Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Angka Harapan Hidup (AHH) merupakan rata-rata perkiraan banyak tahun yang dapat ditempuh oleh seseorang sejak lahir. Badan Pusat Statistik (BPS) mencatat bahwa AHH penduduk di Provinsi Jawa Barat tahun 2021 mencapai 73,23 tahun dan menempati posisi keempat dengan nilai AHH tertinggi di Indonesia pada 2021. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis variabel-variabel yang menjelaskan AHH di setiap kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat tahun 2021 menggunakan model regresi linear berganda, Geographically Weighted Regression (GWR), dan Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR) yang kemudian dievaluasi untuk memeroleh model terbaik. Pada penelitian ini, model regresi linier berganda digunakan untuk mengetahui seberapa besar pengaruh variabel-variabel independen terhadap variabel AHH dimana nilai estimasi parameter regresi sama untuk setiap wilayah penelitian atau disebut dengan model regresi global. Provinsi Jawa Barat terdiri dari 27 kabupaten/kota yang memiliki karakteristik berbeda antarwilayah sehingga memungkinkan adanya heterogenitas spasial. Model GWR bertujuan untuk mengeksplor heterogenitas spasial dengan membentuk model regresi yang berbeda pada setiap lokasi pengamatan atau dapat disebut dengan model regresi lokal. Hal ini akan menimbulkan permasalahan apabila terdapat variabel independen yang tidak bersifat lokal atau tidak mempunyai pengaruh lokasi, tetapi diduga memiliki pengaruh terhadap variabel dependen secara global. Oleh karena itu, dikembangkan lagi menggunakan model MGWR. Model MGWR menghasilkan estimasi parameter yang bersifat global dan lokal sesuai dengan lokasi pengamatan. Variabel yang bersifat global, yaitu Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT) dan Pengeluaran Per Kapita (PPK), sedangkan variabel yang bersifat lokal, yaitu Jumlah Penduduk Miskin (JPM), Harapan Lama Sekolah (HLS), dan Persentase Penduduk yang Mempunyai Keluhan Kesehatan Sebulan Terakhir (KK). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa kedua variabel global berpengaruh terhadap AHH, sedangkan variabel lokal yang berpengaruh terhadap AHH berbeda pada setiap wilayahnya, begitu pula dengan model yang terbentuk juga akan berbeda untuk setiap wilayahnya. Selain itu, model terbaik yang diperoleh adalah model GWR dengan fungsi pembobot fixed Gaussian kernel dengan nilai AIC terkecil, adjusted R-squared terbesar, dan RMSE terkecil dibandingkan model regresi linier berganda dan MGWR.

---

Life Expectancy (AHH) is an estimate of the years that a person will take from birth. Badan Pusat Statistik (BPS) notes that the AHH of the population in West Java Province in 2021 reached 73.23 years and ranked fourth with the highest AHH value in Indonesia in 2021. This study aims to analyze the variables that explain AHH in each district/city in West Java Province in 2021 using multiple linear regression models, Geographically Weighted Regression (GWR) models, and Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR) models which are then evaluated to obtain the best model. In this study, the multiple linear regression model is used to determine how much influence the independent variables had on the AHH variable where the estimated values of the regression parameters were the same for each study area or called the global regression model. West Java Province consists of 27 districts/cities which have different characteristics between regions, thus allowing for spatial heterogeneity. The GWR model aims to explore spatial heterogeneity by forming a different regression model at each observation location or it can be called a local regression model. This will cause problems if there are independent variables that are not local in nature or do not have a location effect, but are suspected of having an influence on the dependent variable globally. Therefore, it is further developed using the MGWR model. The MGWR model produces parameter estimates that have global and local characteristics according to the observation location. Global variables are Open Unemployment Rate (TPT) and Per Capita Expenditures (PPK), while local variables are Number of Poor Population (JPM), Expected Years of Schooling (HLS), and Percentage of Population with Health Complaints in the Last Month (KK). The results of this study indicate that both global variables have a significant effect on AHH, while local variables which have a significant effect on AHH are different in each region, as well as the model formed will also be different for each region. In addition, the best model obtained is the GWR model with a fixed Gaussian kernel weighting function with the smallest AIC value, the largest adjusted R-squared, and the smallest RMSE compared to the multiple linear regression model and MGWR model."

