Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

1.633

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Statistika Indonesian Journal of Applied Statistics SEMAR Jurnal Teknik Informatika (JUTIF) Komatika: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Prosiding Konferensi Nasional PKM-CSR Prosiding Seminar Nasional Official Statistics

Kiki Ferawati

Universitas Sebelas Maret

Author-ID : 265726

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Nursing Public Health Social Sciences

Published : 10 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Penerapan Time Series Regression with Calendar Variation Effect pada Data Netflow Uang Kartal Bank Indonesia Sebagai Solusi Kontrol Likuiditas Perbankan di Indonesia Renny Elfira Wulansari; Epa Suryanto; Kiki Ferawati; Ilafi Andalita; Suhartono Suhartono
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 14, No 2 (2014)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v14i2.1203

Bank Indonesia merupakan bank sentral Republik Indonesia yang mempunyai satu tujuan tunggalyaitu mencapai dan memelihara kestabilan nilai rupiah. Uang kartal adalah uang yang beredar dimasyarakat maupun uang kartal yang disimpan sebagai kas di bank umum. Uang kartal yangmasuk ke BI melalui setoran dari bank umum disebut inflow dan uang kartal yang keluar dari BIdisebut outflow. Selisih antara outflow dan inflow disebut netflow. Keadaan netflow ini akanmempengaruhi naik turunnya likuiditas bank. Hari raya idul fitri merupakan salah satu faktor yangmenyebabkan terjadinya fluktuasi yang cukup tinggi pada netflow. Karena setiap tahunnya hari rayaidul fitri bergeser maju 11 hari, maka metode peramalan yang tepat untuk memodelkan netflowadalah dengan menggunakan metode time series regression with calendar variation effect. Setelahdilakukan pemodelan, didapatkan model yang memuat variasi kalender dan cukup sesuai untukmenangkap pola dari data netflow sebelumnya, dan model sudah memenuhi asumsi yangdibutuhkan. Dibandingkan dengan metode yang sebelumnya sudah digunakan oleh BI yaitu metodeARIMA dan ekstrapolasi data, model ini memberikan pendekatan yang lebih baik pada netflow. Modelini dapat digunakan untuk meramalkan netflow selanjutnya yang dapat membantu BI untukmengambil kebijakan moneter yang harus dijalankan.

Classification of Tweets for Video Streaming Services’ Content Recommendation on Twitter Kiki Ferawati; Sa'idah Zahrotul Jannah
Indonesian Journal of Applied Statistics Vol 4, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.13057/ijas.v4i1.49051

Streaming services were popular platforms often visited by internet users. However, the abundance of content can be confusing for its users, prompting them to look for a recommendation from other people. Some of the users looked for content to enjoy with the help of Twitter. However, there were irrelevant tweets shown in the results, showing sentences not related at all to the content in the streaming services platform. This study addressed the classification of relevant and irrelevant tweets for streaming services’ content recommendation using random forests and the Convolutional Neural Network (CNN). The result showed that the CNN performed better in the test set with higher accuracy of 94% but slower in running time compared to the random forest. There were indeed distinctive characteristics between the two categories of the tweets. Finally, based on the resulting classification, users could identify the right words to use and avoid while searching on Twitter.Keywords: text mining, streaming services, classification, random forest, CNN

Penggunaan Geoda untuk Pemetaan Bencana Alam di Kabupaten Karanganyar Hasih Pratiwi; Niswatul Qona’ah; Kiki Ferawati; Sri Sulistijowati Handajani; Handajani Handajani; Yuliana Susanti; Muhammad Bayu Nirwana
Prosiding Konferensi Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat dan Corporate Social Responsibility (PKM-CSR) Vol 3 (2020): Peran Perguruan Tinggi dan Dunia Usaha Dalam Pemberdayaan Masyarakat Untuk Menyongsong
Publisher : Asosiasi Sinergi Pengabdi dan Pemberdaya Indonesia (ASPPI)

