Garuda - Garba Rujukan Digital

Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademik Pada Program Diploma Pelayaran Universitas Hang Tuah Surabaya K, Faulina; Maxima Ari Saktiono
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 13 No 2 (2020): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Variabel dalam penelitian ini ada satu yaitu kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan akademik. Populasi dalam penelitian ini adalah mahasiswa aktif di Fakultas Program Diploma Pelayaran Surabaya yang berjumlah 100 orang. Instrumen yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuesioner untuk mendapatkan skor kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan akademik. Teknik analisis data yang digunakan yaitu teknik analisis deskriptif kuantitatif untuk menjawab rumusan masalah. Melalui metode dan analisis data tersebut menunjukkan bahwa tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan akademik pada Fakultas Program Diploma Pelayaran Surabaya adalah mahasiswa yang berada dalam kategori tinggi adalah 20 orang dengan persentasi 20%, dan yang berada dalam kategori sedang adalah 72 orang dengan persentasi 72%, sedangkan dengan kategori rendah adalah 8 orang dengan persentase 8%. Dengan demikian tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan akademik pada Fakultas Program Diploma Pelayaran Surabaya berada pada kategori sedang yaitu 72 mahasiswa dengan persentasi 72%.

Metode K-Means dan DBSCAN pada Pengelompokan Data Dasar Kompetensi Laboratorium ITS Tahun 2017 Qadrini, Laila
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 13 No 2 (2020): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Analisis Kelompok telah digunakan diberbagai bidang ilmu pengetahuan, dengan tujuan mengelompokkan objek/observasi. Hal penting dalam analisis kelompok adalah memperoleh nilai simpangan baku dalam kelompok yang minimum dan nilai simpangan baku antar kelompok yang maksimum, untuk memperoleh kelompok yang optimum didapatkan dengan menggunakan kriteria Elbow dan untuk menentukan validitas kelompok yaitu koefisien Silhouette dan Indeks Dunn. Pada penelitian ini dilakukan pengelompokkan variabel dasar capaian laboratorium ITS dengan menggunakan beberapa analisis kelompok, yaitu Metode K-Means, dan DBSCAN. berdasarkan hasil analisis pengelompokan diperoleh Metode DBSCAN menghasilkan nilai koefisien Silhouette dan Indeks Dunn lebih besar dibandingkan dengan Metode K-Means. Dan Jumlah dari masing-masing Metode membentuk 4 kelompok.

Pengelompokan Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Indikator Mutu Pendidikan Sekolah Menengah Pertama Tahun 2016 â€“ 2018 Menggunakan Model Based Clustering Uly Aldini; Wara Pramesti
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 13 No 2 (2020): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Peran pendidikan dalam suatu bangsa bertujuan untuk membentuk sumber daya manusia yang terdidik, berkompeten dan berkarakter. Standar Nasional Pendidikan (SNP) ditetapkan sebagai acuan pengukuran mutu pendidikan di Indonesia, dengan melihat delapan aspek yaitu Standar Pendidikan dan Tenaga Kependidikan, Standar Sarana dan Prasarana, Standar Pengelolaan, Standar Pembiayaan Pendidikan, Standar Isi, Standar Proses, Standar Penilaian Pendidikan dan Standar Kompetensi Lulusan. Penelitian sebelumnya mengenai faktor dominan yang membentuk mutu pendidikan jenjang sekolah dasar dan menengah, menjelaskan bahwa terdapat lebih dari 50 indikator yang memuat data multivariat. Melalui indikator â€“ indikator tersebut, penulis ingin mengukur mutu pendidikan dengan mengelompokan provinsi di Indonesia menggunakan metode Model Based Clustering. Metode ini sangat sesuai dengan data yang terindikasi kasus outlier, dengan pendekatan menggunakan jarak Mahalanobis dan jarak Robust akan diketahui di titik mana data tersebut mengalami outlier. Data yang terindikasi outlier menyebabkan tidak terpenuhinya asumsi normal multivariat, sehingga distribusi probabilitas yang sesuai adalah distribusi t multivariat. Penaksiran parameter menggunakan Maximum Likelihood Estimation terhadap Model Finite Mixture dengan t multivariat dipandang sebagai metode yang lebih robust terhadap data yang mengandung outlier. Model terbaik dari kelompok yang terbentuk akan dilihat melalui perhitungan ICL tertinggi

