Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.407
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Seminar Nasional Variansi (Venue Artikulasi-Riset, Inovasi, Resonansi-Teori, dan Aplikasi Statistika) JINAV: Journal of Information and Visualization Quantitative Economics and Management Studies ARRUS Journal of Mathematics and Applied Science ARRUS Journal of Engineering and Technology Seminar Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Pengabdian Masyarakat Bhinneka VARIANSI: Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research Journal of Mathematics, Computation and Statistics (JMATHCOS)
Aidid, Muhammad Kasim
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Library & Information Science Mathematics Physics Public Health

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 15 Documents
Search

 1   2 
ANALISIS MODEL EPIDEMI STOKASTIK SEIR PADA PENYAKIT TUBERCULOSIS DI KOTA MAKASSAR DENGAN ABSEIR Aidid, Muhammad Kasim; Tiro, Muhammad Arif
Prosiding Seminar Nasional Venue Artikulasi-Riset, Inovasi, Resonansi-Teori, dan Aplikasi Statistika (VARIANSI) Vol 2 (2020)
Publisher : Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Tuberkulosis (TBC) merupakan penyakit menular paru-paru akibat dari infeksi Mycobacterium tuberculosis. Indonesia masuk dalam lima negara dengan insiden kasus tertinggi bersama India, Cina, Filipina, dan Pakistan. Sulawesi Selatan (Sulsel) menjadi Provinsi dengan angka kasus penyakit tuberkulosis yang terbilang tinggi. Kasus terbanyak tercatat di Kota Makassar yaitu 271 orang pada 2014. Telah dikenal berbagai model epidemi dengan karakteristik yang berbeda-beda, diantaranya adalah SI, SIS, SIR dan SEIR. Untuk mengetahui masalah prevalensi penyakit tuberkulosis yang terjadi, maka dilakukan pendekatan stokastik dengan melihat lokasi (spasial) pada model epidemi SEIR dengan paket ABSEIR. Hasil analisis menunjukkan bahwa peluang terjadinya tuberkulosis di Kota Makassar lebih tinggi dari waktu ke waktu.Kata Kunci: TBC SEIR, spasial, Stokastik.
METODE ARIMA BOX-JENKINS PADA DATA KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA DI INDONESIA Ruliana, Ruliana; Aidid, Muhammad Kasim; Adiyanty, Tri Amelia
Prosiding Seminar Nasional Venue Artikulasi-Riset, Inovasi, Resonansi-Teori, dan Aplikasi Statistika (VARIANSI) Vol 2 (2020)
Publisher : Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui deskripsi jumlah kunjungan wisatawan mencanegara ke Indonesia mulai dari Januari 2015 - Februari 2020, untuk mengetahui model Time Series Box-Jenkins dan nilai ramalan jumlah kunjungan wisatawan mencanegara ke Indonesia pada tahun-tahun berikutnya. Sumber data yang digunakan diperoleh dari data publikasi kunjungan wisatawan asing di Indonesia dari Januari 2015 - Februari 2020. Data yang digunakan meliputi data jumlah kunjungan wisatawan mancanegara (wisman) setiap bulannya di 26 pintu masuk utama yang meliputi Bandara, Pelabuhan dan Stasiun. Data tersebut  di publikasi oleh kementrian Parawisata yang adobsi dari data Ditjen Imigrasi dan BPS. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah t (waktu kedatangan) dan Variabel Yt (jumlah kunjungan wisatawan). Hasil analisis deskriptif dari penelitian ini diperoleh rata-rata kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia sejak Januari 2015 – Februari 2020 adalah 1,129,341 kunjungan. Kunjungan paling rendah terjadi pada Januari 2015 sebanyak 785,973, sedangkan kunjungan paling tinggi sebanyak 1,547,231 kunjungan yang terjadi pada Juli 2018. Model time series Box-Jenkins yang didapatkan adalah model ARIMA (1, 1, 0) dengan persamaan model . Hasil peramalan dari model ini adalah tidak adanya kunjungan ke Indonesia mulai dari Maret 2020- hingga Februari 2022 Kata Kunci: ARIMA, Box-jenkins, Kunjungan Wisatawan Mancanegara, Peramalan.
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.
Penerapan Metode Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) Untuk Memprediksi Sebaran Covid-19 di Pulau Jawa Wea, Maria Dominggo; aswi; Aidid, Muhammad Kasim
Journal of Mathematics, Computations and Statistics Vol. 7 No. 1 (2024): Volume 07 Nomor 01 (April 2024)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA UNM

