Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.147
P-Index
This Author published in this journals
All Journal HAYATI Journal of Biosciences Jurnal Ilmu Dasar Statistika BERKALA SAINSTEK CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi Kreano, Jurnal Matematika Kreatif-Inovatif Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik AJIE (Asian Journal of Innovation and Entrepreneurship) UNEJ e-Proceeding Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Mathvision : Jurnal Matematika Abdimas Universal JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) ESTIMASI: Journal of Statistics and Its Application Majalah Ilmiah Matematika dan Statistika (MIMS) International Journal of Quantitative Research and Modeling Jurnal Hasil Pengabdian Kepada Masyarakat Universitas Jember Indonesian Journal of Statistics and Its Applications
Alfian Futuhul Hadi
Departement Of Mathematics, Faculty Of Mathematics And Natural Science, University Of Jember, Jember, 68121, Indonesia
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Physics Social Sciences Other

Published : 36 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 36 Documents
Search

 1   2   3   4 
RANCANG BANGUN DATA WAREHOUSE DAN R BERBASIS WEB Anggraeni, Dian; Muharom, Lutfi Ali; Hadi, Alfian Futuhul
Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik Vol 1, No 1 (2014): Prosiding Seminar Nasional Matematika 2014
Publisher : Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik

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

Abstract

Pemanfaatan teknologi informasi sudah merupakan kebutuhan yang mendesak untuk melihat informasi dari berbagai sumber didalam pengambilan keputusan. Informasi membutuhkan suatu data yang dikelola dalam bentuk tertentu untuk memberikan arti. Perekaman data merupakan suatu aktifitas atau kejadian yang tersimpan dan membutuhkan suatu pengolahan yang baik. Data warehouseadalah salah satu bentuk pengolahan data yang nantinya digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan tersebut. Data warehouse ini dimulai dari tahapan pengumpulan data, pemilihan data, perancangan data warehouse dan pemuatan data ke warehouse. Analisa data akan menggunakan program R yang terimplementasi berbasiskan web dan terintegrasi dengan data warehouse. R yang terimplementasi berbasiskan web akan mempermudah pengguna didalam pengoperasiannya. Perkembangan teknologi yang semakin maju, memungkinkan menjalankan R dengan browser. Dengan adanya data warehouse dapat dihasilkan koleksi data yang terstruktur dan integrasi dengan R dapat digunakan sebagai analisa dalam proses pengambilan keputusan.
ANALISIS SURVIVAL DATA KEJADIAN TIES DENGAN EXACT PARTIAL LIKELIHOODPADACOX REGRESSION; STUDI KASUS DATA SISWA PUTUS SEKOLAH TINGKAT MENEGAH PERTAMA Susetyo, Achmad Budi; Hadi, Alfian Futuhul; Anggraeni, Dian
Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik Vol 1, No 1 (2014): Prosiding Seminar Nasional Matematika 2014
Publisher : Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik

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

Abstract

Abstrak- Tahun 2011, kasus anak putus sekolah merupakan salah satu kasus yang tergolong kasus berat  dan telah mengakar pada setiap sendi kehidupan dunia pendidikan. Sekitar 2,93% atau 3 juta jiwa anak–anak Indonesia tidak bisa menikmati dunia pendidikan dan harus mengalami putus sekolah. Dari jumlah tersebut, sekitar 30.000 jiwa berada di Jawa Timur dan 400 jiwa berada di KabupatenJember. Untuk mengurangi angka tersebut, maka penelitian ini memodelkan waktu survival anak yang beresiko mengalami putus sekolah dengan faktor-faktor yang diduga mempengaruhinya. Dalam hal ini, kasus difokuskan pada anak usia sekolah menegah pertama dengan tempat penelitian di SMP Negeri 3 SiloKabupatenJember. Metode yang digunakan adalah Cox Regression dengan estimasi koefisien regresi menggunakan Exact Partial Likelihood. Berdasarkan hasil analisis model Cox Regression dengan pendekatan Exact Partial Likelihood memiliki hasil yang lebih baik dibanding dengan model Cox Regression yang menggunakan Efron Partial Likelihood.Ditinjau dari hasil pemodelan Cox Regression, didapat bahwa variabel yang mempengaruhi survival siswa adalah variabel alamat siswa, pekerjaan orang tua, dan pondokan.Hasil analisis survival menunjukkan bahwa semakin tua umur anak yang bersekolah maka daya tahannya semakin menurun.
PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN AKIBAT DIFTERI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF DAN ZERO-INFLATED POISSON Fittriyah, Nurul; Hadi, Alfian Futuhul; Dewi, Yuliani Setia
Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik Vol 1, No 1 (2014): Prosiding Seminar Nasional Matematika 2014
Publisher : Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik

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

Abstract

Penyakit Difteri merupakan salah satu penyakit menular yang berbahaya, karena terdapat 37 kasus kematian dari 955 kasus. Bakteri Corynebacterium diphteriae menyerang saluran pernafasan atas, racun menyebar melalui darah dan dapat menyebabkan kerusakan jaringan di  seluruh tubuh terutama jantung dan saraf. Analisis regresi yang digunakan untuk variabel  tak bebas berupa data count adalah analisis regresi Poisson, namun sering kali terjadi over dispers pada regresi Poisson. Hal ini dapa diatasi dengan menggunakan regresi Binomial  Negatif, namun sering kali overdispersi pada data cacahan dapat disebabkan oleh excesszeros dan untuk mengatasinya digunakan regresi Zero-Inflated Poisson (ZIP). Keterkaitan antara prosentase cakupan desa/kelurahan UCI, jumlah kasus gizi buruk, prosentase masyarakat miskin dan hamper miskin, prosentase rumah tangga yang berperilaku hidup bersih dan sehat, serta jumlah puskesmas dengan banyaknya kematian akibat penyakit difteri dapat didekati dengan analisis statistika yang mengkaji tentang hubungan variable tak bebas dan variable bebas, yaitu analisis regresi. Langkah-langkah dalam penelitian ini adalah, pertama melakukan kajian pustaka tentang difteri. Kedua, melakukan pengujian model regresi Poisson pada data. Ketiga, mengidentifikasi overdispersi serta excesszeros. Keempat melakukan  pengujian  model regresi Binomial Negatif dan ZIP secara saturated dan full model dengan  bantuan program R. Langkah terakhir membandingkan nilai log-likelihood dari model yang didapatkan untuk mendapatkan model terbaik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model terbaik diperoleh dari model regresi ZIP dengan nilai log-likelihood sebesar-29,29.
ImplementasiMetode Penalized Maximum Likelihood Estimation Pada Model RegresiLogistikBiner Sholihin, Miftahus; Hadi, Alfian Futuhul; Anggraeni, Dian
Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik Vol 1, No 1 (2014): Prosiding Seminar Nasional Matematika 2014
Publisher : Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik

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

Abstract

Model regresi logistik biner merupakan salah satu model regresi logistik yang digunakan untuk menganalisa hubungan antara satu variabel respon bersifat biner dengan beberapa variabel prediktor bersifat kategorik. Parameter dari model regresi logistik biner diduga dengan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) yang selanjutnya diselesaikan dengan metode iteratif Newton-Raphson. Namun, dalam suatu kondisi tertentu metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) tidak dapat digunakan karena diperoleh penduga yang tidak konvergen. Untuk menyelesaikan hal tersebut, digunakan pendekatan metode Penalized Maximum Likelihood Estimation (PMLE) yang pertama kali diusulkan oleh Firth (1993). Penalized Maximum Likelihood Estimation (PMLE) merupakan hasil modifikasi fungsi skor likelihood menjadi fungsi skor Penalized likelihood. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder tentang pemberian kredit dari suatu badan usaha kepada peternak ayam potong, yang diperoleh dari Badan Usaha Peternakan di Kabupaten Magetan, Jawa Timur. Langkah-langkah dalam penelitian ini yang pertama adalah melakukan pendugaan parameter pada data menggunakan metode MLE dan Iteratif Newton-Raphson dengan bantuan ProgramR. Dari data yang di analisis, ditemukan masalah yaitu penduga parameter tidak konvergen. Kedua, mencari masalah yang mengakibatkan penduga tidak konvergen menggunakan peluang ketepatan alokasi yang dilanjut dengan memeriksa ragam penduga prediktor yang dibakukan. Dari data yang dianalisis mengandung masalah pemisahan kurang sempurna. Langkah terakhir mencari penduga parameter pada data tersebut yang telah teridentifikasi masalah pemisahan kurang sempurna menggunakan Metode PMLE untuk mendapatkan model terbaik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model terbaik dari data pembeikan kredit peternak ayam potong mengandung faktor-fakor yang paling mempengaruhi pemberian kredit tersebut, antara lain: faktor pengalaman, tingkat kebersihan kandang, tingkat kelembaban kandang, dan luas area kandang.
RANCANG BANGUN DATA WAREHOUSE DAN R BERBASIS WEB Anggraeni, Dian; Muharom, Lutfi Ali; Hadi, Alfian Futuhul
Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik Vol 1 No 1 (2014): Prosiding Seminar Nasional Matematika 2014
Publisher : Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik

