Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
1.048
P-Index
This Author published in this journals
All Journal GRADIEN BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Jurnal Matematika UNAND International Journal of Research in Community Services Jurnal Eurekamatika Aceh International Journal of Science and Technology
Fachri Faisal
Department Of Mathematics, Faculty Of Mathematics And Natural Sciences, University Of Bengkulu Jalan Raya Kandang Limun, Bengkulu 38371, Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Physics Social Sciences Transportation Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
Penerapan Model Analisis Time Series Dalam Peramalan Pemakaian Kwh Listrik Untuk n-Bulan Ke depan Yang Optimal Di Kota Bengkulu Faisal, Fachri; Rizal, Jose
GRADIEN : Jurnal Ilmiah MIPA Vol 4, No 1 (2008): (Januari 2008)
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (339.52 KB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memberikan alternatif solusi dalam peramalan konsumsi listrik pelanggan PLN yang tidak tercatat dan hasil ini dapat dijadikan sebagai alat deteksi awal dalam melihat kecurangan yang dilakukan oleh pelanggan dan atau pencatat meter. Metode yang digunakan adalah dengan melakukan simulasi data kemudian menganalisis data tersebut menggunakan Analisis Time Series guna mendapatkan model matematika pemakian kWh listrik. Hasil penelitian menunjukan bahwa model timeseries dari data simulasi yang dibangkitkan dari Distribusi Poisson, Uniform, Normal, dan Bilangan Bulat adalah ARIMA(1,1,0).   
Pendekatan Teori Antrian : Kasus Nasabah Bank pada Pukul 08.00-11.00 WIB di Bank BNI 46 Cabang Bengkulu Faisal, Fachri
GRADIEN : Jurnal Ilmiah MIPA Vol 1, No 2 (2005): (Juli 2005)
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (192.91 KB)

Abstract

Penelitian ini telah dilaksanakan di Bank BNI 46 Cabang Bengkulu yang bertujuan untuk menghitung waktu tunggu nasabah, waktu menganggur server/teller serta untuk menentukan jumlah server/teller yang optimal. Sebagai sampel diambil 45 hari kerja dengan populasi pada jam-jam sibuk atau ramai pada pukul 08.00-11.00 WIB sepanjang tahun. Data yang dikumpulkan adalah banyaknya kedatangan nasabah dalam interval 5 menit dan data pelayanan nasabah dimulai pada saat nasabah masuk sampai dengan selesai pengambilan atau penyetoran secara tunai. Dari hasil pengujian hipotesis diperoleh bahwa kedatangan nasabah Bank BNI 46 Cabang Bengkulu berdistribusi Poisson dan dengan demikian waktu pelayanan nasabah berdistribusi Eksponensial. Laju rata-rata kedatangan nasabah ? = 8,8228 orang dan laju pelayanan nasabah ? = 2,4072 orang dalam per satuan waktu lima menit. Jumlah server/teller optimal yang dibutuhkan untuk melayani nasabah khusus untuk pengambilan dan penyetoran secara tunai di Bank BNI 46 adalah lima teller. Oleh karena dengan lima teller banyaknya nasabah yang harus menunggu satu orang dan banyaknya nasabah dalam sistem lima orang serta persentase teller menganggur sebesar 26,70 %. Namun, jika pihak bank BNI 46 menginginkan persentase teller menganggur sebesar 8,37 % maka jumlah teller yang digunakan adalah empat.   
Kajian Pemilihan Model Semivariogram Terbaik Pada Data Spatial (Studi Kasus : Data Ketebalan Batubara Pada Lapangan Eksplorasi X) Faisal, Fachri; Rizal, Jose
GRADIEN : Jurnal Ilmiah MIPA Vol 8, No 1 (2012): (Januari 2012)
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (804.24 KB)

