Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.387
P-Index
This Author published in this journals
All Journal BIMASTER
HUDA, NUR’AINUL MIFTAHUL
Unknown Affiliation
Decision Sciences, Operations Research & Management Mathematics

Published : 17 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 17 Documents
Search

 1   2 
SEGMENTASI CUSTOMER LIFETIME VALUE PADA MODEL LRFM MENGGUNAKAN METODE K-MEANS EUCLIDEAN DISTANC Puspita, Urfila Dian; Yundari, Yundari; Huda, Nur’ainul Miftahul
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 12, No 5 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v12i5.70908

Abstract

Strategi pemasaran yang berfokus pada pelanggan memiliki peranan penting dalam menjaga hubungan positif dengan pelanggan. Pelanggan dianggap sebagai nilai yang berharga bagi perusahaan. Saat ini, persaingan dalam dunia bisnis mendorong perusahaan untuk mengoptimalkan manajemen layanan pelanggan dalam upaya memenangkan kepercayaan pelanggan. Tujuan dari penelitian ini melakukan segmentasi pelanggan untuk menghasilkan nilai Customer Lifetime Value (CLV) berdasarkan intensitas kepentingan perusahaan, dengan pengelompokan CLV menggunakan algoritma K-Means euclidean distance berdasarkan model LRFM (Length, Recency, Frequency dan Monetary). Untuk mencapai strategi pemasaran yang efektif, penting untuk mengelompokkan pelanggan berdasarkan karakteristik yang serupa. Salah satu cara untuk mengelompokkan pelanggan yaitu dengan segmentasi pelanggan melalui metode clustering. Penelitian ini menggunakan data pemasukan pelanggan yang kemudian diterapkan berdasarkan variabel LRFM agar memudahkan pengelompokan pelanggan. Penentuan jumlah cluster terbaik menggunakan metode silhouette coefficient adalah 2 cluster, dengan metode K-Means diperoleh jumlah pengelompokan pelanggan pada cluster 1 adalah 29 pelanggan dan cluster 2 adalah 21 pelanggan. Berdasarkan clustering K-Means, dihasilkan segmentasi CLV dengan pembobotan Analytical Hierarchy Process (AHP) nilai CLV tertinggi yaitu pada cluster 1 dengan nilai CLV 0,782 melebihi nilai rata-rata CLV dari seluruh segmen dan cluster 2 dengan nilai CLV terendah yaitu 0,780. Artinya cluster 1 merupakan pelanggan dengan loyalitas tertinggi.  Kata Kunci : Pelanggan, K-Means Clustering, Customer Lifetime Value.
PENERAPAN MODEL LOG LINIER DALAM MENGANALISIS TABEL KONTINGENSI DUA ARAH Indra Satria, Tan Ade; Imro’ah, Nurfitri; Huda, Nur’ainul Miftahul
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 12, No 6 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v12i6.72242

Abstract

Model log linier merupakan salah satu analisis lanjutan pada tabel kontingensi untuk mengetahui hubungan asosiasi antara baris dan kolom. Tabel kontingensi merupakan tabel yang terdiri dari baris dan kolom untuk menyajikan data kategorik. Model log linier terdiri dari model jenuh yaitu log(mÌ‚ij) = λ + λX i + λY j +   λXY ij dan model tak jenuh yaitu log(mÌ‚ij) = λ + λX i + λY j . Pemilihan model log linier menggunakan uji Chi-Square dan uji ratio likelihood. Pada penelitian ini digunakan model log linier untuk menganalisis data kasus stunting di Kota Pontianak yang disajikan dalam tabel kontingensi. Data penelitian ini menggunakan data sekunder yang berasal dari Badan Kependudukan dan Keluarga Berencana Nasional (BKKBN) perwakilan Kalimantan Barat tentang jumlah keluarga beresiko stunting di Kota Pontianak tahun 2021. Data berjumlah 66.224 keluarga yang terdiri dari variabel Kecamatan di Kota Pontianak sebagai variabel baris dan variabel jumlah keluarga yang beresiko stunting sebagai variabel kolom. Langkah-langkah penelitian ini dimulai dengan pemilihan model log linier menggunakan uji independensi (uji χ2) untuk menentukan antara model jenuh dan model tak jenuh. Selanjutnya dilakukan pengestimasian parameter log linier untuk selanjutnya menginterpretasikan hubungan asosiasi antara dua variabel. Penelitian ini menghasilkan model yang cocok pada data yaitu model jenuh yang menjelaskan terdapat hubungan asosiasi antara variabel baris dan kolom. Nilai parameter model log linier yang didapat menjelaskan terdapat hubungan dependensi yang kuat antara kategori baris dan kategori kolom pada tabel kontingensi.
PENGELOMPOKAN PROVINSI BERDASARKAN FAKTOR PENYEBAB STUNTING MENGGUNAKAN FINITE MIXTURE PARTIAL LEAST SQUARE (FIMIX-PLS) Saputri, Apri Linda; Huda, Nur’ainul Miftahul
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 4 (2024): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v13i4.78039

