Vol. 8 No. 1 (2023): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi

Articles

• KAJIAN PENGARUH MATRIKS PEMBOBOT SPASIAL DALAM MODEL SPASIAL DATA PANEL UNTUK MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KEMISKINAN DI PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR

  Frederikus Benmar Lega, Rokhana Dwi Bekti

  1-14

  • PDF

• PREDIKSI CURAH HUJAN PERBULAN DI KOTA YOGYAKARTA PERIODE 2015-2019 MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DAN KALMAN FILTER (Studi Kasus : Data Curah Hujan Tahun 2015-2019)

  Irene Kristija Selamat; Yudi Setyawan

  15-31

  • PDF

• PERBANDINGAN METODE K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS TERHADAP INDIKATOR KEMISKINAN NTT 2021 (Studi Kasus : Indikator Tingkat Kemiskinan di NTT tahun 2021)

  Alfriyani R D Klau, Kris Suryowati

  32-37

  • PDF

• PERBANDINGAN METODE SPATIAL LAG X, SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL DAN SPATIAL ERROR MODEL UNTUK FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI NTT

  Elsa Kristiana Soinbala, Rokhana Dwi Bekti

  38-47

  • PDF

• PERBANDINGAN METODE ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS PADA PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR BERDASARKAN DIMENSI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA TAHUN 2020

  Maria Khoncita Dasriana Bau, Yudi Setyawan, Maria Titah Jatipaningrum

  48-57

  • PDF

• PERBANDINGAN METODE K-NEAREST NEIGHBOR DAN RANDOM FOREST PADA KLASIFIKASI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI KABUPATEN/KOTA SELURUH INDONESIA

  Nurafidah, Kris Suryowati, Maria Titah Jatipaningrum

  58-67

  • PDF

• PENERAPAN METODE KULLDORFF’S SPATIAL SCAN STATISTIC UNTUK MENDETEKSI KASUS KECELAKAAN DI INDONESIA

  Agung Martanto, Rokhana Dwi Bekti

  68-78

  • PDF

• PREDIKSI INFLASI DI KOTA PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE EXTREME LEARNING MACHINE (ELM)

  Tegar Rezki Pangestu, Yudi Setyawan, Noviana Pratiwi

  79-85

  • PDF