Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.304
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Media Statistika Science and Technology Indonesia Jurnal Matematika UNAND Warta Pengabdian Andalas: Jurnal Ilmiah Pengembangan Dan Penerapan Ipteks STATISTIKA
Asdi, Yudiantri
Universitas Andalas
Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Environmental Science Materials Science & Nanotechnology Mathematics Medicine & Pharmacology Physics Social Sciences Other

Published : 57 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 57 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
PENDUGAAN PARAMETER REGRESI PANEL DINAMIS DENGAN BLUNDELL AND BOND GENERALIZED METHOD OF MOMENT Azmi Arsa; Yudiantri Asdi; Ferra Yanuar
Jurnal Matematika UNAND Vol 6, No 2 (2017)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.6.2.65-69.2017

Abstract

Model regresi data panel dinamis merupakan model regresi data panel yang melibatkan lag dari peubah bebas sebagai peubah penjelas yang berkorelasi dengan error. Lag dari peubah bebas tersebut dinamakan peubah endogen penjelas. Adanya peubah endogen penjelas menyebabkan pendugaan parameter dengan metode kuadrat terkecil menghasilkan dugaan yang bias dan tidak konsisten.
MODEL PENYUSUTAN MAJEMUK JUMLAH PESERTA ASURANSI PADA ASURANSI JIWA William Huda; Dodi Devianto; Yudiantri Asdi
Jurnal Matematika UNAND Vol 2, No 2 (2013)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.2.2.99-107.2013

Abstract

Model penyusutan majemuk adalah model penyusutan dimana penyusutanjumlah polis tidak hanya disebabkan oleh satu sebab saja, misalkan kematian, namunmungkin juga disebabkan oleh cacat, maupun sebab-sebab yang lain. Dalam pemben-tukan tabel penyusutan majemuk, dapat dikaitkan dari tabel penyusutan tunggal yangtelah diketahui. Jumlah pembayaran premi untuk asuransi jiwa bergantung pada je-nis program asuransi yang telah diambil. Dalam tulisan ini diturunkan beberapa modeldalam asuransi jiwa dengan intentitas kepentingan dalam menghadapi beberapa jenispenyusutan, yakni dengan menggunakan dua sebab penyusutan, yaitu kematian dancacat.
PERBANDINGAN INVESTASI PADA MATA UANG DOLAR AMERIKA (USD) DAN YEN JEPANG (JPY) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH Degika Widya Tama; Maiyastri .; Yudiantri Asdi
Jurnal Matematika UNAND Vol 6, No 1 (2017)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.6.1.1-8.2017

Abstract

Abstrak. Nilai tukar mata uang merupakan hal penting yang harus diperhatikan seseorangapabila akan melakukan investasi. Namun pada kenyataannya nilai tukar matauang cenderung berubah-ubah dari waktu ke waktu. Naik turunnya nilai tukar matauang menunjukkan besarnya volatilitas. Data nilai tukar mata uang dapat dimodelkandengan pemodelan deret waktu. Salah satu model yang sering digunakan yaitu modelARIMA. Untuk memodelkan tingkat volatilitas digunakan model GARCH, kemudiandilakukan perhitungan untuk menentukan resiko kerugian maksimum dengan metodeValue at Risk. Pada penelitian ini data nilai tukar/kurs yang digunakan adalah kursDolar Amerika (USD) dan Yen Jepang (JPY) terhadap Rupiah. Dari hasil penelitiandiperoleh bahwa model ARIMA terbaik untuk kurs USD yaitu ARIMA (0,1,1) danARIMA terbaik untuk kurs JPY adalah ARIMA (2,1,2). Dengan model ARIMA terbaikdiperoleh nilai peramalan untuk masing-masing kurs, dimana peramalan yang terbesaruntuk data sebenarnya adalah kurs USD. Untuk pemodelan volatilitas dengan modelGARCH dengan menggunakan data return diperoleh model terbaik untuk kurs USDyaitu GARCH (2,1) dan GARCH (1,1) untuk kurs JPY. Dari model GARCH terbaikdiperoleh ramalan return dan volatilitas yang akan digunakan dalam perhitungan Valueat Risk. Dari pehitungan Value at Risk diperoleh resiko terkecil adalah mata uang USD.Sehingga investasi terbaik dilakukan pada mata uang Dolar Amerika (USD).Kata Kunci: Nilai tukar, ARIMA, return, GARCH, volatilitas, Value at Risk
PENERAPAN METODE POHON REGRESI STEPWISE LINEAR DENGAN ALGORITMA GUIDE DALAM MENGANALISIS PENGARUH KINERJA PROGRAM GIZI TERHADAP PREVALENSI UNDERWEIGHT DI INDONESIA Isnani Isnani; Izzati Rahmi HG; Yudiantri Asdi
Jurnal Matematika UNAND Vol 8, No 1 (2019)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.8.1.110-119.2019

