Articles
<![CDATA[Pengembangan Paket Analisis Regresi Berbasis Web ]]>
<![CDATA[Sriwahyuni, Andi Ayu]]>;
<![CDATA[Annas, Suwardi]]>;
<![CDATA[Ahmar, Ansari Saleh]]>
<![CDATA[ Prosiding Seminar Nasional Venue Artikulasi-Riset, Inovasi, Resonansi-Teori, dan Aplikasi Statistika (VARIANSI) Vol 1 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Negeri Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1192.412 KB)
<![CDATA[Penelitian ini adalah penelitian statistika komputasi yang bertujuan untuk membuat pengembangan paket statistika berbasis web agar lebih memudahkan dalam menganalisis data statistika tanpa harus menggunakan syntax dan free license. Pengembangan sistem ini menggunakan metode SDLC (System Development Life Cycle). Selanjutnya dilakukan uji atau analisis dengan menggunakan pengembangan paket statistika berbasis web, hasilnya dibandingkan dengan uji statistika manual serta dengan menggunakan aplikasi R. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa hasil analisis nya sama dengan hasil analisis aplikasi R dan hitungan manual, maka pengembangan aplikasi statistika berbasis web berhasil dalam melakukan analasis data. Dengan demikian bisa diambil kesimpulan bahwa dengan menggunakan pengembangan paket statistika berbasis web ini akan lebih memudahkan para pengguna aplikasi statistika untuk menganalisis data serta dapat digunakan oleh siapa saja dan dimana saja, sehingga disarankan bagi pengguna aplikasi statistika kiranya memilih aplikasi statistika yang efisien dan efektif, serta tidak hentinya berinovasi terkait dengan pengembangan paket statistika agar lebih mudah penggunaannya dalam menganalisis data sehingga dapat menyajikan data yang lebih akurat. Kata Kunci: aplikasi statistika,System Development Life Cycle, free license, web.]]>
<![CDATA[PENGARUH KECERDASAN EMOSIONAL, EFIKASI DIRI, DAN MOTIVASI BERPRESTASI TERHADAP HASIL BELAJAR MATEMATIKA DITINJAU DARI GAYA BELAJAR SISWA ]]>
<![CDATA[Istiqfar, Istiqfar]]>;
<![CDATA[Tiro, Muhammad Arif]]>;
<![CDATA[Annas, Suwardi]]>
<![CDATA[ Prosiding Seminar Nasional Venue Artikulasi-Riset, Inovasi, Resonansi-Teori, dan Aplikasi Statistika (VARIANSI) Vol 1 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Negeri Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (803.961 KB)
<![CDATA[Penelitian ex-post facto ini bertujuan mengungkapkan besarnya pengaruh kecerdasan emosional, dan efikasi diri terhadap hasil belajar matematika, baik secara langsung mau pun tidak langsung melalui motivasi berprestasi ditinjau dari gaya belajar siswa kelas VIII di SMP Negeri Takalar tahun pelajaran 2017/ 2018. Anggota populasi penelitian sebanyak 426 siswa dengan ukuran sampel sebanyak 116 siswa yang diambil dengan teknik random sampling. Data dianalisis dengan statistika deskriptif dan statistika inferensial dengan analisis jalur (path analysis). Hasil penelitian menunjukkan (1) sebagian besar siswa kelas VIII SMP Negeri 2 Takalar dan SMP Negeri 5 Takalar memiliki kecerdasan emosional berada pada kategori tinggi, efikasi diri dan motivasi berprestasi berada pada kategori cukup, sedangkan hasil belajar matematika berada pada kategori rendah. (2) kecerdasan emosional dan efikasi diri siswa mempunyai pengaruh positif secara langsung terhadap motivasi berprestasi. (3) kecerdasan emosional dan motivasi berprestasi mempunyai pengaruh positif secara langsung terhadap hasil belajar matematika siswa sedangkan efikasi diri tidak mempunyai pengaruh secara langsung terhadap hasil belajar matematika, (4) kecerdasan emosional dan efikasi diri masing-masing mempunyai pengaruh positif secara tidak langsung terhadap hasil belajar matematika siswa melalui motivasi berprestasi. (5) terdapat perbedaan model pengaruh kecerdasan emosional dan efikasi diri terhadap hasil belajar matematika baik secara langsung maupun tidak langsung melalui motivasi berprestasi menurut gaya belajar siswa. Kata Kunci: Kecerdasan emosional, Efikasi diri, Motivasi berprestasi, Gaya belajar, Hasil belajar matematika.]]>