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

Abstract

Pemanfaatan teknologi informasi sudah merupakan kebutuhan yang mendesak untuk melihat informasi dari berbagai sumber didalam pengambilan keputusan. Informasi membutuhkan suatu data yang dikelola dalam bentuk tertentu untuk memberikan arti. Perekaman data merupakan suatu aktifitas atau kejadian yang tersimpan dan membutuhkan suatu pengolahan yang baik. Data warehouseadalah salah satu bentuk pengolahan data yang nantinya digunakan untuk mendukung proses pengambilan keputusan tersebut. Data warehouse ini dimulai dari tahapan pengumpulan data, pemilihan data, perancangan data warehouse dan pemuatan data ke warehouse. Analisa data akan menggunakan program R yang terimplementasi berbasiskan web dan terintegrasi dengan data warehouse. R yang terimplementasi berbasiskan web akan mempermudah pengguna didalam pengoperasiannya. Perkembangan teknologi yang semakin maju, memungkinkan menjalankan R dengan browser. Dengan adanya data warehouse dapat dihasilkan koleksi data yang terstruktur dan integrasi dengan R dapat digunakan sebagai analisa dalam proses pengambilan keputusan.
ANALISIS SURVIVAL DATA KEJADIAN TIES DENGAN EXACT PARTIAL LIKELIHOODPADACOX REGRESSION; STUDI KASUS DATA SISWA PUTUS SEKOLAH TINGKAT MENEGAH PERTAMA Susetyo, Achmad Budi; Hadi, Alfian Futuhul; Anggraeni, Dian
Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik Vol 1 No 1 (2014): Prosiding Seminar Nasional Matematika 2014
Publisher : Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik

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

Abstract

Abstrak- Tahun 2011, kasus anak putus sekolah merupakan salah satu kasus yang tergolong kasus berat  dan telah mengakar pada setiap sendi kehidupan dunia pendidikan. Sekitar 2,93% atau 3 juta jiwa anak–anak Indonesia tidak bisa menikmati dunia pendidikan dan harus mengalami putus sekolah. Dari jumlah tersebut, sekitar 30.000 jiwa berada di Jawa Timur dan 400 jiwa berada di KabupatenJember. Untuk mengurangi angka tersebut, maka penelitian ini memodelkan waktu survival anak yang beresiko mengalami putus sekolah dengan faktor-faktor yang diduga mempengaruhinya. Dalam hal ini, kasus difokuskan pada anak usia sekolah menegah pertama dengan tempat penelitian di SMP Negeri 3 SiloKabupatenJember. Metode yang digunakan adalah Cox Regression dengan estimasi koefisien regresi menggunakan Exact Partial Likelihood. Berdasarkan hasil analisis model Cox Regression dengan pendekatan Exact Partial Likelihood memiliki hasil yang lebih baik dibanding dengan model Cox Regression yang menggunakan Efron Partial Likelihood.Ditinjau dari hasil pemodelan Cox Regression, didapat bahwa variabel yang mempengaruhi survival siswa adalah variabel alamat siswa, pekerjaan orang tua, dan pondokan.Hasil analisis survival menunjukkan bahwa semakin tua umur anak yang bersekolah maka daya tahannya semakin menurun.
PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN AKIBAT DIFTERI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF DAN ZERO-INFLATED POISSON Fittriyah, Nurul; Hadi, Alfian Futuhul; Dewi, Yuliani Setia
Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik Vol 1 No 1 (2014): Prosiding Seminar Nasional Matematika 2014
Publisher : Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik

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

Abstract

Penyakit Difteri merupakan salah satu penyakit menular yang berbahaya, karena terdapat 37 kasus kematian dari 955 kasus. Bakteri Corynebacterium diphteriae menyerang saluran pernafasan atas, racun menyebar melalui darah dan dapat menyebabkan kerusakan jaringan di  seluruh tubuh terutama jantung dan saraf. Analisis regresi yang digunakan untuk variabel  tak bebas berupa data count adalah analisis regresi Poisson, namun sering kali terjadi over dispers pada regresi Poisson. Hal ini dapa diatasi dengan menggunakan regresi Binomial  Negatif, namun sering kali overdispersi pada data cacahan dapat disebabkan oleh excesszeros dan untuk mengatasinya digunakan regresi Zero-Inflated Poisson (ZIP). Keterkaitan antara prosentase cakupan desa/kelurahan UCI, jumlah kasus gizi buruk, prosentase masyarakat miskin dan hamper miskin, prosentase rumah tangga yang berperilaku hidup bersih dan sehat, serta jumlah puskesmas dengan banyaknya kematian akibat penyakit difteri dapat didekati dengan analisis statistika yang mengkaji tentang hubungan variable tak bebas dan variable bebas, yaitu analisis regresi. Langkah-langkah dalam penelitian ini adalah, pertama melakukan kajian pustaka tentang difteri. Kedua, melakukan pengujian model regresi Poisson pada data. Ketiga, mengidentifikasi overdispersi serta excesszeros. Keempat melakukan  pengujian  model regresi Binomial Negatif dan ZIP secara saturated dan full model dengan  bantuan program R. Langkah terakhir membandingkan nilai log-likelihood dari model yang didapatkan untuk mendapatkan model terbaik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model terbaik diperoleh dari model regresi ZIP dengan nilai log-likelihood sebesar-29,29.
ImplementasiMetode Penalized Maximum Likelihood Estimation Pada Model RegresiLogistikBiner Sholihin, Miftahus; Hadi, Alfian Futuhul; Anggraeni, Dian
Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik Vol 1 No 1 (2014): Prosiding Seminar Nasional Matematika 2014
Publisher : Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematik

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

Abstract

Model regresi logistik biner merupakan salah satu model regresi logistik yang digunakan untuk menganalisa hubungan antara satu variabel respon bersifat biner dengan beberapa variabel prediktor bersifat kategorik. Parameter dari model regresi logistik biner diduga dengan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) yang selanjutnya diselesaikan dengan metode iteratif Newton-Raphson. Namun, dalam suatu kondisi tertentu metode Maximum Likelihood Estimation (MLE) tidak dapat digunakan karena diperoleh penduga yang tidak konvergen. Untuk menyelesaikan hal tersebut, digunakan pendekatan metode Penalized Maximum Likelihood Estimation (PMLE) yang pertama kali diusulkan oleh Firth (1993). Penalized Maximum Likelihood Estimation (PMLE) merupakan hasil modifikasi fungsi skor likelihood menjadi fungsi skor Penalized likelihood. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder tentang pemberian kredit dari suatu badan usaha kepada peternak ayam potong, yang diperoleh dari Badan Usaha Peternakan di Kabupaten Magetan, Jawa Timur. Langkah-langkah dalam penelitian ini yang pertama adalah melakukan pendugaan parameter pada data menggunakan metode MLE dan Iteratif Newton-Raphson dengan bantuan ProgramR. Dari data yang di analisis, ditemukan masalah yaitu penduga parameter tidak konvergen. Kedua, mencari masalah yang mengakibatkan penduga tidak konvergen menggunakan peluang ketepatan alokasi yang dilanjut dengan memeriksa ragam penduga prediktor yang dibakukan. Dari data yang dianalisis mengandung masalah pemisahan kurang sempurna. Langkah terakhir mencari penduga parameter pada data tersebut yang telah teridentifikasi masalah pemisahan kurang sempurna menggunakan Metode PMLE untuk mendapatkan model terbaik. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa model terbaik dari data pembeikan kredit peternak ayam potong mengandung faktor-fakor yang paling mempengaruhi pemberian kredit tersebut, antara lain: faktor pengalaman, tingkat kebersihan kandang, tingkat kelembaban kandang, dan luas area kandang.
Rancang Bangun Data Warehouse dan R Studio Serta Pemanfaatanya dalam Peramalan Pola Konsumsi Masyarakat di Kabupaten Jember Muharom, Lutfi Ali; Hadi, Alfian Futuhul; Anggraeni, Dian
JUSTINDO (Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi Indonesia) Vol 1, No 1 (2016): JUSTINDO
Publisher : Universitas Muhammadiyah Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (619.418 KB) | DOI: 10.32528/justindo.v1i01.244

