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
 3   4   5   6   7 
PERBANDINGAN METODE PROJECTED UNIT CREDIT DAN INDIVIDUAL LEVEL PREMIUM DALAM PEMBIAYAAN DANA PENSIUN Kartika Olivia Pingkan Rembet; Nir Indah Salsabila; Gianovita Indah Talarima; Dian Finri Unwaru
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 5 No 1 (2023): 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/variancevol5iss1page99-108

Abstract

Seiring dengan berjalannya pembangunan dan meningkatnya tingkat pendidikan masyarakat, kesadaran untuk mencapai suatu kualitas hidup yang lebih baik semakin bertambah. Termasuk didalamnya jaminan dan kepastian finansial pada saat memasuki masa pensiun di usia lanjut. Oleh karena itu sebagai kompensasi jasa mereka pada saat masih sebagai pekerja, diadakannya program pensiun sebagai solusi terhadap masalah kesejahteraan ekonomi setiap individu. Dalam menentukan nilai manfaat yang akan diterima oleh peserta saat memasuki usia pensiun, terdapat dua hal yang perlu diperhatikan yakni iuran normal (normal cost) serta kewajiban aktuaria (actuarial liability). Penelitian dilakukan dengan menghitung besar iuran normal yang akan dibayarkan tiap tahun oleh peserta program dana pensiun dan nilai manfaat yang akan diterima oleh pegawai saat mencapai usia pensiun dengan menggunakan asumsi gaji terakhir dengan metode Projected Unit Credit dan metode Individual Level Premium. Berdasarkan hasil perhitungan, iuran normal yang harus dibayar oleh peserta saat berusia 35 tahun dan menjadi masuk pada usia 25 tahun menggunakan metode Projected Unit Credit adalah sebesar Rp. sedangkan metode Individual Level Premium sebesar Rp. , hal ini menguntungkan jika dilihat dari sudut pandang peserta pensiun.
PERAMALAN HARGA TAKSIRAN EMAS DAN UANG PINJAMAN PADA PT. PEGADAIAN CABANG PASSO DENGAN MENGGUNAKAN METODE DOUBLE MOVING AVERAGE Winda Indah Butarbutar; Sitha Indah Latuconsina; Nur Fadila Palisoa; Rini Ayu R. Sasmita; Nur Amalya Tuanaya; Kristina Laura Talaud; Yonlib Weldri Arnold Nanlohy
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 5 No 1 (2023): 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/variancevol5iss1page1-12

Abstract

Kegiatan perekonomian yang dilakukan oleh manusia sehari-hari tidak dapat pisahkan dari uang. Dalam kehidupan sehari-hari uang memiliki peran yang sangat penting dalam setiap aktivitas manusia baik itu sebagai alat untuk membeli maupun alat untuk membayar barang dan semua kebutuhannya. Oleh sebab itu banyak masyarakat yang kesulitan dalam memenuhi kebutuhannya, dengan adanya masalah tersebut masyarakat akan mencari alteratif agar kebutuhannya terpenuhi, salah satunya yaitu dengan meminjam uang. Bagi mereka yang memiliki barang berharga, akan tetapi masih mengalami kesulitan dalam perekonomian nya maka untuk memperoleh pinjaman uang secara praktis dan cepat mereka akan menjual ataupun menjaminkan barang berharganya. Nilai taksiran adalah nilai tertentu yang akan dijadikan jaminan yang didasarkan pada harga jadi pasar dan peraturan yang berlaku pada masa tertentu. Dengan nilai taksiran yang tinggi akan mendorong keputusan nasabah menggunakan jasa gadai emas. oleh sebab itu banyak masyarakat yang kesulitan dalam memenuhi kebutuhannya, dengan adanya masalah tersebut masyarakat akan mencari alteratif agar kebutuhannya terpenuhi, salah satunya yaitu dengan meminjam uang. Bagi mereka yang memiliki barang berharga, akan tetapi masih mengalami kesulitan dalam perekonomian nya maka untuk memperoleh pinjaman uang secara praktis dan cepat mereka akan menjual ataupun menjaminkan barang berharganya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meramalkan harga taksiran emas dan uang pinjaman menggunakan metode Double Moving Average, dengan harapan penelitian ini dapat membantu PT. Pegadaian maupun nasabah dalam memberikan taksiran harga emas dan juga uang pinjaman untuk kedepannya. Berdasarkan perhitungan Kesalahan Penelitian Mean Absolute Persentage Error (MAPE) maka didapatkan bahwa hasil peramalan terbaik adalah peramalan harga taksiran emas dengan MAPE 12.62822%
IMPLEMENTASI METODE FUZZY C-MEANS DALAM PENGELOMPOKKAN HASIL PANEN PADI DI PROVINSI BALI Indah Manfaati Nur; Afia Nur Lailatus Syifa; Miftakhul Kharis; Shella Heidy Permatasari
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 5 No 1 (2023): 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/variancevol5iss1page13-24