<![CDATA[Spatial EBLUP dalam Pendugaan Area Kecil ]]>
<![CDATA[Nusrang, Muhammad]]>;
<![CDATA[Annas, Suwardi]]>;
<![CDATA[Asfar, Asfar]]>;
<![CDATA[Hastuty, Hastuty]]>;
<![CDATA[Jajang, Jajang]]>
<![CDATA[ Sainsmat : Jurnal Ilmiah Ilmu Pengetahuan Alam Vol 6, No 1 (2017): Maret ]]>
Publisher : <![CDATA[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
<![CDATA[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.]]>
<![CDATA[Modeling Factors Influencing Covid-19 Cases in South Sulawesi Using Bayesian Conditional Autoregressive Localised ]]>
<![CDATA[Yassar, La Ode Salman]]>;
<![CDATA[Shanty, Meyrna Vidya]]>;
<![CDATA[Mahadtir, Muhamad]]>;
<![CDATA[Aswi, Aswi]]>;
<![CDATA[Annas, Suwardi]]>
<![CDATA[ Sainsmat : Jurnal Ilmiah Ilmu Pengetahuan Alam Vol 13, No 1 (2024): Maret ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35580/sainsmat131606362024
<![CDATA[South Sulawesi Province is listed as the province with the highest number of Covid-19 cases in the Sulawes island. Research on Covid-19 modeling has been carried out by many researchers, but until now, there has been no research using the Bayesian spatial Conditional Autoregressive Localized model which involves a combination of factors such as distance to the provincial capital, population density, and the number of elderly people in each district in South Sulawesi Province. The aim of this research is to get the best Bayesian Conditional Autoregressive Localized model. The best model is based on four criteria, namely: Deviance Information Criteria, Watanabe Akaike Information Criteria, residuals from Modified Moran's I, and the number of areas included in a group. It was found that model with G=3 by including population density covariates was the best model. A significant factor influencing the increase in Covid-19 cases is the population density factor which has a positive effect. This shows that the more densely populated an area is, the greater the chance of being infected with Covid-19. Makassar has the highest relative risk value for Covid-19 followed by Toraja district and Pare-Pare City. Meanwhile, Bone district has the lowest relative risk value for Covid-19, followed by Wajo district and Enrekang district.]]>
<![CDATA[Modeling Factors Influencing Covid-19 Cases in South Sulawesi Using Bayesian Conditional Autoregressive Localised ]]>
<![CDATA[Yassar, La Ode Salman]]>;
<![CDATA[Shanty, Meyrna Vidya]]>;
<![CDATA[Mahadtir, Muhamad]]>;
<![CDATA[Aswi, Aswi]]>;
<![CDATA[Annas, Suwardi]]>
<![CDATA[ Sainsmat : Jurnal Ilmiah Ilmu Pengetahuan Alam Vol 13, No 1 (2024): Maret ]]>
Publisher : <![CDATA[Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Makassar ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35580/sainsmat131606362024
<![CDATA[South Sulawesi Province is listed as the province with the highest number of Covid-19 cases in the Sulawes island. Research on Covid-19 modeling has been carried out by many researchers, but until now, there has been no research using the Bayesian spatial Conditional Autoregressive Localized model which involves a combination of factors such as distance to the provincial capital, population density, and the number of elderly people in each district in South Sulawesi Province. The aim of this research is to get the best Bayesian Conditional Autoregressive Localized model. The best model is based on four criteria, namely: Deviance Information Criteria, Watanabe Akaike Information Criteria, residuals from Modified Moran's I, and the number of areas included in a group. It was found that model with G=3 by including population density covariates was the best model. A significant factor influencing the increase in Covid-19 cases is the population density factor which has a positive effect. This shows that the more densely populated an area is, the greater the chance of being infected with Covid-19. Makassar has the highest relative risk value for Covid-19 followed by Toraja district and Pare-Pare City. Meanwhile, Bone district has the lowest relative risk value for Covid-19, followed by Wajo district and Enrekang district.]]>
