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
 5   6   7   8   9 
PEMODELAN LAJU KESEMBUHAN PASIEN TUBERKULOSIS PARU DI RSUD DR. M. HAULUSY DAN RS AL FATAH AMBON MENGGUNAKAN MODEL REGRESI WEIBULL Tuanaya, Nur Amaliya; Kondo Lembang, Ferry; Nanlohy, Yonlib Weldri Arnold
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 6 No 1 (2024): 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/variancevol6iss1page1-10

Abstract

Tuberkulosis paru merupakan penyakit menular yang dapat berakibat fatal jika tidak ditangani dengan baik, dimana bisa menyerang berbagai organ, terutama paru-paru karena paling mudah menular melalui udara. Secara nasional, pada tahun 2021 Provinsi Maluku menduduki peringkat ke 13 dari 34 Provinsi, yang mana ditemukan sejumlah 691 kasus pada periode Januari sampai dengan Juni 2021, dengan Kota Ambon sebagai wilayah penyumbang terbanyak mencapai 162 kasus. Tujuan dari penelitian ini yaitu dilakukan analisis survival untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi laju kesembuhan pasien rawat inap tuberkulosis paru di RSUD Dr. M. Haulussy dan RS Al Fatah Ambon menggunakan model regresi weibull. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dari model regresi weibull yang terbentuk diperoleh faktor yang berpengaruh signifikan terhadap laju kesembuhan pasien tuberkulosis paru yaitu faktor jenis kelamin, nyeri dada, dan keringat malam.
PEMODELAN LAJU PERTUMBUHAN EKONOMI DI PROVINSI MALUKU MENGGUNAKAN REGRESI SPASIAL DATA PANEL Sampulawa, Zulfikar Ilham; Sinay, Lexy Janzen; Djami, Ronald John
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 6 No 1 (2024): 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/variancevol6iss1page113-122

Abstract

Laju pertumbuhan ekonomi merupakan suatu tingkat perkembangan agregrat pendapatan untuk setiap tahun yang dapat dibandingkan serta dapat memberikan gambaran inti mengenai kinerja dari setiap wilayah kabupaten atau kota dalam pemanfaatan wilayahnya. Laju pertumbuhan ekonomi di Provinsi Maluku mengalami peningkatan pada tahun 2022 sebesar 4,81%, walaupun pernah mengalami penurunan pada periode 2020 sebesar -0,92%. Adapun penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan karakteristik dan memetakan sebaran data serta dapat memodelkan laju pertumbuhan ekonomi di Provinsi Maluku dari periode 2017 sampai dengan 2021. Dengan menggunakan metode analisis spasial data panel dengan pembobot spasial queen contiguity, yang merupakan pembobot yang bertujuan sebagai komponen penting dalam pembentukan model karena dalam hal ini menunjukkan hubungan keterkaitan antar lokasi sehingga diperoleh model terbaik ialah SAR-fixed effect. Dari penelitian ini didapatkan hasil bahwa variabel independen yang terdiri atas variabel Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Dana Alokasi Umum (DAU), dan Jumlah Pengangguran Terbuka (JPT) berpengaruh signifikan secara simultan terhadap laju pertumbuhan ekonomi di Provinsi Maluku, dengan koefisien determinasi (R-Square) sebesar 0,6323 atau 63,23%, yang menunjukan bahwa kemampuan variabel independen menjelaskan variabel dependen sebesar 63,23%.
ANALISIS RISIKO KEBANGKRUTAN PERUSAHAAN ASURANSI JIWA INDONESIA MENGGUNAKAN METODE ALTMAN SPRINGATE, GROVER, DAN ZMIJEWSKI Chandra, Laura Stephanie; Kusumaningrum, Dian; Hidayat, Agus Sofian Eka
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 6 No 1 (2024): 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/variancevol6iss1page55-62

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis risiko kebangkrutan pada perusahaan asuransi jiwa di Indonesia yang terdaftar di Otoritas Jasa Keuangan (OJK). Pada peneltian ini digunakan 4 metode perhitungan risiko yang antara lain adalah Altman Z – score, Springate S – score, Zmijewski X – score, dan Grover G – score. Data yang akan digunakan sebagai objek observasi pada penelitian ini merupakan perusahaan asuransi yang sudah memiliki kepercayaan dan terdaftar di OJK, serta perusahaan asuransi yang mengalami kebangkrutan. Hasil analisis menggunakan metode perhitungan risiko akan dibandingkan dengan kondisi nyata perusahaan. Perbedaan karakteristik metode yang digunakan akan dijadikan rekomendasi terkait dasar evaluasi bagi perusahaan yang memiliki potensi mengalami kebangkrutan. Hasil analisis masing masing metode akan menghasilkan suatu interpretasi yang akan dihimpun untuk dijadikan penentu kinerja perusahaan. Berdasarkan hasil tersebut, penelitian ini bertujuan untuk membantu meningkatkan kesadaran perusahaan asuransi dan pemerintah terhadap risiko kebangkrutan yang ada dalam pengambilan keputusan yang tidak baik terkait kebijakan keuangan dalam perusahaan asuransi.
IMPLEMENTASI METODE NEIGHBOR WEIGHTED K-NEAREST NEIGHBOR PADA PENGKLASIFIKASIAN STATUS GIZI BALITA DI WILAYAH KERJA PUSKESMAS WONOREJO KOTA SAMARINDA Aisha, Putri; Fathurahman, M.; Prangga, Surya
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 6 No 1 (2024): 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/variancevol6iss1page11-20

