Articles
<![CDATA[Peramalan Curah Hujan di Stasiun Juanda Menggunakan Metode ARIMA Box-Jenkins dan Radial Basis Function Neural Network ]]>
<![CDATA[Ocktalia Trisnawati]]>;
<![CDATA[Mike Prastuti]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 1 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.12962/j23373520.v11i1.63165
<![CDATA[Curah hujan yang tinggi tak hanya menyebabkan penundaan penerbangan, namun juga membuat pesawat terlambat mendarat karena menunggu cuaca sedikit lebih baik agar dapat dilakukan pendaratan dengan aman. Curah hujan juga mempengaruhi pendaratan dan lepas landas pesawat, telebih lagi jika sering terjadi hujan maka akan membuat landasan pacu pesawat menjadi licin dan mengurangi jarak pandang pengelihatan Dalam upaya untuk menghindari adanya kecelakaan pesawat, maka pada penelitian ini dilakukan peramalan terhadap curah hujan di Stasiun BMKG Juanda menggunakan metode ARIMA Box-Jenkins dan Radial Basis Function Neural Network (RBFNN). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mendapatkan model terbaik dan hasil peramalan curah hujan di Stasiun BMKG Juanda. Data yang digunakan adalah data sekunder yang diperoleh dari BMKG Juanda Surabaya dari Januari 2019 hingga April 2021. Hasil penelitian ini menujukkan bahwa nilai MSE model RBFNN dengan 12 neuron input, 3 neuron lapisan tersembunyi, dan 1 neuron output lebih kecil daripada model ARIMA ([1,9,12,35,55,58]1,1), sehingga dapat disimpulkan bahwa metode RBFNN merupakan metode terbaik yang digunakan untuk meramalkan curah hujan di Stasiun Juanda.]]>
<![CDATA[FPeramalan Nilai Ekspor Non Migas Berdasarkan Nilai Tukar Rupiah terhadap US Dollar di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Fungsi Transfer ]]>
<![CDATA[Septiana Vera Kurniasari]]>;
<![CDATA[Mike Prastuti]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 1 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.12962/j23373520.v11i1.63215
<![CDATA[Provinsi Jawa Timur merupakan salah satu provinsi yang memiliki peranan strategis dalam ekspor non migas secara nasional. Salah satu faktor yang mempengaruhi penurunan ekspor non migas yaitu adanya perubahan nilai tukar rupiah terhadap US dollar. Berdasarkan hal tersebut, maka pada penelitian ini dilakukan peramalan kegiatan ekspor non migas di Provinsi Jawa Timur menggunakan metode fungsi transfer dengan variabel input adalah nilai tukar rupiah terhadap US dollar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model peramalan terbaik yang didapatkan adalah model fungsi transfer dengan orde r = 0, s = 0, b = 9 yang artinya nilai ekspor non migas di Provinsi Jawa Timur dipengaruhi oleh nilai tukar rupiah terhadap US dollar sembilan bulan sebelumnya. Hasil peramalan pada tahun 2021 menunjukkan nilai ekspor non migas di Provinsi Jawa Timur cenderung menurun. Berdasarkan plot time series antara hasil ramalan dan nilai aktual diketahui bahwa hasil ramalan tidak mendekati nilai aktual dan memiliki pola yang berbeda, diduga hal ini disebabkan karena variabel input yang digunakan kurang tepat digunakan dalam meramalkan nilai ekspor non migas. Sehingga, penelitian selanjutnya disarankan menggunakan variabel input lainnya yang mempengaruhi nilai ekspor non migas di Provinsi Jawa Timur.]]>
<![CDATA[Peramalan Harga Saham Perbankan Menggunakan Model VAR dan Analisis Teknikal ]]>
<![CDATA[Vies Sata Zullah]]>;
<![CDATA[Mike Prastuti]]>;
