cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Kismiantini
Contact Email
kismi@uny.ac.id
Phone
-
Journal Mail Official
jssd@uny.ac.id
Editorial Address
Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Negeri Yogyakarta Jl. Colombo No.1, Karang Malang, Caturtunggal, Depok, Sleman, Daerah Istimewa Yogyakarta 55281
Location
Kab. sleman,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
Jurnal Statistika dan Sains Data
Published by Universitas Negeri Yogyakarta
ISSN : -     EISSN : 30259649     DOI : -
Core Subject : Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Mathematics
Jurnal Statistika dan Sains Data is a journal managed and published by the Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Negeri Yogyakarta. This journal publishes original papers, research articles, case studies, and literature reviews in the fields of statistics and data science. The publishing procedures in this journal are peer-reviewed and apply scientific publishing ethics as determined by the Committee on Publication Ethics (COPE). The journal welcomes and also invites contributors particularly from the field of statistics, data science and their applications.
Arjuna Subject : Matematika - Statistik dan Probabilitas
Articles 30 Documents
 1   2   3 
Prediksi arah harga saham PT Telekomunikasi Indonesia tbk dengan metode Support Vector Machine (SVM) Damayanti, Retno; Wutsqa, Dhoriva Urwatul
Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 2, No 2 (2025): Jurnal Statistika dan Sains Data
Publisher : Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jssd.v2i2.18085

Abstract

Saham PT. Telekomunikasi Indonesia Tbk merupakan salah satu saham yang menjadi incaran banyak manajer investasi. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi arah harga saham PT. Telekomunikasi Indonesia Tbk dengan menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Variabel input yang digunakan dalam penelitian ini ada sebanyak sepuluh indikator teknikal yaitu simple 10-day moving average, weighted 10-day moving average, momentum, stochastic %K, stochastic %D, relative strength index, moving average convergence divergence, williams %R, accumulative/distribution oscillator, on balance volume. Metode SVM merupakan salah satu metode machine learning yang dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah prediksi. Dalam penelitian ini menggunakan empat fungsi kernel yaitu linear, polinomial, RBF, dan sigmoid kernel. Hasil penelitian ini menunjukkan model terbaik adalah SVM dengan fungsi RBF kernel yang menghasilkan  nilai akurasi untuk data training sebesar 93,26% dan nilai akurasi untuk data testing sebesar 60,22%. Model SVM dengan fungsi RBF kernel dapat digunakan untuk memprediksi arah harga saham PT. Telekomunikasi Indonesia Tbk dengan nilai akurasi yang cukup baik untuk data testing, dan nilai akurasi yang sangat baik untuk data training.
Analisis spasial modern dalam kajian pertumbuhan penduduk: studi GWLR di pulau Jawa Saputra, Okky Rizky; Kusuma, Ferdy; Ar'razak, Rezky Aditya
Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 2, No 2 (2025): Jurnal Statistika dan Sains Data
Publisher : Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jssd.v2i2.23122

Abstract

Laju Pertumbuhan Penduduk mengacu pada tingkat faktor-faktor yang mempengaruhi peningkatan dan penurunan jumlah penduduk. Perkembangan jumlah penduduk di pemerintahan daerah menyebabkan laju pertumbuhan penduduk menjadi tidak terkendali. Di Pulau Jawa, laju pertumbuhan penduduk dari tahun 2020 hingga 2021 meningkat signifikan sebesar 3,125%. Peningkatan jumlah penduduk ini menimbulkan berbagai masalah ekonomi dan sosial. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan pemodelan spasial yang efektif dan komprehensif, yaitu Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR) dengan pembobot Fixed Gaussian dan Adaptive Gaussian. Pemodelan GWLR bertujuan untuk memahami faktor-faktor yang mempengaruhi laju pertumbuhan penduduk di setiap kabupaten/kota di Pulau Jawa. Berdasarkan hasil pemodelan GWLR dengan AICc, fungsi kernel Fixed Bi Square memiliki nilai 137,545. Ini menunjukkan bahwa pemodelan laju pertumbuhan penduduk di setiap kabupaten/kota berbeda-beda. Hasil pemodelan GWLR di Pulau Jawa menunjukkan bahwa ada 29 kabupaten/kota dengan laju pertumbuhan penduduk yang signifikan pada variabel pasangan usia subur peserta KB dan angka kematian bayi, sedangkan 71 kabupaten/kota memiliki laju pertumbuhan penduduk yang signifikan pada variabel pasangan usia subur peserta KB.
Penyetaraan perangkat tes IPA SMP berdasarkan teori tes klasik dan teori respons butir Saputra, Isnu Bima; Retnawati, Heri
Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 2, No 2 (2025): Jurnal Statistika dan Sains Data
Publisher : Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jssd.v2i2.21895

