Miftahul Jannah
Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

MODEL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE PADA HARGA SAHAM PT. ADMF TBK Darvi Mailisa Putri; Lilis Harianti Hasibuan; Miftahul Jannah
MAp (Mathematics and Applications) Journal Vol 4, No 1 (2022)
Publisher : Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15548/map.v4i1.4241

Abstract

Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) adalah salah satu model deret waktu yang masih sering digunakan sampai saat ini. Model ini dapat melakukan prediksi suatu nilai dari hasil persamaan model. Dimana persamaan model diperoleh dari data deret waktu pada periode sebelumnya. Pada penelitian ini akan diterapkan model ARIMA pada data saham PT. Adira Dinamika Multi Finance Tbk [ADMF]. Data yang diambil adalah data harga saham dengan periode harian sepanjang tahun 2021. Hasil pengolahan data diperoleh model terbaik ARIMA (5,2,3). Model ini dipilih berdasarkan nilai MAPE terkecil yaitu 0,564 dan nilai signifikansi model sebesar 5%.
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%).
PELATIHAN DESAIN SOAL LITERASI MATEMATIKA DENGAN INJEKSI COMPUTATIONAL THINKING UNTUK GURU MADRASAH DI SUMATERA BARAT Lilis Harianti Hasibuan; Miftahul Jannah; Mohamad Syafii; Ilham Dangu Rianjaya
Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol 6, No 3 (2023): MARTABE : JURNAL PENGABDIAN MASYARAKAT
Publisher : Universitas Muhammadiyah Tapanuli Selatan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31604/jpm.v6i3.773-782

Abstract

Berdasarkan hasil PISA, pengetahuan dan kemampuan literasi matematika peserta didik masuk dalam kategori rendah. Pada tahun 2018, Indonesia berapa pada peringkat 63 dari 72 negara. Salah satu bentuk upaya yang dilakukan dalam mengembangkan kemampuan literasi matematika peserta didik yaitu dengan menyisipkan computational thinking pada proses pembelajaran. Langkah pertama yang dapat dilakukan dalam mengembangkan kemampuan literasi adalah memberikan pelatihan kepada guru tentang bagaiman cara desain soal dengan injeksi computational thinking. Hal ini dikarenakan guru mempunyai peranan penting dalam proses pembelajaran dan terlibat langsung interaksi dengan siswa. Tujuan dalam kegiatan pelatihan ini agar setiap guru mempunyai bekal dan gambaran penerapan computational thinking dalam mata pelajaran matematika. Adapun hasil kegiatan pelatihan ini adalah guru mampu desain soal literasi matematika dengan injeksi computational thinking dan dapat diterapkan di kelas sebagai latihan soal sehingga mampu meningkatkan penalaran dan berpikir kritis siswa.