Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

2.727

P-Index

This Author published in this journals

All Journal JURNAL MATEMATIKA STATISTIKA DAN KOMPUTASI Jurnal Matematika & Sains Wahana : Tridarma Perguruan Tinggi Jambura Journal of Mathematics Psikostudia : Jurnal Psikologi Variance : Journal of Statistics and Its Applications Jurnal Riset Pembangunan : Media Hasil Penelitian dan Kajian Pembangunan Daerah Jurnal E-Bis: Ekonomi Bisnis Inferensi JAMBURA JOURNAL OF PROBABILITY AND STATISTICS JOURNAL SCIENTIFIC OF MANDALIKA (JSM) Bioscientist : Jurnal Ilmiah Biologi VARIANSI: Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research Progressive Physics Journal Eksponensial Jurnal Teknologi Lingkungan UNMUL Malahayati International Journal of Nursing and Health Science

Sri Wahyuningsih

Program Studi Statistika, Jurusan Matematika, Fakultas MIPA, Universitas Mulawarman

Author-ID : 2521556

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Astronomy Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Languange, Linguistic, Communication & Media Materials Science & Nanotechnology Mathematics Nursing Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 24 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

1 2 3

Estimating Hyperbolic Decline Curves Parameters Sri Wahyuningsih; Sutawanir Darwis; Agus Yodi Gunawan; Kurni Permadi
Jurnal Matematika & Sains Vol 13, No 4 (2008)
Publisher : Institut Teknologi Bandung

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

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

Flexible Working Space (FWS) Solusi Kerja New Normal di Indonesia azizah, Siti Nur; Sri Wahyuningsih
Jurnal E-Bis (Ekonomi-Bisnis) Vol 4 No 2 (2020)
Publisher : Politeknik Dharma Patria Kebumen

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37339/e-bis.v4i2.286

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.

Pengaruh Mind Mapping Terhadap Kemampuan Menulis Siswa Semester II Kelas XI SMA Negeri 8 Bandar Lampung Tahun 2020/2021 Sri Wahyuningsih
WAHANA Vol 73 No 1 (2021): Wahana
Publisher : LPPM Universitas PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36456/wahana.v73i1.3936

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

UPAYA MENINGKATKAN PRESTASI DAN AKTIVITAS BELAJAR IPS MENGGUNAKAN MODEL PEMBELAJARAN KONTEKSTUAL SISWA KELAS VIII A SMP NEGERI 7 KOTA BIMA TAHUN PELAJARAN 2018/2019 Sri Wahyuningsih
JOURNAL SCIENTIFIC OF MANDALIKA (JSM) Vol. 3 No. 3 (2022): Maret
Publisher : Institut Penelitian dan Pengembangan Mandalika Indonesia (IP2MI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36312/ jsm.v3i3.583

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.

PEMODELAN JUMLAH TITIK PANAS DI PROVINSI KALIMANTAN TIMUR DENGAN METODE SINGULAR SPECTRUM ANALYSIS KUKUH WAHYU HIDAYAT; SRI WAHYUNINGSIH; YUKI NOVIA NASUTION
Jambura Journal of Probability and Statistics Vol 1, No 2 (2020): Jambura Journal of Probability and Statictics
Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34312/jjps.v1i2.7287

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.

Forecasting Stock Price PT. Telkom Using Hybrid Time Series Regression Linear– Autoregressive Integrated Moving Average Model Kartika Ramadani; Sri Wahyuningsih; Memi Nor Hayati
Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi Vol. 18 No. 2 (2022): JANUARY 2022
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20956/j.v18i2.18837

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.

Peramalan Produksi Kelapa Sawit Menggunakan Winter's dan Pegel's Exponential Smoothing dengan Pemantauan Tracking Signal Dwi Agoes Setiawan; Sri Wahyuningsih; Rito Goejantoro
Jambura Journal of Mathematics Vol 2, No 1: Januari 2020
Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo

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.

Penerapan Hierarchical Clustering Metode Agglomerative pada Data Runtun Waktu Andrea Tri Rian Dani; Sri Wahyuningsih; Nanda Arista Rizki
Jambura Journal of Mathematics Vol 1, No 2: Juli 2019
Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo

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.

Peramalan Pendapatan Asli Daerah Provinsi Kalimantan Timur Menggunakan Model Grey-Markov (1,1) Latipah Latipah; Sri Wahyuningsih; Syaripuddin Syaripuddin
Jambura Journal of Mathematics Vol 1, No 2: Juli 2019
Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo

Model grey (1,1) adalah model peramalan yang digunakan ketika jumlah data yang tersedia sedikit atau terbatas. Model tersebut menggunakan persamaan differensial orde satu dengan satu variabel penelitian. Pada penelitian ini dibahas model grey-Markov (1,1) yang merupakan pengembangan dari model grey (1,1) dan diaplikasikan pada data tahunan realisasi pendapatan asli daerah Provinsi Kalimantan Timur. Tujuan penelitian ini adalah memperoleh hasil dan akurasi peramalan pendapatan asli daerah Provinsi Kalimantan Timur Tahun 2009-2018 yang terdiri dari pajak daerah, retribusi daerah, hasil pengelolaan kekayaan daerah yang dipisahkan, dan lain-lain pendapatan asli daerah yang sah menggunakan model grey-Markov (1,1). Tahap awal dalam penelitian ini yaitu bentuk barisan data aktual, tahap kedua hitung AGO, tahap ketiga hitung MGO, tahap keempat tentukan nilai parameter model grey (1,1), tahap kelima hitung nilai prediksi model grey (1,1), tahap selanjutnya hasil peramalan model grey (1,1) dimodifikasi dengan rantai Markov, sehingga diperoleh hasil peramalan model grey-Markov (1,1). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model grey-Markov (1,1) memberikan hasil peramalan cenderung mengikuti pola data. Nilai akurasi peramalan menunjukkan bahwa tingkat akurasi model grey-Markov (1,1) untuk peramalan data hasil pengelolaan kekayaan daerah yang dipisahkan dan data lain-lain pendapatan asli daerah yang sah adalah sangat akurat, sedangkan untuk data pajak daerah dan data retribusi daerah adalah akurat.

