Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
10.457
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 Komatika: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat Jurnal Eurekamatika
Yundari, Yundari
Jurusan Matematika FMIPA Universtas Tanjungpura
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities 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 : 97 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 97 Documents
Search

 2   3   4   5   6 
Graceful Labeling and Skolem Graceful Labeling on the U-star Graph and It’s Application in Cryptography Meliana Pasaribu; Yundari Yundari; Muhammad Ilyas
Jambura Journal of Mathematics Vol 3, No 2: July 2021
Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (477.035 KB) | DOI: 10.34312/jjom.v3i2.9992

Abstract

Graceful Labeling on graph G=(V, E) is an injective function f from the set of the vertex V(G) to the set of numbers {0,1,2,...,|E(G)|} which induces bijective function f from the set of edges E(G) to the set of numbers {1,2,...,|E(G)|} such that for each edge uv e E(G) with u,v e V(G) in effect f(uv)=|f(u)-f(v)|. Meanwhile, the Skolem graceful labeling is a modification of the Graceful labeling. The graph has graceful labeling or Skolem graceful labeling is called graceful graph or Skolem graceful labeling graph. The graph used in this study is the U-star graph, which is denoted by U(Sn). The purpose of this research is to determine the pattern of the graceful labeling and Skolem graceful labeling on graph U(Sn) apply it to cryptography polyalphabetic cipher. The research begins by forming a graph U(Sn) and they are labeling it with graceful labeling and Skolem graceful labeling. Then, the labeling results are applied to the cryptographic polyalphabetic cipher. In this study, it is found that the U(Sn) graph is a graceful graph and a Skolem graceful graph, and the labeling pattern is obtained. Besides, the labeling results on a graph it U(Sn) can be used to form a table U(Sn) polyalphabetic cipher. The table is used as a key to encrypt messages.
BILANGAN KROMATIK LOKASI PADA GRAF TOTAL DAN GRAF SPLITTING DARI GRAF BINTANG Fransiskus Fran; Novia Kristefany Kabang; Yundari Yundari
Teorema: Teori dan Riset Matematika Vol 6, No 2 (2021): September
Publisher : Universitas Galuh

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.25157/teorema.v6i2.5322

Abstract

Misal diberikan graf terhubung G = (V, E) dan c menyatakan pewarnaan titik di G sehingga untuk titik u yang bertetangga dengan titik v di G, c(u) ≠ c(v). Jika himpunan titik-titik yang mempunyai warna i untuk I = 1, …, k dinyatakan dengan Ci, maka Ci disebut kelas warna. Lebih lanjut, dapat ditentukan kode warna cπ(u) untuk titik u yaitu k- pasang terurut,cπ(u) = (d(u, C1), d(u, C2), …, d(u, Ck)),dengan d(u, Ci) = min {d(u, x) l x Є Ci} untuk 1 ≤ i ≤ k, k Є N. Jika kode warna masing-masing titik di G berbeda, maka pewarnaan c adalah pewarnaan lokasi. Warna minimum (banyaknya warna) sehingga graf G dapat diwarnai dengan pewarnaan lokasi dinyatakan dengan XL(G), disebut bilangan kromatik lokasi. Pada artikel ini, diperoleh bilangan kromatik lokasi untuk graf total dari graf bintang (dinotasikan T(Sn)) dan graf splitting dari graf bintang (dinotasikan S’(Sn)) yaitu XL(T(Sn)) = n + 2, n = 1,2 dan XL(T(Sn)) = n + 1, n ≥ 3 dan XL(S’(Sn)) = n + 2, n Є N.Kata kunci: Kelas warna, kode warna, pewarnaan lokasi
PEMODELAN REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE TRUNCATED PADA DATA TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI INDONESIA Erlando Erlando; Yundari Yundari; Helmi Helmi
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 3 (2022): 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.v11i3.55661

