Articles
<![CDATA[Estimating Hyperbolic Decline Curves Parameters ]]>
<![CDATA[Sri Wahyuningsih]]>;
<![CDATA[Sutawanir Darwis]]>;
<![CDATA[Agus Yodi Gunawan]]>;
<![CDATA[Kurni Permadi]]>
<![CDATA[ Jurnal Matematika & Sains Vol 13, No 4 (2008) ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Teknologi Bandung ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
<![CDATA[The decline curve analysis refers to the estimation of some measure of well performance. The linearization of Arps hyperbolic decline curves leads to the estimation of initial value of decline exponent. This work proposes a graphical method to estimate the initial value of decline exponent and a binomial expansion to estimate the decline rate and the initial production value. The graphical approach is used to determine the initial value of the decline exponent for binomial expansion of hyperbolic Arps equations. Experimental study from some small data sets shows that our proposed method is capable in reducing the number of iterations needed in binomial linearization of hyperbolic decline curves. The main contribution of this work is a development of initial decline exponent estimation using graphical approach where the traditional approach is based on trial and error. Bias in estimating the initial values can produce large number of iterations in estimating the decline exponent. The proposed method is successfully reduce the number of iterations in estimating the decline exponent. Experimentally, this study indicates the existence of lower bound of decline exponent b* for each iteration using hyperbolic binomial expansion. Â ]]>
<![CDATA[Flexible Working Space (FWS) Solusi Kerja New Normal di Indonesia ]]>
<![CDATA[azizah, Siti Nur]]>;
<![CDATA[Sri Wahyuningsih]]>
<![CDATA[ Jurnal E-Bis (Ekonomi-Bisnis) Vol 4 No 2 (2020) ]]>
Publisher : <![CDATA[Politeknik Dharma Patria Kebumen ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.37339/e-bis.v4i2.286
<![CDATA[Pandemi virus corona dengan Pembatasan Sosial Berskala Besar (PSBB) di sejumlah wilayah telah memaksa masyarakat beradaptasi dengan cepat, termasuk dalam bekerja. Konsep Flexible Work Space (FWS) kini banyak dipakai untuk menjaga produktivitas optimal di tengah berbagai pembatasan. FWS erat kaitannya dengan bonus demografi, generasi milenial, dan generasi Z di sisi suplai, dan industrial 4.0 di sisi demand pasar tenaga kerja. Milenial dan Gen-Z dalam beberapa literatur teoritis dan empiris dikenal sebagai generasi yang digital natives, pengguna teknologi , yang lebih tinggi team-oriented. Pandemi Covid-19 menjadikan wacana flexible working space yang sebelumnya sudah banyak dibicarakan, perlu ditindaklanjuti lebih serius oleh pemerintah dan juga para pelaku usaha.]]>
<![CDATA[Pengaruh Mind Mapping Terhadap Kemampuan Menulis Siswa Semester II Kelas XI SMA Negeri 8 Bandar Lampung Tahun 2020/2021 ]]>
<![CDATA[Sri Wahyuningsih]]>
<![CDATA[ WAHANA Vol 73 No 1 (2021): Wahana ]]>
Publisher : <![CDATA[LPPM Universitas PGRI Adi Buana Surabaya ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36456/wahana.v73i1.3936
<![CDATA[Abstrak Belajar bahasa Inggris sangat penting karena menjadi bahasa internasional yang digunakan untuk berkomunikasi oleh orang-orang di seluruh dunia. Sedangkan dalam komunikasi ada empat keterampilan dasar berbahasa yang harus dikuasai; mereka berbicara, mendengarkan, membaca, dan menulis. Tujuan pengajaran bahasa Inggris adalah memungkinkan siswa untuk menggunakan bahasa Inggris untuk komunikasi sehari-hari baik lisan maupun tulisan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah ada pengaruh mind mapping terhadap kemampuan menulis siswa. Penulis menggunakan teknik cluster