Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
6.35
P-Index
This Author published in this journals
All Journal AKSIOMA: Jurnal Program Studi Pendidikan Matematika Transformasi: Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Elemen E-Dimas: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat HISTOGRAM: Jurnal Pendidikan Matematika Jurnal Abdimas BSI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Indonesian Journal of Science and Mathematics Education Unisda Journal of Mathematics and Computer Science (UJMC) IRJE (Indonesian Research Journal in Education) Buana Matematika : Jurnal Ilmiah Matematika dan Pendidikan Matematika Martabe : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat JEMST: Journal of Education in Mathematics, Science, and Technology JPM : Jurnal Pendidikan Matematika Dedication : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Absis : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika Jurnal Abdi Insani SEPREN: Journal of Mathematics Education and Applied Range : Jurnal Pendidikan Matematika Jurnal Statistika dan Matematika (Statmat) Journal of Science and Technology MATH-EDU: Jurnal Ilmu Pendidikan Matematika Fraktal: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Edumatica: Jurnal Pendidikan Matematika Dedication : Jurnal Pengabdian Masyarakat IndoMath: Indonesia Mathematics Education Mathematical Journal of Modelling and Forecasting Journal of Mathematics Theory and Applications
Cecilia Novianti Salsinha
Program Studi Pendidikan Matematika, Universitas Timor
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Health Professions Immunology & microbiology Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Social Sciences Other

Published : 51 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : Journal of Mathematics Theory and Applications

 1 
Pengaruh Kecepatan Tinggi dan Mengkonssumsi Minuman Beralkohol Terhadap Kecelakaan Lalu Lintas di Kabupaten Malaka: bahasa indonesia Agustina Hoar; Eva Binsasi; Cecilia Novianti Salsinha
Journal of Mathematics Theory and Applications Vol. 2 No. 1 (2023): Edisi Oktober 2023
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Timor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32938/j-math.v2i1.5079

Abstract

ABSTRAK Kecelakaan lalu lintas adalah suatu peristiwa di jalan raya tidak diduga dan tidak disengaja melibatkan kendaraan dengan atau tanpa pengguna jalan lain yang mengakibatkan korban. Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji pengaruh kecepatan tinggi dan mengkonsumsi minuman beralkohol terhadap kecelakaan lalu lintas di Kabupaten Malaka. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan datanya kecepatan tinggi, mengkonsumsi minuman beraalkohol dan kecelakaan lalu lint ABSTRAK Kecelakaan lalu lintas adalah suatu peristiwa di jalan raya tidak diduga dan tidak disengaja melibatkan kendaraan dengan atau tanpa pengguna jalan lain yang mengakibatkan korban. Penelitian ini dilakukan untuk mengkaji pengaruh kecepatan tinggi dan mengkonsumsi minuman beralkohol terhadap kecelakaan lalu lintas di Kabupaten Malaka. Penelitian ini merupakan penelitian kuantitatif dengan datanya kecepatan tinggi, mengkonsumsi minuman beraalkohol dan kecelakaan lalu lintas. Berdasarkan kriteria yang telah ditentukan maka sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kecelakaan lalu lintas yang terjadi di Kabupaten Malaka selama 24 bulan yaitu tahun 2021 dan 2022, pengambilan data di lakukan pada bulan mei dan juni tahun 2023. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linear berganda. Hasil penelitian menunjukan bahwa kecepatan tinggi dan mengkonsumsi minuman beralkohol masing-masing berpengaruh terhadap kecelakaan lalu lintas dengan besar pengaruh 60.8% dan 75.5%. Hasil uji regresi linear berganda diperoleh model regresi Y= 0,141 + 1,206 + 1,273 nilai 143,361 > nilai 3,493, sehingga disimpulkan bahwa kecepatan tinggi dan mengkonsumsi minuman beralkohol secara bersama-sama berpengaruh terhadap kecelakaan lalu lintas dengan besar pengaruhnya adalah 93.2%. Kata kunci : Kecepatan tinggi, Mengkonsumsi minuman beralkohol, Kecelakaan lalu lintasas. Berdasarkan kriteria yang telah ditentukan maka sampel yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kecelakaan lalu lintas yang terjadi di Kabupaten Malaka selama 24 bulan yaitu tahun 2021 dan 2022, pengambilan data di lakukan pada bulan mei dan juni tahun 2023. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linear berganda. Hasil penelitian menunjukan bahwa kecepatan tinggi dan mengkonsumsi minuman beralkohol masing-masing berpengaruh terhadap kecelakaan lalu lintas dengan besar pengaruh 60.8% dan 75.5%. Hasil uji regresi linear berganda diperoleh model regresi Y= 0,141 + 1,206 + 1,273 nilai 143,361 > nilai 3,493, sehingga disimpulkan bahwa kecepatan tinggi dan mengkonsumsi minuman beralkohol secara bersama-sama berpengaruh terhadap kecelakaan lalu lintas dengan besar pengaruhnya adalah 93.2%. Kata kunci : Kecepatan tinggi, Mengkonsumsi minuman beralkohol, Kecelakaan lalu lintas
Bentuk Distribusi Jumlah Kasus Covid-19 Di Kabupaten Timor Tengah Utara Marcelina Nikola De Albergati Luty; Eva Binsasi; Cecilia Novianti Salsinha
Journal of Mathematics Theory and Applications Vol. 3 No. 1 (2024): Edisi Oktober 2024
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Timor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32938/j-math.v3i1.6422