Abstract

Underweight merupakan keadaan gizi kurang yang merupakan akibat dari kekurangan asupan zat gizi yang masuk ke dalam tubuh. Berdasarkan Pemantauan Status Gizi (PSG) tahun 2017, wilayah Indonesia mengalami prevalensi underweight sebesar 17,8% yang mana prevalensi ini melewati batas aman kejadian underweight menurut WHO (World Health Organization). Oleh karena itu, perlu dianalisis pengaruh kinerja program gizi terhadap prevalensi underweight di Indonesia agar dapat dijadikan acuan untuk menyelesaikan permasalahan underweight di Indonesia. Salah satu metode yang dapat digunakan yaitu metode pohon regresi stepwise linear dengan algoritma GUIDE (Generalized, Unbiased Interaction Detection and Estimation). Hasil analisis data dengan menggunakan metode ini menunjukkan bahwa kejadian underweight dapat dikelompokkan menjadi 17 kelompok berdasarkan karakteristiknya oleh 8 kinerja program gizi, sedangkan model yang terbentuk disetiap simpul dipengaruhi oleh 13 kinerja program gizi, dimana ketepatan model yang dihasilkan meningkat dari 0,2796 menjadi 0,6227. Dengan kata lain, dugaan yang diperoleh dari model yang terbentuk mampu menerangkan pengaruh kinerja program gizi terhadap prevalensi underweight di Indonesia.Diterima: Direvisi: Dipublikasikan:Kata Kunci: pohon regresi stepwise linear, algoritma GUIDE, prevalensi underweight
PENERAPAN METODE HOLT WINTER DAN SEASONAL ARIMA PADA PERAMALAN PERKEMBANGAN WISATAWAN MANCANEGARA YANG DATANG KE INDONESIA. Dila Mulya; Yudiantri Asdi; Ferra Yanuar
Jurnal Matematika UNAND Vol 6, No 4 (2017)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.6.4.29-36.2017

Abstract

Abstrak. Pada tugas akhir ini akan dirumuskan pemodelan peramalan perkembanganwisatawan mancanegara yang datang ke Indonesia dengan metode Holt Winter dan Sea-sonal ARIMA. Kemudian hasil peramalan perkembangan wisatawan dengan menggu-nakan kedua metode tersebut akan dibandingkan berdasarkan nilai Mean Squared Devi-ation (MSD), Mean Absolute Percentage Error (MAPE) serta Mean Absolute Deviation(MAD). Berdasarkan hasil yang diperoleh, model terbaik untuk peramalan perkem-bangan wisatawan mancanegara yang datang ke Indonesia adalah model SARIMA(0; 1; 1)(1; 1; 0)12 , karena nilai MAPE, MAD dan MSD yang diperoleh lebih kecil dari-pada model Holt Winter.Kata Kunci: Holt Winter, Seasonal Arima, Trend, Musiman
Pemodelan Berat Badan Balita dengan Menggunakan Regresi Kernel Agni Horti Maharani; Hazmira Yozza; Yudiantri Asdi
Jurnal Matematika UNAND Vol 4, No 3 (2015)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.4.3.31-40.2015

Abstract

Dalam analisis regresi terdapat dua pendekatan yang digunakan untuk mengestimasi fungsi regresi yaitu pendekatan parametrik dan pendekatan nonparametrik. Pendekatan parametrik digunakan apabila informasi hubungan antara variabel prediktor dengan variabel respon diketahui. Namun apabila informasi hubungan antara variabel prediktor dengan variabel respon tidak diketahui maka alternatif lain yang dapat digunakan adalah dengan pendekatan nonparametrik. Estimator kernel adalah metode yang digunakan pada penelitian ini. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bentuk model regresi kernel dengan fungsi kernel Gaussian untuk memodelkan berat badan balita berdasarkan umur serta membandingkan model yang dibentuk dengan Metode Kuadrat Terkecil. Dari hasil perhitungan diperoleh nilai koefisien determinasi (R2 ) dengan regresi linier sederhana adalah sebesar 0,719 dan nilai koefisien determinasi (R2 ) dengan regesi nonparametrik menggunakan estimator kernel adalah sebesar 0,770606. Dari hasil perhitungan tersebut disimpulkan bahwa pada kasus ini analisis regresi nonparametrik menggunakan estimator kernel dengan fungsi kernel Gaussian mampu menghasilkan model yang jauh lebih baik pada data berat badan balita terhadap umur daripada analisis regresi dengan Metode Kuadrat Terkecil.Kata Kunci: Analisis regresi, estimator kernel, fungsi kernel gaussian, berat badan balita
PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR SINGAPURA (SGD) TERHADAP DOLAR AMERIKA (USD) DENGAN MODEL ARIMA DAN GARCH Fatihatur Ramadhani; Maiyastri .; Yudiantri Asdi
Jurnal Matematika UNAND Vol 6, No 1 (2017)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.6.1.110-117.2017

