Implementasi Project Based Learning dengan Pengembangan e-modul dalam Perkuliahan Matematika Preneurship untuk Meningkatkan Kemampuan Analisis Data dan Resiliensi Mahasiswa

Mathematics Preneurship is one of the lectures that has great potential for application Project-based learning that is highly recommended in the MBKM, because through Mathematics Preneurship lecture, students can run a business While applying his mathematical knowledge through sharpening his business-related data analysis skills. This integrated Project Based Learning (PjBL) learning model can provide opportunities for designing his own study by creating products/services that are integrated with Data analysis skills and student resilience in doing business. This research aims to develop integrated PjBL-based e-modules Data Analysis and Student Resilience in Mathematics Preneurship Lecture. It is expected that in its application, there will be an increase in thinking skills. This research is in the form of development research by applying the development model with ADDIE procedure. The data analysis technique used is Mixed Method. Implementation of learning with projects on Mathematics Preneurship lecture as a form of learning innovation. This learning innovation will be presented in the form of projects for the achievement of graduate learning outcomes, Student resilience, knowing the results of conceptual feasibility, lecturer assessment, and student response. Implementation of learning-based The project in the Mathpreneurship lecture gives hope that business, industry and service innovation can presented by students in order to create jobs. In addition, learning is based This project result had conclution that students will have soft skills in leading, communicating, cooperation, critical thinking, responsibility and socializing with the community.   Keywords: Mathematics Preneurship, math student resilience, project based learnin

PANEL DATA REGRESSION ANALYSIS OF PORT SERVICES SERVICES TOWARDS RATE ACCEPTANCE NOT TAXES (PNBP) (Case Study: At the Class IV Harbor Authority and Kuala Tungkal Port Authority)

on-Tax State Revenue (PNBP) is the receipt of the central government that is not derived from taxation. One source of PNBP is direct services by the state, such as the use of services at the port. This type of service is used in the related sector activities of the shipping company. The more port activities are carried out, the service at the port is increasing, so that PNBP received will increase. PNBP data in this study is a combination of time series data and cross section data called panel data. This study aims to determine the type of service that significantly influences PNBP using the Panel Data Regression Analysis method. From the analysis it is concluded that the best regression model estimation is the Fixed Effect Model (FEM) with dummy variables. FEM model states that the regression coefficient for navigation variables is 0.090824, PUJK variable is 0.267160 and the number of ships (JK) variable is 0.472592. These three variables are positive which means they have a significant effect on the level of PNBP. The PUP variable has a negative value of -0.061411, which means that the PUP variable does not significantly influence the level of PNBP. The variability of PNBP level in FEM model can be explained by the Navigation Services, Shipping Services (PUP), Port of Services (PUJK) and Number of Vessels (JK) variables of 88.75%.   Keywords: Fixed Effect, Panel Data Regression, Port Service

