5 research outputs found
PEMODELAN JUMLAH KASUS TETANUS NEONATORUM DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON UNTUK WILAYAH REGIONAL 2 INDONESIA (SUMATERA)
No full textJumlah kasus tetanus neonatorum di Sumatera menyebar mengikuti
distribusi Poisson dan merupakan suatu data cacahan, sehingga jumlah
kasus tetanus neonatorum dapat dimodelkan dengan pendekatan regresi
Poisson. Dari analisis diperoleh faktor-faktor yang berpengaruh nyata
terhadap jumlah kasus tetanus neonatorum di Sumatera adalah persentase
ibu bersalin yang ditolong tenaga kesehatan dan persentase penduduk
miskin. Sebagian besar penduduk miskin diduga kurang peduli terhadap
higienitas dalam proses kehamilan dan persalinan. Padahal proses
kehamilan dan persalinan yang tidak higienis sangat rentan untuk bayi
baru lahir terinfeksi tetanus.
Kata Kunci: Data Cacahan, Regresi Poisson, Tetanus Neonatorum
Rancangan D-optimal untuk Respon Ordinal pada Rancangan Campuran.
No full textRancangan percobaan merupakan suatu kajian mengenai penentuan kerangka dasar kegiatan dalam rangka pengumpulan informasi terhadap suatu objek yang bervariasi berdasarkan prinsip-prinsip statistika. Cabang ilmu statistika ini banyak dimanfaatkan dalam berbagai industri, salah satunya pada industri makanan. Dalam rangka menghasilkan produk baru yang berkualitas, pelaku industri makanan memerlukan formulasi dan komposisi bahan yang tepat. Rancangan percobaan adalah solusi untuk mendapatkan produk yang berkualitas oleh pelaku industri makanan yang biasanya dilakukan secara trial and error, dimana proses ini akan menghabiskan waktu serta biaya yang relatif besar. Pengembangan produk makanan dalam skala industri membutuhkan percobaan yang sistematis agar produk yang dihasilkan laku di pasaran serta mempunyai nilai jual ekonomis. Salah satu rancangan percobaan yang digunakan untuk mendapatkan formulasi dan komposisi bahan yang tepat adalah rancangan campuran. Rancangan campuran mengasumsikan bahwa perbedaan respon hanya dipengaruhi oleh perbedaan proporsi setiap bahan, bukan pada banyaknya campuran. Hal ini mengakibatkan adanya masalah multikolinieritas sehingga pendugaan model menjadi kompleks. Evaluasi dari hasil produk makanan menggunakan skala likert, dimana melibatkan respon kategorik dengan skala ordinal. Rancangan yang melibatkan respon kategorik menyebabkan model yang digunakan adalah model non linier dengan fungsi hubung logistik. Model ini termasuk Generalized Linear Models (GLM) karena respon yang digunakan tidak mengikuti sebaran normal. Pada penelitian ini digunakan kriteria D-optimal untuk penentuan rancangan optimal. Kriteria D-optimal ini fokus pada optimasi parameter. Rancangan D-optimal diperoleh dengan meminimalkan nilai ragam dari dugaan koefisien regresi. Penelitian ini difokuskan untuk menentukan rancangan optimal pada rancangan campuran dengan respon ordinal. Studi kasus yang digunakan pada penelitian adalah tiga resep makanan. Pada resep pertama terdapat campuran dua bahan sedangkan pada resep kedua dan ketiga melibatkan campuran tiga bahan. Masing-masing bahan pada setiap kasus memiliki batasan proporsi tertentu mengakibatkan daerah rancangan semakin kompleks. Penentuan rancangan D-optimal untuk setiap kasus menggunakan algoritma point-exchange. Berdasarkan algoritma yang disusun pada kasus pertama terdapat 3 titik rancangan yang optimal, pada kasus kedua dan ketiga diperoleh 7 titik rancangan yang optimal. Rancangan hasil algoritma ini jauh lebih efisien dibandingkan rancangan menggunakan rancangan klasik
Decision-Making System for KIP IAIN Bukittinggi Scholarship Recipients Using the SAW and TOPSIS Methods
No full textThe KIP scholarship is one of the scholarships available at IAIN Bukittinggi, and prospective recipients will be chosen based on the number of quotas available. Thus far, the selection process has been carried out by calculating the total value based on the sum of the percentages of each criterion arranged according to the level of importance. The procedure does not include a decision-making system for determining whether or not to accept the KIP scholarship. As a result, a decision support system is required to quickly and accurately determine which students are eligible for scholarships. In this research, the decision-making system compares the SAW and TOPSIS methods, with the latter using normalized weights in calculating the preference value as a determining value for alternative scholarship recipients to be selected. The SAW method was found to be more sensitive than the TOPSIS method in the data for the KIP scholarship 2020 recipients at IAIN Bukittinggi, with a sensitivity value of 96.87 compared to 81.96 for the TOPSIS method. Based on these findings, the SAW method can be recommended as a decision return system for KIP scholarship recipients to study at IAIN Bukittinggi the following year.</p
FORECASTING OF INDONESIA'S POST-COVID-19 EXPORT VALUE USING SARIMA
Full text linkThe Covid-19 pandemic that entered Indonesia in early 2020 has more or less had an impact on Indonesia's economic growth. One of the important factors that are indicators of the ups and downs of the economy, especially in Indonesia, is export activities. The Covid-19 pandemic has had quite an impact on the total value of Indonesia's exports, especially from 2020 to 2021. The fluctuation in the export value has made researchers interested in forecasting the total export value, especially after the Covid-19 pandemic. Forecasting of the total value of exports can certainly be used as a reference for the government to determine the direction of policies toward export activities to increase Indonesia's economic growth. Export values usually have seasonal patterns. One of the time series analyses that can be applied to data on total export values is the SARIMA model. Especially after Covid-19, no related studies have been found that use the SARIMA model in predicting the total value of exports in Indonesia. Using reference data on the total export value of Indonesia from January 2019 to March 2022, the best model was obtained and met the assumptions of residual normality and residual freedom, namely the ARIMA model (0,1,1)(0,0,1)12 without an intercept with an AICc value of 675.5562. Forecasting the total export value from April 2022 to March 2023 using this model indicates that the export value will increase slowly but decrease in September 2022 and January 2023
Decision-Making System for KIP IAIN Bukittinggi Scholarship Recipients Using the SAW and TOPSIS Methods
No full textThe KIP scholarship is one of the scholarships available at IAIN Bukittinggi, and prospective recipients will be chosen based on the number of quotas available. Thus far, the selection process has been carried out by calculating the total value based on the sum of the percentages of each criterion arranged according to the level of importance. The procedure does not include a decision-making system for determining whether or not to accept the KIP scholarship. As a result, a decision support system is required to quickly and accurately determine which students are eligible for scholarships. In this research, the decision-making system compares the SAW and TOPSIS methods, with the latter using normalized weights in calculating the preference value as a determining value for alternative scholarship recipients to be selected. The SAW method was found to be more sensitive than the TOPSIS method in the data for the KIP scholarship 2020 recipients at IAIN Bukittinggi, with a sensitivity value of 96.87 compared to 81.96 for the TOPSIS method. Based on these findings, the SAW method can be recommended as a decision return system for KIP scholarship recipients to study at IAIN Bukittinggi the following year
