PEMODELAN TINGKAT KEPUASAN MASYARAKAT TERHADAP PROSES SIM DI SATLANTAS POLISI AMBON MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL. Kualitas pelayanan Surat Izin Mengemudi (SIM) di kantor Satuan Lalu Lintas Polres Ambon diteliti dengan menggunakan analisis regresi logistik ordinal.
Uji Reliabilitas
Dari Tabel 2 terlihat bahwa dengan menggunakan α sebesar 5%, seluruh item/pertanyaan mempunyai p-value kurang dari 0,05 sehingga ditolak 𝐻0.
Pemodelan Regresi Logistik Ordinal
Uji Serentak
Uji Parsial
Interprestasi Model Regresi Logistik ordinal
Kesimpulan
Artinya peluang masyarakat merasa sangat puas terhadap metode pelayanan adalah 1,61 kali dibandingkan masyarakat merasa tidak puas. Hal ini dapat berarti bahwa masyarakat 1,75 kali lebih besar kemungkinannya untuk merasa sangat puas terhadap pelayanan dibandingkan masyarakat yang tidak puas.
APLIKASI METODE FUZZY C-MEANS UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PENGANGGURAN
APPLICATION OF FUZZY METHOD C-MEANS CLUSTERING TO DETERMINE THE JOBLESSNESS RATE
Pendahuluan
Sebab umum yang mempengaruhi pengangguran ialah: Tenaga buruh terus berkembang dan pertumbuhan peluang pekerjaan tidak seimbang.
Tinjauan Pustaka
Hasil dan Pembahasan 1. Data Input
Penduduk yang berumur >15 tahun merupakan penduduk yang termasuk dalam angkatan kerja dan bukan angkatan kerja. Kelompok ketiga (Tingkat pengangguran tinggi), terdiri dari kabupaten-kabupaten yang berpenduduk sekitar satu orang; memiliki tingkat partisipasi angkatan kerja sekitar 48,07%; ada tenaga kerja di sekitar manusia; terdapat penduduk berumur >15 tahun disekitar penduduk; dan memiliki tingkat pengangguran terbuka sekitar 10,45%.
PERAMALAN CURAH HUJAN DI KOTA AMBON MENGGUNAKAN METODE HOLT-WINTERS EXPONENTIAL SMOOTHING
RAINFALL FORECASTING IN AMBON CITY USING HOLT- WINTER EXPONENTIAL SMOOTHING METHOD
- Pemodelan Data Runtun Waktu
- Dekomposisi dan Seasional Adjustment
- Pemodelan Komponen Trend
- Exponential Smoothing
- Metode Holt-Winter Exponential Smoothing
- Analisis Keakuratan Model
- Metode Penelitian
- Hasil dan Pembahasan
- Karakteristik Curah Hujan Di Kota Ambon
- Pemilihan Model Terbaik
- Peramalan
- Kesimpulan
Berdasarkan ketiga parameter optimal tersebut, maka diperoleh penjumlahan model musiman Holt-Winter untuk data curah hujan bulanan Ambon sebagai berikut. Berdasarkan ketiga parameter optimal tersebut diperoleh model multiplikatif musiman Holt-Winter untuk data curah hujan bulanan kota Ambon sebagai berikut.
PENGGUNAAN METODE ANALISIS KOMPONEN UTAMA UNTUK MEREDUKSI FAKTOR-FAKTOR INFLASI
DI KOTA AMBON
THE USEFULL OF MAIN COMPONENT ANALYSIS METHOD TO REDUCE INFLATION FACTORS IN AMBON CITY
Tinjauan Pustaka dan Landasan Teori 1. Tinjauan Pustaka
- Landasan Teori
- Analisis komponen utama
- Menghitung Barlett Test of Sphericity dan nilai Keiser-Meyers-Oklin (KMO)
- Penentuan Faktor Componen Berdasarkan Nilai Eigen Value
- Penentuan Analisis Komponen Utama (AKU)
Analisis komponen utama digunakan untuk menjelaskan struktur matriks varians-kovarians suatu himpunan variabel melalui kombinasi linier variabel-variabel tersebut. Misalkan juga dari variabel 𝑝, dibuat komponen utama 𝑘 (dengan 𝑘 ≤ 𝑝) yang merupakan kombinasi linier dari variabel 𝑝. 𝐾 Komponen utama ini dapat menggantikan 𝑝 variabel penyusunnya tanpa kehilangan banyak informasi tentang keseluruhan variabel.
