Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.23
P-Index
This Author published in this journals
All Journal AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Adrian Prasasti, Erina
Unknown Affiliation
Aerospace Engineering Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
Analisis Pola Sebaran Jumlah Tugas Mingguan Mahasiswa Menggunakan Distribusi Poisson Shafna Rimba, Regia; Adrian Prasasti, Erina; Rosyani, Perani
AI dan SPK : Jurnal Artificial Intelligent dan Sistem Penunjang Keputusan Vol. 3 No. 2 (2025): Jurnal AI dan SPK : Jurnal Artificial Inteligent dan Sistem Penunjang Keputusan
Publisher : CV. Shofanah Media Berkah

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menguji kesesuaian (goodness-of-fit) model Distribusi Poisson dalam merepresentasikan pola frekuensi penugasan mingguan pada mahasiswa Teknik Informatika Semester 3 Universitas Pamulang. Mengingat urgensi beban akademik sebagai parameter evaluasi pendidikan yang objektif, analisis statistik diterapkan terhadap data yang dihimpun dari 93 responden valid. Berdasarkan data empiris, rata-rata beban tugas mingguan ???? teridentifikasi sebesar 5,12.Validasi model menggunakan uji Chi- Square menghasilkan nilai statistik ????2 = 5,045 dengan derajat kebebasan (???????? ) 7 dan signifikansi ???? − ???????????????????? = 0,654. Mengingat nilai ???? > 0,05, maka Hipotesis Nol (????0) diterima, yang mengindikasikan bahwa distribusi tugas mingguan mengikuti pola Distribusi Poisson. Lebih lanjut, analisis korelasi Spearman menunjukkan hubungan positif yang signifikan (???? = 0,558; ???? < 0,001) antara kuantitas tugas dan persepsi beban akademik. Temuan ini mengonfirmasi bahwa model Poisson dapat diandalkan sebagai instrumen prediktif dan evaluatif bagi institusi dalam merumuskan proporsi beban akademik yang berimbang.
Co-Authors Perani Rosyani Shafna Rimba, Regia