Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.083
P-Index
This Author published in this journals
All Journal E-Dimas: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Prosiding Seminar Nasional Pendidikan Matematika Universitas Pattimura Jambura Journal of Biomathematics (JJBM) Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Pakem : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Pattimura International Journal of Mathematics (PIJMath) Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya PENGAMATAN: Jurnal Pengabdian Masyarakat untuk Ilmu MIPA dan Terapannya
RAHAKBAUW, DORTEUS LODEWYIK
MATHEMATIC DEPARTMENT FACULTY OF MATHEMATICS AND NATURAL SCIENCES UNIVERSITY OF PATTIMURA
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
Pelatihan Pembelajaran Statistika dan Peluang dengan Microsoft Excel untuk Peningkatan Kompetensi Guru Matematika SMA Ferry Kondo Lembang; Dorteus Lodewyik Rahakbauw; Norisca Lewaherilla; Megawati Zein Waliulu; Samin Radjid
E-Dimas: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol 12, No 2 (2021): E-DIMAS
Publisher : Universitas PGRI Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26877/e-dimas.v12i2.6342

Abstract

Peningkatan kompetensi guru merupakan amanah Undang-Undang yang telah ditetapkan pemerintah untuk meningkatkan kualitas pendidikan. Kemampuan pedagogik dan profesional guru untuk menggunakan media pembelajaran berbasis Teknologi Informasi dan Komunikasi didalam proses pembelajaran untuk berinteraksi dengan siswa di kelas menjadi suatu kompetensi yang wajib dimiliki di era globalisasi. Universitas Pattimura sebagai salah satu Perguruan Tinggi Negeri terbesar di Maluku yang peduli akan peningkatan mutu pendidikan diharapkan secara kontinu dan masif melakukan kegiatan pengabdian masyarakat berbasis pelatihan dan pendampingan. Tujuan kegiatan pengabdian kepada masyarakat yang dilakukan adalah untuk meningkatkan kompetensi guru terhadap penggunaan aplikasi microsoft excel khususnya untuk materi statistika dan peluang. Metode pelatihan yang digunakan adalah pelatihan, pendampingan, dan diskusi. Peserta pelatihan yakni guru mata pelajaran matematika SMAN 6 Maluku Tengah. Keberhasilan dari kegiatan ini dapat diukur menggunakan indikator hasil evaluasi dimana sebanyak 7 dari 9 orang peserta dapat mengerjakan latihan dengan baik dan tepat waktu.
Penerapan Jaringan Saraf Tiruan Learning Vector Quantization Untuk Pemetaan Wilayah Berpenduduk Miskin di Provinsi Maluku Dorteus Lodewyik Rahakbauw; Venn Yan Ishak Ilwaru
Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal Vol 1 No 1 (2020): Tensor : Pure And Applied Mathematics Journal
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Pattimura University, Ambon, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/tensorvol1iss1pp25-30

Abstract

Badan Pusat Statistik (BPS) stated that the number of poor people in Indonesia reached 28.01 million people based on data as of March 2016. This figure is around 10.86 percent of the national population. Province of Maluku as the third poor contributor of all provinces in Indonesia reached 27.74 percent. Note that, there are 8 of total 11 districts/cities in Maluku which are determined as underdeveloped regions (Kementerian PDT, 2015), Maluku Barat Daya (MBD) is one of them. Based on data from BPS, in 2014 the percentage of poor people in district of MBD reached 28.33 percent being the second highest district in Maluku after Maluku Tenggara Barat (MTB). It is quite difficult make the poverty level of MBD lower, due to a large number of villages in MBD have some economic access isolations because of geographical conditions. Various programs and policies in social and health have been done to solve this poverty problem, but still could not overcome this problem yet. In this paper we have grouped the districts/cities of Maluku based on poverty factors using Learning Vector Quantization (LVQ) method. The results of this research showed that there are 5 poverty clusters in Maluku. Those are: Cluster 1 consists of Maluku Tenggara Barat, Maluku Utara dan Buru; cluster 2 consists of Maluku Tengah; cluster 3 consists of Kep. Aru, Seram Bagian Barat dan Seram Bagian Timur, cluster 4 consists of Maluku Barat Daya dan Buru Selatan; and cluster 5 consists of Ambon and Tual. Each cluster describes the poverty level with respect to its Partition matrix respectively. The results that we obtained also show that cluster 4 has the highest poverty level.
PENERAPAN BACKPROPAGATION UNTUK PREDIKSI DAN ANALISA PENYAKIT DIABETES MELITUS DI KOTA AMBON Dorteus Lodewyik Rahakbauw; Frejon Tahya; Marsa Sopaheluwakan
Prosiding Seminar Nasional Pendidikan Matematika Universitas Pattimura 2019: Prosiding Seminar Nasional Pendidikan Matematika Universitas Pattimura
Publisher : Program Studi Pendidikan Matematika FKIP Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (484.92 KB)

