Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.276
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Gizi dan Kesehatan Indonesia Jurnal Matematika, Komputasi dan Statistika Amal Ilmiah: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Bakti Cendekia (Jurnal Ilmiah Multi Disiplin)
Alfian Alfian
Program Studi Matematika, Fakultas Matematika Dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Halu Oleo, Kendari
Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering Environmental Science Mathematics Public Health Social Sciences

Published : 15 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 15 Documents
Search

 1   2 
PENGOPTIMALAN LOKET PEMBAYARAN (KASIR) DI TUMAKA MART KOTA KENDARI MENERAPKAN SISTEM ANTRIAN MODEL MULTI CHANEL SINGLE PHASE (M/M/c): SISTEM ANTRIAN MODEL MULTI CHANEL SINGLE PHASE Isma Indriyana; La Pimpi; Alfian; Lilis Laome; Aswani
Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika Vol. 4 No. 2 (2024): Mei-Agustus
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Halu Oleo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33772/jmks.v4i2.90

Abstract

Tingkat kepuasan pelanggan merupakan faktor penting yang perlu diperhatikan oleh pihak pengelola usaha. Terjadinya keseimbangan antara tingkat kedatangan dan tingkat pelayanan , yang ditunjang oleh fasilitas pemberi layanan atau kasir yang memadai atau memenuhi kondisi steady state, merupakan harapan setiap pelanggan. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan utama untuk mendapatkan jumlah server atau fasilitas pemberi layanan (kasir) yang optimal berdasarkan model antrian Multi Chanel Single Phase (M/M/c), yang dapat diterapkan di Tumaka Mart Kota Kendari. Pola kedatangan pelanggan di Tumaka Mart Kota Kendari mengikuti distribusi Poisson, sedangkan data waktu pelayanan pelanggan di Tumaka Mart Kota Kendari mengikuti distribusi Ekspoinensial. Model antrian M/M/4, M/M/3 dan M/M/2 direkomendasikan untuk dapat diterapkan di Tumaka Mart Kota Kendari pada waktu siang hari (pukul: 13.00-15.00). Selanjutnya, model antrian M/M/4 dan M/M/3 direkomendasikan untuk dapat diterapkan di Tumaka Mart Kota Kendari pada malam hari (pukul: 18.00-20.00).
KOMPARASI ANTARA METODE DEKOMPOSISI DAN WINTERS’S EXPONENTIAL SMOOTHING DALAM PERAMALAN PEREDARAN JUMLAH UANG KARTAL DI INDONESIA: Metode Dekomposisi dan Winters’s Exponential Smoothing dalam Peramalan Peredaran Jumlah Uang Kartal di Indonesia Ni Luh Esty Andjasari; Norma Muhtar; La Pimpi; La Gubu; Alfian; Ruslan
Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika Vol. 4 No. 2 (2024): Mei-Agustus
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Halu Oleo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33772/jmks.v4i2.101

Abstract

Untuk mengetahui hasil estimasi dan peramalan jumlah peredaran uang kartal di Indonesia dengan menggunakan metode dekomposisi dan winter’s exponential smoothing serta mengetahui komparasi tingkat akurasi metode dekomposisi dan winter’s exponential smoothing dalam mengestimasi dan meramalkan jumlah peredaran uang kartal di Indonesia. Data yang digunakan adalah data jumlah peredaran uang kartal di Indonesia bulan Januari 2018 hingga bulan Desember 2022. Analisis menggunakan metode dekomposisi meliputi komponen trend, siklus, musiman, dan error kemudian menjumlahkan nilai dari komponen-komponen tersebut. Sedangkan metode winter’s exponential smoothing merupakan metode peramalan melalui proses pemulusan (smoothing) pada data yang memuat trend dan musiman dengan menggunakan tiga parameter pemulus yaitu alpha beta dan gamma . Metode terbaik untuk meramalkan jumlah peredaran uang kartal di Indonesia adalah metode dekomposisi, karena memiliki nilai kesalahan peramalan lebih kecil dibandingkan metode winter’s exponential smoothing yaitu nilai MAPE sebesar 1,684%.
PENCOCOKAN DATA (DATA FITTING) DALAM MENENTUKAN PARAMETER FUNGSI LOGISTIK SEBAGAI POLA PERTUMBUHAN BIOMASSA IKAN : PENCOCOKAN FUNGSI LOGISTIK SEBAGAI POLA PERTUMBUHAN BIOMASSA IKAN Hardin Sukiyatno; Norma Muhtar; Muhammad Kabil Djafar; Edi Cahyono; Alfian
Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika Vol. 4 No. 2 (2024): Mei-Agustus
Publisher : Jurusan Matematika FMIPA Universitas Halu Oleo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33772/jmks.v4i2.102