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/jmathcos.v7i1.1944

Abstract

Virus Corona merupakan keluarga besar virus (antara hewan dan manusia) yang ditularkan secara zoonik dan menimbulkan gejala ringan hingga berat. Kasus COVID-19 terus bertambah secara global dan berfluktuasi, termasuk di Indonesia dan sebaran kasus infeksi virus terbesar di Pulau Jawa. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi sebaran kasus COVID-19 di Pulau Jawa dengan data spasial yaitu 6 provinsi sehingga menggunakan model ruang waktu yaitu Model Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR). Matriks pembobot yang digunakan adalah invers jarak dan queen contiguity. Tahapan pembentukan model terdiri dari uji stasioneritas data, penentuan urutan ruang-waktu, penggunaan kedua matriks pembobot, estimasi parameter dengan Ordinary Least Square, uji kesesuaian model dengan uji asumsi white noise dan uji asumsi normalitas, perhitungan Root Mean Square Error (RMSE), pemilihan model terbaik dengan matriks pembobotan queen contiguity yang menghasilkan nilai RMSE terkecil, peramalan berdasarkan model GSTAR terbaik, dan pemetaan total hasil peramalan. Model GSTAR terbaik yang dihasilkan adalah GSTAR (1;1) I(1) dengan menggunakan matriks pembobotan queen contiguity dengan nilai RMSE terkecil. Hasil peramalan dan pemetaan berdasarkan hasil ramalan total kasus COVID-19 di Pulau Jawa pada tanggal 1 April 2022 – 7 April 2022 menunjukkan bahwa hampir semua provinsi mendekati nilai pada data aktual dilihat dari plot dan peta sebaran.
PKM Visualisasi Data Menggunakan software R Aidid, Muhammad Kasim; Mar'ah, Zakiyah; Muthahharah, Isma
Seminar Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat SEMINAR NASIONAL 2024:PROSIDING EDISI 4
Publisher : Seminar Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Pengabdian Kepada Masyarakat (PKM) merupakan salah satu bentuk tanggung jawab akademisi dalam mendukung pengembangan pengetahuan dan keterampilan di masyarakat. Pada kegiatan PKM ini, tema yang diusung adalah visualisasi data dengan R. Kegiatan ini bertujuan untuk memperkenalkan bahasa pemrograman R sebagai alat bantu pengolahan dan visualisasi data. Visualisasi data memainkan peran penting dalam menyederhanakan informasi yang kompleks agar lebih mudah dipahami dan membantu dalam proses pengambilan keputusan. PKM ini dilaksanakan di Universitas Patompo Makassar melalui serangkaian kegiatan mulai dari pengenalan dasar pemrograman R, pengolahan data, hingga visualisasi data menggunakan paket ggplot2. Hasil dari kegiatan ini menunjukkan bahwa peserta mampu memahami konsep dasar pemrograman R dan mempraktikkannya dalam pembuatan visualisasi yang efektif. Kegiatan ini memberikan kontribusi positif dalam peningkatan literasi data, khususnya dalam analisis data dengan perangkat lunak open source R.
Application of Ensemble K-Modes and SWFM for Grouping Sulawesi Tengah Regions by Underdeveloped Indicators Rais, Zulkifli; Aidid, Muhammad Kasim; Amira, Husnul
ARRUS Journal of Engineering and Technology Vol. 5 No. 1 (2025)
Publisher : PT ARRUS Intelektual Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35877/jetech4014

Abstract

This research aims to determine the best final clustering results and clustering statistics for regencies/cities in Central Sulawesi based on underdeveloped region indicators. The study uses categorical and numerical data variables, consisting of 10 numerical variables and 3 categorical variables. The methods used in this research are the mixed data Ensemble K-Modes and the Similarity Weight and Filter Method (SWFM). The best mixed data clustering method shows that the Ensemble K-Modes method produces better clustering results than the SWFM method, as Ensemble K-Modes has a higher accuracy score of 0,8462
Fuzzy Geographically Weighted Clustering Analysis of Poverty Indicators in South Sulawesi, Indonesia Annisa, Nurawalia; Aidid, Muhammad Kasim; Meliyana, Sitti Masyitah
JINAV: Journal of Information and Visualization Vol. 6 No. 1 (2025)
Publisher : PT Mattawang Mediatama Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35877/454RI.jinav3949