Abstract

Diabetes Mellitus (DM) adalah penyakit yang disebabkan oleh terlalu banyak kadar gula dalam darah. Berdasarkan data WHO pada tahun 2010, jumlah penderita DM tipe 2 di Indonesia diperkirakan akan mengalami peningkatan secara signifikan hingga 21,3 juta jiwa pada 2030 mendatang. Dalam penelitian ini, metode backpropagation pada jaringan syaraf tiruan digunakan untuk memyelesaikan masalah penyakit ini. Berdasarkan data rekam medis 40 pasien RSUD Haulussy Ambon, hasil penelitian menunjukkan bahwa metode backpropagation memiliki eror minimum 0,00008 yaitu pada pasien 13 dan 15 sedangkan eror maksimum 0,00747 yaitu pada pasien 18 dan dislipidemia merupakan faktor risiko yang tidak mempengaruhi secara signifikan penyakit diabetes melitus dengan presentase 77,5%.
Perbandingan Logika Fuzzy Metode Sugeno dan Metode Mamdani Untuk Deteksi Dini Penyakit Stroke Dorteus Lodewyik Rahakbauw; Adya Afriananda; Henry W. M. Patty
Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal Vol 3 No 1 (2022): Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Pattimura University, Ambon, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/tensorvol3iss1pp11-22

Abstract

Stroke is a neurological function disorder caused by disruption of blood flow in the brain that arises suddenly and acutely within a few seconds or more precisely within a few hours that lasts more than 24 hours with symptoms or signs according to the affected area. Early detection of stroke usually takes a long time. With advances in technology, stroke can be prevented by detecting the risk early so that it can be treated quickly and increase the chances of recovery. The discussion of this research is about early detection of stroke risk by comparing using fuzzy logic Sugeno method and Mamdani method and using patient data at Dr. Hospital. H. Isaac Umarella. By using input variables in the form of: blood pressure, age, LDL, and blood sugar levels. Based on the results obtained from the calculation of Error with Mean Absolute Percentage Error (MAPE), the level of truth of the calculation of the Sugeno method is 87%, while the truth level of the Mamdani method is 85% so that it can be said that both methods get good results but Sugeno's fuzzy logic is superior with a value of small MAPE. In conclusion, fuzzy logic with the Sugeno method can be used in early detection of stroke risk.
A Stage-structure Leslie-Gower Model with Linear Harvesting and Disease in Predator Beay, Lazarus Kalvein; Leleury, Zeth Arthur; Rijoly, Monalisa E.; Lesnussa, Yopi Andry; Wattimena, Abraham Zacaria; Rahakbauw, Dorteus Lodewyik
Jambura Journal of Biomathematics (JJBM) Volume 4, Issue 2: December 2023
Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37905/jjbm.v4i2.22047

Abstract

The growth dynamics of various species are affected by various aspects. Harvesting interventions and the spread of disease in species are two important aspects that affect population dynamics and it can be studied. In this work, we consider a stage-structure Leslie–Gower model with linear harvesting on the both prey and predator. Additionally, we also consider the infection aspect in the predator population. The population is divided into four subpopulations: immature prey, mature prey, susceptible predator, and infected predator. We analyze the existences and stabilities of feasible equilibrium points. Our results shown that the harvesting in prey and the disease in predator impacts the behavioral of system. The situation in the system is more complex due to disease in the predator population. Some numerical simulations are given to confirm our results.
APLIKASI ALJABAR MAKS-PLUS PADA JALUR TAKSI UNTUK MEMAKSIMUMKAN PENDAPATAN PENGEMUDI TAKSI RAHAKBAUW, DORTEUS LODEWYIK
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 (1311.784 KB) | DOI: 10.30598/barekengvol5iss1pp29-32

