Optimalisasi Blended Learning Model Flipped Classroom pada Perkuliahan Time Series di Prodi Matematika

Metode blended learning model Flipped Classroom merupakan proses belajar mengajar dengan cara memadukan pembelajaran tatap muka (synchronous) dan (asynchronous) berbasis Learning Management System serta model pembelajaran terbalik dari metode tradisional. Tujuan penelitian adalah mengevaluasi dari penerapan optimalisasi blended learning flipped classroom pada perkuliahan time series. Sampel penelitian adalah mahasiswa Prodi Matematika yang mengambil mata kuliah Time Series semester Ganjil 2021/2022 sebanyak 33 mahasiswa. Hasil belajar Mahasiswa sebelum (KUIS 1) dan sesudah (UTS) diterapkan metode blended learning model Flipped Classroom di uji paired t-test kemudian melakukan analisis kualitas pembelajaran dengan menghitung indeks kualitas layanan dan analisis GAP. Penerapan blended learning Flipped Classroom telah terbukti optimal dalam meningkatkan hasil belajar mahasiswa karena hasil belajar mahasiswa setelah penerapan pembelajaran blended learning Flipped Classroom lebih tinggi daripada nilai hasil belajar mahasiswa sebelum penerapan pembelajaran blended learning Flipped Classroom. Kualitas layanan pembelajaran blended learning Flipped Classroom sudah baik, akan tetapi ada beberapa indikator kualitas yang perlu diperbaiki yakni Fasilitas hotspot/Paket data internet (A1), Pengembalian hasil koreksi tugas, kuis, UTS dan UAS kepada mahasiswa (b5) dan Intensitas dosen untuk ditemui dalam rangka konsultasi (c1)

Pemodelan Mixed Geographically Weighted Regression Multivariate Pada Pencemaran Kualitas Air Chemical Oxygen Demand (COD) Dan Biological Oxygen Demand (BOD)

Kali Surabaya adalah salah satu sungai di Jawa Timur yang menjadi sorotan masyarakat karena tingkat pencemarannya yang tinggi. Pemerintah Kota Surabaya sejak tahun 2005 menggalakkan program peduli lingkungan Surabaya Green and Clean, akan tetapi hingga tahun ini program tersebut belum tercapai secara maksimal. Oleh karena itu, dalam penelitian ini ingin mendapatkan model pencemaran kualitas air COD dan BOD di Kali Surabaya serta mendapatkan faktor-faktor yang berpengaruh pada pencemaran air kali Surabaya dengan menggunakan metode MGWRM. Data diambil di 30 titik lokasi Kali di Surabaya. Faktor global yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Juli 2013 yaitu kecepatan air sedangkan untuk respon BOD yaitu kecepatan air, nitrat, amonia, nitrit dan deterjen. Faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Juli 2013 tidak ada sedangkan faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air BOD adalah kedalaman dan fosfat. Faktor global yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan September 2013 yaitu kecepatan air sedangkan untuk respon BOD yaitu kecepatan air dan nitrit. Faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan September 2013 tidak ada sedangkan faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air BOD adalah deterjen. Faktor global yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Nopember 2013 yaitu kecepatan air sedangkan untuk respon BOD yaitu kecepatan air dan nitrit. Faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Nopember 2013 tidak ada sedangkan faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air BOD adalah amonia

Pemodelan Mixed Geographically Weighted Regression Multivariate Pada Pencemaran Kualitas Air Chemical Oxygen Demand (COD) dan Biological Oxygen Demand (BOD)

Kali Surabaya adalah salah satu sungai di Jawa Timur yang menjadi sorotan masyarakat karena tingkat pencemarannya yang tinggi. Pemerintah Kota Surabaya sejak tahun 2005 menggalakkan program peduli lingkungan “Surabaya Green and Clean”, akan tetapi hingga tahun ini program tersebut belum tercapai secara maksimal. Oleh karena itu, dalam penelitian ini ingin mendapatkan model pencemaran kualitas air COD dan BOD di Kali Surabaya serta mendapatkan faktor-faktor yang berpengaruh pada pencemaran air kali Surabaya dengan menggunakan metode MGWRM. Data diambil di 30 titik lokasi Kali di Surabaya. Faktor global yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Juli 2013 yaitu kecepatan air sedangkan untuk respon BOD yaitu kecepatan air, nitrat, amonia, nitrit dan deterjen. Faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Juli 2013 tidak ada sedangkan faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air BOD adalah kedalaman dan fosfat. Faktor global yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan September 2013 yaitu kecepatan air sedangkan untuk respon BOD yaitu kecepatan air dan nitrit. Faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan September 2013 tidak ada sedangkan faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air BOD adalah deterjen. Faktor global yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Nopember 2013 yaitu kecepatan air sedangkan untuk respon BOD yaitu kecepatan air dan nitrit. Faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air COD di bulan Nopember 2013 tidak ada sedangkan faktor lokal yang mempengaruhi pencemaran kualitas air BOD adalah amonia

