Claim Missing Document
Check
Articles

Analisis Regresi Logistik Untuk Menentukan Pengaruh Kualitas Layanan Pendidikan Terhadap Indeks Prestasi Kumulatif Mahasiswa Universitas Sam Ratulangi Manado Maruli Gultom; Nelson Nainggolan; Hanny Komalig
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol. 11 No. 2 (2022): September 2022
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.11.2.2022.42536

Abstract

Layanan pendidikan adalah suatu usaha yang dilakukan oleh lembaga pendidikan dalam rangka menciptakan lingkungan belajar yang ideal agar menunjang keberhasilan pendidikan itu sendiri dengan memperhatikan aspek kepuasan dari konsumen pendidikan. Dalam penelitian ini akan ditentukan hubungan dari IPK mahasiswa dan layanan pendidikan pada mahasiswa UNSRAT dengan menggunakan metode analisis regresi logistik. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan penilaian mahasiswa yang telah menyelesaikan Program S1 dari tahun 2018-2019 terhadap layanan pendidikan UNSRAT yang diperoleh dari Lembaga Pembinaan dan Pengembangan Pembelajaran (LP3) UNSRAT. Layanan pendidikan UNSRAT dibagi ke dalam beberapa indikator, diantaranya : Kegiatan Perkuliahan, Kegiatan Praktikum, Fasilitas Laboratorium, Fasilitas Penunjang Pembelajaran (Ruangan dan Kursi yang Memadai), Fasilitas Penunjang Pembelajaran (Kelancaran Internet, Wi-Fi), Fasilitas Penunjang Pembelajaran (Toilet, Kantin), Lama Perkuliahan, dan Kelengkapan Perpustakaan. Hasilnya menunjukkan bahwa terdapat beberapa indikator yang memiliki pengaruh signifikan terhadap nilai IPK mahasiswa adalah : Kegiatan Perkuliahan,  Fasilitas Penunjang Pembelajaran (ruangan dan kursi yang memadai), Fasilitas Penunjang Pembelajaran (Kelancaran internet, Wi-Fi), Kelengkapan Perpustakaan dan Lama Kuliah.
Analisis Gerombol Untuk Pengelompokkan Kecamatan Berdasarkan Produksi Tanaman Sayuran di Kabupaten Minahasa Tenggara Excel Mokosolang; Hanny Komalig; Yohanes Langi
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol. 13 No. 1 (2024): Maret 2024
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.13.1.2024.52526

Abstract

          Penelitian ini bertujuan untuk pemotongan dendogram dengan nilai mean untuk mengelompokkan kecamatan berdasarkan produksi tanaman sayuran di Kabupaten Minahasa Tenggara dengan menggunakan Analisis Gerombol. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder tahun 2020 yaitu data produksi perkebunan yang diperoleh dari publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Minahasa Tenggara.             Analisis yang digunakan adalah Analisis Gerombol (Cluster) dengan metode single linkage dan hasil yang di peroleh adalah terbentuknya 2 gerombol. Gerombol pertama yang diklasifikasikan sebagai daerah dengan kemiripan produksi tanaman sayuran terdiri dari 9 Kecamatan dan Gerombol kedua yang di klasifikasikan sebagai daerah dengan tingkat kemiripan produksi tidak mirip dengan gerombol yang pertama sehingga terdiri dari 3 Kecamatan.
Pengelompokkan Kabupaten/Kota di Sulawesi Utara Berdasarkan Data Peternakan Menggunakan Cluster Hierarki Vita Sagai; Hanny Komalig; Marline Paendong
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol. 13 No. 1 (2024): Maret 2024
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.13.1.2024.52536

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan Kabupaten/kota di Sulawesi Utara berdasarkan Populasi Ternak. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder tahun 2020 yaitu data Populasi Ternak  yang diperoleh dari publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Minahasa Selatan. Analisis yang digunakan adalah Analisis Cluster metode single linkage dan Uji korelasi. Hasil yang diperoleh dari analisis korelasi antar variabel  menunjukkan semua variabel berkorelasi dan dilanjutkan pada analisis cluster terbentuk 3 cluster dan 2 kelompok. Cluster pertama yang terbentuk 13 kabupaten/kota, cluster yang kedua terbentuk 1 kabupaten dan Cluster ketiga 1 kabupaten.
Pengelompokan Kecamatan di Kabupaten Minahasa Selatan Berdasarkan Produksi Perkebunan dengan Menggunakan Analisis Komponen Utama dan K-Means Jennifer Mamahit; Hanny Komalig; Marline Paendong
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol. 13 No. 1 (2024): Maret 2024
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.13.1.2024.52540