Abstract

Cluster analysis is a method used to group data into several clusters, where the data within a single cluster exhibit high similarity, while the data between clusters show low similarity. This study aims to classify the regencies and cities in South Sulawesi based on poverty indicators using the Fuzzy Geographically Weighted Clustering (FGWC) method. FGWC is an integration of the classical fuzzy clustering approach with geo-demographic components, incorporating geographical aspects into the analysis. As a result, the clusters formed are sensitive to environmental effects, which influence the values of cluster centers. In this study, the optimal number of clusters was determined using the IFV (Index of Fuzzy Validity) validity index, which indicated an optimal solution of three clusters. Cluster 1 consists of 9 regencies/cities characterized by a high level of poverty. Cluster 2 comprises 7 regencies/cities with a moderate level of poverty. Cluster 3 includes 8 regencies/cities with a low level of poverty.
Regression Analysis of Panel Data on Gross Enrolment Rate (GER) At Junior High School and Equivalent Education Levels in South Sulawesi Province in 2018-2022 Elisa, Nur; Aidid, Muhammad Kasim; Meliyana, Sitti Masyitah
Quantitative Economics and Management Studies Vol. 6 No. 1 (2025)
Publisher : PT Mattawang Mediatama Solution

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35877/454RI.qems3932

Abstract

Panel data regression is a combination of time series and cross section data. This research aims to determine the factors that influence the gross participation rate in South Sulawesi Province using panel data regression analysis. The data used is data from 24 districts/cities in South Sulawesi province from 2018 to 2022 which was obtained through the website of the South Sulawesi Provincial Central Statistics Agency. There are three models in panel data regression analysis, namely the Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM) and Random Effect Model (REM). Based on the model selection carried out by carrying out the Chow Test, Hausman Test, and Lagrange Multiplier Test, the best model was obtained, namely the Random Effect Model. The equation of this model is Yit = 82,818 + 0,1485X1it − 0,0784X2it + 0,0053X3it + 0,0011X4it. Based on the results of panel data regression analysis, it was found that the variables that had a significant effect on the Gross Enrollment Rate in South Sulawesi province were the student to teacher ratio (X2), and population density (X4).
Peningkatan Literasi Data Guru melalui Pelatihan Penyajian Data di SMAN 7 Takalar Mar'ah, Zakiyah; Aidid, Muhammad Kasim; Muthahharah, Isma; Syalsabila, Annisa
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bhinneka Vol. 4 No. 1 (2025): Bulan September
Publisher : Bhinneka Publishing

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.58266/jpmb.v4i1.370

Abstract

Tujuan kegiatan ini adalah untuk memberikan pemahaman dan keterampilan kepada guru SMAN 7 Takalar agar mereka dapat lebih efisien dalam mengelola data hasil belajar siswa, merencanakan pembelajaran, serta membuat laporan dengan menggunakan Microsoft Excel yang sudah tersedia. Microsoft Excel merupakan salah satu perangkat lunak yang sangat penting dalam pengolahan dan penyajian data. Namun, masih banyak siswa SMA dan tenaga kependidikan, yang mengalami kesulitan dalam menggunakan Excel. Sosialisasi dalam kegiatan ini mencakup identifikasi kebutuhan guru, penyuluhan dan diskusi serta penyebaran informasi. Selama pelatihan, para guru diberikan materi secara langsung tentang materi dasar Microsoft Excel, membuat grafik dan diagram serta melakukan simulasi pengolahan data analisis ulangan harian siswa. Kesimpulan kegiatan ini adalah 1) telah memberikan kontribusi yang signifikan dalam peningkatan literasi data melalui pengenalan penyajian data, 2) peserta mampu mengolah dan menyajikan data ujian siswa secara mandiri, 3) penyajian data yang baik sangat penting untuk membantu dalam memahami informasi kompleks serta pada pengambilan keputusan berbasis data.
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 : PT ARRUS Intelektual 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.
Co-Authors Adiyanty, Tri Amelia Ahmar, Ansari Saleh Alfairus, Muh. Qodri Amira, Husnul Annisa, Nurawalia Aswi, Aswi Azrahwati Bakri, Nurul Aulya Elisa, Nur Fahmuddin S, Muhammad Ikhwana, Nur Mangiri, Nalto Batty Mar'ah, Zakiyah Muhammad Arif Tiro, Muhammad Arif Muthahharah, Isma Nurliah, Muhammad Jabbar Taslim Nusrang, Muhammad Rahmadhani, Amaliyah Rais, Zulkifli Ruliana Ruliana, Ruliana Sitti Masyitah Meliyana R. Suwardi Annas Syalsabila, Annisa Tri Utomo, Agung Wea, Maria Dominggo Zakiyah Mar'ah