cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota ambon,
Maluku
INDONESIA
VARIANCE : Journal of Statistics and Its Applications
Published by Universitas Pattimura
ISSN : 26858738     EISSN : 2685872X     DOI : -
Core Subject : Education,
Jurnal ini diterbitkan oleh Program Studi Statistik Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pattimura, Ambon. Jurnal ini diterbitkan 2 kali pada bulan Juni dan Desember.
Arjuna Subject : -
Articles 15 Documents
ANALISIS PENGARUH DAERAH ASAL SMA TERHADAP NILAI UJIAN MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN UJI WALD-WOLFOWITZ Lendert, Rola M.; Aulele, S. N.; Lesnussa, Y. A.
VARIANCE : Journal of Statistics and Its Applications Vol 1 No 1 (2019)
Publisher : Statistics Study Programme, Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/variancevol1iss1page11-15

Abstract

Origin is a factor that influences one's behavior about the value of the Mathematics Student's exam that comes from the Ambon city area and outside the city of Ambon. In this research, the method used to look at two independent samples is the Wald-Wolfowitz Test in the academic year 2016/2017. The purpose of this study to determine the influence of the origin of high school to the value of the middle exam of Elementary Linear Algebra in Department Mathematics FMIPA Unpatti. The result shows that there is no difference in the middle exam of Elementary Linear Algebra value between students who are in Ambon city and students who are outside Ambon city.
PEMODELAN FAKTOR - FAKTOR PENYEBAB KEPARAHAN KORBAN KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA AMBON DENGAN MENGGUNAKAN MODEL REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL Miranti, Miranti; Rumlawang, F. Y.; Kondolembang, F.
VARIANCE : Journal of Statistics and Its Applications Vol 1 No 1 (2019)
Publisher : Statistics Study Programme, Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/variancevol1iss1page17-26

Abstract

Traffic accidents are one of the main causes of the highest increase in mortality in Indonesia. This problem needs attention to anticipate the fall of the death toll in a traffic accident. So in this study, there are response variables and several predictor variables. The purpose of this study was to find out what factors influence the severity of traffic accident victims in Ambon city based on categories and model the severity of traffic accident victims in Ambon city based on significant factors using the Multinomial Logistic Regression method. In this study, the results obtained are factors that significantly affect the severity of the traffic accident victims are sex variables (X1), age (X1), education (X3) and type of vehicle (X5).
MODEL REGRESI LINIER DENGAN METODE BACKWARD DAN FORWARD Noya Van Delsen, M. S.; Patty, H. W. M.; Lalurmele, N.
VARIANCE : Journal of Statistics and Its Applications Vol 1 No 1 (2019)
Publisher : Statistics Study Programme, Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/variancevol1iss1page1-10

Abstract

Obligations are undertaken by the community before claiming their rights as citizens one of them is by paying taxes. Local tax is a compulsory fee imposed by the local government that is forced and used as much as possible to run the government. In determining the regression model, the factors involved by local taxes are Gross Regional Domestic Product (GRDP), Inflation and Population. The discussion in this research is about the comparison of a backward and forward method on multiple linear regression, and make a model with the program expected to be used to model the regression model on local taxes appropriately. Comparison of a regression model based on the GRDP in Ambon method backward and forward processed with the help of SPSS produce a model of the same, that is . The regression model generated by the method backward and forward involves only one variable (GRDP) with the value of R2 the same is equal to, 0,972 or 97.2%. So there is no difference between the regression model using either method backward or forward.
PEMODELAN REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE TRUNCATED PADA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERTUMBUHAN EKONOMI DI PROVINSI MALUKU Matdoan, Muhammad Yahya; Balami, A. M.; Talakua, M. W.
VARIANCE : Journal of Statistics and Its Applications Vol 1 No 1 (2019)
Publisher : Statistics Study Programme, Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/variancevol1iss1page27-37

Abstract

Economic growth is a benchmark for the success of a region's development, especially in the economic field. The purpose of economic development in an area is basically to improve the welfare and prosperity of the community. Economic growth in Maluku Province experienced a positive increase. However, there is still a disparity between districts/cities in Maluku Province, which has an impact on increasing unemployment and an increasingly poor population. This is inseparable from the influencing factors so that it can be precisely done by modeling these factors using the truncated nonparametric spline regression method. the advantages of this method occur because in nonparametric spline truncated regression has knot points, which are joint fusion points that indicate changes in data behavior patterns. Besides, this method can be used to model data patterns that change at certain sub-intervals. The best model is very dependent on determining the optimal knot point by using the minimum Generalized Cross-Validation (GCV) value. The results obtained in this study were the highest percentage of economic growth in Maluku Province, Ambon City with a percentage of 6.17%, and the lowest economic growth was in the East Seram District (SBT) with a percentage of 5.03%. Furthermore, the best model is obtained with a model with three knots and a GCV value of 11.61, a value of 2 of 0.94 and an MSE value of 0.005. This means that statistically, the variables used in this study affect economic growth by 94%. While the rest is influenced by other variables outside the research.
PERHITUNGAN PREMI DENGAN PENERAPAN DEDUCTIBLE PADA MODEL AKTUARIA UNTUK SICKNESS INSURANCE PERTANGGUNGAN SATU TAHUN Lewaherilla, Norisca; Haumahu, G.
VARIANCE : Journal of Statistics and Its Applications Vol 1 No 1 (2019)
Publisher : Statistics Study Programme, Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/variancevol1iss1page39-45

