METODE K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN VARIABEL YANG BERPENGARUH PADA PERUBAHAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA TAHUN 2020

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan indikator komposit untuk mengukur capaian pembangunan kualitas hidup manusia. Indeks Pembangunan Manusia untuk menekankan pentingnya manusia beserta sumber daya yang dimiliknya dalam pembangunan. Indeks ini terbentuk dari rata-rata ukur capaian tiga dimensi utama pembangunan manusia, yaitu umur panjang dan hidup sehat, pengetahuan, dan standar hidup layak. Penelitian ini membahas tentang pengelompokan provinsi-provinsi di Indonesia berdasarkan variabel-variabel yang berpengauh terhadap perubahan indeks pembangunan manusia dengan menggunakan metode K-Means Cluster. Metode regresi Stepwise digunakan untuk menentukan variabel-variabel yang signifikan berpengaruh terhadap perubahan Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia. Cluster ditentukan sebanyak 2, Cluster-1 terdiri dari 25 provinsi, cluster-2 sembilan  provinsi. Presentase SMA Menurut Provinsi dan Status Sekolah pada kedua cluster sangat berbed

Pengelompokan Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Indikator Mutu Pendidikan Sekolah Menengah Pertama Tahun 2016 – 2018 Menggunakan Model Based Clustering

Peran pendidikan dalam suatu bangsa bertujuan untuk membentuk sumber daya manusia yang terdidik, berkompeten dan berkarakter. Standar Nasional Pendidikan (SNP) ditetapkan sebagai acuan pengukuran mutu pendidikan di Indonesia, dengan melihat delapan aspek  yaitu  Standar Pendidikan dan Tenaga Kependidikan, Standar Sarana dan Prasarana, Standar Pengelolaan, Standar Pembiayaan Pendidikan, Standar Isi, Standar Proses, Standar Penilaian Pendidikan dan Standar Kompetensi Lulusan. Penelitian sebelumnya mengenai faktor dominan yang membentuk mutu pendidikan jenjang sekolah dasar dan menengah, menjelaskan bahwa terdapat lebih dari 50 indikator yang memuat data multivariat. Melalui indikator – indikator tersebut, penulis ingin mengukur mutu pendidikan dengan mengelompokan provinsi di Indonesia menggunakan metode Model Based Clustering. Metode ini sangat sesuai dengan data yang terindikasi kasus outlier, dengan pendekatan menggunakan jarak Mahalanobis dan jarak Robust akan diketahui di titik mana data tersebut mengalami outlier. Data yang terindikasi outlier menyebabkan tidak terpenuhinya asumsi normal multivariat, sehingga distribusi probabilitas yang sesuai adalah distribusi t multivariat. Penaksiran parameter menggunakan Maximum Likelihood Estimation terhadap Model Finite Mixture dengan t multivariat dipandang sebagai metode yang lebih robust terhadap data yang mengandung outlier. Model terbaik dari kelompok yang terbentuk akan dilihat melalui perhitungan ICL tertinggi &nbsp

PEMANTAPAN MATERI DISRIBUSI KHUSUS PELUANG PEUBAH ACAK DISKRIT PADA GURU MATEMATIKA SMA DI KOTA SURABAYA

Penguasan materi merupakan kewajiban bagi guru sebelum memberikan pembelajaran di kelas. Penguasaan materi ini menjadi dasar bagi guru untuk dapat merancang materi yang akan disampaikan, merancang media pembelajaran yang akan digunakan, dan merancang evaluasi yang digunakan untuk mengukur tingkat pemahaman siswa. Penguasaan materi ini tentu berlaku juga untuk guru-guru matematika di SMA yang ada di Kota Surabaya. Salah satu materi yang perlu dikuasai oleh guru-guru tersebut adalah materi distribusi khusus peluang peubah acak diskrit khususnya pada materi distribusi binomial. Akan tetapi, ternyata masih banyak guru yang kurang paham terhadap materi tersebut. Sehingga perlu adanya penguatan materi tersebut. Selain perlu adanya penguatan materi, diperlukan juga adanya tambahan pengetahuan mengenai penggunaan software untuk dapat mendukung pembuktian perhitungan yang telah dilakukan. Sehingga dengan permasalahan tersebut, tim dosen prodi Statistika UNIPA Surabaya memeberikan penguatan materi distribusi khusus peluang peubah acak diskrit kepada guru-guru matematika di Kota Surabaya dengan berbantukan software Minitab. Software Minitab ini dipilih karena kemudahan dalam penggunaannya. Hasil dari kegiatan penguatan materi yang diberikan adalah guru-guru merasa sangat terbantu untuk lebih mudah memahami materi dan sangat terbantu dengan adanya pengenalan penggunaan software Minitab dalam perhitungan distribusi peluang peubah acak. Hal ini dapat menjadi patokan untuk guru untuk dapat mengcroscek dengan cepat kesalahan perhitungan yang dilakukan. Selain itu, software Minitab ini bisa menjadi alternatif bagi guru untuk menjadi media pembelajaran di kelas

