Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.036
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika Variance : Journal of Statistics and Its Applications Soeropati: Journal of Community Service Jurnal Litbang Edusaintech Journal of Data Insights
Indah Manfaati Nur
Universitas Muhammadiyah Semarang
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Energy Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Transportation Other

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

 1   2 
Permodelan Jumlah Kasus Tuberkulosis Di Kabupaten Purbalingga Tahun 2022 Menggunakan Regresi Binomial Negatif: Modeling the Number of Tuberculosis Cases in Purbalingga Regency in 2022 Using Negative Binomial Regression Prizka Rismawati Arum; Indah Manfaati Nur; Amalia Jihan Syafiqoh; Hanief Rizky Utami
Journal of Data Insights Vol 1 No 2 (2023): Journal of Data Insights
Publisher : Department of Sains Data UNIMUS Universitas Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26714/jodi.v1i2.273

Abstract

Menurut data dari Dinkes Purbalingga pada bulan Mei 2022 ditemukan 422 kasus TBC dan 9 diantaranya menderita TBC Multi Drug Resistant (MDR) atau kebal obat. Untuk kasus TBC MDR saat ini menjadi perhatian kusus pemerintah, hal ini karena masa penyembuhannya membutuhkan waktu yang lebih lama. Penyakit TB Paru merupakan salah satu penyebab kematian utama di Indonesia dan dunia. Selain menyerang Paru, Tuberculosis dapat menyerang organ tubuh yang lain. Jumlah orang terduga Tuberkulosis tahun 2022 sebanyak 11.324 dan orang terduga tuberkulosis yang mendapatkan pelayanan kesehatan sesuai standar sebanyak 12.072 (106,6%). Oleh karena itu, perlu dilakukan upaya untuk memodelkan jumlah kasus TBC di Kabupaten Purbalingga agar dapat memberikan informasi yang berguna dalam upaya pencegahan dan pengendalian penyakit TBC.Model regresi Poisson sering ditemukan pelanggaran asumsi overdispersi dengan memodelkan faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kasus tuberculosis. Alternatif model yang dapat dilakukan untuk mengatasi pelanggaran asumsi overdispersi adalah Model Regresi Binomial Negatif. Berdasarkan nilai AIC diperoleh hasil pemodelan terbaik menggunakan regresi binomial negatif dengan nilai AIC sebesar 191.96 yang lebih kecil dari metode regresi Poisson.Berdasarkan uji parsial dihasilkan bahwa variabel yang berpengaruh terhadap jumlah kasus tuberculosis di Kabupaten Purbalingga adalah X2 yaitu jumlah puskesmas.
Pengelompokan Wilayah Kecamatan di Kabupaten Kendal Berdasarkan Hasil Produksi Buah dan Sayur Dengan Metode K-means Clustering Prizka Rismawati Arum; Indah Manfaati Nur; Indah Fitriyani; Saeful Amri
Jurnal Pengembangan Rekayasa dan Teknologi Vol 7, No 1 (2023): Mei (2023)
Publisher : Universitas Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26623/jprt.v19i1.8212

Abstract

Indonesia dikenal dengan sebutan negara agraris dimana sebagian besar penduduk bekerja di sektor produksi pertanian. Kabupaten Kendal merupakan salah satu kabupaten di Provinsi Jawa Tengah yang sebagian besar wilayahnya merupakan daerah produksi pertanian yang sangat subur. Data yang digunakan dalam kasus ini adalah hasil produksi produksi pertanian buah dan sayur pada 20 kecamatan di Kabupaten Kendal tahun 2022. Salah satu cara untuk mengetahui potensi produksi pertanian dari wilayah kecamatan di Kabupaten Kendal adalah dengan mengelompokkan wilayah yang memiliki karakteristik hampir sama menggunakan K-means clustering. Tujuannya adalah mendapatkan hasil pengelompokkan yang optimal dari masing-masing kelompok yang terbentuk. Berdasarkan hasil analisis, diperoleh pengelompokkan wilayah kecamatan di Kabupaten Kendal menggunakan K-means menjadi 3 cluster. Dimana Klaster 1 terdiri dari 2 kecamatan dengan identifikasi bawang merah, mangga, pisang, dan jambu air memiliki tingkat persentase hasil produksi buah dan sayuran tertinggi. Klaster 2 terdiri dari 2 kecamatan dengan identifikasi pepaya, nangka, petai, dan melinjo memiliki tingkat persentase hasil produksi buah dan sayuran tertinggi. Dan klaster 3 terdapat 16 kecamatan dengan identifikasi cabai rawit, cabai keriting, memiliki tingkat persentase hasil produksi buah dan sayuran tertinggi. Dengan nilai evaluasi yang didapatkan dari Silhouette Index sebesar 0,5546 yang berarti termasuk kedalam kriteria medium structure.
Co-Authors Amalia Jihan Syafiqoh Amelia Dwi Agustina Evi Ardiati Sazaen Fatkhurokhman Fauzi Hanief Rizky Utami Indah Fitriyani Ismatullah Laily Muntasiroh M. Al Haris Miftahuddin Miftahuddin Millenia Winadya Putri Mochamad Hasyim Moh Yamin Darsyah Muhammad Rizky Muhammad Subianto Prizka Rismawati Arum Rangga Sa'adillah SAP Rochdi Wasono Rochdi Wasono Saeful Amri Septi Winda Utami Septiana Putri Milasari Sri Kustiara Syayidati Mashfufah Tiani Wahyu Utami Vivi Dina Melani