Claim Missing Document
Check
Articles

Found 77 Documents
Search
Journal : BIMASTER

Analisis Brand Switching Konsumen Coffeeshop di Kota Pontianak dengan Metode Markov Chain Aprilianti, Aulia; Yundari, Yundari; Helmi, Helmi
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 6 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i6.103649

Abstract

Jumlah coffeeshop di Kota Pontianak terus meningkat seiring dengan perubahan gaya hidup masyarakat. Coffeeshop kini menjadi tempat bersantai, belajar, hingga bekerja. Persaingan ketat diantara pelaku usaha mendorong terjadinya perpindahan konsumen coffeeshop. Perilaku ini dapat mencerminkan rendahnya loyalitas pelanggan dan berdampak pada keberlangsungan usaha. Oleh karena itu, analisis pola perpindahan merek (brand switching) serta memprediksi perilaku pelanggan dalam jangka panjang perlu dilakukan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis perpindahan merek dan mengklasifikasi sifat-sifat rantai Markov dalam memprediksi perpindahan konsumen dalam memilih coffeeshop pada periode tertentu. Data diperoleh melalui penyebaran kuesioner secara daring kepada mahasiswa aktif Universitas Tanjungpura Pontianak dengan lima coffeeshop sebagai objek penelitian, yaitu CW, Chatting, UPZ, 5cm, dan Haruna. Penelitian ini dimulai dengan melakukan analisis statistik deskriptif, setelah itu dilakukan perhitungan matriks peluang transisi, klasifikasi state, serta menguji kestabilan dengan melakukan perkalian matriks berulang sampai diperoleh kondisi stabil. Periode pengamatan ditetapkan per minggu, dimulai pada minggu pertama bulan April 2025. Hasil analisis menunjukkan bahwa masing-masing coffeeshop mencapai keadaan tetap pada periode ke-33 yaitu pada minggu ketiga bulan November 2025. Pada periode tersebut, peluang pelanggan memilih coffeeshop CW mencapai 37.9% dan Chatting mencapai 32.9%. Nilai ini lebih tinggi dibandingkan coffeeshop Haruna sebesar 16.9%, 5cm sebesar 8.0%, dan UPZ dengan peluang terkecil sebesar 4.3%. Hasil tersebut menunjukkan bahwa distribusi pelanggan antar-coffeeshop telah mencapai pola yang stabil, yang menandakan terbentuknya keseimbangan preferensi konsumen terhadap masing-masing merek. Kecenderungan tersebut dapat dipengaruhi oleh faktor-faktor seperti suasana yang nyaman, lokasi yang strategis, serta harga yang terjangkau pada masing-masing coffeeshop.
Analisis Deret Taylor dalam Menentukan Aproksimasi Polinomial dari Suatu Fungsi Rayhannisa, Rayhannisa; Yundari, Yundari; Yudhi, Yudhi
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 6 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i6.103655

Abstract

Deret Taylor ialah representasi suatu fungsi terdiferensiasi dalam bentuk deret pangkat tak hingga di sekitar suatu titik, yang jika dipotong hingga orde tertentu menghasilkan polinomial Taylor sebagai bentuk aproksimasi fungsi. Deret Taylor memungkinkan untuk mendekati fungsi yang sulit dihitung dengan menggunakan aproksimasi polinomial. Tujuan dari aproksimasi ialah memperoleh nilai atau solusi yang mendekati nilai sebenarnya, meskipun hasil yang diperoleh tidak sepenuhnya sama sehingga menimbulkan selisih. Selisih antara nilai pendekatan dengan nilai sebenarnya inilah yang disebut sebagai error. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji teori deret Taylor dalam mencari aproksimasi polinomial serta menerapkan aproksimasi polinomial dengan menggunakan aplikasi Python. Metode yang digunakan adalah studi literatur dan verifikasi komputasi menggunakan Python untuk menentukan fungsi f (x) dan titik pusat x0, menghitung turunan hingga orde-n, mencari polinomial Taylor Pn (x), serta mengevaluasi error menggunakan bentuk sisa. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa semakin tinggi orde polinomial, error aproksimasi semakin kecil, sedangkan fungsi polinomial dapat diperoleh secara eksak pada orde yang sesuai. Fungsi dengan turunan besar seperti tan x membutuhkan orde lebih tinggi untuk mencapai ketelitian yang baik. Verifikasi menggunakan Python mempermudah perhitungan turunan, pembentukan polinomial, serta evaluasi error secara otomatis sehingga hasilnya lebih akurat dan efisien. Secara keseluruhan, deret Taylor terbukti menjadi metode sistematis yang efektif untuk aproksimasi fungsi, serta integrasi dengan Python memperkuat aspek kecepatan dan ketepatan perhitungan.
Penerapan Model VARIMA Untuk Memprediksi Harga Bawang Putih Dan Bawang Merah Di Pasar Tradisional Sintang Kalimantan Barat Lexandra, Natalia; Yundari, Yundari; Helmi, Helmi
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 6 (2025): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v14i6.104718

