Factors Affecting the Number of Infant Morality Cases in West Java for the 2019-2020 Period using Generalized Poisson Regression (GPR)

The number of infant mortality cases is data in the form of counts which is modeled by Poisson regression. There is an assumption that needs to be met, namely equidispersion. Equidispersion is a condition in which the mean and variance of the variables are the same, but in practice this assumption is often not met. There are two possible events, namely overdispersion and underdispersion. The Generalized Poisson Regression (GPR) model is one solution to solve this problem. In estimating the GPR parameter, the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method is used, but the derivation of the log-likelihood function does not always produce explicit results, so the Newton-Raphson iteration method is used. Poisson regression analysis conducted on the number of infant mortality cases in West Java showed that the model had overdispersion as seen from the value of the dispersion parameter which was more than zero, so the GPR model was used. Parameter significance test was carried out on three factors, namely the poverty gap index , the percentage of low birth weight infants , and the percentage of exclusive breastfeeding for infants  the results obtained that all factors affected the number of infant mortality cases in West Java

Hidden Markov Model

Hidden Markov Model (HMM) adalah peluasan dari rantai Markov di mana statenya tidak dapat diamati secara langsung (tersembunyi), tetapi hanya dapat diobservasi melalui suatu himpunan pengamatan lain. Pada HMM terdapat tiga permasalahan mendasar yang harus diselesaikan yakni evaluation problem, decoding problem, dan learning problem. Dalam paper ini, akan dijelaskan tentang Hidden Markov Model(HMM) dan solusi dari ketiga masalah mendasar dalam HMM tersebut, yakni evaluation problem dengan algoritma forward, decoding problem dengan algoritma viterbi, dan learning problem dengan algoritma Baum‐Welch. Kata kunci : Hidden Markov Model, evaluation problem, decoding problem, learning proble

Duflo-Moore Operator for The Square-Integrable Representation of 2-Dimensional Affine Lie Group

In this paper, we study the quasi-regular and the irreducible unitary representation of affine Lie group  of dimension two. First, we prove a sharpening of Fuhr’s work of Fourier transform of quasi-regular representation of . The second, in such the representation of affine Lie group   is square-integrable then we compute its Duflo-Moore operator instead of using Fourier transform as in F hr’s work

Desain Kurikulum dan Konversi Hasil Kegiatan MBKM Program Studi Sarjana Matematika

Program Merdeka Belajar Kampus Merdeka (MBKM) adalah suatu program untuk meningkatkan kompetensi tambahan mahasiswa atau capaian pembelajaran lulusan di luar program studinya. Kegiatan MBKM yang dimaksud adalah delapan bentuk kegiatan pembelajaran yaitu magang, asistensi mengajar, pertukaran pelajar, studi independent, penelitian, kewirausahaan, proyek kemanusian, dan membangun desa atau Kuliah Kerja Nyata (KKN) tematik. Metode penelitian yang digunakan adalah metode penelitian kualitatif khususnya metode studi kasus phenomenological research. Tujuan penelitian ini adalah untuk mendesain bagaimana cara mengonversi hasil kegiatan MBKM tersebut terkait kedudukannya, khususnya dalam kurikulum program studi sarjana matematika. Metode konversi yang diperoleh dapat dipergunakan tidak hanya di Program Studi Matematika tetapi untuk program studi-program studi lainnya yang menjalankan program MBKM bagi mahasiswanya. Tahapan pelaksanaan MBKM sendiri terdiri dari tiga tahapan yaitu pertama pendaftaran baik di tingkat program studi, mitra di laman kampus merdeka, ke dua monitoring dan evaluasi pelaksanaan MBKM seperti logbook laporan dan laporan kegiatan, dan yang ke tiga penilaian berupa presentasi dan laporan akhir. Setiap tahapan dibuat rubrik penilaian sebagai bahan untuk konversi hasil akhir kegiatan MBKM. Hasil utama yang diperoleh dari penelitian ini berupa teknik baku dalam cara menilai dan mengonversi hasil MBKM. &nbsp

Markov average-based weighted fuzzy time series model to predict PT Kimia farma Tbk stock price

The COVID-19 pandemic impacted various activities in Indonesia, including the stock market. Despite the declining economic condition, people are increasingly interested in investing. Among other companies available on the Indonesia Stock Exchange, companies in the health sector have a particular appeal to potential investors, one of which is pharmaceutical companies. This research used a Markov Average-Based Weighted Fuzzy Time Series model applied to PT Kimia Farma Tbk stock price data. This model develops the previous Markov chain–Fuzzy Time Series model, which has not calculated the weights for recurring events and used the Sturgess rule to determine the interval length. In this research, each recurring event has given a different weight that provides different probability values for transitions from one state to another. The Average-Based method is used to determine the interval length that can reflect the fluctuation of the data used. The stock price prediction of PT Kimia Farma Tbk using this model is categorized as very accurate with a MAPE of 2.632%

PENGUATAN KONSEP MATEMATIKA MELALUI ALAT PERAGA MATEMATIKA PERMAINAN DI SDN CIKUDA JATINANGOR

Dalam artikel ini, didiskusikan bagaimana memotivasi siswa-siswa sekolah dasar khususnya para siswa di SDN Cikuda Jatinangor dalam memahami konsep matematika melalui alat-alat pembelajaran matematika. Tujuan utamanya adalah untuk menarik minat siswa dalam memahami konsep dasar matematika dengan lebih mudah. Metode yang digunakan untuk mencapai tujuan ini adalah student learning center. Selain itu, diberikan juga penjelasan kepada salah seorang perwakilan guru dan siswa melalui praktik penggunaan alat-alat pembelajaran matematika tersebut. Lebih jauh, karena kondisi COVID-19, kegiatan ini juga direalisasikan melalui pembuatan video pembelajaran yang dapat diakses di YouTube. Fokus utama dalam kegiatan ini adalah penekanan pada penguatan konsep aritmetika. Di sisi lain, penguatan konsep siswa dilakukan melalui problem solving di aplikasi zenius

