Articles
2,279 Documents
<![CDATA[Study of Economic Waste Exchange in Batam City ]]>
<![CDATA[Yuvita Dian Siswanti]]>;
<![CDATA[Wahyono Hadi]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 8, No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (291.61 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v8i2.49751
<![CDATA[The problem of industrial waste in Batam City has not been fully solved. For this reason, this study was conducted to examine the concept of the application of the waste exchange and the applications. The waste exchange aims to help industries, especially for manufacturing industry, to solve their waste by opening business opportunities for waste users. It also help related agencies to monitoring and manifesting waste. It can be used as the initiator of joint office to oversee the possibility of transactions and waste traffic, so the waste does not cause impact on the environment. This research was carried out using in-depth interview techniques and consultations. Determining respondents is done by using purposive sampling, which is the respondents are determining by certain considerations. The AHP method used to carry out factors that influence of the waste exchange formation and strategic recommendations to the relevant agency of establishing waste exchange in Batam City. The results of the AHP analysis of the main factors that were prioritized by agency respondents were economic factors (32.4%) and the factors that had the lowest priority were organizational governance (17.1%). Respondents to waste utilization or waste users, technology availability factors have a high priority (43.1%) and the characteristics of waste characteristics have the lowest priority (20%)]]>
<![CDATA[Analisis Pengaruh Faktor-Faktor Infeksi Cacing pada Balita dan Anak Umur 6-12 Tahun di Kabupaten Ende, Nusa Tenggara Timur dengan Metode Regresi Logistik Biner ]]>
<![CDATA[Esti Wulandari]]>;
<![CDATA[Purhadi Purhadi]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 8, No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (960.568 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v8i2.43107
<![CDATA[Anak usia prasekolah dan sekolah merupakan kelompok yang rawan terinfeksi cacing karena perilaku bersih dan sehat yang masih bergantung pada orang tua dan lingkungan sekitar. Pada tahun 2015, World Health Organization (WHO) melaporkan lebih dari 24% populasi dunia terinfeksi cacing dan 60%nya adalah anak-anak. Pada tahun 2017 terdapat sebanyak 28% anak Indonesia dilaporkan terinfeksi cacing (Media Indonesia, 2017). Pada penelitian ini dilakukan pemodelan pada tingkat cacingan di Kabupaten Ende, Nusa Tenggara Timur berdasarkan faktor-faktor yang diduga mempengaruhinya. Data yang digunakan merupakan data survei kasus cacingan oleh Balai Besar Teknik Kesehatan dan Pengendalian Penyakit (BBTKLPP) Surabaya pada balita dan siswa sekolah dasar. Variabel respon yang digunakan adalah data kategorik dengan dua kategori, yaitu cacingan dan tidak cacingan. Variabel prediktor yang digunakan yaitu usia, jenis kelamin, tinggi badan, berat badan, PHBS, dan status gizi. Oleh karena itu metode yang digunakan adalah regresi logistik biner. Hasil penelitian menunjukkan bahwa usia merupakan variabel yang berpengaruh signifikan terhadap tingkat cacingan pada balita. Sedangkan pada anak 6-12 tahun tidak terdapat variabel prediktor yang signifikan.]]>
<![CDATA[Pengendalian Kualitas Film Biaxially Oriented Polypropylene (BOPP) di PT. Trias Sentosa Tbk Sidoarjo Menggunakan Metode Diagram Kendali Multivariat ]]>
<![CDATA[Nisar Nisar]]>;
<![CDATA[Agus Suharsono]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 8, No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (367.698 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v8i2.44377
