Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
3.312
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Turbo : Jurnal Program Studi Teknik Mesin Journal on Education Energy : Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Teknik Mathvision : Jurnal Matematika EIGEN MATHEMATICS JOURNAL JASIEK (Jurnal Aplikasi Sains, Informasi, Elektronika dan Komputer) KURVATEK CERMIN: Jurnal Penelitian Jurnal Fisika Indonesia Mechonversio: Mechanical Engineering Journal Jurnal Serambi Abdimas TEKIBA : Jurnal Teknologi dan Pengabdian Masyarakat Indonesian Journal of Physics (IJP) Innovative: Journal Of Social Science Research Journal of Applied Statistics, Mathematics, and Data Science Suara Teknik : Jurnal Ilmiah
Wahyu Nur Achmadin
Universitas PGRI Argopuro Jember
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Astronomy Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 23 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : Journal of Applied Statistics, Mathematics, and Data Science

 1 
Peramalan Nilai Impor Migas Indonesia Tahun 2023 dengan Metode Arima Non-Musiman Wahyu Nur Achmadin; Laeliyatul Hasanah
ESTIMATOR : Journal of Applied Statistics, Mathematics, and Data Science Vol. 1 No. 1 (2023)
Publisher : Program Studi Statistika Universitas PGRI Argopuro Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31537/estimator.v1i1.1177

Abstract

Telah dilakukan penelitian mengenai peramalan impor migas Indonesia Tahun 2023 dengan metode ARIMA Non-Musiman. Data diperoleh dari Badan Puat Statistik yang digunakan untuk meramalkan 5 periode ke depan (yang pada bulan mei 2023 – september 2023). Adapun metode yang digunakan adalah metode ARIMA non-musiman. Dari metode tersebut didapatkan kemungkinan model ARIMA terbaik adalah model ARIMA (1,1,1). Berdasarkan hasil yang diperoleh, peramalan nilai impor migas Indonesia selama 5 periode, yakni pada bulan mei 2023 dimungkinkan impor migas mencapai 497146213 US$, pada bulan juni 2023 dimungkinkan impor migas mencapai 492835091 US$, pada bulan juli 2023 dimungkinkan impor migas mencapai 489430632 US$, pada bulan agustus 2023 dimungkinkan impor migas mencapai 486742157 US$, dan pada bulan september 2023 dimungkinkan impor migas mencapai 484619089US$.
Autokorelasi Spasial pada Sebaran Tenaga Kesehatan Perawat dan Tenaga Farmasi di Jawa Timur Achmadin, Wahyu Nur; Mashitasari, Dewi; Wulandari, Vebi; Fatimah, Fita
ESTIMATOR : Journal of Applied Statistics, Mathematics, and Data Science Vol. 2 No. 2 (2024):
Publisher : Program Studi Statistika Universitas PGRI Argopuro Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31537/estimator.v2i2.2136

Abstract

Distribusi tenaga kesehatan, seperti perawat dan tenaga farmasi, merupakan salah satu indikator penting dalam menentukan kualitas pelayanan kesehatan suatu wilayah. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola distribusi tenaga kesehatan di Jawa Timur pada tahun 2023 menggunakan metode analisis spasial K-Nearest Neighbors (KNN) dan indeks Moran. Data yang digunakan bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Jawa Timur. Hasil analisis menunjukkan adanya ketimpangan signifikan dalam distribusi tenaga kesehatan antara wilayah perkotaan dan pedesaan. Wilayah perkotaan, seperti Surabaya dan Sidoarjo, cenderung memiliki konsentrasi tenaga kesehatan yang tinggi (High-High cluster), sementara wilayah terpencil, seperti Sumenep dan Trenggalek, termasuk dalam kategori konsentrasi rendah (Low-Low cluster). Analisis indeks Moran mengungkapkan bahwa sebagian besar wilayah memiliki pola distribusi tenaga kesehatan yang tidak signifikan secara spasial.
ANALISIS RMSE DALAM HOLT-WINTERS EXPONENTIAL SMOOTHING METHODS PADA FORECASTING EKSPOR MIGAS PROVINSI JAWA TIMUR Aprilia, Ira; Achmadin, Wahyu Nur; Masruroh, Zuwidatul; Ghofur, Abdul
ESTIMATOR : Journal of Applied Statistics, Mathematics, and Data Science Vol. 2 No. 1 (2024)
Publisher : Program Studi Statistika Universitas PGRI Argopuro Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31537/estimator.v2i1.1911

