cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kab. aceh besar,
Aceh
INDONESIA
Journal of Data Analysis
Published by Universitas Syiah Kuala
ISSN : 26230658     EISSN : 26232286     DOI : -
Core Subject : Economy, Science, Education,
Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Mathematics
Journal of Data Analysis (JDA) is a journal which has scope in Actuary, Algebra, Applied Mathematics, Applied Statistics, Big Data, Biostatistics, Business and Industrial Statistics, Calculus, Categorical Data Analysis, Computer Science, Data Mining, Data Science, Classification, Econometrics, Economical Mathematics, Epidemiology, Ethnomathematics, Experimental Design, Fuzzy System, Informatics, Operations Research, Official Statistics, Optimization, Linear Programming, Probability, Pure Mathematics, Machine Learning, Mathematical Modelling, Mathematical Statistics, Multivariate Data Analysis, Neural Network, Nonparametric Statistics, Numerical Analysis, Regression Modeling, Sampling, Spatial Statistics, Statistical Computation, Statistical Theory, Time Series Analysis.
Arjuna Subject : -
Articles 29 Documents
 1   2   3 
Penerapan Persamaan Model Struktural dalam Mengidentifikasi Variabel yang dapat Mempengaruhi Status Gizi Remaja di Kabupaten Aceh Besar Latifah Rahayu; Samsul Anwar; Winny Dian Safitri; Radian Akrama
Journal of Data Analysis Volume 2, Number 2, December 2019
Publisher : Department of Statistics, Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (583.58 KB) | DOI: 10.24815/jda.v2i2.16508

Abstract

Structural Equation Model (SEM) biasanya digunakan padapengujianrangkaian hubungan variabel yang relatif sulit diukur secara bersamaan. Rangkaian ini merupakan hubungan yang terbentuk dari satu atau lebih variabel bebas dengan atau lebih dari satu variabel tak bebas. Bidang kesehatan merupakan salah satu bidang penelitian yang banyak menerapkan metode SEM. Hal ini mengingat bahwa pada bidang kesehatan, banyak terdapat variabel laten atau variabel yang tidak dapat diukur secara langsung.Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk mengetahui variabel apa saja yang dapat mempengaruhi status gizi remaja di Kabupaten Aceh Besar.Variabel laten berupa status gizi remaja sedangkan variabel bebas berupa kebiasaan dan pola makan, status dan kondisi kesehatan, kondisi keluarga, dan pengetahuan remaja. Berdasarkan hasil model SEM yang dibentuk, beberapa faktor yang memengaruhi status gizi remaja di Kabupaten Aceh Besar adalah variabel status dan kondisi kesehatan, danvariabel kondisi keluarga. Structural Equation Model (SEM) is apply to test a series of relationships that are relatively difficult to measure simultaneously. This relationship is a relationship that is formed from one or more independent variables with or more than one independent variable. The health sector is one of the research fields that widely applies the SEM method. This is considering that in the health sector, there are many latent variables or variables that cannot be measured directly. This research was conducted with the objective of finding out what factors influenced the nutritional status of adolescents in Aceh Besar District. The latent variable is in the form of adolescent nutritional status while the independent variable is in the form of habits and eating patterns, health status and the conditions, family conditions, and adolescent knowledge. Based on the results of the SEM method, the factors that influence the nutritional status of adolescents in Aceh Besar District are health status and condition, and  family conditions.
Beberapa Subgrup dari SL(2,3) Mahmudi Mahmudi; Ikhsan Maulidi; Saiful Amri
Journal of Data Analysis Volume 2, Number 2, December 2019
Publisher : Department of Statistics, Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (329.702 KB) | DOI: 10.24815/jda.v2i2.15788

