Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
4.818
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Pythagoras: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika JURNAL MATEMATIKA STATISTIKA DAN KOMPUTASI Journal on Mathematics Education (JME) Jurnal Riset Pendidikan Matematika Jurnal Pengabdian Masyarakat MIPA dan Pendidikan MIPA Southeast Asian Mathematics Education Journal Prosiding Seminar Nasional Official Statistics Jurnal Natural STATISTIKA Jurnal Statistika dan Sains Data Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Algoritma: Jurnal Matematika, Ilmu Pengetahuan Alam, Kebumian dan Angkasa Jurnal Pendidikan Progresif Mathematics Education Journal Journal on Mathematics Education
Kismiantini Kismiantini
Statistics Study Program, Universitas Negeri Yogyakarta
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Astronomy Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemistry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Immunology & microbiology Mathematics Neuroscience Physics Social Sciences Other

Published : 33 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 33 Documents
Search

 1   2   3   4 
Analysis of Metacognition Ability to Solve Mathematics Problem Fani Yunida Anggraheni; Kismiantini Kismiantini; Ariyadi Wijaya
Southeast Asian Mathematics Education Journal Vol 13, No 1 (2023)
Publisher : SEAMEO Regional Centre for QITEP in Mathematics

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.46517/seamej.v13i1.183

Abstract

In this study, two components of metacognition were examined, namely metacognitive knowledge and metacognitive skills. This study aims to analyse the students’ metacognitive abilities based on predetermined indicators, by looking at the relationship between the performance of metacognition knowledge and metacognition skill. The study discovers that the students with low, medium, and high scores perform differently. The conclusion is that students who have metacognition knowledge do not necessarily have metacognition skills or abilities. 
Analisis Sentimen Ulasan pada Gojek Menggunakan Metode Naive Bayes Putri Yuniar; Kismiantini
Statistika Vol. 23 No. 2 (2023): Statistika
Publisher : Department of Statistics, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, Universitas Islam Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/statistika.v23i2.2353

Abstract

Abstrak Gojek merupakan layanan transportasi online yang banyak digunakan di Indonesia. Penting bagi perusahaan untuk memahami persepsi masyarakat terhadap kualitas pelayanan dan produk yang ditawarkan. Namun, sulit untuk memantau banyaknya pendapat masyarakat untuk diproses secara manual. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengklasifikasikan ulasan pada aplikasi Gojek dan menganalisis asosiasi kata dari hasil klasifikasi untuk mengetahui topik yang banyak dibicarakan dengan menggunakan data dari halaman Google Play. Beberapa tahapan yang dilakukan dalam analisis sentimen penelitian ini diantaranya yaitu pengumpulan data, preprocessing, perhitungan skor sentimen, pelabelan kelas sentimen, dan pengklasifikasian data dengan metode Naïve Bayes Classifier serta dilakukan asosiasi teks. Metode Naïve Bayes Classifier yaitu metode klasifikasi yang sederhana namun menghasilkan tingkat akurasi yang tinggi. Hasil penelitian dari data yang dikumpulkan pada 1-31 Januari 2023 dengan total sebanyak 4.198 ulasan, cenderung memiliki sentimen positif. Penelitian menggunakan metode Naïve Bayes Classifier dengan 3 rasio pembagian data training dan data testing (70%:30%, 80%:20%, 90%:10%) menghasilkan tingkat akurasi tertinggi yaitu 89,9% dengan pembagian 90% data training dan 10% data testing. Abstract Gojek is an online transportation service that is widely used in Indonesia. It is important for companies to understand how people perceive the quality of the services and products they provide. However, it is difficult to monitor the number of people's opinions to be processed manually. The heading of this research is to classify reviews on the Gojek application and to analyze word associations from the classification results to find out topics that are widely discussed using data from the Google Play page. In this study, several steps of sentiment analysis were carried out, including collecting data, preprocessing, determining sentiment scores, labeling sentiment classes, and classifying data data using the Naïve Bayes Classifier method and carrying out text associations. The Naïve Bayes Classifier method is a simple classification method but produces a high level of accuracy. The research results from data collected on January 1-31 2023 with a total of 4,198 reviews tend to have positive sentiment. The research used the Naïve Bayes Classifier method with three ratios of spliting training and testing data (70%:30%, 80%:20%, 90%:10%) resulting in the highest level of accuracy, namely 89.9% with a 90% division of training data and 10% testing data.
ANALISIS CLUSTERING TINGKAT KERAWANAN WILAYAH TERHADAP KASUS PENYAKIT DI KABUPATEN SLEMAN DENGAN METODE K-MEANS Wirnaning Rokhimah; Kismiantini Kismiantini
Jurnal Kajian dan Terapan Matematika Vol 8, No 1 (2022): Jurnal Kajian dan Terapan Matematika
Publisher : Jurnal Kajian dan Terapan Matematika

