Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.857
P-Index
This Author published in this journals
All Journal AKSIOMA MUST: Journal of Mathematics Education, Science and Technology Eksakta : Berkala Ilmiah Bidang MIPA Jurnal Matematika UNAND Jurnal PADI (Pengabdian mAsyarakat Dosen Indonesia) Multi Proximity: Jurnal Statistika Universitas Jambi Edumath
Gusmanely Z
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Astronomy Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Education Energy Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 9 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 9 Documents
Search

 1 
Negative Binomial Regression in Underdispersion(Case Study: Neonatal Mortality in Jambi City) Corry Sormin; Gusmanely Z
EKSAKTA: Berkala Ilmiah Bidang MIPA Vol. 23 No. 01 (2022): Eksakta : Berkala Ilmiah Bidang MIPA (E-ISSN : 2549-7464)
Publisher : Faculty of Mathematics and Natural Sciences (FMIPA), Universitas Negeri Padang, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (789.088 KB) | DOI: 10.24036/eksakta/vol23-iss01/288

Abstract

Neonatalis is birth before 28 days of a baby. Factors that are considered to affect neonatal mortality include the number of visits in the 1st and 3 rd trimester, the number of pregnant women receiving Tetanus Diptheria Immunization, the estimated number of neonatal infants with complications, the number of infants receiving Hepatitis B Immunization for less than 24 hours, the number of infants receiving BCG Immunization and number of 1 and 3 neonatal visits. Neonatal mortality is still very rare so that the right analysis is used, namely Negative Binomial Regression. This research aim to investigate negative binomial regression in underdipersion on neonatal mortality at Jambi City. These two regression methods are specifically used for Poisson distributed data because they are rare. The stages of the research that will be carried out are the Poisson distribution test and the equidispersion assumption, parameter estimation, model feasibility test, and selection of the best model. The results obtained that the best model without the variable number of 3rd-trimester visits or without the variable number of infants who received BCG immunization with AIC was 36.3.
ANALISIS MODEL LOYALITAS PASIEN DI RSUD DR. RASIDIN PADANG DENGAN TEKNIK STRUCTURAL EQUATION MODELING (SEM) Gusmanely .; Ferra Yanuar; Dodi Devianto
Jurnal Matematika UNAND Vol 5, No 1 (2016)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.5.1.17-26.2016

Abstract

Abstrak. Salah satu upaya pemerintah dalam meningkatkan kesejahteraan rakyatadalah dengan pembangunan pelayanan kesehatan. Melalui pembangunan pelayanan kesehatanini diharapkan juga akan semakin meningkatkan derajat kesehatan masyarakat.Pelayanan kesehatan dapat ditinjau dari persepsi kepuasan dan loyalitas masyarakatterhadap kualitas pelayanan. Penelitian memberikan model loyalitas pasien pada RSUDdr. Rasidin Padang dengan menggunakan teknik structural equation modeling (SEM).Teknik SEM ini mempunyai kemampuan untuk menerangkan hubungan antara variabelindikator dan variabel laten secara serentak. Data yang digunakan adalah data primersebanyak 150 sampel yaitu responden yang pernah dan sedang mendapatkan layanankesehatan di RSUD dr. Rasidin Padang sejak Januari 2014. Pengumpulan data primerini dilakukan pada bulan April sampai Mei 2014. Penelitian ini menghasilkan bahwakepuasaan pasien terhadap layanan kesehatan di RSUD dr. Rasidin Padang berpengaruhsecara signikan terhadap loyalitas pasien. Sedangkan kualitas pelayanan mempengaruhiloyalitas secara tidak langsung, dengan faktor kualitas pelayanan sebagai mediator antarakedua faktor tersebut. Oleh karena itu untuk meningkatkan loyalitas masyarakatuntuk datang berobat ke rumah sakit maka tingkat kepuasaan dan kualitas pelayananharus ditingkatkan. Berdasarkan indikator kebaikan model, dapat ditunjukkan bahwamodel hasil analisis telah menyesuaikan data dengan baik dengan demikan model loyalitaspasien yang dihasilkan dapat diterima.
Model Project Based Learning pada Mata Kuliah Metode Peramalan Gusmi Kholijah; Corry Sormin; Gusmanely Z
AKSIOMA : Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol 14, No 2 (2023): AKSIOMA: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/aks.v14i2.16253

