Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
11.866
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Pythagoras: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Media Statistika BIMASTER Jurnal Pendidikan Matematika dan IPA Jurnal Gaussian Epsilon: Jurnal Matematika Murni dan Terapan CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi Journal of Mathematical and Fundamental Sciences Edumatsains Al-Jabar : Jurnal Pendidikan Matematika Indonesian Journal of Science and Mathematics Education BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) Teorema: Teori dan Riset Matematika VOX EDUKASI: Jurnal Ilmiah Ilmu Pendidikan Jambura Journal of Mathematics GERVASI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat InPrime: Indonesian Journal Of Pure And Applied Mathematics Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Nusantara Jurnal AlphaEuclidEdu Jurnal Diferensial Tensor: Pure and Applied Mathematics Journal Jurnal Abdimas Bina Bangsa Jurnal Eurekamatika Pattimura International Journal of Mathematics (PIJMath)
Yundari, Yundari
Jurusan Matematika FMIPA Universtas Tanjungpura
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Astronomy Chemistry Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Mathematics Mechanical Engineering Physics Public Health Social Sciences Transportation Other

Published : 113 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 113 Documents
Search

 8   9   10   11   12 
KESEHATAN DI PROVINSI KALIMANTAN BARAT DENGAN MENGGUNAKAN ANALISIS REGRESI MULTIVARIAT Tambunan, Ayu Oktavia; Yundari, Yundari; Kusumastuti, Nilamsari
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 3 (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.v14i3.95939

Abstract

Indikator kesehatan memiliki peran penting dalam menggambarkan taraf kesejahteraan hidup masyarakat. Dalam penelitian ini, gambaran kondisi kesehatan dilihat melalui tiga indikator utama, yaitu angka kematian bayi (Y_1), angka harapan hidup (Y_2), serta persentase status gizi buruk (Y_3). Berdasarkan data angka harapan hidup, Kalimantan Barat berada pada posisi ke-16 dari total 38 provinsi di Indonesia, yang mencerminkan kualitas kesehatan penduduknya. Kondisi ini juga berkontribusi terhadap pemahaman menyeluruh mengenai kesehatan masyarakatnya. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kondisi kesehatan masyarakat dengan menggunakan metode analisis regresi multivariat. Beberapa variabel independen yang dianalisis mencakup persentase rumah tangga yang memiliki jamban pribadi, bayi yang menerima ASI eksklusif, persalinan yang ditangani tenaga medis, serta kepadatan penduduk di wilayah masing-masing. Data yang digunakan merupakan data sekunder yang bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS), Profil Kesehatan Kalimantan Barat, serta hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) tahun 2022. Proses analisis dilakukan secara bertahap, mulai dari uji normalitas, penghitungan parameter model, hingga pengujian signifikansi baik secara simultan maupun parsial untuk setiap variabel. Hasil temuan menunjukkan bahwa seluruh variabel bebas memberikan dampak yang signifikan terhadap indikator-indikator kesehatan yang diteliti. Kenaikan angka kematian bayi terbukti berkaitan dengan penurunan persentase rumah tangga yang menggunakan jamban pribadi, pemberian ASI eksklusif, persalinan oleh tenaga medis, serta kepadatan penduduk. Meningkatnya angka harapan hidup dipengaruhi oleh meningkatnya persentase bayi diberi ASI eksklusif dan persalinan oleh tenaga medis serta mengakibatkan menurunnya persentase penggunaan jamban pribadi dan kepadatan penduduk. Meningkatnya gizi buruk disebabkan oleh minimnya persentase rumah tangga yang menggunakan jamban pribadi, rendahnya pemberian ASI eksklusif pada bayi, kurangnya persalinan oleh tenaga medis, serta rendahnya kepadatan penduduk. Model regresi yang diperoleh dari penelitian ini memberikan informasi kuantitatif yang dapat dijadikan dasar dalam penyusunan strategi kebijakan publik di bidang kesehatan secara lebih efektif.
PENYELESAIAN PERMASALAHAN PEMROGRAMAN NONLINEAR MULTIOBJEKTIF MENGGUNAKAN METODE PEMBOBOTAN DAN METODE KARUSH KUHN-TUCKER (KKT) (Studi Kasus: Warung Bubuk Kopi Bang Azis di Pontianak) Ramadhanti, Tasya Redika; Pasaribu, Meliana; Yundari, Yundari
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 3 (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.v14i3.95122

