Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Himpunan: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Matematika
Winarno, Bowo
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Mathematics Mechanical Engineering Physics Transportation

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Implementasi Algoritma C5.0 pada Penilaian Kinerja Mitra BPS Kota Salatiga Fatmawati, Ulya; Winarno, Bowo; Kusmayadi, Tri Atmojo
Himpunan: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Matematika Vol 3, No 1 (2023): Himpunan: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Matematika
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Mitra dari lembaga pemerintah yaitu Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Salatiga harus mengedepankan pelayanan yang maksimal kepada masyarakat, karena mitra BPS Kota Salatiga ikut terjun langsung dalam pelayanan kepada masyarakat terutama dalam hal pengambilan data di lapangan. Dengan adanya peran penting tersebut diperlukan pengelolaan mitra yang baik. Kinerja mitra perlu diukur untuk menentukan apakah profesionalisme mitra telah tercapai dengan maksimal. Penilaian kinerja diperlukan untuk keperluan yang membutuhkan seleksi yang memungkinkan mitra yang telah mengikuti kegiatan di BPS mendaftar kembali di kegiatan BPS selanjutnya. Algoritma C5.0 adalah salah satu algoritma pohon keputusan yang dapat membantu untuk menentukan mitra yang layak direkomendasikan. Oleh karena itu diimplementasikan Algoritma C5.0 dengan menggunakan aplikasi perograman RStudio pada penelitian ini. Dataset penilaian mitra menggunakan atribut Kualitas Kerja, Kuantitas Kerja, Kepemimpinan, Tanggung Jawab, dan Kerjasama Tim. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma C5.0 mampu menentukan data mitra layak direkomendasikan sebesar 94,33%.
Pohon Keputusan pada Penilaian Mitra Menggunakan Algoritme ID3 di BPS Kota Salatiga Salsabila, Khairina Altaf; Winarno, Bowo; Indriati, Diari
Himpunan: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Matematika Vol 3, No 1 (2023): Himpunan: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Matematika
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pohon keputusan pada hasil penilaian mitra dengan algoritme iterative dichotomiser 3 (ID3) di Badan Pusat Statistik Kota Salatiga. Jumlah data yang digunakan adalah 300 data. Data tersebut dibagi menjadi data training dan data testing dengan perbandingan 80:20. Penelitian ini menggunakan lima atribut yaitu kualitas kerja, kuantitas kerja, kepemimpinan, tanggung jawab, dan kerjasama tim dengan nilai masing-masing kriteria meliputi rendah, sedang, dan tinggi. Dari hasil analisis data diperoleh 41 rules dan akurasi sebesar 93,33%.
IDENTIFIKASI MODEL SELF-EXCITING THRESHOLD AUTOREGRESSIVE DENGAN SWITCHING TWO REGIME (KASUS PADA DATA EKSPOR AGRIKULTUR DI INDONESIA) Riyansyah, Husnun Nur Ghiffari Putri; Saputro, Dewi Retno Sari; Winarno, Bowo
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 14 No 4 (2020): BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (724.939 KB) | DOI: 10.30598/barekengvol14iss4pp511-522

Abstract

A time series model that explain the structural changes associated with data in a certain time period is the Threshold Autoregressive (TAR) model. The basic of the TAR model there are some different usage regimes in autoregressive analysis. One model based on TAR is a self-exciting threshold autoregressive (SETAR) model with the same delay parameters for each regimen. The SETAR model has a linear nature in each regime but being nonlinear if the models of each regime are combined. In addition, this model can improve jump data that cannot be captured by linear time series models. This means that the SETAR model has high-level parameters through an appropriate switching regime that is applied to agricultural export data in Indonesia. The purpose of this reseach is to test the estimated SETAR parameter model and apply it to Indonesian agricultural export data. There are three methods that can be done for estimating of parameter of SETAR model, namely the conditional quadratic sequential method, ordinary least square (OLS) and nonlinear least square (NLS). In this research, the two stage parameter estimation method is used with OLS and the second stage parameter estimation is used to optimisze the parameter values ​​that are not significant in the model. In its application, the SETAR model (2,1,1) was obtained to model agricultural export data in Indonesia and the MAPE value was 25%.
Co-Authors Dewi Retno Sari Saputro, Dewi Retno Diari Indriati Fatmawati, Ulya Riyansyah, Husnun Nur Ghiffari Putri Salsabila, Khairina Altaf Tri Atmojo Kusmayadi