Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.495
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Matematika Statistika JURNAL MATEMATIKA STATISTIKA DAN KOMPUTASI E-Dimas: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Jurnal Kreativitas PKM Variance : Journal of Statistics and Its Applications REKA ELKOMIKA: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat JAMBURA JOURNAL OF PROBABILITY AND STATISTICS Molucca Medica BAKTI : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Dedication : Jurnal Pengabdian Masyarakat Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Indonesian Journal of Statistics and Its Applications PENGAMATAN: Jurnal Pengabdian Masyarakat untuk Ilmu MIPA dan Terapannya
Ferry Kondo Lembang
Program Studi Statistika FMIPA Universitas Pattimura, Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Neuroscience Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 27 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 27 Documents
Search

 1   2   3 
Analisis Komparasi Performa Metode Double Exponential Smoothing Tipe Holt Dan Double Moving Average Untuk Peramalan Jumlah Penduduk Miskin Di Provinsi Maluku Kondo Lembang, Ferry; Makatita, Romy; Haumahu, Gabriella; Lewaherilla, Norisca
Jambura Journal of Probability and Statistics Vol 5, No 2 (2024): Jambura Journal of Probability and Statistics
Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37905/jjps.v5i2.23157

Abstract

The aim of this research is to compare the performance of the Holt type double exponential smoothing method and the double moving average method to predict the number of poor people in Maluku Province. The performance of these two forecasting methods was implemented on data on the number of poor people in Maluku Province from 2010 to 2021. The Holt type double exponential smoothing method and the double moving average method are often used as forecasting tools for non-stationary, non-seasonal and trend data types because they have The best level of accuracy is for time series data such as data on the number of poor people in Maluku Province. The results of a comparative analysis of the performance of the two methods based on the criteria for the smallest MAPE value, it was found that the Holt type double exponential smoothing method had better performance than the double moving average method for predicting the number of poor people in Maluku Province, producing the smallest MAPE value of 4.096. The forecast results for the number of poor people in Maluku Province for 2022 is 283.66 thousand people and for 2023 it is 276.78 thousand people. 
PEMODELAN PENGARUH IKLIM TERHADAP ANGKA KEJADIAN DEMAM BERDARAH DI KOTA AMBON MENGGUNAKAN METODE REGRESI GENERALIZED POISSON Ferry Kondo Lembang; Eysye Alchi Nara; Francis Yunito Rumlawang; Mozart Winston Talakua
Indonesian Journal of Statistics and Applications Vol 3 No 3 (2019)
Publisher : Departemen Statistika, IPB University dengan Forum Perguruan Tinggi Statistika (FORSTAT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/ijsa.v3i3.474

Abstract

Dengue Hemorrhagic Fever (DHF) is one of the dreaded diseases of the transition season. DHF is a disease found in tropical and subtropical regions that caused by Dengue virus which is transmitted through Aedes mosquitoes. According to the World Health Organization (WHO) data, it is stated that Indonesia is the country with the highest dengue fever case in Southeast Asia. The incidence of dengue fever in Indonesia tends to increase in the middle of the rainy season, and one of the regions in Indonesia with the high level of rainfall intensity is Ambon City. DHF cases in Ambon city increase from year to year due to the last five years the intensity of rainfall is very high. Therefore, this study aims to identify climate factors that affect the incidence of DHF in Ambon City by using Generalized Poisson Regression method. Generalized Poisson Regression is appropriately considered to analyze the causing factors DHF incidence because the rating case of DHF is usually the count data that following the Poisson distribution. The results showed that the smallest AIC value for the Generalized Poisson Regression model was 75.842 with significant variables is DHF in the city of Ambon were one month earlier, air humidity, rainfall, and air humidity two months earlier.
ARFIMA Modelling for Tectonic Earthquakes in The Maluku Region: Pemodelan ARFIMA untuk Kejadian Gempa Bumi Tektonik di Wilayah Maluku Ferry Kondo Lembang; Lexy Janzen Sinay; Asrul Irfanullah
Indonesian Journal of Statistics and Applications Vol 5 No 1 (2021)
Publisher : Departemen Statistika, IPB University dengan Forum Perguruan Tinggi Statistika (FORSTAT)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29244/ijsa.v5i1p39-49

