This page has only limited features, please log in for full access.
The COVID-19 pandemic has caused effects in many sectors, including in businesses and enterprises. The most vulnerable businesses to COVID-19 are micro, small, and medium enterprises (MSMEs). Therefore, this paper aims to analyze the business vulnerability of MSMEs in Indonesia using the fuzzy spatial clustering approach. The fuzzy spatial clustering approach had been implemented to analyze the social vulnerability to natural hazards in Indonesia. Moreover, this study proposes the Flower Pollination Algorithm (FPA) to optimize the Fuzzy Geographically Weighted Clustering (FGWC) in order to cluster the business vulnerability in Indonesia. We performed the data analysis with the dataset from Indonesia’s national socioeconomic and labor force survey (SUSENAS and SAKERNAS). We first compared the performance of FPA with traditional FGWC, as well as several known optimization algorithms in FGWC such as Artificial Bee Colony, Intelligent Firefly Algorithm, Particle Swarm Optimization, and Gravitational Search Algorithm. Our results showed that FPAFGWC has the best performance in optimizing the FGWC clustering result in the business vulnerability context. We found that almost all of the regions in Indonesia outside Java Island have vulnerable businesses. Meanwhile, in most of Java Island, particularly the JABODETABEK area that is the national economic backbone, businesses are not vulnerable. Based on the results of the study, we provide the recommendation to handle the gap between the number of micro and small enterprises (MSMEs) in Indonesia.
Rezzy Caraka; Robert Kurniawan; Bahrul Nasution; Jamilatuzzahro Jamilatuzzahro; Prana Gio; Mohammad Basyuni; Bens Pardamean. Micro, Small, and Medium Enterprises’ Business Vulnerability Cluster in Indonesia: An Analysis Using Optimized Fuzzy Geodemographic Clustering. Sustainability 2021, 13, 7807 .
AMA StyleRezzy Caraka, Robert Kurniawan, Bahrul Nasution, Jamilatuzzahro Jamilatuzzahro, Prana Gio, Mohammad Basyuni, Bens Pardamean. Micro, Small, and Medium Enterprises’ Business Vulnerability Cluster in Indonesia: An Analysis Using Optimized Fuzzy Geodemographic Clustering. Sustainability. 2021; 13 (14):7807.
Chicago/Turabian StyleRezzy Caraka; Robert Kurniawan; Bahrul Nasution; Jamilatuzzahro Jamilatuzzahro; Prana Gio; Mohammad Basyuni; Bens Pardamean. 2021. "Micro, Small, and Medium Enterprises’ Business Vulnerability Cluster in Indonesia: An Analysis Using Optimized Fuzzy Geodemographic Clustering." Sustainability 13, no. 14: 7807.
Nurmawiya; R Kurniawan. Deriving the Community Readiness Index in Facing the Industrial Revolution 4.0 in Indonesia. Journal of Physics: Conference Series 2021, 1863, 1 .
AMA StyleNurmawiya, R Kurniawan. Deriving the Community Readiness Index in Facing the Industrial Revolution 4.0 in Indonesia. Journal of Physics: Conference Series. 2021; 1863 (1):1.
Chicago/Turabian StyleNurmawiya; R Kurniawan. 2021. "Deriving the Community Readiness Index in Facing the Industrial Revolution 4.0 in Indonesia." Journal of Physics: Conference Series 1863, no. 1: 1.
Support Vector Regression (SVR) is often used in forecasting. Adjustment of parameters in the SVR affects the results of forecasting. This study aims to analyze the SVR method that is optimized using Harris Hawks Optimization (HHO), hereinafter referred to as HHO-SVR. The HHO-SVR was evaluated using five benchmark datasets to determine the performance of this method. The HHO process is also compared based on the type of kernel and other metaheuristic algorithms. The results showed that the HHO-SVR has almost the same performance as other methods but is less efficient in terms of time. In addition, the type of kernel also affects the process and results.
I Nyoman Setiawan; Robert Kurniawan; Budi Yuniarto; Rezzy Eko Caraka; Bens Pardamean. Parameter Optimization of Support Vector Regression Using Harris Hawks Optimization. Procedia Computer Science 2021, 179, 17 -24.
AMA StyleI Nyoman Setiawan, Robert Kurniawan, Budi Yuniarto, Rezzy Eko Caraka, Bens Pardamean. Parameter Optimization of Support Vector Regression Using Harris Hawks Optimization. Procedia Computer Science. 2021; 179 ():17-24.
