Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.029
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Statistika JURNAL MATEMATIKA STATISTIKA DAN KOMPUTASI Empowerment : Jurnal Pengabdian Masyarakat Parameter: Journal of Statistics Jurnal Riset Statistika Journal of Applied Islamic Economics and Finance Bandung Conference Series: Statistics Jurnal Statistika dan Komputasi (STATKOM) STATISTIKA
Rifai, Nur Azizah Komara
Department Of Statistics, Universitas Islam Bandung
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Social Sciences

Published : 39 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 39 Documents
Search

 1   2   3   4 
Hubungan antara Jenis Kelamin, Usia dan Tahun Keberangkatan Jemaah Umrah PT. OPQ Menggunakan Uji Chi Square Dzakiir, Ammaar; Nur Azizah Komara Rifai
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 2 (2024): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v4i2.14607

Abstract

Abstract. The significant increase in Umrah pilgrims in Indonesia, from 480.000 in 2011 to 974.650 in 2019, has created challenges for Umrah travel companies, including PT. OPQ, to design programs that suit various market segments. This phenomenon drives the importance of an in-depth understanding of pilgrims' characteristics, including the relationship between demographic variables. With this approach, PT. OPQ seeks to ensure that each Umrah program can match each market segment's preferences and specific needs to provide a more personalised and satisfying experience for each pilgrim. Therefore, this study aims to determine the relationship between gender, age, and year of departure of Umrah pilgrims at PT. OPQ. Using the Chi-Square Test as the method of analysis, this study examines the data to determine if there is a significant relationship between these variables. This test is suitable because gender, age, and year of departure are measured using a nominal data scale. The results showed no significant relationship between gender and age of Umrah pilgrims, nor between gender and year of departure. This result indicates that the age distribution and year of departure of Umrah pilgrims are not statistically different between men and women in PT. OPQ. This study provides important insights for Umrah travel companies in designing programs that are more inclusive and suited to the needs of various market segments, without the need to differentiate based on gender. These results can help PT. OPQ and similar companies optimise their Umrah marketing and product development strategies. Abstrak. Peningkatan jamaah umrah yang signifikan di Indonesia, dari 480.000 di tahun 2011 menjadi 974.650 di tahun 2019, telah menciptakan tantangan bagi perusahaan perjalanan umrah, termasuk PT. OPQ, untuk merancang program yang sesuai dengan berbagai segmen pasar. Fenomena ini mendorong pentingnya pemahaman mendalam tentang karakteristik jamaah, termasuk hubungan antara variabel demografis. Dengan pendekatan ini, PT. OPQ berusaha untuk memastikan bahwa setiap program umroh dapat sesuai dengan preferensi dan kebutuhan spesifik setiap segmen pasar untuk memberikan pengalaman yang lebih personal dan memuaskan bagi setiap jamaah. Oleh karena itu, penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara jenis kelamin, usia, dan tahun keberangkatan jamaah umrah di PT. OPQ. Dengan menggunakan Uji Chi-Square sebagai metode analisis, penelitian ini menguji data untuk menentukan apakah ada hubungan yang signifikan antara variabel-variabel tersebut. Uji ini cocok digunakan karena jenis kelamin, usia, dan tahun keberangkatan diukur dengan menggunakan skala data nominal. Hasil penelitian menunjukkan tidak ada hubungan yang signifikan antara jenis kelamin dan usia jemaah umrah, maupun antara jenis kelamin dan tahun keberangkatan. Hasil ini mengindikasikan bahwa distribusi usia dan tahun keberangkatan jemaah umrah tidak berbeda secara statistik antara laki-laki dan perempuan di PT. OPQ. Studi ini memberikan wawasan penting bagi perusahaan perjalanan umrah dalam merancang program yang lebih inklusif dan sesuai dengan kebutuhan berbagai segmen pasar, tanpa perlu membedakan berdasarkan jenis kelamin. Hasil ini dapat membantu PT. OPQ dan perusahaan sejenis untuk mengoptimalkan strategi pemasaran dan pengembangan produk umrah mereka.
Peramalan Jumlah Penduduk Miskin di Kabupaten Tangerang Tahun 2023-2025 Juwita Ningsih; Nur Azizah Komara Rifai
Bandung Conference Series: Statistics Vol. 4 No. 2 (2024): Bandung Conference Series: Statistics
Publisher : UNISBA Press