Abstract

Pemrograman nonlinear multiobjektif adalah pendekatan yang digunakan untuk memodelkan permasalahan optimasi nonlinear dengan melibatkan lebih dari satu fungsi tujuan. Penelitian ini bertujuan menyelesaikan permasalahan pemrograman nonlinear multiobjektif dengan menganalisis interaksi antara harga jual dan biaya produksi untuk mencapai solusi yang optimum. Penentuan solusi menjadi lebih kompleks karena harus mempertimbangkan dua tujuan yang harus dicapai secara bersamaan. Studi kasus difokuskan pada optimasi jumlah produk bubuk kopi yang diproduksi Warung Bubuk Kopi Bang Azis, dengan mempertimbangkan antara harga jual dan biaya produksi untuk mencapai hasil yang optimum. Pembentukan fungsi tujuan dilakukan dengan mengubah kedua fungsi tujuan menjadi bentuk fungsi tujuan tunggal menggunakan nilai bobot. Permasalahan ini dimodelkan ke dalam bentuk pemrograman nonlinear dan dianalisis melalui penerapan metode Karush Kuhn-Tucker (KKT). Metode KKT digunakan untuk menemukan solusi optimum dari suatu masalah optimasi dengan kendala. Metode ini menggabungkan aturan kendala dan fungsi Lagrange untuk menentukan solusi optimum yang memenuhi syarat KKT. Berdasarkan hasil yang telah diperoleh, jumlah produksi optimum Warung Bubuk Kopi Bang Azis selama seminggu adalah Kopi A (bubuk kopi kemasan 100 gr) sebanyak 308 bungkus, Kopi B (bubuk kopi kemasan 200 gr) sebanyak 85 bungkus, dan Kopi C (bubuk kopi kemasan 500gr) sebanyak 219 bungkus dengan keuntungan maksimum yang diperoleh sebesar Rp8.914.154,84.
ANALISIS DISKRIMINAN LINEAR ROBUST PADA PENGKLASIFIKASIAN BERAT BAYI LAHIR DENGAN METODE WINSORIZED MODIFIED ONE-STEP M-ESTIMATOR Silvia, Elma; Yundari, Yundari; Kusumastuti, Nilamsari
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 4 (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.v14i4.99120

Abstract

Analisis diskriminan adalah suatu metode yang digunakan dalam mengklasifikasi suatu objek ke dalam kelompok berdasarkan dengan variabel bebasnya. Metode ini harus memenuhi asumsi dasar analisis diskriminan yaitu uji sebaran multivariat dan uji homogenitas matriks varians-kovarians, metode analisis ini juga sangat mudah terpengaruh terhadap data yang mengandung pencilan sehingga membuat asumsi menjadi tidak terpenuhi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasi berat badan bayi baru lahir, yang mana menurut organisasi kesehatan dunia (WHO) berat badan bayi ini dapat dikelompokan menjadi 2 yaitu bayi berbobot lahir rendah (≤2500 g) dan bayi berbobot lahir normal (>2500 g), menggunakan analisis diskriminan linear robust dengan metode winsorized modified one-step M-estimator (WMOM). WMOM bekerja dengan cara mengganti nilai yang lebih dari batas atas atau kurang dari batas bawah berdasarkan kriteria pemangkasan Modified one step M-estimator (MOM), dimana metode ini dapat mengatasi pencilan pada data. Dalam penelitian ini data yang digunakan adalah data berat badan bayi yang baru lahir dan variabel-variabel yang mewakili kondisi ibu ketika hamil di Kecamatan Jawai tahun 2023-2024. Berdasarkan hasil dari klasifikasi menunjukan bahwa dari 9 bayi pada waktu lahir mempunyai berat bayi lahir rendah diklasifikasi 4 diantaranya diprediksikan akan masuk ke dalam kelompok bayi berbobot lahir normal dan sebaliknya dari 78 bayi pada waktu lahir mempunyai berat bayi normal didapat 20 diantaranya diprediksikan akan masuk ke dalam kelompok bayi berbobot lahir rendah. Tingkat akurasi klasifikasi yang diperoleh sebesar 72,41% dengan nilai APER sebesar 27,59%, dan hasil uji statistik press"™s Q menunjukan bahwa klasifikasi yang dilakukan secara konsisten.
GSTAR (1,1) Modeling with Time-Correlated Errors for Geoelectric Resistivity Log Data in Pontianak City Yundari, Yundari; Jonathan, Ryan; Helmi, Helmi
InPrime: Indonesian Journal of Pure and Applied Mathematics Vol. 4 No. 2 (2022)
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Sciences and Technology, UIN Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15408/inprime.v4i2.26263