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk 1) Mendeskripsikan karakteristik butir perangkat tes IPA dengan berdasarkan parameter yang digunakan dalam penelitian ini; 2) Mengetahui hasil penyetaraan perangkat tes IPA dengan menggunakan teori tes klasik dan modern (teori respons butir); 3) Mengetahui perbedaan keakuratan hasil penyetaraan perangkat tes UNBK IPA SMP tahun 2016 dengan pendekatan teori tes klasik dan modern (teori respons butir).Data yang digunakan adalah jawaban dari peserta tes UNBK IPA SMP tahun 2016 dengan total peserta sebanyak 16.765 dan terdapat 5 paket soal. Karakteristik butir dan penyetaraan tes dilakukan dengan pendekatan teori tes klasik dan teori respons butir. Pada pendekaran teori respons butir, analis data akan menggunakan model 3PL. Penyetaraan tes dengan teori tes klasik menggunakan 2 metode yaitu linear dan equipercentile, sedangkan dengan teori respons butir menggunakan metode mean-mean, mean-sigma, haebara, dan stocking-lord.Pada pendekatan teori tes klasik dan teori respons butir, karakteristik butir UNBK IPA SMP se-DIY memiliki rata - rata tingkat kesukaran butir, daya beda, dan guessing berkategori baik. Penyetaraan tes menghasilkan skor konversi yang bervariasi terdapat skor konversi yang naik ataupun turun jika dibandingkan dengan skor awal. Sementara hasil penyetaraan tes metode haebara merupakan metode yang paling akurat dibandingkan metode lainnya.
Clustering saham sektor konsumen primer dengan metode Fuzzy C-Means dan Self Organizing Map Triutami, Ratna; Abadi, Agus Maman
Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 2, No 2 (2025): Jurnal Statistika dan Sains Data
Publisher : Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jssd.v2i2.19964

Abstract

Saham merupakan tanda penyertaan modal seseorang atau pihak (badan usaha) dalam suatu perusahaan atau perseroan terbatas. Dengan menyertakan modal maka pihak tersebut memiliki klaim atas pendapatan dan aset perusahaan, serta berhak hadir dalam Rapat Umum Pemegang Saham (RUPS). Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan saham sektor konsumen primer yang terdaftar di BEI agar dapat menjadi pertimbangan bagi investor dalam memilih saham yang akan diivestasikan. Digunakan data saham sektor konsumen primer yang terdaftar di BEI pada Juni 2023 yang diperoleh dari website resmi BEI dan yahoo finance. Data terdiri dari 110 saham dengan 3 variabel, yaitu earning per share, return on equity, dan retun on assets. Langkah-langkah penelitian meliputi pengumpulan data, preprocessing data, analisis klaster dengan metode Fuzzy C-Means dan Self Organizing Map, validasi klaster optimal, dan perbandingan hasil klaster. Metode validasi klaster yang digunakan dalam penelitian ini adalah Indeks Dunn. Hasil pengelompokkan metode FCM diperoleh jumlah klaster optimal sebanyak 2 klaster, sedangkan dengan metode SOM diperoleh jumlah klaster optimal sebanyak 3 klaster. Berdasarkan indeks Dunn diperoleh bahwa metode FCM dengan pengelompokan 2 klaster lebih baik, karena memiliki nilai indeks Dunn sebesar 0,7383. Sedangkan metode SOM dengan pengelompokan 3 klaster memiliki nilai indeks Dunn sebesar 0,6064.
Penerapan Extreme Learning Machine (ELM) pada peramalan sertifikasi benih di Provinsi Jawa Timur Amatullah, Gaida; Wutsqa, Dhoriva Urwatul
Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 3, No 1 (2025): Jurnal Statistika dan Sains Data
Publisher : Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jssd.v3i1.20233

