bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Perkiraan Migrasi Perkelompok Umur Provinsi Banten Tahun 2020
Authors: Ageng Roro Dwi Utamy  , Yayat Karyana  
Published: September 2023

Abstract. In this research, we will calculate the estimated net migration figures for male and female population age groups in the year 2020 for the Province of Banten based on data from the 2020 Population Census. The data analysis technique used is by comparing the Population Growth Rate (PGR) of Indonesia with that of the Province of Banten. By obtaining the difference between the PGR of Indonesia and the PGR of the Province of Banten, we can determine the estimated population change due to migration, or the number of net migrants in the Province of Banten in the year 2020. According to the results of the 2020 Population Census (SP 2020), the PGR of Indonesia is 1.25% per year, while the PGR of the Province of Banten is 1.10% per year, resulting in a difference of -0.15% or -0.015. From the calculations, the estimated number of net migrants in the Province of Banten is -17,875 people. To break down the data into age groups, we use the Age Specific Net Migration Rate (ASNMR) of the Province of Banten based on data from the 2015 Inter-Census Population Survey adjusted to produce negative ASNMR values for the year 2020. This results in the Net Migration Index for males and females, which are -127 and -281 times, respectively.
Abstrak. Dalam penelitian ini akan menghitung perkiraan angka migrasi neto perkelompok umur penduduk laki-laki dan penduduk perempuan tahun 2020 Provinsi Banten berdasarkan data hasil Sensus Penduduk tahun 2020. Teknik analisis data yang digunakan adalah dengan membandingkan Laju Pertumbuhan Penduduk (LPP) Indonesia dengan LPP Provinsi Banten. Dengan didapatkannya nilai selisih antara LPP Indonesia dengan LPP Provinsi Banten, dapat diketahui perkiraan perubahan penduduk karena migrasi, atau dapat diketahui jumlah migran neto penduduk Provinsi Banten tahun 2020. Hasil Sensus Penduduk (SP) 2020, LPP Indonesia adalah 1,25 % pertahun sedangkan LPP Provinsi Banten adalah 1,10% pertahun, sehingga ada selisih sebesar -0,15% atau sebesar -0,015. Dari hasil perhitungan didapat perkiraan jumlah migrasi neto penduduk Provinsi Banten adalah -17.875 orang. Untuk memecah menjadi kelompok umur digunakan Age Specific Net Migration Rate (ASNMR) Provinsi Banten berdasarkan data Survei Penduduk Antar Sensus (SUPAS) 2015 yang disesuaikan, sehingga menghasilkan perkiraan nilai ASNMR tahun 2020 bernilai negatif, dan menghasilkan Indeks Migrasi Neto untuk penduduk laki-laki dan perempuan masing-masing adalah -127 dan -281 kali.
Penerapan Regresi Nonparametrik B-Spline pada Model Tingkat Pengangguran Terbuka Berdasarkan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja dan PDRB di Provinsi Jawa Barat
Authors: Putri Ratna Wulan  , Nur Azizah Komara Rifai  
Published: September 2023

Abstract. The main problem in performing regression analysis is getting an estimate of the shape of the regression curve. There are several approaches in regression models, namely parametric, nonparametric and semiparametric regression models. The shape of the regression model depends on the curve . Non-parametric regression is a method to determine the pattern of the relationship between predictor variables and response variables whose function form is unknown. This is because there is no prior information about the shape of . B-Spline is one of the nonparametric regression methods. B-Spline is a regression model that has very specific statistical and visual interpretations such as data patterns that cannot be identified parametrically, besides that B-Spline is also able to handle smooth data characters. The best model is obtained by minimizing the Generalized Cross Validation (GCV) and the accuracy value. The data used in this study are the Labor Force Participation Rate and GRDP , and the Open Unemployment Rate as the response variable (Y). The modeling results show that with the third order (m = 3) with knot point is one, namely at the knot point and the number of knot points is three, namely at the point with a GCV value of and the coefficient of determination obtained is .
