cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Meksianis Ndii
Contact Email
meksianis.ndii@staf.undana.ac.id
Phone
+6281266806008
Journal Mail Official
meksianis.ndii@staf.undana.ac.id
Editorial Address
Department of Mathematics, Nusa Cendana University Jl Adisucipto Kampus Baru Penfui
Location
Kota kupang,
Nusa tenggara timur
INDONESIA
Jurnal Diferensial
Published by Universitas Nusa Cendana
ISSN : -     EISSN : 27759644     DOI : -
Core Subject : Economy, Health, Science, Education,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Mathematics Public Health
Jurnal Diferensial adalah jurnal sains yang bertujuan untuk menyebarluaskan hasil riset-riset ataupun kajian pustaka pada bidang ilmu matematika dan terapannya. Artikel-artikel pada jurnal ini difokuskan kepada bidang ilmu matematika dan terapannya. Ruang lingkup atau bidang ilmu yang diterima dijurnal ini (tetapi tidak terbatas pada) adalah Analisis, Aljabar, Teori Graf, Optimisasi, Riset Operasi, Statistik, Biomatematika.
Arjuna Subject : Matematika - Matematika Terapan
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 4 No 2 (2022): November 2022" : 5 Documents clear
METODE REGRESI DATA PANEL UNTUK PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) DI PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR Christa Henukh; Astri Atti
JURNAL DIFERENSIAL Vol 4 No 2 (2022): November 2022
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Nusa Cendana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35508/jd.v4i2.8188

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan indikator penting yang digunakan pemerintah untuk mengukur keberhasilan dalam upaya membangun kualitas hidup manusia, dan juga untuk menentukan peringkat/level pembangunan suatu wilayah/negara. Analisis regresi data panel merupakan gabungan antara data cross section dan times series. Terdapat tiga estimasi model regrsi data panel yaitu Common Effect Model, Fixed Effect Model dan Random Effect Model. Penelitian ini membahas tentang regresi data panel menggunakan data Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Nusa Tenggara Timur pada Tahun 2016 hingga 2020. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan model terbaik dalam analisis regresi data panel dan mengetahui faktor-faktor apa saja yang paling berpengaruh terhadap Indeks Pembangunan Manusia di Nusa Tenggara Timur. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik adalah fixed effect model. Variabel angka harapan hidup, harapan lama sekolah, rata-rata lama sekolah dan produk domestik bruto mampu menjelaskan IPM di Provinsi NTT sebesar 99,9%. Kata kunci: IPM, Regresi Data Panel, Fixed Effect Model
ANALISIS REGRESI DATA PANEL UNTUK KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE DI PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR Oktovianus Antonio Boleng; Keristina Br Ginting; Ariyanto Ariyanto
JURNAL DIFERENSIAL Vol 4 No 2 (2022): November 2022
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Nusa Cendana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35508/jd.v4i2.8286

Abstract

ABSTRAK Demam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh infeksi virus dengue melalui gigitan nyamuk aedes aegypti dan nyamuk aedes albopictus. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model akhir regresi data panel pada kasus faktor-faktor yang mempengaruhi DBD di Provinsi Nusa Tenggara Timur dari tahun 2016 sampai 2020. Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah Demam Berdarah Dengue (DBD), sedangkan variabel independen yang digunakan dalam penelitian ini diantaranya rumah tangga yang berperilaku hidup bersih dan sehat, kepadatan penduduk, kemiskinan, dan curah hujan Kabupaten/Kota di Provinsi Nusa Tenggara Timur. Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan diketahui Random Effect Model (REM) adalah model yang sesuai untuk pendekatan pada analisis regresi data panel untuk kasus demam berdarah dengue di provinsi Nusa Tenggara Timur (NTT). Faktor yang mempengaruhi tingkat kasus demam berdarah dengue di Provinsi Nusa Tenggara Timur antara lain Kepadatan Penduduk (KP) dan Curah Hujan (CH) dengan koefisien determinasi ( sebesar 12.41% sedangkan sisanya sebesar 87.59% dijelaskan oleh variabel lain.
PENGAMBILAN KEPUTUSAN DALAM MENENTUKAN KELUARGA MISKIN PENERIMA BANTUAN SOSIAL PEMERINTAH DI KELURAHAN FONTEIN DENGAN SISTEM INFERENSI FUZZY MAMDANI Ade Martina Botha Kellen; Rapmaida Megawaty Pangaribuan; Ariyanto Ariyanto
JURNAL DIFERENSIAL Vol 4 No 2 (2022): November 2022
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Nusa Cendana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35508/jd.v4i2.8310