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model peramalan, hasil peramalan dan hasil akurasi peramalan sertifikasi benih UPT PSBTH Dinas Pertanian dan Ketahanan Pangan Jawa Timur Wilayah III Kediri menggunakan metode Extreme Learning Machine (ELM) pada tahun 2023. Data yang digunakan merupakan data sekunder berupa data mentah bulanan dari tahun 2017 sampai tahun 2022 yang diperoleh langsung dari UPT PSBTH Dinas Pertanian dan Ketahanan Pangan Jawa Timur Wilayah III Kediri. Tahapan metode ELM dimulai dari penentuan model peramalan untuk menentukan input, normalisasi data, proses training , proses pengujian, denormalisasi data, dan kemudian akurasi perhitungan. Hasil penelitian model peramalan dengan performa terbaik yaitu 6 input neuron untuk komoditas padi, 5 input neuron untuk komoditas jagung, dan 13 input neuron untuk komoditas kedelai. Komoditas ketiga tersebut menggunakan 20 neuron tersembunyi. Hasil penyiaran menunjukkan pola yang sama dengan periode sebelumnya yaitu mencapai angka sertifikasi benih yang tinggi pada akhir tahun bulan September untuk komoditas padi dan jagung, dan akhir tahun bulan Oktober untuk komoditas kedelai. Hasil akurasi peramalan baik untuk komoditas padi, jagung, dan kedelai dapat dinilai baik/layak dengan masing-masing tingkat kesalahan MAPE yaitu 2,08% untuk komoditas padi, 2,85% untuk komoditas jagung, dan 1,25% untuk komoditas kedelai.
Analisis soal tes asesmen madrasah Bahasa Indonesia kelas VI menggunakan teori respon butir Azzahra, Mazidah; Retnawati, Heri
Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 3, No 1 (2025): Jurnal Statistika dan Sains Data
Publisher : Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jssd.v3i1.22498

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model yang paling cocok dan mengetahui karakteristik butir-butir soal dalam teori respon butir (IRT) dengan perangkat tes kemampuan siswa pada Asesmen Madrasah (AM) Bahasa Indonesia Kelas VI. Data yang digunakan adalah data dikotomi berupa hasil jawaban AM Bahasa Indonesia Kelas VI yang ada di beberapa madrasah di Kabupaten Wonosobo sebanyak 35 butir soal dengan total 355 siswa. Dilakukan estimasi parameter butir dengan memilih model terbaik di antara model Rasch, 1PL, 2PL, 3PL, dan 4PL. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) Model 2PL merupakan model terbaik pada penelitian ini karena memiliki jumlah soal cocok paling banyak yaitu 33 soal, (2) Uji asumsi pada penelitian ini terpenuhi, (3) Hasil perhitungan karakteristik daya beda (a) menunjukkan terdapat 1 butir soal yang kurang baik, sedangkan 34 butir soal lainnya sudah baik. Hasil perhitungan karakteristik tingkat kesulitan butir (b) menunjukkan terdapat 3 butir soal yang kurang baik, sedangkan 32 butir soal lainnya sudah baik. Hasil pengujian berdasarkan model 2PL IRT menunjukkan terdapat 4 butir soal kurang baik dan 31 butir soal sudah baik.
Analisis klaster kabupaten/kota di Jawa Tengah berdasarkan indikator kemiskinan dan ketimpangan menggunakan K-Harmonic Means Syaharani, Nabbila Dyah; Rahmawati, Gita; Sari, Selvi Ana Windia; Haris, M Al
Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 3, No 1 (2025): Jurnal Statistika dan Sains Data
Publisher : Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jssd.v3i1.24755