Abstract

Maluku Province is one of the regions in Indonesia with a very active and very prone earthquake intensity because it is a meeting place for 3 (three) plates, namely the Eurasian, Pacific and Australian plates. In the last 100 years, the history of tectonic earthquakes with tsunamis that occurred in Indonesia was 25-30% occurring in the Maluku Sea and Banda Sea. Based on this fact, this study aims to analyze the incidence of tectonic earthquakes that occurred in the Maluku region and its surroundings using the Autoregressive Fractionally Integrated Moving Averages (ARFIMA) model which has the ability to explain long-term time series data (long memory). The results of the research data analysis show that the best model for predicting the number of tectonic earthquakes that occur in Maluku and its surroundings is ARFIMA (0; 0.712; 1) with an MSE value of 0.1156. Meanwhile, the best model for predicting the average magnitude of the number of tectonic earthquakes that occurred in Maluku and its surroundings is ARFIMA (0; -3,224 x 10-9; 1) with an MSE value of 0.01237. Based on the two best models, the prediction results obtained from the number of tectonic earthquakes and the average magnitude of the number of tectonic earthquakes that occurred in Maluku and its surroundings for the next three periods, namely the first period there were 31 tectonic earthquakes with an average magnitude of 4.38481 SR. the second period there were 32 tectonic earthquakes with an average magnitude of 4.38407, and the third period there were 32 tectonic earthquakes with an average magnitude of 4.38333.
Management of Hutumuri Village Infographics by Using Statistical Data Latupeirissa, Sanlly Joanne; Salhuteru, Rosalina; J. Wattimanela, Henry; Lembang, Ferry Kondo; J. Djami, Ronald; Y. Matdoan, Muhammad; S Laamena, Novita; Yudistira, Yudistira
REKA ELKOMIKA: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol 6, No 2 (2025): Reka Elkomika
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/rekaelkomika.v6i2.137-145

Abstract

The problem of Hutumuri village officials is that they are limited in presenting data visually so that the available data is difficult to understand by the community. Therefore, the team decided to provide training to Hutumuri village officials in managing and utilizing population statistics data to create effective and attractive infographics. Village officials were trained to understand the basics of statistics, how to interpret data, and techniques for creating infographics using MS Excel. The training also covered data visualization concepts, such as the selection of colors, typography, and icons to make infographics attractive. Infographics are used to publish population statistics in Hutumuri Village, and village officials can easily present data in visual form at meetings or community gatherings. By this community service activity, village officials better understand the concept of population statistics data, can calculate and present population statistics in Hutumuri Village.
ANALISIS REGRESI BERGANDA DENGAN METODE STEPWISE PADA DATA HBAT Kondolembang, Ferry
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 5 No 1 (2011): BAREKENG : Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1391.81 KB) | DOI: 10.30598/barekengvol5iss1pp15-20

Abstract

Multiple regression analysis as a statistical technique that can be used to analyze the relationship between a single dependent (respon) variable and several independent (peredictor) variables. Application for this analysis to be done specially in social economic. HBAT is a manufacture of paper products. Surveys of HBAT customer will be used to application multiple regression analysis in this paper to explain relationship satisfication between the other variables. Methods to selective entering and deleting among these variables until some overall criterion measure is achived. Objective methods for selecting variables that maximizes the prediction while employing the smallest number of variables. Results is the best model from multiple regression analysis is Y = -1.15106 + 0.36900 X6 - 0.41714 X7 + 0.31896 X9 + 0.17435 X11 + 0.77513 X12, means that customer satisfaction is significantly influenced by the complaint resolution, product quality, salesforce image, e-commerce activities, and product line. Besides that the assumptions in multiple regression analysis are met. SAS software has facility more complete than SPSS, Minitab, and R.
PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALLING DENGAN PENDEKATAN REGRESI BAYES ROBUST PCA (STUDI KASUS : DATA GCM STASIUN AMBON) Kondolembang, Ferry
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 6 No 2 (2012): BAREKENG : Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (544.194 KB) | DOI: 10.30598/barekengvol6iss2pp45-50