CLUSTERING ANALYSIS WITH AVERAGE LINKAGE METHOD FOR GROUPING PROVINCE IN INDONESIA BASED ON WELFARE INDICATORS

The high level of social inequality in Indonesia is a problem that must be resolved immediately. High social inequality will result in an increase in social tension which also impacts on the high level of conflict and crime in society. The problem of social inequality can be solved by accelerating the welfare distribution program by the government. The provision of this program must be fair and adapted to the conditions needed by each region. This is because each region has different causes of welfare problems. Therefore, in providing the program, the government must have a priority scale on welfare issues in an area that can be done using a mathematical method in the field of statistics, namely cluster analysis. This study aims to obtain, analyze and interpret the results of grouping provinces in Indonesia based on indicators of people's welfare. As many as 34 provinces in Indonesia as objects will be grouped based on 20 variables related to people's welfare. The grouping is done using the Hierarchy Method, the agglomeration grouping procedure with the Average Linkage technique and the size of the Euclidean Distance. From the clustering algorithm, it was found that from 34 provinces in Indonesia grouped into 5 clusters namely Cluster 1 consisting of 24 members namely Aceh Province; North Sumatra; West Sumatra; Riau; Jambi; South Sumatra; Bengkulu; Lampung; Head of Pacific Islands; Riau Islands; West Java; Central Java; East Java; Banten; West Nusa Tenggara; Central Kalimantan; South Borneo; East Kalimantan; North Kalimantan; North Sulawesi; Central Sulawesi; South Sulawesi; Southeast Sulawesi; and Gorontalo. Cluster 2 consists of 1 member, DKI Jakarta Province. Cluster 3 consists of 2 members including DI Yogyakarta and Bali Provinces. Cluster 4 consists of 6 members including East Nusa Tenggara Province; West Kalimantan; West Sulawesi; Maluku; North Maluku; and West Papua. Cluster 5 consists of 1 member, Papua Province. Based on the comparison of the average value of each cluster, the five clusters are sorted based on their level of welfare, namely: Cluster 3 as a very good cluster, Cluster 2 as a better cluster, Cluster 1 as a good cluster, Cluster 4 as a pretty good cluster and cluster 5 as a less good claser.   Keywords: Cluster Analysis, Average Linkage, People's Welfare &nbsp

Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Inflasi Di Pulau Sumatera Menggunakan Metode Regresi Data Panel

Abstrak. Inflasi merupakan dilema yang menghantui perekonomian setiap negara, apalagi bagi negara-negara berkembang di dunia. Inflasi adalah suatu keadaan perekonomian dimana harga-harga secara umum mengalami kenaikan secara terus menerus dalam waktu yang panjang. Beberapa indikator yang dianggap mempengaruhi inflasi, yaitu indeks harga konsumen, produk domestik regional bruto, upah minimum kabupaten/kota, dan pertumbuhan ekonomi. Salah satu metode yang digunakan dalam menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi inflasi di Pulau Sumatera adalah Metode Regresi Data Panel yaitu analisis untuk memodelkan pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat selama periode waktu tertentu dengan suatu observasi sebagai objek dalam penelitian. Penelitian ini menyampaikan bahwa model regresi terbaik yang diperoleh Fixed Effect Model (FEM). Model tersebut menyampaikan secara parsial hanya variabel indeks harga konsumen dan pertumbuhan ekonomi yang paling signifikan mempengaruhi laju inflasi di Pulau Sumatera. Namun seluruh variabel yaitu indeks harga konsumen, produk domestik regional bruto, upah minimum kabupaten/kota, dan pertumbuhan ekonomi dalam model FEM secara bersama-sama atau simultan mampu menjelaskan laju inflasi di Pulau Sumatera sebesar 58,19%, sisanya 41.81% dijelaskan oleh variabel lain diluar model yang tidak diteliti.Kata Kunci: Inflasi, Data Panel, Model

Model Project Based Learning pada Mata Kuliah Metode Peramalan

Pendidikan tinggi memiliki tujuan terhadap capaian kualitas lulusan mahasiswa dalam bentuk sikap, keterampilan umum, keterampilan khusus dan pengetahuan. Pencapaian kualitas lulusan direalisasikan dalam mata kuliah yang diajarkan dalam perkuliahan yang dilaksanakan. Salah satunya dengan mengembangkan capaian pembelajaran mata kuliah melalui penelitian terhadap pembelajaran. Pembelajaran yang dilakukan harus menumbuhkan skill mahasiswa, sehingga pembelajaran yang diadakan berbasis kepada proyek. Pembelajaran dilakukan dengan proyek pada mata kuliah metode peramalan. Metode Peramalan memiliki capaian mata kuliah berupa keahlian dalam analisis data. Mata kuliah ini dapat dikerjakan dalam bentuk proyek pada topik analisis regresi sederhana, regresi berganda dan regresi dummy. Pelaksanaan proyek dikerjakan oleh mahasiswa dalam skema team-based yang dilaksanakan dalam bentuk tim. Kemudian mata kuliah ini juga dilaksanakan dalam bentuk penelitian dan pengembangan yang menghasilkan produk Capaian Pembelajaran Mata Kuliah, Silabus dan Kontrak Perkuliahan, Rencana Pembelajaran Semester, Rencana Tugas Project Mahasiswa atau Lembar Kerja Project Mahasiswa, Lembar Penilaian Hasil Belajar sesuai dengan model pembelajaran berbasis proyek, soal ujian serta rubrik penilaian yang telah di-review. Kemudian hasil evaluasi melalui indikator motivasi belajar dan indikator aktivitas belajar mahasiswa diperoleh bahwa persepsi yang baik terhadap kegiatan model pembelajaran Metode Peramalan menggunakan projek. Hasil angket persepsi tersebut dianalisis dengan uji reliabilitas, didapatkan nilai cronbach’s alpha sebesar 0,799. Nilai ini mengartikan bahwa reliabilitas mata kuliah metode peramalan tinggi. Hal ini menyampaikan bahwa angket persepsi mahasiswa terhadap mata kuliah metode peramalan tinggi