Abstract

Model pertumbuhan logistik merupakan salah satu model matematika yang sangat menarik untuk dipelajari dan terus dikaji dikarenakan masalah yang berkaitan dengan pertumbuhan populasi selalu mengalami perkembangan dan perubahan seiring dengan berjalannya waktu sehingga banyak menarik perhatian para peneliti untuk terus mengkaji, mengembangkan dan bahkan memodifikasi model yang berkaitan dengan masalah petumbuhan populasi dalam model logistik. Penelitian ini berfokus pada aspek penentuan parameter fungsi logistik, yaitu terkait tentang pencocokan data pertumbuhan berat biomassa ikan. Pencocokan data (Data Fitting) merupakan suatu proses menemukan parameter fungsi matematika atau model statistik yang paling baik untuk mewakili pola atau tren dalam kumpulan data. Tujuan penelitian ini adalah untuk memperoleh tren fungsi logistik dari data pertumbuhan berat biomassa ikan. Penentuan parameter fungsi logistik dicari dengan menggunakam metode kuadrat terkecil. Tujuan metode ini adalah untuk menemukan nilai parameter fungsi logistik, yaitu parameter dan yang paling sesuai dengan data pertumbuhan berat biomassa ikan. Hasil analisis metode ini menghasilkan persamaan non-linear yang sulit diselesaikan secara analitik melainkan dengan penyelesaian secara numerik. Penyelesaian tersebut dijalankan dengan bantuan sofware maple, sehingga diperoleh nilai parameter dan
Optimalisasi Kompetensi Statistik Dasar Guru Melalui Pengolahan Data Berbasis Microsoft Excel Asrul Sani; Aswani Aswani; Alfian Alfian; Rahmad Prajono
Amal Ilmiah: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Vol. 7 No. 2 (2026): Edisi Juli 2026
Publisher : FKIP Universitas Halu Oleo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36709/amalilmiah.v7i2.823

Abstract

Kemampuan mengolah data hasil belajar merupakan kompetensi penting bagi guru dalam mendukung evaluasi pembelajaran berbasis data. Kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini bertujuan meningkatkan pemahaman dan keterampilan guru SMP dalam menerapkan statistik dasar melalui pengolahan data berbasis Microsoft Excel. Kegiatan dilaksanakan kepada 20 guru melalui pelatihan dan pendampingan yang mencakup pengelolaan data, visualisasi data, analisis statistik dasar, dan interpretasi hasil analisis. Efektivitas kegiatan dievaluasi menggunakan pretest dan posttest. Hasil menunjukkan adanya peningkatan kompetensi peserta, ditandai dengan meningkatnya proporsi peserta yang sangat paham terhadap statistik dasar dari 30% menjadi 75% serta menurunnya peserta yang tidak paham dari 25% menjadi 0%. Pada aspek keterampilan penggunaan Microsoft Excel, peserta yang mampu mengolah data meningkat dari 25% menjadi 60%, sedangkan kategori tidak mampu menurun dari 50% menjadi 10%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa pelatihan efektif dalam meningkatkan kemampuan guru dalam mengolah dan menganalisis data hasil belajar. Penguasaan statistik dasar dan Microsoft Excel diharapkan dapat mendukung evaluasi pembelajaran yang lebih objektif, akurat, dan akuntabel.
PERAMALAN PERGERAKAN NILAI KURS DOLLAR AMERIKA (USD) TERHADAP RUPIAH (IDR) MENGGUNAKAN MODEL ARCH/GARCH Wildanun Dzulhijjah; Alfian; Laome Lilis
Bakti Cendekia Vol. 2 No. 2 (2025): JULI - DESEMBER
Publisher : Ikatan Cendekiawan Hindu Indonesia Regional Sulawesi Tenggara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Peramalan merupakan sebuah metode untuk memprediksi kejadian di masa depan dengan menggunakan data-data yang telah terangkum dari masa sebelumnya. Dilakukannya peramalan bertujuan sebagai dasar dalam membuat keputusan yang tepat dan mengantisipasi permasalahan yang akan datang. Metode analisis untuk melakukan peramalan diantaranya yaitu analisis runtun waktu dengan model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Model tersebut didasari dengan asumsi pola data yang stasioner dan homoskedastisitas. Jika model tidak memenuhi asumsi homoskedastisitas maka model-model runtun waktu tersebut dikatakan terjadi heteroskedastisitas. Pada permasalahan ini, diperoleh solusi dengan estimasi model lanjutan dengan pemodelan ARCH/GARCH. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk memperoleh model dari data nilai kurs Rupiah (USD) terhadap Dollar Amerika (USD) periode 9 Mei 2022 hingga 31 Mei 2023 menggunakan model ARCH/GARCH terbaik sehingga dapat digunakan untuk peramalan nilai kurs untuk beberapa periode selanjutnya dengan akurasi dan nilai peramalan yang mendekati nilai aktual. Berdasarkan hasil dan pembahasan pada penelitian ini, diperoleh model ARCH/GARCH terbaik adalah GARCH (2,2) Model tersebut merupakan model terbaik yang diperoleh untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas pada model ARIMA (0,1,1). Sehingga model terbaik dalam memprediksi nilai Kurs periode 9 Mei 2022 hingga 31 Mei 2023 adalah model ARIMA (0,1,1) - GARCH (2,2). Dari model tersebut, dilakukan peramalan dan diperoleh nilai MAPE sebesar yang berarti bahwa akurasi peramalan yang diperoleh adalah sekitar mendekati nilai aktual.
Co-Authors Anggita Septiawati Arman Arman Arman Aswani Aswani Aswani Edi Cahyono Gusti Ngurah Adi Wibawa Hardin Sukiyatno Ira Ernawati Isma Indriyana Jufra Kasmawati, Henny La Gubu La Ode Arsad Sani La Ode Saidi La Pimpi Laome Lilis Lilis Laome Marni Rezki Mildawati Mohammad Syadam Purwanto Muhammad Kabil Djafar Mukhsar Ni Luh Esty Andjasari Norma Muhtar Novi Rahmad Prajono Rahmalia Sahupala Reski Amelia Ridho Fajriyah Jamri Ritna Ruslan Sulmianti Wayan Somayasa Wildanun Dzulhijjah