cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Arya Samudra Mahardhika
Contact Email
arya@universitasputrabangsa.ac.id
Phone
+6285879581454
Journal Mail Official
lppm@universitasputrabangsa.ac.id
Editorial Address
Universitas Putra Bangsa Jl. Ronggowarsito No. 18, Pejagoan Kebumen
Location
Kab. kebumen,
Jawa tengah
INDONESIA
Journal of Data Science Theory and Application
Published by Universitas Putra Bangsa Kebumen
ISSN : 28294858     EISSN : 28294858     DOI : https://doi.org/10.32639/jasta.v2i1
Core Subject : Science, Social,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Social Sciences
Journal of Data Science Theory and Application is an open-access scientific journal intended to bring together researchers and practitioners dealing with the general field of computing, including but is not limited to the following topics:Tools and Applications in Data Science, Theoretical in Data Science, Big Data Analytics, Computational Data Science, Computational Linguistics, Data Clustering and Classifications, Data Mining and Data Analytics, Data Visualization, Information Science, Artificial Intelligence, Machine Learning and Knowledge Discovery, Deep Learning, Financial Modeling, Decision Support System, Architecture, Management and Process for Data Science, Modeling and Simulation
Arjuna Subject : Ilmu Komputer (semua kategori) - Kecerdasan Buatan
Articles 40 Documents
 1   2   3   4 
RANCANGAN MODEL SISTEM DINAMIS DALAM MEMPERKIRAKAN JUMLAH PENDUDUK DIMASA DEPAN STUDI KASUS KABUPATEN KEBUMEN Siti Maisarah; Aris Mulyadi; Rohmatulloh Muhamad Ikhsanuddin
Journal of Data Science Theory and Application Vol. 4 No. 1 (2025): JASTA
Publisher : LP3M Universitas Putra Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32639/s5ze2c15

Abstract

Perencanaan wilayah sangat bergantung pada pemahaman yang akurat tentang dinamika kependudukan, terutama proyeksi jumlah penduduk di masa mendatang. Proyeksi ini krusial untuk alokasi sumber daya yang tepat, perencanaan infrastruktur, dan perumusan kebijakan yang efektif. Berbagai faktor saling berinteraksi dan memengaruhi perubahan jumlah penduduk. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan model sistem dinamis yang mampu mengintegrasikan variabel-variabel kompleks ini untuk memproyeksikan jumlah penduduk secara lebih komprehensif. Studi kasus dilakukan di Kabupaten Kebumen, sebuah wilayah dengan dinamika kependudukan yang menarik untuk diteliti. Metode sistem dinamis dipilih karena kemampuannya dalam menangkap hubungan sebab-akibat yang kompleks dan umpan balik antar variabel dalam suatu sistem dari waktu ke waktu. Meskipun penelitian ini masih pada tahap konseptual dan belum melibatkan simulasi kuantitatif karena keterbatasan data time series, hasil penelitian ini meletakkan dasar yang kuat untuk penelitian lanjutan. Penelitian mendatang akan memprioritaskan pengumpulan data time series yang lebih lengkap dan detail untuk memungkinkan validasi dan kalibrasi model secara kuantitatif, serta simulasi untuk menguji dampak berbagai skenario dan kebijakan terkait kependudukan. Model ini pada akhirnya diharapkan dapat menjadi alat yang berguna bagi para perencana dan pembuat kebijakan dalam merumuskan strategi pembangunan yang berkelanjutan dan responsif terhadap perubahan kependudukan.
PENGARUH LIVE, REVIEW PEMBELI, DAN VIDEO CONTENT TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN DI SHOPEE MENGGUNAKAN REGRESI LINEAR Andi Riawan; Eka Prasetianingsih; Rahmat Hidayat
Journal of Data Science Theory and Application Vol. 4 No. 1 (2025): JASTA
Publisher : LP3M Universitas Putra Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32639/yvwa7q10

