Garuda - Garba Rujukan Digital

Prediksi Banyaknya Gangguan Keamanan Ketertiban Masyarakat Menggunakan Model ARIMA Aspriyani, Riski; Fadhilla, Widya Rizky
MAJAMATH: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 8 No. 1 (2025): Vol. 8 No. 1 Maret 2025
Publisher : Prodi Pendidikan matematika Universitas Islam Majapahit (UNIM), Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/majamath.v8i1.3822

Abstrak Prediksi data sangat penting dalam mengantisipasi terjadinya gangguan keamanan dan ketertiban masyarakat. Dengan adanya prediksi data yang dilakukan dapat mendeteksi gangguan yang akan muncul dan data prediksi yang diperolah dapat dijadikan bahan pertimbangan pemerintah dalam pengambilan keputusan kebijakan serta penetapan strategi pencegahan. Untuk itu, urgensi penelitian ini menjadi penting dalam upaya mendapatkan data prediksi gangguan keamanan dan ketertiban masyarakat sehingga pemerintah dapat bertindak lebih proaktif dalam pencegahannya. Model yang digunakan dalam prediksi banyakanya gangguan keamanan dan ketertiban masyarakat adalah model ARIMA yang berbentuk ARIMA (p,d,q) dengan p menyatakan ordo dari unsur Autoregressive (AR), d ialah ordo dari unsur Integrated (I), dan q dari ordo Moving Average (MA). Model terbaik dipilih jika memenuhi uji signifikansi parameter, uji white noise, uji normalitas dan melihat nilai error RMSE, MAPE. Pengujian dilakukan dengan bantuan SPSS, diperoleh bahwa model ARIMA terbaik adalah Model ARIMA (0,1,1) dengan nilai RMSE 4.938 dan MAPE sebesar 37.141. ARIMA (0,1,1) merupakan model yang mampu meramalkan dengan baik untuk dapat digunakan selanjutnya pada prediksi atau peramalan beberapa periode ke depan. Dihasilkan bahwa, banyaknya gangguan keamanan dan ketertiban masyarakat di wilayah Batang dari bulan April 2025 sampai dengan Desember 2025 yaitu sebanyak 17.89 , 17.92, 17.96, 17.99, 18.02, 18.05, 18.09, 18.12, 18.15. Kata Kunci: Peramalan, ARIMA (p,d,q), Gangguan Keamanan Abstract Data prediction is very important in anticipating the occurrence of disturbances in public order and security. With the data prediction that is carried out, disturbances that will arise can be detected and the prediction data obtained can be used as a consideration by the government in making policy decisions and determining prevention strategies. For this reason, the urgency of this research is essential to obtain data on predictions of disturbances in public order and security so that the government can act more proactively in preventing them. The model used in predicting the number of disturbances in public order and security is the ARIMA model in the form of ARIMA (p,d,q) with p stating the order of the Autoregressive (AR) element, d being the order of the Integrated (I) element, and q from the Moving Average (MA) order. The best model is chosen if it meets the parameter significance test, white noise test, and normality test and sees the error values ??RMSE, and MAPE. Testing was carried out with the help of SPSS, it was obtained that the best ARIMA model was the ARIMA Model (0,1,1) with an RMSE value of 4,938 and a MAPE of 37,141. ARIMA (0,1,1) is a model that can predict well and can be used further in predictions or forecasts for several periods ahead. It was found that the number of disturbances to public order and security in the Batang area from April 2025 to December 2025 was 17.89, 17.92, 17.96, 17.99, 18.02, 18.05, 18.09, 18.12, and 18.15. Keywords: Forecasting, ARIMA (p,d,q), Disturbance of Public

PENGARUH SELF EFFICACY TERHADAP PENALARAN STATISTIS MAHASISWA Riski Aspriyani; Muhassanah, Nur'aini
Pedagogy: Jurnal Pendidikan Matematika Vol. 11 No. 1 (2026): Pedagogy : Jurnal Pendidikan Matematika
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/tej2hc49