Peramalan Nilai Tukar Petani Subsektor Peternakan Menggunakan Fuzzy Time Series Lee Mahadi Muhammad; Sri Wahyuningsih; Meiliyani Siringoringo
Jambura Journal of Mathematics Vol 3, No 1: January 2021
Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo

ABSTRAKFuzzy time series (FTS) Lee adalah suatu metode peramalan yang digunakan ketika jumlah data historis yang tersedia sedikit, serta tidak mensyaratkan asumsi-asumsi tertentu yang harus terpenuhi. Metode ini menggunakan data historis berupa himpunan fuzzy yang berasal dari bilangan real atas himpunan semesta pada data aktual. FTS Lee adalah perkembangan dari FTS Song dan Chissom, FTS Cheng, serta FTS Chen. Pada penelitian ini dibahas penerapan FTS Lee pada data Nilai Tukar Petani Subsektor Peternakan (NTPT) di Kalimantan Timur. Tujuan penelitian ini adalah memperoleh hasil peramalan NTPT di Kalimantan Timur pada bulan Januari 2020 dengan menggunakan FTS Lee. Langkah awal dalam penelitian ini yaitu menentukan himpunan semesta pembicaraan, langkah kedua menentukan banyaknya himpunan fuzzy, langkah ketiga mendefinisikan derajat keanggotaan himpunan fuzzy terhadap dan melakukan fuzzyfikasi pada data aktual, langkah keempat membuat fuzzy logical relationship, langkah kelima membuat fuzzy logical relationship group, langkah keenam melakukan defuzzyfikasi sehingga diperoleh hasil peramalan, serta dilanjutkan dengan menghitung nilai mean absolute percentage error. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peramalan menggunakan FTS Lee pada bulan Januari 2020 adalah 110,25. Nilai mean absolute percentage error pada hasil peramalan dengan menggunakan FTS Lee adalah sangat baik. ABSTRACTLee’s Fuzzy time series (FTS) is a forecasting method that is used when the number of historical data that available was small and does not require certain assumptions to be fulfilled. This method uses historical data in the form of fuzzy sets derived from real numbers over the set of universes in the actual data. FTS Lee is a development of FTS Song and Chissom, FTS Cheng, and FTS Chen. This research discusses the application of FTS Lee to the Exchange Rate of Farmers Subsectors Farm (ERFSF) in Kalimantan Timur. The purpose of this study was to obtain the results of ERFSF forecasting in Kalimantan Timur in January 2020 using FTS Lee. The first step during research is to determine the set of speech universes, the second step is to determine the number of fuzzy sets, the third step is to define the degree of fuzzy association membership and fuzzification on the actual data, the fourth step is to create a fuzzy logical relationship, the fifth step is to create a fuzzy logical relationship group, the sixth step is to perform defuzzification in order to obtain forecasting results, and continue by calculating the mean absolute percentage error value. The results showed that forecasting using FTS Lee in January 2020 was 110,25. The mean absolute percentage error value in forecasting results using FTS Lee is very good.

Co-Authors AA Sudharmawan, AA Adelia Ramadhani Agus Yodi Gunawan Andrea Tri Rian Dani Anna Putri Aritonang Aulia Ramdani Dani, Andrea Tri Rian Daniel Tarigan Desi Yuniarti Dwi Agoes Setiawan Dwi Ayu Anggraini Dwi Ermawati Rahayu Edhi Sarwono Endang Sawitri Eva Rachmi Fachrian Bimantoro Putra Fikriah, Ika Hardina Sandariria Henny Pagoray Ika Purnamasari Intan Maya Savitri Izzah Vitaloca Jawatir Pardosi Kartika Ramadani Khairunnisa Avrilia Komsanah Sukarti Krispinus Duma KUKUH WAHYU HIDAYAT Kurni Permadi Latipah Latipah Lina Marlina M. Fathurahman Mahadi Muhammad Marlon I Aipassa Meiliyani Siringoringo Meirinda Fauziyah Memi Nor Hayati Moh Mustakim Muhammad Aldani Zen Nanda Arista Rizki Ndan Imang Nur Eka Fitria Qonita Qurrota A'yun Ratna Kusuma Reni Wulandari Rito Goejantoro, Rito Sholichin Sholichin Sri Wigantono Sutawanir Darwis Suyitno Suyitno Syaripuddin Syaripuddin Tiara Nur Hikmaulida Wiwit Pura Nurmayanti Yohanes Budi Sulistioadi YUKI NOVIA NASUTION Yunianto Setiawan, Yunianto

Title

Found 24 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 24 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 24 Documents
Search