cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
ISSN : 20890028     EISSN : 26547511     DOI : -
Core Subject : Economy, Science,
Merupakan Media Penerbitan Dan Pembahasan Karya Ilmiah Dalam Bidang Ilmu Statistika Beserta Aplikasinya, Baik Berupa Hasil Penelitian, Bahasan Tentang Teori, Metodologi, Komputasi, Maupun Aplikasi Statistika Dalam Bidang Lain.
Arjuna Subject : -
Articles 209 Documents
Membandingkan Seleksi variabel Pada Data Microarray Menggunakan Important Variable Value dan Genetic Algorithm (Studi Kasus Lung Cancer Dataset dan Prostate Cancer Dataset) Diana Nurlaily; Farida Nur Hayati; Elly Pusporani
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 14 No 1 (2021): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (154.678 KB) | DOI: 10.36456/jstat.vol14.no1.a3853

Abstract

Teknologi DNA microarray menarik minat yang luar biasa baik di kalangan komunitas ilmiah maupun kalangan industri. Meskipun data microarray telah diterapkan dalam berbagai bidang, penanganan volume data besar yang dihasilkan bukanlah perkara yang mudah. Ukuran sampel kecil dengan dimensi tinggi adalah tantangan utama analisis menggunakan data microarray. Oleh karena itu perlu dilakukan analisis lebih lanjut untuk mengatasi hal ini. Banyak penelitian yang telah dirancang berkaitan dengan data microarray misalnya untuk menyelidiki mekanisme genetik kanker, dan untuk mengklasifikasikan berbagai jenis kanker atau membedakan antara jaringan kanker dan non-kanker. Semua penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan kesimpulan dan interpretasi yang bermanfaat dari kumpulan data yang kompleks. Dalam penelitian ini, data yang digunakan adalah data kanker paru-paru sebanyak 24257 Variabel dan data kanker prostat sebanyak 12626 Variabel. Data tersebut kemudian akan dianalisis dengan beberapa metode feature selection yaitu important variable value dan genetic algorithm untuk memilih dimensi atau variabel data sehingga dapat meningkatkan akurasi klasifikasi data. Berdasarkan hasil analisis feature selection menggunakan data kanker paru-paru, didapatkan jumlah variabel terpilih sebanyak 112 variabel dengan metode feature selection important. Sedangkan metode genetic algorithm didapatkan jumlah variabel terpilihnya sebanyak 12266 variabel. Pada data kanker prostat, didapatkan jumlah variabel terpilih sebanyak 299 variabel dengan metode feature selection important. Sedangkan metode genetic algorithm didapatkan jumlah variabel terpilihnya sebanyak 6359 variabel.
Analisis Sentimen Netizen Twitter terhadap Pemberitaan PPN Sembako dan Jasa Pendidikan dengan Pendekatan Social Network Analysis dan Naive Bayes Classifier Joko Ade Nursiyono; Chusnul Chotimah
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 14 No 1 (2021): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (421.889 KB) | DOI: 10.36456/jstat.vol14.no1.a3868

Abstract

Pandemi covid-19 yang terjadi memberikan dampak di berbagai bidang kehidupan. Salah satu dampaknya penerimaan negara semakin tertekan hebat. Padahal di sisi lain negara dalam proses pemulihan ekonomi nasional (PEN) yang membutuhkan dana sangat besar. Sehingga pemerintah ingin menggenjot pendapatan negara dari pajak pertambahan nilai (PPN). Jika pemungutan PPN dapat dilakukan dengan seoptimal mungkin, maka akan meningkatkan penerimaan negara. Rencana tersebut mengakibatkan maraknya pemberitaan mengenai pengenaan PPN sembako dan jasa pendidikan di Indonesia. Pemberitaan tersebut secara otomatis memicu opini di masyarakat. Salah satu cara untuk melihat opini masyarakat adalah melalui media sosial Twitter. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji lebih dalam tentang network dan sentimen netizen Twitter tentang PPN Sembako dan jasa pendidikan. Hasil Social Network Analisis (SNA) menghasilkan 5 klaster dengan record ke-90 merupakan bottleneck node yaitu aktor utama penyebaran informasi antar klaster. Model Naive Bayes Classifier memberikan hasil Recall Accuracy bahwa untuk Accuracy Classified sebesar 74.865 persen sementara persentase untuk Incorrectly Classified Instance sebesar 25.135 persen. Hasil klasifikasi berdasarkan emosi terbentuk 5 ekspresi fear, sadness, surprise, joy, dan anger dan emosi kata yang paling banyak adalah emosi anger (amarah), artinya mayoritas respon masyarakat terhadap kebijakan pengenaan PPN sembako dan jasa pendidikan diidentifikasikan oleh R Studio sebagai wujud keamarahan.
Pemodelan Persentase Kepesertaan BPJS Non Penerima Bantuan Iuran Dengan Pendekatan Regresi Data Panel Dhyana Venosia; Suliyanto; Sediono; Nur Chamidah
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 15 No 1 (2022): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (398.897 KB) | DOI: 10.36456/jstat.vol15.no1.a4863

