Journal of Mathematics, Computations, and Statistics
Not a member yet
70 research outputs found
Sort by
Pemodelan Laju Kematian Pasien Covid-19 di RSUD Abdul Wahab Sjahranie Samarinda menggunakan Model Regresi Weibull
Get PDFModel regresi Weibull adalah pengembangan dari distribusi Weibull, yakni distribusi Weibull yang dipengaruhi langsung oleh kovariat. Model-model regresi Weibull yang dibahas pada penelitian ini adalah model regresi survival Weibull dan regresi hazard Weibull. Model regresi Weibull pada penelitian ini diaplikasikan pada data waktu pasien penderita penyakit COVID-19 di RSUD Abdul Wahab Sjahranie Samarinda tahun 2021. Event penelitian ini adalah kematian pasien COVID-19. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui model regresi survival Weibull dan regresi hazard Weibull pada data waktu rawat inap pasien penderita penyakit COVID-19, mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap peluang pasien tidak meninggal (survive) dan laju kematian pasien penderita penyakit COVID-19, serta mengetahui interpretasi model regresi survival Weibull dan regresi hazard Weibull. Metode penaksiran parameter adalah Maximum Likelihood Estimation (MLE). Pengujian hipotesis parameter terdiri dari pengujian hipotesis parameter secara serentak dan secara parsial. Kesimpulan penelitian adalah penaksir Maximum Likelihood (ML) diperoleh menggunakan metode Iteratif Newton-Raphson. Berdasarkan pengujian hipotesis, faktor-faktor yang berpengaruh terhadap peluang tidak meninggal (survive) dan laju kematian pasien penyakit COVID-19 di RSUD Abdul Wahab Sjahranie Samarinda adalah saturasi oksigen.Kata Kunci: Iteratif Newton-Raphson, Regresi Hazard Weibull, Regresi Survival Weibull, MLE, Penyakit COVID-19. The Weibull regression model is the development of the Weibull distribution, namely the Weibull distribution which is affected directly by the covariates. The Weibull regression models discussed in this study are the Weibull survival regression model and the Weibull hazard regression model. The Weibull regression model in this study was applied to data of COVID-19 patients hospitalization time at the Abdul Wahab Sjahranie Hospital in Samarinda 2021. The event of this study was the death of the COVID-19 patients. The purpose of this study was to determine the Weibull survival regression model and Weibull hazard regression to data of COVID-19 patients hospitalization time, to know the factors that influence the chance of patients survive and the mortality rate of COVID-19 patients, and to interpret of the Weibull survival regression and Weibull hazard regression model. The parameter estimation method was Maximum Likelihood Estimation (MLE). Hypothesis parameter testing consists of parameter testing simultaneously and partially. Conclusion of this study that the Maximum Likelihood (ML) estimator was obtained using the Newton-Raphson iterative method. Based on hypothesis testing, the factors affecting the chance of survive and the mortality rate of COVID-19 patients at the Abdul Wahab Sjahranie Hospital Samarinda is oxygen saturation.Keywords: Newton-Raphson Iterative, Hazard Weibull Regression, Survival Weibull Regression, MLE, COVID-19
Penyelesaian Model Epidemiologi SIR Menggunakan Metode Runge-Kutta Orde Tiga Dan Metode Adams-Bashforth Orde Tiga
Get PDFAbstrak. Pemodelan matematika dapat digunakan untuk memecahkan permasalahan dalam kehidupan sehari-hari, salah satunya adalah dapat memprediksi situasi yang terjadi pada penyebaran penyakit menular. Model yang digunakan adalah model epidemiologi SIR dengan vaksinasi konstan. Model tersebut diselesaikan secara numeris dengan menggunakan metode Runge-Kutta orde tiga dan metode Adams-Bashforth orde tiga. Solusi dari kedua metode tersebut diperoleh dengan bantuan program MATLAB pada iterasi pertama hingga iterasi kesepuluh. Solusi yang ditunjukkan oleh kedua metode tersebutmemiliki perilaku yang hampir sama pada jumlah populasi yang rentan terkena penyakit, jumah populasi yang terinfeksi penyakit, dan jumlah populasi yang sembuh dari penyakit. Seiring dengan berjalannya waktu, jumlah populasi yang rentan terkena penyakit akan terus berkurang, sedangkan jumlah populasi yang sembuh dari penyakit akan terus bertambah. Sementara itu, jumlah populasi yang terinfeksi penyakit akan semapat mengalami kenaikan di awal dan kemudian akan terus berkurang. Kata Kunci: model epidemiologi SIR, metode Runge-Kutta orde tiga, metode Adams-Bashforth orde tig
