CENDERAWASIH : Journal of Statistics and Data Science
ADAPTING STATISTICAL QUALITY CONTROL FOR THE SEAFOOD PROCESSING INDUSTRY IN PAPUA: A LITERATURE REVIEW FOR DEVELOPING A SUSTAINABLE QUALITY CONTROL MODEL
The seafood processing industry in Papua, Indonesia, faces unique challenges in maintaining consistent product quality due to geographical remoteness, logistical complexities, and the perishable nature of marine resources. This research conducts a comprehensive literature review to explore the potential adaptation of Statistical Quality Control methodologies for enhancing quality control practices within this industry, with a focus on developing a sustainable quality control model that addresses the specific needs and constraints of the region. By examining existing literature on SQC applications in food processing, cold chain management, and risk assessment, this study aims to identify best practices, relevant tools, and critical success factors for implementing effective and sustainable quality control measures that ensure product safety, reduce waste, and promote economic growth in the Papuan seafood sector.
Copyright (c) 2023 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
STRATEGIC AGILITY SEBAGAI STRATEGI KOMPETITIF DI ERA DISRUPSI DIGITAL
Strategic agility merupakan kemampuan organisasi untuk beradaptasi, merespons, dan memanfaatkan peluang di tengah perubahan lingkungan bisnis yang cepat, khususnya di era disrupsi digital. Era ini ditandai dengan transformasi teknologi yang memengaruhi semua aspek bisnis, mulai dari operasional hingga interaksi dengan pelanggan. Artikel ini membahas peran strategic agility sebagai strategi kompetitif untuk menghadapi tantangan dan peluang di era digital. Pendekatan studi literatur digunakan untuk menganalisis bagaimana fleksibilitas organisasi, pengambilan keputusan cepat, dan inovasi menjadi kunci keberhasilan. Hasil kajian menunjukkan bahwa perusahaan dengan tingkat strategic agility yang tinggi cenderung lebih mampu menghadapi disrupsi digital, meningkatkan daya saing, dan menciptakan nilai bagi pelanggan. Kesimpulan menekankan pentingnya budaya organisasi yang mendukung, kepemimpinan yang visioner, dan pengelolaan sumber daya yang efisien untuk mengoptimalkan penerapan strategic agility. Kata Kunci: Strategic Agility, Strategi Kompetitif, Disrupsi Digital, Inovasi, Daya Saing
Copyright (c) 2025 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
MODELLING SARDINE FISHING IN PAPUA USING COMMON NEAREST NEIGHBOR CLUSTERING
Papua and Papua Barat provinces, Indonesia, possess a rich marine tapestry woven with the thread of sardine fish, a cornerstone of commercial fisheries. Understanding the spatial distribution of sardine catches is crucial for sustainable resource management and economic development. This study investigates the application of Common Nearest Neighbor Clustering (CNNC) on Sardines catch data from Papua and Papua Barat Province. To address potential multi-collinearity among these attributes, Principal Component Analysis (PCA) was employed as a preprocessing step. The clustering algorithm was optimized with an epsilon parameter of 0.65 and a leaf size of 30, yielding a silhouette score of 0.224373, which indicates moderate clustering quality. The analysis resulted in the identification of seven distinct clusters within the data, providing valuable insights into the distribution and characteristics of Sardines catches across the region. The findings contribute to the understanding of fisheries management in Papua and Papua Barat, with implications for policy and resource allocation. The results of this research contribute to a nuanced understanding of sardine catch distribution in Papua and Papua Barat. By identifying regional clusters, policymakers can tailor fisheries management strategies to specific needs, ensuring the long-term sustainability of this vital resource. Furthermore, the findings provide insights for stakeholders in the fishing industry to optimize operations and enhance economic benefits. This study underscores the importance of spatial analysis in unraveling the complexities of marine ecosystems and supports informed decision-making for the sustainable utilization of marine resources.
Copyright (c) 2024 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Pengelompokan Kabupaten/Kota Berdasarkan Penggunaan Jenis KB di Provinsi Papua
Negara Indonesia mempunyai salah satu lembaga pemerintahan yang fokus dalam bidang kependudukan dan Keluarga Berencana yaitu Badan Kependudukan Keluarga Berencana (BKKBN). BKKBN mengelola program yang berskala nasional yaitu program Keluarga Berencana (KB). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui karakteristik penggunaan jenis KB dan untuk mengetahui pengelompokan kabupaten/kota berdasarkan penggunaan jenis KB di Provinsi Papua. Metode pengelompokan yang digunakan pada penelitian ini adalah metode K-Means. Pengunaan Jenis KB di provinsi Papua untuk semua jenis KB memiliki nilai minimum 0,00. Nilai maksimum untuk jenis KB MOW mencapai 9,61 pada Kabupaten Mappi, MOP mencapai 0,60 pada Kabupaten Merauke, AKDR mencapai 10,92 pada Kabupaten Pegunungan Bintang, Suntikan mencapai 100,00 pada Kabupaten Puncak Jaya, susuk mencapai 57,23 pada Kabupaten Sarmi, pil mencapai 21,00 pada Kabupaten Mappi, kondom pria mencapai 100,00 pada Kabupaten Paniai, Yahukimo, Mamberamo Raya, Puncak, Doiyai, Intan Jaya, dan Deiyai, kondom wanita mencapai 4,02 pada Kabupaten Supiori, menyusui mencapai 68,04 pada Kabupaten Yalimo, kalender mencapai 61,77 pada Kabupaten Tolikara dan jenis KB lainnya mencapai 92,46 pada Kabupaten Lanny Jaya. Semua variabel pengunaan KB memiliki nilai rata-rata lebih kecil dari standar deviasi yang menandakan data bervariasi, kecuali variabel suntik terlihat dari nilai rata-ratanya lebih besar dari standar deviasi yang menandakan data pada variabel suntik kurang bervariasi. Pengelompokan kabupaten/kota menghasilkan 3 kelompok, Kelompok 1 beranggotakan 16 kabupaten/kota pengunaan jenis KB yang diminati adalah MOW, MOP, AKDR, suntik, pil dan kondom wanita. Kelompok 2 beranggotakan 6 kabupaten/kota penggunaan jenis KB yang diminati adalah menyusui, kalender dan lainnya. Kelompok 3 beranggotakan 7 kabupaten/kota pengunaan jenis KB yang diminati adalah kondom pria. Adapun hasil validasi silhouette yaitu 0,79 yang dapat diartikan bahwa pengelompokan terbentuk dengan sangat baik.
