Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.882
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Leibniz: Jurnal Matematika Jurnal Sains dan Teknologi Journal of Community Empowerment
Puce Angreni
Institut Sains Dan Teknologi Nahdlatul Ulama Bali
Aerospace Engineering Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Automotive Engineering Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Dentistry Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Medicine & Pharmacology Nursing Public Health Veterinary

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
Application of ARIMA to Curly Red Chili Prices in Bengkulu City Melda Juliza; Puce Angreni
INSOLOGI: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 2 No. 2 (2023): April 2023
Publisher : Yayasan Literasi Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55123/insologi.v2i2.1871

Abstract

Curly red chili in Bengkulu City often experiences price fluctuations from time to time. These price fluctuations are sometimes very extreme, causing public unrest both for food processing industry entrepreneurs and for daily household needs. Therefore, this study uses time series techniques to predict the price of curly red chili in Bengkulu City. This study discusses chili price forecasting using the Box-Jenkins ARIMA model based on curly red chili price data in Bengkulu City from 03 October 2022 to 28 February 2023. This research aims to look at the accuracy of the best model for curly red chili prices in Bengkulu city for the ARIMA model based on ACF & PACF criteria with autocorrelation coefficient values, and the smallest AIC criteria with the auto.arima function in R software. Next, forecast the price of curly red chili in Bengkulu City for the next period with the ARIMA model based on the best criteria obtained. Based on the ADF test, it can be seen that the data is not stationary so the data differencing process is carried out. The analysis results show that the best ARIMA model for curly red chili price data in Bengkulu City is the automatic ARIMA model with the smallest AIC criteria using the auto.arima function with the value of RMSE is 4197.7. The ARIMA model that is formed is the ARIMA (1,1,1) model. Next, the results of forecasting the price of curly red chili for Bengkulu City obtained based on the ARIMA (1,1,1) on 01 March 2023 is Rp 41,700.
Comparison of Methods ARIMA and MAR Models with MODWT Decomposition on Non-Stationary Data Angreni, Puce; Melda Juliza
INSOLOGI: Jurnal Sains dan Teknologi Vol. 2 No. 2 (2023): April 2023
Publisher : Yayasan Literasi Sains Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55123/insologi.v2i2.1888

Abstract

The forecasting methods used in this study are Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) and Multiscale Autoregressive (MAR). The ARIMA model does not include predictor variables in the model. The MAR model is a model that performs the transformation process using wavelets. The MAR model adopts an autoregressive time series (AR) model with wavelet coefficients and scale coefficients as predictors. The wavelet coefficient and scale are obtained by decomposition using Maximal Overlap Discrete Wavelet Transformation (MODWT). MODWT functions to describe data based on the level of each wavelet filter. This study aims to determine the best forecasting model using ARIMA and MAR models. The time series data used in this study is data on the rupiah exchange rate against the US dollar. Data on the rupiah exchange rate against the US Dollar for 2019-2020 is non-stationary data, so the ARIMA and MAR models can be used in this study.
PELATIHAN SOFTWARE R UNTUK ANALISIS DESKRIPTIF SEBAGAI UPAYA PENINGKATAN KEMAMPUAN GURU DALAM OLAH DATA Juliza, Melda; Angreni, Puce
Journal of Community Empowerment Vol. 1 No. 1 (2023): Inovasi dan Kolaborasi dalam Peningkatan Kapasitas Pendidikan, Teknologi, dan P
Publisher : UPP FKIP UNIB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33369/jacom.v1i1.26781

