Garuda - Garba Rujukan Digital

Analisis Gerombol Untuk Pengelompokkan Kabupaten/Kota di Sulawesi Utara Berdasarkan Produksi Hortikultura Damayanti, Eva; Prang, Jantje D.; Mongi, Charles E.
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 8, No 2 (2019): September 2019
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Pertanian adalah suatu kegiatan manusia yang termasuk di dalamnya yaitu bercocok tanam, peternakan, perikanan dan juga kehutanan. Produksi pertanian sangatlah penting dalam kehidupan sehari-hari. Dalam penelitian ini menggunakan Analisis Gerombol yang merupakan teknik peubah ganda yang mempunyai tujuan utama untuk mengelompokan Kabupaten/Kota dan membandingkan pengelompokan analisis penggerombolan hirarki menggunakan Metode Pautan Tunggal, Pautan Lengkap, Pautan Rata-rata, Metode Centroid dan Metode Ward berdasarkan produksi pertanian di Sulawesi Utara. Dengan menggunakan Jarak Euclidian, pengerombolan pada Metode Pautan Tunggal, Pautan Lengkap, Pautan Rata-rata dan Metode Centroid terdapat 5 gerombol, sedangkan pada Metode Ward terdapat 6 gerombol. Berdasarkan gerombol akan dilihat perbandingan menggunakan rumus CTM (Cluster Tightness Measure) pada Metode Pautan Tunggal, Pautan Lengkap, Pautan Rata-rata, Metode Centroid menghasilkan nilai yang sama yaitu 0,054448 sedangkan metode Ward menghasilakan nilai 0,046549. Dapat di simpulkan bahwa pemilihan metode terbaik dalam pengerombolan adalah Metode Ward.

Analisis Faktor â€“ Faktor yang Mempengaruhi Produksi Getah Pinus di Kabupaten Poso Lateka, Jesi A.; Manurung, Tohap; Prang, Jantje D.
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 8, No 2 (2019): September 2019
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

JESI APRIANI LATEKA. Analysis of Factors Affecting Pine Gum Production in Poso District. Supervised by JANTJE D. PRANG as main supervisor and TOHAP MANURUNG as a co-supervisor.Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Â Poso Regency is a center of productivity for pine resin in Central Sulawesi, so it is very important to know the factors that influence the production of pine sap in Poso District. Referring to several previous studies, the accumulation of various factors can cause a problem or an event triggered by various previous events, to predict the use of multiple linear regression equations that can summarize these various factors. The data used in this study are data on the land area of each group (X1 ), the number of group workers (X2) and the number of hours of group work (X3). Based on the results of multiple linear regression analysis there is a symptom of multicollinearity between the variables of the number of workers and the number of hours worked, therefore to overcome this one variable is taken, namely the number of workers. The results of the analysis show that the variable area of land and the number of labor simultaneously affect the production of pine sap with a determination coefficient of 93%.Â Kata kunci:Â Â Analysis of Multiple Linear Regression, Pine Forest in Poso District

Pola Pengeluaran Rumah Tangga di Kabupaten Sangihe, Talaud dan Sitaro Menggunakan Analisis Biplot Mamangkey, Arini; Prang, Jantje D.; Hatidja, Djoni
Jurnal MIPA Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/jm.2.1.2013.763

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui karakteristik pengeluaran dominan dari pola pengeluaran rumah tangga di Kabupaten Sangihe, Talaud dan Sitaro. Untuk mencapai tujuan tersebut, maka digunakan analisis biplot yang dapat memberi hasil dalam bentuk tampilan grafis. Analisis biplot dilakukan secara terpisah pada masing-masing Kabupaten. Data yang digunakan adalah hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional tahun 2010 Provinsi Sulawesi Utara. Hasil analisis biplot menunjukkan peubah-peubah yang mendominasi pola pengeluaran untuk makanan di Kabupaten Sangihe, Talaud dan Sitaro adalah pengeluaran untuk mie, kerupuk, rokok, telur, susu, kacang-kacangan, daging, ikan, minuman alkohol, buah-buahan, bumbu-bumbuan, sayur-sayuran, ubi-ubian, minyak, lemak, bahan minuman, makanan jadi, minuman jadi, padi-padian. Sedangkan pengeluaran bukan makanan didominasi oleh biaya pendidikan, pajak, asuransi, pemeliharaan rumah , keperluan pesta, aneka barang dan jasa, barang tahan lama, pakaian dan alas kaki, serta biaya kesehatan.The objective of this research was to discover the dominant characteristic in household expenditure at Regency of Sangihe, Talaud and Sitaro. For accomplishing that goal, then biplot analysis is used to build a visual graphic for each data. Biplot Analysis has conducted apart for each Region. Data of this research based on SUSENAS in 2010 North Sulawesi Province. The result of this research showed variables which are dominated food expenditure at Region of Sangihe, Talaud and Sitaro. They are noodles, crackers, cigarettes, eggs, milk, legumes, meat, fish, alcohol beverages, fruits, spices, vegetables, tubers, oil, fats, beverage stuff, prepared food, prepared beverages, cereals. Non-food expenditure is dominated by education cost, taxes, insurance, housing facility, parties, goods and services, durable goods, clothing and footwear, and also healthy cost.

