Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.947
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengabdian Masyarakat Bumi Raflesia Indonesian Journal of Statistics and Its Applications Jurnal Sistem Informasi Komputer dan Teknologi Informasi Journal of Statistics and Data Science
Wijuniamurti, Susi
Universitas Bengkulu
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Other

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Agglomerative Nesting (AGNES) Method and Divisive Analysis (DIANA) Method For Hierarchical Clustering On Some Distance Measurement Concepts Wijuniamurti, Susi; Nugroho, Sigit; Rachmawati, Ramya
Journal of Statistics and Data Science Vol. 1 No. 1 (2022)
Publisher : UNIB Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33369/jsds.v1i1.21009

Abstract

Clustering data through hierarchical approach could be performed by Agglomerative Nesting (AGNES) Method and Divisive Analysis (DIANA) Method. The objective of this research is to compare both the methods based on Euclid and Manhattan distance measurements. Of this research the clustering procedures of agglomerative method are conducted by exploring all techniques including single linkage, complete linkage, average linkage, and Ward. The data used are the National Socio-Economic Survey (SUSENAS) data which are selected specifically for the percentage of over 5 year old residents in each province, for both living in urban or rural, who access the internet in the last 3 months in 2017 but classified according purpose of accessing. By applying Mean Square Error (MSE) for 2 and 3 clusters, it can be concluded that the single linkage technique is the best performance of clustering procedure for both Euclidean and Manhattan distances.
Pengabdian Kepada Masyarakat FMIPA 2024: Desa Cantik, Desa Cinta Statistik: Visualisasi Data dengan Statistik Deskriptif di Desa Panca Mukti Kabupaten Bengkulu Tengah Susi Wijuniamurti; Nugroho, Sigit; Novianti, Pepi; Sriliana, Idhia; Dyah Pangesti, Riwi
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bumi Rafflesia Vol. 8 No. 1 (2025): APRIL: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Bumi Raflesia
Publisher : Universitas Muhammadiyah Bengkulu

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

Abstract

Pembangunan desa dikatakan berhasil dan dapat terwujud jika masing-masing desa dapat mengenali potensi yang dimiliki. Menggali potensi desa memiliki hubungan yang erat dengan memberikan data yang akurat sehingga tugas pemerintah dalam perancangan pembangunan dapat tepat sasaran. Peran data sangat penting untuk menentukan bagaimana strategi dalam pembangunan desa. Bagi perangkat desa, meningkatkan kemampuan manajemen pengolahan data dan penggunaan data serta literasi statistik menjadi hal yang sangat penting. Penerapan teknologi akan mempermudah aparat desa dalam memahami pengolahan dan penyajian data statistik sehingga desa dapat secara mandiri mengidentifikasi potensi daerahnya. Prodi S1 Statistika, Prodi S2 Statistika dan pojok statistik Universitas Bengkulu bekerjasama dengan BPS dan mitra BPS Kabupaten Bengkulu tengah melalui program pengabdian kepada masyarakat melaksanakan kegiatan pelatihan dan pendampingan terhadap perangkat desa untuk meningkatkan kemampuan pengolahan, penganalisaan dan penyajian data statistik di bidang sektoral serta memaksimalkan penggunaan data dalam bentuk visualisasi data dengan statistik deskriptif  di Desa Panca Mukti. Kegiatan pelatihan visualisasi data dengan statistik deskriptif di Desa Panca Mukti memberikan hasil yang positif bagi masyarakat Desa Panca Mukti. Masyarakat Desa Panca Mukti, khususnya agen statistik dan perangkat desa dapat menampilkan data-data hasil survei ataupun sensus dalam bentuk diagram atau grafik yang mudah dipahami oleh semua orang. Data yang ada di Desa Panca Mukti ditampilkan di website resmi Desa Panca Mukti.
Prediksi Buta Warna Menggunakan Pendekatan Sains Data dan Convolutional Neural Network Welly Fransiska; Susi Wijuniamurti; Desta Kurniaman Ndururu; Evan Apriadi Dilatama; Tri Akhyari Romadhan; Sismar Wiyanti
SISKOMTI: Jurnal Sistem Informasi Komputer dan Teknologi Informasi Vol. 8 No. 1 (2026): Februari 2026
Publisher : Universitas Lembah Dempo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54342/1sz6y774