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENDAPATAN UMKM DI KECAMATAN JAYAPURA UTARA
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan UMKM di Kecamatan Jayapura Utara. Data yang digunakandalam penelitian ini merupakan hasial survei wawancara pelaku UMKM di Kecamatan Jayapura Utara. Metode yang digunakan yaitu analisis regresi logistik , uji kesesuaian model, dan uji ketepatan klasifikasi model. Hasil yang diperoleh yaitu model logistik . Dimana, apabila ada perubahan pada variabel lokasi modal, jam kerja, lama usaha, pendidikan terakhir, jenis kelamin dan jumlah tenaga kerja maka tidak akan ada perubahan pendapatan UMKM di Kecamatan Jayapura Utara. Dengan menggunakan taraf nyata 5%, maka diperoleh faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan UMKM di Kecamatan Jayapura Utara yaitu modal dan tenaga kerja, dimana model yang digunakan sesuai dan ketepatan klasifikasinya yaitu sebesar 79,7%.
The ANALYSIS OF FACTORS THAT INFLUENCE THE DISTRIBUTION OF CREDIT AMOUNT TO THE STATE BANK OF INDONESIA, WAENA BRANCH OFFICE, JAYAPURA CITY
This research aims to determine and analyze the influence of the number of credit customers and loan interest rates on the amount of credit at PT. Bank Negara Indonesia. This type of research is quantitative research. The variables in this research are the number of credit customers and the loan interest rate and amount of credit. The sample in this research is data on the amount of credit and loan interest rates as well as the number of credit customers in 2022 at PT. Bank Negara Indonesia (BNI). The data analysis technique uses multiple linear regression analysis with a significance level of 5%. Based on the analysis results, it was found that the amount of credit had a positive effect on the number of credit customers and the loan interest rate had a positive effect on the number of credit customers. The results of this research show that the research data meets the Classical Multiple Linear Regression Assumptions. Apart from that, Credit Variables and Interest Rates have a significant effect on Credit Customers in Jayapura City. The determination coefficient value obtained from the multiple linear regression model formed was 0.743%.
nasabah kredit. Koefisien Determinasi Regresi Linier Berganda
PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI PAPUA BERDASARKAN FAKTOR PENYEBAB STUNTING
Stunting merupakan masalah gizi akibat kekurangan asupan gizi yang berlangsung lama terutama pada 1000 hari pertama kehidupan. Berdasarkan Survei Status Gizi Indonesia, pada tahun 2022 angka prevalensi stunting pada balita di Provinsi Papua mencapai 34,6%. Angka prevalensi ini masih tergolong tinggi sehingga perlu dilakukan upaya agar dapat mengatasi masalah stunting di Provinsi Papua. Salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah memahami karakteristik dari masing-masing Kabupaten/Kota di Provinsi Papua melalui analisis pengelompokan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Papua berdasarkan faktor penyebab stunting. Terdapat dua metode dalam analisis pengelompokan yaitu hierarki dan non hierarki. Metode hierarki memiliki lima metode yaitu Pautan tunggal, Pautan lengkap, Pautan rata-rata, Metode Ward dan Metode Centroid. Pemilihan metode yang terbaik pada metode hierarki, digunakan uji korelasi Cophenetic. Metode pengelompokan yang digunakan pada penelitian ini adalah metode Centroid dan K-Means. Uji validasi yang digunakan untuk membandingkan metode Centroid dan K-Means berdasarkan faktor penyebab stunting di Provinsi Papua yaitu uji Silhouette Coefficient Index. Berdasarkan uji Silhouette Coefficient Index, diperoleh bahwa pada metode Centroid dan K-Means jumlah kelompok optimal yang terbentuk adalah dua kelompok. Kelompok pertama beranggotakan 21 Kabupaten/Kota dan Kelompok kedua beranggotakan 3 Kabupaten/Kota. Berdasarkan uji Silhouette Coefficient Index juga diperoleh bahwa metode yang lebih baik pada penelitian ini adalah metode Centroid karena nilai Silhouette Coefficient Index yang diperoleh lebih tinggi dari metode K-Means.