Abstract

Health insurance is an insurance product that provides benefits if the insured is exposed to the risk of an accident or illness and causes loss of income, thus requiring costs. The most important benefit in this study from sickness insurance is the reimbursement of medical expenses. The design of determining premiums by applying deductibles (flat deductibles) is seen as one of the insurance policy policies that meet the principles of determining premiums. The actuarial aspects considered in the health insurance model in this study for the calculation of premiums relating to the type of insurance benefits with expense reimbursement for a period of one year coverage, with due regard to the type of work. The purpose of this study is to see the applied of deductible to the premiums that must be paid to insurance companies that provide benefits for claims submitted. The policy of applying deductibles certainly makes the amount of reimbursement change.
ANALISIS SISTEM ANTRIAN DI DIREKTORAT KEUANGAN UNIVERSITAS HALMAHERA Kaseside, Meidy Kaseside; Lahengking, Ravenska Tiffany; Dalengkade, Mario Nikolaus
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 1 No 2 (2019): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications
Publisher : Statistics Study Programme, Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/variancevol1iss2page76-80

Abstract

Fenomena suatu antrian dan waktu layanan yang terjadi di direktorat keuangan Universitas Halmahera dapat dijabarkan menggunakan suatu konsep matematika mengenai distribusi peluang. Hasil penelitian menunjukan bahwa model antrian yakni secara individu. Hasil uji Poisson memperlihatkan 0,03<=0,9982 sehingga, proses antrian di direktorat keuangan universitas Halmahera berdistribusi Poisson.Sedangkan analisis waktu layanan yakni 4,606>0,352  maka, disimpulkan waktu layanan tidak berdistribusi eksponensial. Penyebab di tolaknya waktu layanan karena h1 sejak pukul 09.00?12.00 tidak ada antrian saat layanan di kantor direktorat keuangan.
MODEL FUNGSI TRANSFER MULTI INPUT UNTUK PERAMALAN CURAH HUJAN DI KOTA SURABAYA Nanlohy, Yonlib Weldri Arnold; Sutijo, S.U., Brodjol; Wulan P., Santi
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 1 No 2 (2019): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications
Publisher : Statistics Study Programme, Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/variancevol1iss2page82-92

Abstract

Surabaya merupakan kota terbesar yang berada di provinsi Jawa Timur dan sekaligus menjadi menjadi pusat pemerintahan provinsi. Untuk karakteristik iklim di Surabaya umumnya suhu terendah pada bulan Februari sekitar 25,5 celcius dan suhu tertinggi sekitar 33,0 celcius pada bulan Oktober. Di Kota Surabaya musim kemarau pada umumnya berada pada bulan Mei sampai Oktober dan musim hujan dari bulan November hingga April. Hujan lebat biasanya terjadi antara bulan Desember dan Januari. Salah satu dampak negatif yang ditimbulkan akibat intensitas curah hujan berlebih di Kota Surabaya adalah banjir. Terdapat beberapa unsur cuaca (suhu, kelembaban udara, dan kecepatan angin) yang mempengruhi curah hujan sehingga perlu dilakukan peramalan dengan menggunakan model multivariat. Model fungsi transfer multi input merupakan model peramalan analisis deret waktu berganda (multiple) untuk model multivariat. Pada model fungsi transfer multi input terdapat deret output  yang diperkirakan akan dipengaruhi oleh deret input  dan input-input lain yang digabungkan dalam satu kelompok yang disebut deret noise . Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk meramalkan curah hujan harian di kota Surabaya dengan model fungsi transfer multi input.
LATENT CLASS CLUSTER ANALYSIS UNTUK PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH BERDASARKAN INDIKATOR INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA 2017 Ambarwati, Atika Nurani
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 1 No 2 (2019): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications
Publisher : Statistics Study Programme, Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/variancevol1iss2page46-54