<![CDATA[Bambang Hadi Santoso]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 1 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.12962/j23373520.v11i1.63225
<![CDATA[Saham perbankan seringkali menjadi rekomendasi para analis saham karena dianggap sebagai cerminan ekonomi tanah air. Kapitalisasi pasarnya yang besar, yaitu mencapai 57,23% dari 10 emiten terbesar di BEI menjadi daya tarik investor saham untuk berinvestasi sesuai dengan tujuannya. Saham perusahaan perbankan yang tercatat pada Bursa Efek Indonesia sebanyak 45 perusahaan, beberapa di antaranya adalah PT Bank Central Asia Tbk, PT Bank Mandiri Tbk, dan Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk. Ketiga bank tersebut memiliki total asset dengan rentang yang tidak terlalu jauh sehingga dapat dibandingkan untuk dijadikan rekomendasi kepada investor. Peramalan harga saham dapat diramalkan menggunakan metode multivariate time series dengan model VAR (Vector Autoregressive), sedangkan tren harga saham dapat diketahui dengan analisis teknikal. Model peramalan yang didapatkan untuk ketiga bank yaitu VARI ([1, 3],1) dengan hasil peramalan pada bulan April cenderung konstan. The primary trend ketiga saham cenderung uptrend, sedangkan the secondary trend dan the minor trend cenderung downtrend dan sideways.]]>
<![CDATA[Peramalan Permintaan Semen di PT. XYZ Menggunakan Time Series Regression dan ARIMA ]]>
<![CDATA[Berliana Salsa Wirdyacahya]]>;
<![CDATA[Mike Prastuti]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 1 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.12962/j23373520.v11i1.63222
<![CDATA[Tahun 2020, infrastruktur pembangunan di Indonesia sedikit terhambat karena adanya penyesuaian anggaran APBN akibat pandemi Covid-19. Hal ini turut menyebabkan permintaan semen nasional ikut menurun yang juga berimbas pada jumlah permintaan semen di PT. XYZ. Penurunan jumlah permintaan semen di PT. XYZ juga terjadi pada waktu bulan Ramadhan hingga Hari Raya Idul Fitri setiap tahunnya. Hingga saat ini PT. XYZ masih menggunakan metode winter’s exponential smoothing, dekomposisi, dan Time Series Regression (TSR) untuk meramalkan jumlah permintaan ssemen periode yang akan datang, namun ketiga metode ini masih menghasilkan nilai kesalahan yang besar. Pada penelitian ini, akan dilakuka peramalan jumlah permintaan semen di PT. XYZ menggunakan data bulanan sejak Januari 2015 hingga Desember 2020. Metode peramalan yang digunakan adalah TSR dengan menambahkan efek intervensi adanya Covid-19, efek variasi kalender waktu terjadinya bulan Ramadhan hingga Hari Raya Idul Fitri, serta efek musiman. Metode iki akan dibandingkan dengan metode peramalan lainnya yaitu ARIMA. Hasil penelitian yang diperoleh menunjukkan bahwa model TSR dengan variabel dummy berupa efek intervesi adanya Covid-19, efek variasi kalender waktu terjadinya bulan Ramadhan hingga Hari Raya Idul Fitri, serta efek musiman periode bulan 2,8,9,10, dan 11. Hasil ramalannya menunjukkan adanya kenaikan jumlah permintaan semen dari tahum 2020.]]>
<![CDATA[Peramalan Permintaan Semen Berdasarkan Indeks Harga Saham Properti Menggunakan Fungsi Transfer ]]>
<![CDATA[Wahyu Adi Kurniawan]]>;
<![CDATA[Sri Mumpuni Retananingsih]]>;
<![CDATA[Mike Prastuti]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 1 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.12962/j23373520.v11i1.63240
