Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
5.389
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Gaussian JURNAL DERIVAT: JURNAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA Journal of Mathematics Education and Application (JMEA) Jurnal Sains Matematika dan Statistika AKSIOMA BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Teorema: Teori dan Riset Matematika Sainmatika: Jurnal Ilmiah Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Jambura Journal of Mathematics Transformasi : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika ILKOMNIKA: Journal of Computer Science and Applied Informatics Jambura Journal of Mathematics Education JAMBURA JOURNAL OF PROBABILITY AND STATISTICS Euler : Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi Griya Journal of Mathematics Education and Application JES-MAT (Jurnal Edukasi dan Sains Matematika) MATHunesa: Jurnal Ilmiah Matematika Research in the Mathematical and Natural Sciences Milang Journal of Mathematics and Its Applications Jurnal Riset Mahasiswa Matematika Euclid Jurnal Ilmiah Ekonomi dan Manajemen Bilangan: Jurnal Ilmiah Matematika, Kebumian dan Angkasa Algoritma: Jurnal Matematika, Ilmu Pengetahuan Alam, Kebumian dan Angkasa Limits: Journal of Mathematics and Its Applications
Djihad Wungguli
Universitas Negeri Gorontalo
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Astronomy Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Environmental Science Mathematics Mechanical Engineering Physics Social Sciences Transportation Other

Published : 40 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Jurnal Riset Mahasiswa Matematika

 1 
Implementasi Metode Bidirectional LSTM Dengan Word Embedding FastText Dalam Analisis Sentimen Ulasan Pengguna Aplikasi Maxim Wewengkang, Hanz Franklyn Bachruddin; Wungguli, Djihad; Yahya, Nisky Imansyah; Hasan, Isran K.; Abdussamad, Siti Nurmardia
Jurnal Riset Mahasiswa Matematika Vol 4, No 5 (2025): Jurnal Riset Mahasiswa Matematika
Publisher : Mathematics Department, Maulana Malik Ibrahim State Islamic University of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18860/jrmm.v4i5.33358

Abstract

Aplikasi transportasi online kini menjadi bagian penting dalam kehidupan masyarakat Indonesia. Maxim, sebagai salah satu penyedia layanan, perlu memahami persepsi pengguna untuk meningkatkan kualitas layanannya. Penelitian ini menerapkan metode Bidirectional Long Short-Term Memory (BiLSTM) untuk melakukan klasifikasi sentimen terhadap ulasan pengguna aplikasi Maxim di Google Play Store. Untuk memperkuat representasi kata, digunakan word embedding FastText yang mampu menangkap informasi sub-kata secara lebih baik. Data penelitian diperoleh melalui scraping menggunakan package google-play-scraper pada Python. Model BiLSTM yang dilatih dengan konfigurasi hyperparameter optimal berhasil mengklasifikasikan sentimen ulasan secara efektif, dengan hasil accuracy 94%, precision 96%, recall 95%, dan f1-score 95%. Hasil ini menunjukkan bahwa kombinasi BiLSTM dan FastText mampu mendeteksi sentimen positif dan negatif secara akurat dan seimbang, serta relevan untuk mendukung evaluasi kualitas layanan berbasis opini pengguna.
Prediksi Wisatawan Mancanegara di Indonesia Menggunakan Metode SARIMAX dengan Efek Variasi Kalender Libur Nasional Pakaya, Desya Neydi Putri; Achmad, Novianita; Hasan, Isran K; Wungguli, Djihad; Abdussamad, Siti Nurmardia
Jurnal Riset Mahasiswa Matematika Vol 4, No 6 (2025): Jurnal Riset Mahasiswa Matematika
Publisher : Mathematics Department, Maulana Malik Ibrahim State Islamic University of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18860/jrmm.v4i6.34937

