Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Emerging Statistics and Data Science Journal
Abdullah Ahmad Dzikrullah
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Mathematics

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

Found 2 Documents
Search

 1 
Analisis Deskriptif terhadap Profit Perusahaan X Periode 2012 – 2021 dengan Bantuan Software R Studio: Analisis Deskriptif terhadap Profit Perusahaan X Afrinda, Aulia Nisa; Abdullah Ahmad Dzikrullah
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 1 (2023): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol1.iss.1.art10

Abstract

Tulisan ini memuat analisis deskriptif mengenai profit perusahaan X di Jakarta Selatan menggunakan software R Studio. Profit perusahaan X merupakan laba atau keuntungan yang diperoleh oleh perusahaan X dari hasil pengerjaan proyek permintaan klien. Analisis deskriptif pada penelitian ini merupakan analisis statistika deskriptif secara kuantitatif berupa nilai profit perusahaan X selama 10 tahun, yaitu periode 2012 – 2021 dalam satuan rupiah. Langkah pertama yang dilakukan dalam penulisan laporan ini ialah melakukan kegiatan kerja praktik selama satu bulan di perusahaan X, Jakarta Selatan untuk mendapatkan data yang diinginkan. Langkah kedua yaitu mendeskripsikan data yang didapatkan dengan melakukan uji asumsi normalitas terlebih dahulu, kemudian memulai analisis deskriptif terhadap data profit perusahaan X selama 10 tahun terakhir. Dari analisis deskriptif kuantitatif yang dilakukan menggunakan bantuan sioftware R Studio didapatkan nilai minimum, maximum, mean, median, sum, range, standar deviasi dan koefisien variansi dari data profit perusahaan X. Terakhir, didapatkan pengetahuan mengenai kondisi profit perusahaan X selama 10 tahun terakhir.
Implementasi Analisis Clustering K-Medoids dalam Pengelompokan Bayi Lahir, Gizi Buruk, dan BBLR Berdasarkan Kecamatan Di Kabupaten Sleman Tahun 2020: Implementasi Analisis Clustering K-Medoids dalam Pengelompokan Bayi Lahir, Gizi Buruk, dan BBLR Berdasarkan Kecamatan Di Kabupaten Sleman Tahun 2020 Kartika Anggraini, Bianda Shafira; Abdullah Ahmad Dzikrullah
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 2 No. 1 (2024): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol2.iss.1.art4

Abstract

Petunjuk penulisan naskah ini dibuat untuk mempermudah Kesehatan ibu pada masa kehamilan merupakan suatu faktor penting akan kesehatan pertumbuhan anak. Ibu yang memiliki masalah saat masa kehamilan seperti kekurangan gizi atau berat badan ibu kurang akan memiliki risiko bayi lahir dengan berat badan yang kurang (BBLR), dan jika tidak memperhatikan asupan nutrisi, lingkungan yang bersih, dan pola asuh yang baik akan memiliki risiko tinggi untuk mengalami gizi buruk. Upaya dalam mencegah bertambahnya kasus BBLR dan gizi buruk tentunya sangat diperlukan. Pengelompokan kecamatan berdasarkan jumlah bayi lahir, gizi buruk, dan BBLR ini memiliki tujuan untuk mempermudah Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kabupaten Sleman dalam memberikan penanganan yang sesuai dengan kelompoknya. Dengan menggunakan penerapan Clustering K-Medoids, pada pengelompokan ini terbentuk menjadi 3 cluster. Cluster 1 merupakan cluster yang memiliki jumlah bayi lahir dan BBLR rendah, kemudian gizi buruk yang sedang, cluster 2 memiliki jumlah bayi lahir dan BBLR sedang, kemudian gizi buruk yang tinggi, dan cluster 3 memiliki jumlah bayi lahir dan BBLR tinggi, kemudian jumlah gizi buruk yang rendah. 
Co-Authors Afrinda, Aulia Nisa Kartika Anggraini, Bianda Shafira