penelitian ini akan dilakukan peminimalan biaya distribusi air bersih PDAM Kabupaten Bantul dengan metode transportasi yaitu sudut barat laut. Berdasarkan hasil perhitungan kebutuhan air yang tidak terpenuhi yaitu sebesar 315,72 m3 / hari. Pada pengujian optimalitas biaya distribusi dengan solusi awal metode sudut barat laut diketahui bahwa hasil total biaya distribusi dengan menerapkan metode modi belum mencapai nilai total biaya yang optimal. Pada pengujian optimalitas nilai indeks perbaikan pada sel non basis masih terdapat nilai negatif, sehingga dilanjutkan dengan merevisi tabel. Berdasarkan perhitungan, revisi mencapai solusi optimal pada revisi tabel ke 5 dengan nilai minimum biaya yang diperoleh sebesar Rp. 7.881.224,00.
SPATIAL DURBIN MODEL UNTUK MENGIDENTIFIKASI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGANGGURAN DI PROVINSI JAWA TENGAH Sulis Eli Triliani; Rokhana Dwi Bekti
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 2 No. 02 (2017)
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/statistika.v2i02.1086

Abstract

Abstrak: Banyaknya pengangguran masih menjadi masalah yang dihadapi oleh negara berkembang salah satunya negara indonesia. Tingginya tingkat pengangguran dalam suatu negara dapat membawa dampak negatif terhadap perekonomian negara. Analisis yang digunakan adalah Ordinary Last Square (OLS) dan Spatial Durbin Model (SDM). Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model terbaik yang bisa menggambarkan tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jawa Tengah. Berdasarkan analisis Moran’s I, diperoleh adanya dependensi spasial pada variabel tingkat pengangguran terbuka, laju pertumbuhan penduduk dan indeks pembangunan manusia. Dengan demikian perlu dilakukan analisis spasial model SDM. Dari hasil penelitian, diperoleh nilai AIC untuk model OLS 141,31 dan nilai AIC model SDM adalah 128,62. Nilai R-square model OLS sebesar 19,36% dan SDM 49,45%. Nilai AIC pada model SDM lebih kecil dibandingkan dengan nilai AIC pada model OLS dan nilai R-square model SDM lebih besar dari model OLS. Hal ini menunjukkan SDM memberikan model yang lebih baik untuk menjelaskan faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka.
ANALISIS INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI KABUPATEN DAN KOTA PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 2014 MENGGUNAKAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (Studi Kasus Pada Data Indeks Pembangunan Manusia tahun 2014 di Provinsi Jawa Tengah) Arip Ramadan; Rokhana Dwi Bekti
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 2 No. 01 (2017)
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/statistika.v2i01.1100

Abstract

ABSTRAK. Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Indonesia sangat penting karena mencakup tiga bidang pembangunan manusia yang meliputi indeks pendidikan, indeks kesehatan, dan indeks ekonomi. IPM menunjukkan ukuran keberhasilan suatu wilayah dalam pembangunan manusia. Banyak faktor yang mendukung atau mempengaruhi keberhasilan IPM tesebut. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mengetahui variabel yang berpengaruh terhadap IPM. Data yang digunakan adalah data sekunder yaitu upah minimum kabupaten, rasio pengangguran, rasio angkatan kerja, persentase penduduk miskin, rasio dokter, produk domestik regional bruto atas dasar harga konstan 2010, rasio puskesmas, persentase angka melek huruf dan kepadatan penduduk di 35 Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Tengah tahun 2013-2014. Metode yang digunakan adalah pemodelan Geographically Weighted Regression (GWR). Sebelum melakukan pemodelan GWR ada syarat yang harus terpenuhi yaitu model harus memiliki efek lokasi. Pengujian efek lokasi dapat dilakukan dengan uji heteroskedastisitas, moran’s I dan Breusch Pagan. Hasil analisis Moran’s I menunjukkan bahwa ada efek spasial dalam IPM. Metode GWR memberikan hasil bahwa rasio pengangguran, rasio dokter, produk domestik regional bruto atas dasar harga konstan 2010, rasio puskesmas dan kepadatan penduduk berpengaruh terhadap IPM di Provinsi Jawa Tengah pada α = 5%.
PELATIHAN PENYAJIAN DATA DALAM BENTUK GRAFIK BAGI SISWA SMAN 1 MINGGIR Rokhana Dwi Bekti; Noviana Pratiwi
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 3 No. 02 (2018)
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/statistika.v3i02.1238