<![CDATA[PT. Trias Sentosa Tbk merupakan produsen film kemasan fleksibel terbesar di Indonesia saat ini, salah satu produk yang paling banyak diproduksi yaitu jenis film Biaxially Oriented Polypropylene (BOPP). Pada penelitian ini, analisis pengendalian kualitas dilakukan menggunakan data tahun 2018. Hasil uji dependensi menunjukkan bahwa ketiga karakteristik kualitas film BOPP yaitu thickness, strength MD, dan strength TD saling berhubungan sehingga digunakan diagram kendali Multivariate Exponentially Weighted Moving Variance (MEWMV) untuk mendeteksi perubahan variabilitas proses. Sementara itu, pengendalian rata-rata proses produksi dilakukan dengan menggunakan diagram kendali Multivariate Exponentially Weighted Moving Average (MEWMA). Hasil yang diperoleh untuk variabilitas proses telah terkendali secara statistik dengan menggunakan pembobot optimum ???? = 0,7 dan ???? = 0,9. Sedangkan hasil rata-rata proses menunjukkan proses belum terkendali secara statistik dengan menggunakan nilai pembobot optimum ???? =0,9. Variabel utama penyebab pengamatan yang berada diluar batas kendali pada rata-rata proses adalah variabel thickness dan strength TD. Kapabilitas proses menggunakan indeks MPp dan MPpk menunjukkan proses kapabel dengan nilai MPp sebesar 1,64 dan MPpk sebesar 1,39. Nilai ini menunjukkan bahwa presisi dan akurasi proses sangat baik.]]>
<![CDATA[Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Daerah Tertinggal di Pulau Jawa Menggunakan Second-Order Confirmatory Factor Analysis (CFA) ]]>
<![CDATA[Dimas Achmad Fadhila]]>;
<![CDATA[Bambang Widjanarko Otok]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 8, No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (420.714 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v8i2.43216
<![CDATA[Suatu daerah dikatakan sebagai daerah tertinggal apabila pada daerah tersebut terdapat kabupaten yang masyarakat dan wilayahnya relatif kurang berkembang dibandingkan daerah lain dalam skala nasional. Pada penelitian ini, ketertinggalan daerah di Pulau Jawa diukur berdasarkan lima kriteria utama yaitu ekonomi, sumber daya manusia, infrastruktur, aksesibilitas, dan karakteristik daerah dengan mengacu pada Petunjuk Teknis Penentuan Indikator Daerah Tertinggal oleh Kementerian Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal dan Transmigrasi. Agar analisis pengujian teori daerah tertinggal menjadi lebih spesifik, digunakan metode Second-Order Confirmatory Factor Analysis (CFA). Pengolahan menggunakan First-Order CFA menunjukkan bahwa dari 28 variabel indikator, terdapat 21 variabel indikator yang telah valid dan dari 5 variabel laten terdapat 3 variabel laten yang reliabel, yakni Sumber Daya Manusia, Infrastruktur/Sarana Prasarana, dan Aksesibilitas. Pada pengolahan menggunakan Second-Order CFA model Daerah Tertinggal didapatkan model yang fit setelah adanya modifikasi.]]>
<![CDATA[Analisis Pola Persebaran Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) Wilayah Surabaya Menggunakan Spatial Poisson Point Process ]]>
<![CDATA[Achmad Nuruddin Syaifulloh]]>;
<![CDATA[Nur Iriawan]]>;
<![CDATA[Pratnya Paramitha Oktaviana]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 8, No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (182.852 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v8i2.43308
<![CDATA[Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU) merupakan sarana yang berfungsi untuk melayani pemenuhan kebutuhan akan bahan bakar bagi kendaraan bermotor masyarakat umum. Hingga 2017, kota Surabaya memiliki 85 SPBU, akan tetapi SPBU di Surabaya belum tersebar secara merata. Akibatnya terdapat daerah yang kesulitan dalam memenuhi kebutuhan BBM karena letak SPBU yang kurang terjangkau. Oleh karena itu pada penelitian ini akan dilakukan analisis pola persebaran SPBU dengan menggunakan metode spatial poisson point process untuk mendapatkan efektifitas lokasi SPBU di Surabaya yang dapat dilihat dari lokasi SPBU di wilayahnya. Pendekatan poisson process dilakukan karena setelah dilakukan pengujian distribusi, jumlah SPBU setiap lokasi mengikuti distribusi poisson. Hasil analisis menunjukkan bahwa pola persebaran SPBU tidak homogen atau inhomogeneous poisson process, kemudian model dari inttensitas kepadatan SPBU di Surabaya didapatkan dengan menggunakan mixture poisson regression. Diketahui bahwa variabel kovariat yang digunakan dalam penelitian ini tidak ada yang memiliki pengaruh signifikan terhadap penambahan SPBU, sehingga penelitian selanjutnya dapat dilakukan dengan penambahan variabel kovariat yang lain.]]>
<![CDATA[Peramalan Penumpang Angkutan Laut Rute Surabaya-Jayapura di PT Pelayaran Nasional Indonesia (Persero) Cabang Surabaya ]]>
<![CDATA[Eliya Ainul Farri]]>;
<![CDATA[Irhamah Irhamah]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 8, No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (463.267 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v8i2.43498
