Abstract:Abstract: Heart disease is one of the leading causes of death worldwide, making early detection and accurate diagnosis crucial for reducing mortality rates and improving patient outcomes. This study aims to evaluate the…
effectiveness of four machine learning algorithms—Logistic Regression, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), and K-Nearest Neighbors (KNN)—in predicting heart disease, with a focus on enhancing model performance using Linear Discriminant Analysis (LDA) for feature reduction. Among the models, SVM achieved the highest accuracy at 84.24%, followed by Logistic Regression at 83.70%. Although Random Forest and KNN showed lower accuracies, all models benefited from LDA's dimensionality reduction. This study suggests that SVM, combined with LDA, offers an optimal solution for early and accurate heart disease prediction in the healthcare industry.
Keywords: feature reduction; heart disease; linear discriminant analysis (LDA); machine learning; SVM
Abstrak: Penyakit jantung merupakan salah satu penyebab utama kematian di seluruh dunia, sehingga deteksi dini dan diagnosis yang akurat sangat penting untuk menurunkan angka kematian dan meningkatkan hasil pengobatan pasien. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efektivitas empat algoritma pembelajaran mesin—Regresi Logistik, Random Forest, Support Vector Machine (SVM), dan K-Nearest Neighbors (KNN)—dalam memprediksi penyakit jantung, dengan fokus pada peningkatan kinerja model menggunakan Analisis Diskriminan Linear (LDA) untuk reduksi fitur. Di antara model yang diuji, SVM mencapai akurasi tertinggi sebesar 84,24%, diikuti oleh Regresi Logistik dengan 83,70%. Meskipun Random Forest dan KNN menunjukkan akurasi yang lebih rendah, semua model memperoleh manfaat dari reduksi dimensi yang diberikan oleh LDA. Studi ini menunjukkan bahwa SVM yang dikombinasikan dengan LDA merupakan solusi optimal untuk prediksi penyakit jantung secara dini dan akurat dalam industri kesehatan.
Kata kunci: linear discriminant analysis (LDA); machine learning; penyakit jantung; reduksi fitur; SVM.
Abstract:Abstract: The current development of technology has successfully met various societal needs, one of which is the buying and selling activities. This development has led people to engage in online transactions, where buyers…
rs do not necessarily have to meet sellers in person. Tokopedia is one of the most popular e-commerce platforms used in Indonesia. Security issues arose when in 2020 Tokopedia experienced a breach, with data from around 91 million accounts being compromised by hackers. Consequently, Tokopedia needed to establish a Data Protection and Privacy Office (DPPO) to protect and safeguard user data privacy.This research addresses how perceptions of security and privacy can influence users' trust in transacting on Tokopedia. Using multiple linear regression analysis, the study evaluates the relationship between perceptions of data security and privacy with trust in transacting on Tokopedia. Based on the calculations of the multiple linear regression model using previously collected respondent data, it was found that perceptions of data security do not directly affect trust in transactions. However, perceptions of privacy are considered to have a significant influence and can increase trust in transactions among students in Pekanbaru.
Keywords: data security; e-commerce; tokopedia; transaction trust; user perceptions
Abstrak: Perkembangan teknologi saat ini telah sukses mencapai berbagai kebutuhan masayarakat salah satunya kegiatan jual beli, perkembangan ini membawa manusia untuk dapat melakukan jual beli secara online dimana tidak mengharuskan pembeli bertemu penjual secara langsung. Tokopedia menjadi salah satu platform e-commerce yang sangat popular digunkanan diindonesia. Masalah keamaan terjadi dimana pada tahun 2020 tokopedia mengalami peretasan dengan sekitar 91 juta akun berhasil diperoleh datanya oleh peretas, sehingga Tokopedia perlu membentuk data protection and privacy office (DPPO) guna melindungi dan menjaga privasi data pengguna Tokopedia.terkait hal tersebut penelitian ini mengangkat bagaimana persepsi keamanan dan privasi dapat mempengaruhi kepercayaan pengguna dalam bertransaksi ditokopedia. Dengan menggunakan metode regresi linear berganda, evaluasi dilakukan untuk menjelaskan hubungan antara persepi keamanan data dan privasi terhadap kepercayaan bertransaksi ditokopedia. Berdasarkan perhitungan model regresi linear berganda menggunakan data responden yang telah dilakukan sebelumnya didapat persepsi keamanan data terhadap kepercayaan bertransaksi tidak berpengaruh secara langsung. Namun pada persepsi privasi terhadap kepercayaan bertransaksi dinilai sangat berpengaruh dan dapat meningkatkan kepercayaan bertransaksi di kalangan mahasiswa di pekanbaru.
