cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Dr. Atina Ahdika, M.Si
Contact Email
146110101@uii.ac.id
Phone
+62 817-2384-386
Journal Mail Official
esds@uii.ac.id
Editorial Address
Universitas Islam Indonesia. Jl. Kaliurang KM 14,5, Sleman Yogyakarta
Location
Kab. sleman,
Daerah istimewa yogyakarta
INDONESIA
Emerging Statistics and Data Science Journal
Published by Universitas Islam Indonesia
ISSN : 29884004     EISSN : 29864178     DOI : https://doi.org/10.20885.25
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Mathematics
ESDS publishes scientific articles on statistics and its applications, and also in terms of big data and data science. The article can be a research result, a case study, or a literature review, with coverage: - Statistical Methodology – Articles dealing with new and innovative data analysis techniques and methodologies include, but are not limited to: bootstrapping, classification techniques, design of experiments, parametric and nonparametric methods, functional data, fuzzy statistical analysis, nonlinear models, partial least squares, structural equation models, Bayesian analysis, survey sample analysis, and statistics computation. - Applied Statistics in Business, Industry and Social Studies – Articles dealing with econometrics, demography, spatial analysis, time series analysis, longitudinal analysis, spatio-temporal analysis, quality control, and other subjects related to Applied Statistics in Business, Industry and Social Studies. - Data Science – Articles dealing with big data, data exploration, data mining, data science, data visualisation, and machine learning. - Another field which is related to statistics and the applications
Arjuna Subject : Matematika - Statistik dan Probabilitas
Articles 17 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol. 1 No. 1 (2023): Emerging Statistics and Data Science Journal" : 17 Documents clear
Perbandingan Metode Peramalan Double Exponential Smoothing dan Triple Exponential Smoothing with Damped Parameter terhadap Kunjungan Wisatawan Mancanegara di Provinsi Jawa Barat : Perbandingan Metode Peramalan Double Exponential Fikri Badru Salam; Mujiati Dwi Kartikasari
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 1 (2023): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol1.iss.1.art16

Abstract

Menurut berita yang dirilis pada 04 Desember 2020 dalam www.dpr.go.id sektor pariwisata menjadi penyumbang devisa negara terbesar yang mencapai 45 miliar dolar AS. Dari data yang dirilis Dinas Pariwisata dan Kebudayaan Jawa Barat bahwa sektor pariwisata menyumbang pendapatan asli daerah mencapai 577 miliar rupiah. Maka dari itu, kebudayaan dan kekayaan alam merupakan komponen yang sangat penting untuk mendorong pariwisata di Indonesia. Salah satu indikator yang membuat sektor pariwisata berkembang ialah pertumbuhan kunjungan wisatawan mancanegara. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan gambaran ke depan bagi pemerintah dalam perancangan berbagai aspek diantaranya pembangunan infrastruktur, bandara internasional, fasilitas umum, transportasi, setra fasilitas rekreasi di berbagai objek wisata. Data yang digunakan dalam penelitian ialah jumlah kunjungan wisatawan mancanegara yang berkunjung ke Provinsi Jawa Barat pada bulan Januari 2010 sampai dengan Februari 2022. Data tersebut dilakukan transformasi Box-Cox terlebih dahulu agar data yang digunakan memiliki variansi yang kecil. Kemudian, dilakukan analisis peramalan dengan metode Double Exponential Smoothing with Damped Parameter dan Triple Exponential Smoothing Additive dan Multiplicative with Damped parameter. Dan akan dicari nilai tingkat kesalahan atau error dengan perhitungan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Kemudian dibandingkan dari ketiga metode dan didapatkan model terbaik adalah Triple Exponential Smoothing Multiplicative with Damped parameter didapatkan nilai parameter optimum alpha sebesar 0.794, beta sebesar 0.00002, dan gamma sebesar 0.00001, dan phi sebesar 0.9655 dengan nilai peramalan pada bulan Maret 2022 sebesar 149 orang. Dimana nilai MSE sebesar 7.576946, nilai MAPE sebesar 9.376225 atau 9.38%. Nilai MAPE < 10% yang artinya peramalan tersebut dapat dikatakan baik dan dapat digunakan.
Perbandingan Metode ARIMA dan Single Exponential Smoothing dalam Peramalan Jumlah Peserta Baru di Kota Yogyakarta: Perbandingan Metode ARIMA dan Single Exponential Annisa, Annisa Azizurohim Mubarokah; Sekti Kartika Dini
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 1 (2023): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol1.iss.1.art8

