Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

PERUBAHAN LAMA PENYINARAN MATAHARI TAHUN 1990-2019 DI KALIMANTAN BARAT Muhammad Elifant Yuggotomo; Evi Gusmayanti; Dadan Kusnandar
Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika Vol 7 No 3 (2020): Jurnal Meteorologi Klimatologi dan Geofisika
Publisher : Unit Penelitian dan Pengabdian Masyarakat Sekolah Tinggi Meteorologi Klimatologi dan Geofisika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36754/jmkg.v7i3.210

Abstract

The sun is a source of renewable energy relating to climate change. Sunshine Duration (SD) is the element to an important indicator of the sun. West Kalimantan is located in the equator area receiving sunlight most of the year. This study aims to identify change in SD in West Kalimantan. The variable used is the average SD data from 1990 to 2019 divided into three time periods at five stations representing monsoon and equatorial rain patterns in West Kalimantan. ANOVA and Tukey tests are used for statistical analysis. The highest average SD is at Ketapang Station. The average annual SD in the monsoon region is higher than the equatorial region. In the dry season, the average monthly SD is higher than during the rainy season. There was an anomaly SD in the dry season in 1997 due to forest and land fires which corresponds to the El Nino event. The time period of the decade has a real effect on the average annual SD at Sambas and Supadio Pontianak Station. The average SD in 2010-2019 at Sambas Station and Supadio Pontianak Station was higher than the previous year's period. SD is an important factor for measuring solar energy, so the change shows good availability as a renewable energy source in West Kalimantan.
COPULA MODELING IN ANALYSIS OF DEPENDENCY OF OIL PALM PRODUCTION AND RAINFALL Dadan Kusnandar; Naomi Nessyana Debataraja; Shantika Marthal
Indonesian Journal of Physics and Nuclear Applications Vol 3 No 3 (2018)
Publisher : Fakultas Sains dan Matematika Universitas Kristen Satya Wacana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (667.838 KB) | DOI: 10.24246/ijpna.v3i3.89-94

Abstract

Copula is a method that examines the relationship pattern between variables. Copula is characterized as a nonparametric method with several benefits, i.e., it is independent of the assumption of the distribution, accommodates nonlinear relationship among variables, and is convenient in building joint distribution. This study investigates the relationship and prediction analysis using the copula approach. The method is applied to the monthly data of oil palm production and the amount of rainfall. The results show that the model of Frank Copula is the best model for rainfall and oil palm production relationship.
Identifikasi Lokasi Sebaran Pencemaran Air di Kawasan Permukiman Kota Pontianak Naomi Nessyana Debataraja; Dadan Kusnandar; Rossie Wiedya Nusantara
Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi Vol. 15 No. 1 (2018): July 2018
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (304.645 KB) | DOI: 10.20956/jmsk.v15i1.4421

Abstract

 Air mempunyai peranan penting bagi aktivitas kehidupan manusia. Aktifitas manusia dalam kehidupan sehari-hari menghasilkan limbah yang berbeda-beda yang dapat mengakibatkan menurunnya kualitas air.  Aktifitas manusia dalam kehidupan sehari-hari menghasilkan limbah yang berbeda-beda yang dapat mengakibatkan menurunnya kualitas air. Kota Pontianak sebagai ibukota Kalimantan Barat merupakan daerah yang tingkat pemukimannya cukup padat. Kondisi ini disertai dengan laju pertumbuhan penduduk yang cukup besar. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan lokasi untuk pengambilan sampel air dan menentukan variabel sebagai indikator pencemaran air. Teknik pengambilan sampel secara stratified sampling. Variabel yang digunakan dalam menentukan lokasi pengambilan sampel diantaranya adalah batas administrasi, luas wilayah, jumlah penduduk dan kepadatan penduduk. Variabel-variabel tersebut kemudian divisualisasikan dalam bentuk peta tata guna lahan dengan menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG). Diperoleh 58 titik lokasi pengambilan sampel air dan tiga indikator pencemaran air di kawasan permukiman.
PENERAPAN ANALISIS FISHER’S EXACT TEST PADA KASUS MULTIDRUG RESISTANT TUBERCULOSIS (MDR-TB) DI KALIMANTAN BARAT Junita Junita; Naomi Nessyana Debataraja; Dadan Kusnandar
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 3 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i3.55431