Pemodelan Seemingly Unrelated Regression (Sur) Pada Faktor Pertumbuhan Perekonomian Di Provinsi Jawa Timur Tahun 2018 Adyria Fitriana; Wara Pramesti; Elvira Mustikawati P.H
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 13 No 2 (2020): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Pertumbuhan perekonomian merupakan proses perubahan kondisi perekonomian suatu wilayah secara berkesinambungan menuju keadaan yang lebih baik. Semakin tinggi tingkat pertumbuhan perekonomian, maka semakin cepat pula proses pertambahan output wilayah sehingga prospek perkembangan suatu wilayah semakin baik. Berdasarkan data BPS pada Tahun 2018 pertumbuhan perekonomian di Jawa Timur pada Tahun 2018 tumbuh sebesar 5.51%. Hal itu tidak terlepas dari beberapa faktor ekonomi yang diantaranya didorong oleh Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan laju pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Kondisi IPM di Jawa Timur tercatat pada Tahun 2018 terus mengalami kemajuan mencapai 70,77 atau tumbuh 0,72% dibandingkan dengan Tahun 2017 yang hanya mencapai 70,27. Namun jika dilihat secara nasional, IPM di Provinsi Jawa Timur masih berada diurutan ke-15 dari 34 Provinsi di Indonesia. Jika dibandingkan dengan beberapa Provinsi di Pulau Jawa, IPM di Provinsi Jawa Timur menjadi yang terendah. Laju pertumbuhan PDRB di Indonesia pada Tahun 2018 mencapai 5,17%, dimana angka tersebut lebih tinggi dibandingkan Tahun 2017 yang hanya mencapai 5,07%. Di tengah kondisi laju pertumbuhan PDRB Indonesia yang meningkat, justru kondisi laju pertumbuhan PDRB di Provinsi Jawa Timur mengalami penurunan dari Tahun 2017 sebesar 5,64% menjadi 5,5 % pada Tahun 2018. Hal ini juga menempatkan Provinsi Jawa Timur pada peringkat terakhir dari jumlah Provinsi yang ada di Pulau Jawa setelah Jawa Tengah. Penelitian ini dilakukan untuk menerapkan metode Seemingly Unrelated Regression (SUR) pada pemodelan IPM dan laju pertumbuhan PDRB sebagai faktor pertumbuhan perekonomian di Jawa Timur. Seemingly Unrelated Regression (SUR) merupakan pengembangan dari model regresi linier yang mampu mengakomodasi adanya korelasi antara error suatu persamaan dengan error persamaan lain. Berdasarkan hasil pemodelan SUR, diketahui bahwa variabel yang berpengaruh pada IPM (Y1) adalah variabel Upah Minimum (X1) dan Jumlah Angkatan Kerja (X4), sedangkan variabel yang berpengaruh pada laju pertumbuhan PDRB (Y2) adalah variabel Upah Minimum (X1). Penggunaan model SUR menghasilkan koefisien determinasi (R2) Mc-Elroy sebesar 46,1%. Kata Kunci: Mc-Elroy, R2, Seemingly Unrelated Regression (SUR).

Peningkatan Keaktifan dan Motivasi Belajar Mahasiswa melalui Pendekatan Kontekstual Purwasih, Silviana Maya; Rani Kurnia Putri
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 13 No 2 (2020): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Penelitian ini bertujuan untuk meningkatkan keaktifan dan motivasi belajar mahasiswa Program Studi Pendidikan Matematika di Universitas PGRI Adibuana pada mata kuliah Matematika Kejuruan melalui pendekatan kontekstual. Penelitian Ini merupakan Penelitian Tindakan Kelas dengan 2 siklus. Teknik pengumpulan data dilakukan melalui observasi, angket, dan dokumentasi, sedangkan teknik analisis data menggunakan reduksi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa pendekatan kontekstual memberikan konstribusi dalam meningkatkan keaktifan dan motivasi belajar mahasiswa pada mata kuliah Matematika kejuruan. Secara klasikal, peningkatan tersebut dapat dilihat dari hasil data presentase angket keaktifan belajar mahasiswa pada siklus I mencapai 64,28%, pada siklus II meningkat sebesar 12,43% menjadi 76,71%, juga melalui presentase keseluruhan indikator motivasi belajar mahasiswa yang semula pada siklus I sebesar 62,10%, pada siklus kedua meningkat sebesar 13,74% menjadi 75,84%.

