Claim Missing Document
Check
Articles

Found 8 Documents
Search

Penerapan K-Means Cluster Di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Ketahanan Pangan Ewing Rudita Arini
Journal of Science Nusantara Vol 3 No 1 (2023): Maret 2023
Publisher : LPPM Universitas Nahdlatul Ulama Blitar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/jsnu.v3i1.866

Abstract

Pangan merupakan kebutuhan utama yang harus dipenuhi masyarakat. Jika ketahanan pangan terganggu, maka akan berdampak buruk bagi kehidupan bangsa. Analisis K-Means Cluster adalah salah satu metode pada Analisis Cluster non hirarki yang mengelompokkan data ke dalam satu atau lebih kelompok. Data-data yang mempunyai karakteristik yang sama dikelompokan dalam satu cluster dan data yang mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokan ke dalam cluster yang lain. Data-data yang digunakan pada penelitian ini adalah luas panen padi, produktivitas padi dan produksi beras pada 38 Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur tahun 2022. Ada tiga kelompok yang terbentuk yaitu Kabupaten/Kota dengan ketahanan pangan yang diduga rendah sebanyak 23 anggota, sedang sebanyak 9 anggota dan tinggi sebanyak 6 anggota.
Aplikasi Double Exponential Smoothing Holt untuk Meramalkan Indikator Kesehatan Indonesia Ewing Rudita Arini
Journal of Science Nusantara Vol 3 No 4 (2023): Volume 3, Nomor 4, Desember 2023
Publisher : LPPM Universitas Nahdlatul Ulama Blitar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/jsnu.v3i4.1352

Abstract

Abstrak Persalinan adalah proses fisiologis dan akhir perjalanan dari kehamilan seorang ibu. Tingginya tingkat kematian ibu saat persalinan dapat dicegah dengan pertolongan tenaga kesehatan yang terampil. Metode Double Exponential Smooting Holt adalah salah satu metode peramalan yang dapat digunakan pada data berpola tren. Data persentase persalinan ditolong tenaga kesehatan (dokter, bidan dan tenaga medis) tahun 2023-2023 cenderung memiliki pola data tren naik. Hasil perhitungan pada penelitian ini, tingkat kesalahan peramalan terkecil menggunakan MAD, MSE dan MAPE berturut-turut 0.97; 2.15; 1.18% dengan nilai parameter dan . Dari hasil tersebut dapat diramalkan persentase persalinan ditolong tenaga kesehatan (dokter, bidan dan tenaga medis) pada tahun 2024 sebesar 97.19, tahun 2025 sebesar 97.74 dan tahun 2026 sebesar 98.29. Katakunci: Peramalan, Double Exponential Smoothing Holt, Persalinan Abstract Childbirth is a physiological process and the end of a mother's pregnancy. The high rate of maternal death during childbirth can be prevented with the help of skilled health personnel. The Double Exponential Smoothing Holt method is a forecasting method that can be used on trend pattern data. Data on the percentage of births assisted by health workers (doctors, midwives and medical personnel) in 2023-2023 tends to have an upward trend data pattern. The calculation results in this study show that the smallest forecasting error rate using MAD, MSE and MAPE is 0.97; 2.15; 1.18% with parameter values ​​α=0.9 and β=0.5. From these results it can be predicted that the percentage of births assisted by health workers (doctors, midwives and medical personnel) in 2024 will be 97.19, in 2025 will be 97.74 and in 2026 it will be 98.29. Keyword: Forecasting, Double Exponential Smoothing Holt, Childbirth
K-Means dan K-Medoids Clustering Pada Kasus Tindak Pidana Khusus EWING RUDITA ARINI
Journal of Science Nusantara Vol 4 No 2 (2024): Vol 4 No 2 Juni 2024
Publisher : LPPM Universitas Nahdlatul Ulama Blitar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/jsnu.v4i2.1519