Abstract

Artikel ini membahas mengenai SL(2,3) dengan rincian elemen-elemennya. Dengan bantuan Tabel Cayley dibuktikan bahwa SL(2,3) merupakan grup dan memiliki beberapa subgrup siklik dan subgrup tidak siklik sesuai dengan Teorema Lagrange. Lebih jauh, juga dibuktikan bahwa SL(2,3) tidak memiliki subgrup berorder 12.This article discusses about SL(2,3)with its detail elements. By using Cayley Table, we prove that SL(2,3)is a group and has cyclic subgroup and noncyclic subgroup according to The Lagrange Theorem. Futher, we also give a detail proof that SL(2,3)has no subgroup of order 12.
Pemodelan Panel Spasial terhadap Faktor-Faktor yang Memengaruhi Kesehatan di Provinsi Papua Ira Rosianal Hikmah; Yulial Hikmah
Journal of Data Analysis Volume 2, Number 2, December 2019
Publisher : Department of Statistics, Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (332.295 KB) | DOI: 10.24815/jda.v2i2.16625

Abstract

Menurut data BPS, tingkat pertumbuhan populasi penduduk di Indonesia secara konsisten meningkat setiap tahun. Kondisi pertumbuhan populasi penduduk yang tidak dapat ditekan akan menyebabkan berbagai masalah. Salah satu masalah yang mungkin terjadi di Indonesia dan sulit diselesaikan adalah kesehatan masyarakat Indonesia. Provinsi Papua menjadi provinsi dengan persentase rumah tangga kumuh perkotaan tertinggi di Indonesia, persentase rumah tangga yang memiliki akses terhadap layanan sanitasi layak dan berkelanjutan terendah, menempati peringkat kelima persentase terendah yang memiliki akses terhadap layanan sumber air minum layak dan berkelanjutan, serta menjadi provinsi dengan angka kematian balita per 1000 kelahiran hidup tertinggi di Indonesia. Salah satu penyebabnya adalah rendahnya persentase balita yang pernah mendapatkan imunisasi. Penelitian ini melakukan pemodelan untuk mendapatkan faktor-faktor yang memengaruhi kesehatan di Provinsi Papua. Penelitian ini melibatkan pengaruh spasial (model panel spasial) dan membandingkannya dengan model panel biasa untuk mendapatkan model terbaik. Model panel spasial yang dipilih dalam penelitian ini adalah model SAR, SEM, dan GSM. Hasil menunjukkan bahwa model SAR dengan pengaruh tetap adalah model terbaik dalam penelitian ini.According to BPS data, the rate of population growth in Indonesia consistently increasing every year. Conditions of population growth that cannot be suppressed will cause several problems. One of them and difficult to solve is the public health problem. Papua Province is the province with the highest percentage of urban slum households, the lowest percentage of households that has access to decent and sustainable sanitation services, ranks fifth lowest who has access to decent and sustainable drinking water services, and the highest number infant mortality per 1000 live births in Indonesia. One of the reasons is the low percentage of children under five who have been immunized. This research is modeling to find the factors that influence health in Papua Province. This research involves spatial influence (spatial panel model) and compares it with the ordinary panel models to get the best model. The spatial panel models selected in this research are SAR, SEM, and GSM models. The results show that the SAR model with the fixed effect is the best in this research.
Analisis Sensitivitas Model Regresi Linier Berganda Menggunakan Pendekatan Bayesian (Distribusi Prior Normal) Junaidi Junaidi; Mohammad Fajri; Yandi Ristawan
Journal of Data Analysis Volume 3, Number 1, June 2020
Publisher : Department of Statistics, Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24815/jda.v3i1.18358