Abstract

Tuberkulosis merupakan penyakit menular yang mematikan disebabkan oleh bakteri Mycobacterium tuberculosis. Penyakit tuberkulosis dapat disembuhkan dengan minum obat secara teratur hingga dinyatakan sembuh oleh dokter dengan strategi DOTS (Directly Observed Treatment Shortcourse). Apabila tidak teratur dalam minum obat atau terputus maka dapat menyebabkan resistan obat yang dikonsumsi yang dinamakan Multidrug Resistant Tuberculosis (MDR-TB). Salah satu kunci keberhasilan dalam pengobatan MDR-TB adalah kepatuhan pasien dalam menjalani pengobatannya. Faktor-faktor yang dinilai dapat mempengaruhi kepatuhan pasien dalam mematuhi anjuran berobat adalah pengetahuan terkait  penyakit MDR-TB dan perilaku pasien selama pengobatan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh antara perilaku dan pengetahuan pasien MDR-TB terhadap kepatuhan pengobatan pasien MDR-TB. Data yang digunakan adalah data pasien MDR-TB di Kalimantan Barat yang diperoleh melalui kuesioner penelitian. Pengolahan data menggunakan uji statistik Fisher’s Exact Test dengan α = 5%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengetahuan pasien MDR-TB signifikan berpengaruh terhadap kepatuhan dalam pengobatannya (p = 0,028). Sedangkan perilaku pasien MDR-TB tidak signifikan berpengaruh terhadap kepatuhan dalam pengobatannya (p = 0,268). Kata Kunci : MDR-TB, perilaku, pengetahuan, kepatuhan
ANALISIS AUTOKORELASI SPASIAL KASUS POSITIF COVID-19 MENGGUNAKAN INDEKS MORAN DAN LISA Rika Mailanda; Dadan Kusnandar; Nur’ainul Miftahul Huda
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 3 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i3.55447

Abstract

Autokorelasi spasial merupakan salah satu analisis spasial untuk menentukan pola hubungan atau korelasi antar lokasi amatan. Pada kasus positif Covid-19 di Pulau Jawa, metode ini memberikan informasi penting dalam menganalisis hubungan karakteristik kasus positif Covid-19 antar lokasi. Dengan demikian, dalam penelitian ini dilakukan analisis autokorelasi spasial antarprovinsi di Pulau Jawa menggunakan data kasus positif Covid-19 dari 11 Januari 2021 hingga 3 Januari 2022. Data harian yang diperoleh dipartisi berdasarkan kebijakan yang ditetapkan pemerintah. Kebijakan tersebut meliputi penerapan pembatasan kegiatan masyarakat (PPKM), PPKM Mikro, PPKM Mikro Darurat, PPKM level 1-4 dan perpanjangan dari masing-masing kebijakan tersebut. Pada 11 Januari 2021 hingga 3 Januari 2022, ada 30 partisi berdasarkan kebijakan yang diberlakukan. Metode yang digunakan adalah Indeks Moran dan Local Indicator of Spatial Autocorrelation (LISA). Pembobot spasial yang digunakan adalah Inverse Distance Weight. Hasil analisis menggunakan Indeks Moran dengan tingkat signifikansi α = 5% menunjukkan ada hubungan kasus positif Covid-19 antar provinsi di Pulau Jawa pada saat pemerintah menerapkan kebijakan perpanjangan PPKM Mikro (23 Maret - 5 April 2021). Nilai Indeks Moran saat kebijakan tersebut adalah 0,197 yang mengindikasikan adanya autokorelasi spasial positif (pola mengelompok). Selanjutnya menggunakan LISA, terdapat autokorelasi spasial di provinsi Jawa Barat saat kebijakan perpanjangan PPKM Mikro (23 Maret - 5 April 2021) dan di provinsi Banten saat PPKM Level 3, 2 dan 1 (14 Desember 2021 - 3 Januari 2022). Hal ini ditunjukkan oleh nilai Z(LJawa Barat) sebesar 1,978 dan Zα/2 sebesar 1,96 (1,978 > 1,96), dan nilai Z(LBanten) sebesar -1,976 dan Zα/2 sebesar 1,96 (1,976 > 1,96). Kata Kunci : Autokorelasi Spasial, Indeks Moran, LISA, Covid-19.
ESTIMASI DATA SPASIAL BERPENCILAN PADA LAJU INFLASI DI PULAU JAWA MENGGUNAKAN METODE ROBUST KRIGING Erna Yulianti; Dadan Kusnandar; Nur’ainul Miftahul Huda
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 3 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i3.55951