Sentiment Analysis of Southeast Asian Games (SEA Games) in Philippines 2019 Based on Opinion of Internet User of Social Media Twitter with K-Nearest Neighbor and Support Vector Machine

Sports events are an activity that is in great demand, especially the people of Southeast Asia. One of the most prestigious sporting events in the Southeast Asian region is the Southeast Asian Games (SEA Games). SEA Games is one of the sporting events held in the Southeast Asia region and is only held every two years involving eleven member countries of the Association of South East Asian Nations (ASEAN). The most SEA Games issues occurred on Twitter with 20,600 tweets. This is because the 2019 SEA Games event in the Philippines experienced many irregularities, one of which is the Rizal Memorium stadium, which has not been renovated until now. The purpose of this study is to obtain and compare the results of the accuracy of the classification of Twitter users' sentiments towards the 2019 SEA Games in the Philippines using k-nearest neighbor and support vector machine. The data used in this study comes from data from Twitter social media users who often use the hashtag "SEA Games 2019" which has been done with text preprocessing of 2697 tweets with data partitions of 60% for training data and 40% for testing data. The conclusion that can be drawn from this research is that the best accuracy results in the k-nearest neighbor and support vector machine classification are the support vector machine classification with a polynomial kernel of 92.96% so that the predictions of the Support Vector Machine classification tend to be negative.

PENGARUH PENGGUNAAN BERBAGAI JENIS ALAT KONTRASEPSI TERHADAP KELAHIRAN DI KOTA SURABAYA

Salah satu masalah yang dihadapi negara-negara berkembang seperti Indonesia adalah masalah pertumbuhan penduduk yang relatif tinggi dan persebaran penduduknya yang tidak merata. Kelahiran semakin bertambah setiap tahunnya sehingga pemerintah melakukan program keluarga berencana dengan menggunakan alat kontrasepsi untuk menekan pertumbuhan penduduk. Alat kontrasepsi merupakan suatu cara atau metode untuk mencegah pembuahan pada wanita sehingga tidak terjadi kehamilan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah alat kontrasepsi berpengaruh terhadap kelahiran dan faktor mana yang paling berpengaruh. Data dikumpulkan dengan metode dokumen yang diambil dari Badan Pusat Statistik Kota Surabaya dan Kantor Keluarga Berencana di Surabaya. Analisis regresi ganda digunakan untuk mengetahui pengaruh penggunaan berbagai jenis alat kontrasepsi terhadap kelahiran. Model yang diperoleh tidak bagus, dan karena data berupa gabungan time series dan cross section, maka digunakan analisis regresi data panel. Model terbaik yang diperoleh dari hasil analisis adalah: Y = 2601.826 + 0.178 IUD + 14.754 MOP – 2.999 MOW – 2.755 IMP + 0.014 SUNTIK + 0.1 PIL +0.078 KONDOM + 921.59 DIUD + 6905.987 DMOP + 10676 DMOW + 1082.027 DIMP + 1234.922 DSUNTIK + 185.107 DPIL – 551.558 DKONDOM + 307.075 DTHN2008 – 903.653 DTHN2009 – 672.365 DTHN2010 – 402.345 DTHN2011 – 98.877 DTHN2012 – 43.711 DTHN2013

Tabel Kontingensi Untuk Mengetahui Hubungan Antara Jenis Penyakit, Jenis Kelamin, Usia, Lama Rawat dan Keadaan Keluar Pasien