The ANALYSIS OF FACTORS AFFECTING THE INCOME OF PAPUA MAMA'S MICRO ENTERPRISES IN THE HERAM DISTRICT OF JAYAPURA CITY
Usaha Mikro Kecil Menengah adalah unit usaha produktif yang berdiri sendiri yang dilakukan oleh orang perorangan atau badan usaha di semua sektor ekonomi. Dalam rangka memenuhi kebutuhan hidup agar menjadi sejahtera, masyarakat yang mempunyai kemampuan dan jeli melihat potensi diri serta mampu mengidentifikasi lingkungan,dapat menemukan peluang dan membuka peluang usaha bagi masyarakat. Usaha yang dilakukan untuk memenuhi kebutuhan hidup itu diantaranya dengan melakukan Usaha Mikro Kecil. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui pengaruh Modal Usaha, Jam Kerja, dan Lama Usaha terhadap Pendapatan Usaha Mikro. Teknik pengumpulan data adalah dengan melakukan observasi, dokumentasi, dan wawancara. Teknik analisis data yang digunakan yaitu reduksi, penyajian data, dan penarikan kesimpulan. Data yang digunakan pada penelitian ini mencakup Pendapatan sebagai variabel responden dan tiga variabel prediktor diantaranya Modal Usaha, Jam Kerja, Lama Usaha. Metode analisis yang digunakan yaitu analisis regresi linear berganda. Untuk melihat kebaikan model yang terbentuk dengan melihat nilai koefisien determinasi (R2). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa data penelitian memenuhi asumsi klasik regresi linear berganda. Selain itu, variabel Modal Usaha berpengaruh secara signifikan dalam mempengaruhi Pendapatan di Distrik heram Kota Jayapura. Sedangkan variabel prediktor lainnnya tidak berpengaruh secara signifikan terhadap Pendapatan di Distrik Heram Kota Jayapura. Perolehan nilai koefisien determinasi dari model regresi linear berganda yang terbentuk yaitu sebesar 45,5%. Kata Kunci: konversi, faktor-faktor yang mempengaruhi pendapatan.umk
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PAPUA MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINEAR BERGANDA
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan ukuran statistik untuk mengevaluasi kemajuan dan kualitas hidup manusia di suatu daerah, terdiri dari tiga dimensi dasar: umur panjang dan hidup sehat, pengetahuan, dan standar hidup layak. Pertumbuhan IPM Papua pada tahun 2022 meningkat sebesar 0,30%, lebih baik dibandingkan tahun sebelumnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi IPM di Papua tahun 2023. Metode analisis regresi linear berganda digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel-variabel independen (angka harapan hidup, harapan lama sekolah, rata-rata lama sekolah, dan pengeluaran per kapita) terhadap IPM. Hasil analisis menunjukkan bahwa angka harapan hidup, harapan lama sekolah, rata-rata lama sekolah, dan pengeluaran per kapita semuanya berpengaruh positif terhadap IPM. Variabel yang memiliki pengaruh relatif terbesar adalah rata-rata lama sekolah dengan nilai Standardized Coefficients 0,393, mengindikasikan bahwa peningkatan akses dan kualitas pendidikan merupakan faktor kunci dalam pembangunan manusia.
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KELUMPUHAN PENDERITA STROKE DENGAN METODE REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL
Stroke adalah suatu gangguan fungsi otak yang terjadi secara mendadak, disebabkan semata-mata oleh gangguan saraf (deficit neurologis) fokal atau global, yang berlangsung lebih dari 24 jam. Menurut WHO stroke merupakan salah satu dari sepuluh penyakit yang menyebabkan kematian. Di Indonesia sendiri stroke menjadi penyebab 15,4% kematian dari total kasus kematian akibat penyakit. Sebanyak 2,5% dari pasien stroke meninggal dunia dan sisanya akan mengalami kecacatan yang beratnya bervariasi. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kelumpuhan stroke di RSU Haji Surabaya. Dimana faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat kelumpuhan stroke pada penelitian ini adalah meliputi jenis kelamin, usia, hipertensi dan diabetes militus. Dari data tersebut akan dilakukan pemodelan terhadap tingkat kelumpuhan stroke beserta faktor-faktor ynag mempengaruhi dengan mengguanakan regresi logistik multinomial. Untuk melihat seberapa berpengaruhnya dari variabel prediktor ini akan diuji baik secara serentak maupun secara parsial. Berdasarkan pengujian tersebut didapatkan kesimpulan bahwa secara serentak keempat variabel prediktor tersebut berpengaruh secara signifikan. Sedangkan berdasarkan pengujian secara parsial variabel yang berpengaruh secar signifikan adalah variabel hipertensi dan variabel diabetes militus. Dari model ynag telah dibuat dapat ditarik kesimpulan bahwa model telah sesuai.
