cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Norisca Lewaherilla
Contact Email
lewaherillanorisca@gmail.com
Phone
+6285243401733
Journal Mail Official
jurnalvariance@gmail.com
Editorial Address
Jl. Ir. M. Putuhena, Poka-Ambon, 97233, Maluku, Indonesia
Location
Kota ambon,
Maluku
INDONESIA
Variance : Journal of Statistics and Its Applications
Published by Universitas Pattimura
ISSN : 26858738     EISSN : 2685872X     DOI : -
Core Subject : Education,
Mathematics
Jurnal ini diterbitkan oleh Program Studi Statistik Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Pattimura, Ambon. Jurnal ini diterbitkan 2 kali pada bulan Juni dan Desember.
Arjuna Subject : -
Articles 106 Documents
 1   2   3   4   5 
PEMODELAN DEMAM BERDARAH DENGUE DENGAN METODE REGRESI LOGISTIK BINER DI KOTA TOBELO Trifena Punana Lesnussa; Samsul Bahri Loklomin
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 3 No 1 (2021): 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/variancevol3iss1page7-14

Abstract

One of the infectious diseases that is still a public health problem in Indonesia, especially in North Maluku, is Dengue Hemorrhagic Fever (DHF). This study aims to model DHF cases in Tobelo City, North Halmahera Regency. The results showed that in Tobelo City there were 103 DHF sufferers and 2 deaths occurred. The method used in this research is binary logistic regression to model DHF cases. Binary logistic regression is a data analysis method used to find the relationship between the binary response variable (y) and the predictor variable (x). In this study, the binary response variable used was DHF sufferers. The predictor variables used were gender, education level and access to health. The results of the analysis using the binary logistic regression method obtained a strong correlation between the response variable y and all the predictor variables x and the coefficient of determination obtained from the model was 52%.
ANALISIS ANGKA KEMATIAN BAYI KABUPATEN HALMAHERA UTARA DENGAN METODE REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE TRUNCATED Samsul Bahri Loklomin; Meidy Kaseside
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 3 No 1 (2021): 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/variancevol3iss1page1-5

Abstract

Infant Mortality Rate is a reflection of infant survival which will determine the quality of life of human resources. North Maluku Province is an archipelago province with a relatively high infant mortality rate. The still high infant mortality rate in North Maluku is influenced by several factors, apart from the low equity and affordability of health services, socio-economic factors also greatly affect infant and under-five mortality rates. North Halmahera District is one of the highest IMR contributors in North Maluku Province. This study aims to mathematically analyze the infant mortality rate in North Halmahera. The results showed that all predictor variables had an effect on infant mortality. The analysis results found the best model with three point knots with a determination coefficient of 93% and a minimum GCV value of 1.52.
PENERAPAN DIAGRAM KONTROL G PADA PENGENDALIAN KECACATAN PRODUK KAYU LAPIS DI PT. SEGARA TIMBER MANGKUJENANG SAMARINDA TAHUN 2019 Nur Eka Fitria; Ika Purnamasari; Sri Wahyuningsih
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 3 No 1 (2021): 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/variancevol3iss1page15-27

Abstract

Diagram kontrol merupakan salah satu metode statistika yang dapat digunakan dalam pengendalian kualitas suatu produk. Diagram kontrol berdasarkan distribusi geometrik adalah diagram kontrol G. Diagram kontrol G merupakan diagram kontrol untuk memonitoring total banyaknya kejadian. Diagram kontrol G dapat digunakan untuk pengendalian kualitas produk kayu lapis. Salah satu perusahaan yang bergerak dibidang industri kayu lapis adalah PT. Segara Timber Mangkujenang, Samarinda. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis data kecacatan produksi kayu lapis apakah dalam keadaan terkendali atau tidak.Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa data kecacatan produk kayu lapis telah berdistribusi geometrik dan diagram kontrol G dengan nilai koefisien sigma (k)=1 dan k=2 dalam keadaan tidak terkendali karena terdapat titik yang berada di luar kendali yaitu masing-masing 20 titik dan 1 titik, sedangkan diagram kontrol dengan nilai k=3, 4, 5, 6 dan yang bervariasi dalam keadaan terkendali karena tidak terdapat titik yang berada di luar kendali dan tidak terjadi kondisi-kondisi lainnya yang terdapat pada aturan Western Electric. Nilai k terbaik untuk mendeteksi adanya keadaan di luar kendali yaitu nilai k=2 karena tidak terdapat banyak titik yang di luar kendali sehingga tidak menimbulkan kerugian yang besar bagi perusahaan dan batas kendali lebih kecil sehingga lebih sensitif dalam mendeteksi adanya titik yang berada di luar batas kendali.
REGRESI PANEL TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA KABUPATEN/KOTA PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT Safaat Yulianto; Dinar Ade Kurniawan
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 3 No 1 (2021): 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/variancevol3iss1page29-36

