cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kab. aceh besar,
Aceh
INDONESIA
Journal of Data Analysis
Published by Universitas Syiah Kuala
ISSN : 26230658     EISSN : 26232286     DOI : -
Core Subject : Economy, Science, Education,
Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Mathematics
Journal of Data Analysis (JDA) is a journal which has scope in Actuary, Algebra, Applied Mathematics, Applied Statistics, Big Data, Biostatistics, Business and Industrial Statistics, Calculus, Categorical Data Analysis, Computer Science, Data Mining, Data Science, Classification, Econometrics, Economical Mathematics, Epidemiology, Ethnomathematics, Experimental Design, Fuzzy System, Informatics, Operations Research, Official Statistics, Optimization, Linear Programming, Probability, Pure Mathematics, Machine Learning, Mathematical Modelling, Mathematical Statistics, Multivariate Data Analysis, Neural Network, Nonparametric Statistics, Numerical Analysis, Regression Modeling, Sampling, Spatial Statistics, Statistical Computation, Statistical Theory, Time Series Analysis.
Arjuna Subject : -
Articles 29 Documents
 1   2   3 
Suatu Catatan tentang Subgrup Normal dan Ideal Mahmudi Mahmudi
Journal of Data Analysis Volume 1, Number 2, December 2018
Publisher : Department of Statistics, Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (247.1 KB) | DOI: 10.24815/jda.v1i2.12522

Abstract

Grup Bagian Normal (subgrup normal) memainkan peran penting dalam aljabar grup. Grup bagian  di  didefinisikan normal jika dan hanya jika koset kiri  di  sama dengan koset kanan  di  Penelitian ini merupakan kajian literatur dan membahas detail alasan penamaan subgrup normal, terutama terkait dengan pembentukan grup faktor. Lebih lanjut, dibahas juga dasar pendefinisian ideal pada pembentukan ring (gelanggang) faktor. Normal subgroup plays an important role in group algebra. A subgroup  of a group  is called a normal subgroup of  if for all  This research is literature review and discuss the reason for subgroup to be defined a normal. Furthermore, we also discuss the definition of an ideal that used to form a ring factor.
Penerapan Neural Network Backpropagation dengan Transformasi Wavelet Morlet Data Rata-Rata Pasang Surut Air Laut Di Pantai Ulee Lheue Novira Iswani; Ichsan Setiawan; Miftahuddin Miftahuddin
Journal of Data Analysis Volume 1, Number 2, December 2018
Publisher : Department of Statistics, Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (387.626 KB) | DOI: 10.24815/jda.v1i2.12551

Abstract

Pasang surut berpengaruh terhadap pengoptimalan dan pemanfaatan potensi laut dan segala aktifitas yang akan dilakukan di laut, terutama aktifitas di tepi pantai. Sehingga diperlukan pendeteksian fenomena alam yang mungkin terjadi terutama di daerah yang rawan bencana seperti Aceh. Penelitian ini menggunakan metode Neural network backpropagation yang difokuskan pada pemodelan kondisi pasang surut. Pemodelan dilakukan dengan menerapkan teori markov chain dan untuk memperoleh model terbaik data di transformasi menggunakan transformasi wavelet morlet. Penerapan neural network backpropagation dalam menggunakan data pasang surut di pantai Ulee Lheue, Banda Aceh periode tahun 2013-2017. Terdapat 5 variabel yang digunakan dalam penelitian, yaitu pasang surut yang terjadi di pagi, siang, sore, malam dan dini hari. Tujuan dari penelitian adalah untuk memperoleh model terbaik dari pasang surut air laut di pantai Ulee Lheue menggunakan neural network backpropagation. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa model jaringan dengan input 1, hidden 2 dan output 1 atau model jaringan 1–2–1  merupakan model terbaik neural network backpropagation.Tides affect the optimization and utilization of the potential of the sea and all activities that will be carried out at sea, especially activities on the beach. So that it is possible to detect natural phenomena that might occur especially in disaster-prone areas such as in Acehness. This research uses the neural network backpropagation method which is focused on modeling. Modeling is done by applying the Markov Chain theory and to obtain the best model the data is transformed using the morlet wavelet transform. Application of neural network backpropagation in uses tidal data on the coast of Ulee Lheue, Banda Aceh for the 2013-2017 period. There are five variables used in research are tide that occur in the morning, afternoon, evening, night and early morning. The purpose of research is to obtain the best model from tides of Ulee Lheue use neural network backpropagation. The results obtained show that the network model with input 1, hidden 2 and output 1 or 1–2–1 network model is the best model of backpropagation neural network.
ONTODB : Aplikasi untuk Transformasi Ontologi OWL ke Basis Data Relasi SQL Amalia Mabrina Masbar Rus; Zulaiha Ali Othman
Journal of Data Analysis Volume 2, Number 1, June 2019
Publisher : Department of Statistics, Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (761.895 KB) | DOI: 10.24815/jda.v2i1.13094

