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 56 Documents
 1   2   3   4   5 
Penerapan Algoritma C4.5 untuk Klasifikasi Lahan Kritis Kabupaten Grobogan Arif Arrahman, Malik; Istiawan, Deden; Yogi Prayogi, Sukmono; Zaenah; Adilah Ahmad, Muna
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 2 No. 2 (2021): 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.v2i2.20

Abstract

Penentuan lahan kritis dilakukan dengan pembagian 3 kawasan yaitu kawasan budidaya pertanian, kawasan hutan lindung dan kawasan lindung di luar kawasan hutan. Laju kerusakan hutan dan lahan kritis di Indonesia tercatat telah mencapai 27,2 juta hektar di tahun 2014. Untuk mengatasi lahan kritis serta memulihkan, mempertahankan dan meningkatkan fungsi hutan dan lahan, Kementerian Kehutanan mencanangkan kegiatan Rehabilitasi Hutan dan Lahan (RHL). Berdasarkan laporan Badan Pusat Statistik tahun 2016 Kabupaten Grobogan menempati urutan pertama di Provinsi Jawa Tengah yang memiliki luas lahan kritis diluar kawasan hutan sebesar 203.131,10 ha. Untuk mengatasi masalah tersebut peneliti menggunakan pendekatan data mining. Data mining mempunyai lima peran utama yaitu estimasi, prediksi, klasifikasi, klaster dan asosiasi. Klasifikasi merupakan salah satu teknik yang terdapat pada data mining. Tujuan dari teknik klasifikasi data mining adalah untuk memprediksi kelas target secara akurat dengan menggunakan variabel-variabel terkait. Dalam kasus ini peneliti menggunakan algorima C4.5 akan digunakan untuk mengklasifikasikan dan menghitung tingkat akurasi data BPDAS pemali jratun Kabupaten Grobogan untuk mengetahui kondisi kekritisan daerah sub DAS. Metode penelitian yang digunakan meliputi beberapa tahap diantaranya analisa masalah, pengumpulan data, metode usulan, serta eksperimen dan juga pengujian. Data yang didapatkan kemudian dianalisis menggunakan algoritma C4.5. Setelah dianalisis diperoleh kesimpulan bahwa Klasifikasi lahan kritis pada Kabupaten Grobogan dapat diterapkan dengan baik pada Algoritma C4.5, dan data mendapatkan hasil 51,89% kualitas lahan yang dinyatakan tidak kritis. Dan dapat disimpulkan bahwa algoritma C4.5 memiliki akurasi yaitu sebesar 90,71% artinya Algoritma C4.5 dapat memprediksi benar sesuai dengan kondisi aktual. Selain itu, nilai F-Measure juga terlihat bahwa C4.5 memiliki nilai sebesar 91,68 artinya Algoritma C4.5 mampu mengidentifikasi kejadian dengan tepat pada kelas true positif.
Penerapan Algoritma Self Organizing Maps untuk Pengelompokkan Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial di Provinsi Jawa Tengah Chaerul Iqbal , Ilham; Istiawan, Deden; Ngatimin; Zaenah; Huda, Nurul
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 2 No. 2 (2021): 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.v2i2.21

Abstract

Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS) adalah seseorang atau keluarga karena suatu hambatan, kesulitan atau gangguan tidak dapat melaksanakan fungsi sosialnya dan karenanya tidak dapat menjalin hubungan yang serasi dan kreatif dengan lingkungannya sehingga tidak dapat memenuhi kebutuhan hidupnya (jasmani, rohani, sosial) secara memadai dan wajar. Berdasarkan data penyandang masalah kesejahteraan sosial (PMKS) di Dinas Sosial Provinsi Jawa Tengah, menampilkan tiap daerah memiliki jumlah yang bervariasi dari 26 indikator tersebut. Untuk itu diperlukan pengelompokkan, supaya diketahui karakteristik dari tiap kota atau kabupaten yang memiliki jumlah yang banyak maupun sedikit, oleh karena itu dibutuhkan metode untuk memudahkan dalam pengelompokkan. Data cenderung berdimensi tinggi daripada umumnya dan memiliki atribut lebih dari sepuluh. Sehingga pada penelitian ini menggunakan metode algoritma Self Organizing Maps (SOM) karena efektif untuk visualisasi data berdimensi tinggi. Penelitian ini memperoleh bahwa Kabupaten atau Kota di Provinsi Jawa Tengah yang tidak sejahtera yaitu Kabupaten Purbalingga dan Kabupaten Cilacap. Hasil pengelompokkan Kabupaten/Kota di Jawa Tengah menjadi 3 cluster dimana cluster 1 terdiri dari 4 daerah dikategorikan cukup sejahtera, cluster 2 terdiri dari 13 daerah dikategorikan tidak sejahtera, dan cluster 3 terdiri dari 18 daerah dikategorikan sejahtera.
Savings and Loans Cooperatives Efforts to Improve Employee Performance Using the Multiple Linear Regression Method Soleh, Khoerul; Rowiyani; Jayus; Pratiwi, Wanda
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 4 No. 1 (2023): 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.v4i1.22

