Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.789
P-Index
This Author published in this journals
All Journal SAINSMAT Variansi : Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research Panrannuangku Jurnal Pengabdian Masyarakat ARRUS Journal of Mathematics and Applied Science Seminar Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat SAINSMAT: Jurnal Ilmiah Ilmu Pengetahuan Alam VARIANSI: Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research
Nusrang, Muhammad
Unknown Affiliation
Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Health Professions Library & Information Science Mathematics Physics Public Health

Published : 17 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 17 Documents
Search

 1   2 
Spatial EBLUP dalam Pendugaan Area Kecil Nusrang, Muhammad; Annas, Suwardi; Asfar, Asfar; Hastuty, Hastuty; Jajang, Jajang
Sainsmat : Jurnal Ilmiah Ilmu Pengetahuan Alam Vol 6, No 1 (2017): Maret
Publisher : Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1248.062 KB) | DOI: 10.35580/sainsmat6164562017

Abstract

Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) merupakan salah satu metode dalam pendugaan area kecil. Asumsi yang digunakan dalam EBLUP adalah bahwa pengaruh acak galat area saling bebas. Namun dalam beberapa kasus, asumsi ini sering dilanggar. Penyebabnya adalah keragaman suatu area  dipengaruhi area sekitarnya, sehingga pengaruh spasial dapat dimasukkan ke  dalam pengaruh acak. Akibat pelanggaran ini menyebabkan penduga EBLUP menjadi bias dan memiliki ragam yang besar. Solusi untuk mengatasi hal tersebut adalah dengan memasukkan informasi pengaruh spasial ke dalam model. Pendugaan area kecil yang memperhatikan pengaruh acak spasial area dikenal dengan istilah penduga Spatial Empirical Best Linear Unbiased Prediction (SEBLUP). Penduga SEBLUP memberikan pendugaan yang lebih baik dibandingkan dengan penduga EBLUP dengan membandingkan nilai ARRMSE dari masing-masing metode pendugaan.
Analysis of Rice Production Forecast in Maros District Using the Box-Jenkins Method with the ARIMA Model Nurman, Sulaeman; Nusrang, Muhammad; Sudarmin
ARRUS Journal of Mathematics and Applied Science Vol. 2 No. 1 (2022)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengembangan Teknologi dan Rekayasa, Yayasan Ahmar Cendekia Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35877/mathscience731

Abstract

The Box-Jenkins method is a statistical method used for forecasting time series data. This method uses data in the past as the dependent variable. The data used in this study is data on the amount of rice production in Maros Regency which was taken from 2001 to 2018 which was taken from the Central Statistics Agency of Maros Regency and the Department of Food Security, Food Crops, and Horticulture of South Sulawesi Province. The results obtained show that the ARIMA(0,2,1) model is a suitable model to predict the amount of rice production in Maros Regency. Forecasting results show that the amount of rice production in Maros Regency has increased every year with an average increase of 3807.1 tons.
K-Means Cluster Analysis for Grouping Districts in South Sulawesi Province Based on Village Potential Azrahwati; Nusrang, Muhammad; Aidid, Muhammad Kasim; Rais, Zulkifli
ARRUS Journal of Mathematics and Applied Science Vol. 2 No. 2 (2022)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengembangan Teknologi dan Rekayasa, Yayasan Ahmar Cendekia Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35877/mathscience739

Abstract

Cluster analysis is an analysis in multivariable statistics that is used to group objects that have the same characteristics. One of the methods in cluster analysis used to group relatively large amounts of data is the K-Means method. In this study, the K-Means method was applied to classify sub-districts in South Sulawesi Province based on village potential. The variables used are the number of: Elementary School/Equivalent degree, Junior High School/Equivalent degree, Senior High School/Vocational School/Equivalent degree, Community Health Center/Pustu, Families without electricity, Villages/Urbans according to market presence, Villages/Towns that are passed by public transportation and Villages/Kelurahan that have lighting main road. The results of this study are that 3 groups are formed where the first cluster consists of 107 sub-districts that have high village potential, the second cluster consists of 16 sub-districts that have medium village potential and the third cluster consists of 184 sub-districts that have low village potential.
Pengelompokan Kabupaten/Kota Provinsi Sulawesi Selatan dan Barat Berdasarkan Angka Partisipasi Pendidikan SMA/SMK/MA Menggunakan K-Medoid dan CLARA Wardianti AS; Muhammad Kasim Aidid; Muhammad Nusrang
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol 1, No 3 (2019)
Publisher : Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm12899