Abstract

Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor (NWKNN) merupakan salah satu metode klasifikasi dalam machine learning yang dikembangkan dari metode K-Nearest Neighbor (KNN). Metode NWKNN memiliki kelebihan dibanding KNN, terutama untuk menangani masalah jumlah kelas yang tidak seimbang dalam pengklasifikasian data mining. Konsep dari metode NWKNN adalah pemberian bobot yang besar untuk kelas minoritas dan bobot yang kecil untuk kelas mayoritas. Metode NWKNN dalam penelitian ini diterapkan pada pengklasifikasian status gizi balita di Kota Samarinda. Menurut World Health Organization (WHO), Indonesia merupakan salah satu negara dengan prevalensi stunting pada balita tertinggi di regional Asia Tenggara pada Tahun 2005 sampai dengan 2017, dengan rata-rata prevalensi stunting pada balita sebesar 36,4%. Status gizi adalah salah satu faktor penyebab terjadinya stunting pada balita. Penelitian ini bertujuan mendapatkan hasil pengklasifikasian status gizi balita menggunakan metode NWKNN dan nilai akurasinya. Data yang digunakan adalah data balita di wilayah kerja Puskesmas Wonorejo Kota Samarinda Tahun 2022. Berdasarkan hasil klasifikasi status gizi balita menggunakan metode NWKNN, terdapat 93 balita yang diklasifikasikan secara tepat dari 128 balita dengan nilai akurasi sebesar 72,65%. Nilai akurasi ini termasuk cukup baik dan menunjukkan bahwa metode NWKNN layak digunakan untuk memprediksi ketepatan klasifikasi status gizi balita di wilayah kerja Puskesmas Wonorejo, Kota Samarinda. .
IMPLEMENTASI WEB SCRAPING UNTUK ULASAN PADA TWITTER MENGGUNAKAN ASOSIASI TEKS (STUDI KASUS: FILM KKN DI DESA PENARI) Antoni, Frans Xavier Natalius; Satyahadewi, Neva; Perdana, Hendra
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 6 No 1 (2024): 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/variancevol6iss1page21-28

Abstract

Pengguna twitter biasanya memberikan komentar yang berisi mengenai ulasan suatu film yang sedang tayang. Teknik yang dapat digunakan untuk mengambil komentar pada twitter yaitu Web Scraping. Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan Web Scraping dalam mengumpulkan data pada twitter dan mengimplementasikan Asosiasi Teks untuk mendapatkan informasi antar kata yang terbentuk. Penelitian ini menggunakan komentar yang berisi mengenai ulasan Film KKN di Desa Penari pada tanggal 30 April 2022. Komentar yang diperoleh tidak semua berisi ulasan, sehingga perlu dilakukan seleksi terhadap komentar tersebut. Hasil seleksi dari 866 komentar diperoleh sebanyak 116 ulasan positif dan 83 ulasan negatif. Data yang diperoleh dari komentar tidak bisa langsung dianalisis, sehingga perlu melalui tahap text preprocessing. Adapun tahap text preprocessing yaitu cleansing data, case folding, spelling normalization, filtering, dan tokenizing. Setelah melalui tahap text preprocessing, ulasan tersebut kemudian dianalisis untuk mendapatkan informasi yang penting dengan menggunakan Asosiasi Teks. Hasil Asosiasi Teks untuk ulasan positif diperoleh informasi bahwa penonton memberikan penilaian terhadap tokoh, akting dan sinematografi yang bagus, kemudian film yang ditayangkan juga sesuai dengan cerita thread pada twitter, dan sinematografi juga keren. Sedangkan untuk ulasan negatif penonton memberikan penilaian bahwa Film KKN di Desa Penari, film yang biasa dan hantu yang ditayangkan juga kurang seram.
PENCEGAHAN STUNTING PADA REMAJA PUTRI DI KABUPATEN GORONTALO MENGGUNAKAN STRUCTURAL EQUATION MODELING (SEM) Abdullah, Ferael Fira Feronica; Saleh, Sri Endang; Solang, Margaretha; Hasan, Ani M; Kadir, Laksmyn
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 6 No 1 (2024): 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/variancevol6iss1page29-38