"Kemiskinan merupakan salah satu masalah sosial yang masih menjadi perhatian pemerintah. Hampir seluruh negara berkembang memiliki standar hidup yang masih rendah. Salah satu cara untuk mengurangi kemiskinan adalah dengan menganalisis faktor-faktor yang memengaruhi Salah satu metode yang cocok dalam menganalisis tingkat kemiskinan adalah dengan menggunakan Geographically Weighted Regression (GWR). Hal ini dikarenakan dalam model GWR dipertimbangkan aspek spasial yang berbeda-beda untuk masing-masing lokasi pengamatan. Dalam model GWR dilakukan pendekatan analisis regresi yang digunakan untuk memahami hubungan spasial antara variabel-variabel dalam konteks geografi. Hal ini dikarenakan model GWR mempertimbangkan jarak lokasi pengamatan dengan lokasi sekitarnya, model GWR juga mempertimbangkan pembobot pada masing-masing lokasi pengamatan. Daerah yang dekat dengan lokasi pengamatakan mendapatkan pembobot yang lebih besar daripada daerah yang jauh dengan lokasi pengamatan, dalam hal ini penentuan pembobot dalam model GWR bergantung pada bandwidth. Dalam penelitian ini dilakukan analisis dengan mempertimbangkan empat pembobot spasial yaitu fixed gaussian kernel, fixed bisquare kernel, fixed tricube kernel, dan fixed exponential kernel yang diterapkan pada dua bandwidth yaitu bandwidth CV dan bandwidth AIC. Variabel dependen yang digunakan adalah tingkat kemiskinan dan variabel independen yang digunakan adalah rata-rata lama sekolah, upah minimum, tingkat pengangguran, indeks pembangunan manusia, angka harapan hidup dan jumlah penduduk. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa pada 118 Kabupaten/Kota di Pulau Jawa memiliki model GWR yang berbeda-beda. Untuk model GWR menggunakan bandwidth CV diperoleh model terbaik dengan menggunakan fixed exponential kernel dengan sembilan kelompok variabel yang signifikan, untuk model GWR menggunakan bandwidth AIC diperoleh model terbaik dengan menggunakan fixed bisquare kernel dengan enam kelompok variabel yang signifikan.

---

Poverty is one of the social issues that continues to be a concern for the government. Almost all developing countries have low living standards. One way to reduce poverty is by analyzing the factors that influence it. One suitable method for analyzing poverty levels is by using Geographically Weighted Regression (GWR). This is because the GWR model considers different spatial aspects for each observation location. In the GWR model, a regression analysis approach is used to understand the spatial relationship between variables in a geographical context. This is because the GWR model considers the distance between the observation location and its surrounding locations. The GWR model also considers weighting for each observation location. Areas close to the observation location are given a higher weight than areas far from the observation location. In this case, the determination of the weight in the GWR model depends on the bandwidth. This research analyzes four spatial weights, namely fixed Gaussian kernel, fixed bisquare kernel, fixed tricube kernel, and fixed exponential kernel, applied to two bandwidths: CV bandwidth and AIC bandwidth. The dependent variable used is the poverty rate, and the independent variables used are average length of schooling, minimum wage, unemployment rate, human development index, life expectancy, and population. The results of this study show that the 118 districts in Java Island have different GWR models. For the GWR model using the CV bandwidth, the best model is obtained using the fixed exponential kernel with nine significant variable groups. For the GWR model using the AIC bandwidth, the best model is obtained using the fixed bisquare kernel with six significant variable groups."

