Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Z Zulhanif
Universitas Padjajaran
Education Mathematics

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
Bayesian Spasial Varying Coeffcient Model dalam Menaksir Resiko Relatif Penyakit Diare di Kota Bandung I Gede Nyoman Mindra Jaya; Bertho Tantular; Z Zulhanif
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2017: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (760.679 KB)

Abstract

Penyakit diare masih merupakan masalah kesehatan di Indonesia khususnya di Kota Bandung. karena morbiditas dan mortalitas-nya yang masih tinggi. Pemodelan regresi Poisson Global dinilai kurang tepat digunakan dalam memodelkan data diare yang memiliki karakteristik spasial yang meliputi ketergantungan spasial dan heterogenitas spatial. Model yang diuslkan adalah model Bayesian Spatial Varying Coefficient Model (SVCM) sebagi pendekatan untuk mensolusikan adanya pelanggaran asumsi karena adanya karakteristik spatial. Hasil analisis menemukan bahwa pemodelan regresi poisson kurang tepat digunakan untuk memodelkan angka kasus diare di Kota Bandung dikarenakan adanya pelanggaran asumsi homoskedastisitas. Pemodelan SVCM menyimpulkan menginformasikan adanya efek spatial yang berbeda untuk setiap kecamatan di Kota Bandung sehingga memberikan informasi yang lebih lengkap bagaimana kontribusi dari masing-masing variabel Kepadatan Penduduk, PHBS, Rumah Sehat, Gizi Buruk dan Air Bersih berpengaruh terhadap angka kasus diare di masing-masing kecamatan di Kota Bandung
Optimalisasi Matrik Bobot Spasial berdasarkan K-Nearest Neighbor dalam Spasial Lag Model I Gede Nyoman Mindra; Bertho Tantular; Z Zulhanif
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2017: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (889.088 KB)

Abstract

Permasalahan dalam analisis sapatial ekonometrik yang berkaitan dengan spasial lag dependensi yaitu belum ditemukan solusi tepat dalam menentukan struktur dependensi pada data spasial. Struktur dependensi ini umumnya dinyatakan dalam matrik bobot spasial (W). Secara teori matrik W adalah fixed ditentukan berdasarkan hipotesis peneliti yang dikembangkan dari dari pemahaman terhadap fenomena yang diamati. Namun demikian, seringkali peneliti tidak memiliki informasi yang cukup untuk membangun struktur dependensi ini. Keterbatasan informasi menyebakan peneliti merujuk pada hokum Tobler yang menjelaskan bahwa semua hal saling terkait satu dengan yang lainnya namun yang lebih berdekatan lebih erat kaitannya dibandingkan yang berjauhan. Hukum ini diterjemahkan dalam berbagai cara seperti menggunkan kedekatan persinggungan antara lokasi ataupun menggunakan inverse jarak. Namun, faktanya, metode ini tidak mampu memberikan struktur W yang optimal menurut ukuran kebaikan model R2 dan AIC. Penelitian ini mengusulkan satu pendekatan baru melalui metode iterasi untuk menemukan matrix W yang paling optimal. Metode yang digunakan adalah metode K-Nearest Neighbor (K-NN). Hasil analisis pada kasus Diare di Kota Bandung Tahun 2015 menemukan bahwa penggunaan metode K-nearest neighbor dalam memilih matrik bobot spasial yang paling optimum memberikan hasil akhir yang baik. Model dengan matrik bobot berdsarkan 3-NN memberikan nilai AIC yang paling kecil dan R2 yang paling besar. Temuan lain dari penelitian ini adalah nilai koefisien spasial lag yang semakin tinggi tidak menjamin bahwa model spasial lag dengan ukuran AIC dan R2 semakin baik. Dua variabel yang memiliki kontribusi terhadap angka prevalensi diare sesuai dengan fenomenanya adalah Perilaku Hidup Bersih dan Sehat (PHBS) dan Air Bersih.Kata Kunci: K-NN, Optimasi,
Klasifikasi Curah Hujan Berdasarkan Data Satelit Mtstat dengan Metode Bayesian Z Zulhanif; I Gede Nyoman Mindra Jaya
Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya 2017: Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (238.124 KB)

Abstract

Metode Bayesian Klasifikasi merupakan metode pengklasifikasian probabilistik berdasarkan berdasarkan teorema Bayes. Metode ini mengasumsikan bahwa keberadaan (atau ketidaberadaan) dari atribut tertentu dari suatu kelas adalah tidak terkait dengan keberadaan (atau ketidaberadaan) dari setiap atribut lain baik pada kelas yang sama maupun yang berbeda. Klasifikasi Bayes menganggap semua atribut berkontribusi secara independent untuk mengklasisfikasikan suatu pengamatan kedalam suatu kelas tertentu. Pada makalah ini akan diterapkan motode bayes dalam pengklasifikasikan curah hujan berdasarkan intesitas curah hujan adapun hasil penelitian ini adalah model klasifikasi curah hujan yang akan dipergunakan dalam memprediksi klasifikasi curah hujan.
Co-Authors Bertho Tantular I Gede Nyoman Mindra I Gede Nyoman Mindra Jaya