Abstract

Semivariogram merupakan alat statistik untuk menggambarkan, memodelkan, dan menjelaskan korelasi spasial antar observasi. Penelitian ini bertujuan memilih model semivariogram terbaik dari model semivariogram teoritis Spherical, Exponential dan Gaussian berdasarkan uji kenormalan dari residu terbakukan, uji Q1 dan uji Q2. Sebagai penerapan kasus, pada penelitian ini data yang digunakan adalah data ketebalan cadangan batubara dari 41 titik sampel yang diperoleh dari skripsi Heryanti (2007). Dari hasil dan pembahasan diperoleh model semivariogram teoritis Gaussian yang terbaik karena untuk uji kenormalan menggunakan SPSS diperoleh nilai sig.>0.05 (0.340>0.05 ) dianggap residual terbakukannya berdistribusi normal. Berdasarkan uji Q1 (|0.026|<0.316) dan uji Q2 (0.61<1.335<1.48 ) dapat ditarik kesimpulan model Gaussian tersebut cocok atau valid digunakan untuk melakukan pengestimasian pada lokasi yang belum diketahui nilainya.   Kajian Pemilihan Model Semivariogram Terbaik Pada Data Spatial(Studi Kasus : Data Ketebalan Batubara Pada Lapangan Eksplorasi X)
Pemangkatan Matrik Bujur Sangkar Simanihuruk, Mudin; Faisal, Fachri
GRADIEN : Jurnal Ilmiah MIPA Vol 1, No 2 (2005): (Juli 2005)
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (143.607 KB)

Abstract

Apabila matriks bujur sangkar A adalah matriks yang dapat didiagonalkan maka Am dapat dinyatakandengan Am = P-1DmP, dimana P adalah matriks berorder 2 x 2 yang kolom vektornya terdiri dari eigen vektor dariA dan D adalah matriks diagonalisasi dari A. Akan tetapi bila A adalah matriks yang dapat didiagonalisasikanmaka Am tidak mudah dinyatakan secara eksplisit seperti pada kasus A dapat didiagonalisasikan. Perhitungan Amsecara eksplisit bagi matriks yang tidak dapat didiagonalisasikan sangat sukar, meskipun untuk matriks berorder 2 x 2. Pada kesempatan ini, telah berhasil menemukan Am secara eksplisit untuk kelas-kelas tertentu dari matriks berorder 2 x 2. Apabila matriks A adalah matriks berorder 2 x 2 dan det A = 0, maka Am = (trace A)m-1A dimana trace A sama dengan jumlah elemen diagonal dari A. Selanjutnya apabila A adalah matriks berorder 2 x 2 dan det A < 0, maka Am = P-1DmP, dimana P adalah matriks berorder 2 x 2 yang kolom vektornya terdiri dari eigen vektor dari A dan D adalah matriks diagonalisasi dari A. Kasus det A > 0 belum dapat diselesaikan.
Aplikasi kriging sekuensial pada penaksiran cadangan emas Faisal, Fachri
GRADIEN : Jurnal Ilmiah MIPA Vol 1, No 1 (2005): (Januari 2005)
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (180.663 KB)

