cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Muhammad Yahya Matdoan
Contact Email
keepyahya@gmail.com
Phone
+6282193229395
Journal Mail Official
jurnalparameter@gmail.com
Editorial Address
Jl. Ir. M. Putuhena, Poka-Ambon, 97233, Maluku, Indonesia
Location
Kota ambon,
Maluku
INDONESIA
Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Published by Universitas Pattimura
ISSN : 28296303     EISSN : 28296303     DOI : https://doi.org/10.30598/parameterv3i01y2024
Core Subject : Education,
Mathematics
Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya is an open access journal (e-journal) published since April 2022. Parameteris published by Department of Mathematics, Faculty of Science and Mathematics, Pattimura. Parameterpublished scientific articles on various aspects related to mathematics and statistics and its application. Articles can be in the form of research results, case studies, or literature reviews.
Arjuna Subject : Matematika - Matematika Terapan
Articles 95 Documents
 1   2   3   4   5 
ANALISIS BREAK EVEN POINT SEBAGAI ALAT BANTU PERENCANAAN LABA PADA PRODUK MINYAK KAYU PUTIH (STUDI KASUS UD. BINTANG TIMUR AMBON) E. Lawalata, Ananda T.; Wattimena, A. Z; Rahakbauw, D. L; Nanlohy, Y. W. A
Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 1 No 2 (2022): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/parameterv1i2pp147-156

Abstract

Salah satu perencanaan yang dibuat manajemen adalah perencanaan laba. UD. Bintang Timur Ambonmerupakan salah satu usaha kecil di kota Ambon yang menjadi perhatian khusus penulis sebagai subjekPenelitian karena belum menjalani analisis BEP untuk analisis perencanaan laba. Berdasarkanpermasalahan maka penulis tertarik untuk meneliti tentang analisis Break Even Point sebagai alat bantuperencanaan laba pada produk minyak kayu putih (Studi Kasus pada UD. Bintang Timur Ambon) dengantujuan untuk menganalisis titik Break Even Point dan perencanaan laba pada UD. Bintang Timur Ambonpada periode tahun 2020 dari bulan Juli sampai Desember serta menganalisis maksimal penurunanpenjualan dapat terjadi agar perusahaan tetap aman. Hasil Penelitian ini menunjukkan bahwa Break EvenPoint atau titik impas untuk tahun 2020 pada produk minyak kayu putih ukuran 150ml, 300ml dan 600mlberturut-turut sebesar Rp. 1.860.000 dengan unit terjual 31 unit, Rp. 2.304.000 dengan unit terjual 19 unitdan Rp. 2.335.000 dengan total unit terjual 9 unit. Analisa margin of safety menunjukan bahwa ketikamengalami penurunan sebesar 93% atau Rp. 24.775.200 untuk 150ml, 85% atau Rp. 13.872.000 untuk300ml dan 80% atau Rp. 9.600.000 untuk 600ml, maka UD. Bintang Timur Ambon akan mengalamikerugian.
METODE PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) SEBAGAI PENANGANAN ASUMSI MULTIKOLINEARITAS Sari, Dwi Retno Puspita
Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 2 No 2 (2023): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/parameterv2i02pp115-124

Abstract

Salah satu metode analisis yang banyak digunakan dalam penelitian adalah analisis regresi linier. Pada kasus regresi sederhana, pola hubungan linier diterapkan untuk satu variabel bebas dan satu variabel terikat. Sedangkan pada kasus regresi berganda, pola hubungan linier diterapkan untuk satu variabel bebas dengan beberapa variabel terikat. Pada tahapan analisis regresi, terdapat beberapa asumsi yang wajib untuk dipenuhi. Beberapa asumsi tersebut yakni asumsi normalitas, linearitas, heterokedastisitas, autokorelasi, dan multikolinearitas. Metode principal component analysis atau PCA merupakan suatu teknik multivariat yang bertujuan untuk mereduksi faktor atau variabel dalam jumlah besar menjadi beberapa faktor yang lebih sedikit. Selain digunakan untuk mereduksi jumlah variabel, metode PCA juga dapat digunakan untuk menangani masalah multikolinearitas dengan mereduksi jumlah variabelnya. Tujuan penulisan jurnal ini yakni untuk melakukan penanganan pada pelanggaran asumsi multikolinearitas tanpa melakukan reduksi jumlah variabel. Hasil dari penelitian ini adalah bahwa metode PCA layak untuk digunakan dalam menangani masalah pelanggaran asumsi multikolinearitas tanpa melakukan reduksi terhadap jumlah variabel awal. Sehingga keseluruhan informasi yang terkandung pada masing-masing variabel dapat tetap dipertahankan.
FORECASTING OF AMBON CITY CONSUMER PRICE INDEX (CPI). USING DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING METHOD FROM BROWN Istifarin, Nadia; Van Delsen, M. S. Noya; Djami, R. J.
Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 2 No 1 (2023): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/parameterv2i01pp47-56