Abstract

Indonesia merupakan salah satu negara yang mengembangkan konsep Universal Health Coverage (UHC) pada sektor kesehatan yang diterapkan pada Sistem Jaminan Sosial Nasional (SJSN) melalui program Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) yang dikelola Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) Kesehatan dengan tujuan sebagaimana tertuang pada Undang-Undang Republik Indonesia Nomor 40 Tahun 2004. Peserta JKN terbagi menjadi Penerima Bantuan Iuran (PBI) dan Non Penerima Bantuan Iuran (Non PBI). Penelitian ini, untuk menganalisis faktor yang mempengaruhi persentase kepesertaan BPJS Non PBI yang diharapkan dapat memberikan prediksi pengoptimalan. Pengoptimalan diperlukan karena, realitanya persentase kepesertaan BPJS Non PBI masih jauh dari target pemerintah, khususnya Provinsi Jawa Timur pada tahun 2017 hingga 2020. Walaupun mengalami peningkatan, di setiap Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Timur terindikasi mengalami fluktuasi. Maka, dalam mengestimasi fenomena tersebut digunakan metode regresi data panel melalui pendekatan Fixed Eeffect Model (FEM) dengan alpha sebesar 5 persen. Maka, secara statistik diperoleh kesimpulan bahwa yang berpengaruh signifikan adalah persentase penduduk miskin dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT).
Pemodelan Kejadian Balita Stunting di Kabupaten Bojonegoro dengan Metode Geographically Weighted Regression dan Multivariate Adaptive Regression Splines Alif Yuanita Kartini Kartini; Laelatul Nur Ummah
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 15 No 1 (2022): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (289.251 KB) | DOI: 10.36456/jstat.vol15.no1.a5074

Abstract

Toddler stunting is a chronic nutritional problem caused by one of which is inadequate nutritional intake in infants. Bojonegoro is a district in East Java province where the incidence of stunting under five is still common. In this study, we will compare the incidence of stunting under five in Bojonegoro district using GWR and MARS. GWR is able to model cases for each region spatially, while MARS is able to model cases without considering the pattern of relationships between predictor variables and response variables. The best GWR model selected the smallest CV and MSE values ​​and the largest R-Square values. The best model of the Adaptive Bi-Square kernel function was obtained with a bandwidth of 28, the value of CV=2.4635, MSE=0.8620, and R-Square=0.8734. The best MARS model selected the smallest GCV value and the largest R-Square. From the combination of MO, BF and MI values, the best model was obtained at BF=24, MI=1 and MO=1 with GCV=1,29144 and R-Square=0,841 values. Comparing the two models, the MARS model is better because the R-Square value of the GWR model is greater than the MARS although the numerical value is not much different, while the MSE value of the MARS model is smaller than the MSE value of the GWR model with a much different difference. The results of this study will provide knowledge in the form of a regression model for the Bojonegoro district health office in predicting predictor variables that affect the incidence of stunting under five in Bojonegoro district.
Analisis Regulasi Uji Emisi Gas Buang Kendaraan Berdasarkan Pengaruhnya Terhadap Indeks Kualitas Udara di DKI Jakarta Menggunakan Metode Korelasi Pearson dan Regresi Linear Muhammad Reza Akbar; Muhammad Ihsan Akbar
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 15 No 1 (2022): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (540.384 KB) | DOI: 10.36456/jstat.vol15.no1.a5216