Abstract

OntoDB Application Tool adalah aplikasi desktop yang dikembangkan dengan menggunakan bahasa pemrograman Java. Aplikasi ini dikembangkan sebagai alat untuk mentransformasikan file ontologi dalam format OWL ke file kode basis data SQL. Transformasi OWL ke SQL diperlukan untuk menyimpan ontologi OWL ke dalam basis data, sehingga memudahkan dalam pencarian data dan digunakan sebagai sumber data untuk aplikasi. Namun, file ontologi yang berisi sejumlah besar kelas, properti, dan instance membuat pengembangan aplikasi sulit dilakukan apabila hanya menggunakan beberapa komponen ontologi. Oleh karena itu, aplikasi OntoDB dikembangkan untuk memenuhi kebutuhan akan sebuah aplikasi yang dapat menyimpan sebagian ontologi ke dalam basis data. Aplikasi ini akan menampilkan isi komponen ontologi utama seperti kelas, properti dan instance sehingga pengguna dapat dengan mudah memilih komponen mana yang akan ditransformasikan. Selanjutnya, aplikasi ini akan menghasilkan file SQL berdasarkan isi ontologi yang dipilih. Kemudian, file SQL yang dihasilkan dapat diimpor ke dalam sistem manajemen basis data, seperti MySQL, untuk dijadikan sumber data bagi sebuah aplikasi.OntoDB Application Tool is a desktop application developed using Java programming language. This application was developed as a tool to transform the ontology file in OWL format to an SQL basis data code file. Transforming OWL to SQL is necessary in order to store the OWL ontology into the basis data, thus makes it easier to query and to be used as a source of data for an application. However, the ontology file containing a large number of classes, properti, and instance make it difficult for the developers to develop an application which only using some components of the ontology. Therefore, OntoDB application was developed to meet the need for a tool that can store a part of ontology into the basis data. This application will display the contents of the main ontology components such as classes, properti and instance so that the user can easily select which components that will be transformed. Further, this application will generate an SQL file based on the selected content of ontology. Then, the generated SQL file can be imported into a basis data management system, such as MySQL, to be used as the source of data for an application.
Suatu Kajian Tentang Bilangan Sempurna Saiful Amri; Mahmudi Mahmudi
Journal of Data Analysis Volume 2, Number 1, June 2019
Publisher : Department of Statistics, Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (249.18 KB) | DOI: 10.24815/jda.v2i1.12421

Abstract

Dalam tulisan ini akan dijelaskan mengenai kriteria bilangan sempurna genap dan bentuk bilangan sempurna ganjil (jika ada). Jika $2^k-1$  prima maka $2^{k-1}(2^k-1)$  berupa bilangan sempurna. Sebaliknya, semua bilangan sempurna genap berbentuk $2^{k-1}(2^k-1)$ , dimana $2^k-1$ prima. Maka masalah menentukan bilangan sempurna genap setara dengan menentukan $k$ sehingga $2^k-1$  prima. Bilangan $2^k-1$ disebut sebagai bilangan Mersenne dan ditulis dengan $M_k$. In this paper will be explained about the criteria of the even perfect numbers and the form of odd perfect numbers (if any). If  is prime, then  is perfect. Conversely, all even perfect numbers are of the form  with  is a prime. Thus, finding even perfect numbers is equivalent to find the integers  for which  is prime. The numbers of the form  called Mersenne numbers and is denoted by .
Prediksi Klasemen Akhir Kompetisi Sepakbola Indonesia Menggunakan Metode Perluasan Ekspektasi Phytagoras Aceng Komarudin Mutaqin; Yhupi Praga Adri
Journal of Data Analysis Volume 2, Number 1, June 2019
Publisher : Department of Statistics, Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (346.838 KB) | DOI: 10.24815/jarsp.v%vi%i.14123