Peramalan Tinggi Gelombang Laut Dengan Metode Vector Autoregressive-Radial Basis Function Network (Var-Rbfn) Baluk, Andreas Pedo; Yasin, Hasbi; Sugito
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 13 No 2 (2020): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Salah satu sektor maritim yang penting adalah transportasi laut yang berupapelayaran. Masyarakat dalam melaksanakan kegiatan pelayaran memerlukaninformasi cuaca harian seperti tinggi gelombang yang terjadi di tengah lautmelalui laporan yang dikeluarkan Badan Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisi-ka(BMKG). Dalam hal ini adalah tinggi gelombang laut untuk wila-yah Pekalongan, Rembang dan Semarang. Memodelkan ketiga vari-abel yang saling berhubungan dapat digunakan pendekatan Vector Autoregressive (VAR). Namun terdapat pola nonlinier sehingga digunakan pemodelan Radial Basis Function Network (RBFN). Ber-dasarkan hasil analisis, diperoleh nilai MSE training untuk variable Pekalongan sebesar 0,04, variabel Rembang sebesar 0,06 ,variabel Semarang sebesar 0,0399 dan MSE testing untuk variabel Pekalon-gan sebesar 2,315, Rembang sebesar 1,0053 ,variabel Semarang 0,0334. Sedangkan untuk R Square diperoleh untuk variabel Pek-alongan sebesar 0,7601, variabel Rembang sebesar 0,8309 dan vari-abel Semarang sebesar 0,7978.

Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Pelayanan Akademik Pada Program Diploma Pelayaran Universitas Hang Tuah Surabaya Faulina K; Maxima Ari Saktiono
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 13 No 2 (2020): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Variabel dalam penelitian ini ada satu yaitu kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan akademik. Populasi dalam penelitian ini adalah mahasiswa aktif di Fakultas Program Diploma Pelayaran Surabaya yang berjumlah 100 orang. Instrumen yang digunakan dalam penelitian ini adalah kuesioner untuk mendapatkan skor kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan akademik. Teknik analisis data yang digunakan yaitu teknik analisis deskriptif kuantitatif untuk menjawab rumusan masalah. Melalui metode dan analisis data tersebut menunjukkan bahwa tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan akademik pada Fakultas Program Diploma Pelayaran Surabaya adalah mahasiswa yang berada dalam kategori tinggi adalah 20 orang dengan persentasi 20%, dan yang berada dalam kategori sedang adalah 72 orang dengan persentasi 72%, sedangkan dengan kategori rendah adalah 8 orang dengan persentase 8%. Dengan demikian tingkat kepuasan mahasiswa terhadap pelayanan akademik pada Fakultas Program Diploma Pelayaran Surabaya berada pada kategori sedang yaitu 72 mahasiswa dengan persentasi 72%.

Metode K-Means dan DBSCAN pada Pengelompokan Data Dasar Kompetensi Laboratorium ITS Tahun 2017 Laila Qadrini
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 13 No 2 (2020): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Analisis Kelompok telah digunakan diberbagai bidang ilmu pengetahuan, dengan tujuan mengelompokkan objek/observasi. Hal penting dalam analisis kelompok adalah memperoleh nilai simpangan baku dalam kelompok yang minimum dan nilai simpangan baku antar kelompok yang maksimum, untuk memperoleh kelompok yang optimum didapatkan dengan menggunakan kriteria Elbow dan untuk menentukan validitas kelompok yaitu koefisien Silhouette dan Indeks Dunn. Pada penelitian ini dilakukan pengelompokkan variabel dasar capaian laboratorium ITS dengan menggunakan beberapa analisis kelompok, yaitu Metode K-Means, dan DBSCAN. berdasarkan hasil analisis pengelompokan diperoleh Metode DBSCAN menghasilkan nilai koefisien Silhouette dan Indeks Dunn lebih besar dibandingkan dengan Metode K-Means. Dan Jumlah dari masing-masing Metode membentuk 4 kelompok.

Pengelompokan Provinsi Di Indonesia Berdasarkan Indikator Mutu Pendidikan Sekolah Menengah Pertama Tahun 2016 – 2018 Menggunakan Model Based Clustering Uly Aldini; Wara Pramesti
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 13 No 2 (2020): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Peran pendidikan dalam suatu bangsa bertujuan untuk membentuk sumber daya manusia yang terdidik, berkompeten dan berkarakter. Standar Nasional Pendidikan (SNP) ditetapkan sebagai acuan pengukuran mutu pendidikan di Indonesia, dengan melihat delapan aspek yaitu Standar Pendidikan dan Tenaga Kependidikan, Standar Sarana dan Prasarana, Standar Pengelolaan, Standar Pembiayaan Pendidikan, Standar Isi, Standar Proses, Standar Penilaian Pendidikan dan Standar Kompetensi Lulusan. Penelitian sebelumnya mengenai faktor dominan yang membentuk mutu pendidikan jenjang sekolah dasar dan menengah, menjelaskan bahwa terdapat lebih dari 50 indikator yang memuat data multivariat. Melalui indikator – indikator tersebut, penulis ingin mengukur mutu pendidikan dengan mengelompokan provinsi di Indonesia menggunakan metode Model Based Clustering. Metode ini sangat sesuai dengan data yang terindikasi kasus outlier, dengan pendekatan menggunakan jarak Mahalanobis dan jarak Robust akan diketahui di titik mana data tersebut mengalami outlier. Data yang terindikasi outlier menyebabkan tidak terpenuhinya asumsi normal multivariat, sehingga distribusi probabilitas yang sesuai adalah distribusi t multivariat. Penaksiran parameter menggunakan Maximum Likelihood Estimation terhadap Model Finite Mixture dengan t multivariat dipandang sebagai metode yang lebih robust terhadap data yang mengandung outlier. Model terbaik dari kelompok yang terbentuk akan dilihat melalui perhitungan ICL tertinggi