Abstract

Kreatifitas siswa sangat diperlukan untuk memudahkan pemahaman suatu materi di sekolah. Beberapa diantaranya adalah bagaimana menghitung, menganalisis dan menginterpretasikan data. Menguasai cara membuat grafik merupakan salah satu langkahnya. Oleh karena itu tim pengabdian masyarakat dari Jurusan Statistika, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta mengadakan kegiatan pengabdian masyarakat di SMAN 1 Minggir. Materi yang diberikan adalah bentuk penyajian data ke dalam bentuk grafik dan cara penggunaanya menggunakan software Micoroft Excel. Melalui pelatihan ini, siswa telah mampu membuat grafik untuk menyelesaikan permasalahan di matapelajaran terkait. Dengan pelatihan ini siswa juga mampu menginterpretasikan data dari suatu grafik.
PENGENALAN SOFTWARE STATISTIKA BAGI SISWA SMA UNTUK MENGHADAPI ERA BIG DATA DI SMAN 1 MINGGIR Noviana Pratiwi; Rokhana Dwi Bekti
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 2 No. 02 (2017)
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/statistika.v2i02.1239

Abstract

Tim dosen dan mahasiswa di Jurusan Statistika, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta telah mengadakan kegiatan PKM pelatihan pengenalan software statistika bagi siswa SMAN 1 Minggir. Tujuan kegiatan ini adalah untuk meningkatkan pengetahuan siswa tentang penggunaan software statistika dalam menyelesaikan permasalahan-permasalahan big data. Materi yang diberikan adalah pengetahuan tentang penggunaan software Microsoft Excel dan SPSS serta mempraktekannya. Kegiatan ini sangat bermanfaat bagi siswa. Mereka telah mendapatkan banyak pengetahuan. Hal ini diketahui berdasarkan hasil kuisioner, dimana sejumlah 82,14% peserta mampu menjawab soal dengan benar setelah diberi pelatihan, sedangkan sebelum pelatihan hanya 76,67%.
KLASIFIKASI STATUS HUMAN IMMUNODEFICIENCY VIRUS (HIV) MENGGUNAKAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) DAN REGRESI LOGISTIK BINER (Studi Kasus: Rumah Sakit Tiom Kabupaten Lanny Jaya Provinsi Papua) Kasmawati Kasmawati; Rokhana Dwi Bekti
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 4 No. 2 (2019): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/statistika.v4i2.1927

Abstract

Terdapat beberapa metode statistik dalam data mining yang digunakan untuk mengklasifikasikan antar dua kelas yaitu metode support vector machine dan regresi logistik biner, kedua metode ini memiliki persamaan jenis variabel data yaitu pada variabel responnya bernilai nominal. Klasifikasi adalah proses memprediksi label/kelas yang akan dilakukan pada data yang belum diberikan label/kelas berdasarkan fungsi atau pola yang telah dibentuk. Penelitian ini membahas tentang status HIV di RS Tiom Kabupaten Lanny Jaya provinsi Papua dan menggunakan metode support vector machine dan regresi logistik biner. Metode ini berfungsi untuk melihat klasifikasi ketepatan status HIV berdasarkan variabel prediktor diantaranya jenis kelamin (X1), umur (X2), status pernikahan (X3), tingkat pendidikan (X4), daerah tempat tinggal (X5), dan pendapatan (X6), dengan variabel dependen adalah status HIV dikategorikan menjadi dua yaitu 1 dan -1, dengan nilai 1 menyatakan bahwa positif HIV dan nilai -1 menyatakan negatif HIV sedangkan regresi logistik merupakan suatu metode analisis data yang digunakan untuk mencari hubungan antara variabel respon (Y) yang bersifat biner atau dikotomi dengan variabel prediktor (X) yang bersifat polikotomus. Dari variabel respon Y terdiri dari 2 kategori yaitu “sukses” dan “gagal” yang dinotasikan 1 dan 0. Penelitian ini membahas pengklasifikasian dengan menggunakan metode support vector machine dan regresi logistik biner dalam menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi status Human Immunodeficiency Virus (HIV) di Tiom. Data RS Tiom tahun 2018 jumlah yang berstatus positif HIV sebanyak 37 orang atau 25% dan jumlah status negatif HIV sebanyak 113 orang atau 75%. Dari hasil analisis klasifikasi didapatkan bahwa model terbaik adalah model klasifikasi support vector machine dengan menggunakan kernel linier dengan parameter cost (C) sebesar 0.1 dan error sebesar 0.268657.
Co-Authors Arip Ramadan Dyah Ariani Widianingsih Kasmawati Kasmawati Noviana Pratiwi Sulis Eli Triliani