Abstract

Makalah ini menerapkan metode perluasan ekspektasi Phytagoras pada data hasil pertandingan kompetisi sepak bola Liga Indonesia untuk memprediksi klasemen akhir kompetisi. Jumlah gol memasukan dan jumlah gol kemasukan dalam suatu pertandingan dari suatu tim selama satu musim kompetisi dimodelkan sebagai peubah acak yang berdistribusi Poisson. Dalam makalah ini data yang digunakan adalah data hasil pertandingan kompetisi sepakbola Indonesia Super League (ISL) tahun 2013. Hasil pengolahan data menunjukkan bahwa metode perluasan ekspektasi Phytagoras dengan asumsi distribusi Poisson mampu mengelompokkan dengan baik ranking dari tim peserta kompetisi ISL 2013. This paper applies the method of extending Pythagoras’ expectations to the results of the matches of the Indonesian League soccer competition to predict the final standings of the competition. The number of goals entered and the number of goals conceded in a match from a team for one season is modeled as a random variable with Poisson distribution. In this paper the data used is data on the results of the 2013 Indonesia Super League (ISL) soccer competition. The results of data processing showed that the method of expansion of Pythagoras’ expectations assuming the Poisson distribution was able to classify the ranking of participants of the ISL 2013 competition well. The team whose performance exceeds expectations is the PERSELA Team. While the team whose performance is below expectations is the SRIWIJAYA Team.
Analisis Kinerja Layanan Perguruan Tinggi Menggunakan Customer Satisfaction Index (CSI) dan Importance Performance Analysis (IPA) Saiful Ghozi; Aditya Rakhman Rakim; Mahfud Mahfud
Journal of Data Analysis Volume 2, Number 1, June 2019
Publisher : Department of Statistics, Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (399.515 KB) | DOI: 10.24815/jda.v2i1.14287

Abstract

Penelitian ini mengukur kinerja kualitas pelayanan yang diberikan Politeknik Negeri Balikpapan melalui persepi kinerja yang dinilai mahasiswanya. Kuisioner berbasis HEdPERF dikembangkan dalam pengambilan data. Dari 369 kuisioner yang diisi responden, hanya 235  yang dinyatakan valid dan dianalisis. Analisis data dilakukan melalui dua analisis, yaitu (1) penghitungan Customer Satisfaction Index (CSI);  dan (2) Importance Performance Analysis (IPA). Nilai CSI yang diperoleh adalah 75, 42% yang masuk kategori puas. Sedangkan pada analisis IPA didapat bahwa 10 indikator berada diposisi kuadran I. Daerah dimana kelemahan terbesar dari kualitas pelayanan, dan membutuhkan perhatian manajerial yang mendesak untuk meningkatkan kinerja kualitas pelayanan.This study measures the performance of service quality provided by Balikpapan State Polytechnic through the perceived performance of students. The HEdPERF-based questionnaire was developed in the collection of data. Only 235 out of 369 completed questionnaires are valid. Data analysis was carried out through two analysis i.e., (1) measurement of Customer Satisfaction Index (CSI), and (2) Importance Performance Analysis (IPA). The CSI value obtained was 75.42% in the satisfied category. Whereas the result of IPA analysis showed that ten indicators were positioned in quadrant I. The indicators were the greatest weakness of service quality, and requiring urgent managerial attention to improve the quality of service performance.
APLIKASI METODE ENTRY AGE NORMAL DAN PROJECTED UNIT CREDIT UNTUK IURAN NORMAL DAN KEWAJIBAN AKTUARIA PADA DANA PENSIUN PNS Intan Syahrini; Nurmaulidar Nurmaulidar; Ikhsan Maulidi; Mira Alfira
Journal of Data Analysis Volume 2, Number 1, June 2019
Publisher : Department of Statistics, Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (292.93 KB) | DOI: 10.24815/jda.v2i1.14377

Abstract

Banyaknya pegawai yang akan pensiun dalam sebuah instansi pemerintah yang disebabkan pensiun dini, meninggal atau cacat merupakan hal yang sulit diprediksi, sehingga instansi tersebut harus mempersiapkan dan memperhitungkan pembayaran secara periodik bagi pegawai dalam bentuk program dana pensiun berupa iuran normal dan kewajiban aktuaria terhadap pria dan wanita. Metode yang digunakan adalah Entry Age Normal (EAN) dan Projected Unit Credit (PUC). Hasil perhitungan yang diperoleh nilai iuran normal dengan metode Entry Age Normal selalu konstan setiap tahun, tetapi dengan menggunakan metode Projected Unit Credit nilainya bertambah dengan pertambahan masa kerja. Nilai kewajiban aktuaria dengan metode Entry Age Normal dan Projected Unit Credit menunjukkan hasil semakin meningkat dengan pertambahan masa kerja, namun peningkatannya lebih tinggi dengan metode EAN pada pertengahan tahun. Metode EAN lebih baik dari sisi peserta dan metode PUC lebih baik dari sisi perusahaan. It is difficult to predict the number of employee that are going to retired in a government institution because of several factors such as early retirement, death or disability. Therefore such an institution need to prepare and calculate a pension plan  that pay their employee pension periodically such as normal cost and actuarial liability for both woman and men. This research aims to determine the normal cost and the actuarial liability of civil servants (PNS. The method used in this article are entry age normal and projected unit credit. The result of normal cost by using entry age normal method is constant every year, while using projected unit credit method the value is increase as the years of work increase, but the increase is higher when using entry age normal method on mid of years of work. Therefore the entry age normal method is better from the employee side while the projected unit credit is better form the institution side.
Penerapan Time Delay Neural Network pada Model Akustik untuk Sistem Voice-to-Text Berbahasa Sunda Alim Misbullah; Nazaruddin Nazaruddin; Marzuki Marzuki; Zulfan Zulfan
Journal of Data Analysis Volume 2, Number 2, December 2019
Publisher : Department of Statistics, Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (702.714 KB) | DOI: 10.24815/jda.v2i2.15235