Chicago/Turabian StyleI Nyoman Setiawan; Robert Kurniawan; Budi Yuniarto; Rezzy Eko Caraka; Bens Pardamean. 2021. "Parameter Optimization of Support Vector Regression Using Harris Hawks Optimization." Procedia Computer Science 179, no. : 17-24.
Waste still becomes a big problem for Indonesia up to now. The Ministry of Environment and Forestry stated that the total volume of waste nationally is 175,000 tons per day or equivalent with 64 million tons per year if using the assumption of waste produced by each person per day is 0.7 kg. According to the 2010 population census, Indonesia's population is 237 million and this figure is projected to reach around 318 million people in 2045. With a population that continues to grow it will certainly increase the amount of waste generation. Some policy interventions have been set up by the Indonesian government such as the Indonesian President Regulation Number 97/2017 which aims to reduce 30 percent of the country's waste and to process and manage for at least 70 percent of the country's waste in order to avoid it from being accumulated in the landfill. Households waste poses a threat to public health and the environment if they are not stored, collected and disposed properly. Data from the 2017 National Socio Economic Survey-Social Resilience Module (SSN17.HANSOS) shows that 68.3 percent of households in Indonesia handle their domestic waste in not eco-friendly ways. Due to lack of availability of reliable data on household waste management at district/city level in Indonesia, this study aims to derive model-based district level estimates of households that handle their domestic waste in not eco-friendly ways by utilizing Small Areas Estimation (SAE) technique.
Sukim; A Ubaidillah; R Kurniawan; T H Siagian. Estimating Households that Handle Their Domestic Waste in Not Eco-Friendly Ways in Indonesia: An Application of Small Area Estimation Technique. Journal of Physics: Conference Series 2021, 1752, 012027 .
AMA StyleSukim, A Ubaidillah, R Kurniawan, T H Siagian. Estimating Households that Handle Their Domestic Waste in Not Eco-Friendly Ways in Indonesia: An Application of Small Area Estimation Technique. Journal of Physics: Conference Series. 2021; 1752 (1):012027.
Chicago/Turabian StyleSukim; A Ubaidillah; R Kurniawan; T H Siagian. 2021. "Estimating Households that Handle Their Domestic Waste in Not Eco-Friendly Ways in Indonesia: An Application of Small Area Estimation Technique." Journal of Physics: Conference Series 1752, no. 1: 012027.
The diagnosis of a hazard can be classified into three key domains, particularly regarding the natural hazards, non-natural hazards and social hazards. The disasters which have actually happened in West Papua require considerable attention and consideration of the Indonesian Government, despite since they have handled as much as they can to provide solutions and make people feel secure and pleasant. In this paper, using location-based social vulnerability calculation in West Papua involves the components of Information, Technology, and Communication, Food Access, Natural Disaster, Social Protection Statement, Access to Financial Services, Description of the source of household income, Number of event floods, number of earthquake disasters, COVID-19 death cases, and Number of incidents of protest which are obtained from the National Socio-Economic Survey (SUSENAS) 2017 official statistics. After employ clustering of variables around latent variables with connectivity value of 3.9400794, Dunn 0.9373, and Silhouette 0.6333. Each factor provide a sign indicating a positive or negative effect on social vulnerability and finally a location cluster will be formed based on the index obtained.
Rezzy Eko Caraka; Youngjo Lee; Rung Ching Chen; Toni Toharudin; Prana Ugiana Gio; Robert Kurniawan; Bens Pardamean. Cluster Around Latent Variable for Vulnerability Towards Natural Hazards, Non-Natural Hazards, Social Hazards in West Papua. IEEE Access 2020, 9, 1972 -1986.
AMA StyleRezzy Eko Caraka, Youngjo Lee, Rung Ching Chen, Toni Toharudin, Prana Ugiana Gio, Robert Kurniawan, Bens Pardamean. Cluster Around Latent Variable for Vulnerability Towards Natural Hazards, Non-Natural Hazards, Social Hazards in West Papua. IEEE Access. 2020; 9 (99):1972-1986.
Chicago/Turabian StyleRezzy Eko Caraka; Youngjo Lee; Rung Ching Chen; Toni Toharudin; Prana Ugiana Gio; Robert Kurniawan; Bens Pardamean. 2020. "Cluster Around Latent Variable for Vulnerability Towards Natural Hazards, Non-Natural Hazards, Social Hazards in West Papua." IEEE Access 9, no. 99: 1972-1986.