Abstract

Harga bawang merah dan bawang putih di Pasar Junjung Buih, Sintang, sering berfluktuasi tajam karena pasokan berasal dari Jawa dan bawang merah mudah rusak selama perjalanan sehingga kualitas menurun dan banyak yang terbuang. Kondisi ini membuat harga sering melonjak, seperti pada Juli 2022 ketika harga bawang merah mencapai Rp70.200,00. Ketidakstabilan harga tersebut menimbulkan masalah bagi masyarakat dan pedagang, terutama dalam perencanaan kebutuhan dan keberlanjutan usaha. Penelitian ini bertujuan menganalisis pola historis serta meramalkan harga kedua komoditas menggunakan metode VARIMA, yang mampu menangani dua variabel deret waktu secara simultan. Data yang digunakan adalah harga bulanan periode Januari 2021 – Desember 2024. Proses analisis meliputi statistik deskriptif, uji stasioneritas ADF, identifikasi orde model menggunakan MACF dan MPACF kemudian, estimasi parameter, uji white noise, uji normalitas, peramalan, dan evaluasi akurasi menggunakan MAPE. Model terbaik yang diperoleh adalah VARIMA(3,1,0). Peramalan lima bulan ke depan menunjukkan harga bawang putih dan harga bawang merah yang mengalami kenaikan dan penurunan secara acak. Evaluasi akurasi menghasilkan MAPE insample 8,98% (bawang putih) dan 19,54% (bawang merah), serta MAPE outsample 4,84% (bawang putih) dan 8,02% (bawang merah), yang termasuk kategori sangat baik.
PENERAPAN LEXICON-BASED DAN LATENT DIRICHLET ALLOCATION PADA “CLASH OF CHAMPIONS” SEASON 1 Alberto, Lauren Cristofer; Imro’ah, Nurfitri; Yundari, Yundari
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 15, No 1 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v15i1.105563

Abstract

Clash of Champions (CoC) merupakan kompetisi berbasis pendidikan yang diproduksi oleh Ruangguru, salah satu industri pendidikan terbesar di Indonesia. Tayangan ini menjadi sorotan publik, yang ditunjukkan melalui berbagai respons dan tanggapan penonton pada kolom komentar YouTube. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis sentimen penonton menggunakan metode Lexicon-Based serta mengidentifikasi pembahasan utama penonton dalam kolom komentar menggunakan pemodelan topik Latent Dirichlet Allocation (LDA). Data dikumpulkan melalui teknik data extraction dengan bantuan API YouTube selama periode penayangan, yaitu dari 29 Juni 2024 hingga 17 Agustus 2024. Sebanyak 35.047 komentar dari seluruh episode telah melalui proses text preprocessing sebelum dianalisis. Setiap episode memiliki jumlah komentar yang bervariasi, seperti pada episode pertama memiliki 7.807 komentar dan episode sebelas memiliki 3.639 komentar. Hasil analisis sentimen menunjukkan bahwa mayoritas komentar bersifat positif di setiap episode. Sementara itu, pemodelan topik menggunakan LDA yang dievaluasi dengan Cv Coherence untuk menghasilkan topik-topik yang relevan. Topik pada episode satu, dua, empat, lima, dan sebelas mencerminkan ekspresi kekaguman, kebanggaan, serta harapan terhadap peserta maupun pihak penyelenggara. Pada episode tiga, enam, sembilan, dan sepuluh, topik yang muncul berkaitan dengan sosok individu tertentu seperti Seong Beom, Agas, Sandy, dan Kadit. Adapun episode tujuh dan delapan menampilkan topik yang unik, di mana perhatian penonton terpusat pada elemen visual, khususnya warna latar belakang peserta yang menimbulkan interpretasi simbolik terhadap hasil pertandingan.
PERHITUNGAN VALUE AT RISK (VAR) DENGAN METODE SIMULASI HISTORIS DARI PORTOFOLIO OPTIMAL YANG DI BENTUK DENGAN MODEL MARKOWITZ DAN MEAN VARIANCE EFFICIENT PORTFOLIO (MVEP) Immy, Immy; Yundari, Yundari; Sulistianingsih, Evy
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 15, No 1 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v15i1.105603

