Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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. "

"Dalam melakukan klaim subrogasi, perusahaan penjaminan kredit sering mengalami kendala di mana pihak yang dijamin tidak melunasi pinjamannya sesuai kesepakatan. Hal ini membuat perusahaan penjaminan kredit mengklasifikasikan pihak terjamin yang berpotensi untuk melunasi pinjaman kreditnya, dan pihak terjamin yang tidak berpotensi untuk melunasi pinjaman kreditnya. Penelitian ini mengevaluasi prediksi potensi klaim subrogasi pada penjaminan kredit menggunakan berbagai model pembelajaran mesin berdasarkan data dunia nyata dari perusahaan penjaminan kredit besar di Indonesia. Eksperimen menggunakan Logistic Regression, sebuah metode prediksi berbasis persamaan linier, Penalized Logistic Regression, bentuk dari Logistic Regression yang koefisien-koefisiennya diberikan penalti, dan Random Forest Classifier, sebuah metode berbasis ensemble learning. Model diuji menggunakan Hold-out Validation dan data prediksi dibandingkan dengan data uji untuk false positive dan false negative. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Random Forest Classifier memberikan hasil yang lebih baik, menunjukkan kinerja rata-rata yang lebih baik dibandingkan dengan Logistic Regression dan Penalized Logistic Regression . Temuan studi ini dapat digunakan oleh analis klaim dan subrogasi baik dari perusahaan penjaminan kredit maupun peneliti independen dalam menilai kekuatan dan kelemahan masing-masing model dan untuk menyusun aturan keputusan yang efektif secara empiris untuk mengevaluasi kebijakan subrogasi.

---

In making subrogation claims, credit guarantee companies often encounter problems where the guaranteed party does not pay off their loan according to the agreement. This makes credit guarantee companies classify those who have the potential to pay off their credit loans, or those that are not potential to pay off their credit loans. This study evaluates the prediction of potential subrogation claims in credit guarantees using various machine learning models based on real-world data from a large credit guarantee company in Indonesia. The experiment used Logistic Regression, a linear equation-based prediction method, Penalized Logistic Regression, a form of Logistic Regression whose coefficients are penalized, and the Random Forest Classifier, an ensemble learning-based method. The model was tested using Hold-out Validation and prediction dataset were compared to test dataset for false positives and false negatives. The results showed that the Random Forest Classifier gave better results, indicating a better average performance compared to Logistic Regression and Penalized Logistic Regression. The findings of this study can be used by claims and subrogation analysts from both credit guarantee companies and independent researchers in assessing the strengths and weaknesses of each model and to construct empirically effective decision rules for evaluating subrogation policies."

"Kanker adalah penyebab kematian nomor dua di dunia dan diperkirakan mencapai 9,6 juta kematian pada tahun 2018, dengan kanker payudara menjadi kanker kedua yang sering terjadi setelahnya kanker paru-paru. Kanker payudara terjadi karena pertumbuhan sel abnormal yang tidak terkendali, yang dimulai di saluran yang membawa susu ke puting susu atau kelenjar pembuat susu. Pengobatan kanker payudara tergantung pada subtipe tumor, stadium, penanda genetik, usia pasien, kesehatan pasien umum, status menopause, dan mutasi pada gen kanker payudara yang diwariskan. Di akhir pengobatan pasien diberikan terapi tambahan yang bertujuan meminimalkan risiko kekambuhan. Meskipun terapi ini telah dilakukan, risiko kekambuhan tetap ada. Penanda pengganti adalah penanda yang digunakan untuk menggantikan titik akhir dari uji klinis yang biasanya digunakan mempercepat penanganan pasien. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui rasio hematologi pengukuran yang dapat digunakan sebagai penanda pengganti dalam kekambuhan kanker payudara sepanjang dengan titik cut-off. Pohon keputusan digunakan untuk menemukan titik batas rasio hematologi pengukuran yang mempengaruhi kekambuhan kanker payudara, dan kemudian hutan acak itu digunakan untuk mengetahui urutan variabel penting dalam klasifikasi. Hasil keduanya metode dikuantifikasi menggunakan regresi logistik. Berdasarkan analisis, ditemukan bahwa rasio jumlah trombosit ke darah putih (titik potong 47.560) dan neutrofil terhadap rasio limfosit (titik potong 1,953) mempengaruhi kekambuhan kanker payudara.

