Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.513
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sains Matematika dan Statistika Variance : Journal of Statistics and Its Applications Jurnal Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam LLDikti Wilayah 1 (JUMPA) Pattimura International Journal of Mathematics (PIJMath) Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya PENGAMATAN: Jurnal Pengabdian Masyarakat untuk Ilmu MIPA dan Terapannya
Matdoan, M. Y.
Unknown Affiliation
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Astronomy Automotive Engineering Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Electrical & Electronics Engineering Engineering Environmental Science Mathematics Mechanical Engineering Neuroscience Physics

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

Found 9 Documents
Search

 1 
Application of x-means alghorithm for district/city clustering based on povetry rate in Maluku Islands and Papua Matdoan, M. Y.; Igo, La
Jurnal Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam LLDikti Wilayah 1 (JUMPA) Vol. 3 No. 1 (2023): March: Mathematics and natural science
Publisher : Lembaga Layanan Pendidikan Tinggi Wilayah I Sumatra Utara (LLDikti I)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.54076/jumpa.v3i1.270

Abstract

Based on the Central Statistics Agency in 2022, the percentage and number of poor people according to islands in March 2022 explained that the largest number of poor people are on Maluku Island and Papua, 19.89 percent. This research used data mining techniques with the X-Means Clustering method. The data in this study was taken from the website of the Central Statistics Agency (BPS) of Maluku, North Maluku, Papua, and West Papua consisting of 63 regencies/cities with 8 variables. Then all the data was processed with Rapidminner and produced 3 clusters, namely cluster 0 consisting of Buru, Western Seram, Central Halmahera, Sula Islands, South Halmahera, North Halmahera, East Halmahera, Morotai Island, Jayapura, Nabire, Biak Numfor, Paniai, Pucak Jaya, Mimika, Tolikra, Nduga, Puncak and Manokwari. Cluster 1 consists of Tanimbar Islands, Southeast Maluku, Aru Islands, Eastern Seram, Southwest Maluku, South Buru, Tual, West Halmahera, Taliabu Island, Ternate, Tidore Islands, Yapen Islands, Boven Digoel, Mappi, Asmat, Star Mountains, Sarmi, Keerom, Waropen, Supiori, Mamberamo Jaya, Central Mamberamo, Yalimo, Dogiyai, Intan Jaya, Deiyai, Fakfak, Kaimana, Wondama Bay, Bentuni Bay, South Sorong, Sorong, Raja Ampat, Tambrauw, Maybrat, South Manokwari and Arfak Mountains and cluster 2 consisting of Central Maluku, Ambon, Merauke, Jayawijaya, Yahukimo, Lanny Jaya, Jayapura City, and Sorong City.
PENERAPAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK KLASIFIKASI KABUPATEN TERTINGGAL DI PROVINSI MALUKU Palisoa, N. F.; Sinay, L. J.; Matdoan, M. Y.; Yudistira, Yudistira; Bakarbessy, Lusye
Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 2 No 2 (2023): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/parameterv2i02pp79-86

Abstract

Daerah tertinggal merupakan daerah yang memiliki masyarakat serta kondisi daerahnya kurang berkembang jika dibandingkan dengan daerah lain dalam skala nasional. Pemerataan pengembangan dan pembangunan daerah sangat penting untuk menjamin kesetaraan dan keseimbangan sosial ekonomi demi mencegah adanya daerah tertinggal. Provinsi Maluku merupakan salah satu daerah yang terletak di Kawasan Timur Indonesia dan merupakan salah satu propinsi dengan daerah tertinggal terbanyak yaitu sebanyak 6 kabupaten dari 11 kabupaten/kota. Untuk itu, perlu dilakukan pengklasifikasian wilayah agar dapat menentukan prioritas dalam pemerataan pembangunan yang cepat dan tepat sasaran. Salah satu metode statistika yang dapat digunakan dalam melakukan klasifikasi yaitu Support Vector Machine (SVM). Kelebihan SVM dibandingkan dengan metode lain adalah mampu menghasilkan model klasifikasi yang baik dengan akurasi yang lebih tinggi. Penelitian ini diperoleh hasil bahwa dengan menggunakan metode SVM diperoleh fungsi kernel terbaik yaitu fungsi kernel linear dengan parameter C=1 dan mampu mengklasifikasikan secara benar sebesar 76,13%. Sedangkan error rate model sebesar 23,87%, dimana kabupaten yang awalnya dikategorikan tidak tertinggal menjadi tertinggal ada 3 yaitu Kabupaten Maluku Tenggara, Maluku Tengah, dan Buru. Sementara kabupaten yang awalnya dikategorikan tertinggal menjadi tidak tertinggal juga ada 3 yaitu Kabupaten Seram Bagian Barat, Maluku Tenggara Barat, dan Maluku Barat Daya.
PELATIHAN APLIKASI GEOGEBRA BAGI GURU MATEMATIKA DI SMP NEGERI 3 AMBON Patty, Henry W. M.; Wattimanela, H. J.; Latupeirissa, S. J.; Matdoan, M. Y.
PENGAMATAN: Jurnal Pengabdian Masyarakat untuk Ilmu MIPA dan Terapannya Vol 1 No 1 (2023): PENGAMATAN: Jurnal Pengabdian Masyarakat untuk Ilmu MIPA dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/pengamatanv1i1p1-9

