Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.197
P-Index
This Author published in this journals
All Journal BIMASTER
Huda, Nur’ainul Miftahul
Unknown Affiliation
Decision Sciences, Operations Research & Management Mathematics

Published : 7 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 7 Documents
Search
Journal : BIMASTER

 1 
Pemodelan Data Cuaca dengan Variabel Eksogen Kulminasi Matahari menggunakan Model Varimax Anjelika, Seselia; Martha, Shantika; Huda, Nur’ainul Miftahul
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.v14i6.103101

Abstract

Perubahan cuaca di wilayah tropis seperti Kota Pontianak dipengaruhi oleh berbagai faktor meteorologi yang saling berinteraksi. Penelitian ini bertujuan menganalisis hubungan antara suhu rata-rata, kelembapan rata-rata, dan lama penyinaran matahari sebagai variabel cuaca atau variabel endogen, serta menganalisis pengaruh kulminasi matahari sebagai variabel eksogen. Data yang digunakan berasal dari BMKG Stasiun Meteorologi Maritim Pontianak dalam bentuk data bulanan periode 2021-2024. Analisis yang diterapkan adalah VARIMAX (Vector Autoregressive Model with Exogenous Variables) dengan tahapan meliputi analisis deskriptif, uji stasioneritas, identifikasi ordo model, estimasi parameter, pengujian asumsi residual, peramalan, dan evaluasi model menggunakan MAPE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa ketiga variabel cuaca memiliki keterkaitan yang signifikan, sedangkan variabel eksogen kulminasi matahari tidak signifikan secara statistik namun tetap dipertimbangkan secara teoritis. Model terbaik yang diperoleh adalah VARIMAX (1,2,0) dengan tingkat kesalahan MAPE In-Sample sebesar 4,77% untuk suhu, 5,21% untuk kelembapan, dan 15,79% untuk penyinaran matahari dan MAPE Out-Sample sebesar 8,16% untuk suhu, 8,04% untuk kelembapan, dan 26,91% untuk penyinaran matahari. Temuan ini menegaskan bahwa model VARIMAX dapat digunakan untuk memahami dinamika cuaca tropis sekaligus mendukung peramalan jangka pendek di wilayah Pontianak.
Penerapan Fuzzy Weighted Product dalam Menentukan Siswa Berprestasi pada Smpn 3 Sungai Kakap Kirana, Filzani; Pasaribu, Meliana; Huda, Nur’ainul Miftahul
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.v14i6.103284

Abstract

Penetapan siswa berprestasi sering kali menggunakan nilai rapor sebagai kriteria utama. Padahal dalam realitasnya, siswa dengan nilai rapor tertinggi belum tentu dikatakan berprestasi secara menyeluruh apabila memiliki perilaku kurang baik, tingkat ketidakhadiran yang tinggi, kurang berpartisipasi dalam kegiatan ekstrakurikuler, serta tidak memiliki pencapaian di bidang akademik maupun nonakademik. Oleh sebab itu, penentuan siswa berprestasi belum dapat dikatakan optimal jika hanya mengandalkan nilai rapor saja sehingga diperlukan suatu metode yang mampu menilai siswa secara lebih menyeluruh berdasarkan berbagai aspek penilaian, tidak hanya dari sisi akademik. Hal ini terjadi di SMPN 3 Sungai Kakap yang memiliki masalah yang sama. Fuzzy Weighted Product (FWP) dipilih untuk mengatasi masalah yang melibatkan beberapa kriteria penting untuk menentukan siswa berprestasi. Sehubungan dengan itu, penelitian ini bertujuan untuk menerapkan metode FWP dalam memberikan penilaian yang lebih terukur serta menentukan siswa berprestasi di SMPN 3 Sungai Kakap dengan mempertimbangkan beberapa kriteria yang telah ditentukan. Langkah dari FWP adalah dengan cara mengevaluasi alternatif, yaitu siswa, berdasarkan kriteria yaitu nilai rapor, absen, perilaku, banyaknya ekstrakurikuler dan banyaknya prestasi. Selanjutnya, dilakukan pemberian nilai keanggotaan fuzzy untuk setiap siswa terhadap setiap kriteria ke dalam interval [0,1] yang dibentuk ke dalam tabel keputusan. Setelah itu, dilakukan perhitungan dengan mengalikan nilai kriteria yang telah dinormalisasi dan diberi bobot sesuai tingkat kepentingannya. Dari hasil perhitungan menggunakan metode FWP diperoleh penilaian yang lebih terukur berdasarkan kriteria yang telah ditentukan sehingga diperoleh bahwa A_98 merupakan siswa berprestasi di SMPN 3 Sungai Kakap.
Analisis Kausalitas Antara Kemiskinan, Ketimpangan Pendapatan, dan Pendidikan dengan Panel Vector Autoregression Hardianty, Dayang Puteri; Huda, Nur’ainul Miftahul; 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.v14i6.103648

