Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 223253 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Anatasya Oktaviani Handriati
Analisis Kinerja TabNet dan Random forest dalam Mengklasifikasikan Prevalensi Stunting Kabupaten/Kota di Indonesia = Analysis of TabNet and Random forest Performancce in Classification of District/City Stunting Prevalence in Indonesia
"Stunting merupakan kondisi yang terjadi pada balita yang mengakibatkan gagal tumbuh akibat dari kurangnya pemenuhan gizi yang diterima di masa kandungan dan setelah bayi lahir. Prevalensi stunting adalah persentase balita yang mengalami kasus stunting dibandingkan dengan jumlah anak balita di daerah tersebut. WHO mengkategorikan prevalensi stunting menjadi 4 kategori yaitu low untuk prevalensi stunting < 20, medium untuk 20 ≤ prevalensi stunting < 30, high untuk 30 ≤ prevalensi stunting < 40 dan very high, untuk prevalensi stunting ≥ 40. Klasifikasi prevalensi stunting dilakukan untuk melihat faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi tinggi rendahnya prevalensi stunting pada daerah tersebut. Random forest dan TabNet digunakan sebagai model klasifikasi. Sebelum melakukan klasifikasi, data dinormalisasikan terlebih dahulu jika menggunakan model random forest dan tidak dinormalisasikan jika menggunakan model TabNet. Kemudian pada data training dilakukan SMOTE dampak dari imbalance data. Hyperparameter pada random forest menggunakan Optuna. Model yang sudah dibuat, dievaluasi menggunakan confusion matrix dengan melihat nilai precision, recall, F1- Score, dan accuracy. Model dibandingkan dengan nilai rata-rata akurasi berdasarkan pembagian data training dan data testing di 70:30, 80:20 dan 90:10. Selain itu, dibandingkan hasil klasifikasi antara model random forest dan TabNet. Nilai rata-rata akurasi yang paling tinggi untuk random forest adalah 51% dan TabNet adalah 44,7% saat kedua model di proporsi data 70:30. Model yang paling terbaik adalah TabNet dengan akurasi 53% dibandingankan dengan random forest ketika random state sama dengan nol. Model TabNet memiliki bekerja optimal pada precision, recall dan F1-Score untuk target kelas low. Sedangkan model random forest bekerja optimal pada recall dan F1-Score untuk target kelas medium. Kedua model tidak bekerja dengan optimal di kelas target high dan very high.
Stunting is a condition that occurs in toddlers, resulting in failure to grow due to insufficient nutrition during pregnancy and after birth. The prevalence of stunting is the percentage of children under five who experience stunting compared to the total number of children in that area. The World Health Organization (WHO) categorizes the prevalence of stunting into four categories: low for prevalence < 20, medium for 20 ≤ prevalence < 30, high for 30 ≤ prevalence < 40, and very high for prevalence ≥ 40. The classification of stunting prevalence is done to identify factors that influence the high or low prevalence of stunting. Random forest and TabNet are used as classification models. Before performing the classification, the data is normalized, and SMOTE is applied to the training data. The hyperparameters of models are tuned using Optuna is used. The models are evaluated using a confusion matrix by examining precision, recall, F1-Score, and accuracy. The model are compared with the average accuracy value based on the distribution of training data and testing data at 70:30, 80:20 and 90:10. In addition, classification results will be compared between random forest and TabNet models. The highest average accuracy value for random forest is 51% and TabNet is 44.7% when the two models are in the proportion of data 70:30. The best model is TabNet with 53% accuracy compared to the random forest when the random state is zero. The TabNet model has optimal work on precision, recall and F1-Score for low class targets. While the random forest model works optimally on recall and F1-Score for medium class targets. The two models do not work optimally in the high and very high target classes."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Yoel Zabarro
Analisis Kinerja Metode Random Forest untuk Klasifikasi Multikelas Credit Scoring = Performance Analysis of the Random Forest Method for Credit Scoring Multiclass Classification