Abstract

Menurut hasil proyeksi penduduk tahun 2010-2035 yang dilakukan oleh BPS menunjukan bahwa tahun 2000 hingga 2019, laju pertumbuhan penduduk di Kota Yogyakarta megalami kenaikan sebesar 1.39%. Selain itu, kepadatan penduduk di Kota Yogyakarta pada tahun 2010 mencapai 11985/km2. Selain itu, pada proyeksi BPS menunjukan kepadatan penduduk tahun 2019 mencapai 13190.43/km2. Dengan kenaikan laju pertumbuhan penduduk yang sangat pesat serta kepadatan penduduk tersebut maka diperlukannya pencegahan serta persiapan alat kontrasepsi supaya menekan laju pertambahan penduduk di Kota Yogyakarta. Penelitian ini digunakan untuk mendapatkan metode peramalan yang tepat serta meramalkan jumlah peserta KB baru di Kota Yogyakarta pada 5 periode awal di tahun 2022. Perbandingan metode peramalan tersebut menggunakan metode single exponential smoothing dan ARIMA. Didapatkan metode terbaik adalah ARIMA(3,1,0) dengan nilai MAPE sebesar 16.24. Hasil peramalan menggunakan metode ARIMA(3,1,0) untuk bulan Janurai 2022 hingga Mei 2022 secara berturut-turut adalah 389 jiwa, 353 jiwa, 338 jiwa, 346 jiwa dan 365 jiwa.
Pengelompokan Kecamatan di Kabupaten Merangin Berdasarkan Produksi Tanaman Perkebunan Tahun 2021 Menggunakan Agglomerative Hierarchical Clustering: Pengelompokan Kecamatan di Kabupaten Merangin Berdasarkan Produksi Tanaman Perkebunan Tias, Feby Hestuningtias; Arum Handini Primandari
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 1 (2023): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol1.iss.1.art15

Abstract

Perkebunan adalah sektor terpenting bagi perkembangan perekonomian negara Indonesia serta berperan dalam penyerapan tenaga kerja. Kabupaten Merangin merupakan salah satu kabupaten yang ada di provinsi Jambi yang memiliki kekayaan sumber daya alam berupa tanah yang subur dan sangat tergantung pada sektor perkebunan. Hal ini terlihat dari struktur PDRB dari tahun ke tahun hampir 60% disumbangkan oleh sektor perkebunan. Setiap kecamatan di kabupaten Merangin berpotensi untuk memproduksi tanaman perkebunan, namun tidak semua kecamatan dapat memproduksi semua jenis komoditas tanaman perkebunan. Untuk mengoptimalkan jumlah produksi tanaman perkebunan, penelitian ini memiliki tujuan untuk mengelompokkan 24 kecamatan di kabupaten Merangin menggunakan analisis Agglomerative Hierarchical Clustering dengan metode terbaik yaitu metode average linkage berdasarkan produksi tanamanan perkebunan tahun 2021. Berdasarkan hasil clustering dan profilisasi produksi tanaman perkebunan keret, kelapa, kelapa sawit, kopi dan kakao diperoleh cluster 1 memiliki 17 kecamatan dengan kategori tinggi, cluster 2 memiliki 2 kecamatan dengan kategori sangat tinggi, cluster 3 memiliki 2 kecamatan dengan kategori rendah, dan cluster 4 memiliki 3 kecamatan dengan kategori sangat rendah.
Analisis Double Exponential Smoothing pada Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten Banyumas Alfa Yuliana; Fauzy, Akhmad
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 1 (2023): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol1.iss.1.art3

