Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.152
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Media Statistika BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Variance : Journal of Statistics and Its Applications Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal Mathematics and Applications (MAp) Journal Eksponensial
H. W. M. Patty
Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura Ambon
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Energy Engineering Mathematics Mechanical Engineering Physics Transportation Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
IDENTIFIKASI BASIS GRÖBNER DALAM IDEAL RING POLINOMIAL Melky M. Romsery; Henry W. M. Patty; Mozart W. Talakua
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 9 No 1 (2015): BAREKENG : Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (551.093 KB) | DOI: 10.30598/barekengvol9iss1pp11-20

Abstract

Dalam suatu ring atau lapangan, dapat didefinisikan suatu polinomial yang koefisien-koefisiennya merupakan elemen dari ring atau lapangan tersebut. 𝑅[𝑋] dan 𝐹[𝑋] merupakan suatu ring yang disebut ring polinomial. Misalkan 𝐼=〈𝑓1,𝑓2,…𝑓𝑠〉⊆𝐹[𝑋], dengan 𝑓𝑖≠0 untuk setiap 𝑖={1,2,3,…,𝑠}. Suatu polinomial 𝑓∈𝐹[𝑋] merupakan elemen di 𝐼 jika 𝑓 dapat ditulis sebagai kombinasi linier dari 𝑓𝑖 yaitu 𝑓𝑖=𝑞1𝑓1+𝑞2𝑓2+⋯+𝑞𝑠𝑓𝑠 dengan 𝑞𝑖∈𝐹[𝑋]. Untuk mengubah 𝑓 menjadi kombinasi linier, maka dapat digunakan algoritma pembagian polinomial bervariabel banyak tetapi dengan syarat sisa pembagian adalah nol. Pada polinomial bervariabel banyak, sisa pembagiannya tidak tunggal tergantung pada urutan 𝑓1,𝑓2,…,𝑓𝑠. Dikatakan tidak tunggal karena jika sisa pembagiannya nol, tetapi setelah merubah urutan 𝑓1,𝑓2,…,𝑓𝑠 akan dihasilkan sisa pembagian yang bukan nol. Oleh karena itu, untuk menyelesaian masalah keanggotaan ideal tersebut, maka harus dicari himpunan pembangun yang lain dari 𝐼 yang disebut basis Gröbner. Basis Gröbner pada 𝐼 adalah himpunan semua polinomial {𝑔1,𝑔2,…,𝑔𝑠} dalam 𝐼 sedemikian sehingga untuk sebarang 𝑓∈𝐼 terdapat 𝐿𝑇(𝑔𝑖) habis membagi 𝐿𝑇(𝑓) dengan 𝑖=1,2,…,𝑠. Dari hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa setiap ideal yang merupakan ideal polinomial dalam 𝐹[𝑋] mempunyai basis Gröbner. Untuk mengetahui apakah suatu basis merupakan basis Gröbner maka digunakan kriteria Buchberger. Sedangkan untuk mendapatkan basis Gröbner dari suatu ideal polinomial digunakan algoritma Buchberger.
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPERNGARUHI KANKER LEHER RAHIM DI KOTA AMBON DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER Salmon N. Aulele; Henry W. M. Patty; Trisnawaty Trisnawaty
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 10 No 1 (2016): BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (965.3 KB) | DOI: 10.30598/barekengvol10iss1pp61-68