Peningkatan Analisis Desain Eksperimen Dosen Politeknik Kesehatan Kemenkes Jambi Guna Menunjang Kualitas Penelitian

Salah satu kewajiban dosen adalah melaksanakan penelitian yang tertuang dalam undang-undang. Namun, dalam penelitian tidak jarang dosen menemukan kendala. Salah satu kendalanya adalah analisis data penelitian. Terkadang analisis yang dilakukan tidak sesuai dengan sifat dan jenis dari data penelitian sehingga menghasilkan kesimpulan yang keliru dan berdampak penolakan artikel penelitian saat publikasi. Tim pengabdian memperoleh informasi mengenai kendala tersebut dialami oleh dosen Politeknik Kesehatan Kemenkes Jambi mengenai analisis data tentang rancangan percobaan. Permasalahan ini ditemukan pada saat memberikan perlakuan kepada objek pengamatan dari beberapa sampel berbeda untuk pengulangan dan pada saat pengolahan analisis data dari rancangan percobaan. Percobaan dengan pengulangan terhadap objek pengamatan dengan perlakuan tertentu termasuk dalam ranah desain eksperimen. Tujuan dari desain eksperimen ini untuk dapat melihat perbedaan antar objek pengamatan. Tim pengabdian mengadakan pengabdian di Politeknik Kesehatan KEMENKES Jambi. Kegiatan ini dilakukan dalam bentuk pelatihan kepada para dosen. Kegiatan pelatihan yang telah dilaksanakan diperoleh bahwa para peserta menunjukkan perhatian dan antusias yang tinggi terhadap materi yang disampaikan, dengan hasil yang diperoleh yaitu para peserta memahami dan dapat menerapkan analisis eksperimen yaitu Rancangan Acak Lengkap (RAL) dan Rancangan Acak kelompok (RAK) untuk penelitian pelatihan tentang analisis eksperimen meningkatkan pengetahuan peserta tentang Rancangan Acak Lengkap (RAL) dan Rancangan Acak Kelompok (RAK)

Prediksi Harga Cabai Rawit Hijau di Kota Jambi Menggunakan Rantai Markov

Harga bahan pokok seringkali mengalami perubahan yang bervariasi. Perubahan ini dapat dikategorikan seperti sangat rendah, rendah, sedang, tinggi dan sangat tinggi. Perubahan-perubahan yang terjadi pada harga bahan pokok bisa saja berubah-ubah dari periode ke-(n) sangat rendah dan periode ke-(n-1) rendah dan lainnya. Berdasarkan website Pusat Informasi Harga Pangan Strategis Nasional (PIHPS Nasional) pada Bulan Juli 2022 di Kota Jambi, harga cabai rawit hijau mengalami perubahan yang fluktuatif dari hari ke hari. Sehingga para pedagang/UMKM Kuliner yang membutuhkan cabai rawit hijau sedikit khawatir untuk persediaan cabai rawit hijaunya. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan peluang transisi harga cabai rawit hijau dan peluang masing-masing state harga cabai rawit hijau tersebut saat kondisi steady state. Terdapat 5 state yang dipakai pada penelitian kali ini yaitu state 0 untuk mewakili harga sangat rendah, state 1 untuk mewakili harga rendah, state 2 untuk mewakili harga sedang, state 3 untuk mewakili harga tinggi dan state 4 untuk mewakili harga sangat tinggi. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwa Cabai rawit hijau memiliki peluang saat mencapai kondisi steady state untuk harga sangat rendah yaitu 19,4%; harga rendah yaitu 29%; harga sedang yaitu 25,8%; harga tinggi yaitu 22,6% dan harga sangat tinggi yaitu 3,2%

