Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
5.081
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Gaussian BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika Jurnal Kreativitas PKM METIK JURNAL Variance : Journal of Statistics and Its Applications Jurnal Varian Jurnal Riset Pembangunan : Media Hasil Penelitian dan Kajian Pembangunan Daerah Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika Multica Science and Technology VARIANSI: Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research Journal of Research Applications in Community Services Jurnal: International Journal of Engineering and Computer Science Applications (IJECSA) Jurnal Statistika dan Komputasi (STATKOM) Eksponensial STATISTIKA
Surya Prangga
Universitas Mulawarman
Religion Arts Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Library & Information Science Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 35 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : STATISTIKA

 1 
Peramalan Menggunakan Fuzzy Time Series Berbasis Algoritma Novel Annisa Hayatunnufus; Ika Purnamasari; Surya Prangga
Statistika Vol. 21 No. 2 (2021): 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.v21i2.336

Abstract

Fuzzy Time Series (FTS) adalah metode peramalan yang digunakan untuk mengolah data aktual yang dibentuk ke dalam nilai-nilai linguistik. Salah satu metode dalam FTS yaitu FTS berbasis Algoritma Novel. FTS berbasis Algoritma Novel merupakan perkembangan dari metode FTS sebelumnya dimana pada langkah peramalannya menggunakan kecenderungan peramalan untuk menentukan nilai peramalannya. Metode ini akan diaplikasikan pada data Indeks Harga Konsumen (IHK) Kota Samarinda periode Januari 2018 - Desember 2019 dengan penentuan panjang intervalnya menggunakan metode average based length. IHK adalah indikator ekonomi yang sangat penting dan memiliki pengaruh terhadap laju inflasi ekonomi. Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh tingkat akurasi peramalan dengan menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) serta memperoleh nilai peramalan IHK di Kota Samarinda pada bulan Januari 2020. Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh tingkat akurasi peramalan dengan menggunakan MAPE untuk data IHK Kota Samarinda bulan Januari 2018 – Desember 2019 adalah sebesar 0,038%. Hasil peramalan untuk bulan Januari 2020 sebesar 140,00. Kata Kunci: algoritma novel, FTS, IHK, MAPE
Penerapan Metode Modified K-Nearest Neighbor pada Pengklasifikasian Status Pembayaran Kredit Barang Elektronik dan Furniture Selsa Amelia; Memi Nor Hayati; Surya Prangga
Statistika Vol. 22 No. 1 (2022): 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.v22i1.345

Abstract

ABSTRAK Klasifikasi merupakan serangkaian proses pembentukan model dari suatu objek ke dalam kelompok untuk memprediksi kelas dari suatu objek yang belum diketahui sebelumnya. Modified K-Nearest Neighbor (MK-NN) merupakan salah satu metode klasifikasi pengembangan dari algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN) yang menambahkan proses validitas serta weight voting (pembobotan) untuk mengatasi tingkat akurasi rendah dari algoritma K-NN. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hasil pengklasifikasian status pembayaran kredit barang elektronik dan furniture serta tingkat akurasi klasifikasi pada metode MK-NN. Data yang digunakan adalah data debitur PT. KB Finansia Multi Finance Tahun 2020 dengan status pembayaran kredit lancar dan tidak lancar serta menggunakan 7 variabel bebas yaitu usia, jumlah tanggungan, lama tinggal, pendapatan, masa kerja, besar pembayaran kredit, dan lama peminjaman kredit. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan, diperoleh nilai akurasi sebesar 84,61% dengan K optimal yaitu K = 5 pada proporsi 90% : 10%. ABSTRACT Classification is a series of process of forming a model of an object into groups to predict the class of an object that has not been known before. Modified K-Nearest Neighbor (MK-NN) is one of the classification methods developed from the K-Nearest Neighbor (K-NN) algorithm which adds a process of validity and weight voting to overcome the low level of accuracy of the K-NN algorithm. This study aims to determine the results of classifying credit payment status for electronic goods and furniture as well as the accuracy of the classification using the MK-NN method. The data used is debtor data for the 2020 KB Finansia Multi Finance Company with current and non-current credit payment status and uses 7 independent variables, namely age, number of dependents, length of stay, income, years of service, amount of credit payments, and length of loan. Based on the research that has been done, an accuracy value of 84.61% is obtained with optimal K, namely K = 5 at a proportion of 90%: 10%.
Co-Authors Aisha, Putri Anjani Anjani Annisa Hayatunnufus Annisa Zuhri Apridayanti Apridayanti, Annisa Zuhri Aprilianti, Rina Binda Aprilia Suryani Casuarina, Indah Putri Dani, Andrea Tri Rian Darnah Darnah Darnah, Darnah Dini Elizabeth Dwi Husnul Mubiin Erlyne Nadhilah Widyaningrum Fauziyah, Meirinda Febriana Rinda Sihotang Febriyanti, Nur Afifah Goenjatoro, Rito Hillidatul Ilmi Ika Purnamasari Ika Purnamasari Ilmi, Hillidatul Irfan Fadil Juliarto, Handy Kurniawan Khairun Nida Khoiril Anwar M. Fathurahman Mangalik, Gerald Meiliyani Siringoringo Memi Nor Hayati Memi Nor Hayati Memi Nor Hayati Memi Nor Hayati Muhammad Rais Muhammad Wahdeni Pramana Muhammad Wahdeni Pramana Nariza Wanti Wulan Sari Ni Luh Ari Yusasrini Nur Azizah, Noviani Oroh, Chiko Zet Padatuan, Aprianti Boma Patiallo, Surya Randang Permana, Jordan Nata Pratiwi, Reni Primantoro, Sudhan Purnaraga, Tirta Raihani, Risti Rito Goejantoro, Rito Sekar Nur Utami Selsa Amelia Sifriyani, Sifriyani Siringoringo, Meiliyani Siti Mahmuda Suyitno Suyitno Suyono, Ari Krisna Syamsiar, Syamsiar Wiwit Pura Nurmayanti Zarkasi, Rifka Nurfaiza