"Pandemi COVID-19 telah memberikan dampak negatif pada aspek-aspek kehidupan masyarakat, salah satunya kesehatan mental. Dampak negatif pada kesehatan mental secara global ditandai dengan meningkatnya tingkat stres masyarakat selama masa pandemi. Berdasarkan hal tersebut, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang dapat menjelaskan tingkat stres masyarakat pada masa pandemi COVID-19. Pada penelitian ini, data yang digunakan berasal dari hasil survei global COVIDiSTRESS yang dilakukan untuk menganalisis keadaan individu dan tanggapan psikologis terhadap pandemi beserta kebijakan yang berlaku selama masa pandemi. Tingkat stres pada survei ditinjau dengan pengukuran perceived stress scale (PSS-10). Metode yang digunakan adalah analisis regresi multilevel yang merupakan salah satu bentuk spesifikasi dari linear mixed model. Analisis ini dinilai lebih baik daripada regresi biasa karena dapat mengatasi masalah dependensi pada data hierarki. Besarnya dependensi pada regresi multilevel dapat dinyatakan sebagai intraclass correlation coefficient. Model regresi multilevel terbaik yang didapatkan dari hasil penelitian ini adalah model koefisien acak. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa terdapat beragam faktor yang dapat menjelaskan tingkat stres pada masa pandemi COVID-19. Tingkat kesendirian (loneliness) dan intoleransi terhadap ketidakpastiaan (uncertainty) memiliki dampak yang berbeda dalam menjelaskan tingkat stres di berbagai negara. Selain itu, dukungan sosial juga dapat menjelaskan tingkat stres masyarakat pada tingkat negara selama masa pandemi COVID-19.

---

The COVID-19 pandemic has had a negative impact on aspects of people's lives, one of which is mental health problem. The negative impact on mental health globally is marked by the increasing level of stress in society during the pandemic. Based on this, this study aims to identify factors that can explain the level of community stress during the COVID- 19 pandemic. This study used the result data of the COVIDiSTRESS global survey which was conducted to analyze individual circumstances and psychological responses to the pandemic and the policies that were in effect during the pandemic. The stress level in the survey was reviewed by measuring the perceived stress scale (PSS-10). The method used is multilevel regression analysis which is a specification form of the linear mixed model. This analysis is considered better than ordinary regression because it can overcome the problem of dependency on hierarchical data. The dependency on multilevel regression can be expressed as the intraclass correlation coefficient. The best multilevel regression model obtained from the results of this study is the random coefficient model. The results of this study indicate that there are various factors that can explain stress levels during the COVID-19 pandemic. The level of loneliness and intolerance to uncertainty have different effects on explaining stress levels in different countries. In addition, social support can also explain the stress level at the country level during the COVID-19 pandemic."

"APPLIED REGRESSION ANALYSIS focuses on the application of regression to real data and examples while employing commercial statistical and spreadsheet software. Designed for both business/economics undergraduates and MBAs, this text provides all of the core regression topics as well as optional topics including ANOVA, Time Series Forecasting, and Discriminant Analysis. While only a prior introductory statistics course is required, a review of all necessary basic statistics is provided in chapter 2. The text emphasizes the importance of understanding the assumptions of the regression model, knowing how to validate a selected model for these assumptions, knowing when and how regression might be useful in a business setting, and understanding and interpreting output from statistical packages and spreadsheets."

"Fraud atau kecurangan merupakan salah satu permasalahan yang masih dihadapi oleh industri asuransi dan masih memberikan kerugian yang sangat besar bagi industri ini. Biaya yang dikeluarkan pun untuk mengatasi permasalahan ini masih cukup besar, untuk itu dikembangkanlah sebuah model machine learning untuk membantu pencegahan terjadinya fraud pada asuransi. Salah satu model yang sedang sangat berkembang adalah model Imbalance-XGBoost, penelitian ini dilakukan untuk meninjau kemampuan model Imbalance-XGBoost dalam mendeteksi fraud sebagai langkah pencegahan fraud pada asuransi. Penelitian ini berhasil mendapati bahwa Imbalance-XGBoost memiliki performa yang lebih baik jika dibandingkan dengan model dasarnya yaitu XGBoost tanpa penanganan kelas tidak seimbang.

