Berita

HMPS Statistika FMIPA UNM resmi menggelar pembukaan Musyawarah Mahasiswa X (MUMAS X) pada Senin, 15 Desember 2025, bertempat di Ruang FF 306 FMIPA UNM. Kegiatan ini dibuka secara resmi oleh Ayahanda Dr. Rahmat Hidayat, S.Si., M.Si. Musyawarah Mahasiswa X (MUMAS X) mengusung tema “Membangun Sinergi dalam Regenerasi serta Mengevaluasi Kinerja Kepengurusan untuk Mendukung Transisi Kelembagaan, Demi Mewujudkan Organisasi yang Profesional dan Berintegritas”. Kegiatan ini dilaksanakan pada tanggal 15–22 Desember 2025, dengan lokasi kegiatan inti...Read More

Salah satu rangkaian kegiatan dalam Musyawarah Mahasiswa X (MUMAS X) telah terlaksana, yaitu agenda Pemaparan Visi Misi serta Debat Kandidat Calon Ketua Umum HMPS Statistika FMIPA UNM Tahun 2026. Berikut merupakan Visi dan Misi dari kedua kandidat Calon Ketua Umum HMPS Statistika FMIPA UNM Tahun 2026: 1. Zaldy Visi: Mewujudkan HMPS Statistika FMIPA UNM sebagai Organisasi Mahasiswa yang Adaptif, Kolaboratif, dan Berdaya Saing, berlandaskan Integritas, Intelektual, dan Kepekaan Sosial, untuk...Read More

Musyawarah Mahasiswa X (MUMAS X) HMPS Statistika FMIPA UNM sedang berlangsung dengan mengusung tema “Membangun Sinergi dalam Regenerasi serta Mengevaluasi Kinerja Kepengurusan untuk Mendukung Transisi Kelembagaan, Demi Mewujudkan Organisasi yang Profesional dan Berintegritas.” Pada tanggal 6–7 Desember 2025, telah dilaksanakan proses wawancara untuk Bakal Calon Ketua Umum dan Bakal Calon Pengurus Harian. Kegiatan ini diikuti oleh 2 Bakal calon ketua umum serta 41 Bakal calon pengurus harian. Berdasarkan hasil wawancara...Read More

1. Pengantar Pendekatan Bayesian merupakan kerangka statistik yang mengintegrasikan informasi awal (prior) dengan data observasi untuk memperoleh estimasi parameter secara probabilistik. Dalam konteks Big Data dan high-dimensional models, metode ini semakin relevan karena mampu menangani kompleksitas data yang besar serta mengelola ketidakpastian secara sistematis. Pemanfaatan prior berperan sebagai mekanisme regularisasi untuk mengendalikan kompleksitas model dan menyeleksi variabel penting, sehingga dapat meminimalkan risiko overfitting pada data berdimensi tinggi. 2. Tantangan Bayesian...Read More

Di tengah padatnya jadwal kuliah, tugas, organisasi, dan aktivitas lainnya, mahasiswa sering kesulitan untuk menemukan waktu belajar yang efektif. Waktu senggang bisa jadi sangat sempit, antara menghadiri kuliah, mengerjakan tugas, kerja paruh waktu, atau aktivitas kampus. Untuk menjawab tantangan ini, metode pembelajaran yang cepat, fleksibel, dan tetap efektif menjadi semakin relevan. Di sinilah microlearning hadir sebagai solusi cerdas, metode belajar dengan potongan materi kecil, padat, dan mudah diakses sesuai waktu...Read More