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh lingkungan kerja, budaya organisasi, dan kepuasan kerja terhadap kinerja karyawan pada Koperasi Simpan Pinjam Bhina Raharja Papahan Karanganyar. Penelitian ini menggunakan metode kuantitatif dengan teknik pengumpulan data melalui kuesioner yang diisi oleh 50 karyawan koperasi tersebut. Analisis data dilakukan menggunakan regresi linier berganda untuk menguji hipotesis yang diajukan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga variabel independen, yaitu lingkungan kerja, budaya organisasi, dan kepuasan kerja, berpengaruh positif dan signifikan terhadap kinerja karyawan. Koefisien determinasi (Adjusted R²) yang diperoleh adalah sebesar 0,611, yang berarti bahwa 61,1% variasi dalam kinerja karyawan dapat dijelaskan oleh variabel-variabel tersebut. Sementara itu, 38,9% sisanya dijelaskan oleh faktor lain yang tidak termasuk dalam model penelitian ini. Penelitian ini menegaskan pentingnya peran lingkungan kerja yang kondusif, budaya organisasi yang kuat, dan kepuasan kerja dalam meningkatkan kinerja karyawan. Implikasi dari temuan ini adalah bahwa manajemen koperasi harus memperhatikan ketiga faktor tersebut dalam upaya untuk mengoptimalkan kinerja sumber daya manusia mereka.
USAHA MENINGKATKAN KINERJA KARYAWAN PADA CV TRINITY PRIMA ABADI SEMARANG Sholeh, Khoerul; Jayus; Muslikhun, Alfin; Yulianingrum, Fidya
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 3 No. 2 (2022): 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.v3i2.23

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh gaya kepemimpinan, disiplin kerja, dan motivasi kerja terhadap kinerja karyawan pada CV Trinity Prima Abadi Semarang. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh karyawan CV Trinity Prima Abadi Semarang yang berjumlah 40 orang dan sampel yang digunakan adalah seluruh karyawan CV Trinity Prima Abadi Semarang. Penentuan sampel menggunakan sampel jenuh (sensus). Hasil pengujian hipotesis dari penelitian ini menyatakan bahwa ketiga variabel (gaya kepemimpinan, disiplin kerja, dan motivasi kerja) memiliki pengaruh terhadap kinerja karyawan. Pengujian secara simultan menyatakan ketiga variabel secara bersama-sama memiliki pengaruh terhadap kinerja karyawan. Ketiga variabel ini memiliki pengaruh sebesar 69,3% terhadap kinerja karyawan, sisanya 30,7% dipengaruhi oleh variabel lain. Kata Kunci: Gaya Kepemimpinan, Disiplin Kerja, Motivasi Kerja, Kinerja Karyawan
Analysis of Consumer Purchasing Decisions in Buying Sports Equipment at the Maju Mapan Ungaran Sports Store Jayus; Sholeh, Khoerul; Rowiyani; Jelita, Asa Novi
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 4 No. 1 (2023): 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.v4i1.24

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh harga, variasi produk, pelayanan terhadap keputusan pembelian pada toko olahraga Maju Mapan Ungaran. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh pembeli yang datang ke toko olahraga Maju Mapan Ungaran dan sampel yang digunakan adalah seluruh pembeli yang membeli alat olahraga di toko olahraga Maju Mapan Ungaran. Penentuan sampel menggunakan rumus Lemeshaw dan ditemukan sejumlah 100 responden. Hasil pengujian hipotesis dari penelitian ini menyatakan bahwa ketiga variabel (harga, produk, dan pelayanan) memiliki pengaruh terhadap keputusan pembelian. Pengujian secara simultan menyatakan ketiga variabel secara bersama-sama memiliki pengaruh terhadap keputusan pembelian. Ketiga variabel ini memiliki pengaruh sebesar 89,3% terhadap keputusan pembelian, sisanya 10,7% dipengaruhi oleh variabel lain.
Analisis Volatilitas Return Saham PT. Bumi Serpong Damai Tbk. Menggunakan Metode ARCH/GARCH Aulia, Lathifatul; Salsabilla, Salwa; Sulistijanti, Wellie; Mardiyah, Aini Mawar
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 2 No. 2 (2021): 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.v2i2.25