<![CDATA[Pembangunan sektor properti berkontribusi cukup besar dalam penggunaan semen nasional, yaitu sekitar 55% - 65%. Hal ini menunjukkan bahwa sektor properti sangat mempengaruhi meningkatnya permintaan semen. Pertumbuhan sektor properti dapat dilihat melalui Indeks Harga Saham Properti (IHSP). PT. Semen Indonesia (Persero) Tbk sebagai produsen semen terbesar di Indonesia, melakukan ramalan permintaan semen setiap tahun untuk merencanakan penjualan agar mendapatkan keputusan yang tepat. Metode peramalan yang digunakan antara lain Winter’s Exponential Smoothing, Dekomposisi, dan Regresi Time Series. Ramalan permintaan semen yang dilakukan hanya bergantung pada data kebutuhan semen, sehingga pada penelitian ini akan dilakukan ramalan permintaan semen yang dipengaruhi IHSP menggunakan metode fungsi transfer single input. Didapatkan model terbaik yaitu model fungsi transfer order b,r,s (0,0,0) dengan deret noise ARIMA ([12],0,0) yang menghasilkan nilai RMSE sebesar 578.054 lebih kecil daripada metode Winter’s Exponential Smoothing maupun metode Dekomposisi. Hasil ramalan permintaan semen tahun 2021 menunjukkan bahwa permintaan terendah pada bulan Mei dan tertinggi bulan September.]]>
<![CDATA[Analisis Pengukuran Waktu Kerja di UMKM Ikhwan Mbois Lamongan ]]>
<![CDATA[Ari Widi Astuti]]>;
<![CDATA[Sri Mumpuni Retnaningsih]]>;
<![CDATA[Mike Prastuti]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 1 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.12962/j23373520.v11i1.63232
<![CDATA[UMKM Ikhwan Mbois merupakan salah satu produsen songkok yang berada di Lamongan. Songkok yang diproduksi antara lain model susun, AC, dan terompah tetapi songkok batik model AC adalah model yang paling diminati konsumen. Proses produksi songkok batik ini dibuat berdasarkan permintaan konsumen. Pada waktu tertentu terjadi permintaan konsumen yang cukup tinggi sehingga mengalami keterlambatan pengiriman produk kepada pelanggan. Hal tersebut disebabkan karena UMKM ini belum mengetahui berapa waktu yang dibutuhkan untuk memproduksi satu unit songkok. Oleh karena itu dilakukan penelitian untuk mengetahui waktu yang diperlukan untuk membuat satu unit songkok dengan menggunakan metode jam henti (stopwatch time study) karena proses produksi songkok yang berlangsung singkat dan berulang-ulang. Pengamatan dilakukan pada proses produksi dengan membagi proses operasi menjadi enam elemen kerja. Hasil penelitian didapatkan kesimpulan bahwa waktu standar yang diperlukan untuk produksi satu songkok batik model AC adalah 11 menit dan setiap karyawan menghasilkan output standar sebanyak 44 unit songkok/hari.]]>
<![CDATA[Peramalan Jumlah Peserta OJT di PT.POMI Menggunakan ARIMA Box-Jenkins dan Radial Basis Function Neural Network ]]>
<![CDATA[Wiji Renisa Dwiningtyas]]>;
<![CDATA[Mike Prastuti]]>
<![CDATA[ Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 1 (2022) ]]>
Publisher : <![CDATA[Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.12962/j23373520.v11i1.63138
<![CDATA[On the Job Training (OJT) merupakan pelatihan dimana siswa maupun mahasiswa mempelajari suatu pekerjaan yang sesuai dengan bidangnya di perusahaan. PT.POMI merupakan salah satu perusahaan swasta yang bergerak di bidang Pembangkit Listrik Tenaga Uap (PLTU). PT.POMI memberi peluang bagi siswa maupun mahasiswa untuk melakukan OJT, tetapi tidak bisa menerima semua siswa maupun mahasiwa yang mendaftar. Oleh karena itu perlu dilakukan sebuah analisis peramalan untuk meramalkan jumlah peserta OJT di PT.POMI, yaitu menggunakan metode ARIMA Box-Jenkins dan Radial Basis Function Neural Network (RBFNN). Data yang digunakan adalah jumlah peserta OJT pada Bulan Januari 2010 hingga Desember 2020. Hasil analisis menunjukkan bahwa model ARIMA terbaik yaitu ARIMA (3,1,0) yang memiliki nilai MAPE sebesar 42,741 dan pada RBFNN memiliki nilai MAPE sebesar 41,239. Sehingga dapat disimpulkan bahwa RBFNN mampu menghasilkan ramalan jumlah peserta OJT lebih baik daripada model ARIMA.]]>