In previous social vulnerability studies, the use of indices in assessing social vulnerability can only describe conditions of social vulnerability in general without being able to indicate which factors are dominant in measuring the level of social vulnerability. Therefore this study aims to fill the gap by implementing the relative approach using the clustering method to characterize the dominant factors of social vulnerability in Indonesia at the district level utilizing hybridization of the Fuzzy Geographically Weighted Clustering (FGWC) with Intelligent Firefly Algorithm (IFA). Then the Kruskal-Wallis test is used to obtain the dominant factor of social vulnerability in each formed cluster. The study found that each district in Indonesia has its own prevailing social vulnerability problems. The majority of regions on the west coast of Sumatera Island, such as Nias and Mentawai District and Eastern Indonesia, such as Sumba Barat Daya and Intan Jaya District, are the districts with the most problem, particularly in socioeconomic aspects. The results of this study can be used to support the prevention, mitigation, response, and recovery for reduction disaster programs in Indonesia.
Bahrul Ilmi Nasution; Robert Kurniawan; Tiodora Hadumaon Siagian; Ahmad Fudholi. Revisiting social vulnerability analysis in Indonesia: An optimized spatial fuzzy clustering approach. International Journal of Disaster Risk Reduction 2020, 51, 101801 .
AMA StyleBahrul Ilmi Nasution, Robert Kurniawan, Tiodora Hadumaon Siagian, Ahmad Fudholi. Revisiting social vulnerability analysis in Indonesia: An optimized spatial fuzzy clustering approach. International Journal of Disaster Risk Reduction. 2020; 51 ():101801.
Chicago/Turabian StyleBahrul Ilmi Nasution; Robert Kurniawan; Tiodora Hadumaon Siagian; Ahmad Fudholi. 2020. "Revisiting social vulnerability analysis in Indonesia: An optimized spatial fuzzy clustering approach." International Journal of Disaster Risk Reduction 51, no. : 101801.
Information technology develops in line with human civilization development. One type of information technology implementation in business is electronic commerce (e-commerce), which resulted in the availability of online price data. It raises new opportunities for more efficient and effective price data collection. One method of online data collection that is more efficient, cheaper, and more accessible is web scraping. This research develops an application system which can do web scraping of price easily, database system to accommodate web scraping result and a dashboard system that can give price information accurately and real-time. In addition to pricing information, the resulting application system also provides price forecasting. This research uses the Design Oriented Research method with the expected results in the form of a web scraper application system for commodity price data, by identifying problems that occur as well as efforts in their resolution. Also, testing is done by black-box testing, white-box testing, and system usability scale (SUS). The results of the application show that the use is acceptable with 75.5 scores and goes as expected result. Teknologi informasi turut berkembang sejalan dengan perkembangan peradaban manusia Salah satu jenis implementasi teknologi informasi dalam hal bisnis adalah perdagangan elektronik (e-commerce) yang mengakibatkan tersedianya data harga produk secara online. Hal ini menimbulkan peluang baru untuk proses pengumpulan data harga yang lebih efisien dan efektif. Salah satu metode pungumpulan data secara online yang lebih efisien, murah dan mudah adalah web scraping. Penelitian ini bertujuan mengembangkan sistem aplikasi yang mampu melakukan web scraping harga dengan mudah, membuat sistem basis data untuk menampung hasil web scraping serta membangun sistem yang dapat memberikan informasi harga dengan akurat dan real time. Selain informasi tentang harga, sistem aplikasi yang dihasilkan juga menyediakan informasi peramalan harga di masa yang akan datang. Penelitian ini menggunakan metode Design Oriented Research dengan hasil yang diharapkan berupa artefak sistem aplikasi web scraper data harga komoditas, dengan mengidentifikasi masalah yang terjadi serta usaha dalam penyelesaiannya. Selain itu, juga dilakukan pengujian dengan menggunakan pengujian blackbox testing, whitebox testing, dan system usability scale (SUS). Hasil dari pengujian aplikasi menunjukkan bahwa aplikasi berjalan sesuai dengan hasil yang diharapkan dan dapat diterima dengan baik dengan skor SUS 75,5.
Muhammad Irsad Arief; Robert Kurniawan. PENGEMBANGAN SISTEM APLIKASI WEB SCRAPER HARGA KOMODITAS MENGGUNAKAN METODE DESIGN ORIENTED RESEARCH. Jambura Journal of Informatics 2020, 2, 1 .
AMA StyleMuhammad Irsad Arief, Robert Kurniawan. PENGEMBANGAN SISTEM APLIKASI WEB SCRAPER HARGA KOMODITAS MENGGUNAKAN METODE DESIGN ORIENTED RESEARCH. Jambura Journal of Informatics. 2020; 2 (1):1.