---

Cancer is the number two cause of death in the world and is estimated to reach 9.6 million deaths in 2018, with breast cancer becoming the second most common cancer that follows lung cancer. Breast cancer occurs because of uncontrolled abnormal cell growth, which starts in the ducts that carry milk to the nipples or milk glands. Treatment of breast cancer depends on the tumor subtype, stage, genetic markers, patient age, general patient health, menopausal status, and mutations in inherited breast cancer genes. At the end of treatment the patient is given additional therapy aimed at minimizing the risk of recurrence. Despite this therapy, the risk of recurrence remains. A surrogate marker is a marker used to replace the endpoints of clinical trials that are usually used to speed up patient management.

The aim of this study is to determine the hematological ratio measurements that can be used as surrogate markers in breast cancer recurrence along with the cut-off point. The decision tree is used to find the hematological ratio boundary point measurements that affect breast cancer recurrence, and then the random forest is used to determine the order of important variables in the classification. Both results the method is quantified using logistic regression. Based on the analysis, it was found that the ratio of platelet count to white blood (cut point 47,560) and neutrophils against lymphocyte ratio (cut point 1.953) influences breast cancer recurrence."

"Sebuah perusahaan memerlukan sumber daya manusia yang baik agar dapat mencapai visi, misi, serta tujuan yang telah ditetapkan. Sumber daya manusia yang baik dapat dibangun dengan meningkatkan kesejahteraan dan kenyamanan pegawai sehingga produktivitas bekerja diharapkan dapat meningkat. Salah satu upaya yang dapat dilakukan adalah pemberian reward, seperti tunjangan lokasi. Bank Syariah "X" merupakan salah satu lembaga pada bidang perbankan syariah yang memberikan tunjangan lokasi kepada pegawainya. Peraturan yang ditetapkan pada Bank Syariah "X" mengenai tunjangan lokasi merupakan tunjangan yang diberikan kepada pegawai berdasarkan lokasi pegawai tersebut bekerja. Bank Syariah "X" memiliki tiga kategori tunjangan lokasi, yaitu Zona 1, Zona 2, dan Zona 3 & 4. Kebijakan ini terakhir ditetapkan pada tahun 2021. Sedangkan, pada rentang waktu hingga saat ini, terdapat perubahan kondisi, seperti keadaan lokasi outlet (cabang), pertumbuhan ekonomi, dan relokasi outlet Bank Syariah "X". Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang menjelaskan penentuan zonasi tunjangan lokasi memprediksi zonasi tunjangan lokasi outlet baru dari Bank Syariah "X". Zonasi tunjangan lokasi ditentukan berdasarkan faktor kemahalan, keterpencilan, dan akses lokasi. Faktor-faktor yang diduga mewakili faktor kemahalan, keterpencilan, dan akses lokasi, serta memengaruhi penentuan zonasi tunjangan lokasi adalah indeks harga konsumen (IHK), indeks pembangunan manusia (IPM), indeks kemahalan konstruksi (IKK), indeks pilar infrastruktur (IPI), jarak outlet ke puskesmas terdekat (JOP), dan jarak outlet ke sekolah dasar terdekat (JOSD). Zonasi tunjangan lokasi terdiri dari tiga kategori, yaitu Zona 1, Zona 2, dan Zona 3 & 4 yang bersifat ordinal sehingga model yang cocok adalah regresi logistik ordinal. Berdasarkan tujuan penelitian dan jenis variabel terikat, metode analisis data yang digunakan adalah regresi logistik ordinal. Penelitian ini menghasilkan faktor-faktor yang menjelaskan penentuan zonasi tunjangan lokasi adalah indeks kemahalan konstruksi (IKK), indeks pilar infrastruktur (IPI), dan jarak outlet ke puskesmas terdekat (JOP). Model regresi logistik yang dibentuk menghasilkan akurasi sebesar 70% dan balanced accuracy pada Zona 1 sebesar 81.2%, Zona 2 sebesar 70.8%, dan Zona 3 & 4 sebesar 76.7%. Hasil model regresi logistik ordinal ini dapat digunakan untuk memprediksi zonasi tunjangan lokasi outlet baru dari Bank Syariah "X". Berdasarkan kebijakan awal Bank Syariah "X", diperoleh bahwa sebanyak 80 outlet atau sebesar 35.6% outlet salah diklasifikasikan oleh model.