<![CDATA[DASHBOARD REGRESI LINEAR BERGANDA MENGGUNAKAN R-STUDIO ]]>
<![CDATA[I Putu Eka Widya Pratama]]>;
<![CDATA[Mike Prastuti]]>;
<![CDATA[Diandra Soja Anjani]]>;
<![CDATA[Cindy Martha Sari]]>;
<![CDATA[Indah Ayu Lestari]]>;
<![CDATA[Dea Arum Putri Febylianti]]>;
<![CDATA[Zahtira Annisa]]>
<![CDATA[ Jurnal Nasional Aplikasi Mekatronika, Otomasi dan Robot Industri (AMORI) Vol 2, No 2 (2021) ]]>
Publisher : <![CDATA[Institut Teknologi Sepuluh Nopember ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.12962/j27213560.v2i2.11630
<![CDATA[Penelitian ini merupakan gagasan teknologi yang berkaitan dengan perancangan dan implementasidashboard menggunakan software R-studio untuk melakukan analisis regresi linear berganda. Penduduk Indonesiaserta sebagian besar penduduk di dunia menggunakan beras sebagai bahan makanan utama mereka. Beras diIndonesia menempati posisi pertama sebagai bahan pangan pokok yang akan terus dibutuhkan manusia setiap saatbahkan dalam sepanjang waktu. Bila terdapat pergerakan harga yang terus meningkat karena ketidakseimbanganpermintaan serta kebutuhan maka masyarakat dengan kelas ke bawah hingga menengah menjadi pihak yang palingterkena akibat peningkatan harga tersebut. Regresi linear berganda diperlukan pada penelitian ini yaitu suatu metodeanalisis dan juga sebagai estimasi model untuk harga beras. Regresi linear berganda adalah metode yang digunakanuntuk mengetahui adanya hubungan antara dua atau lebih peubah prediktor pada peubah respon Tujuan pembuatanaplikasi ini adalah mempermudah masyarakat untuk menganalisis dan mendapatkan informasi mengenai estimasiharga beras dengan menggunakan dashboard regresi linear berganda. Tujuan penelitian yang dilakukan berdasarkanregresi linear berganda adalah untuk mendapati pengaruh beberapa peubah bebas terhadap peubah tidak bebas.]]>
<![CDATA[PEMBANGUNAN JAMBAN SEHAT DI DESA SIDOKERTO SIDOARJO ]]>
<![CDATA[Zakiatul Wildani]]>;
<![CDATA[Lucia Ari Dinanti]]>;
<![CDATA[Sri Pingit Wulandari]]>;
<![CDATA[Wahyu Wibowo]]>;
<![CDATA[Mike Prastuti]]>;
<![CDATA[Kuntjoro Kuntjoro]]>;
<![CDATA[Eva Sundari]]>
<![CDATA[ Share : Journal of Service Learning Vol. 8 No. 1 (2022): FEBRUARY 2022 ]]>
Publisher : <![CDATA[Institute of Research and Community Outreach - Petra Christian University ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (1241.025 KB)
|
DOI: 10.9744/share.8.1.78-86
<![CDATA[Permasalahan sanitasi dan ketersediaan air bersih masih menjadi per-masalahan besar di Desa Sidokerto, Kecamatan Buduran, Kabupaten Sidoarjo. Jumlah penduduk yang tinggal di desa ini adalah 11.824 jiwa atau sekitar 3497 keluarga. Sekitar 99,57% keluarga di Desa Sidokerto sudah memiliki jamban sehat, artinya tersisa 0.43% atau 13 keluarga dan 2 fasilitas umum yang belum memiliki jamban sehat, yaitu tempat pembuangan kotoran manusia yang sudah dilengkapi septic tank. Selama ini keluarga yang tidak mempunyai jamban sehat membuang kotoran sembarangan (Open Defecation) seperti di sungai yang mengalir didepan rumah sehingga menyebabkan sungai tercemar. Selain rumah warga, ditempat fasilitas