cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Deden Istiawan
Contact Email
deden.istiawan@itesa.ac.id
Phone
+6282229161672
Journal Mail Official
lppm@itesa.ac.id
Editorial Address
Jl. Prof. Dr. Hamka Km. 01 Ngaliyan Semarang
Location
Kota semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
Journal of applied statistics and data mining
Published by Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah Semarang
ISSN : ""     EISSN : 27210332     DOI : -
Core Subject : Economy, Science, Social,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Social Sciences
Journal of applied statistics and data mining provide open access, which in principle makes research open and freely available to the public so that it becomes a means of global knowledge exchange. Published twice a year, in June and December. This journal publishes scientific articles as research results, case studies, or literature reviews on various aspects of statistics, data mining and its applications. Such as Computing, Time Series, Multivariate, Biostatistics, Survival Analysis, Econometrics, Spatial Analysis, Actuarial, Quality Control, Bayesian Analysis, Development Research in Statistics, Natural Language Processing, Applied Mathematics, and Applied Statistics. The editor does not rule out other topics in statistics and data mining.
Arjuna Subject : Matematika - Matematika Komputer
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 5 No. 2 (2024): Journal Applied Statistics and Data Mining" : 5 Documents clear
Time Management Analysis Using the Cpm and Pert Methods on the Jogja-Solo Toll Road Construction Project Emilia Novitasari; Wijayaningrum, Taswati
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 5 No. 2 (2024): Journal Applied Statistics and Data Mining
Publisher : Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63229/jasdm.v5i2.68

Abstract

Jalan merupakan salah satu fasilitas yang paling vital guna melakukan komunikasi daerah satu dengan yang lain. Menggambarkan suatu jaringan kerja, hubungan urutan pekerjaan proyek yang harus mendahului dan didahului diidentifikasi dalam kaitannya dengan waktu dan dapat menentukan kritisnya suatu kegiatan. Berdasarkan hasil analisis data perbandingan menggunakan metode CPM dan PERT pada penelitian ini yaitu, metode CPM durasi yang digunakan lebih cepat yaitu 319, dibandingkan dengan metode PERT selama 345 hari dan target perencana proyek yaitu 365 hari. Sehingga penjadwalan yang efesien durasinya yaitu menggunakan metode CPM ini dapat menunjukan kegiatan-kegiatan yang kritis dan memiliki total float yang bisa dimanfaatkan untuk memajukan durasi pada proyek Pembangunan Jalan Tol Jogja-Solo. Dari hasil analisa metode PERT mendapatkan durasi lebih lama dibandingkan menggunakan metode CPM, dikarenakan metode PERT menggunakan tiga dugaan waktu yaitu waktu optimis, waktu paling mungkin dan waktu pesimis.
Grouping Cleanliness of Daop 4 Semarang Region Stations Based on SLA Values Using Cluster Analysis Using the K-Means Method Heni Sulistiyowati; Ambarwati, Atika Nurani
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 5 No. 2 (2024): Journal Applied Statistics and Data Mining
Publisher : Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63229/jasdm.v5i2.71

Abstract

Kereta api merupakan salah satu moda transportasi nasional yang memiliki karakteristik kapasitas angkutan masal, mempunyai keunggulan tersendiri, dan terintegrasi dengan moda transportasi lainnya, sedangkan stasiun merupakan tempat beroperasinya kereta api, oleh karena itu stasiun yang bersih dan nyaman akan memberikan kesan positif kepada penumpang, dengan tujuan penelitian ini untuk mengetahui pola pengelompokan stasiun di kawasan Daop 4 Semarang berdasarkan tingkat kebersihannya. Sehingga tidak ada kesenjangan kebersihan di setiap stasiun di kawasan Daop 4 Semarang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma K-Means, yaitu metode pengelompokan data yang membagi data menjadi beberapa cluster secara iteratif berdasarkan karakteristik yang serupa. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data SLA (Service Level Agreement) kebersihan yang diambil setiap hari kemudian dijumlahkan dan kemudian digunakan untuk clustering stasiun di wilayah Daop 4 Semarang. Hasil penelitian menunjukkan jumlah cluster sebanyak 4 cluster dengan karakteristik pada cluster 1 lebih tinggi pada ketiga variabel pada cluster 2 dan 3 dengan rata-rata masing-masing cluster, dan pada cluster 4 tidak mempunyai nilai variabel yang rendah.
Forecasting Tobacco Production And Planting Area In Indonesia With Artificial Neural Network Method Fakta Liza; Sulistijanti, Wellie
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 5 No. 2 (2024): Journal Applied Statistics and Data Mining
Publisher : Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63229/jasdm.v5i2.76

