Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

1.295

P-Index

This Author published in this journals

All Journal JURNAL MATEMATIKA STATISTIKA DAN KOMPUTASI BIMASTER Indonesian Journal of Physics and Nuclear Applications Jurnal Statistika dan Aplikasinya Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal

Naomi Nessyana Debataraja

Department Of Statistics, Tanjungpura University

Author-ID : 1209835

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Environmental Science Mathematics Physics Social Sciences Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Title

PREDIKSI JUMLAH LULUSAN DAN PREDIKAT KELULUSAN MAHASISWA FMIPA UNTAN TAHUN ANGKATAN 2013/2014 DENGAN METODE RANTAI MARKOV Naomi Nessyana Debataraja, Ahmad Hidayat, Evy Sulistianingsih,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 4, No 03 (2015): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Proses Markov adalah suatu proses stokastik dengan distribusi peluang bersyarat yang memenuhi sifat Markov. Proses Markov dikatakan sebagai rantai Markov jika memiliki ruang state yang diskrit. Rantai Markov sepenuhnya didefinisikan sebagai matriks peluang transisi satu langkah yang menjelaskan distribusi peluang pada state dimana proses dimulai pada saat nol. Metode rantai Markov dibedakan menjadi dua yakni, metode rantai Markov waktu diskrit dan metode rantai Markov waktu kontinu. Metode rantai Markov waktu diskrit pada penelitian ini digunakan untuk memprediksi jumlah lulusan dan predikat kelulusan mahasiswa FMIPA Untan tahun angkatan 2013/2014. Berdasarkan hasil perhitungan yang diperoleh, dari 375 mahasiswa terdapat sebanyak 230 mahasiswa yang akan lulus dengan berbagai predikat yaitu, predikat cum laude sebanyak 22 mahasiswa, predikat sangat memuaskan sebanyak 139 mahasiswa dan predikat memuaskan sebanyak 69 mahasiswa. Kata Kunci : proses stokastik, rantai Markov, peluang transisi, ruang state.

PENDEKATAN BAYESIAN LINEX PADA MODEL SURVIVAL EKSPONENSIAL â€“ GAMMA UNTUK MENENTUKAN PREMI DWIGUNA K - TAHUN Naomi Nessyana Debataraja, Fitriani Hartati, Setyo Wira Rizki,
BIMASTER Vol 8, No 3 (2019): BIMASTER
Publisher : BIMASTER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (636.451 KB)

Asuransi merupakan transaksi pertanggungan yang melibatkan dua pihak, tertanggung dan penanggung. Tertanggung diwajibkan membayar sejumlah uang kepada si penanggung, yang biasa disebut sebagai premi. Tujuan penelitian ini menentukan premi dwiguna k?tahun menggunakan pendekatan Bayesian Linex. Distribusi prior yang digunakan adalah distribusi gamma. Distribusi prior dan fungsi likelihood digunakan untuk menentukan distribusi posterior yang menjadi dasar untuk memperoleh estimasi Bayesian. Bayesian Linex merupakan satu dari fungsi kerugian (loss function) yang digunakan dalam menentukan metode survival. Metode survival diaplikasikan untuk memperoleh nilai premi dwiguna k-tahun. Data yang digunakan yaitu data usia seseorang dari 1 sampai 50 tahun dengan jangka 10 tahun, 15 tahun, dan 20 tahun. Diperoleh harga premi tunggal bersih dwiguna pada seseorang yang berusia 1 sampai 50 tahun dengan manfaat yang akan diperoleh Rp100.000.000 dengan jangka 10 tahun sebesar Rp58.421.345, jangka 15 tahun sebesar Rp55.871.644, dan berjangka 20 tahun sebesar Rp47.732.427. Berdasarkan nilai tersebut, semakin lama jangka waktu pembayaran maka harga premi semakin murah. Kata Kunci: Bayesian Linex, Asuransi, Premi Dwiguna

PENENTUAN JADWAL PELAKSANAAN PEKERJAAN REHABILITASI JALAN ALIANYANG KOTA PONTIANAK DENGAN PRECEDENCE DIAGRAM METHOD (PDM) Naomi Nessyana Debataraja, Kornelius Gunawan, Evy Sulistianingsih,
BIMASTER Vol 4, No 03 (2015): BIMASTER
Publisher : BIMASTER

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (545.674 KB)