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

Abstract

Penyakit adalah sebuah keadaan yang menyebabkan terganggunya fungsi ataupun bentuk salah satu bagian tubuh yang menjadikan tubuh menjadi tidak dapat bekerja dengan normal. Tujuan dari penelitian ini adalah mendiskripsikan hasil pengelompokan kecamatan berdasarkan kasus penyakit dan karakteristik dari cluster menggunakan metode k-means. Pengelompokan data penelitian jurnal kasus dilakukan pada 17 kecamatan di Kabupaten Sleman menggunakan variabel Demam Berdarah  Dengue (DBD), Diare, Tuberkulosis paru (TB paru), Hepatitis B, dan Campak. Data penelitian tersebut diperoleh dari Badan Pusat Statistika (BPS) dan Profil Kesehatan Sleman tahun 2020. Penelitian ini menghasilkan 3 cluster terbaik dengan menggunakan indeks validasi metode elbow, silhouette coefficient, dunn index. Karakteristik jurnal kasus dari setiap cluster dapat dilihat dari rata-rata variabel tiap cluster yaitu variabel DBD, Diare, TB paru, Hepatitis B, Campak. Cluster 1 memiliki nilai rata-rata variabel paling tinggi yang didominasi oleh penyakit diare dan DBD, cluster 2 memiliki rata-rata variabel lebih  rendah dari cluster 1 yang didominasi oleh penyakit diare dan Hepatitis B, cluster 3 memiliki rata-rata cluster paling rendah yang didominasi oleh penyakit diare dan campak.
The Effect of Mathematical Problem-Solving Ability and Mathematics Self-Concept on Learning Achievement Agustina, Tri Rahayu; Kismiantini, Kismiantini; Radite, Ramadian
Jurnal Riset Pendidikan Matematika Vol. 11 No. 1 (2024): May 2024
Publisher : Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jrpm.v11i1.73046

Abstract

Several studies generalized that mathematical problem-solving ability, mathematics self-concept, and learning achievement were interconnected. This research investigated the direct effect of mathematical problem-solving ability on learning achievement, the direct effect of mathematics self-concept on learning achievement and mathematical problem-solving ability, as well as the indirect effect of mathematics self-concept on learning achievement through mathematical problem-solving ability. A total of 449 eighth-grade students from 12 public high schools in Yogyakarta were selected using proportional stratified random sampling. Mathematical problem-solving data was collected through a test, whereas mathematics self-concept data was collected through questionnaires. In addition, learning achievement data was collected from mathematics scores on mid-semester examinations. Descriptive statistics and structural equation modeling were used to analyze the data. This research concludes that (1) mathematical problem-solving ability, mathematics self-concept, and learning achievement are categorized as moderate, (2) mathematics self-concept has a significant direct effect on learning achievement but has no significant direct effect on mathematical problem-solving ability, (3) mathematical problem-solving ability has a significant direct effect on learning achievement, and (4) there is no significant indirect effect of mathematics self-concept on learning achievement through mathematical problem-solving abilities.
Drought-prone areas mapping using fuzzy c-means method in Gunungkidul district Kismiantini, Kismiantini; Husniyah, Fajra; Montesinos-López, Osval Antonio
PYTHAGORAS Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 16 No. 2: December 2021
Publisher : Department of Mathematics Education, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, UNY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/pythagoras.v16i2.43780