Abstract

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah mengubah perilaku konsumen, khususnya dalam pengambilan keputusan pembelian di e-commerce. Shopee, sebagai salah satu platform terbesar di Indonesia, memanfaatkan fitur digital seperti live streaming, ulasan pelanggan, dan konten video sebagai strategi pemasaran utama. Penelitian ini bertujuan menganalisis pengaruh ketiga variabel tersebut terhadap keputusan pembelian konsumen di Shopee. Dengan metode survei kuantitatif, data diperoleh dari pengguna aktif yang memanfaatkan fitur live streaming dan ulasan produk. Hasil penelitian menunjukkan bahwa secara simultan dan parsial, live streaming, ulasan produk, dan konten video berpengaruh signifikan terhadap keputusan pembelian. Koefisien determinasi sebesar 88,21% menunjukkan bahwa variabel tersebut menjadi faktor dominan, dengan tingkat error prediksi (MAPE) 1,4013%, menunjukkan akurasi model yang sangat baik. Penelitian ini memberikan wawasan bagi pelaku usaha untuk mengoptimalkan pemasaran digital dan menjadi referensi bagi studi lebih lanjut di bidang e-commerce.
PERBANDINGAN METODE MOVING AVERAGE DAN EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK PERAMALAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP DOLLAR (USD) Hayati, Ma’rufah; Febby Yuliana Sari; Rahmawati Azizah; Reni Permata Sari; Mahfuz Hudori
Journal of Data Science Theory and Application Vol. 4 No. 1 (2025): JASTA
Publisher : LP3M Universitas Putra Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32639/qpmrgg07

Abstract

Setiap negara memiliki mata uang yang berbeda, sehingga menimbulkan kesulitan dalam melakukan transaksi antarnegara. Oleh karena itu, diperlukan proses penukaran mata uang, yang dikenal sebagai nilai tukar, untuk mempermudah transaksi internasional. Kurs atau nilai tukar mata uang adalah elemen penting yang berperan dalam menjaga stabilitas ekonomi suatu negara. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan nilai tukar rupiah terhadap dolar Amerika Serikat (USD) menggunakan metode Moving Average dan Exponential Smoothing. Data sekunder yang digunakan merupakan data time series nilai tukar rupiah dari Januari 2021 hingga September 2024 yang diperoleh dari Kementerian Perdagangan Republik Indonesia. Analisis dilakukan dengan metode Moving Average 3 bulanan, Single Exponential Smoothing, dan Double Exponential Smoothing. Evaluasi akurasi peramalan dilakukan menggunakan dua indikator, yaitu Mean Absolute Deviation (MAD) dan Mean Squared Error (MSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Moving Average 3 bulanan memberikan akurasi terbaik dengan nilai MAD sebesar 0.2549683 dan MSE sebesar 0.1151229. Dengan hasil ini, metode Moving Average 3 bulanan direkomendasikan sebagai alat peramalan yang efektif untuk memprediksi nilai tukar rupiah di masa mendatang. Hasil peramalan ini dapat digunakan sebagai dasar dalam pengambilan kebijakan ekonomi yang lebih tepat oleh pemerintah.
ANALISIS PROPERTI PROSPEK DAN NON-PROSPEK BERDASARKAN DATA IKLAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN K-MEDOIDS Maulana, Adha; Avianto, Donny
Journal of Data Science Theory and Application Vol. 4 No. 1 (2025): JASTA
Publisher : LP3M Universitas Putra Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32639/vg5bfb91

Abstract

The significant growth of the property industry market in the city of Yogyakarta. has attracted more attention from property companies. This is glanced at by property companies in bridging sales. However, property agency companies often experience losses in plotting advertising budgets. With this problem, the author offers a clustering system for prospective and non-prospective property spots using the K-Means and K-Medoids methods with the Forward Selection feature selection method. This study aims to allocate advertising budgets to targeted projects with great potential. The data used is primary data, namely IRSC data from company x in Yogyakarta with a range (January 2023–March 2024) totaling 212 records. Data processing uses the RapidMiner application with a data composition of 70% used for training data and 30% for testing data. This process produces a DBI value of 1.060 for the K-Medoids method without feature selection and 1.974 for the K-Medoids method using feature selection. The best method produced by the K-Means method using and without feature selection with a DBI value of 0.148.
PENERAPAN METODE SARIMA UNTUK PERAMALAN CURAH HUJAN DI MALUKU Augistri; Siti Maisarah; Rina Fathonah; Wisnu Wibowo Saputro
Journal of Data Science Theory and Application Vol. 4 No. 1 (2025): JASTA
Publisher : LP3M Universitas Putra Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32639/6jtjer83

