Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2021 - 2026

3.355

P-Index

This Author published in this journals

All Journal BIMASTER Epsilon: Jurnal Matematika Murni dan Terapan Jurnal Matematika Sains dan Teknologi JMPM: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Euler : Jurnal Ilmiah Matematika, Sains dan Teknologi Jurnal Forum Analisis Statistik STATISTIKA

Shantika Martha

Universitas Tanjungpura

Author-ID : 2682011

Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Mathematics Social Sciences Transportation Other

Published : 50 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Title

1 2 3 4 5

MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY IN MEAN UNTUK MERAMALKAN VOLATILITAS RETURN SAHAM Syarifah Zela Hafizah; Dadan Kusnandar; Shantika Martha
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 1 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Volatilitas menunjukkan fluktuasi pergerakan harga saham. Semakin tinggi volatilitas maka semakin tinggi pula kemungkinan mengalami keuntungan dan kerugian. Data time series yang sering memiliki volatilitas yang tinggi adalah data keuangan. Data time series di bidang keuangan sering memiliki sifat volatility clustering atau sering disebut sebagai kasus heteroskedastisitas. Pada umumnya, pemodelan data time series harus memenuhi asumsi varian konstan (homoskedastisitas). Untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas, model time series yang dapat digunakan adalah ARCH/GARCH. Model GARCH merupakan pengembangan dari model ARCH yang dapat digunakan untuk menggambarkan sifat dinamik volatilitas dari data. Salah satu bentuk pengembangan dari model GARCH adalah Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity in Mean (GARCH-M). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengimplementasikan model GARCH-M pada peramalan volatilitas return saham. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah return penutupan harga saham mingguan S&P 500 dari September 2013 sampai Juni 2019. Model terbaik yang digunakan untuk peramalan volatilitas pada return harga saham S&P 500 adalah MA (1) GARCH (1,1)-M.Kata Kunci: saham, volatilitas, GARCH-M

MODEL PERAMALAN BEBAN LISTRIK DI KALIMANTAN BARAT DENGAN METODE FUZZY LINEAR REGRESSION Vina Annisa Nurdiani Aji; Shantika Martha; Nurfitri Imro’ah
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 1 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Listrik merupakan salah satu sumber energi utama yang hampir digunakan pada seluruh aspek kehidupan masyarakat. Peningkatan kebutuhan listrik di masyarakat saat ini mengharuskan PT. PLN (Perusahaan Listrik Negara) perlu melakukan perencanaan operasi dan perencanaan sistem pengembangan tenaga listrik. Hal tersebut diperlukan untuk mengetahui seberapa besar daya listrik yang harus disalurkan ke konsumen agar daya listrik yang ditransmisikan tepat sasaran dan tepat ukuran. Oleh karena itu, diperlukan model peramalan untuk penyesuaian antara pembangkit dan permintaan daya. Banyaknya data merupakan masalah peneliti untuk memodelkan peramalan beban listrik di Kalimantan Barat. Dalam penelitian ini menggunakan metode Fuzzy Linear Regression (FLR) untuk memodelkan peramalan beban listrik di Kalimantan Barat. FLR adalah metode yang dapat memodelkan peramalan dengan himpunan data minimal dua dengan satu variabel independen dan satu variabel dependen. Data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak delapan data dari tahun 2008 sampai dengan tahun 2015 dengan tiga variabel bebas yaitu jumlah penduduk ( ), jumlah pelanggan ( ), dan produksi listrik ( ). Hasil model peramalan beban listrik adalah dengan nilai hasil ukuran kesalahan model menggunakan MAPE sebesar . Kata kunci: Peramalan, Beban listrik, Fuzzy Linear Regression

PENERAPAN METODE ELECTRE UNTUK MENENTUKAN PRIORITAS PENERIMA BERAS MISKIN (RASKIN) Yosi Yosi; Shantika Martha; Nurfitri Imro’ah
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 1 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

ELECTRE adalah suatu metode yang dirancang untuk memecahkan masalah dari setiap alternatif yang memiliki lebih dari satu kriteria. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data calon penerima RASKIN di Desa X sebanyak 30 kepala keluarga. Alternatif yang digunakan adalah kepala keluarga dari setiap rumah, sedangkan kriterianya adalah usia, pekerjaan, penghasilan, luas bangunan tempat tinggal, jumlah tanggungan, tagihan listrik, dan konsumsi daging dalam seminggu. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan terdapat 10 kepala keluarga yang mendapat rekomendasi untuk menerima RASKIN yaitu A14, A28, A29, A22, A12, A17, A8, A6, A9, dan A13. Kata kunci: Alternatif, Kriteria, Kepala keluarga