Dalam suatu proyek konstruksi yang memiliki berbagai macam kegiatan yang kompleks, diperlukan suatu metode yang dapat meningkatkan kualitas perencanaan dan pengendalian proyek. Salah satu metode tersebut adalah metode Network Analysis. Metode Network Analysis yang sering digunakan pada proyek-proyek konstruksi dengan pekerjaan yang berulang dan saling tumpang tindih waktu pelaksanaan pekerjaannya adalah Precedence Diagram Method (PDM). Di dalam PDM sebuah kegiatan dapat dikerjakan tanpa menunggu kegiatan pendahulunya (predecessor) selesai, sehingga dapat mempercepat waktu penyelesaian pekerjaan proyek tersebut. Network Analysis dengan PDM tidak menggunakan Dummy Activity, sehingga network yang dihasilkan relatif sederhana dibandingkan dengan metode CPM. Metode PDM adalah metode Network Analysis yang termasuk dalam klasifikasi Activity on Node (AON). Penelitian ini bertujuan untuk menyusun Network PDM dan menentukan jalur kritis pada penjadwalan proyek Rehabilitasi/Pemeliharaan Jalan Alianyang Kelurahan Sungai Bangkong, Pontianak Kota, Provinsi Kalimantan Barat. Berdasarkan hasil analisis diperoleh bahwa semua kegiatan yang dilaksanakan pada proyek tersebut adalah kritis (jalur kritis), dimana waktu optimal yang diperlukan untuk menyelesaikan proyek tersebut adalah 175 hari. Kata kunci: Network Analysis, Activity on Node, Predecessor

PREDIKSI pH AIR HUJAN DI KALIMANTAN BARAT DENGAN METODE BACKPROPAGATION Naomi Nessyana Debataraja, Fra Siskus Dian Arianto, Muhlasah Novitasari Mara,
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 4, No 03 (2015): BIMASTER
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Hujan asam dipengaruhi oleh emisi gas Karbon Monoksida (CO), Sulfur Dioksida (SO2), dan Nitrogen Dioksida (NO2). Terjadinya hujan asam diakibatkan oleh gas CO, SO2, dan NO2 yang mencair bersamaan dengan air hujan sehingga membentuk asam pada air tersebut. Dikatakan hujan asam apabila pH air kurang dari 5,6 dan jika terjadi hujan asam maka dapat menyebabkan berbagai macam penyakit. Oleh karena itu, informasi hujan asam penting diketahui dengan cara memperkirakan pH air hujan. Salah satu upaya untuk memperkirakan permasalahan tersebut yaitu dengan cara membentuk model untuk mensimulasikan hujan asam Â dengan akurasi yang tinggi. Adapun data CO, SO2, NO2, dan pH air hujan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu sebanyak 55 pengamatan. Berdasarkan data tersebut, digunakan metode Backpropagation untuk menentukan model terbaik pH air hujan. Dari hasil 40 percobaan terhadap neuron pada lapisan tersembunyi diperoleh struktur jaringan yang outputnya mendekati data aktual pH air hujan yaitu 3 unit neuron pada lapisan input, 2 unit neuron pada lapisan tersembunyi, dan 1 unit neuron pada lapisan output. Struktur jaringan tersebut menghasilkan MSE 0,06414, MAD 0,212, MAPE 0,041349, dan R -0,41573. Kata kunci: Algoritma Backpropagation, Gradient Descent

PENERAPAN ANALISIS FISHER’S EXACT TEST PADA KASUS MULTIDRUG RESISTANT TUBERCULOSIS (MDR-TB) DI KALIMANTAN BARAT Junita Junita; Naomi Nessyana Debataraja; Dadan Kusnandar
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 3 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i3.55431

Tuberkulosis merupakan penyakit menular yang mematikan disebabkan oleh bakteri Mycobacterium tuberculosis. Penyakit tuberkulosis dapat disembuhkan dengan minum obat secara teratur hingga dinyatakan sembuh oleh dokter dengan strategi DOTS (Directly Observed Treatment Shortcourse). Apabila tidak teratur dalam minum obat atau terputus maka dapat menyebabkan resistan obat yang dikonsumsi yang dinamakan Multidrug Resistant Tuberculosis (MDR-TB). Salah satu kunci keberhasilan dalam pengobatan MDR-TB adalah kepatuhan pasien dalam menjalani pengobatannya. Faktor-faktor yang dinilai dapat mempengaruhi kepatuhan pasien dalam mematuhi anjuran berobat adalah pengetahuan terkait penyakit MDR-TB dan perilaku pasien selama pengobatan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh antara perilaku dan pengetahuan pasien MDR-TB terhadap kepatuhan pengobatan pasien MDR-TB. Data yang digunakan adalah data pasien MDR-TB di Kalimantan Barat yang diperoleh melalui kuesioner penelitian. Pengolahan data menggunakan uji statistik Fisher’s Exact Test dengan α = 5%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengetahuan pasien MDR-TB signifikan berpengaruh terhadap kepatuhan dalam pengobatannya (p = 0,028). Sedangkan perilaku pasien MDR-TB tidak signifikan berpengaruh terhadap kepatuhan dalam pengobatannya (p = 0,268). Kata Kunci : MDR-TB, perilaku, pengetahuan, kepatuhan

