Mohammad Fajri

Mohammad Fajri, S.Si, M.Si

Magister

Mohammad Fajri, S.Si, M.Si adalah Magister dan Dosen Program Studi Statistika Fakultas Matematika Universitas Tadulako di Bidang Statistika.

Biografi

Mohammad Fajri menjadi staf pengajar di Program Studi Statistika Untad sejak tahun 2015, mendapatkan gelar Sarjana Matematika dari Univeristas Tadulako tahun 2013 dan mendapatkan gelar Magister Statistika dari Institut Teknologi Sepuluh Nopember pada tahun 2015.

Road map penelitian berkisar pada machine learning, khususnya pada topik decision tree beserta metode ensamble nya, juga pendekatan regresi non parametrik dan regresi non linear.

Selain itu, Mohammad Fajri juga terdaftar sebagai anggota resmi FORSTAT, editor di beberapa Jurnal Nasional, yaitu Jambura (UNG), Parameter (UNTAD) dan VARIANCE (unpati), serta menjadi pembina bagi beberapa organisasi kemahasiswaan di kampus, antara lain HIMASTIKA dan Al-Ishlah.

Pendidikan

Sarjana Matematika, Universitas Tadulako, 2013
Magister Statistika, Institut Teknologi Nopember, 2015

Mata Kuliah

Metode Statistika
Aljabar Linear
Logika dan Teori Himpunan
Eksplorasi dan Visualisasi Data
Pengantar Model Linear
Pengantar Teori Peluang
Pengantar Teori Inferensia
Riset Operasi
Statistik Non Parametrik
Studi Kependudukan
Statistik Resmi
Regresi Non Parametrik

Publikasi Jurnal

Implementation Of Boosting On The C5. 0 Algorithm In The Health Development Index Data. Terbit di Natural Science: Journal of Science and Technology, Volume 10 No 1 Tahun 2021.
Analisis Sensitivitas Model Regresi Linier Berganda Menggunakan Pendekatan Bayesian (Distribusi Prior Normal). Terbit di Journal of Data Analysis, Volume 3 Nomor 2 Tahun 2021.
Comparison of Kernel regression model with a polynomial regression model on financial data. Terbit di Journal of Physics: Conference Series, Volume 1763 No 1 Tahun 2021.
Estimasi Biaya Konstruksi Pada Perumahan Tipe 45 di Sulawesi Tengah Menggunakan Regresi Kuadratik. Terbit di REKONSTRUKSI TADULAKO: Civil Engineering Journal on Research and Development, 2020.
Spline Regression Analysis to Modelling The Open Unemployment Rate in Sulawesi. Terbit di Natural Science: Journal of Science and Technology, Volume 9 Nomor 2 Tahun 2020.
Pemodelan IPM Di Kawasan Timur Indonesia Menggunakan Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS). Terbit di Natural Science: Journal of Science and Technology, Volume 8 Nomor 2.
Splitting Rule Dan Penerapan Bagging Pada Pohon Klasifikasi. Studi Kasus: Pekerja Anak di Provinsi Sulawesi Tengah. Terbit di Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2015.
Cart Bagging For Classification Of Child Labor’s Case In Central Sulawesi Province.

Kontak