Abstrak. Permasalahan utama dalam melakukan analisis regresi ialah mendapatkan taksiran bentuk kurva regresi. Terdapat beberapa pendekatan dalam model regresi, yaitu model regresi parametrik, nonparametrik dan semiparametrik. Bentuk model regresi tergantung pada kurva . Regresi nonparametrik merupakan suatu metode untuk mengetahui pola hubungan antara variabel prediktor dengan variabel respon yang tidak diketahui bentuk fungsinya. Hal ini karena sebelumnya tidak terdapat informasi tentang bentuk . B-Spline ialah salah satu metode regresi nonparametrik. B-Spline merupakan model regresi yang mempunyai interpretasi statistik dan visual sangat khusus seperti pola data yang tidak dapat diidentifikasi secara parametrik, disamping itu B-Spline juga mampu menangani karakter data yang mulus (smooth). Model terbaik didapat dengan meminimumkan Generalized Cross Validation (GCV) dan dari nilai akurasinya. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja dan PDRB, dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) sebagai variabel respon . Hasil pemodelan menunjukkan bahwa dengan orde tiga dengan dengan titik knot adalah satu yaitu pada titik knot dan banyaknya titik knot adalah tiga yaitu pada titik dengan nilai GCV sebesar dan koefisien determinasi yang diperoleh sebesar .
Aplikasi Regresi Logistik Ordinal Multilevel untuk Pemodelan Huruf Mutu Mata Kuliah Statistika Dasar Mahasiswa Universitas Islam Bandung Tahun 2019/2020
Authors: Erfina Agustin Hidayat  , Nusar Hajarisman  
Published: September 2023

Abstract. Multilevel ordinal logistic regression analysis is a regression analysis for discrete-scale responses, especially with a hierarchical ordinal scale. The hierarchical structure indicates that the data analyzed comes from several levels, where lower levels are nested in higher levels. This article will discuss the application of multilevel ordinal logistic regression using the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method in the field of education, namely regarding the quality letter of the Basic Statistics course of 2019 Bandung Islamic University students at the Faculty of Engineering, Faculty of Business Economics, and Faculty of Psychology. The results showed that the multilevel ordinal logistic regression model can be used. From the results of testing the significance of parameters partially using the Wald test statistic, it is found that the student gender variable, the student regional origin variable, and the student GPA variable before taking the Basic Statistics course have an influence on the quality letter of the Basic Statistics course.
Abstrak. Analisis regresi logistik ordinal multilevel merupakan analisis regresi untuk respon berskala diskrit khususnya dengan skala ordinal yang bersifat hierarki. Struktur hierarki mengindikasikan bahwa data yang dianalisis berasal dari beberapa level, di mana level yang lebih rendah tersarang pada level yang lebih tinggi. Dalam skripsi ini akan dibahas mengenai pengaplikasian regresi logistik ordinal multilevel dengan menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) di bidang pendidikan yaitu mengenai huruf mutu mata kuliah Statistika Dasar mahasiswa Universitas Islam Bandung 2019 di Fakultas Teknik, Fakultas Ekonomi Bisnis, dan Fakultas Psikologi. Hasil penelitian menghasilkan bahwa model regresi logistik ordinal multilevel dapat digunakan. Dari hasil pengujian signifikansi parameter secara parsial menggunakan statistik uji Wald didapatkan bahwa variabel jenis kelamin mahasiswa, variabel asal daerah mahasiwa, dan variabel IPK mahasiswa sebelum mengambil mata kuliah Statistika Dasar memiliki pengaruh terhadap huruf mutu mata kuliah Statistika Dasar
Regresi Logistik Dua Level Respon Biner untuk Pemodelan Data Status Kelulusan Mata Kuliah Statistika Mahasiswa Fakultas X, Y dan Z Universitas Islam Bandung Angkatan 2019
Authors: Sofiah Alma Mariana , Hajarisman Nusar 
Published: September 2023

Abstract. Two-level binary logistic regression is a multilevel analysis used to analyze data that has a two-level hierarchical structure with binary response data. Hierarchical data structure is data with observation units nested in higher units. Two-level regression is the simplest multilevel model where the first level is individual data and the second level is group data. In this study, we will discuss the use of two-level binary logistic regression on data on the Passing Status of Statistics Courses of Bandung Islamic University Students Class of 2019. The data used is secondary data obtained from PSITEK Bandung Islamic University, with a total data of 1173 students nested into 3 groups (Faculty). The research variable in this study is the status of passing the statistics course as the dependent variable (Y), with two categories, namely 0 for students who do not pass and 1 for students who pass, as well as gender, regional origin and GPA as predictor variables (X) at level 1 and science clumps as predictor variables (Z) at level 2. The parameter estimator is carried out using the Maximum Likelihood via Quadrature method. Based on the results of the application of 2-level binary logistic regression, the factors that influence the response are the variables of regional origin and GPA (level 1/student) and clumps of knowledge (level 2/Faculty).
