Dalam beberapa tahun terakhir, fenomena academic burnout semakin sering dibicarakan di lingkungan kampus. Tidak hanya menjadi isu pribadi, tetapi telah berkembang menjadi persoalan kolektif yang memengaruhi performa belajar, kesehatan mental, serta kualitas kehidupan mahasiswa secara keseluruhan. Kondisi ini muncul di tengah tuntutan akademik yang semakin kompleks, meningkatnya persaingan perkuliahan, perubahan pola pembelajaran akibat digitalisasi, serta ekspektasi...Read More
1. Pendekatan Bayesian dalam Pemodelan Time Series Analisis deret waktu (time series analysis) bertujuan untuk mempelajari pola data berdasarkan waktu, seperti tren, musiman, dan fluktuasi acak. Pendekatan Bayesian memberikan cara yang fleksibel untuk menangani ketidakpastian dalam data dan model. Dalam pendekatan Bayesian, parameter model tidak dianggap tetap, melainkan memiliki distribusi probabilitas yang disebut prior distribution. Setelah...Read More
HMPS Statistika FMIPA UNM kembali menyelenggarakan Statistics Games and Arts (SIGMA) pada tahun 2025 sebagai salah satu program strategis yang berfungsi memperkuat interaksi, kreativitas, dan sportivitas di lingkungan mahasiswa serta alumni Statistika. Kegiatan ini menjadi agenda tahunan yang selalu dinantikan karena bukan hanya menghadirkan kompetisi, tetapi juga membangun ruang kebersamaan yang inklusif dan mendukung terciptanya suasana...Read More
Indonesia kembali mencuri perhatian dunia lewat keikutsertaannya dalam World Expo 2025 Osaka-Kansai, Jepang. Ajang berskala global ini menjadi momentum besar bagi Indonesia untuk menunjukkan potensi budaya, inovasi teknologi, serta visi masa depan yang berkelanjutan di mata dunia. Lebih dari sekadar pameran, partisipasi Indonesia di Expo 2025 Osaka juga membuka ruang inspirasi dan peluang belajar bagi mahasiswa,...Read More
Apa itu Bayesian Networks? Bayesian Networks (BN) adalah model probabilistik grafis yang merepresentasikan sekumpulan variabel acak dan hubungan ketergantungannya menggunakan graf berarah tanpa siklus (Directed Acyclic Graph/DAG). Setiap simpul (node) pada jaringan mewakili variabel acak, dan setiap sisi (edge) mewakili hubungan sebab-akibat atau dependensi bersyarat antarvariabel. Ciri utama Bayesian Networks: Menggabungkan teori graf dan probabilitas Bayes....Read More
Nulla vitae elit libero, a pharetra augue. Nulla vitae elit libero, a pharetra augue. Nulla vitae elit libero, a pharetra augue. Donec sed odio dui. Etiam porta sem malesuada.