ESTIMASI PARAMETER METODE WEIGHTED LEAST SQUARE DALAM MENGATASI MASALAH HETEROSKEDASTISITAS Hidayatun Nisa; Dadan Kusnandar; Shantika Martha
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 1 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Regresi linear berganda merupakan salah satu metode statistika yang digunakan untuk menganalisis pengaruh antara dua atau lebih variabel independen terhadap variabel dependen. Salah satu asumsi yang harus terpenuhi pada analisis regresi linear berganda adalah tidak terjadinya heteroskedastisitas atau varians error harus tetap (konstan) di dalam model regresi. Metode Weighted Least Square (WLS) merupakan bentuk dari pengembangan penduga least square yang digunakan untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas. Tujuan dari penelitian ini adalah menduga parameter metode WLS untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sosial ekonomi dari 33 provinsi di Indonesia. Data yang dianalisis adalah data tingkat pengangguran terbuka , pertumbuhan ekonomi , jumlah penduduk , tingkat partisipasi angkatan kerja , dan kebutuhan hidup minimum . Hasil analisis menunjukkan bahwa metode WLS dapat mengatasi masalah heteroskedastisitas. Model regresi yang diperoleh menggunakan metode WLS hanya melibatkan tiga variabel yaitu: dengan nilai adjusted sebesar 95,49% yang berarti bahwa besarnya pengaruh variabel jumlah penduduk, tingkat partisipasi angkatan kerja dan kebutuhan hidup minimum terhadap tingkat pengangguran terbuka sebesar 95,49%. Kata Kunci: regresi linear berganda, transformasi, weighted least square

PEMODELAN DOUBLE SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE PADA PERAMALAN PENGGUNAAN BEBAN LISTRIK Suaibah Suaibah; Shantika Martha; Dadan Kusnandar
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 9, No 1 (2020): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Beban listrik adalah segala sesuatu yang ditanggung oleh pembangkit listrik. Perkiraan tenaga listrik yang digunakan oleh masyarakat dapat dilakukan dengan menggunakan beberapa metode peramalan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data penggunaan beban listrik di Kabupaten Natuna yang memiliki dua pola musiman berbeda, sehingga metode yang sesuai dalam penelitian ini adalah metode Double Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average (DSARIMA). Model DSARIMA merupakan model ARIMA yang mengandung dua pola musiman. Data beban listrik diperoleh dari PT. PLN Persero dalam skala waktu per jam yang diamati selama bulan Desember 2018. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menentukan model terbaik dalam meramalkan penggunaan beban listrik dan menganalisis hasil peramalan. Pemodelan diawali dengan mengidentifikasi data yang meliputi uji stasioneritas baik dalam rata-rata maupun varians. Selanjutnya menentukan orde berdasarkan plot ACF dan PACF. Kemudian melakukan estimasi dan uji signifikansi parameter model DSARIMA, dilanjutkan dengan melakukan cek diagnosa yang meliputi uji white noise dan uji distribusi normal. Pemilihan model terbaik dari beberapa model terpilih dilakukan dengan cara membandingkan nilai MAPE out sample. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model terbaik yang dapat digunakan dalam meramalkan penggunaan beban listrik di Kabupaten Natuna adalah model ARIMA dua musiman dengan periode musiman per 24 jam dan per 168 jam, yang dapat ditulis sebagai model DSARIMA(2, 1,[ 24]) (0, 1, 0)24 (0, 1, 0)168 dengan nilai MAPE out sample sebesar 8,9%. Kata Kunci: Beban listrik, peramalan, DSARIMA, MAPE

K NEAREST NEIGHBOR DALAM IMPUTASI MISSING DATA Susanti Susanti; Shantika Martha; Evy Sulistianingsih
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 7, No 1 (2018): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Missing data adalah suatu informasi yang tidak tersedia dalam suatu data. Missing data mempengaruhi hasil penelitian karena keberadaan missing data dapat mengurangi tingkat akurasi dari hasil penelitian. Missing data dapat diatasi dengan imputasi. Imputasi merupakan suatu metode yang mengatasi missing data dengan mengisi nilai yang hilang dengan suatu nilai berdasarkan informasi lain yang didapat dari data tersebut. Salah satu metode imputasi adalah metode K Nearest Neighbor (KNN). Penelitian ini dilakukan untuk memprediksi nilai yang hilang dengan metode KNN. KNN bekerja dengan menghitung weight mean estimation berdasarkan jumlah K. K adalah jumlah observasi terdekat yang akan digunakan. Dalam penelitian ini, K yang digunakan yaitu , , , dan . Mean Square Error (MSE) dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) digunakan untuk mengetahui ketepatan hasil imputasi. Berdasarkan nilai rata-rata MSE dan MAPE dari replikasi, KNN terbaik pada missing data dan terjadi pada saat , sedangkan untuk missing data 30% terjadi saat .Kata kunci : weight mean estimation, MSE, MAPE