Abstract

Masalah mendasar dari prediksi prediksi model curah hujan adalah keakuratan model berdasarkan proses stokhastik skala global maupun skala kecil. Statistical Downscalling(SD) merupakan salah satu alternatif untuk mengatasi masalah tersebut. SD adalah model yang menghubungkan skala global GCM dengan skala yang lebih kecil (lokal) dengan jalanpra-pemrosesan .reduksi dimensi domain grid untuk mengatasi kasus multikolinearitas. Metode reduksi dimensi yang serikali digunakan adalah Principal Component Analysis(PCA). Namun PCA tidak dapat diandalkan jika ada pengamatan outlier dalam data, sehingga diperlukan reduksi dimensi yang robust. Reduksi dimensi robust menggunakanRobust Principal Component Analysis (ROBPCA) dengan estimator robust MCD. Dari hasil reduksi dimensi domain grid tersebut selanjutnya diregresikan dengan variabel responberupa data curah hujan di stasiun Ambon dengan pendekatan regresi Bayes. Pendekatan regresi Bayes ROBUST PCA menjadi salah satu alternatif pada pemodelan SD. HasilPenelitian menunjukkan Metode regresi Bayes ROBPCA cenderung lebih baik pada domain 8x8 dilihat pada kriteria kebaikan model RMSE terkecil yaitu 231,4 dan R-Squareterbesar 38,1% dibandingkan domain 3x3 dan domain 12x12
PENGGUNAAN METODE ANALISIS DISKRIMINAN, REGRESI LOGISTIK, NEURAL NETWORK, DAN MARS UNTUK ANALISIS PERMASALAHAN Kondo Lembang, Ferry; Rahakbauw, Dorteus L.
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 7 No 2 (2013): BAREKENG : Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (398.715 KB) | DOI: 10.30598/barekengvol7iss2pp47-51

Abstract

Masalah mendasar dalam permasalahan klasifikasi umumnya berkaitan dengan ketidakstabilan performansi atau kebaikan model mencakup aspek interpretasi model yang didapat dikaitkan dengan hubungan antara prediktor (input) dan respon (output), serta aspek ketepatan klasifikasi terutama pada objek baru yang tidak dimasukkan dalam pembentukan model (data testing). Analisis Diskriminan dan Regresi Logistik merupakan dua model klasik dari beberapa metode statistika yang digunakan untuk mengatasi masalah tersebut. Prinsip dasar kedua model klasik dalam permasalahan klasifikasi adalah adanya asumsi yang harus dipenuhi berkaitan dengan skala pengukuran prediktor, keterkaitan antara prediktor, dan distribusi bersama dari prediktor. Agar asumsi dari model klasik ini tidak menjadi syarat utama dalam masalah klasifikasi maka dikembangkan metode klasifikasi modern yaitu Neural Network (NN) dan MARS. Data HBAT dan data IRIS akan digunakan dalam penelitian ini untuk menilai kekonsistenan dan performansi model klasifikasi klasik dan model klasifikasi modern. Hasil empirik menunjukkan bahwa kekonsistenan performansi model klasifikasi klasik lebih baik daripada model klasifikasi modern.
PENILAIAN CARA MENGAJAR MENGGUNAKAN RANCANGAN ACAK LENGKAP Persulessy, Elvinus R.; Kondo Lembang, Ferry; Djidin, Herman
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 10 No 1 (2016): BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (918.322 KB) | DOI: 10.30598/barekengvol10iss1pp9-16

Abstract

Cara mengajar dosen merupakan suatu rangkaian kegiatan penyampaian materi kepada mahasiswa agar dapat menerima, menanggapi, menguasai, dan mengembangkan materi tersebut. Untuk dapat menentukan kualitas kinerja dosen perlu adanya kriteria yang jelas. Rancangan acak lengkap (RAL) merupakan rancangan yang paling sederhana diantara rancangan-rancangan percobaan yang lain. Perlakuan dalam rancangan ini menggunakan sistem pengacakan secara acak. Penelitian ini bertujuan untuk melihat peringkat cara mengajar dosen Matematika FMIPA Unpatti menurut mahasiswa Matematika FMIPA Unpatti. Penggunaan RAL pada penelitian ini hanya di peruntukkan membandingkan variabel perlakuan dengan syarat harus berdistribusi normal dan homogen. Berdasarkan penelitian yang telah dibuat dapat ditarik kesimpulan bahwa hasil peringkat cara mengajar dosen matematika FMIPA Unpatti menurut mahasiswa matematika FMIPA Unpatti dari yang tertinggi sampai yang terendah adalah 13, 3, 12, 14, 9, 16, 5, 15, 2, 1, 10, 6, 11, 7, 4 dan 8 dengan peringkat terbaik adalah dosen 13 dan 3, dan yang terendah adalah 7, 4 dan 8 Berdasarkan cara mengajar dosen, dosen 13 memiliki cara mengajar yang sama dengan cara mengajar dosen 3, 12, 14, 9, 16, 5, 15, 2, 1, 10, dan 6 tetapi berbeda dengan cara mengajar dosen 11, 7, 4, dan 8.
ANALISIS PREFERENSI PELANGGAN PT. PLN (PERSERO) DALAM MENENTUKAN ATRIBUT REKENING LISTRIK PRABAYAR DI KOTA AMBON DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALISIS KONJOIN Matdoan, Muh. Yahya; Persulessy, Elvinus R.; Kondo Lembang, Ferry
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 10 No 1 (2016): BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (806.634 KB) | DOI: 10.30598/barekengvol10iss1pp37-46