Tabel kontingensi dapat digunakan untuk melihat hubungan dua peubah kategorik. Dari tabel kontingensi ini dapat dibuat kesimpulan apakah ada hubungan antara satu variabel dengan variabel lainnya. Data jenis penyakit, jenis kelamin, usia pasien, lama rawat dan keadaan keluar pasien diambil dari rumah sakit Siti Khadijah Sepanjang yang selanjutnya dengan menggunakan uji Chi-Square pada table Kontingensi dapat diketahui hubungan antara jenis penyakit dengan jenis kelamin, jenis penuyakit dengan usia dan jenis penyakit dengan lama rawat serta jenis penyakit dengan keadaan keluar pasien. Hasil analisis menunjukkan bahwa jenis kelamin dan usia pasien rawat inap tidak saling bebas dan keduanya saling berkaitan. Ketergantungan antara jenis penyakit dengan jenis kelamin yang paling signifikan adalah jenis penyakit GE atau diare, gastritis dan diabetes mellitus. ada jenis penyakit tertentu yang tidak signifikan hubungannya dengan usia pasien yaitu untuk jenis penyakit gastritis pada usia remaja, penyakit hypertensi pada usia dewasa, penyakit pneumonia pada usia tua dan lansia, penyakit step pada usia anak – anak dan juga penyakit FUO (demam) pada usia dewasa. Untuk hal dependensi yang paling signifikan antara lama rawat dengan keadaan keluar pasien adalah lama rawat lebih dari 2 minggu dan keluar dalam keadaan di rujuk ke rumah sakit lain dan meninggal

Analisis Korespondensi Untuk Mengetahui Keterkaitan Tindak Pidana dengan Usia, Jenis Kelamin, Tingkat Pendidikan, Pekerjaan dan Alasan Melakukan Tindak Pidana

Analisis korespondensi merupakan sebuah teknik multivariat secara grafik yang digunakan untuk eksplorasi data dari sebuah tabel kontingensi. Analisis korespondensi ini bertujuan untuk melihat ada tidaknya hubungan antara variabel secara visual, sekaligus dapat digunakan untuk melihat keterkaitan (kedekatan) suatu kategori pada satu peubah terhadap kategori peubah lainnya. Objek yang diamati adalah tindak pidana dan pelaku tindak pidana berdasarkan usia, jenis kelamin, tingkat pendidikan, pekerjaan dan alas an melakukan tindak pidana yang terjadi di Rumah Tahanan Gresik. Berdasarkan hasil analisis korespondensi sederhana menurut usia tindak pidana narkoba, penganiayaan dan perjudian cenderung dilakukan oleh anak-remaja, tindak pidana pencurian, penadahan dan penipuan cenderung dilakukan oleh usia dewasa, usia tua banyak melakukan tindak pidana gangguan keamanan dan perjudian. Berdasarkan tingkat pendidikan mereka yang tidak lulus SD cenderung melakukan tindak pidana perjudian, pencurian dan penganiayaan. Pencurian dan penipuan banyak dilakukan oleh tingkat pendidikan SMP dan pelaku tindak pidana dengan tingkat pendidikan SMA-PT banyak melakukan tindak pidana narkoba. Pelaku tindak pidana denngan alas an ekonomi banyak melakukan tindak pidana pencurian, penipuan dan penadahan, tindak pidana perjudian banyak dilakukan oleh mereka yang mempunyai alas an lingkungan dan tindak pidana penganiayaan dan gangguan keamanan banyak dilakukan oleh mereka yang mempunyai alas an melakukan tindak pidana karena keluarga dan dendam.&nbsp

Pelatihan Pengujian Hipotesis Dengan Ms Excel Untuk Meningkatkan Kompetensi Guru Matematika Di SMA Kabupaten Gresik

Pelaksanaan pengembangan diri secara berkelanjutan merupakan kewajiban yang harus dilajalankan oleh guru. Hal tersebut didasarkan pada UU No 14 Tahun 2005 tentang Guru dan Dosen. Satu kegiatan yang dapat dilakukan oleh guru adalah menghasilkan suatu publikasi ilmiah. Dalam hal tersebut, guru harus memahami cara pengolahan data. Akan tetapi, pemahaman guru mengenai pengolahan data tersebut masih sangat kurang. Hal tersebut didukung dengan kurangnya pelatihan yang didapatkan guru mengenai bagaimana cara pengolahan data yang sesuai dengan kebutuhan permasalahan karya ilmiah. Berdasarkan hal tersebut, dilaksanakan suatu program pelatihan peningkatan kemampuan penulisan karya ilmiah bagi guru. Kegiatan pelatihan ini bertujuan untuk meningkatkan pemahaman statistika khususnya pengujian hipotesis bagi guru. Metode yang digunakan pada pelatihan adalah dengan menggunakan metode diskusi dan praktek langsung mengenai pengujian hipotesis dengan menggunakan Ms Excel. Berdasarkan hasil preteset dan posttest peserta pelatihan, didapatkan bahwa pelatihan yang dilaksanakan mampu meningkatkan pemahaman pengujian hipotesis. Sehingga hasil kegiatan pengabdian ini mampu meningkatkan motivasi guru serta para guru mulai dapat merumuskan permasalahan yang dapat diselesaikan dengan pendekatan pengujian hipotesis statistik

