Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Z. A. Leleury
Universitas Pattimura
Mathematics

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

Found 3 Documents
Search
Journal : Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya

 1 
PENERAPAN METODE SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK MENDETEKSI PENYALAHGUNAAN NARKOBA R Damasela; B. P. Tomasouw; Z. A. Leleury
PARAMETER: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 1 No 2 (2022): PARAMETER: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/parameterv1i2pp111-122

Abstract

Pada penelitian ini, metode Suport Vector Machine (SVM) diterapkan untuk mendeteksi jenis narkotika pada pemakai narkoba berdasarkan gejala-gejala yang dialami. Untuk memperoleh tingkat akurasi terbaik, maka data pelatihan dan pengujian dibagi ke dalam tiga skema pembagian data, yaitu 60/40, 70/30, dan 80/20. Setelah dilakukan proses pelatihan dan pengujian menggunakan metode SVM dengan berbagai variasi parameter, maka diperoleh tingkat akurasi terbaik sebesar 95% pada skema pembagian data 80/20 untuk model SVM non linier dengan kernel RBF.
ANALISIS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA BERDASARKAN INDIKATOR KESEJAHTERAAN RAKYAT DI WILAYAH PROVINSI MALUKU Venska. A. Latuhimallo; M W Talakua; Z. A. Leleury
PARAMETER: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 2 No 01 (2023): PARAMETER: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/parameterv2i01pp01-12

Abstract

Penelitian ini membahas tentang pengelompokkan Kabupaten/Kota di wilayah Provinsi Maluku berdasarkan indikator kesejahteraan rakyat dengan menggunakan analisis Cluster Hirarki. Analisis cluster merupakan salah satu metode Multivariat yang bertujuan untuk mengelompokkan objek berdasarkan kemiripan atau tidaknya sesuai karakteristiknya. Analisis cluster terbagi atas 2 metode, yaitu hirarki dan non-hirarki. Metode hirarki terdapat beberapa metode antara lain metode Complete Linkage, Average Linkage, Single Linkage dan Ward Linkage. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokkan Kabupaten/Kota berdasarkan indikator kesejahteraan rakyat di Provinsi Maluku. Pada penelitian ini diterapkan analisis cluster hirarki dengan menggunakan metode Average Linkage, penulis juga menggunakan jarak The City Block. Berdasarkan hasil penelitian Provinsi Maluku dapat dibentuk menjadi tiga cluster, yaitu cluster 1 terdiri dari 8 Kabupaten/Kota, cluster 2 terdiri 1 Kabupaten/Kota, Cluster 3 terdiri 1 Kabupaten/Kota dan cluster 4 terdiri dari 1 Kabupaten/Kota.
PEMILIHAN MODEL REGRESI TERBAIK DENGAN MENGGUNAKAN METODE STEPWISE (Studi Kasus: Data IPM Indonesia Tahun 2020) S. M. Rumanama; E. R. Persulessy; Z. A. Leleury
PARAMETER: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 1 No 1 (2022): PARAMETER: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/parameterv1i1pp69-78

Abstract

Analisis regresi linier berganda difokuskan pada pemilihan model regresi terbaik yang berpengaruh signifikan dan tidak terdapat multikolonieritas. Metode stepwise merupakan salah satu metode yang dapat digunakan sebab prosedur yang diterapkan adalah menentukan variabel prediktor yang dominan mempengaruhi variabel respon setelah memenuhi kriteria dan kemudian akan dimasukkan kedalam model regresi sebagai peubah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap IPM Indonesia tahun 2020 dan mengetahui model regresi terbaik menggunakan metode stepwise. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model regresi linier berganda dengan metode stepwise diketahui Umur Harapan Hidup (UHH), Harapan Lama Sekolah (HLS), Rata-rata Lama Sekolah (RLS), dan Pengeluaran Perkapita berpengaruh signifikan terhadap IPM Indonesia dengan nilai R-Square sebesar 93,8%.
Co-Authors B. P. Tomasouw E. R. Persulessy M W Talakua R Damasela S. M. Rumanama Venska. A. Latuhimallo