Eigen Mathematics Journal
Not a member yet
116 research outputs found
Sort by
Analisis Rotasi Ortogonal pada Teknik Analisis Faktor Menggunakan Metode Procrustes
Get PDFFactor analysis is a multivariate statistical method that tries to explain the relationship between a number of independent variables by grouping these variables into factors. With this grouping, the existing variables will be easier to interpret. In increasing the power of factor interpretation, a matrix loading factor transformation must be performed. The transformation can be done by choosing the method that is in orthogonal rotation, the varimax or quartimax or equamax method. In order to find out which rotation techniques is the most appropriate, the minimum square distance values () generated from the procrustes method used. In this study three data were used from the results of the questionnaire, for data I obtain the value of the minimum distance squared with a varimax rotation that is with ; for data II obtain the value of the minimum distance squared with a quartimax rotation that is with ; for data III obtain the value of the minimum distance squared with a varimax rotation that is with
Peramalan Penjualan Kendaraan Mobil Segmen B2B dengan Metode Regresi Linear Berganda, Jaringan Saraf Tiruan dan Jaringan Saraf Tiruan – Algoritma Genetika
Get PDFThis study aims to create an effective forecasting model in predicting sales of car products in the B2B segment (Business to Business) to obtain estimates of product sales in the future. This research uses multiple linear regression and artificial neural networks that are optimized by genetic algorithms. Forecasting factors for car sales are generally issued by total national car sales, the Consumer Price Index, the Consumer Confidence Index, the Inflation Rate, Gross Domestic Product (GDP), and Fuel Oil Price. The author has also gotten the factors that play a role in the sale of B2B segment by diverting the survey to 106 DMU (Decision Making Unit) who decide to purchase cars in their company. Then we evaluate the results of the questionnaire in training data and simulations on the Artificial Neural Network. Optimized Artificial Neural Networks with Genetic Algorithms can improve B2B segment car sales' accuracy when comparing error values in the ordinary Artificial Neural Network and Multiple Linear Regression
Penerapan Model Regresi Zero Inflated Poisson pada Kejadian Kelahiran di Luar Nikah WUS di Provinsi Nusa Tenggara Timur Tahun 2017 (Analisis Data SDKI 2017)
Get PDFKelahiran di luar nikah adalah setiap kelahiran yang terjadi di luar pernikahan di mana orang tua mereka tidak menikah secara sah. Wanita yang melahirkan di luar nikah masih dianggap tabu di Indonesia, karena kelahiran di luar nikah dianggap melanggar budaya dan hukum Indonesia. Menurut data Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) 2017, dari semua kasus kelahiran di luar nikah di kalangan perempuan usia subur di Indonesia, 53 persen di antaranya terjadi di Provinsi Nusa Tenggara Timur. Kasus kelahiran di luar nikah di Indonesia terbilang sedikit karena keberadaan norma sosial, agama, dan stigma yang masih berlaku di masyarakat. Jadi, sebuah penelitian dilakukan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi kejadian kelahiran di luar nikah. Karena angka kelahiran di luar nikah relatif rendah (kejadian langka) sehingga metode yang tepat untuk menganalisis masalah ini adalah Zero Inflated Poisson. Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk model log, variabel yang mempengaruhi jumlah rata-rata anak yang lahir di luar nikah adalah status kontrasepsi, tingkat pendidikan, dan status pekerjaan. Untuk model logit, variabel yang mempengaruhi risiko tidak memiliki kelahiran di luar nikah adalah status pekerjaan dan kelompok umur
Pengaruh Kurs Dolar Amerika Serikat, Inflasi, dan Tingkat Suku Bunga Terhadap Indeks Harga Saham Gabungan Dengan Vector Error Correction