Abstract

Jaringan jalur transportasi pada suatu daerah memegang peranan penting dalam mobilitas masyarakat antar satu daerah, baik antar kota maupun antar tempat yang satu ke tempat yang lain. Berbagai macam alat transportasi digunakan baik alat transportasi umum maupun pribadi. Ditengah aktivitas yang padat masyarakat yang berekonomi menengah kebawah cenderung menggunakan taksi sebagai solusi untuk membantu aktivitas agar tepat waktu, ditengah kepadatan lalu lintas. Jalur taksi pada umumnya lebih bervariasi daripada jalur kendaraan umum karena tidak mempunyai jalur yang ditetapkan. Sopir taksi dalam hal ini cenderung memaksimalkan tarif/ongkos yang didapat untuk itu sering diambil jalur yang dapat memaksimalkan tarif/ongkos tersebut. Dalam paper ini dikonstruksikan model aljabar maks-plus untuk rute/jalur taksi yang dianggap maksimal dan akan ditempuh oleh seorang pengemudi taksi.
SISTEM PREDIKSI TINGKAT PENGANGGURAN DI PROVINSI MALUKU MENGGUNAKAN ANFIS (ADAPTIVE NEURO FUZZY INFERENCE SYSTEM) Rahakbauw, Dorteus Lodewyik; Tanassy, Muh. Iskandar; Tomasouw, Berny P.
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 12 No 2 (2018): BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (224.202 KB) | DOI: 10.30598/vol12iss2pp099-106ar621

Abstract

Pengangguran merupakan salah satu permasalahan yang belum terselesaikan dengan baik sampai saat ini meskipun sudah dilakukan berbagai upaya untuk menurunkan jumlah tingkat pengangguran. Tingkat pengangguran masih mengalami kenaikan dari tahun ke tahun. Untuk itu dilakukan prediksi jumlah tingkat pengangguran untuk membuat kebijakan yang perlu dilakukan berdasarkan hasil prediksi. Pada penelitian ini akan dibuat sistem prediksi tingkat pengangguran menggunakan ANFIS (Adaptive Neuro Fuzzy Inference System). Untuk mendapatkan struktur ANFIS yang baik dan keanggotaan yang akan dipilih dilakukan pelatihan data lalu dipilih fungsi keanggotaan dengan error terkecil sebagai keanggotaan parameter yang diuji. Kemudian data diuji menggunakan fungsi keanggotaan tersebut lalu menghasilkan sebuah sistem prediksi yang nantinya menjadi sistem yang digunakan sebagai prediksi. Hasil penelitian ini diperoleh rata-rata presentasi error sistem prediksi tingkat pengangguran sebesar 4.49%.
Analisis Perbandingan Optimasi Stochastic Gradient Descent dan Adaptive Moment Estimation dalam Klasifikasi Emosi dari Audio Menggunakan Convolutional Neural Network Tutuhatunewa, Aldelia Jocelyn; Rahakbauw, Dorteus Lodewyik; Leleury, Zeth Arthur
Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal Vol 6 No 1 (2025): Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Pattimura University, Ambon, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/tensorvol6iss1pp13-22

Abstract

Emotion plays a fundamental role in human life, influencing behavior, social interaction, anddecision-making. Successful communication and understanding between individuals depend greatly on ourability to recognize and express emotions. In this context, sound or audio plays a key role as a medium thatreflects and conveys human emotional expression. In the era of information technology and artificialintelligence, emotion recognition through sound has become a growing focus of research. Machine learningalgorithms, particularly neural networks, can be trained to understand and classify emotions conveyed invarious forms, including text, images, videos, and audio. Among these algorithms, Convolutional NeuralNetwork (CNN) has shown promising performance in emotion classification tasks. In this study, thecomparison between Stochastic Gradient Descent (SGD) and Adaptive Moment Estimation (Adam)optimizers in emotion classification from audio using CNN is investigated. The research aims to determinethe optimal optimizer for emotion classification tasks. The results suggest that SGD optimizer outperformsAdam in terms of overall accuracy, with SGD achieving 53% accuracy compared to Adam's 48% accuracy inThe Ryerson Audio-Visual Database of Emotional Speech and Song (RAVDESS) dataset. Therefore, foremotion classification from audio data, Stochastic Gradient Descent (SGD) optimizer is recommended forbetter performance.
PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA UNTUK MENGANALISIS KEBUTUHAN GURU SMA/SMK NEGERI DI PROVINSI MALUKU MENGUNAKAN METODE ANALISIS BIPLOT Tuhumury, Eunike J. M.; Leleury, Zeth Arthur; Rahakbauw, Dorteus Lodewyik
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/parameterv2i02pp135-144