Kemampuan mengolah data menjadi kebutuhan di masa kini, apalagi dengan banyaknya data yang tersedia yang dapat diakses secara bebas. Statistika dapat digunakan untuk membantu masyarakat dalam menjelaskan dan memahami gambaran tentang kejadian bencana alam. Karanganyar, yang terletak di Provinsi Jawa Tengah, merupakan salah satu kabupaten di Indonesia yang rawan bencana alam. Oleh karena itu, diperlukan visualisasi data sebagai upaya untuk memberikan pemahaman kepada masyarakat tentang bencana alam yang terjadi di wilayah Kabupaten Karanganyar. Pemetaan bencana alam dengan Geoda dapat memberikan informasi kondisi kecamatan-kecamatan di Karanganyar yang rawan bencana alam. Untuk menyusun peta, diperlukan data bencana alam serta file peta wilayah. Setelah program Geoda terinstal, peta dapat disusun melalui menu toolbar, mengurutkan kolom kode kabupaten, create project file, dan map. Peta spasial menunjukkan bahwa tanah longsor sering terjadi di wilayah Kabupaten Karanganyar bagian timur yang berbatasan dengan Kabupaten Magetan di Jawa Timur, kebakaran di bagian tengah, dan angin ribut di bagian utara.

Pemanfaatan Excel untuk Analisis dan Visualisasi Data Kesehatan Masyarakat Kabupaten Sukoharjo Kiki Ferawati; Muhammad Bayu Nirwana; Hasih Pratiwi; Sri Sulistijowati Handajani; Respatiwulan Respatiwulan; Yuliana Susanti; Niswatul Qona’ah
Prosiding Konferensi Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat dan Corporate Social Responsibility (PKM-CSR) Vol 4 (2021): Peran Perguruan Tinggi dan Dunia Usaha dalam Mewujudkan Pemulihan dan Resiliensi Masya
Publisher : Asosiasi Sinergi Pengabdi dan Pemberdaya Indonesia (ASPPI)

Pemanfaatan data sebagai alat untuk memahami kondisi lingkungan dan kesehatan di wilayah merupakan hal yang harus dikembangkan di era informasi saat ini. Pengetahuan mengenai pengolahan data juga perlu dikembangkan oleh semua kalangan. Sebagai salah satu sekolah negeri yang terletak di Mojolaban, Sukoharjo, guru dan siswa SMPN 1 Mojolaban merupakan bagian dari masyarakat yang memerlukan pengetahuan tentang analisis dan visualisasi data. Profil kesehatan Kabupaten Sukoharjo yang diterbitkan oleh Dinas Kesehatan merupakan salah satu sumber informasi kesehatan yang dari tahun ke tahun dapat diakses oleh publik. Visualisasi data merupakan salah satu metode penyampaian informasi yang dipelajari dalam statistika. Pelatihan Excel yang diberikan bertujuan untuk memberikan pemahaman terkait penerapan metode statistika dengan Excel serta visualisasinya agar masyarakat dapat lebih memahami tentang kondisi kesehatan di wilayah Kabupaten Sukoharjo. Materi yang dibahas meliputi pengorganisasian data, statistik deskriptif, analisis regresi, pivot, pengenalan chart dan pembuatan dasbor. Hasil dari pelatihan yang diberikan, peserta pelatihan mampu membuat dasbor berisikan diagram yang menampilkan kondisi kesehatan dasar di Sukoharjo.

Analisis Sentimen Pelaksanaan Vaksinasi Covid-19 secara Massal pada Media Sosial Twitter Adinda Febby Nuraini; Rosma Dian Pertiwi; Muhammad Zidni Subarkah; Kiki Ferawati
Seminar Nasional Official Statistics Vol 2022 No 1 (2022): Seminar Nasional Official Statistics 2022
Publisher : Politeknik Statistika STIS

The corona virus or Covid-19 attacks almost all countries in the world, as well as Indonesia. The Indonesian government has implemented several policies to deal with the spread of the Covid-19 in the community, namely by mass vaccination. The implementation of mass vaccination has become trending on Twitter. This study aims to analyze the sentiment of mass vaccination in Indonesia using a comparison between Naïve Bayes, Random Forest, and Support Vector Machine (SVM) methods. The results showed that SVM classification method has F1-Score Weighted Average higher than other methods, which was 84%. In addition, it can be concluded that most of the community is pro against the implementation of mass vaccines. So, SVM method can be used by the government to classify public sentiment towards the next mass vaccination and basis for the government to maintain this mass vaccination program as an effort to prevent the spread of Covid-19.