Abstract

Perkembangan zaman terus berlangsung pesat akhir-akhir ini. Salah satu dampak pengaruh dari kemajuan sektor transportasi adalah berupa fleksibilitas aktivitas masyarakat kota dalam berkegiatan menjadi lebih efisien dan efektif disegala sisi, seperti budaya masyarakat kota dalam beraktivitas mulai mengalami transisi, dari sebelumnya mengutamakan kendaraan bertenaga hewan beralih kepada penggunaan sektor kendaraan berbahan bakar fossil. Dampak perihal tersebut memiliki pengaruh langsung terhadap kualitas udara di DKI Jakarta. Variabel penelitian yaitu data uji emisi sebagai variabel X dan data ISPU sebagai variabel Y. Metode pengujian menggunakan metode statistika korelasi Pearson dan regresi linear pada periode Januari hingga September 2021. Hasil identifikasi menunjukan efektivitas regulasi dalam mereduksi persoalan lingkungan terbukti efektif dalam menangkal persoalan kualitas udara di DKI Jakarta, dimana seiring dengan meningkatnya jumlah kendaraan yang lolos uji emisi berhasil menurunkan skor ISPU sebesar 82% diperankan oleh upaya uji emisi dan 18% sisanya dipengaruhi oleh variabel lainnya.
Estimasi Interval Kredibel Distribusi Normal Terpotong Kiri pada Data Waktu Sembuh Pasien Covid-19 Putri Fardha Asa Oktavia Hans; Ardi Kurniawan; Sediono; Elly Ana; M. Fariz Fadillah Mardianto
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 15 No 1 (2022): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (232.386 KB) | DOI: 10.36456/jstat.vol15.no1.a5285

Abstract

The Covid-19 pandemic has been declared a Public Health Emergency of International Concern. One of the government's efforts to get out of the epidemic is to conduct an analysis based on existing data. The purpose of this study was to estimate the credible interval of the left truncated normal distribution. The results of the estimated credible intervals obtained have an implicit form so that they are solved by using a numerical integral approach. The results of this study were applied to the recovery time of Covid-19 patients from the Jemursari Health Center Surabaya in the range of December 2020 to February 2021. Through left cutting, the parameter estimation process only uses data that is more than 10 days, so that 37 data is obtained from a total of 45 data. It was found that the average recovery time for left-cut Covid-19 patients was between 10.583 days to 11.087 days. Meanwhile, the variance of recovery time for Covid-19 patients is cut left between 1.706 days to 1.772 days.
Hotel Recommendation System with Content-Based Filtering Approach (Case Study: Hotel in Yogyakarta on Nusatrip Website) Cheryl Ayu Melyani
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 15 No 1 (2022): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (401.884 KB) | DOI: 10.36456/jstat.vol15.no1.a5375

Abstract

The increasing of Covid-19 pandemic has hampered people's activities, often causing stress if they are only stay at home continuously. This has led to an increasing trend of staycations or holiday activities in the city itself by renting a hotel. Hotel rental technology has begun to be transferred with the existence of OTA (Online Travel Agent). The existence of various kinds of hotels with various kinds of facilities that makes people feel confused in choosing which hotel to occupy. To help overcome this, the researchers tried to create a recommendation system to help prospective hotel residents choose the hotel according to their choice. In addition, it can also assist companies in increasing hotel room reservations through its website. In this study, researchers will build a hotel recommendation system in Yogyakarta at one of the OTAs in Indonesia using Content-Based Filtering Methods, weighting text data using Term Frequency-Inverse Document Frequency (TF-IDF) Methods and measuring document similarity using Cosine Similarity Methods. Based on the results of the Good Karma Yogyakarta hotel recommendations as a test example, 10 similar hotels were obtained, namely Happy Buddha Yogyakarta – Hostel, Nextdoor Homestay, Hotel Puspita, OYO 426 Hotel Gading Resto, Omah Jegog Homestay, Prawirotaman Homestay, RedDoorz near Prawirotaman, Ayodhya Garden Hostel Yogyakarta by HOM, Bringin House Yogyakarta, and House 24 Yogyakarta with cosine similarity values 0.956666513, 0.946570717, 0.917459394, 0.912534877, 0.886439718, 0.88221982, 0.881775275, 0.875845794, 0.872030219, and 0.871514859.
Peramalan Nilai Ekspor Provinsi Jawa Tengah dengan Metode Fuzzy Time Series Berbasis Algoritma Haneen Talal Jasim M. Al Haris; Septi Winda Utami; Indah Manfaati Nur
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 15 No 1 (2022): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (289.513 KB) | DOI: 10.36456/jstat.vol15.no1.a5423