Abstract

Planting of concrete piles on the soil surface must reach a layer of rock/soil that is hard enough for the building to stand firmly. Rock/soil layers can be studied through geoelectric resistivity log data. We require tools with high prices and need a complicated process to obtain such data. Therefore, a mathematical model is developed to explore geological formations using a space-time model to overcome these problems. The generalized space-time autoregressive (GSTAR) model can be applied to the resistivity data. However, this data correlates with each rock layer. Therefore, we develop a GSTAR model for time-correlated errors. In our study, the parameter index, usually for a concrete time, is applied to the relative time in the form of rock layers. This research uses geoelectric resistivity log data at six locations in Pontianak City, namely Untan 1, Untan 2, Untan 3, Jl. Sawo, Jl KPM Permai, and Gg. Beringin. The GSTAR(1,1) model with time correlation error results in an average RMSE value of 9.51605 Ωm. In addition, we obtain that the most profound peat soil depth is 17.9 m from the surface and is located in the Untan 3.Keywords: GSTAR (1,1); martingale difference; peat soil; resistivity; time-correlated error. AbstrakPenanaman tiang pancang beton pada tanah gambut harus mencapai lapisan batuan/tanah yang cukup keras agar bangunan dapat berdiri kokoh. Lapisan batuan/tanah dapat dipelajari melalui data log resistivitas geolistrik yang memerlukan alat yang mahal dan proses yang rumit untuk mendapatkan datanya. Untuk mengatasi permasalahan tersebut, dibuatlah model matematika untuk mengeksplorasi formasi geologi menggunakan model ruang-waktu. Salah satu model yang dapat diaplikasikan adalah generalized space-time autoregressive (GSTAR). Pada umumnya, data ini memiliki korelasi antarlapisan batuan. Oleh karena itu, pada penelitian ini dikembangkan model GSTAR untuk galat yang berkorelasi waktu. Indeks parameter yang biasanya menggunakan waktu konkret, pada penelitian ini diterapkan pada waktu relatif berupa lapisan batuan. Model ini disebut GSTAR dengan galat berkorelasi waktu. Data yang digunakan adalah data resistivitas geolistrik pada enam lokasi di Kota Pontianak Indonesia yang dinamakan Untan 1, Untan 2, Untan 3, Jl. Sawo, Jl KPM Permai, dan  Gg. Beringin. Hasil menunjukkan bahwa model GSTAR(1,1) dengan galat berkorelasi waktu berhasil mengestimasi nilai resistivitas geolistrik di keenam lokasi tersebut dengan nilai rata-rata geometri dari RMSE sebesar 9,51605 Ωm. Selain itu, model ini pun berhasil memperkirakan kedalaman tanah gambut terdalam (dari permukaan tanah) yang terletak di lokasi Untan 3 yaitu 17,9 m.Kata Kunci: GSTAR(1,1); pembeda martingale; tanah gambut; resistivitas; galat berkorelasi waktu. 2020MSC: 62P30
Cluster Analysis of Cities/Districts in West Kalimantan based on Stunting Response Indicators using the Calinski Harabasz Index Priyatna, Tegar Rama; Yundari, Yundari; Huda, Nur'ainul Miftahul
CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi Vol 11, No 1 (2026): CAUCHY: JURNAL MATEMATIKA MURNI DAN APLIKASI
Publisher : Mathematics Department, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.18860/cauchy.v11i1.34510

Abstract

The stunting rate in West Kalimantan has reached 27% , mainly due to the government’s inability to prioritise regions for essential services and education, especially for adolescents and pregnant women. This study aims to explain the role of modified K-Means and CHI methods in forming optimal clusters and interpreting their conditions. Eight research variables, sourced from BPS and SIGA in 2023, were used: number of adolescents receiving counselling, informed consents, complication cases, aslokon expenditure, aslokon stock, population growth rate, population density, and life expectancy. Clustering was done by analysing the data for each variable and the characteristics of the objects using the Euclidean distance, determining the centroid values, and iterating until the results stabilised. The clusters were evaluated from one to seven to find the optimal amount using CHI. The results identified five clusters: cluster 1 (relatively poor, three objects), cluster 2 (inferior, four objects), cluster 3 (good, three objects), cluster 4 (exquisite, three objects) and cluster 5 (good, one object).
IDENTIFIKASI FAKTOR DAN PERAMALAN INFLASI INDONESIA MENGGUNAKAN REGRESI LINEAR BERGANDA- BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK Febrianti, Eka; Yundari, Yundari; Satyahadewi, Neva
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 14, No 5 (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.v14i5.102167