ANALISIS PEMBENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL MENGGUNAKAN PENDEKATAN SINGLE INDEX MODEL PADA SAHAM INDEX IDXHIDEV20
Investasi dalam saham adalah langkah menyuntikkan modal dengan harapan mendapatkan pengembalian di masa depan, termasuk dividen dan capital gain, sebagai imbalan atas risiko yang diambil pada saat ini. Penting untuk diingat bahwa investasi saham melibatkan risiko, dengan nilai saham yang dapat berfluktuasi bergantung pada faktor-faktor seperti kinerja perusahaan, kondisi pasar, dan situasi ekonomi global. Data survei yang digunakan adalah data historis, dikumpulkan melalui survei internet terhadap harga penutupan saham perusahaan di indeks IDXHIDEV20 dari Januari 2022 hingga Oktober 2023. Portofolio optimal, dalam penelitian ini, memiliki expected return sebesar 9,85%, menunjukkan tingkat pengembalian yang diharapkan dari investasi. Risiko portofolio tersebut sebesar 0,68%, mencerminkan sejauh mana fluktuasi atau volatilitas nilai investasi dalam portofolio tersebut. Dengan risiko yang relatif rendah, portofolio ini dianggap optimal karena mencapai tingkat pengembalian yang tinggi dengan risiko minimal.
UTILIZING K-MEDOIDS TO SEGMENT PRODUCTION OF COMMERCIAL PELAGIS FISH CATCHES IN PAPUA
Papua's marine tapestry, woven with threads of Cakalang, Tuna, and Kakap, holds immense commercial value, yet its intricate patterns demand unraveling for sustainable management and economic prosperity. This research wields the K-Medoids, a robust clustering tool, to dissect the secrets hidden within the region's fish catches. By parsing factors like species composition, catch volume, and fishing grounds, K-Medoids reveals the hidden nuances of these prized fish – where they congregate, their seasonal rhythms, and the spatial choreography of fishing activities. Through this lens, we glean invaluable insights into the very essence of Papua's marine riches. Speciation patterns emerge, painting a picture of where Cakalang, Tuna, and Kakap flourish. Seasonal fluctuations dance across the data, revealing peaks and troughs in their abundance. The geographical canvas comes alive, showcasing the precise dance between fishing effort and fish populations. After comparing clusters from 2 to 30, our analysis indicates optimal segmentation with 2 clusters, yielding a Silhouette Score of 0.371660 and an Inertia value of 660.677071. The accompanying graphical representation serves as compelling evidence of this outcome. Armed with these insights, K-Medoids paves the way for informed management strategies, optimized fishing practices, and region-specific policies that ensure the harmonious coexistence of industry and environment. This study is a testament to the power of data-driven analysis, guiding us towards a future where Papua's fisheries flow with sustainable prosperity.
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI PAPUA MENGGUNAKAN REGRESI DATA PANEL
Secara umum pembangunan merupakan suatu proses perubahan ke arah yang lebih baik . Upaya tersebut dilakukan secara terencana dengan tujuan untuk meningkatkan kesejahteraan masyarakat. Dalam upaya mencapai tujuan pembangunan tersebut akan selalu ada dampak yang baik, dampak positif dan negatif. Oleh karena itu, perlu adanya indikator sebagai acuan bila terjadi perkembangan ini. Penelitian bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi indeks pembangunan manusia di Provinsi Papua dan menentukan model regresi data panel yang terbaik untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi indeks pembangunan di Provinsi Papua. Berdasarkan hasil pengujian model regresi data panel menggunakan Uji Chow dan Uji Hausman, diperoleh model terbaik untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi indeks pembangunan manusia di Provinsi Papua adalah model fixed effect sebagai berikut. Y = 55,47961 - 0,004332X1 + 0,025029X2 + 0,042769X3 dan berdasarkan hasil pengujian signifikansi parameter model regresi diperoleh Laju Pertumbuhan PDRB, Tingkat Kemiskinan dan Rasio Gini mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Papua.
Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Papua Menggunakan Regresi Data Panel
Pertumbuhan ekonomi adalah suatu proses upaya untuk meningkatkan pendapatan nasional dari waktu ke waktu yang menjadi indikator penting dalam mengetahui keberhasilan perekonomian suatu negara, serta turut menentukan arah pembangunan untuk kedepannya. Pertumbuhan ekonomi yang positif menunjukkan adanya peningkatan perekonomian, sebaliknya pertumbuhan ekonomi negatif menunjukkan adanya penurunan dalam perekonomian. pertumbuhan ekonomi didaerah diukur dengan pertumbuhan PDRB, bergantung pada perkembangan faktor-faktor produksi yaitu, modal, tenaga kerja, dan teknologi. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi pertumbuhan ekonomi di Provinsi Papua dan menentukan model regresi data panel yang terbaik untuk menganalisis faktor-faktor pertumbuhan ekonomi di Provinsi Papua. Berdasarkan hasil pengujian model regresi data panel menggunakana Uji Chow dan Uji Lagrange, diperoleh model terbaik untuk menganalisis faktor-faktor pertumbuhan ekonomi di Provinsi Papua yakni Model Random Effect dan berdasarkan hasil pengujian signifikansi parameter model regresi diperoleh Pendapatan per Kapita dan Tingkat pengangguran mempengaruhi Laju Pertumbuhan Ekonomi di Provinsi Papua pada tahun 2018-2021.
