cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Pustaka bangsa Indonesia
Contact Email
pustakabangsaindonesia21@gmail.com
Phone
+62895619158302
Journal Mail Official
pustakabangsaindonesia21@gmail.com
Editorial Address
Jl. Raya, Jl. Lolo Gn. Sarik Lubuk Minturun Blok A/2, Kec. Kuranji, Kota Padang, Sumatera Barat 25158
Location
Kota padang,
Sumatera barat
INDONESIA
Jurnal Statistika dan Data Sains (JSDS)
Published by CV. Pustaka Bangsa Indonesia
ISSN : 31247393     EISSN : 31247393     DOI : -
Core Subject :
Jurnal Statistika dan Data Sains (JSDS) merupakan jurnal ilmiah yang mempublikasikan hasil penelitian, kajian teoretis, serta pengembangan metode dan aplikasi di bidang statistika dan data sains. Jurnal ini menjadi wadah bagi akademisi, peneliti, mahasiswa, dan praktisi untuk menyebarluaskan temuan ilmiah dan inovasi yang berkontribusi pada pengembangan analisis data berbasis ilmiah dan teknologi. JSDS mencakup berbagai topik, antara lain statistika terapan, statistika matematika, inferensi dan pemodelan statistik, analisis data besar (big data analytics), pembelajaran mesin (machine learning), kecerdasan buatan berbasis data, data mining, visualisasi data, komputasi statistik, serta penerapan statistika dan data sains dalam bidang ekonomi, bisnis, kesehatan, industri, sosial, dan lingkungan. Artikel yang diterbitkan diharapkan memiliki kebaruan, ketepatan metodologi, dan relevansi terhadap perkembangan ilmu pengetahuan dan teknologi.
Arjuna Subject : -
Articles 5 Documents
 1 
Analisis Penyakit Campak di Provinsi Bengkulu Menggunakan Regresi Poisson Terkoreksi dan Regresi Binomial Negatif Terkoreksi Asty Raisha Agma
Jurnal Statistika dan Data Sains Vol. 1 No. 1 (1): Edisi Desember
Publisher : Pustaka Bangsa Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penyakit campak tetap menjadi masalah kesehatan meskipun telah tersedia vaksin efektif. Provinsi Bengkulu mencatat fluktuasi kasus campak dengan variasi spasial yang signifikan. Penelitian ini bertujuan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi kejadian campak menggunakan regresi Poisson terkoreksi dan regresi binomial negatif terkoreksi pada data tahun 2018–2023. Hasil menunjukkan bahwa cakupan imunisasi, kepadatan penduduk, tingkat kemiskinan, akses fasilitas kesehatan, dan jarak ke fasilitas kesehatan berpengaruh signifikan terhadap kejadian campak. Analisis overdispersi menunjukkan regresi binomial negatif terkoreksi memberikan estimasi lebih akurat dibandingkan regresi Poisson terkoreksi. Temuan ini menjadi dasar strategi pengendalian campak yang mempertimbangkan aspek medis, sosial-ekonomi, dan geografis, khususnya di Provinsi Bengkulu.
Analisis Sentimen Pengguna Aplikasi X terhadap Konflik antara Israel dan Palestina Menggunakan Algoritma Support Vector Machine Miftah Alfidyah
Jurnal Statistika dan Data Sains Vol. 1 No. 1 (1): Edisi Desember
Publisher : Pustaka Bangsa Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen pengguna Aplikasi X terhadap konflik Israel-Palestina menggunakan algoritma Support Vector Machine (SVM). Data dikumpulkan dari unggahan publik dan diproses melalui tahapan preprocessing, termasuk pembersihan teks, tokenisasi, dan representasi TF-IDF. Model SVM dilatih untuk mengklasifikasikan sentimen menjadi positif, negatif, dan netral. Hasil evaluasi menunjukkan akurasi sebesar 86,7%, presisi 85,2%, recall 84,5%, dan F1-score 84,8%, menandakan performa yang andal. Analisis kata kunci dominan mengungkapkan tema sentimen: “peace” dan “solidarity” untuk positif, “violence” dan “occupation” untuk negatif, serta “news” dan “update” untuk netral. Temuan ini menunjukkan bahwa SVM efektif dalam mengidentifikasi sentimen publik terhadap isu geopolitik sensitif dan dapat digunakan sebagai referensi bagi pembuat kebijakan, media, dan organisasi kemanusiaan dalam memahami persepsi publik global terkait konflik Israel-Palestina.