Abstract

Buta warna merupakan gangguan penglihatan yang ditandai dengan ketidakmampuan membedakan warna tertentu, terutama merah-hijau. Deteksi dini kondisi ini penting untuk mencegah kesalahan dalam aktivitas sehari-hari maupun pekerjaan yang memerlukan persepsi warna akurat. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem prediksi buta warna menggunakan pendekatan Convolutional Neural Network (CNN) dengan memanfaatkan citra Ishihara digital. Dataset terdiri dari 500 citra yang telah diberi label oleh dokter, dibagi menjadi 70% data latih, 15% validasi, dan 15% uji. Proses preprocessing mencakup resizing citra ke ukuran 128×128 piksel, normalisasi, dan augmentasi data. Arsitektur CNN dirancang dengan dua convolutional layers, max pooling, dropout, dense layer, dan softmax  output. Hasil penelitian menunjukkan bahwa CNN mencapai akurasi 94,6%, lebih unggul dibandingkan SVM (88,1%) dan Random Forest (85,2%). Evaluasi menggunakan confusion matrix memperlihatkan kinerja terbaik pada kelas Normal dan Protanopia, dengan tantangan terbesar pada klasifikasi Deuteranopia. Grafik akurasi dan loss menunjukkan model stabil tanpa indikasi overfitting. Temuan ini membuktikan efektivitas CNN dalam mendeteksi pola visual kompleks pada citra medis. Implementasi praktis dari penelitian ini dapat diwujudkan melalui pengembangan aplikasi berbasis web/mobile untuk deteksi dini buta warna. Penelitian selanjutnya  disarankan menggunakan dataset yang lebih besar, validasi lapangan, serta integrasi dengan teknologi AR/VR untuk simulasi penglihatan penderita buta warna.
Segmentation of Health Status in Coastal Areas Using the Finite Mixture Partial Least Squares (FIMIX-PLS) Method: An Analysis Based on Socioeconomic Factors Riwi Dyah Pangesti; Idhia Sriliana; Susi Wijuniamurti; Alus Ahmad Suhaimi; Athaya Fairuzindah; Anne Mudya Yolanda
Indonesian Journal of Statistics and Applications Vol 10 No 1 (2026): Vol 10 Issue 1 June 2026
Publisher : Statistics and Data Science Program Study, SSMI, IPB University, in collaboration with the Forum Pendidikan Tinggi Statistika Indonesia (FORSTAT) and the Ikatan Statistisi Indonesia (ISI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/ijsa.v10i1p94-104

Abstract

The purpose of this study is to model and segment the health status at the regency/city level in the Southern Sumatra region by considering the complexity of relationships among the variables of Poverty, Economic Welfare, Environment, Utilization of Health Services, and Educational Attainment. The method used to form latent segments is Finite Mixture Partial Least Square Structural Equation Modeling (FIMIX-PLS SEM), which classifies latent heterogeneity based on finite mixture distributions into membership probabilities for each segment. The results obtained from the FIMIX-PLS SEM analysis indicate the formation of 2 optimal segments based on nearly all segment selection criteria. Segment 1 consists of 49 regencies/cities that are more strongly influenced by poverty and economic welfare. Segment 2 consists of 11 regencies/cities that are more strongly influenced by environmental factors, utilization of health services, and educational attainment. The formation of segments also increases the R² value, thereby increasing the variation in Health Degree that can be explained by the exogenous latent variables (Poverty, Economic Welfare, Environment, Utilization of Health Services, and Educational Attainment). Therefore, FIMIX-PLS SEM is capable of improving the accuracy of the analysis results.
LITERASI STATISTIKA DESKRIPTIF BERBASIS WEB MENGGUNAKAN R-SHINY UNTUK SISWA SMA MUHAMMADIYAH 4 KOTA BENGKULU Idhia Sriliana; Nur Afandi; Riwi Dyah Pangesti; Susi Wijuniamurti; Athaya Fairuzindah; M. Syarlan
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bumi Rafflesia Vol. 9 No. 1 (2026): APRIL: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Bumi Raflesia
Publisher : Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/bumir.v9i1.9342

Abstract

Tujuan dari kegiatan Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) ini adalah untuk meningkatkan literasi statistika deskriptif siswa SMA Muhammadiyah 4 Kota Bengkulu melalui pemanfaatan aplikasi berbasis web menggunakan R-Shiny. Literasi statistika deskriptif menjadi keterampilan penting dalam memahami, mengolah, dan menyajikan data secara sistematis. Tahapn-tahapan yang dilakukan antara lain perancangan, persiapan, implementasi, dan evaluasi, dengan produk utama berupa aplikasi Kalkulator Statistika berbasis R-Shiny, modul pembelajaran, implementation arrangement, dan poster edukatif. Evaluasi kegiatan dilakukan dengan pemberian pre-test dan post-test guna mengetahui peningkatan literasi siswa. Nilai rata-rata pre-test ke post-test siswa meningkat dari 46,66 menjadi 74,66 setelah pelatihan. Hal ini sejalan dengan hasil uji paired sample t-test yang menghasilkan nilai t-statistik sebesar 6,18 dengan p-value 0,00 (<0,05) yang berarti ada peningkatan signifikan antara nilai pre-test yang menggambarkan nilai sebelum pelatihan dengan nilai post test yang mencerminkan nilai sesudah pelatihan. Uji normalitas data dilakukan menggunakan statistik Kolmogorov-Smirnov dan Shapiro-Wilk yang menyimpulkan bahwa data memiliki sebaran normal (p>0,05). Dengan demikian, kegiatan literasi statistika deskriptif berbasis web menggunakan R-Shiny terbukti efektif dalam meningkatkan pemahaman konsep statistika deskriptif siswa serta berkontribusi dalam memperkuat integrasi teknologi informasi dalam pembelajaran dan menumbuhkan minat terhadap bidang statistika dan analisis data.
Co-Authors Alus Ahmad Suhaimi Anne Mudya Yolanda Athaya Fairuzindah Athaya Fairuzindah Desta Kurniaman Ndururu Dyah Pangesti, Riwi Evan Apriadi Dilatama Idhia Sriliana Idhia Sriliana M. Syarlan Nur Afandi Pepi Novianti Ramya Rachmawati Riwi Dyah Pangesti Riwi Dyah Pangesti Sigit Nugroho Sismar Wiyanti Tri Akhyari Romadhan welly Fransiska