bluuebunny/crossref_metadata_2025 huggingface dataset:
Hubungan Academic Self-Efficacy dan Academic Stress pada Mahsiswa S1 Tingkat Akhir Unisba
Authors: Rahmanda Aqyla Halwa Andhina , Kusdiyati Sulisworo
Published: September 2023

Abstract. Academic stress is one of the phenomena experienced by students who are working on their thesis. Academic Stress is a combination of several academic demands that exceed the strength or availability of someone's resources to get through it (Wilks, 2008). Academic Self-Efficacy is one of the factors that can affect Academic Stress (Oon, 2007). The purpose of this study is to see if there is a relationship between Academic Self - Efficacy and Academic Stress in final year undergraduate students of Unisba who are working on their thesis. This research approach is quantitative research and uses correlational methods. The research was conducted on 378 active final year undergraduate students of Unisba who were working on their thesis using quota sampling technique. The measuring instrument used is the Academic Self-Efficacy Scale compiled by Zajacova et al., (2005) which has been adapted into Indonesian by Arlinkasari & Zakiah (2017). The Academic Stress measuring instrument used in this study is the Student-Life Stress Inventory academic stress scale from Gadzella, B. M. (1994) which has been adapted into Indonesian by Praghlopati et al (2021). The results showed that there is a significant negative relationship between academic self-efficacy and academic stress (R Square = 0.02; Sig. 0.00). This means that the higher the academic self-efficacy of students, the lower they will tend to experience academic stress.

Abstrak. Academic stress merupakan salah satu fenomena yang dialami mahasiswa yang sedang mengerjakan skripsi. Academic Stress merupakan suatu perpaduan dari beberapa tuntutan akademik yang melebihi kekuatan atau ketersediaan sumber daya seseorang untuk melewatinya (Wilks, 2008). Academic Self – Efficacy merupakan salah satu faktor yang dapat mempengaruhi Academic Stress (Oon, 2007). Tujuan penelitian ini untuk melihat apakah terdapat hubungan antara Academic Self – Efficacy dan Academic Stress pada mahasiswa S1 tingkat akhir Unisba yang sedang mengerjakan skripsi. Pendekatan penelitian ini adalah penelitian kuantitatif dan menggunakan metode korelasional. Penelitian dilakukan pada 378 mahasiswa aktif S1 tingkat akhir Unisba yang sedang mengerjakan skripsi dengan menggunakan teknik quota sampling. Alat ukur yang digunakan yaitu Academic Self-Efficacy Scale yang disusun oleh Zajacova et al., (2005) yang sudah diadaptasi ke dalam bahasa Indonesia oleh Arlinkasari & Zakiah (2017). Alat ukur Academic Stress yang digunakan dalam penelitian ini adalah skala stress akademik Student-Life Stress Inventory dari Gadzella, B. M. (1994) yang sudah diadaptasi ke dalam Bahasa Indonesia oleh Praghlopati et al (2021). Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat hubungan yang negative signifikan antara academic self – efficacy dan academic stress (R Square = 0.02; Sig. 0,00). Artinya semakin tinggi academic self – efficacy mahasiswa maka mereka akan cenderung lebih rendah untuk mengalami academic stress.
Selang Kepercayaan Bootstrap Parametrik untuk Perbedaan Signal to Noise Ratio dari Distribusi Eksponensial Dua Parameter pada Data Waktu Kegagalan Laminasi Mylar-Poliuretana
Authors: Mukminin Amirul , Kudus Abdul
Published: September 2023

Abstract. The two-parameter exponential distribution is a probability model associated with observed unit failure time data. Investigating the estimation characteristics of the Signal to Noise Ratio (SNR) difference between two populations with a two-parameter exponential distribution is intriguing. SNR represents the ratio between the mean and standard deviation. For more accurate results in estimating the SNR difference between two populations, confidence intervals can be utilized. One of the methods suitable for constructing confidence intervals is the parametric bootstrap method, particularly effective for small sample sizes with distribution assumptions. The confidence intervals built are based on bootstrap percentiles. The data used in this study consists of small-sized samples of failure times of mylar-polyurethane lamination in High Voltage Direct Current (HVDC) insulation structures, subjected to voltage loads of 100.3 kV/mm and 361.4 kV/mm. Based on the calculations, it was found that with a 95% confidence level, the parametric bootstrap confidence interval for the SNR difference of the two-parameter exponential distribution of failure times in mylar-polyurethane lamination under electric voltage loads of 100.3 kV/mm and 361.4 kV/mm falls within the range of [-0.29; 0.93].

Abstrak. Distribusi eksponensial dua parameter adalah model probabilitas yang terkait dengan data waktu kegagalan unit yang diamati. Karakteristik dari estimasi perbedaan Signal to Noise Ratio (SNR) dari dua populasi berdistribusi eksponensial dua parameter menarik untuk diteliti. SNR adalah rasio antara rata-rata dengan simpangan baku.  Untuk hasil yang lebih akurat dalam memperkirakan estimasi perbedaan SNR dari dua populasi yaitu menggunakan selang kepercayaan. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam membangun selang kepercayaan yaitu dengan metode bootstrap parametrik yang cocok untuk ukuran data sampel yang kecil dan memiliki asumsi distribusi. Selang kepercayaan yang dibangun didasarkan pada bootstrap persentil. Data yang digunakan adalah data sampel berukuran kecil yaitu waktu kegagalan laminasi mylar-poliuretana pada struktur isolasi High Voltage Direct Current (HVDC) dengan beban tegangan 100,3 kV/mm dan 361,4 kV/mm. Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh bahwa dengan tingkat kepercayaan 95% selang kepercayaan bootstrap parametrik untuk perbedaan SNR dari distribusi eksponensial dua parameter pada data waktu kegagalan laminasi mylar-poliuretana dengan beban tegangan listrik 100,3 kV/mm dan 361,4 kV/mm adalah berada di dalam rentang [–0,29; 0,93].
Implementasi Metode Artificial Neural Network (ANN) Algoritma Backpropagation untuk Klasifikasi Kualitas Udara di Provinsi DKI Jakarta Tahun 2021
Authors: Putri Lutfiah Anindya , Suwanda
Published: September 2023