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/bcss.v4i2.14943

Abstract

Abstract. The Central Bureau of Statistics (BPS) of Tangerang Regency is a non-ministerial government agency in statistics and data processing. BPS Tangerang Regency conducts several surveys in its data collection efforts, including the National Socio-Economic Survey (SUSENAS), which produces poverty data. Poverty in Indonesia is a complex and multidimensional issue, as the poverty rate in a country influences indicators of success in terms of both development and the economy. Indonesia is classified as a developing country, making poverty a significant issue. Tangerang Regency ranked third in Banten for the most poor residents from 2020 to 2022. The purpose of the research on Forecasting the Number of Poor Residents in Tangerang Regency for 2023-2025 is to provide analysis results that can be utilised and considered by the Tangerang Regency government to address poverty in the area. The data used is the Number of Poor Residents in Tangerang Regency, which is non-stationary and contains a trend element. Therefore, the method used is Double Exponential Smoothing. The forecasting results show that in 2023, there will be 291,285 poor residents; in 2024, there will be 308,165; and in 2025, there will be 325,045, indicating an increase in the number of poor residents over the following three periods. Abstrak. Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Tangerang merupakan lembaga pemerintahan non kementrian yang bergerak di bidang statistik dan pengolahan data. Dalam pengumpulan data BPS Kabupaten Tangerang melakukan beberapa survei, salah satunya yaitu Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) yang menghasilkan data kemiskinan. Kemiskinan di Indonesia merupakan masalah yang kompleks dan multidimensi, karena tingkat kemiskinan di suatu negara akan mempengaruhi indikator keberhasilan baik dari segi pembangunan maupun perekonomian negara tersebut. Negara Indonesia merupakan negara yang tergolong masih berkembang, sehingga kemiskinan menjadi masalah utama. Kabupaten Tangerang berada pada urutan ketiga dengan penduduk miskin paling banyak di Banten pada tahun 2020-2022. Tujuan penelitian Peramalan Jumlah Penduduk Miskin di Kabupaten Tangerang tahun 2023-2025 dengan harapan hasil analisis dapat di manfaatkan dan dapat menjadi pertimbangan oleh pemerintah Kabupaten Tangerang untuk mengatasi kemiskinan di Kabupaten Tangerang. Data yang digunakan yaitu Jumlah Penduduk Miskin di Kabupaten Tangerang yang merupakan data tidak stasioner dan mengandung unsur trend, sehingga metode yang digunakan yaitu Double Exponential Smoothing Hasil peramalan pada tahun 2023 sebanyak 291.285, pada tahun 2024 sebanyak 308.165 dan pada tahun 2025 sebanyak 325.045, artinya Jumlah Penduduk Miskin mengalami kenaikan selama 3 periode ke depan.
Pemodelan ARFIMA dengan Estimasi Parameter Pembeda Menggunakan Metode Geweke Porter-Hudak Oktaviani, Nur Kamilah; Rifai, Nur Azizah Komara
Jurnal Riset Statistika Volume 4, No. 1, Juli 2024, Jurnal Riset Statistika (JRS)
Publisher : UPT Publikasi Ilmiah Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jrs.v4i1.3835

Abstract

Abstract. Forecasting is an analysis related to the use of historical data to find relationships, trends, and structured data patterns. The commonly used forecasting method is ARIMA. The ARIMA model can only explain time series data with short-term memory. The ARFIMA model has been developed from the ARIMA model, offering the advantage of explaining both short-term and long-term time series, with differencing values being real numbers. This study aims to model using the Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average (ARFIMA) method, estimating the differencing parameters used, namely Geweke and Porter-Hudak (GPH). The data used in this study was the volume of oil and gas imports from 2012 to 2023. Based on the research, it was concluded that the model chosen for forecasting the volume of oil and gas imports was ARFIMA (0;0.421;1) with an AIC value of 1795,294. Abstrak. Peramalan adalah analisis yang berkaitan dengan penggunaan data historis untuk menemukan hubungan, kecenderungan, dan pola data yang terstruktur. Metode peramalan yang umum digunakan yaitu ARIMA, Model ARIMA hanya dapat menjelaskan data deret waktu dengan memori jangka pendek. Model ARFIMA merupakan pengembangan dari model ARIMA yang memiliki kelebihan dapat menjelaskan deret waktu jangka pendek (short memory) maupun jangka panjang (long memory), dengan nilai differencing merupakan bilangan riil. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan menggunakan metode Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average (ARFIMA), dengan estimasi parameter pembeda yang digunakan yaitu Geweke dan Porter-Hudak (GPH). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah Volume Impor Migas pada tahun 2012 hingga 2023. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan dapat disimpulkan bahwa model yang terpilih untuk peramalan volume impor migas, yaitu ARFIMA (0;0,421;1) dengan nilai AIC sebesar 1795,294.
Analisis Perbandingan Jamaah Umrah Berdasarkan Jenis Kelamin Menggunakan Independent Sample T-Test Muhammad Rifqi Naufal; Nur Azizah Komara Rifai
Jurnal Riset Statistika Volume 4, No. 2, Desember 2024, Jurnal Riset Statistika (JRS)
Publisher : UPT Publikasi Ilmiah Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jrs.v4i2.5020

