Garuda - Garba Rujukan Digital

Pendampingan Perencanaan Berbasis Data di SMK Negeri 4 Kendari dengan Pendekatan Service Learning Makkulau, Makkulau; Baharuddin, Baharuddin; Ampa, Andi Tenri; Saidi, La Ode; Amirullah, Amirullah; Hartini, Hartini; Daswan, Lestari; Setiawan, Muhammad Nandar; Apriyanti, Nina; Setiawan, Idul
INSANIYAH Vol 3, No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : IAIN Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31332/insaniyah.v3i2.10725

Kegiatan pengabdian pada masyarakat melalui Pengabdian Program Kemitraan Masyarakat Internal Universitas Halu Oleo (PKMI UHO) ini dilaksanakan dalam bentuk pelatihan/workshop dan bimbingan teknis serta pendampingan metode/cara dalam perencanaan berbasis data. Berdasarkan permasalahan dan justifikasi program PKMI bersama Mitra, yaitu Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Negeri 4 Kendari, maka solusi yang dilakukan adalah memberikan pendampingan berbasis data. Tujuan kegiatan ini adalah agar semakin banyak dunia pengelola pendidikan yang memahami rapor pendidikan, sehingga mampu mengidentifikasi permasalahan, mencari akar masalah, dan memberikan solusi penyelesaian masalah melalui Perencanaan Berbasis Data. Melalui kegiatan ini, diharapkan SMK Negeri 4 Kendari dapat meningkatkan mutu pendidikan dan melaksanakan program "link and match" dengan industri sebagai langkah dalam menciptakan lulusan yang kompeten dan siap kerja. Workshop ini menjadi langkah penting bagi penguatan soft skill guru serta keterampilan teknis dalam merencanakan program pendidikan yang lebih berkualitas dan berorientasi pada data. Masalah yang didapatkan di lapangan adalah masih minimnya pengetahuan guru dalam hal pengolahan data dengan software. Dengan pelaksanaan Workshop ini diharapkan untuk menambah ilmu pengetahuan dan memberi arahan ataupun hal terkait dengan Perencanaan Berbasis Data demi untuk penguatan soft skill guru, operator, dan yang berkepentingan.Kata Kunci: Basis data, Rapor Pendidikan, Service Learning, Soft skill, dan Workshop.

Pendampingan Perencanaan Berbasis Data di SMK Negeri 4 Kendari dengan Pendekatan Service Learning Makkulau, Makkulau; Baharuddin, Baharuddin; Ampa, Andi Tenri; Saidi, La Ode; Amirullah, Amirullah; Hartini, Hartini; Daswan, Lestari; Setiawan, Muhammad Nandar; Apriyanti, Nina; Setiawan, Idul
INSANIYAH Vol 3, No 2 (2024): Desember 2024
Publisher : IAIN Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31332/insaniyah.v3i2.10725

Kegiatan pengabdian pada masyarakat melalui Pengabdian Program Kemitraan Masyarakat Internal Universitas Halu Oleo (PKMI UHO) ini dilaksanakan dalam bentuk pelatihan/workshop dan bimbingan teknis serta pendampingan metode/cara dalam perencanaan berbasis data. Berdasarkan permasalahan dan justifikasi program PKMI bersama Mitra, yaitu Sekolah Menengah Kejuruan (SMK) Negeri 4 Kendari, maka solusi yang dilakukan adalah memberikan pendampingan berbasis data. Tujuan kegiatan ini adalah agar semakin banyak dunia pengelola pendidikan yang memahami rapor pendidikan, sehingga mampu mengidentifikasi permasalahan, mencari akar masalah, dan memberikan solusi penyelesaian masalah melalui Perencanaan Berbasis Data. Melalui kegiatan ini, diharapkan SMK Negeri 4 Kendari dapat meningkatkan mutu pendidikan dan melaksanakan program "link and match" dengan industri sebagai langkah dalam menciptakan lulusan yang kompeten dan siap kerja. Workshop ini menjadi langkah penting bagi penguatan soft skill guru serta keterampilan teknis dalam merencanakan program pendidikan yang lebih berkualitas dan berorientasi pada data. Masalah yang didapatkan di lapangan adalah masih minimnya pengetahuan guru dalam hal pengolahan data dengan software. Dengan pelaksanaan Workshop ini diharapkan untuk menambah ilmu pengetahuan dan memberi arahan ataupun hal terkait dengan Perencanaan Berbasis Data demi untuk penguatan soft skill guru, operator, dan yang berkepentingan.Kata Kunci: Basis data, Rapor Pendidikan, Service Learning, Soft skill, dan Workshop.