random sampling dalam pengambilan sampel dan menggunakan tes menulis untuk mendapatkan data. Dalam penelitian ini digunakan uji t untuk menganalisis data. Tes tersebut diberikan untuk mengetahui pengaruh mind mapping terhadap kemampuan menulis siswa. Subjek penelitian ini adalah siswa kelas XI semester II SMA N 8 Bandar Lampung tahun ajaran 2020/2021 Abstract Learning English is very important because it is an international language used to communicate by people all over the world. While in communication there are four basic language skills that must be mastered; they speak, listen, read, and write. The aim of teaching English is to enable students to use English for daily communication, both spoken and written. This study aims to determine whether there is an effect of mind mapping on students' writing skills. The author uses a cluster random sampling technique in sampling and uses a writing test to obtain data. In this study, the t-test was used to analyze the data. The test was given to determine the effect of mind mapping on students' writing skills. The subjects of this research are students of class XI semester II SMA N 8 Bandar Lampung in the academic year 2020/2021]]>
<![CDATA[UPAYA MENINGKATKAN PRESTASI DAN AKTIVITAS BELAJAR IPS MENGGUNAKAN MODEL PEMBELAJARAN KONTEKSTUAL SISWA KELAS VIII A SMP NEGERI 7 KOTA BIMA TAHUN PELAJARAN 2018/2019 ]]>
<![CDATA[Sri Wahyuningsih]]>
<![CDATA[ JOURNAL SCIENTIFIC OF MANDALIKA (JSM) Vol. 3 No. 3 (2022): Maret ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Penelitian dan Pengembangan Mandalika Indonesia (IP2MI) ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.36312/ jsm.v3i3.583
<![CDATA[Upaya Meningkatkan Prestasi dan Aktivitas Belajar IPS menggunakan Model Pembelajaran Kontekstual Siswa Kelas VIIIA SMP Negeri 7 Kota Bima Tahun Pelajaran 2018/2019. Pembelajaran IPS sebaiknya dilaksanakan secara inkuiri ilmiah (scientific inquiry) untuk menumbuhkan kemampuan berpikir, bekerja dan bersikap ilmiah serta mengkomunikasikannya sebagai aspek penting kecakapan hidup. Rumusan masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana upaya meningkatkan prestasi dan aktivitas belajar IPS Menggunakan Model Pembelajaran Kontekstual siswa kelas VIIIA SMPN 7 Kota Bima Tahun Pelajaran 2018/2019. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui peningkatan prestasi dan aktivitas belajar IPS Menggunakan Model Pembelajaran Kontekstual Bidang Studi IPS siswa kelas VIIIA SMPN 7 Kota Bima Tahun Pelajaran 2018/2019. Hipotesis tindakan dalam penelitian ini adalah Menggunakan Model Pembelajaran Kontekstual dapat meningkatkan prestasi dan aktivitas belajar IPS siswa kelas VIIIA SMPN 7 Kota Bima Tahun Pelajaran 2018/2019. Model penelitian pada penelitian ini merujuk pada proses pelaksanaan penelitian tindakan kelas yang meliputi menyusun rancangan tindakan (planning), pelaksanaan tindakan (acting), pengamatan (observing), dan refleksi (reflecting). Penelitian dilaksanakan di SMPN 7 Kota Bima pada kelas VIIIA selama 2 siklus pada semester 2 dari bulan Pebruari sampai dengan April 2019. Penelitian dilaksanakan di SMPN 7 Kota Bima pada kelas VIIIA dengan jumlah siswa 30 orang terdiri dari laki-laki 10 orang perempuan 20 orang dengan tingkat kemampuan yang berbeda. Berdasarkan hasil penelitian dan pembahasan, dapat peneliti simpulkan bahwa: Aktivitas belajar siswa dalam mata pelajaran IPS meningkat dari siklus I hanya mencapai 20% meningkat menjadi 92% padasiklus II. Aktivitas pembelajaran mata pelajaran IPS yang dilakukan guru pada siklus I hanya 38% meningkat menjadi 92% pada siklus II. Prestasi belajar siswa pada siklus I baru mencapai rata-rata kelas 53 dengan ketuntasan 11% meningkat menjadi