Pemodelan Seemingly Unrelated Regression (Sur) Pada Faktor Pertumbuhan Perekonomian Di Provinsi Jawa Timur Tahun 2018 Adyria Fitriana; Wara Pramesti; Elvira Mustikawati P.H
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 13 No 2 (2020): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Pertumbuhan perekonomian merupakan proses perubahan kondisi perekonomian suatu wilayah secara berkesinambungan menuju keadaan yang lebih baik. Semakin tinggi tingkat pertumbuhan perekonomian, maka semakin cepat pula proses pertambahan output wilayah sehingga prospek perkembangan suatu wilayah semakin baik. Berdasarkan data BPS pada Tahun 2018 pertumbuhan perekonomian di Jawa Timur pada Tahun 2018 tumbuh sebesar 5.51%. Hal itu tidak terlepas dari beberapa faktor ekonomi yang diantaranya didorong oleh Indeks Pembangunan Manusia (IPM) dan laju pertumbuhan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Kondisi IPM di Jawa Timur tercatat pada Tahun 2018 terus mengalami kemajuan mencapai 70,77 atau tumbuh 0,72% dibandingkan dengan Tahun 2017 yang hanya mencapai 70,27. Namun jika dilihat secara nasional, IPM di Provinsi Jawa Timur masih berada diurutan ke-15 dari 34 Provinsi di Indonesia. Jika dibandingkan dengan beberapa Provinsi di Pulau Jawa, IPM di Provinsi Jawa Timur menjadi yang terendah. Laju pertumbuhan PDRB di Indonesia pada Tahun 2018 mencapai 5,17%, dimana angka tersebut lebih tinggi dibandingkan Tahun 2017 yang hanya mencapai 5,07%. Di tengah kondisi laju pertumbuhan PDRB Indonesia yang meningkat, justru kondisi laju pertumbuhan PDRB di Provinsi Jawa Timur mengalami penurunan dari Tahun 2017 sebesar 5,64% menjadi 5,5 % pada Tahun 2018. Hal ini juga menempatkan Provinsi Jawa Timur pada peringkat terakhir dari jumlah Provinsi yang ada di Pulau Jawa setelah Jawa Tengah. Penelitian ini dilakukan untuk menerapkan metode Seemingly Unrelated Regression (SUR) pada pemodelan IPM dan laju pertumbuhan PDRB sebagai faktor pertumbuhan perekonomian di Jawa Timur. Seemingly Unrelated Regression (SUR) merupakan pengembangan dari model regresi linier yang mampu mengakomodasi adanya korelasi antara error suatu persamaan dengan error persamaan lain. Berdasarkan hasil pemodelan SUR, diketahui bahwa variabel yang berpengaruh pada IPM (Y1) adalah variabel Upah Minimum (X1) dan Jumlah Angkatan Kerja (X4), sedangkan variabel yang berpengaruh pada laju pertumbuhan PDRB (Y2) adalah variabel Upah Minimum (X1). Penggunaan model SUR menghasilkan koefisien determinasi (R2) Mc-Elroy sebesar 46,1%. Kata Kunci: Mc-Elroy, R2, Seemingly Unrelated Regression (SUR).

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name
-

Contact Email
-

Phone
-

Journal Mail Official
-

Editorial Address
-

Location
Kota surabaya,

Jawa timur

INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Home Page

OAI Link

Editorial Team

Contact

Reviewer

Google Scholar

Contact Name -

Contact Email -

Phone -

Journal Mail Official -

Editorial Address -

Location Kota surabaya, Jawa timur INDONESIA

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Contact Name
-

Contact Email
-

Phone
-

Journal Mail Official
-

Editorial Address
-

Location
Kota surabaya,

Jawa timur

INDONESIA