"Credit scoring adalah suatu proses dalam mengevaluasi kelayakan kredit dari suatu individu. Credit Scoring perlu dilakukan perusahaan keuangan untuk meminimalisir risiko kredit, karena credit scoring dapat menentukan kelayakan debitur. Salah satu perusahaan keuangan yang menyediakan jasa pinjaman berbasis P2P (Peer-to-Peer) yang menerapkan credit scoring dalam evaluasi debitur adalah LendingClub. Pada skripsi ini dilakukan klasifikasi multikelas credit scoring berdasarkan status pinjaman (loan status) yang terdiri dari 3 kelas, yaitu default, fully paid, dan late. Klasifikasi multikelas credit scoring dapat dilakukan dengan salah satu pendekatan machine learning, yaitu supervised learning. Metode supervised learning yang digunakan yaitu random forest. Random forest adalah suatu metode pencarian informasi berbasis tree dengan setiap tree memuat kumpulan variabel acak. Implementasi model random forest dilakukan dengan menggunakan tiga skenario strategy sampling SMOTE yang berbeda. Implementasi model pada tiap skenario dilakuan sebanyak 5 kali percobaan dan dievaluasi menggunakan precision, recall, f1-score, accuracy, dan AUC one vs all. Rata-rata accuracy terbaik adalah sebesar 0,78; dan rata-rata AUC one vs all terbaik adalah sebesar 0,679179. Sedangkan untuk hasil evaluasi berdasarkan tiap kelas, pada kelas default, precision terbaik adalah sebesar 0,39; recall terbaik adalah sebesar 0,27; dan f1-score terbaik adalah sebesar 0,28. Pada kelas fully paid, precision terbaik adalah sebesar 0,82; recall terbaik adalah sebesar 0,95; dan f1-score terbaik adalah sebesar 0,88. Pada kelas late, precision terbaik adalah sebesar 0,02; recall terbaik adalah sebesar 0,02; dan f1-score terbaik adalah sebesar 0,02. Secara keseluruhan, hasil evaluasi model pada ketiga skenario hanya baik dalam memprediksi kelas 1 (fully paid), tetapi kurang baik dalam memprediksi kelas 0 (default) dan kelas 2 (late). Hal tersebut diduga terjadi akibat dataset yang terdapat imbalance data dan class overlap.
Credit scoring is a process in evaluating the creditworthiness of an individual. Credit scoring needs to be done by financial companies to minimize credit risk, because credit scoring can determine the eligibility of debtors. One financial company that provides P2P (Peer-to-Peer) based loan services that applies credit scoring in debtor evaluation is LendingClub. In this thesis, a multiclass classification of credit scoring based on loan status was carried out consisting of 3 classes, namely default, fully paid, and late. Multiclass classification of credit scoring can be done with one of the machine learning approaches, namely supervised learning. The supervised learning method used is random forest. Random forest is a tree-based method of retrieving information with each tree containing a random set of variables. The implementation of the random forest model was carried out using three different SMOTE strategy sampling scenarios. Model implementation in each scenario was carried out 5 times and evaluated using precision, recall, f1-score, accuracy, and AUC one vs all. The best average accuracy is 0.78; and the best average AUC of one vs all is 0.679179. As for the evaluation results based on each class, in the default class, the best precision is 0.39; The best recall was 0.27; and the best F1-score is 0.28. In the fully paid class, the best precision is 0.82; The best recall is 0.95; and the best F1-score is 0.88. In the late class, the best precision is 0.02; The best recall is 0.02; and the best F1-score is 0.02. Overall, the results of model evaluation in all three scenarios were only good at predicting class 1 (fully paid), but less good at predicting class 0 (default) and class 2 (late). This is thought to occur due to datasets that contain data imbalances and class overlap"
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2024
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Nina Fentiana
Model Jalur Pencegahan Risiko Stunting Pada Kabupaten/Kota Dengan Prevalensi Stunting <20% dan >=20% Di Indonesia = Pathway Model for Prevention of Stunting Risk in Districts/Cities With Stunting Prevalence <20% and ≥20% In Indonesia
"Stunting anak 0-23 bulan di Indonesia merupakan masalah kesehatan masyarakat yang disebabkan oleh berbagai faktor langsung dan tidak langsung.  Penelitian menggunakan data Riset Kesehatan Dasar, Survey Sosial Ekonomi Nasional dan Produk Domestik Regional Bruto per kapita tahun 2018 dengan pendekatan potong lintang bertujuan mengetahui model jalur hubungan langsung dan tidak langsung berbagai faktor risiko stunting dengan prevalensi stunting tingkat kabupaten/kota.  