Abstract

Sektor keuangan memegang peran penting dalam perekonomian Indonesia, karena dana diperlukan untuk mendukung pertumbuhan ekonomi yang berkelanjutan. Pasar modal, sebagai bagian dari sektor ini, memiliki peran signifikan dengan menyediakan produk investasi jangka panjang. Saham adalah instrumen keuangan yang mencerminkan kepemilikan atas suatu perusahaan. Return atau imbal hasil merupakan keuntungan yang diperoleh investor dari investasinya. Semakin besar perbedaan antara harga jual dan beli saham, semakin tinggi return yang diterima investor. Salah satu perusahaan saham di Indonesia adalah PT. Bumi Serpong Damai Tbk yang didirikan pada 16 Januari 1984 dan bergerak di sektor properti, dengan fokus pada pembangunan rumah, hotel, serta fasilitas lingkungan dan taman. Dalam penelitian, metode peramalan ARIMA sering digunakan, namun metode ini mengasumsikan bahwa data bersifat stasioner dengan variansi yang konstan (homokedastisitas). Model ARIMA kurang tepat untuk data dengan variansi yang tidak konstan (heteroskedastisitas). Sebagai alternatif, model ARCH/GARCH dapat digunakan untuk menangani data dengan heteroskedastisitas. Penelitian ini menggunakan data dari PT. Bumi Serpong Damai Tbk. selama periode 2 Januari 2015 hingga 30 Desember 2019, dengan return tertinggi sebesar 0,1170 pada 27 Agustus 2015. Hasil analisis menunjukkan bahwa model ARCH (3) menghasilkan ramalan return tertinggi sebesar 0,000942 pada 7 Januari 2020, dengan nilai MAPE sebesar 102%.
Prediksi Jumlah Kasus Demam Berdarah Dengue di Kota Semarang dengan Metode ARIMA (Autoregressive Integrated Moving Average) Diana, Arista Fitri; Sakti, Ayutdi Purbo; Sari, Virgania; Romadon, Gilang
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 3 No. 1 (2022): 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.v3i1.26

Abstract

Demam berdarah dengue (DBD) adalah penyakit menular yang disebabkan oleh virus yang dibawa oleh nyamuk Aedes aegypti. Penyakit ini disebabkan oleh salah satu dari empat jenis virus dengue. Dulu, DBD dikenal sebagai penyakit “break-bone” karena dapat menyebabkan nyeri pada sendi dan otot yang terasa seperti tulang retak (Kemenkes, 2019). DBD masih menjadi masalah serius di Provinsi Jawa Tengah, dengan 35 kabupaten/kota yang telah terjangkit penyakit ini. Di Indonesia, kelompok terbanyak yang terkena DBD berada di Provinsi Sumatera Selatan, diikuti oleh Provinsi Jawa Tengah, dan kemudian Provinsi Bengkulu di posisi ketiga (Depkes, 2016). Berdasarkan data dari Dinas Kesehatan Provinsi Jawa Tengah, kasus DBD di provinsi ini terus mengalami peningkatan yang signifikan dari tahun 2013 hingga 2015. Tingginya angka kematian akibat DBD menuntut masyarakat untuk tetap waspada terhadap kemungkinan penyebaran penyakit ini di lingkungan mereka. Sangat penting bagi masyarakat untuk secara bersama-sama menciptakan lingkungan yang sehat dan bebas jentik guna mengurangi angka kejadian DBD. Sejak tahun 2006 hingga 2015, angka kejadian (Incident Rate/IR) DBD di Kota Semarang selalu lebih tinggi dibandingkan dengan IR DBD di Jawa Tengah dan nasional. Target nasional untuk pencapaian IR DBD adalah ≤ 51 per 100.000 penduduk. Oleh karena itu, penelitian diperlukan untuk memperkirakan jumlah penderita DBD pada tahun-tahun mendatang, agar pemerintah dapat menetapkan kebijakan yang tepat untuk mengatasi masalah ini. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah ARIMA. Hasil penelitian menunjukkan bahwa selama periode 2006-2015, jumlah penderita DBD tertinggi terjadi pada bulan Maret 2010 dengan 1.125 kasus, sedangkan jumlah terendah terjadi pada bulan Oktober 2015 dengan 26 kasus. Rata-rata jumlah penderita DBD tertinggi terjadi pada tahun 2010 dengan 463 kasus, sementara rata-rata terendah tercatat pada tahun 2012 dengan 104 kasus. Rata-rata jumlah penderita DBD di Kota Semarang selama periode 2006 hingga 2016 adalah 104 kasus. Model terbaik yang digunakan untuk meramalkan jumlah penderita DBD adalah ARIMA (2,1,3), dengan nilai MSE sebesar 0,1947. Prediksi menggunakan model ARIMA (2,1,3) menunjukkan bahwa pada tahun 2016, jumlah penderita DBD tertinggi terjadi pada bulan Maret, sementara jumlah terendah terjadi pada bulan September.
ANALISIS TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN TERHADAP KUALITAS JASA FOTOKOPI SYIVANA DI KOTA SEMARANG Jayus; Setyawan, Arie Yoga; Sulistijanti, Wellie; Muslikhun, Alfin; Soleh, Khoerul
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 3 No. 2 (2022): 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.v3i2.28