Abstract

Pemerataan kebutuhan guru di setiap sekolah menjadi hal penting dalam menunjang pendidikan. Data BPS Provinsi Maluku menunjukkan bahwa pada tahun 2022 masih ada sekolah yang kekurangan tenaga guru. Hal ini tentunya berdampak pada masih ada guru yang mengajar tidak sesuai dengan latar belakang pendidikan. Solusi yang dapat dijadikan acuan adalah melalui pengelompokan kabupaten/kota sebagai acuan dalam analisis kebutuhan guru. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode analisis Biplot untuk mengelompokkan kabupaten/kota yang ada di Provinsi Maluku berdasarkan data rasio jumlah guru terhadap jumlah sekolah dan rasio jumlah siswa terhadap jumlah guru SMA/SMK Negeri. Dari hasil penelitian diperoleh 3 kluster yaitu Kluster I terdiri dari Kota Ambon, Kluster II terdiri dari Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten Kepulauan Aru, Kabupaten Seram Bagian Barat, Kabupaten Maluku Tengah, Kota Tual, Kabupaten Buru, dan Kepulauan Tanimbar, dan Kluster III terdiri dari Kabupaten Maluku Barat Daya, Kabupaten Seram Bagian Timur, dan Kabupaten Buru Selatan. Hasil analisis menunjukkan bahwa perlu adanya penambahan tenaga guru pada SMA/SMK negeri di kabupaten yang ada pada Kluster III guna memenuhi kebutuhan minimal jumlah guru.
PELATIHAN PENGGUNAAN MEDIA PEMBELAJARAN ONLINE YANG TERINTEGRASI GOOGLE SUITE BAGI JEMAAT GPM IMANUEL OSM Rijoly, Monalisa E.; Aulele, Salmon Notje; Haumahu, Gabriella; Ilwaru, Venn Yan Ishak; Rahakbauw, Dorteus Lodewyik; Sinay, Lexy Janzen
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/pengamatanv1i1p23-29

Abstract

Salah satu kebijakan pemerintah dalam memutus mata rantai Covid-19 dalam bidang pendidikan adalah dengan pemindahan proses belajar mengajar yang dilakukan di sekolah menjadi dilakukan di rumah. Kegiatan proses belajar mengajar seperti ini sekarang lebih dikenal dengan metode pembelajaran dengan sistem online. Penerapan metode pembelajaran dengan sistem online ini menuntut pendidik dan peserta didik tak terkecuali orang tua untuk memanfaatkan teknologi yang ada agar proses belajar mengajar di masa pandemi dapat berjalan dengan baik. Salah satunya dengan memanfaatkan platform berbasis website yang terintegrasi dengan Google Suite. Platform yang terintegrasi Google Suite yang sering digunakan sebagai aplikasi pembelajaran online, yaitu Google Classroom, Google Meet dan Google Form. Aplikasi-aplikasi tersebut sering digunakan karena tidak berbayar dan sederhana dalam mengoperasikannya. Peran orang tua dalam mendampingi, bimbing selama proses pembelajaran online bagi peserta didik khususnya tingkat sekolah dasar sangat diperlukan. Namun, kendala terbesar yang dihadapi orang tua yaitu keterbatasan pengetahuan dalam mengakses beberapa aplikasi tersebut. Melalui pelatihan penggunaan platform berbasis website yang terintegrasi Google Suite sebagai media pembelajaran online, diharapkan para orang tua serta peserta didik memiliki kecakapan dan pengetahuan yang lebih baik dalam mengakses beberapa aplikasi guna dapat menunjang terlaksananya metode pembelajan dengan sistem online.
Co-Authors Adya Afriananda Beay, Lazarus Kalvein Ferry Kondo Lembang Frejon Tahya H. W. M. Patty Haumahu, Gabriella Ilwaru, Venn Yan Ishak Lexy Janzen Sinay, Lexy Janzen Marsa Sopaheluwakan Megawati Zein Waliulu Norisca Lewaherilla Rijoly, Monalisa E. Rukua, Abdul Wahid Rumfot, Rindyani Salmon Notje Aulele, Salmon Notje Samin Radjid Tanassy, Muh. Iskandar Tomasouw, Berni Pebo Tomasouw, Berny P. Tuhumury, Eunike J. M. Tutuhatunewa, Aldelia Jocelyn Wattimena, Abraham Zacaria Yopi Andry Lesnussa Zeth Arthur Leleury, Zeth Arthur