Abstract

Pendidikan tinggi memiliki tujuan terhadap capaian kualitas lulusan mahasiswa dalam bentuk sikap, keterampilan umum, keterampilan khusus dan pengetahuan. Pencapaian kualitas lulusan direalisasikan dalam mata kuliah yang diajarkan dalam perkuliahan yang dilaksanakan. Salah satunya dengan mengembangkan capaian pembelajaran mata kuliah melalui penelitian terhadap pembelajaran. Pembelajaran yang dilakukan harus menumbuhkan skill mahasiswa, sehingga pembelajaran yang diadakan berbasis kepada proyek. Pembelajaran dilakukan dengan proyek pada mata kuliah metode peramalan. Metode Peramalan memiliki capaian mata kuliah berupa keahlian dalam analisis data. Mata kuliah ini dapat dikerjakan dalam bentuk proyek pada topik analisis regresi sederhana, regresi berganda dan regresi dummy. Pelaksanaan proyek dikerjakan oleh mahasiswa dalam skema team-based yang dilaksanakan dalam bentuk tim. Kemudian mata kuliah ini juga dilaksanakan dalam bentuk penelitian dan pengembangan yang menghasilkan produk Capaian Pembelajaran Mata Kuliah, Silabus dan Kontrak Perkuliahan, Rencana Pembelajaran Semester, Rencana Tugas Project Mahasiswa atau Lembar Kerja Project Mahasiswa, Lembar Penilaian Hasil Belajar sesuai dengan model pembelajaran berbasis proyek, soal ujian serta rubrik penilaian yang telah di-review. Kemudian hasil evaluasi melalui indikator motivasi belajar dan indikator aktivitas belajar mahasiswa diperoleh bahwa persepsi yang baik terhadap kegiatan model pembelajaran Metode Peramalan menggunakan projek. Hasil angket persepsi tersebut dianalisis dengan uji reliabilitas, didapatkan nilai cronbach’s alpha sebesar 0,799. Nilai ini mengartikan bahwa reliabilitas mata kuliah metode peramalan tinggi. Hal ini menyampaikan bahwa angket persepsi mahasiswa terhadap mata kuliah metode peramalan tinggi.
PELATIHAN ANALISIS REGRESI DENGAN SOFTWARE STATISTIK UNTUK MENINGKATKAN KUALITAS PENELITIAN DOSEN POLITEKNIK KESEHATAN JAMBI gusmi kholijah; Niken Rarasati; Corry Sormin; Gusmanely Z; Jevi Perdana
JURNAL PADI (Pengabdian mAsyarakat Dosen Indonesia) Vol 6 No 1 (2023): Jurnal PADI (Pengabdian mAsyarakat Dosen Indonesia) Vol. 6 No. 1
Publisher : STKIP PGRI Sidoarjo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51836/jpadi.v6i1.585

Abstract

Lecturer is a profession that has the obligations of the Tridharma of Higher Education. Tridharma includes teaching, research and community service. Each tridharma element must be properly measured as the performance of a lecturer. Lecturer performance in research can be assessed from the quality of the output. The outputs of lecturer research activities are required to be published so that they can be known and become a public reference. Thus, published research results must be properly presented. Problems were found in analyzing the data by the lecturers of the Health Polytechnic of the Jambi Ministry of Health when carrying out the research. So far, data analysis has been limited to analysis of variance (ANOVA). The drawback in using analysis of variance alone in research is that errors will appear in drawing conclusions. Therefore, to overcome these problems, regression analysis training was held to improve the quality of lecturer research at the Jambi Ministry of Health Polytechnic as a form of dedication by lecturers from Jambi University. The activities carried out were in the form of workshops and practice of regression analysis for health cases using Minitab and SPSS software, besides that, interpretation of the results was also carried out. The community service activities carried out were carried out according to the plan, then this activity received a good response from the lecturers at the Jambi Health Polytechnic. This training activity also provides opportunities for communication and collaboration between lecturers from different fields and agencies. Keywords: Regression Analysis, Minitab, Community Service, SPSS
Penentuan Pola Inflasi Kota Jambi Menggunakan Analisis Spektral Berbantuan Software JASP Mardhotillah, Bunga; Multahadah, Cut; Gusmanely Z; Elisa, Edi
Multi Proximity: Jurnal Statistika Vol. 3 No. 1 (2024): Statistical Thinking and Problem Solving
Publisher : Universitas Jambi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22437/multiproximity.v3i1.40591

