Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.751
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Emerging Statistics and Data Science Journal
Muhammad Hasan Sidiq Kurniawan
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Mathematics

Published : 4 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search

 1 
Penerapan Metode ARIMA dan Double Exponential Smoothing with Damped Parameter Untuk Memprediksi Jumlah Keberangkatan Penumpang Pesawat Komersial di Jawa Tengah Pada Tahun 2022-2023 Mutiara, Ananda; Muhammad Hasan Sidiq Kurniawan
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.art7

Abstract

Bandara adalah tempat pesawat untuk lepas landas ataupun mendarat. Bandara tersebar di berbagai provinsi di Indonesia. Bandara di Provinsi Jawa Tengah setiap harinya beroperasi sehingga jumlah keberangkatan penumpang dapat mengalami naik dan turun setiap bulannya. Oleh karena itu dibutuhkan prediksi untuk mengetahui jumlah keberangkatan penumpang pesawat di Jawa Tengah untuk kedepannya. Metode yang digunakan oleh peneliti dalam penelitian ini adalah metode ARIMA dan DES with Damped Parameter. Dari hasil penelitian ini, model terbaik dari metode ARIMA adalah ARIMA(3,2,0) dengan nilai kesalahan terkecil AIC sebesar 1130,09 , AICc sebesar 1131,07 , dan BIC sebesar 1137,41. Hasil peramalan jumlah keberangkatan penumpang pesawat komersial di Jawa tengah pada tahun 2022 sampai mengalami kenaikan secara signifikan. Dari hasil perbandingan antara data aktual dan data prediksi jumlah keberangkatan penumpang pesawat komersial di Jawa Tengah pada tahun 2020 menggunakan DES with damped parameter, diketahui bahwa adanya pandemi covid-19 berpengaruh terhadap jumlah keberangkatan penumpang pesawat komersial di Jawa Tengah.
Analisis Dampak Pandemi Covid-19 terhadap City Pair Penerbangan yang Terdampak Menggunakan Uji Friedman dan Analisis Regresi Linear Bimasuci Basiludin; Muhammad Hasan Sidiq Kurniawan
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 2 (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.2.art22

Abstract

Penerbangan adalah sebuah moda transportasi yang diandalkan oleh masyarakat Indonesia untuk mempermudah mobilitas karena waktu tempuh yang singkat. Aktivitas penerbangan kemudian terkacaukan oleh munculnya pandemi Covid-19 di Indonesia sebagai akibat dari pembatasan yang dilakukan pemerintah terkait penanganan virus ini. Salah satu pergerakan data yang paling mencolok adalah perubahan jumlah penerbangan dengan rute Tangerang – Denpasar dari bulan Maret 2020 sebanyak 2069 Penerbangan kemudian mengalami penurunan tajam pada bulan April 2020 menjadi sebanyak 471 penerbangan dan bulan Mei 2020 menjadi 128 penerbangan saja. Setelah ditelusuri dengan dilakukan identifikasi data, uji friedman dan analisis regresi, ternyata satu-satunya faktor terjadinya kekacauan tersebut adalah pembatasan yang gencar dilakukan oleh pemerintah terutama pada momen-momen tertentu, sedangkan masyarakat tidak terlalu terpengaruh oleh adanya pandemi dan tetap melakukan perjalanan pada situasi yang memungkinkan.
Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing dan Triple Exponential Smoothing untuk Menganalisis Klaim Asuransi Pada Masa Pandemi Covid-19 (Studi Kasus: Klaim Asuransi PT. BNI Life Insurance Jakarta Tahun 2017 - 2022): Perbandingan Metode Double Exponential Smoothing dan Triple Exponential Smoothing Indi, Indina Isyfi Annie Widyan; Muhammad Hasan Sidiq Kurniawan
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 3 (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.3.art40

Abstract

Covid-19, which has become a global pandemic, has had an adverse impact on various industrial sectors. One of them is the insurance industry. During the Covid-19 pandemic, the submission of Health and Life insurance claims increased significantly. Insurance companies need to make maximum preparations. Thus, it is very important for insurance companies to know how the condition of submitting claims was before and during the Covid-19 pandemic. Not only that, but insurance companies also need to know how to submit claims in the next several periods. To find out this, it is necessary to carry out an analysis, namely forecasting analysis. Based on the cases being investigated, the existing claim data shows trend and seasonal patterns. So that the proper forecasting analysis used is Double Exponential Smoothing and Triple Exponential Smoothing. Then, based on research on this case, the Covid-19 pandemic has had an impact on insurance claims since June 2020
Analisis Sentimen Terhadap Komentar Aplikasi Allstats BPS Dengan Klasifikasi Naïve Bayes: Analisis Sentimen Terhadap Komentar Aplikasi Allstats BPS Dengan Klasifikasi Naïve Bayes Luthfiatun Nisa, Husna; Muhammad Hasan Sidiq Kurniawan
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 2 No. 3 (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.3.art24

Abstract

Peningkatan volume data dan pemaanfaatannya untuk berbagai macam kebutuhan menuntut para penyedia data dan informasi memberikan data yang akurat dan informasi yang kredibel. Seiring dengan hal tersebut, kemudahan akses pada data dan informasi juga sangat dibutuhkan. Salah satu layanan yang memberikan kemudahan tersebut adalah layanan dalam bentuk digital. Badan Pusat Statistik sebagai lembaga pemerintah non kementerian yang menyediakan data dan informasi statistik Indonesia telah memberikan kemudahan bagi pengguna data dan informasi statistik untuk mengakses berbagai macam produk BPS melalui sebuah aplikasi bernama Allstats BPS. Aplikasi tersebut telah diunduh lebih dari 100 ribu pengguna, mendapat penilaian 4.3 dari 5 bintang, serta mendapat berbagai macam ulasan positif maupun negatif. Penelitian ini ditujukan untuk menganalisis sentimen komentar pada aplikasi tersebut dengan metode klasifikasi Naïve Bayes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat akurasi dari klasifikasi menggunakan Naïve Baye Classifier baik, yaitu sebesar 86.83%. Komentar aplikasi Allstat BPS lebih banyak mengandung sentimen positif, dimana kata-kata yang sering ditulis pada komentar merupakan kata apresiasi terhadap aplikasi dan data yang disediakan di aplikasi. Sementara itu, komentar dengan sentimen negatif lebih banyak mengandung kata-kata yang menunjukkan sesuatu yang tidak dapat dilakukan oleh pengguna aplikasi dalam menggunakan aplikasi.
Co-Authors Bimasuci Basiludin Indi, Indina Isyfi Annie Widyan Luthfiatun Nisa, Husna Mutiara, Ananda