Abstract

Abstrak Analisis kelompok digunakan untuk mengelompokan objek-objek dengan kesamaan karakteristik yang tinggi dalam satu kelompok sementara objek-objek dengan ketidaksamaan karaketristik berada dalam kelompok yang berbeda. Analisis kelompok terbagi menjadi metode hierarki dan non hierarki. Metode hierarki menggunakan struktur seperti pohon pada keputusan pengelompokan objeknya. Metode tidak berhierarki menemptakan objek - objek ke pusat kelompok terdekat saat banyaknya kelompok sudah ditentukan. Pusat kelompok terbagi menjadi rataan dan median. Kelemahan dari pusat kelompok rataan yaitu tidak kekar terhadap adanya pencilan. Hal tersebut berbeda dengan pusat kelompok median yang kekar terhadap pencilan. Permasalahan data yang besar juga menjadi perhatian dalam penelitian ini, maka digunakanlah CLARA sebagai pengembangan dari metode k -medoid. Penelitian ini menerapkan metode k -medoid dan CLARA untuk mengelompokan kabupaten/kota di Sulawesi Selatan dan Barat berdasarkan indikator penyusun Angka Partisipasi Pendidikan tahun 2017. CLARA dibangun dari kelompok yang dihasilkan oleh metode k -medoid dengan banyaknya kelompok terbaik empat kelompok. Dihasilkan nilai silhouette pada metode k -medoid dan CLARA yang sama yaitu k=4 sebesar 0,49 pada masing-masing metode tersebut. Metode k -medoid dan CLARA mempunyai kriteria pengelompokan yang lebih jelas jika dilihat pada masing-masing indikatornya sehingga dapat dijadikan sebagai alternatif memetakan kabupaten/kota di Sulawesi Selatan dan Barat berdasarkan indikator penyusun Angka Partisipasi Pendidikan tahun 2017. Kata Kunci: analisis kelompok, CLARA, angka Partisipasi Pendidikan, k-medoid  Abstract Cluster analysis is grouping objects by high similarity of characteristic in a cluster but high dissimilarity in another cluster. Cluster analysis is divided into hierarchical method and non hierarchical method. Hierarchical method use structur tree-like to determine its object in a cluster. The objects are placed to a similar centroid whilecluster seed was determined in non-hierarchical method. The types of centroid are mean centroid and median centroid (known as medoid). The disadvantage of mean is not robust from outlier. Otherwise, k -medoid is robust with outlier data. Big data problem is concerned, so CLARA is used to be a development from k –medoid method. K-medoid and CLARA is applicated in this paper to clustering city of South Sulawesi and West Sulawesi based on the indicator of APP year 2017. APP was categorized into four levels, hence CLARA was build from a cluster which resulted from k -medoid for four clusters. Generated silhouette value on the method k -medoid and CLARA with same value k=4 of 0,49 each methods. Furthermore, the characteristic of each group of CLARA method and k -medoid were more clear than the APP groups, hence would be an alternative to map the city of Indonesia based on APP indicators year 2017. Keywords: Cluster analysis, CLARA, Educational partisipation, K-medoid.
Pemodelan dengan Spatial Autoregressive (SAR) pada Angka Putus Sekolah Bagi Anak Usia Wajib Belajar di Provinsi Sulawesi Selatan Rika Nasir; Suwardi Annas; Muhammad Nusrang
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol 3, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm9358

