Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.702
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Journal of Applied Statistics, Mathematics, and Data Science
Masruroh, Zuwidatul
Unknown Affiliation
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Mathematics

Published : 3 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search

 1 
PENGARUH MEDIA SOSIAL TIKTOK TERHADAP NILAI MATEMATIKA SISWA SMA ISLAM JEMBER MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER SEDERHANA Masruroh, Zuwidatul; Retnowardani, Dwi Agustin; Hariadi, Wigid
ESTIMATOR : Journal of Applied Statistics, Mathematics, and Data Science Vol. 2 No. 2 (2024):
Publisher : Program Studi Statistika Universitas PGRI Argopuro Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31537/estimator.v2i2.2137

Abstract

SMA Islam Jember ini merupakan salah satu sekolah menengah atas swasta yang mampu menciptakan kualitasnya sendiri dengan berbagai prestasi dari siswa-siswinya dan juga berbagai esktra kulikuler yang mendukung daya kreatifitas siswa. Lembaga pendidikan ini telah memfasilitasi siswanya dengan fasilitas yang cukup memadai. Namun, kehadiran media sosial saat ini seperti Instagram, TikTok, Twitter , dll seringkali memicu penurunan pada prestasi juga daya minat belajar siswa pada umumnya. Karena bermain media sosial secara berlebih akan sangat mengganggu pola pikir siswa. Maka penelitian ini, untuk menganalisa pengaruh sosial media terutama TikTok pada prestasi siswa di SMA Islam Jember terutama pada mata pelajaran Matematika. Penelitian ini menggunakan analisis regresi linier sederhana dan dari analisis tersebut dapat diperoleh hasil bahwa pengaruh media sosial Tiktok terhadap nilai Matematika siswa di SMA Islam Jember berpengaruh signifikan pasalnya akan ada penurunan pada nilai Matematika setiap kali siswa menggunakan Tiktok, dan saat siswa tidak menggunakan aplikasi Tiktok maka nilai Matematikanya akan mengalami peningkatan.
ANALISIS RMSE DALAM HOLT-WINTERS EXPONENTIAL SMOOTHING METHODS PADA FORECASTING EKSPOR MIGAS PROVINSI JAWA TIMUR Aprilia, Ira; Achmadin, Wahyu Nur; Masruroh, Zuwidatul; Ghofur, Abdul
ESTIMATOR : Journal of Applied Statistics, Mathematics, and Data Science Vol. 2 No. 1 (2024)
Publisher : Program Studi Statistika Universitas PGRI Argopuro Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31537/estimator.v2i1.1911