Secara umum merupakan analisis komponen utama (interim analysis), artinya hasil dari komponen utama tersebut dapat digunakan untuk analisis lebih lanjut [7]. Nilai kedekatan ini dapat digunakan untuk melakukan beberapa pengujian untuk melihat apakah sesuai dengan nilai korelasi yang diperoleh dari analisis komponen utama [8]. Pengujian ini digunakan untuk mengetahui apakah data observasi layak dan dapat dianalisis menggunakan analisis komponen utama [9].
Ada tiga metode yang digunakan untuk menentukan jumlah komponen utama yang akan digunakan untuk analisis lebih lanjut, pertama dengan melihat nilai variance yang dapat dijelaskan lebih dari 80%. Dalam penelitian ini, untuk menentukan jumlah komponen utama yang dihasilkan pada Principal Component Analysis (PCA) adalah dengan melihat lebih dari satu nilai eigen.
Hasil dan Pembahasan
- Komunalitas
- Total Varians
- Komponen Matriks
Sedangkan kolom Ekstraksi menunjukkan seberapa besar faktor-faktor yang terbentuk dapat menjelaskan varians suatu variabel. Nilai komunalitas tertinggi terdapat pada variabel 𝑋3 sebesar 0,964 yang berarti faktor perumahan, air, gas, listrik, dan bahan bakar mampu menjelaskan 96,9% varians faktor yang terbentuk. Sedangkan nilai komunalitas yang paling rendah terdapat pada variabel 𝑋10 yaitu sebesar 0,232 yang berarti faktor impor mampu menjelaskan 23% variansi faktor yang terbentuk.
Semua variabel dapat dijelaskan oleh faktor-faktor yang terbentuk, dengan syarat semakin besar komunitas maka semakin erat hubungan antara variabel yang bersangkutan dengan faktor-faktor yang terbentuk. Berdasarkan Tabel 9 kriteria pertama yang digunakan adalah eigenvalue Dari tabel diatas diperoleh eigenvalue lebih besar dari 1 untuk 1 faktor. Dengan kriteria ini maka jumlah faktor yang digunakan adalah 1 faktor. Penentuan tersebut didasarkan pada nilai persentase dari total varians yang dapat dijelaskan oleh banyaknya faktor yang akan terbentuk.
Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa hanya terbentuk satu kelompok faktor dengan menyederhanakan faktor-faktor yang mempengaruhi inflasi di Kota Ambon. Setiawan, “Penggunaan Metodologi Principal Component Analysis (PCA) Untuk Mengurangi Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Penyakit Jantung,” 2012.
PROVINSI MALUKU BERDASARKAN INDIKATOR INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA TAHUN 2014
CLUSTER ANALYSIS BY USING K-MEANS METHOD FOR GROUPING OF DISTRICT/CITY IN MALUKU PROVINCE
INDUSTRIAL BASED ON INDICATORS OF MALUKU DEVELOPMENT INDEX IN 2014
Metodologi Penelitian 1 Analisis Multivariat
- Analisis Cluster
- Proses Analisis Cluster
- Metode C-Means
- Konsep Pembangunan Manusia
- Indeks Pembangunan Manusia
Analisis multivariat merupakan jenis analisis statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan banyak variabel bebas dan variabel terikat. Pada dasarnya metode ini akan memasukkan data ke dalam cluster tertentu dengan cara mengukur jarak data ke pusat cluster. Data secara eksplisit didistribusikan kembali ke grup yang memiliki cetroid dengan jarak terdekat dari data.
Fungsi tujuan yang digunakan pada metode K-Means ditentukan berdasarkan jarak dan nilai keanggotaan data dalam kelompok. Fungsi tujuan menurut MacQueen (1967) dapat ditentukan dengan menggunakan persamaan (4). 4) dimana n adalah banyaknya data, k adalah banyaknya kelompok, 𝑎𝑖1 adalah nilai keanggotaan titik data 𝑥𝑖 pada kelompok 𝑐1 yang diikuti. Angka Harapan Hidup (AHH) adalah perkiraan rata-rata lama hidup seseorang selama hidupnya.
Angka Melek Huruf (AMH) adalah persentase penduduk berumur 15 tahun ke atas yang dapat membaca dan menulis. 3) Rata-rata lama sekolah (RLS). Rata-rata lama bersekolah (RLS) adalah lama bersekolah (tahun) penduduk berumur 15 tahun ke atas. 4) Daya beli penduduk, yaitu kemampuan ekonomi masyarakat dalam memenuhi kebutuhan konsumsinya.