Abstract. Classification is the systematic division of an individual into a group or category according to established rules or standards. There are several classification algorithms that can be used to classify data, including logistic regression, discriminant analysis, and Artificial Neural Network (ANN). This study uses an Artificial Neural Network (ANN) classification algorithm because the data used is not normally distributed. ANN is a classification algorithm that is widely used for character recognition problems and is a strong classifier because of its high calculation rate and accuracy. In this thesis, ANN is implemented on air quality classification data for DKI Jakarta in 2021 with particulate (PM10), sulfide (SO2), carbon monoxide (CO), Ozone (O3), and nitrogen dioxide (NO2) variables. This method will be calculated based on the accuracy, precision, and recall values obtained from the confused matrix. The most optimal classification results are obtained from the network architecture, which consists of 5 input layers, 4 hidden layers, and 2 output layers with an epoch value of 5000 and a learning rate of 0.001. The network architecture produces an accuracy value of 94%, a precision of 90%, and a recall of 100%.

Abstrak. Klasifikasi adalah pembagian sistematis dari sebuah individu ke dalam suatu kelompok atau kategori menurut aturan atau standar yang ditetapkan. Terdapat beberapa algoritma klasifikasi yang dapat digunakan dalam mengklasifikasi data, diantaranya regresi logistik, analisis diskriminan, dan Artificial Neural Network (ANN). Penelitian ini menggunakan algoritma klasifikasi Artificial Neural Network (ANN) karena data yang digunakan tidak berdistribusi normal. ANN merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang banyak digunakan untuk masalah pengenalan karakter dan merupakan classifier yang kuat karena tingkat perhitungan dan keakuratannya yang tinggi. Pada skripsi ini, ANN diimplementasikan pada data klasifikasi kualitas udara DKI Jakarta Tahun 2021 dengan variabel partikulat (PM10), sulfida (SO2), karbon monoksida (CO), Ozon (O3), dan nitrogen dioksida (NO2). Metode tersebut akan dihitung berdasarkan ukuran nilai accuracy, precision, dan recall yang didapat dari confusion matrix. Hasil pengklasifikasian yang paling optimal didapat dari arsitektur jaringan yang terdiri dari 5 input layer, 4 hidden layer, dan 2 output layer dengan nilai epoch 5000 dan learning rate 0.001. Arsitektur jaringan tersebut menghasilkan nilai accuracy sebesar 94%, precision sebesar 90%, dan recall sebesar 100%.
Pemodelam Regresi Conway-Maxwell-Poisson untuk Mengatasi Overdispersi pada Data Angka Kematian Ibu di Provinsi Jawa timur
Authors: Dzikria Khofiyandi Deri , Suliadi
Published: September 2023

Abstract. Poisson regression is usually used to model count data.  one assumption in Poisson regression is equidispersion that meanS  the mean equals to the variance. However, in real data it is often this assumption does not meet. One way to overcome overdispersion is the Conway-Maxwell-Poisson (COM-Poisson) regression. This study  applied the COM-Poisson regression to model the effect of Pregnant women who receive a minimum of 4 antenatal care visits (X1), Active Integrated Health Post (X2), Delivery assisted by Healthcare Professional (X3), Provision of Iron Supplement Tablets to Pregnant Women (X4), Pregnant women who received Td2+ Immunization (X5) and Poverty Rate (X6) to Maternal Mortality Rate (Y) for East Java Province data of 2020. The obtained model is with dispersion parameter  0,35044. Meanwhile, the factors that influence the maternal mortality rate are pregnant women who get at least 4 checkups or check-ups at the end of their pregnancy (X1) and pregnant women who receive health services, especially at posyandu (X2).

Abstrak. Regresi Poisson digunakan dalam memodelkan data cacahan. Salah satu asumsi dalam regresi Poisson adalah equdispersi yang berarti rata-rata sama dengan varians. Namun, pada data rill seringkali asumsi ini tidak terpenuhi. Salah satu cara untuk mengatasi overdispersi adalah dengan menggunakan regresi Conway-Maxwell-Poisson (COM-Poisson). Penelitian regresi COM-Poisson ini diterapkan untuk memodelkan pengaruh dari pemeriksaan akhir masa kehamilan (K4) (X1), keberadaan posyandu aktif (X2), persalinan yang ditolong tenaga kesehatan (X3), pemberian tablet penambah darah pada ibu hamil (X4), pemberian imunisasi td2+ pada ibu hamil (X5) dan persentase penduduk miskin (X6) terhadap Angka Kematian Ibu(Y) di Provinsi Jawa Timur pada data tahun 2020 Diperoleh model Conway-Maxwell-Poisson adalah dengan parameter dispersi  0,35044. Sememtara itu, faktor-faktor yang mempengaruhi angka kematian ibu adalah ibu hamil yang mendapatkan pemeriksaan minimal 4 kali (K4) atau pemeriksaan akhir masa kehamilan (X1) dan ibu hamil yang menerima pelayanan kesehatan terutama di posyandu (X2).
Implementasi Zero Inflated Beta Regression Model pada Proporsi Kematian Ibu di Kota Bandung Tahun 2020
Authors: Kaulika Labana , Hajarisman Nusar
Published: September 2023