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) adalah tolak ukur keberhasilan pembangunan manusia (penduduk) di suatu wilayah. Semakin tinggi nilai IPM pada suatu wilayah menunjukkan wilayah tersebut tingkat pencapaian pembangunan manusia semakin baik. Peramalan (forecasting) adalah suatu cara,untuk memperkirakan kondisi di masa depan. Tujuan penelitian ini, untuk mengetahui prediksi IPM Kabupaten Banyumas untuk 5 periode (tahun) kedepan dari tahun 2022 hingga tahun 2026 serta tingkat kesalahan peramalannya dengan menggunakan MAPE. Berdasarkan pola data IPM Kabupaten Banyumas yang mengalami peningkatan setiap periode atau tahunnya maka disimpulkan data memiliki kecenderungan trend naik, maka dilakukan penelitian peramalan IPM Kabupaten Banyumas menggunakan metode Double Exponential Smoothing (DES) dua parameter Holt. Didapatkan hasil peramalan pada indeks pembangunan manusia menggunakan metode ini mengalami peningkatan secara signifikan setiap tahunnya. Didapatkan juga nilai parameter pemulusan level α sebesar 0.9619782 dan parameter pemulusan trend β sebesar 0 yang optimum serta didapatkan nilai ukuran kesalahan dengan Mean Square Error (MSE) sebesar 0.08349977 dan dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 0.2875306% artinya hasil peramalan dengan metode DES yang telah dilakukanini sangat baik menurut kriteria MAPE.
Pengaruh Tingkat Inflasi, Upah Minimum, Dan Pertumbuhan Ekonomi Terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka Di Provinsi Bali: Pengaruh Tingkat Inflasi, Upah Minimum, Aurielle Maulidya Salsabila; Muhammad Muhajir
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 1 (2023): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol1.iss.1.art11

Abstract

Tidak sebandingnya jumlah angkatan kerja dengan jumlah tersedianya lapangan kerja menyebabkan pengangguran. Isu pengangguran menjadi suatu bahasan yang sangat kompleks untuk dibahas karena berkaitan dengan indikator ekonomi yang memengaruhinya. Metrik ekonomi berikut yang memengaruhi pengangguran adalah inflasi, upah minimum, dan pertumbuhan ekonomi. Adapun tujuan dari penelitian untuk mengetahui adanya dampak tingkat inflasi, upah minimum, dan pertumbuhan ekonomi pada tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Bali. Data yang didapatkan melalui BPS Provinsi Bali digunakan sebagai data sekunder untuk penelitian. Metode penelitian yang digunakan bersifat deskriptif dan asosiatif. Metode statistik yang sesuai dengan tujuan penelitian adalah regresi linear berganda dengan pengujian stastistik yaitu uji asumsi klasik. Hasil analisis menunjukkan variabel inflasi, upah minimum, dan pertumbuhan ekonomi berpengaruh signifikan secara simultan terhadap tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Bali berdasarkan tujuan penelitian dan temuan analisis data yang telah diberikan. Tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Bali secara signifikan dan positif dipengaruhi oleh upah minimum. Sementara itu, tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Bali dipengaruhi secara negatif oleh inflasi dan pertumbuhan ekonomi.
Analisis Clustering K-Modes Terhadap Kepuasan Sistem Rekrutmen Online Mitra Kerja BPS Kabupaten Bima Tahun 2022 Akbar, Ashabul Akbar Maulana; Rahmadi Yotenka
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 1 (2023): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol1.iss.1.art9

