Analisis Misklasifikasi Data Akreditasi Sekolah Dasar Di Kota Ambon Menggunakan Metode Multivariate Adaptive Regression Spline

Many classification methods have been developed, one of which is the Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) method. MARS is one of the classification methods in the form of a combination of Recursive Partitioning Regression (RPR) and the spline method that is able to process high-dimensional and large-sized data and process data with continuous or binary response variables. The purpose of this study was to measure the misclassification of elementary school accreditation in Ambon city using the MARS method. This study uses accreditation data with the results of eight components of accreditation in elementary schools that have accreditation A (group 1) and accreditation B (group 2) in Ambon city. To evaluate the classification method used the APER classification error measure. The best classification result from the MARS method is when using a combination of BF=32, MI=3, MO=1 because it produces a minimum Generalized Cross Validation (GCV) of 0.066 and information is obtained that the correct classification data is 181 and the misclassified data is 10. Based on the results of the analysis, the size of the APER classification error is 5.23%, which can be said that the MARS method is good or statistically significant for classifying elementary schools in Ambon City based on their accreditation rating.  Metode klasifikasi telah banyak dikembangkan dimana salah satu diantaranya adalah metode Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS). Tujuan penelitian ini adalah menganalisis misklasifikasi akreditasi Sekolah Dasar di kota Ambon dengan metode MARS. Penelitian ini menggunakan data akreditasi dengan hasil delapan komponen akreditasi di sekolah dasar yang memiliki akreditasi A (kelompok 1) dan akreditasi B (kelompok 2) di kota Ambon. Untuk mengevaluasi metode klasifikasi digunakan ukuran kesalahan klasifikasi APER. Hasil klasifikasi terbaik dari metode MARS adalah ketika menggunakan kombinasi BF=32, MI=3, MO=1 karena menghasilkan Generalized Cross Validation (GCV) minimum sebesar 0,066 dan diperoleh informasi bahwa data klasifikasi yang benar adalah 181 dan data yang salah klasifikasi adalah 10. Berdasarkan hasil analisis, diperoleh ukuran kesalahan klasifikasi APER sebesar 5,23% dimana dapat dikatakan bahwa metode MARS sudah baik atau signifikan secara statistik untuk mengklasifikasikan Sekolah Dasar di Kota Ambon berdasarkan peringkat akreditasinya

Analisis Indeks Kepuasan Mahasiswa Jurusan Matematika FMIPA Unpatti Terhadap Operator simPATI Menggunakan Structural Equation Modeling

The customer satisfaction index is the number that shows the overall customer satisfaction of a product including the simPATI product. The index can be measured through the structural equation modeling (SEM) approach. This study aims to find out how to use Structural Equation Model (SEM) in the analysis of consumer satisfaction index and measure the level of customer satisfaction from students of Mathematics Department FMIPA Unpatti to simPATI operator. Structural equation modeling is used to analyze the relationship between four construct variables namely value, quality, best score, and customer satisfaction. The variables are based on the Indonesian Customer Satisfaction Index (ICSI) model which describes the customer satisfaction index. The results of this study show that ICSI model can be used to measure student satisfaction of FMIPA Unpatti to simPATI operator because the model is identified and has fulfilled the criteria of goodness of fit. Student satisfaction of FMIPA Unpatti to simPATI operator has index value of 42.27 percent.Keywords: SEM, construct variables, ICSI, simPATIABSTRAKIndeks kepuasan pelanggan merupakan angka yang menunjukkan kepuasan pelanggan secara menyeluruh terhadap suatu produk termasuk produk simPATI. Indeks tersebut dapat diukur melalui pendekatan structural equation modeling (SEM). Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui cara menggunakan Structural Equation Model (SEM) pada analisis indeks kepuasan konsumen dan mengukur tingkat kepuasan pelanggan dari mahasiswa Jurusan Matematika FMIPA Unpatti terhadap operator simPATI. Structural equation modeling digunakan untuk menganalisis hubungan antara empat variabel konstruk yaitu value, quality, best score, dan customer satisfaction. Variabel tersebut didasarkan pada model Indonesian Customer Satisfaction Indeks (ICSI) yang menggambarkan Indeks kepuasan pelanggan. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa Model ICSI dapat digunakan untuk mengukur kepuasan mahasiswa FMIPA Unpatti terhadap operator simPATI karena model teridentifikasi dan telah memenuhi kriteria goodness of fit.Kepuasan mahasiswa FMIPA Unpatti terhadap operator simPATI memiliki nilai indeks sebesar 42,27 persen. Kata Kunci : SEM, variabel konstruk, ICSI, simPAT