Penelitian Ex Post Facto ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh self-efficacy terhadap penalaran statistis dan bagaimana hubungan antara kedua variabel tersebut. Populasi dalam penelitian ini adalah sebanyak 576 mahasiswa angkatan 2024/2025 diambil sampel menggunakan teknik purposive sampling sebanyak 40 mahasiswa. Data induk penelitian diambil menggunakan instrumen angket untuk self-efficacy dan instrumen tes untuk penalaran statistis yang sebelumnya telah dilakukan uji kelayakan instrumen validitas dan reliabilitas. Uji hipotesis menggunakan uji regresi linear sederhana dengan prasyarat uji normalitas dan uji linearitas terpenuhi. Hasil analisis regresi linear sederhana diperoleh baha nilai sig. 0.043<0.05 atau nilai Fh= 4.385 > 4.091 akibatnya H0 ditolak, sehingga diperoleh kesimpulan bahwa terdapat pengaruh signifikan antara self-efficacy terhadap penalaran statistis mahasiswa. Besaran self efficacy mempengaruhi penalarn statistis sebesar (R2) 10.3%. Persamaan regresi linear diketahui bahwa . Persamaan ini memiliki arti bahwa setiap penambahan satu self-efficacy akan bertambah sebanyak 0.285 penalaran statistis. Kekuatan hubungan (Rxy) sebesar 0.332 yang berarti semakin tinggi nilai self-efficacy akan semakin tinggi pula nilai penalaran statistis, begitu juga semakin rendah self-efficacy yang dimiliki akan semakin rendah penalaran statistisnya.

Prediksi Jumlah Siswa Baru Menggunakan Least Square Method Riski Aspriyani; Mizan Ahmad
MAJAMATH: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 6 No. 1 (2023): Vol 6 No 1 Maret 2023
Publisher : Prodi Pendidikan matematika Universitas Islam Majapahit (UNIM), Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/majamath.v6i1.2517

In the process of admitting new students, each school has a different strategy to increase the number of applicants and the number of students accepted. The publication strategy is structured to achieve the expected goals or to get the number of students according to the quota. The publication strategy will work well if the school has predictive data on the number of students that will come. Therefore, researchers do research with the purpose to predict the number of new students at SMA Ya Bakii 1 Kesugihan using the Trend Linear model with the Least Square to the number of new students from 2002/2003 to 2022/2023. The results of the analysis show that the Least Square Method prediction model in the form of y =49.424+4.463x gives accurate or good results with a MAPE value of 11.996%. While the prediction results for the next five years, namely 2023/2024, 2024/2025, 2025/2026, 2027/2028, and 2029/2030 are 148 students, 152 students, 157 students, 161 students, and 165 students.

Prediksi Banyaknya Gangguan Keamanan Ketertiban Masyarakat Menggunakan Model ARIMA Riski Aspriyani; Widya Rizky Fadhilla
MAJAMATH: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 8 No. 1 (2025): Vol. 8 No. 1 Maret 2025
Publisher : Prodi Pendidikan matematika Universitas Islam Majapahit (UNIM), Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/majamath.v8i1.3822

