Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.92
P-Index
This Author published in this journals
All Journal JURNAL ILMIAH MATEMATIKA DAN TERAPAN Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Jurnal Pengabdian Kolaborasi dan Inovasi IPTEKS
Mustofa, Pramesti Melyna
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Mathematics Social Sciences

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
MENGOPTIMALKAN PEMBELAJARAN MAHASISWA MELALUI PELATIHAN SOFTWARE R Mustofa, Pramesti Melyna; Setyoningrum, Nuk Ghurroh; Febriani SM, N. Nelis; Nursamsi , Dede Rizal
Jurnal Pengabdian Kolaborasi dan Inovasi IPTEKS Vol. 2 No. 3 (2024): Juni
Publisher : CV. Alina

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.59407/jpki2.v2i3.929

Abstract

Program pengabdian ini merupakan kolaborasi antara Universitas Cipasung Tasikmalaya dan Universitas Pamulang PSDKU Serang. Kontribusi aktif dari akademisi disajikan dalam bentuk workshop pengenalan dan pelatihan dasar software R bagi mahasiswa. Kegiatan ini diinisiasi sebagai upaya untuk (1) mengenalkan perangkat lunak statistik R open source dan konsep dasar R kepada mahasiswa, (2) meningkatkan pemahaman mahasiswa tentang penggunaan software R terkait dengan program studi masing-masing, (3) mendorong mahasiswa untuk mengembangkan kompetensi yang relevan untuk pembelajaran dalam perkuliahan dan penelitian tugas akhir. Sasaran peserta dari kegiatan adalah mahasiswa prodi Sains Aktuaria, Sistem Informasi, Rekayasa Perangkat Lunak Universitas Cipasung Tasikmalaya dan prodi Matematika Universitas Pamulang PSDKU Serang. Metode kegiatan menggunakan metode ceramah dan simulasi. Hasil program pengabdian menggambarkan pemahaman mahasiswa dalam mengenal konsep dasar R dan meningkatnya antusiasme mahasiswa dalam mengeksplor lebih lanjut tentang software R.
Determination of Motor Vehicle Insurance Risk Premium Mustofa, Pramesti Melyna; Muhammad, Hubbi
JURNAL ILMIAH MATEMATIKA DAN TERAPAN Vol. 21 No. 2 (2024)
Publisher : Program Studi Matematika, Universitas Tadulako

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.22487/2540766X.2024.v21.i2.17256

Abstract

Insurance is a service that transfers specific financial loss risks to an insurer in exchange for a fixed payment, known as a premium. The determination of this premium is tailored to the policyholder's level of risk. In this study, the calculation of premium risks is conducted by analyzing the frequency and size of claims related to motor vehicle insurance. The analysis focuses on different types of vehicles and their associated risks, as well as variations in vehicle usage based on geographical regions. This approach enables insurers to better understand risk patterns and predict potential future losses, ensuring accurate premium determination
Perbandingan Metode Fuzzy Time Series Lee dan Markov Chain dalam Peramalan Harga Cabai Rawit (Studi Kasus Kota Tasikmalaya) Nurhamidah; Mustofa, Pramesti Melyna; Fithri Sri Mulyani, M.Pd
Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 9 No. 1 (2026): Volume 9 Nomor 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/proximal.v9i1.7992

Abstract

Fluktuasi harga cabai rawit yang tinggi dan tidak stabil sering menimbulkan ketidakpastian bagi konsumen, pedagang, serta pemerintah daerah dalam pengendalian inflasi dan perencanaan distribusi pangan, sehingga diperlukan metode peramalan yang akurat dan andal. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan tingkat akurasi dan efektivitas dua metode peramalan, yaitu Fuzzy Time Series (FTS) Lee dan Fuzzy Time Series Markov Chain, dalam memprediksi harga cabai rawit di Kota Tasikmalaya. Jenis penelitian ini adalah penelitian kuantitatif deskriftif dengan objek penelitian berupa data harga cabai rawit mingguan di Kota Tasikmalaya periode April 2024 hingga April 2025 yang bersumber dari Pusat Informasi Harga Pangan Strategis (PIHPS) Nasional. Analisis data dilakukan melalui tahapan fuzzyfikasi, pembentukan Fuzzy Logical Relationship Group (FLRG), perhitungan matriks probabilitas transisi Markov, defuzzyfikasi, serta evaluasi akurasi model menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Mean Absolute Error (MAE), dan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model FTS Lee memiliki performa yang lebih baik dengan nilai kesalahan yang lebih rendah, yaitu MAPE sebesar 5,36%, MAE sebesar 3.014, dan RMSE sebesar 3.823, dibandingkan dengan model FTS Markov Chain yang menghasilkan MAPE sebesar 7,91%, MAE sebesar 4.286, dan RMSE sebesar 5.332. Berdasarkan hasil tersebut, dapat disimpulkan bahwa metode FTS Lee lebih efektif dan lebih akurat dalam meramalkan pergerakan harga cabai rawit di Kota Tasikmalaya.Penelitian ini membandingkan akurasi dan efektivitas dua metode peramalan, yaitu Fuzzy Time Series (FTS) Lee dan Fuzzy Time Series Markov Chain, untuk memprediksi harga cabai rawit di Kota Tasikmalaya.
Analisis Fuzzy Time Series pada Jumlah Penumpang Kereta Api Whoosh dengan Markov Chain dan Lee Nurhasanah, Nia; Mulyani, Fithri Sri; Mustofa, Pramesti Melyna
Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 9 No. 1 (2026): Volume 9 Nomor 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/proximal.v9i1.8009