Abstract

Tembakau merupakan komoditas unggulan pada sektor perkebunan yang sangat penting dalam perekonomian indonesia. Produk yang dapat dihasilkan atau diperdagangkan ialah daun tembakau dan rokok. Pada tahun 2012, negara produsen tembakau terbesar dunia adalah Tiongkok, Brazil, China, serta Amerika Serikat. Indonesia menempati posisi ke-5 sebagai produsen tembakau terbesar dunia dengan jumlah produksi 226.704 ton atau 3,0% dari total produksi tembakau secara global. Keberhasilan Indonesia dalam memproduksi tembakau dapat diketahui dengan cara melakukan peramalan untuk beberapa tahun mendatang. Data yang digunakan merupakan data produksi dan luas area tanam tembakau di Indonesia dari tahun 1975 – 2018. Metode yang digunakan adalah Backpropagation yang merupakan metode pelatihan terawasi (supervised training) yang diterapkan pada Artificial Neural Network. Salah satu algoritma dari Backpropagation adalah algoritma Levenberg Marquardt yang dikembangkan oleh Donald Marquardt dan Kenneth Marquardt, memberikan solusi untuk masalah meminimalisasi fungsi non linier. Dalam penelitian ini dapat disimpulkan bahwa model terbaik produksi tembakau adalah 1-6-1 dengan nilai MSE training 0,153 sehingga peramalan pada tahun 2019 adalah 160.240 ton. Sedangkan model terbaik untuk luas area tanam tembakau adalah 1-16-1 dengan nilai MSE training 0,102 sehingga peramalan pada tahun 2019 adalah 190.000 Ha.
Analysis of Factors Affecting HDI Using Moderate Regression Analysis (Mra) Anggie Utami Widya Asrifa; Safaat Yulianto
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 5 No. 2 (2024): Journal Applied Statistics and Data Mining
Publisher : Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63229/jasdm.v5i2.77

Abstract

Pembangunan merupakan salah satu aspek penting bagi suatu negara dan menjadi tolak ukur untuk melihat tingkat kesejahteraan antara negara maju dan negara berkembang. Menurut paradigma ilmu ekonomi, salah satu tolok ukur keberhasilan perekonomian adalah melalui pendekatan pembangunan manusia, yang dilihat dari kualitas hidup manusia dalam suatu negara. Salah satu kriteria untuk melihat kualitas hidup manusia adalah adanya indeks pembangunan manusia atau IPM yang diukur dari berbagai aspek yaitu tingkat kesehatan, pendidikan, dan perekonomian. Indikator dari aspek kesehatan adalah angka harapan hidup, aspek pendidikan adalah lama sekolah yang diharapkan dan aspek ekonomi adalah pengeluaran per kapita. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah variabel pengeluaran per kapita dapat mempengaruhi variabel angka harapan hidup dan variabel harapan lama sekolah terhadap IPM di Kabupaten Boyolali tahun 2010-2021. Analisis yang digunakan adalah Moderate Regression Analysis (MRA) yaitu analisis yang menggunakan variabel moderasi yang berfungsi untuk memperkuat atau memperlemah hubungan variabel independen terhadap variabel dependen. Variabel yang berpengaruh signifikan terhadap indeks pembangunan manusia adalah harapan lama bersekolah dan pengeluaran per kapita. Hasil analisis MRA ini menyimpulkan bahwa variabel pengeluaran per kapita yang digunakan sebagai variabel moderasi tidak dapat memoderasi variabel independen tetapi berperan sebagai variabel independen, dan mempunyai prediktor moderasi variabel yang moderat, artinya variabel moderasi hanya berperan sebagai variabel independen.
Forecasting Harvest Area and Rice Production in East Java Using the Resilient-Backpropagation (RPOP) Neural Network Method Firda Aulia; Sulistijanti, Wellie
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 5 No. 2 (2024): Journal Applied Statistics and Data Mining
Publisher : Institut Teknologi Statistika dan Bisnis Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.63229/jasdm.v5i2.79