Abstract

Sejak kasus pertama Covid-19 di Indonesia pada tanggal 2 maret 2020, banyak kegiatan yang diadakan secara Offline kini dialihkan menjadi Online atau lebih dikenal dengan sebutan Pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat. Ditengah pemberlakuan Pembatasan Kegiatan Masyarakat Badan Pusat Statistik Kabupaten Bima melakukan perekrutan mitra kerja untuk persiapan sensus pertanian tahun 2023. Kegiatan ini merupakan kegiatan pertama bagi Badan Pusat Statistik Kabupaten Bima dalam melakukan rekrutmen mitra kerja secara Online. Sehingga, untuk melakukan evaluasi Badan Pusat Statistik Kabupaten Bima mengadakan survei kepuasan terhadap sistem rekrutmen yang dijalankan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui gambaran umum, serta karakteristik dari Cluster yang terbentuk dengan menggunakan metode Clustering K-Modes. Didapatkan bahwa rata-rata kepuasan untuk setiap variabel survei lebih dari 8 yang artinya hampir seluruh sistem berjalan dengan baik, tetapi terjadi beberapa kendala. Untuk analisis Cluster, didapatkan sebanyak 3 Cluster optimal yang terbentuk. Dengan karakteristik masing-masing dimana Cluster 0 memiliki kategori puas terdapat 69 anggota Cluster, Cluster 1 cukup puas memiliki anggota sebanyak 38, dan Cluster 2 sangat puas dengan anggota Cluster sebanyak 104.
Analisis Peramalan Jumlah Wisatawan ke DIY menggunakan Holt-Winter’s Exponential Smoothing Noho, Cindy Trinitha; Rohmatul Fajriyah
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 1 (2023): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol1.iss.1.art12

Abstract

Jumlah wisatawan yang berkunjung ke DIY baik wisatawan mancanegara maupun wisatawan lokal selalu mengalami peningkatan dari tahun ke tahun. Peningkatan tersebut dikarenakan DIY atau yang biasa disebut daerah Yogyakarta ini memiliki keindahan alam yang eksotis dan menarik. Namun, pada awal tahun 2020, telah terkonfirmasi adanya pandemi Covid-19 yang masuk ke Indonesia. Pandemi Covid-19 ini terus mengalami peningkatan, sehingga membuat pemerintah melakukan pembatasan berkala besar dan penutupan akses keluar-masuk Indonesia. Oleh karena itu, terjadi penurunan jumlah wisatawan di DIY. Penelitian yang dilakukan ini bertujuan untuk mengetahui dampak covid-19 terhadap peramalan jumlah wisatawan ke DIY dengan metode Holt Winter’s Exponential Smoothing menggunakan data bulanan sebelum periode covid-19, yaitu data dari bulan Januari 2016 – Desember 2019. Dimana, berdasarkan hasil analisis menggunakan metode terbaiknya berdasarkan nilai MAPE terkecil, diperoleh hasil peramalan untuk 12 periode kedepan, yaitu dari Januari 2020 – Desember 2020, secara berturut-turut sebesar 529923.7, 522733.1, 601414.2, 651816.9, 415661.1, 715964.9, 709304.0, 639275.7, 588622.4, 624689.0, 655746.1, dan 800601.8 orang. Hasil peramalan tersebut secara gambaran umum menunjukkan adanya kenaikan dibeberapa periode.
Analisis Deskriptif terhadap Profit Perusahaan X Periode 2012 – 2021 dengan Bantuan Software R Studio: Analisis Deskriptif terhadap Profit Perusahaan X Afrinda, Aulia Nisa; Abdullah Ahmad Dzikrullah
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 1 (2023): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol1.iss.1.art10

Abstract

Tulisan ini memuat analisis deskriptif mengenai profit perusahaan X di Jakarta Selatan menggunakan software R Studio. Profit perusahaan X merupakan laba atau keuntungan yang diperoleh oleh perusahaan X dari hasil pengerjaan proyek permintaan klien. Analisis deskriptif pada penelitian ini merupakan analisis statistika deskriptif secara kuantitatif berupa nilai profit perusahaan X selama 10 tahun, yaitu periode 2012 – 2021 dalam satuan rupiah. Langkah pertama yang dilakukan dalam penulisan laporan ini ialah melakukan kegiatan kerja praktik selama satu bulan di perusahaan X, Jakarta Selatan untuk mendapatkan data yang diinginkan. Langkah kedua yaitu mendeskripsikan data yang didapatkan dengan melakukan uji asumsi normalitas terlebih dahulu, kemudian memulai analisis deskriptif terhadap data profit perusahaan X selama 10 tahun terakhir. Dari analisis deskriptif kuantitatif yang dilakukan menggunakan bantuan sioftware R Studio didapatkan nilai minimum, maximum, mean, median, sum, range, standar deviasi dan koefisien variansi dari data profit perusahaan X. Terakhir, didapatkan pengetahuan mengenai kondisi profit perusahaan X selama 10 tahun terakhir.
Peramalan Jumlah Penyebaran Hoax di Jawa Tengah Menggunakan Metode Weighted Moving Average: Peramalan Jumlah Penyebaran Hoax di Jawa Tengah Desinta Eka Sari; Dina Tri Utari
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 1 (2023): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol1.iss.1.art14

