Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Saintia Matematika
Pengarapen Bangun
Unknown Affiliation
Mathematics

Published : 12 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

 1   2 
PERAMALAN HASIL PRODUKSI ALUMINIUM BATANGAN PADA PT INALUM DENGAN METODE ARIMA Lukas Panjaitan; Gim Tarigan; Pengarapen Bangun
Saintia Matematika Vol 1, No 1 (2013): Saintia Matematika Januari 2013
Publisher : Universitas Sumatera Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (989.339 KB)

Abstract

Dalama makalah ini di lakukan peramalan aluminium batangan dengan menggunakan model ARIMA. Langkah pertama peramalan produksi aluminium batangan menggunakan metode deret berkala ARIMA. Langkah yang kedua yaitu menghasilkan data stasioner dan mengidentifikasi adanya faktor musiman dengan mencari nilai-nilai autokorelasi dan autokorelasi residual setiap lag. Langkah ketiga adalah menentukan nilai orde model ARIMA sekaligus menjadikan model sementara dalam hal ini di peroleh model yang tepat adalah ARIMA (4, 1, 3)(0, 1, 1)12.Langkah keempat memeriksa ketepatan model. Langkah terakhir adalah melakukan peramalan. Model peramalan produksi aluminium batangan diselesaikan dengan bantuan software Minitab 16.0 sehingga di hasilkan peramalan hasil produksi aluminium batangan untuk 24 periode adalah Januari 2012 : 20.586,2 ton, Februari 2012 : 17.882,9 ton, Maret 2012 : 20.069,1 ton, Apri l2012 : 19.743,2 ton, Mei 2012 : 20.302, 6 ton, Juni 2012: 19.199,9 ton, Juli 2012 : 19.803,2 ton, Agustus 2012: 20.312,0 ton, September 2012: 19.594,5 ton, oktober 2012: 20.484,9 ton, November 2012: 19.662,0 ton, Desember 2012: 19.963,2 ton, Januari 2013: 19.850,4 ton, Februari 2013: 17.701,6 ton, Maret 2013: 20.043,3 ton, April 2013: 19.248,0 ton, Mei 2013: 19.365,7 ton, Juni 2013: 18.428,0 ton, Juli 2013: 19.540,0 ton, Agustus 2013: 20.198,8 ton, September 2013: 19.087,4 ton, Oktober 2013: 19.585,9 ton, November 2013:18.883,5 ton, Desember 2013: 19.619,5 tonReceived 22-10-2012, Accepted 29-11-2012.2010 Mathematics Subject Classification: 62M10Key words and Phrases: ARIMA, Produksi, Peramalan.
ANALISIS KELAYAKAN RENCANA PEMBUKAAN SHOWROOM MOBIL OLEH PT XYZ BERDASARKAN RAMALAN PERMINTAAN DI BANDA ACEH Maradu Naipospos; Pengarapen Bangun; Gim Tarigan
Saintia Matematika Vol 1, No 1 (2013): Saintia Matematika Januari 2013
Publisher : Universitas Sumatera Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (730.911 KB)

Abstract

Penelitian ini diarahkan untuk menganalisis data penjualan mobil oleh PT. XYZ di Banda Aceh dengan menggunakan model ARIMA untuk peramalan 2012. Data yang digunakan adalah data penjualan mobil oleh PT. XYZ dari tahun 2007-2011. Proses peramalan ARIMA dilakukan dengan beberapa tahapan. Langkah pertama adalah menganalisis data stasioner dengan cara plot data dan melihat autokorelasi dan autokorelasi parsial dari data yang diperoleh. Selanjutnya mengidentifikasi model dan mengestimasi parameter dari model tersebut. Model dengan masingmasing tipe diperoleh untuk tipe X dengan model ARIMA (1, 1, 4), untuk tipe Y dengan model ARIMA (1, 1, 3) dan untuk tipe Z dengan model ARIMA (0, 1, 2). Setelah dilakukan peramalan maka diperoleh hasil ramalan tipe X, Y, Z sebanyak 2, 2, 1. Dengan diketahuinya ramalan penjualan mobil di Banda Aceh, dapat dilakukan perencanaan peningkatan faktor lain untuk meningkatkan hasil penjualan mobil.
APLIKASI ANALISIS KONJOIN UNTUK MENGUKUR PREFERENSI MAHASISWA FMIPA USU DALAM MEMILIH PRODUK PASTA GIGI Syahfitriani Syahfitriani; Gim Tarigan; Pengarapen Bangun
Saintia Matematika Vol 1, No 1 (2013): Saintia Matematika Januari 2013
Publisher : Universitas Sumatera Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (137.266 KB)