Abstract

Stunting adalah gangguan pertumbuhan pada anak yang ditandai dengan kondisi tinggi badan di bawah standar usianya. Stunting merupakan masalah yang multidimensional karena melibatkan konstruk/laten (variabel yang tidak bisa diukur secara langsung). Metode statistik yang dapat menyelesaikan permasalahan hubungan antar variabel laten yakni dengan Structural Equation Modeling-Partial Least Square (SEM-PLS). Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan provinsi berdasarkan faktor penyebab stunting di Indonesia pada tahun 2021. Terdapat dua jenis variabel laten yaitu variabel laten eksogen dan variabel laten endogen. Variabel laten eksogen dalam penelitian ini berupa antenatal care, inisiasi menyusu dini, imunisasi, dan sanitasi. Sedangkan, variabel laten endogen berupa ASI eksklusif, berat bayi lahir rendah  dan stunting. Sebanyak 17 indikator yang digunakan, berdasarkan analisis SEM-PLS menghasilkan 13 indikator yang valid dan reliabel. Berdasarkan model yang diperoleh, terdapat 3 korelasi antar variabel laten yang berpengaruh secara signifikan yaitu antenatal care terhadap ASI eksklusif, berat bayi lahir rendah dan sanitasi terhadap stunting. Pengelompokan berdasarkan hubungan variabel laten pada model struktural menggunakan Finite Mixture Partial Least Square (FIMIX-PLS) sehingga dapat mengidentifikasi karakteristik faktor penyebab stunting di setiap provinsi di Indonesia dengan karakteristik yang lebih homogen. Hasil segmentasi terbaik adalah jumlah segmen k = 4 yang diperoleh berdasarkan kriteria BIC, AIC, CAIC dan EN. Nilai EN sebesar 0,997 yang berarti kualitas pemisahan segmen sangat baik. Hasil akhir penelitian diperoleh empat kelompok provinsi di Indonesia berdasarkan faktor penyebab stunting. Provinsi Kalimantan Barat termasuk dalam kelompok 4 dengan fokus permasalahan penyebab stunting yaitu faktor sanitasi.  Kata Kunci : Antenatal Care, Berat Bayi Lahir Rendah, Imunisasi, Sanitasi, Structural Equation Modeling.
ANALISIS KESENJANGAN UPAH ANTAR GENDER DI KALIMANTAN BARAT TAHUN 2021 MENGGUNAKAN METODE DEKOMPOSISI BLINDER-OAXACA Setyowati, Artini; Huda, Nur’ainul Miftahul; Kusumastuti, Nilamsari
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 2 (2024): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v13i2.77002