SEBARAN SPASIAL TITIK API BERDASARKAN PENUTUPAN LAHAN DI PROVINSI KALIMANTAN BARAT TAHUN 2020 Chelse Dwi Apriyana Tamba; Naomi Nessyana Debataraja; Dadan Kusnandar
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 4 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i4.57229

Kalimantan Barat merupakan salah satu Provinsi di Indonesia yang sering terjadi bencana kebakaran hutan dan lahan terutama pada musim kemarau. Kondisi ini dapat mengakibatkan kerusakan lahan hutan dan vegetasi, berkurangnya kualitas ekosistem hutan, serta menyebabkan gangguan kesehatan bagi masyarakat disekitar lokasi kebakaran. Upaya pemerintah daerah dalam pencegahan dan penanggulangan kebakaran adalah dengan melakukan penyediaan informasi spasial berupa peta guna mendeteksi informasi sebaran titik api yang diperoleh dari data penginderaan jauh berupa data satelit. Tujuan penelitian untuk memberikan gambaran secara khusus mengenai sebaran titik api pada berbagai jenis tutupan lahan sebagai indikasi awal daerah rawan kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Kalimantan Barat menggunakan pendekatan deskriptif. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data titik api dengan confidence ≥ 80% dan data penutupan lahan di Kalimantan Barat tahun 2020. Analisis spasial dilakukan dengan memanfaatkan Sistem Informasi Geografis (SIG) berupa tumpang susun (overlay) peta. Peta yang dihasilkan dapat digunakan untuk melihat sebaran titik api secara spasial berdasarkan jenis penutupan lahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa titik api di Kalimantan Barat banyak terdapat pada jenis pertanian lahan kering bercampur semak yaitu sebanyak 49 titik api (68%), sedangkan titik api paling sedikit yaitu pada jenis pertambangan dan semak belukar dengan jumlah masing-masing jenis lahan hanya terdapat 1 titik api (1%) dari total sampel titik api yang diteliti. Kata Kunci : titik api, penutupan lahan, analisis spasial

PEMODELAN SEASONAL AUTOREGRESSIVE FRACTIONALLY INTEGRATED MOVING AVERAGE DENGAN METODE GEWEKE AND PORTER HUDAK Rahmat Khairul Saleh; Naomi Nessyana Debataraja; Setyo Wira Rizki
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 4 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i4.57227

Kalimantan Barat mempunyai beberapa destinasi pariwisata yang bisa dikembangkan lebih jauh. Pengembangan sektor pariwisata dapat membantu meningkatkan pemasukan devisa negara. Kunjungan Wisatawan Mancanegara yang cenderung mengalami peningkatan dan penurunan akan berpengaruh terhadap penghasilan negara dan masyarakat yang ikut mengembangkan pariwisata. Data menunjukkan memiliki pengaruh memori jangka panjang dan berpola musiman. Model Seasonal Autoregressive Fractionally Intergrated Moving Average (SARFIMA) adalah suatu model runtun waktu untuk memodelkan data yang mempunyai pola musiman dan bersifat memori jangka panjang dengan parameter differencing bernilai pecahan. Data yang digunakan adalah data bulanan dari jumlah kunjungan Wisatawan Mancanegara di Kalimantan Barat periode Januari 2015-Desember 2019. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model SARFIMA pada data jumlah kunjungan Wisatawan Mancanegara di Kalimantan Barat. Penelitian diawali dengan menentukan pola data, pengaruh memori jangka panjang pada data, melakukan uji stasioneritas data, mengidentifikasi model, uji diagnostik model serta memilih model terbaik. Estimasi parameter d ̂ diperoleh menggunakan metode Geweke and Porter-Hudak. Model SARFIMA yang didapatkan adalah SARFIMA ([2,1], d ̂, [1,1])12 dengan d ̂ sebesar 1,091903 dan nilai AIC yang didapat sebesar 259,905.Kata Kunci: SARFIMA, Geweke, Porter, Hudak dan AIC