PEMODELAN AUTOREGRESSIVE FRACTIONALLY INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARFIMA) DALAM MEMPREDIKSI HARGA CRUDE PALM OIL (CPO) Ika Ayu Krismawanti; Shantika Martha; Naomi Nessyana Debataraja
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 4 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Kelapa sawit merupakan salah satu komoditas perkebunan yang dapat berpengaruh terhadap perekonomian Indonesia. Salah satu hasil olahan tanaman kelapa sawit yaitu minyak kelapa sawit mentah (CPO). CPO memiliki peran strategis dalam perekonomian negara khususnya dalam bidang ekspor ke berbagai negara terutama negara India. Harga CPO yang cenderung mengalami peningkatan dan penurunan akan berpengaruh terhadap penghasilan negara dan masyarakat khususnya petani kelapa sawit. Peningkatan dan penurunan harga CPO yang tidak menentu memerlukan peramalan untuk mengetahui harga CPO dimasa yang akan datang. Peramalan merupakan kegiatan dalam memperkirakan kejadian dimasa depan dengan pengambilan data-data dimasa lalu. Dalam analisis runtun waktu terdapat data yang memiliki ciri proses jangka pendek dan data yang memiliki ciri proses jangka panjang. Model yang dapat menangani kedua jenis data ini adalah model autoregressive fractionally integrated moving average (ARFIMA). Model ARFIMA merupakan pengembangan dari model ARIMA, dengan differencing bernilai pecahan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model ARFIMA pada data harga CPO. Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data harga CPO dari periode 1 Januari 2012 sampai 10 Maret 2019. Berdasarkan analisis dapat disimpulkan bahwa model ARFIMA terbaik yang didapat adalah ARFIMA (1; 0,17; 0) dengan nilai AIC sebesar 7,999 dan nilai MAPE sebesar 1,37%. Kata Kunci: CPO, peramalan, ARFIMA

ANALISIS KOINTEGRASI DAN ERROR CORRECTION MODEL INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA PONTIANAK DAN SINGKAWANG Eka Wahyuning Dhewanty; Evy Sulistianingsih; Shantika Martha
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 1 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Indeks harga konsumen digunakan sebagai tolak ukur inflasi. Data indeks harga konsumen yang sering kali tidak stasioner menyebabkan pengambilan keputusan yang berkaitan dengan data tidak valid. Uji kointegrasi dipakai untuk menganalisis kemungkinan hubungan jangka panjang antara variabel yang tidak stasioner. Tujuan penelitian ini adalah menemukan hubungan jangka panjang antara indeks harga konsumen kota Pontianak dan kota Singkawang dengan metode kointegrasi dan hubungan jangka pendek dengan metode model koreksi kesalahan. Penelitian ini menggunakan data indeks harga konsumen kota Pontianak dan kota Singkawang dalam periode waktu bulanan. Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa indeks harga konsumen Kota Pontianak dan Kota Singkawang tidak stasioner tetapi kombinasi linier keduanya stasioner dengan kata lain terdapat hubungan jangka panjang antara indeks harga konsumen kota Singkawang terhadap indeks harga konsumen kota Pontianak.Kata Kunci : indeks harga konsumen, stasioneritas, kointegrasi.

ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI PARETO - GAMMA DENGAN METODE BAYESIAN LINEX LOSS FUNCTION Mega Putri; Shantika Martha; Setyo Wira Rizki
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 8, No 2 (2019): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Data survival merupakan data yang menunjukkan waktu suatu individu atau objek dapat bertahan hidup hingga terjadinya suatu kejadian tertentu. Data dikatakan tersensor apabila data yang diamati tidak lengkap karena hilangnya objek penelitian atau sampai akhir penelitian objek tersebut belum mengalami suatu kejadian tertentu. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan estimasi parameter model survival yang berdistribusi Pareto pada data tersensor dengan metode Bayesian LINEX Loss Function menggunakan prior Gamma. Data yang digunakan adalah data sekunder pasien kanker paru-paru dari penelitian yang dilakukan oleh Kalbfleisch dan Prentice pada tahun 1980. Berdasarkan hasil estimasi metode Bayesian LINEX Loss Function untuk studi kasus penderita kanker paru-paru dapat diketahui peluang seorang penderita kanker paru-paru untuk bertahan hidup semakin lama semakin kecil (mendekati nol), hingga akhirnya mengalami kematian. Nilai MAPE yang diperoleh dari fungsi Survival distribusi Pareto dengan pendekatan Bayesian LINEX Loss Function adalah sebesar 19,66%. Hal ini berarti bahwa metode Bayesian LINEX Loss Function memiliki kemampuan peramalan yang baik dalam mengestimasi peluang hidup pasien penderita kanker paru-paru.Kata Kunci : Distribusi Pareto, Bayesian, LINEX Loss Function, MAPE.