Estimasi Periode Ulang Gempa Bumi Di Wilayah Sulawesi Dengan Menggunakan Distribusi Gumbel Frastika, Yustiani; Pasau, Guntur; Prang, Jantje D.
Jurnal MIPA Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/jm.2.2.2013.3208

Estimasi periode ulang gempa bumi yang bersifat ekstrim dengan menggunakan Distribusi Gumbel dilakukan untuk menganalisis kejadian gempa bumi yang telah terjadi sebelumnya menggunakan data sejak Januari 1905-Juni 2013. Pengolahan dan analisis data dilakukan dengan dua tahap. Pertama,Pengujian dan pemeriksaan pola sebaran data. Kedua, menentukan periode ulang gempa bumi untuk mengetahui keberulangan gempa ekstrim yang akan terjadi selanjutnya. Hasil analisis yang diperoleh adalah Wilayah Sulawesi sangat rawan terhadap kejadian gempa bumi yang bersifat ekstrim. Tingkat pengulangan kejadian gempa bumi untuk WilayahÂ Provinsi Sulawesi Utara dalam kurun waktu 62-100Â tahun adalah 7 Mw, Wilayah Provinsi Gorontalodalam kurun waktu 75-100 tahun adalah 6,8 Mw, Wilayah Provinsi Sulawesi Tengah dalam kurun waktu 82-100 tahun adalah 6,9 Mw, Wilayah Provinsi Sulawesi Selatan dalam kurun waktu 319-686 bulan adalah 6,2 Mw, Wilayah Provinsi Sulawesi Barat dalam kurun waktu 113-217 bulan adalahÂ 6,2 Mw dan Wilayah Provinsi Sulawesi Tenggara dalam kurun waktu 45-97 tahun adalah 6,0 Mw.The estimation of extreme earthquake return period by using the Gumbel distribution is made to analyze the occurrence of earthquakes that have occurred previously using data from January 1905 to June 2013. Data processing and analysis has been in two stages. First, testing and examination of data distribution patterns to see whether the data follow the theoretical distribution, in this case the Gumbel distribution. Second, determining the return period of the earthquake to see a recurrence of extreme earthquake is going to happen in the future. Results of the analysis showed that Sulawesi Region is highly vulnerable to earthquakes which are extreme. Return period of earthquake on the region of North Sulawesi province in the period of 62-100 years is 7.0 Mw, the region of Gorontalo Province in the period of 75-100 years is 6.8 Mw, the region of Central Sulawesi Province in the period of 82-100 years is 6.9 Mw, the region of South Sulawesi Province in the period of 319-686 months is 6,.2 Mw, the region of West Sulawesi province in the period of 113-217 months is 6.2 Mw and the region of Southeast Sulawesi province in the period of 45-97 years is 6.0 Mw.

Pengukuran Value at Risk pada Aset Perusahaan dengan Metode Simulasi Monte Carlo Tupan, Leony P.; Manurung, Tohap; Prang, Jantje D.
Jurnal MIPA Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/jm.2.1.2013.737

