Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.92
P-Index
This Author published in this journals
All Journal MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika
HERY TRI SUTANTO
Program Studi Matematika, FMIPA, Universitas Negeri Surabaya
Mathematics

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANEMIA REMAJA PUTRI DENGAN MENGGUNAKAN BAYESIAN REGRESI LOGISTIK DAN ALGORITMA METROPOLIS-HASTING DYAH KURNIAWATI; HERY TRI SUTANTO
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 7 No 1 (2019)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (667.093 KB)

Abstract

Anemia ialah suatu kondisi dimana kadar hemoglobin atau jumlah sel darah merah mengalami kekurangan dibawah standar normal. Anemia terjadi pada pria ketika kadar hemoglobin lebih rendah dari 13,5 gram/100 ml, sedangkan pada wanita terjadi ketika kadar hemoglobin lebih rendah dari 12 gram/100 ml. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi anemia pada remaja putri. Untuk memenuhi tujuan tersebut dengan digunakan metode Bayesian regresi logistik. Bayesian regresi logistik merupakan analisis pada regresi logistik dengan estimasi menggunakan metode bayes. Estimasi dengan metode bayes ini diselesaikan menggunakan simulasi Markov Chain Monte Carlo (MCMC) dengan algoritma Random Walk Metropolis-Hasting. Berdasarkan hasil analisis menggunakan Bayesian regresi logistik, faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap penyakit anemia pada remaja putri yaitu faktor lama menstruasi ( . Kata kunci: Anemia, Bayesian regresi logistik, MCMC, Metropolis-Hasting.
PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) ZAHRINA FAKHRIYAN ANNABILAH; HERY TRI SUTANTO
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 7 No 1 (2019)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (941.586 KB)

Abstract

Pembangunan suatu bangsa merupakan aspek penting pada sebuah negara. Suatu ukuran standar pembangunan manusia yang ditetapkan oleh Perserikatan Bangsa-Bangsa adalah Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Pada tahun 2016 angka IPM provinsi Jawa Timur mengalami peningkatan dari tahun sebelumnya menjadi 69,74%. Pada penelitian ini rumusan masalah yang akan dibahas adalah pemodelan pada Indeks Pembangunan Manusia di provinsi Jawa Timur. Perbedan lokasi tentunya juga memberikan karakteristik lokasi yang beragam. Oleh karena itu dilakukan analisis secara spasial (berdasarkan lokasi) menggunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR). Hasil analisis menggunakan metode GWR diperoleh model yang berbeda di setiap kota dan kabupaten yang diamati Kata kunci : Indeks pembangunan manusia, spasial, geographically weighted regression (GWR)
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JENIS DEMAM BERDARAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL BAYESIAN Febrin Fitriani; Hery Tri Sutanto; Affiati Oktaviarina
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 7 No 3 (2019)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1180.068 KB)

Abstract

Demam Berdarah (Dengue Fever) merupakan salah satu penyakit yang ditularkan oleh nyamuk Aydes Ayghepty. Untuk mengetahui seseorang terinfeksi virus dengue dapat diketahui dari beberapa jenis tes yang dilakukan. Jenis demam berdarah dapat dikelompokkan menjadi tiga yaitu demam berdarah, demam berdarah hemorraghic, dan demam berdarah dengan shock syndrome. Variabel independen yang digunakan adalah kadar hemoglobin,kadar leukosit, kadar hematokrit, dan kadar trombosit. Variabel independen yang mempengaruhi jenis demam berdarah dapat dimodelkan dengan menggunakan regresi logistik multinomial. Serta untuk uji estimasi parameter dapat dilakukan dengan menggunakan maximum likelihood (MLE) dan bayesian. Dengan menggunakan metode MLE Tidak ada variabel independen yang signifikan terhadap variabel dependen. Metode Bayesian tidak ada variabel independen yang signifikan terhadap variabel dependen. Dari kedua uji estimasi dapat diketahui model yang yang lebih bagus. Hasil dari dua uji estimasi yang bagus untuk model regresi logistik multinomial adalah dengan metode bayesian karena memiliki nilai Standar Error yang sebesar 0.19666 lebih kecil dibandingkan dengan metode MLE.
IDENTIFIKASI AUTOKORELASI SPASIAL PADA PENGANGGURAN DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN INDEKS MORAN Nurul Fat'Ha; Hery Tri Sutanto
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 8 No 2 (2020)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (997.923 KB) | DOI: 10.26740/mathunesa.v8n2.p89-92

Abstract

Tingkat pengangguran di Indonesia terutama provinsi Jawa Timur terbilang cukup tinggi. Masalah pengangguran ini jika tidak segera dianalisa akan menjadi beban bagi perekonomian negara. Dalam menganalisa masalah ini dapat menggunakan autokorelasi spasial. Autokorelasi spasial merupakan korelasi dari suatu objek berdasarkan jarak, waktu dan lokasi. Sehingga dengan menggunakan analisis ini dapat memberikan informasi mengenai keterkaitan antar daerah di Jawa Timur dalam masalah pengangguran yang ada. Metode yang digunakan adalah Indeks Moran. Nilai Indeks Moran diperoleh sebesar 0,002729608 dan menunjukkan bahwa autokorelasi spasial yang terjadi pada pengangguran Jawa Timur adalah autokorelasi spasial negatif. Dapat disimpulkan bahwa pada pengangguran di Jawa Timur tidak terdapat autokorelasi spasial yaitu antara kabupaten/kota satu dengan yang lain tidak saling berkorelasi. Kata Kunci: Autokorelasi spasial, Indeks Moran, Pengangguran
PENGARUH TINGKAT PENDIDIKAN TERHADAP JUMLAH PENDUDUK MISKIN PROVINSI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN REGRESI SPASIAL Sri Wahyuni; Hery Tri Sutanto
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol 8 No 2 (2020)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (942.809 KB) | DOI: 10.26740/mathunesa.v8n2.p93-99

Abstract

The number of poorness in East Java was influencing to economics growth and people prosperities. Spatial regression is analyzing of regression model to identification factors that comes with location. Djuraidah and Wigena (2012) says that factor of poorness for SAR model are inversed to poorness percentage. In this paper will talk about factors that is influencing East Java poorness using level of education. Where the level od education is composed by elementary school (X1), middle school (X2), high school (X3), and vocational school (X4). Using Queen Continguity dan software R, we will analyze spatial regression using SAR and SEM model to get best model. And we will know that SAR model for poorness of East Java is: And SEM model for poorness of East Jawa is : where X3 and X4 are the influencer to East Java poorness. Keywords: Spatial regression, SAR, SEM, Queen Continguity
Co-Authors Affiati Oktaviarina DYAH KURNIAWATI Febrin Fitriani Nurul Fat'Ha Sri Wahyuni ZAHRINA FAKHRIYAN ANNABILAH