Abstract

Penelitian ini dimulai dengan memvisualisasikan semua data dalam bentuk grafik untuk memudahkan analisis lebih lanjut. Data yang digunakan adalah nilai ekspor minyak dan gas (migas) Provinsi Jawa Timur dari Januari 2021 hingga Desember 2023, dengan pencatatan bulanan. Analisis ini menyoroti pentingnya mempertimbangkan faktor musiman dalam peramalan untuk memahami dinamika data dengan lebih baik. Grafik ini menampilkan pola fluktuatif yang terlihat dalam data, dengan nilai yang naik-turun tidak stabil, yang disebabkan oleh pengaruh musiman yang terjadi setiap bulan. Dalam forecasting, struktur utama terdiri dari level, tren, musiman, dan forecast. Penelitian ini menggunakan persamaan yang telah ditentukan untuk menghitung level dan tren dari data time series tersebut. Penggunaan parameter ?, ?, dan ?, yang bersifat arbitrer, diteliti dalam rentang nilai (0,1 – 0,5) untuk menentukan kombinasi yang optimal. Setelah melakukan perhitungan, evaluasi dilakukan terhadap nilai error, dengan menghitung Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Square Error (RMSE). Tabel-tabel RMSE menunjukkan hasil dari berbagai kombinasi beta dan gamma dengan konstanta ? yang berbeda, menyoroti pentingnya pemilihan parameter yang tepat untuk meningkatkan akurasi model peramalan. Analisis ini juga menunjukkan bahwa nilai RMSE cenderung meningkat seiring dengan nilai ? yang lebih tinggi, mengindikasikan bahwa bobot yang lebih besar pada data terbaru dapat meningkatkan kesalahan prediksi. Selain itu, variasi signifikan dalam RMSE antara kombinasi beta dan gamma menunjukkan bahwa eksperimen untuk menemukan kombinasi yang optimal dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Dalam penelitian ini, pemilihan kombinasi beta dan gamma yang menghasilkan RMSE terendah menjadi fokus utama dalam mengoptimalkan model peramalan. Hasil peramalan untuk periode mendatang juga dipresentasikan, memberikan gambaran tentang prediksi nilai ekspor migas di Provinsi Jawa Timur selama 12 bulan ke depan.
ANALISIS RMSE DALAM HOLT-WINTERS EXPONENTIAL SMOOTHING METHODS PADA FORECASTING EKSPOR MIGAS PROVINSI JAWA TIMUR Aprilia, Ira; Achmadin, Wahyu Nur; Masruroh, Zuwidatul; Ghofur, Abdul
ESTIMATOR : Journal of Applied Statistics, Mathematics, and Data Science Vol. 2 No. 1 (2024)
Publisher : Program Studi Statistika Universitas PGRI Argopuro Jember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31537/estimator.v2i1.1911

Abstract

Penelitian ini dimulai dengan memvisualisasikan semua data dalam bentuk grafik untuk memudahkan analisis lebih lanjut. Data yang digunakan adalah nilai ekspor minyak dan gas (migas) Provinsi Jawa Timur dari Januari 2021 hingga Desember 2023, dengan pencatatan bulanan. Analisis ini menyoroti pentingnya mempertimbangkan faktor musiman dalam peramalan untuk memahami dinamika data dengan lebih baik. Grafik ini menampilkan pola fluktuatif yang terlihat dalam data, dengan nilai yang naik-turun tidak stabil, yang disebabkan oleh pengaruh musiman yang terjadi setiap bulan. Dalam forecasting, struktur utama terdiri dari level, tren, musiman, dan forecast. Penelitian ini menggunakan persamaan yang telah ditentukan untuk menghitung level dan tren dari data time series tersebut. Penggunaan parameter ?, ?, dan ?, yang bersifat arbitrer, diteliti dalam rentang nilai (0,1 – 0,5) untuk menentukan kombinasi yang optimal. Setelah melakukan perhitungan, evaluasi dilakukan terhadap nilai error, dengan menghitung Mean Absolute Error (MAE) dan Root Mean Square Error (RMSE). Tabel-tabel RMSE menunjukkan hasil dari berbagai kombinasi beta dan gamma dengan konstanta ? yang berbeda, menyoroti pentingnya pemilihan parameter yang tepat untuk meningkatkan akurasi model peramalan. Analisis ini juga menunjukkan bahwa nilai RMSE cenderung meningkat seiring dengan nilai ? yang lebih tinggi, mengindikasikan bahwa bobot yang lebih besar pada data terbaru dapat meningkatkan kesalahan prediksi. Selain itu, variasi signifikan dalam RMSE antara kombinasi beta dan gamma menunjukkan bahwa eksperimen untuk menemukan kombinasi yang optimal dapat menghasilkan prediksi yang lebih akurat. Dalam penelitian ini, pemilihan kombinasi beta dan gamma yang menghasilkan RMSE terendah menjadi fokus utama dalam mengoptimalkan model peramalan. Hasil peramalan untuk periode mendatang juga dipresentasikan, memberikan gambaran tentang prediksi nilai ekspor migas di Provinsi Jawa Timur selama 12 bulan ke depan.
Co-Authors Abdul Ghofur Achmadin, Wahyu Nur Aprilia, Ira Dwi Agustin Retnowardani HARIADI, WIGID Wahyu Nur Achmadin Wigid Hariadi