Abstract

Komputasi matriks merupakan kendala penerapan metode kriging pada eksplorasi mineral. Kriging sekuensial merupakan suatu solusi masalah komputasi kriging. Tulisan ini membahas metode kriging sekuensial. Untuk dua titik sampel, kriging sekuensial setara dengan simple kriging. Studi kasus pada masalah penaksiran cadangan emas memperlihatkan bahwa kriging sekuensial tidak berbeda secara signifikan dengan simple kriging.
Pemanfaatan Lubang Resapan Biopori (LRB) dan Perhitungan Permeabilitas Untuk Setiap Titik Lubang Resapan di Rawa Makmur Permai Bengkulu Halauddin, Halauddin; Suhendra, Suhendra; Refrizon, Refrizon; Faisal, Fachri
GRADIEN : Jurnal Ilmiah MIPA Vol 12, No 1 (2016): (Januari 2016)
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (326.292 KB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memanfaatkan metode lubang resapan biopori (LRB) sebagai salah satu bentukmitigasi banjir, peralatan constant head permeameter untuk melihat pada bagian titik mana daerah yang mudah meluluskanfluida dengan melihat tingginya nilai permeabilitas berdasarkan hasil perhitungan serta pengukuran letak posisi geografisdaerah penelitian akan diukur dengan alat GPS jenis Garmin GPSmap 76CSx. di Kelurahan Rawa Permai KotamadyaBengkulu.Berdasarkan nilai permeabilitas hasil pengukuran dari lubang bor biopori untuk 10 titik, dapat diinterpretasi bahwa jenistanah berdasarkan kelulusan fluidanya di daerah pengabdian adalah lanau, pasir kelanauan, dan lempung. Perbedaan nilaipermeabilitas tanah sangat dipengaruhi oleh jenis tanah, karena setiap jenis tanah mempunyai tekstur, struktur, porositas yangberbeda. Sehingga nilai permeabilitas di 10 titik lubang biopori berbeda, didominasi oleh ketiga jenis tanah di atas.Berdasarkan hasil pengukuran GPS, bahwa letak posisi geografis untuk 10 titik lubang biopori berbeda-beda, terutama untukparameter ketinggian (elevation). Semakin tinggi suatu daerah tidak dapat menentukan besarnya kecilnya nilai permeabilitas,karena seperti yang telah dijelaskan di atas bahwa besaran permeabilitas sangat ditentukan oleh jenis tanah yang mempunyaitekstur, struktur, porositas yang berbeda. Akan tetapi, dengan semakin jauh suatu daerah dari permukaan air laut,mengindikasikan daerah tersebut lebih aman dari ancaman bahaya bencana alam banjir. Ketinggian (elevation) di daerahpengabdian berdasarkan hasil bor biopori berkisar mulai dari 8 meter, 10 meter, 16 meter, 17 meter, 22 meter, 23 meter, 24meter, dan 25 meter.
Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling Rini, Dyah Setyo; Faisal, Fachri
GRADIEN : Jurnal Ilmiah MIPA Vol 11, No 2 (2015): (Juli 2015)
Publisher : Universitas Bengkulu

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (103.42 KB)

Abstract

Pelanggaran terhadap asumsi kenormalan dalam suatu prosedur statistika akan memberikan kesimpulan hasil yang diperoleh menjadi tidak valid. Tulisan ini akan membahas tentang perbandingan uji normalitas metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling berdasarkan nilai power of test dari masing-masing uji. Power of test dari masing-masing uji diperoleh dari power empiris melalui simulasi data. Data simulasi dibangkitkan dari distribusi t-student, gamma, chi-square, dan beta. Ukuran sampel data yang digunakan dalam simulasi adalah 10, 20, 30, 40, dan 50. Berdasarkan simulasi data, uji normalitas metode Bayesian MTn  lebih powerful apabila dibandingkan dengan uji Shapiro-Wilk (W), uji Cramer-von Mises (Wn2), dan uji Anderson-Darling (An2) untuk data yang berdistribusi t-student dengan derajat bebas 5 dan 10, Gamma (5), chi-square derajat bebas 20. Hal tersebut juga berlaku untuk sampel berukuran kecil. Performa dari uji normalitas metode Bayesian lebih lemah dari pada uji Shapiro-Wilk dalam menguji normalitas yang berasal dari sampel berdistribusi Beta, B(a,b), dengan a=0,8 dan 1,5 ; b=0,8 dan 0,9. Kata Kunci: power empiris, simulasi data, uji normalitas
The Application of Spatial Analysis and Time Series in Modeling the Frequency of Earthquake Events in Bengkulu Province Fachri Faisal; Pepi Novianti; Jose Rizal
Aceh International Journal of Science and Technology Vol 7, No 2 (2018): August 2018
Publisher : Graduate Program of Syiah Kuala University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (2113.633 KB) | DOI: 10.13170/aijst.7.2.8656

Abstract

This study provides an overview in combining spatial analysis and time series analysis to model the frequency of earthquake. The aim of this research is to apply the spatial statistical analysis and time series analysis in estimating semivariogram parameters for the next four steps. The data in this study is secondary data that has been validated based on sources that publish parameters of earthquake events. Looking at the characteristics of the earthquake frequency frequency data, there are spatial and time elements. The method used in this research is interpolation kriging and Autoregressive Moving Average (ARMA) model. The semivariogram models used in kriging interpolation are: Spherical, Exponential, Gaussian, and Linear. The parameters of the semivariogram model are modeled using ARMA time series analysis adjusted to the model diagnostic results. To measure of fit model is used Mean Square Error (MSE). The result of research is a suitable semivariogram model to be applied in the modeling of earthquake events is the Spherical model. While each parameter is estimated using ARMA model (2,2) with different coefficient estimation value.
Pemodelan IPM di Provinsi Bengkulu dengan Pendekatan Metode Geographically Weighted Regression (GWR) dan Geographically Temporally Weighted Regression (GTWR) Oktarina, Cinta Rizki; Rizal, Jose; Faisal, Fachri; Tasyah, Qhiky Lioni; Pratiwi, Stevy Cahya
Jurnal EurekaMatika Vol 12, No 1 (2024): Jurnal EurekaMatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jem.v12i1.66629

