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 112 Documents
 1   2   3   4   5 
Komparasi Hierarchical Clustering Dan K-Medoid Clustering Terhadap Pengelompokan Satuan Kerja Perangkat Daerah (SKPD) Di Kabupaten Sleman Tahun 2021: Komparasi Hierarchical Clustering Dan K-Medoid Clustering Terhadap Pengelompokan Satuan Kerja Perangkat Daerah (SKPD) Di Kabupaten Sleman Tahun 2021 Mifthahul Rahma; Muhammad Muhajir
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 2 No. 1 (2024): 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.vol2.iss.1.art5

Abstract

Aduan masyarakat merupakan suatu laporan yang disampaikan oleh masyarakat kepada pemerintah jika terjadi suatu ketidaksesuaian pelayanan dengan standar pelayanan yang seharusnya. Aduan masyarakat menjadi komponen penting bagi pemerintah dalam mengukur keberhasilan pemerintah dalam melaksanakan kewajiban. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan komparasi dari hasil pengelompokan Satuan Kerja Perangkat Daerah (SKPD) berdasarkan jumlah aduan yang sudah ditanggapi dan yang belum ditanggapi pada tahun 2021. Pada penelitian ini digunakan 2 metode yang akan dibandingkan yaitu metode Hierarchical Clustering dan K-Medoid Clustering. Hasil dari pengelompokan ini dapat ditujukan sebagai bahan pertimbangan untuk meningkatkan manajemen pelayanan publik serta meningkatkan pelayanan atau pemenuhan kewajiban yang harus diberikan oleh pemerintah kepada masyarakat. Dari hasil analisis Hierarchical Clustering dan K-Medoid Clustering, diperoleh jumlah cluster yang sama yaitu sebanyak dua cluster untuk mengelompokkan 52 SKPD di Kabupaten Sleman. Untuk anggota cluster pada kedua metode juga mendapatkan hasil yang sama yaitu cluster kesatu terdapat 51 SKPD yang memiliki jumlah aduan relatif rendah dan cluster kedua terdapat 1 SKPD yang memiliki jumlah aduan relatif tinggi. Digunakan nilai Silhouette Cooficient untuk membandingkan metode Hierarchical Clustering dan K-Medoid Clustering, didapatkan nilai Silhouette Cooficient pada kedua metode sebesar 0.9146, yang menandakan bahwa kedua metode merupakan metode yang baik dalam melakukan clustering untuk studi kasus pada penelitian ini, karena nilai Silhouette Cooficient mendekati angka 1.
Pendekatan Rantai Markov Waktu Diskrit dalam Memprediksi Penurunan dan Kenaikan Jumlah Pelanggan Air Minum Baru PDAM Kota Surakarta: Pendekatan Rantai Markov Waktu Diskrit Akhdan, Ariq; Fauzy, Akhmad
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 2 (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.2.art31