Abstract

Kesenjangan upah antar gender adalah salah satu isu penting di dunia. Metode dekomposisi Blinder-Oaxaca dapat digunakan untuk menghitung kesenjangan upah antar gender karena dapat mengukur perbedaan antara kelompok yang disebabkan oleh perbedaan karakteristik. Metode ini mendekomposisikan penyebab kesenjangan upah menjadi dua bagian, yaitu perbedaan karakteristik antara laki-laki dan perempuan yang dapat diamati atau dijelaskan (explaind), seperti pendidikan dan faktor yang tidak dapat dijelaskan (unexplained). Tujuan dari penelitian ini ialah untuk mengukur seberapa besar kesenjangan upah di Provinsi Kalimantan Barat pada tahun 2021 dan menganalisis variabel-variabel yang mempengaruhi fenomena tersebut. Untuk mengukur kesenjangan upah antar gender, langkah pertama adalah menentukan variabel karakteristik yang digunakan. Kemudian, estimasi upah untuk masing-masing gender dihitung secara terpisah. Hasil dari estimasi upah masing-masing gender digunakan sebagai dasar untuk menghitung kesenjangan upah antar gender menggunakan metode dekomposisi Blinder-Oaxaca, dengan menentukan nilai E (explained) yaitu nilai perbedaan yang disebabkan oleh faktor yang dapat diamati dan menentukan nilai D (Diskriminasi). Berdasarkan hasil dan pembahasan diperoleh rata-rata upah yang diterima pekerja laki-laki sebesar Rp2.212.577,908 dan rata-rata upah pekerja perempuan sebesar Rp1.882.086,622. Sehingga terdapat kesenjangan upah sebesar Rp330.491,286. Dari total kesenjangan upah, 64,19% disebabkan oleh faktor explaind dan 35,81% disebabkan oleh faktor diskriminasi, dan variabel yang berpengaruh terjadinya kesenjangan upah adalah variabel perkawinan, status dalam rumah tangga, pendidikan, status pekerjaan, jam kerja, pengalaman kerja, dan jenis lembaga.  Kata Kunci : Kesenjangan upah, Dekomposisi Blinder-Oaxaca, Gender
PEMODELAN PERTUMBUHAN PENDUDUK DI KOTA PONTIANAK DENGAN MENGGUNAKAN MODEL EKSPONENSIAL DAN MODEL LOGISTIK Maria, Anggreni Hildaria; Helmi, Helmi; Huda, Nur’ainul Miftahul
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 6 (2024): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v13i6.87474

Abstract

Pertumbuhan penduduk merupakan fenomena kompleks yang memerlukan pemodelan yang akurat untuk meramalkan perkembangan masa depan. Penelitian ini mengusulkan pemodelan pertumbuhan penduduk Kota Pontianak menggunakan dua pendekatan utama: Model Pertumbuhan Eksponensial dan Model Pertumbuhan Logistik.  Pentingnya penelitian ini terletak pada kemampuannya memberikan pandangan yang lebih  luas  terkait pertumbuhan penduduk di Kota Pontianak, yang dapat digunakan sebagai dasar untuk perencanaan pembangunan dan kebijakan populasi di masa depan. Dengan membandingkan model eksponensial dan model logistik, penelitian inibertujuan  meningkatkan validitas hasil prediksi dan memberikan kontribusi signifikan terhadap pemahaman terhadap  perubahan jumlahpenduduk di Kota Pontianak. Data ini digunakan untuk meramalkan jumlah    penduduk pada tahun 2031. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat daya tampung untuk model pertumbuhan logistik sebesar 790.474 jiwa. Untuk menemukan nilai jumlah penduduk yang paling dekat dengan nilai sebenarnya,  dengan  melihat nilai MAPE terkecil dari masing-masing model. Sehingga berdasarkan model Logistik  ke-VI dan model Eksponensial  ke-VI tersebut penulis mencari jumlah penduduk pada tahun 2031  yang  menghasilkan 728.297 jiwa pada Model Pertumbuhan Logistik dan 809.191 jiwa pada Model Pertumbuhan Eksponensial.    Kata Kunci :  Daya Tampung, Model Pertumbuhan Eksponensial, Model Pertumbuhan Logistik
UJI JONCKHEERE-TERPSTRA PADA KASUS MULTI-DRUG RESISTANT TUBERCULOSIS (MDR TB) KALIMANTAN BARAT Nuruljannah, Auliya; Debataraja, Naomi Nessyana; Huda, Nur’ainul Miftahul
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 12, No 4 (2023): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v12i4.70079

