Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Statistika Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik
Jadi Suprijadi
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Koreksi Penduga SMR dalam Disease Mapping Septiadi Padmadisastra; Jadi Suprijadi
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 14, No 1 (2014)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v14i1.1081

Abstract

Dalam makalah ini dibahas penyusunan peta penyakit (Disease mapping) dengan memperhitungkanadanya kasus data yang tidak tercatat (underreported). Data yang diamati adalah banyaknyapenderita suatu penyakit disejumlah wilayah kecil disebuah kotaseperti kecamatan-kecamatan.Kasus ini menyebabkan maximum likelihood estimator untuk parameter resiko relative (SMR) tidakdapat dicari. Oleh karenanya dalam makalah ini diusulkan sebuah metode Bayesian dengan dataunderreported.
Pengelompokan Pengguna Situs Web BPS Melalui Teknik Bibliometric dan Analisis Korespondensi Toza Sathia Utiayarsih; Jadi Suprijadi; Bernik Maskun
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 10 No 1 (2018): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (803.441 KB) | DOI: 10.34123/jurnalasks.v10i1.200

Abstract

Salah satu upaya pemenuhan program percepatan (quick wins) terhadap produk BPS yang benar-benar dapat menyentuh kebutuhan para pengguna data adalah dengan melakukan segmentasi terhadap pengguna data. Segmentasi terhadap pengguna situs web BPS sebagai salah satu bentuk segmentasi terhadap pengguna data, sesuai program percepatan. Ukuran data pengguna web sangat besar dan berupa data teks sehingga tidak dapat langsung dianalisis melalui aplikasi statistik yang tersedia, maka perlu dilakukan suatu teknik untuk data pengguna web dengan menggunakan teknik bibliometric. Teknik tersebut mengubah data teks menjadi format numerik, selanjutnya dibuat menjadi matriks distribusi frekuensi. Matriks digunakan pada analisis korespondensi untuk pengelompokkan pengguna situs web. Hasil dari analisis pengguna situs web BPS yang diwakili oleh alamat IP dapat dikelompokkan dengan halaman yang diakses berdasarkan asal negara, sehingga didapatkan segmentasi pengguna data situs web BPS antara negara dan halaman yang diakses.
Co-Authors Bernik Maskun Septiadi Padmadisastra Toza Sathia Utiayarsih