Abstract. Zero inflated beta is a mixture of the continous distribution on (0, 1) and the generated distribution which can produce a non-negative probability to 0. Zero Inflated Beta Regression (BeZI) is a method that can handle or model data that has a high proportion of zeros or there are excess zeros in the data. In this study, the response variable y has a mix between the beta distribution and the point mass at zero. Estimation of the regression parameters from the zero inflated beta regression model uses the Maximum Likelihood Estimation (MLE), where the estimation process is solved numerically. The numerical method used is the Fisher’s scoring method based on the score vector and the Fisher Information matrix to estimate the parameters of the maternal mortality rate in the city of Bandung in 2020. The results of the research on the count regression model show that the percentage variable K1 has a negative effect on the proportion of maternal deaths in Bandung City in 2020, while in the zero inflation model it is found that there are no variables that have an influence on the proportion when maternal deaths do not occur.

Abstrak. Zero inflated beta merupakan campuran distribusi kontinu pada (0, 1) dan distribusi yang dibangkitkan dimana dapat menghasilkan probabilitas non-negatif ke 0. Zero Inflated Beta Regression (BeZI) merupakan metode yang dapat menangani atau memodelkan suatu data yang memiliki proporsi nol yang tinggi atau terdapat excess zero dalam data. Dalam skripsi ini, variabel respon  memiliki percampuran antara distribusi beta dan titik massa pada nol. Penaksiran parameter regresi dari model regresi zero inflated beta menggunakan Maximum Likelihood Estimation (MLE), dimana proses penaksirannya diselesaikan secara numerik. Metode numerik yang digunakan yaitu metode Fisher’s scoring berdasarkan pada vektor skor dan matriks informasi Fisher untuk menaksir parameter dari angka kematian ibu di kota bandung tahun 2020. Hasil penelitian pada model count regression diperoleh bahwa variabel persentase K1 memiliki pengaruh negatif terhadap proporsi kematian ibu Kota Bandung tahun 2020, sedangkan pada model zero inflation diperoleh bahwa tidak ada variabel yang memiliki pengaruh terhadap proporsi pada saat tidak terjadinya kematian ibu.
Perbandingan Holt-Winters Exponential Smoothing dengan Artificial Neural Networks dalam Peramalan Produksi Cabai Besar di Kabupaten Garut Provinsi Jawa Barat
Authors: Adi Pratama Ihram , Iswani Achmad Anneke
Published: September 2023

Abstract. This study discusses the comparison of Holt-Winters Exponential Smoothing method  with Artificial Neural Networks in forecasting large chili production, Garut Regency, West Java Province. The Holt-Winters Exponential Smoothing method  is a forecasting method on time series data with trend and seasonal data patterns based on three equations, one for stationary, one for trend and one for seasonal. There are two methods in Holt-Winters Exponential Smoothing, namely multiplicative and additive.Artificial Neural Networks is a method inspired by human central neural networks. One method that can be used for forecasting in ANN is Neural Network Autoregression or NNAR. NNAR can be used to forecast forecasting through pattern recognition from  inputs by utilizing lag values as inputs and then refined through the learning process using Backpropagation Algorithms. This method comparison uses RMSE (Root Mean Squared Error) to see the accuracy of forecasting accuracy. The data used is secondary data from the large chili production of Garut Regency in 2016 – 2022. Analysis of both methods resulted in the smallest RMSE value or forecasting accuracy on NNAR with RMSE Testing of 39,490.91. So to forecast m future period, you can use the Artificial Neural Networks  method with Neural Network Autoregression because it has a smaller RMSE value.

Abstrak. Penelitian ini membahas mengenai perbandingan metode Holt-Winters Exponential Smoothing dengan Artificial Neural Networks dalam peramalan produksi cabai besar Kabupaten Garut Provinsi Jawa Barat. Metode Holt-Winters Exponential Smoothing merupakan metode peramalan pada data deret waktu dengan pola data trend dan musiman yang didasarkan pada tiga persamaan yaitu satu untuk stasioner, satu untuk trend dan satu untuk musiman. Terdapat dua metode dalam Holt-Winters Exponential Smoothing yaitu multiplikatif dan aditif. Artificial Neural Networks merupakan metode yang terinspirasi dari jaringan saraf pusat manusia. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk peramalan dalam ANN adalah Neural Network Autoregression atau NNAR. NNAR dapat digunakan untuk memperkirakan peramalan melalui pengenalan pola dari input dengan memanfaatkan nilai lag sebagai input dan kemudian disempurnakan melalui proses pembelajaran menggunakan Algoritma Backpropagation. Perbandingan metode ini menggunakan RMSE (Root Mean Squared Error) untuk melihat akurasi ketepatan peramalan. Data yang digunakan adalah data sekunder dari produksi cabai besar Kabupaten Garut tahun 2016 – 2022. Analisis kedua metode tersebut menghasilkan nilai RMSE atau ketepatan peramalan terkecil pada NNAR dengan RMSE Pengujian sebesar 39.490,91. Sehingga untuk meramalkan m periode kedepan dapat menggunakan metode Artificial Neural Networks dengan Neural Network Autoregression karena memiliki nilai RMSE lebih kecil.
Penerapan Model Regresi Zero-One Inflated Beta (BEINF) pada Proporsi Pemain Sepak Bola yang dimainkan dalam Satu Musim
Authors: Faridah Rida , Hajarisman Nusar
Published: September 2023

Abstract. Linear regression is usually used to model the relationship between a dependent variable and one or more independent variables where the response is continuous and normally distributed. However, if the assumption of normality of the response is not met, and the estimation for the linear regression model is not accurate, then zero-one inflated beta (BEINF) regression is an alternative method to model the relationship between the response variable and predictors where the response is a mixture of beta distribution and bernouli distribution. The results of this research are that there are several factors that affect the response variable, namely the BMI variable (X1), Forty Yard Run (X2), Vertical Jump (X3), Wide Jump (X4) and for predicting the chances of soccer players it can be said that, in the model 0 < Y < 1 the chance that a soccer player will be chosen to play in the match is equal to =0.4514 times more than before assuming the value of the other predictor variables is fixed. In the Y = 1 model, the chance that a soccer player will be chosen to play in the match increases by f(y=1)= 0.2086 times compared to before assuming the value of the other predictor variables remains constant. In the Y = 0 model, the chance that a soccer player will not be chosen to play in the match increases by f(y=0)=0,7576 times compared to before, assuming the values of the other predictor variables remain constant.