Abstract

Analisis konjoin adalah suatu teknik analisis yang digunakan untukmenentukan tingkat kepentingan yang relatif berdasarkan persepsi pelanggan yangdibawa oleh suatu produk tertentu dan nilai kegunaan yang muncul dari atribut-atribut produk terkait. Analisis konjoin juga dapat diterapkan untuk menetukanstrategi pemasaran, uji coba konsep produk baru, maupun menentukan komposisiproduk yang disukai oleh konsumen. Dalam penelitian ini ditujukan untuk meng-analisis preferensi mahasiswa Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan AlamUniversitas Sumatera Utara dalam memilih produk pasta gigi. Penelitian ini jugamenggunakan data primer yang diperoleh dari penyebaran kuesioner kepada maha-siswa serta data skunder untuk mendapatkan jumlah mahasiswa FMIPA USU yangmasih aktif kuliah. Dari hasil penelitian ini menunjukan bahwa stimuli-stimuliyang disajikan dalam bentuk kuesioner, responden dapat membuat penilaian dalammerangkingkan kombinasi produk pasta gigi yang paling disukai hingga yang tidak
ANALISA FAKTOR KETERTARIKAN MAHASISWA TERHADAP PRODUK SABUN MANDI Dame Melda Ria Sipahutar; Pengarapen Bangun; Ujian Sinulingga
Saintia Matematika Vol 1, No 2 (2013): Saintia Matematika Maret 2013
Publisher : Universitas Sumatera Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (166.606 KB)

Abstract

Analisis konjoin merupakan salah satu teknik analisis multivariat yang digunakan untuk mengetahui preperensi/ ketertarikan konsumen terhadap suatu produk baik berupa barang atau jasa dengan cara mengkombinasikan jumlah nilai dari masing-masing atribut yang terpisah. Preferensi diperoleh dengan mengurutkan kombinasi-kombinasi yang tersedia berdasarkan tingkat kesukaan relatif. Oleh karena itu, penggunaan analisis konjoin sangat membantu penelitian dalam pemasaran terutama untuk penting tidaknya suatu atribut beserta taraf dalam suatu produk atau jasa. Hasil pengolahan analisis konjoin pada penelitian ini mendapatkan informasi bahwa faktor utama Mahasiswa FMIPA USU Strata-1 mengharapkan sabun mandi dengan warna hijau, manfaat untuk melindungi kulit dari kuman, aroma Wewangian kesehatan, harga relatif lebih murah, bentuk cair dan jenis non antiseptic.
ANALISIS PENGARUH CURAH HUJAN DI KOTA MEDAN Nur Suri Pradipta; Pasukat Sembiring; Pengarapen Bangun
Saintia Matematika Vol 1, No 5 (2013): Saintia Matematika September 2013
Publisher : Universitas Sumatera Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (165.69 KB)

Abstract

Regresi linier berganda bertujuan untuk mengetahui pengaruh tekananudara(atm), kelembaban udara (kg/m3), kecepatan angin (knot) dan suhu udara(oC) terhadap curah hujan (mm) di kota Medan. Didalam penelitian ini juga inginmengetahui bagaimana mengatasi curah hujan yang tinggi dan mengatasi daerahkekeringan. Software yang digunakan adalah SPSS 17. Berdasarkan hasil analisismaka diperoleh kesimpulan bahwa variabel kelembaban udara dan kecepatan anginyang dapat mempengaruhi curah hujan di kota Medan. Penghijauan, Kolam konservasidan sosio-hidraulik untuk mengatasi curah hujan tinggi. Pembuatan resapanair termasuk cara mengatasi daerah kekeringan.
ANALISA METODE BACKWARD DAN METODE FORWARD UNTUK MENENTUKAN PERSAMAAN REGRESI LINIER BERGANDA (Kasus Jumlah Kecelakaan Lalu Lintas Di KotaMadya) Novelysa Samosir; Partano Siagian; Pengarapen Bangun
Saintia Matematika Vol 2, No 4 (2014): Saintia Matematika Juli 2014
Publisher : Universitas Sumatera Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (171.532 KB)

