Claim Missing Document
Check
Articles

Found 17 Documents
Search

Pemodelan Utang Luar Negeri Indonesia Menggunakan Metode Regresi Semiparametrik Spline Truncated Maulana, Achmad Resnu; Fanani, Aris; Yuliati, Dian
Simetris: Jurnal Teknik Mesin, Elektro dan Ilmu Komputer Vol 15, No 2 (2024): JURNAL SIMETRIS VOLUME 15 NO 2 TAHUN 2024
Publisher : Fakultas Teknik Universitas Muria Kudus

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24176/simet.v15i2.12205

Abstract

Perkembangan ekonomi suatu negara umumnya membutuhkan dukungan finansial yang signifikan. Di Indonesia, utang luar negeri seringkali menjadi salah satu sumber utama pendanaan untuk proyek pembangunan. Dalam beberapa tahun terakhir, terjadi peningkatan substansial dalam jumlah utang luar negeri Indonesia. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat utang tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Regresi Semiparametrik Spline Truncated. Variabel yang dianalisis termasuk utang luar negeri Indonesia sebagai variabel respons, serta cadangan devisa, utang luar negeri tahun sebelumnya, tingkat inflasi, suku bunga, dan nilai kurs sebagai variabel prediktor. Hasil analisis menunjukkan bahwa jumlah knot optimum pada komponen parametrik adalah tiga dengan nilai GCV sebesar 62293170. Uji signifikansi parameter menunjukkan bahwa variabel inflasi, cadangan devisa, utang luar negeri tahun sebelumnya, suku bunga, dan kurs memiliki pengaruh yang signifikan terhadap utang luar negeri Indonesia. Koefisien determinasi mencapai 97.3%, yang menunjukkan bahwa variabel prediktor mampu menjelaskan sebagian besar variabilitas utang luar negeri Indonesia, sementara sisanya dijelaskan oleh faktor-faktor lain di luar cakupan penelitian.
Pengaruh Media Belajar untuk Meningkatkan Hasil Belajar dalam Pembelajaran Statistika Regresi Pradita, Mutiea Ira; Sutini, Sutini; Yuliati, Dian
Himpunan: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Matematika Vol 4, No 2 (2024): Himpunan: Jurnal Ilmiah Mahasiswa Pendidikan Matematika
Publisher : Universitas Indraprasta PGRI

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

Abstract

Kebanyakan siswa mengalami kesulitan dalam memahami matematika, khususnya pada topik statistika regresi, mendorong dilakukannya penelitian bertujuan untuk menanggulangi keluaran peserta didik yang tergolong sedang hingga kurang mampu. Hal ini diperuntukkan guna menganalisis pengaruh alat ajar pada output matematika kelas XI–A2 di SMAN 15 Surabaya. Sebelum penggunaan media pembelajaran, hanya 20% siswa (6 siswa) yang mencapai output pembelajaran tinggi. Setelah media terbuka diterapkan, terjadi peningkatan signifikan dengan 14 siswa atau 47% dari total siswa mencapai hasil belajar yang sedang. Hipotesis media ajar memiliki pengaruh besar terhadap output pengajaran matematika yang berdasarkan uji Paired Sample t-test menghasilkan nilai signifikasi yang dapat diterima lebih kecil dari 0,05.
ANALISIS KEMAMPUAN PEMECAHAN MASALAH MATEMATIS SISWA DITINJAU DARI PROGRAM KELAS UNGGULAN MTSN 1 LAMONGAN Irzayana, Fitria Salsabilla; Sutini, Sutini; Yuliati, Dian
ELIPS: Jurnal Pendidikan Matematika Vol 6 No 1 (2025): ELIPS, Maret 2025
Publisher : Universitas Pancasakti

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47650/elips.v6i1.1600

Abstract

Kemampuan memecahkan masalah merupakan kemampuan yang perlu dikembangkan selama proses belajar matematika. Hasil observasi memperlihatkan bahwa kemampuan pemecahan masalah matematika siswa MTsN 1 Lamongan masih kurang. Penelitian ini bertujuan guna mendeskripsikan kemampuan pemecahan masalah matematis siswa MTsN 1 Lamongan khususnya pada program kelas unggulan. Penelitian ini bersifat kualitatif juga menggunakan metode studi kasus, pengumpulan data melalui wawancara serta tes. Temuan penelitian memperlihatkan bahwa: (1) peserta didik pada program unggulan telah memenuhi indikator pemahaman masalah dengan mengidentifikasi informasi yang ditanyakan dan informasi yang diketahui secara benar; (2) juga telah memenuhi indikator penyusunan rencana dengan menyajikan rencana solusi yang menyeluruh; (3) juga telah memenuhi indikator untuk pemecahan masalah dengan menguraikan langkah yang diperlukan untuk menyelesaikan masalah tersebut; serta (4) belum memenuhi indikator pemeriksaan kembali karena tidak menulis ulang hasil permasalahan yang diberikan.
Forecasting Sea Surface Salinity in the Eastern Madura Strait Using a 1D Convolutional Neural Network Rozzy, Fahrul; Novitasari, Dian Candra Rini; Yuliati, Dian; Sani, Puteri Permata
Telematika Vol 21 No 1 (2024): Telematika : Jurnal Informatika dan Teknologi Informasi
Publisher : Jurusan Informatika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31315/telematika.v21i1.8959