Abstract

Saat ini hampir semua provinsi di Indonesia menghadapi masalah klasik yang sudah lama terjadi, yaitu pengangguran. Data dari Badan Pusat Statistik (BPS) menunjukkan bahwa masalah pengangguran di Indonesia masih cukup tinggi karena masih tingginya tingkat pengangguran di daerah-daerah. Salah satu bentuk pengangguran adalah pengangguran terbuka. Pengangguran terbuka merupakan pengangguran yang tenaga kerjanya sungguh-sungguh tidak mempunyai pekerjaan. Untuk mengetahui banyaknya indikator pada pengangguran terbuka yaitu dengan menggunakan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT). Faktor-faktor yang mempengaruhi TPT di Indonesia dapat diketahui dengan menggunakan regresi semiparametrik spline truncated, karena antara variabel respons (TPT) dan prediktor-prediktornya memiliki pola yang berubah-ubah atau tidak dapat diketahui bentuk kurva regresinya (semiparametrik). Tujuan penelitian ini untuk memodelkan faktor-faktor yang mempengaruhi TPT di Indonesia menggunakan regresi semiparametrik spline truncated serta menentukan faktor yang mempengaruhi TPT secara signifikan. Dalam penelitian ini digunakan 5 variabel yang diduga berpengaruh terhadap Tingkat Pengangguran Terbuka di Indonesia. Data diperoleh dari publikasi website Badan Pusat Statistik (BPS) tahun 2018. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model regresi semiparametrik spline truncated untuk pemodelan tingkat pengangguran terbuka di Indonesia tahun 2018 menggunakan kombinasi knot (3,3,3,3). Untuk nilai GCV minimumnya yaitu sebesar 3,167255 sedangkan untuk nilai koefisien determinasi sebesar 23,10% dengan variabel prediktor yang berpengaruh yaitu Angka Partisipasi Kasar (APK) SD dan SMP, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), dan Laju Pertumbuhan PDRB. TPT Indonesia tahun 2018 yaitu sebesar 5,30% sedangkan provinsi yang memiliki TPT tertinggi yaitu Provinsi Banten sebesar 8,47% dan provinsi yang memiliki TPT terendah yaitu Provinsi Bali yaitu sebesar 1,40%.  Kata Kunci: GCV, Regresi Semiparametrik Spline Truncated, Tingkat Pengangguran Terbuka, Titik Knot.
PENERAPAN METODE EXTENDED KALMAN FILTER PADA KASUS PERTUMBUHAN PENDUDUK DI KOTA PONTIANAK Siti Masitah; Yundari Yundari; Nur’ainul Miftahul Huda
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 3 (2022): 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.v11i3.55448

Abstract

Pertumbuhan penduduk adalah bertambah atau berkurangnya jumlah penduduk di suatu daerah. Jumlah penduduk memiliki pengaruh penting diantaranya dalam hal tingkat pengangguran dan pertumbuhan ekonomi, sehingga perlu adanya estimasi jumlah penduduk sebagai salah satu cara dalam hal perencanaan kesejahteraan masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi pertumbuhan penduduk Kota Pontianak dengan metode Extended Kalman Filter (EKF). Estimasi ini dilakukan dengan membandingkan dua asumsi model yaitu model persamaan pertumbuhan logistik dengan asumsi linier dan model persamaan pertumbuhan logistik dengan asumsi parabolik terbuka ke bawah.Hasil estimasi didapatkan dengan melakukan beberapa langkah, yaitu melakukan pengumpulan data jumlah penduduk Kota Pontianak tahun 1990-2020, menentukan laju pertumbuhan penduduk dan ambang batas populasi, melakukan diskritisasi pada model pertumbuhan logistik menggunakan metode beda hingga maju, menghitung matriks Jacobi dan menambahkan noise pada model pertumbuhan logistik, mengimplementasikan algoritma EKF, serta menganalisis hasil simulasi penggunaan metode EKF. Simulasi dilakukan sebanyak tiga kali menggunakan 7, 15 dan 31 data pengukuran. Analisis yang dilakukan adalah membandingkan model pertumbuhan logistik yang digunakan. Hasil simulasi menunjukkan bahwa model pertumbuhan logistik dengan asumsi fungsi populasi parabolik lebih sesuai dengan pertumbuhan penduduk Kota Pontianak pada keseluruhan simulasi yang dilakukan dan hasil estimasi jumlah penduduk menggunakan metode EKF dengan data pengukuran yang lebih besar memberikan hasil yang relatif lebih baik. Kata Kunci:  Penduduk, Pertumbuhan Logistik, Extended Kalman Filter
PREDIKSI REALISASI PENERIMAAN PAJAK BUMI DAN BANGUNAN PROVINSI KALIMANTAN BARAT DENGAN MODEL GREY-MARKOV(1,1) Dea Rizki Darmawanti; Yundari Yundari; Nur’ainul Miftahul Huda
Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol 11, No 3 (2022): 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.v11i3.55449

