Emerging Statistics and Data Science Journal
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
Articles
122 Documents
Pengaruh PDRB dan Pajak Daerah terhadap Pendapatan Asli Daerah Kabupaten/Kota DIY Tahun 2017-2024 Menggunakan Regresi Data Panel: Pengaruh PDRB dan Pajak Daerah terhadap Pendapatan Asli Daerah Kabupaten/Kota DIY Tahun 2017-2024 Menggunakan Regresi Data Panel
Safira, Aulia;
Kartikasari, Mujiati Dwi
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 4 No. 2 (2026): 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.vol4.iss.2.art01
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi pendapatan asli daerah pada kabupaten/kota di Provinsi DIY pada tahun 2017-2024. Data yang digunakan berbentuk data panel dengan total 40 data, yang terdiri dari variabel pendapatan asli daerah, jumlah penduduk, produk domestik regional bruto, serta pajak daerah. Metode analisis yang digunakan adalah regresi data panel dengan model random effect, di mana pengaruh individu dipilih berdasarkan hasil pengujian model estimasi terbaik. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa produk domestik regional bruto dan pajak daerah memiliki pengaruh positif terhadap pendapatan asli daerah. Model yang dihasilkan mampu menjelaskan variasi pendapatan asli daerah dengan koefisien determinasi sebesar 83.03%. Temuan ini menunjukkan bahwa peningkatan pada sektor ekonomi daerah dan optimalisasi penerimaan pajak daerah merupakan faktor yang dapat meningkatkan pendapatan asli daerah, yang pada akhirnya dapat mendorong kemandirian fiskal daerah. Oleh karena itu, pemerintah daerah Provinsi DIY dapat memprioritaskan sektor ekonomi dan pengelolaan pajak daerah untuk meningkatkan kemandirian fiskal Provinsi DIY.
Penerapan Metode K-Medoids untuk Mengelompokkan Kecamatan di Kabupaten Cianjur Berdasarkan Dampak Kejadian Tanah Longsor Tahun 2024: Penerapan Metode K-Medoids untuk Mengelompokkan Kecamatan di Kabupaten Cianjur Berdasarkan Dampak Kejadian Tanah Longsor Tahun 2024
Ranta Anjani, Pingki Ranta Anjani;
Purnama Akbar
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 4 No. 2 (2026): 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.vol4.iss.2.art02
Tanah longsor merupakan bencana yang memiliki tingkat dampak berbeda antar wilayah. Kabupaten Cianjur termasuk daerah rawan dengan variasi dampak yang cukup tinggi pada tahun 2024. Namun, pemetaan berbasis data untuk mengelompokkan tingkat dampak masih terbatas. Penelitian ini bertujuan mengelompokkan kecamatan berdasarkan dampak tanah longsor menggunakan metode K-Medoids. Data diperoleh dari Badan Penanggulangan Bencana Daerah (BPBD) Provinsi Jawa Barat. Variabel yang digunakan meliputi jumlah jiwa terdampak, kerusakan rumah, dan kerusakan fasilitas umum. Analisis dilakukan melalui standarisasi data, reduksi dimensi menggunakan PCA, serta penentuan jumlah klaster optimal dengan metode Silhouette. Proses klasterisasi menggunakan K-Medoids berbasis jarak untuk menghasilkan kelompok yang stabil terhadap outlier. Hasil penelitian menunjukkan terbentuknya tiga klaster. Klaster pertama memiliki dampak berat. Klaster kedua menunjukkan dampak ringan. Klaster ketiga memiliki dampak sangat berat. Setiap klaster memiliki karakteristik yang berbeda berdasarkan tingkat korban dan kerusakan. Penelitian ini berkontribusi dalam pemetaan tingkat dampak bencana secara berbasis data. Hasilnya dapat digunakan untuk mendukung penentuan prioritas penanganan dan mitigasi bencana.