Hasil dan Pembahasan 1. Variabel Yang Digunakan
- Hasil Penelitian
- Data indikator Indeks Pembangunan Manusia
- Data Quick Cluster
- Proses Iterasi
- Tafsiran Setiap Cluster
- Jumlah Anggota Setiap Cluster
- Analisis Komposisi Cluster
Indeks Pembangunan Manusia (HDI) adalah pengukuran perbandingan harapan hidup, pendidikan dan standar hidup untuk semua negara di dunia. Statistik deskriptif di bawah ini menunjukkan bahwa seluruh data lengkap yaitu angka IPM, AHH, AMH, RLS dan PPK di 11 kabupaten/kota provinsi Maluku. Berdasarkan karakteristik tersebut, maka dapat dikatakan bahwa angka RLS dan angka PPK pada tahun 2014 sangat rendah.
Dari ciri-ciri tersebut dapat dikatakan bahwa angka PPK dan RLS yang sangat rendah terjadi pada tahun 2014. Interpretasi dari angka F adalah semakin besar angka F suatu variabel dan angka signifikansinya 0,05 maka semakin besar pula selisih antara keduanya. tiga. variabel. Atau dapat dikatakan angka IPM pada ketiga klaster tersebut sangat berbeda antara klaster 1 dengan klaster lainnya.
Berdasarkan hasil dan pembahasan dapat disimpulkan bahwa pengelompokan kabupaten/kota berdasarkan data indeks pembangunan manusia, angka harapan hidup, angka melek huruf, rata-rata lama bersekolah dan pengeluaran per kapita pada tahun 2014 kurang. , jumlah AHH, AMH, RLS dan PPK sangat banyak pada tahun 2014. b) Klaster 2 yaitu MTB, Kepulauan Aru, SBB, SBT, MBD dan Buru Selatan, memiliki Angka AHH, AMH, RLS dan PPK HDI yang lebih sedikit pada tahun 2014 .
ANALISIS PERMINTAAN KONSUMEN TERHADAP KONSUMSI MINYAK TANAH RUMAH TANGGA DI DESA PELAUW
ANALYSIS OF CONSUMER DEMAND TOWARDS HOUSEHOLD OIL CONSUMPTION IN PELAUW VILLAGE USING ANALYSIS OF
DOUBLE REGRESSION
- Landasan Teori
- Analisis Regresi Berganda
- Asumsi-asumsi Model Regresi Berganda
- Estimasi Parameter Model Regresi Linear Berganda
- Koefisien Determinasi
- Pengujian Parameter Model Regresi Linear Berganda
- Deskriptif Statistik Variabel Penelitian
- Uji Multikolinieritas
- Heteroskedastisitas
- Autokorelasi
Kakisina [2], melakukan penelitian dengan judul “Analisis Permintaan Minyak Bumi Sektor Rumah Tangga di Kota Salatiga”. Variabel independen pendapatan bulanan rumah tangga berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen permintaan BBM bulanan. Nilai koefisien variabel mempunyai tanda positif yang berarti pendapatan rumah tangga setiap bulan mempunyai pengaruh yang searah dengan permintaan minyak bumi setiap bulannya.
Variabel independen Jumlah anggota keluarga berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen permintaan minyak tanah per bulan. Nilai koefisien variabel tersebut bertanda positif yang berarti jumlah anggota keluarga mempunyai pengaruh langsung terhadap permintaan minyak tanah per bulan. Variabel independen harga kayu bakar berpengaruh signifikan terhadap variabel dependen permintaan minyak tanah per bulan.
Seluruh variabel independen yang digunakan mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap kebutuhan bulanan minyak tanah di desa Pelauw. Oswari, “Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Permintaan Konsumsi Minyak Tanah Rumah Tangga (Studi Kasus: Konsumen Minyak Tanah Rumah Tangga di Kecamatan Sukmajaya, Depok),” Jakarta, 2005.
PERBANDINGAN ALGORITMA HILL CLIMBING DAN ALGORITMA ANT COLONY DALAM PENENTUAN RUTE OPTIMUM
COMPARISON OF HILL CLIMBING ALGORITHM AND ANT COLONY ALGORITHM IN DETERMINING OPTIMUM ROUTE
Metodologi Penelitian
- Pengumpulan Data
- Hasil Program Hill Climbing
- Penyelesaian dengan Algoritma Ant Colony
Penerapan metode Hill Climbing berkaitan dengan hasil yang diperoleh berupa pencarian jalur terpendek dalam penerapannya dengan menggunakan 8 sampel lokasi desa sebagai titik awal yang diambil berdasarkan lokasi yang mudah ditemukan atau menjadi titik dalam suatu kota. . Dengan demikian dalam pencarian jalur terpendek dengan metode mendaki bukit hanya digunakan 6 lokasi desa dari 8 desa yaitu tulehu, liang, kailolo, kulur, latu dan nalahia. Jadi dengan menggunakan algoritma pendakian gunung kita akan mendapatkan 15 rute baru yang berbeda yaitu dan seterusnya, kemudian rute baru tersebut akan dicari rute terpendek yang mana rute terpendek harus lebih kecil dari rute awal, jika ada rute terpendek maka ' Pengujian selanjutnya akan dilakukan dengan menggunakan algoritma pendakian bukit pada rute tersebut hingga tidak ditemukan rute terpendek yang lebih kecil dari rute tersebut, namun jika tidak ada rute terpendek maka rute awal adalah solusinya.