Abstract

Pajak Bumi dan Bangunan (PBB) merupakan salah satu pajak yang wajib dibayar warga negara Indonesia hanya satu kali dalam setahun. Pengoptimalan penerimaan PBB daerah Provinsi Kalimantan Barat, perlu dilakukan untuk kelancaran pembagunan di daerah Provinsi Kalimantan Barat. Badan Pusat Statistik (BPS) biasanya melakukan proyeksi realisasi penerimaan PBB. Pada data realisasi penerimaan PBB, data yang tersedia terbatas dan jumlahnya tidak terlalu besar. Model prediksi yang digunakan adalah Model Grey-Markov(1,1). Penelitian ini bertujuan mengkaji bentuk Model Grey-Markov(1,1)  dan memprediksi realisasi penerimaan PBB pada tahun 2021. Tahap awal dalam penelitian ini adalah membentuk data penerimaan PBB ke dalam bentuk barisan, tahap kedua menghitung nilai dengan mengakumulasi data penerimaan PBB atau Accumulated Generating Operation (AGO). Selanjutnya menentukan nilai tengah atau rata-rata dari dua data yang berdekatan atau Mean Generating Operation (MGO) dan menentukan nilai parameter Model Grey(1,1). Hasil peramalan Model Grey(1,1)  dimodifikasi dengan rantai markov dengan empat interval keadaan sehingga diperoleh hasil prediksi Model Grey-Markov(1,1). Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa, pada tahun 2021 prediksi realisasi penerimaan PBB adalah Rp.447.889.085. Data prediksi ini memiliki nilai akurasi  yaitu 9,67% yaitu berarti model sangat baik.. Kata Kunci: Badan Pusat Statistik, Rantai Markov, Model Grey(1,1)
Analisis Harga Opsi Beli Tipe Eropa dengan Metode Antithetic Variate dari Monte Carlo Nadia Putri Kurniawati; Yundari Yundari; Setyo Wira Rizki
Jurnal EurekaMatika Vol 10, No 1 (2022): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jem.v10i1.47673

Abstract

Stock options is one of the derivative products of stocks. The purpose of this study is to analyze the price of European type call options using the antithetic variate method from Monte Carlo. The data used is the daily closing price of Apple Inc shares for the period October 1, 2020 to September 30,2021. The steps taken are to determine the parameters used, calculate the stock return value, average, variance and volatility of stock returns, generally data that is normally distributed. Then simulate stock prices using the data that has been generated, calculates the payoff value, the price of the European type of call option and the standard error value. The result shows that for the Monte Carlo method, a call option price of $17,523 in the 50.000th simulation, while the antithetic variate method of Monte Carlo obtained a call option price of $17,387 in the 100th simulation. In other words, the standard error of the antithetic variate method from Monte Carlo is smaller than the Monte Carlo method with the assumption of a minimum standard error of 0,050.Keywords: Monte Carlo Simulation,  Stock Option, Variance Reduction Technique. AbstrakOpsi saham merupakan produk derivatif dari saham sebagai salah satu alternatif investasi. Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis harga opsi beli tipe Eropa menggunakan antithetic variate dari Monte Carlo. Data yang digunakan yaitu harga penutupan saham harian Apple Inc periode 01 Oktober 2020 sampai dengan 30 September 2021. Langkah-langkah yang dilakukan adalah menentukan parameter yang digunakan, menghitung nilai return saham, rata-rata, variansi dan volatilitas dari return saham, membangkitkan data yang berdistribusi normal. Kemudian mensimulasikan harga saham menggunakan data yang telah dibangkitkan, menghitung nilai payoff, harga opsi beli tipe Eropa dan nilai standard error. Berdasarkan hasil perhitungan dengan metode Monte Carlo, diperoleh harga opsi beli sebesar $17,523 pada simulasi ke-50.000, sedangkan metode antithetic variate dari Monte Carlo diperoleh harga opsi beli sebesar $17,387 pada simulasi ke-100. Dengan kata lain, standard error metode antithetic variate dari Monte Carlo lebih kecil dibandingkan metode Monte Carlo dengan asumsi standard error minimumnya sebesar 0,050.
Pelatihan Pembuatan Ujian Online dengan Memanfaatkan Google Form untuk MGMP Matematika SMP Kabupaten Kubu Raya Meliana Pasaribu; Evi Noviani; Yundari Yundari; Mariatul Kiftiah; Helmi Helmi; Nilamsari Kusumastuti; Bayu Prihandono; Yudhi Yudhi; Fransiskus Fran; Nur’ainul Miftahul Huda
GERVASI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol 6, No 3 (2022): GERVASI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : LPPM IKIP PGRI Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31571/gervasi.v6i3.4070