rata-rata kelas 85 dengan ketuntasan belajar 90% pada siklus II berarti pencapaian ketuntasan klasikal sudah terpenuhi yaitu minimal ≥ 85%. Dari hasil penelitian yang diperoleh, maka peneliti dapat memberikan saran: Guru IPS diharapkan mempunyai pengetahuan dan kemampuan yang cukup untuk memilih metode ataupun teknik pembelajaran yang tepat dan sesuai dengan materi yang akan diajarkan sehingga dapat meningkatkan hasil belajar. Kepada guru IPS khususnya di SMPN 7 Kota Bima agar dapat menggunakan metode yang bervariasi dalam mengajar termasuk menggunakan model pembelajaran contectual agar keaktifan belajar dan prestasi belajar siswa dapat ditingkatkan.]]>
<![CDATA[PEMODELAN JUMLAH TITIK PANAS DI PROVINSI KALIMANTAN TIMUR DENGAN METODE SINGULAR SPECTRUM ANALYSIS ]]>
<![CDATA[KUKUH WAHYU HIDAYAT]]>;
<![CDATA[SRI WAHYUNINGSIH]]>;
<![CDATA[YUKI NOVIA NASUTION]]>
<![CDATA[ Jambura Journal of Probability and Statistics Vol 1, No 2 (2020): Jambura Journal of Probability and Statictics ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.34312/jjps.v1i2.7287
<![CDATA[Singular Spectrum Analysis (SSA) merupakan metode analisis runtun waktu dengan pendekatan nonparametrik, di mana metode ini tidak memerlukan beberapa asumsi. SSA cukup powerfull terutama untuk menangani data runtun waktu berpola musiman. Jumlah titik panas di Provinsi Kalimantan Timur memiliki unsur pola musiman berdasarkan beberapa penelitian yang telah dilakukan. Tujuan penelitian ini adalah menentukan model SSA terbaik yang digunakan untuk meramalkan data jumlah titik panas di Provinsi Kalimantan Timur. SSA terbagi menjadi dua tahap dasar yang saling berkaitan, yaitu tahap dekomposisi dan rekonstruksi. Pola musiman pada data dapat diketahui menggunakan analisis periodogram. Berdasarkan hasil analisis diperoleh model SSA, yaitu terdiri dari model peramalan untuk komponen tren dan model peramalan untuk komponen musiman. Tahap berikutnya dilakukan peramalan berdasarkan model yang diperoleh untuk bulan Februari 2020 hingga Januari 2021. Jumlah titik panas pada rentang bulan Februari 2020 hingga bulan Januari 2021 akan terjadi peningkatan dan penurunan titik panas secara drastis. Jumlah titik panas tertinggi akan terjadi pada bulan April tahun 2020, yaitu sebesar 1.840 titik panas.]]>
<![CDATA[Pengaruh Cognitive Behavior Therapy dan Tekhnik Relaksasi Terhadap Poskotuwa (Program Stop Merokok Mahasiswa) ]]>
<![CDATA[Lina Marlina]]>;
<![CDATA[Intan Maya Savitri]]>;
<![CDATA[Aulia Ramdani]]>;
<![CDATA[Sri Wahyuningsih]]>
<![CDATA[ Psikostudia : Jurnal Psikologi Vol 3, No 2 (2014): Volume 3, Issue 2, Desember 2014 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Psikologi, Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Universitas Mulawarman ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30872/psikostudia.v3i2.2249
<![CDATA[Efek langsung rokok yang menyenangkan sangat sulit untuk diatasi, hal ini menyebabkan penghentian secara tiba-tiba tanpa keterampilan tertentu akan menimbulkan stres. Penelitian ini bertujuan untuk memberikan pelatihan CBT (Cognitive Behavior Therapy) yang dipadukan dengan late diet (yang prosedurnya dilakukan setahap demi tahap dan sertai dengan konseling) terhadap penurunan perilaku merokok pada mahasiswa perokok di Universitas Mulawarman. Metode yang dipakai dalam penelitian ini adalah metode penelitian kuantitatif eksperiemental. Subjek penelitian adalah mahasiswa perokok di Universitas Mulawarman, Samarinda yang berjumlah 30 orang yang dibagi menjadi dua kelompok yaitu kelompok kontrol dan kelompok eksperimental. Teknik pengumpulan data menggunakan skala dan teknik analisa data menggunakan independent sample t-test. Hasil penelitian menunjukkan cognitive behavior therapy yang dipadukan dengan late diet signifikan dalam menurunkan perilaku merokok.]]>