PENERAPAN METODE REGRESI RIDGE PADA KASUS ANGKA KEMATIAN BAYI DI PROVINSI JAWA TIMUR Puji Sri Lestari; Shantika Martha; Naomi Nessyana Debataraja
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 4 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i4.57012

Suatu model dalam statistik yang dapat digunakan untuk menganalisis keterkaitan antara dua atau lebih variabel independen terhadap variabel dependen adalah model regresi linear berganda. Tidak terjadi multikolinearitas pada model regresi merupakan salah satu asumsi yang harus dipenuhi dalam regresi linear berganda. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi multikolinearitas adalah metode regresi ridge. Metode regresi ridge merupakan pengembangan dari metode kuadrat terkecil dengan menambahkan konstanta bias c pada diagonal matriks XTX. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode regresi ridge dalam mengatasi multikolinearitas pada studi kasus angka kematian bayi di provinsi Jawa Timur tahun 2020. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah angka kematian bayi (Y), jumlah bayi dengan berat badan lahir rendah (X1), jumlah bayi terkena penyakit asfiksia (X2), cakupan pelayanan kesehatan bayi (X3) dan cakupan pemberian Vitamin A (X4). Hasil dari penelitian ini diperoleh nilai VIF menggunakan metode kuadrat terkecil untuk X1=2,652, X2=2,737, X3=46,893 dan X4=50,919 yang menunjukkan terjadi multikolinearitas pada model regresi linear berganda. Untuk mengatasi multikolinearitas pada model regresi diterapkan metode regresi ridge dan diperoleh nilai VIF untuk X1=0,933, X2=0,942, X3=0,424 dan X4=0,388. Variabel jumlah bayi berat badan lahir rendah (X1), cakupan pelayanan kesehatan bayi (X3) dan cakupan pemberian Vitamin A (X4) berpengaruh secara signifikan terhadap angka kematian bayi dengan nilai koefisien determinasi pada model diperoleh sebesar 70,15%.Kata kunci : regresi linear berganda, multikolinearitas, regresi ridge

PEMODELAN REGRESI HURDLE POISSON UNTUK KASUS PENYAKIT TETANUS NEONATORUM PADA NEONATAL DI KALIMANTAN BARAT Beatrice Beatrice; Naomi Nessyana Debataraja; Nurfitri Imro’ah
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 4 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i4.57011

Data dari kasus penyakit Tetanus Neonatorum merupakan data diskrit berdistribusi Poisson. Variabel indikator yang diduga mempengaruhi terjadinya penyakit Tetanus Neonatorum dapat dianalisis menggunakan metode regresi Poisson. Model regresi Poisson terdapat asumsi equidispersi yaitu rata-rata sama dengan varian. Banyak kasus yang melanggar asumsi equidispersi yaitu disaat varian lebih besar dari rata-rata (overdispersion) atau varian lebih kecil dari rata-rata (underdispersion). Pada penelitian ini ditemukan banyaknya nilai nol (excess zeros) pada variabel dependen. Hal ini merupakan salah satu penyebab terjadinya overdispersi. Analisis yang digunakan untuk mengatasi masalah overdispersi akibat excess zeros adalah regresi Hurdle Poisson. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis model regresi Hurdle Poisson dan varabel indikator apa saja yang mempengaruhi terjadinya kasus penyakit Tetanus Neonatorum pada neonatal di Kalimantan Barat. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah persentase persalinan ditolong oleh tenaga kesehatan () dan persentase ibu hamil melaksanakan program K4 () berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus penyakit Tetanus Neonatorum di Kalimantan Barat tahun 2019 dengan koefisien determinasi (adjusted R Square) sebesar 81,8%. Kata Kunci: Excess zeros, Regresi Hurdle Poisson, Tetanus Neonatorum

Co-Authors Beatrice Beatrice Chelse Dwi Apriyana Tamba Dadan Kusnandar Irvan Meilandra Junita Junita Mutiara Cindy Nur Fitria Noerul Hanin NURFITRI IMRO’AH Puji Sri Lestari Rahmat Khairul Saleh Retno Pertiwi Rossie Wiedya Nusantara Setyo Wira Rizki Shantika Martha Shantika Marthal

Title Search

Found 9 Documents Search Journal : BIMASTER

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 9 Documents
Search
Journal : BIMASTER