Get PDFPergerakan Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dipengaruhi oleh situasi politik dan perekomian global, serta adanya faktor seperti Kurs Dolar Amerika Serikat, Inflasi, dan Tingkat Suku Bunga, yang apabila melemah dapat mengakibatkan perekonomian terguncang. Penelitian ini bertujuan mengkonstruksi model Vector Error Correction Model (VECM) yang merupakan pengembangan model Vector Autoregressive pada runtun waktu yang tidak stasioner dan memiliki hubungan kointegrasi. Selain itu, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan jangka panjang maupun jangka pendek antara faktor-faktor yang mempengaruhi IHSG yaitu Kurs Dolar Amerika Serikat, Inflasi, dan Tingkat Suku Bunga serta menentukan hasil peramalan IHSG berdasarkan faktor yang mempengaruhinya. Model VECM yang diperoleh yaitu VECM(2), yang menunjukkan bahwa perubahan variabel Kurs Dolar Amerika Serikat memiliki pengaruh positif terhadap IHSG, sedangkan Inflasi dan Tingkat Suku Bunga memberikan pengaruh negatif terhadap perubahan IHSG. Hal ini berlaku untuk pengaruh jangka panjang maupun jangka pendek. Hasil peramalan diperoleh dengan menggunakan VECM(2) pada bulan Juli dan Agustus 2019 yaitu sebesar 6424,68 dan 6488,88 dengan nilai MAPE sebesar 1,534%. Nilai MAPE menunjukkan bahwa hasil peramalan dengan model VECM(2) memberikan hasil yang sangat baik
Penerapan Regresi Logistik Biner Multilevel pada Partisipasi Angkatan Kerja di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2018
Get PDFAnalisis regresi logistik dibagi menjadi beberapa jenis data pada responnya, diantaranya yaitu respon biner, multinomial, ordinal dan poisson. Analisis regresi logistik yang paling sederhana digunakan adalah analisis regresi logistik biner. Regresi logistik biner digunakan untuk menganalisa hubungan antara satu variabel respon dan beberapa variabel independen, dengan variabel responnya berupa data kualitatif dikotomi yaitu bernilai 1 untuk menyatakan keberadaan sebuah karakteristik dan bernilai 0 untuk menyatakan ketidakberadaan sebuah karakteristik. Namun regresi biner ini kurang tepat apabila digunakan pada kasus yang memiliki struktur hirarki. Data yang memiliki struktur hirarki, sebenarnya terdapat efek dari kelompok yang membawahi unit-unit yang diteliti. Suatu metode yang digunakan untuk menyelesaikan kasus berstruktur hirarki adalah model multilevel. Penelitian ini menyajikan perbandingan antara model regresi logistik biner satu level dan model regresi logistik biner multilevel dalam menganalisis partisipasi angkatan kerja di Provinsi Jawa Tengah tahun 2018. Variabel yang digunakan adalah status bekerja sebagai variabel respon, tipe daerah tempat tinggal, umur, pendidikan, status perkawinan, jenis kelamin, dan pelatihan bersertifikat sebagai variabel penjelas level satu serta IPM, PDRB, dan UMK sebagai variabel penjelas level dua. Pemilihan model terbaik dilakukan dengan membandingkan deviance pada null model regresi logistik biner satu level dan null model regresi logistik biner multilevel serta melakukan pengujian signifikan adanya random effect. Analisis yang dilakukan menunjukkan hasil bahwa deviance pada null model regresi logistik biner multilevel lebih kecil dibandingkan deviance regresi logistik biner satu level serta terdapat random effect sehingga model regresi logistik biner multilevel adalah model yang terbaik dalam menggambar partisipasi angkatan kerja di Provinsi Jawa Tengah tahun 2018. Estimasi parameter dengan regresi logistik biner multilevel memperoleh hasil bahwa faktor yang secara signifikan mempengaruhi status bekerja di Provinsi Jawa Tengah tahun 2018 adalah tipe daerah tempat tinggal, jenis kelamin, umur, status perkawinan, keikutsertaan dalam pelatihan yang bersertifikat. Selain itu, terdapat pengaruh perbedaan Kabupaten/Kota yang digambarkan dengan IPM dan PDRB sebagai variabel kontekstual. Sebesar 0,82 persen keragaman status bekerja pada Provinsi Jawa Tengah disebabkan oleh perbedaan karakteristik antar kabupaten/kota asal penduduk
Optimasi Penyaluran Bahan Bakar Minyak di Wilayah Maluku Indonesia