Abstrak. Regresi linier biasanya digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen yang dimana respon bersifat kontinu dan berdistribusi normal. Namun apabila asumsi normalitas respon tidak terpenuhi, dan estimasi untuk model regresi linier tidak akurat, maka regresi zero-one inflated beta (BEINF) adalah metode alternatif untuk memodelkan hubungan antara variabel respon dan prediktor dimana respon berdistribusi campuran antara distribusi beta dan distribusi bernouli. Hasil dari penelitan ini adalah terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi variabel respon yaitu variabel BMI (X1), Lari Empat Puluh Yard (X2), Lompat Vertikal (X3), Lompat Lebar (X4) dan untuk prediksi peluang pemain sepak bola dapat dikatakan bahwa, pada model 0 < Y < 1 peluang pemain sepak bola akan dipilih untuk bermain di pertandingan adalah sebesar =0.4514 kali lipat dibanding sebelumnya dengan asumsi nilai variabel prediktor lain tetap. Pada model Y = 1 peluang pemain sepak bola akan dipilih untuk bermain di pertandingan meningkat sebesar f(y=1)= 0.2086 kali lipat dibanding sebelumnya dengan asumsi nilai variabel prediktor lain tetap. Pada model Y = 0 peluang pemain sepak bola tidak akan dipilih untuk bermain di pertandingan meningkat sebesar f(y=0)=0,7576 kali lipat dibanding sebelumnya dengan asumsi nilai variabel prediktor lain tetap.
Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka Provinsi Jawa Barat Menggunakan Model Spatial Autoregressive Moving Average (SARMA)
Authors: Fikriani Anisa , Nur Azizah Komara Rifai
Published: September 2023

Abstract. SARMA is one of the spatial regression models that combines the SAR model and the SEM model. The SARMA model is used when there are lag and error dependencies. The SARMA parameter estimator uses the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method. To explain the spatial relationship between observation locations, a spatial weighting matrix based on contiguity is used. West Java Province is a province that has the highest open unemployment rate in Indonesia in 2022. The purpose of this study is to model the SARMA regression and find out the factors that significantly influence the open unemployment rate in West Java Province in 2022. The results showed that the data contained lag and error spatial dependencies so that the SARMA model was feasible to use. The model shows that the average length of schooling, labor force participation rate, life expectancy, and GRDP growth rate have a significant effect on the open unemployment rate. The open unemployment rate of the ith districts/cities that are close together has a significant effect on the open unemployment rate of the surrounding districts/cities of -0.5334 and the error between ith adjacent districts/cities has an effect on the open unemployment rate of the surrounding districts/cities of 0.7292.

Abstrak. SARMA merupakan salah satu model regresi spasial yang menggabungkan antara model SAR dan model SEM. Model SARMA digunakan apabila terdapat dependensi lag dan dependensi error. Penduga parameter SARMA ini menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Untuk menjelaskan hubungan spasial antar lokasi pengamatan digunakan matriks pembobot spasial berdasarkan ketetanggaan (contiguity). Provinsi Jawa Barat merupakan provinsi yang memiliki tingkat pengangguran terbuka tertinggi di Indonesia pada tahun 2022. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk memodelkan regresi SARMA dan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jawa Barat tahun 2022 secara signifikan. Hasil penelitian menunjukan bahwa data mengandung dependensi spasial lag dan error sehingga model SARMA layak digunakan. Model menunjukan rata-rata lama sekolah, tingkat partisipasi angkatan kerja, angka harapan hidup, dan laju pertumbuhan PDRB berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka. Tingkat pengangguran terbuka kabupaten/kota ke-i yang berdekatan berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka kabupaten/kota disekitarnya sebesar -0,5334 dan  error antar kabupaten/kota ke-i yang berdekatan berpengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka kabupaten/kota disekitarnya sebesar 0,7292.
Perbandingan Model Regresi Zero Inflated Poisson (ZIP) dan Hurdle Poisson (HP) pada Kasus Kematian Balita di Kota Bandung Tahun 2021
Authors: Ressa Nuryaningsih Ani , Nusar Hajarisman
Published: September 2023

Abstract. In this study, the response variable is assumed to be Poisson-distributed enumeration data.  However, in the Poisson regression model, the enumerated data often deviates from the Poisson distribution because of the proportion of excess zero values ​​in the response variable (excess zero), resulting in a larger variance than the average of the observed variables (overdispersion).  Therefore, this study aims to model the data with Zero Inflated Poisson (ZIP) and Hurdle Poisson regression.  Based on the results of the study by comparing the ZIP and Hurdle Poisson regression models using the Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criteria (BIC) values, it is found that the Hurdle Poisson regression model is more appropriate for modeling child mortality data in the city of Bandung in 2021 or in other words the Hurdle Poisson regression model is better at dealing with overdispersion and excess zeros problems compared to the Zero Inflated Poisson (ZIP) regression model.