Chicago/Turabian StyleMuhammad Irsad Arief; Robert Kurniawan. 2020. "PENGEMBANGAN SISTEM APLIKASI WEB SCRAPER HARGA KOMODITAS MENGGUNAKAN METODE DESIGN ORIENTED RESEARCH." Jambura Journal of Informatics 2, no. 1: 1.
Geographically, Indonesia is a meeting point of three continental plates. Scilicet, the Eurasian Plate, the Indo-Australian Plate, and the Pacific Plate. Therefore, Indonesia is part of the infamous volcanic zone called the ”Ring of Fire” and one of the areas prone to natural disasters such as volcanic eruptions, earthquakes, tsunamis, floods, and landslides. This study aims to capture the spatial pattern and identify the causes of social vulnerability in the districts/cities in Indonesia using the biclustering method. The data is extracted from the Indonesian National Socio-Economic Survey (SUSENAS) by BPS-Statistics in 2014. The biclustering result indicates that each district/city has its own social vulnerability characteristics and shows that the vulnerable aspects of each district/city are different. The adjacent observations tend to have social vulenrability characteristics. The results of this study can be used as a reference for national disaster mitigation policy in Indonesia.
Puspita Anggraini Kaban; Robert Kurniawan; Rezzy Eko Caraka; Bens Pardamean; Budi Yuniarto; Sukim. Biclustering Method to Capture the Spatial Pattern and to Identify the Causes of Social Vulnerability in Indonesia: A New Recommendation for Disaster Mitigation Policy. Procedia Computer Science 2019, 157, 31 -37.
AMA StylePuspita Anggraini Kaban, Robert Kurniawan, Rezzy Eko Caraka, Bens Pardamean, Budi Yuniarto, Sukim. Biclustering Method to Capture the Spatial Pattern and to Identify the Causes of Social Vulnerability in Indonesia: A New Recommendation for Disaster Mitigation Policy. Procedia Computer Science. 2019; 157 ():31-37.
Chicago/Turabian StylePuspita Anggraini Kaban; Robert Kurniawan; Rezzy Eko Caraka; Bens Pardamean; Budi Yuniarto; Sukim. 2019. "Biclustering Method to Capture the Spatial Pattern and to Identify the Causes of Social Vulnerability in Indonesia: A New Recommendation for Disaster Mitigation Policy." Procedia Computer Science 157, no. : 31-37.
Tulisan ini memaparkan metode statistika repeated-measures analysis of variance, disertai terapannya dengan SPSS, STATCAL dan Minitab
Prana Ugiana Gio; Rezzy Eko Caraka; Robert Kurniawan; Dian Utami Sutiksno. Repeated-Measures ANOVA dan Uji Friedman dengan STATCAL, SPSS & Minitab. 2018, 1 .
AMA StylePrana Ugiana Gio, Rezzy Eko Caraka, Robert Kurniawan, Dian Utami Sutiksno. Repeated-Measures ANOVA dan Uji Friedman dengan STATCAL, SPSS & Minitab. . 2018; ():1.
Chicago/Turabian StylePrana Ugiana Gio; Rezzy Eko Caraka; Robert Kurniawan; Dian Utami Sutiksno. 2018. "Repeated-Measures ANOVA dan Uji Friedman dengan STATCAL, SPSS & Minitab." , no. : 1.
Tulisan ini memaparkan metode statistika korelasi linear Pearson serta terapannya dengan menggunakan aplikasi olah data statistika STATCAL dan R.
Prana Ugiana Gio; Robert Kurniawan; Dina Nazriani. Korelasi Linear Pearson dengan STATCAL & R. 2018, 1 .
AMA StylePrana Ugiana Gio, Robert Kurniawan, Dina Nazriani. Korelasi Linear Pearson dengan STATCAL & R. . 2018; ():1.
Chicago/Turabian StylePrana Ugiana Gio; Robert Kurniawan; Dina Nazriani. 2018. "Korelasi Linear Pearson dengan STATCAL & R." , no. : 1.
