Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search
Journal : Journal of applied statistics and data mining

ANALISIS KOMPONEN UTAMA (AKU) UNTUK PENGELOMPOKAN AREA PELAYANAN DAN JARINGAN (APJ) DAERAH JAWA TENGAH DAN D.I. YOGYAKARTA Safaat Yulianto; Ully Putriana
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 1 No. 1 (2020): 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.v1i1.3

Abstract

Principal component analysis is a statistical analysis of multiple variables that can be used to reduce the number of original variables into new variables that are orthogonal and keep the total variability of the original variables. This study will classify each APJ in Central Java and Yogyakarta based on the factors that influence it. The data used is the Data and Statistics Year 2010 issued by PT. PLN (Persero) Distribution Central Java and D.I. Yogyakarta.
PEMODELAN REGRESI LOGISTIK BINER PADA FAKTOR PENYEBAB PERNIKAHAN DINI DI KALIMANTAN SELATAN Meliana hersela; Safaat Yulianto
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 1 No. 2 (2020): 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.v1i2.34

Abstract

Menurut UNICEF Indonesia menempati urutan ke-8 di dunia dengan pernikahan dini terbanyak. Di Indonesia sendiri daerah dengan angka pernikahan dini tertinggi adalah Kalimantan Selatan. Pada penelitian kali ini penulis ingin mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi pernikahan dini di Kalimantan Selatan. Penelitian dilakukan dengan melakukan analisis Regresi Logistik Biner dengan data Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) 2017. Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa variabel independent yang berpengaruh terhadap variabel dependent yaitu variabel pendidikan wanita. Variabel pendidikan wanita yang mempengaruhi variabel status pernikahan dini, yaitu ketegori wanita yang tidak bersekolah, jenjang SD, dan jenjang SMP-SMA.
PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) KABUPATEN/KOTA DI PULAU KALIMANTAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPASIAL Bikriyah; Safaat Yulianto
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 2 No. 1 (2021): 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.v2i1.35

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan indeks pembangunan manusia yang dipergunakan untuk pencapaian hasil pembangunan suatu wilayah. Pulau Kalimantan merupakan pulau terbesar di Indonesia yang memiliki kekayaan alam yang melimpah. Pulau Kalimantan merupakan salah satu pulau yang ada di Indonesia yang tingkat perkembangan IPM nya meningkat setiap tahunnya. Hal ini terlihat dari nilai IPM masing – masing provinsi yang ada di Pulau Kalimantan mengalami kenaikan. Meskipun mengalami kenaikan, nilai IPM pada masing – masing provinsi di Pulau Kalimantan masih belum merata masih berada dibawah rata – rata nasional, kecuali provinsi Kalimantan Timur. Besarnya angka IPM diduga dapat mempengaruhi nilai IPM yang berada disekitarnya. Untuk mengatasi hal tersebut, perlu dilakukan analisis regresi dengan memperhatikan faktor lokasi untuk mengatasi hal tersebut. Faktor lokasi/wiayah diduga dapat memberikan efek ketergantungan spasial (wilayah) pada angka IPM. Permasalahan tersebut dapat diatasi dengan memasukkan pengaruh antar wilayah kedalam model menggunakan regresi spasial. Pendekatan regresi spasial yang digunakan dalam penelitian ini adalah Spatial Autoregressive Model (SAR) dan Spatial Error Model (SEM). Matriks pembobot yang digunakan pada penelitian ini yaitu Queen Contiguity. Penelitian ini memberikan hasil bahwa model SEM lebih baik daripada model SAR dengan nilai AIC sebesar 131.36. Variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap IPM yaitu pengeluaran perkapita, harapan lama sekolah, dan angka harapan hidup.
Penerapan Model Logit Pada Variabel-variabel yang Mempengaruhi Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR) di Indonesia (Studi Kasus Data SDKI Tahun 2017) Putri Lestariana; Safaat Yulianto
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 2 No. 1 (2021): 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.v2i1.36

Abstract

Indonesia sebagai salah satu negara dengan angka kematian bayi (AKB) tertinggi di ASEAN. Salah satu penyebab kematian bayi di Indonesia adalah kejadian Bayi Berat Lahir Rendah (BBLR) sebesar 38,85%. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui variabel yang mempengaruhi kejadian BBLR di Indonesia berdasarkan data SDKI tahun 2017, dengan menggunakan metode regresi logistik ordinal (Logit). Model logit merupakan model pendekatan yang digunakan dalam regresi logistik yang digunakan saat variabel dependen memiliki lebih dari dua kategorik dan berskala data ordinal atau rangking. Berdasarkan hasil penelitian, variabel yang mempengaruhi kejadian BBLR adalah pendidikan ibu rendah, jenis kelamin anak perempuan dan tingkat ekonomi bawah dan menengah.
Analysis of Factors Affecting Economic Growth Rates in Central Java Using Panel Data Analysis Hermin Sika Raharjo; Safaat Yulianto
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.v3i1.43