Pengolahan data sekunder dilakukan pada Januari-April 2022. Sampel adalah 106 kabupaten/kota prevalensi stunting <20% dan 403 kabupaten/kota prevalensi stunting ≥20% (20%-<30%, 30%-40% dan >40%) yang diagregratkan pada tingkat kabupaten/kota dari 32.095 data individu anak usia 0-23 bulan yang diukur panjang badannya. Pemodelan menggunakan analisis jalur. Model jalur pencegahan risiko stunting memperlihatkan akses terhadap makanan (r=-0,31) dan pemeriksaan kehamilan (r=-0,29) berhubungan langsung dengan prevalensi stunting tingkat kabupaten/kota di kabupaten/kota prevalensi stunting <20%. Keluarga Berencana (r=-0,15), pemeriksaan kehamilan (r=-0,13) dan cuci tangan pakai sabun (r=-0,11) berhubungan langsung dengan prevalensi stunting tingkat kabupaten/kota di kabupaten/kota prevalensi stunting ≥20%. Tablet tambah darah ibu hamil (r=-0,02) dan inisiasi menyusu dini (r=-0,03) berhubungan tidak langsung melalui ASI eksklusif dengan prevalensi stunting tingkat kabupaten/kota di kabupaten/kota prevalensi stunting 20%-<30%. ASI eksklusif (r=-0,15) berhubungan langsung dengan prevalensi stunting tingkat kabupaten/kota di kabupaten/kota prevalensi stunting 20%-<30%. Cuci tangan pakai sabun berhubungan signifikan langsung dengan prevalensi stunting tingkat kabupaten/kota di kabupaten/kota prevalensi stunting 30%-40% (r=-0,22) dan >40% (r=-0,45). Model jalur menyimpulkan bahwa kabupaten/kota dapat memainkan peran penting dalam upaya pencegahan risiko stunting dengan memodifikasi sejumlah faktor risiko terutama pada keluarga anak 0-23 bulan.
Stunting in children 0-23 months in Indonesia is a public health problem caused by various direct and indirect factors. This study uses data from Basic Health Research, National Socio-Economic Survey and Gross Regional Domestic Product per capita in 2018 with a cross-sectional approach. Secondary data processing was carried out in January-April 2022. The samples were 106 districts/cities with stunting prevalence <20% and 403 districts/cities with stunting prevalence 20% (20%-<30%, 30%-40% and >40%) Aggregated at the district/city level from 32,095 individual data for children aged 0-23 months, whose body length was measured. The modeling uses path analysis. The stunting risk prevention pathway model shows that access to food (r=-0.31) and prenatal care (r=-0.29) is directly related to the prevalence of stunting at the district/city level in districts/cities with stunting prevalence <20%. Family planning (r=-0.15), pregnancy check-ups (r=-0.13) and hand washing with soap (r=-0.11) were directly related to the prevalence of stunting at the district/city level in districts/cities stunting prevalence 20 %. Blood supplement tablets for pregnant women (r=-0.02) and early initiation of breastfeeding (r=-0.03) were indirectly related through exclusive breastfeeding with the prevalence of stunting at the district/city level in districts/cities stunting prevalence of 20%-<30% . Exclusive breastfeeding (r=-0.15) was directly related to the prevalence of stunting at the district/city level in the district/city stunting prevalence of 20%-<30%. Hand washing with soap is directly related to stunting prevalence at district/city level in districts/cities, stunting prevalence is 30%-40% (r=-0.22) and >40% (r=-0.45). The pathway model concludes that districts/cities can play an important role in preventing stunting risk by modifying a number of risk factors, especially in families of children 0-23 months."
Depok: Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia, 2022
D-pdf
UI - Disertasi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Putri Novalianita
Analisis Pengaruh Bantuan Program Sembako Terhadap Prevalensi Stunting Di Indonesia = Analysis of the Effect of Program Sembako on Stunting Prevalence in Indonesia
"Penelitian ini memiliki tujuan memberikan bukti empiris untuk melihat apakah dalam beberapa tahun terakhir program sembako sebagai bantuan pangan dapat mencukupi asupan makanan bergizi dan berpengaruh terhadap angka prevalensi stunting di Indonesia. Program sembako salah satu instrumen bantuan pangan untuk menurunkan beban pengeluaran rumah tangga dalam akses pangan juga untuk memenuhi kebutuhan gizi yang adekuat sebagai upaya dalam mencegah kejadian stunting. Metode yang digunakan yaitu Two-Stage Least Squares menggunakan STATA 16 dalam pengolahan untuk pengujian signifikasi terhadap penelitian. Hasil first stage IV2SLS menunjukkan bahwa terdapat hubungan positif signifikan antara program sembako terhadap asupan gizi yang memadai yang selanjutnya hasil second stage menunjukkan bahwa semakin tinggi kecukupan asupan makanan bergizi rumah tangga maka akan menurunkan prevalensi stunting di Indonesia, selain itu ditemukan adanya pengaruh signifikan vaksin BCG dan kepemilikan sanitasi layak terhadap prevalensi stunting. Intervensi pemerintah untuk meningkatkan akses keragaman pangan diperlukan untuk memenuhi gizi yang adekuat schingga dapat memperkecil resiko terjadinya stunting.