Abstract

Perkembangan teknologi dunia semakin hari semakin berkembang. Segala kegiatan dapat dilakukan dengan memanfaatkan teknologi. Salah satu teknologi yang banyak dimanfaatkan adalah mesin fotokopi. Sebelum ada fotokopi, pekerjaan yang banyak dilakukan untuk menggandakan suatu dokumen atau catatan hanya dapat dikerjakan secara manual. Adanya fotokopi membuat pekerjaan untuk menggandakan dokumen dapat dikerjakan dengan cepat dan mudah tanpa harus menyalin satu per satu. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kepuasan pelanggan terhadap kualitas jasa fotokopi Syivana di Kota Semarang. Data primer yang diperoleh dengan mengisi kuesioner yang diperoleh dengan metode accidental sampling. Metode analisis yang digunakan adalah model regresi logistik biner. Hasil analisis deskriptif diketahui mayoritas pelanggan fotokopi Syivana berjenis kelamin perempuan sebanyak 52 orang (52%) dengan usia antara 20-24 tahun sebanyak 61 orang (61%) dan dari segi jarak didominasi oleh pelanggan yang memiliki jarak 100 meter ( dekat dengan kampus, rumah dan kantor). Uji Chi-Square dapat disimpulkan bahwa faktor kualitas produk, faktor pelayanan dan faktor fasilitas mempunyai hubungan dengan kepuasan pelanggan. Uji Regresi Logistik Biner menunjukkan faktor yang berpengaruh dengan kepuasan pelanggan yaitu faktor pelayanan dan faktor fasilitas. Dengan demikian untuk meningkatkan kepuasan pelanggan, pemilik harus perlu meningkatkan kualitas pelayanan dan fasilitas yang tersedia. KATA KUNCI : Chi-Square, Fasilitas, Kualitas Produk, Pelanggan, Pelayanan, Regresi logistik Biner.
Penerapan Metode ARIMA-ARCH/GARCH untuk Meramalkan Harga Saham Hanjaya Mandala Sampoerna Tbk Wulandari, Ratri; Sidik; Sari, Virgania; Laksita, One Triska
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 3 No. 1 (2022): 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.v3i1.29

Abstract

Pergerakan harga saham di suatu negara dapat digunakan sebagai indikator untuk menilai kondisi perekonomian negara tersebut. PT Hanjaya Mandala Sampoerna Tbk. adalah salah satu perusahaan rokok terbesar di Indonesia dan termasuk dalam kategori saham blue chip. Saham Sampoerna menawarkan potensi capital gain yang signifikan bila dijadikan investasi jangka panjang. Harga saham umumnya mengikuti fenomena fluktuasi berkelompok atau volatility clustering. Fenomena ini terjadi ketika harga aset finansial mengalami perubahan drastis selama periode tertentu, sementara pada periode lainnya harga tetap stabil. Volatilitas sering ditandai dengan fase fluktuasi tinggi yang kemudian diikuti oleh periode fluktuasi rendah, dan kembali meningkat. Untuk data time series yang menunjukkan variasi fluktuatif, model yang digunakan adalah ARCH/GARCH. Penelitian ini menggunakan data harga saham PT Hanjaya Mandala Sampoerna Tbk. dari Januari 2017 hingga Desember 2020, dengan nilai tertinggi tercatat pada tahun 2018. Hasil analisis menunjukkan bahwa model terbaik adalah ARIMA (1,1,1) ARCH (1), yang memprediksi penutupan harga saham pada 4 Januari 2021 mengalami keuntungan sebesar 1504 dengan nilai error 11.
Panel Data Regression Modeling of the GRDP of Banten Province for the Years 2016-2020 Alfa Puspita Swasti Anggraini; Khikmah, Laelatul
Journal of Applied Statistics and Data Mining Vol. 4 No. 2 (2023): 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.v4i2.30

Abstract

Banten is one of the provinces on the island of Java. Banten's Economy in 2020 decreased by 3.38 percent, even though in 2019 it still grew to 5.29 percent. This decline was also deeper than the National which only decreased 2.07 percent. Gross Regional Domestic Product (GDP) is one of the important indicators to determine the economic condition in an area or province in a certain period. Panel data is a combination of time data series and cross sections. Panel data regression is a regression by combining data cross section and time series in an equation. In this study, analysis was carried out panel data regression to determine the variables that affect the GRDP of Banten Province. The results of the analysis show that the best panel data regression model is Random Effect Model (REM). Variables that affect the GRDP of Banten Province are Total Residents and Domestic Investment.

Page 2 of 6 | Total Record : 56

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2020 2025


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