Abstract

The Consumer Price Index (CPI) is an index that measures the average price of goods and services consumed by households in a certain period of time. An increase in the CPI can cause an increase in interest rates, increase the growth of the money supply, increase the attractiveness of the currency, and increase inflation. The results of the visualization show that the Ambon city CPI forms a trend pattern. This study aims to predict the Ambon CPI from January 2022 to June 2022 using Brown's double exponential smoothing method. The results of the analysis show that the best parameter for forecasting the CPI value of Ambon city is α=0.7 with a MAPE value=1.2644%, which obtains successive forecast results are January at 110.5908, February at 111.4186, month March was 112.2389, April was 113.8871, May was 113.8871 and June was 14.7112. These results show that the CPI forecast for Ambon City has increased every month.
PENERAPAN METODE MACHINE LEARNING - NAIVE BAYES PADA ANALISIS SENTIMEN PEMINDAHAN IBU KOTA NEGARA BARU Putnarubun, David J.; Palembang, C. F.
Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 2 No 1 (2023): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/parameterv2i01pp57-66

Abstract

Penelitian ini bertujuan menganalisis sentimen masyarakat terhadap pemindahan ibu kota negara (IKN) pada twitter di tahun 2023 apakah masih menjadi suatu kontroversi atau sudah lebih beraroma positif dibandingkan dengan opini masyarakat pada saat pertama kali isu ini naik ke media sosial di tahun 2019. Penelitian ini menggunakan metode naïve bayes dalam melakukan klasifikasi data, diharapkan dapat menyajikan hasil yang akurat. Hasil yang diperoleh dari analisis sentimen terhadap pemindahan ibu kota negara (ikn) baru dengan presentase nilai positif sebesar 55,85% dan sentimen negatif sebesar 45,15. Itu artinya respon dari masyarakat terhadap isu IKN di media sosial pada tahun 2023 sudah lebih banyak positif menerima pemindahan ibu kota negara dengan segala urgensinya dibandingkan dengan pada tahun 2019 saat Presiden Joko Widodo pertama kali mengumumkan wacana tersebut. Diperoleh nilai akurasi (accuracy) sebesar 99,12%, nilai akurasi recall untuk hasil negatif yaitu 98,37% dan hasil positif 99,71%. Kemudian untuk nilai akurasi precision untuk pred negatif yaitu 99,63% dan pred positif 99,72%. Dengan demikian maka metode naïve bayes memiliki nilai akurasi yang cukup tinggi sehingga dapat dijadikan pilihan metode pada penelitian selanjutnya
ANALISIS RANTAI MARKOV UNTUK PREDIKSI HASIL PRODUKSI TANAMAN KOPI DI PROVINSI SUMATERA SELATAN Kumaisyaroh, Dewi
Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 2 No 2 (2023): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/parameterv2i02pp125-134

Abstract

Dengan volume produksi kopi sebesar 206.307 ton atau sekitar 25,96 persen dari total produksi kopi Nasional, Provinsi Sumatera Selatan menjadi Provinsi penghasil kopi terbesar di Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi hasil produksi tanaman kopi pada tahun 2023 hingga tahun 2025 di delapan Kabupaten Provinsi Sumatera Selatan berdasarkan metode Markov Chain Analysis. Delapan Kabupaten/Kota tersebut meliputi Kabupaten Ogan Komering Ulu, Kabupaten Muara Enim, Kabupaten Lahat, Kabupaten Musi Rawas, Kabupaten Ogan Komering Ulu Selatan, Kabupaten Ogan Komering Ulu Timur, Kabupaten Empat Lawing, dan Kota Pagar Alam. Berdasarkan temuan penelitian ini, hasil produksi kopi pada tahun 2023 di delapan Kabupaten/Kota Provinsi Sumatera Selatan berturut-turut sebesar 15.975,92 ton; 24.448,81 ton; 20.177,81 ton; 2.482,74 ton; 45.172,27 ton; 2.061,99 ton; 33.496,82 ton; dan 28.641,57 ton. Pada tahun 2024 berturut-turut sebesar 16.042,4 ton; 22.322,62 ton; 19.982,97 ton; 2.636,55 ton; 48.478,11 ton; 1.852,62 ton; 40.045,51 ton; dan 24.699,96 ton. Pada tahun 2025 berturut-turut sebesar 16.043,52 ton; 21.029,08 ton; 19.755,49 ton; 2.644,88 ton; 48.505,03 ton; 1.740,52 ton; 41.269,70 ton; dan 23.643,58 ton dengan probabilitas steady state berturut-turut sebesar 0,098134; 0,125632; 0,120867; 0,015911; 0,290971; 0,010401; 0,205534; dan 0,132549.
MODEL BLACK-SCHOLES PUT-CALL PARITY HARGA OPSI TIPE EROPA DENGAN PEMBAGIAN DIVIDEN PADA PENUTUPAN HARGA SAHAM MEDIA NUSANTARA CITRA Tbk PURNAMASARI, NUR ASMITA
Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 2 No 1 (2023): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/parameterv2i01pp67-78