---

Fraud or dishonesty is one of the persistent challenges faced by the insurance industry and continues to result in significant losses for the industry. The costs incurred to address this issue are also quite substantial. Therefore, a machine learning model has been developed to assist in preventing insurance fraud. One of the models that is currently gaining traction is the Imbalance-XGBoost model. This research was conducted to assess the ability of the Imbalance-XGBoost model in detecting fraud as a preventive measure in insurance. The study found that Imbalance-XGBoost performs better compared to its base model, XGBoost, which does not handle imbalanced classes."

"Pendeteksian topik adalah suatu proses untuk mendapatkan pokok bahasan atau topik pada suatu dokumen teks. Pada data yang besar, pendeteksian topik dapat dilakukan dengan lebih efisien menggunakan metode machine learning. Clustering merupakan salah satu metode machine learning yang bertujuan untuk mengelompokkan data yang memiliki karakteristik serupa ke dalam suatu kelompok/cluster. Beberapa contoh metode clustering adalah K-Means, Fuzzy C-Means (FCM), dan Eigenspace-Based Fuzzy C-Means (EFCM). Metode clustering hanya memproses data numerik, oleh sebab itu diperlukan metode representasi teks. Metode representasi teks yang umum digunakan sebelumnya adalah Bag of Words (BoW) dan Term-Frequency Inversed Document Frequency (TFIDF). Namun, metode BoW dan TFIDF kurang baik dalam merepresentasikan teks secara kontekstual. Pada tahun 2018 metode representasi teks yang baru ditemukan yaitu metode Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT). Model BERT dapat merepresentasikan teks secara kontekstual dan menghasilkan representasi teks berdimensi tinggi. EFCM merupakan teknik clustering yang menggunakan kombinasi teknik reduksi dimensi Truncated Singular Value Decomposition (TSVD) dengan teknik clustering FCM. Pada tahun 2022 terdapat penelitian yang mengombinasikan BERT dan EFCM untuk pendeteksian topik. Pada model kombinasi BERT dan EFCM terdapat beberapa nilai parameter yang dapat diatur, antara lain adalah pemilihan lapisan encoder BERT, dimensi EFCM, dan derajat fuzziness. Penelitian ini berfokus pada analisis sensitivitas parameter untuk melihat pengaruh dari nilai parameter terhadap kinerja model EFCM berbasis BERT untuk pendeteksian topik. Analisis sensitivitas parameter menggunakan metode Sobol untuk menentukan parameter yang tidak sensitif dan yang paling sensitif. Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik evaluasi topic coherence, topic diversity, dan topic quality. Hasil penelitian menunjukkan bahwa parameter lapisan encoder, dimensi EFCM, dan derajat fuzziness sensitif terhadap kinerja model. Selain itu, diperoleh model optimal pada tiga dataset menggunakan parameter tuning metode grid search. Penerapan parameter tuning dapat meningkatkan performa model pada ketiga dataset berdasarkan nilai topic quality.

---

Topic detection is a process to get the subject matter or topic in a text document. In large data, topic detection can be done more efficiently using machine learning methods. Clustering is a machine learning method aiming to group data with similar characteristics into a group/cluster. Some examples of clustering methods are K-Means, Fuzzy C-Means (FCM), and Eigenspace-Based Fuzzy C-Means (EFCM). The clustering method only processes numeric data; therefore, a text representation method is needed. Previously used text representation methods were Bag of Words (BoW) and Term-Frequency Inverse Document Frequency (TFIDF). However, the BoW and TFIDF methods are not good at representing text contextually. In 2018 a new text representation method was discovered, namely the Bidirectional Encoder Representation from Transformers (BERT) method. The BERT model can contextually represent text and produce high-dimensional text representations. EFCM is a clustering technique that combines the Truncated Singular Value Decomposition (TSVD) dimension reduction technique with the FCM clustering technique. In 2022 there will be research that combines BERT and EFCM for topic detection. In the BERT and EFCM combination model, there are several parameter values that can be set, including the selection of the BERT encoder layer, EFCM dimensions, and the degree of fuzziness. This study focuses on parameter sensitivity analysis to see the effect of parameter values on the performance of the BERT-based EFCM model for topic detection. Parameter sensitivity analysis uses the Sobol method to determine which parameters are insensitive and the most sensitive. Model performance was evaluated using evaluation metrics of topic coherence, topic diversity, and topic quality. The results showed that the parameters of the encoder layer, EFCM dimensions, and degree of fuzziness were sensitive to model performance. In addition, the optimal model was obtained for three datasets using the grid search method parameter tuning. Parameter tuning can improve the model performance on the three datasets based on topic quality values."