Abstract

Abstract.Umrah is an act of worship often performed by Indonesians as another option when they cannot perform the Hajj pilgrimage. This has begun to be a consideration for various Umrah travel organising companies. PT XYZ has recorded an increase in the number of Umrah pilgrims, both men and women, for several years. Understanding the differences in the number of male and female Umrah pilgrims can be important information for companies when improving service quality, adjusting facilities, and developing more targeted marketing strategies. This study uses the Independent Sample T-Test method to compare the number of pilgrims based on gender between male and female Umrah pilgrims. Independent Sample T-test is a method used to compare the average of two mutually independent samples. An Independent Sample T-test can be used if the assumptions of normality and homogeneity are met. Based on the results of normality testing with Shapiro Wilk and homogeneity with Levene's Test, at a significance level of 5%, the data of PT XYZ Umrah pilgrims are normally distributed and homogeneous. So, a two-average test using the Independent Sample T-Test was conducted, which resulted in the conclusion that at the 5% significance level, there was no significant average difference the groups of male Umrah pilgrims and female Umrah pilgrims. Abstrak. Ibadah umrah merupakan ibadah yang sering dilakukan oleh masyarakat Indonesia sebagai pilihan lain ketika tidak bisa melaksanakan ibadah haji. Selama beberapa tahun, PT XYZ mencatat peningkatan jumlah jemaah umrah baik dari kalangan laki-laki ataupun perempuan. Memahami perbedaan jumlah jemaah umrah laki-laki dan perempuan dapat menjadi informasi penting bagi perusahaan saat melakukan peningkatan kualitas layanan, penyesuaian fasilitas, dan menyusun strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran. Metode pada artikel ini menggunakan Independent Sample T-Test untuk menganalisis perbandingan jumlah jemaah berdasarkan jenis kelamin antara jemaah umrah laki-laki dan perempuan. Independent Sample T-Test merupakan metode yang digunakan untuk menganalisis perbandingan rata-rata dari dua sampel yang saling bebas (independent). Independent Sample T-Test bisa digunakan jika asumsi normalitas dan homogenitas terpenuhi. Berdasarkan hasil analisis melalui pengujian normalitas dengan Shapiro Wilk dan homogenitas dengan Levene’s Test, pada taraf nyata 5% data jemaah umrah PT XYZ berdistribusi normal dan homogen. Sehingga, uji dua rata-rata dapat dilakukan menggunakan Independent Sample T-Test yang mana menghasilkan kesimpulan bahwa pada taraf nyata 5%, tidak terdapat perbedaan rata-rata yang signifikan antara kelompok jemaah umrah laki-laki dan jemaah umrah perempuan.
Penerapan Metode Double Exponential Smoothing Brown Untuk Peramalan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Kabupaten Belitung Tahun 2023-2027: Application of Double Exponential Smoothing Brown Method for Forecasting Human Development Index (HDI) of Belitung Regency in 2023-2027 Syarmilati, Tasyah; Rifai, Nur Azizah Komara
Journal of Applied Islamic Economics and Finance Vol. 5 No. 1 (2024): Journal of Applied Islamic Economics and Finance (Oktober 2024)
Publisher : Jurusan Akuntansi Politeknik Negeri Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35313/jaief.v5i1.6286

Abstract

The Belitung Regency Government aims to improve the quality of life of a just society, and the leading performance indicator is the Human Development Index. Therefore, the author wants to see a picture of the progress of aspects of the lives of the people of Belitung Regency by looking at the estimated value of the Human Development Index for the following five periods, especially from 2023 to 2027 using Human Development Index (HDI) data using the Double Exponential Smoothing Brown method. Based on the research that has been conducted, the author can conclude that the value of the Human Development Index (HDI) of Belitung Regency from 2023 to 2027 tends to have an increasing HDI value of 73.81, 74.29, 74.77, 75.25 and 75.73 respectively.
Literasi Digitalisasi Data untuk Mengatasi Kesenjangan Digital di Masyarakat Pedesaan di Desa Dayeuhkolot, Subang Rifai, Nur Azizah Komara; Herlina, Marizsa; Nurhadryani, Yani; Agustina, Ratna
Empowerment Vol. 7 No. 03 (2024): Empowerment
Publisher : Program Studi Ilmu Hukum Fakultas Hukum Universitas Kuningan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25134/empowerment.v7i03.10499