Implementasi K-Means pada Klasterisasi Jenis Disabilitas
Get PDFPenyandang disabilitas memerlukan bantuan dari pihak yang berwenang guna mendukung aktivitas para penyandang disabilitas. Jenis disabilitas antara lain cacat tubuh, tuna netra, tuna wicara dan gangguan mental. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasterkan disabilitas per kecamatan di Kabupaten Sidoarjo menurut jenis disabilitas menggunakan metode K-Means. Data yang digunakan adalah data jumlah disabilitas bulan Januari sampai Agustus tahun 2022. Analisis klaster ini menghasilkan empat klaster optimal dengan nilai silhouette coefficient tertinggi yaitu 0,33. Hasil analisis penelitian ini terbentuk 4 klaster pada klaster pertama yaitu 4 kecamatan dengan jumlah disabilitas sangat tinggi, klaster kedua yaitu 4 kecamatan dengan jumlah disabilitas tinggi, klaster ketiga hanya 1 kecamatan dengan jumlah disabilitas sedang, klaster keempat yaitu 5 kecamatan dengan jumlah disabilitas rendah.Kata Kunci: Disabilitas, Analisis Klaster, Metode K-Means, Silhoutte Coefficient
Perbandingan Regresi Data Panel Variabel Perdagangan berdasarkan Periode Data Selama Pandemi Covid-19
Get PDFTujuan penelitian ini adalah memodelkan pengaruh return dan volume perdagangan terhadap bid-ask spread menggunakan data bulanan dan data tahunan selama Pandemi Covid-19, serta membandingkan model regresi data panel untuk melihat pengaruh return dan volume perdagangan terhadap bid-ask spread berdasarkan periode data bulanan dan tahunan selama Pandemi Covid-19. Hasil penelitian diperoleh bahwa model terbaik untuk data bulanan dan data tahunan pada masa Pandemi Covid-19 adalah model data efek random dengan efek individu atau cross section. Pada model data efek random dengan efek individu atau cross section untuk data bulanan, diperoleh bahwa volume berpengaruh nyata terhadap bid-ask spread pada taraf nyata 5%. Sedangkan, untuk data tahunan, diperoleh bahwa return berpengaruh nyata terhadap bid-ask spread pada taraf nyata 5%. Persamaan dugaan model data efek random dengan efek individu atau cross section untuk data bulanan sebagai berikut: Sedangkan, persamaan dugaan model data efek random dengan efek individu atau cross section untuk data tahunan sebagai berikut: Model yang terbaik berdasarkan periode data bulanan dan tahunan adalah model data efek random dengan efek individu atau cross section dengan menggunakan data tahunan
Penerapan K-Fold Cross Validation untuk Menganalisis Kinerja Algoritma K-Nearest Neighbor Pada Data Kasus Covid-19 di Indonesia
Get PDFPandemi Covid-19 telah menjadi tantangan global dalam beberapa tahun terakhir. Virus ini telah mempengaruhi sebagian besar aspek kehidupan manusia, termasuk kesehatan, ekonomi, dan masyarak, Indonesia merupakan salah satu negara terdampak yang saat ini telah memasuki masa endemi. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode K-Fold Cross Validation untuk menganalisis kinerja algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) pada data kasus Covid-19 di Indonesia, sehingga mampu mengukur sejauh mana model K-NN dapat memprediksi kasus Covid-19 dengan akurat. Hasil yang diperoleh dengan menggunakan 30 Fold cross-validation dan nilai k=5 menunjukkan tingkat akurasi sebesar 68.65% dan nilai kappa sebesar 0.5123. Hasil ini menunjukkan bahwa model K-NN mampu memberikan prediksi yang memadai dan memiliki tingkat kesepakatan yang lebih tinggi. Penelitian ini memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang kinerja algoritma K-NN dalam konteks data kasus Covid-19 di Indonesia, yang dapat digunakan sebagai landasan untuk perbaikan lebih lanjut dalam pemodelan dan pemahaman pada data kasus Covid-19.Kata Kunci: K-Fold Cross Validation, K-Nearest Neighbor (K-NN), Covid-1