Abstract

Inflasi adalah keadaan perekonomian suatu negara dengan kecenderungan naiknya harga barang dan jasa yang pada umumnya berlangsung secara terus-menerus. Perhitungan inflasi di Indonesia dilakukan setiap bulannya oleh Badan Pusat Statistik berdasarkan perubahan Indeks Harga Konsumen (IHK) antar periode waktu. Namun, perhitungan inflasi masih terbatas hanya pada beberapa kabupaten/kota, sehingga untuk mengatasi ketidaktersediaan data pada lokasi yang tidak dilakukan perhitungan dapat diketahui menggunakan analisis Geostatistik yaitu dengan metode Kriging. Estimasi kriging pada suatu data spasial dapat menghasilkan estimasi yang kurang tepat apabila terdapat pencilan dalam data. Penelitian ini bertujuan mengestimasi laju inflasi di wilayah Pulau Jawa menggunakan metode Robust Kriging. Robust Kriging merupakan pengembangan dari metode Ordinary Kriging yang mentransformasikan bobot semivariogram klasik menjadi semivariogram yang robust terhadap pencilan dalam data. Banyaknya observasi dalam penelitian ini berjumlah 26 kabupaten/kota yang ada di Pulau Jawa. Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan diperoleh bahwa model semivariogram teoritis laju inflasi terbaik adalah semivariogram teoritis model Gaussian dengan nilai MSE sebesar 0,00107. Hasil estimasi laju inflasi menggunakan semivariogram terbaik diperoleh nilai estimasi terendah berada di Kota Semarang yaitu sebesar 0,57% dan hasil estimasi laju inflasi tertinggi berada di Kota Probolinggo yaitu sebesar 0,76%.  Kata Kunci : Inflasi, Pulau Jawa, Geostatistik, Robust Kriging.
MODEL MULTI STATUS UNTUK PRODUK ASURANSI LONG TERM CARE Siti Septiani Rahayu Putri; Dadan Kusnandar; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 3 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i3.55035

Abstract

Asuransi Long Term Care (LTC) adalah jenis asuransi kesehatan yang menyediakan manfaat biaya perawatan medis selama jangka waktu dan manfaat kematian bila tertanggung meninggal dunia. Produk asuransi ini dapat dimodelkan dengan model multi status. Model multi status merupakan proses stokastik dengan subjek dapat berpindah status pada sejumlah status yang ditentukan. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan produk asuransi LTC, kemudian menentukan matriks transisi rantai markov. Selanjutnya model multi status dibentuk dengan menyusun matriks transisi. Model multi status yang digunakan berupa penderita penyakit kritis di Indonesia. Status yang digunakan terdiri dari delapan status, yaitu sehat, sakit kanker, sakit jantung, sakit stroke, meninggal karena sakit dari masing-masing penyakit, dan meninggal karena lainnya. Kata Kunci:  Multi status, rantai markov
PENERAPAN STRUCTURAL EQUATION MODELING PADA ANALISIS KEPUASAN MAHASISWA TERHADAP SISTEM INFORMASI AKADEMIK UNIVERSITAS TANJUNGPURA Wafiq Nurhaliza; Dadan Kusnandar; Hendra Perdana
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 3 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i3.55588

Abstract

Universitas Tanjungpura (Untan) merupakan salah satu perguruan tinggi yang menggunakan layanan akademik daring untuk membantu mahasiswa dalam memperoleh pelayanan akademik yang mudah dan cepat. Layanan akademik daring tersebut disebut Siakad Untan. Pengembangan layanan akademik daring tersebut tak lepas dari kelemahan-kelemahan pada sistem yang sering kali mengganggu proses pelayanan. Oleh karena itu, perlu dilakukan penelitian mengenai analisis kepuasan mahasiswa terhadap Siakad Untan. Hasil dari penelitian ini diharapkan menjadi pertimbangan pihak Universitas dalam meningkatkan kualitas Siakad Untan dari segi sistem dan layanan. Terdapat beberapa variabel yang dinilai dalam penelitian ini, yaitu kualitas sistem, kualitas layanan, dan kepuasan mahasiswa. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Structural Equation Modeling (SEM). SEM merupakan teknik statistik yang digunakan untuk menganalisis pola hubungan antara variabel laten dengan variabel manifes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa variabel kualitas sistem secara langsung berpengaruh signifikan positif terhadap kualitas layanan dengan besar pengaruh sebesar 85,1%. Variabel kualitas sistem juga secara langsung berpengaruh signifikan positif terhadap kepuasan mahasiswa dengan besar pengaruh sebesar 34,7%. Sementara itu, variabel kualitas layanan yang merupakan variabel intervening juga berpengaruh signifikan positif terhadap kepuasan mahasiswa. Variabel kualitas sistem secara tidak langsung berpengaruh signifikan positif terhadap kepuasan mahasiswa yang dimediasi oleh kualitas layanan dengan besar pengaruh sebesar 49,4%. Kata Kunci : SEM, kualitas sistem, kualitas layanan, kepuasan mahasiswa.
SEBARAN SPASIAL TITIK API BERDASARKAN PENUTUPAN LAHAN DI PROVINSI KALIMANTAN BARAT TAHUN 2020 Chelse Dwi Apriyana Tamba; Naomi Nessyana Debataraja; Dadan Kusnandar
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 4 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i4.57229