Abstract

Tujuan: Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi salinitas permukaan air laut pada perairan Selat Madura bagian Timur menggunakan 1D CNN dan menguji daripada performa model arsitektur 1D CNN yang dibuat. Berdasarkan hasil prediksi yang diperoleh, diharapkan mampu memberi informasi ke masyarakat terkait kondisi salinitas permukaan Selat Madura bagian Timur beberapa hari ke depan.Perancangan/metode/pendekatan: Hal pertama yang perlu dilakukan adalah memprediksi tiap parameter sebelum memprediksi salinitas permukaan. Penelitian ini menggunakan metode 1D CNN, dengan parameter kecepatan arus eastward, arus northward dengan 3 kedalaman berbeda, dan salinitas pada 2 kedalaman berbeda.Hasil: Berdasarkan penelitian ini diperoleh model 1D CNN mampu memprediksi salinitas dengan sangat baik, dengan MAPE sebesar 2.86% pada nilai dropout 0.8 dan batchsize 64. Adapun hasil prediksi untuk 6 hari ke depan, dari 17 Januari 2023 pukul 19.00 hingga 23 Januari 2023 pukul 07.00 dengan rentang waktu per 12 jam adalah mengalami penurunan dengan angka terendah menyentuh 33.313 PSU.Keaslian/ state of the art: Pada penelitian ini menggunakan parameter prediksi, metode, dan diperoleh hasil yang berbeda dengan penelitian sebelumnya.
BASIC PYTHON PROGRAMMING TRAINING TO ENHANCE DIGITAL LITERACY AMONG STUDENTS AT SMA WACHID HASYIM 2 SIDOARJO Yuliati, Dian; Ulinnuha, Nurissaidah
Jurnal Pemberdayaan Masyarakat Madani (JPMM) Vol. 9 No. 1 (2025): Jurnal Pemberdayaan Masyarakat Madani (JPMM) (DOAJ & SINTA 4 Indexed)

Publisher : Fakultas Ekonomi dan Bisnis Universitas Negeri Jakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/JPMM.009.1.06

Abstract

Improving digital literacy among students has become one of the main focuses of the era of the Fourth Industrial Revolution. Programming skills must be mastered to prepare young generations to face global challenges. This community service aims to enhance the digital literacy of students at SMA Wachid Hasyim 2 Sidoarjo by introducing and applying basic Python programming. The method used is Asset-Based Community Development (ABCD), which leverages existing school assets and involves active student participation in the learning process. This training was attended by twelfth-grade students interested in technology and digital skill development. Evaluation results indicate a significant improvement in students' understanding of programming, with the average pretest score increasing from 64.86 to 96.22 after the training. To ensure the continuity of learning, the service team established a coding community as a platform for students who wish to explore programming further. This community aims to develop collaboration and communication skills among students. The program successfully empowered students created a positive learning environment, and demonstrated promising potential for their skill development in programming.
Penerapan Model Long Short Term Memory Pada Jumlah Produksi Pupuk Di PT. Pelindo Gresik Romdloni, Ro’iqotul Fathiyyah; Yuliati, Dian; Ulinnuha, Nurissaidah
Jurnal Sains Matematika dan Statistika Vol 11, No 2 (2025): JSMS Juli 2025
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jsms.v11i2.33034

Abstract

PT Pelindo Multi Terminal adalah subholding dari PT Pelabuhan Indonesia (Persero) yang mengelola berbagai terminal multipurpose di Indonesia, termasuk terminal petikemas. Cabang Gresik merupakan salah satu dari banyak cabang yang dikelola oleh PT Pelindo Multi Terminal, yang berfokus pada operasi terminal petikemas dan layanan bongkar muat. Penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi model Long Short-Term Memory (LSTM) dalam memprediksi jumlah produksi pupuk pada kegiatan bongkar muat di PT Pelindo Multi Terminal Petikemas Branch Gresik. LSTM dipilih karena kemampuannya dalam mengolah data berurutan dan memprediksi pola jangka panjang secara akurat. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah jumlah produksi pupuk dari tahun 2018 hingga 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model LSTM mampu memberikan prediksi yang cukup akurat, dengan Mean Squared Error (MSE) sebesar 258141463,92 dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 18,60% pada epoch 300 dan menunjukkan bahwa LSTM efektif dalam memproses dan memprediksi jumlah produksi pupuk, serta berpotensi meningkatkan efisiensi operasional bongkar muat pupuk. 
PERAMALAN JUMLAH PENUMPANG PESAWAT DI BANDAR UDARA INTERNASIONAL JUANDA MENGGUNAKAN METODE EXPONENTIAL SMOOTHING EVENT-BASED Farida, Yuniar; Yusi, Suyesti; Yuliati, Dian
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 15 No 4 (2021): BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (580.856 KB) | DOI: 10.30598/barekengvol15iss4pp709-718

Abstract

The increase in the number of airplane passengers occurs at certain times, such as Eid al-Adha, Eid al-Fitr, and Christmas holidays. Of course, an excessive rise in the number of passengers can cause extreme flight traffic density so that which can cause flight delays, decreased airport service level performance, and other impacts. This study predicts the number of aircraft passengers at Juanda International Airport using the Exponential Smoothing Event-Based method. The Exponential Smoothing Event-Based method is a forecasting method that considers special events using the Exponential Smoothing method as the initial calculation. This study uses data on the number of passengers from January 2014 to December 2020. From the forecasting model, MAPE is 11.8905%, and MSE is 4202958561.0706, so that the resulting forecast can be categorized as good.