Abstrak. Pada penelitian ini variabel respon diasumsikan merupakan data cacahan yang berdistribusi Poisson. Namun, pada model regresi Poisson data cacah seringkali menyimpang dari distribusi Poisson karena proporsi nilai nol yang berlebih pada variabel respon (excess zero), sehingga menghasilkan varian yang lebih besar dari rata-rata variabel yang diamati (overdispersi). Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk memodelkan data dengan regresi Zero Inflated Poisson (ZIP) dan Hurdle Poisson. Berdasarkan hasil penelitian dengan membandingkan model regresi ZIP dan Hurdle Poisson menggunakan nilai Akaike Information Criterion (AIC) dan Bayesian Information Criteria (BIC), maka diperoleh bahwa model regresi Hurdle Poisson lebih tepat digunakan untuk memodelkan data kematian balita di Kota Bandung tahun 2021 atau dengan kata lain model regresi Hurdle Poisson lebih baik dalam menangani masalah overdispersi dan excess zeros dibandingkan dengan model regresi Zero Inflated Poisson (ZIP).
Diagram Kendali Triple Homogeneously Weighted Moving Average dan Penerapannya pada Proses Plating Aksesori Mobil PT. XYZ
Authors: Amanda Belia Fairuza , Suliadi Suliadi
Published: September 2023

Abstract. Quality control is carried out to maintain or improve product quality to meet consumer satisfaction. One of the methods that can be used is control chart. Triple Homogeneously Weighted Moving Average (THWMA) is one of the control chart techniques that can be used in quality control. The Triple Homogeneosly Weighted Moving Average control chart is a control chart for efficient monitoring of the process average under zero state and steady state which is very sensitive in identifying small and continuous changes in the process effectively and using three times sample information. THWMA control is considered superior to the previously existing Homogeneosly Weighted Moving Average (HWMA) and Double Homogeneosly Weighted Moving Average (DHWMA) control charts and from other competitors. In our thesis we will apply a THWMA control chart to monitor the plating process of PT. XYZ. The results obtained in Phase I of the in control chart, so that the parameter values ​​used in Phase II are  of 10.691 dan  of 0.67. Phase II control chart using K = 2.994 and λ = 0.25, it is found that the THWMA control chart is controlled.

Abstract. Quality control is carried out to maintain or improve product quality to meet consumer satisfaction. One of the methods that can be used is control chart. Triple Homogeneously Weighted Moving Average (THWMA) is one of the control chart techniques that can be used in quality control. The Triple Homogeneosly Weighted Moving Average control chart is a control chart for efficient monitoring of the process average under zero state and steady state which is very sensitive in identifying small and continuous changes in the process effectively and using three times sample information. THWMA control is considered superior to the previously existing Homogeneosly Weighted Moving Average (HWMA) and Double Homogeneosly Weighted Moving Average (DHWMA) control charts and from other competitors. In our thesis we will apply a THWMA control chart to monitor the plating process of PT. XYZ. The results obtained in Phase I of the in control chart, so that the parameter values ​​used in Phase II are  of 10.691 dan  of 0.67. Phase II control chart using K = 2.994 and λ = 0.25, it is found that the THWMA control chart is controlled.
Perbandingan Metode Seasonal ARIMA dan Metode Fuzzy Time Series-Markov Pada Prediksi Inflasi di Indonesia
Authors: Ahsan Rafiq Thariq , Rifai Nur Azizah Komara
Published: September 2023

Abstract. Forecasting is the process of estimating something that will come based on existing data that will later be analyzed. Seasonal ARIMA is one of the methods in forecasting time series data that contains seasonal elements. Seasonal ARIMA is an emerging extension of the ARIMA method that makes it easier to forecast seasonally patterned data. In addition, a method that is often used for forecasting is the Fuzzy Time Series method. This study aims to forecast the future value of inflation in Indonesia using the best model from the comparison of Seasonal ARIMA and Fuzzy Time Series. The forecasting results will be compared through the error rate seen through Mean Absolute Percentage Error (MAPE). The data used is Indonesian general inflation data from January 2010 to September 2019. The results showed that the MAPE of the Seasonal ARIMA  and Fuzzy Time Series-markov methods were 24.999% and 12.273%. This shows that Fuzzy Time Series-markov is more suitable for forecasting the value of inflation in Indonesia because it provides a smaller error value.

Abstrak. Peramalan (forecasting) adalah proses memperkirakan sesuatu yang akan datang berdasarkan data yang sudah ada yang nantinya akan dianalisis. Seasonal ARIMA adalah salah satu metode dalam peramalan (forecasting) data deret waktu yang mengandung unsur musiman. Seasonal ARIMA merupakan perluasan yang muncul dari metode ARIMA yang memudahkan untuk melakukan peramalan data yang berpola musiman. Selain itu, adapun metode yang sering dipakai untuk peramalan adalah metode Fuzzy Time Series. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan nilai inflasi di Indonesia kedepan memakai model terbaik dari hasil perbandingan Seasonal ARIMA dan Fuzzy Time Series. Hasil peramalan akan dibandingkan melalui tingkat kesalahan yang dilihat melalui Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Data yang digunakan merupakan data inflasi umum Indonesia dari Januari 2010 sampai dengan September 2019. Hasil Penelitian menunjukkan bahwa MAPE dari metode Seasonal ARIMA  dan Fuzzy Time Series-markov adalah sebesar 24,999% dan 12,273%. Hal ini menunjukkan bahwa Fuzzy Time Series-markov lebih cocok untuk peramalan nilai inflasi di Indonesia karena memberikan nilai error yang lebih kecil.
Penerapan Metode Fuzzy Time Series Model Lee pada Peramalan Jumlah Pendaftaran Siswa SMA Negeri 1 Senayang Kepulauan Riau
Authors: Regina Maulisya  , Nur Azizah Komara Rifai
Published: September 2023