Abstract

Fluktuasi jumlah penumpang Kereta Cepat Whoosh yang bersifat dinamis dan tidak linier menuntut adanya model peramalan yang akurat guna mendukung efisiensi operasional. Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah penumpang Kereta Api Whoosh menggunakan kombinasi Fuzzy Time Series.  Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif berbasis analisis deret waktu (time series) dengan penerapan metode Fuzzy Time Series yang dikombinasikan dengan Markov Chain dan metode Lee. Data yang digunakan adalah jumlah penumpang kereta api whoosh dari periode bulan April 2024–April 2025 yang diperoleh dari BPS. Kedua metode ini memiliki kemampuan yang baik dalam meramalkan data. Selanjutnya, keakuratan kedua metode dibandingkan melalui nilai evaluasi peramalan dengan menghitung MAE, MSE, RMSE, dan MAPE. Hasil Penelitian dari kedua metode tersebut diperoleh bahwa Fuzy Time Series Markov Chain lebih baik di bandingkan dengan Fuzzy Time series Markov Lee dengan nilai MAPE sebesar 9.04%, nilai MAE sebesar 42.553, nilai MSE sebesar 3216.050, dan RMSE sebesar 56.709. Sedangkan fuzzy time series lee mendapatkan nilai MAPE sebesar 9.07%, nilai MAE sebesar 42.529, nilai MSE sebesar 4466.798, dan RMSE sebesar 66.834. Hal ini menunjukkan bahwa fuzzy time series marcov chain lebih baik untuk peramalan jumlah penumpang kereta api whoosh karena menghasilkan nilai error yang lebih kecil.
Pemodelan Harga Saham Bank Rakyat Indonesia, Bank Central  Asia, Bank Tabungan Negara dan Bank Mandiri dengan Menggunakan Metode Fuzzy Time Series Markov Chain Yuningsih, Nur Aulia; Mulyani, Fithri Sri; Mustofa, Pramesti Melyna
Proximal: Jurnal Penelitian Matematika dan Pendidikan Matematika Vol. 9 No. 1 (2026): Volume 9 Nomor 1 Tahun 2026
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/proximal.v9i1.8433

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk mengimplementasikan dan mengevaluasi model prediksi harga saham Bank Rakyat Indonesia, Bank Central Asia, Bank Tabungan Negara dan Bank Mandiri dari Januari 2020 hingga Desember 2024 menggunakan metode Fuzzy Time Series Markov Chain (FTSMC). Kinerja model dievaluasi menggunakan metrik Mean Absolute Percentage Error (MAPE), Root Mean Square Error (RMSE), dan Mean Absolute Error (MAE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode FTSMC efektif dalam memprediksi harga saham Bank Rakyat Indonesia, Bank Central Asia, Bank Tabungan Negara dan Bank Mandiri  dengan tingkat akurasi yang "sangat baik," di mana seluruhnya memiliki nilai MAPE di bawah 10%. Secara spesifik, Bank BRI mencatatkan MAPE terendah sebesar 2,826%, diikuti oleh Bank BCA sebesar 2,875%. Sementara itu, Bank BTN memiliki MAPE 4,453% dan Bank Mandiri 5,862%.
Co-Authors Fithri Sri Mulyani Muhammad, Hubbi N. Nelis Febriani SM Nuk Ghurroh Setyoningrum Nurhamidah Nurhasanah, Nia Nursamsi , Dede Rizal Yuningsih, Nur Aulia