Telah dilakukan penelitian untuk mengukur Value at Risk (VaR) pada aset perusahaan PT. Indo Tambangraya Megah Tbk (ITMG), PT. Bank Mandiri Tbk (BMRI), dan PT. Astra International Tbk (ASII) serta portofolio yang dapat dibentuk oleh ketiga aset tersebut menggunakan metode simulasi Monte Carlo. Data yang digunakan adalah data return harian diperoleh dari harga penutupan (closing price) saham harian ketiga perusahaan tersebut selama periode tahun 2011. Bobot masing-masing portofolio ditentukan dengan metode Mean Variance Efficient Portofolio. Hasil pengukuran menunjukan bahwa jika dana yang diinvestasikan sebesar Rp 100.000.000,00 dengan tingkat kepercayaan 95% dengan periode adalah 1 hari, maka VaR ITMG sebesar Rp 4.103.963,33, VaR BMRI sebesar Rp 4.060.096,67, dan VaR ASII sebesar Rp 3.353.913,33. Sedangkan VaR portofolio1 (terdiri dari aset ITMG dan BMRI) adalah Rp 3.726.543,33. VaR portofolio2 (terdiri dari aset ITMG dan ASII) adalah Rp 3.233.133,33. VaR portofolio3 (terdiri dari aset BMRI dan ASII) adalah Rp 3.278.933,33. VaR portofolio4 (terdiri dari aset ITMG, BMRI, dan ASII) adalah Rp 3.218.906,67. Nilai VaR portofolio yang lebih rendah dari VaR aset tunggal disebabkan karena adanya efek diversifikasi.Research has been conducted to measure the Value at risk (VaR) at assets PT. Indo Tambangraya Megah Tbk (ITMG), PT. Bank Mandiri Tbk (BMRI), and PT. Astra International Tbk (ASII) and portfolios that can be formed by the three assets using Monte Carlo simulation method. The data used daily return data by the three assets obtained from the closing price of daily stock over a period in 2011. The weight of each portfolio is determined by the Mean Variance Efficient Portfolio method. If the funds invested amounting to Rp 100.000.000,00 with 95% confidence level and the period is 1 day, then the results from measurement VaR ITMG is Rp 4.103.963,33, VaR BMRI is Rp 4.060.096,67 and VaR ASII is Rp 3.353.913,33. While VaR portofolio1 (consists of ITMG and BMRI asset) is Rp 3.726.543,33. VaR portofolio2 (consists of ITMG and ASII asset) Rp 3.233.133,33. VaR portofolio3 (consists of BMRI and ASII asset) is Rp 3.278.933,33. VaR portofolio4 (consists of ITMG, BMRI and ASII asset) is Rp 3.218.906,67. VaR portfolios are lower than VaR of each single asset due to diversification effects.

Penerapan Regresi Binomial Negatif Dalam Mengatasi Overdispersi Regresi Poisson Pada Kasus Jumlah Kematian Ibu Majore, Marzena; Salaki, Deiby T.; Prang, Jantje D.
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 9, No 2 (2020): September 2020
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Angka kematian ibu merupakan banyaknya kematian yang terjadi selama proses kehamilan serta dalam periode 42 hari setelah berakhirnya kehamilan per 100.000 kelahiran hidup. Hubungan antara faktor-faktor dengan banyaknya kematian ibu dapat diketahui dengan menggunakan analisis regresi Poisson.Â Penelitian ini menggunakan data tahun 2018 dari Dinas Kesehatan Provinsi Sulawesi Utara berupa jumlah kematian ibu sebagai variabel respon dan sejumlah variabel prediktor dengan unit pengamatannya adalah kabupaten/kota.Â Dalam analisis regresi Poisson, variabel respon mengasumsikan ekuidispersi (nilai ragam sama dengan nilai rataannya). Namun, dalam data riil seringkali terjadi overdispersi (nilai varians lebih besar dari mean). Salah satu cara untuk mengatasinya adalah dengan analisis regresi binomial negatif. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan model regresi Poisson dan regresi binomial negatif untuk mendapatkan faktor-faktor yang secara signifikan mempengaruhi jumlah kematian ibu di Provinsi Sulawesi Utara. Model regresi binomial negatif yang diperoleh adalahÂ bertambahnya jumlah kasus perdarahan pada ibu hamil Â dan jumlah kasus yang disebabkan oleh faktor-faktor lainnya , maka akan meningkatkan angka kematian ibu di Provinsi Sulawesi Utara.

Analisis Regresi Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Penerimaan Pajak Daerah di Kota Manado Sulawesi Utara Bululung, Wempi; Prang, Jantje D.; Mongi, Charles E.
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 10, No 2 (2021): September 2021
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.10.2.2021.34700

Analisis regresi merupakan salah satu teknik analisis data dalam statistika yang sering kali digunakan untuk mengkaji hubungan antara beberapa variabel dan meramal suatu variabel. Dalam analisis regresi, variabel yang dipengaruhi disebut variabel terikat (dependent) dan variabel yang mempengaruhi disebut variabel bebas (independent). Tujuan penelitian ini adalah untuk mencari pengaruh Pertumbuhan Ekonomi, Inflasi, Jumlah Penduduk, Tingkat Kemiskinan, Wisatawan, Pelanggan Listrik PLN terhadap penerimaan pajak daerah di Kota Manado pada tahun 2012 â€“ 2018. Jenis data pada penelitian ini berupa data sekunder, yakni: pajak daerah, pertumbuhan ekonomi, inflasi, jumlah penduduk, tingkat kemiskinan, wisatawan, pelanggan listrik PLN. Data pajak daerah diperoleh dari Dinas Pendapatan Daerah Kota Manado. Pertumbuhan ekonomi, inflasi, jumlah penduduk, tingkat kemiskinan, wisatawan, pelanggan listrik PLN diperoleh melalui website Badan Pusat Statistik kota Manado. Hasil uji regresi didapatkan bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap pajak daerah hanya ada dua variabel yaitu jumlah penduduk dan wisatawan

Title

Found 7 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 7 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 7 Documents
Search