PELATIHAN PENGGUNAAN MEDIA PEMBELAJARAN ONLINE YANG TERINTEGRASI GOOGLE SUITE BAGI JEMAAT GPM IMANUEL OSM

Salah satu kebijakan pemerintah dalam memutus mata rantai Covid-19 dalam bidang pendidikan adalah dengan pemindahan proses belajar mengajar yang dilakukan di sekolah menjadi dilakukan di rumah. Kegiatan proses belajar mengajar seperti ini sekarang lebih dikenal dengan metode pembelajaran dengan sistem online. Penerapan metode pembelajaran dengan sistem online ini menuntut pendidik dan peserta didik tak terkecuali orang tua untuk memanfaatkan teknologi yang ada agar proses belajar mengajar di masa pandemi dapat berjalan dengan baik. Salah satunya dengan memanfaatkan platform berbasis website yang terintegrasi dengan Google Suite. Platform yang terintegrasi Google Suite yang sering digunakan sebagai aplikasi pembelajaran online, yaitu Google Classroom, Google Meet dan Google Form. Aplikasi-aplikasi tersebut sering digunakan karena tidak berbayar dan sederhana dalam mengoperasikannya. Peran orang tua dalam mendampingi, bimbing selama proses pembelajaran online bagi peserta didik khususnya tingkat sekolah dasar sangat diperlukan. Namun, kendala terbesar yang dihadapi orang tua yaitu keterbatasan pengetahuan dalam mengakses beberapa aplikasi tersebut. Melalui pelatihan penggunaan platform berbasis website yang terintegrasi Google Suite sebagai media pembelajaran online, diharapkan para orang tua serta peserta didik memiliki kecakapan dan pengetahuan yang lebih baik dalam mengakses beberapa aplikasi guna dapat menunjang terlaksananya metode pembelajan dengan sistem online

Perancangan Sistem Diagnosa Penyakit Saluran Pernapasan Menggunakan Metode Learning Vector Quantization (LVQ)

Jaringan saraf tiruan telah banyak digunakan untuk membantu menyelesaikan berbagai macam permasalahan dalam rangka pengambilan keputusan berdasarkan pelatihan yang diberikan. Aplikasi jaringan saraf tiruan dapat diterapkan dalam berbagai bidang, salah satunya dalam bidang kesehatan. Learning Vector Quantization (LVQ) adalah salah satu jenis jaringan saraf tiruan yang berbasis pembelajaran kompetitif yang terawasi. Suatu lapisan kompetitif akan secara otomatis belajar untuk mengklasifikasikan vektor-vektor input. Apabila vektor-vektor input memiliki jarak terdekat maka vektor-vektor input tersebut akan dikelompokkan dalam kelas yang sama. Dalam penelitian ini, metode LVQ diaplikasikan untuk mendiagnosa penyakit saluran pernapasan khususnya pada penyakit Tuberculosis, Asma, Sinusitis, Bronchitis, Pneumonia, dan ISPA berdasarkan gejala-gejala dari penyakit saluran pernapasan tersebut. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 109 data, 60 data untuk pelatihan dan 49 data untuk pengujian. Data pada penelitian ini didapat dari ruang rekam medis RSUD Dr. M. Haulussy Ambon. Dari beberapa pengujian menunjukkan bahwa laju pelatihan ( ) = 0,1 dan reduksi laju pelatihan ( ) = 0,00001 menghasilkan nilai diagnosa terbaik dengan tingkat keakuratan sebesar 95,92%. Kata kunci : Diagnosa, Learning Vector Quantization, Penyakit Saluran Pernapasa

Pengelompokkan Provinsi di Indonesia Berdasarkan PDRB atas Dasar Harga Konstan Tahun 2013

Regional gross domestic product is one of the important indicators to determine economic conditions in an area. Therefore it is very interesting to discuss and to determine the economic progress of a region. Cluster anlysis aims to classify objects based on the characteristics into cluster that have the properties that are relatively similar and clearly distinguish between one cluster agains another. The main objective of the research that classifies 33 provinces based on the value of regional gross domestic product at constant price in 2013 using hierarchical cluster analysis for average linkage method. The results showed that the cluster were carried out on 33 provinces in Indonesia formed 3 cluster with details of that cluster 1 consisting of Sumatera, Kalimantan, Sulawesi, Nusa Tenggara, Bali, Papua, Maluku and Jawa Tengah, DI Yogyakarta, and Banten, cluster 2 consisting of 1 provinces of DKI Jakarta and cluster 3 which consists of 2 provinces namely Jawa Barat dan Jawa Timur