<![CDATA[Laut Indonesia memiliki peranan penting bagi kehidupan bangsa dan negara. Salah satunya dalam hal transportasi. Indonesia memiliki beberapa pelabuhan utama, salah satunya adalah Pelabuhan Tanjung Perak. Sejak tahun 2010 Pelabuhan Tanjung Perak menaungi 2 perusahaan kapal, salah satunya adalah PT Pelni (Persero). Sebesar 41% dari total penumpang angkutan laut di Indonesia pada tahun 2017 menggunakan jasa PT Pelni (Persero). Tingginya kebutuhan pelayanan di PT Pelni (Persero) mengharuskan perusahaan memiliki database yang baik. Namun dikarenakan human error, data perusahaan tahun 2017 hilang. Pada penelitian ini akan didapatkan model terbaik untuk peramalan jumlah penumpang angkutan laut rute Surabaya-Jayapura di PT Pelni (Persero) untuk tahun 2017 dengan menggunakan metode A-RIMA Box-Jenkins dan regresi time series efek variasi kalen-der dengan residual data dilanjutkan dengan ARIMA Box-Jenkins. Efek variasi kalender digunakan karena pergeseran bulan terjadinya Hari Raya Idul Fitri. Hasil penelitian me-nunjukkan bahwa peramalan dengan menggunakan regresi ti-me series memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan de-ngan metode ARIMA Box-Jenkins karena nilai MAPE dan AIC yang dihasilkan cendrung lebih kecil.]]>
<![CDATA[Analisis Metode Geographically Weighted Generalized Poisson Regression untuk Pemodelan Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kematian Anak di Provinsi Jawa Timur ]]>
<![CDATA[Muhamad Adryanta]]>;
<![CDATA[Purhadi Purhadi]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 8, No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (384.403 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v8i2.43562
<![CDATA[Jumlah kematian anak merupakan bagian permasalahan dari salah satu tujuan dalam Sustainable Development Goals (SDGs), yaitu menjamin hidup sehat dan kehidupan yang lebih baik untuk seluruh penduduk dunia di segala umur. Jumlah kematian anak berdasarkan Profil Kesehatan Provinsi Jawa Timur periode 2014/2015 diketahui sebesar 428 per 1000 anak 1-4 tahun, jauh dari target global yaitu kurang dari 25 per kematian per 1000 kelahiran hidup. Penelitian ini berfokus pada analisis jumlah kematian anak di Provinsi Jawa Timur pada tahun 2017 beserta faktor-faktor yang diduga mempengaruhinya dengan menggunakan metode Geographically Weighted Generalized Poisson Regression (GWGPR) dikarenakan keberadaan faktor spasial yaitu antar kabupaten/kota. Jumlah kematian anak di Jawa Timur pada tahun 2017 memiliki persebaran terbesar berada di wilayah tapal kuda, bagian pusat, dan bagian barat laut wilayah Jawa Timur. Pemodelan GWGPR tanpa menggunakan exposure diketahui variabel yang dominan signifikan terhadap masing-masing kabupaten/kota yaitu variabel persentase rumah tangga ber-PHBS, persentase rumah sehat, persentase penduduk dengan akses terhadap fasilitas sanitasi yang layak (jamban sehat), persentase desa/kelurahan yang melaksanakan sanitasi total berbasis masyarakat, penduduk dengan akses berkelanjutan terhadap air minum berkualitas (layak), dan persentase penduduk miskin yang terbagi dalam lima kelompok kabupaten/kota. Pemodelan GWGPR menggunakan exposure diketahui tidak ada faktor atau variabel yang berpengaruh secara signifikan terhadap masing-masing kabupaten/kota. Kriteria kesesuaian model menggunakan AICc menunjukkan bahwa Generalized Poisson Regression secara umum memiliki nilai AICc terkecil dibandingkan metode lainnya.]]>
<![CDATA[Topic Discovery pada Jurnal-Jurnal Penelitian di IEEE Explore Menggunakan Association Rule Mining dengan Pendekatan Closed Frequent Itemset ]]>
<![CDATA[Reza Mustofa]]>;
<![CDATA[Irhamah Irhamah]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 8, No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (354.932 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v8i2.43653