Abstract

Metode regresi linier berganda merupakan metode yang memodelkan hubungan antara peubah respon (y) dan beberapa peubah predictor (x). Pada metode Bayesian parameter yang digunakan merupakan variabel random yang dilkukan dengan mengalikan Likelihood dengan distribusi prior. Distribusi prior adalah distribusi subyektif berdasarkan pada keyakinan seseorang dan dirumuskan sebelum data sampel diambil. Tujuan penelitian ini adalah  untuk menganalisis sensitivitas dari parameter-paremeter pada model regresi linier berganda yang akan dilakukan dengan menggunakan prior berdistribusi Normal. Selanjutnya, penerapan model pada data aset bank di Indonesia dengan hasil estimasi parameter yaitu , , , , , dan , dengan selang kepercayaan 95%  untuk setiap parameter yang dihasilkan yaitu==       (-1,427 ; 3,594),  =(-5,07;0,3061), =(, , dan  = (-0,5955 ; 2,487). Nilai estimasi parameter yang diperoleh dengan pendekatan Bayesian mendekati nilai parameter yang diperoleh dengan Frequantis. Selang kepercayaan yang diperoleh juga mendekati dengan hasil frequentis yang memiliki interval lebih sempit dibandingkan nilai interval dengan metode OLS. Hal ini menunjukkan bahwa metode Bayesian merupakan suatu pendekatan yang dapat digunakan untuk mengestimasi parameter pada analisis regresi linier berganda. The multiple linear regression method is a method that models the relationship between the response variable (y) and several predictor variables (x). In the Bayesian method, the parameters used are random variables which are conducted by multiplying the likelihood with the prior distribution. The prior distribution is a subjective distribution based on a person's beliefs and is formulated before the sample data is taken. The purpose of this study is to analyze the sensitivity of the parameters in the multiple linear regression model that will be carried out using prior normal distribution. Furthermore, the application of the model to the data on bank assets in Indonesia with the results of parameter estimation is β0 = 23.06, β1 = 1.05, β2 = -2,379, β3 = -0,4786, β4 = -0.03796, and β5 = 0.9075, with a 95% confidence interval for each resulting parameter, namely β0 = (6,052; 40,200), β1 = (-1,427; 3,594), β2 = (- 5.07; 0, 3061), β3 = (0.9896; 0.03289), β4 = (- 1,224; 1.139), and β5 = (-0.5955; 2.487). The parameter estimate value obtained by the Bayesian approach is close to the parameter value obtained by Frequantis. The confidence interval obtained is also close to the frequentis result which has a narrower interval than the interval value with the OLS method. This shows that the Bayesian method is an approach that can be used to estimate parameters in multiple linear regression analysis.
Analisis MANOVA Satu Arah untuk Melihat Perbedaan Status Gizi Balita Berdasarkan Wilayah Pembangunan Utama di Indonesia Tahun 2017 Muhammad Iqbal; Inas Salsabila; Dwi Astiti Syahbani; Januaria Douw; Marzuki Marzuki; Asep Rusyana
Journal of Data Analysis Volume 3, Number 1, June 2020
Publisher : Department of Statistics, Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24815/jda.v3i1.12604

Abstract

Indonesia merupakan sebuah negara yang masih berupaya melakukan pembangunan dalam berbagai aspek kehidupan, salah satunya kesehatan, khususnya pada anak. Perlu dilakukan penilaian terhadap aspek kesehatan tersebut untuk mengetahui bagaimana pemerataan pembangunan yang telah dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan penilaian tersebut menggunakan metode MANOVA dengan melihat perbedaan persentase balita menurut status gizi sangat pendek, pendek, dan normal berdasarkan empat wilayah pembangunan utama di Indonesia, serta melihat wilayah manakah yang memberikan perbedaan pengaruh pada persentase tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa wilayah pembangunan berpengaruh terhadap persentase balita dengan status gizi sangat pendek dan normal. Kemudian tidak ada perbedaan pengaruh antara masing-masing wilayah pembangunan terhadap persentase balita menurut status gizi sangat pendek dan normal di Indonesia. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa pemerataan pembangunan pada wilayah pembangunan utama di Indonesia belum tercapai. Indonesia is a country that still strives to carry out development in various aspects of life, one of which is health, especially for children. It is necessary to assess the health aspects to find out how even the development has been done. This study aims to conduct these assessments using the MANOVA method by looking at the differences in the percentage of toddlers in very short, short, and normal nutritional status based on the four main development areas in Indonesia, and looking at which areas give a difference in the percentage. The results showed that the development area affected the percentage of toddlers with very short and normal nutritional status. Then there is no different effect between each development area on the percentage of toddlers according to very short and normal nutritional status in Indonesia. Therefore, it can be concluded that equitable development in the main development areas in Indonesia has not been achieved.
Perbandingan Metode Gerombol Pautan Lengkap dan Pautan Rataan untuk Pengelompokan Kemiskinan Kabupaten/Kota di Indonesia Akhyar Wijaya; Nurhasanah Nurhasanah; Fitriana AR; Asep Rusyana
Journal of Data Analysis Volume 3, Number 1, June 2020
Publisher : Department of Statistics, Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24815/jda.v3i1.20276