MODEL MIXED GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION DENGAN PEMBOBOT FUNGSI KERNEL FIXED BI-SQUARE PADA PENDERITA TUBERCULOSIS DI SURABAYA

Tuberculosis adalah suatu penyakit menular yang mematikan yang disebabkan oleh bakteri mycobacterium Tuberculosis. Kota Surabaya merupakan kota dengan jumlah penyebaran penderita Tuberculosis tertinggi di Jawa Timur. Penyebaran penyakit Tuberculosis melibatkan efek spasial. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Mixed Geographically Weighted Poisson Regresssion (MGWPR). Tujuan penelitian ini adalah mendapatkan faktor-faktor yang berpengaruh secara lokal dan global. Data penelitian diperoleh dari Dinas Kesehatan Kota Surabaya dan BPS Kota Surabaya, yang terdiri dari variabel respon jumlah penderita Tuberculosis di 31 Kecamatan Surabaya Tahun 2018 dan sebelas faktor yang diduga mempengaruhi penyebaran Tuberculosis.Model MGWPR dengan fungsi kernel Fixed Bi-Square memberikan hasil bahwa faktor global adalah jumlah penderita HIV/AIDS (X1), persentase rumah tangga yang berPHBS (X5), Rasio penyuluhan kesehatan (X6), Persentase Penduduk yang mendapatkan keterbukaan informasi TB (X7), jumlah tenaga medis (X8), persentase penduduk yang tidak tamat SD (X10) dan persentase penduduk yang tamat SMA (X11) sedangkan faktor lokal penyebab Tuberculosis di tiap-tiap lokasi kecamatan di Surabayaadalah jumlah kepadatan penduduk (X2), persentase penduduk miskin (X3), persentase rumah sehat (X4) dan jumlah sarana kesehatan (X9). Model MGWPR membentuk empat kelompok dengan faktor yang mempengaruhi berbeda-beda. Model MGWPR adalah model terbaik untuk memodelkan faktor-faktor Tuberculosis di Surabaya Tahun 2018. Kata kunci : MGWPR, Fungsi Kernel Fixed Bi-Square, Tuberculosis

Clustering Couples of Childbearing Age to Get Family Planning Counseling Using K-Means Method

Couples of Childbearing Age (CCA) in the Madiun Regency have increased in the last three years. It caused the population in Madiun to overgrow with the newborn, which implies the economic, social, and environmental aspects. This study aims to cluster villages in Madiun with CCA case studies instead of birth control participants who will give birth and want children to determine the priority of getting Family Planning (in Indonesia, namely Keluarga Berencana/KB) counseling. K-Means clustering is used in this study because it has a linear space of complexity that can be executed quickly and easily. The result of this study is four (4) CCA clusters. CCA cluster 1 is a very high level of giving birth and wanting children, consisting of 7 villages. CCA cluster 2 is a high level of giving birth and wanting children with 119 villages. CCA cluster 3 is a medium level of giving birth and wanting children in 50 villages, and CCA cluster 4 is a low level of giving birth and wanting children, including 34 villages. So, cluster 1, which includes seven villages, is the most prioritized to get Family Planning counseling because it is the CCA cluster with the most birthing rate and wants children. This research obtained a silhouette coefficient of 0.42, which belongs to the medium level

ARIMA MODEL OF OUTLIER DETECTION FOR FORECASTING CONSUMER PRICE INDEX (CPI)

The Consumer Price Index (CPI) is a indicator used by Badan Pusat Statistik (BPS) which describes the average change in the prices paid by urban consumers for a market basket of consumer goods and services in a certain period. The case on Consumer Price Index (CPI) of Probolinggo City, if the Consumer Price Index (CPI) increase then describe inflation occurs and conversely. The Consumer Price Index (CPI) of Probolinggo City increase is not fixed. This study is to forecast the Consumer Price Index (CPI) that the results can be used as one of the considerations in carrying out economic development in the future. Research focused on the data of Consumer Price Index (CPI) of Probolinggo City from January 2014 to April 2022. Methodology implemented in this study is Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Result show that ARIMA  without an outlier was the best model for predicting Consumer Price Index (CPI) of Probolinggo City for the next 8 months. This model shows the value of MAPE is . The value of forecasting results in each month has decreased and increased not so significantly where in May 2022 the forecasting value was 108,391 then in June 2022 the forecasting value became 108,411 and so on until December 2022 the forecasting results using ARIMA model   of 107,845