Abstract

JENNIFER GABRIELLA NOVITA MAMAHIT. Pengelompokan Kecamatan di Kabupaten Minahasa Selatan Berdasarkan Produksi Perkebunan dengan menggunakan Analisis Komponen Utama dan K-means. Dibimbing oleh HANNY A.H. KOMALIG sebagai ketua dan MARLINE S PAENDONG sebagai anggota.Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kecamatan-kecamatan di Kabupaten Minahasa Selatan berdasarkan produksi perkebunan. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder tahun 2020 yaitu data produksi perkebunan yang diperoleh dari publikasi Badan Pusat Statistik Kabupaten Minahasa Selatan. Analisis yang digunakan adalah Analisis Komponen Utama dan Analisis K-means. Hasil analisis Komponen Utama yaitu KU1 , KU2 dan KU3 yang mewakili 67,2% variabilitasnya dan terbentuk 2 kelompok dengan menggunakan Analisis Klaster. Klaster pertama yang diklasifikasikan sebagai daerah dataran tinggi yang berproduksi sedikit terdiri dari 1 Kecamatan dan Klaster kedua yang di klasifikasikan sebagai daerah dataran sedang dan rendah yang berproduksi banyak yang terdiri dari 16 Kecamatan.
Persepsi Alumni Matematika Terhadap Layanan dan Fasilitas Akademik Serta Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Di Program Studi Matematika FMIPA UNSRAT dengan Menggunakan Analisis Korespondensi Yohana Pangemanan; Djoni Hatidja; Hanny A.H. Komalig
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol. 3 No. 1 (2014): Maret, 2014
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.3.1.2014.3807

Abstract

Abstract The research has been conducted to determine the perceptions of mathematics alumni about services and academic facilities also scientific publications, research, and community service in Mathematics Department Faculty of Natural Science Sam Ratulangi University Manado using Correspondence Analysis. The data used is primary data in the form of a questionnaire distributed to 50 alumni who graduate on 2006 until 2013 Mathematics Department UNSRAT Manado Correspondence Analysis result shows that the variable use of technology to assist the completion of administrative work majors have a good percentage of the most widely assessed by the percentage of alumni while most are judged to be good by the alumni of that programming courses with a SIM facility. For other categories were deemed good by alumni. Keywords: correspondence analysis, alumni , service. Abstrak Telah dilakukan penelitian untuk mengetahui bagaimana persepsi alumni program studi matematika terhadap layanan dan fasilitas akademik serta publikasi ilmiah, riset, dan pengabdian pada masyarakat di program studi Matematika Fakultas MIPA UNSRAT Manado dengan menggunakan Analisis Korespondensi. Data yang digunakan adalah data primer berupa kuesioner yang dibagikan kepada 50 alumni lulusan 2006-2013 Jurusan Matematika FMIPA UNSRAT Manado. Hasil Analisis Korespondensi  diperoleh bahwa untuk variabel pemanfaatan teknologi untuk membantu penyelesaian pekerjaan administrasi jurusan memiliki presentase paling banyak dinilai baik oleh alumni sedangkan untuk presentase paling banyak yang dinilai tidak baik oleh alumni yaitu pemrograman mata kuliah dengan fasilitas SIM. Secara umum untuk kategori-kategori lainnya dinilai baik oleh alumni.   Kata kunci: analisis korespondensi, alumni, pelayanan.
Optimalisasi Biaya Total Perencanaan dan Pengendalian Persediaan Menggunakan Program Dinamik (Studi Kasus : Nabila Bakery SPMA Kalasey Manado) Putri Delfianda; Hanny Komalig; Tohap Manurung
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol. 4 No. 1 (2015): Maret 2015
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.4.1.2015.6816

Abstract

Program dinamik adalah salah satu teknik matematika yang digunakan untuk mengoptimalkan proses pengambilan keputusan secara bertahap ganda dengan membagi satu persoalan atas beberapa bagian persoalan (tahap), kemudian memecahkan tiap tahap sampai seluruh persoalan telah terpecahkan. Tujuan dari penelitian ini untuk mengoptimalan total biaya produksi sesuai dengan hasil penjadwalan roti tawar di nabila bakery menggunakan program dinamik dengan pendekatan rekursif maju dan rekursif mundur. Dengan berdasarkan hasil ramalan menggunakan regresi linear diperiode mendatang mei 2014 sampai april 2015. Diketahui bahwa biaya total optimal (minimum) yang diperoleh untuk roti tawar selama satu tahun adalah Rp. 1.041.411.000. Dari biaya minimum dengan program dinamik diperoleh profit lebih optimal dibanding sebelum menggunakan program dinamik. Kata kunci: Biaya Minimum, Program Dinamik, Regresi Linier.
Penggunaan Kernel Principal Component Analysis Fungsi Polinomial Dalam Menyelesaikan Masalah Pengelompokan Plot Peubah Ganda Sueharti Maatuil; Hanny Komalig; Charles Mongi
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol. 4 No. 1 (2015): Maret 2015
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.4.1.2015.8101