Abstract

Masalah kemiskinan merupakan masalah yang kompleks dan bersifat multidimensional karena sangat erat kaitannya dengan berbagai aspek kehidupan baik sosial, ekonomi, budaya, dan aspek lainnya. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan dan mengelompokkan kabupaten/kota di Indonesia berdasarkan indikator tingkat kemiskinan, serta membandingkan kedua metode gerombol berhirarki dengan nilai-nilai validitas internal. Kabupaten/kota pada penelitian ini dibagi menjadi tiga wilayah waktu yaitu WIB, WITA, dan WIT. Metode yang digunakan adalah metode pautan lengkap dan metode pautan rataan. Data yang digunakan adalah tingkat kemiskinan kabupaten/kota yang bersumber dari Badan Pusat Statistik Indonesia tahun 2018. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengelompokan dengan kedua metode tersebut menghasilkan 4 gerombol. Gerombol 1 dari asing-masing zona memiliki nilai rata-rata tertinggi yang menggambarkan karakteristik tingkat kemiskinan pada gerombol 1 lebih baik dari gerombol lainnya. Metode terbaik antara metode pautan lengkap dan metode pautan rataan untuk pengelompokan kabupaten/kota pada masing-masing wilayah waktu adalah metode pautan rataan, sehingga metode pautan rataan memiliki kinerja yang lebih baik dari metode pautan lengkap. The problem of poverty is a complex and multidimensional problem because it is closely related to various aspects of life, such as social, economic, cultural, and other aspects. This study aims to compare and classify districts or cities in Indonesia based on poverty level indicators, as well as to compare the two hierarchical cluster methods with internal validity values. Districts or cities in this study are divided into three time zones, namely WIB, WITA, and WIT. The methods used are the complete linkage method and the mean linkage method. The data used is the district or city poverty level sourced from the Indonesian Central Bureau of Statistics in 2018. The results show that grouping with the two methods produces 4 clusters. Cluster 1 from each foreign zone has the highest average value which describes the characteristics of the poverty level in cluster 1 better than the other groups. The best method between the complete linkage method and the mean linkage method for grouping districts or cities in each time zone is the mean linkage method, so the mean linkage method has better performance than the complete linkage method
Hubungan Faktor Multidimensi terhadap Derajat Kemiskinan di Indonesia dengan Analisis Korelasi Kanonik Shinta Lestari; Fanny Oktavani; Akhyar Wijaya; Samsul Anwar
Journal of Data Analysis Volume 3, Number 1, June 2020
Publisher : Department of Statistics, Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17969/jtipi.v%vi%i.12586