---

A company needs good human resources in order to achieve the vision, mission, and goals that have been set. Good human resources can be built by improving employee welfare and comfort so that work productivity is expected to increase. One of the efforts that can be made is the reward, such as location allowances. Bank Syariah “X” is one of the institutions in the field of Islamic banking that provides location allowances to its employees. The regulations set at Bank Syariah “X” regarding location allowances are allowances given to employees based on their replacement. Bank Syariah “X” has three categories of location allowances, namely Zone 1, Zone 2, and Zones 3 & 4. This policy was last established in 2021. Meanwhile, in the time span until now, there have been changes in conditions, such as the location of outlets (branches), economic growth, and the relocation of Bank Syariah “X” outlets. Therefore, this study aims to analyze the factors that explain the determination of location allowance zoning and predict the location allowance zoning of new outlets of Bank Syariah “X”. Location allowance zoning is determined based on the factors of costliness, remoteness, and location access. Factors that are thought to represent the factors of costliness, remoteness, and location access, and influence the determination of location allowance zoning are the consumer price index (CPI), human development index (HDI), construction cost index (CCI), infrastructure pillar index (IPI), outlet distance to the nearest health center (JOP), and outlet distance to the nearest elementary school (JOSD). The location allowance zoning consists of three categories, namely Zone 1, Zone 2, and Zone 3 & 4, which are ordinal in nature, so the suitable model is ordinal logistic regression. Based on the research objectives and the type of dependent variable, the data analysis method used is ordinal logistic regression. This research results in factors that explain the zoning determination of location allowances are the construction cost index (CCI), infrastructure pillar index (IPI), and the distance of the outlet to the nearest health center (JOP). The logistic regression model that was formed produced an accuracy of 70% and balanced accuracy in Zone 1 of 81.2%, Zone 2 of 70.8%, and Zones 3 & 4 of 76.7%. The results of this ordinal logistic regression model can be used to predict the zoning allowances for the location of new outlets of Bank Syariah “X”. Based on the initial policy of Bank Syariah "X", it's obtained that 80 outlets or 35.6% of outlets misclassified by the model. "

"Pola konsumsi rokok merupakan tema penting di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi frekuensi merokok di Indonesia dengan menggunakan data Survei Demografi Kesehatan Indonesia (IDHS). Dalam penelitian ini, Determinan frekuensi merokok seperti Umur, Jenis Kelamin, Tingkat Pendidikan, Tingkat Kesejahteraan, Status Pernikahan dan Tempat Tinggal. diteliti untuk menentukan pengaruhnya terhadap frekuensi merokok. Berdasarkan hasil analisis regresi logistik ordinal, ditemukan bahwa individu yang termasuk dalam kategori umur remaja (15-24 tahun), berjenis kelamin laki-laki, memiliki tingkat pendidikan dan tingkat kesejahteraan yang lebih rendah, berstatus belum menikah atau cerai/hidup terpisah, serta tinggal di wilayah perkotaan cenderung akan menjadi perokok dengan frekuensi yang tinggi. Hasil ini memberikan bukti empiris yang kuat mengenai faktor-faktor risiko yang perlu menjadi perhatian utama dalam merancang strategi pencegahan untuk mengendalikan perilaku merokok di kalangan masyarakat Indonesia.