Abstract

Stunting adalah sebuah siklus yaitu sejak dari masa remaja putri, menjadi calon pengantin, ibu hamil, dan menjadi seorang ibu. Permasalahan stunting harus diselesaikan dengan berbagai cara dan dari seluruh tingkatan, utamanya dalam peningkatan kualitas remaja putri untuk dipersiapakan menjadi seorang calon ibu guna dalam upaya pencegahan terjadinya stunting di masa yang akan datang. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh tingkat pengetahuan, sikap dan perilaku remaja putri mengenai kesehatan reproduksi dan pernikahan dini terhadap pencegahan stunting di Kabupaten Gorontalo. Dalam penelitian ini sumber data yang digunakan adalah remaja putri di Kabupaten Gorontalo, dengan Pemilihan sampel menggunakan teknik purposive sampling. Analisi data menggunakan Structural Equation Modeling (SEM). Hasil penelitan menunjukan tingkat pengetahuan tentang kesehatan reproduksi dan pernikahan dini berpengaruh positif dan signifikan terhadap pencegahan stunting. Sikap remaja putri tentang kesehatan reproduksi dan pernikahan dini tidak berpengaruh signifikan terhadap pencegahan stunting. Dan perilaku remaja putri mengenai kesehatan reproduksi dan pernikahan dini berepengaruh positif dan signifikan terhadap pencegahan stunting. Dengan demikian sangat penting bagi remaja putri di Kabupaten Gorontalo untuk meningkatkan pengetahuan dan perilaku mengenai kesehatan reproduksi dan pernikahan dini untuk keberhasilan program pencegahan stunting di Kabupaten Gorontalo
PREDIKSI RESIKO GEMPA MENGGUNAKAN MODEL SPATIAL POINT PROCESS Rahman, Budiono; Utami, Tiani Wahyu; Fauzi, Fatkhurokhman
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 6 No 1 (2024): 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/variancevol6iss1page39-38

Abstract

Pertemuan lempeng Eurasia, lempeng Indo-Australia, dan lempeng Pasifik terjadi di sekitar Pulau Sulawesi dan Maluku. Pertemuan ketiga lempeng ini menyebabkan sering terjadi gempa bumi. Faktor-faktor yang mempengaruhi gempa bumi secara geologis adalah jarak terhadap zona subduksi, gunung berapi, dan sesar aktif. Untuk keperluan mitigasi risiko bencana gempa bumi, perlu dilakukan prediksi risiko terjadinya gempa bumi. Pada penelitian ini menggunakan model inhomogeneous thomas cluster process yang digunakan untuk memprediksi risiko kejadian gempa bumi. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah koordinat zona subduksi, sesar aktif, dan gunung api di pulau Sulawesi dan Maluku. Hasil yang diperoleh berdasarkan fungsi K gempa bumi di pulau Sulawesi dan Maluku membentuk cluster. Uji chi-square menyimpulkan kejadian gempa bumi di Pulau Sulawesi dan Maluku bersifat inhomogen (tidak homogen). Berdasarkan model estimasi inhomogeneous thomas cluster process, variabel zona subduksi, sesar aktif, dan gunung berapi mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap terjadinya gempa bumi. Dari ketiga variabel yang mempengaruhi terjadinya gempa terbesar (1,8 kali) adalah variabel letak gunung api. Berdasarkan hasil prediksi, Provinsi Gorontalo, Sulawesi Utara, Sulawesi Tengah, Maluku, dan Maluku Utara memiliki risiko gempa bumi yang tinggi.
CLUSTERING SHRIMP DISTRIBUTION IN INDONESIA USING THE X-MEANS CLUSTERING ALGORITHM Fadhilah, Rahmi; Matdoan, M. Y.; Safira, Dinda Ayu; Tahalea, Sylvert Prian
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 6 No 1 (2024): 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/variancevol6iss1page49-54