"Subscription Video on Demand (SVoD) merupakan layanan video streaming dengan metode subscription yang dibayarkan pengguna pada periode tertentu untuk dapat mengakses seluruh konten yang disediakan SVoD. Banyaknya judul program baik film, series, tv show, dan konten video lainnya yang ada pada SVoD memberikan penggunanya semakin banyak pilihan untuk menentukan program mana yang ingin ditonton. Untuk menghindari kebingungan dan kesulitan yang dirasakan pengguna dari banyaknya pilihan program, SVoD menyediakan rekomendasi yang disesuaikan dengan personalisasi pengguna dengan harapan dapat mempermudah pengguna dalam menentukan tontonan program yang mungkin disukai. Dalam rangka mengidentifikasi faktor-faktor yang dapat memengaruhi niat keberlanjutan penggunaan SVoD, penelitian ini menyertakan kualitas rekomendasi untuk menganalisis pengaruhnya terhadap kepuasan, manfaat yang dirasakan, dan experience pengguna dalam menggunakan SVoD. Flow theory digunakan dalam penelitian ini untuk mengukur pengalaman holistik pengguna ketika dalam keterlibatan dan merasakan kenikmatan dari menggunakan SVoD. Metode analisis yang digunakan pada penelitian ini yaitu mixed-method dengan melakukan analisis kuantitatif terlebih dahulu, lalu dilanjutkan dengan analisis kualitatif. Analisis data kuantitatif dilakukan dengan metode PLS-SEM dengan data yang berhasil terkumpul melalui penyebaran kuesioner online sebanyak 394 pengguna SVoD. Hasil dari pengolahan analisis data didapatkan bahwa recommendation accuracy, recommendation novelty, dan recommendation diversity memengaruhi perceived usefulness dan flow. Selain itu, kualitas rekomendasi yang memengaruhi satisfaction hanya recommendation novelty dan satisfaction juga dipengaruhi oleh perceived usefulness dan flow. Selanjutnya, satisfaction, perceived usefulness, dan flow terbukti memengaruhi continuance intention. Hasil yang didapatkan dari penelitian ini diharapkan dapat memberikan saran praktis bagi penyedia layanan SVoD untuk meningkatkan pengembangan kualitas rekomendasi yang dapat memengaruhi niat keberlanjutan penggunaan SVoD.

---

Subscription Video on Demand (SVoD) is one of the video streaming service kind with a subscription method that the user pays within a certain period of time to get full access to watch all content provided by SVoD. The increasing number of program titles, including movies, series, tv shows, and other video content provided by SVoD gives users more choices to determine which programs they want to watch. SVoD provides recommendations that are customized to the user’s personalization in the hope that it can make it easier for users to determine which programs they might like to watch. In order to identify factors that may affect the continuance intention of using SVoD, this research included the quality of recommendation to analyze its influence on user’s satisfaction, perceived usefulness, and experience in using SVoD. Flow theory is used in this research to measure the user’s holistic experience when engaging and feel the enjoyment of using SVoD. Mixed-method is used in this research as an analysis method by conducting the quantitative method first, then continued with the qualitative method. Quantitative data analysis was carried out using the PLS-SEM method with data collected through the distribution of online questionnaires with a total of 394 SVoD users as respondents in this research. The result of processing data analysisi found that recommendation accuracy, recommendation novelty, and recommendation diversity affects perceived usefulness and flow. In addition, the quality of recommendations that affect satisfaction is only recommendation novelty, and satisfaction is also influenced by perceived usefulness and flow. Lastly, satisfaction, perceived usefulness, and flow are proven to affect continuance intention. The results obtained from this research are expected to provide practical advice for SVoD service providers to improve the development of the recommendation quality that can affect the continuance intention on using SVoD."