Abstract

Abstrak. Uang memegang peranan penting dalam perekonomian setiap negara. Namunnilai tukar mata uang dapat berubah-ubah dari waktu ke waktu. Naik turunnya nilaitukar uang di pasar uang dapat mempengaruhi tingkat kestabilan ekonomi suatu negara.Salah satu cara untuk melihat keadaan ekonomi suatu negara dapat dilakukan denganmemodelkan nilai tukar mata uang negara tersebut. Salah satu model untuk memodelkanrataan adalah model ARIMA. Sedangkan untuk memodelkan besarnya volatilitas menggunakanmodel GARCH. Setelah itu ditentukan nilai resiko kerugian maksimum denganmenggunakan Value at Risk. Pada penelitian ini dianalisis model ARIMA dan GARCHpada data nilai tukar mata uang Dolar Singapura (SGD) terhadap Dolar Amerika (USD).Diperoleh model terbaik adalah ARIMA(0,1,1) dan GARCH(1,1). Berdasarkan estimasiVaR diperoleh bahwa dengan taraf kepercayaan 90% kerugian maksimum yang mungkinakan dialami dengan menginvestasikan uang sebesar US $300.000 adalah sebesar US$2881.977.Kata Kunci: Model ARIMA, Model GARCH, Value at Risk
PENERAPAN BAGAN KENDALI T 2 HOTELLING DAN METODE DEKOMPOSISI MASON, YOUNG DAN TRACY (MYT) PADA KINERJA PELAYANAN ADMINISTRASI TERPADU KECAMATAN (PATEN) Lolita Amelia; Izzati Rahmi HG; Yudiantri Asdi
Jurnal Matematika UNAND Vol 7, No 4 (2018)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmu.7.4.7-14.2018

Abstract

Pelayanan Administrasi Terpadu Kecamatan (PATEN) merupakan salah satu bentuk penyelenggaraan pelayanan publik pada tingkat kecamatan. Untuk memperbaiki dan meningkatkan kualitas kinerja PATEN, dapat digunakan salah satu alat dari pengendalian proses statistik (SPC), yaitu bagan kendali T 2 Hotelling. Bagan kendali T 2 Hotelling digunakan untuk mengetahui apakah kinerja PATEN berada dalam keadaaan terkendali atau tidak yang didasarkan pada lima dimensi kualitas pelayanan, yaitu dimensi tangible, reliability, responsiveness, assurance, dan empathy. Jika kondisi bagan kendali T 2 Hotelling tidak terkendali, maka proses dilanjutkan dengan metode dekomposisi Mason, Young, dan Tracy (MYT) untuk menentukan variabel penyebab proses tidak terkendali. Data yang digunakan yaitu data rata-rata kinerja PATEN di Kecamatan Kuranji Kota Padang pada tahun 2016. Dari hasil yang diperoleh, analisis kinerja PATEN di Kecamatan Kuranji menunjukkan bahwa proses berada dalam keadaan tidak terkendali, dimana dimensi reliability merupakan variabel penyebab proses tidak terkendali.Kata Kunci: pelayanan publik, dimensi kualitas pelayanan, bagan kendali T 2 Hotelling, dekomposisi MYT
Klasifikasi Indeks Prestasi Kumulatif Mahasiswa Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Andalas Menggunakan Analisis Diskriminan Berganda Mita Oktaviani; YUDIANTRI ASDI; FERRA YANUAR
Jurnal Matematika UNAND Vol 11, No 3 (2022)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmua.11.3.190-198.2022