Pelatihan Penggunaan Excel untuk Evaluasi Pembelajaran bagi Guru Matematika SMP di Kabupaten Karanganyar Respatiwulan Respatiwulan; Kiki Ferawati; Muhammad Bayu Nirwana; Andreas Rony Wijaya; Elvin Agustiyan Nugroho; Aprilia Saniatul Rahmawati
SEMAR (Jurnal Ilmu Pengetahuan, Teknologi, dan Seni bagi Masyarakat) Vol 14, No 2 (2025): November
Publisher : LPPM UNS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20961/semar.v14i2.110468

Seiring dengan perkembangan teknologi, kebutuhan peneglolaan data dengan cepat dan akurat sangat penting termasuk dalam dunia pendidikan. Banyak perangkat lunak yang dapat digunakan untuk mengelola data termasuk Microsoft Excel. Microsoft Excel adalah program spreadsheet yang dikembangkan oleh Microsoft. Microsoft Excel digunakan untuk perhitungan sederhana, penyimpanan data, mengolah data dalam bentuk tabel, perhitungan matematis, analisis statistik, pembuatan grafik, dan berbagai keperluan administratif lainnya. Bagi guru matematika, Excel adalah alat yang sangat powerful untuk membantu dalam berbagai aspek pengelolaan data, dari mencatat nilai, mengolah statistik, hingga merancang laporan dan perencanaan pembelajaran. Menguasai Excel dapat sangat meningkatkan efisiensi kerja dan kualitas pengajaran. Forum Musyawarah Guru Mata Pelajaran (MGMP) Matematika SMP di Kabupaten Karanganyar berfungsi sebagai tempat bagi guru-guru Matematika untuk saling berbagi pengetahuan dan meningkatkan kompetensi dalam proses pembelajaran. Para guru di forum MGMP Matematika telah memiliki keterampilan dasar penggunaan Excel. Oleh karena itu pelatihan analisis statistika menggunakan Excel di kalangan guru MGMP Matematika Karanganyar dapat meningkatkan kualitas pembelajaran sehingga lebih baik dalam memahami, menganalisis, dan menyajikan data. Peningkatan kemampuan analisis statistik ini dapat dilakukan dengan memberikan pelatihan yang mencakup pengenalan data, persiapan data, visualisasi data, analisis dan interpretasi hasil. Pelatihan ini memberikan ruang konsultasi setelah kegiatan sehingga peserta tetap dapat pendampingan belajar dan meningkatkan kemampuannya. Menggunakan Excel untuk mengelola soal dan hasil evaluasi pembelajaran adalah cara yang efisien bagi guru untuk menyajikan hasil belajar untuk keperluan evaluasi hasil pembelajaran.

LITERASI STATISTIK DAN IMPLEMENTASINYA PADA OPTIMALISASI MICROSOFT EXCEL DALAM PEMBUATAN DAN PENGELOLAAN BANK SOAL WIJAYA, ANDREAS RONY; Nirwana, Muhammad Bayu; Ferawati, Kiki; Pratiwi, Hasih; Respatiwulan, Respatiwulan; Handayani, Sri Sulistijowati; Susanti, Yuliana; Agustin, Frencilia Paulina; Hartanto, Aqila Khansa; Wardati, Bilqies Syafina
Prosiding Konferensi Nasional Pengabdian Kepada Masyarakat dan Corporate Social Responsibility (PKM-CSR) Vol 8 (2025): Penguatan Ekonomi Masyarakat Berbasis Ekologis untuk Mencapai Keberlanjutan Menuju Ind
Publisher : Asosiasi Sinergi Pengabdi dan Pemberdaya Indonesia (ASPPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.37695/pkmcsr.v8i0.2733