This study aims to provide empirical evidence to see whether in recent years Program Sembako as food assistance has been able to provide sufficient intake of nutritious food and have had an effect on the stunting prevalence rate in Indonesia. Program Sembako is one of the food assistance instruments to reduce the burden on household expenses in accessing food as well as to meet adequate nutritional needs as an effort to prevent stunting. The method used is Two-Stage Least Squares using STATA 16 in processing to test the significance of research. The results of the first stage IV2SLS show that there is a significant positive relationship between the Program Sembako and adequate nutritional intake, then the results of the second stage show that the higher the adequacy of household nutritious food intake, the lower the prevalence of stunting in Indonesia. In addition, there is a significant effect of the BCG vaccine and ownership of proper sanitation on the prevalence of stunting. Government intervention to increase access to food diversity is needed to meet adequate nutrition so as to minimize the risk of stunting."
Jakarta: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2023
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Cakra Yudi Putra
Dampak Peraturan Daerah terkait Kesehatan terhadap Prevalensi Stunting tingkat Kabupaten/Kota di Indonesia = The Impact of District Regulations related to Health on the Stunting Prevalence at District Level in Indonesia
"Stunting masih menjadi masalah serius yang dihadapi setiap negara, termasuk Indonesia. Stunting menyebabkan banyak kerugian karena kekurangan gizi akut yang dialami selama 1000 hari pertama kelahiran akan menyebabkan konsekuensi negatif jangka panjang. Dari segi kesehatan, anak dengan stunting lebih berisiko terpapar berbagai penyakit serta mengalami gangguan kognitif, motorik, sosio-emosional. Stunting juga merugikan secara ekonomi karena anak dengan stunting akan memiliki produktivitas yang rendah sehingga berdampak pada status pekerjaan dan upah yang tidak layak. Dampak sosial ekonomi dari stunting secara massif diperkirakan menimbulkan kerugian bagi Indonesia sekitar 3% per tahun terhadap produk domestic bruto (PDB). Hingga saat ini, prevalensi stunting di Indonesia masih tetap tinggi walaupun sudah menunjukkan indikator perbaikan. Hal tersebut dikarenakan determinan stunting yang sangat kompleks. Faktor penyebab stunting tidak hanya dari faktor makanan atau asupan gizi saja, melainkan multidimensi termasuk aspek lingkungan dan politik. Aspek politik juga dapat memengaruhi stunting yang diukur dari komitmen politik pemerintah daerah sebagai pemangku kebijakan yang mengesahkan peraturan daerah sebagai landasan hukum dalam pelaksanaan program pengentasan stunting. Maka dari itu penelitian ini menguji dampak peraturan daerah urusan kesehatan terhadap prevalensi stunting. Unit analisis yang digunakan adalah kabupaten/kota di Indonesia pada tahun 2007 dan 2013 dengan metode regresi difference-in-difference. Penelitian ini menemukan bahwa pengesahan dan implementasi peraturan daerah kesehatan tidak berpengaruh signifikan dalam menurunkan prevalensi stunting. Penelitian ini menekankan pada pentingnya pemerintah daerah dalam memastikan implementasi peraturan daerah kesehatan dengan cara menyusun indikator target capaian, tata kelola dan implementasi, serta evaluasi capaian peraturan daerah kesehatan secara berkala.Implikasi dari temuan penelitian ini adalah bahwa pemerintah kabupaten/kota harus sepenuhnya memahami dalam mendesain peraturan daerah terkait penanganan stunting yang spesifik untuk menangani determinan stunting sesuai dengan standar World Health Organization dan berbagai literatur yang berkembang sehingga peraturan daerah yang disahkan mampu mengorkestrasi sumber daya dengan harmonis dalam rangka menurunkan prevalensi stunting.