Penerapan Analisis Faktor Eksplanatori pada Pengambilan Keputusan Mahasiswa Membeli Produk Online di Kota Makassar
Get PDFPenelitian ini merupakan penelitian terapan dengan menggunakan analisis faktor eksplanatori pada pengambilan keputusan mahasiswa membeli produk online di Kota Makassar. Metode pengambilan data yang dilakukan adalah survey melalui kuesioner. Terdapat 8 variabel atau faktor eksplanatori yang menjadi fokus penelitian, masing-masing terdiri atas 4 indikator dengan jumlah responden sebanyak 240 orang. Pengujian dilakukan menggunakan uji KMO, Bartlett’s dan MSA, serta konfirmasi nilai eigen yang lebih dari 1 dan berdasarkan faktor loading yang muncul. Terbentuk 8 faktor pengaruh pengambilan keputusan mahasiswa membeli produk online, yaitu faktor customer review, faktor proses dan gratis ongkos kirim, faktor influencer marketing, faktor harga, faktor distribusi, faktor promosi, faktor produk, dan faktor syarat berbelanja. Kata Kunci: Analisis Faktor Eksplanatori, KMO dan Uji Bartlett, Keputusan Pembelian, Produk Online.Abstract. This research is applied research using exploratory factor analysis in the decision making of students buying online products in Makassar City. The data collection method used was a survey through a questionnaire. There are 8 explanatory variables or factors that are the focus of the research, each consisting of 4 indicators with a total of 240 respondents. Tests were performed using KMO, Bartlett and MSA tests, as well as confirmation of eigenvalues greater than 1 and based on emerging loading factors, 8 factors influence student decision making to buy online products, namely customer review factors, process factors and free shipping costs, influencer marketing factors, price factors, distribution factors, promotion factors, product factors, and shopping terms factors.Keywords: Exploratory Factor Analysis, KMO and Bartlett's Test, Purchasing Decisions, Online Products
Penentuan Faktor Kemiskinan Indonesia Menggunakan Regresi Logistik
Get PDFKemiskinan merupakan suatu masalah global yang dihadapai diberbagai negara, termasuk Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor yang memberingan pengaruh pada tingkat kemiskinan di Indonesia dengan melihat pengelompokkan kemiskinan itu sendiri. Data yang digunakan adalah data yang ada pada website badan pusat statistik dan bappenas tahun 2021 dengan model yang digunakan adalah model regresi logistik ordinal. Metode backward elimination digunakan untuk memilih model terbaik dengan nilai akaike information criterion terendah. Hasil dari penelitian ini adalah faktor produk domestik bruto dan tingkat pengangguran berpengaruh positif signifikan sedangkan jumlah penduduk dan upah minimum provinsi berpengaruh negatif seignifikan pada tingkat kemiskinan di Indonesia.Kata Kunci: backward elimination, regresi logistik, ordinal Poverty is a global problem faced by various countries, including Indonesia. This study aims to determine the factors that influence the level of poverty in Indonesia by looking at the poverty classification itself. The data used is data on the website of the Central Statistics Agency and Bappenas in 2021 with the model used is an ordinal logistic regression model. The backward elimination method is used to select the best model with the lowest information criterion akaike value. The results of this study are that the gross domestic product factor and the unemployment rate have a significant positive effect, while population size and the provincial minimum wage have a significant negative effect on the poverty rate in Indonesia.Keywords: backward elimination, logistic regression, ordinal
Implementasi Partitioning Around Medoids Pada Visualisasi Penyebaran Penyakit DBD di Sumatera Utara