Abstract

Fluctuations in the number of foreign tourist arrivals often produce outlier values that can interfere with the accuracy of the forecasting model. This study uses a boxplot approach to detect outliers, followed by Natural Logarithm (ln) transformation as a treatment step. The Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables (SARIMAX) method is applied by considering three exogenous variables that show the effect of variations in the National Holiday calendar in the form of Nyepi Day, Idul Fitri Day and year-end holidays. The results of the analysis show that the three variables have a positive effect on the increase in the number of foreign tourist arrivals, where Nyepi Day makes the largest contribution compared to the other two holiday periods. Model 2 (0,1,1)(1,0,1)[12] was selected as the most optimal model based on the evaluation results of several models that have been compared. This model shows excellent performance, indicated by the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 3.75\% which indicates that the model has very high prediction accuracy. So that the SARIMAX model is effective in modeling and predicting the number of foreign tourist visits in Indonesia.
Prediksi Harga Emas Dunia Menggunakan Deep Learning GRU dengan Optimasi Nadam Harmain, Ismail Saputra R.; Nurwan, Nurwan; Hasan, Isran K.; Wungguli, Djihad; Yahya, Nisky Imansyah
Jurnal Riset Mahasiswa Matematika Vol 4, No 6 (2025): Jurnal Riset Mahasiswa Matematika
Publisher : Mathematics Department, Maulana Malik Ibrahim State Islamic University of Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18860/jrmm.v4i6.36007

Abstract

Volatilitas harga emas yang tinggi menuntut adanya metode prediksi yang andal untuk mendukung pengambilan keputusan investasi. Penelitian ini mengimplementasikan algoritma Gated Recurrent Unit (GRU) berbasis deep learning yang dioptimalkan menggunakan Nesterov-Accelerated Adaptive Moment Estimation (Nadam) untuk memprediksi harga emas harian.Model terbaik diperoleh dengan nilai Mean Squared Error (MSE) sebesar 0, 00012 pada data univariat dan 0, 00027 pada data multivariat. Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang diperoleh masing-masing sebesar 1,107% untuk data univariat dan 1,59% untuk data multivariat. Hasil tersebut mengindikasikan bahwa model GRU dengan optimasi Nadam memiliki performa prediksi yang tinggi, baik pada data deret waktu tanpa penambahan fitur maupun dengan penambahan fitur.
Co-Authors Agusyarif Rezka Nuha Ahmad, Rindawati Alamri, Fahima Aliwu, Randa Resvitasari Armayani Arsal Asriadi Asriadi B. P. SILALAHI Bertu Rianto Takaendengan Daud, Sriwati M. Djafar, Fitria Fenly B Mohamad Firdaus, Novarianti Ghivahri Sidik Mokoagow Harmain, Ismail Saputra R. Hasan S. Panigoro Ibrahim, Novita Isa, Jefri N. Ismail Djakaria Isran K Hasan K. Hasan, Isran K. Nasib, Salmun Karina Anselia Mamonto Kasim, Afrianto Pratama Kintan Sakinah Kaluku Kurniasari Abram La Ode Nashar Lailany Yahya Lailany Yahya Latif, Sintia Abdul Lindrawati Abdjul Loleh, Linda Purnama Sari Mahmud, Sri Lestari Meilan Sigar Mokoginta, Karmila Muhammad Rezky F. Payu Muhammad Rifai Katili Ningsih, Setia Nisky I. Yahya NISKY IMANSYAH YAHYA Novianita Achmad Nteseo, Sutriany Nurhayati Abbas Nurwan NURWAN NURWAN Nurwan Nurwan Nurwan, Nurwan Pakaya, Desya Neydi Putri Posangi, Tiara Rahim, Delvira Masita Rahmi, Emli Resmawan Resmawan S. GURITMAN Safrudin Ismail Salmun K. Nasib Salmun K. Nasib Siti Nurmardia Abdussamad Sri Maryam Mohungo Stella Junus Suaib A. Siraj Sutriany Nteseo Syafrudin, Marisa Tahir, Fauzia D. Tambiyo, Karman Taufik, Mohamad Alfiransyah Taulia Damayanti Ulfa Is. Abdul Ulfania Liputo Utina, Elsa Ekaputri Wahab, Nur Dhea Wahdania A.T. Ja’a Wakiden, Yuliyani Wewengkang, Hanz Franklyn Bachruddin Windra Tahir