Abstract

Kegiatan pengabdian masyarakat ini dilakukan dengan upaya untuk memperbaharui pengetahuan dan wawasan para guru dalam meningkatkan kemampuan teknologi dimasa sekarang. Terutama dalam hal aplikasi selain Microsoft Office Excel pendukung pembelajaran dan tugas guru, khususnya dalam penyajian data. Oleh karena itu, kegiatan pelatihan pengabdian masyarakat ini difokuskan untuk meningkatkan kemampuan guru memahami konsep statistika deskriptif secara tepat, khususnya dalam penyajian data menggunakan software R. Tujuan diadakan pelatihan ini supaya dewan guru SMK 5 Kaur memiliki kemampuan dalam mengoperasikan aplikasi R dalam analisis deskriptif. Adapun manfaat pelatihan analisis data statistika menggunakan aplikasi R bagi dewan guru diantaranya adalah mengetahui cara menjalankan aplikasi R, memanggil data dari excel pada aplikasi R, dan melakukan analisis deskriptif menggunakan aplikasi R. Metode pelaksanaan kegiatan pengabdian dengan ceramah dan praktek. Kegiatan pelatihan meliputi pemaparan materi dilanjutkan dengan praktek. Harapannya, Hasil kegiatan ini diharapkan bermanfaat bagi dewan guru SMK 5 Kaur, sehingga lebih aktif dan produktif dalam menunjang tugas pokok dan fungsinya.
PELATIHAN PENGENALAN APLIKASI SPSS DALAM PEMBELAJARAN MATEMATIKA Angreni, Puce; Juliza, Melda
Journal of Community Empowerment Vol. 1 No. 1 (2023): Inovasi dan Kolaborasi dalam Peningkatan Kapasitas Pendidikan, Teknologi, dan P
Publisher : UPP FKIP UNIB

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33369/jacom.v1i1.26806

Abstract

Pengabdian Masyarakat merupakan kegiatan interaktif yang memberi kesempatan kepada pendidik untuk belajar dan bekerja bersama dengan masyarakat. Tugas pendampingan terhadap apa yang dibutuhkan oleh masyarakat dalam menghadapi problem sosial yang ada di tengah-tengah mereka. Selama ini, kegiatan pengabadian masyarakat diprogramkan sebagai proses pembelajaran hidup bermasyarakat. Pada kegiatan pengabdian pada masyarakat ini akan mengimplementasikan kompetensi keilmuan yang dimiliki agar memberikan manfaat bagi masyarakat, dimana kegiatan ini dilakukkan dalam bentuk pelatihan dalam pemanfaatan teknologi informasi dalam pengolahan data yang bertujuan memberikan pengetahuan dan keterampilan bagi para guru dan siswa SMPIT Kota Bengkulu. Metode yang digunakan dalam kegiatan ini adalah ceramah dan praktik. Kegiatan ini bertujuan, melakukan pelatihan penyajian data menggunakan program SPSS. Hasil Pelatihan dengan melakukan kegiatan yang telah direncanakan dengan pemaparan materi dan praktik langsung terkait dengan penyajian data. Setelah mengadakan kegiatan pengabdian ini maka dapat disimpulkan menambahnya pengetahuan dan skill siswa/i dan guru SMPIT Kota Bengkulu terkait pengolahan data dan penyajian data menggunakan program SPSS pada pembelajaran matematika. Dimana pembelajaran matematika ini memiliki hitungan yang rumit dengan grafik serta gambar yang berdimensi tiga yang memerlukan media visual dalam menyelesaikan persoalan perhitungan matematika dan sebagian siswa di sekolah tersebut beranggapan bahwa materi statistika sangat rumit terutama pada proses analisis data yang memerlukan ketelitian serta kecermatan dalam perhitungannya.
Comparison of Geographically Weighted Regression with Adaptive Gaussian and Bisquare Kernel on Open Unemployment Rate in Riau Islands Widya Reza; Buan, Febrya Christin Handayani; Puce Angreni
Leibniz: Jurnal Matematika Vol. 6 No. 01 (2026): Leibniz: Jurnal Matematika
Publisher : Program Studi Matematika - Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas San Pedro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59632/leibniz.v6i01.705

Abstract

Regression analysis is an analysis to determine the relationship and influence of independent variables on the dependent variable. If the data has a spatial relationship, this analysis has the potential to produce a less accurate model because the regression analysis ignores the influence of the location. One of the data indicated to have a spatial relationship is the open unemployment rate. One spatial analysis that can be used to accommodate spatial relationships is the Geographically Weighted Regression (GWR) model. In the GWR model, a spatial weighting matrix is required whose size depends on the proximity between locations. In this study, two spatial weighting matrix were used: Adaptive Gaussian Kernel and Adaptive Bisquare Kernel. Based on the results of the analysis, it is known that the factors influencing the open unemployment rate in the Riau Islands in 2024 at several locations are the human development index, Economic Growth, and Minimum Wages by Regency/City. Based on the R2 value and AIC value, the best spatial weight matrix produced is the Adaptive Bisquare Kernel weighting function with an R2 value of 93.32% and an AIC value of 15.2835.
Co-Authors Febrya Christin Handayani Buan Melda Juliza Widya Reza