Pemodelan Faktor - Faktor Penyebab Keparahan Korban Kecelakaan Lalu Lintasdengan Menggunakan Model Regresi Logistik Multinomial

Traffic accidents are one of the main causes of the highest increase in mortality in Indonesia. This problem needs attention to anticipate the fall of the death toll in a traffic accident. So in this study, there are response variables and several predictor variables. The purpose of this study was to find out what factors influence the severity of traffic accident victims in Ambon city based on categories and model the severity of traffic accident victims in Ambon city based on significant factors using the Multinomial Logistic Regression method. In this study, the results obtained are factors that significantly affect the severity of the traffic accident victims are sex variables (X1), age (X2), education (X3) and type of vehicle (X5)

APPLICATION OF ARTIFICIAL NEURAL NETWORK BACKPROPAGATION TO PREDICT HOUSEHOLD CONSUMPTION OF ELECTRICITY IN AMBON

Electricity is one of the energy most widely used in the universe. Electric power demand in Ambon city tends to increase due to the growing of population in Ambon. The necessary of electricity power in Ambon City by utilizing two systems are interconnected such as: PLTD Poka and PLTD Hative Kecil (Galala). In this research forecast the demand for household electricity consumption in 2016 based on validation data from 2011-2015 using Application of Neural Networks Backpropagation method. The validation data are using in JST-Backpropagation training, with the best network architecture that is 20 10 5 1 neurons and 0.8 learning rate, can produce the best pattern with the accuracy is 75% and the value of Mean Square Error is 0.298335.&nbsp

Penerapan Metode Median Clustering Untuk Clusterisasi Peternakan di Provinsi Maluku

Livestock in Maluku Province is one of the sectors that is the main priority in the context of increasing people's welfare. The potential for livestock in Maluku Province is increasing every year. However, there needs to be integrated processing and identification of potential commodities in each region. One method that is a reliable statistical method is to use the median clustering method. Median clustering is a method of grouping based on the median value. The median clustering algorithm selects K cluster centers with the aim of minimizing the sum of the measurement distances between each point cluster and the closest cluster center. The data used in this study came from the Maluku Province Central Bureau of Statistics (BPS) in 2022. The results of this research were that there were 3 clusters formed in livestock clusterization in regencies and cities in Maluku Province. Clus ter 1 consists of Southwest Maluku Regency. Cluster 2 consists of the Regencies of Central Maluku, Buru and West Seram. Furthermore, Cluster 3 consists of the Tanimbar Islands, Southeast Maluku, Aru Islands, Eastern Seram, South Buru, Ambon and Tual City

PEMODELAN FAKTOR - FAKTOR PENYEBAB KEPARAHAN KORBAN KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA AMBON DENGAN MENGGUNAKAN MODEL REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL

Traffic accidents are one of the main causes of the highest increase in mortality in Indonesia. This problem needs attention to anticipate the fall of the death toll in a traffic accident. So in this study, there are response variables and several predictor variables. The purpose of this study was to find out what factors influence the severity of traffic accident victims in Ambon city based on categories and model the severity of traffic accident victims in Ambon city based on significant factors using the Multinomial Logistic Regression method. In this study, the results obtained are factors that significantly affect the severity of the traffic accident victims are sex variables (X1), age (X1), education (X3) and type of vehicle (X5)

PENERAPAN PROGRAM PINTAR STATISTIK UNTUK MENUNJANG PENELITIAN GURU PADA SMA NEGERI 17 MALUKU TENGAH

Statistik merupakan alat bantu dalam sebuah penelitian yang berorientasi pada paradigma kuantitatif dan dapat digunakan sebagai pengmbil keputusan. Guru merupakan garda terdepan dalam memberantas buta huruf pada anak usia muda. Oleh karena itu, dibutuhkan guru yang memiliki kualifikasi tidak hanya sebagai pendidik maupun juga sebagai peneliti di bidang pendidikan. Dalam penelitian, seorang guru wajib mengetahui aplikasi statisik agar membantu dalam melakukan penelitian baik penelitian kuantitatif maupun penelitian kualitatif. Berdasarkan informasi, masih terdapat sebagian besar Guru tidak mengetahui bahkan tidak mendengar aplikasi statistik dalam membantu mengolah data maupun dapat membantu mememecakah permsalahan yang terjadi khususnya di bidang pendidikan. Untuk mengatasi masalah tersebut, tujun dilakukan kegiatan ini yaitu, memperkenalkan konsep dasar statistika dan melakukan pelatihan kepada guru terkait dengan aplikasi MINITAB dan penerapannya pada bidang pendidikan serta melatih guru dalam melakukan penulisan ilmiah. Kegiatan PkM ini dilaksanakan di SMA Negeri 17 Kabupaten Maluku Tengah yang diikuti oleh 30 peserta pelatihan. Kegiatan pelatihan PkM ini dilakasanakan dengan efektif dan efesian. Adapun 97% guru merasa sangat paham atas pelatihan yang diberikan sementara itu sebanyak 3% guru merasa paham atas pelatihan yang diberikan. Selain itu, semua guru juga merasa sangat puas atas pelaksanaan PkM di SMA Negeri 17 Kabupaten Maluku Tengah dengan menghasilkan karya tulis yang berbentuk jurnal yang siap dipublikasi oleh setiap guru

Pemodelan ARIMA untuk Prediksi Kenaikan Muka Air Laut dan Dampaknya Terhadap Luas Sebaran Rob di Kota Ambon

Kenaikan permukaan air laut merupakan suatu fenomena yang diamati melalui rata-rata jumlah seluruh ketinggian pasang surut air laut setiap hari dan data yang digunakan yaitu data sekunder. Dalam penelitian ini digunakan model ARIMA untuk memprediksi kenaikan muka air laut dan dampaknya bagi luas sebaran Rob di kota Ambon. Berdasarkan hasil Analisis diperoleh model peramalan pasang surut di kota Ambon periode November-Desember 2016  terbaikadalah model ARIMA (2,0,3) dengan nilai MSE terkecil yaitu sebesar 1,4042

Pemodelan ARIMA untuk Prediksi Kenaikan Muka Air Laut dan Dampaknya Terhadap Luas Sebaran Rob di Kota Ambon

Kenaikan permukaan air laut merupakan suatu fenomena yang diamati melalui rata-rata jumlah seluruh ketinggian pasang surut air laut setiap hari dan data yang digunakan yaitu data sekunder. Dalam penelitian ini digunakan model ARIMA untuk memprediksi kenaikan muka air laut dan dampaknya bagi luas sebaran Rob di kota Ambon. Berdasarkan hasil Analisis diperoleh model peramalan pasang surut di kota Ambon periode November-Desember 2016  terbaikadalah model ARIMA (2,0,3) dengan nilai MSE terkecil yaitu sebesar 1,4042