Abstract

Kanker serviks atau kanker leher rahim adalah jenis penyakit kanker yang terjadi pada daerah leher rahim, yaitu bagian rahim yang terletak di bawah yang membuka ke arah liang vagina. Berawal dari leher rahim, apabila telah memasuki tahap lanjut, kanker ini bisa menyebar ke organ-organ lain di seluruh tubuh. Regresi logistik biner merupakan salah satu pendekatan model matematis yang digunakan untuk menganalisis hubungan beberapa faktor dengan sebuah variabel yang bersifat dikotomus (biner). Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi penyebab kanker leher rahim di kota Ambon dengan menggunakan regresi logistik biner. Hasil penelitian menunjukan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi kanker leher rahim di kota Ambon dengan menggunakan regresi logistik biner adalah usia (𝑋1) dan frekuensi menikah (𝑋4) dengan ketepatan pengklasifikasian penderita dan non penderita kanker leher rahim berturut-turut adalah 57,14% dan 66,67%. Secara keseluruhan, model regresi logistik yang telah diperoleh dapat mengklasifikasikan responden sebesar 61,9%.
KAJIAN STRUKTUR SUPERBIMATRIKS Henry W. M. Patty; Chevano Bill Pattipeilohy; Abraham Z. Wattimena
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 11 No 1 (2017): BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (267.209 KB) | DOI: 10.30598/barekengvol11iss1pp75-84

Abstract

dimana 𝐴1 ≠ 𝐴2 maka 𝐴1 ∪ 𝐴2 merupakan superbimatriks. Dengan kata lain perpaduan antara dua himpunan supermatriks disebut sebagai superbimatriks. Diberikan beberapa definisi superbimatriks antara lain yaitu superbimatriks baris dan kolom, superbimatriks persegi dan persegi panjang, semi superbimatriks, quasi superbimatriks, transpose superbimatriks, serta superbimatriks simetri dan diperoleh suatu sifat bahwa jika A = A1 ∪ A2 yang merupakan superbivektor kolom maka AAT merupakan superbimatriks simetri.
PEMILIHAN MODEL TERBAIK PADA ANALISIS REGRESI LINIER MULTIVARIAT DENGAN KRITERIA AIC Marlon S. Noya van Delsen; Salmon Noce Aulele; Henry W. M. Patty; Natalia Kelbulan
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 13 No 1 (2019): BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (169.986 KB) | DOI: 10.30598/barekengvol13iss1pp025-032ar690

Abstract

Kesejahteraan merupakan tujan utama pembangunan sebuah negara. Salah satu aspek penting yang dapat digunakan untuk mengukur tingkat kesejahteraan adalah kualitas fisik penduduk itu sendiri, dua diantaranya adalah angka kematian bayi dan status gizi buruk. Model regresi multivariat adalah model regresi dengan lebih dari satu variabel respon yang saling berkorelasi dan satu atau lebih variabel prediktor. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi angka kematian bayi dan status gizi buruk di Provinsi Maluku dengan menggunakan regresi linier multivariat. Hasil penelitian menunjukan bahwa persentase angka kematian bayi tertinggi yaitu di Kabupaten Maluku Tenggara Barat dan persentase status gizi buruk tertinggi di Kabupaten Kepulauan Aru. Faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi angka kematian bayi dan status gizi buruk di Provinsi Maluku dengan menggunakan regresi linier multivariat yaitu persentase ASI Ekslusif (X1), persentase kunjungan ibu hamil ke Puskesmas untuk memeriksa kandungan (X3), persentase jumlah sarana kesehatan (X4) dan persentase penduduk miskin (X5). Model terbaik untuk Y1 dan Y2 diperoleh dengan nilai AIC sebesar 8,440420 dan 0,6999986.
Co-Authors Abdul H. Mahmud Abraham Z. Wattimena Adya Afriananda Chevano Bill Pattipeilohy Elvinus R. Persulessy Fandy Sanudin Feros Maitimu Ferry Kondo Lembang Ikbal Muhammad Lidia Salaka Marlon S. Noya van Delsen Marlon Stivo Noya Van Delsen Melky M. Romsery Mozart W. Talakua Muhammad Yahya Matdoan Natalia Kelbulan Patty, Dyana RAHAKBAUW, DORTEUS LODEWYIK RUMLAWANG, FRANCIS YUNITO Salmon N. Aulele Salmon N. Aulele Salmon Noce Aulele Trisnawaty Trisnawaty Y. A. Lesnussa Yohana Y. Bakarbessy