Abstract

Penerapan metode deep learning dalam berbagai bidang terutama pada kasus pengenalan pola sudah menghasilkan akurasi yang sangat menjanjikan. Jaringan saraf tiruan atau neural network merupakan bagian dari deep learning yang digunakan untuk melatih model pada kasus pengenalan pola seperti model untuk sistem pengenalan ucapan (voice-to-text). Neural network akan menyimpan informasi dari setiap fitur data berupa bobot pada jaringan yang terhubung antar layer pada model yang dibangun. Bobot pada jaringan tersebut diperbaharui berdasarkan banyaknya fitur dari data yang diinput. Sistem voice-to-text merupakan salah satu bidang pengenalan pola yang mengimplementasikan neural network untuk membangun model akustik. Model akustik pada sistem pengenalan ucapan dilatih menggunakan data audio berupa percakapan atau rekaman dari setiap individu untuk bahasa tertentu seperti bahasa Inggris. Penerapan neural network untuk sistem pengenalan ucapan berbahasa Inggris sudah banyak dilakukan bahkan sudah diimplementasikan dalam bentuk aplikasi karena mampu menghasilkan akurasi yang tinggi. Namun, penggunaan neural network untuk bahasa lokal masih jarang digunakan. Dalam tulisan ini, time delay neural network digunakan untuk membangun model akustik pada sistem pengenalan ucapan berbahasa Sunda. Berdasarkan hasil pengujian terhadap model akustik, time delay neural network mampu menghasilkan WER sampai dengan 0.57% setelah dilakukan penyesuaian pada hyperparameter dari neural network.Implementation of deep learning techniques has given promising results recently in any research area, especially for pattern recognition. Neural network as a part of deep learning has been widely used to build model for various pattern recognition field including speech recognition. In neural network, weights which is parameters among layers play important roles to capture information from input data. The parameters are updated frequently based on input features in each iteration. In speech recognition, neural network is implemented to build acoustic model that uses speech from different speakers as training data. The acoustic model is built for specific language such as English, Mandarin and Indonesian. In recent years, the speech recognition system using deep neural network for English language has been developed well and use in many applications. But, implementation of deep neural network for local language is rarely done. In this research, time delay neural network is used to build acoustic model for speech recognition system of Sundanese language. Based on experimental result, the implementation of time delay neural network can reduce WER to be 0.57% with well-tuned hyperparameters of neural network.
Parameter Estimation of the Temporal Point Process Model through the Bayesian Approach (Case Study : Malaria Disease Data from Wahidin Hospital in Makassar City) Darwis Darwis; Sunusi N; Kresna A.J.
Journal of Data Analysis Volume 2, Number 2, December 2019
Publisher : Department of Statistics, Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (384.967 KB) | DOI: 10.24815/jda.v2i2.15264