Abstract

Inflasi atau laju kenaikan harga barang dan jasa yang naik turun secara ekstrem, dan tidak terkendali di Indonesia berdampak terhadap perekonomian dan menurunkan daya beli masyarakat, hingga diperlukan pengendalian. Bermacam upaya yaitu dengan identifikasi faktor yang mempengaruhi dan peramalan. Data inflasi yaitu data deret waktu berpola non-linear dan dipengaruhi oleh lebih dari satu faktor. Regresi Linear Berganda dipakai untuk melihat pengaruh bermacam variabel bebas (X) terhadap variabel terikat (Y). Backpropagation Neural Network yaitu metode peramalan yang memodelkan hubungan diantara input dan output dengan memperbarui bobot secara berulang berdasarkan nilai error atau epoch. Penelitian ini bertujuan untuk identifikasi faktor yang berpengaruh secara signifikan pada Inflasi serta meramalkan tingkat inflasi di Indonesia menggunakan metode Backpropagation Neural Network (BPNN). Proses penelitian dilakukan dengan pengumpulan data inflasi, nilai tukar, impor, harga minyak dunia, jumlah uang beredar, serta suku bunga periode Januari 2015-Desember 2024. Lalu data diolah hingga diperoleh model regresi linear berganda selanjutnya dilakukan pengujian terhadap model yang yaitu uji F, uji t, menghitung koefisien determinasi, dan uji asumsi klasik. Sesudah didapat faktor yang berpengaruh signifikan, dilakukan normalisasi, membagikan data latih-uji, pelatihan dengan algoritma Backpropagation, pengujian data target, dan peramalan dengan BPNN. Hasilnya, harga minyak dunia dan jumlah uang beredar berpengaruh signifikan pada inflasi. Arsitektur BPNN terbaik yaitu 3-6-1, dengan data 80% latih dan 20% uji, learning rate 0,7, fungsi aktivasi sigmoid, dan 1000 epoch dengan MSE 0,149030 dan MAPE 11,07%. Sesudah dilakukan peramalan pada 2025, diperoleh nilai inflasi tertinggi 2,05% pada Agustus-Desember dan inflasi terendah 1,81% pada Januari.
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.
Cayenne Pepper Price Forecast in Singkawang City Based on Rainfall using Transfer Function Model Maharani, Citra Cipta; Yundari, Yundari; Satyahadewi, Neva
Pattimura International Journal of Mathematics (PIJMath) Vol 4 No 2 (2025): Pattimura International Journal of Mathematics (PIJMath)
Publisher : Pattimura University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/pijmathvol4iss2pp53-62

Abstract

Fluctuations in the price of cayenne pepper are a significant problem in Indonesia’s agricultural sector, especially in Singkawang City. Weather conditions, including rainfall are often the main factor affecting the production and distribution of cayenne pepper, causing price instability. This study aims to analyze the relationship between rainfall and the price of cayenne pepper, and build a forecasting model using a transfer function approach. In this study, the input series used is rainfall, while the output series is the price of cayenne pepper. The data used is secondary data obtained from the Central Statistics Agency in Singkawang City from January 2016 to December 2023. The data is analyzed through the stationarity stage, then the identification of the ARIMA model for the input series. After that, prewhitening and cross-correlation analysis were carried out to identify the parameter values and determine the noise series ARMA model. The results show that the transfer function model with parameters with ARMA noise series is the best model for forecasting the price of cayenne pepper. The results of forecasting the price of cayenne pepper in Singkawang City have a MAPE value of , so it can be concluded that the transfer function model is quite good at forecasting the price of cayenne pepper in Singkawang City with the highest forecasting result of IDR 61,899 in May 2024 and the lowest is IDR 32,206 in April 2024. This study focuses solely on the transfer function model because it is specifically designed to analyze the dynamic relationship between an input variable (rainfall) and an output variable (price). Other forecasting methods such as ARIMA or exponential smoothing only capture internal patterns within a single series and cannot represent the influence of external factors. Therefore, the transfer function approach is considered more appropriate for the purpose of this study.
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.
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 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