Pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja dosen ITS di Google Scholar Citation menggunakan model rekursif

Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) merupakan perguruan tinggi yang menjalankan Tri Dharma Perguruan Tinggi, dimana salah satu isinya adalah setiap dosen wajib melakukan penelitian. Hal ini berkaitan dengan pengisian Beban Kerja Dosen (BKD) pada sistem informasi kepegawaian. Kinerja dosen dapat diukur berdasarkan karya ilmiah yang dipublikasikan. Publikasi ilmiah dapat dilakukan melalui akun google scholar citation. Namun, tidak semua dosen di ITS memiliki akun tersebut. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui faktor apa saja yang mempengaruhi kinerja dosen di ITS. Metode yang digunakan adalah regresi linier berganda dummy dengan menggunakan model rekursif. Data pada penelitian ini merupakan data primer dan sekunder, yang diperoleh dari pendataan oleh bagian kepegawaian ITS dan web http://scholar.google.com/. Faktor-faktor yang mempengaruhi kinerja dosen ITS dimana jumlah kutipan sebagai variabel dependen adalah jumlah paper yang ditulis dengan bahasa Inggris, lulusan, dan jabatan yaitu Guru besar dengan koefisien determinasi 43,8%. Sedangkan model rekursif kedua dengan indeks h sebagai variabel dependen faktor yang mempengaruhi adalah jumlah kutipan, jumlah paper yang ditulis dalam bahasa Inggris, pendidikan, usia, fakultas untuk kategori FMIPA, dan lulusan dimana proporsi variasi yang dapat menjelaskan indeks h sebesar 78,6%. =========================================================================================================== Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) is a college high run Tri Dharma University, where one of its content is required to conduct research lecturers. This relates to the charging Workload Lecturer on personnel information system. Faculty performance can be measured by published scientific papers. Scientific publications that can be done through a google account scholar citation. However, not all lecturers in ITS have the account. This research was conducted to determine what factors affect the performance of lecturers in ITS. The method used is multiple linear regression dummy using recursive models. The data in this research are primary and secondary data, obtained from ITS data collection and web http://scholar.google.com/. Factors that influence the performance of lecturers ITS where the number of citations as the dependent variable is the number of papers written in English, graduate, and professor positions, with a coefficient of determination 43.8%. While the second recursive models with h index as the dependent variable is the number of factors that affect the citations, the number of papers written in English, education, faculty of Natural Sciences category FMIPA, and graduates where the proportion of variation which may explain the h index by 78.6%

Regresi Kuantil Berbasis Model Rekursif dan Estimasi Sparsity Untuk Analisis Publikasi Dosen ITS di Scopus

Regresi kuantil adalah metode yang dikembangkan dari metode regresi untuk memodelkan data yang mempunyai sebaran tidak seragam. Dengan prinsip meminimumkan jumlah absolut residual yang dikenal dengan Least Absolute Deviation (LAD), regresi kuantil dapat mengetahui tingkat perubahan pada kuantil bersyarat yang dinyatakan dengan nilai koefisiennya. Tujuan dari penelitian ini yaitu mendapatkan estimasi titik regresi kuantil, taksiran interval dengan metode direct fungsi sparsity, dan menerapkan pada kasus riil. Direct fungsi sparsity adalah taksiran interval yang dapat menjelaskan penyebaran data dengan menggunakan ukuran kuantil sesuai sebaran data. Untuk mendapatkan estimator yang konsisten pada taksiran interval yang sempit perlu dilakukan algoritma yang sesuai yaitu simpleks. Algoritma simpleks merupakan algoritma yang paling stabil diantara algoritma lainnya. Regresi kuantil dalam penelitian ini diterapkan pada kasus publikasi dosen ITS di Scopus dimana variabel dependen yang digunakan adalah sitasi dan indeks h. Hasil studi simulasi menunjukkan bahwa residual yang homogen, pada regresi kuantil memiliki nilai intercept yang selalu naik, sedangkan nilai slope pada setiap kuantil sejajar. Untuk residual yang heterogen, pada regresi kuantil baik nilai intercept dan slope akan selalu naik. Hal ini sesuai dengan teori bahwa regresi kuantil dapat memodelkan sesuai dengan sebaran data. Hasil analisis regresi kuantil univariat diketahui bahwa Sitasi selalu berbanding lurus dengan jumlah dokumen dan jumlah co-authors. Selain itu, untuk regresi kuantil multivariabel jumlah dokumen berpengaruh terhadap sitasi dan indeks h hampir pada setiap kuantil. Untuk hasil secara keseluruhan diketahui bahwa regresi kuantil dapat memodelkan data publikasi dosen ITS di Scopus sesuai dengan sebaran data =================================================================================== Quantile regression is a method developed from regression to model the data that have ununiform distribution. The principle of this method is least absolute deviation (LAD). This method can determine the rate of change in the conditional on X indicated in the coefficient. The purposes of this study are to get the parameter of the quantile regression, estimate interval by the method of direct function of sparsity, and appliying the real case on publication of ITS lecturers in Scopus. To obtain a consistent estimator on estimate interval, we have to use the appropriate algorithm that is simplex. Simplex algorithm is an algorithm which is the most stable among the others. The results of simulation studies indicate that homogen error in the quantile regression have the intercept values that always increase, where as the value of slope at each quantile is stable. For heterogen error , intercept and slope in quantile regression always increase in accordance with the theory. From the result of univariate quantile regression is known that the citation is always proportional to the number of documents and the number of co-authors. Beside, the result of multivariable quantile regression shows that number of documents affect to the citations and h index almost at each quantile. The result of applied studies on publication of ITS lecturers shows that this method can make the model relevant based on pattern of dat