Abstract

Penelitian ini bertujuan mengestimasi parameter melalui pendekatan Bayesian dari model temporal point process. Paramater intensitas bersyarat model tersebut dipandang sebagai suatu renewal process yang selanjutnya digunakan melalui pendekatan Squared Error Loss Function (SELF). Parameter intensitas bersyarat model temporal point process diestimasi menggunakan metode maximum likelihood estimation melalui persamaan likelihood point process.  Selain itu, penelitian ini mengkaji metode estimasi maksimum likelihood dan metode Bayes untuk menganalis fungsi resiko dari hasil penaksir parameter intensitas bersyarat. Pada aplikasi estimasi parameter ini, studi kasus yang digunakan adalah menganalisa data orang yang terkena penyakit malaria yang datanya berasal dari Rumah Sakit Wahidin Kota Makassar. Studi kasus tersebut menghasilkan nilai  yang merupakan nilai resiko penaksir MLE yang lebih tinggi dibandingkan dengan menggunakan Metode Bayes sedangkan nilai  merupakan hasil nilai resiko dari penaksir MLE yang lebih kecil dibandingkan dengan menggunakan Metode Bayes. This study parameter estimation of conditional intensity with temporal point process model by Bayesian approach. The conditional intensity with temporal point process model derived as a renewal process where inter event time is defined as its random variable. Squared Error Loss Function (SELF) approach is used to estimate the parameter of conditional intensity with temporal point process model which is happened as a renewal process using Bayesian. The other outlines of this paper is to determine the Risk Function as the result of estimation of conditional intensity by Bayesian and by Maximum likelihood Estimation (MLE). The application taking an analysis of Malaria at a place, which is properly conclude that the estimation using MLE method is more risky than the Bayesian it self.
Analisis Kepuasan Pengguna Aplikasi RWikiStat 3.0 Hizir Sofyan; Rasudin Rasudin; Miftahuddin Miftahuddin; Kurnia Saputra; Marzuki Marzuki; Muhammad Iqbal; Doddy Maulana
Journal of Data Analysis Volume 2, Number 2, December 2019
Publisher : Department of Statistics, Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (266.833 KB) | DOI: 10.24815/jda.v2i2.16104

Abstract

RWikiStat 3.0 adalah aplikasi android untuk pebelajaran statistika berbasis RWeb dan Teknologi Wiki. Aplikasi ini merupakan pengembangan dari RWikiStat 2.0. Kepuasan pengguna aplikasi RWikiStat 3.0. dianalisis dalam tulisan ini. Performa yang dianalisis adalah tampilan aplikasi, tingkat responsif, dan kemanfaatan aplikasi. Data penelitian diperoleh dengan metode survei. Survei dilakukan setelah pelatihan penggunaan aplikasi ini. Pelatihan tersebut dilakukan pada tiga perguruan tinggi di Banda Aceh, yaitu Universitas Serambi Mekkah (USM), Universitas Syiah Kuala (Unsyiah), dan Sekolah Tinggi Keguruan dan Ilmu Pendidikan Bina Bangsa Getsempena (STKIP BBG). Sampel diambil dengan menggunakan metode cluster random sampling dan Unsyiah terambil sebagai klaster penelitian. Jumlah sampel dari Unsyiah adalah sebanyak 37 responden. Responden diberikan angket yang mengandung 9 pertanyaan terkait dengan pendeskripsian secara umum tentang kepuasan responden sebagai pengguna terhadap aplikasi RWikiStat 3.0. Hasil analisis menghasilkan bahwa secara umum responden telah puas akan aplikasi RWikiStat 3.0. Kepuasan terhadap tampilan aplikasi, tingkat responsif, dan kebergunaan aplikasi cukup tinggi. Kemudian, responden memiliki keinginan yang besar untuk merekomendasikan aplikasi ke teman, kolega, atau lainnya. RWikiStat 3.0 is an android application for RWeb and Wiki technological -based statistics learning. This application is the development of RWikiStat 2.0. User satisfaction of RWikiStat 3.0 application was analysed in this paper. Performance was analysed based on the application interface, responsiveness, and features of the application. The research data were obtained by survey method conducted after the training to use this application. The training was conducted at three universities in Banda Aceh, namely Serambi Mekkah University (USM), Universitas Syiah Kuala (Unsyiah), and the Higher School of Teacher Training and Education of Bina Bangsa Getsempena (STKIP BBG). Samples were taken using cluster random sampling method and Unsyiah was fetched as research clusters. The number of samples of Unsyiah were 37 respondents. Respondents were given a questionnaire containing nine questions related to the general description of respondent satisfaction as users for using the application of RWikiStat 3.0. The results of the analysis showed that the overall respondents were satisfied using the application of RWikiStat 3.0. There was higher satisfaction in the application interface, the level of responsiveness and usability of applications. Then, the respondents had a great intention to recommend the application to friends, colleagues, or others.

Page 2 of 3 | Total Record : 29

 1   2   3 

Filter by Year

2018 2020


Reset
Filter By Issues
All Issue Volume 3, Number 2, December 2020 Volume 3, Number 1, June 2020 Volume 2, Number 2, December 2019 Volume 2, Number 1, June 2019 Volume 1, Number 2, December 2018 Volume 1, Number 1, June 2018