---

The pattern of cigarette consumption is an important theme in Indonesia. This study aims to analyze the factors influencing smoking frequency in Indonesia using data from the Indonesia Demographic and Health Survey (IDHS). In this research, determinants of smoking frequency such as Age, Gender, Education Level, Wealth Index, Marital Status, and Residence were examined to determine their impact on smoking frequency. Based on the results of ordinal logistic regression analysis, it was found that individuals who fall into the teenage age category (15-24 years), are male, have lower education and wealth levels, are unmarried or divorced/separated, and live in urban areas tend to be smokers with high frequency. These results provide strong empirical evidence regarding the risk factors that need to be a primary focus in designing prevention strategies to control smoking behavior among the Indonesian population."

"ABSTRAKTujuan dari permasalahan filtrasi spam adalah mengidentifikasi sebuah e-mail sebagai spam atau bukan spam. Dengan berkembangnya machine learning, semakin banyak permasalahan yang dapat diselesaikan. Salah satunya adalah filtrasi spam. Filtrasi e-mail spam dapat dilakukan dengan bantuan klasifikasi biner dengan machine learning untuk pengklasifikasiannya. Dalam penelitian ini akan menggunakan regresi logistik dan perceptron untuk melakukan proses filtrasi spam. Data yang digunakan menggunakan dataset Enron Spam. Hasil dari analisis menunjukkan bahwa regresi logistik menunjukkan hasil yang lebih baik dari perceptron. Di mana akurasi regresi logistik mencapai 97,02, sedangkan tingkat akurasi perceptron adalah 95,54, tetapi waktu pelatihan perceptron hanya membutuhkan waktu 3,8 sekon, sedangkan regresi logistik membutuhkan waktu 780,94 sekon.

---

ABSTRACTThe goal of spam filtering is to identify an e mail as spam or not spam. With the rapid development of machine learning, more problem can be solved. One of it is spam filtration. E mail spam filtering can be done with the help of binary classifier using machine learning for the classification. This research would use logistic regression and perceptron technique to filter spam. Data taken from Enron Spam dataset. The result indicate that logistic regression show better result than perceptron. Whereas the accuracy from logistic regression could reach 97,02, while accuracy from perceptron is 95,54, meanwhile the training time for perceptron takes only 3,8 second, while logistic regression takes about 780,94 second. "

"Model regresi logistik spasial membangun persamaan dengan jenis variabel dependen adalah biner serta mempertimbangkan dependensi spasial pada data. Proses estimasi parameter pada model ini memerlukan algoritma EM. Namun, bentuk ekspektasi dari complete log-likelihood pada E-step tidak tersedia dalam closed-form. Dalam menangani permasalahan ini, metode terbaru yang sedang diteliti oleh Cecille Hardouin memanfaatkan pendekatan deterministik dikenal dengan metode variasional. Metode variasional merupakan metode aproksimasi distribusi yang memanfaatkan suatu batas bawah fungsi distribusi yang akan diaproksimasi lalu mengoptimalkan batas bawah ini. Metode variasional untuk estimasi parameter model regresi logistik spasial bekerja dengan mencari suatu batas bawah dari complete log-likelihood lalu memaksimumkan fungsi ini terhadap parameter model. Dalam studi literatur, didapatkan bahwa metode variasional memiliki akurasi lebih baik daripada algoritma EM dengan aproksimasi Laplace ketika dependensi spasial pada data relatif besar.

---

The spatial logistic regression model builds equations in which the dependent variable is binary and considers the spatial dependency on the data. Estimation procedure of the parameters in this model require EM algorithm. However, the expected form of the complete log-likelihood on the E-step is not available in closed-form. In order to deal with this problem, a recent method being researched by Cecille Hardouin utilizes a deterministic approach known as the variational method. The variational method is a distribution approximation method that utilizes a lower bound of the distribution function to be approximated and then optimizes this lower bound. The variational method for estimating the parameters of the spatial logistic regression model works by finding a lower limit of the complete log-likelihood and then maximizing this function to the model parameters. In the literature study, it was found that the variational method has better accuracy than the EM algorithm with Laplace's approximation when the spatial dependence on the data is relatively large."