Abstract

Penelitian ini dimulai dengan memvisualisasikan semua data dalam bentuk grafik untuk memudahkan analisis lebih lanjut. Data yang digunakan adalah nilai ekspor minyak dan gas (migas) Provinsi Jawa Timur dari Januari 2021 hingga Desember 2023, dengan pencatatan bulanan. Analisis ini menyoroti pentingnya mempertimbangkan faktor musiman dalam peramalan untuk memahami dinamika data dengan lebih baik. Grafik ini menampilkan pola fluktuatif yang terlihat dalam data, dengan nilai yang naik-turun tidak stabil, yang disebabkan oleh pengaruh musiman yang terjadi setiap bulan. Dalam forecasting, struktur utama terdiri dari level, tren, musiman, dan forecast. Penelitian ini menggunakan persamaan yang telah ditentukan untuk menghitung level dan tren dari data time series tersebut. Penggunaan parameter ?, ?, dan ?, yang bersifat arbitrer, diteliti dalam rentang nilai (0,1 – 0,5) untuk menentukan kombinasi yang optimal. Setelah melakukan perhitungan, evaluasi dilakukan terhadap nilai error, dengan menghitung Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Square Error (RMSE). Tabel-tabel RMSE menunjukkan hasil dari berbagai kombinasi beta dan gamma dengan konstanta ? yang berbeda, menyoroti pentingnya pemilihan parameter yang tepat untuk meningkatkan akurasi model peramalan. Analisis ini juga menunjukkan bahwa nilai RMSE cenderung meningkat seiring dengan nilai ? yang lebih tinggi, mengindikasikan bahwa bobot yang lebih besar pada data terbaru dapat meningkatkan kesalahan prediksi. Selain itu, variasi signifikan dalam RMSE antara kombinasi beta dan gamma menunjukkan bahwa eksperimen untuk menemukan kombinasi yang optimal dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Dalam penelitian ini, pemilihan kombinasi beta dan gamma yang menghasilkan RMSE terendah menjadi fokus utama dalam mengoptimalkan model peramalan. Hasil peramalan untuk periode mendatang juga dipresentasikan, memberikan gambaran tentang prediksi nilai ekspor migas di Provinsi Jawa Timur selama 12 bulan ke depan.
Co-Authors Abdillah, Hartawan Abdul Ghofur Adi Mulyadi Agung B S Utomo Agung Bambang Setio Utomo Agung Bambang Setio Utomo Agus Cahyono Ahlan Ahlan Ahmad Fauzan Alief Muhammad Aprilia, Ira Ary Analisa Rahma Audia Dwi Retno Wulandari Dani Hari Tunggal Prasetiyo Defriatno, Mawan Eko Dewi Mashitasari Dewi, Indah Noor Dwi Kusuma Djoko Wahyudi Djoko Wahyudi Dwi Agustin Retnowardani Eva Kurnia Yulyawan Fita Fatimah Fita Fatimah, Fita Haris S Dyatmika Hartawan Abdillah Hermin Arista I. Setiawan Ikhsan Setiawan Ikhsan Setiawan Indah Noor Dwi Kusuma Dewi Indah Noor Dwi Kusuma Dewi Indro Wicaksono Jibril Maulana Laeliyatul Hasanah Linda Kurnia Supraptiningsih Mas Ahmad Baihaqi Mashitasari, Dewi Masruroh, Zuwidatul Prastowo Murti Roisul Amin, Muhammad Muhammad Zainal Siti Masluha Swari, Utami Ratna Utami Ratna Swari Utami Ratna Swari Utami Ratna Swari Wulandari, Vebi Zuwidatul Masruroh