<![CDATA[Hubungan Komunikasi Interpersonal dan Strategi Coping dengan Stres Pada Mahasiswa ]]>
<![CDATA[Sri Wahyuningsih]]>
<![CDATA[ Psikoborneo: Jurnal Ilmiah Psikologi Vol 4, No 3 (2016): Volume 4, Issue 3, September 2016 ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Psikologi, Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik, Universitas Mulawarman ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.30872/psikoborneo.v4i3.4097
<![CDATA[Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara komunikasi interpersonal dan strategi coping dengan stres pada mahasiswa psikologi yang sedang menyusun skripsi. Metode penelitian yang digunakan adalah kuantitatif. Subjek dalam penelitian ini sebanyak 68 mahasiswa. Metode pengumpulan data menggunakan tiga skala yaitu skala DASS, skala komunikasi interpersonal, dan skala strategi coping dengan model skala Likert. Pengambilan sampel penelitian dengan menggunakan simple random sampling. Data yang terkumpul dianalisis dengan uji regresi model bertahap dan model penuh dengan bantuan program Statistical Package for Social Sciences (SPSS) 20.0 for Windows. Hasil analisis pertama menunjukkan ada hubungan antara komunikasi interpersonal dengan stres pada mahasiswa psikologi yang sedang menyusun skripsi, nilai yang diperoleh adalah Thitung > Ttabel (Thitung = -6,221) dengan p < 0.05 (p = 0,000). Hasil analisis kedua menunjukkan tidak ada hubungan antara strategi coping dengan stres pada mahasiswa psikologi yang sedang menyusun skripsi, nilai yang diperoleh adalah Thitung < Ttabel (Thitung = - 0,213) dengan p > 0.05 (p = 0,832). Hasil analisis ketiga menunjukkan ada hubungan antara komunikasi interpersonal dan strategi coping dengan stres pada mahasiswa psikologi yang sedang menyusun skripsi, nilai yang diperoleh adalah Fhitung > Ftabel (Fhitung = 19,357) dengan Adjusted R Square = 0,373 dan p < 0.05 (p = 0,000.]]>
<![CDATA[Forecasting Stock Price PT. Telkom Using Hybrid Time Series Regression Linear– Autoregressive Integrated Moving Average Model ]]>
<![CDATA[Kartika Ramadani]]>;
<![CDATA[Sri Wahyuningsih]]>;
<![CDATA[Memi Nor Hayati]]>
<![CDATA[ Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi Vol. 18 No. 2 (2022): JANUARY 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Mathematics, Hasanuddin University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.20956/j.v18i2.18837
<![CDATA[The hybrid method is a method of combining two forecasting models. Hybrid method is used to improve forecasting accuracy. In this study, the Time Series Regression (TSR) linear model will be combined with the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) model. The TSR linear model is used to obtain the model and residual value, then the residual value of the TSR linear model will be modeled by the ARIMA model. This combination method will produce a hybrid TSR linear-ARIMA model. The case study in this research is stock closing price (daily) of PT. Telkom Indonesia Tbk. The stock closing price (daily) of PT. Telkom Indonesia Tbk in 2020 showed an decreasing and increasing trend pattern. The results of this study obtained the best model of hybrid TSR linear-ARIMA (2,1,1) with the proportion of data training and testing is 70:30. In the best model, the MAD value is 56.595, the MAPE value is 1.880%, and the RMSE value is 78.663. It is also found that the hybrid TSR linear-ARIMA model has a smaller error value than the TSR linear model. The results of forecasting the stock price of PT. Telkom Indonesia Tbk for the period 02 January 2021 to 29 January 2021 formed a decreasing trend pattern.]]>