Abstract

Pendidikan di era industri 4.0 dituntut untuk merespons kebutuhan revolusi industri dengan penyesuaian kurikulum baru, yakni kurikulum yang mampu membuka jendela dunia dengan memanfaatkan internet of things (IoT). Tersedianya teknologi yang mudah untuk digunakan, murah, serta didukung oleh koneksi internet yang stabil menjadi penunjang pendidikan. Salah satu perangkat lunak yang mudah diakses, tidak berbayar, mudah untuk digunakan, serta sederhana dalam pengoperasiannya adalah Google Form. Namun, beberapa guru mengalami kesulitan saat menyusun soal matematika yang memuat persamaan, fungsi dan grafik. Oleh karena itu melalui pelatihan ini diharapkan mampu memperkenalkan dan memberikan informasi kepada guru terkait pembuatan soal ujian matematika dengan menggunakan Google Form dengan extension EquatIO. Pelaksanaan pembuatan soal ujian online dengan memanfaatkan Google Form dimulai dengan pemaparan tentang persiapan Google Form menjadi Form Ujian, dilanjutkan dengan Pelatihan pembuatan/penginputan soal ujian Matematika. Berdasarkan hasil evaluasi sebagian besar peserta mengalami peningkatan nilai yang cukup signifikan dari pre-test dan posttest. Selain itu, berdasarkan hasil survey tanggapan, para peserta merasa puas dan berharap kegiatan pelatihan serupa selalu dilaksanakan secara berkelanjutan.
Pelatihan Akurasi Visualisasi Grafik Menggunakan Aplikasi Desmos untuk MGMP Matematika SMP dan SMA Kubu Raya Bayu Prihandono; Yundari Yundari; Nilamsari Kusumastuti; Yudhi Yudhi; Mariatul Kiftiah; Meliana Pasaribu; Nur’ainul Miftahul Huda; Fansiskus Fran; Helmi Helmi; Evi Novian
GERVASI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol 6, No 3 (2022): GERVASI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : LPPM IKIP PGRI Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31571/gervasi.v6i3.4318

Abstract

Pelatihan ini bertujuan mengenalkan aplikasi matematika berbasis internet kepada guru-guru MGMP Matematika sehingga dapat meningkatkan kemampuan penggunaan software matematika untuk menunjang proses pembelajaran dan penelitian bagi guru-guru matematika. Kegiatan ini dilaksanakan dari bulan Mei hingga Juni 2022 dengan tahapan meliputi perencanaan, pelaksanaan dan evaluasi. Pelatihan dilaksanakan di ruang konferensi Hotel Mercure Pontianak. Metode yang digunakan dalam pelatihan ini adalah ceramah, demonstrasi dan diskusi. Agar dapat mengikuti pelatihan dengan baik, peserta diberikan modul pelatihan yang telah disiapkan oleh nara sumber. Melalui kegiatan ini guru-guru diberikan pengetahuan untuk mengoperasikan dan memanfaatkan aplikasi DESMOS sebagai media pembelajaran. Tingkat keberhasilan pelatihan diukur dari nilai pre-test dan posttest yang diberikan pada 50 peserta yang hadir. Hasil pengabdian menunjukkan bahwa terdapat peningkatan guru dalam menggunakan software matematika dalam menunjang proses pembelajaran dan penelitian matematika
Pelatihan Visualisasi Materi Ajar Matematika dengan Geogebra untuk Mahasiswa Pendidikan Matematika STKIP Pamane Talino Landak Fransiskus Fran; Mariatul Kiftiah; Meliana Pasaribu; Yudhi Yudhi; Nur’ainul Miftahul Huda; Helmi Helmi; Evi Noviani; Yundari Yundari; Nilamsari Kusumastuti; Bayu Prihandono
GERVASI: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol 6, No 2 (2022): GERVASI: Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat
Publisher : LPPM IKIP PGRI Pontianak