Abstract

Tujuan dari penelitian ini yaitu mempelajari penggunaan kernel PCA fungsi polinomial untuk membantu menyelesaikan masalah plot peubah ganda terutama yang berhubungan dalam pengelompokan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berupa plot peubah ganda. Metode kernel adalah salah satu cara untuk mengatasi kasus-kasus yang tidak linier. Kernel PCA merupakan PCA yang diaplikasikan pada input data yang telah ditransformasikan ke feature space. Misalkan F: Rn®F fungsi yang memetakan semua input data xiÎRn, berlaku F(xi)ÎF. Salah satu kernel yang banyak digunakan adalah kernel polinomial. Dimana h0 adalah parameter skala yang akan dipilih. Fungsi kernel polynomial  K(xi, xj‘) = (xiT, xj‘ + h0)d. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa penggunaan Kernel Principal Component Analysis (KPCA) dengan fungsi kernel polinomial sangat membantu dalam menyelesaikan masalah plot peubah ganda yang belum dapat dikelompokan dengan garis pemisah yang linier. Kata kunci : Kernel PCA, Kernel PCA Fungsi Polinomial, Plot Peubah Ganda
Plot Multivariate Menggunakan Kernel Principal Component Analysis (KPCA) dengan Fungsi Power Kernel Vitawati Bawotong; Hanny Komalig; Nelson Nainggolan
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol. 4 No. 1 (2015): Maret 2015
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.4.1.2015.8106

Abstract

Kernel PCA merupakan PCA yang diaplikasikan pada input data yang telah ditransformasikan ke feature space. Misalkan F: Rn®F fungsi yang memetakan semua input data xiÎRn, berlaku F(xi)ÎF. Salah satu dari banyak fungsi kernel adalah power kernel. Fungsi power kernel K(xi, xj) = –|| xi – xj ||b dengan 0 < b ≤ 1. Tujuan dari penelitian ini yaitu mempelajari penggunaan Kernel PCA (KPCA) dengan fungsi Power Kernel untuk membantu menyelesaikan masalah plot multivariate nonlinier terutama yang berhubungan dalam pengelompokan. Hasil menunjukkan bahwa Penggunaan KPCA dengan fungsi Power Kernel sangat membantu dalam menyelesaikan masalah plot multivariate yang belum dapat dikelompokan dengan garis pemisah yang linier. Kata kunci : Kernel Principal Component Analysis (KPCA), Plot Multivariate, Power Kernel
Penggunaan Kernel PCA Gaussian dalam Penyelesaian Plot Multivariat Non Linier Bernhard Wongkar; John Kekenusa; Hanny Komalig
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol. 4 No. 2 (2015): September 2015
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.4.2.2015.8651

Abstract

Analisis Komponen Utama merupakan salah satu analisis peubah ganda yang digunakan untuk mentransformasi data secara linier sehingga terbentuk sistem koordinat baru. Untuk menyelesaikan masalah data yang tidak linier digunakan Kernel PCA. Penelitian dilakukan untuk menyelesaikan masalah plot multivariate non linier menggunakan Kernel PCA dengan fungsi Gaussian, terutama masalah data non linier yang berkelompok  secara melingkar dalam dua dimensi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa Kernel PCA dengan fungsi Gaussian dengan menggunakan parameter 0,1; 0,5; 1; 1,5  dapat melakukan pengelompokkan pada data tersebut, yang mana tidak dapat dikelompokkan PCA linier Kata kunci : Gaussian, Kernel PCA, Pengelompokkan, Plot Multivariat  
Proyeksi Pertumbuhan Mobil Pribadi Roda Empat (Plat Hitam) Kota Manado Menggunakan Persamaan Differensial Model Pertumbuhan Populasi Kontinu (Model Logistik) Kartika Hala; Jantje Prang; Hanny Komalig
d\'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol. 5 No. 2 (2016): September 2016
Publisher : Sam Ratulangi University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35799/dc.5.2.2016.14017

Abstract

Proyeksi populasi merupakan proses perhitungan jumlah populasi dimasa yang akan datang berdasarkan asumsi arah perkembangan natalitas (kelahiran), mortalitas (kematian) dan mobilitas (migrasi). Model populasi logistik mengasumsikan bahwa pada waktu tertentu jumlah populasi akan mendekati titik keseimbangan (equilibrium). Penelitian ini bertujuan untuk mengaplikasikan model Persamaan Diferensial Kontinu Model Logistik yang dipakai untuk memprediksikan tingkat pertumbuhan mobil pribadi roda empat plat hitam kota Manado. Berdasarkan data yang diperoleh dari POLDA Sulut, Kantor Samsat Manado dan Kantor Dinas Perhubungan Kota Manado, maka diasumsikan batas tampung (K) yaitu 18.500 unit mobil. Hasil penelitian ini menunjukan bahwa model yang akurat untuk dipakai dalam meramalkan tingkat pertumbuhan mobil pribadi roda empat plat hitam yaitu model dengan k=0,9837,  dengan tingkat laju pertumbuhan relatif  98,73% pertahunnya. Berdasarkan model tersebut tingkat pertumbuhan mobil pribadi roda empat plat hitam tahun 2020 yaitu 18496 unit mobil. Kata kunci : Proyeksi populasi, Persamaan Diferensial Kontinu, Populasi Logistik, Tingkat pertumbuhan