Abstract

The Geographically Temporally Weighted Regression (GTWR) method is a development of the Geographically Weighted Regression (GWR) method, namely by considering elements of location and time. This research aims to obtain the best estimation results between the GWR and GTWR methods applied to human development index data in Bengkulu Province for 2018–2022. There are three variables modelled, namely three independent variables: life expectancy, average years of schooling, and open unemployment rate, while the dependent variable is the Human Development Index. The research results show that the three independent variables significantly influence the dependent variable and have spatial heterogeneity in the modelled data. In addition, the coefficient of determination value for GTWR is 99.98%, while for GWR it is 99.74%, so the GTWR method is better for modelling the Human Development Index in Bengkulu Province for 2018–2022.Keywords: Coefficient of Determination, GWR Method, GTWR Method, Human Development Index, Spatial heterogeneity.AbstrakMetode Geographically Temporally Weighted Regression (GTWR) merupakan pengembangan dari metode Geographically Temporally Weighted Regression (GWR), yakni dengan mempertimbangkan unsur lokasi dan waktu. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan hasil estimasi terbaik antar metode GWR dan GTWR yang diterapkan pada data indeks pembangunan manusia di Provinsi Bengkulu Tahun 2018-2022. Terdapat tiga variabel yang dimodelkan, yakni tiga variabel bebas: angka harapan hidup, rata-rata lama sekolah, dan tingkat pengangguran terbuka, sedangkan variabel takbebas adalah Indeks Pembangunan Manusia. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga variabel bebas tersebut mempengaruhi variabel takbebas secara signifikan dan terdapat sifat heterogenitas spasial pada data yang dimodelkan. Sebagai tambahan, nilai koefisien determinasi untuk GTWR sebesar 99.98%, sedangkan untuk GWR sebesar 99.74%, jadi metode GTWR lebih baik untuk memodelkan Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Bengkulu tahun 2018-2022.
Enhancing Data Visualization Competencies Through Power BI Training Agwil, Winalia; Sunandi, Etis; Rizal, Jose; Faisal, Fachri; Nugroho, Sigit; Syahada, Sri; Hermalia, Hermalia
International Journal of Research in Community Services Vol 6, No 2 (2025)
Publisher : Research Collaboration Community (RCC)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46336/ijrcs.v6i2.901

Abstract

Vocational High School (SMK) aims to prepare students with the skills and knowledge required to meet industry demands. Recognizing the importance of data analysis and visualization in the workforce, this community service focuses on enhancing these competencies among SMKN 04 Kota Bengkulu students, particularly those in the Software Engineering program. A community service program was conducted to train students in utilizing Power BI for real-time and interactive data visualization. The training program included preparatory surveys, module development, and practical workshops. Students actively participated, demonstrating a greater interest and understanding of data visualization concepts. Evaluation results showed that 89% of participants found the training beneficial, and 84% mastered Power BI’s visualization techniques. The outcomes highlight the program's effectiveness in equipping students with industry-relevant skills, emphasizing the need for similar initiatives targeting broader student groups. This project bridges the gap between vocational education and the digital economy's demands.
Co-Authors Aang Nuryaman Achmad Efendi Agwil, Winalia Cinta Rizki Oktarina Halauddin Halauddin Henny Pramoedyo Hermalia, Hermalia Jose Rizal Jose Rizal Jose Rizal Mudin Simanihuruk Mulia Astuti Nur Afandi Pepi Novianti Pratiwi, Stevy Cahya Refrizon Refrizon Rini, Dyah Setyo Sigit Nugroho Suci Astutik Suhendra Suhendra Sunandi, Etis Swita, Baki Syahada, Sri Tasyah, Qhiky Lioni Zulfia Memi Mayasari