Abstract

Gunungkidul district is one of the districts in the Special Region of Yogyakarta that is frequently affected by drought disasters. The purpose of this study is to map drought-prone areas in Gunungkidul district using the fuzzy c-means method, making it easier for the government to allocate water-dropping assistance to drought-affected areas. The research variables include rainfall, soil type, infiltration, slope, and land use. The type of variables is an ordinal scale, so they must be transformed using the successive interval method before being analyzed using the fuzzy c-means method. The cluster validity indexes of the Xie and Beni index, partition coefficient, and modification partition coefficient were used to find the optimal k. The results of fuzzy c-means clustering revealed three clusters with a low level of vulnerability consisting of 7 sub-districts, a moderate level of vulnerability consisting of 8 sub-districts, and a high level of vulnerability consisting of 3 sub-districts. Rainfall, land use, soil type, infiltration, and slope were the drought hazard factors with the greatest to least effect in this study.
Analisis Pengaruh Instruksi Pengarahan Guru terhadap Capaian Matematika Siswa Indonesia dengan Model Mediasi Analisis Jalur Viryanto, Ferdy Agus; Kismiantini, Kismiantini
PYTHAGORAS Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 19 No. 1: June 2024
Publisher : Department of Mathematics Education, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, UNY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/pythagoras.v19i1.67766

Abstract

Data PISA (Programme for International Student Assessment) 2012 menunjukkan skor capaian matematika Indonesia sangat rendah sebesar 378 dan peringkat 64 dari 65 negara sehingga perlu dilakukan identifikasi faktor-faktor yang memengaruhi capaian matematika siswa. Penelitian ini menerapkan model mediasi analisis jalur untuk mengetahui signifikansi pengaruh langsung dan pengaruh tak langsung instruksi pengarahan guru, jenis kelamin, dan status sosial ekonomi terhadap capaian matematika melalui lingkungan belajar dan kepercayaan diri secara serial. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan data PISA 2012 Indonesia yang diikuti oleh 5622 siswa dari 209 sekolah, tetapi hanya menggunakan sampel dengan jawaban lengkap sebanyak 1805 siswa dengan populasi seluruh siswa Indonesia berusia 15 tahun. Variabel penelitian berupa variabel independen (instruksi pengarahan guru, jenis kelamin, status sosial ekonomi), mediasi lingkungan belajar (dukungan guru, hubungan siswa-guru), mediasi kepercayaan diri (konsep diri, efikasi diri, kecemasan), dan dependen (capaian matematika). Analisis data menggunakan model mediasi analisis jalur dengan metode estimasi parameter maksimum likelihood dan standard error dengan 1000 sampal bootstrap. Model mediasi analisis jalur dalam penelitian ini melibatkan tiga variabel independen, lima variabel mediasi, dan satu variabel dependen dengan variabel mediasinya dimodelkan secara serial, yaitu lingkungan belajar memengaruhi kepercayaan diri. Hasil penelitian menunjukkan bahwa instruksi pengarahan guru memengaruhi capaian matematika siswa melalui lingkungan belajar serta kepercayaan diri (konsep diri dan efikasi diri) secara serial. Selain itu, jenis kelamin siswa memengaruhi capaian matematika siswa melalui dukungan guru serta kepercayaan diri (konsep diri dan efikasi diri) secara serial, sedangkan status sosial ekonomi memengaruhi capaian matematika siswa melalui hubungan siswa-guru serta kepercayaan diri (konsep diri dan efikasi diri) secara serial. PISA (Programme for International Student Assessment) 2012 data shows that Indonesia's mathematics achievement score is very low at 378 and ranked 64th out of 65 countries, so it is necessary to identify factors that influence students' mathematics achievement. This research applies a path analysis mediation model to determine the significance of the direct and indirect effects of teacher-directed instruction, gender, and socio-economic status on mathematics achievement through the learning environment and self-belief serially. This research is quantitative research using PISA 2012 Indonesia data which was attended by 5622 students from 209 schools, but only used a sample with complete answers of 1805 students with a population of all Indonesian students aged 15 years. The research variables are independent variables (teacher-directed instruction, gender, socio-economic status), learning environment mediation (teacher support, student-teacher relations), self-belief mediation (self-concept, self-efficacy, anxiety), and dependent (mathematics achievement) . Data analysis used a path analysis mediation model with the maximum likelihood parameter estimation method and standard error with 1000 bootstrap samples. The path analysis mediation model in this research involves three independent variables, five mediating variables, and one dependent variable with the mediating variable modeled serially, namely the learning environment influences self-belief. The research results show that teacher-directed instruction influences students' mathematics achievement through the learning environment and self-belief (self-concept and self-efficacy) serially. In addition, student gender influences student mathematics achievement through teacher support and self-belief (self-concept and self-efficacy) serially, while socio-economic status influences student mathematics achievement through student-teacher relations and self-belief (self-concept and self-efficacy) serially.
PEMODELAN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 2022 MENGGUNAKAN MODEL REGRESI SPASIAL DENGAN PEMBOBOT QUEEN CONTIGUITY DAN K-NEAREST NEIGHBOR Permana, Ryan Sidiq; Kismiantini, Kismiantini; Setiawan, Ezra Putranda
Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 1, No 2 (2024): Jurnal Statistika dan Sains Data
Publisher : Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jssd.v1i2.20495