Abstract

Ketimpangan sosial dan ekonomi antarwilayah masih menjadi tantangan besar di Provinsi Jawa Tengah, terutama karena tingginya tingkat kemiskinan yang berdampak pada kualitas kehidupan masyarakat. Untuk mendukung perencanaan pembangunan yang lebih tepat sasaran dan berbasis data, diperlukan pemetaan kondisi sosial ekonomi antarwilayah. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan 35 kabupaten/kota di Jawa Tengah berdasarkan indikator kemiskinan dan ketimpangan dengan menggunakan metode K-Harmonic Means . K-Harmonic Means merupakan metode pengembangan dari K-Means yang lebih stabil terhadap inisialisasi pusat kluster dan menghasilkan pengelompokan yang lebih optimal. Tahapan analisis meliputi normalisasi data, penentuan jumlah klaster optimal menggunakan metode Elbow , dan proses klasterisasi dengan algoritma K-Harmonic Means . Hasil penelitian menunjukkan bahwa wilayah di Jawa Tengah dapat dimasukkan ke dalam dua klaster utama. Klaster 1 terdiri dari 26 wilayah dengan karakteristik kemiskinan dan ketimpangan yang lebih tinggi, sedangkan Klaster 2 terdiri dari 9 wilayah dengan kondisi sosial ekonomi yang relatif lebih baik. Nilai Silhouette Coefisien sebesar 0.28 menunjukkan struktur klaster yang cukup baik. Hasil ini dapat memberikan gambaran yang jelas mengenai kondisi sosial ekonomi wilayah sebagai dasar penyusunan kebijakan pembangunan daerah. 
Estimasi parameter distribusi Mixture Normal dengan algoritma MCMC untuk optimasi portofolio Qurbani, Ayuning Maretania; Kusumawati, Rosita
Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 3, No 1 (2025): Jurnal Statistika dan Sains Data
Publisher : Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jssd.v3i1.19536

Abstract

Pembentukan portofolio optimal dengan diversifikasi saham dapat dilakukan menggunakan metode Mean Variance dengan tujuan memaksimumkan meminimumkan tingkat risiko suatu portofolio dan membutuhkan estimasi return dengan asumsi berdistribusi normal. Asumsi distribusi normal tidak selalu terpenuhi dalam data estimasi return saham yang sebenarnya, sehingga dibutuhkan pembentukan model mixture normal. Pada penelitian ini digunakan algotima MCMC untuk mengestimasi parameter distribusi mixture normal. Data yang digunakan yaitu data saham Bisnis-27 periode 1 Januari 2020 s.d. 31 Desember 2022 yang akan dipilih beberapa melalui klasterisasi K-means. Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini yaitu pertama klasterisasi menggunakan data rasio keuangan saham, kedua estimasi parameter dengan algoritma MCMC Metropolis Hasting, ketiga pembentukan portofolio optimal melalui mean-variance, keempat pengukuran kinerja portofolio melalui backtesting. Penelitian ini menghasilkan portofolio yang disusun dari 4 saham dari langkah klasterisasi yaitu saham dengan jarak terdekat terhadap pusat klaster. Hasil dari pembentukan portofolio optimal berdasarkan estimasi parameter distribusi mixture normal dengan algortima MH dan perhitungan bobot melalui metode MV yaitu portofolio yang terdiri dari 23.12% saham Charoen Pokphand Indonesia, 21.27% saham Kalbe Farma, 25.93% saham Tower Bersama Infrastructure, dan 29.68% perusahaan Sumber Alfaria Trijaya. Portofolio optimal tersebut memiliki kinerja yang baik berdasarkan hasil penerapan metode backtesting dalam 4 jenis pengukuran.
Analisis faktor-faktor kesejahteraan sosial yang memengaruhi capaian membaca siswa Indonesia pada PISA 2018 menggunakan pemodelan multilevel Mustaqimah, Dayyinah; Kismiantini, Kismiantini
Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 3, No 1 (2025): Jurnal Statistika dan Sains Data
Publisher : Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jssd.v3i1.24698