Peningkatan kualitas layanan perbankan digital melalui pengelompokan tweet menggunakan DBSCAN

Digitalization in the banking sector allows customers to obtain banking services independently without having to come directly to the bank. Digital banking services enable customers to obtain information, communicate, register, open accounts, banking transactions and close accounts, including obtaining other information and transactions outside of banking products. Banking is intensively providing services or promotions through social media, one of which is by using Twitter social media. Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) method. DBSCAN clustering is done by combining the Eps and MinPts values to produce the highest silhouette coefficient. The highest silhouette coefficient values from BRI, Mandiri and BCA banking service tweets produce 33, 14, and 39 clusters, respectively, with different Eps and MinPts values. Based on the results of wordcloud, it shows that banking services need to be improved in terms of checking DM on accounts, customers ask the admin to immediately respond to complaints related to ATM cards, disruptions to mobile banking and some say thank you for the services that have been provided

REGRESI LOGISTIK BINER UNTUK MEMPREDIKSI FAKTOR YANG MEMPENGARUHI NILAI AKHIR PESERTA DIDIK SMK SEPULUH NOPEMBER SIDOARJO DALAM EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN PASCA PANDEMI

Education is the awareness to create an environment and learning process that enables students to actively develop the potential for mental strength, self-control, intelligence, noble personality, and abilities needed for themselves and society, which is a directed and planned effort. The quality of education is the most important factor in human development efforts, character growth and competency improvement. Student assessment is an activity that aims to determine the condition of personality and social and spiritual behavior. Therefore we need a statistical modeling to analyze the factors that influence student scores. Data analysis used in this study uses Ordinal Logistic Regression. Ordinal or ranking is a type of data scale that has categorical characteristics where something is better or worse and higher or lower. Ordinal logistic regression is a statistical method for analyzing response variables that have two or more categories and the measurement scale is level. This study shows that the factors that influence the final grades of students at SMK Sepuluh Nopember Sidoarjo include 8 variables, namely gender (female), origin of SMP/MTs (private), everyday language (Javanese), father's occupation (not working), mother's age (36-46 years), number of students (> 35 students), no parental participation, and vocational (non-health) qualifications

Implementasi Data Kependudukan Berbasis Statistik dan Excel

The digital era demands that all components of institutional infrastructures be able to adapt for effective and efficient activities’ management. Gedangan Village, Sedayu, Gresik, as a government institution, must be able to adapt to the development of the digital age as well. However, the lack of knowledge and skills of village officials regarding information technology has become an overwhelming obstacle. The purpose of the community service program in Gedangan village was to increase the capacity of village government officials in the mastery and application of statistical and excel-based information technology. The methods applied in achieving the objectives were lectures and practicals. The results of the program showed improvement of knowledge and skills of the village apparatus in the analysis and presentation of population data based on statistics and excel. The increased capacity was indicated by the ability of the improvement participants to answer correctly from the 7 (seven) questions. All participants were able to answer correctly from 5 questions reaching 100%, 1 question of 83.3%, and the last question with 66.67%

Penggunaan Metode Stepwise pada Pemodelan Perencanaan Track Quality Index (TQI) untuk Kereta Api Semicepat Indonesia