<![CDATA[Analisis Model NQC pada Eksistensi Live Music terhadap Perkembangan Cafe di Kota Makassar ]]>
<![CDATA[Ihsan, Hisyam]]>;
<![CDATA[Annas, Suwardi]]>;
<![CDATA[Ivan, Zhalsa Larasati]]>
<![CDATA[ Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 7 No. 1 (2024): Sustainable Development Goal in Mathematics and Mathematics Education ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Cokroaminoto Palopo ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30605/proximal.v7i1.3143
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk membangun dan menganalisis model Matematika NQC pada pengaruh eksistensi live music terhadap perkembangan cafe di Kota Makassar. Selanjutnya dilakukan analisis model Matematika NQC dalam menentukan titik kesetimbangan, kestabilan model dan penentuan bilangan reproduksi . Simulasi dilakukan dengan menggunakan software Maple berdasarkan data primer yang diperoleh melalui kuisoner mulai Maret 2023 sampai dengan Mei 2023. Hasil penelitian ini diperoleh dari simulasi yaitu simulasi menggunakan strategi implementasi eksistensi live music. Pada simulasi tersebut diperoleh bilangan reproduksi dasar yang artinya bahwa tidak ada cafe yang sepi akibat pengaruh live music dan dalam jangka waktu tertentu cafe yang sepi pengunjung akan semakin berkurang atau bahkan menghilang dari populasi sehingga sangat besar pengaruh live music terhadap perkembangan cafe.]]>
<![CDATA[UNVEILING AMMOTERE ABBAJI: EXPLORING SILARIANG PERPETRATORS WITH SER MATHEMATICAL MODELING AMONG THE BUGIS COMMUNITY IN SOUTH SULAWESI ]]>
<![CDATA[Rudi]]>;
<![CDATA[Annas, Suwardi]]>;
<![CDATA[Side, Syafruddin]]>;
<![CDATA[Pandjajangi, Andi Muhammad Ridho Yusuf Sainon Andi]]>;
<![CDATA[Irwan]]>
<![CDATA[ Journal of Mathematics, Computations and Statistics Vol. 7 No. 1 (2024): Volume 07 Nomor 01 (April 2024) ]]>
Publisher : <![CDATA[Jurusan Matematika FMIPA UNM ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35580/jmathcos.v7i1.4252
<![CDATA[This study focuses on the mathematical SER model capturing the rate of Ammotere Abbaji Case Behavior among individuals associated with Silariang. Primary data is gathered through questionnaires administered directly to the community in South Sulawesi Province, shedding light on the pace of Ammotere Abbaji Case Behavior among those involved with Silariang. The research journey starts with the construction of the SER model, followed by an analysis and simulation of the Ammotere Abbaji Case Behavior among Silariang participants. This encompasses identifying equilibrium points, evaluating model stability, computing the basic reproduction number (R0), conducting model simulations using Maple software, and interpreting the simulation results. Within this article, the mathematical SER model emerges through the analytical lens and simulation of Ammotere Abbaji Case Behavior among Silariang participants. Two equilibrium points are discovered: the free equilibrium point of Ammotere Abbaji Case Behavior among Silariang participants, and the equilibrium point specific to this behavior. The calculated basic reproduction number R0=0.045 indicates a decrease in the population engaged in Ammotere Abbaji Case Behavior among Silariang participants.]]>
<![CDATA[Pelatihan Software R Bagi Dosen Universitas Al-Syariah Mandar ]]>
<![CDATA[Annas, Suwardi]]>;
<![CDATA[Nusrang, Muhammad]]>;
<![CDATA[Irwan, Irwan]]>;
<![CDATA[Rais, Zulkifli]]>;
<![CDATA[Ruliana, Ruliana]]>