Abstract

Kecelakaan lalu lintas adalah suatu peristiwa di jalan yang tidakdisangka-sangka dan tidak disengaja melibatkan kendaraan dengan atau tanpa pe-makai jalan lainnya, mengakibatkan korban manusia atau kerugian harta benda.Faktor-faktor yang dianggap berpengaruh terhadap tingkat kecelakaan lalu lintasadalah faktor pengemudi, fakator jalan, faktor kendaraan dan jumlah pertambahankendaraan bermotor. Dalam tulisan ini ingin dicari faktor-faktor manakah yangpaling berpengaruh terhadap peningkatan jumlah kecelakaan lalu lintas di KotaMadya Medan, dan untuk mencari nya maka penulis menggunakan dua metodeyaitu metode Backward dan metode Forward dan hasil penduga yang diperolehmetode backward dan metode forward adalah sama yaitu ˆY = 25,698 + 1,095X1 +0,899X4. Persentase determinasi yang dijelaskan metode backward adalah 88,7 %dengan taraf nyata sebesar 5% dan faktor yang sangat berpengaruh dari pendugayang tinggal dalam persamaan adalah Faktor pengemudi.
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HASIL PRODUKSI KENTANG Sartika Sartika; Henry Rani Sitepu; Pengarapen Bangun
Saintia Matematika Vol 1, No 5 (2013): Saintia Matematika September 2013
Publisher : Universitas Sumatera Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (155.138 KB)

Abstract

Analisis faktor merupakan suatu teknik statistika multivariat yang di-gunakan untuk mereduksi/meringkas data, dari variabel yang banyak diubah men-jadi sedikit variabel. Penelitian ini merupakan Analisis Faktor untuk mengetahuiapa saja faktor-faktor yang dominan yang mempengaruhi hasil produksi kentangdengan responden petani kentang di kecamatan Naman Teran. Berdasarkan hasilpenelitian diperoleh 3 faktor yang dominan yang dapat mempengaruhi hasil pro-duksi kentang yaitu faktor Cara Pemeliharaan Kentang (31,22%), faktor Modaldan Luas Lahan (14,770%), faktor Pemupukan (11,142%). Ketiga faktor tersebutmemberikan proporsi keragaman kumulatif sebesar 57,132% artinya ketiga faktortersebut dapat mempengaruhi hasil produksi kentang pada saat penelitian dilakukansebesar 57,132 % dan sisanya dapat dipengaruhi faktor-faktor lainnya yang tidakteridentifikasi oleh model penelitian.
IDENTIFIKASI FAKTOR PENDORONG PERNIKAHAN DINI DENGAN METODE ANALISIS FAKTOR Aswin Bahar; Gim Tarigan; Pengarapen Bangun
Saintia Matematika Vol 2, No 1 (2014): Saintia Matematika Januari 2014
Publisher : Universitas Sumatera Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (106.969 KB)

Abstract

Analisis faktor adalah satu teknik analisis data yang ditujukan untukmereduksi sejumlah variabel menjadi beberapa kelompok lebih kecil yang disebut sebagaifaktor. Tujuan penelitian ini adalah mengidentifikasi faktor-faktor pendorongpernikahan muda dengan menggunakan analisis faktor. Teknik pengambilan sampelyang digunakan adalah cluster sampling. Variabel yang digunakan sebanyak11. Dari data yang diperoleh dilakukan uji validitas dan reliabilitas serta analisisfaktor menggunakan software SPSS 20.0 for windows. Hasil analisis menunjukkanbahwa terdapat dua variabel yang tidak valid dan harus dikeluarkan dari analisis.Berdasarkan hasil penelitian diperoleh 3 faktor dominan yang memperngaruhi keputusanremaja menikah di usia muda yaitu faktor ekonomi dan biologis (30,688%),faktor pergaulan (15,187%), dan faktor tradisi (13,62%). Ketiga faktor tersebutmemberikan proposi keragamaan kumulatif sebesar 59,557% artinya ketiga faktortersebut merupakan faktor dominan dan sisanya dapat dipengaruhi faktor-faktorlainnya yang tidak teridentifikasi oleh penelitian.
BEBERAPA FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGELUARAN KONSUMSI PANGAN RUMAH TANGGA MISKIN (Studi Kasus di Kelurahan Sidomulyo Kecamatan Medan Tuntungan) Yuliana Yuliana; Pengarapen Bangun; Mardiningsih Mardiningsih
Saintia Matematika Vol 1, No 3 (2013): Saintia Matematika Mei 2013
Publisher : Universitas Sumatera Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (154.916 KB)