<![CDATA[Peramalan Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Winter's dan Pegel's Exponential Smoothing dengan Pemantauan Tracking Signal ]]>
<![CDATA[Dwi Agoes Setiawan]]>;
<![CDATA[Sri Wahyuningsih]]>;
<![CDATA[Rito Goejantoro]]>
<![CDATA[ Jambura Journal of Mathematics Vol 2, No 1: Januari 2020 ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (659.472 KB)
|
DOI: 10.34312/jjom.v2i1.2320
<![CDATA[Analisis data time series menggunakan metode Winter’s exponential smoothing dan Pegel’s exponential smoothing merupakan analisis data yang dipengaruhi oleh pola data musiman. Winter’s exponential smoothing merupakan metode peramalan yang mengasumsikan pola data bersifat trend aditif sedangkan Pegel’s exponential smoothing menyajikan sembilan model klasifikasi yang memisahkan faktor trend dan musiman. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model yang tepat dan hasil peramalan dari data produksi kelapa sawit Provinsi Kalimantan Timur periode Januari 2014 sampai Desember 2017. Hasil peramalan diverifikasi menggunakan metode tracking signal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model musiman multiplikatif tanpa trend pada metode Pegel’s exponential smoothing dengan nilai MAPE sebesar 7,04% memiliki akurasi peramalan yang lebih baik daripada metode yang lainnya. Berdasarkan pemantauan menggunakan tracking signal diperoleh satu hasil peramalan yang bersifat bias. Model musiman multiplikatif tanpa trend dapat digunakan untuk meramalkan 3 bulan ke depan yaitu Januari, Februari dan Maret Tahun 2018. Hasil peramalan 3 bulan ke depan mengalami penurunan secara berturut-turut.]]>
<![CDATA[Penerapan Hierarchical Clustering Metode Agglomerative pada Data Runtun Waktu ]]>
<![CDATA[Andrea Tri Rian Dani]]>;
<![CDATA[Sri Wahyuningsih]]>;
<![CDATA[Nanda Arista Rizki]]>
<![CDATA[ Jambura Journal of Mathematics Vol 1, No 2: Juli 2019 ]]>
Publisher : <![CDATA[Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (719.349 KB)
|
DOI: 10.34312/jjom.v1i2.2354
<![CDATA[Analisis cluster merupakan seperangkat metode yang digunakan untuk mengelompokkanobjek ke dalam sebuah cluster berdasarkan informasi yang ditemukan pada data. Analisiscluster dapat diterapkan pada data runtun waktu, di mana terdapat prosedur dan algoritmapengelompokkan yang berbeda dibandingkan dengan pengelompokkan data cross-section.Banyak teknik pengelompokkan data runtun waktu yang dikembangkan di antaranya adalahpenggunaan jarak pengukuran kemiripan yang sesuai dengan karakteristik data runtunwaktu, pemilihan algoritma pengelompokkan yang optimal sampai dengan penentuanbanyaknya cluster yang representatif. Tujuan dari penelitian adalah untuk memperoleh jarakpengukuran kemiripan terbaik, kemudian memperoleh algoritma pengelompokkan metodeagglomerative yang optimal serta memperoleh jumlah cluster yang representatif. Pemilihanjarak pengukuran kemiripan terbaik dan algoritma yang optimal menggunakan koefisienkorelasi cophenetic, sedangkan untuk penentuan jumlah cluster menggunakan koefisiensilhouette. Data pada penelitian adalah data jumlah penduduk Kabupaten/Kota di ProvinsiKalimantan Timur dari Tahun 2005-2017. Berdasarkan hasil analisis, diperoleh jarakpengukuran kemiripan terbaik dalam mengelompokkan Kabupaten/Kota di ProvinsiKalimantan Timur adalah jarak autocorrelation based distance (ACF) dengan nilai koefisienkorelasi cophenetic sebesar 0,99. Algoritma pengelompokkan yang optimal adalah algoritmaaverage linkage, dikarenakan memiliki nilai koefisien korelasi cophenetic yang terbesar diantaraalgoritma pengelompokkan lainnya, dengan jumlah cluster yang representatif berdasarkankoefisien silhouette adalah 2 cluster.]]>