Abstract

Investasi saham merupakan salah satu pilihan menarik bagi para investor. Selain memiliki saham secara langsung, investor juga dapat memiliki turunan dari saham, salah satunya adalah opsi. Model Black Scholes merupakan sebuah model yang berguna untuk menentukan harga opsi. Asumsi model ini adalah saham tidak memberikan pembayaran dividen, tidak ada biaya transaksi, suku bunga bebas risiko, serta perubahan harga saham mengikuti pola random. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan model Black-Scholes harga opsi jual tipe Eropa dengan pembagian dividen dan put-call parity harga opsi tipe Eropa dengan pembagian dividen pada penutupan harga saham Media Nusantara Citra Tbk. Sehingga diperoleh Model Black-Scholes untuk harga opsi jual tipe Eropa dengan pembagian dividen pada keadaan constant market dan continous market masing-masing adalah (S,t) = K N(-d2) – (S-q N(-d1), sehingga diperoleh (S,t) = Rp. 29,40 dan (S,t) = , sehingga diperoleh (S,t) = Rp. 38,02. Sedangkan Model Black-Scholes untuk put-call parity harga opsi tipe Eropa dengan pembagian dividen pada keadaan constant market dan continous market masing-masing adalah (S,t) + K = (S,t) + (S ), sehingga diperoleh (S,t) = Rp. 202,43 dan , sehingga diperoleh (S,t) = Rp. 202,02
PENERAPAN SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) UNTUK KLASIFIKASI KABUPATEN TERTINGGAL DI PROVINSI MALUKU Palisoa, N. F.; Sinay, L. J.; Matdoan, M. Y.; Yudistira, Yudistira; Bakarbessy, Lusye
Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 2 No 2 (2023): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/parameterv2i02pp79-86

Abstract

Daerah tertinggal merupakan daerah yang memiliki masyarakat serta kondisi daerahnya kurang berkembang jika dibandingkan dengan daerah lain dalam skala nasional. Pemerataan pengembangan dan pembangunan daerah sangat penting untuk menjamin kesetaraan dan keseimbangan sosial ekonomi demi mencegah adanya daerah tertinggal. Provinsi Maluku merupakan salah satu daerah yang terletak di Kawasan Timur Indonesia dan merupakan salah satu propinsi dengan daerah tertinggal terbanyak yaitu sebanyak 6 kabupaten dari 11 kabupaten/kota. Untuk itu, perlu dilakukan pengklasifikasian wilayah agar dapat menentukan prioritas dalam pemerataan pembangunan yang cepat dan tepat sasaran. Salah satu metode statistika yang dapat digunakan dalam melakukan klasifikasi yaitu Support Vector Machine (SVM). Kelebihan SVM dibandingkan dengan metode lain adalah mampu menghasilkan model klasifikasi yang baik dengan akurasi yang lebih tinggi. Penelitian ini diperoleh hasil bahwa dengan menggunakan metode SVM diperoleh fungsi kernel terbaik yaitu fungsi kernel linear dengan parameter C=1 dan mampu mengklasifikasikan secara benar sebesar 76,13%. Sedangkan error rate model sebesar 23,87%, dimana kabupaten yang awalnya dikategorikan tidak tertinggal menjadi tertinggal ada 3 yaitu Kabupaten Maluku Tenggara, Maluku Tengah, dan Buru. Sementara kabupaten yang awalnya dikategorikan tertinggal menjadi tidak tertinggal juga ada 3 yaitu Kabupaten Seram Bagian Barat, Maluku Tenggara Barat, dan Maluku Barat Daya.
Development of Spatial Weighted Matrix based on Transportation Connectivity for Archipelago Provinces in Indonesia Sedubun, Debora Ribka; Yudistira, Yudistira; Laamena, Novita Serly; Salhuteru, Rosalina
Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 2 No 2 (2023): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/parameterv2i02pp101-114