Abstract

Shrimp is one of the marine biological resources available in almost all Indonesian waters and is one of the mainstay export commodities from the fisheries sub-sector. This is expected to improve the welfare of the community, so it is necessary to cluster the distribution of shrimp in Indonesia. Clustering is a data mining technique used to group data or partition datasets into subsets. One of the best clustering algorithms is X-means. X-means clustering is used to solve one of the main disadvantages of K-means clustering, namely the need for prior knowledge of the number of clusters (K). The purpose of this research is to obtain the results of clustering the distribution of shrimp in Indonesia using the X-means clustering algorithm. The data used in this study comes from the publication of Marine and Coastal Resources Statistics 2022 by the Central Bureau of Statistics of the Republic of Indonesia. This study obtained the results that there are 3 clusters in the clusterization of shrimp distribution in Indonesia. Cluster 0 consists of 1 province, cluster 1 consists of 27 provinces, and cluster 2 consists of 6 provinces.
ANALISIS PENGARUH PELAYANAN GRAB TERHADAP KEPUASAN PELANGGAN MENGGUNAKAN REGRESI LINEAR BERGANDA (STUDI KASUS: MAHASISWA UNIVERSITAS NEGERI MEDAN) Nadya, Fauza; Buulolo, Fatizanolo; Parinduri, Mutia Aini; Simamora, Jerry Misael; Nababan, Rodelta; Evelin, Shinta Kevin
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 6 No 1 (2024): 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/variancevol6iss1page87-98

Abstract

Dalam menghadapi kondisi perekonomian yang semakin maju di era globalisasi, perkembangan dunia usaha semakin pesat. Kesulitan dalam keadaan perekonomian mendorong munculnya persaingan di berbagai bidang kehidupan. Kesuksesan sebuah bisnis dapat dilihat dari tingkat kepuasan dari pelanggan atau customer dan pastinya dipengaruhi oleh beberapa faktor termasuk pelayanan. Karena itu, pada penelitian ini akan dilihat bagaimana pengaruh pelayanan Grab terhadap kepuasan pelanggan. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan studi kasus. Data didapatkan dengan menyebarkan kuesioner tanggal 10-21 November 2023 kepada mahasiswa di Universitas Negeri Medan yang diwakilkan ±10 orang per fakultas. Hasil penelitian penelitian ini diselesaikan dengan menggunakan program R. Model analisis regresi linear berganda yang dihasilkan . Untuk uji koefisien determinasi berganda adalah sebesar 0,8911, yang artinya secara simultan semua variabel independen berpengaruh terhadap variabel dependen (kepuasan). Analisis lainnya seperti uji multikolinieritas, uji autokorelasi, uji Durbin Watson, dan uji heteroskedastisita menunjukkan bahwa model regresi ini dapat diterima tanpa adanya masalah.
PREDIKSI NILAI KURS MATA UANG DOLLAR AMERIKA (USD) DAN YUAN CHINA (CNY) DENGAN RUPIAH (IDR) MENGGUNAKAN METODE ARIMA Teja, Satya Dhira Alfa; Derick, Luigi; Tauryawati, Mey Lista; Zainuddin, Ahmad Fuad
VARIANCE: Journal of Statistics and Its Applications Vol 6 No 1 (2024): 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/variancevol6iss1page99-112

Abstract

Bonus demografi yang sedang terjadi di Indonesia tidak sebanding dengan lapangan pekerjaan yang tersedia. Hal ini menyebabkan banyak dari mereka untuk mencari sumber pendapatan dari berbagai tempat, salah satunya dengan berinvestasi atau trading. Trading forex juga merupakan sumber pendapatan yang potensial jika dilakukan dengan benar. Analisa dengan menggunakan metode yang benar dapat membantu untuk sukses dalam dunia trading forex. Dalam dunia forex, mata uang Dollar Amerika (USD) dan Yuan China (CNY) merupakan mata uang yang sering dipilih karena paling berpotensi menghasilkan keuntungan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan prediksi harga kurs Dollar Amerika (USD) dan Yuan China (CNY) terhadap Rupiah (IDR) menggunakan metode Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Data kurs mata uang USD dan CNY akan dibagi menjadi data train dan test untuk memprediksi secara long term (10 hari), dan short term (5 hari). Dari hasil analisa tersebut, diperoleh bahwa model ARIMA (2,0,2) adalah model terbaik untuk memprediksi kurs USD terhadap IDR, sedangkan model ARIMA (3,0,2) adalah model terbaik untuk prediksi kurs CNY terhadap IDR. Model terbaik diperoleh berdasarkan nilai AIC terendah dan signifikansi parameter. Setelah mendapatkan model terbaik untuk nilai tukar kurs mata uang USD dan CNY terhadap IDR, selanjutnya dilakukan prediksi untuk jangka waktu short term dan long term. Hasil menunjukkan bahwa untuk meramalkan secara short term, model ARIMA yang telah diperoleh, cocok untuk digunakan. Namun, untuk meramalkan secara long term, model ARIMA tersebut masih kurang akurat untuk digunakan, karena keterbatasan data train.

Page 7 of 11 | Total Record : 106

 5   6   7   8   9 

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