Application of Threshold Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedastic (TGARCH) Model in Forecasting the LQ45 Stock Price Return

Economics is one of the most important fields for a country. One of the activities that illustrate the importance of the economy in a country is an investment. Investment activities, especially stock investment, are included in the capital market activities that various age groups currently carry out. Stocks are generally known to have high-risk, high-return characteristics. Therefore we need a way to minimize losses in investing. This study uses time series analysis theory to analyze LQ45 stock data.The data used is the closing price of PT. Bank Central Asia, Tbk. obtained from finance.Yahoo.com. The results of this study indicate that the return of daily closing price data of PT. Bank Central Asia, Tbk. during the period 2017-2021, there are heteroscedasticity and asymmetric shocks, so variations of the ARCH/GARCH model are needed to obtain accurate forecasting results. One suitable model is Threshold GARCH (TGARCH). The results of this study indicate that the suitable forecasting model for the data is the MA(3)-TGARCH(1,1) model. The model produces forecasts with an accuracy rate based on MAPE of 0.895% for the next seven day

DISTRIBUSI STASIONER RANTAI MARKOV UNTUK PREDIKSI CURAH HUJAN DI WILAYAH JAWA BARAT

Abstrak: Curah hujan adalah fenomena alam yang termasuk salah satu variabel iklim dan diamati setiap waktu di setiap tempat.Data curah hujan merupakan data time series, yang bersifat acak. Di dalamnya merupakan data perpindahan dari satu waktu ke waktu lainnya yang dapat dinyatakan sebagai keadaan intensitas rendah, sedang atau tinggi.Prediksi curah hujan sangat diperlukan untuk kehidupan masyarakat dan mendukung perekonomian. Selain itu prediksi curah hujan merupakan antisipasi pencegahan jika intensitas hujan tinggi akan terjadi dalam waktu panjang. Salah satu metode prediksi curah hujan yang dapat digunakan adalah pendekatan proses stokastik. Rantai Markov merupakan bagian dari proses stokastik  yang dapat digunakan untuk prediksi curah hujan waktu sekarang berdasarkan satu waktu sebelumnya. Fokus penelitian ini adalah penerapan Rantai Markov untuk prediksi curah hujan.Melalui rantai Markov diperoleh peluang jangka panjang untuk fenomena curah hujan. Dalam penelitian ini dikaji distribusi stasioner dan limit peluang rantai Markov dan penerapannya untuk prediksi curah hujan di wilayah Jawa Barat. Untuk jangka panjang diprediksi curah hujan untuk kota Bogor dan Tasikmalaya cenderung tinggi, sementara untuk kota Bandung, Sumedang, dan Indramayu curah hujan cenderung rendah. Hasil  penelitian ini diharapkan dapat menjadi bahan rekomendasi bagi pihak yang terkait langsung dalam mengambil langkah pecegahan akibat curah hujan.Kata kunci:curah hujan, distribusi stasioner, prediksi, rantai Marko

Pengelompokan Kabupaten/Kota di Jawa Barat Tahun 2018 Berdasarkan Indikator Kemiskinan dengan Polythetic Divisive Method

Masalah kemiskinan merupakan salah satu masalah yang bersifat multidimensi. Faktor kemiskinan pada setiap wilayah berbeda, dan hal tersebut dipengaruhi oleh banyak indikator kemiskinan. Pengukuran dan penentuan indikator kemiskinan akan memudahkan pemerintah membedakan tingkat kemiskinan pada suatu wilayah, sehingga pemerintah dapat membuat kebijakan yang lebih tepat untuk menanggulangi kemiskinan di wilayah tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan karakteristik suatu wilayah ke dalam beberapa tingkat kemiskinan berdasarkan variabel penjelas kemiskinan. Penelitian ini menggunakan data kemiskinan kabupaten/kota se-Jawa Barat pada tahun 2018 yang diperoleh dari BPS. Terkait dengan pengelompokan wilayah kemiskinan ke beberapa kategori, metode yang digunakan adalah metode hierarki pada analisis cluster yaitu polythetic divisive method. Banyaknya cluster optimal dipilih dengan menggunakan Dunn Index. Hasil yang diperoleh adalah polythetic divisive method menghasilkan tiga kelompok wilayah kemiskinan dengan Dunn Index sebesar 0,4490613. Karakteristik wilayah masing-masing cluster diharapkan dapat membantu pemerintah menentukan kebijakan yang sesuai untuk menanggulangi tingkat kemiskinan di Jawa Barat

STRUKTUR AFFINE ALJABAR LIE REAL DARI GRUP LIE SIMILITUDE BERDIMENSI 4

Dalam artikel ini, dibahas tentang sifat-sifat aljabar Lie real dari grup Lie similitude berdimensi 4 termasuk struktur affine yang termuat di dalamnya. Tujuannya adalah untuk membuktikan bahwa aljabar Lie real dari grup Lie similitude berdimensi 4 mempunyai struktur affine. Untuk mendapatkan hasil tersebut, rumus affine dihitung terhadap basisnya yang diinduksi dari struktur simplektiknya. Lebih jauh, metode penelitian yang digunakan adalah studi literatur terhadap beberapa artikel yang relevan. Sebagai hasil utamanya, diperoleh rumus eksplisit struktur affine pada aljabar Lie dari grup Lie similitude berdimensi 4