Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.562
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Pengabdian Masyarakat Bumi Raflesia MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika
Novi Puspita
Universitas Bengkulu
Humanities Economics, Econometrics & Finance Education Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Other

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
PENERAPAN LITERASI DIGITAL BERBASIS DATA: PEMANFAATAN GOOGLE SHEETS UNTUK PENGOLAHAN DATA SEDERHANA DI SMA MUHAMMADIYAH 4 BENGKULU: PENERAPAN LITERASI DIGITAL BERBASIS DATA: PEMANFAATAN GOOGLE SHEETS UNTUK PENGOLAHAN DATA SEDERHANA DI SMA MUHAMMADIYAH 4 BENGKULU Novi Puspita; Anggun Permatasari
Jurnal Pengabdian Masyarakat Bumi Rafflesia Vol. 9 No. 1 (2026): APRIL: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Bumi Raflesia
Publisher : Universitas Muhammadiyah Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36085/bumir.v9i1.10269

Abstract

Perkembangan teknologi informasi menuntut siswa memiliki kemampuan literasi digital dan literasi data sebagai bagian dari keterampilan abad ke-21. Namun, terdapat observasi di SMA Muhammadiyah 4 Kota Bengkulu, penggunaan aplikasi pengolah data berbasis daring dalam pembelajaran masih terbatas, sehingga keterampilan siswa dalam mengolah dan menyajikan data secara digital belum dimanfaatkan secara optimal. Maka dari itu, kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini ditujukan agar meningkatkan literasi digital berbasis data melalui pelatihan pemanfaatan Google Sheets untuk pengolahan data sederhana. Adapaun tahap-tahap yang dilakukan meliputi tahap persiapan, tahap pelaksanaan, dan tahap evaluasi. Pelatihan dilaksanakan melalui pendekatan praktik langsung (hands-on training) yang mencakup pengenalan antarmuka Google Sheets, penginputan data, penggunaan rumus dasar seperti SUM, AVERAGE, MIN, MAX, dan COUNT, serta pembuatan visualisasi data dalam bentuk grafik. Adapun untuk  mengukur kebermanfaatan kegiatan, maka akan dilakukan dengan membandingkan hasil pre-test dan post-test peserta menggunakan analisis statistik deskriptif dan uji paired sample t-test. Hasil kegiatan menunjukkan adanya peningkatan nilai rata-rata peserta dari 4,22 pada pre-test menjadi 6,91 pada post-test. Hasil uji statistik menunjukkan nilai p-value sebesar 0,000 (<0,05) yang menunjukkan adanya peningkatan pemahaman yang signifikan setelah pelatihan. Dengan demikian, kegiatan ini efektif dalam meningkatkan literasi digital dan keterampilan pengolahan data sederhana siswa serta dapat mendukung penerapan pembelajaran berbasis teknologi di lingkungan sekolah SMA Muhamadiyah 4 Kota Bengkulu. Keyword: Literasi Digital, Literasi Data, Google Sheets, Pelatihan Siswa.
PERMODELAN KETERKAITAN DINAMIS ANTARA TEMPERATURE RATA - RATA DAN KELEMBAPAN RATA - RATA HARIAN MENGGUNAKAN VARMA - GARCH: PERMODELAN KETERKAITAN DINAMIS ANTARA TEMPERATURE RATA - RATA DAN KELEMBAPAN RATA - RATA HARIAN MENGGUNAKAN VARMA - GARCH Novi Puspita
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 02 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n02.p182 - 190

Abstract

Humidity and temperature are two meteorological variables that are physically and dynamically interconnected, making them suitable to be analyzed as multivariate time series that exhibit interactions across periods. This study aims to model the dynamic linkage and joint volatility between daily average temperature (TAVG) and daily average relative humidity (RHAVG) in Bengkulu City using a combination of the Vector Autoregressive Moving Average (VARMA) and Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) frameworks. The analytical procedure includes initial exploration, stationarity testing, identification of the mean model order based on information criteria, Granger causality testing, VARMA residual diagnostics, volatility modeling using univariate eGARCH(1,1) for each residual series, and final diagnostic evaluation along with forecasting accuracy assessment. Model selection results indicate that VARMA(6,0) is the most appropriate order for capturing the mean dynamics of both variables. Granger causality tests reveal a bidirectional relationship between TAVG and RHAVG, implying that the historical information of each variable contributes to forecasting the other. Residual diagnostics for the mean model show reduced autocorrelation but the presence of conditional heteroskedasticity and departures from normality, thus necessitating variance modeling. The eGARCH(1,1) model with a Student-t distribution yields significant parameters and successfully eliminates ARCH effects and autocorrelation in both standardized and squared residuals. A 30-step-ahead forecast based on the VARMA(6,0)–eGARCH(1,1) combination produces MAPE values of approximately 4.46% for TAVG and 5.12% for RHAVG, indicating excellent predictive accuracy. These findings demonstrate that the VARMA–GARCH approach effectively captures the mean dynamics and volatility of meteorological conditions, reinforcing its potential for early-warning systems and climate-informed local planning. Keywords: Multivariate time series, VARMA, GARCH, Temperature, Humidity.
Analisis Cluster Hierarki untuk Pemetaan Kesenjangan Digital Antar Provinsi di Indonesia ANDINI PUTI ARIA; M. Syarlan; Febi Herlizalia; M. Zidan Mezilano Yasin; Novi Puspita
MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Vol. 14 No. 02 (2026)
Publisher : Universitas Negeri Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26740/mathunesa.v14n02.p511-517

Abstract

Kesenjangan digital antarwilayah di Indonesia masih menjadi tantangan serius, terutama dalam hal akses terhadap telepon seluler, komputer, dan internet. Penelitian ini bertujuan memetakan kesenjangan digital antar provinsi di Indonesia berdasarkan tiga indikator akses teknologi informasi dan komunikasi menggunakan metode hierarchical clustering. Data yang digunakan bersumber dari Badan Pusat Statistik tahun 2024 yang mencakup 38 provinsi dengan variabel persentase pengguna telepon seluler, persentase pengguna komputer, dan persentase akses internet dalam tiga bulan terakhir. Metode yang digunakan adalah hierarchical clustering dengan pendekatan agglomerative, di mana lima metode linkage (single, complete, average, Ward.D2, dan centroid) dibandingkan menggunakan korelasi cophenetic. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode centroid menghasilkan korelasi cophenetic tertinggi sebesar 0,9341 dan terpilih sebagai metode terbaik. Berdasarkan Elbow Method, Silhouette Method, dan NbClust, jumlah cluster optimal yang terbentuk adalah dua cluster. Cluster 1 beranggotakan 36 provinsi dengan rata-rata akses internet 89,73%, telepon seluler 69,08%, dan komputer 19,66%. Cluster 2 hanya terdiri dari Papua Tengah dan Papua Pegunungan dengan nilai yang jauh lebih rendah pada seluruh indikator. Kualitas cluster dikonfirmasi oleh rata-rata silhouette width sebesar 0,79 untuk Cluster 1 dan 0,61 untuk Cluster 2
Co-Authors ANDINI PUTI ARIA Anggun Permatasari Febi Herlizalia M. Syarlan M. Zidan Mezilano Yasin