Penelitian ini bertujuan untuk melihat variabel apa saja yang mempengaruhi Indeks Pembangunan Pendidikan (IPP) dan bagaimana efek spasial serta pemetaan IPP di Indonesia berdasarkan variabel yang memengaruhinya. Penelitian ini mencoba untuk membentuk IPP yang dimodifikasi untuk setiap provinsi di Indonesia, mengelompokkannya kedalam beberapa kelompok dan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas pendidikan di Indonesia. Metode yang digunakan adalah analisis regresi linear berganda (RLB), dan fuzzy geographically weighted Clustering (FGWC). Hasil dari RLB menjelaskan bahwa variabel rasio siswa guru SD, rasio siswa guru SMP, rasio siswa kelas SMP, biaya pendidikan, dan persentase penerima beasiswa, merupakan variabel yang memengaruhi IPP di Indonesia tahun 2015. Berdasarkan variabel tersebut, maka dilakukan pengelompokan dengan menggunakan FGWC menjadi 3 kelompok, yaitu kelompok tinggi, sedang dan rendah. Berdasarkan hasil pengelompokan ini, ditemukan bahwa Persentase beasiswa berpengaruh positif terhadap nilai dari IPP pada RLB. Namun demikian perlakuan pengelompokan menghasilkan informasi lebih detil yaitu semakin banyak persentase beasiswa yang diberikan, belum tentu meningkatkan nilai IPP-nya. Hal tersebut berlaku khususnya untuk kelompok rendah, nilai dari rata-rata persentase beasiswa yang tinggi, tidak mempengaruhi meningkatnya nilai dari IPP.
Sugiarto; Robert Kurniawan. PEMETAAN INDEKS PEMBANGUNAN PENDIDIKAN DI INDONESIA TAHUN 2015. 2018, 1 .
AMA StyleSugiarto, Robert Kurniawan. PEMETAAN INDEKS PEMBANGUNAN PENDIDIKAN DI INDONESIA TAHUN 2015. . 2018; ():1.
Chicago/Turabian StyleSugiarto; Robert Kurniawan. 2018. "PEMETAAN INDEKS PEMBANGUNAN PENDIDIKAN DI INDONESIA TAHUN 2015." , no. : 1.
Classical Fuzzy C-Means (FCM) was believed as a robust clustering method when it is optimized and modified. But, at this time many researchers stated that classical FCM is less robust. So this study aims to investigate and prove the robustness of FCM by conducting studies into several data sets and optimization methods and modifications. The results show that FCM is a robust-proven method when viewed from the value of the objective function, the number of iterations, and the time being completed.
Bahrul Ilmi Nasution; Robert Kurniawan. Robustness of classical fuzzy C-means (FCM). 2018 International Conference on Information and Communications Technology (ICOIACT) 2018, 321 -325.
AMA StyleBahrul Ilmi Nasution, Robert Kurniawan. Robustness of classical fuzzy C-means (FCM). 2018 International Conference on Information and Communications Technology (ICOIACT). 2018; ():321-325.
Chicago/Turabian StyleBahrul Ilmi Nasution; Robert Kurniawan. 2018. "Robustness of classical fuzzy C-means (FCM)." 2018 International Conference on Information and Communications Technology (ICOIACT) , no. : 321-325.
Tulisan ini memaparkan metode statistika korelasi linear Pearson serta terapannya dengan menggunakan aplikasi olah data statistika STATCAL dan R.
Prana Gio; Robert Kurniawan; Dina Nazriani. Korelasi Linear Pearson dengan STATCAL & R. 2018, 1 .
AMA StylePrana Gio, Robert Kurniawan, Dina Nazriani. Korelasi Linear Pearson dengan STATCAL & R. . 2018; ():1.
Chicago/Turabian StylePrana Gio; Robert Kurniawan; Dina Nazriani. 2018. "Korelasi Linear Pearson dengan STATCAL & R." , no. : 1.
Penelitian ini bertujuan untuk melihat variabel apa saja yang mempengaruhi Indeks Pembangunan Pendidikan (IPP) dan bagaimana efek spasial serta pemetaan IPP di Indonesia berdasarkan variabel yang memengaruhinya. Penelitian ini mencoba untuk membentuk IPP yang dimodifikasi untuk setiap provinsi di Indonesia, mengelompokkannya kedalam beberapa kelompok dan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas pendidikan di Indonesia. Metode yang digunakan adalah analisis regresi linear berganda (RLB), dan fuzzy geographically weighted Clustering (FGWC). Hasil dari RLB menjelaskan bahwa variabel rasio siswa guru SD, rasio siswa guru SMP, rasio siswa kelas SMP, biaya pendidikan, dan persentase penerima beasiswa, merupakan variabel yang memengaruhi IPP di Indonesia tahun 2015. Berdasarkan variabel tersebut, maka dilakukan pengelompokan dengan menggunakan FGWC menjadi 3 kelompok, yaitu kelompok tinggi, sedang dan rendah. Berdasarkan hasil pengelompokan ini, ditemukan bahwa Persentase beasiswa berpengaruh positif terhadap nilai dari IPP pada RLB. Namun demikian perlakuan pengelompokan menghasilkan informasi lebih detil yaitu semakin banyak persentase beasiswa yang diberikan, belum tentu meningkatkan nilai IPP-nya. Hal tersebut berlaku khususnya untuk kelompok rendah, nilai dari rata-rata persentase beasiswa yang tinggi, tidak mempengaruhi meningkatnya nilai dari IPP.