Stunting is still a severe problem experienced by every country, including Indonesia. Not only because stunting cause adverse consequences on health, but economically, children with stunting will have low productivity, which will result in inadequate employment status and wages. In addition, stunting is estimates to cause losses for Indonesia’s Gross Domestic Product (GDP) around 3% per year. By now, the prevalence of stunting in Indonesia remains high, even though the indicators of improvement have shown. This condition is because the determinants of stunting are very complex – not only food factors or nutritional intake but also environmental and political aspects measured by the political commitment of local governments in passing local regulations as the legal basis for implementing stunting alleviation programs. Therefore, this study measures the impact of local health regulations on stunting prevalence with the unit of analysis used is districts/cities in Indonesia in 2007 and 2013 with the difference-indifference regression method. This research found that the ratification and implementation of regional health regulations did not significantly reduce the prevalence of stunting. This research emphasizes the importance of local governments in ensuring the implementation of regional health regulations by developing indicators for achievement targets, governance, and performance, as well as evaluating the achievements of regional health regulation regularly. The research implies that it is recommended that local governments have to entirely understand in designing regional regulations related to stunting management that are specific to dealing with the determinants of stunting in accordance with World Health Organization standards and various developing literature. Therefore, the regulations that are passed can orchestrate resources harmoniously to reduce the prevalence stunting. "
Jakarta: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2024
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Semuel Piter Irab
Hubungan perubahan cakupan program kesehatan dan sosial dengan perubahan prevalensi balita stunting pada Kabupaten/Kota di Indonesia tahun 2007 ke tahun 2013 = Changes relationship in health and social program coverage with changes in stunting toddler prevalence in regencies / cities in Indonesia from 2007 to 2013
"Disertasi ini adalah menggambarkan perubahan prevalensi balita stunting pada Kabupaten/Kota kategori membaik dan Kabupaten/Kota kategori memburuk di Indonesia dari tahun 2007 ke tahun 2013. Metode cross sectional studi, sampel yaitu 163 Kabupaten/Kota, sumber data sekunder Balitbangkes dan Kementerian Keuangan. Uji statistik t-test dan diskriminan. Hasil: perubahan prevalensi balita stunting pada 49 Kabupaten/Kota kategori membaik 30,1%, dan 114 Kabupaten/kota kategori memburuk 69,9%. Sembilan cakupan program kesehatan dan sosial pada Kabupaten/Kota kategori membaik yang memiliki perubahan lebih besar dari Kabupaten/Kota kategori memburuk yaitu prevalensi BBLR, cakupan penimbangan balita ≥ 4 kali, cakupan vitamin A, cakupan imunisasi lengkap, persentase ketersediaan air bersih, persentase pengelolaan sampah diangkut petugas kebersihan, persentase ketersediaan jamban keluarga, persentase cuci tangan pakai sabun, dan persentase KK pegawai negeri sipil. Lima cakupan program kesehatan dan sosial pada Kabupaten/Kota ketegori memburuk yang perubahannya tidak jauh berbeda dari Kabupaten/Kota kategori membaik yaitu cakupan ANC-K4, prevalensi KEK ibu hamil, prevalensi TB-Paru balita, indeks kapasitas fiskal, dan persentase KK pendidikan tinggi. Delapan cakupan program kesehatan dan sosial dengan akurasi perubahan prevalensi balita stunting pada Kabupaten/Kota kategori membaik 83,7% dan Kabupaten kategori memburuk 92,1% yaitu cakupan timbangan balita ≥ 4 kali, cakupan imunisasi lengkap, cakupan ANC-K4, persentase sampah diangkut petugas kebersihan, persentase ketersediaan jamban keluarga, persentase cuci tangan pakai sabun, indeks kapasitas fiskal, dan persentase KK PNS.