In today’s digital era, the integration of technology in education has become increasingly important. One key aspect that can be enhanced through technology is its application in teaching and learning activities. The use of technology enables the learning process to become more efficient. One such technology that can be applied is Microsoft Excel. Traditionally, Excel has been widely recognized as data processing software. In Karanganyar Regency, particularly within the Mathematics Teachers’ Working Group Forum (MGMP Matematika), teachers already possess basic skills in using Excel. Strengthening statistical literacy through the use of Excel among teachers is expected to improve the quality of teaching, enabling them to better understand, analyze, and present data. Until now, in the preparation and development of question banks, many teachers have created exam questions manually without taking advantage of technological tools. In fact, Excel provides features that can assist teachers in designing question banks in a more systematic, efficient, and organized manner. These features include the creation, categorization, and analysis of questions. As a discipline focused on data collection, analysis, and data-driven decision-making, statistics plays a vital role in enhancing society’s understanding of quantitative information. To promote statistical literacy, the Statistics and Data Science Research Group in the Field of Environment and Health, Department of Statistics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Sebelas Maret, organized a community service program in the form of training for junior high school teachers in Karanganyar through the MGMP Matematika forum. The training aimed to optimize the use of Microsoft Excel in developing question banks, enabling teachers to design and manage questions more systematically and efficiently. Through this training, teachers are expected to apply data-based techniques in test item development to improve the effectiveness of learning evaluation.

Analisis Faktor-Faktor Penyebab Inflasi di Indonesia Menggunakan Regresi Ridge, LASSO, dan Elastic-Net Husna Afanyn Khoirunissa; Andreas Rony Wijaya; Bayutama Isnaini; Kiki Ferawati
Indonesian Journal of Applied Statistics Vol 7, No 2 (2024)
Publisher : Universitas Sebelas Maret

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.13057/ijas.v7i2.96921

The economic condition of a country can be measured using one of the indicators, the inflation rate. Therefore, the inflation needs to be maintained so that its rate can be controlled. To support this, it is necessary to pay attention to several factors that influence the inflation rate. These factors include the amount of exports, imports, narrow money (M1), broad money (M2), the rupiah exchange rate against the USD, interest rates, rice prices in wholesale trade, farmer exchange rates (NTP), world crude oil prices, bank investment credit, GDP, and foreign exchange reserves. In this study, we analyze the significant factors influencing the inflation rate in Indonesia using the best model of the Ridge regression, LASSO regression, and Elastic-Net methods. In this modeling, the γ and λ values from the three methods are optimized first. The data used in this study consist of inflation data in Indonesia and its factors for 2020-2024, sourced from the BPS. Among the three high-dimensional data methods, the LASSO regression is the best method with the smallest MSE for modeling inflation data in Indonesia. The LASSO regression model produces 8 predictor variables that significantly influence inflation data, i.e., imports, M1, interest rates, and world crude oil prices with positive coefficient signs, as well as rice price variables in wholesale trade, NTP, GDP, and foreign exchange reserves with negative coefficient signs.Keywords: inflation; ridge regression; lasso regression; elastic-net.

Pelatihan Manajemen dan Visualisasi Data Menggunakan Excel untuk Guru Matematika SMP di Kabupaten Karanganyar: Data Management and Visualization Training using Excel for Junior High School Mathematics Teacher in Karanganyar Regency Muhammad Bayu Nirwana; Hasih Pratiwi; Yuliana Susanti; Respatiwulan Respatiwulan; Sri Sulistijowati Handayani; Andreas Rony Wijaya; Alfito Putra Fajar Pratama; Kiki Ferawati
Komatika: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 4 No. 2 (2024): November 2024
Publisher : Pusat Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat, Institut Informatika Indonesia Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34148/komatika.v4i2.1023

