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 24 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.

Page 3 of 3 | Total Record : 24

 1   2   3 

Filter by Year

2023 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue 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