Kata kunci: e-commerce; keamanan data; kepercayaan transaksi; persepsi pengguna; tokopedia
Abstract:Abstract: Population is a group of people who live or settle in an area for six months or more. Increasing the population in an area results in more problems being faced by the area such as high unemployment rates, poverty…
ty and food shortages which result in hunger. BPS Asahan Regency records that there is an increase in population every year. Asahan Regency BPS cannot predict population growth in the following year, so an application is needed to predict population growth. The purpose of this study is to predict population growth in Asahan Regency in the following year based on previous data using the concept of data mining. By applying data mining using multiple linear regression methods can be used to calculate population growth estimates based on previous data. This quantitative research used population data of Asahan Regency from 2016 to 2022. From the calculation of the multiple linear regression model using data from the previous five years, the estimated population growth of Asahan for 2023 was 824,617 people and the process of estimating the population became more systematic and calculated. well with this population estimation system and the process of storing data becomes easier and does not require a lot of paper to print and save.
Keywords: Application; Data Mining; Multiple Linear Regression
Abstrak: Penduduk merupakan sekumpulan orang yang tinggal atau menetap pada suatu wilayah selama enam bulan atau lebih. Bertambahnya jumlah penduduk pada suatu daerah mengakibatkan semakin banyak pula persoalan yang di hadapi oleh daerah tersebut seperti tingkat pengangguran yang tinggi, kemiskinan dan kekurangan pangan yang mengakibatkan kelaparan. BPS Kabupaten Asahan mencatat terjadi adanya pertambahan penduduk pada setiap tahunnya. BPS Kabupaten Asahan tidak dapat memprediksi pertumbuhan penduduk pada tahun berikutnya sehingga dibutuhkan suatu aplikasi untuk memprediksi pertambahan penduduk tersebut. Tujuan penelitian ini adalah untuk memprediksi pertumbuhan penduduk Kabupaten Asahan pada tahun berikutnya berdasarkan data sebelumnya menggunakan konsep data mining. Dengan menerapkan data mining menggunakan metode regresi linier berganda dapat digunakan untuk menghitung estimasi pertumbuhan penduduk berdasarkan data sebelumnya. Penelitian yang dilakukan secara kuantitatif ini menggunakan data penduduk Kabupaten Asahan dari tahun 2016 sampai tahun 2022. Dari perhitungan model regresi linier berganda menggunakan data lima tahun sebelumnya didapat estimasi pertumbuhan penduduk Asahan untuk tahun 2023 sebesar 824.617 jiwa dan proses estimasi jumlah penduduk menjadi lebih sistematis dan terkalkulasi dengan baik dengan adanya sistem estimasi jumlah penduduk ini dan proses penyimpanan data menjadi lebih mudah dan tidak memerlukan banyak kertas untuk di cetak dan di simpan.
Kata kunci: Aplikasi; Data Mining; Regresi Linier Berganda
Abstract: Abstract – Price forecasting is a part of economic decision making. Forecasting the daily rise and fall of gold prices can help investors decide when to buy or sell the commodity. The price of gold depends on many factors…
many factors such as the price of other precious metals, the price of crude oil, the performance of the stock exchange, and the exchange rate of currencies. This study discusses gold price forecasting using the multiple linear regression method. The results of this study indicate that the best model is in the data distribution of 70%: 30% for training and testing, with a MAPE of 4.7% Based on these results, it can be concluded that the use of multiple linear regression method produces a fairly good model for gold prices forecasting. Besides, the correlation analysis show that the price of other precious metals greatly influences the price of gold where in this case the silver price whose correlation value is 0.87.
Keywords: forecasting, gold investment, multiple linear regression
Abstrak: Peramalan harga merupakan bagian dari pengambilan keputusan ekonomi. Melakukan peramalan terhadap kenaikan dan penurunan harga emas harian dapat membantu investor memutuskan kapan harus membeli atau menjual komoditas. Harga Emas bergantung pada banyak faktor seperti harga logam mulia lainnya, harga minyak mentah, kinerja bursa saham, dan nilai tukar mata uang. Penelitian ini membahas peramalan harga emas dengan menggunakan metode regresi linear ganda. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model terbaik terdapat pada pembagian data pelatihan 70% dan pengujian 30%, dengan MAPE sebesar 4.7%. Berdasarkan hasil tersebut dapat diambil kesimpulan bahwa penggunaan metode regresi linear ganda menghasilkan model yang cukup baik untuk peramalan harga emas. Selain itu, analisis korelasi menunjukkan bahwa harga logam mulia lainnya sangat mempengaruhi harga emas dimana dalam hal ini variabel harga perak yang nilai korelasinya 0.87.