This dissertation is describing changes in the prevalence of stunting toddlers the Regencies/ Cities category improves and deteriorates in Indonesia, from 2007 to 2013. Cross sectional study method, samples are 163 Regencies/Cities, secondary data source Balitbangkes and Ministry of Finance. T-test and discriminant statistical test. Results: changes in the prevalence of stunting toddlers 49 Regencies/Cities category improved 30.1%, and 114 Regencies/Cities category deteriorated 69,9%. Nine coverage of health and social programs the Regencies/Cities category improved which has a change greater than Regencies/Cities category deteriorated namely the prevalence of LBW, toddler weighing coverage ≥ 4 times, vitamin A coverage, complete immunization coverage, percentage of availability of clean water, percentage of waste management carried by janitors, percentage of availability of family latrines, percentage of hand washing with soap, and the percentage of family heads of civil servants. Five coverage of health and social programs in the Regencies/Cities category deteriorated, whose changes are not much different from the Regencies/Cities category improved namely ANC-K4 coverage, prevalence of less chronic energy in pregnant women, prevalence of toddler pulmonary TB, fiscal capacity index, and the percentage of family heads of higher education. Eight coverage of health and social programs with accuracy changes in the prevalence of stunting toddlers at the Regencies/ Cities category improved 83,7% and Regencies/Cities category deteriorated 92.1% namely toddler weighing coverage ≥ 4 times, complete immunization coverage, ANC-K4 coverage, percentage of waste management carried by janitors, percentage of availability of family latrines, percentage of hand washing with soap, fiscal capacity index, and the percentage of family heads of civil servants."
Depok: Universitas Indonesia, 2019
D2700
UI - Disertasi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Muhammad Hadi
Customer Churn Rate Analysis in Fashion E-Commerce Using Logistic Regression and Random Forest = Analisis Churn Rate Pelanggan di Fashion E-Commerce Menggunakan Logistic Regression Dan Random Forest
"Perusahaan e-commerce memikirkan hubungan pelanggan jangka panjang dalam hal tingkat konversi dan tingkat pembelian berulang. Pada dasarnya, lebih hemat biaya untuk mempertahankan pelanggan yang sudah ada daripada mendapatkan yang baru, itulah sebabnya sangat penting untuk melacak pelanggan yang berisiko tinggi untuk berpindah dan menargetkan mereka dengan strategi retensi. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor apa saja yang berperan signifikan pada e-commerce terhadap tingkat churn pelanggan di bulan berikutnya. Studi ini didasarkan pada 77.841 data transaksi yang dikumpulkan dari perusahaan fashion Indonesia melalui saluran penjualan e-commerce mereka. Dalam mengolah data, digunakan statistik deskriptif dan analitik prediktif dengan regresi logistik dan model hutan acak untuk mencapai tujuan penelitian, karena kedua model memiliki tingkat akurasi yang baik dalam membuat prediksi dan klasifikasi. Studi ini menunjukkan beberapa faktor seperti jenis kelamin, lama tinggal pelanggan, jumlah pesanan, dan biaya pengiriman secara signifikan mempengaruhi tingkat churn. Penelitian ini merekomendasikan agar perusahaan dan industri fashion e-commerce mengelola churn pelanggan dengan membuat langkah-langkah strategis dan bisnis yang tepat setelah mengetahui faktor-faktor penyebabnya.
E-commerce companies think about long-term customer relationships in terms of conversion rates and repeat purchase rates. It is more cost-effective to retain existing customers than to acquire new ones, which is why it is crucial to track customers at high risk of turnover and target them with retention strategies. This research aims to identify what factors play a significant role in e-commerce to the customer churn rate in the next month. This study is based on 77,841 transactions data collected from Indonesia's fashion company through their e-commerce sales channel. In processing the data, descriptive statistics and predictive analytics with logistic regression and random forest models are used to achieve the research's objective, as both models have a good level of accuracy in making predictions and classifications. This study shows several factors such as gender, customer length of stay, order amount, and shipping cost significantly influencing the churn rate. This study recommends that the company and the fashion e-commerce industry manage customer churn by made appropriate strategic and business steps after knew the factors that cause it. "
Jakarta: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2021
T-pdf
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Priskila Teresa Nandita
The impact of tariff reforms on stunting prevalence in Indonesia = Pengaruh reformasi tarif terhadap prevalensi stunting di Indonesia
"Manfaat dan risiko perdagangan internasional terhadap perkembangan sosio ekonomi di dalam suatu negara terus menjadi perdebatan. Tulisan ini ingin berkontribusi dalam diskusi tersebut dengan menjadi salah satu studi empiris yang meneliti efek perdagangan internasional pada variabel kesehatan. Secara lebih khusus, studi ini fokus melihat pengaruh liberalisasi tarif terhadap prevalensi stunting di 255 kabupaten di Indonesia dari tahun 1993 hingga tahun 2018. Dengan menggunakan tariff exposure sebagai ukuran utama untuk melihat liberalisasi tarif, studi ini mengeksplorasi variasi tarif untuk barang jadi (final goods) dan barang setengah jadi (intermediate goods) yang ada di tingkat kabupaten/kota baik dari struktur tenaga kerja dan struktur produksi manufaktur di kabupaten/kota tersebut.  Hasil dari studi ini menunjukkan bahwa pengurangan tariff eksposure dalam pasar barang jadi dapat mengurangi angka stunting di Indonesia.