Penggunaan Metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk Peramalan Data Inflasi di Indonesia Makkulau; Ampa, Andi Tenri; Saidi, La Ode; Baharuddin; Amirullah; Hartini
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 2 No 2: Oktober (2024)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Inflasi merupakan gejala krisis ekonomi yang melanda suatu negara dan sangat merugikan bagi negara itu sendiri, analisis yang tepat untuk meramalkan data inflasi yaitu metode ARIMA. Metode ARIMA merupakan suatu metode akurat yang mewakili pola masa lalu dan masa depan dari suatu data deret waktu sebab menggunakan pendekatan iteratif dalam mengidentifikasikan suatu model yang paling tepat dari berbagai model yang ada. ARIMA dinotasikan ARIMA (p,d,q). Tujuan penelitian ini adalah untuk melihat model terbaik dalam meramalkan inflasi di Indonesia menggunakan metode ARIMA. Diperoleh ARIMA terbaik yaitu ARIMA (2,0,0) dengan nilai MSE terkecil yaitu sebesar 0,2417. Selanjutnya dilakukan peramalan data inflasi di Indonesia untuk sepuluh bulan mendatang, yaitu 0,171; 0,538; 0,646; 0,569; 0,486; 0,469; 0,490; 0,508; 0,511; dan 0,505.

Peramalan Jumlah Penumpang DAMRI Rute Kendari-Mawasangka menggunakan Metode ARIMA, Single Moving Average dan Single Exponential Smoothing Laome, Lilis; K, Raida; Abapihi, Bahriddin; Baharuddin; Ruslan; Ihwal, Muhammad; Makkulau
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 2 No 2: Oktober (2024)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode ARIMA, Single Moving Average, dan Single Exponential Smoothing dalam meramalkan jumlah penumpang DAMRI Rute Kendari-Mawasangka. Data yang digunakan adalah jumlah penumpang DAMRI dari Januari 2021 hingga Juni 2024. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Single Exponential Smoothing dengan parameter α = 0,3 merupakan model terbaik berdasarkan nilai MSE terkecil sebesar 141.883, dibandingkan dua metode lainnya. Berdasarkan model terbaik tersebut, diperoleh peramalan jumlah penumpang DAMRI enam bulan ke depan sebesar 1.935, 1.354, 948, 663, 464, dan 325. Hasil ini mengindikasikan adanya tren penurunan jumlah penumpang DAMRI setiap bulan, yang dapat menjadi bahan pertimbangan dalam perencanaan dan pengelolaan layanan transportasi.

Pemodelan Regresi Spasial pada Tingkat Kemiskinan di Pulau Sulawesi Said, Baharuddin; Agusrawati, Agusrawati; Laome, Lilis
ESTIMASI: Journal of Statistics and Its Application Vol. 6, No. 1, Januari, 2025 : Estimasi
Publisher : Hasanuddin University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20956/ejsa.v6i1.40494

In regression analysis, the independence assumption of the error terms is often violated when working with spatial data. The 2023 poverty incidence data across regencies/municipalities on Sulawesi Island indicate the presence of spatial autocorrelation. This study aims to compare the performance of classical regression, spatial autoregressive model (SAR), and spatial error model (SEM) in modeling poverty incidence on the island. The regency/municipality-level data used in the study is secondary data published by BPS-Statistics Indonesia. The findings reveal that the SEM model provides more accurate parameter estimates compared to classical regression and SAR model. Factors that have a significant influence on the poverty incidence (Y) in a regency/municipality are life expectancy (X1), expenditure per capita (X2), and the error terms for the nearest neighboring regions (λ).