Abstrak. Regresi logistik biner dua-level merupakan analisis multilevel yang digunakan untuk menganalisis data yang mempunyai struktur hirarki dua level dengan data respon biner. Struktur data hirarki adalah data dengan unit-unit observasi yang bersarang pada unit yang lebih tinggi. Regresi dua-level merupakan model multilevel yang paling sederhana dimana level kesatu data individu dan level kedua data kelompok. Dalam penelitian ini, akan membahas penggunaan regresi logistik biner dua level pada data Status Kelulusan Mata Kuliah Statistika Mahasiswa Universitas Islam Bandung Angkatan 2019. Data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari PSITEK Universitas Islam Bandung, dengan total data sebanyak 1173 mahasiswa yang tersarang kedalam 3 kelompok (Fakultas). Variabel penelitian dalam penelitian ini adalah status lulus mata kuliah statistika sebagai variabel dependen (Y), dengan dua kategori yaitu 0 untuk mahasiswa yang tidak lulus dan 1 untuk mahasiswa yang lulus, serta jenis kelamin, asal daerah dan IPK sebagai variabel prediktor (X) pada level 1 dan rumpun ilmu sebagai variabel prediktor (Z) pada level 2. Penaksir parameter dilakukan menggunakan metode Maximum Likelihood via Quadrature. Berdasarkan hasil penerapan regresi logistik biner 2-level menyatakan bahwa fakor-faktor yang mempengaruhi respon adalah variabel asal daerah dan IPK (level 1/mahasiswa) dan rumpun ilmu (level 2/Fakultas).
Metode Random Forest untuk Klasifikasi Penyakit Diabetes
Authors: Hadi Dhea Agustina , Sirodj Dwi Agustin Nuriani 
Published: September 2023

Abstract. Random Forest is a supervised learning algorithm developed from decision trees with the application of boostrap aggregating (bagging). This method grows trees from decision trees to produce a forest or the best model called the random forest model. Tree growth is done with randomly selected data with returns through the bagging process. Random forest is considered to provide better performance results for diabetes data among other supervised learning methods, because random forest and has the lowest error rate compared to other methods. Random forest is also an important technique for medical data classification, especially for diagnosing diabetics. In this study, classification was carried out using Pima Indian Diabetes data, which is an American tribe that lives in Arizona and Mexico. Classification analysis was carried out using an algorithm to see the level of accuracy in random forest classification on Pima Indian diabetes data. The results show that the accuracy value of random forest classification is 74.78%, this value is in the accuracy category at the fair classification level. In this random forest classification, there are three main variables that become importance variables, namely glucose then BMI, and age.
Abstract. Random Forest is a supervised learning algorithm developed from decision trees with the application of boostrap aggregating (bagging). This method grows trees from decision trees to produce a forest or the best model called the random forest model. Tree growth is done with randomly selected data with returns through the bagging process. Random forest is considered to provide better performance results for diabetes data among other supervised learning methods, because random forest and has the lowest error rate compared to other methods. Random forest is also an important technique for medical data classification, especially for diagnosing diabetics. In this study, classification was carried out using Pima Indian Diabetes data, which is an American tribe that lives in Arizona and Mexico. Classification analysis was carried out using an algorithm to see the level of accuracy in random forest classification on Pima Indian diabetes data. The results show that the accuracy value of random forest classification is 74.78%, this value is in the accuracy category at the fair classification level. In this random forest classification, there are three main variables that become importance variables, namely glucose then BMI, and age.