PENERAPAN METODE TOPSIS DALAM MENENTUKAN PENERIMA BERAS MISKIN Dwi Setiaji; Shantika Martha
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 10, No 1 (2021): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v10i1.44683

Beras miskin (raskin) merupakan subsidi pangan sebagai upaya pemerintah untuk meningkatkan ketahanan pangan dan memberikan perlindungan pada keluarga miskin melalui pendistribusian beras yang diharapkan mampu menjangkau keluarga miskin. Banyaknya warga miskin dengan beragam kondisi mengakibatkan penentuan penerima raskin semakin sulit. Oleh karena itu, dibutuhkan metode yang dapat memudahkan pihak terkait untuk menyelesaikan permasalahan tersebut, salah satunya dengan metode TOPSIS (technique for order preference by similarity to ideal solution). TOPSIS adalah metode pengambilan keputusan multikriteria dengan ide dasarnya alternatif yang dipilih memiliki jarak terdekat dengan solusi ideal positif dan memiliki jarak terjauh dari solusi ideal negatif. Penelitian ini bertujuan sebagai bahan pertimbangan/rekomendasi untuk pihak Desa dalam menentukan penerima raskin. Pengambilan keputusan menggunakan tujuh kriteria antara lain umur, pekerjaan, penghasilan, luas bangunan, tanggungan, biaya tagihan listrik dan konsumsi daging. Hasil dari penelitian, direkomendasikan 10 orang penerima raskin dari 30 orang berdasarkan nilai kedekatan relatif dari urutan terbesar hingga terkecil. Nilai kedekatan relatif calon penerima raskin yang telah diurutkan tersebut dapat dijadikan pertimbangan dalam proses penyeleksian penerima raskin di Desa X Kabupaten Mempawah. Kata kunci: MADM, Prioritas, TOPSIS, Matriks

Co-Authors Anggi Putri Dewi Anita Anita Ayu Dhita Putri Wulandari Bartolomius Bartolomius Bella Amalia David Jordy Dhandio Desa Ayu Natalia Dwi Marisa Midyanti Dwi Setiaji Eka Wahyuning Dhewanty Enis Rahayu Evy Sulistianingsih Fahiza Syanaya Fajri Anugrah Pratiwi Fery Prastio Fransisca Febrianti Sundari Hayati Hayati Hendra Perdana Hidayatun Nisa Ika Ayu Krismawanti Ika Novira Zulianti Indah Noviyanti Julianti Kastari Kunti Wijayanti Laksono Trisnantoro Lidia Karnelia Luh Putu Ratna Sundari Mariatul Kiftiah Marisi Aritonang Maya Rosalina Mega Putri Muhammad Septian Muthiara Anantha Simanjuntak Nanda Shalsadilla Naomi N. Debataraja Naomi Nessyana Debataraja Neva Satyahadewi Nova Andaresta Nurfitri Imro’ah Nurul Qomariyah NUR’AINUL MIFTAHUL HUDA Rizky Oktaviani Putri Santi Santi Selvy Putri Agustianto Setyo Wir Rizki Setyo Wira Rizki Silvana Rika Siti Aprizkiyandari, Nurul Qomariyah, Shantika Martha, Sri Jumiati Sriyana Sriyana Suaibah Suaibah Sumiarti Sumiarti Supandi Supandi Susanti Susanti Sutro Sutro Syarifah Zela Hafizah Tamtama, Ray Thariq Thariq Vina Annisa Nurdiani Aji Vita Virgianti Wahyudio Hariadi Warzuqna Olyan Wirda Andani Yogi Pratama Yosi Yosi Yude Anggreni Yundari, Yundari Yundari, Yundari

Title Search

Found 42 Documents Search Journal : BIMASTER

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 42 Documents
Search
Journal : BIMASTER