Abstract

Curah hujan memiliki peran penting dalam mendukung sektor pertanian, pengelolaan sumber daya air, dan mitigasi bencana di wilayah Maluku. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan curah hujan menggunakan model SARIMA (Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average) berdasarkan data harian Stasiun Meteorologi Bandaneira selama periode Januari hingga Desember 2024. Analisis dilakukan dengan perangkat lunak Eviews. Hasil menunjukkan bahwa Model SARIMA terbaik adalah Model 1 (SAR(2) AR(1)), yang mampu menangkap pola musiman dan tren dengan akurasi tinggi. Model ini diharapkan dapat mendukung perencanaan berbasis iklim dan mengurangi risiko bencana yang terkait dengan variabilitas curah hujan di Maluku.
BAHAYA CHATGPT PADA INTEGRITAS UJIAN ONLINE DI UIN K.H. ABDURRAHMAN WAHID PEKALONGAN DAN INSTITUT TEKNOLOGI DAN SAINS NAHDLATUL ULAMA PEKALONGAN Imam Prayogo Pujiono; Muhamad Rizaludin; Rohmatulloh Muhamad Ikhsanuddin; Eka Puji Rahayu; Richa Qonitatin Lazaba
Journal of Data Science Theory and Application Vol. 4 No. 2 (2025): JASTA
Publisher : LP3M Universitas Putra Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32639/ndhn4032

Abstract

Perkembangan teknologi informasi dan komunikasi telah mengubah berbagai aspek kehidupan, termasuk sektor pendidikan. Perguruan tinggi di Indonesia, seperti UIN K.H. Abdurrahman Wahid Pekalongan dan Institut Teknologi dan Sains Nahdlatul Ulama Pekalongan, telah beralih ke pembelajaran dan ujian online, terutama dipercepat oleh pandemi COVID-19. Namun, ujian online membawa tantangan terkait integritas akademik, khususnya potensi penggunaan ChatGPT untuk kecurangan (cheating). Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi bahaya penggunaan ChatGPT (GPT-4) terhadap integritas ujian online di kedua institusi tersebut dan mengusulkan langkah antisipasi. Metode yang digunakan adalah metode partisipatif, di mana peneliti secara aktif mengikuti ujian online pada beberapa mata kuliah dengan menggunakan GPT-4 untuk menjawab soal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa GPT-4 mampu mencapai nilai ujian yang lebih tinggi, waktu penyelesaian yang lebih cepat, dan tingkat akurasi jawaban yang tinggi dibandingkan dengan mahasiswa. Hal ini mengindikasikan potensi serius terhadap integritas ujian online karena mahasiswa dapat dengan mudah memperoleh nilai tinggi melalui kecurangan berbasis ChatGPT. Untuk mengatasi masalah ini, direkomendasikan penggunaan platform ujian yang lebih aman seperti Kahoot yang dapat membatasi akses soal ujian, serta peningkatan edukasi dan sosialisasi tentang integritas akademik.
PENGARUH PROFITABILITAS DAN LEVERAGE TERHADAP HARGA SAHAM DENGAN UKURAN PERUSAHAAN SEBAGAI MODERASI Anggoro, Veilla; Susilowati, Dewi
Journal of Data Science Theory and Application Vol. 4 No. 2 (2025): JASTA
Publisher : LP3M Universitas Putra Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32639/yf3c2556

Abstract

Tujuan penelitian ini adalah untuk memperoleh bukti empiris tentang pengaruh profitabilitas dan leverage terhadap harga saham yang dimoderasi oleh ukuran perusahaan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dan data sekunder pada perusahaan subsektor makanan dan minuman yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 2022 hingga 2024. Penelitian ini menggunakan teknik purposive sampling, sehingga terpilih 49 perusahaan dengan total 147 data selama periode penelitian. Penelitian ini menggunakan analisis regresi moderasi dengan SPSS versi 26 dan menunjukkan bahwa profitabilitas berpengaruh positif terhadap harga saham, dan leverage tidak berpengaruh terhadap harga saham. Ukuran perusahaan terbukti tidak dapat memoderasi hubungan antara profitabilitas dan leverage terhadap harga saham.
ANALISIS SENTIMEN PADA CAPTION INSTAGRAM FOR BUSINESS MENGGUNAKAN ALGORITMA NAÏVE BAYES DAN SUPPORT VECTOR MACHINE Puspitasari, Wiji Tri; Annisa, Lolanda Hamim
Journal of Data Science Theory and Application Vol. 4 No. 2 (2025): JASTA
Publisher : LP3M Universitas Putra Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32639/wfnywf36