Robert Kurniawan. PEMETAAN INDEKS PEMBANGUNAN PENDIDIKAN DI INDONESIA TAHUN 2015. 2018, 1 .
AMA StyleRobert Kurniawan. PEMETAAN INDEKS PEMBANGUNAN PENDIDIKAN DI INDONESIA TAHUN 2015. . 2018; ():1.
Chicago/Turabian StyleRobert Kurniawan. 2018. "PEMETAAN INDEKS PEMBANGUNAN PENDIDIKAN DI INDONESIA TAHUN 2015." , no. : 1.
Tulisan ini memaparkan metode statistika repeated-measures analysis of variance, disertai terapannya dengan SPSS, STATCAL dan Minitab
Prana Gio; Rezzy Caraka; Robert Kurniawan; Dian Sutiksno. Repeated-Measures ANOVA dan Uji Friedman dengan STATCAL, SPSS & Minitab. 2018, 1 .
AMA StylePrana Gio, Rezzy Caraka, Robert Kurniawan, Dian Sutiksno. Repeated-Measures ANOVA dan Uji Friedman dengan STATCAL, SPSS & Minitab. . 2018; ():1.
Chicago/Turabian StylePrana Gio; Rezzy Caraka; Robert Kurniawan; Dian Sutiksno. 2018. "Repeated-Measures ANOVA dan Uji Friedman dengan STATCAL, SPSS & Minitab." , no. : 1.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat risiko bencana banjir dimasing-masing wilayah provinsi di Indonesia tahun 2011-2015 berdasarkan beberapavariabel penentu, yaitu frekuensi bencana, jumlah korban jiwa, serta jumlah rumah danluas lahan yang rusak akibat banjir. Data diolah menggunakan analisis fuzzy c-meansclustering (FCM) yang merupakan pengembangan dari fuzzy clustering denganc partisi untuk menganalisis bencana banjir di 33 provinsi di Indonesia padatahun 2011 sampai 2015. Frekuensi banjir, jumlah korban jiwa, luas lahan rusakdan jumlah rumah yang rusak akibat banjir digunakan sebagai variabel dalammengelompokkan wilayah berdasarkan tingkat risikonya terhadap banjir.Dilakukan perbandingan index validitas antarhasil pengelompokkan denganberbagai nilai fuzzifier (m=1,5; 2,0; 2,5; dan 3,0) dan jumlah kelompok (c= 2,3, dan 4). Hasil pengelompokkan terbaik didapatkan dengan menetapkan nilaim=1,5 dan c=2 (High Risk dan Low Risk). Provinsi yang masuk ke dalamkelompok High Risk adalah Jawa Barat, Jawa Tengah, dan Jawa Timur.Sedangkan 30 provinsi lainnya masuk ke dalam kelompok Low Risk.
Amanda Putri Pertiwi; Robert Kurniawan. Analisis Pemetaan Risiko Bencana Banjir di Indonesia Tahun 2011 – 2015 Menggunakan Fuzzy C-Means. 2017, 1 .
AMA StyleAmanda Putri Pertiwi, Robert Kurniawan. Analisis Pemetaan Risiko Bencana Banjir di Indonesia Tahun 2011 – 2015 Menggunakan Fuzzy C-Means. . 2017; ():1.
Chicago/Turabian StyleAmanda Putri Pertiwi; Robert Kurniawan. 2017. "Analisis Pemetaan Risiko Bencana Banjir di Indonesia Tahun 2011 – 2015 Menggunakan Fuzzy C-Means." , no. : 1.
