Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search
Journal : Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika

Peramalan Jumlah Kasus Tuberkulosis di Rumah Sakit Umum Haji Medan dengan Metode Support Vector Regression-Particle Swarm Optimization Hsb, Sumawiyah; Husein, Ismail; Widyasari, Rina
Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 7 No. 2 (2024): Menjembatani Matematika dan Pendidikan Matematika menuju Pemanfaatan Berkelanju
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/proximal.v7i2.3668

Abstract

Tuberculosis is an infectious disease that is the leading cause of poor health and one of the major causes of death around the world, in 2021 north Sumatra ran sixth as the province with the highest Tuberculosis rate after Provinsi Jawa Barat, Jawa Tengah, Jawa timur, DKI Jakarta, and Banten. This may result from an unhealthy environment, an increase in nutrition events, the appearance of HIV/AIDS. Hence, this study aims to create a forecast model by the method of regression support (SVR) with an optimist Particle Swarm Optimazion (PSO). The initial stage of the study involves analyzing the data of those with tuberculosis that begins by calculating the correlation between data with the underlying factors. Then do the preprocessing to initial data value, selecting the number of features and normalization of data. After the analysis stage, regression calculations are made to compare the value of browsing and actual value using the Support Vector Regression (SVR) method of Support Vector Regression (SVR) with the Particle Swarm Optimization (PSO) so that a good fortune-giving result is obtained. The results of this study were obtained from an analysis with a value of MAPE = 35.85.
Model Vector Autoregressive Exogenous (VARX) dalam Hasil Usaha Tani Buah Naga Afrina Sinaga, Serly; Cipta, Hendra; Widyasari, Rina
Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 8 No. 1 (2025): Integrasi Matematika, Teknologi, dan Budaya dalam Pendidikan dan Aplikasi Terap
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/proximal.v8i1.4332

Abstract

Model Vector Autoregressive Exogenous (VARX) dapat digunakan untuk memprediksi data deret waktu lebih dari satu variabel yang menggunakan variabel eksogen dalam sistem persamaannya. Model Vector Autoregressive Exogenous (VARX) yang digunakan dalam penelitian ini adalah dengan menggunakan dua variabel endogen dan satu variabel eksogen. Penelitian ini menggunakan data primer dan sekunder. Data primer yaitu data bulanan deret waktu hasil usaha tani buah naga besar dan buah naga kecil dari tahun 2021 sampai dengan tahun 2022 di Desa Pulo Pitu Marihat Kecamatan Ujung Padang Kabupaten Simalungun serta Data sekunder yaitu curah hujan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memprediksikan hasil usaha tani buah naga besar dan buah naga kecil di Desa Pulo Pitu Marihat Kecamatan Ujung Padang Kabupaten Simalungun dari januari 2023 sampai dengan Desember 2024. Hasil analisis menunjukkan bahwa model Vector Autoregressive Exogenous (VARX) yang dapat diterapkan terhadap data hasil usaha tani buah naga besar dan buah naga kecil adalah Vector Autoregressive Exogenous (VARX (1,1)). Nilai MAPE untuk model Vector Autoregressive Exogenous (VARX (1,1)) pada variabel buah naga besar yaitu -22% dan buah naga kecil yaitu -27,6% sehingga ketepatan hasil prediksi model dapat dikatakan baik digunakan.
Penerapan Logika Fuzzy Pada Pengendalian Mutu Minyak Kelapa Sawit dengan Metode Statistical Quality Control di PKS Ptpn II Pagar Merbau Auliya Ramadhani, Dhea; Lubis, Riri Syafitri; Widyasari, Rina
Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 8 No. 4 (2025): Volume 8 Nomor 4 Tahun 2025
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/proximal.v8i4.7151

Abstract

Pengendalian mutu Crude Palm Oil (CPO) merupakan faktor krusial untuk menjaga standar kualitas dan daya saing PKS PTPN II Pagar Merbau. Metode konvensional seperti Statistical Quality Control (SQC) umum digunakan untuk memantau stabilitas proses produksi melalui peta kendali. Namun, SQC memiliki keterbatasan dalam menangani data yang bersifat ambigu atau samar (ketidakpastian) karena pendekatannya yang crisp (tegas), yang hanya mengklasifikasikan status proses sebagai "terkendali" atau "di luar kendali". Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan mengimplementasikan sistem pengendalian mutu CPO dengan mengintegrasikan metode SQC dan Logika Fuzzy. Penelitian ini menggunakan data parameter mutu utama CPO, seperti Asam Lemak Bebas (ALB), Kadar Air , dan Kadar Kotoran yang dianalisis terlebih dahulu menggunakan peta kendali SQC untuk menentukan batas-batas kontrol statistik. Selanjutnya, data tersebut dijadikan variabel input untuk Sistem Inferensi Fuzzy (FIS). Logika Fuzzy digunakan untuk memetakan data input yang ambigu ke dalam himpunan fuzzy (misalnya: Rendah, Normal, Tinggi) dan memprosesnya melalui basis aturan (IF-THEN) untuk menghasilkan output kualitatif berupa status mutu CPO (misalnya: Sangat Baik, Baik, Cukup, Buruk). Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan Logika Fuzzy mampu memberikan penilaian status mutu yang lebih fleksibel, adaptif, dan informatif dibandingkan metode SQC murni. Sistem ini dapat memberikan peringatan dini yang lebih sensitif terhadap pergeseran kecil dalam proses, sehingga membantu manajemen PKS PTPN II Pagar Merbau dalam mengambil keputusan korektif yang lebih cepat dan tepat untuk menjaga konsistensi mutu CPO.