Abstrak Prediksi data sangat penting dalam mengantisipasi terjadinya gangguan keamanan dan ketertiban masyarakat. Dengan adanya prediksi data yang dilakukan dapat mendeteksi gangguan yang akan muncul dan data prediksi yang diperolah dapat dijadikan bahan pertimbangan pemerintah dalam pengambilan keputusan kebijakan serta penetapan strategi pencegahan. Untuk itu, urgensi penelitian ini menjadi penting dalam upaya mendapatkan data prediksi gangguan keamanan dan ketertiban masyarakat sehingga pemerintah dapat bertindak lebih proaktif dalam pencegahannya. Model yang digunakan dalam prediksi banyakanya gangguan keamanan dan ketertiban masyarakat adalah model ARIMA yang berbentuk ARIMA (p,d,q) dengan p menyatakan ordo dari unsur Autoregressive (AR), d ialah ordo dari unsur Integrated (I), dan q dari ordo Moving Average (MA). Model terbaik dipilih jika memenuhi uji signifikansi parameter, uji white noise, uji normalitas dan melihat nilai error RMSE, MAPE. Pengujian dilakukan dengan bantuan SPSS, diperoleh bahwa model ARIMA terbaik adalah Model ARIMA (0,1,1) dengan nilai RMSE 4.938 dan MAPE sebesar 37.141. ARIMA (0,1,1) merupakan model yang mampu meramalkan dengan baik untuk dapat digunakan selanjutnya pada prediksi atau peramalan beberapa periode ke depan. Dihasilkan bahwa, banyaknya gangguan keamanan dan ketertiban masyarakat di wilayah Batang dari bulan April 2025 sampai dengan Desember 2025 yaitu sebanyak 17.89 , 17.92, 17.96, 17.99, 18.02, 18.05, 18.09, 18.12, 18.15. Kata Kunci: Peramalan, ARIMA (p,d,q), Gangguan Keamanan Abstract Data prediction is very important in anticipating the occurrence of disturbances in public order and security. With the data prediction that is carried out, disturbances that will arise can be detected and the prediction data obtained can be used as a consideration by the government in making policy decisions and determining prevention strategies. For this reason, the urgency of this research is essential to obtain data on predictions of disturbances in public order and security so that the government can act more proactively in preventing them. The model used in predicting the number of disturbances in public order and security is the ARIMA model in the form of ARIMA (p,d,q) with p stating the order of the Autoregressive (AR) element, d being the order of the Integrated (I) element, and q from the Moving Average (MA) order. The best model is chosen if it meets the parameter significance test, white noise test, and normality test and sees the error values ??RMSE, and MAPE. Testing was carried out with the help of SPSS, it was obtained that the best ARIMA model was the ARIMA Model (0,1,1) with an RMSE value of 4,938 and a MAPE of 37,141. ARIMA (0,1,1) is a model that can predict well and can be used further in predictions or forecasts for several periods ahead. It was found that the number of disturbances to public order and security in the Batang area from April 2025 to December 2025 was 17.89, 17.92, 17.96, 17.99, 18.02, 18.05, 18.09, 18.12, and 18.15. Keywords: Forecasting, ARIMA (p,d,q), Disturbance of Public

Penjadwalan Mata Pelajaran dengan Pewarnaan Graf Menggunakan Algoritma Greedy Eka Susilowati; Riski Aspriyani
Saintifik: Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya Vol 12 No 2 (2026): Saintifik: Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31605/saintifik.v12i2.648

Penjadwalan mata pelajaran merupakan salah satu permasalahan penting dalam dunia pendidikan yang bertujuan untuk mengatur waktu pembelajaran secara efektif tanpa terjadi benturan antar mata pelajaran, dan guru. Permasalahan ini termasuk dalam kategori optimasi kombinatorial yang kompleks, sehingga diperlukan metode yang efisien untuk menyelesaikannya. Salah satu pendekatan yang dapat digunakan adalah pewarnaan graf dengan algoritma greedy. Dalam penelitian ini, setiap mata pelajaran direpresentasikan sebagai simpul (vertex), sedangkan konflik antar mata pelajaran, seperti penggunaan guru pada waktu bersamaan, direpresentasikan sebagai sisi (edge). Proses penjadwalan dilakukan dengan menerapkan algoritma greedy pada pewarnaan graf, di mana setiap simpul diberi warna yang merepresentasikan slot waktu tertentu dengan aturan bahwa simpul yang bertetangga tidak boleh memiliki warna yang sama dan pewarnaan dimulai dari urutan subgraph lengkap dengan derajat tertinggi terlebih dahulu. Hasil penerapan algoritma greedy menunjukkan bahwa metode ini mampu menghasilkan jadwal yang valid dengan waktu komputasi yang relatif cepat. Hal ini dikarenakan algoritma Greedy tidak memerlukan proses pengurutan simpul berdasarkan derajat, langsung mengambil keputusan pada setiap langkah, memiliki tahapan algoritma yang lebih sederhana sehingga waktu komputasinya lebih kecil.Meskipun tidak selalu menghasilkan solusi optimal global, pendekatan ini cukup efektif dan praktis untuk digunakan dalam skala permasalahan nyata. Dengan demikian, pewarnaan graf menggunakan algoritma greedy dapat menjadi solusi alternatif dalam penyusunan jadwal mata pelajaran yang efisien dan minim konflik.