Abstract

Padi (Oryza Sativa L) merupakan tanaman budidaya yang sangat penting bagi manusia. Produksi padi erat kaitannya dengan luas panen, dimana kenaikan dan penurunan luas panen akan mempengaruhi hasil produksi. Jawa Timur adalah provinsi penyumbang produksi padi terbesar di Indonesia. Pada tahun 2017 produksi padi di Jawa Timur mencapai 13.060.464 ton atau sebesar 16,09% dari total produksi padi di Indonesia. Produksi padi pada triwulan III tahun 2017 mengalami penurunan, penurunan tersebut diduga dipengaruhi oleh penurunan luas panen. Oleh karena itu perlu dilakukan peramalan untuk mengetahui pola luas panen dan produksi padi yang akan datang. Penelitian ini menggunakan data luas panen dan produksi padi tahun 2007-2017 dari Dinas Pertanian dan Ketahanan Pangan Provinsi Jawa Timur. Metode peramalan yang digunakan adalah Resilient Backpropagation (Rprop) yang merupakan salah satu modifikasi dalam Backpropagation yang mempunyai teknik konvergensi yang cepat dan tingkat akurasi yang tinggi. Dari tahun 2007 sampai 2017 luas panen terendah berada pada triwulan III tahun 2008 dan luas panen tertinggi berada di triwulan I tahun 2017. Produksi padi terendah berada pada triwulan III tahun 2008 dan produksi padi tertinggi berada di triwulan I tahun 2015. Data luas panen dan produksi padi selalu tinggi di triwulan I dan turun di triwulan III. Rata-rata luas panen dan produksi padi selalu mengalami kenaikan setiap tahunnya. Dari hasil peramalan tahun 2018 dan 2019 dengan model terbaik untuk luas panen yaitu 3-8-1 dan produksi padi yaitu 3-14-1 diketahui bahwa luas panen tertinggi berada di setiap triwulan I, hal ini diikuti dengan kenaikan produksi padi. Luas panen mengalami penurunan di triwulan III dan juga diikuti penurunan produksi padi.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2024 2024


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 6 No. 1 (2025): Journal Applied Statistics and Data Mining Vol. 5 No. 2 (2024): Journal Applied Statistics and Data Mining Vol. 5 No. 1 (2024): Journal Applied Statistics and Data Mining Vol. 4 No. 2 (2023): Journal Applied Statistics and Data Mining Vol. 4 No. 1 (2023): Journal Applied Statistics and Data Mining Vol. 3 No. 2 (2022): Journal Applied Statistics and Data Mining Vol. 3 No. 1 (2022): Journal Applied Statistics and Data Mining Vol. 2 No. 2 (2021): Journal Applied Statistics and Data Mining Vol. 2 No. 1 (2021): Journal Applied Statistics and Data Mining Vol. 1 No. 2 (2020): Journal Applied Statistics and Data Mining Vol. 1 No. 1 (2020): Journal Applied Statistics and Data Mining More Issue