The incidence rates of DHF in Jakarta in 2010 to 2014 are always higher than that of the national rates. Therefore, this study aims to find the effect of weather parameter on DHF cases. Weather is chosen because it can be observed daily and can be predicted so that it can be used as earlydetection in estimating the number of DHF cases. Data use includes DHF cases which is collected daily and weather data including lowest and highest temperatures and rainfall. Data analysis used is zero-truncated negative binomial analysis at 10% significance level. Based on the periodic dataof selected variables from January 1st 2015 until May 31st 2015, the study revealed that weather factors consisting of highest temperature, lowest temperature, and rainfall rate were significant enough to predict the number of DHF patients in DKI Jakarta. The three variables had positiveeffects in influencing the number of DHF patients in the same period. However, the weather factors cannot be controlled by humans, so that appropriate preventions are required whenever weather’s predictions indicate the increasing number of DHF cases in DKI Jakarta.Keywords: Dengue Hemorrhagic Fever, zero truncated negative binomial, early warning.AbstrakAngka kesakitan DBD pada tahun 2010 hingga 2014 selalu lebih tinggi dibandingkan dengan angka kesakitan DBD nasional. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mencari pengaruh faktor cuaca terhadap kasus DBD. Faktor cuaca dipilih karena dapat diamati setiap harinya dan dapat diprediksi sehingga dapat dijadikan deteksi dini dalam perkiraan jumlah penderita DBD. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data jumlah penderita DBD di DKI Jakarta per hari dan data cuaca yang meliputi suhu terendah, suhu tertinggi dan curah hujan. Untuk mengetahui pengaruh faktor cuaca tersebut terhadap jumlah penderita DBD di DKI Jakarta digunakan metode analisis zero-truncated negative binomial. Berdasarkan data periode 1 Januari 2015 hingga 31 Mei 2015didapatkan hasil bahwa pada taraf nyata 10% faktor cuaca yang terdiri dari suhu tertinggi, suhu terendah, dan curah hujan signifikan dalam menjelaskan banyaknya penderita DBD di DKI Jakarta. Ketiga variabel tersebut memiliki pengaruh positif dalam mempengaruhi jumlah penderita DBD. Akan tetapi faktor cuaca tersebut tidak bisa dikendalikan oleh manusia, sehingga tindak pencegahan diperlukan jika terindikasi dari prediksi cuaca akan menyebabkan pertambahan jumlah penderitaDBD di DKI Jakarta.Kata kunci: Demam Berdarah Dengue, zero truncated negative binomial , deteksi dini.
Robert Kurniawan; Muhammad Lutfi H.D Jaya; Achmad Fauzi Bagus Firmansyah; Rivan Destyanugraha; Siti Mariyah. Deteksi Dini Kasus Demam Berdarah Dengue Berdasarkan Faktor Cuaca di DKI Jakarta Menggunakan Metode Zero Truncated Negative Binomial. Buletin Penelitian Kesehatan 2017, 45, 161-168 .
AMA StyleRobert Kurniawan, Muhammad Lutfi H.D Jaya, Achmad Fauzi Bagus Firmansyah, Rivan Destyanugraha, Siti Mariyah. Deteksi Dini Kasus Demam Berdarah Dengue Berdasarkan Faktor Cuaca di DKI Jakarta Menggunakan Metode Zero Truncated Negative Binomial. Buletin Penelitian Kesehatan. 2017; 45 (3):161-168.
Chicago/Turabian StyleRobert Kurniawan; Muhammad Lutfi H.D Jaya; Achmad Fauzi Bagus Firmansyah; Rivan Destyanugraha; Siti Mariyah. 2017. "Deteksi Dini Kasus Demam Berdarah Dengue Berdasarkan Faktor Cuaca di DKI Jakarta Menggunakan Metode Zero Truncated Negative Binomial." Buletin Penelitian Kesehatan 45, no. 3: 161-168.
Penelitian terkait dengan kobahitasi atau lebih sering disebut dengan istilah “kumpul kebo“ masih jarang dilakukan di Indonesia. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi bagaimana analisis kecenderungan usia wanita melakukan kohabitasi dengan tingkat pendidikannya. Data yang digunakan adalah data Survei Demografi Kesehatan Indonesia (SDKI) tahun 2012, dan dipilih Provinsi Jawa Barat sebagai lokus penelitian. Pengolahan data dilakukan dengan metode regresi logistik biner, dengan variabel respon adalah usia melakukan kohabitasi pada wanita yang dikategorikan menjadi 2, yaitu anak-anak dan remaja. Sedangkan untuk variabel bebasnya yaitu tingkat pendidikan dan daerah tempat tinggal.
Robert Kurniawan; Desnacita Harly Putri. ANALISIS KECENDERUNGAN USIA WANITA MELAKUKAN KOHABITASI BERDASARKAN TINGKAT PENDIDIKAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER. 2017, 1 .