<![CDATA[ Panrannuangku Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 3 No. 1 (2023) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengembangan Teknologi dan Rekayasa, Yayasan Ahmar Cendekia Indonesia ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35877/panrannuangku1810
<![CDATA[This Community Partnership Program (PKM) partner is a lecturer at FKIP Al-Syariah Mandar University. The problems are: (1) R as an open source software that is free of the license is not widely known in scope, (2) Lack of skills in statistical data analysis mainly related to regression analysis, path analysis, and SEM using R. The methods used are lectures, demonstrations, discussions, questions and answers, and co-partners. The results achieved are (1) partners have R software knowledge related to downloading and installing the software, (2) partners have superior knowledge possessed by the R package, (3) partners have knowledge and ability to analyze data related to path analysis and SEM analysis with using R.]]>
<![CDATA[Analisis Model NQC pada Eksistensi Live Music terhadap Perkembangan Cafe di Kota Makassar ]]>
<![CDATA[Ihsan, Hisyam]]>;
<![CDATA[Annas, Suwardi]]>;
<![CDATA[Ivan, Zhalsa Larasati]]>
<![CDATA[ Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 7 No. 1 (2024): Sustainable Development Goal in Mathematics and Mathematics Education ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Cokroaminoto Palopo ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30605/proximal.v7i1.3143
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk membangun dan menganalisis model Matematika NQC pada pengaruh eksistensi live music terhadap perkembangan cafe di Kota Makassar. Selanjutnya dilakukan analisis model Matematika NQC dalam menentukan titik kesetimbangan, kestabilan model dan penentuan bilangan reproduksi . Simulasi dilakukan dengan menggunakan software Maple berdasarkan data primer yang diperoleh melalui kuisoner mulai Maret 2023 sampai dengan Mei 2023. Hasil penelitian ini diperoleh dari simulasi yaitu simulasi menggunakan strategi implementasi eksistensi live music. Pada simulasi tersebut diperoleh bilangan reproduksi dasar yang artinya bahwa tidak ada cafe yang sepi akibat pengaruh live music dan dalam jangka waktu tertentu cafe yang sepi pengunjung akan semakin berkurang atau bahkan menghilang dari populasi sehingga sangat besar pengaruh live music terhadap perkembangan cafe.]]>
<![CDATA[Algoritma K-Prototype dalam Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Sulawesi Selatan Berdasarkan Indikator Kesejahteraan Rakyat Tahun 2020 ]]>
<![CDATA[Rais, Zulkifli]]>;
<![CDATA[Annas, Suwardi]]>;
<![CDATA[Muhammad Refaldy]]>
<![CDATA[ VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol. 6 No. 03 (2024) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika Fakultas MIPA UNM ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.35580/variansiunm20
<![CDATA[Clustering is something that is used to analyze data both in machine learning, data mining, pattern engineering, image analysis and bioinformatics. To produce the information needed for a data analysis using the clustering process, this is because the data has a large variety and amount. Researchers will use the K-Prototype method where this method becomes an efficient and effective algorithm in processing mixed-type data. The K-Prototype algorithm has problems in finding the best number of clusters. So, in this paper, researchers will conduct research by finding the best number of clusters in the K-Prototype method. There are many ways to determine this, one of which is the Elbow method. The determination of this method is seen from the SSE (Sum Square Error) graph of several number of clusters. The results of the clustering formed 2 clusters which were considered optimal based on the value of k that experienced the greatest decrease. The results showed that, cluster 1 is a cluster that has characteristics of people's welfare which is better than cluster 2.]]>