Abstract

The main problems that developing countries facing especially Indonesia is the problem of job-field limitations. Increasing the number of people followed by increasing labor force will increase unemployment if it does not balance with increasing in job opportunities. Some research has been conducted to examine factors that affect the unemployment rate, especially open unemployment. The open unemployment may differ from one area to another, as well as changes from time to time, so open unemployment level problems are more accurately analysed using the panel data regression. A significant factor affecting the open unemployment rate in the Southeast Nusa Province is the percentage of the poor and the percentage of the working people 15 years old above high school.
ANALISIS PEMETAAN SARANA DAN PRASARANA PENDIDIKAN DI KABUPATEN MALUKU TENGAH DENGAN MENGGUNAKAN METODE MULTIDIMENSIONAL SCALING Dedy S. Lasamahu; Ferry Kondo Lembang; Lexy J. Sinay
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 3 No 1 (2021): 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/variancevol3iss1page37-47

Abstract

Pemetaan sarana dan prasarana pada pendidikan telah dijalankan oleh pemerintah selama ini, namun fakta menunjukkan bahwa banyak di antaranya yang kurang memadai dari sisi pemetaan. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi karakteristik yang mempengaruhi sarana dan prasarana pendidikan pada tiap kecamatan di Kabupaten Maluku Tengah dengan membuat pemetaan karakteristik sarana dan prasarana sehingga membantu pemerintah dalam penyesuian bantuan. Digunakan analisis multidimensional scaling, untuk menampilkan objek dan variabel secara simultan (sekaligus) dalam ruang multidimensi dan membandingkan objek berdasarkan kemiripan dan ketidakmiripan pada peta geometri. Hasil yang diperoleh yaitu hal yang mempengaruhi sarana dan prasana pendidikan di Kabupaten Maluku Tengah adalah jumlah Sekolah Menengah Pertama (SMP), jumlah Sekolah Menengah Atas (SMA), jumlah perpustakaan SMP, jumlah perpustakaan SMA, jumlah laboratorium komputer SMP dan jumlah laboratorium komputer SMA yang jumlah bangunannya sangat sedikit. yakni di Kecamatan Pulau Haruku, Kecamatan Amahai, Kecamatan Banda, Kecamatan Tehoru, Kecamatan Telutih dan Kecamatan Teluk Elpaputih. Sedangkan untuk sarana dan prasarana pendidikan di Kabupaten Maluku Tengah yang tidak terpengaruh adalah jumlah Sekolah Dasar (SD) dan jumlah perpustakaan SD. Dengan kesesuaian nilai STRESS sebesar 6,9% dan R2 sebesar 99,95% artinya peta analisis multidimensional scaling yang diperoleh dapat diterima.
PENGELOMPOKKAN TINGKAT HARGA CABAI RAWIT BERDASARKAN PROVINSI DI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING Citra Fathia Palembang; Septianti Permatasari Palembang
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 3 No 2 (2021): 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/variancevol3iss2page48-60