Pemodelan Seemingly Unrelated Regression (Sur) Pada Faktor Pertumbuhan Perekonomian Di Provinsi Jawa Timur Tahun 2018

Pertumbuhan perekonomian merupakan proses perubahan kondisi perekonomian suatu wilayah secara berkesinambungan menuju keadaan yang lebih baik. Semakin tinggi tingkat pertumbuhan perekonomian, maka semakin cepat pula proses pertambahan output wilayah sehingga prospek perkembangan suatu wilayah semakin baik. Berdasarkan data BPS pada Tahun 2018 pertumbuhan perekonomian di Jawa Timur pada Tahun 2018 tumbuh sebesar 5.51%. Hal itu tidak terlepas dari beberapa faktor ekonomi yang diantaranya didorong oleh Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan laju pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Kondisi IPM di Jawa Timur tercatat pada Tahun 2018 terus mengalami kemajuan mencapai 70,77 atau tumbuh 0,72% dibandingkan dengan Tahun 2017 yang hanya mencapai 70,27. Namun jika dilihat secara nasional, IPM di Provinsi Jawa Timur masih berada diurutan ke-15 dari 34 Provinsi di Indonesia. Jika dibandingkan dengan beberapa Provinsi di Pulau Jawa, IPM di Provinsi Jawa Timur menjadi yang terendah. Laju pertumbuhan PDRB di Indonesia pada Tahun 2018 mencapai 5,17%, dimana angka tersebut lebih tinggi dibandingkan Tahun 2017 yang hanya mencapai 5,07%. Di tengah kondisi laju pertumbuhan PDRB Indonesia yang meningkat, justru kondisi laju pertumbuhan PDRB di Provinsi Jawa Timur mengalami penurunan dari Tahun 2017 sebesar 5,64% menjadi 5,5 %  pada Tahun 2018. Hal ini juga menempatkan Provinsi Jawa Timur pada peringkat terakhir dari jumlah Provinsi yang ada di Pulau Jawa setelah Jawa Tengah. Penelitian ini dilakukan untuk menerapkan metode Seemingly Unrelated Regression (SUR) pada pemodelan IPM dan laju pertumbuhan PDRB sebagai faktor pertumbuhan perekonomian di Jawa Timur. Seemingly Unrelated Regression (SUR) merupakan pengembangan dari model regresi linier yang mampu mengakomodasi adanya korelasi antara error suatu persamaan dengan error persamaan lain. Berdasarkan hasil pemodelan SUR, diketahui bahwa variabel yang berpengaruh pada IPM (Y1) adalah variabel Upah Minimum (X1) dan Jumlah Angkatan Kerja (X4), sedangkan variabel yang berpengaruh pada laju pertumbuhan PDRB (Y2) adalah variabel Upah Minimum (X1). Penggunaan model SUR menghasilkan koefisien determinasi (R2) Mc-Elroy sebesar 46,1%. Kata Kunci: Mc-Elroy, R2, Seemingly Unrelated Regression (SUR). &nbsp

Spatial Autoregresive Moving Average Pada Pemodelan Persentase Penduduk Miskin Kabupaten/Kota Di Provinsi Jawa Timur Tahun 2020

Persentase penduduk miskin yang tinggi menunjukkan bahwa tingkat kemiskinan di suatu wilayah juga tinggi. Persentase penduduk miskin sering menjadi pembicaraan publik. Kenaikan ataupun penurunan presentase penduduk miskin tetap menjadi permasalahan di setiap daerah. Sehingga pemerintah daerah tetap berusaha untuk mengendalikan kesejahteraan daerahnya dengan melakukan perlindungan serta menyejahterakan kehidupan sosial dan ekonomi daerahnya. Naik turunnya persentase penduduk miskin ini dipengaruhi oleh beberapa variabel. Untuk mengetahui variabel-variabel tersebut dapat digunakan salah satunya dengan pendekatan regresi berganda. Akan tetapi, dalam permasalahan kemiskinan ini tentu dipengaruhi juga oleh keadaan sekitarnya. Hal ini menyebabkan kemungkinan asumsi residual independen tidak dipenuhi, sehingga analisis regresi dapat dikembangkan ke metode spasial area. Hasil analisis yang dilakukan menunjukkan bahwa selain dipengaruhi oleh variabel-variabel yang diduga berpengaruh, juga dipengaruhi oleh wilayah sekitar