Abstract

Manajemen risiko merupakan elemen krusial dalam proses pengambilan keputusan investasi. Salah satu metode yang sering dimanfaatkan untuk mengukur tingkat risiko adalah Value at Risk (VaR), yang merepresentasikan estimasi kerugian maksimum suatu portofolio dalam jangka waktu tertentu pada tingkat kepercayaan yang telah ditetapkan. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan nilai VaR dengan pendekatan Simulasi Historis pada portofolio saham yang dibentuk menggunakan Model Markowitz serta Mean Variance Efficient Portfolio (MVEP). Data yang digunakan mencakup harga penutupan harian saham-saham anggota indeks LQ45 selama periode 1 Agustus 2024 hingga 31 Desember 2024. Proses pembentukan portofolio dilakukan dengan mengeliminasi saham yang memiliki expected return negatif serta saham yang memiliki expected return lebih kecil dari nilai risiko (variansi). Selanjutnya dari proses seleksi, diperoleh 10 saham yang memenuhi kriteria, di antaranya saham INTP (25,28%), ICBP (19,26%), EXCL (18,31%), INDF (17,28%), UNTR (17,27%), ASII (3,03%), ANTM (3,00%), BRIS (0,60%), PTBA (-1,45%) dab GOTO (-2,58%).
VECTOR ERROR CORRECTION MODEL DALAM MENGANALISIS DEVISA DI POS LINTAS BATAS NEGARA (PLBN) ENTIKONG Novi, Novi; Yundari, Yundari; Satyahadewi, Neva
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 15, No 1 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v15i1.106596

Abstract

Ketergantungan ekonomi masyarakat di kawasan PLBN Entikong terhadap produk Malaysia serta tingginya perdagangan informal lintas batas menyebabkan arus devisa keluar dan masuk tidak tercatat secara resmi. Selain itu, perbedaan harga barang dan mobilitas wisatawan lintas batas berpotensi menimbulkan permasalahan ekonomi di wilayah perbatasan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan jangka pendek dan jangka panjang serta melakukan peramalan penerimaan devisa dan jumlah wisatawan mancanegara di PLBN Entikong menggunakan pendekatan VECM. Data yang digunakan berupa data bulanan periode Januari 2018 hingga Desember 2024 yang mencakup penerimaan devisa dan jumlah wisatawan mancanegara. Analisis meliputi uji stasioneritas, penentuan lag optimum, dan uji kointegrasi untuk menentukan penerapan model VAR atau VECM, dilanjutkan analisis jangka panjang dan jangka pendek, uji diagnostik, IRF, VD, serta peramalan periode Januari 2025 hingga Desember 2029 dengan evaluasi menggunakan MAPE. Dalam jangka panjang, penerimaan devisa dan wisatawan mancanegara memiliki hubungan yang signifikan dengan arah pengaruh negatif, di mana peningkatan salah satu variabel pada periode sebelumnya menurunkan variabel lainnya. Dalam jangka pendek, kedua variabel tetap saling memengaruhi melalui mekanisme penyesuaian menuju keseimbangan jangka panjang, dengan wisatawan mancanegara berdampak positif terhadap penerimaan devisa, sedangkan penerimaan devisa berdampak negatif terhadap jumlah wisatawan mancanegara. Peramalan untuk periode Januari 2025 hingga Desember 2029 menunjukkan tren peningkatan yang stabil pada kedua variabel, dengan penerimaan devisa diproyeksikan mencapai sekitar 3,71 juta USD dan wisatawan mancanegara meningkat hingga 5.368 orang pada akhir periode. Akurasi peramalan untuk periode Januari 2025 hingga September 2025 tergolong cukup baik berdasarkan nilai MAPE sebesar 23,75% untuk penerimaan devisa dan 20,89% untuk wisatawan mancanegara.
PERAMALAN CURAH HUJAN DENGAN MENGGUNAKAN MODEL GSTAR DI KALIMANTAN BARAT Khotimah, Husnul; Yundari, Yundari; Huda, Nur’ainul Miftahul
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 15, No 1 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : FMIPA Universitas Tanjungpura