Get PDFFossil fuel (BBM) is a vital commodity and has a strategic value for people's lives. On the demand side, the need for BBM tends to increase along with the increasing energy demand for people's lives. Therefore, the distribution system for BBM has to be optimized in order to fulfill the people’s demand. The aim of this paper is to optimize vehicle route for BBM distribution in Maluku so that it has minimum cost, distance, and time. The optimization method in this paper is Mix Integer Linear Programming (MILP). Decision variables in this paper are chosen from the most significant variables for BBM distribution in Maluku
Penerapan Metode Hungarian dalam Penugasan Dosen Pengampu Mata Kuliah Program Studi Matematika FMIPA Universitas Mataram
Get PDFThe tight schedule of lecture activities requires accuracy so that it always runs smoothly. Lecturer assignments play an important role to ensure the smooth lecture activities. Problems that often occur in the assignment of these lecturers need to be avoided. In an effort to reduce the risk of problems that occur in the assignment of lecturers, it is necessary to make a structured system with the right method. Hungarian method can be said very appropriate for this assignment problem because each course will only be charged to one lecturer. Another advantage of using the hungarian method in this lecturer assignment model is also because it uses the preferences of prospective lecturers as subjects of measurement. Each lecturer will take courses according to their best preferences with the expectation that the lecturer will have more mastery in the courses that he will teach
Sifat-Sifat Graf Pembagi Nol pada Gelanggang Polinom Kuosien (Z_p [x])/〈x^(n+1) 〉 ×(Z_q [x])/〈x^(n+1) 〉
No full textZero-divisor graph is an undirectedgraphwhose vertices are zero-divisors of a commutative ring and edges defined as if and only if .Wicaksono (2013) gave some characteristics of graph zero-divisor in the modulary integer ring. This research aims to represent the zero-divisor elements of the polynomial kuosien ring where are prime numbers and into a graph called the zero-divisor graph The method used in this research is a deduktive method. The result shows that the zero divisor graph obtained from polynomial kuosien ring is complete bipartit graph with some characteristics related to its girth, ecccentricity, radius and diameter
Regresi Nonparametrik Kernel Gaussian pada Pemodelan Angka Kelahiran Kasar di Provinsi Nusa Tenggara Barat
Get PDFThis study aims to model Crude Birth Rates (CBR) in West Nusa Tenggara Province. The nonparametric regression method was used in this research by considering data distribution patterns that do not show a linear relationship between variables. In this case, the kernel nonparametric regression using the Gaussian function and the Nadaraya-Watson estimator. The results showed optimal bandwidths of 0.55542837, 1.29042927, 0.94706041, and 0.92278896 with a value of minimum Generalized Cross-Validation (GCV) of 0.000000000432613511, which was minimized by the simulated annealing algorithm. The resulting model's accuracy can be seen from the coefficient of determination (R2) of 99.23% and the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 0.007049%
Algoritma Needleman-Wunsch dalam Menentukan Tingkat Kemiripan Urutan DNA Rusa Timor (Cervus timorensis) dan Rusa Merah (Cervus elaphus)
Get PDFSequence alignment is a basic method in sequence analysis. This method is used to determine the similaritiy level of DNA sequences. The Needleman-Wunsch algorithm is an algorithm that can be used to solve the problem of sequence alignment. This research shows that the relation T (i, j) used in the Needleman-Wunsch algorithm is a function where T: (ℕ0 ℕ0) → ℤ. The function T (i, j) is a recursive function. Moreover, DNA sequence data used are DNA sequences from the Timor Deer, which are the identities of the provinces of West Nusa Tenggara and Red Deer, which are typical deer from the European continent as a comparison. The DNA sequence data was obtained from BLAST (Basic Local Alignment Search Tool). Based on the alignment, the most optimal alignment is obtained by forming 666 base pairs sequences with 322 matches, 230 missmatches and 114 gaps, meaning that the two DNA sequences have a 48% similarity (322/666)