Abstract

Kemiskinan merupakan salah satu indikator utama yang digunakan dalam mengukur tingkat kesejahteraan masyarakat di Indonesia. Pendekatan pengukuran kemiskinan multidimensi dapat memotret kemiskinan dari beragam aspek seperti pendidikan, kesehatan, kualitas hidup rumah tangga, dan hubungan multidimensi. Tujuan dari penelitian ini adalah melihat faktor dimensi sebagai peubah bebas (X). Data yang digunakan adalah data sekunder tahun 2015 yang berasal dari Badan Pusat Statistik (BPS) Republik Indonesia. Data dianalisis menggunakan metode analisis korelasi kanonik. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh bahwa koefisien korelasi kanonik antara peubah bebas terhadap peubah tak bebas adalah sebesar 0,810. Hal ini menunjukkan adanya hubungan yang erat antara faktor dimensi pendidikan, kesehatan, dan kualitas hidup rumah tangga terhadap derajat kemiskinan di Indonesia yang diamati melalui persentase kemiskinan, kriminalitas, dan tingkat pengangguran terbuka. Dimensi pendidikan, kesehatan, dan kualitas hidup rumah tangga dapat mengindikasikan derajat kemiskinan di Indonesia. Peningkatan persentase rumah tangga dengan sumber penerangan listrik, sumber air minum yang layak, dan kelahiran terakhir yang dibantu oleh medis, mengindikasikan adanya penurunan persentase kemiskinan namun di sisi lain juga mengindikasikan terjadinya peningkatan pada sektor pengangguran terbuka. Poverty is one of the main indicators used in measuring the level of welfare of people in Indonesia. The multidimensional approach to poverty measurement can portray poverty from various aspects such as education, health, household quality of life, and multidimensional relations. The purpose of this study was to look at dimension factors as independent variables (X). The data used were secondary data in 2015 from the Central Statistics Agency (BPS) Republic of Indonesia. Data were analyzed using canonical correlation analysis methods. Based on the results of the study, it was found that the canonical correlation coefficient between the independent variables of the non-free variable was 0.810. This shows a close relationship between the dimensions of education, health, and household quality of life to the degree of poverty in Indonesia which is observed through the percentage of poverty, crime, and the level of open unemployment. The dimensions of education, health, and quality of life of a household can indicate the degree of poverty in Indonesia. Increasing the percentage of households with electricity lighting sources, sources of proper drinking water, and recent births assisted by medical personnel, indicating a decrease in the percentage of poverty but on the other hand also indicates an increase in the open unemployment sector.
Analisa Quality of Service pada Jaringan Wireless Berbasis Software-Defined Network dengan Protokol Openflow Menggunakan Floodlight Controller Muhd Iqbal; Zulfan Zulfan; Muhammad Arif Ramadhan
Journal of Data Analysis Volume 3, Number 1, June 2020
Publisher : Department of Statistics, Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24815/jda.v3i1.14771

Abstract

Jaringan komputer merupakan sistem yang terdiri dari dua atau lebih perangkat komputer yang saling terhubung. Semakin banyak perangkat jaringan yang digunakan maka semakin lama waktu yang diperlukan untuk mengkonfigurasikan jaringan. Metode Software-Defined Network (SDN) dapat menjadi solusi untuk mengatasi hal tersebut. SDN dapat mengendalikan dan mengkonfigurasikan perangkat jaringan secara bersamaan dalam jumlah banyak. Untuk dapat menjalankan SDN dibutuhkan controller untuk mengatur jaringan. Pada penelitian ini, controller yang akan digunakan adalah Floodlight Controller dan untuk mengetahui kemampuan jaringan, Quality of Service (QoS) dari SDN akan diuji. Pertama, jaringan pada perangkat lunak Mininet akan dirancang terlebih dahulu. Selanjutnya dilakukan pengujian QoS dengan dan tanpa menggunakan metode Hierarchical Token Bucket (HTB). Kemudian, hasil dari pengujian akan dibandingkan dan dinilai menggunakan standar TIPHON. Dari hasil pengujian, dengan menggunakan metode HTB, jaringan yang dihasilkan lebih bagus dibandingkan tanpa metode HTB. Computer network is a system consisting of two or more interconnected computer devices. The more network devices used, the longer it takes to configure the network. The Software-Defined Network (SDN) method can be a solution to overcome this. SDN can control and configure network devices simultaneously in large numbers. SDN can be run physically and virtually on Mininet software. To be able to run SDN, a controller is needed to run the network. In this study, the controller that will be used is the Floodlight Controller and to find out the network capabilities, Quality of Service (QoS) from the SDN will be tested. First, the network on the Mininet software was designed first. Then QoS testing is done with and without using the Hierarchical Token Bucket (HTB) method. Then, the results of the tests will be compared and assessed using the TIPHON standard. From the test results, using the HTB method, the resulting network is better than without the HTB method.
Identifikasi Faktor-Faktor yang Memengaruhi Angka Harapan Hidup di Sumatera Tahun 2018 Menggunakan Analisis Regresi Spasial Pendekatan Area Evi Ramadhani; Nany Salwa; Medina Suha Mazaya
Journal of Data Analysis Volume 3, Number 2, December 2020
Publisher : Department of Statistics, Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24815/jda.v3i2.22350