Abstract

The application of spatial statistics is now commonly used in analysis of phenomena of strategic indicators in Indonesia, including in archipelago provinces. However, application of spatial statistics in archipelago provinces is constrained by spatial weighted matrix that are less relevant in identifying the spatial effects of indicators, due to enormous number of territories which not directly bordered by land. Meanwhile, transportation connectivity in archipelago provinces has expanded far beyond its administrative boundaries. Through this research, we tried to formulate concept in development of spatial weighted matrix based on transportation connectivity between regency/city in archipelago provinces. Our research used primary data processing methods as well as literature studies, with used the data of sea and air transport routes between regencies and cities in the 3 archipelago provinces: Maluku, Maluku Utara, and Kepulauan Riau. We developed several types of spatial weighted matrix based on transportation connectivity between regency/city in those three provinces, as well concepts in combining such matrix with other kinds of spatial weighted matrix. With our research, it is hoped that could trigger more spatial research related to strategic indicators in archipelago provinces in Indonesia.
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH PENYAKIT KUSTA DI PROVINSI MALUKU DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF Aipassa, Anggelo D.; Wattimena, A. Z.; Haumahu, G.
Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 2 No 2 (2023): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/parameterv2i02pp87-100

Abstract

Maluku merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang belum mencapai eliminasi kusta karena memiliki angka prevalensi dan jumlah kasus penderita kusta yang masih tinggi. Jumlah penderita kusta merupakan data count yang mengikuti data poisson. Sehingga untuk mengetahui faktor-faktor yang mungkin berpengaruh jumlah penyakit kusta, dilakukan pemodelan menggunakan model regresi poisson. Regresi poisson merupakan model regresi non linier yang sering digunakan untuk mengatasi data count. Dimana variabel respon (Y) mengikuti distribusi poisson. Pada regresi poisson terdapat asumsi equidispersi yaitu nilai mean sama dengan varians. Namun pada kenyataannya asumsi tersebut jarang terpenuhi, karena sering munculnya overdispersi dan underdispersi. Regresi binomial negatif dapat digunakan unutk memodelkan data poisson yang mengalami overdispersi. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui faktor-faktor yang signifikan mempengaharui jumlah penyakit kusta di Provinsi Maluku dengan menggunakan regresi binomial negatif adalah presentase yang dilakukan oleh tenaga medis (X2).
PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA UNTUK MENGANALISIS KEBUTUHAN GURU SMA/SMK NEGERI DI PROVINSI MALUKU MENGUNAKAN METODE ANALISIS BIPLOT Tuhumury, Eunike J. M.; Leleury, Zeth Arthur; Rahakbauw, Dorteus Lodewyik
Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 2 No 2 (2023): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Pattimura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/parameterv2i02pp135-144

Abstract

Pemerataan kebutuhan guru di setiap sekolah menjadi hal penting dalam menunjang pendidikan. Data BPS Provinsi Maluku menunjukkan bahwa pada tahun 2022 masih ada sekolah yang kekurangan tenaga guru. Hal ini tentunya berdampak pada masih ada guru yang mengajar tidak sesuai dengan latar belakang pendidikan. Solusi yang dapat dijadikan acuan adalah melalui pengelompokan kabupaten/kota sebagai acuan dalam analisis kebutuhan guru. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan metode analisis Biplot untuk mengelompokkan kabupaten/kota yang ada di Provinsi Maluku berdasarkan data rasio jumlah guru terhadap jumlah sekolah dan rasio jumlah siswa terhadap jumlah guru SMA/SMK Negeri. Dari hasil penelitian diperoleh 3 kluster yaitu Kluster I terdiri dari Kota Ambon, Kluster II terdiri dari Kabupaten Maluku Tenggara, Kabupaten Kepulauan Aru, Kabupaten Seram Bagian Barat, Kabupaten Maluku Tengah, Kota Tual, Kabupaten Buru, dan Kepulauan Tanimbar, dan Kluster III terdiri dari Kabupaten Maluku Barat Daya, Kabupaten Seram Bagian Timur, dan Kabupaten Buru Selatan. Hasil analisis menunjukkan bahwa perlu adanya penambahan tenaga guru pada SMA/SMK negeri di kabupaten yang ada pada Kluster III guna memenuhi kebutuhan minimal jumlah guru.

Page 3 of 10 | Total Record : 95

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2022 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 4 No 3 (2025): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 4 No 2 (2025): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 4 No 1 (2025): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 3 No 2 (2024): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 3 No 1 (2024): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 2 No 2 (2023): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 2 No 1 (2023): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 1 No 2 (2022): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 1 No 1 (2022): Parameter: Jurnal Matematika, Statistika dan Terapannya