Abstract

Sebagai salah satu pangan pokok masyarakat yang digunakan untuk bumbu masak, bahkan obat-obatan, harga komoditas cabai selalu berfluktuasi dan mengalami kenaikan harga yang signifikan. Hal ini dikarenakan karakteristik cabai yang bertumpu pada musim dan cuaca. Harga rata-rata secara nasional tercatat Rp.41.244,-/Kg. Tingginya permintaan kebutuhan akan cabai rawit dan kurangnya stok menjadi pemicu mahalnya harga cabai rawit di pasaran. Pada penelitian ini membahas tentang Pengelompokkan tingkat harga cabai rawit di tahun 2020-2021 berdasarkan provinsi di Indonesia menggunakan algoritma k-means clustering. Data komoditas cabai yang diperoleh dari situs resmi Pusat Informasi Harga Pangan Nasional Strategis (PIHPS) dibagi menjadi tiga cluster” yaitu wilayah dengan cluster harga cabai tinggi, cluster dengan harga sedang, dan rendah. Selain melakukan perhitungan secara manual, peneliti juga menggunakan tool RapidMiner dalam pemrosesan algoritma K-Means Clustering untuk dapat membandingkan hasil perhitungan. Hasil pengelompokkan diperoleh Cluster harga cabai tertinggi berada di 10 provinsi yaitu: Kepulauan Babel, DKI Jakarta, NTT, Kalbar, Kalteng, Kaltara, Maluku, Maluku Utara, Papua dan Papua Barat. Sementara cluster dengan tingkat harga cabai sedang terdiri dari 12 provinsi yaitu: Aceh, Sumbar, Riau, Kepulauan Riau, Sumsel, Banten, Jabar, Kalsel, Kaltim, Gorontalo, Sultenggara, dan Sulut. Terakhir, cluster dengan tingkat harga cabai rendah terdiri dari 12 provinsi yaitu: Sumut, Jambi, Bengkulu, Lampung, Jateng, DI Yogyakarta, Jatim, Bali, NTB, Sulsel, Sulteng, dan Sulbar. Hasil dari pengelompokkan harga cabai tersebut dapat dijadikan sebagai bahan evaluasi atau dasar pertimbangan pihak-pihak terkait membuat kebijakan dalam hal menjamin ketersediaan, mengurangi disparitas harga, dan menjaga kestabilan harga baik pada saat harga tinggi maupun pada saat harga jatuh.
PERAMALAN TINGKAT KEMISKINAN DI PROVINSI MALUKU MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING Dephie Latumahina; Angel Manuputty; Megawati Z. Waliulu; Rahania Patiekon; Rensya Siwalette
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 3 No 2 (2021): 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/variancevol3iss2page73-80

Abstract

Kemiskinan adalah situasi yang serba terbatas yang terjadi bukan atas kehendak orang yang bersangkutan. Kemiskinan yang dibilang ekstrim ada di semua kabupaten dan kota di Provinsi Maluku.Pemerintah menetapkan ada 5 kabupaten pada tahun anggaran 2021 yang menjadi contoh dalam upaya penanganan pemerintah. Kabupaten tersebut ialah kabupaten Maluku Tengah, Seram Bagian Timur, Kepulauan Tanimbar, Maluku Tenggara dan Maluku Barat Daya. Pada penelitian ini digunakan data tingkat kemiskinan di Provinsi Maluku tahun 2005-2020. Proses penelitian ini menggunakan metode pemulusan eksponensial, yang digunakan untuk memprediksi tingkat kemiskinan di Provinsi Maluku tahun 2021-2025. Diperoleh metode terbaik untuk peramalan tingkat kemiskinan di Provinsi Maluku adalah metode Holt Linier. Hasil peramlalan tahun 2021-2025 berturut-turut yaitu: Tingkat kemiskinan di Provinsi Maluku pada tahun 2021 diperkirakan sebanyak 18.14, 18.29, 18.44, 18.59, 18.74.
EVALUASI METODE FUZZY TIME SERIES CHENG DAN RUEY CHYN TSAUR Fatkhurokhman Fauzi; Dwi Agustina; Indah Manfaati Nur
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 3 No 2 (2021): 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/variancevol3iss2page61-71