Abstract

Berdasarkan laporan OECD 2023, capaian membaca siswa Indonesia memiliki nilai yang relatif rendah dengan skor 359, nilai ini berada di bawah rata-rata dunia yang berada pada skor 476. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi capaian membaca siswa Indonesia terutama dari sudut pandang kesejahteraan sosial yang dirasakan oleh siswa menggunakan data PISA 2018 dengan sampel 11.392 siswa dari 395 sekolah. Analisis dilakukan dengan model multilevel mencakup model null, model intersep acak, model slope acak, dan uji rasio likelihood guna memeroleh model terbaik. Variabel dependen dalam penelitian ini adalah capaian membaca siswa Indonesia dengan variabel independen level siswa meliputi jenis kelamin, status sosial ekonomi dan budaya, rasa memiliki di sekolah, dukungan guru, serta paparan terhadap bullying, dan pada level sekolah meliputi tipe sekolah, kedisiplinan dalam pembelajaran membaca, serta pembelajaran berbasis inkuiri. Dari model null diketahui bahwa 55% variansi capaian membaca dijelaskan oleh level sekolah dan 45% dijelaskan oleh level siswa, sehingga mendukung penggunaan model multilevel. Model terbaik adalah model slope acak yang dimana semua variabel independen pada kedua level terbukti signifikan memengaruhi capaian membaca siswa Indonesia
Analisis perbandingan K-Means, K-Medoids, dan Fuzzy C-Means untuk pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan produksi padi tahun 2024 Mujahidin, Ilham; Hasanah, Siti Hadijah
Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 3, No 1 (2025): Jurnal Statistika dan Sains Data
Publisher : Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jssd.v3i1.25385

Abstract

Padi menjadi salah satu komoditas penting dalam sektor pertanian Indonesia yang berperan krusial dalam menjaga ketahanan pangan nasional. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan pengelompokan terhadap 38 provinsi di Indonesia berdasarkan kemiripan produksi padi guna memahami variasi spasial kinerja pertanian di berbagai provinsi. Dalam analisis ini digunakan tiga metode clustering yaitu K-Means, K-Medoids, dan Fuzzy C-Means. Analisis dilakukan dengan mempertimbangkan dua variabel utama yakni luas panen dan jumlah produksi padi tahun 2024 yang datanya bersumber dari Badan Pusat Statistik. Evaluasi kualitas klaster dilakukan menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI). Berdasarkan hasil analisis, diketahui bahwa metode K-Means menghasilkan clustering paling optimal dengan memperoleh nilai DBI terendah sebesar 0,276 saat jumlah klaster , dibandingkan dengan K-Medoids (0,279 pada ) dan Fuzzy C-Means (0,285 pada ). Klaster yang terbentuk menunjukkan adanya pemisahan yang jelas antara provinsi dengan tingkat produksi tinggi sampai rendah. Provinsi dengan intensifikasi pertanian tinggi dan kontribusi besar terhadap produksi tergabung dalam klaster utama, sedangkan wilayah dengan keterbatasan sumber daya dan produksi rendah membentuk klaster tersendiri. Beberapa klaster lainnya mencerminkan karakteristik produksi sedang sampai tinggi dengan potensi pengembangan yang bervariasi. Temuan ini mencerminkan adanya keragaman kondisi agrikultur yang dipengaruhi oleh infrastruktur, intensifikasi, serta faktor geografis dan iklim.

Page 3 of 3 | Total Record : 30

 1   2   3 

Filter by Year

2023 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 3, No 1 (2025): Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 2, No 2 (2025): Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 2, No 1 (2024): Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 1, No 2 (2024): Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 1, No 1 (2023): Jurnal Statistika dan Sains Data