Abstract. The Fuzzy Time Series method was first developed by Song and Chissom in 1993 which is a data forecasting method using the concept of fuzzy sets as the basis for calculation, the forecasting system by capturing patterns from past data is then used to project future data. In 1996, Chen found that the model had a poor error rate so he refined the model. Then in 2009, Lee found a model better than Chen's model with the least error rate. There are several schools that have an increasing or decreasing number of prospective students, as well as at SMA Negeri 1 Senayang. The purpose of this study was to obtain the results of forecasting the number of enrollments of SMA Negeri 1 Senayang students for the next period using Lee's Fuzzy Time Series model with sturgess rules and calculating the error rate of forecasting results. This study used data on the number of enrollments of SMA Negeri 1 Senayang students for the period 2002/2003 to 2022/2023 as many as 21 data. The forecasting results for the 2023/2024 period using Lee's Fuzzy Time Series model are 48 students with a forecasting result error rate of 13.9883 or 14% with good forecasting model criteria and can be used for forecasting the next period.

Abstrak. Metode Fuzzy Time Series pertama kali dikembangkan oleh Song dan Chissom pada tahun 1993 yang merupakan metode peramalan data menggunakan konsep himpunan fuzzy sebagai dasar perhitungan, sistem peramalannya dengan menangkap pola dari data masa lampau kemudian digunakan untuk memproyeksi data yang akan datang. Pada tahun 1996, Chen menemukan bahwa model tersebut mempunyai tingkat kesalahan yang kurang baik sehingga ia menyempurnakan modelnya. Kemudian tahun 2009, Lee menemukan model yang lebih baik dari model Chen dengan tingkat kesalahan paling kecil. Terdapat beberapa sekolah yang mempunyai jumlah calon siswa yang mengalami peningkatan maupun penurunan, begitu pun di SMA Negeri 1 Senayang. Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan hasil peramalan jumlah pendaftaran siswa SMA Negeri 1 Senayang untuk satu periode berikutnya menggunakan Fuzzy Time Series model Lee dengan aturan sturgess serta menghitung tingkat kesalahan hasil peramalan. Penelitian ini menggunakan data jumlah pendaftaran siswa SMA Negeri 1 Senayang periode 2002/2003 sampai 2022/2023 sebanyak 21 data. Hasil peramalan untuk periode 2023/2024 dengan menggunakan Fuzzy Time Series model Lee yaitu sebesar 48 siswa dengan tingkat kesalahan hasil peramalan sebesar 13.9883 atau 14% dengan kriteria model peramalan baik dan dapat digunakan untuk peramalan periode berikutnya.
Penerapan Model Regresi Zero Inflated Negative Binomial pada Kasus Campak di Provinsi Jawa Barat Tahun 2020
Authors: Amarita Isma , Hajarisman Nusar
Published: September 2023

Abstrak. Analisis regresi merupakan suatu metode yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas dan variabel respon. Dalam sebuah analisis regresi dengan variabel respon yang bersifat diskrit, dapat menggunakan analisis regresi Poisson.  Pada regresi Poisson harus memenuhi asumsi equisdispersi. Namun dalam pengaplikasiannya tak jarang mengalami pelanggaran asumsi, dimana nilai varians lebih besar dari nilai rata – ratanya atau bisa disebut dengan overdispersi. Salah satu penyebab overdispersi adalah adanya nilai nol yang berlebih (excess zeros) pada data variabel respon. Metode yang tepat untuk memodelkan kasus dengan data excess zeros dan terjadi overdispersi yaitu dengan menggunakan metode Zero Inflated Negative Binomial (ZINB). Tujuan penelitian ini adalah untuk memperoleh hasil dari penerapan regresi Zero Inflated Negative Binomial dalam memodelkan kasus campak di Provinsi Jawa Barat tahun 2020 serta mengetahui faktor apa saja yang berpengaruh signifikan terhadap kasus campak di Provinsi Jawa Barat tahun 2020. Dari hasil analisis, pada model regresi Poisson data mengalami kondisi overdispersi dan data mengalami excess zeros maka harus dilanjutkan analisis menggunakan regresi Zero Inflated Negative Binomial (ZINB). Pada analisis regresi ZINB diperoleh hasil pengujian bahwa faktor – faktor yang berpengaruh signifikan terhadap besarnya nilai harapan kasus campak di Provinsi Jawa Barat tahun 2020 yaitu persentase pemberian vitamin A, persentase pemberian ASI ekslusif dan persentase balita kurang gizi. Sedangkan faktor yang berpengaruh signifikan terhadap besarnya peluang terjadi campak di Provinsi Jawa Barat tahun 2020 persentase balita kurang gizi.