Abstract

Inflasi merupakan salah satu indikator krusial dalam mengidentifikasi kondisi perekonomian masyarakat. Pada bulan Juni 2023, Kota Jambi mengalami inflasi Month to Month (m-t-m) sebesar 0,07 persen dengan Indeks Harga Konsumen (IHK) sebesar 116,33. Selanjutnya pada Juni 2023, inflasi Year on Year (y-o-y) di Kota Jambi mencapai 2,01 persen. Tingkat inflasi Year to Date (y-t-d) di Kota Jambi adalah 1,24, Kota Jambi mengalami inflasi Month to Month (m-t-m) sebesar 0,41 persen dengan IHK sebesar 116,85. Mengingat inflasi sangat mempengaruhi pertumbuhan ekonomi dan berbagai faktor kesejahteraan masyarakat lainnya, diperlukan prediksi inflasi Kota Jambi. Alat analisis deret waktu yang sangat relevan untuk memprediksi inflasi adalah analisis spektral. Dalam konteks peramalan inflasi, analisis spektral adalah metode yang memanfaatkan transformasi Fourier untuk mengidentifikasi pola periodik dalam data inflasi. Penelitian ini bertujuan untuk memvisualisasikan pola inflasi Kota Jambi menggunakan data Inflasi Kota Jambi tahun 2001 s.d. 2023
Multilevel Modeling on Underdispersion Data Sormin, Corry; Rarasati, Niken; Gusmanely Z; Kashefi, Hamidreza
EKSAKTA: Berkala Ilmiah Bidang MIPA Vol. 24 No. 03 (2023): Eksakta : Berkala Ilmiah Bidang MIPA (E-ISSN : 2549-7464)
Publisher : Faculty of Mathematics and Natural Sciences (FMIPA), Universitas Negeri Padang, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24036/eksakta/vol23-iss03/297

Abstract

Binomial negative regression is able to handle poisson regression problem with underdispersion assumption. When the data has hierarchy and level that need to be calculated, regression is no longer appropriate to solve this problem, therefore binomial negative regression is used. To solve multilevel binomial negative regression modeling, several steps need to be fulfill: poisson assumption test and underdispersion assumption test, parameter estimation with expectation-maximization algorithm, variance components estimation, feasibility test with likelihood ratio test, significance parameter test with wald test and determining the best model. This research modeled the numbers of neonatal death in district as cluster 1 and small public health center as cluster 2, in the correlation with the number of visit on trimester 1 and 3, number of pregnant mother who have Tetanus Diphtheria vaccination, assumed number of neonatal babies with complication disease, numbers of babies who got Hepatitis B vaccination less than 24 hour, numbers of babies who got BCG vaccination and also number of visit neonatal 1 and 3.  The result shows that number of neonatal death is only affected by number of babies who had Hepatitis B vaccination less than 24 hour
Uji Brown - Forsythe Penilaian Hasil Proyek Mahasiswa Peminatan Matematika Murni, Matematika Terapan, dan Statistika pada Perkuliahan Metodologi Penelitian Mardhotillah, Bunga; Syafmen, Wardi; Gusmanely Z; Multahadah, Cut; Elisa, Edi
Multi Proximity: Jurnal Statistika Vol. 3 No. 2 (2024): Multi Proximity: Jurnal Statistika
Publisher : Universitas Jambi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22437/multiproximity.v3i2.29888

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk melakukan analisis komparatif menggunakan Uji Brown Forsythe dalam membandingkan penilaian hasil proyek inovasi pembelajaran yang dibuat oleh mahasiswa sebagai bentuk penerapan project based learning pada perkuliahan Metodologi Penelitian. Uji Brown – Forsythe adalah salah satu uji dalam keilmuan statistika untuk kesetaraan varians group dengan melakukan analisis varians pada transformasi variable respon. Sampel pada penelitian ini adalah sebanyak 40 orang mahasiswa program studi Matematika Universitas Jambi yang berasal dari kelas R-01 dan R-02 dan mengontrak Mata Kuliah Metodologi Penelitian pada Semester Ganjil 2024 – 2025, dengan rincian sebanyak 7 orang mahasiswa peminatan Matematika Murni, 16 orang Mahasiswa Peminatan Matematika Terapan, dan 17 orang Mahasiswa Peminatan Statistika. ANOVA dengan koreksi homogenitas menggunakan Uji Brown Forsythe, dengan F hitung sangat rendah, yaitu 0,030 dan p-value mendekati 10%, menunjukkan tidak terdapat perbedaan nilai hasil proyek mahasiswa pada Mata Kuliah Metodologi Penelitian berupa penyusunan proposal tugas akhir berbasis teknopreneurship menuirut peminatan yang dipilih
ANALISIS MODEL SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (SARIMA) UNTUK MEMPREDIKSI JUMLAH PENUMPANG KEBERANGKATAN DOMESTIK DI BANDARA SOEKARNO-HATTA Nabila Asyahidah; Gusmi Kholijah; Gusmanely Z
MUST: Journal of Mathematics Education, Science and Technology Vol 7 No 1 (2022): JULY
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/must.v7i1.13688