Abstract

Pertumbuhan ekonomi merupakan masalah perekonomian suatu negara. Perekonomian suatu negara dikatakan mengalami suatu perubahan apabila tingkat kegiatan ekonomi lebih tinggi daripada yang dicapai pada masa sebelumnya. Pulau Jawa merupakan pusat pertumbuhan ekonomi di Indonesia. Sebagai Provinsi yang berada di Pulau Jawa seharusnya Jawa Tengah memiliki pertumbuhan ekonomi yang lebih tinggi. Oleh karena itu, perlu diketahui faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi di Jawa Tengah. Untuk mengetahui pengaruh dari faktor-faktor tersebut maka digunakan analisis regresi. Tingkat pertumbuhan ekonomi di Jawa Tengah pada Tahun 2015 tertinggi adalah Kabupaten Kebumen dengan capaian 6.28%. Sementara itu, rata – rata pertumbuhan ekonomi dari tahun 2012 sampai 2015 tertinggi yaitu Kabupaten Banyumas dengan rata-rata pertumbuhan ekonomi sebesar 6.16%. Model regresi data panel yang terbaik dan sesuai untuk pertumbuhan ekonomi di Provinsi Jawa Tengah pada tahun 2012-2015 adalah Fixed Effect Model, dengan model persamaan hasil estimasi sebagai berikut: (Pertumbuhan Ekonomi) it = 14.90783 + 0.078861 (Pengangguran)it -22.09088 (Jumlah Penduduk) it + 0.117781(IPM)it + 0.136197(PDRB)it. Sebesar 59.7% variabel pengangguran, jumlah penduduk, IPM, PDRB mampu menjelaskan variabel pertumbuhan ekonomi sedangkan sisanya 40.3% dijelaskan oleh variabel lain diluar model.
Analysis of Factors Affecting HDI Using Moderate Regression Analysis (Mra) Anggie Utami Widya Asrifa; Safaat Yulianto
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 5 No. 2 (2024): 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.v5i2.77

Abstract

Pembangunan merupakan salah satu aspek penting bagi suatu negara dan menjadi tolak ukur untuk melihat tingkat kesejahteraan antara negara maju dan negara berkembang. Menurut paradigma ilmu ekonomi, salah satu tolok ukur keberhasilan perekonomian adalah melalui pendekatan pembangunan manusia, yang dilihat dari kualitas hidup manusia dalam suatu negara. Salah satu kriteria untuk melihat kualitas hidup manusia adalah adanya indeks pembangunan manusia atau IPM yang diukur dari berbagai aspek yaitu tingkat kesehatan, pendidikan, dan perekonomian. Indikator dari aspek kesehatan adalah angka harapan hidup, aspek pendidikan adalah lama sekolah yang diharapkan dan aspek ekonomi adalah pengeluaran per kapita. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah variabel pengeluaran per kapita dapat mempengaruhi variabel angka harapan hidup dan variabel harapan lama sekolah terhadap IPM di Kabupaten Boyolali tahun 2010-2021. Analisis yang digunakan adalah Moderate Regression Analysis (MRA) yaitu analisis yang menggunakan variabel moderasi yang berfungsi untuk memperkuat atau memperlemah hubungan variabel independen terhadap variabel dependen. Variabel yang berpengaruh signifikan terhadap indeks pembangunan manusia adalah harapan lama bersekolah dan pengeluaran per kapita. Hasil analisis MRA ini menyimpulkan bahwa variabel pengeluaran per kapita yang digunakan sebagai variabel moderasi tidak dapat memoderasi variabel independen tetapi berperan sebagai variabel independen, dan mempunyai prediktor moderasi variabel yang moderat, artinya variabel moderasi hanya berperan sebagai variabel independen.
Analysis of the Influence of Influencers and the Word of Mouth System on Purchasing Decisions XX Cosmetic Products Safaat Yulianto; Afifah Oktafiyani, Eka
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 6 No. 1 (2025): 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.v6i1.83

Abstract

Background: Products that are currently needed by most women are cosmetics. One of Local cosmetics that are now on the rise and are heading to the global market are products XX. One of XX's marketing strategies is to entrust on Celebrity Endorsers. Objective:  This study aims to determine the effect of influencer and word of mouth on the decision to purchase XX's products from the students of the Institute of Technology Statistics and Business of Muhammadiyah Semarang using the Structural Equation Modeling–Partial Least Square (SEM-PLS). Respondents in this study as many as 44 active D3 Statistics ITESA Muhammadiyah Semarang who had purchased XX’s products. Methods: Structural Equation Modeling (SEM) method is a development of path analysis and multiple regression, which are both forms of multivariate analysis model. One of the methods that can be used for analysis between variables and indicators is to use Structural Equation Modeling (SEM). Results: The results of the SEM-PLS analysis show that as many as 58% of purchasing decisions for product XX among D3 Statistics students are influenced by the role of influencers and the word of mouth system. Conclusion: In addition to interactions with celebrity endorsers, word communication of mouth has also been shown to have an effect on the use and purchase of a product.