The benefit and risk of international trade on socio-economic developments remain a continuous debate among policymakers. We seek to add a variety of empirical analyses on the effect of international trade on health outcomes and focus on examining the influence of tariff liberalization on stunting prevalence in 255 districts across Indonesia from 1993 to 2018. Using district tariff exposures as our primary tariff measures, we explore the variation of output and input tariff in each district by combining information on the initial district labor and main output structure with the national tariff. Our result shows that reducing tariff exposures for output markets improves stunting prevalence in Indonesia."
Depok: Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Indonesia, 2021
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Mainora
Hubungan indikator Program Indonesia Sehat dengan Pendekatan Keluarga (PIS-PK) dengan prevalensi stunting di Kabupaten/kota di Indonesia tahun 2017 = The relation of indocators of healthy Indonesia program with family approach (PIS-PK) with prevalence of stunting in districts/cities in Indonesia 2017
"Faktor penyebab stunting menurut WHO 2013 secara komprehensif diuraikan menjadi faktor langsung dan tidak langsung. Prevalensi Balita stunting di Indonesia tergolong cukup tinggi dan distribusinyapun tidak merata, antara desa kota maupun antar provinsi. Tujuan penelitian ini ingin melihat bagaimana gambaran prevalensi stunting, capaian indikator PISPK, serta bagaimana hubungan 12 indikator PISPK dengan prevalensi stunting di kabupaten/kota di Indonesia tahun 2017. Desain penelitian ini adalah studi crossectional dengan sampel sebanyak 452 kabupaten/kota di Indonesia, menggunakan data sekunder prevalensi stunting dan 12 indikator program PIS-PK. Analisis statistik yang di lakukan yaitu univariat,Uji korelasi Spearmen dan Pearson serta analisis multivariat dengan menggunakan uji regresi linear ganda.Hasil penelitian ini menunjukkan.
Hasil uji bivariat di peroleh variabel dengan prevalensi stunting yang berhubungan secara signifikan adalah persentase keluarga mempunyai akses atau menggunakan jamban sehat - , persentase keluarga sudah menjadi anggota Jaminan Kesehatan Nasional JKN - , persentase bayi mendapatkan imunisasi dasar lengkap - , persentase ibu melakukan persalinan di fasilitas kesehatan - , persentase penderita tuberkulosis paru mendapatkan pengobatan sesuai standart , persentase penderita hipertensi melakukan pengobatan secara teratur.
Hasil uji multivariat di dapatkan persentase keluarga mempunyai akses atau menggunakan jamban sehat merupakan faktor dominan yang berhubungan dengan prevalensi stunting.Dari hasil penelitian ini diharapkan pemerintah dan semua pihak dapat meningkatkan program-program yang sudah berjalan selama ini dalam meningkatkan akses jamban sehat oleh keluarga di Indonesia, serta program lainnya yang berhubungan dengan prevalensi stunting, seperti peningkatan fungsi Posyandu.
Stunting factors according to WHO 2013 are comprehensively described to be direct and indirect factors. The prevalence of under five stunting in Indonesia is quite high and the distribution is uneven, between urban and inter provincial villages. The purpose of this study is to see how the prevalence of stunting, PISPK indicator achievement, and how 12 PISPK indicator relationship with stunting prevalence in districts cities in Indonesia in 2017. The design of this study is cross sectional study with 452 districts cities in Indonesia, using data secondary prevalence of stunting from the results of Nutrition Status Monitoring PSG and 12 indicators of PIS PK program. Statistical analysis done was univariate, Spearmen and Pearson correlation test and multivariate analysis using multiple linear regression test.
The results of this study show that bivariate test results obtained by variables with prevalence of stunting are significantly related is the percentage of families have access or use healthy latrine, the percentage of families have become members of the National Health Insurance JKN, the percentage of infants get basic immunization complete, the percentage of mothers performing delivery at health facilities, the percentage of patients with pulmonary tuberculosis get treatment according to standard, the percentage of hypertensive patients perform regular treatment.
