Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Math Educa Journal Mathematics and Applications (MAp) Journal
Syarto Musthofa
Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang
Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
METODE SCREENING KOLMOGOROV-SMIRNOV UNTUK DATA SURVIVAL BERDIMENSI TINGGI Syarto Musthofa; Danardono Danardono
MAp (Mathematics and Applications) Journal Vol 3, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (549.82 KB) | DOI: 10.15548/map.v3i1.2779

Abstract

Ada banyak metode screening variabel yang bisa menangani data berdimensi tinggi. Beberapa dari metode tersebut bisa mengurangi dimensi data secara efektif dan menjamin semua variabel aktif tetap muncul dengan probabilitas tinggi. Namun, kebanyakan prosedur screening yang ada saat ini dikembangkan hanya untuk data lengkap berdimensi tinggi dan tidak layak diterapkan pada data survival dengan informasi tersensor. Metode Screening Kolmogorov-Smirnov dapat dimodifikasi untuk mengatasi masalah ini dengan mengganti fungsi distribusi kumulatif dengan fungsi survival yang diestimasi dengan estimator Kaplan-Meier. Metode ini dapat bekerja dengan berbagai tipe kovariat baik itu kontinu, diskrit, maupun kategorikal. Performa dari metode ini diukur berdasarkan studi simulasi. Suatu contoh data riil mengenai ekspresi gen juga digunakan sebagai aplikasi dari metode ini.
ANALISIS METODE SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN METODE REGRESI LINEAR UNTUK PREDIKSI HARGA DAGING AYAM RAS Lilis Harianti Hasibuan; Darvi Mailisa Putri; Miftahul Jannah; Syarto Musthofa
Math Educa Journal Vol 6, No 2 (2022)
Publisher : Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15548/mej.v6i2.3872

Abstract

Prediction of the price of broilers in the future is intended to control the excess and shortage of broiler stock can be minimized. When the price of purebred chicken can be predicted accurately, the fulfillment of consumer demand can be managed on time. This study aims to analyze the prediction accuracy of broiler prices using the Single Exponential Smoothing (SES) method compared to using the linear regression method, so that a more accurate method will be obtained to predict the price of broilers. The percentage of prediction error values is the most important criterion in analyzing the prediction accuracy of these two methods. The results showed that the average percentage of error in predicting the quantity of sales of broilers using the SES method with the smoothing parameter value =0.5 is the method that has the highest predictive accuracy (MAPE=0.00258%) compared to using the linear regression method (MAPE= 0.05%).
Co-Authors Danardono Danardono Darvi Mailisa Putri Hasibuan, Lilis Harianti Miftahul Jannah