Analisis Diskriminan Menggunakan Stratified K-Fold Cross Validation pada Klasifikasi Gestational Diabetes Mellitus (GDM) Ibu Hamil di Rumah Sakit XYZ
Authors: Aisyah Siti , Azizah Komara Rifai Nur 
Published: September 2023

Abstract: Discriminant analysis is used for the purpose of classifying an object based on certain criteria and predicting groups for new objects. This study will classify pregnant women affected by GDM and not who are evaluated using stratified k-fold cross validation. In the analysis, several assumptions are needed that must be met, including independent variables must be multivariate normal distributed, homogeneous covariance matrices, and there are average vector differences. The stages of analysis are data exploration, testing discriminant analysis assumptions, determining the number of k-folds, randomizing into training data and testing data gradually (stratified), conducting experiments as many as k times, estimating the discriminant model of each experiment, testing the accuracy of classification and determining the best model. The results of this study the best model was found in the first experiment with the model with a cut off value of 0.0001739. That is, if there is a new object with a value of ≥ 0.0001739 then the pregnant woman falls into the category of not affected by GDM, and vice versa if < 0.0001739 then pregnant women fall into the category affected by GDM.
Abstrak: Analisis diskriminan digunakan untuk tujuan mengklasifikasikan sebuah objek berdasarkan kriteria tertentu dan memprediksi kelompok untuk objek baru. Penelitian ini akan mengklasifikasikan ibu hamil yang terkena GDM dan tidak yang dievaluasi menggunakan stratified k-fold cross validation. Dalam analisisnya, diperlukan beberapa asumsi yang harus dipenuhi diantaranya variabel independen harus berdistribusi normal multivariat, matriks varians kovarian yang homogen, dan ada perbedaan vektor rata-rata. Tahapan analisisnya yaitu eksplorasi data, menguji asumsi analisis diskriminan, menentukan banyaknya k-fold, melakukan pengacakan menjadi data latih dan data uji secara bertahap (stratified), melakukan eksperimen sebanyak k kali, mengestimasi model diskriminan dari masing-masing eksperimen, menguji ketepatan klasifikasi dan menentukan model terbaiknya. Hasil dari penelitian ini model terbaik terdapat pada eksperimen pertama dengan model dengan nilai cut off sebesar 0.0001739. Artinya, jika ada objek baru dengan nilai 0.0001739 maka ibu hamil tersebut masuk ke dalam kategori tidak terkena GDM, dan sebaliknya apabila 0.0001739 maka ibu hamil masuk ke dalam kategori terkena GDM.
Ordinary Kriging Magnitude dan Nilai B-Value Gutenberg-Richterpada Katalog Gempa Bumi Jawa Barat
Authors: Salsabila Nur Fitriana  , Darwis Sutawanir 
Published: September 2023

Abstract. Earthquake is a natural phenomenon that is not known when it will occur because measurements are not made in all locations. With these limitations, we need a method that can predict the level of earthquake strength at several points where measurements are not carried out, for example by the spatial interpolation method. There are several methods used to perform spatial interpolation, one of which is the ordinary kriging method. Ordinary kriging (OK) utilizes spatial values ​​at sample locations and variograms that show correlations between spatial points to predict values ​​at non-sample locations where the predicted value depends on their proximity to the sample locations. This thesis discusses the development of the ordinary kriging method on regional earthquake magnitudes and the b-value Gutenberg Richter variable using the West Java earthquake catalog. Regional magnitude variables and b-values ​​were used to model the spatial correlation via a spherical variogram. Variogram parameters were estimated using the least squares method. The results of the Ordinary Kriging assessment of an area show that the level of rock fragility (b-value) is quite high, namely 6.523 which illustrates that the area has low stress accumulation or it can be said that a high b-value has experienced a large-scale earthquake so that only energy left that is capable of producing small earthquakes.