Abstract

PDAM Kota Surakarta adalah salah satu bentuk Badan Usaha Milik Daerah, atau BUMD. Salah satu hal yang dapat menjadi indikator keberlangsungan PDAM sebagai perusahaan yaitu jumlah pelanggan air minum baru per bulannya. Jumlah pelanggan air minum baru dapat mengalami penurunan atau kenaikan. Pencarian nilai peluang terjadinya penurunan dan kenaikan akan berguna dalam pertimbangan pengambilan keputusan dalam pengembangan usaha. Makalah ini memiliki tujuan untuk mencari nilai peluang terjadinya penurunan dan kenaikan berdasarkan kondisi saat ini. Data yang digunakan adalah data Jumlah Pelanggan Air Minum Baru PDAM Kota Surakarta pada bulan Januari 2019 hingga Desember 2021. Data yang digunakan dihitung jumlah penurunan dan kenaikan pada bulan tertentu berdasarkan kondisi bulan lau supaya dapat membentuk rantai markov waktu diskrit. Berdasarkan rantai markov waktu diskrit yang terbentuk, membuat matriks probabilitas transisi 1 langkah, matriks probabilitas transisi n langkah, dan matriks transisi steady state. Didapatkan untuk matriks probabilitas transisi 1 langkah, peluang terjadinya penurunan dan kenaikan apabila terjadi penurunan pada bulan sebelumnya masing-masing sebesar 0.3571 dan 0.6429, sedangkan peluang terjadinya penurunan dan kenaikan apabila terjadi kenaikan pada bulan sebelumnya masing-masing sebesar 0.45 dan 0.55. Untuk matriks transisi steady state, peluang terjadinya penurunan dan kenaikan dalam jangka waktu panjang masing-masing sebesar 0.4188 dan 0.5882.
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.
Implementasi Analisis Clustering K-Medoids dalam Pengelompokan Bayi Lahir, Gizi Buruk, dan BBLR Berdasarkan Kecamatan Di Kabupaten Sleman Tahun 2020: Implementasi Analisis Clustering K-Medoids dalam Pengelompokan Bayi Lahir, Gizi Buruk, dan BBLR Berdasarkan Kecamatan Di Kabupaten Sleman Tahun 2020 Kartika Anggraini, Bianda Shafira; Abdullah Ahmad Dzikrullah
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 2 No. 1 (2024): 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.vol2.iss.1.art4

Abstract

Petunjuk penulisan naskah ini dibuat untuk mempermudah Kesehatan ibu pada masa kehamilan merupakan suatu faktor penting akan kesehatan pertumbuhan anak. Ibu yang memiliki masalah saat masa kehamilan seperti kekurangan gizi atau berat badan ibu kurang akan memiliki risiko bayi lahir dengan berat badan yang kurang (BBLR), dan jika tidak memperhatikan asupan nutrisi, lingkungan yang bersih, dan pola asuh yang baik akan memiliki risiko tinggi untuk mengalami gizi buruk. Upaya dalam mencegah bertambahnya kasus BBLR dan gizi buruk tentunya sangat diperlukan. Pengelompokan kecamatan berdasarkan jumlah bayi lahir, gizi buruk, dan BBLR ini memiliki tujuan untuk mempermudah Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kabupaten Sleman dalam memberikan penanganan yang sesuai dengan kelompoknya. Dengan menggunakan penerapan Clustering K-Medoids, pada pengelompokan ini terbentuk menjadi 3 cluster. Cluster 1 merupakan cluster yang memiliki jumlah bayi lahir dan BBLR rendah, kemudian gizi buruk yang sedang, cluster 2 memiliki jumlah bayi lahir dan BBLR sedang, kemudian gizi buruk yang tinggi, dan cluster 3 memiliki jumlah bayi lahir dan BBLR tinggi, kemudian jumlah gizi buruk yang rendah. 
Peramalan Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten Karawang dengan Metode Double Exponential Smoothing: Peramalan Indeks Pembangunan Manusia Dwi Syahputra, Nidzar Zulmi; Dina Tri Utari
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 2 (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.2.art30

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia adalah suatu parameter yang menjadi indikator pencapaian pembangunan manusia di suatu wilayah. Parameter kemampuan pembangunan manusia didasari oleh tiga kemampuan dasar, yaitu umur panjang dan sehat, pengetahuan, dan aspek hidup yang layak. Ada berbagai cara untuk meramalkan suatu kondisi yang akan datang salah satunya adalah model forecasting exponential smoothing. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana meramalkan data dengan metode exponential smoothing dan mengetahui nilai IPM Kabupaten Karawang tahun 2011-2021 selama 5 periode ke depan menggunakan metode Double Exponential Smoothing. Hasil dari penelitian ini adalah dengan nilai alpha sebesar 1 dan beta sebesar 0,1654582 diketahui dengan menggunakan metode Double Exponential Smoothing adalah 71,36957, 71,76953, 72,14751, 72,50471, dan 72,84226. Diperoleh kesimpulan bahwa nilai IPM Kabupaten Karawang terus meningkat tiap tahunnya yang menjadi bukti bahwa tingkat sumber daya kualitas Kabupaten Karawang tergolong 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%.
Perbandingan Metode Peramalan Double Exponential Smoothing dan Triple Exponential Smoothing Pada Penjualan Indihome di Wilayah Telekomunikasi Cirebon: Perbandingan Metode Peramalan Double Exponential Smoothing dan Triple Exponential Smoothing Maulidaniar, Aulia Nurul; Widodo, Edy
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 1 No. 2 (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.2.art32