ANALISIS PEMODELAN MARKOWITZ DALAM OPTIMALISASI PORTOFOLIO SAHAM INDEKS JII SEBAGAI PENETAPAN INVESTASI
Penelitian ini adalah penelitian deskriptif kuantitatif yang bertujuan untuk mengetahui saham–saham yang terdaftar dalam Jakarta Islamic Index (JII) di Bursa Efek Indonesia (BEI) periode 3 Januari 2022 – 30 Oktober 2023 yang termasuk dalam portofolio optimal sesuai dengan Model Markowitz. Pengumpulan data didapatkan melalui website www.yahoofinance.com dan www.idx.co.id, dimana data yang digunakan adalah harga penutupan (Close Price) dari 3 Januari 2022 – 30 Oktober 2023. Analisis data dilakukan dengan tahapan Model Markowitz yang dimulai dengan mengumpulkan data harga saham penutupan sampai mendapatkan portofolio optimal. Berdasarkan hasil analisis yang telah dilakukan, terdapat 11 saham perusahaan yang termasuk dalam portofolio optimal, yaitu TPIA sebesar 23,45%, ICBP sebesar 18,36%, AKRA sebesar 14,39%, HEAL sebesar 13,94%, MIKA sebesar 9,40%, ITMG sebesar 8,38%, BRMS sebesar 8,08%, INCO sebesar 1,56%, INKP sebesar 1,19%, INDF sebesar 0,87%, dan BRPT sebesar 0,39%. Return ekspektasian portofolio sebesar 0,09% dan risiko portofolio sebesar 0,9%. Kata Kunci: Investasi, Model Markowitz, Portofolio Saham Optimal, Indeks JII.
ANALISIS PERBANDINGAN METODE FEATURE SELECTION BACKWARD METHOD DAN STEPWISE METHOD
Feature selection is an important process in the development of machine learning models to identify the most informative and relevant features in a dataset. Two commonly used methods for feature selection are the forward method and the backward method. In this research, a Data Mining feature selection technique is applied to compare the two Feature Selection methods, namely the Backward Method and the Stepwise Method, based on accuracy values. The results obtained from the comparison of accuracy values of Feature Selection, namely Backward Method and Stepwise Method, using the Students Performance dataset, show that both models are comparable. They are considered comparable because, based on their accuracy values, both the Backward Method and Stepwise Method have the same accuracy of 0.61 or 61%. Keywords: Comparison, Feature Selection, Backward Method, Stepwise Method.
CLUSTERING DATASET CUSTOMERS DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
Keunggulan kompetitif yang berkelanjutan sangat penting bagi sebagian besar perusahaan yang ingin mempertahankan atau memperluas posisinya dan mengoptimalkan probabilitas dan pertumbuhan keuntungannya. Keunggulan yang baik adalah yang dapat menarik klien/pelanggan. Segmentasi pelanggan sangat penting untuk mencapai misi ini. Teknik clustering dapat membantu dalam pengelompokan pelanggan dalam membuat kelompok yang terdiri objek target berdasarkan informasi dalam data yang membedakan objek dan hubungan di antara objek tersebut. Dengan mengelompokkan pelanggan ke dalam beberapa kelompok dapat membedakan antara pelanggan yang lebih disukai dan yang kurang disukai. Pada hal ini kami menyelidiki masalah audit internal yang terkait dengan protokol dengan tujuan untuk melihat nilai yang diberikan oleh mall kepada customer berdasarkan perilaku customer. Algoritma clustering yang digunakan adalah algoritma K-means. Pada metode algoritma K-Means diperoleh jumlah cluster dengan metode elbow yaitu k = 2. Cluster yang terbentuk yaitu cluster 1 dengan jumlah 11 pelanggan yang dan cluster 2 dengan jumlah 14 pelanggan.
Clustering Kabupaten/Kota Di Provinsi Papua Berdasarkan Indikator Kemiskinan Menggunakan Metode K-Medoids
Badan Pusat Statistik (BPS) telah merilis berbagai variabel terkait informasi kemiskinan tingkat kabupaten/kota di Indonesia pada tahun 2020. Angka kemiskinan tiap kabupaten/kota di Indonesia berbeda-beda. Perbedaan ini disebabkan oleh banyak indikator yang berbeda seperti: indeks pembangunan manusia, angka penduduk, pendapatan per kapita, angka melek huruf, akses terhadap pendidikan, akses terhadap air bersih dan kualitas yang cukup, dll. Sehingga digunakan metode clustering K-Medoids untuk mengelompokkan berdasarkan indikator-indikator tersebut. Algoritma K-Medoids merupakan salah satu metode clustering yang diusulkan untuk mengatasi kelemahan algoritma K-Means yang sensitif terhadap outlier karena suatu objek dengan nilai yang tinggi dapat menyimpang secara signifikan dari sebaran datanya. Algoritm K-Medoids menggunakan data alih-alih merata-ratakan pusat cluster. Dengan menggunakan analisis K-Medoids diperoleh cluster optimal sebanyak 2 cluster yang dikategorikan sebagai Kabupaten/Kota dengan indikator kemiskinan sedang dan tinggi dari 29 kabupaten/kota, dimana pada cluster 1 dengan 17 Kabupaten/Kota tergolong kemiskinan tinggi karena pada cluster ini Indeks Pembangunan Manusia dan Laju Pertumbuhan PDRB tergolong rendah dan Persentase Penduduk Miskin tinggi.Untuk cluster 2 dengan 12 Kabupaten/kota tergolong kemiskinan sedang karena pada cluster ini Indeks Pembangunan Manusia dan Laju Pertumbuhan PDRB tinggi sedangkan Persentase Penduduk Miskin rendah.