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31571/gervasi.v6i2.3261

Abstract

Penggunaan media pembelajaran berbasis teknologi sangat mendukung proses pembelajaran di masa pandemi. Pada kegiatan ini diberikan pelatihan visualisasi materi ajar matematika untuk mahasiswa pendidikan matematika STKIP Pamane Talino Landak menggunakan software GeoGebra. Pelatihan bertujuan untuk memberikan pengetahuan dan melatih skill penggunaan software matematika untuk menunjang perkuliahan dan bekal setelah lulus bagi mahasiswa. Tahapan kegiatan meliputi perencanaan, pelaksanaan dan evaluasi. Pelatihan pada kegiatan ini dilaksanakan secara daring menggunakan aplikasi Zoom Meeting. Metode yang digunakan dalam pelatihan ini adalah ceramah, demonstrasi dan diskusi. Selain itu, peserta juga diberikan modul pelatihan, sehingga setelah pelatihan peserta diharapkan dapat mengembangkan penggunaan pada materi lainnya yang terkait. Melalui kegiatan ini mahasiswa diberikan bekal untuk mengoperasikan, menggunakan dan memanfaatkan aplikasi open source GeoGebra sebagai media pembelajaran. Sedangkan untuk mengukur tingkat keberhasilan pelatihan, diberikan pre-test dan posttest pada 64 peserta yang hadir. Berdasarkan uji statistik sederhana yang digunakan yaitu paired sample t-test, dapat disimpulkan bahwa, terdapat perbedaan (kenaikan) nilai pre-test ke posttest. Hal ini berarti adanya peningkatan pengetahuan mahasiswa setelah dilakukannya pelatihan.
GSTAR (1,1) Modeling with Time-Correlated Errors for Geoelectric Resistivity Log Data in Pontianak City Yundari Yundari; Ryan Jonathan; 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
Co-Authors Adam Asyrad Ahmad Yani T Alexander Ananda, Adelia Ariani, Prisilia Arizal, Arizal Ayu Lestari Ayu Sri Utami Bambang Poniman Barita Riana Sitours Bayu Prihandono Brella Glysentia Vilgalita Dea Rizki Darmawanti Dede Suratman Deni Winda Sari Desi Desi Ditanti Putri Shofia Eligia Helvianti Tri Lina P Elishabet Yohana Enis Rahayu Erlando Erlando Ervina Febyolga Evangelista, Gitta Evi Novian Evi Noviani Evi Noviani Evy Sulistianingsih Fansiskus Fran Ferry Adrian 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 Intan Luthfiani Fajria Julianus Takuan Juwita, Dia Prima Laksono Trisnantoro Lauren, Nover Laurens Paskhia Dirda Rusanditia Lina Astuti 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 Novia Kristefany Kabang NURFITRI IMRO’AH Nurfitri Im’roah Nurliantika, Nurliantika NUR’AINUL MIFTAHUL HUDA Pranata Anggi Putra, Fajar Rahmana Putri Romanda Rachmawati, Febby Ramadhan, Rahul Rif'at, Mohammad Riski Apriadi Rivaldi, Syahrul Rizki, Setyo Wira Rohit Rifatullah Ryan Jonathan Safitri, Fauziah Sasqia Aklysta Antaristi Setyo Wira Rizki Setyo Wira Rizki Shantika Martha Shantika Martha Silvy Heriyanti Siti Aprizkiyandari, Nurul Qomariyah, Shantika Martha, Suryani Suryani Tamtama, Ray Udjianna Sekteria Pasaribu Urfila Dian Puspita Utriweni Mukhaiyar Venti, Monalisa Wele, Bruno Sala Winanda Epriyanti Yudhi Yulis Jamiah Yuni Chintya Zada Almira Zubaidah Zubaidah