Optimalisasi Keterampilan Analisis Data melalui Pelatihan SPSS bagi Mahasiswa: Optimizing the Students’ Data Analysis Skills through SPSS Training Riski Aspriyani; Mizan Ahmad
DARMADIKSANI Vol 6 No 3 (2026): Edisi September
Publisher : Jurusan Pendidikan Bahasa dan Seni, FKIP, Universitas Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29303/darmadiksani.v6i3.10109

Metode statistika penting dikuasai mahasiswa guna mendukung penyelesaian tugas akhirnya yang berjenis penelitian kuantitatif. Statistika memiliki peranan sebagai sarana analisis dan interpretasi data kuantitatif. Perkembangan teknologi yang ada berdampak pada analisis data kuantitatif tidak hanya dilakukan secara manual, tetapi juga berbantuan perangkat lunak. Salah satu perangkat lunak yang paling banyak digunakan adalah SPSS (Statistical Package for the Social Sciences). Sebagian mahasiswa masih belum mampu menguasai langkah-langkah mengolah data menggunakan SPSS, mulai dari identifikasi variabel, input data, pemilihan uji statistik, hingga interpretasi hasil SPSS. Untuk itu, dilakukan kegiatan pelatihan SPSS untuk mengoptimalkan keterampilan analisis data mahasiswa. Tahap persiapan dilakukan yang meliputi observasi awal, penentuan lokasi dan sasaran pelatihan, penyusunan bahan atau materi pelatihan dan instrumen evaluasi untuk kegiatan pelatihan. Pada pelaksanaan pelatihan dilakukan menggunakan metode ceramah, tanya jawab dan praktikum SPSS. Hasil evaluasi menunjukkan bahwa 87,5% peserta mampu memahami materi statistika, 85% mampu mengidentifikasi variabel dan memilih uji statistik yang sesuai, 92,5% mampu menginput data dan melakukan olah data menggunakan SPSS, dan 82,5% mampu menginterpretasikan output SPSS. Secara umum, kegiatan PkM ini berjalan dengan lancar dan memenuhi kriteria keberhasilan yang ditargetkan. Disarankan agar pengabdian selanjutnya memberikan lebih banyak latihan praktik dan studi kasus yang relevan serta pendampingan lanjutan dengan penelitian mahasiswa agar keterampilan dalam menginterpretasikan output SPSS dapat semakin meningkat.

Teachers’ Experiences with Students’ Learning Obstacles in Geometric Thinking: Insights from the van Hiele Framework Nur'aini Muhassanah; Muhammad 'Azmi Nuha; Riski Aspriyani
International Journal of Research in Mathematics Education Vol. 3 No. 2 (2025)
Publisher : Faculty of Tarbiya and Teacher Trainning, Universitas Islam Negeri Prof. K.H. Saifuddin Zuhri Purwokerto

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24090/ijrme.v3i2.15429

Understanding geometric concepts is often a challenge for students because it requires spatial thinking and deductive reasoning skills that develop gradually. This study aims to describe the barriers to student learning in geometric thinking based on teacher perceptions using van Hiele's theoretical framework. The research approach used was qualitative with a phenomenological design, involving 49 junior high school mathematics teachers from 35 schools across seven districts. Data were collected through questionnaires and in-depth interviews, then analyzed thematically. Interview data was collected from only six teachers selected through purposive sampling. The results of the study showed that students' learning barriers increased as their geometric thinking level increased. At level 0 (Visualization), the barriers were low (58.63%) because students were still able to recognize shapes visually. At level 1 (Analysis), the barriers increased to 64.61% (high category) because students had difficulty finding relationships between the properties of shapes. At level 2 (Informal Deduction), the barriers reached 72.48% (high category), especially in the use of formal mathematical language and the preparation of logical arguments. In addition, the results showed that epistemological barriers were related to weak mastery of basic concepts, ontological barriers were related to misclassification of geometric objects, and didactic barriers stemmed from external factors such as learning strategies and learning motivation. Overall, these results emphasize the need for contextual, tiered, and exploratory geometry learning designs to reduce learning barriers at every level of student thinking.