Abstract

Di Indonesia, peranan padi sebagai salah satu komoditas pertanian tidak dapat diabaikan dan menjadi sangat penting. Salah satu cara yang efektif untuk mencapai peningkatan hasil pertanian yang optimal adalah menggunakan metode pengelompokkan. Terdapat beberapa metode pengelompokkan dalam klaster yang dapat digunakan, seperti k-means, hirarki, fuzzy c-means, DBSCAN, dan metode lainnya. Metode Fuzzy C-Means (FCM) menjadi solusi yang menarik untuk mengelompokkan hasil panen padi dengan lebih efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan metode Fuzzy C-Means (FCM) dalam pengelompokkan hasil panen padi di Provinsi Bali. Data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari Kabupaten/Kota di Bali, termasuk variabel yang relevan seperti produktivitas, luas lahan, produksi padi, dan tinggi dataran. Hasilnya menunjukkan tiga kluster utama: kluster pertama terdiri dari Kabupaten Badung, Gianyar, dan Buleleng; kluster kedua terdiri dari Kabupaten Tabanan; dan kluster ketiga terdiri dari Kabupaten Jembrana, Klungkung, Bangli, Karangasem, dan Kota Denpasar. Untuk pengukuran kebaikan kluster digunakan nilai validasi, hasil validasi untuk nilai FSI sebesar 0,758, nilai PEI menghasilkan nilai 0,221, PCI dan MPCI, diperoleh nilai 0,888 dan 0,832.
IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK KLASIFIKASI PENYAKIT ASAM URAT MENGGUNAKAN ALGORITMA C4.5 Gianovita Talarima; Ferry Kondo Lembang; Norisca Lewaherilla; Johan Bruiyf Bension
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 5 No 1 (2023): 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/variancevol5iss1page25-36

Abstract

Penyakit asam urat merupakan masalah kesehatan diseluruh dunia khususnya Indonesia dengan prevelensi mencapai angka 11,9%. Angka tersebut akan semakin meningkat jika adanya ketidaktahuan masyarakat umum tentang faktor-faktor yang dapat memicu terkena penyakit asam urat. Pada penelitian ini menggunakan Data Screening Civitas Akademika UKIM yang dilakukan untuk membuat model klasifikasi menggunakan Data Mining Algoritma C4.5 yang menghasilkan sebuah pohon keputusan serta pengujian yang dilakukan dengan menggunakan program R. Dari seluruh data berjumlah 277 data dibagi menjadi 198 data training dan 79 data testing. Dalam penelitian ini terdapat beberapa atribut klasifikasi yaitu, jenis kelamin, konsumsi alkohol, konsumsi gula berlebihan, usia, nilai IMT, dan riwayat penyakit. Berdasarkan perhitungan didapatkan hasil akurasi setelah post-pruning adalah 78% untuk data training dan 70% untuk data testing.
PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI MALUKU DAN MALUKU UTARA DENGAN MENGGUNAKAN SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL (SAR) Ronald John Djami; Gabriella Haumahu
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 5 No 1 (2023): 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/variancevol5iss1page37-46

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di suatu wilayah dipengaruhi oleh IPM di wilayah lain yang berdekatan. Hal ini berdasarkan pada hukum Tobler yang berbunyi “segala sesuatu berhubungan dengan lainnya, tetapi hal-hal yang lebih dekat lebih terkait daripada hal-hal yang jauh. Wilayah yang lokasinya berdekatan mempunyai hubungan yang lebih tinggi daripada lokasi yang lokasinya jauh. Analisis mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi IPM dapat dilakukan melalui regresi linier klasik. Tetapi, apabila sudah memperhitungkan lokasi, analisis regresi spasial merupakan metode yang lebih sesuai untuk digunakan. Regresi spasial merupakan pengembangan dari regresi linier klasik yang didasarkan pada adanya pengaruh lokasi pada data yang dianalisis. Spatial autoregressive (SAR) merupakan salah satu pemodelan spasial yang berkaitan dengan pendekatan area. Model SAR merupakan model yang tepat untuk pemodelan Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Maluku dan Maluku Utara dengan menggunakan pembobot Queen Contiguity. Berdasarkan estimasi parameter SAR terdapat empat variabel perdiktor signifikan mempengaruhi indeks pembangunan manusia yaitu variabel Harapan Lama Sekolah , Rata-rata Lama Sekolah , Umur Harapan Hidup Saat Lahir dan Pengeluran Perkapita dengan modelnya adalah .
SPATIAL ERROR MODEL PADA TINGKAT KEMISKINAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI LAMPUNG Nurjanah Nurjanah; Achi Rinaldi; Rizka Pitri
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 5 No 1 (2023): 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/variancevol5iss1page47-54

