PENGARUH KESEJAHTERAAN PSIKOLOGIS TERHADAP KONFLIK PERAN GANDA (WORK FAMILY CONFLICT) PADA PERAWAT WANITA DI RSUD AJI MUHAMAD PARIKESIT TENGGARONG

Penelitian ini menggunakan tipe penelitian kuantitatif yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh kesejahteraan psikologis terhadap konflik peran ganda pada perawat wanita di RSUD Aji Muhammad Parikesit Tenggarong. Penelitian ini melibatkan 70 perawat wanita yang bekerja di ruang instalasi rawat inap, baik perawat tetap maupun kontrak dan telah menikah. Penetapan sampel penelitian ini menggunakan teknik sampling jenuh. Data penelitian diperoleh menggunakan dua jenis skala yaitu skala konflik peran ganda (WFC-15) dan skala kesejahteraan psikologis (PWB-42). Data penelitian dianalisis menggunakan teknik regresi linier sederhana dengan bantuan program SPSS 19 for windows. Berdasarkan hasil analisis diketahui bahwa nilai Rsquare tersebut ialah 0,126 atau 12,6%. Dengan nilai koefisien regresi sebesar 0,357. Dengan demikian maka dapat disimpulkan bahwa hipotesis diterima, sehingga dapat dikatakan bahwa terdapat pengaruh negative kesejahteraan psikologis terhadap konflik peran ganda pada perawat wanita di RSUD Aji Muhammad Parikesit Tenggaron

Perbandingan Analisis Dekomposisi dan Exponential Smoothing Holt Winters untuk Peramalan Rata-Rata Jumlah KPM PKH di NTB

Program Keluarga Harapan (PKH) adalah program pemberian bantuan sosial bersyarat kepada keluarga miskin dan rentan terdaftar dalam Data Terpadu Kesejahteraan Sosial (DTKS) dan ditetapkan sebagai Keluarga Penerima Manfaat (KPM). Tujuan penelitian ini untuk meramalkan rata-rata jumlah PKM PKH untuk periode 2021. Hal ini dapat dijadikan dasar bagi instansi pemerintah terkait dalam perencanaan kedepannya. Untuk mendapatkan peramalan terbaik digunakan perbandingan dua metode yaitu metode dekomposisi dan metode Exponential Smoothing Holt Winters. Untuk mencapai tujuan penelitian tersebut dilakukan perhitungan kesalahan yang terdiri dari Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Deviation (MAD), dan Mean Square Deviation (MSD). Berdasarkan hasil analisis data, diketahui metode peramalan terbaik untuk meramalkan rata-rata jumlah KPM PKH di provinsi NTB adalah metode Exponential Smoothing Holt Winters. Metode ini dikatakan lebih baik karena memiliki nilai error lebih kecil dibandingkan dengan nilai error metode dekomposisi. Metode Exponential Smoothing Holt Winters menggunakan nilai pemulusan ? = 0,3, ? = 0,1, ??? ? = 0,2 menghasilkan nilai MAPE = 15, MAD = 2761, dan MSD = 1692444

Penerapan Metode Clustering SOM dan DBSCAN dalam Mengelompokkan Unmet Need Keluarga Berencana di Nusa Tenggara Barat

Perkembangan big data terus mengalami kemajuan dengan sangat pesat. Untuk memudahkan mengakses data dan informasi dapat menggunakan metode clustering. Clustering merupakan proses pengelompokkan obyek atas kesamaan karakteristiknya. Metode clustering dapat diterapkan pada bidang kesehatan yaitu unmet need Keluarga Berencana (KB). Unmet need dapat diartikan sebagai tidak terpenuhinya kebutuhan akan alat kontrasepsi pada pasangan usia subur. Metode clustering yang digunakan pada penelitian ini yaitu SOMdan DBSCAN. Penelitian bertujuan untuk melihat gambaran unmet need di Provinsi Nusa Tenggara Barat yang kedua adalah menguraikan hasil clustering dengan metode Clustering Self Orgaizing Maps (SOM) dan terakhir untuk menguraikan hasil clustering dengan metode DBSCAN dalam kasus pengelompokkan penyebab unmet need KB di Provinsi NTB. Berdasarkan hasil analisis di dapatkan bahwa Kabupaten Lombok Timur merupakan kabupaten dengan jumlah unmet need KB tertinggi sebanyak 84.72 jiwa, sedangkan terendah di Kota Bima sebesar 4.636 orang. Hasil penelitian dengan metode SOM memiliki 3 cluster, 86 kecamatan cluster 1, 30 kecamatan cluster 2 dan 4 kecamatan cluster 3. Untuk metode DBSCANdengan eps 1.20 dan MinPts 3, jumlah cluster yang terbentuk yaitu 2 cluster, cluster 1 dengan 97 kecamatan dan cluster 2 dengan 4 kecamatan, serta 16 kecamatan yang memiliki data noise

Clustrering of BPJS National Health Insurance Participant Using DBSCAN Algorithm

In the current era of Big Data, getting data is no longer a difficult thing because they can access easily it via the internet, which is open access. A large amount of data can cause many problems in the data, such as data that deviates too far from the average (outliers). The method used to handle outlier data is DBSCAN which is density based clustering. The DBSCAN can be applied in various fields, one of which is the social sector, namely the participation of the JKN BPJS Health in West Nusa Tenggara. This study sees the distribution of BPJS Health participation groups, and to detect outliers so that objects with noise are not included in the cluster. The results of the study using the DBSCAN algorithm show that the optimal epsilon value is between 0.37 points by observing the knee of a curve. and MinPts 3, with the highest silhouette value of 0.2763. The highest JKN BPJS participants are in cluster 1 with 5 sub-districts, the second highest cluster is cluster 3 with 5 sub-districts, while the lowest cluster is cluster 2 with 93 sub-districts. The 13 sub-districts are not included in any group because they are noise data