PERBANDINGAN FEATURE SELECTION ANTARA BACKWARD METHOD DAN STEPWISE METHOD PADA DATASET PRIMARY TUMOR
Feature selection dalam data mining bertujuan mengidentifikasi dan mempertahankan fitur-fitur relevan, meningkatkan kinerja model, serta mempermudah interpretasi, yang menghasilkan model yang efisien dan efektif untuk pengambilan keputusan lebih baik. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan kinerja dua Feature Selection, yaitu antara Backward Method dan Stepwise Method, pada dataset Primary Tumor. Pada dataset ini memberikan informasi tentang berbagai jenis tumor primer yang didiagnosis pada pasien di berbagai lokasi dalam tubuh. Metode yang digunakan untuk mengukur kinerja dua feature selection pada penelitian ini adalah menggunakan nilai accuracy. Nilai accuracy yang lebih tinggi menunjukkan bahwa model yang dikembangkan dengan fitur-fitur yang dipilih melalui metode backward atau metode stepwise memiliki kemampuan yang lebih baik dalam memprediksi data uji atau memodelkan hubungan dalam dataset. Pada penelitian ini, didapatkan hasil bahwa accuracy dari metode backward cenderung lebih tinggi yaitu sebesar 66.774 (0.021) sedangkan accuracy dari metode stepwise adalah sebesar 65.806 (0.008). Hal ini menunjukkan bahwa dengan menggunakan metode backward cenderung lebih baik dalam memprediksi variabel dependen dibandingkan dengan model yang dibangun menggunakan metode stepwise dalam konteks data yang digunakan.
Perbandingan Kinerja Model Linear Discriminant Analysis dan Decission Tree pada Studi Kasus Dataset Audit Data
Penelitian ini akan membandingkan dua metode penambangan data yang umum digunakan, yaitu Linear Discriminant Analysis (LDA) dan Decission Tree dengan nilai accuracy 99,6% memiliki kinerja lebih baik dan relatif optimal pada dataset audit data. Dengan tujuan mengoptimalkan analisis statistik audit data, pengujian ini mengidentifikasi model mana yang lebih baik dan relatif optimal pada dataset audit data. Penelitian dilakukan untuk membandingkan performa machine learning dengan memilih subkumpulan fitur yan relevan dari data. Perbandingan dengan menggunnakan nilai accuracy menunjukkan jika model Decission Tree dan hasil accuracy sebesar 99,6%.
PERBANDINGAN KINERJA MODEL LINEAR DISCRIMINANT ANALYSIS DAN DECISSION TREE PADA STUDI KASUS DATASET AUDIT DATA
PEMILIHAN METODE KLASIFIKASI TERBAIK ANTARA LOGISTIC REGRESSION DAN DECISION TREE PADA DATASET HEPATITIS
Hepatitis merupakan penyakit peradangan pada hati yang dapat disebabkan oleh berbagai macam penyebab, termasuk infeksi virus atau paparan zat beracun. Penerapan proses data mining untuk mengekstrak informasi dari data medis dan klinis. Dengan menggunakan metode ini, kondisi pasien di masa depan dapat diprediksi berdasarkan observasi data pasien lain atau pasien masa lalu. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan proses data mining dan melakukan perbandigan metode klasifikasi yaitu Logistic Regression dan Decision Tree menggunakan dataset Hepatitis. Berdasarkan hasil perbandingan diperoleh nilai accuracy Logistic Regression sebesar 80,207%. Sedangkkan metode Decision Tree menghasilkan nilai accuracy sebesar 83,195%. Maka dapat disimpulkan bahwa hasil perbandingan metode terbaik yaitu Decision Tree.
PERBANDINGAN METODE FEATURE SELECTION FILTER METHOD DAN BACKWARD METHOD PADA DATASET DERMATOLOGY
Dermatologi merupakan cabang ilmu kedokteran yang mempelajari penyakit kulit yang memiliki gejala klinis serupa, seperti kemerahan dan bersisik, namun dengan sedikit perbedaan. Beberapa penyakit yang termasuk dalam kelompok ini antara lain psoriasis, seborrheic dermatitis, lichen planus, pityriasis rosea, cronic dermatitis, dan pityriasis rubra pilaris. Salah satu metode komputasi yang dapat digunakan dalam pengolahan data adalah data mining. Dalam data mining, data pre-processing merupakan tahapan yang sangat penting. Salah satu teknik data pre-processing yang sering digunakan untuk mengetahui atribut yang paling berpengaruh pada sebuah dataset adalah feature selection. Metode feature selection dapat membantu dalam perbandingan fitur yang paling sesuai dengan melihat nilai akurasi dari tiap metode feature selection yang digunakan. Dataset Dermatology yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang diunduh dari situs repository UCI Machine Learning. Dari hasil pengujian perbandingan metode feature selection yaitu filter method dan backward method diperoleh metode feature selection terbaik yaitu pada backward method dengan nilai akurasi tertinggi yaitu 98.286
dermatology, feature selection, filter method, backward method
THE APPLICATION OF PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) METHOD TO NUMBER OF PUBLIC HOSPITALS IN NANGGROE ACEH DARRUSALAM PROVINCE
Rumah sakit merupakan tempat dimana segala aktivitas yang berhubungan dengan kesehatan dilakukan. Jumlah rumah sakit di Indonesia dipengaruhi banyak hal bisa jadi jumlah tenaga medis yang tidak ikut meningkat seiringnya kebutuhan rumah sakit di setiap daerah. Selain itu faktor-faktor lain yang menyebabkan jumlah rumah sakit di tiap provinsi berbeda-beda. Dalam penelitian ini dilakukan untuk pengelompokkan variabel prediktor menggunakan Analisis Faktor dengan metode Principal Component Analysis (PCA) untuk mengetahui faktor-faktor apa yang dapat digabungkan untuk meningkatkan jumlah rumah sakit di daerah-daerah. Berdasarkan Uji Normalitas Multivariat, diperoleh hasil bahwa data berdistribusi normal multivariat. Berdasarkan Uji Kaiser-Mayer-Olkin (KMO) diperoleh nilai uji sebesar 0,878 hasil tersebut menunjukkan bahwa data layak untuk difaktorkan. Hasil Uji Bartlett menunjukkan bahwa data tidak independen, sehingga dapat dilakukan reduksi variabel. Berdasarkan analisis faktor dengan metode Principal Component Analysis (PCA), diperoleh hasil bahwa terdapat dua komponen baru yang terbentuk, dan berdasarkan pengelompokan faktor yang telah dilakukan, terdapat dua jenis faktor yang mempengaruhi jumlah rumah sakit di Provinsi Nanggroe Aceh Darussalam yaitu faktor pertama adalah Faktor Medis, sedangkan faktor kedua adalah faktor Non-Medis.