Multivariate test results in obtaining a percentage of families having access to or using healthy latrine were the dominant factors associated with stunting prevalence. From the results of this study, it is expected that the government and all parties can improve the programs that have been running so far in improving access to healthy latrines by families in Indonesia, as well as other programs related to the prevalence of stunting, such as improving the function of Posyandu. "
Depok: Fakultas Kesehatan Masyarakat Universitas Indonesia, 2018
T51154
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Muhammad Ilham Randi
Analisis Perbandingan Metode-metode Rebalancing Dalam Menangani Imbalanced Data Pada Klasifikasi Tingkat Keparahan Covid-19 Dengan Metode Random Forest = Comparative Analysis of Rebalancing Methods in Handling Imbalanced Data on COVID-19 Severity Classification with Random Forest
"Dalam melakukan klasifikasi, tidak jarang terdapat data dengan jumlah anggota kategori yang tidak seimbang. Khususnya dalam dunia kesehatan dimana kategori yang diamati umumnya lebih jarang terjadi. Jika ketidakseimbangan ini tidak ditangani terlebih dahulu maka dapat memberikan hasil klasifikasi yang bias dan kurang akurat. Terdapat beberapa metode rebalancing konvensional untuk menanganinya seperti random oversampling dan random undersampling, namun keduanya diklaim memiliki beberapa kelemahan sehingga beberapa metode yang lebih kompleks dikembangkan. Namun jumlah metode yang dapat digunakan untuk menangani data kategorik selain metode konvensional tersebut masih minim. Salah satu metode yang dapat menangani data kategorik adalah synthetic minority over sampling-technique nominal continuous atau SMOTE-NC yang merupakan ekstensi dari SMOTE yang dikembangkan untuk menangani dataset dengan variabel campuran. Skripsi ini membahas perbandingan dari metode random oversampling dan SMOTE-NC juga metode gabungannya dengan undersampling yaitu random oversampling + undersampling dan SMOTE-NC + undersampling untuk menangani ketidakseimbangan data. Masing-masing metode tersebut akan diterapkan untuk klasifikasi tingkat keparahan COVID-19 berdasarkan urgensi perawatan rumah sakit dengan menggunakan metode random forest dimana selanjutnya dapat dilihat kombinasi metode yang menghasilkan performa terbaik. Penelitian ini juga bertujuan untuk melihat faktor-faktor manakah yang paling penting dalam memprediksi tingkat keparahan COVID-19 berdasarkan urgensi rumah sakit. Digunakan metode Leave-One-Out Cross-Validation untuk mengukur konsistensi model. Diperoleh hasil bahwa metode SMOTE-NC dengan undersampling memberikan performa terbaik dengan komorbid paru-paru, kadar c-reactive protein dan prokalsitonin merupakan variabel terpenting dalam model. Selain itu diperoleh kesimpulan bahwa pemilihan metode rebalancing yang tepat bergantung pada karakteristik data yang dimiliki.
In conducting classification, it is not uncommon for data with an unbalanced number of category members. Especially in the world of health where the categories we observe are generally less common. If this imbalance is not handled first, it can give biased and less accurate classification results. There are several conventional rebalancing methods to handle it, such as random oversampling and random undersampling, but both are claimed to have several weaknesses so that several more complex methods were developed. However, the number of methods that can be used to handle categorical data other than the conventional methods is still minimal. One method that can handle categorical data is synthetic minority over sampling-technique nominal continuous or SMOTE-NC which is an extension of SMOTE which was developed to handle datasets with mixed variables. This thesis discusses the comparison of random oversampling and SMOTE-NC methods as well as their combined methods with undersampling, namely random oversampling + undersampling and SMOTE-NC + undersampling to handle data imbalances. These methods will be applied to the classification of the severity of COVID-19 based on the urgency of hospital care using the random forest method, wherein the combination of methods that produces the best performance will be seen. This study also aims to see which factors are the most important in predicting the severity of COVID-19 based on hospital urgency. The Leave-One-Out Cross-Validation method is used to measure the consistency of the model. It was found that the SMOTE-NC method with undersampling gave the best performance with lung comorbidities, c-reactive protein and procalcitonin levels were the most important variables in the model. In addition, it can be concluded that the selection of the right rebalancing method depends on the characteristics of the data held."
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2021
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6 7 8 9 10   >>