Abstract

Pembangunan desa dapat meningkatkan kesejahteraan masyarakat pedesaan, strategi pembangunan perlu dibangun berdasarkan analisis data, yang membutuhkan tingkat digitalisasi tertentu. Tidak dapat dihindari, Kepala Desa Dayeuhkolot di Kabupaten Subang menyatakan mereka berjuang untuk memenuhi beberapa situs web atau aplikasi untuk menyelesaikan permintaan data dari banyak kementerian. Oleh karena itu, literasi digitalisasi data diperlukan agar mereka dapat secara efisien memenuhi tuntutan pemerintah. Selain itu, masyarakat desa memiliki sifat yang menarik yaitu kesenjangan digital. Mereka memiliki kesenjangan yang cukup besar dalam keterampilan digital antara individu karena berbagai tingkat pendidikan, pekerjaan, dan akses ke komputer. Oleh karena itu, penelitian ini berkontribusi untuk mengeksplorasi penerimaan pelatihan digitalisasi data untuk masyarakat pedesaan melalui dua metode pembelajaran yaitu pelatihan tradisional dengan ceramah dan pelatihan langsung dengan tutorial komputer. Ada 24 peserta di Desa Dayeuhkolot, yang terdiri dari aparat pemerintah desa dan agen. Metode analisis dengan dua rata-rata sampel yang saling bebas digunakan untuk melihat kelompok mana yang terbaik. Hasilnya menunjukkan bahwa pelatihan langsung lebih baik daripada ceramah tradisional dalam pelatihan digitalisasi data untuk masyarakat pedesaan. Dari variansnya, terlihat bahwa pelatihan langsung membantu mengatasi masalah kesenjangan digital dibandingkan dengan pelatihan tradisional.
Modeling the Satisfaction of Data Literacy Online Training for High School Teachers Using PLS SEM Herlina, Marizsa; Rifai, Nur Azizah Komara; Sirodj, Dwi Agustin Nurani
Jurnal Statistika dan Komputasi Vol. 4 No. 1 (2025): Jurnal Statistika dan Komputasi
Publisher : Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32665/statkom.v4i1.4429

Abstract

Background: The gap between before and after the pandemic is incredibly noticeable, especially in education. It mainly changes how schools operate their teaching and learning activities from offline to online. Indonesia must also implement online learning. The basic needs for data literacy in administration are strongly needed, such as inputting data for students' attendance, scores, and many more. Teachers need to improve their data literacy skills to help them evaluate and design new content structures for online teaching to meet students' required satisfaction. Therefore, the teachers’ training program in data literacy always needs to be updated. Objective: This study aims to determine the factors that influence teacher satisfaction in data literacy online training programs Methods: This study employs partial least square structural equation modelling (PLS-SEM) to analyze the factors influencing teacher satisfaction in online data literacy training programs for high school teachers. Results: The results show that the instructor's guidance, support, module content, and experience positively influence learner satisfaction in online data literacy training. The PLS-SEM can explain 62.53% of learner satisfaction Conclusion: Online training providers can consider these variables their primary focus when providing high-quality online training, especially in data literacy. The instructor guidance and support include instructor expertise, the assistance provided, and many more, and the module content and experience include a suitable syllabus for the learner and the ease of use of the learning system.
FORECASTING INFLATION IN INDONESIA USING THE AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE METHOD: PERAMALAN INFLASI DI INDONESIA MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE Komara Rifai, Nur Azizah; Zhahirulhaq, Mufdhil Afta
Parameter: Journal of Statistics Vol. 4 No. 1 (2024)
Publisher : Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Tadulako

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22487/27765660.2024.v4.i1.17130