Abstract

Aplikasi GeoGebra adalah salah satu aplikasi yang dapat digunakan bebas dan mudah dalam memfasilitasi penggunannya untuk menampilkan secara visual konsep-konsep matematika. Mata pelajaran matematika pada tingkat SMP yang memuat materi aljabar, geometri dan statistika dimana materi-materi tersebut memerlukan ilustrasi visual yang representatif agar lebih mudah dipahami oleh siswa sehingga guru dapat memanfaatkan aplikasi GeoGebra sebagai alat bantu untuk pemecahan masalah tersebut. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat berupa pelatihan aplikasi GeoGebra bagi guru matematika di SMP Negeri 3 Ambon ini diharapkan dapat membantu guru dalam hal pembuatan ilustrasi secara visual tentang materi aljabar, geometri dan statistika sehingga siswa lebih mudah dalam memahami konsep materi-materi tersebut.
PENERAPAN PROGRAM PINTAR STATISTIK UNTUK MENUNJANG PENELITIAN GURU PADA SMA NEGERI 17 MALUKU TENGAH Matdoan, M. Y.; Wattimanela, H. J.; Kondolembang, F.; Haumahu, G.; Salhuteru, R.; Nanlohy, Y. W. A.; Jamco, J.
PENGAMATAN: Jurnal Pengabdian Masyarakat untuk Ilmu MIPA dan Terapannya Vol 1 No 1 (2023): PENGAMATAN: Jurnal Pengabdian Masyarakat untuk Ilmu MIPA dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/pengamatanv1i1p10-17

Abstract

Statistik merupakan alat bantu dalam sebuah penelitian yang berorientasi pada paradigma kuantitatif dan dapat digunakan sebagai pengmbil keputusan. Guru merupakan garda terdepan dalam memberantas buta huruf pada anak usia muda. Oleh karena itu, dibutuhkan guru yang memiliki kualifikasi tidak hanya sebagai pendidik maupun juga sebagai peneliti di bidang pendidikan. Dalam penelitian, seorang guru wajib mengetahui aplikasi statisik agar membantu dalam melakukan penelitian baik penelitian kuantitatif maupun penelitian kualitatif. Berdasarkan informasi, masih terdapat sebagian besar Guru tidak mengetahui bahkan tidak mendengar aplikasi statistik dalam membantu mengolah data maupun dapat membantu mememecakah permsalahan yang terjadi khususnya di bidang pendidikan. Untuk mengatasi masalah tersebut, tujun dilakukan kegiatan ini yaitu, memperkenalkan konsep dasar statistika dan melakukan pelatihan kepada guru terkait dengan aplikasi MINITAB dan penerapannya pada bidang pendidikan serta melatih guru dalam melakukan penulisan ilmiah. Kegiatan PkM ini dilaksanakan di SMA Negeri 17 Kabupaten Maluku Tengah yang diikuti oleh 30 peserta pelatihan. Kegiatan pelatihan PkM ini dilakasanakan dengan efektif dan efesian. Adapun 97% guru merasa sangat paham atas pelatihan yang diberikan sementara itu sebanyak 3% guru merasa paham atas pelatihan yang diberikan. Selain itu, semua guru juga merasa sangat puas atas pelaksanaan PkM di SMA Negeri 17 Kabupaten Maluku Tengah dengan menghasilkan karya tulis yang berbentuk jurnal yang siap dipublikasi oleh setiap guru.
CLUSTERING SHRIMP DISTRIBUTION IN INDONESIA USING THE X-MEANS CLUSTERING ALGORITHM Fadhilah, Rahmi; Matdoan, M. Y.; Safira, Dinda Ayu; Tahalea, Sylvert Prian
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 6 No 1 (2024): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications
Publisher : Statistics Study Programme, Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, University of Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/variancevol6iss1page49-54