Komparasi Metode Simple Exponential Smoothing dan Simple Moving Average dalam Prediksi Angka Pengangguran di Cilacap Riski Aspriyani; Lumaurridlo Lumaurridlo
MAJAMATH: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 9 No. 2 (2026): Vol. 9 No. 2 September 2026
Publisher : Prodi Pendidikan matematika Universitas Islam Majapahit (UNIM), Mojokerto, Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36815/majamath.v9i2.4771

Pertumbuhan penduduk yang pesat di Kabupaten Cilacap berdampak pada peningkatan angka pengangguran terbuka apabila tidak diimbangi dengan ketersediaan lapangan kerja yang memadai. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan komparasi metode peramalan Simple Exponential Smoothing (SES) dan Simple Moving Average (SMA) dalam memproyeksikan angka pengangguran di Cilacap sebagai bahan pertimbangan kebijakan pemerintah daerah. Penelitian kuantitatif ini menggunakan data deret waktu periode 2009 – 2025 yang diolah menggunakan perangkat lunak POM-QM. Akurasi model dievaluasi berdasarkan nilai Mean Absolute Error (MAE), Mean Squared Error (MSE), dan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa pada metode Simple Exponential Smoothing, parameter alpha = 0,9 menghasilkan ukuran kesalahan yang lebih kecil dengan nilai MAE=7274.5525, MSE=84212420.71, dan MAPE=10.90% . Sementara itu, pada metode Simple Moving Average, model SMA-3 memberikan ukuran kesalahan peramalahan MAE= 8486.138333, MSE= 107185133.3 , dan MAPE = 12.18%. Perbandingan kedua metode menyimpulkan bahwa metode SES direkomendasikan sebagai model peramalan yang baik digunakan untuk data cenderung fluktuatif antar fase, dengan estimasi angka pengangguran tahun 2026 sebanyak 79895.78 atau 79896 jiwa. Hasil prediksi ini diharapkan dapat menjadi acuan strategis bagi pemerintah dalam perancangan roadmap ketenagakerjaan guna menekan angka pengangguran secara berkelanjutan.

Pengembangan Lembar Kerja Peserta Didik (LKPD) Berbasis Etnomatematika yang Valid dan Praktis untuk Persiapan TKA SD M. Noviarsyah Dasaprawira; Riski Aspriyani; Syifaul Ummah
Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 9 No. 3 (2026): Volume 9 Nomor 3 Tahun 2026
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/proximal.v9i3.9627

Penelitian ini berlandaskan hasil PISA 2022 yang dirilis pada tahun 2023 menunjukkan rendahnya kemampuan matematika siswa Indonesia, Kondisi ini selaras dengan rendahnya rata-rata Tes Kemampuan Akademik (TKA) Matematika SD tahun 2025 sebesar 43,35, dengan 20,07% siswa berada pada kategori kurang. Capaian TKA yang rendah ini berkaitan erat dengan lemahnya kemampuan pemecahan masalah kontekstual dan HOTS; siswa berkategori kurang hanya mampu menyelesaikan masalah satu konsep, sedangkan soal HOTS menuntut penyelesaian masalah kontekstual dengan berbagai cara. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan mengembangkan Lembar Kerja Peserta Didik (LKPD) berbasis etnomatematika. Metode yang digunakan dalam penelitian adalah Research and Development (R&D) dengan model 4D. Subjek penelitian adalah siswa kelas VI MI Maarif 02 Mulyasari, Cilacap, dengan teknik pengumpulan data berupa observasi, dokumentasi, dan wawancara. Tahap Define meliputi analisis kurikulum, kebutuhan bahan terbuka, dan eksplorasi budaya lokal. Tahap Desain fokus pada perancangan draf awal prototipe LKPD. Tahap Develop melakukan validasi ahli (expert review) dan uji one-to-one untuk menguji validitas, serta uji kelompok kecil untuk menilai kepraktisan. Tahap Disseminate dirancang sebagai rencana penyebaran produk ke sekolah di masa mendatang. Teknik pengumpulan data meliputi observasi, dokumentasi, dan wawancara. Data dianalisis secara kualitatif untuk melihat kevalidan sebuah prototipe dari LKPD etnomatematika yang dilakukan oleh reviewer pada tahapan expert review di dalam mengembangkan. Hasil penelitian menghasilkan prototipe LKPD etnomatematika yang valid secara isi, konstruk, bahasa, dan budaya. Dan Praktis dari proses kelompok kecil

Title

Found 29 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 29 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 29 Documents
Search