Abstract

Analisis data k sampel saling bebas pada statistik nonparametrik dapat dilakukan dengan berbagai metode, antara lain Uji Chi-Square, Uji Kruskal Wallis, dan Uji Jonckheere-Terpstra (JT). Hipotesis tandingan untuk kasus k berurut dapat menggunakan Uji Jonckheere-Terpstra. Pada penelitian ini dijelaskan prosedur dari Uji Jonckheere-Terpstra dan diterapkan pada studi kasus sampel besar pada kasus penyakit Multi-Drug Resistant Tuberculosis (MDR TB). Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pengaruh tingkatan usia pada kasus terkonfirmasi MDR TB di Kalimantan Barat menggunakan uji Jonckheere-Terpstra. Data pada penelitian ini adalah data MDR TB di Kalimantan Barat pada periode bulan Januari - September 2020 yang berasal dari e-TB Manager TB Unit Dinas Kesehatan Provinsi Kalimantan Barat. Dalam perhitungan ini dimulai dengan menyusun dan melabelkan perlakuan pada data, kemudian dilakukan perhitungan nilai Uab, dilanjutkan dengan perhitungan nilai JT, nilai ekspektasi JT, nilai Var0 JT, dan terakhir melakukan perhitungan nilai JT*. Hasil penelitian menggunakan uji JT menunjukkan bahwa median jumlah kasus terkonfirmasi MDR TB cenderung meningkat sesuai dengan tingkatan usia. Karena terdapat kecenderungan meningkat pada tiap kategori, maka dilanjutkan dengan uji Mann-Whitney untuk menemukan kategori yang mengalami perbedaan peningkatan. Hasil analisis dengan uji Mann-Whitney didapatkan bahwa kategori kanak-kanak memiliki pengaruh yang lebih rendah dibandingkan kategori lain.  Kata Kunci : uji hipotesis, median, statistik nonparametrik
ANALISIS CLUSTER HIERARKI DENGAN METODE AVERAGE LINGKAGE PADA INDIKATOR INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI KALIMANTAN BARAT Roos, Amelia Vickylia; Huda, Nur’ainul Miftahul; Helmi, Helmi
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 13, No 6 (2024): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v13i6.90505

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) adalah sebuah indikator yang digunakan untuk mengukur dan membandingkan tingkat kemajuan manusia antar negara atau wilayah. Pada penelitian ini, yang digunakan dalam analisis meliputi enam faktor yaitu pengeluaran per kapita, rata-rata lama sekolah, harapan lama sekolah, harapan hidup saat lahir, umur harapan hidup, dan persentase penduduk miskin. Metode cluster hierarki adalah salah satu metode yang kerap dimanfaatkan untuk mengelompokkan wilayah atau negara. Metode average lingkage adalah salah satu metode dalam hierarchical clustering untuk menghitung rata-rata jarak setiap pasangan objek. Tujuan dari penelitian ini ialah mengelompokkan 14 Kabupaten/Kota mengunakkan metode average lingkage. Prosesnya dimulai dengan mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi IPM, lalu dilakukan standarisasi data karena faktor-faktor tersebut memiliki satuan yang berbeda. Selanjutnya, pengujian multikolinearitas dilakukan untuk memastikan bahwa tidak terdapat hubungan linier yang signifikan antar variabel, kemudian dihitung jarak eclidean untuk menentukan kedekatan antar titik. Pada analisis klaster hierarki, jumlah clu     ster dapat ditentukan, dan dalam penelitian ini digunakan 3 cluster. Hasil analisis menunjukkan bahwa Kota Pontianak dan Kabupaten Kayong Utara memiliki karakteristik yang berbeda dibandingkan dengan kabupaten/kota lainnya, karena faktor-faktor yang mempengaruhi IPM di kedua daerah tersebut lebih unggul. Sementara itu, 12 kabupaten/kota lainnya memiliki karakteristik yang serupa dan digabungkan dalam satu cluster.  Kata Kunci: indeks pembangunan manusia, metode cluster hierarki, metode average lingkage
Co-Authors Adhazi, Tri Bayu Prihandono Dadan Kusnandar Debataraja, Naomi Nessyana Evi Noviani Fadhillah, Rahmi Fitriyani Fitriyani Fran, Fransiskus Gustiani, Berta Helmi Helmi Hendra Perdana IMRO’AH, NURFITRI Indra Satria, Tan Ade Maharani, Tiara Dwi Maria, Anggreni Hildaria Mariatul Kiftiah Mursyidah, Lailatul Nilamsari Kusumastuti Ningrum, Runi Aisyah Diyah Nuruljannah, Auliya Puspita, Urfila Dian Romanda, Putri Roos, Amelia Vickylia Safitri, Fauziah Saputri, Apri Linda Setyowati, Artini Takuan, Julianus Yundari, Yundari