Abstract

Penelitian ini berfokus terhadap evaluasi metode Logika Fuzzy Time Series (FTS) Cheng dan Fuzzy Time Series (FTS) Logika Ruey Chyn Tsaur yang diterapkan pada data Nilai Tukar Petani (NTP). Data NTP yang digunakan adalah data NTP bulanan Provinsi Jawa Tengah dari periode 2008-2020. Evaluasi metode menggunakan Mean Square Error (MSE) dan Mean Percentage Error (MAPE) untuk melihat ketepatan/akurasinya. Hasil analisis menunjukkan bahwa peramalan FTS Logika Cheng dan FTS Logika Ruey Chyn Tsaur keduanya memiliki pola yang hampir sama dengan pola data sebenarnya. Hasil MSE dan MAPE dari FTS logika Cheng adalah 0,3331 dan 0,43%, sedangkan hasil MSE dan MAPE logika Ruey Chyn Tsaur FTS adalah 0,4054 dan 0,47%. Peramalan periode berikutnya menggunakan FTS logika Cheng sebesar 101,1711 dan FTS logika Ruey Chyn Tsaur sebesar 101,4112.
IMPLEMENTASI MODEL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) UNTUK PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG KAPAL LAUT DI PELABUHAN AMBON Ade Irma La Murdani; Yonlib Weldri Arnold Nanlohy
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 3 No 2 (2021): 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/variancevol3iss2page81-90

Abstract

Sebagai daerah berciri kepulauan yang terdiri lebih dari seribu pulau besar dan kecil, Maluku membutuhkan trasportasi sebagai media pergerakan orang dan barang, salah satunya adalah kapal laut. Kapal laut menjadi transportasi alternative bagi masyarakat, sehingga dalam realitanya tidak jarang penambahan kapal guna mengantisipasi terjadinya lonjakan penumpang. Penelitian ini membahas tentang pemodelan dan peramalan jumlah penumpang kapal laut di pelabuhan Ambon dengan menggunakan pendekatan model Autoregressive Integreted Moving Average (ARIMA). Penelitian ini menggunakan data jumlah penumpang kapal laut PT. (Persero) Pelabuhan Indonesia IV Ambon dari januari 2009 sampai dengan desember 2019. Model ARIMA terbaik untuk peramalan adalah model yang memenuhi syarat signifikansi parameter, white noise dan memiliki MSE (Mean Square Error) yang terkecil. Hasil analisis menunjukkan model terbaik untuk peramalan jumlah penumpang kapal di pelabuhan kota Ambon adalah model ARIMA (2,1,3) dengan nilai MSE 355923344. Dengan demikian model ARIMA (2,1,3) cocok untuk digunaka dalam peramalan jumlah penumpang kapal laut di pelabuhan kota Ambon.
PENGELOMPOKAN SATUAN KERJA PROVINSI MALUKU BERDASARKAN INDIKATOR KINERJA PELAKSANAAN ANGGARAN MENGGUNAKAN ANALISIS CLUSTER K-MEANS (STUDI KASUS: KPPN AMBON TAHUN 2021) Unique Desyrre A. Resiloy; Wahyuni Aprili; Inayah Putri Solong
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 3 No 2 (2021): 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/variancevol3iss2page91-98

Abstract

Indikator Kinerja Pelaksana Anggaran (IKPA) merupakan alat kontrol dalam melakukan pengawasan pengelolaan kinerja keuangan satuan kerja. IKPA disediakan oleh Ditjen Perbendaharaan yang terintegrasi pada Online Monitoring SPAN, yang dijadikan ukuran untuk mencerminkan kinerja satuan kerja atas kesesuaian perencanaan pelaksanaan anggaran, kepatuhan terhadap regulasi, efektifitas pelaksanaan kegiatan, serta efisien pelaksanaan anggaran. Perhitungan capaian output dihitung berdasarkan rasio antara capaian RO dengan target RO yang memiliki tiga belas indikator IKPA. Dengan menggunakan analisis cluster K-Means untuk pengelompokan satuan kerja berdasarkan indikator IKPA, diperoleh 4 cluster yaitu cluster 1 dengan nilai IKPA sangat baik sebanyak 33 satuan kerja, cluster 2 dengan nilai IKPA baik sebanyak 17 satuan kerja, cluster 3 dengan nilai IKPA cukup sebanyak 120 satuan kerja, dan cluster 4 dengan nilai IKPA kurang, sebanyak 5 satuan kerja.

Page 3 of 11 | Total Record : 106

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2019 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 7 No 2 (2025): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 7 No 1 (2025): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 6 No 2 (2024): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 6 No 1 (2024): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 5 No 2 (2023): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 5 No 1 (2023): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 4 No 2 (2022): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 4 No 1 (2022): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 3 No 2 (2021): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 3 No 1 (2021): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 2 No 2 (2020): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 2 No 1 (2020): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 1 No 2 (2019): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 1 No 1 (2019): VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications More Issue