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26418/bbimst.v15i1.106656

Abstract

Model Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) diterapkan supaya menganalisis data deret waktu yang menunjukkan hubungan antara waktu dan tempat (space time). Dalam model GSTAR terdapat karakteristik khusus yang menggambarkan keterkaitan antar lokasi melalui matriks bobot. Untuk penelitian ini, Matriks bobot yang digunakan adalah berdasarkan invers jarak. Penelitian ini adalah menganalisasis penggunaan model Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) dalam memprediksi hujan yang turun di lima tempat berbeda yang ada di wilayah Kalimantan Barat. Studi kasus yang digunakan yaitu data jumlah setiap bulan di area Kota Pontianak, Kabupaten Sintang, dan Kabupaten Mampawah, kota Singkawang, dan Kabupaten Melawi Selama Rentang Waktu dari Januari 2013 Sampai Desember 2023. Pada model ini, ordo GSTAR dibatasi pada GSTAR (1.1). Proses yang dilakukan meliputi pengujian stasioneritas data, estimasi parameter, dan pemilihan model yang mana paling sesuai dalam kerangka GSTAR. Temuan dari penelitian menunjukkan bahwa model untuk data curah hujan di waktu lalu dan juga dipengaruhi oleh data curah hujan dari lokasi stasiun yang berbeda. Mengacu pada nilai MAPE, hasil peramalan dengan menggunakan model GSTAR (1.1) ternyata menunjukkan bahwa lokasi stasiun Manpawah memiliki akurasi peramalan yang baik sementara itu hasil prediksi stasiun Pontianak dan Singkawang dianggap cukup memadai. Namun, untuk stasiun Sintang dan Melawi peramalan curah hujan tidak dapat dilakukan karena nilai MAPE yang sangat tinggi menunjukkan bahwa model memiliki kinerja yang buruk
Co-Authors Adrian, Ferry Ahmad Yani T Alberto, Lauren Cristofer Alexander Ananda, Adelia Angraini, Wanda Aprilianti, Aulia Aprizkiyandari, Siti Ariani, Prisilia Arizal, Arizal Asyrad, Adam Ayu Lestari Ayu Sri Utami Bambang Poniman Barita Riana Sitours Bayu Prihandono Brella Glysentia Vilgalita Chintya, Yuni Daniel Happy Putra Daska, Hipin Dea Rizki Darmawanti Dede Suratman Deni Winda Sari Desi Desi Ditanti Putri Shofia Eka Febrianti, Eka Eligia Helvianti Tri Lina P Elishabet Yohana Enis Rahayu Erlando Erlando Ervina Febyolga Evangelista, Gitta Evi Novian Evi Noviani Evy Sulistianingsih Fajria, Intan Luthfiani Fansiskus Fran Fikadila, Lisa Firhan Januardi Firmansyah, Dimas Fran, Fransiskus Fransiskus Fran Fransiskus Fran Hamdani Hamdani Hanssen, Calvin Helmi Helmi Helmi Helmi Helmi Helmi Helmi Hendra Perdana Hengki, Marius Henny Priandini Amalia Huda, Nur'ainul Miftahul HUDA, NUR’AINUL MIFTAHUL Huda, Nur’ainul Miftahul Husnul Khotimah Ikbal Muhaimin Immy, Immy Imro’ah, Nurfitri Jonathan, Ryan Juwita, Dia Prima Laksono Trisnantoro Lauren, Nover Laurens Paskhia Dirda Rusanditia Lexandra, Natalia Lina Astuti Maharani, Citra Cipta Mariatul Kiftiah Martha, Shantika Meisita, Cheril Meliana Pasaribu Melinda Mareta Sari Mohamad Rif'at Mudinillah, Adam Muhammad Ilyas Mujiarti, Eka May Muslimah (F54210032) Nadia Putri Kurniawati Neno Juli Triami Neva Satyahadewi Nilamsari Kusumastuti Ningrum, Runi Aisyah Diyah Novi Novi Novia Kristefany Kabang Nurfadilah, Kori’ah NURFITRI IMRO’AH Nurfitri Im’roah Nurliantika, Nurliantika NUR’AINUL MIFTAHUL HUDA Pranata Anggi Priyatna, Tegar Rama Puspita, Urfila Dian Putra, Fajar Rahmana Putri Romanda Rachmawati, Febby Rahmah, Mhaulia Ramadhan, Rahul Ramadhanti, Tasya Redika Rayhannisa, Rayhannisa Rif'at, Mohammad Rifatullah, Rohit Riski Apriadi Rivaldi, Syahrul Rizki, Setyo Wira Ryan Jonathan Safitri, Fauziah Sasqia Aklysta Antaristi Setyo Wira Rizki Setyo Wira Rizki Shantika Martha Shantika Martha Silvia, Elma Silvy Heriyanti Suryani Suryani Takuan, Julianus Tambunan, Ayu Oktavia Tamtama, Ray Udjianna Sekteria Pasaribu Utriweni Mukhaiyar Venti, Monalisa Wele, Bruno Sala Winanda Epriyanti Yudhi Yulis Jamiah Zada Almira Zubaidah Zubaidah