PELATIHAN ANALISIS STATISTIKA DESKRIPTIF GUNA MENGEKSPLOR POTENSI DAERAH DAN MENUNJANG KINERJA DI KECAMATAN JAMBI LUAR KOTA

Pembangunan nasional bertujuan mensejahterakan masyarakat. Pembangunan ini dilaksanakan oleh Pemerintah Daerah yang memiliki perangkat pemerintahan dibagian kecamatan. Kecamatan merupakan perpanjangan tangan dari pelaksanaan tugas-tugas pemerintahan Kabupaten/Kota Madya dalam memberikan pelayanan kepada masyarakat. Kecamatan Jambi Luar Kota merupakan salah satu kecamatan di Kabupaten Muara Jambi, yang sekaligus wilayah berdirinya Universitas Jambi. Pelaksanaan penghimpunan data secara deskriftif belum optimal dalam kecamatan ini, sehingga mengharuskan adanya penambahan keterampilan para pegawai kecamatan dalam mengesplor data deskripsi kecamatan. Bentuk data yang terhimpun diantaranya data penduduk kecamatan, data pertanian, data peternakan, data pertanian, data geografis kecamatan dan sebagainya. Dalam statistika deskriptif, data yang dieksplor dapat disajikan dalam bentuk tabel, diagram dan grafis. Sehingga dilaksanakan program pengabdian Masyarakat di Kecamatan Jambi Luar Kota untuk menyampaikan tentang statistika deskriptif untuk menunjang kerja pegawai Kecamatan Jambi Luar Kota. Kegiatan pengabdian ini menghasilkan para pegawai yang dapat menjalankan aplikasi untuk mengeksplor data deskriptif, dan juga dapat menyajikan dalam bentuk tabel frekuensi, diagram lingkaran, diagram batang

Prediksi Predikat Kelulusan Mahasiswa dengan Rantai Markov dan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Indeks Prestasi Mahasiswa

Students' Achievement Index (IP) changes each semester, both increase and decrease. This affects the GPA obtained by graduation. IP obtained by students in even semester is only influenced by IP in odd semester. Based on nature of Markov Chain, if there are past and future events, then future events are independent of past events and only tied to current events. Markov chain is used to analyze probability of IP change each semester and to predict the predicate of graduation with state space used, namely: satisfactory predicate with GPA of 2.00 - 2.75 to state 0, satisfactory predicate with GPA of 2.76 - 3, 24 becomes state 1, predicate is very satisfactory with GPA of 3.25 - 3.79 being state 2, and cumlaude predicate with GPA of 3.80 - 4.00 being state 3. This study aims to predict the predicate of student graduation and to analyze factors that have significant effect on IP. Dummy regression is used to analyze factors that have significant effect on IP with the factors studied, namely: campus facilities and infrastructure, friendship, organizational activeness, internet use, and money. Results showed that predicate of graduation with satisfactory predicate, GPA range of 2.00-2.75 was 0.56%, students who graduated with satisfactory predicate GPA range 2.76-3.24 was 7.39%, students who graduated with very satisfactory predicate, GPA ranges 3.25-3.79 was 54.18%, and students who graduated with cumlaude predicate ranged from GPA 3.80-4.00 was 37.87%. Factors that have significant effect on student GPA are activeness in the organization and use of the internet