"Tanah longsor merupakan salah satu kejadian alam paling merugikan yang terjadi setiap tahun di Kabupaten Pacitan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis aspek fisik yang berperan sebagai faktor penyebab tanah longsor serta membuat analisis tingkat kerawanan tanah longsor menggunakan metode regresi logistik di Kabupaten Pacitan. Digunakan 468 titik longsor hasil inventarisasi BPBD Kabupaten Pacitan, survei lapang, dan interpretasi citra satelit yang kemudian dibagi menjadi 80% sebagai basis data uji dan 20% sebagai validasi model. Analisis probabilitas kejadian tanah longsor menggunakan nilai koefisien 14 aspek fisik menghasilkan bahwa aspek fisik berupa lereng, aspek/arah hadap lereng, curah hujan, penggunaan tanah, jenis tanah, dan litologi memiliki nilai koefisien positif. Sedangkan pada aspek fisik berupa ketinggian, topographic wetness index (TWI), profile curvature, plan curvature, jarak dari patahan, jarak dari jalan, jarak dari jalan, dan normalized difference vegetation index (NDVI) yang memiliki nilai koefisien negatif. Dihasilkan lima tingkat kerawanan tanah longsor di Kabupaten Pacitan, yaitu; sangat rendah (43,219.8 Ha), rendah (32,256.9 Ha), sedang (24,133.8 Ha), tinggi (20,590.7 Ha), dan sangat tinggi (18,787.6 Ha). Tingkat kerawanan longsor sangat tinggi mendominasi wilayah bagian tengah sampai Timur Kabupaten Pacitan di Kecamatan Kebonagung, Arjosari, Tulakan, dan Pacitan dengan ciri wilayah memiliki rata-rata lereng 23.2°, tersusun atas batuan dalam Formasi Arjosari dengan jenis tanah aluvial dan penggunaan tanah semak belukar, curah hujan rata-rata 2,384.64 mm/tahun, jarak dari patahan rata-rata 693.4 m, jarak dari sungai rata-rata 499.87 m, nilai topographic wetness index (TWI) rata-rata 4.79, dan profile curvature sebesar -0.04 atau cembung. Sementara itu, tingkat kerawanan longsor sangat rendah dominan berada pada pada bagian Barat Kabupaten Pacitan di Kecamatan Donorojo, Punung, dan Pringkuku dengan ciri wilayah memiliki rata-rata lereng 11.05°, tersusun atas batuan sedimen gamping dari Formasi Wonosari dengan jenis tanah litosol dan penggunaan tanah tegalan/ladang, curah hujan rata-rata 2,042.63 mm/tahun, jarak dari patahan 3,222.57 m, jarak dari sungai rata-rata 2,216.60 m, nilai topographic wetness index (TWI) rata-rata 5.5, dan profile curvature 0.06 atau cekung. Validasi model menggunakan data uji dengan AUROC bernilai 0.876. Dihasilkan validasi tingkat kerawanan menggunakan data validasi dengan akurasi sebesar 0.781 dan presisi sebesar 0.755.

---

Landslides are one of the most detrimental natural events that occur every year in the Pacitan Regency. This study analyzes the physical aspects that act as factors causing landslides and the level of landslide susceptibility using the logistic regression method in Pacitan Regency. Four hundred sixty-eight landslide points were used from the BPBD inventory in Pacitan Regency, field surveys, and interpretation of satellite imagery and separated with 80% as test data and 20% as model validation. The probability analysis of landslides using 14 physical aspects coefficient results that slopes, aspects/directions towards the slopes, rainfall, land use, soil types, and lithology have positive coefficients values. Meanwhile, the physical aspects include elevation, topographic wetness index (TWI), profile curvature, plan curvature, distance from fault, distance from road, distance from road, and normalized difference vegetation index (NDVI), have negative coefficients values. Five levels of landslide susceptibility were generated in Pacitan Regency, namely, very low (43.219.8 Ha), low (32.256.9 Ha), medium (24.133.8 Ha), high (20.590.7 Ha), and very high (18.787.6 Ha). Very high level of landslide susceptibility dominates the central to the eastern part of Pacitan Regency in Kebonagung, Arjosari, Tulakan, and Pacitan Districts with regional characteristics having an average slope of 23.2°, composed of rocks in the Arjosari Formation with alluvial soil types, and shrub land use, rainfall the average rainfall is 2,384.64 mm/year, the distance from the fault is 693.4 m, the distance from the river is 499.87 m, the topographic wetness index (TWI) value is 4.79, and the curvature profile is -0.04 or convex. Meanwhile, the very low level of landslide susceptibility is dominated in the western part of Pacitan Regency in Donorojo, Punung, and Pringkuku Subdistricts, with regional characteristics having an average slope of 11.05°, composed of limestone sedimentary rocks from the Wonosari Formation with litosol soil types and dry farming land use. /field, the average rainfall is 2,042.63 mm/year, the distance from the fault is 3,222.57 m, the distance from the river is 2,216.60 m on average, the topographic wetness index (TWI) value is 5.5 on average, and the curvature profile is 0.06 or concave. Validation of the model using test data with AUROC worth 0.876. Vulnerability validation using validation data resulted in an accuracy of 0.781 and a precision of 0.755."