Abstract

Tindak pidana khusus merupakan bagian dari hukum pidana yang diatur dalam undang-undang. Pada penelitian ini, metode clustering yang digunakan adalah K-Means dan K-Medoids dan dievaluasi menggunakan Davies Bouldin Index. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data tindak pidana khusus tahun 2023. Berdasarkan perhitungan diperoleh nilai DBI K-Means lebih rendah dibandingkan DBI pada K-Medoids. Untuk itu, metode K-Means dipilih untuk data tindak pidana khusus. Adapun hasil K-Means clustering adalah cluster-I sebanyak 8 wilayah diduga rawan tinggi, cluster-II sebanyak 11 wilayah diduga rawan sedang dan cluster-III sebanyak 14 wilayah diduga rawan rendah
RANCANG BANGUN PROTOTIPE INTERNET OF THINGS UNTUK MONITORING PH AIR KOLAM IKAN KOI SECARA REALTIME Nurhadi, Nurhadi; Hakim, Muhammad Helmi; Arini, Ewing Rudita; Khasanah, Ulfa Niswatul; Khuluqi, Ahmad Machbubil; Amania, Fiki; Mustofa, Muhammad Fikri Aziz; Elmasari, Yandria
JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 9, No 2 (2024)
Publisher : STKIP PGRI Tulungagung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29100/jipi.v9i2.5791

Abstract

Derajat keasaman air sangat mempengaruhi proses kimiawi air, terutama bagi pembudidaya ikan yang memiliki hubungan yang sangat besar. pH ideal untuk kelangsungan hidup ikan memiliki rentang antara 4 – 11. Dari kebutuhan tersebut pemeliharaan pH kolam harus dijaga dalam kisaran pH tersebut, dalam penerapan yang dilakukan oleh peternak ikan mereka masih mengukur pH secara manual dimana dinilai kurang efisien. Dari permasalahan tersebut diperlukan alat monitoring pH yang efisien berupa alat kontrol pH berbasis IoT (Internet of Things), dalam pemanfaatanya alat kontrol pH dapat dikotrol melalui gadget masing-masing dan dapat dilihat secara real-time serta akan menampilkan data pH dengan grafik agar bisa dianalisis besaran pH persatuan waktu. Hasil rancangan alat pengotrol pH dapat dijadikan alat kontrol pH yang lebih efisien serta dimanfaatkan secara luas.
Analisis Efektivitas dan Pertumbuhan Retribusi Pasar Pada Dinas Perindustrian dan Perdagangan Kabupaten Blitar Laili, Azizatul; Robby, Rizka Rizqi; Arini, Ewing Rudita
Journal of Science Nusantara Vol 4 No 4 (2024): Vol 4 No 4 Desember 2024
Publisher : LPPM Universitas Nahdlatul Ulama Blitar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.28926/jsnu.v4i4.1670

Abstract

Retribusi pasar merupakan Sumber Pendapatan Asli Daerah (PAD) yang signifikan bagi Kabupaten Blitar, namun pengumpulan retribusi ini sering kali menghadapi kendala. Penelitian ini bertujuan untuk efektivitas dan pertumbuhan penerimaan retribusi pasar pada Dinas Perindustrian dan Perdagangan Kabupaten Blitar. Dengan menggunakan metode analisis kuantitatif, penelitian ini mengukur rasio efektivitas dan pertumbuhan retribusi pada tahun 2023, serta menerapkan regresi linier sederhana untuk memahami hubungan antara kedua variabel tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa rata-rata berada pada 62,94% dan tergolong kurang efektif. Fluktuasi pencapaian tertinggi sebesar 72,22% pada bulan Oktober dan terendah pada bulan April sebesar 49,58%. Pertumbuhan penerimaan juga bervariasi, dengan pertumbuhan tertinggi sebesar 30,75% pada bulan Mei dan penurunan terbesar sebesar -22,54% pada bulan April. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan pada rasio efektivitas dan pertumbuhan penerimaan retribusi pasar menunjukkan adanya hubungan positif dan kuat. Meskipun demikian, uji signifikansi menunjukkan bahwa tidak terdapat pengaruh signifikan antara kedua variabel pada tingkat signifikansi 5%.
Implementasi Metode Double Exponential Smoothing Brown Untuk Meramalkan Jumlah Penduduk Miskin Ngabidin, Zaenal; Sanwidi, Ardhi; Arini, Ewing Rudita
Euler : Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi EULER: Volume 11 Issue 2 December 2023
Publisher : Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37905/euler.v11i2.23054