Abstract

Abstract. Regresi spasial merupakan pengembangan dari regresi klasik. Pengembangan ini berdasarkan adanya pengaruh tempat atau spasial dari data yang dianalisis. Beberapa model regresi spasial adalah Spatial Autoregressive (SAR), Spatial Error Model (SEM) dan Spatial Moving Average (SARMA). Penelitian ini menggunakan analisis model SAR terhadap angka putus sekolah di Sulawesi Selatan. Data yang digunakan merupakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Selatan tahun 2018. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui model Spatial Autoregressive (SAR) pada data banyaknya angka putus sekolah yang terjadi di Provinsi Sulawesi Selatan, serta mengenalisis faktor-faktor yang memberikan pengaruh signifikan terhadap pertumbuhan angka putus sekolah. Hasil penelitian ini memperoleh model yaitu ; sehingga faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan terhadap angka putus sekolah di Sulawesi Selatan adalah pengeluaran per kapita, rasio murid terhadap sekolah dan jumlah penduduk miskin.Keywords: Regresi Spasial, Spatial Autoregressive Model (SAR), Angka Putus Sekolah
Space-Time Permutational Scan Statistics untuk Mendeteksi Hotspot Kejadian Gempa Bumi di Sulawesi Tengah Hasnul Yakin; Muhammad Kasim Aidid; Muhammad Nusrang
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol 1, No 3 (2019)
Publisher : Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm14623

Abstract

Abstract. Space-Time permutation scan statistics is a point grouping method based on space and time to identify an event (hotspot) to be spread evenly in every area or have grouping in a certain area and statistically significant. This method is applied for case data only. Hotspot is defined as something unusual, anomalies, case deviations, outbreaks of a disease, a high group or also called a critical area. This research used an earthquake incidence data in Central Sulawesi in 2017-2018. This analysis obtained 3 hotspots but only 2 hotspots were statistically significant with p-value of less than 0.05. The two hotspots are the main hotspots which cover Donggala Regency, Palu City, and Parigi Moutang Regency, while secondary hotspots include Sigi Regency and Poso Regency.
PENDEKATAN REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE TRUNCATED PADA INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI SULAWESI SELATAN Selvi Meilinda; Sudarmin Sudarmin; Muhammad Nusrang
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol 3, No 2 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm23860

Abstract

The human development index is an improvement in the quality of life for the society which is used as a benchmark for human development which consists of 3 basic aspects, namely health, education, and life worthiness. In South Sulawesi, the Human Development Index (HDI) has been categorized as high even though its growth tends to slow down. There are several factors that are thought to influence HDI in South Sulawesi, namely, Life Expectancy, Average Length of Schooling, Population Percentage, Morbidity Rate, and Gross Regional Domestic Product (GRDP). Modeling is done by using the spline truncated nonparametric regression analysis method with the Generalized Cross-Validation (GCV) approach to obtain the best optimal value that is the minimum optimal value. The results of this study indicate that based on the fishery significance test of the model parameters, it can be seen that there are variables that significantly influence the Human Development Index in South Sulawesi, namely Gross Regional Domestic Product (x5). Based on the research, the minimum GCV value was 0.08 which was obtained from 3 knots with a value of 90.94%.Keywords: GCV, Human Development Index, Spline Truncated Nonparametric Regression
Implementasi Metode Fuzzy Time Series untuk Peramalan Jumlah Pengunjung di Benteng Fort Rotterdam V. Vivianti; Muhammad Kasim Aidid; Muhammad Nusrang
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol 2, No 1 (2020)
Publisher : Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm12904