Abstract

Indonesia adalah negara kepulauan terbesar di dunia yang memiliki letak geografis yang berjauhan antar pulaunya. Banyaknya pulau yang tersebar di Indonesia menyebabkan mobilitas penduduk yang tinggi. Sehingga dibutuhkan suatu transportasi yang efektif dan efisien. Salah satunya yakni transportasi udara melalui Bandara Soekarno-Hatta yang termasuk sebagai bandara di dunia dengan jumlah penumpang yang meningkat ketika periode tertentu. Sehingga menyebabkan adanya ketidakseimbangan antara jumlah tiket keberangkatan dengan penumpang yang akan berangkat dari Bandara Soekarno-Hatta. Sehingga diperlukan suatu prediksi untuk memaksimalkan penjualan tiket ketika periode lonjakan penumpang dengan metode Seasonal Autoregresive Integrated Moving Average (SARIMA), sehingga dapat membantu pihak terkait dalam mengambil keputusan. Data yang dipakai yakni data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik Indonesia (BPS) dari bulan Januari 2016 sampai bulan Desember 2021. Model terbaik yang didapatkan yakni 12. Berdasarkan model didapatkan prediksi jumlah penumpang keberangkatan domestik di Bandara Soekarno-Hatta meningakat dari periode sebelumnya yakni di tahun 2021, dengan jumlah penumpang tertinggi terjadi pada bulan Desember.
SIMULASI MONTE CARLO UNTUK PERAMALAN PENYALURAN BERAS SPHP PADA BULOG KANWIL JAMBI Anggun Dwi Ariyanti; Gusmanely Z
Edumath : Jurnal Program Studi Pendidikan Matematika Vol 18 No 4 (2026): Volume 18 Nomor 4 Nopember 2026
Publisher : Program Studi Pendidikan Matematika Universitas PGRI Jombang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32682/635m8b92

Abstract

Beras merupakan salah satu komoditas pangan utama yang ketersediaan dan stabilitas harganya perlu dijaga. Perum BULOG turut berperan dalam menjaga ketersediaan dan stabilitas harga beras melalui penyaluran beras program Stabilisasi Pasokan dan Harga Pangan (SPHP). Informasi mengenai perkiraan jumlah penyaluran beras penting dalam perencanaan persediaan karena dapat menjadi bahan pertimbangan untuk menyesuaikan ketersediaan beras dengan kebutuhan penyaluran. Oleh karena itu, diperlukan peramalan untuk memperkirakan jumlah penyaluran beras pada periode berikutnya. Penelitian ini bertujuan meramalkan jumlah penyaluran beras SPHP di Perum BULOG Kantor Wilayah Jambi menggunakan simulasi Monte Carlo serta mengevaluasi tingkat kesalahan hasil peramalan. Data yang digunakan berupa data harian penyaluran beras SPHP pada Mei hingga Juli 2026 untuk menyimulasikan jumlah penyaluran pada Agustus 2026. Tingkat kesalahan hasil peramalan dievaluasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dengan membandingkan hasil simulasi dan data aktual. Hasil simulasi menunjukkan bahwa jumlah penyaluran beras SPHP pada Agustus 2026 diperkirakan sebesar 1.580.300 kg. Nilai MAPE yang diperoleh sebesar 17,77%, yang menunjukkan tingkat kesalahan hasil peramalan terhadap data aktual. Sehingga diperoleh kesimpulan bahwa hasil simulasi termasuk dalam kategori baik, dan simulasi Monte Carlo dapat dipertimbangkan dan berpotensi untuk digunakan dalam peramalan jumlah penyaluran beras SPHP pada periode berikutnya di Perum BULOG Kantor Wilayah Jambi
Co-Authors Anggun Dwi Ariyanti CAROLINA SIMANJUNTAK Corry Sormin Corry Sormin CUT MULTAHADAH Devianto, Dodi Elisa, Edi Gusmi Kholijah Jevi Perdana Kashefi, Hamidreza Mahya Ihsan Mardhotillah, Bunga Multahadah, Cut Nabila Asyahidah Niken Rarasati rarasati, niken Sormin, Corry Wardi Syafmen Wardi Syafmen Yanuar, Ferra Yurinanda, Sherli