Abstract

Angka Harapan Hidup (AHH) merupakan perkiraan usia hidup yang dapat dicapai oleh penduduk pada suatu wilayah. AHH merupakan salah satu indikator derajat kesehatan masyarakat suatu negara yang digunakan sebagai tolok ukur dalam mengevaluasi kinerja pemerintah di bidang kesehatan, lingkungan, dan sosial ekonomi. Salah satu faktor yang memengaruhi pencapain AHH adalah lokasi antar wilayah, sehingga dalam melakukan analisis perlu mempertimbangkan unsur lokasi di dalamnya. Penelitian ini bertujuan mengidentifikasi faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap AHH di 154 kabupaten/kota Pulau Sumatera dengan analisis regresi spasial pendekatan area dan mendapatkan model regresi spasial terbaik pada pemodelan AHH Pulau Sumatera. Regresi spasial merupakan analisis statistika untuk memodelkan dan mengevaluasi hubungan antara variabel dependen dan independen dengan memperhatikan keterkaitan unsur lokasi. Model regresi spasial pendekatan area SAR, SEM, dan SARMA dikaji dengan melibatkan 16 variabel independen terpilih dari 17 variabel independen yang teridentifikasi. Data bersumber dari BPS dan IPKM tahun 2018. Hasil penelitian menunjukkan, bahwa model SEM merupakan model regresi spasial pendekatan area terbaik dengan nilai  sebesar 58,23% dan nilai AIC sebesar 600,27. Variabel yang berpengaruh signifikan memengaruhi AHH Pulau Sumatera secara spasial, diantaranya yaitu proporsi balita gizi buruk dan kurang (X1), proporsi desa dengan kecukupan jumlah bidan per 1.000 penduduk (X7), proporsi rumah tangga dengan akses sanitasi (X9), persentase penduduk miskin (X13), angka buta huruf penduduk usia 15 tahun ke atas (X14), dan rata-rata lama sekolah (X15).Life expectancy is an estimate of the life span that can be achieved by residents in a region. Life expectancy is one of the indicators of a country’s public health degree that is used as a benchmark in evaluating government performance in the health, environmental, and socioeconomic fields. One of the factors that influence the achievement of life expectancy is the location between regions, so in conducting the analysis necessary to consider the element of location. This study aims to identify factors that have a significant effect on life expectancy in 154 districts/cities of Sumatra Island with spatial regression analysis of the area approach and to obtain the best model of spatial regression in the life expectancy modeling in Sumatra Island. Spatial regression is a statistical analysis to model and evaluate relationships between dependent variables and independent variables by paying attention to interrelations of location elements. The spatial regression model approaches the area of SAR, SEM, and SARMA reviewed with 16 independent variables selected from 17 identified independent variables. Data sourced from BPS and IPKM in 2018. The results show that the SEM model is the best spatial regression model for the area approach with a  value of 58.23% and an AIC value of 600.27. In term of spatial, variables that have a significant effect affect fife expectancy in Sumatra Island is the proportion of malnourished and undernourished toddlers (X1), the proportion of villages with the number of adequate of midwives per1,000 inhabitants (X7), the proportion of households with access to sanitation (X9), the percentage of population live in poverty (X13), the illiteracy rate of the population aged 15 years and over (X14), and the average length of schooling (X15).

Page 3 of 3 | Total Record : 29

 1   2   3 

Filter by Year

2018 2020


Reset
Filter By Issues
All Issue Volume 3, Number 2, December 2020 Volume 3, Number 1, June 2020 Volume 2, Number 2, December 2019 Volume 2, Number 1, June 2019 Volume 1, Number 2, December 2018 Volume 1, Number 1, June 2018