Abstract

IndiHome adalah salah satu produk dari PT. Telekomunikasi Indonesia yang merupakan suatu paket layanan komunikasi dan data seperti telepon rumah, internet, dan paket untuk televisi interaktif yang biasa disatukan dalam satu paket 3 in 1. Karena banyaknya pelanggan yang memakai layanan IndiHome, tujuan dari penelitian ini adalah ingin meneliti mengenai prediksi jumlah pelanggan indihome untuk beberapa periode kedepan dengan menggunakan peramalan. Hasil dari penelitian ini diharapkan pihak PT. Telekomunikasi Indonesia Witel Cirebon lebih memperhatikan pelanggan setia IndiHome dan pelayanan yang diberikan dalam melayani pelanggan dikarenakan sangat berpengaruh pada jumlah penjualan IndiHome. Penelitian menggunakan data sekunder yaitu data jumlah penjualan IndiHome di Kota Cirebon pada bulan Januari 2017 – Maret 2022 dengan banyak data adalah 61 data. Variabel yang digunakan adalah variabel bulan dan variabel jumlah penjualan IndiHome. Metode yang digunakan adalah Double Exponential Smoothing dan Triple Exponential Smoothing model additive dan multiplicative. Hasil dari kedua metode tersebut akan dibandingkan dan dipilih sesuai dengan tingkat kesalahan (MAPE) terkecil, didapatkan metode terbaik yang digunakan untuk peramalan adalah Triple Exponential Smoothing model multiplicative dengan nilai MAPE nya adalah 17% dan dianggap jika nilai akurat dan baik.
Analisis Peramalan Jumlah Pengunjung Daya Tarik Wisata Kabupaten Bantul dengan Metode Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (SARIMA): Analisis Peramalan Jumlah Pengunjung Daya Tarik Wisata Kabupaten Bantul Wibowo, Danang Bagus; Tuti Purwaningsih
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.art13

Abstract

Salah satu kabupaten di Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY) yang memiliki obyek wisata alam yang menarik adalah Kabupaten Bantul. Obyek-obyek wisata yang ada di daerah ini mempunyai potensi yang cukup besar, diantaranya seperti obyek wisata alam, budaya, sejarah, taman hiburan, dan lainnya. Dari beragam obyek wisata tersebut menjadikan Kabupaten Bantul sebagai salah satu kabupaten yang memiliki banyak pengunjung, baik wisatawan mancanegara maupun wisatawan lokal. Akan tetapi, adanya pandemi covid-19 yang telah menyebar di Indonesia sejak awal tahun 2020, menyebabkan penurunan pengunjung obyek wisata di Kabupaten Bantul. Maka dari itu, perlu dilakukan peramalan jumlah pengunjung agar menjadi dasar penting dalam pengambilan keputusan-keputusan yang tepat untuk kedepannya. Penelitian ini dilakukan dengan menggunakan data jumlah pengunjung daya tarik wisata Kabupaten Bantul dari tahun Januari 2016 - Desember 2019. Analisis data yang digunakan untuk melakukan peramalan adalah metode SARIMA. Dari analisis tersebut didapatkan hasil untuk model terbaik yang digunakan dalam peramalan yaitu model SARIMA(2,1,0)(0,1,0) dengan nilai MAPE sebesar 13.37% dan tingkat akurasi sebesar 86.63%.

Page 2 of 12 | Total Record : 112

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2023 2025


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