Abstract

Analisis konjoin merupakan salah satu teknik analisis multivariat yang digunakan untuk mengetahui preferensi konsumen terhadap suatu produk, baik berupa barang atau jasa dengan cara mengkombinasikan jumlah nilai dari masing - masing atribut yang terpisah. Oleh karena itu, penggunaan analisis konjoin sangat membantu penelitian dalam pemasaran terutama penting tidaknya suatu atribut beserta taraf dalam suatu produksi atau jasa. Hasil pengolahan analisis konjoin pada penelitian ini mendapatkan informasi bahwa faktor utama kepuasan pelanggan di Kota Ambon terhadap produk listrik prabayar yaitu konsumen lebih menyukai produk listrik prabayar yang memiliki garansi kerusakan, tempat pembelian voucher listrik di kios terdekat, tampilan warna rekening produk berwarna putih dan media pengaduan pelanggan melalui telepon.
ANALISIS PETA POSITIONING UNTUK RESTORAN BERDASARKAN PERSEPSI PELANGGAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE MULTIDIMENSIONAL SCALING Kondo Lembang, Ferry; Leunupun, Angelia C.; Talakua, Mozart W.
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 10 No 1 (2016): BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (845.121 KB) | DOI: 10.30598/barekengvol10iss1pp47-54

Abstract

Multidimensional Scaling (MDS) merupakan salah satu teknik peubah ganda yang dapat digunakan untuk menentukan posisi suatu objek berdasarkan penilaiannya kemiripannya.Tujuan penelitian ini adalah untuk memperoleh deskripsi pelanggan terhadap restoran serta mengetahui kemiripan antara rumah makan berdasarkan atribut-atribut yang dijadikan objek penelitian.Teknik analisis yang digunakan adalah Multidimensional Scaling Penelitian ini dilakukan dengan mengambil responden sebanyak 30 responden. Hasil dari peta analisis Multidimensional Scaling dapat dilihat bahwa Mister Basso dan Rice Bowl memiliki tingkat kemiripan pada cita rasa, harga, dan fasilitas karena jarak yang saling berdekatan. Sedangkan untuk restoran Solaria, 77 Es teller dan Bakso Lapangan Tembak Senayan menempati posisi yang relatif saling berjauhan antar satu dengan yang lain yang berarti ketiga restoran tidak mempunyai kemiripan atau ketidakmiripan. Hasil dari uji konsistensi dan kesamaan sikap responden juga menenjukan bahwa responden memiliki kesamaan sikap dalam menilai kemiripan masing-masing restoran.
Co-Authors Asrul Irfanullah Asrul Irfanullah Aulele, Salmon Notje Bension, Johan Bruiyf Carlos Salemba Latuihamallo Carlos Salemba Latuihamallo Djidin, Herman Dorteus Lodewiyk Rahakbauw Ernest Bonaventura Maskikit Eysye Alchi Nara H. W. M. Patty Haumahu, G. Haumahu, Gabriella J. Djami, Ronald J. Wattimanela, Henry Jamco, Juan Charles Johan Bruiyf Bension Laamena, Novita S. Leleury, Zeth A. Leunupun, Angelia C. Lewaherilla, Norisca Lexy Janzen Sinay Makatita, Romy Matdoan, Muh. Yahya Megawati Zein Waliulu Nanlohy, Y. W. A. Nanlohy, Yonlib Weldri Arnold Noija, Stazia Norisca Lewaherilla Noya Van Delsen, Marlon Stivo Nur Andini Patresya Yulita Lessil Persulessy, Elvinus R. Rahakbauw, Dorteus L. RAHAKBAUW, DORTEUS LODEWYIK Romer, Christof F. Ronald Jhon Djami Rosalina Salhuteru Rosanti Laing RUMLAWANG, FRANCIS YUNITO S Laamena, Novita Salawono, Nita Salmon Notje Aulele Samin Radjid Sarah Risambessy Talakua, Mozart W. Talakua, Mozart Winston Tehuayo, L. Tuanaya, Nur Amaliya Van Delsen, M. S. Noya Y. Matdoan, Muhammad Yudistira Yudistira Zamrah Mutmainah