Klasifikasi Rumah Tangga Miskin di Provinsi Sumatera Barat Menggunakan Algoritma Pohon Keputusan C4.5 Sari Marlina
Jurnal Statistika dan Data Sains Vol. 1 No. 1 (1): Edisi Desember
Publisher : Pustaka Bangsa Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kemiskinan masih menjadi permasalahan serius di Provinsi Sumatera Barat, dengan banyak rumah tangga yang menghadapi keterbatasan ekonomi, pendidikan, dan akses layanan dasar. Penelitian ini bertujuan mengklasifikasikan rumah tangga miskin menggunakan algoritma Pohon Keputusan C4.5 serta menganalisis variabel yang paling berpengaruh terhadap status kemiskinan. Data diperoleh dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan diolah melalui tahapan preprocessing sebelum diterapkan pada model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa atribut pengeluaran per kapita, pendidikan kepala rumah tangga, dan kepemilikan aset merupakan faktor dominan dalam klasifikasi. Model C4.5 menghasilkan akurasi sebesar 87,5%, dengan presisi 85,3%, recall 84,1%, dan F1-score 84,7%. Temuan ini membuktikan efektivitas algoritma C4.5 dalam mendukung identifikasi rumah tangga miskin secara tepat sasaran, sehingga dapat menjadi dasar bagi perumusan kebijakan pengentasan kemiskinan yang lebih adaptif, efisien, dan berbasis data.
Model Jaringan Syaraf Tiruan untuk Estimasi Populasi Miskin di Indonesia sebagai Upaya Pengentasan Kemiskinan Pelia Elza
Jurnal Statistika dan Data Sains Vol. 1 No. 1 (1): Edisi Desember
Publisher : Pustaka Bangsa Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kemiskinan tetap menjadi masalah sosial-ekonomi utama di Indonesia, meskipun pertumbuhan ekonomi meningkat. Estimasi jumlah dan distribusi penduduk miskin yang akurat menjadi dasar penting dalam perencanaan kebijakan pengentasan kemiskinan. Penelitian ini mengembangkan model Jaringan Syaraf Tiruan (JST) untuk memprediksi populasi miskin dengan memanfaatkan data ekonomi, sosial, dan demografis dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan survei rumah tangga nasional. Model JST diuji menggunakan data 70% untuk pelatihan dan 30% untuk pengujian. Hasil menunjukkan JST mampu menjelaskan 87% variasi data kemiskinan (R² = 0,87) dengan MSE dan RMSE rendah, serta mampu menangkap pola non-linear antarvariabel. Analisis sensitivitas mengidentifikasi pendapatan per kapita, pendidikan kepala rumah tangga, akses kesehatan, dan jumlah anggota keluarga sebagai faktor utama. Model ini dapat menjadi alat efektif untuk perencanaan kebijakan berbasis data dan alokasi bantuan sosial yang lebih tepat sasaran.
Prediksi Hasil Produksi Kelapa Sawit PT. KSI South Solok Menggunakan Metode Ensemble k-Nearest Neighbor Anala Agusnur. E
Jurnal Statistika dan Data Sains Vol. 1 No. 1 (1): Edisi Desember
Publisher : Pustaka Bangsa Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Kelapa sawit merupakan komoditas strategis Indonesia dengan kontribusi besar terhadap ekonomi nasional. Prediksi hasil produksi menjadi elemen penting dalam perencanaan produksi dan pengelolaan sumber daya. Penelitian ini mengembangkan model prediksi hasil produksi kelapa sawit PT. KSI South Solok menggunakan metode ensemble k-Nearest Neighbor (k-NN). Data historis produksi kelapa sawit selama lima tahun terakhir serta data pendukung seperti curah hujan, suhu udara, kelembaban, umur tanaman, dan kondisi tanah digunakan sebagai input model. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode ensemble k-NN memiliki akurasi prediksi lebih tinggi dibandingkan metode k-NN tunggal, dengan nilai Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Square Error (RMSE) lebih rendah serta koefisien determinasi (R²) sebesar 0,91. Temuan ini membuktikan bahwa metode ensemble k-NN efektif dalam meningkatkan akurasi prediksi produksi kelapa sawit dan dapat menjadi alat strategis dalam pengelolaan perkebunan.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2025 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 1 No. 1 (1): Edisi Desember