Abstract

Abstract, Peramalan merupakan kegiatan yang dilakukan untuk memprediksi nilai suatu variable di waktu yang akan datang. Tujuan dari penelitian ini adalah mengimplementasikan Metode Fuzzy Time Series untuk memprediksi jumlah Pengunjung Benteng Fort Rotterdam. Metode Fuzzy Time Series adalah sebuah metode peramalan yang menggunakan himpunan Fuzzy sebagai dasar dalam Proses prediksi. Tahapan Peramalan dalam penelitian ini adalah mendefinisikan semesta pembicaraan U, menentukan jumlah dan Panjang kelas interval, defuzzifikasi dan mendefenisikan himpunan Fuzzy pada U, melakukan Fuzzifikasi pada data jumlah pengunjung, menentukan Fuzzy logic relationship (FLR), membentuk Fuzzy Logical Relationship Group (FLRG), melakukan defuzzifikasi, dan melakukan perhitungan peramalan. Dalam meramalkan jumlah Pengunjung di Benteng Fort Rotterdam dengan menggunakan Metode Fuzzy Time Series diperoleh hasil peramalan sebanyak 16240,35 atau dibulatkan menjadi 16240 Pengunjung pada bulan selanjutnya, dengan nilai MAPE sebesar 119,93 dan RMSE sebesar 4739,08.Keywords: Fuzzy, Time Series, Peramalan, Fort Rotterdam
Analisis Meta Regresi untuk Menjelaskan Heterogenitas Hasil Penelitian pada Kejadian Demam Berdarah Dengue S. Shindy; Muhammad Kasim Aidid; Muhammad Nusrang
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol 3, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm14643

Abstract

Abstract. Meta regression analysis is an analysis that can summarize the results of research with the same topic so that a conclusion is obtained in the form of effect size and can explain the heterogeneity of the results of several studies. In this study using data from the previous Dengue Hemorrhagic Fever incident study which linked the factors of habit of draining habits of water shelters (TPA). Based on the results of the analysis, there was heterogeneity between studies. For the landfill drainage factor, the estimated parameter combined effect size random effect model is 3.60 and the proportion of heterogeneity is 54.08%. The results of the meta-regression for habitual factors of landfill drainage factors, the influence of TPA drainage habits can explain heterogeneity between effect sizes.Keywords: Effect size, Heterogeneity, Meta Regression Analysis, Dengue Hemorrhagic Fever.
PERBANDINGAN MATRIKS PEMBOBOT SPASIAL OPTIMUM DALAM SPATIAL ERROR MODEL (SEM) (Kasus : Indeks Pembangunan Manusia Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan Tahun 2015) Afif Arif; Muhammad Arif Tiro; Muhammad Nusrang
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol 1, No 3 (2019)
Publisher : Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm12896

Abstract

ABSTRACT. Matriks pembobot spasial merupakan komponen penting dalam kebanyakan model ketika representasi struktur spasial dibutuhkan. Karena hasil analisis sensitif terhadap spesifikasi matriks pembobot (W). Maka matriks bobot spasial yang berbeda mungkin diperlukan untuk berbagai jenis studi. Pada penelitian ini, peneliti melihat matriks pembobot optimum pada model SEM dengan menggunakan beberapa tipe matriks pembobot, di antaranya W Queen tidak terbakukan, W Queen terbakukan, W Rook, dan W Bishop. Dengan cara mngevaluasi nilai Akaike Information Criterion (AIC) terbaik dari dugaan model-model yang dihasilkan dari data Indeks Pembangunan Manusia (IPM) yang selanjutnya diperoleh pendekatan W terbaik dari hasil penelitian. Dari hasil penelitian ini dapat disimpulkan bahwa matriks pembobot tipe W Queen terbakukan merupakan model yang lebih baik dalam menjelaskan peubah respon karena memiliki nilai AIC yang terbaik bila dibandingkan dengan Matriks pembobot lainnya.Kata kunci : IPM, Analisis Regresi Spasial, SEM.
Co-Authors Afif Arif Aidid, Muhammad Kasim Alfiah Safitri Annas, Suwardi Asfar Asfar Asfar, Asfar Aswi, Aswi Azrahwati Bobby Poerwanto Fahmuddin S., Muhammad Hardianti Hafid Hasnul Yakin Hastuty Musa Irwan Irwan Irwan Irwan Jajang Jajang Muh. Gunadil Ukra Muhammad Arif Tiro Muhammad Kasim Aidid Muhammad Kasim Aidid Muhammad Kasim Aidid Muhammad Kasim Aidid Nurman, Sulaeman Rais, Zulkifli Rika Nasir Ruliana Ruliana, Ruliana S. Shindy Selvi Meilinda Suci Amaliah Sudarmin Sudarmin Sudarmin Sudarmin Sudarmin Suwardi Annas Suwardi Annas Syafruddin Side V. Vivianti Wardianti AS Zulkifli Rais