Abstract

Indonesia faces significant economic challenges, particularly inflation, which affects the economic, social, and cultural sectors. High inflation can exacerbate poverty, alter consumption patterns, and contribute to social injustice, whereas low inflation can enhance national income and stimulate economic activities. Given its fluctuating nature, inflation in Indonesia requires accurate forecasting to inform policy-making and economic decisions. This study aims to forecast inflation in Indonesia for the next eight months using the Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) method. Monthly inflation data from January 2020 to April 2024 obtained from Bank Indonesia were analyzed. The ARIMA model, suitable for short-term forecasting, was selected due to its ability to handle data trends, non-stationarity, and noise filtering. The Augmented Dickey-Fuller (ADF) and Kwiatkowski-Phillips-Schmidt-Shin (KPSS) tests to ensure stationarity. Initial ADF tests showed the presence of a unit root in the original data and the first differencing data, but data became stationary after the second differencing. The KPSS test confirmed a unit root in the original data and trend stationarity after the second and third differencing. Ordinary Least Squares (OLS) regression on the original data revealed a significant time trend, indicating deterministic trends. The optimal model identified was ARIMA(0,2,1) with AIC=51.81, as it met the criteria for normality, independence, and zero mean of residuals. This model effectively forecasts inflation from May to December 2024, which showed an increase with inflation values ​​of 3.02, 3.05, 3.07, 3.10, 3.12, 3.14, 3.17, and 3.19.
Penerapan Bayesian Dynamic Linear Models untuk Peramalan Harga Komoditas Beras Medium Mohamad Gilang Ramdani; Nur Azizah Komara Rifai
Jurnal Riset Statistika Volume 5, No. 2, Desember 2025, Jurnal Riset Statistika (JRS)
Publisher : UPT Publikasi Ilmiah Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jrs.v5i2.8346

Abstract

Abstract. Medium‐quality rice prices in Indonesia play a crucial role in maintaining economic stability and national food security. The dynamic nature of price fluctuations, influenced by seasonal factors and long-term trend changes, requires a forecasting method that is adaptive. This study applies Bayesian Dynamic Linear Models (BDLM) to forecast medium-quality rice prices using monthly data from BPS and Bapanas for the period 2014-2023. The model consists of a second-order polynomial trend component and a harmonic seasonal component under a state space framework, updated sequentially using the Kalman filter. The results indicate that BDLM effectively captures variations in both trend and seasonality with high accuracy, as reflected by a MAPE value of 4.33%. These findings are consistent with previous studies, which highlight the superior adaptive capability of Bayesian dynamic models in handling structural changes in economic time series. Therefore, BDLM can serve as a reliable alternative for forecasting food commodity prices, particularly medium-quality rice, to support food policy formulation in Indonesia. Abstrak. Harga beras medium di Indonesia memiliki peran penting dalam menjaga stabilitas ekonomi dan ketahanan pangan nasional. Fluktuasi harga yang bersifat dinamis, dipengaruhi oleh faktor musiman dan perubahan tren jangka panjang, menuntut metode peramalan yang adaptif. Penelitian ini menerapkan Bayesian Dynamic Linear Models (BDLM) untuk meramalkan harga beras medium menggunakan data bulanan BPS dan Bapanas periode 2014-2023. Model yang digunakan terdiri atas komponen tren polinomial orde dua dan komponen musiman harmonik dengan pendekatan state space, serta diperbarui secara berurutan menggunakan Kalman filter. Hasil penelitian menunjukkan bahwa BDLM mampu menangkap variasi tren dan musiman secara efektif dengan tingkat akurasi yang tinggi, ditunjukkan oleh nilai MAPE sebesar 4,33%. Temuan ini sejalan dengan penelitian sebelumnya yang menyatakan bahwa model dinamis bayesian memiliki kemampuan adaptif yang unggul dalam memodelkan perubahan struktural pada deret waktu ekonomi. Dengan demikian, BDLM dapat dijadikan alternatif yang tepat dalam peramalan harga komoditas pangan, khususnya beras medium, guna mendukung formulasi kebijakan pangan di Indonesia.
Co-Authors 10060119018, Fadila Nur Choirunnisa 10060119034, Dwi Ayu Puspita Sari 10060119071, Mila Atikah Nur Faizah 10060119085, Andhika Ryandi Afina Ramdhania Ajeng Nur Febriyanti Akmal Athallah Mutakin Andhika Sidiq Firmansyah Anisa Fikriani Annisa Juwita Mahalani Dzakiir, Ammaar Eva Rianti Indrasari Fatmawati Fatmawati Hanna Anggreany Putri Icih Sukarsih Ilham Faishal Mahdy Indah Siti Rahmawati Irna Noviana Juwita Ningsih Lutfi Anisa Marcha Naurah Ilhamsyah Marizsa Herlina Mohamad Gilang Ramdani Muhammad Iqbal Wiladibrata Muhammad Rifqi Naufal Muthia Nadhira Faladiba Mutiara Salsabila Oktaviani, Nur Kamilah Panji Lokajaya Arifa Putri Ratna Wulan Rafiq Thariq Ahsan Ratna Agustina, Ratna Ratu Dinda Anggraeni Regina Maulisya Silvia, Risa Sirodj, Dwi Agustin Nurani Siti Aisyah Sophia Annisa Faisal Suryadi Muzahidi Aziz Syarmilati, Tasyah Yani Nurhadryani Zhahirulhaq, Mufdhil Afta