Kata kunci: peramalan; investasi emas, regresi linear ganda
Abstract:Abstract: Flood disasters often occur in areas with certain geographical conditions, such as proximity to rivers, high rainfall especially during the wetseason and soil types that contain clay so that they are not good enough…
nough to absorb water. One of the cities in Indonesia whichhas frequent floods. The planned mitigation strategy must be more targeted so that it is more effective in tackling flood disasters. Therefore, mapping with Geographic Information Systems can be used to map areas that are prone to flooding specifically by combining spatial data on each predetermined parameter. Not only that, the integration of Geographic Information Systems and forecasting with multiple linear regression methods can predict the level of flood vulnerability based on the parameters determined in the following year. Based on the analysis that has been done, the areas in Pontianak City that are prone to flood disasters are spread over several sub-districts, namely East Pontianak District, Pontianak City District and parts of North Pontianak District.
Keywords: Flood vulnerability; Geographic Information System; Multiple Linear Regression
Abstrak: Bencana banjir seringkali terjadi di wilayah dengan kondisi geografis tertentu sepertijaraknya yang dekat dengan sungai, curah hujan cukup tinggi khususnya pada musim hujan hingga mayoritas jenis tanah yang memiliki kandungan lempung sehingga tidak cukup baikdalam menyerap air. Kota Pontianak merupakan satu diantara kota di Indonesia yang sering dilanda bencana banjir. Oleh karena itu, pemetaan dengan Sistem Informasi Geografis dapat digunakan untuk memetakan wilayah-wilayah yang rawan bencana banjir secara spesifik dengan menggabungkan data spasial pada setiap parameter yang sudah ditentukan. Tidak hanya itu, integrasi sistem informasi geografis dan peramalan dengan metoderegresi linier berganda dapatmemprediksi tingkat kerawanan banjir berdasarkan parameter yang ditentukan pada tahun berikutnya. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan, daerah di Kota Pontianak yang rawan bencanabanjir tersebar di beberapa kecamatan yaitu Kecamatan Pontianak Timur, Kecamatan Pontianak Kota dan sebagianKecamatan Pontianak Utara.
Kata kunci: Kerawanan Banjir; Regresi Linier Berganda; Sistem Informasi Geografis
Abstract:Operasi pengamanan hutan membutuhkan evaluasi berbasis data agar alokasi patroli, pemantauan satelit, dan respons penegakan hukum dapat diarahkan pada wilayah serta periode yang paling berisiko. Penelitian ini mengevaluasi…
si hubungan antara intensitas patroli dan luas deforestasi, perubahan waktu respons penanganan kasus setelah pemanfaatan pemantauan satelit near-real-time, serta pola temporal dan indikasi konsentrasi spasial temuan kayu ilegal di Kabupaten Bolaang Mongondow, Sulawesi Utara. Penelitian menggunakan desain kuantitatif evaluatif berbasis data operasional Balai Penegakan Hukum Kehutanan. Data mencakup 150 titik patroli dan temuan kayu ilegal selama 1 Januari-31 Desember 2023, 10 sektor pengamatan hasil agregasi titik patroli, serta 30 pasang kasus respons yang dipadankan antara periode manual Januari-Juni 2022 dan periode berbasis satelit Januari-Juni 2023. Analisis dilakukan menggunakan statistik deskriptif, regresi linear sederhana, uji-t berpasangan, ukuran efek Cohen's d, uji Kruskal-Wallis, dan identifikasi outlier berbasis persentil ke-90. Hasil menunjukkan bahwa intensitas patroli berasosiasi negatif dan signifikan dengan luas deforestasi pada tingkat sektor (B = -1,05; R2 = 0,919; F(1,8) = 91,03; p < 0,001). Waktu respons rata-rata menurun dari 51,5 jam pada metode manual menjadi 23,6 jam setelah pemanfaatan pemantauan satelit, dengan selisih rata-rata -27,9 jam, t(29) = -14,72; p < 0,001; dan Cohen's d = 2,69. Volume temuan kayu ilegal tertinggi terjadi pada Q3 atau Juli-September (60,2 +/- 14,5 m3), dengan perbedaan signifikan antarkuartal (H(3) = 28,74; p < 0,001). Sebanyak 80% titik outlier berada pada wilayah berkerawanan tinggi. Temuan ini menunjukkan bahwa integrasi patroli terarah, pemantauan satelit, dan evaluasi spasial-temporal sederhana dapat memperkuat pengamanan hutan berbasis risiko. Namun, seluruh hasil perlu ditafsirkan sebagai asosiasi operasional karena penelitian bersifat observasional, jumlah sektor regresi terbatas, dan analisis spasial belum menggunakan pemodelan hotspot formal.