umum seperti Tempat Pembuangan Sampah Terakhir (TPST) dan tempat pemakaman belum ada kamar mandi dan jamban. Terkait hal tersebut, kegiatan pengabdian masyarakat ini bertujuan untuk mewujudkan lingkungan yang sehat dan Open Defecation Free (ODF) atau stop buang air besar sembarangan di Desa Sidokerto melalui pembangunan septic tank di rumah warga serta renovasi dan pembangunan kamar mandi dan jamban di fasilitas umum yaitu TPST dan depan makam. Metode pelaksanaan kegiatan terdiri dari 1). Survei ke Desa Sidokerto; 2). Diskusi dengan perangkat desa; 3). Mendata warga yang pekerjaannya adalah tukang atau kuli bangunan sehingga dapat membantu perekonomian warga yang terdampak covid-19; 4). Membuat gambar teknik kamar mandi & WC serta melakukan perhitungan kebutuhan bahan dan biaya tukang; 5). Pembelian bahan bangunan dan pengerjaan; 6). Serah terima dengan kader Desa. Dalam hal ini target untuk membangun jamban sehat adalah jumlah keluarga yang memiliki jamban sehat meningkat dari 99,57% menjadi 99,80%. Kepemilikan jamban sehat di rumah tangga tidak bisa 100% karena ada 3 rumah yang belum dibangun septic tank karena kendala kondisi tanah yang berbatu sehingga tidak dapat dilakukan pemasangan septic tank yang lebih dalam dari pipa lama.]]>
<![CDATA[Kapabilitas Pelatihan Metode Statistika Bagi Guru SMPN Sidoarjo ]]>
<![CDATA[Lucia Ari Dinanti]]>;
<![CDATA[Zakiatul Wildani]]>;
<![CDATA[Sri Pingit Wulandari]]>;
<![CDATA[Sri Mumpuni Retnaningsih]]>;
<![CDATA[Wahyu Wibowo]]>;
<![CDATA[Mike Prastuti]]>;
<![CDATA[Iis Dewi Ratih]]>
<![CDATA[ Society : Jurnal Pengabdian dan Pemberdayaan Masyarakat Vol. 1 No. 2 (2021): Vol.1 No.2, April 2021 ]]>
Publisher : <![CDATA[Universitas Dinamika ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.37802/society.v1i2.133
<![CDATA[Sekitar 64% guru SMPN di Kabupaten Sidoarjo belum melakukan publikasi ilmiah dan sekitar 95% belum pernah mengikuti pelatihan Metode Statistika yang diperlukan dalam Penelitian Tindakan Kelas (PTK). Penelitian Tindakan Kelas adalah salah satu teknik yang dilakukan agar pembelajaran mengalami peningkatan dengan perbaikan secara berkala. Kegiatan Pengabdian Masyarakat dalam bentuk pelatihan Metode Statistika bagi guru SMPN di Kabupaten Sidoarjo ditujukan untuk memberi keterampilan analisis Statistika untuk PTK sebagai bahan publikasi, sehingga guru dapat meningkatkan kualitas pembelajaran. Pelatihan dilakukan dengan kombinasi metode daring untuk penyampaian materi karena Pandemi Covid-19, tetapi dikombinasikan dengan metode luring pada kegiatan asistensi untuk pendalaman materi secara berkelompok dengan mengikuti protokol kesehatan. Kegiatan pelatihan terdiri dari penyampaian materi kepada peserta kemudian pemberian tugas yang dipresentasikan. Hasil pelatihan menunjukkan 91% peserta yang mengikuti semua proses pembelajaran dan asistensi dapat menganalisis data sesuai target. Selanjutnya dengan Uji-t, disimpulkan bahwa kemampuan analisis peserta dari kelompok Luar Kecamatan Sidoarjo (LKS) mencapai 71,7, lebih tinggi secara signifikan pada level 5% dibandingkan peserta dari Kecamatan Sidoarjo (KS) yang hanya mencapai 64,6. Selain itu proses pelatihan bagi peserta kelompok LKS dikatakan kapabel karena peta X dan MR menunjukkan proses terkendali dengan indeks kapabilitas (Cp) lebih dari satu, yaitu Cp=1,05. Sedangkan proses pembelajaran bagi peserta kelompok KS tidak kapabel karena walaupun terkendali tetapi indeks Cp hanya mencapai 0,23.]]>