Abstract

Kalimantan Barat merupakan salah satu Provinsi di Indonesia yang sering terjadi bencana kebakaran hutan dan lahan terutama pada musim kemarau. Kondisi ini dapat mengakibatkan kerusakan lahan hutan dan vegetasi, berkurangnya kualitas ekosistem hutan, serta menyebabkan gangguan kesehatan bagi masyarakat disekitar lokasi kebakaran. Upaya pemerintah daerah dalam pencegahan dan penanggulangan kebakaran adalah dengan melakukan penyediaan informasi spasial berupa peta guna mendeteksi informasi sebaran titik api yang diperoleh dari data penginderaan jauh berupa data satelit. Tujuan penelitian untuk memberikan gambaran secara khusus mengenai sebaran titik api pada berbagai jenis tutupan lahan sebagai indikasi awal daerah rawan kebakaran hutan dan lahan di Provinsi Kalimantan Barat menggunakan pendekatan deskriptif. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data titik api dengan confidence ≥ 80% dan data penutupan lahan di Kalimantan Barat tahun 2020. Analisis spasial dilakukan dengan memanfaatkan Sistem Informasi Geografis (SIG) berupa tumpang susun (overlay) peta. Peta yang dihasilkan dapat digunakan untuk melihat sebaran titik api secara spasial berdasarkan jenis penutupan lahan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa titik api di Kalimantan Barat banyak terdapat pada jenis pertanian lahan kering bercampur semak yaitu sebanyak 49 titik api (68%), sedangkan titik api paling sedikit yaitu pada jenis pertambangan dan semak belukar dengan jumlah masing-masing jenis lahan hanya terdapat 1 titik api (1%) dari total sampel titik api yang diteliti. Kata Kunci : titik api, penutupan lahan, analisis spasial
IMPLEMENTASI METODE LATENT CLASS CLUSTER ANALYSIS DALAM PENGELOMPOKAN WILAYAH BERDASARKAN INDIKATOR INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA Florencita Yessica; Dadan Kusnandar; Nurfitri Imro’ah
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 2 (2022): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v11i02.53269

Abstract

Analisis multivariat merupakan analisis yang digunakan untuk memahami struktur data yang melibatkan lebih dari dua variabel pada setiap objek. Salah satu analisis pada analisis multivariat ialah analisis cluster yang bertujuan untuk mengelompokkan objek-objek berdasarkan karakteristik yang dimiliki. Setiap kelompok berisi objek-objek yang mirip satu sama lain. Pada analisis cluster terdapat metode Latent Class Cluster Analysis yang mengasumsikan objek masuk ke dalam salah satu cluster dengan jumlah dan ukuran cluster yang tidak diketahui sebelumnya. Pada penelitian ini metode Latent Class Cluster Analysis digunakan untuk mengelompokkan kabupaten/kota di Provinsi Kalimantan Barat. Indikator Indeks Pembangunan Manusia pada tahun 2019 yang digunakan yakni Angka Harapan Hidup saat Lahir, Angka Kesakitan, Harapan Lama Sekolah Rata-rata Lama Sekolah, Pengeluaran per Kapita dan Jumlah Penduduk Miskin. Metode ini menggunakan pendekatan berbasis model yang didasarkan pada konsep probabilitas dengan Algoritma Expectation Maximization sebagai tahapan estimasi parameter. Pemilihan model cluster berdasarkan kriteria nilai Bayesian Information Criterion terkecil kemudian pengelompokan anggota cluster menggunakan peluang posterior. Dari hasil analisis diperoleh model dengan 2 cluster. Cluster 1 terdiri dari 12 kabupaten/kota dan cluster 2 terdiri dari 2 kabupaten/kota. Berdasarkan pengelompokan kedua cluster yang diperoleh dapat dikategorikan sebagai “IPM Tinggi” untuk cluster 1 dan ”IPM Rendah” untuk cluster 1. Berdasarkan hasil tersebut maka bentuk kebijakan-kebijakan dari pemerintah dapat lebih diperhatikan dan prioritaskan pada perkembangan indikator IPM kabupaten/kota yang terdapat pada cluster 1.   Kata Kunci: Indeks pembangunan manusia, latent class cluster analysis, peluang posterior