Abstract

Pembangunan merupakan salah satu upaya untuk meningkatkan kesejahteraan dan kemakmuran masyarakat, dengan kedudukan manusia menjadi topik sentra dalam tiap perolehan program pembangunan. Keberhasilan pembangunan suatu bangsa ditentukan oleh ketersediaan Sumber Daya Manusia (SDM) yang berkualitas. Untuk mengukur suatu keberhasilan pembangunan manusia suatu bangsa salah satu indikator yang digunakan adalah Indeks Pembangun Manusia (IPM). IPM di Provinsi Jawa Tengah mengalami peningkatan setiap tahunnya. Pada tahun 2017 pembangunan manusia di Provinsi Jawa Tengah mengalami kenaikan status dari status ?sedang? menjadi status ?tinggi? yaitu sebesar 70,52 persen. Salah satu permasalahan pembangunan di Jawa Tengah adalah tinggi rendahnya Indeks Pembangunan Manusia (IPM) hanya ditunjukkan melalui indeks komposit, tetapi tidak ditunjukkan indikator mana yang dominan terhadap tinggi rendahnya peringkat Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Maka pengelompokan dan pengklasifikasian wilayah kabupaten/kota di Provinsi Jawa Tengah perlu dilakukan sehingga dapat menunjukkan indikator mana yang dominan terhadap tinggi rendahnya peringkat IPM. Latent Class Cluster Analysis merupakan salah satu metode untuk mengklasifikasikan kabupaten/kota. Hasil dari penelitian mendapatkan 2 kelompok. Kelompok pertama terdiri dari kabupaten atau kota yang memiliki pembangunan manusia rendah. Kelompok kedua terdiri dari kabupaten atau kota yang memiliki pembangunan manusia tinggi.
KLASIFIKASI STATUS PEMBAYARAN PREMI MENGGUNAKAN ALGORITMA NEIGHBOR WEIGHTED K-NEAREST NEIGHBOR (NWKNN) (STUDI KASUS: PT. BUMIPUTERA KOTA SAMARINDA) Gunsyang, Grassella; Purnamasari, Ika; Amijaya, Fidia Deny Tisna
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 1 No 2 (2019): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications
Publisher : Statistics Study Programme, Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/variancevol1iss2page56-63

Abstract

Algoritma Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN) merupakan pengembangan dari algoritma K-Nearest Neighbor (KNN), dengan memberikan bobot pada setiap kelas yang akan diklasifikasikan. Penelitian ini membahas tentang klasifikasi menggunakan algoritma NWKNN yang diaplikasikan pada data status pembayaran premi. Tujuannya untuk mengetahui nilai eksponen (E) dan nilai ketetanggaan (K) yang optimal, serta nilai akurasi dari klasifikasi data status pembayaran Premi di PT. Bumiputera Kota Samarinda. Tahapan dalam penelitian ini yaitu menentukan nilai E dan nilai K menggunakan k-fold cross validation, menghitung jarak euclidean, menghitung bobot dan skor setiap kelas, melihat nilai skor terbesar untuk menentukan hasil klasifikasi, kemudian menghitung nilai akurasi klasifikasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai K dan nilai E yang optimal untuk klasifikasi status pembayaran premi di PT. Bumiputera Kota Samarinda menggunakan NWKNN sebesar K=3 dan E=6 dengan nilai akurasi sebesar 75%.
MISKLASIFIKASI PENJURUSAN MAHASISWA FMIPA UNIVERSITAS PATTIMURA TAHUN AKADEMIK 2016/2017 MENGGUNAKAN METODE ANALISIS DISKRIMINAN BERGANDA Kondo Lembang, Ferry; Talakua, Mozart Winston; Hasanudin, Mega Selvi
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 1 No 2 (2019): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications
Publisher : Statistics Study Programme, Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/variancevol1iss2page64-74

Abstract

Selama ini penjurusan mahasiswa hanya berdasarkan minat mahasiswa pada saat masuk PerguruanTinggi, belum mempertimbangkan prestasi akademik mahasiswa, misalnya nilai mata pelajaran (SMA). Dengan demikian, belum diketahui apakah mahasiswa tersebut benar-benar sesuai untuk masuk jurusan tersebut atau lebih sesuai jika masuk jurusan lainnya. Dalam statistika, masalah seperti ini dapat dipecahkan melalui analisis diskriminan yaitu dengan cara menentukan aturan atau kriteria pengelompokkan berdasarkan karakteristik tertentu. Dengan demikian kelompok asal dari individu yang bersangkutan dapat ditentukan. Analisis diskriminan merupakan suatu analisis dengan tujuan membentuk sejumlah fungsi melalui kombinasi linear peubah-peubah asal, yang dapat digunakan sebagai cara terbaik untuk memisahkan kelompok-kelompok individu. Fungsi yang terbentuk melalui analisis ini selanjutnya disebut sebagai fungsi diskriminan. Dalam penelitian ini ingin diketahui apakah terjadi misklasifikasi dalam penjurusan Mahasiswa FMIPA UNPATTI Tahun Akademik 2016/2017 berdasarkan nilai mata pelajaran MIPA (Nilai UAN dan Raport) dengan menggunakan Analisis Diskriminan. Fungsi diskriminan yang terbentuk, terkait dengan pengelompokkan mahasiswa pada jurusannya, yakni: y1 = -11,727 + 0,138x2 + 0,044x5 + (-0,039)x7 ; y2 = -7,913 + 0,065x2 + (-0,026)x5 + 0,070x7 ; y3 = 7,802 + (-0,125) + 0,052x5 + (-0,010)x7. Pengujian validasi pada penelitian diperoleh angka ketepatan fungsi diskriminan sebesar 53% dari data telah terklasifikasi dengan benar. Hal ini berarti 53% dari 100 data yang diolah telah dimasukkan pada grup yang sesuai dengan data semula.

Page 1 of 2 | Total Record : 15