Abstract. Regression analysis is a method used to determine the relationship between independent variables and response variables. In a regression analysis with discrete response variables, Poisson regression analysis can be used. In regression Poisson must satisfy the assumption of equisdispersion. However, in its application, it is not uncommon to experience violations of assumptions, where the variance value is greater than the average value or can be called overdispersion. One of the causes of overdispersion is the presence of excess zeros in the response variable data. The right method to model cases with excess zeros data and overdispersion is to use the Zero Inflated Negative Binomial (ZINB) method. The purpose of this study is to obtain results from the application of Zero Inflated Negative Binomial regression in modeling measles cases in West Java Province in 2020 and find out what factors have a significant influence on measles cases.
Kajian Preferensi Konsumen pada Moda Transportasi Umum Kereta Api Cikuray
Authors: Erlangga Rizki Yusuf , Lely Syiddatul Akliyah
Published: September 2023

Abstract. Preferences can be defined as a tendency to choose something that is preferred over others, which is part of an individual's decision-making process. These preferences can be influenced by various variables. The background of this research is due to the fact that train Cikuray is one of the new transportation options for the public. Before the public uses the railway as a mode of transportation, they need to use an intermediary mode as the initial mode, and vice versa. This study aims to identify the variables that significantly influence consumer preferences, determine the initial and final modes of transportation chosen by consumers, and provide recommendations for the primary target audience of train. The research methodology employed descriptive statistics with a qualitative approach. Data processing was conducted using scoring analysis. Based on the research findings, the variable of ease of access was found to significantly influence preferences. The initial and final modes of transportation were dominated by private vehicles and online transportation, while the recommended target audience belonged to the consumer group with work and education-related activities.

Abstrak. Preferensi dapat diartikan sebuah kecenderungan untuk memilih sesuatu yang lebih disukai dari pada yang lain, yang mana merupakan bagian dari pengambilan keputusan dari seorang individu. Preferensi tersebut dapat dipengaruhi oleh berbagai variabel, Latar belakang dari penelitian ini dikarenakan KA Cikuray merupakan salah satu opsi moda transportasi baru bagi masyarakat. Sebelum masyarakat menggunkan moda kereta api perlu menggunakan moda perantara sebagai moda awal, begitu pun sebaliknya. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentikasi variabel yang sangat mempengaruhi preferensi konsumen, menentukan moda konsumen awal-akhir dan rekomendasi sasaran utama konsumen kelas KA Cikuray. Metode penelitian yang digunakan deskritif statistik dengan pendeketan kualitatif. Teknik pengolahan data dilakukan dengan menggunakan analisis skoring.
Pengaruh Land Value Capture terhadap Pembiayaan Kawasan Heritage Kota Lama Tangerang
Authors: Ferbiyandani Mochamad Rifky , Indratno Imam , Tarlani Ernawati
Published: September 2023

Abstract. Heritage area located in the City of Tangerang. This area has a lot of history, such as the history of the Chinese nation and the Islamic community that developed since the 80th century. Complex conservation efforts do not accompany this historical character, so gradually the Old City of Tangerang experiences a degradation of historical values; the influencing factor is budget constraints. One way to be observed is by applying land value capture as a measurement instrument in heritage areas through structural equation modeling. This measurement can identify causal relationships obtained from the results of land value capture hypotheses and heritage ecosystems that influence the development of the old Tangerang City area. The final results show a relationship between land value and heritage ecosystem in developing the Kota Lama Tangerang heritage area. The existence of 9 accepted hypotheses indicates this. This research has a novelty in its implementation because the application of land value capture to heritage areas with cases in Indonesia has yet to be carried out by anyone, so this research can contribute to increasing insight into land value capture in a broader scope.

Abstrak. Kawasan heritage yang berada di Kota Tangerang. Kawasan ini menyimpan banyak sejarah didalamnya, seperti sejarah bangsa cina dan masyarakat islam yang berkembang sejak abad-80. Karakter sejarah tersebut tidak diiringi dengan upaya pelestarian yang kompleks sehingga lambat laun Kota Lama Tangerang mengalami degradasi value sejarah, faktor yang mempengaruhinya yaitu keterbatasan anggaran. Salah satu cara yang dapat diamati yaitu dengan menerapkan land value capture sebagai instrument pengukuran pada Kawasan heritage melalui pemodelan structural equational modelling. pengukuran ini mampu mengidentifikasi hubungan sebab akibat yang diperoleh dari hasil hipotesis land value capture dan ekosistem heritage yang berpengaruh terhadap pengembangan Kawasan kota lama Tangerang. Hasil akhir menunjukan bahwa adanya hubungan antara land value dan ekosistem heritage terhadap pengembangan Kawasan heritage Kota Lama Tangerang. Hal ini ditunjukan dengan adanya 9 hipotesis yang diterima. Penelitian ini memiliki kebaharuan dalam pelaksanaannya, karena penerapan land value capture terhadap Kawasan heritage dengan kasus di Indonesia belum dilakukan oleh siapapun, sehingga penelitian ini mampu berkontribusi terhadap peningkatan wawasan land value capture dalam lingkup yang lebih luas.
Kajian Biaya Dampak Pembangunan Kawasan Summarecon Kota Bandung
Authors: Kinan Trigustara Ahmad , Tonny Judiantono  , Yulia Asyiawati
Published: September 2023

Abstract. The construction of Summarecon Mall Bandung will increase the demand for existing public goods and services, based on those construction and activities, costs will arise in an effort to covering the needs for goods and services which are potentionally disrupt the Regional Government's finances, by those case a study is needed regarding the costs of the development impact which is expected to provide an overview of the costs borne by the Regional Government to provide the required public goods and services. The purpose of this study is to identify the financial burden borne by the Regional Government for provide general goods and services with special procedures and Case Study analysis methods that calculate needs directly based on data in the field. The conclusion from this study is that the construction of Summarecon Mall does not burden the Regional Government's financing. To increase these results,  the regional government should increase regional income by establishing rules regarding tax collection.