Abstract

Salah satu kemudahan yang diberikan dengan perkembangan teknologi komunikasi dan informasi (TIK) yaitu dalam mencari informasi. Penyebaran informasi juga terjadi begitu cepat yang bisa menyebabkan masyarakat hanya menerima tanpa melakukan pengecekan kebenaran dari informasi tersebut. Banyak penyebaran informasi yang tidak dapat dipertanggungjawabkan kebenarannya biasa disebut dengan hoax. PPID (Pejabat Pengelola Informasi dan Dokumentasi) Dinas Komunikasi dan Informatika Provinsi Jawa Tengah melalui websitenya telah menerbitkan data penyebaran hoax di Jawa Tengah. Pada penelitian ini dibahas peramalan penyebaran hoax dengan metode Weighted Moving Average. Didapatkan nilai MAPE (Mean Absolute Percentage Error) untuk WMA (5) sebesar 14,34431% nilai tersebut berada diantara 10% - 20% yang berarti kemampuan peramalan baik. Sedangkan untuk WMA(10) nilai MAPE yang didapatkan yaitu 23,21197% yang berarti diantara 20% - 50% yang berarti kemampuan peramalan cukup baik.
Peramalan Nilai Ekspor Provinsi Kalimantan Timur Menggunakan Metode Double Eksponential Smoothing (DES) Marindra, Afifah; Kesumawati, Ayundyah
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 1 (2023): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol1.iss.1.art1

Abstract

Ekspor merupakan kegiatan perdagangan antar negara dengan cara mengeluarkan barang dari dalam ke luar wilayah pabean Indonesia yang mampu mendorong kualitas perdagangan di Indonesia. Nilai ekspor Provinsi Kalimantan Timur periode Januari-September 2021 mencapai US$ 15,63 miliar atau meningkat 65,15% dibandingkan periode sebelumnya. Nilai ekspor berpengaruh terhadap cadangan devisa dari suatu negara dimana bila ekspor dari suatu negara lebih besar dibanding dengan nilai impornya, maka negara tersebut akan memperoleh keuntungan berupa devisa yang akan disimpan dalam cadangan evisa. Artinya semakin tinggi nilai ekspor maka posisi cadangan devisa juga akan meningkat. Pelaku perekonomian nasional membutuhkan informasi mengenai model dalam meramalkan ekspor di masa mendatang sehingga penulis melakukan penelitian mengenai peramalan terhadap nilai ekspor Provinsi Kalimantan Timur yang dianggap memiliki kontribusi yang signifikan terhadap kegiatan ekspor di Indonesia sebagai penghasil devisa utama bagi Indonesia. Metode statistika dalam penelitian ini adalah Double Exponential Smoothing yang digunakan untuk melakukan peramalan terhadap nilai ekspor Provinsi Kalimantan Timur pada 7 bulan mendatang yaitu pada bulan Desember 2021 hingga Juni 2022 dengan parameter pemulusan nilai level () yaitu sebesar 0.7371267 dan pemulusan nilai trend sebesar 0.06790403 didapatkan tingkat akurasi peramalan menggunakan MSE sebesar 60406.25 dan MAPE sebesar 8.905644%.

Page 1 of 2 | Total Record : 17

 1   2 

Filter by Year

2023 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 3 No. 2 (2025): Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 3 No. 1 (2025): Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 2 No. 3 (2024): Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 2 No. 2 (2024): Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 2 No. 1 (2024): Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 3 (2023): Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 2 (2023): Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 1 (2023): Emerging Statistics and Data Science Journal