Abstract

Corona Virus Disease (Covid-19) is an infectious disease that attacks the respiratory system caused by Severe Acute Respiratory Syndrome Coronavirus 2 (SARS-CoV-2) which was discovered at the end of December 2019 in Wuhan City, Hubei Province, China. In Indonesia, the first Covid-19 case was discovered on March 2 2020. The number of Covid-19 cases in Indonesia continued to increase over time, until it spread very quickly throughout the region, including North Central Timor Regency (TTU) based on data obtained from the District Health Office. TTU's number of Covid-19 cases continues to increase every day until December 2021. The aim of this research is to find out the form of distribution that corresponds to data on the number of Covid-19 cases in TTU Regency. This type of research is quantitative research. The data used is data on the number of Covid-19 cases for July 2020-December 2021 obtained from the TTU District Health Service Office. This research uses the distribution fitting method and parameter estimation using the Maximum Loglikelihood Estimation (MLE) method. The research results show that a suitable distribution for data on the number of Covid-19 cases is a Poisson distribution with the same average parameter λ = 9.073771.
Prediksi Harga Bitcoin Menggunakan Metode ARIMA Ebenhasier Liunokas; Kresentius Iku Kobesi; Cecilia Novianti Salsinha
Journal of Mathematics Theory and Applications Vol. 2 No. 2 (2024): Edisi April 2024
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Timor

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32938/j-math.v2i2.7699

Abstract

This study aims to predict bitcoin prices using the time series method. One of the time series methods used is the ARIMA model. The data used is secondary data obtained from the site https://finance.yahoo.com in the form of monthly closing price data. Monthly closing price data starting from August 2017 to July 2022 totaling 60 data. The data obtained is used to predict bitcoin prices for the next 10 months, namely August 2022 to May 2023. The results show that the ARIMA(0,2,2) model is the best model chosen. The prediction results using the ARIMA model (0,2,2) for August 2022 to May 2023 are 25,674.46; 26018.57; 26,362.68; 26,706.79; 27050.90; 27,395.01; 27,739.13; 28083.24; 28,427.35 and 28,771.46. The results of this prediction show that the price of bitcoin will increase and the difference between the actual price and the predicted results is not much different from the actual data on the price of bitcoin.
PEMODELAN ARMA UNTUK PERAMALAN PENJUALAN BOLPOIN PADA CV. CHAVA GRUP CABANG KEFAMENANU: Indonesia Kolloh, Fanda Apriani; Binsasi, Eva; Salsinha, Cecilia; Liunokas, Ebenhaiser
Journal of Mathematics Theory and Applications Vol. 4 No. 1 (2025): Edisi Oktober 2025
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Timor