MODELING GENDER DEVELOPMENT INDEX IN SOUTHEAST SULAWESI PROVINCE USING SEMIPARAMETRIC KERNEL REGRESSION Ampa, Andi Tenri; Laome, Lilis; Ridwan, Muhammad; Baharuddin, Baharuddin; Makkulau, Makkulau
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 19 No 3 (2025): BAREKENG: Journal of Mathematics and Its Application
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/barekengvol19iss3pp1525-1536

The issue of gender equality in Southeast Sulawesi still needs further attention, as indicated by the uneven value of the Gender Development Index (GDI) in each district/city in the region. Therefore, an in-depth analysis is needed to identify factors that affect the GDI. One method that can be used is semiparametric regression with the Nadaraya-Watson estimator, which allows modeling the relationship between variables with more flexibility. This study aims to build a semiparametric regression model to identify factors that contribute to HDI in Southeast Sulawesi Province. The results of the analysis showed that the optimal bandwidth values obtained were h1= 1.57, h2=0.49, h3=2.50 and h4=4.61. The resulting model has an R2 and MSE values of 99.8% and 0.14% respectively, indicating that the model has high accuracy in explaining the overall variation in GDI.

MODELING GENDER DEVELOPMENT INDEX IN SOUTHEAST SULAWESI PROVINCE USING SEMIPARAMETRIC KERNEL REGRESSION Ampa, Andi Tenri; Laome, Lilis; Ridwan, Muhammad; Baharuddin, Baharuddin; Makkulau, Makkulau
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 19 No 3 (2025): BAREKENG: Journal of Mathematics and Its Application
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/barekengvol19iss3pp1525-1536

The issue of gender equality in Southeast Sulawesi still needs further attention, as indicated by the uneven value of the Gender Development Index (GDI) in each district/city in the region. Therefore, an in-depth analysis is needed to identify factors that affect the GDI. One method that can be used is semiparametric regression with the Nadaraya-Watson estimator, which allows modeling the relationship between variables with more flexibility. This study aims to build a semiparametric regression model to identify factors that contribute to HDI in Southeast Sulawesi Province. The results of the analysis showed that the optimal bandwidth values obtained were h1= 1.57, h2=0.49, h3=2.50 and h4=4.61. The resulting model has an R2 and MSE values of 99.8% and 0.14% respectively, indicating that the model has high accuracy in explaining the overall variation in GDI.

Pemodelan Regresi Berganda pada Jumlah Penduduk Miskin di Indonesia Baharuddin; Arianti, Refika Allya; Ihwal, Muhammad; Makkulau; Laome, Lilis; Ampa, Andi Tenri
Arus Jurnal Sains dan Teknologi Vol 3 No 1: April (2025)
Publisher : Arden Jaya Publisher

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57250/ajst.v3i1.1445

Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang memengaruhi jumlah penduduk miskin di Indonesia. Ada lima variabel yang dijadikan sebagai prediktor. Data jumlah penduduk miskin (Y) tahun 2024 di tingkat provinsi diperoleh dari Badan Pusat Statistik. Metode penelitian menggunakan pendekatan kuantitatif dengan analisis regresi linear berganda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa: (1) peningkatan Tingkat Pengangguran Terbuka (X1) berpengaruh signifikan terhadap pertambahan jumlah penduduk miskin; (2) peningkatan Angka Melek Huruf (X2) berkontribusi signifikan terhadap penurunan jumlah penduduk miskin; (3) kenaikan pengeluaran per kapita yang disesuaikan (X3) secara signifikan berdampak pada bertambahnya jumlah penduduk miskin; (4) peningkatan Angka Partisipasi Kasar perguruan tinggi (X4) memiliki pengaruh signifikan terhadap penurunan jumlah penduduk miskin; dan (5) kenaikan Upah Minimum Provinsi (X5) berdampak signifikan pada penurunan jumlah penduduk miskin di Indonesia.

Title

Found 28 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 28 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 28 Documents
Search