LONG-SHORT TERM MEMORY (LSTM) FOR PREDICTING VELOCITY AND DIRECTION SEA SURFACE CURRENT ON BALI STRAIT

The strategic role of the Bali Strait as a connection between the islands of Java and Bali is growing in line with the increase in the economy and tourism of the two islands. Therefore, it is necessary to have a further understanding of the condition of the waters in the Bali strait, one of which is ocean currents. This study aims to predict future ocean currents based on 30-minute data in the Bali Strait in the range of 16 May 2021 to 9 June 2021 obtained from the Perak II Surabaya Maritime Meteorological Station. In this study, the Long Short Term Memory method was used. The parameters used are hidden layer, batch size, and learn rate drop. Based on the parameters used, the results showed that the smallest MAPE value was 18.64% for U ocean current velocity data and 5.29% for V ocean current velocity data

Comparison Of Support Vector Machine Performance with Oversampling and Outlier Handling in Diabetic Disease Detection Classification

Diabetes mellitus is a disease that attacks chronic metabolism, characterized by the body’s inability to process carbohydrates, fats so that glucose levels are high. Diabetes mellitus is the sixth cause of death in the world. Classifying data about diabetes mellitus makes it easier to predict the disease. As technology develops, diabetes mellitus can be detected using machine learning methods. The method that can be done is the support vector machine. The advantage of SVM is that it is very effective in completing classification, so it can quickly separate each positive and negative point. This study aimed to obtain the best SVM classification model based on accuracy, sensitivity, and precision values in detecting diabetes by adding Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE) and handling outliers. The SMOTE method was applied to handle class imbalance. The Support Vector Machine (SVM) method aimed to produce a function as a dividing line or what can be called a hyperplane that matches all input data with the smallest possible error. The data studied were indications of diabetes, consisting of 8-factor variables and 1 class variable. The test results show that the SVM-SMOTE scenario produces the best accuracy. The SVM SMOTE scenario produced an accuracy value of the RBF kernel of 88% with an error of 12%, and this is obtained from the division of test data and training data of 90:10. This SVM-SMOTE scenario produced a precision value of 0.880 and a sensitivity value of 0.880. The research results showed that factor classification was more accurate if it is carried out using the support vector machine (SVM) method with imbalance data handling (SMOTE), and it can be concluded that the distribution of test data and training data influences a test scenario

COMPARISON OF FORECASTING RICE PRODUCTION IN MAGELANG CITY USING DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING AND AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA)

Magelang City has experienced a significant decline in the rice production sector, triggering the need for forecasting research as the next crucial step. This research aims to forecast rice production in Magelang city. By applying Double Exponential Smoothing and ARIMA methods, the most suitable forecasting model is identified. Data on rice production was obtained from the Badan Pusat Statistik (BPS) of Magelang city. The results revealed that the ARIMA (0,1,1) model with MSE of 479,259 was the best choice. This model is expressed as . Using this model, rice  production was forecast from July to December 2023, the forecasting results showed that rice paddy production is expected to fluctuate in the coming months. For July 2023, production is projected to be around 65,1762 units, followed by 51,4779 units in August, 58,2432 units in September, and so on

Pengelompokan Kecamatan di Wilayah Kabupaten Bojonegoro Berdasarkan Jenis Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial Menggunakan Fuzzy C-Means

Penyandang Masalah Kesejahteraan Sosial (PMKS) adalah sekelompok orang yang tidak dapat menjanankan fungsi sosial karena tantangan spiritual, fisik, atau sosial. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kecamatan di Kabupaten Bojonegoro dengan melihat permasalahan sosial yang ada pada setiap kecamatan di Bojonegoro. Berdasarkan data PMKS di Kabupaten Bojonegoro setiap kecamatan terdiri dari jenis PMKS yang berbeda sehingga diperlukan analisis cluster untuk mengelompokan kecamatan berdasarkan karakteristik jenis PMKS. Analisis clustering yang dipakai dalam penelitian ini merupakan Fuzzy C-Means (FCM). FCM ialah teknik pengelompokan data yang keberadaan setiap data dalam cluster dipastikan oleh nilai keanggotaan. Hasil pengelompokkan kabupaten di Kabupaten Bojonegoro berdasarkan jenis penyandang masalah kesejahteraan sosial dibagi menjadi 2 cluster (tinggi dan rendah) dengan nilai silhouette 0,7275 yang menunjukkan kekuatan cluster mempunyai struktur kuat. Terdapat 7 kecamatan dengan penyandang masalah kesejahteraan sosial yang tinggi dan tergolong dalam cluster 1. Di cluster 2 terdapat 21 kecamatan dengan penyandang masalah kesejahteraan sosial yang rendah dibandingkan dengan cluster 1