Dalam analisis regresi, salah satu asumsi yang harus dipenuhi adalah tidak adanya hubungan antar variabel independen. Hubungan yang kuat antar variabel independen disebut dengan multikolinieritas. Berbagai metode dapat menanggulangi kasus multikolinieritas, semua itu bergantung pada tujuan dari penelitian. Beberapa metode tersebut adalah ridge regression, principal component regression, regresi robust dan pemilihan model terbaik. Pada penelitian ini, metode pemilihan model terbaik dipilih untuk digunakan karena bertujuan untuk menentukan variabel independen yang signifikan dengan mempertimbangkan korelasi parsial pada data track quality index (TQI) kereta api Indonesia. Untuk mengukur besarnya TQI diperlukan empat indikator yang kemudian menjadi variabel dalam penelitian ini, yaitu lebar jalur, angkatan, listringan dan pertinggian. Hasil analisis menunjukkan variabel pertinggian, angkatan dan listringan berpengaruh besarnya nilai TQI dengan variasi data yang dapat dijelaskan model sebesar 99,7%

Intervensi Multi Input Untuk Memprediksi Kurs Rupiah Terhadap Dolar Amerika Serikat Sebagai Upaya Menjaga Stabilitas Ekonomi Pada Masa Pandemi Covid-19

Terganggunya ekonomi saat pandemi COVID-19 diduga mempengaruhi kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat, dibuktikan sejak kasus positif COVID-19 pertama di Indonesia hingga 16 April 2020, tercatat kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat terdepresiasi sebesar -12,4%, ini terjadi karena kepanikan para investor yang menarik investasinya dari Indonesia. Agar kurs Rupiah terhadap Dolar tidak semakin terdepresiasi, Bapak Joko Widodo selaku presiden membentuk Perpu atau Peraturan Pemerintah Pengganti Undang-Undang No 1 Tahun 2020 tentang Kebijakan Keuangan Negara dan Stabilitas Sistem Keuangan yang diresmikan pada 31 Maret 2020 dan menyebabkan pergerakan rupiah mulai pulih. Faktor lainnya adalah penguatan mata uang emerging market karena adanya pemilu presiden AS yang dilaksanakan 03 November 2020 sehingga investor kembali tertarik untuk berinvestasi salah satunya di Indonesia. Tiga kejadian tersebut diduga sebagai pemicu perubahan drastis pergerakan kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat. Hasil analisis diperoleh nilai RMSE sebesar 16,62 dan MAPE sebesar 0,094%, yang artinya kesalahan ramalan yang dihasilkan oleh model intervensi sebesar 0,09%

Faktor Pengaruh Gadget terhadap Kecerdasan Motorik Siswa SD melalui Regresi Logistik Ordinal

Gadget is an electronic device that has a specific function and widely used by all people, without exception for kid. Use of gadgets positively has helpful children for homework and as entertaiment. However, without realizing that overusing gadgets have a negative effect.Therefore, the research will be conducted to determine the factors affecting of using gadgets early on the development of motoric intelligence elementary students using ordinal logistic regression. Source of data used are primary data obtained from the survey, the sampling unit are all mothers who have children in grade 1 SDN Klampis Ngasem I Surabaya. The response variable (Y) is the level of intelligence of the child's motor development (1 = poor, 2 = fair, 3 = good). The results of the analysis, can be concluded that the factors that influence the development of motor 120 students of SDN Klampis Ngasem I Surabaya is long child recognize and use of gadgets every day

Dampak Perubahan Perilaku Mahasiswa dalam Pembelajaran Daring

Kebijakan system pembelajaran daring dalam Rangka Pencegahan Penyebaran COVID-19 menuntut mahasiswa untuk segera beradaptasi dengan berbagai macam bantuan teknologi yang telah berkembang cukup pesat di era saat ini. Interaksi mahasiswa dan dosen menjadi berkurang, begitu juga antar mahasiswa yang semakin susah untuk saling berdiskusi. Interaksi dan perilaku sosial yang efektif akan memberikan dampak terhadap proses pembelajaran yang efektif pula. Sehingga untuk mengetahui pengaruh perubahan perilaku sosial mahasiswa terhadap efektifitas pembelajaran di tengah pandemi, perlu dilakukan kajian guna menciptakan sistem pembelajaran yang lebih efektif, nyaman, dan efisien. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengetahui pengaruh tersebut yaitu dengan analisis regresi logistik biner. Analisis regresi logistik biner merupakan salah satu metode yang dapat menggambarkan hubungan antara variabel respon (berskala biner yaitu mempunyai dua kategori) dan variabel independennya. Hasil penelitian diperoleh bahwa 85% dari mahasiswa yang dijadikan sebagai sampel penelitian merasa bahwa pembelajaran daring sudah efektif pelaksanaannya. Diperoleh variabel yang berpengaruh signifikan terhadap efektifitas pembelajaran adalah variabel Interaksi dengan Mahasiswa dan variabel Perilaku Belajar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mahasiswa akan berpeluang mengalami pembelajaran yang efektif sebesar 99,98% apabila mengalami perubahan positif terhadap interaksi antar mahasiswa dan perubahan positif terhadap perilaku belajarnya selama pembelajaran darin