"AIDS merupakan fase infeksi dari virus HIV yang paling kronis yang dapat melemahkan kekebalan tubuh. AIDS disebabkan oleh virus HIV yang menyerang dan menghancurkan sel CD4 atau yang biasa disebutk dengan sel T. Pada tahun 2020, Provinsi Jawa Timur merupakan provinsi dengan jumlah infeksi HIV terbanyak dan urutan ketiga terbanyak untuk total kasus AIDS di Indonesia. Tujuan penelitian ini untuk memodelkan data tingkat proporsi kasus AIDS Provinsi Jawa Timur menggunakan Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR) dan melihat hasil pengelompokan kabupaten/kota menggunakan analisis klaster k-means. Variabel yang digunakan untuk penelitian ini adalah Gini Rasio, Indeks L Pengeluaran Per Kapita, Rasio Jenis Kelamin, Rasio Ketergantungan, Indeks Pembangunan Gender (IPG), dan Jumlah Pos Pelayanan KB Desa. Tingkat proporsi kasus AIDS dikategorikan menjadi 2 kategori berdasarkan cut point yang telah ditentukan, dengan kategori 0 sebagai tingkat rendah dengan proporsi kasus AIDS kurang dari 0,0006 dan kategori 1 sebagai tingkat tinggi dengan proporsi kasus AIDS lebih dari atau sama dengan 0,0006. Penaksiran parameter untuk model Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR) menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) dengan fungsi pembobot kernel Fixed Gaussian dan bandwidth optimum ditentukan menggunakan Akaike’s Information Criterion corrected (AICc). Nilai Z hitung dari parameter model yang paling sesuai akan dikelompokan menggunakan analisis klaster k-means, dengan Z hitung adalah nilai estimasi parameter dibagi dengan standar error. Hasil pengelompokan menunjukkan bahwa anggota klaster 1 memiliki kecenderungan merupakan kabupaten/kota yang memiliki variabel signifikan yaitu rasio jenis kelamin dan rasio ketergantungan yang merupakan perbandingan jumlah penduduk bukan angkatan kerja dengan jumlah penduduk angkatan kerja, sementara anggota klaster 2 memiliki kecenderungan merupakan kabupaten/kota yang memiliki variabel signifikan rasio ketergantungan.

---

AIDS is the most chronic phase of HIV infection which can weaken the immune system. AIDS is caused by HIV which attacks and destroys CD4 cells or also known as T cells. In 2020, East Java Province is a province which has the most HIV infections and in the third place for the highest total number of AIDS cases in Indonesia. The purpose of this research is to build a model using Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR), and to work out the grouping results of regencies/cities using K- means Clustering Analysis. The variables used in this research are Gini Ratio, L Index of Per Capita Expenditure, Gender Ratio, Dependency Ratio, Gender Development Index, and The Number of Post Pelayanan KB Desa. The proportion levels of AIDS cases are categorized into 2 categories based on cut-point which has been specified, which 0 as the category of low level with the proportion of AIDS cases is less than 0.0006 and 1 as the category of high level with the proportion of AIDS cases is more than or equal to 0.0006. Parameter estimation for Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR) is using Maximum Likelihood Estimation (MLE) method with Fixed Gaussian as weighted kernel function and optimum bandwidth is determined using Akaike’s Information Criterion Corrected (AICc). Z-Score of the most suitable model will be grouped using K-means Clustering Analysis, with Z-score is parameter estimator divided by standard error. Grouping results indicates cluster 1 members tend to be regencies/cities that have gender ratio and dependency ratio as significant variables, meanwhile cluster 2 members tend to be regencies/cities that have only dependency ratio as significant variable."