Abstract

Ekspor berperan penting dalam perekonomian suatu daerah. Ekspor dapat digambarkan melalui nilai ekspor, yaitu nilai berupa uang yang merupakan hasil dari penjualan barang/jasa ke luar negeri. Nilai ekspor perlu diramalkan untuk merumuskan target pertumbuhan ekonomi dan menetapkan kebijakan yang tepat dalam perekonomian di suatu daerah. Nilai ekspor dapat diramalkan menggunakan metode Fuzzy time series berbasis algoritma Haneen Talal Jasim. Tahapan metode Fuzzy time series berbasis algoritma Haneen Talal Jasim memiliki tahapan yang hampir sama dengan Fuzzy time series dari penentuan semesta pembicaraan hingga penentuan Fuzzy Logical Relationship Group (FLRG). Perbedaannya ada pada tahapan penerapan algoritma Haneen Talal Jasim pada tahap peramalannya. Tujuan dari penelitian ini adalah meramalkan nilai ekspor Provinsi Jawa Tengah di masa yang akan datang dengan metode Fuzzy time series berbasis algoritma Haneen Talal Jasim serta mendapatkan tingkat akurasi peramalan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Berdasarkan hasil analisi penerapan metode Fuzzy time series berbasis algoritma Haneen Talal Jasim pada data nilai ekspor di Provinsi Jawa Tengah diperoleh hasil ramalan pada bulan Januari 2022 sebesar 1054,178 juta US $ serta nilai MAPE sebesar 11,653%.
Pemetaan Cakupan Pengguna KB Aktif Dan Unmet Need Di Kabupaten Ponorogo Tahun 2021 Bella Dwi Saputri; Diah Indriani
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 15 No 1 (2022): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (523.846 KB) | DOI: 10.36456/jstat.vol15.no1.a5446

Abstract

Keluarga Berencana bertujuan untuk mengontrol jumlah penduduk dengan membatasi jumlah anak setiap keluarga untuk mencapai kesejahteraan keluarga. Program tersebut dilakukan dengan menghimbau Pasangan usia subur untuk menggunakan kontrasepsi misalnya intrauterine device, metode operasi pria, metode operasi wanita, implan, kondom, pil, atau suntik. Pada tahun 2021, Kabupaten Ponorogo mengalami penurunan cakupan pengguna keluarga berencana aktif sekaligus peningkatan prevalensi unmet need. Sistem Informasi Geografi merupakan ilmu yang mempelajari pembuatan peta secara komputasi atau biasa disebut dengan pemetaan. Pemetaan dilakukan untuk memantau capaian cakupan pengguna keluarga berencana aktif dan unmet need setiap wilayah kecamatan di Kabupaten Ponorogo. Penelitian ini merupakan penelitian deskriptif yang menggambarkan pengguna keluarga berencana aktif dan unmet need di Kabupaten Ponorogo. Penelitian ini menggunakan data sekunder yang selanjutnya akan dianalisis secara spasial. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat 4 kecamatan yang memiliki cakupan pengguna keluarga berencana aktif dibawah capaian Kabupaten Ponorogo dan terdapat 9 kecamatan dengan prevalensi unmet need diatas capaian Kabupaten Ponorogo. Metode kontrasepsi yang paling diminati oleh masyarakat Kabupaten Ponorogo adalah suntik. Analisis kluster berdasarkan cakupan KB Aktif dan unmet need membagi Kabupaten Ponorogo menjadi 4 kluster. Hasil pemetaan yang telah dilakukan, dapat menjadi bahan pertimbangan untuk meningkatkan keberhasilan Program Keluarga Berencana di Kabupaten Ponorogo.
Medoid-based Clustering pada Kecamatan di Kabupaten Lebak dan Pandeglang Provinsi Banten Berdasarkan Trilogi Ketahanan Pangan Weksi Budiaji; Juwarin Pancawati
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 15 No 1 (2022): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (316.46 KB) | DOI: 10.36456/jstat.vol15.no1.a5468

Abstract

Lebak and Pandeglang Regions in Banten Province have a high stunting prevalence of children under 5 years old and have the lowest value of food security index among regions in Banten Province. Cluster analysis to group districts in Lebak and Padeglang Regions is indispensable to characterize the district members in those two regions. The variables applied to calculate distance between districts in a simple k-medoid clustering were trilogy of food security namely the availability, access, and utility of the food from Bureau of Statistics of Lebak and Pandeglang Regions 2019 data. The distances were varied among Euclidean, squared Euclidean, and Manhattan distances. The clustering result was then validated via consensus clustering and internal validation. The suitable number of clusters was four defined as the available and access cluster (cluster 1), the access cluster (cluster 2), the vulnerable cluster (cluster 3), and the available cluster (cluster 4). The cluster 3 as the vulnerable cluster should be focused on because it consists of 38% from overall districts in Lebak and Banten Regions.