Abstract

Instagram merupakan media sosial yang banyak digunakan oleh masyarakat Indonesia, selain menjadi aplikasi berbagi foto dan video Instagram juga berperan dalam perkembangan bisnis UMKM karena banyak yang menggunakan fitur pada aplikasi tersebut untuk mempromosikan bisnisnya. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk menganalisis opini publik pengguna Instagram terhadap ulasan food vlogger pada UMKM pengguna Instagram for Business dengan menggunakan Naïve Bayes dan Support Vector Machine. Penelitian ini menggunakan 951 data dimana perbandingan dataset 90: 10 dengan 90% data latih dan 10% data uji, 80:20 dengan 80% data latih dan 20% data uji,  dan 70:30, yaitu 70% data latih dan 30% data uji. Hal ini menggambarkan bahwa opini para pengguna Instagram terhadap ulasan food vlogger pada UMKM pengguna Instagram for Business cenderung positif. Hasil evaluasi penelitian menunjukkan perbandingan 80:20 yang paling baik dengan akurasi dari Naïve Bayes sebesar 68,10% lebih tinggi dibanding Support Vector Machine yang hanya menghasilkan akurasi sebesar 62,80%. Berdasarkan hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa algoritma Naïve Bayes lebih unggul dalam melakukan analisis sentimen terhadap ulasan food vlogger pada UMKM pengguna Instagram for Business. Hasil dari penelitian ini diharapkan dapat digunakan sebagai masukan untuk pengembangan akun UMKM tersebut.
ANALISIS DATA KEMISKINAN DI PROVINSI LAMPUNG 2023 MENGGUNAKAN MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA Miftahul Irfan; Ma’rufah Hayati; Anggi Desnanti
Journal of Data Science Theory and Application Vol. 4 No. 2 (2025): JASTA
Publisher : LP3M Universitas Putra Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32639/ez3fb180

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh faktor-faktor ekonomi dan sosial terhadap tingkat kemiskinan di Provinsi Lampung pada tahun 2023. Variabel independen yang dikaji meliputi Upah Minimum Provinsi (UMP), Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Pertumbuhan Ekonomi, dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT). Metode analisis yang digunakan adalah regresi linear berganda untuk mengidentifikasi dan mengukur pengaruh simultan variabel-variabel tersebut terhadap tingkat kemiskinan sebagai variabel dependen. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Lampung dan instansi terkait. Hasil penelitian menunjukkan bahwa UMP, IPM, dan Pertumbuhan Ekonomi berpengaruh signifikan terhadap tingkat kemiskinan, sedangkan TPT tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan. Temuan ini memberikan wawasan penting mengenai determinan kemiskinan di Provinsi Lampung dan dapat dijadikan dasar dalam perumusan kebijakan yang berorientasi pada peningkatan kesejahteraan masyarakat melalui perbaikan upah minimum, pengembangan kualitas sumber daya manusia, dan penguatan ekonomi daerah
PERANCANGAN APLIKASI NAVIGASI ADAPTIF UNTUK TUNANETRA MENGGUNAKAN METODE OBJECT ORIENTED Hidayah, Arif; Zidny Ilmadina, Hepatika; Risqi Dwi Saputri, Berliani
Journal of Data Science Theory and Application Vol. 4 No. 2 (2025): JASTA
Publisher : LP3M Universitas Putra Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32639/za8nv750

Abstract

Penyandang tunanetra menghadapi tantangan signifikan dalam navigasi mandiri, di mana alat bantu konvensional seperti tongkat putih memiliki keterbatasan dalam memberikan informasi lingkungan yang kontekstual. Penelitian ini bertujuan untuk menyajikan sebuah perancangan arsitektur perangkat lunak yang komprehensif untuk aplikasi navigasi asistif pada smartphone. Metode perancangan yang digunakan adalah Analisis dan Desain Berorientasi Objek (OOAD) yang divisualisasikan menggunakan Unified Modeling Language (UML). Sistem yang dirancang mengintegrasikan tiga teknologi utama: deteksi objek real-time dengan model YOLO, estimasi jarak menggunakan metode kesebangunan segitiga, dan umpan balik audio yang intuitif. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah model sistem yang utuh, terdiri dari Use Case, Activity, Sequence, dan Class Diagram, yang berfungsi sebagai cetak biru (blueprint) fundamental. Model ini menunjukkan arsitektur yang modular dan terstruktur, yang dapat memfasilitasi implementasi aplikasi navigasi yang andal dan informatif bagi komunitas tunanetra.

Page 4 of 4 | Total Record : 40

 1   2   3   4 

Filter by Year

2022 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 4 No. 2 (2025): JASTA Vol. 4 No. 1 (2025): JASTA Vol. 3 No. 2 (2024): JASTA Vol. 3 No. 1 (2024): JASTA Vol. 2 No. 2 (2023): JASTA Vol. 2 No. 1 (2023): JAsTa Vol. 1 No. 2 (2022): JAsTa Vol. 1 No. 1 (2022): JAsTa