Abstract

Konsumsi pangan adalah jenis dan jumlah pangan yang dimakan oleh seseorang dengan tujuan tertentu pada waktu tertentu. Tingkat kesejahteraan suatu rumah tangga dapat dilihat dari besarnya konsumsi atau pengeluaran yang dikeluarkan oleh rumah tangga. Penelitian ini dilakukan di Kelurahan Sidomulyo Kecamatan Medan Tuntungan. Sampel penelitian adalah 40 rumah tangga penerima beras miskin (Raskin). Teknik penarikan sampel dilakukan dengan menggunakan metode acak sederhana dan metode analisis data yang digunakan yaitu analisis regresi linier berganda dengan metode backward. Dari hasil penelitian diperoleh bahwa faktor-faktor yang berpengaruh terhadap pengeluaran konsumsi pangan rumah tangga miskin (Y ) di Kelurahan Sidomulyo Kecamatan Medan Tuntungan adalah pendapatan kepala rumah tangga (X1), jumlah anggota rumah tangga (X2), lama berumah tangga (X4) dan jumlah subsidi beras miskin (X5).
AJIAN FAKTOR PENYEBAB PENDERITA HIPERTENSI DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS FAKTOR DI KOTAMADYA MEDAN (Studi Kasus : RSUP H. Adam Malik Medan) Yuan Anisa; Pengarapen Bangun; Ujian Sinulingga
Saintia Matematika Vol 2, No 4 (2014): Saintia Matematika Juli 2014
Publisher : Universitas Sumatera Utara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (152.685 KB)

Abstract

Proses analisis faktor mencoba menemukan hubungan (interrelationship) antara sejumlah variabel – variabel yang saling independen satu dengan yang lain, sehingga dapat ditentukan satu atau beberapa kumpulan variabel yang lebih sedikit dari jumlah variabel awal. Teknik umum dalam analisis faktor adalah metode principal component analysis, yaitu metode yang digunakan untuk memperkirakan korelasi antara faktor yang akan dibentuk terhadap variabel. Penelitian ini terdiri dari 9 variabel yaitu usia, jenis kelamin, genetika/keturunan, obesitas, stres, meminum alkohol, merokok, komplikasi, serta mengkonsumsi kafein. Pengambilan sampel dilakukan dengan teknik consecutive sampling dengan jumlah sampel yaitu 45 orang. Berdasarkan hasil penelitian terdapat 3 faktor yang dapat dibentuk yaitu Faktor pertama Biologis dan Kebiasaan (35,268%), Faktor kedua Internal Diri (15,816%) serta Faktor ketiga Pertumbuhan dan Pola Hidup (13,879%). Dalam faktor – faktor tersebut telah ditentukan variabel – variabel yang telah dibakukan berdasarkan factor loading yaitu faktor pertama terdiri dari  jenis kelamin , meminum alkohol, serta merokok ; faktor kedua terdiri dari genetika/keturunan, stres, komplikasi; faktor ketiga terdiri dari usia, obesitas serta mengkonsumsi kafein.
Co-Authors Aswin Bahar Dame Melda Ria Sipahutar Gim Tarigan Henry Rani Sitepu Ida Yanti Hasibuan Lukas Panjaitan Maradu Naipospos Mardiningsih Mardiningsih Novelysa Samosir Nur Suri Pradipta Partano Siagian Pasukat Sembiring Rachmad Sitepu Sari C Kembaren Sartika Sartika Syahfitriani Syahfitriani Ujian Sinulingga Yuan Anisa Yuliana Yuliana