Abstract

As we know that we have to process and store the data recording well. Data warehouse is one of data processing method that use to support the decission-making process. The data warehouse process started from colecting, selecting, designing and uploading data in to data warehouse. In this research, we use the data of SUSENAS from year of 1997 until 2012. We took the daily consumption data (household expendature) to be proceed in data warehouse. The implementation of web based R studio program can facilitate the users to acces R . R can be accessed by any kind of devices which have browser and internet acces by any kind of devices which have browse and internet acces. The connectivity of R studio to data warehouse can be simplify the users to access and process the data. As the result of consumption patterns (staple food) forecasting in jember, we conclude that the best forecasting method for forecasting method for forecasting using AR(1) model. The limited data collections caused the ensemble wouldn?t become the best method , whereas, it should be the best method.
ANALISIS REGRESI DATA PANEL TERHADAP INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) JAWA TIMUR TAHUN 2006-2015 Hidayat, Muhammad Jamil; Hadi, Alfian Futuhul; Anggraeni, Dian
Majalah Ilmiah Matematika dan Statistika Vol 18 No 2 (2018): Majalah Ilmiah Matematika dan Statistika
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.19184/mims.v18i2.17250

Abstract

Panel data is a combination of time series and cross section data. Panel data regression is used because in a time there is time researchers can’t perform analysis only by using time series data and cross section data only. This is because the number of factors used in the analysis phase, so that if the researcher only uses cross section data then the researcher can’t see the influence of factors that affect as well as on the growth of HDI that occurs from time to time in a certain period. Whereas it is quite possible that the conditions between one year and another will be different. Based on the model estimation, it is used with fixed effect model (FEM) approach. Modeling HDI with FEM in 2006-2015 period resulted in R2 value of 94.23%. The results showed that from 2006-2015 the ratio of student-teacher (RST), health facilities (HF), percentage of expenditure per capita by group of food (PPF) and regional per capita expenditure (PPE) have significant effect to HDI. Keywords: HDI, Panel, Fixed Effect Model
Co-Authors A. A. Mattjik Abduh Riski Achmad Budi Susetyo Anak Agung Gede Sugianthara Awalin, Qonita Ilmi Budi Lestari D. Dafik Dian Anggraeni Dian Anggraeni Dian Anggraeni Dian Anggraeni Dian Anggraeni Dian Anggraeni Fatmala, Siti Febriana Fauziyah, Mailulah Ely Forestryani, Veniola Frida Murtinasari, Frida Halimatus Sa'diyah Halimatus Sa'diyah Halimatus Sa’diyah Herry Purnomo, Bambang Hidayat, Muhammad Jamil Hobri I Made Sumertajaya I Made Tirta Ika Hesti Agustin, Ika Hesti Ira Yudistira Kosala Dwidja Purnomo Kurnia Ahadiyah M Dika saputra Madinda, Diah Putri Miftahul Ulum Mohamad Fatekurohman Muhammad Iqbal Yunan Helmi Muharom, Lutfi Ali Nasrul Ilminnafik Nurul Fittriyah, Nurul Paramitha, Luckyta Citra Ayu Prayogo, Rizky Rio Pradani Putra Rory Ronella Agustin Rusdiana, Riza Yuli Sa’diyah, Halimatus Sudarko Sudarko Sunder, R. Syamsul Arifin Tresnawanti, Dini Wibisono, Dwi Anugrah Yuliani Setia Dewi