cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota adm. jakarta timur,
Dki jakarta
INDONESIA
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik
ISSN : 20864132     EISSN : 26151367     DOI : -
Core Subject : Science, Education,
Redaksi menerima karya ilmiah atau artikel penelitian mengenai kajian teori statistika dan komputasi statistik pada bidang ekonomi dan sosial dan kependudukan, serta teknologi informasi. Redaksi berhak menyunting tulisan tanpa mengubah makna subtansi tulisan. Isi jurnal Aplikasi Statistika dan Komputasi Statistik dapat dikutip dengan menyebutkan sumbernya.
Arjuna Subject : -
Articles 6 Documents
Search results for , issue "Vol 10 No 1 (2018): Journal of Statistical Application and Computational Statistics" : 6 Documents clear
Pengelompokan Pengguna Situs Web BPS Melalui Teknik Bibliometric dan Analisis Korespondensi Utiayarsih, Toza Sathia; Suprijadi, Jadi; Maskun, Bernik
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 10 No 1 (2018): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

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

Abstract

Salah satu upaya pemenuhan program percepatan (quick wins) terhadap produk BPS yang benar-benar dapat menyentuh kebutuhan para pengguna data adalah dengan melakukan segmentasi terhadap pengguna data. Segmentasi terhadap pengguna situs web BPS sebagai salah satu bentuk segmentasi terhadap pengguna data, sesuai program percepatan. Ukuran data pengguna web sangat besar dan berupa data teks sehingga tidak dapat langsung dianalisis melalui aplikasi statistik yang tersedia, maka perlu dilakukan suatu teknik untuk data pengguna web dengan menggunakan teknik bibliometric. Teknik tersebut mengubah data teks menjadi format numerik, selanjutnya dibuat menjadi matriks distribusi frekuensi. Matriks digunakan pada analisis korespondensi untuk pengelompokkan pengguna situs web. Hasil dari analisis pengguna situs web BPS yang diwakili oleh alamat IP dapat dikelompokkan dengan halaman yang diakses berdasarkan asal negara, sehingga didapatkan segmentasi pengguna data situs web BPS antara negara dan halaman yang diakses.
Deteksi Intrusi Jaringan dengan K-Means Clustering pada Akses Log dengan Teknik Pengolahan Big Data Ridho, Farid; Kusuma, Arya Aji
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 10 No 1 (2018): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (781.865 KB) | DOI: 10.34123/jurnalasks.v10i1.202

Abstract

Keamanan jaringan, adalah salah satu aspek penting dalam terciptanya proses komunikasi data yang baik dan aman. Namun, masih adanya serangan yang efektif membuktikan bahwa sistem keamanan yang berlaku belum cukup efektif untuk mencegah dan mendeteksi serangan. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mendeteksi serangan ini adalah dengan dengan Intrusion Detection System (IDS). Besarnya data (volume), cepatnya perubahan data (velocity), serta variasi data (variety) merupakan ciri-ciri dari Big data. Akses log, secara teori termasuk dalam kategori ini sehingga dapat dilakukan pemrosesan menggunakan teknologi bigdata dengan Hadoop. Hal ini mendorong penulis untuk dapat menerapkan metode pengolahan baru yang dapat mengatasi perkembangan data tersebut, yaitu Big data. Penelitian ini dilakukan dengan menganalisis akses log dengan K-Means Clustering menggunakan metode pengolahan bigdata. Penelitian menghasilkan satu model yang dapat digunakan untuk mendeteksi sebuah serangan dengan probabilitas deteksi sebesar 99.68%. Serta dari hasil perbandingan kedua metode pengolahan bigdata menggunakan pyspark dan metode tradisional menggunakan python standar, metode bigdata memiliki perbedaan yang signifikan dalam waktu yang dibutuhkan dalam eksekusi program.
Pengelompokan Kabupaten/Kota di Pulau Jawa Berdasarkan Faktor-Faktor Kemiskinan dengan Pendekatan Average Linkage Hierarchical Clustering Wahyuni, Sri; Jatmiko, Yogo Aryo
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 10 No 1 (2018): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (681.068 KB) | DOI: 10.34123/jurnalasks.v10i1.197

Abstract

Pulau Jawa masih merupakan pulau dengan persentase penduduk miskin terbesar di Indonesia. Dalam menentukan kebijakan penanggulangan kemiskinan, perlu diperhatikan faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan.Selain itu, kemiskinan di setiap wilayah memiliki karakteristik yang berbeda, sehingga perlu adanya pengelompokan wilayah agar kebijakan yang akan dilaksanakan tepat sesuai dengan karakteristik wilayah. Tujuan dari penelitian ini adalah mengelompokkan kabupaten/kota di Pulau Jawa berdasarkan faktor-faktor kemiskinan tahun 2017 dengan pendekatan average linkage hierarchical clustering. Faktor-faktor kemiskinan yang digunakan sebagai dasar pengelompokan adalah tingkat pengangguran terbuka, persentase rumah tangga yang bekerja di pertanian, pengeluaran rumah tangga per kapita, dan rata-rata lama sekolah. Hasil penelitian menunjukkan ada dua kelompok wilayah kabupaten/kota di Pulau Jawa. Kelompok pertama, terdiri dari Kota Jakarta Barat, Kota Jakarta Selatan, Kota Jakarta Timur, Kota Surabaya, Kota Jakarta Pusat, Kota Malang, Kota Bandung, Kota Yogyakarta, Kota Jakarta Utara, Kota Depok, Kabupaten Bantul, Kota Salatiga, Kota Tangerang Selatan, Kota Madiun, Kabupaten Sleman, Kota Bekasi, Kabupaten Sidoarjo, Kota Semarang, Kota Tangerang, Kota Surakarta. Sedangkan sebanyak 99 kabupaten/kota lainnya masuk dalam kelompok kedua. Kelompok pertama merupakan kota-kota besar di Indonesia yang tingkat kemiskinannya rendah, sedangkan kelompok kedua sebagian besar terdiri dari kabupaten/kota yang dicirikan dengan wilayah perdesaan yang tingkat kemiskinannya tinggi.
Pola Fertilitas Wanita Usia Subur di Indonesia Sukim, Sukim; Salam, Rudi
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 10 No 1 (2018): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (556.426 KB) | DOI: 10.34123/jurnalasks.v10i1.203