Abstract

Faktor yang mempengaruhi Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) mahasiswa terbagi menjadi dua, yaitu faktor internal dan faktor eksternal. Faktor-faktor yang diduga mempengaruhi IPK yaitu jalur masuk perguruan tinggi, usia, nilai rata-rata ujian nasional, besar biaya hidup, lama belajar, dan besar penggunaan internet. Dari faktor-faktor tersebut akan dilihat faktor yang secara signikan mempengaruhi pengelompokan IPK mahasiswa pada masing-masing jalur masuk perguruan tinggi dan akan dilakukan prediksi pengelompokan IPK menggunakan metode analisis diskriminan berganda. Data yang digunakan adalah data primer yang diperoleh melalui penyebaran kuesioner online kepada mahasiswa FMIPA UNAND angkatan 2017-2019 dengan ukuran sampel sebesar 303 objek. Hasil penelitian menunjukkan bahwa tingkat keakuratan klasikasi pada masing-masing jalur masuk perguruan tinggi lebih dari 50%, sehingga fungsi diskriminan yang diperoleh dianggap akurat dan fungsi dapat digunakan untuk mengelompokkan mahasiswa ke dalam kelompokIPK yang telah ditentukan.
PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA \ BERDASARKAN INDIKATOR PEMBANGUNAN PENDIDIKAN MENGGUNAKAN METODE SUBTRACTIVE FUZZY C-MEANS Dina Maulidya; YUDIANTRI ASDI; HAZMIRA YOZZA
Jurnal Matematika UNAND Vol 11, No 3 (2022)
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25077/jmua.11.3.181-189.2022

Abstract

Pendidikan menjadi salah satu tujuan utama dalam rencana pembangunan di Indonesia. Pembangunan pendidikan diukur dengan indikator-indikator terkait pendidikan. Ketercapaian pembangunan pendidikan setiap provinsi di Indonesia berbeda sehingga dengan cara mengelompokkan provinsi- provinsi tersebut berdasarkan kemiripan indikator yang tercapai dapat memudahkan pemerintah memberikan program peningkatan pembangunan pendidikan. Indikator pembangunan pendidikan yang digunakan dalam pengelompokan adalah sarana dan prasarana pendidikan, sanitasi sekolah, partisipasi sekolah, dan angka putus sekolah. Metode yang digunakan adalah metode Subtractive Fuzzy C-Means. Pengolahan data mengambil jari-jari yang beragam yaitu 1.00, 1.10, 1.20, 1.30, dan 1.50. Hasil indeks validitas klaster menunjukkan jari-jari 1.50 yang membentuk 2 klaster merupakan jumlah klaster terbaik. Jumlah keanggotaan klaster pertama sebanyak 20 provinsi. Provinsi-provinsi yang menjadi keanggotaannya tersebar di seluruh indonesia bagian barat kecuali Aceh. Kemudian sebahagian provinsi di Indonesia bagian tengah yaitu Pulau Kalimantan kecuali Kalimantan Tengah, Gorontalo pada Pulau Sulawesi dan Bali. Sedangkan jumlah provinsi yang masuk keanggotaan klaster kedua sebanyak 14 provinsi. Keanggotaannya tersebar pada provinsi-provinsi selain yang menjadi anggota klaster pertama. Berdasarkan karakteristik klaster, klaster kedua merupakan klaster terbaik dibanding klaster pertama.KataKunci : Pembangunan Pendidikan, Pengelompokan, Subtractive Fuzzy C-Means
Co-Authors Adellara Mutya R Admi Nazra Agni Horti Maharani ALEX MARDIANA Arrival Rince Putri Awanda Amelia Maron AYU ALIFAH Azmi Arsa Bahri, Susila Baqi, Ahmad Iqbal Bulandari, Manisya DEBY CINTYA RIZAL Degika Widya Tama Devianto, Dodi Dila Mulya Dina Maulidya Dina Putri Lestari DONI PUTRA EFENDI . Efendi Efendi Eko Fachrozi Putra ELSA FEBRIANI Elvi Yati Evan Ilham Zulheri Falin Tristanti Ayu FANNY PRIMANDA PITER Fatihatur Ramadhani Ginal Reski Hari Samadi Haripamyu Haripamyu Hasibuan, Sahroni Hazmira Yozza Ikhlas Pratama Sandi Isnani Isnani Karina Foresty Khaulah Binti Afrinaldi Lolita Amelia Maisan Nusa Putri Maiyastri, Maiyastri Mawanda Almuhayar Meutia Fikhri Mita Oktaviani Mutiara Laily Ramadhany Nanda Prasetya Narwen Narwen Nila Choirotunnisa Nova Noliza Bakar Nur Elvi Sahra Nurwijayanti Olivia Atinri Prawati Ningsih Putri Atika Putri Putri PUTRI RIZKA ATIKA YUSLI Radhiatul Husna Rahmi, Fatihatur RANDA PRATAMA SURIANTO Refnaldo Refnaldo Resti Mustika Sari RESTY OKTAVIANI Riri Lestari RIZKI FITRAH Sahroni Hasibuan Sari, Putri Trisna SHINTA YULIANA Silmiati Silmiati Sisi Andriani Sovia Marhamah SUCHI RACHMADANY Syafwan, Mahdhivan Tari Adriana Musana VIKI ANDRIANI William Huda Wulandari, Sintya Yanuar, Ferra Zetra, Aidinil Zulakmal, Zulakmal