Abstract

Kemiskinan adalah suatu keadaan yang menyangkut ketidakmampuan dalam menghadapi tantangan kehidupan yang paling minimum, khususnya dari aspek konsumsi dan pendapatan. Jumlah penduduk miskin di Indonesia hingga saat ini masih tergolong banyak sehingga pemerintah masih terus memberikan bantuan sosial secara berkala kepada penduduk miskin. Namun, keluarga yang tergolong miskin masih kurang maksimal sehingga menyebabkan bantuan yang diberikan menjadi kurang tepat sasaran. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan sistem inferensi fuzzy metode Mamdani dalam menentukan keluarga miskin yang layak menerima bantuan sosial pemerintah menggunakan GUI Matlab. Logika fuzzy digunakan untuk menerjemahkan suatu besaran yang diekspresikan menggunakan bahasa (linguistik). Logika fuzzy dapat menyajikan setiap keadaan atau mewakili pemikiran manusia. Dalam logika fuzzy, keanggotaan elemen berada dalam interval [0, 1]. Logika fuzzy digunakan untuk menggambarkan ketidakjelasan. Kelebihan bahasa fuzzy adalah kemampuannya dalam proses penalaran secara sehingga dalam perancangannya tidak memerlukan persamaan matematik yang rumit. Variabel input yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari 14 Kriteria keluarga miskin menurut Badan Pusat Statistik, sedangkan variabel output-nya adalah Status Keluarga. Penelitian ini menggunakan data sekunder dari Dinas Sosial Kota Kupang dan Pemerintah Kelurahan Fontein.
ESTIMASI BILANGAN REPRODUKSI DASAR PENYEBARAN PENYAKIT TUBERKULOSIS DI KABUPATEN BIMA TAHUN 2022 Ariyanto Ariyanto; Rapmaida M. Pangaribuan
JURNAL DIFERENSIAL Vol 4 No 2 (2022): November 2022
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Nusa Cendana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35508/jd.v4i2.8482

Abstract

Telah dilakukan penelitian untuk mencari nilai estimasi bilangan reproduksi dasar penyebaran penyakit tuberkulosis di Kabupaten Bima dengan menggunakan model matematika SEIR. Penyebaran penyakit tuberkulosis di Kabupaten Bima dari bulan November tahun 2021 sampai dengan April tahun 2022 mengalami trend penurunan kasus yang sangat signifikan. Berdasarkan hasil analisis data lapangan dari Dinas Kesehatan Kabupaten Bima diperoleh nilai estimasi bilangan reproduksi dasar sebesar . Karena nilai bilangan reproduksi dasar lebih kecil dari satu, penyebaran penyakit tuberkulosis pada durasi waktu tersebut di atas akan hilang dari populasi Kabupaten Bima.
PENGGUNAAN MODEL REGRESI QUASI LIKELIHOOD UNTUK MENGATASI MASALAH OVERDISPERSI PADA REGRESI POISSON Robertus Dole Guntur; Keristina Br Ginting; Ganesha Lapenangga Putra; Jeanete Y Nenabu
JURNAL DIFERENSIAL Vol 4 No 2 (2022): November 2022
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Nusa Cendana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35508/jd.v4i2.8734

Abstract

One of the main issue in the poisson regression model is over dispersion. The existence of over dispersion causes the estimated regression coefficients tend to produce estimates that deviate from the actual parameter values. The main purpose of this study is to show how to overcome the dispersion problem in this regressiom model using Quasi Likelihood regression method. This study used secondary data with sample size 316. The results of this study indicated that the value of Pearson Chi-square and deviance in the testing of the goodness of fit for quasi likelihood regression model were more closed to the value of chi-square table with degree of freedom 313. Therefore, the application of quasi likelihood model regression is more adequate than the Poisson regression model to handle over dispersion.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2022 2022


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 8 No 1 (2026): April 2026 Vol 7 No 2 (2025): November 2025 Vol 7 No 1 (2025): April 2025 Vol 6 No 2 (2024): November 2024 Vol 6 No 1 (2024): April 2024 Vol 5 No 2 (2023): November 2023 Vol 5 No 1 (2023): April 2023 Vol 4 No 2 (2022): November 2022 Vol 4 No 1 (2022): April 2022 Vol 3 No 2 (2021): November 2021 Vol 3 No 1 (2021): April 2021 Vol 2 No 2 (2020): November 2020 Vol 2 No 1 (2020): April 2020 Vol 1 No 1 (2019): April 2019 More Issue