Aplikasi Multidimensional Scaling Untuk Peningkatan Pelayanan Proses Belajar Mengajar (PBM).

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengelompokan karakteristik pelayanan Proses Belajar Mengajar (PBM) berdasarkan presepsi mahasiswa dengan menggunakan Analisis multidimensional scaling, yang mana dari hasil pengelompokan karakteristik pelayanan tersebut dapat dijadikan masukan dalam merumuskan kebijakan serta tindakan-tindakan oleh pemimpin institusi dalam meningkatkan PBM di institusi tersebut. Masalah dalam penelitian ini adalah, bagaimana cara mendapatkan peta presepsi dengan menggunakan Multidimensional Scaling sehingga dapat diketahui karakteristik pelayanan PBM mana yang menjadi prioritas untuk diperbaiki oleh institusi. Objek penelitian yang diteliti yaitu sebuah perguruan tinggi, dengan data yang dipakai adalah data skunder berupa data presepsi mahasiswa terhadap pelayanan institusi. Kesimpulan yang didapatkan adalah terbentuknya empat kelopok karakteristik pelayanan PBM dengan karakteristik masing-masing kelompok adalah: Kelompok 1, kelompok karakteristik pelayanan yang menjadi prioritas pertama untuk diperbaiki. Kelompok 2, kelompok karakteristik pelayanan yang menjadi prioritas kedua untuk diperbaiki. Kelompok 3, kelompok karakteristik pelayanan yang menjadi prioritas ketiga untuk diperbaiki. Kelompok 4, kelompok karakteristik pelayanan yang tidak harus diperbaiki. Kata Kunci: Multidimensional Scaling, Pemetaan, Peta preseps

Analisis Biplot Pada Pengelompokan Kecamatan Di Kabupaten Tasikmalaya Berdasarkan Indikator Kemiskinan

Poverty is a social problem that continues to exist in people's lives according to Nurwati, 2008. Therefore, the problem of poverty is the center of attention of the Tasikmalaya Regency government. In the National Long-Term Development Plan (RPJPN) 2005-2025 the problem of poverty is seen in a multidimensional framework, therefore poverty is not only related to income measurement, but related to several things. This is because poverty is not only related to the size of income but involves several things. In the Tasikmalaya Regency Regional Medium-Term Development Plan (RPJMD), the target for achieving the poverty rate in 2021 is 10.23%. Based on BPS publications, there are 10.75% of the population of Tasikmalaya Regency who are categorized as poor, meaning that the Tasikmalaya Regency government's target has not been achieved. So it is necessary to make efforts to overcome the problem of poverty. This study aims to group sub-districts in Tasikmalaya Regency based on the similarity of poverty indicators owned by each sub-district by using biplot analysis. The data used is poverty indicator data for 39 sub-districts in Tasikmalaya Regency in 2021. From the research results it is known that the amount of variation that can be described is 97%, meaning that the plots formed can best describe actual conditions. data information. In addition, three clusters have the same poverty indicators. Cluster 1 contains sub districts that have an indicator in the form of a high student to school ratio in SMA/SMK/MA. Cluster 2 contains sub districts that have moderate to low indicators on all variables except the ratio of SMP/MTs students and the ratio of SMA/SMK/MA students. Meanwhile, Cluster 3 consists of sub-districts that have an indicator in the form of a high ratio of SMP/MTs students

Analisis Obyek dan Karakteristik dari Matriks Indikator Menggunakan Hybrid Analisis Kelas Laten dengan Biplot Analisis Komponen Utama (Biplot Aku)

Analysis of the object and the characteristics will be much easier, efficient, and informative when based on a perceptual map, which can display objects and characteristics. Indicator matrix is a matrix where the rows represent objects and the columns is a dummy variable representing characteristics. This article writes about techniques to make perceptual map from indicator matrix, where that can provide information about the similarity between objects, the diversity of each characteristic, correlations between the characteristics, and characteristic values ​​for each object, the techniques we call Hybrid Latent Class Cluster with PCA Biplot, where Latent Class Cluster Analysis is used to transform the indicator matrix to cross section matrix, where rows represent the objects and columns represent the characteristics, the observation cells is the probability of characteristic for each object, next the cross section matrix mapped using Principal Component Analysis Biplot (PCA Biplot)

Unraveling educational networks: Data-driven exploration through multivariate regression, geographical clustering, and multidimensional scaling

Enhancing rates of school participation holds significant importance for a nation’s educational achievements. This research employs a comprehensive approach that combines various methodologies, including multivariate regression analysis, geographic categorization, and multidimentional visualization, to examine the factors influencing school enrollment in Indonesia. Through the integration of diverse data sources, we investigate the connections among variables such as economic status, school accessibility, educational quality, and societal considerations concerning enrollment rates. This discrete impact of each factor on enrollment variations is analyzed through multivariate regression. Geospatial clustering analysis reveals enrollment trends in different regions, while multidimensional visualization untangles the intricate interplay of influencing factors. This holistic approach facilitates a nuanced comprehension of these dynamics within Indonesia’s varied geographical and society offering guidance in the formulation of more efficient strategies to improve school attendance, tackle enrollment disparities, and advocate for inclusive education based on fundamental determinants