Jadi jalur penyeberangan terpendek untuk penyeberangan adalah 1 desa Tulehu (Tulehu) - 2 desa Kailolo (Wainama) - 3 desa Kulur (Umeputih) - 4 desa Latu (Wailey) - 6 desa. Berdasarkan hasil perhitungan jarak tempuh dan pemilihan rute optimal antara algoritma Hill Climbing dan algoritma Ant Colony, terlihat bahwa jarak tempuh terpendek diperoleh dengan perhitungan menggunakan algoritma Hill Climbing, yang dapat mengurangi jarak tempuh 126 km dengan rute optimal 1 desa Tulehu ( Tulehu) – 2 desa Kailolo (Wainama) – 3 desa Kulur (Umeputih) – 4 desa Latu (Wailey) – 6 desa Amahai (Amahai) – 5 desa Nalahia ( Nalahia) – 1 Desa Tulehu (Tulehu) dibandingkan jarak dan jalur perjalanan optimal menggunakan algoritma Ant Colony. Pemilihan rute optimal dengan algoritma Hill Climbing menghasilkan rute Tulehu – Wainama – Umeputih – Wailey – Amahai – Nalahia dengan jarak tempuh 126 km, sedangkan pemilihan rute optimal dengan algoritma Ant Colony menghasilkan rute Tulehu – Wainama – Umeputih – Wailey - Amahai - Nalahia - Tulehu dengan jarak tempuh 197 km.
Dengan menggunakan data yang sama, pencarian rute optimal menggunakan algoritma Hill Climbing ternyata lebih akurat dibandingkan algoritma Ant Colony. Dengan menggunakan data yang sama, pencarian rute optimal menggunakan algoritma Hill Climbing dan algoritma Ant Colony, pengguna layanan ASDP mendapatkan waktu tempuh yang cepat berdasarkan rute optimal.
PENERAPAN TEORI KONGRUENSI DALAM PERMAINAN NIM
- Teori Permainan Kombinatorial
- Kekongruenan
- Burton, [4])
- Burton, [4])
- Burton, [4])
- Sejarah Permainan NIM
- Strategi Kemenangan Nim Maksima
- Strategi Kemenangan Nim Satu-Tiga
- Strategi Kemenangan Nim Satu-Empat
- Strategi Kemenangan Nim Satu-Dua-Empat
- Strategi Kemenangan Nim Satu-Tiga-Empat
- Strategi Kemenangan Nim Satu-Tiga-Lima-Tujuh
- Strategi Kemenangan Nim Tiga-Lima-Tujuh-Sembilan
Hal ini dapat dilakukan jika tersisa 6, 7, 8, atau 9 item, yang terjadi ketika pemain kedua harus mengeluarkan item dari tumpukan 10 item. Hal ini dapat dilakukan jika tersisa 6, 7, 8, atau 9 item, yang terjadi ketika pemain pertama harus mengeluarkan item dari tumpukan 10 item. Hal ini dapat dilakukan jika tersisa 3, 5 atau 7 benda, yang terjadi ketika pemain kedua harus mengeluarkan benda dari tumpukan 6 atau 8 benda.
Pemain pertama akan terpaksa meninggalkan 1 atau 3 benda jika pemain ini harus mengeluarkan sebuah benda dari tumpukan yang berisi 2 atau 4 benda. Hal ini dapat dilakukan jika tersisa 3, 5, atau 7 item, yang terjadi ketika pemain pertama harus mengeluarkan item dari tumpukan 6 atau 8 item. Hal ini dapat dilakukan jika tersisa 3, 6 atau 9 objek, yang terjadi ketika pemain kedua harus mengeluarkan objek dari tumpukan dengan 7 atau 10 objek.
Pemain awal terpaksa meninggalkan 1 atau 4 benda jika pemain tersebut harus mengeluarkan sebuah benda dari tumpukan 2 atau 5 benda. Hal ini dapat dilakukan jika tersisa 3, 6, atau 9 item, yang terjadi ketika pemain awal harus mengeluarkan item dari tumpukan 7 atau 10 item.