Abstract

Pembangunan ekonomi ialah salah satu tujuan utama negara-negara berkembang, saat ini Indonesia menghadapi masalah yang sulit dipecahkan yaitu kemiskinan. Menurut laporan Badan Pusat Statistik (BPS), Provinsi Lampung menempati posisi ke-14 termiskin di Indonesia dan menduduki posisi ke-3 se-Sumatera. Maka, diperlukan analisis yang tepat untuk melihat permasalahan tersebut secara kewilayahannya, analisis yang digunakan analisis regresi spasial. Model regresi spasial yang memiliki efek spasial pada eror adalah Spatial Error Model (SEM). Data yang digunakan data tingkat Pengangguran dan kemiskinan di Provinsi Lampung tahun 2022. Tujuan penelitian ini yaitu mengetahui bentuk pemodelan spatial error model dan mengetahui faktor suatu variable Pengangguran yang mempengaruhi tingkat kemiskinan. Hal tersebut diperkuat oleh hasil uji Indeks Moran menunjukkan adanya efek dependensi spasial. Berdasarkan uji Lagrange Multiplier, depedensi spasial terjadi pada error. Hasil pengujian menunjukan bahwa tingkat pengangguran berpengaruh pada tingkat kemiskinan setiap Kabupaten/Kota di Provinsi Lampung.
PENERAPAN METODE CLUSTERING SELF ORGANIZING MAPS (SOM) DAN K-AFFINITY PROPAGATION (K-AP) DALAM MENGELOMPOKKAN NILAI TUKAR PETANI DI INDONESIA 2022 Siti Hariati Hastuti; Wiwit Pura Nurmayanti; Apriska Ayu Saputri
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 5 No 1 (2023): 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/variancevol5iss1page79-88

Abstract

Sektor pertanian masih menjadi sorotan utama di Indonesia, hal ini dikarenakan kontribusi sektor pertanian terhadap perekonomian nasional cukup besar dan penyerapan tenaga kerja pada sektor pertanian terbilang cukup tinggi. Keberhasilan pembangunan di sektor pertanian dapat dilihat pada tingkat kesejahteraan petani dengan indikator Nilai Tukar Petani (NTP). Dalam rangka meningkatkan kesejahteraan petani di Indonesia dibutuhkan suatu analisis pengelompokan wilayah yang berguna untuk memetakan persebaran tingkat kesejahteraan petani. Analisis yang dapat digunakan adalah analisis clustering dengan algoritma Self Organizing Maps (SOM) dan K-Affinity Propagation (K-AP). Kedua metode cluster tersebut dapat diterapkan hampir disemua sektor, salah satunya sektor pertanian. Penelitian bertujuan untuk menguraikan hasil clustering metode SOM dengan K-AP dan untuk mengetahui hasil pengelompokan NTP terbaik antara metode SOM dengan K-AP. Hasil penelitian dengan metode SOM dan K-AP cluster terbaik yang terbentuk sebanyak 3 cluster. Pada metode SOM cluster 1 terdapat 14 provinsi, cluster 2 terdapat 19 provinsi dan cluster 3 terdapat 1 porvinsi. Sedangkan untuk metode K-AP, terdapat 11 provinsi pada cluster 1, 22 provinsi pada cluster 2 dan 1 provinsi cluster 3. Metode SOM memiliki nilai rasio sebesar 18,59997 dan pada metode K-AP memiliki nilai rasio sebesar 38,04833. Dari nilai rasio yang didapatkan pada kedua metode tersebut, dapat disimpulkan bahwa nilai rasio metode SOM lebih kecil dibandingkan K-AP, sehingga analisis cluster data NTP berdasarkan subsektor pertanian di Indonesia tahun 2022 lebih baik jika menggunakan metode SOM dengan 3 cluster.
PERBANDINGAN PENGELOMPOKKAN PUSAT KESEHATAN MASYARAKAT DI KOTA BALIKPAPAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS Farida Nur Hayati; Mega Silfiani; Diana Nurlaily
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 5 No 1 (2023): 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/variancevol5iss1page55-66