Abstract

Shrimp is one of the marine biological resources available in almost all Indonesian waters and is one of the mainstay export commodities from the fisheries sub-sector. This is expected to improve the welfare of the community, so it is necessary to cluster the distribution of shrimp in Indonesia. Clustering is a data mining technique used to group data or partition datasets into subsets. One of the best clustering algorithms is X-means. X-means clustering is used to solve one of the main disadvantages of K-means clustering, namely the need for prior knowledge of the number of clusters (K). The purpose of this research is to obtain the results of clustering the distribution of shrimp in Indonesia using the X-means clustering algorithm. The data used in this study comes from the publication of Marine and Coastal Resources Statistics 2022 by the Central Bureau of Statistics of the Republic of Indonesia. This study obtained the results that there are 3 clusters in the clusterization of shrimp distribution in Indonesia. Cluster 0 consists of 1 province, cluster 1 consists of 27 provinces, and cluster 2 consists of 6 provinces.
PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLUSTERISASI KABUPATEN/KOTA BERDASARKAN TINGKAT KEMISKINAN DI KEPULAUAN MALUKU DAN PAPUA Matdoan, M. Y.; Igo, La; Rumeon, Ramli; Fadhilah, Rahmi; Laamena, N. S.
Jurnal Sains Matematika dan Statistika Vol 10, No 1 (2024): JSMS Januari 2024
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jsms.v10i1.21260

Abstract

Berdasarkan data Badan Pusat Statistik Tahun 2022 menunjukan bahwa persentase penduduk miskin terbesar berasal dari Kepulauan Maluku dan Papua. Penelitian ini menggunakan meotde K-Means untuk klusterisasi kabupaten/kota berdasarkan tingkat kemiskinan. Data yang diperoleh pada penelitian ini berasal dari BPS Provinsi Papua, Papua Barat, Maluku dan Maluku Utara yang terdiri dari 63 kabupaten/kota dengan 8 menggunakan variabel. Penelitian ini disimpulkan bahwa terdapat 3 kluster dalam tingkat kemiskinan di Kepulauan Papua dan Maluku. Kluster 0 terdiri atas Kabupaten Maluku Tengah, Kota Ambon, Kota Merauke, Jayawijaya, Kota Jayapura, Lanni Jaya dan Kota Sorong. Cluster 1 yang terdiri atas Kabupaten Seram Bagian Barat, Buru, Halmahera Tengah, Halmahera Selatan, Halmahera Timur, Halmahera Utara, Kepulauan Sula, Pulau Morotai, Jayapura, Biak Numfor, Puncak Jaya, Nabire, Paniai, Mimika, Tolikara, Yahukimo, Puncak, Manokwari dan Nduga. Selanjutnya cluster 2 yang terdiri atas Kepulaun Tanimbar, Maluku Tenggara, Kepulaun Aru, Seram Bagian Timur, Maluku Barat Daya, Buru Selatan, Tual, Halmahera Barat, Pulau Taliabu, Ternate, Tidore Kepulauan, Kepulauan Yapen,  Mappi, Boven Digoel, Asmat, Sarmi, Pegunungan Bintang, Keerom, Supiori, Waropen, Mamberamo Raya, Yalimo, Dogiyai, Mamberamo Tengah, Intan Jaya, Deiyai, Kaimana, Teluk Wondama, Fakfak, Teluk Bintuni, Sorong Selatan, Sorong, Tambrauw, Raja Ampat Maybrat, Pegunungan Arfak  dan Manokwari Selatan. Kata Kunci:  Kemiskinan, Klustering, K-Means.
PENERAPAN REGRESI LINIER BERGANDA UNTUK MENGETAHUI PENGARUH KINERJA DOSEN DAN MOTIVASI BELAJAR TERHADAP IPS MAHASISWA DALAM PEMBELAJARAN DARING L, Rosanti; Matdoan, M. Y.; Bakarbessy, Lusye; Loklomin, S. B; Yudistira, Yudistira; Seknun, M. F.
Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 1 No 2 (2022): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/parameterv1i2pp87-96