Abstrak. Pembangunan Summarecon Mall Bandung akan meningkatkan kebutuhan barang dan jasa umum yang telah ada, berdasarkan hal tersebut akan muncul biaya dalam usaha memenuhi kebutuhan barang dan jasa yang dikhawatirkan akan menganggu keuangan Pemerintah Daerah sehingga diperlukan sebuah kajian mengenai biaya dampak pembangunan yang nantinya diharapkan dapat memberikan gambaran beban biaya yang ditanggung oleh Pemerintah Daerah untuk menyediakan barang dan jasa umum yang dibutuhkan. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengidentifikasi beban pembiayaan yang ditanggung Pemerintah Daerah atas penyediaan barang dan jasa umum dengan prosedur khusus dan metode analisis Case Study yang menghitung kebutuhan secara langsung berdasarkan data di lapangan. Kesimpulan dari penelitian ini yaitu pembangunan Summarecon Mall tidak membebani pembiayaan Pemerintah Daerah. Untuk meningkatkan hasil tersebut baiknya pemerintah Daerah dapat meningkatkan pendapatan daerah dengan menetapkan aturan terkait pemungutan pajak.
Kajian Penyediaan Ruang Terbuka Hijau dalam Mewujudkan Kota Ramah Lingkungan di Kecamatan Gedebage Kota Bandung
Authors: Dynanti  , Yulia Asyiawati  , Wishaguna
Published: September 2023

Abstract. This study aims to examine the provision of green open space in the Gedebage District area to create an environmentally friendly city based on the aesthetic aspect of its function as an enhancer of the beauty of the environment and urban landscape. The background of this research is the unavailability of fulfilling 20% of Public Green Open Spaces in Gedebage District so that a study is needed regarding the provision of Green Open Spaces based on aesthetic functions to address urban problems in the aesthetic aspect. The research method used is descriptive descriptive with a green city approach, especially green open space indicators. Data collection was carried out through questionnaires, field observations and literature studies. The analytical method used is scenic beauty estimation analysis (SBE) and analysis of perceptions and preferences to determine the value of the aesthetic quality of green open spaces in Gedebage District, which will then be used as a reference for the provision of green open spaces based on aesthetic functions in the future. The output or results of the research will produce recommendations for types of facilities based on the Green Open Space typology that are adjusted to applicable standards and in accordance with the characteristics of the research study area.

Abstrak. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penyediaan ruang terbuka hijau pada wilayah Kecamatan Gedebage untuk mewujudkan kota yang ramah lingkungan berdasarkan kepada aspek fungsi estetika sebagai peningkat keindahan lingkungan dan lansekap kota. Latar belakang penelitian ini adalah belum tersedianya pemenuhan 20% Ruang Terbuka Hijau Publik di Kecamatan Gedebage sehingga diperlukan kajian mengenai penyediaan Ruang Terbuka Hijau berdasarkan fungsi estetika guna mengatasi permasalah perkotaan pada aspek estetika. Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif deskriptif dengan pendekatan kota hijau khususnya indikator green open space. Pengumpulan data dilakukan melalui kuesioner, observasi lapangan dan studi literatur. Metode analisis yang dilakukan yaitu analisis scenic beauty estimation (SBE) dan analisis persepsi dan preferensi untuk mengetahui nilai kualitas estetika ruang terbuka hijau di Kecamatan Gedebage yang selanjutnya penilaian tersebut akan dijadikan acuan untuk peyediaan ruang terbuka hijau berdasarkan fungsi estetika di masa yang akan datang. Output atau hasil penelitian akan menghasilkan rekomendasi jenis fasilitas berdasarkan tipologi Ruang Terbuka Hijau yang disesuaikan dengan standar yang berlaku dan sesuai dengan karakteristik wilayah studi penelitian.
Kajian Pengelolaan Sampah di Kawasan Tahura Ir. H. Djuanda Berdasarkan Pedoman Pengelolaan Sampah Wisata Alam di Kawasan Hutan
Authors: Sindi Febianti  , Lely Syiddatul Akliyah
Published: September 2023

Abstract. Tourism activities in the Tahura Area Ir. H. Djuanda caused piles of garbage at several points. This pile of garbage is a reflection of waste management in Tahura Ir. H. Djuanda not optimal. The purpose of this study is to identify and analyze efforts to reduce and handle existing waste in Tahura Ir. H. Djuanda according to the 2020 guidelines for Natural Tourism Waste Management in Forest Areas. The research approach used is quantitative with descriptive methods. The analytical method used is descriptive analysis, waste generation analysis, and descriptive statistics analysis. The amount of waste generation in 2022 is 0,457 m3/day, with a composition of 98% organic waste and 2% inorganic waste. The need for container facilities is 6 organic waste bins and 6 inorganic waste bins which are placed at the entrance area and tourist objects made of wood and iron which are closed and padlocked measuring 50 cm x 80 cm so that they are safe from monkey disturbances. Based on the results of the comparison, the existing waste management in Tahura Ir. H. Djuanda does not comply with the guidelines. With a mismatch percentage of 93% in the waste reduction component and 68% in the waste handling component. The recommendation for the Tahura BLUD is to monitor and evaluate waste management in the components of waste reduction and handling in the Tahura Area Ir. H. Djuanda to comply with the guidelines for Natural Tourism Waste Management in Forest Areas.

Abstrak. Aktivitas pariwisata di Kawasan Tahura Ir. H. Djuanda menyebabkan tumpukan sampah di beberapa titik. Tumpukan sampah ini menjadi cerminan pengelolaan sampah di Tahura Ir. H. Djuanda belum optimal. Tujuan dari penelitian ini adalah mengidentifikasi dan menganalisis upaya pengurangan dan penanganan sampah eksisting di Tahura Ir. H. Djuanda sesuai dengan pedoman Pengelolaan Sampah Wisata Alam di Kawasan Hutan Tahun 2020. Pendekatan penelitian yang digunakan adalah kuantitatif dengan penelitian deskriptif. Metode analisis yang digunakan yaitu analisis deskriptif, analisis timbulan sampah, dan analisis statistik deskriptif. Jumlah timbulan sampah pada tahun 2022 yaitu 0,457 m3/ℎ