Abstract

The poor population is a group of people who have limited economic resources sufficient to meet their basic needs. Based on the Badan Pusat Statistik Kabupaten Blitar, the Blitar Regency has seen an increase in poor people over the past three years. This is proven by the poverty presentation from 2019 to 2021, which has increased to 8.94, 9.33, and 9.65. This research predicts the number of poor people in Blitar Regency using Brown's Double Exponential Smoothing method. The results of calculating the best error values obtained from this research, MAD is 4.95, MSE is 49.47, and MAPE is 3.79. The error value calculation is obtained when the alpha error parameter = 0.7. The results of forecasting with Brown's Double Exponential Smoothing method on the number of poor people in Blitar Regency for the period 2023 to 2027 is as follows: Year 2023 amounting to 100.07259, in 2024 amounting to 96.52018, in 2025 amounting to 92.96777, in 2026 amounting89.42536, and in 2027 amounting 85.86295. Based on the results obtained, it is hoped that this forecasting can help the government determine appropriate policies to improve the welfare of the people of Blitar Regency.
Analisis Regresi Logistik Untuk Mengidentifikasi Faktor-faktor Risiko Penyakit Gagal Ginjal Kronik Pada Generasi Z di Universitas Nahdlatul Ulama Blitar Ellisa Nur Fitria; Galuh Tyasing Swatika; Ewing Rudita Arini; Ardhi Sanwidi
UJMC (Unisda Journal of Mathematics and Computer Science) Vol 11 No 1 (2025): Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Publisher : Mathematics Department, Faculty of Sciences and Technology Unisda Lamongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52166/ujmc.v11i1.10346

Abstract

Kidney failure is a condition in which kidney function does not work properly due to damage to the organ. In the Blitar region, the number of kidney failure patients in 2024 will fluctuate, with cases of chronic kidney failure not only experienced by the elderly, but also by young people. Therefore, this study focuses on generation Z as the main subject. The ordinal logistic regression model formed for the risk level of chronic kidney failure in generation Z at Nahdlatul Ulama University Blitar Class of 2021, namely: Logit 1 [P(Y<= 0|X)=-5,466-3,937 X6(0)-3,656 X6(1) and Logit 2 [P(Y<= 0|X)=-0,412-3,937 X6(0)-3,656 X6(0). Based on the results of the ordinal logistic regression analysis that has been carried out, it can be concluded that the variable that significantly influences the risk level of kidney failure in generation Z at Nahdlatul Ulama University, Blitar, Class of 2021 is the variable of the habit of holding urine (X6).
Analisis Faktor Acute Flaccid Paralysis Di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Regresi Poisson Inverse Gaussian Ma'rifatul Julviana; Rizka Rizqi Robby; Galuh Tyasing Swastika; Ewing Rudita Arini
UJMC (Unisda Journal of Mathematics and Computer Science) Vol 11 No 2 (2025): Unisda Journal of Mathematics and Computer Science
Publisher : Mathematics Department, Faculty of Sciences and Technology Unisda Lamongan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52166/ujmc.v11i2.10591

Abstract

Acute Flaccid Paralysis (AFP) is a paralysis condition that occurs suddenly and is weak, usually experienced by children under 15 years of age and is not caused by an accident. In 2005, Indonesia experienced its first case of the polio virus, when it almost received an international polio-free certificate. East Java Province, as one of the provinces with the largest population in Indonesia, has big challenges in controlling AFP cases. In this study there were 7 variables used including 1 dependent variable, namely the number of cases of Acute Flaccid Paralysis (AFP), and 6 independent variables including Population Density (), Percentage of Polio Immunization (), Number of Health Workers (), Percentage of Clean Water Availability (), Number of Poor Population (), and Human Development Index (HDI) (). In this research data, the variance value is much greater than the average (overdispersion), so to handle this, the Poisson inverse Gaussian regression method is used because it is very suitable for dealing with count data that experiences overdispersion. The best modeling form of Poisson inverse Gaussian regression for the number of AFP cases in East Java Province is as follows:. Based on hypothesis testing, the factors that have the most influence on the best model of AFP cases in East Java Province using Poisson inverse Gaussian (PIG) ​​regression are the Percentage of Polio Immunization (), and the Number of Health Workers (