<![CDATA[Menemukan topik dari koleksi dokumen seperti publikasi ilmiah mempunyai banyak manfaat. Dengan semakin banyaknya dokumen teks yang dihasilkan di web dan arsip-arsip digital, Topic Discovery menjadi alat yang sangat penting untuk menelusuri, meringkas, dan mengelompokkan dokumen. Salah satu penerapan Association Rule Mining adalah digunakan untuk menemukan topik dalam suatu dokumen dengan cara mencari pola yang sering muncul pada semua dokumen. Data diambil dari IEEE Xplore yang merupakan kumpulan abstrak dari jurnal-jurnal di International Conference on Data Mining (ICDM) dan International Conference on Data Engineers (ICDE) dari tahun 2009-2018. Masing-masing abstrak direpresentasikan sebagai transaksi sedangkan kata keywords yang terkandung didalamnya direpresentasikan sebagai item. Kombinasi antar kata keywords yang paling sering muncul, yang disebut frequent itemset, akan digunakan sebagai kandidat dari suatu topik. Algoritma yang dapat digunakan untuk membangkitkan itemset adalah algoritma Apriori dan ECLAT. Waktu eksekusi perolehan frequent itemset dari ECLAT lebih cepat bila dibandingkan dengan Apriori. Closed frequent itemset juga mampu mengurangi frequent itemset yang terbentuk, sehingga Topik yang terbentuk merupakan Topik yang unik.]]>
<![CDATA[Analisis Curah Hujan Ekstrim Non-Stasioner dengan Pendekatan Block Maxima di Surabaya dan Mojokerto ]]>
<![CDATA[Dissa Rahmayani]]>;
<![CDATA[Sutikno Sutikno]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 8, No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (139.613 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v8i2.44133
<![CDATA[Extreme Value Theory (EVT) merupakan salah satu metode yang digunakan untuk menganalisis nilai ekstrim. Salah satu pendekatan metode EVT adalah Block Maxima yang mengidentifikasi nilai ekstrim berdasarkan nilai maksimum dari data yang dikelompokkan berdasarkan periode tertentu. Return level merupakan salah satu bagian yang penting dalam interpretasi mode EVT. Return level yang memuat informasi curah hujan maksimum dapat digunakan untuk mempertimbangkan desain dan dimensi kapasitas saluran drainase yang dibuat sebagai upaya pencegahan banjir. Sebelum menentukan nilai return level, estimasi parameter harus diketahui terlebih dahulu. Asumsi yang dibutuhkan pada estimasi parameter adalah bahwa parameter model stasioner. Namun kenyataannya, seringkali ditemukan kondisi non-stasioner. Dengan demikian, pada penelitian ini dilakukan analisis curah hujan ekstrim non-stasioner pada dua pos pengamatan di Surabaya dan lima pos pengamatan di Mojokerto. Selain itu, analisis dengan metode stasioner juga dilakukan untuk membandingkan metode tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa data yang memiliki pola tren menghasilkan nilai RMSE return level non-stasioner yang lebih kecil dibandingkan pada metode stasioner.]]>
<![CDATA[Pemodelan Angka Harapan Hidup di Provinsi Papua Menggunakan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline Truncated ]]>
<![CDATA[Patrica Pungky Gabrela]]>;
<![CDATA[Madu Ratna]]>;
<![CDATA[I Nyoman Budiantara]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 8, No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (62.022 KB)
|
DOI: 10.12962/j23373520.v8i2.44281
<![CDATA[Angka Harapan Hidup adalah rata-rata perkiraan banyak tahun yang dapat ditempuh oleh seseorang sejak lahir. Untuk dapat berumur panjang, diperlukan kesehatan yang lebih baik. Indikator ini menjadi indikator penting untuk melihat derajat kesehatan suatu masyarakat. Angka harapan hidup Indonesia terus mengalami peningkatan dari tahun ke tahun dengan nilai yang beragam. Kabupaten Nduga di Provinsi Papua merupakan kabupaten dengan AHH terkecil di Indonesia. Oleh karena itu, perlu diketahui faktor-faktor apa sajakah yang mempengaruhi Angka Harapan Hidup di kabupaten/kota yang ada di Provinsi Papua sehingga dapat dijadikan rekomendasi guna meningkatkan nilai AHH tersebut. Variabel-variabel yang diduga mempengaruhi AHH di Provinsi Papua adalah persentase penduduk miskin (X1), morbiditas (X2), kebiasaan merokok (X3), cakupan imunisasi (X4), serta rasio dokter (X5). Metode yang akan digunakan adalah Regresi Nonparametrik Spline Truncated. Hasil analisis menunjukkan bahwa rata-rata Angka Harapan Hidup di Provinsi Papua pada tahun 2017 adalah 64.47. Angka Harapan Hidup tertinggi terdapat di Kabupaten Mimika yaitu sebesar 71.93 sedangkan Angka Harapan Hidup terendah terdapat di Kabupaten Nduga yaitu sebesar 54.6. Model regresi nonparametrik Spline terbaik untuk memodelkan Angka Harapan Hidup di Provinsi Papua pada tahun 2017 adalah model dengan menggunakan kombinasi titik knot 3,3,3,3,2. Nilai R2 yang diperoleh cukup tinggi yaitu sebesar 89.35%.]]>