Abstract:Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan menganalisis pengaruh intensitas aset biologis terhadap pengungkapan aset biologis pada perusahaan agrikultur di Bursa Efek Indonesia. Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan…
rusahaan agrikultur di Bursa Efek Indonesia periode 2020-2024 sebanyak 38 perusahaan. Metode pengambilan sampel menggunakan purposive sampling sehingga diperoleh 26 perusahaan. Sumber data diperoleh dari laporan tahunan dan website resmi perusahaan. Metode pengumpulan data menggunakan metode dokumentasi. Metode analisis data menggunakan analisis regresi data panel dengan jumlah pengamatan (n) sebanyak 130 dan diolah menggunakan bantuan aplikasi Eviews 12. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Intensitas aset biologis berpengaruh terhadap pengungkapan aset biologis.
Abstract:Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sejauh mana pengaruh kualitas pelayanan dan harga terhadap keputusan pembelian forklift di PT. Berca Mandiri Perkasa. Pendekatan penelitian yang digunakan adalah metode kuantitatif…
atif dengan teknik survei, di mana data diperoleh dari 50 responden dan dianalisis melalui uji validitas, reliabilitas, serta regresi linier berganda. Hasil analisis menunjukkan bahwa meskipun konsumen menilai kualitas pelayanan dan harga tergolong baik, keduanya tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap keputusan pembelian secara statistik. Hal ini mengisyaratkan bahwa keputusan pembelian forklift lebih banyak dipengaruhi oleh faktor lain, seperti reputasi merek, inovasi produk, dan rekomendasi pengguna sebelumnya. Berdasarkan temuan tersebut, PT. Berca Mandiri Perkasa perlu memperkuat strategi pemasarannya dengan memperhatikan faktor-faktor non-harga dan non-pelayanan untuk meningkatkan penjualan secara lebih optimal. Penelitian ini juga memberikan dasar bagi penelitian selanjutnya guna menelusuri variabel lain yang berpotensi memengaruhi perilaku konsumen dalam pembelian alat berat.
Abstract:Penelitian ini berjudul Pengaruh Lingkungan Kerja Dan Beban Kerja Terhadap Kinerja Pegawai Di Subdirektorat Publikasi DJBC memiliki tujuan untuk mengetahui seberapa besar kontribusi dampak dari variabel independen terhadap…
ap dependen. Penelitian ini menggunakan kuantitatif dengan metode survei melakukan penyebaran kuesioner kepada 40 responden di Subdirektorat Publikasi, hasil survei diolah dengan menggunakan aplikasi SPSS versi 27 pada Windows. Dari hasil penelitian ini dapat jelaskan pada uji hipotesis berdasarkan hasil uji parsial (T) yaitu X1 terhadap Y secara parsial adalah nilai Sig 0,032 < 0,05 dan nilai t-hitung 2,223 > 2,026 sehingga Ho ditolak dan Ha diterima bahwa memiliki pengaruh dan signifikan, X2 terhadap Y secara parsial adalah nilai Sig 0,008 < 0,05 dan nilai t-hitung 2,787 > 2,026 sehingga Ho ditolak dan Ha diterima bahwa memiliki pengaruh dan signifikan. Serta hasil uji simultan (F) yaitu X1 dan X2 terhadap Y secara simultan adalah nilai Sig. 0,001 < dari 0,05 dan dengan hasil 13,599 > 3,252 sehingga menolak pendapat Ho dan menerima pendapat Ha yaitu memiliki pengaruh dan signifikan. pada uji koefisien determinasi dalam R Square adalah hasil nilai 0,424 atau 42,4%, sehingga X1 bersamaan X2 dalam model regresi (secara simultan) mempunyai kemampuan cukup dalam menjelaskan terhadap variabel Y, maka sisa dari (100% - 42,4%) adalah 57,6% atau 0,576 merupakan penyebab pengaruhnya dari faktor lain.
Abstract:Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh kualitas pelayanan dan harga terhadap kepuasan pelanggan pada CV. Tirta Lancar, sebuah perusahaan jasa penyedotan septictank yang beroperasi di wilayah DKI Jakarta. Penelitian…
litian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan metode survei melalui penyebaran kuesioner kepada 72 responden pelanggan aktif. Teknik pengambilan sampel menggunakan metode sampel random sampling dan analisis data dilakukan menggunakan regresi linear berganda dengan bantuan SPSS versi 26. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa variabel kualitas pelayanan berpengaruh negatif signifikan terhadap kepuasan pelanggan, sedangkan harga berpengaruh positif signifikan terhadap kepuasan pelanggan. Secara simultan, kualitas pelayanan dan harga mampu menjelaskan kepuasan pelanggan. Temuan ini menunjukkan pentingnya perusahaan untuk terus meningkatkan persepsi harga yang sebanding dengan kualitas pelayanan serta melakukan evaluasi terhadap dimensi – dimensi pelayanan yang dirasa masih kurang.