ANALISIS PRODUK DAN ASSESSOR DARI DATA PENYORTIRAN MENGGUNAKAN HYBRID DISTATIS

Penyortiran (sorting task) yang dilakukan oleh assessor terhadap beberapa produk secara bersamaan berdasarkan persepsi kesamaan (similarity), adalah suatu metoda yang paling mudah dan sederhana untuk pengumpulan data kesamaan antar produk dan antar assessor. Informasi tentang kesamaan antar produk akan lebih lengkap bila ditambah dengan informasi tentang karakteristik produk. Hybrid DISTATIS yang merupakan metoda menggabungkan Principal Component Analysis Biplot (PCA Biplot) dan DISTATIS mendapatkan peta produk, karakteristik produk, dan assessor untuk setiap produk dalam satu peta, karena pemetaan produk pada DISTATIS ataupun PCA Biplot sama-sama berdasarkan skor faktor matriks compromise. Kesamaan antar produk atau kesamaan penilaian suatu assessor untuk setiap produk dapat diidentifikasi berdasarkan jarak antar titik produk atau antar titik assessor, hubungan produk dengan karakteristiknya dapat diidentifikasi berdasarkan sudut antara vektor karakteristik dengan sumbu pada peta. Kualitas pemetaan yang dihasilkan Hybrid DISTATIS didapatkan berdasarkan persen komulatif eigenvalue dari matriks compromise. Peta hasil Hybrid DISTATIS tidak memberikan informasi tentang kesamaan assessor berdasarkan penilaian keseluruhan produk, dimana peta yang dapat mengakomodasi informasi tersebut adalah peta hasil DISTATIS. Kualitas pemetaan assessor berdasarkan penilaian keseluruhan produk didapatkan berdasarkan persen komulatif eigenvalue dari matriks kesamaan antar assessor. Dalam makalah ini juga ditampilkan ilustrasi penggunaan Hybrid DISTATIS

Application of an Empirical Best Linear Unbiased Prediction Fay–Herriot (EBLUP-FH) Multivariate Method with Cluster Information to Estimate Average Household Expenditure

Data at a smaller regional level has now become a necessity for local governments. The average data on household expenditure on food and non-food is designed for provincial and district/city estimation levels. Subdistrict-level statistics are not currently available. Small area estimation (SAE) is one method to address the problem. The Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP)—Fay Herriot Multivariate method estimates the average household expenditure on food and non-food at the sub-district level in Central Java Province in 2020. Meanwhile, for the sub-districts that are not sampled, the estimation of average household expenditure is done by adding cluster information to the EBLUP Multivariate modeling. The K-Medoids Cluster method is used to classify sub-districts based on their characteristics. Small area estimation using the EBLUP-FH Multivariate method can enhance the parameter estimations obtained using the direct estimation method because it results in a lower level of variation (RSE). For sub-districts that are not sampled, the Residual Standard Error (RSE) value from the estimated results using the EBLUP-FH Multivariate method with cluster information is lower than 25%, indicating that the estimate is accurate

ANALISIS KORESPONDENSI BERGANDA UNTUK MENGETAHUI INDIKATOR-INDIKATOR YANG MEMPENGARUHI KEJADIAN LOW BACK PAIN PADA KUSIR KUDA/DELMAN DI KOTA CIMAHI TAHUN 2019

Low Back Pain (LBP) merupakan nyeri yang dirasakan di area punggung bagian bawah. Pekerjaan yang dapat menimbulkan LBP salah satunya kusir kuda/delman. Dampak dari LBP yaitu dapat menurunkan produktivitas kerja. Hasil survei pendahuluan tahun 2019 di Kota Cimahi didapatkan 10 dari 10 orang atau 100% kusir kuda/delman mengeluhkan nyeri punggung bagian bawah. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui indikator-indikator yang memiliki dependensi dengan kejadian LBP serta mengetahui kategori variabel yang berpengaruh terhadap kejadian LBP pada kusir kuda/delman di Kota Cimahi tahun 2019. Metode yang digunakan dalam penelitian ini yaitu Uji Chi Kuadrat dan analisis korespondensi berganda. Hasil Uji Chi Kuadrat menunjukan bahwa variabel kelompok umur (p-value = 0,004) dan masa kerja (p-value = 0,005) berhubungan dengan kejadian LBP. Tiga indikator lainnya yaitu lama kerja (p-value = 0,171), status gizi (p-value = 0,672), dan posisi kerja (p-value = 1,000) tidak berhubungan dengan kejadian LBP. Selain itu, terdapat hubungan antara kejadian LBP, kelompok umur, dan masa kerja (p-value = 0,14765). Selanjutnya dengan analisis korespondensi berganda diperoleh hasil bahwa kusir kuda/delman yang mengalami kejadian LBP berasal dari kelompok umur tua dengan masa kerja lama. Sedangkan kusir kuda/delman yang tidak mengalami LBP berasal dari kelompok umur muda dengan masa kerja lama. Berdasarkan observasi yang digunakan, disarankan bagi kusir kuda untuk meningkatkan kesadaran mengenai pentingnya menjaga kesehatan dan mencegah kejadian LBP dengan sedapat mungkin memenuhi posisi kerja yang ergonomi agar dapat meningkatkan produktivitas kerja secara optima