Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Pythagoras: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Zeta - Math Journal
Marbun, Barnabas Anthony Philbert
Unknown Affiliation
Education Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Penentuan Kategori Kelulusan Mahasiswa Menggunakan Metode Analisis Diskriminan Nurdin, Nabila; Aulia, Niswa Faizah; Ramadhani, Maulana Syah Putra; Marbun, Barnabas Anthony Philbert; Amelia, Dita; Mardianto, M. Fariz Fadillah; Ana, Elly
Zeta - Math Journal Vol 9 No 1 (2024): Mei
Publisher : Universitas Islam Madura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31102/zeta.2024.9.1.31-40

Abstract

Kelulusan tepat waktu merupakan salah satu cara menilai kualitas sebuah perguruan tinggi. Artikel ini membahas penerapan analisis diskriminan dalam menentukan kelulusan mahasiswa dengan mempertimbangkan lima indikator utama, yaitu Indeks Prestasi Kumulatif (IPK), Pelatihan Pengembangan Diri (PPD), Prestasi, Kegiatan Organisasi (KO), dan Forum Komunikasi Kampus (FKK). Dengan menganalisis data historis, penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi kontribusi dari masing-masing indikator terhadap kecepatan lulus mahasiswa. Hasil analisis menunjukkan bahwa ada perbedaan signifikan antara kelompok responden yang lulus cepat dan tidak lulus cepat dengan indikator IPK sebagai variabel paling efisien dalam membedakan kedua kelompok tersebut. Fungsi diskriminan yang dihasilkan mempunyai nilai ketepatan klasifikasi sebesar 73,3%, sehingga dapat digunakan untuk pengklasifikasian kategori kelulusan. Hasil analisis dapat memberikan wawasan mendalam tentang peran dari setiap indikator, membantu mahasiswa agar lebih fokus dalam meningkatkan IPK, dan memungkinkan institusi pendidikan untuk mengembangkan strategi yang lebih efektif dalam mendukung mahasiswa menuju kelulusan. Pendekatan analisis diskriminan pada lima indikator ini membuka pintu bagi perbaikan kontinu dalam sistem evaluasi kelulusan, menciptakan landasan bagi kebijakan pendidikan yang berorientasi pada hasil dan memberikan dampak positif pada kualitas Pendidikan.
Comparative Analysis of Local Polynomial Regression and ARIMA in Predicting Indonesian Benchmark Coal Price Mahadesyawardani, Arinda; Maulidya, Utsna Rosalin; Marbun, Barnabas Anthony Philbert; Pratama, Fachriza Yosa; Chamidah, Nur
PYTHAGORAS Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 19 No. 1: June 2024
Publisher : Department of Mathematics Education, Faculty of Mathematics and Natural Sciences, UNY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21831/pythagoras.v19i1.74889

Abstract

As one of the world's biggest coal producers, it is essential for Indonesia to follow the trend of benchmark coal price fluctuations for any future possibilities. This study compared two methods of forecasting benchmark coal prices to evaluate the accuracy of the predictions used a nonparametric regression based on the local polynomial estimator and a parametric ARIMA method. Local polynomial analysis obtained a MAPE of 2.929278% using a CV method based on optimal bandwidth of 5.06 at order 2 with a cosine kernel, which means highly accurate forecasting accuracy. As for the ARIMA analysis, the data does not meet the assumption of normality, but forecasting is still continued with the best model ARIMA (1,2,1) model so that the MAPE is 12.6327%, which means good forecasting accuracy. Therefore in this study, the use of nonparametric regression methods using local polynomial estimators on data with non-normal distribution are more suitable to obtain accurate prediction results.
Co-Authors Aulia, Niswa Faizah Dita Amelia Elly Ana M. Fariz Fadillah Mardianto Mahadesyawardani, Arinda Maulidya, Utsna Rosalin Nur Chamidah Nurdin, Nabila Pratama, Fachriza Yosa Ramadhani, Maulana Syah Putra