Abstract

Pendidikan merupakan usaha sadar dan terencana dalam rangka mengembangkan sumber daya manusia yang berkualitas sehingga dapat menghadapi persaingan dan tantangan dunia yang terus berkembang. Pada tahun 2020 pemerintah telah mengeluarkan kebijakan pembelajaran secara daring. Hal ini dilakukan untuk mengantisipasi penularan virus corona (Covid-19). Dalam pembelajaran daring, mahasiswa dan dosen dapat mengikuti proses belajar mengajar dimana saja dan kapan saja sehingga belajar mengajar bisa tetap dilaksanakan dengan baik, meskipun berada pada masa pendemi covid-19. Pembelajaran daring dimasa pandemi Covid-19 belum bisa dikatakan optimal dan masih menghadapi berbagai permasalahan baik teknis ataupun non teknis. Hal ini diduga dipengaruhi oleh kinerja dosen dan motivasi belajar mahasiswa yang berdampak langsung kepada Indeks Prestasi Semester (IPS) mahasiswa. Penelitian ini dilakukan di Program Studi Statistika FMIPA Universitas Pattimura dengan menggunakan metode analisis regresi linier berganda. Diperoleh hasil bahwa dosen program studi statistika fmipa unpatti memiliki kinerja yang baik dan motivasi belajar mahasiswa dikategorikan tinggi. Selain itu, Indeks Prestasi Mahasiswa (IPS) program studi statistika fmipa unpatti berada pada kategori sangat memuaskan. Adapun pengujian analisis regresi berganda diperoleh hasil bahwa variabel kinerja dosen dan motivasi belajar mahasiswa program studi statistika fmipa unpatti dapat mempengaruhi IPS mahasiswa dengan koefisien determinasi ( ) sebesar 0,685 (68,5%).
Implementation of Centroid Clustering Method for Industrial Clusterization in Regencies and Cities in Maluku Province Matdoan, M. Y.; Fadhilah, Rahmi; Laamena, N. S.; Safira, Dinda Ayu; Loklomin, S. B.
Pattimura International Journal of Mathematics (PIJMath) Vol 3 No 1 (2024): Pattimura International Journal of Mathematics (PIJMath)
Publisher : Pattimura University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/pijmathvol3iss1pp09-14

Abstract

The industrial sector has a vital role in economic development. In addition to increasing state revenue, the industrial sector can also provide business opportunities that make a positive contribution to efforts to equalize community welfare. The limited employment opportunities available in Maluku Province need to be balanced with the increase in the labor force, which significantly impacts the high unemployment. Basically, the high unemployment rate will significantly impact economic development, which aims to improve the standard of living of the people in Maluku Province. Centroid Linkage is the average of all objects in the cluster, and the distance. The distance between the cluster centroids is what separates two clusters. Cluster centroid is the center value of observations on variables in a set of cluster variables. The purpose of this research is to cluster the distribution of industries in regencies and cities in Maluku Province using data from BPS Maluku Province. This study obtained the results that there are 3 clusters formed in the clusterization of industry in regencies and cities in Maluku Province, namely cluster 1 consisting of Tanimbar Islands Regency. Cluster 2 consists of Buru, South Buru, West Seram, East Seram, Central Maluku, Tual City, Southeast Maluku, and Aru Islands Regency. Furthermore, Cluster 3 consists of Ambon City and Southwest Maluku.
Application of Demerit Chart and Fuzzy Demerit Chart for Monitoring Paper Production Matdoan, M. Y.; Talakua, A. H.; Marsono, Marsono; Safira, D. A.; Suriaslan, A. S.; Zulfadhli, M.; Rukua, A. W.
Pattimura International Journal of Mathematics (PIJMath) Vol 3 No 2 (2024): Pattimura International Journal of Mathematics (PIJMath)
Publisher : Pattimura University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/pijmathvol3iss2pp77-86

Abstract

Statistical Process Control (SPC) is an important method in quality control to monitor and improve production processes. Control charts are one of the SPC tools that are often used to quickly detect the causes of process variation so that improvements can be made before more nonconforming products are produced. The u chart is commonly used to monitor the number of defects in a production unit. However, this control chart has limitations in handling variations in defect severity, so demerit and fuzzy demerit control charts were developed to assign weights to defects based on their severity. Demerit and fuzzy demerit control charts have been applied in various production cases, but the study of the application of demerit and fuzzy demerit control charts in the industrial field, especially the paper industry, has never been done. The purpose of this study is to apply demerit and fuzzy demerit control charts to monitor and evaluate the quality of the paper production process at PT. Bosowa Media Grafika (Tribun Timur). The data used in this study are secondary data obtained from research conducted by Ilham (2012). The results obtained that the demerit chart and the fuzzy demerit chart show that the paper production process at PT Bosowa Media Grafika (Tribun Timur) is still in a stable condition (incontrol) in each observation. This shows that demerit and fuzzy demerit control charts have the same performance in monitoring the paper production process.
Co-Authors Fadhilah, Rahmi H. W. M. Patty Haumahu, G. Igo, La Jamco, J. Kondolembang, F. L, Rosanti Laamena, N. S. Latupeirissa, S. J. Loklomin, S. B Loklomin, S. B. Lusye Bakarbessy Marsono Marsono Nanlohy, Y. W. A. Palisoa, N. F. Rukua, A. W. Rumeon, Ramli Safira, D. A. Safira, Dinda Ayu Salhuteru, R. Seknun, M. F. Sinay, L. J. Suriaslan, A. S. Tahalea, Sylvert Prian Talakua, A. H. Wattimanela, H. J. Yudistira Yudistira Zulfadhli, M.