"AIDS merupakan fase infeksi dari virus HIV yang paling kronis yang dapat melemahkan kekebalan tubuh. AIDS disebabkan oleh virus HIV yang menyerang dan menghancurkan sel CD4 atau yang biasa disebutk dengan sel T. Pada tahun 2020, Provinsi Jawa Timur merupakan provinsi dengan jumlah infeksi HIV terbanyak dan urutan ketiga terbanyak untuk total kasus AIDS di Indonesia. Tujuan penelitian ini untuk memodelkan data tingkat proporsi kasus AIDS Provinsi Jawa Timur menggunakan Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR) dan melihat hasil pengelompokan kabupaten/kota menggunakan analisis klaster. Variabel yang digunakan untuk penelitian ini adalah Gini Rasio, Indeks L Pengeluaran Per Kapita, Rasio Jenis Kelamin, Rasio Ketergantungan, Indeks Pembangunan Gender (IPG), dan Jumlah Pos Pelayanan KB Desa. Tingkat proporsi kasus AIDS dikategorikan menjadi 2 kategori berdasarkan cut point yang telah ditentukan, dengan kategori 0 sebagai tingkat rendah dengan proporsi kasus AIDS kurang dari 0,0006 dan kategori 1 sebagai tingkat tinggi dengan proporsi kasus AIDS lebih dari atau sama dengan 0,0006. Penaksiran parameter untuk model Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR) menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) dengan fungsi pembobot kernel Fixed Gaussian dan bandwidth optimum ditentukan menggunakan Akaike’s Information Criterion corrected (AICc). Nilai Z hitung dari parameter model yang paling sesuai akan dikelompokan menggunakan analisis klaster k-means, dengan Z hitung adalah nilai estimasi parameter dibagi dengan standar error. Hasil pengelompokan menunjukkan bahwa anggota klaster 1 memiliki kecenderungan merupakan kabupaten/kota yang memiliki variabel signifikan yaitu rasio jenis kelamin dan rasio ketergantungan yang merupakan perbandingan jumlah penduduk bukan angkatan kerja dengan jumlah penduduk angkatan kerja, sementara anggota klaster 2 memiliki kecenderungan merupakan kabupaten/kota yang memiliki variabel signifikan rasio ketergantungan.

---

AIDS is the most chronic phase of HIV infection which can weaken the immune system. AIDS is caused by HIV which attacks and destroys CD4 cells or also known as T cells. In 2020, East Java Province is a province which has the most HIV infections and in the third place for the highest total number of AIDS cases in Indonesia. The purpose of this research is to build a model using Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR), and to work out the grouping results of regencies/cities using K-means Clustering Analysis. The variables used in this research are Gini Ratio, L Index of Per Capita Expenditure, Gender Ratio, Dependency Ratio, Gender Development Index, and The Number of Post Pelayanan KB Desa. The proportion levels of AIDS cases are categorized into 2 categories based on cut-point which has been specified, which 0 as the category of low level with the proportion of AIDS cases is less than 0.0006 and 1 as the category of high level with the proportion of AIDS cases is more than or equal to 0.0006. Parameter estimation for Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR) is using Maximum Likelihood Estimation (MLE) method with Fixed Gaussian as weighted kernel function and optimum bandwidth is determined using Akaike’s Information Criterion Corrected (AICc). Z-Score of the most suitable model will be grouped using K-means Clustering Analysis, with Z-score is parameter estimator divided by standard error. Grouping results indicates cluster 1 members tend to be regencies/cities that have gender ratio and dependency ratio as significant variables, meanwhile cluster 2 members tend to be regencies/cities that have only dependency ratio as significant variable. "