MANAJEMEN PORTOFOLIO INVESTASI PADA INDEKS SRI-KEHATI
Seorang investor pelu mempertimbangkan dua hal ketika berinvestasi, yaitu pengembalian (return) dan risiko suatu instrument investasi. Semakin tinggi pengembaliannya, maka semakin tinggi pula risikonya.. Oleh karena itu, investor dapat melakukan diversifikasi untuk meminimalkan risiko yang ada. Disverfikasi dapat dilakukan dengan membangun portofolio saham dengan kombinasi analisa Capital Asset Pricing Model (CAPM), Return to Variability Ratio (RVAR) dan juga analisis fundamental. Tujuan yang ingin dicapai dalam studi ini adalah menetukan portofolio optimal. Digunakan data saham Indeks SRI-KEHATI periode 2021-2022. Grafik SML kurang memberikan infromasi terkait saham yang akan dieliminasi. Analisis RVAR menunjukan 13 Saham dengan nilai RVAR negatif yang kemudian akan menjadi fokus evaluasi. 1 Saham dengan RVAR negatif memiliki fundamental yang baik sehingga tetap dipertahankan. Hasil dari kombinasi analisa ini adalah portofolio optimal yang terdiri dari 13 saham diantaranya AKRA, BBNI, BMRI, PGAS, INCO, KLBF, UNTR, BBCA, TLKM, DSNG, BBRI, SIDO, dan JPFA dengan kenaikan return portofolio sebesar 1,74%.
UMKM, Pendapatan, Modal, Lokasi, Jam Kerja, Lama Usaha, Pendidikan, Jenis Kelamin, Tenaga Kerja, Analisis Regresi Logistik.
ANALISIS PENGARUH PANDEMIK COVID-19 TERHADAP LAJU PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI PAPUA DENGAN MENGGUNAKAN UJI MCNEMAR DAN UJI WILCOXON
Pandemik Corona Virus Disease 2019 (Covid-19) merupakan jenis virus baru yang menyebabkan penyakit menular dan menjadi awal dari perubahan pola karena penyebarannya yang cepat ke berbagai wilayah, termasuk di Provinsi Papua sehingga sangat berdampak kepada seluruh sektor kehidupan terutama sektor perkenomian suatu wilayah. Keterbatasan interaksi masyarakat yang diputuskan oleh pemerintah dalam beberapa kebijakan-kebijakan guna melindungi warganya memiliki dampak pada laju pertumbuhan ekonomi, dikarenakan beberapa sektor lapangan usaha menjadi terhambat. Tujuan dari penelitian ini untuk mengetahui laju pertumbuhan ekonomi Provinsi Papua sebelum terjadinya pandemik covid-19 dan pada saat terjadinya pandemik covid-19 berdasarkan pertumbuhan ekonomi year on year, berdasarkan pertumbuhan ekonomi quarter to quarter dan juga membandingkan kesimpulan hasil dari kedua metode yang digunakan yaitu uji McNemar dan uji Wilcoxon. Data yang digunakan merupakan data pertumbuhan ekonomi year on year dan quarter to quarter dari sumber pertumbuhan PDRB menurut Lapangan Usaha Provinsi Papua Triwulan II tahun 2019 dan 2020. Hasil dari penelitian ini yaitu baik analisis menggunakan uji McNemar ataupun uji Wilcoxon disimpulkan bahwa ada pengaruh yang signifikan pandemik covid-19 terhadap laju pertumbuhan ekonomi Provinsi Papua berdasarkan pertumbuhan ekonomi year on year dan juga disimpulkan bahwa tidak ada pengaruh yang signifikan pandemik covid-19 terhadap laju pertumbuhan ekonomi Provinsi Papua berdasarkan pertumbuhan ekonomi quarter to quartter.