Abstract

Salah satu cara untuk mengukur keberhasilan pembangunan adalah melalui Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Provinsi Jawa Tengah merupakan provinsi di Pulau Jawa dengan IPM terendah nomor dua. Penelitian ini memiliki tujuan untuk mengetahui pemodelan regresi spasial dengan pembobot spasial terbaik dalam menjelaskan faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan pada IPM di Provinsi Jawa Tengah tahun 2022 yang terdiri dari 29 kabupaten dan 6 kota. Variabel penelitian ini meliputi IPM, tingkat partisipasi angkatan kerja, upah minimum kabupaten/kota, dan jumlah penduduk miskin. Model regresi spasial dalam penelitian ini menggunakan dua pembobot spasial, yaitu pembobot spasial Queen Contiguity dan K-Nearest Neighbor. Penelitian ini menggunakan pemodelan Spatial Autoregressive (SAR), Spatial Error Model (SEM), dan Spatial Autoregressive Moving Average (SARMA). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi spasial terbaik pada penelitian ini adalah pemodelan SARMA dengan pembobot spasial K-Nearest Neighbor dengan nilai AIC sebesar 168,73. Variabel tingkat partisipasi angkatan kerja, upah minimum kabupaten/kota, dan jumlah penduduk miskin memiliki pengaruh terhadap IPM di Provinsi Jawa Tengah.
Penerapan Model Regresi Spasial dalam Menentukan Faktor-Faktor yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Kabupaten/Kota Pulau Kalimantan Langiran, Andriati; Kismiantini, Kismiantini; Setiawan, Ezra Putranda
Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 1, No 1 (2023): Jurnal Statistika dan Sains Data
Publisher : Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jssd.v1i1.19069

Abstract

Indeks Pembangunan Manusia (IPM) merupakan salah satu ukuran keberhasilan pembangunan. Di Indonesia, IPM digunakan untuk mengukur keberhasilan pemerintah dalam hal pembangunan kesejahteraan manusia. Pada tahun 2021, IPM di Kabupaten/Kota Pulau Kalimantan masih banyak yang lebih rendah dibandingkan dengan rata-rata IPM di Indonesia yaitu 72,29. Oleh karena itu, perlu diketahui faktor-faktor yang memengaruhi IPM di setiap Kabupaten/Kota. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh signifikan dan untuk mengetahui model Geographically Weighted Regression (GWR) dengan menggunakan fungsi pembobot terbaik berdasarkan data Kabupaten/Kota di Pulau Kalimantan. Model GWR bekerja dengan mengestimasi parameter dengan mempertimbangkan lokasi. Hasil penelitian berdasarkan model GWR terbaik yaitu model GWR dengan fungsi pembobot adaptive bi-square kernel diperoleh tujuh kelompok Kabupaten/Kota berdasarkan faktor yang berpengaruh. Kelompok dengan Kabupaten/Kota yang paling banyak dipengaruhi oleh faktor persentase penduduk miskin. Model GWR terbaik memperoleh nilai koefisien determinan (R2) sebesar 62,7%.
Penerapan Analisis Jalur pada Faktor-Faktor yang Memengaruhi Indeks Pembangunan Manusia di Indonesia Gunandi, Afriadi; Kismiantini, Kismiantini
Jurnal Statistika dan Sains Data Vol 1, No 1 (2023): Jurnal Statistika dan Sains Data
Publisher : Universitas Negeri Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jssd.v1i1.19318