Get PDFPenelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Informasi Geografis (SIG) menggunakan metode Partitioning Around Medoids (PAM) dalam pemetaan kasus demam berdarah dengue (DBD) di Provinsi Sumatera Utara. DBD memiliki gejala demam tinggi, pendarahan, dan tingkat kematian yang tinggi jika tidak ditangani dengan cepat. Oleh karena itu, pemetaan kasus DBD sangat penting dalam upaya penanggulangan dan pencegahan penyakit ini. Metode PAM digunakan dalam penelitian ini untuk mengelompokkan data kasus DBD berdasarkan karakteristik yang serupa. Hasil analisis menunjukkan bahwa terdapat tiga klaster yang terbentuk di Provinsi Sumatera Utara. cluster pertama terdiri dari 18 kabupaten/ kota adalah cluster rendah, cluster kedua terdiri dari 3 kabupaten/kota adalah cluster tinggi , dan cluster ketiga terdiri dari 3 kabupaten/kota cluster sedang. Implementasi PAM dilakukan dengan menggunakan metode perhitungan jarak Minkwoski yang mana penerapan jarak tersebut akan diuji dengan Silhouette Index pada beberapa jumlah cluster. Adapun jumlah cluster terbaik untuk implementasi PAM yang diproleh adalah 3 cluster dengan nilai Silhouette Index 0.5275
Simulasi Sistem Dinamik Model Matematika Kasus Kecanduan Bermain Gadget Bagi Anak Usia Dini dengan Faktor Pengawasan Orang Tua
Get PDFPenelitian ini bertujuan untuk membangun model matematika untuk menggambarkan perubahan tingkat kecanduan bermain gadget pada anak usia dini tipe SEAR (Susceptible – Exposed - Addicted – Recovered). Model matematika yang telah dibuat kemudian dianalisis kestabilan modelnya. Setelah kestabilan model dianlisis, dilanjutkan dengan simulasi model menggunakan software Maple 18. Simulasi dilakukan sebanyak 3 kali dengan nilai faktor pengawasan orang tua yang berbeda yaitu 0.0084, 0.5217, dan 0.8214. Hasil simulasi menunjukkan semakin tinggi angka pengawasan orang tua maka angka kasus kecanduan bermain gadget bagi anak usia dini lebih cepat menurun.Kata Kunci: Gadget, Model Matematika SEAR, anak usia dini, pengawasan orang tua This research aims to develop a mathematical model to depict the changes in the level of gadget addiction in early childhood of the SEAR type (Susceptible - Exposed - Addicted - Recovered). The mathematical model created is then analyzed for its stability. After the stability analysis, the model is further subjected to simulation using Maple 18 software. The simulation is performed three times with different values of parental supervision factors, namely 0.0084, 0.5217, and 0.8214. The simulation results indicate that the higher the level of parental supervision, the faster the cases of gadget addiction in early childhood decline.Keywords: Gadget, SEAR Mathematical Model, Early Childhood, Parental Supervision
Penggunaan Analisis Biplot dalam Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan Berdasarkan Indikator Kesejahteraan Masyarakat
Get PDFPenelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Sulawesi Selatan tahun 2021 yang memiliki kemiripan variabel kesejahteraan masyarakat menggunakan analisis biplot. Analisis biplot adalah upaya membuat gambar di ruang berdimensi banyak menjadi gambar di ruang berdimensi dua, beberapa info penting yang bisa didapatkan yaitu: kedekatan antar objek yang diamati, keragaman variabel, korelasi antar variabel dan nilai variabel suatu objek. Penelitian ini mengguanakan metode SVD (Singular Value Decomposition), dengan objek penelitian 24 kabupaten/kota di Provinsi Sulawesi Selatan dan terdiri dari 13 variabel. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh kabupaten/kota yang memiliki kesamaan indikator kesejahteraan masyarakat terbagi menjadi 4 kelompok, kelompok 1 yaitu Kota Makassar, Kabupaten Pinrang dan Luwu, kelompok 2 yaitu Kabupaten Pangkajene dan Kepulauan, Wajo, Takalar, Bulukumba, Soppeng, Bone, Jeneponto, Gowa, Maros, Sirenreng Rappang dan Barru, kelompok 3 yaitu Kabupaten Sinjai, Luwu Utara, Kepulauan Selayar dan Bantaeng dan kelompok 4 yaitu Kota Parepare, Kota Palopo, Kabupaten Tana Toraja, Toraja Utara, Luwu Timur dan Enrekang. Dengan keragaman indikator kesejahteraan masyarakat yang paling besar adalah harapan lama sekolah (X4) dan rata-rata lama sekolah (X5). Variabel yang saling mempengaruhi dan berkorelasi positif yaitu harapan lama sekolah (X4) dan menggunakan telepon seluler (HP) (X12).Kata Kunci: Analisis biplot, kesejahteraan masyarakat, singular value decompositio