Copyright (c) 2022 https://creativecommons.org/licenses/by/4.0
Perbandingan Metode Klasifikasi Decission Tree, Naive Bayes, K-Nearest-Neighbor, dan Logistic Regression pada Dataset Phishing
Dalam menentukan algoritma yang digunakan pada machine learning, diperlukan pengujian kinerja terhadap metode klasifikasi yang digunakan. Pada artikel ini akan dibandingkan kinerja dari metode klasifikasi Decission Tree, Naive Bayes, K-Nearest-Neighbor, dan Logistic Regression pada dataset phising sehingga dapat memberikan gambaran tentang metode yang relatif optimal untuk dipilih sebagai tahap awal dalam memilih algoritma yang akan diterapkan. Metode yang digunakan untuk mengukur kinerja empat model pada penelitian ini adalah nilai accuracy, kurva ROC dan nilai AUC. Semakin tinggi nilai accuracy dan nilai AUC maka semakin baik suatu model. Nilai accuracy dan nilai AUC yang dihasilkan pada model logistic regression paling tinggi dibandingkan tiga model lainnya.
PENERAPAN STRUCTURAL EQUATION MODELING (SEM) PADA DATA PROSES PERFORMANCE MANAGEMENT SYSTEM DI PT. MEDCO E&P INDONESIA
Di era globalisasi dan persaingan usaha yang semakin ketat saat ini, tantangan-tantangan terhadap perusahaan baik dari faktor eksternal maupun internal memaksa perusahaan untuk terus melakukan inovasi dalam rangka meningkatkan nilai kompetitif perusahaan. Salah satu konsep yang sering diterapkan untuk mengendalikan dan meningkatkan kinerja perusahaan adalah Performance Management System (PMS). Salah satu perusahaan minyak dan gas bumi yang menggunakan PMS yaitu PT. Medco E&P Indonesia. Namun dalam aplikasinya, PMS dirasakan belum efektif dalam mencapai tujuannya. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor permasalahan dalam proses penilaian kinerja di PT. PT. Medco E&P Indonesia. Faktor-faktor yang digunakan adalah faktor perilaku, keadilan distribusial dan keadilan prosedural dalam organisasi. Berdasarkan analisis dengan menggunakan pendekatan Structural Equation Modeling (SEM), diperoleh bahwa faktor perilaku, keadilan distribusi, keadilan prosedural dan kenyataan riil dari PMS telah reliabel berdasarkan Confirmatory Factor Analysis. Namun, pada uji kelayakan model diperoleh bahwa model yang dibentuk dari faktor keadilan prosedural tidak sesuai sehingga dilakukan modifikasi model. Setelah dilakukan modifikasi, didapatkan model terbaik dan telah layak digunakan berdasarkan pengujian Goodness of Fit.
PENERAPAN METODE RECENCY FREQUENCY MONETARY DALAM CLUSTERING LOYALITAS KONSUMEN UNTUK STRATEGI PEMASARAN PADA HIGHLAND ROASTERY
Perkembangan Usaha Mikro Kecil dan Menengah (UMKM) di Kota Jayapura makin meningkat, sehingga menciptakan persaingan yang ketat. Persaingan yang ada mengharuskan pemilik UMKM untuk selalu dapat memahami pasar yang terus berkembang. Banyak faktor yang mempengaruhi berkembangnya UMKM, salah satu faktornya yaitu konsumen. Tantangan saat ini bukanlah menghasilkan konsumen yang puas, melainkan konsumen yang senang dan setia (Gitomer, 2011). Membangun relasi yang baik dengan konsumen akan jauh lebih bermakna daripada hanya sekedar menjual barang atau jasa yang bermutu tinggi (Hussain, 2009). UMKM perlu menganalisis kebutuhan dan permintaan dari setiap konsumen dan merancang strategi agar lebih efektif dan efisien. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu cara tepat, agar UMKM dapat mengetahui konsumennya menurut kebutuhan dan keinginan konsumen. Salah satu UMKM yang dituntut untuk terus menjalin hubungan yang baik dengan konsumen adalah Highland Roastery. Highland Roastery menjual kopi arabika asli dari Yahukimo. Dalam menjalankan bisnisnya selama ini Highland Roastery belum menerapkan hubungan dengan pelanggan yang baik. Oleh sebab itu, Highland Roastery harus mampu menganalisis informasi mengenai kebutuhan dan kebutuhan konsumen. Dengan cara melakukan klasterisasi loyalitas konsumen dimana konsumen diklasterisasi sesuai dengan karakteristik yang akan ditentukan, dari hasil klasterisasi loyalitas konsumen akan menghasilkan strategi-strategi pemasaran yang akan dibuat berdasarkan karakteritik konsumen Highland Roastery. Recency, Frequency, and Monetary (RFM) merupakan salah satu metode yang digunakan dalam mengukur tingkat keloyalan konsumen yang dilihat dari pola perilaku transaksi masa lalu (Miglautsch, 2000). Klasterisasi loyalitas konsumen dengan menggunakan model RFM dapat mengidentifikasikan tingkat loyalitas konsumen, dari hasil tersebut akan menghasilkan beberapa strategi pemasaran yang dibuat berdasarkan karakteristik dari masing-masing konsumen. Oleh sebab itu penulis tertarik melakukan penelitian tersebut dengan menggunakan pendekatan RFM untuk mengkalsifikasikan seberapa besar loyalitas konsumen yang berguna dalam strategi pemasaran Highland Roastery.