AMA StyleRobert Kurniawan, Desnacita Harly Putri. ANALISIS KECENDERUNGAN USIA WANITA MELAKUKAN KOHABITASI BERDASARKAN TINGKAT PENDIDIKAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER. . 2017; ():1.
Chicago/Turabian StyleRobert Kurniawan; Desnacita Harly Putri. 2017. "ANALISIS KECENDERUNGAN USIA WANITA MELAKUKAN KOHABITASI BERDASARKAN TINGKAT PENDIDIKAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER." , no. : 1.
Penelitian ini menggunakan analisis fuzzy c-means clustering yangmerupakan pengembangan dari fuzzy clustering dengan c partisi untukmenganalisis bencana banjir di 33 provinsi di Indonesia pada tahun 2013.Jumlah kejadian banjir, jumlah korban meninggal, dan jumlah bangunan tempattinggal serta luas lahan yang rusak akibat banjir digunakan sebagai variabeldalam mengelompokkan wilayah berdasarkan tingkat risikonya terhadap banjir.Dilakukan perbandingan index validitas antar hasil pengelompokkan denganberbagai nilai fuzzifier (m=1,5; 2,0; 2,5; dan 3) dan jumlah kelompok (c= 2 dan3). Hasil pengelompokkan terbaik didapatkan dengan menetapkan nilai m=1,5dan c=3 (Rawan Bencana Tinggi, Sedang, dan Rendah). Provinsi yang masukke dalam kelompok Rawan Bencana Tinggi adalah Aceh, Jawa Barat, JawaTengah, Jawa Timur, Banten, dan Sulawesi Selatan. Provinsi yang masuk kedalam kelompok Rawan Bencana Sedang adalah Riau, Nusa Tenggara Barat,Kalimantan Tengah, dan Sulawesi Tenggara. Dua puluh tiga provinsi lainnyamasuk ke dalam kelompok Rawan Bencana Rendah.
Amanda Putri Pertiwi; Robert Kurniawan. PENGELOMPOKAN DAERAH RAWAN BENCANA BANJIR DI INDONESIA TAHUN 2013 MENGGUNAKAN FUZZY C-MEAN. 2017, 1 .
AMA StyleAmanda Putri Pertiwi, Robert Kurniawan. PENGELOMPOKAN DAERAH RAWAN BENCANA BANJIR DI INDONESIA TAHUN 2013 MENGGUNAKAN FUZZY C-MEAN. . 2017; ():1.
Chicago/Turabian StyleAmanda Putri Pertiwi; Robert Kurniawan. 2017. "PENGELOMPOKAN DAERAH RAWAN BENCANA BANJIR DI INDONESIA TAHUN 2013 MENGGUNAKAN FUZZY C-MEAN." , no. : 1.
Angka Kematian Ibu (AKI) merupakan salah satu indikator penting pembangunan kesehatan suatu negara danmenjadi salah satu target pencapaian Sustainable Development Goals (SDGs). Penelitian ini bertujuan menyusun model hubungan AKI dengan variabel-variabel pembangunan kesehatan provinsi menggunakan metode Geographically Weighted Poisson Regression (GWPR) dan memetakan model tersebut kedalam peta provinsi. Estimasi parameter model menggunakan data PODES tahun 2011 dan profil kesehatan dan proyeksi penduduk tahun 2010-2013. Model yang diperoleh terdiri dari empat variabel yang mempengaruhi jumlah kematian ibu yaitu rasio sarana kesehatan, rasio bidan, persentase persalinan ditolong tenaga kesehatan, dan persentase ibu hamil mendapat tablet Fe. Pemetaan empat variabel tersebut ke dalam peta provinsi menghasilkan tiga kelompok wilayah dengan tingkat signifikansi variabel yang berbeda-beda. Nilai AIC dan deviance model GWPR lebih rendah dari regresi Poisson menunjukkan bahwa model AKI dengan GWPR lebih baikdari regresi Poisson.
Rivan Destyanugraha; Robert Kurniawan. PEMODELAN ANGKA KEMATIAN IBU DI INDONESIA DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION. 2017, 1 .
AMA StyleRivan Destyanugraha, Robert Kurniawan. PEMODELAN ANGKA KEMATIAN IBU DI INDONESIA DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION. . 2017; ():1.
Chicago/Turabian StyleRivan Destyanugraha; Robert Kurniawan. 2017. "PEMODELAN ANGKA KEMATIAN IBU DI INDONESIA DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION." , no. : 1.