Abstract

Balikpapan merupakan salah satu daerah penyangga IKN (Ibu Kota Negara) yang diharapkan dapat mempersiapkan diri untuk menyambut kebijakan pemerintah dalam membangun Ibu Kota baru di Kalimantan Timur. Tingginya tarikan faktor pemerintahan, ekonomi, dan politik yang akan terjadi di IKN akan menyebabkan tingginya migrasi. Hal itu harus diimbangi dengan kemampuan kota dalam memfasilitasi kebutuhan penduduknya terlebih pada aspek Kesehatan. Puskesmas merupakan fasilitas Kesehatan tingkat pertama yang memberikan pelayanan masyarakat. Terdapat beberapa program yang dilakukan puskesmas untuk mencapai kesejahteraan masyarakatnya antara lain kesejahteraan ibu dan anak (KIA), perawatan Kesehatan masyarakat, Kesehatan usia lanjut dll. Semua program pokok tersebut dikembangkan berdasarkan program pokok pelayanan kesehatan dasar seperti yang dianjurkan World Health Organization (WHO). Dalam penelitian ini akan dilakukan analisis untuk mengelompokkan dan mengidentifikasi puskesmas yang memiliki karaketeristik yang sama sehingga akan sangat bermanfaat untuk mengetahui wilayah-wilayah yang perlu dilakukan peningkatan dan menjadi perhatian khusus dalam hal layanan Kesehatannya. Hal ini berguna untuk dapat mempersiapkan kebutuhan masyarakat pada aspek Kesehatan di wilayah sekitar IKN. Banyak metode yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi dan mengelompokkan puskesmas salah satunya adalah analisis cluster. Terdapat beberapa metode analisis cluster yang saat ini telah berkembang antara lain metode K-Means dan Fuzzy C Means.
PERAMALAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA MENGGUNAKAN METODE DOUBLE EKSPONENTIAL SMOOTHING Lusye Bakarbessy; Novita Serly Laamena
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 5 No 1 (2023): 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/variancevol5iss1page67-78

Abstract

IPM adalah indikator yg digunakan untuk mengukur tingkat pembangunan manusia. Setiap daerah harus bisa memastikan bahwa IPM daerahnya mengalami peningkatan setiap tahunnya. Oleh karena itu penting untuk melakukan peramalan. Penelitian ini menggunakan data IPM kota Ambon tahun 2010 hingga tahun 2020 yang berpola trend. Data yang menunjukkan suatu trend, dapat menggunakan metode peramalan Double Exponential Smoothing. Pemilihan paramater terbaik didasarkan pada metode trial dan error. Untuk metode Double Exponential Smoothing dari Brown parameter terbaik yang diperoleh adalah alpha 0,9 sedangkan untuk metode Double Exponential Smoothing dari Holt diperoleh parameter terbaik aplha 0,9 dan gamma 0,7. Hasil peramalan menunjukkan metode terbaik adalah Holt dengan nilai MSE 0,08 dengan IPM untuk tahun 2021,2022 dan 2023 berturut-turut adalah 81.10 ,81.32 dan 81.54.
TEXT CLUSTERING ANALYSIS FOR PUBLIC SENTIMENT BASED ON TWITTER OPINIONS ON E-TILANG F. Pattiasina; W. A. Renwarin; N. F. Umar; Fadila Fadila; E. B. Ketyaru
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 5 No 1 (2023): 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/variancevol5iss1page89-98

Abstract

Electronic Tickets (E-Tilang) have the advantage of faster service and have a very practical and fast system. Implementation of the E-Tilang system to facilitate transparency in the implementation of the ticket process or as a substitute for the ticket process on the spot. The effectiveness and efficiency of the E-Tilang system has generated various comments from the public. This study aims to determine the public's perception (sentiment) about E-Tilang. The data used in this study comes from people's tweets on Twitter about electronic tickets. This research shows that from the 524 Tweet data obtained, 252 people have positive sentiments, there are 98 people who have negative sentiments and there are people who have 174 neutral sentiments towards E-Tilang.

Page 5 of 11 | Total Record : 106

 3   4   5   6   7 

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