Abstrak. Gempa bumi merupakan fenomena alam yang tidak seorang pun mengetahui kapan terjadinya karena pengukuran tidak dilakukan di semua lokasi. Dengan keterbatasan tersebut, diperlukan suatu metode yang dapat memprediksi tingkat kekuatan gempa di beberapa titik yang tidak dilakukan pengukuran, misalnya dengan metode interpolasi spasial. Terdapat beberapa metode yang digunakan untuk melakukan interpolasi spasial, salah satunya metode ordinary kriging. Ordinary kriging (OK) memanfaatkan nilai spasial pada lokasi tersampel dan variogram yang menunjukkan korelasi antar titik spasial untuk memprediksi nilai pada lokasi yang tidak tersampel yang mana nilai prediksi tersebut tergantung pada kedekatannya terhadap lokasi tersampel. Skripsi ini membahas pengembangan metode ordinary kriging pada peubah teregioanal magnitude gempa dan b-value Gutenberg Richter menggunakan katalog gempa Jawa Barat. Peubah teregional magnitude dan nilai-b digunakan untuk memodelkan korelasi spasial melalui variogram spherical. Parameter variogram diestimasi menggunakan metode kuadrat terkecil. Hasil dari penaksiran Ordinary Kriging dari suatu wilayah menunjukkan bahwa nilai tingkat kerapuhan batuan (b-value) cukup tinggi yaitu sebesar 6.523, menggambarkan bahwa daerah tersebut memiliki akumulasi stress yang rendah atau dapat dikatakan nilai b-value yang tinggi pernah terjadi gempa bumi dengan skala besar sehingga hanya tersisa energi yang mampu menghasilkan gempa kecil.
Penerapan Regresi Rebust Menggunakan Estimasi-S dengan Pembobotan Tukey Bisquare dan Welsch dalam Mengatasi Outlier
Authors: Salsabila Mutiara , Rifai Nur Azizah Komara 
Published: September 2023

Abstract. Multiple linear regression analysis is a method for predicting the value of the dependent variable based on more than one independent variable. If in the multiple linear regression analysis there is a violation of the classical assumption, then the Least Squares Method (MKT) is not appropriate to use. In this study, the assumption of homoscedasticity was not met because there were outliers that affected the regression model. The right solution to overcome this is using robust regression without removing outlier data. Therefore, the author will discuss the robust regression of S-estimation using Tukey Bisquare and Welsch weighting on the human development index data for Central Java Province in 2021. The data includes the human development index as the dependent variable (Y), the net enrollment rate as the 1st independent variable (X1), the number of health facilities as the 2nd independent variable (X2), and the open unemployment rate as the 3rd independent variable (X3). Based on the results of the study, it was found that Tukey Bisquare's weighted S-estimation produces the best robust regression model because the Adjusted R-Square value of Tukey Bisquare's weighting is greater than Welsch's weighting (89.83% > 89.05%) and the Residual Standard Error (RSE) value of Tukey Bisquare's weighting is smaller than Welsch's weighting (2.783 <2.860).
Abstrak. Analisis regresi linear berganda adalah metode untuk memprediksi nilai variabel terikat berdasarkan lebih dari satu variabel bebas. Jika dalam analisis regresi linear berganda terdapat pelanggaran asumsi klasik maka Metode Kuadrat Terkecil (MKT) tidak tepat digunakan. Pada penelitian ini, asumsi homoskedastisitas tidak terpenuhi karena ada outlier yang mempengaruhi model regresi. Solusi yang tepat untuk mengatasinya digunakan regresi robust tanpa menghapus data pencilan. Maka dari itu, penulis akan membahas mengenai regresi robust estimasi-S menggunakan pembobotan Tukey Bisquare dan Welsch pada data indeks pembangunan manusia Provinsi Jawa Tengah tahun 2021. Data tersebut meliputi indeks pembangunan manusia sebagai variabel tak bebas (Y), angka partisipasi murni sebagai variabel bebas ke-1 (X1), jumlah sarana kesehatan sebagai variabel bebas ke-2 (X2), dan tingkat pengangguran terbuka sebagai variabel bebas ke-3 (X3). Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa estimasi-S pembobotan Tukey Bisquare menghasilkan model regresi robust terbaik karena nilai Adjusted R-Square dari pembobotan Tukey Bisquare lebih besar daripada pembobotan Welsch (89,83% > 89,05%) dan nilai Residual Standard Error (RSE) dari pembobotan Tukey Bisquare lebih kecil daripada pembobotan Welsch (2,783 < 2,860).