Abstract

Indeks pembangunan manusia (IPM) merupakan indikator penting untuk mengukur keberhasilan dalam upaya membangun kualitas hidup manusia. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh langsung dan tak langsung angka harapan hidup (AHH), harapan lama sekolah (HLS), rata-rata lama sekolah (RLS) terhadap IPM melalui jumlah penduduk dan pengeluaran perkapita penduduk di Indonesia pada tahun 2020 dengan menggunakan analisis jalur. Data yang digunakan adalah data IPM dan jumlah penduduk dari 34 provinsi Indonesia dari buku publikasi Indeks Pembangunan Manusia 2020 BPS Indonesia. Pada penelitian ini digunakan analisis jalur karena ingin memperkirakan besarnya dan signifikansi hubungan kausal yang dihipotesiskan antara sekumpulan variabel. Hasil analisis jalur menunjukkan bahwa pengaruh langsung AHH, HLS, RLS dan pengeluaran perkapita penduduk terhadap IPM memberikan hasil yang signifikan secara statistik yang artinya faktor-faktor tersebut memberikan peningkatan terhadap IPM di Indonesia pada tahun 2020 dengan masing-masing setiap nilai penduga koefisien jalur baku bernilai positif yaitu berturut-turut sebesar 0,33, 0,22, 0,26 dan 0,49. Pada hasil pengaruh tak langsung AHH, HLS, RLS melalui jumlah penduduk dan pengeluaran perkapita penduduk terhadap IPM memberikan hasil yang tidak signifikan secara statistik.
Workshop on Visual Data Analysis with R Program Wutsqa, Dhoriva Urwatul; Kismiantini, Kismiantini; Kusumawati, Rosita; Subekti, Retno; Setiawan, Ezra Putranda; Isnaini, Bayutama; Brilliant, Indira Ihnu
Jurnal Pengabdian Masyarakat MIPA dan Pendidikan MIPA Vol. 8 No. 2 (2024): Vol 8, No 2 (2024)
Publisher : Yogyakarta State University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/jpmmp.v8i2.71583

Abstract

Statistics data analysis generally focuses more on mathematical procedures than visual. Visual analysis is very useful for research and this is still very limited to study at Universitas Mercu Buana Yogyakarta, so the UNY Statistics lecturer's service activity is holding visual data analysis workshop with the R program, where this program is open source and is complete for visual analysis. The material for this activity is about procedures and uses for visual data analysis, introduction to the R program, data management with the R program, visual data analysis for group descriptions and comparisons, and visual data analysis for relationships between variables. Evaluation of participants' ability to understand the material is measured through 14 questions with four Likert Scale responses. Based on 40 questionnaires, 27,86% answered "Strongly Agree", 71,96% "Agree", and 0,18% "Disagree" regarding understanding and applying visual data analysis techniques with the R program. Therefore, it can be concluded that the majority of participants could understand the workshop material and follow the training well.
Co-Authors Adi Cilik Pierewan Agustina, Tri Rahayu Ariyadi Wijaya Bayutama Isnaini Bayutama Isnaini Brilliant, Indira Ihnu DHEWI, OKTIVA RAHMAWATI Dhoriva Urwatul Wustqa Dhoriva Urwatul Wutsqa Endang Listyani Eva Fridiyani Putri Ezra Putranda Setiawan Ezra Putranda Setiawan Ezra Putranda Setiawan Ezra Putranda Setiawan Fajar Ediyanto Fani Yunida Anggraheni Gunandi, Afriadi Hery Nugroho, Hery Hilmi, Irfan Husniyah, Fajra Isnaini, Bayutama Khariyani, Angeliya Milla Langiran, Andriati Latifah, Ayustina Intan Mathilda Susanti Montesinos-López, Osval A. Montesinos-Lopez, Osval Antonio Muhammad Fauzan Muhammad Fauzan Ningsih, Rr Putri Nadia Nur'aini, Rizky Osval A. Montesinos- López Osval Antonio Montesinos-Lopez Permana, Ryan Sidiq Putri Puspita sari Putri Yuniar Radite, Ramadian Ratnasari, Andika Putri Retno Subekti Rosita Kusumawati Rosita Kusumawati Sahid Sahid Sahid Sahid Sugiman Sugiman Syarifah Inayati Syarifah Inayati Syarifah Inayati Viryanto, Ferdy Agus Wirnaning Rokhimah Yosica Nadilla Zahara