Literasi statistik merupakan kemampuan untuk memahami beragam informasi statistik yang dimunculkan di berbagai media. Kemampuan ini meliputi keterampilan dalam menginterpretasikan grafik dan tabel, serta mampu membaca dan memahami statistik dalam berita, media, jajak pendapat, dan lain-lain. Kabupaten Karanganyar merupakan salah satu kabupaten di Provinsi Jawa Tengah yang berbatasan dengan Kota Surakarta dan termasuk sebagai wilayah Karesidenan Surakarta. Pengetahuan mengenai literasi statistik dan implementasinya di wilayah Kabupaten Karanganyar merupakan hal yang penting untuk disampaikan kepada masyarakat, karena berkaitan langsung dengan pemahaman mengenai informasi data statistika dan bagaimana merepresentasikannya. Sebagai ilmu yang mempelajari tentang cara pengumpulan, analisis, dan pengambilan keputusan dari data, pengetahuan tentang statistika merupakan ilmu penunjang yang penting untuk dimiliki oleh masyarakat. Sebagai sasaran peningkatan literasi statistika kali ini Grup Riset Statistika dan Sains Data Bidang Lingkungan dan Kesehatan Program Studi Statistika FMIPA UNS akan melaksanakan pengabdian masyarakat dengan bentuk pelatihan untuk guru dan siswa SMP di Kabupaten Karanganyar melalui forum Musyawarah Guru Mata Pelajaran (MGMP) Matematika. Literasi statistik memerlukan pengetahuan tentang analisis dan visualisasi data yang diberikan untuk meningkatkan pemahaman terkait penerapan metode statistika dengan menggunakan Excel yang sudah banyak dikenal oleh masyarakat.

Prophet with Google Trends for Forecasting Train Passengers in Java Ferawati, Kiki; Sulandari, Winita; Kamisan, Nur Arina Bazilah
Jurnal Teknik Informatika (Jutif) Vol. 7 No. 2 (2026): JUTIF Volume 7, Number 2, April 2026
Publisher : Informatika, Universitas Jenderal Soedirman

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.52436/1.jutif.2026.7.2.5306

As a popular transportation method for long-distance travel, trains were also a preferred choice during the homecoming period before Eid Al-Fitr, one of the major religious holidays in Indonesia. During this period, known locally as ‘mudik,’ millions of people travel from the urban cities back to their hometowns to celebrate with their families, creating a significant surge in transportation demand. However, since the holiday follows the Islamic calendar, which changes slightly every year, forecasting train passengers becomes tricky, thus requiring a different approach to achieve accurate predictions. This study utilizes the Prophet method to forecast train passengers in Java (excluding the Jabodetabek area) using the data from 2006 to 2024. We also incorporated the COVID-19 period as a fixed external regressor, along with external regressors from Google Trends data using the keywords ‘kereta api’, ‘mudik’, and ‘lebaran’, which are commonly searched by the public in relation to train travel and the Eid homecoming period. The results on the test set, 2024 data, showed that the word ‘mudik’ was the most effective in improving forecast accuracy, with a MAPE of 9.12 and RMSE of 797.76, a decrease of 11.57% and 9.34% compared to the updated baseline. This indicates that public search behavior around the term ‘mudik’ closely aligns with actual travel demand patterns. The findings of this study suggest that Prophet with external regressors are capable of forecasting train passengers and Google Trends can be a valuable addition for capturing data patterns related to specific phenomenon.

Co-Authors Adinda Febby Nuraini Agustin, Frencilia Paulina Alfito Putra Fajar Pratama Ali Djamhuri Andreas Rony Wijaya Andreas Rony Wijaya Andreas Rony Wijaya Andreas Rony Wijaya Aprilia Saniatul Rahmawati Bayutama Isnaini Elvin Agustiyan Nugroho Epa Suryanto Handajani Handajani Handajani, Sri Sulistijowati Handayani, Sri Sulistijowati Hartanto, Aqila Khansa Hasih Pratiwi hasih pratiwi Husna Afanyn Khoirunissa Ilafi Andalita Jannah, Sa'idah Zahrotul Kamisan, Nur Arina Bazilah Muhammad Bayu Nirwana Muhammad Bayu Nirwana Muhammad Bayu Nirwana Muhammad Bayu Nirwana Muhammad Zidni Subarkah Nirwana, Muhammad Bayu Niswatul Qona’ah NISWATUL QONA’AH Pratiwi, Hasih pratiwi, hasih Renny Elfira Wulansari Respatiwulan Respatiwulan Respatiwulan Respatiwulan Respatiwulan Respatiwulan Respatiwulan, Respatiwulan Rosma Dian Pertiwi Sri Sulistijowati Handajani Sri Sulistijowati Handayani Wardati, Bilqies Syafina Winita Sulandari Yuliana Susanti Yuliana Susanti Yuliana Susanti Yuliana Susanti, Yuliana

Title

Found 10 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 10 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 10 Documents
Search