Abstract

Tingkat fertilitas merupakan salah satu faktor demografi yang paling menentukan dalam penurunan tingkat pertumbuhan penduduk di Indonesia. Salah satu ukuran fertilitas adalah Total Fertility Rate (TFR). Selama 20 tahun terakhir diketahui laju pertumbuhan penduduk di Indonesia stagnan pada angka 1,49 persen. Oleh karenanya, penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pola TFR selama periode 20 tahun terakhir berdasarkan tiga Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) tahun 2002, 2007 dan 2012. Metode yang digunakan adalah Regresi data count. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari ketiga SDKI tersebut, tanda koefisiennya adalah sama untuk semua variabel penjelas kecuali pada SDKI 2007 yaitu pada variabel tempat tinggal yang berbeda dengan SDKI 2002 dan 2012. Sejalan dengan temuan ini perlu studi lebih lanjut untuk mencari teori yang dapat menjelaskan temuan empirik tersebut.
Analisis Kinerja, Kualitas Data, dan Usability pada Penggunaan CAPI untuk Kegiatan Sensus/Survey Takdir, Takdir
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 10 No 1 (2018): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (450.814 KB) | DOI: 10.34123/jurnalasks.v10i1.198

Abstract

Pengumpulan data merupakan suatu tahapan pada Sensus/Survey yang sangat menentukan keberhasilan Sensus/Survey. Prosesnya yang memakan waktu lama akan mengakibatkan data yang disajikan tidak relevan dengan kondisi pada saat pelaksanaan. Dengan Computer-Assisted Personal Interview (CAPI), proses entri data dapat dilakukan pada saat proses interview berlangsung. Hal ini mempersingkat tahapan pengumpulan data hingga data tersedia pada sistem komputer dan siap untuk dianalisis. Pada penelitian ini, indikator-indikator penting penentu keberhasilan penerapan CAPI, yakni kinerja, kualitas data, dan usability diukur untuk melihat sejauh mana CAPI memberikan penyempurnaan pada pengumpulan data. Penelitian ini memberikan rekomendasi, baik dari segi konsep, maupun teknis, mengenai desain CAPI untuk kegiatan sensus/survey.
Beras Atau Rokok? Supriadi, Andri Yudhi; Rusyiana, Aris
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 10 No 1 (2018): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (388.667 KB) | DOI: 10.34123/jurnalasks.v10i1.199

Abstract

Fakta bahwa di beberapa negara berkembang, konsumsi rokok menimbulkan beban ekonomis yang signifikan (Toukan, 2016; Block dan Webb, 2009). Juga, untuk konteks Indonesia kontemporer, Kepala BPS mengatakan  bahwa belanja rokok merupakan pengeluaran kedua terbesar dan memberikan kontribusi nyata terhadap angka kemiskinan nasional. Namun, kajian kontemporer yang secara komprehensif membahas beras dan rokok terhadap kemiskinan belum banyak dibahas. Celah penelitian tersebut menjadi dasar bagi kami untuk melakukan kajian mengenai hubungan konsumsi beras dan pengeluaran potensial rokok di antara rumah tangga miskin di Indonesia 2014. Untuk keperluan telaah kajian penelitian ini, kami membagi kategori rumah tangga berdasarkan tempat tinggal (perdesaan/perkotaan), rumah tangga dengan banyak anggota rumah tangga usia dewasa (di atas 15 tahun), dsb. Tujuan dari kajian ini adalah untuk menganalisa apakah rumah tangga miskin lebih memilih mengurangi konsumsi beras dibanding mengurangi konsumsi rokok .Untuk kajian ini, kami menggunakan Survei Sosial Ekonomi Nasional tahun 2014. Dengan menggunakan Model Regresi Linier Berganda, kami menggunakan sampel rumah tangga yang memiliki anggota rumah tangga dewasa yang merokok (NIndonesia = 285.371). Hasil penelitian kami menunjukkan bahwa rumah tangga miskin yang memiliki anggota rumah tangga perokok secara rata-rata mengkonsumsi beras relatif lebih sedikit dibandingkan rumah tangga yang tidak memiliki anggota rumah tangga perokok, baik yang termasuk kategori miskin maupun tidak. Hal ini mengindikasikan bahwa rumah tangga miskin lebih memprioritaskan konsumsi rokok dibandingkan konsumsi beras.

Page 1 of 1 | Total Record : 6