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

Abstract

Pengelolaan persediaan yang efektif memerlukan peramalan permintaan yang akurat, khususnya pada perusahaan pemasok alat tulis kantor. CV. Chava Grup Cabang Kefamenanu merupakan salah satu perusahaan yang menghadapi fluktuasi permintaan bolpoin dari waktu ke waktu. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan model Autoregressive Moving Average (ARMA) dalam meramalkan penjualan bolpoin sebagai dasar perencanaan persediaan. Data yang digunakan adalah data penjualan bolpoin harian selama periode Juni 2022 hingga Mei 2023 sebanyak 288 observasi. Analisis dilakukan menggunakan pendekatan deret waktu dengan bantuan perangkat lunak R. Hasil uji stasioneritas menunjukkan bahwa data bersifat stasioner sehingga dapat dimodelkan menggunakan ARMA. Berdasarkan kriteria Akaike Information Criterion (AIC) dan uji diagnostik residual, model terbaik yang diperoleh adalah ARMA(3,3). Model tersebut digunakan untuk melakukan peramalan penjualan bolpoin selama 30 hari ke depan. Hasil peramalan menunjukkan bahwa penjualan bolpoin cenderung berfluktuasi pada periode tertentu tanpa pola tren yang jelas. Temuan ini diharapkan dapat menjadi bahan pertimbangan bagi perusahaan dalam merencanakan persediaan bolpoin secara lebih optimal dan berbasis data.
Co-Authors Agustina Hoar Agustinus Giovandi Laki Amsikan Stanislaus Andhy Rudhito, Marcellinus Anunut, Ardi Plasidus Bano, Elinora Naikteas Bees, Nene Lodiana Bete, Elviana Bete, Hendrika Binsasi, Eva Bone, Dominifridus Chatarina Enny Murwaningtyas Deda, Yohanis Ndapa Dina Timutang Dominifridus Bone Ebenhasier Liunokas Eduardus Beo Seso Delvion Eva Binsasi Farida Daniel Fitriani Fitriani Fitriani Fitriani Gotlif Onirca Sina Hall, Eric Steven Hendrika Yeni Meti Hermina Disnawati, Hermina Hijriani, Lailin Hijriani, Lailin Hongki Julie Januario Pareira Jeniana Martha Prima Asa Julita Clarita Bete Kasa, Andreas Roberto Kolloh, Fanda Apriani Kresentius Iku Kobesi Liunokas, Ebenhaiser Mada, Grandianus Maifa, Talisadika Serrisanti Marcelina Nikola De Albergati Luty Marcellinus Andhy Rudhito Margareta Rodrigues Gomes Maria Alfiado Leu Maria Naimnule Mau, Maria Sensiana Meiva M. L. Siahaan Melissa Aeudia Daullu Minanur Rohman mone, ferdinandus Mun, Beatrix Farena Naimnule, Maria Nifu, Martha Marsela Oktovianus Mamoh Sanbein, Anita Fanu Selestina Nahak Semuel Ibrahim Amalo Siahaan, Meiva Marthaulina Lestari Simamarta, Justin Eduardo Simarmata, Justin Eduardo Solo, Prudensius Manek Maria Fransiska Venidora Stanislaus Amsikan Stanislaus, Amsikan Sulasri Suddin Tefa, Maria Angela Christin Timutang, Moses Wua Laja, Yosepha Patricia Yakoba Yusina Muanley Yeni Rafita Sihombing Yohanes Jefrianus Kehi Yovita Alves Amsikan Zulkaidah Nur Ahzan