Abstract

Peningkatan kesejahteraan masyarakat merupakan tujuan utama pembangunan, yang ditandai dengan kemampuan individu memenuhi kebutuhan hidup. Namun, berbagai masalah sosial ekonomi, seperti tingginya angka kemiskinan, ketimpangan pendapatan, serta rendahnya tingkat pendidikan masih menjadi tantangan. Berdasarkan data Badan Pusat Statistik, Rata-rata Lama Sekolah di Kalimantan Barat pada tahun 2023 hanya mencapai 7 tahun, belum memenuhi standar pendidikan dasar 12 tahun. Sementara itu, tingkat kemiskinan menurun dari 8,03% pada 2015 menjadi 6,71% pada 2023, namun ketimpangan pendapatan masih terjadi. Kondisi ini menunjukkan bahwa penurunan kemiskinan belum menjamin peningkatan kesejahteraan secara merata, karena rendahnya pendidikan dapat membatasi akses kerja dan memengaruhi distribusi pendapatan serta keberlangsungan penurunan kemiskinan. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan kausalitas antara kemiskinan, ketimpangan pendapatan, dan pendidikan menggunakan model Panel Vector Autoregression (PVAR). Analisis diawali dengan statistik deskriptif, uji stasioneritas, penentuan lag optimum, serta uji kointegrasi. Jika tidak ditemukan kointegrasi, maka analisis dilanjutkan dengan pembentukan model PVAR. Model PVAR yang diperoleh kemudian diuji kestabilannya. Kestabilan model dinilai berdasarkan nilai modulus, dimana model dinyatakan stabil apabila seluruh nilai modulus dari akar karakteristik matriks companion < 1. Selanjutnya dilakukan uji kausalitas Granger untuk melihat hubungan sebab akibat antar variabel, dilanjutkan dengan Impulse Response Function dan Variance Decomposition. Hasil penelitian menunjukkan tidak terdapat hubungan kausalitas antara kemiskinan dengan ketimpangan pendapatan maupun pendidikan. Namun, terdapat hubungan satu arah dari ketimpangan pendapatan terhadap pendidikan, dengan probabilitas 2,72% lebih kecil dari tingkat signifikansi 5%. Artinya, ketimpangan pendapatan berpengaruh terhadap capaian pendidikan, sedangkan kemiskinan belum memberikan pengaruh kausal terhadap variabel lainnya.
Penerapan Algoritma Sequential Insertion Pada Penyelesaian Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW) Farika, Ika; Huda, Nur’ainul Miftahul; Pasaribu, Meliana
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.v14i6.104713

Abstract

Keterlambatan pengiriman barang menjadi permasalahan yang sering muncul pada perusahaan termasuk UD. Tempe Sari Murni yang memiliki dampak pada kepuasan pelanggan dan efisiensi operasional. Berdasarkan permasalahan yang ada, penelitian ini difokuskan untuk mencari Rute Optimal, rute dikatakan optimal jika memenuhi setiap fungsi kendala yaitu pelayanan untuk pelanggan hanya dilakukan sekali, mengunjungi dan meninggalkan pelanggan harus oleh kendaraan yang sama, kendaraan memulai dan mengakhiri perjalanan di depot, kapasitas angkut kendaraan tidak melebihi batas maksimum kendaraan, serta waktu pelayanan sesuai dengan jendela waktu. Penelitian dimulai dengan mengumpulkan data pelanggan kemudian membentuk model matematika Capacitated Vehicle Routing Problem with Time Windows (CVRPTW). CVRPTW berasal dari pengembangan Vehicle Routing Problem (VRP) yang merupakan suatu masalah penentuan rute kendaraan yang menambahkan batasan berupa muatan kendaraan dan jadwal waktu pelayanan pelanggan. Sequential Insertion digunakan sebagai pendekatan heuristik dengan menambahkan satu per satu pelanggan ke dalam rute berdasarkan Kriteria Time Windows. Perhitungan dimulai dengan menentukan pelanggan awal yang dipilih dari empat Kriteria Time Windows, yaitu earliest deadline yang mempunyai waktu akhir pelayanan paling singkat, earliest ready time yaitu pelanggan yang memulai pelayanan paling awal, shortest time windows yang mempunyai selisih paling kecil antara waktu buka dan waktu tutup, serta Longest Travel Time yang mempunyai waktu paling lama perjalanannya dari depot. Hasil analisis menunjukkan bahwa Longest Travel Time merupakan kriteria yang menghasilkan rute paling optimal dengan kendaraan pertama 6 jam 36 menit dan kendaraan kedua 4 jam 36 menit, sehingga waktu optimalnya adalah 6 jam 36 menit.
PERAMALAN HARGA TANDAN BUAH SEGAR KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN METODE PROPHET Setepani, Setepani; Huda, Nur’ainul Miftahul; Noviani, Evi
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.v15i1.105597

Abstract

Industri kelapa sawit merupakan satu diantara sektor strategis yang berkontribusi pada penyediaan 16 juta lapangan kerja. Permasalahan yang dihadapi industri kelapa sawit yakni fluktuasi pada harga Tandan Buah Segar (TBS) kelapa sawit yang mempengaruhi pendapatan bagi petani dan koperasi terkhusus KUD Belitang Hilir. Penelitian bertujuan untuk meramal harga TBS kelapa sawit berdasarkan data historis KUD Belitang Hilir dengan metode Prophet dengan validasi pengukuran akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang kemudian diinterpretasikan hasil peramalan yang diperoleh. Tahapan penelitian meliputi pre-processing data, plot data, membagi data menjadi data training dan data testing, estimasi parameter, identifikasi trend, membentuk model peramalan dengan data training Prophet, dan menghitung MAPE. Hasil analisis yang diperoleh model dibandingkan dengan data asli agar dapat memprediksi dengan hasil lebih stabil sehingga cukup baik dalam memproyeksikan tren jangka pendek dengan nilai MAPE pada data training sebesar 11,642% sedangkan MAPE pada data testing sebesar 11,981% maka kemampuan model peramalan tergolong baik. Melalui hasil peramalan pada periode Januari 2025 didapat adanya kecenderungan harga TBS meningkat, dengan nilai tertinggi Rp3.642/kg pada 30 Januari 2025 dan terendah Rp3.472/kg pada 1 Januari 2025. Metode Prophet dapat memprediksi harga TBS dengan cukup akurat sehingga dapat membantu KUD Belitang Hilir untuk memproyeksikan strategi pengelolaan panen dan penjualan TBS.
PERAMALAN HARGA TANDAN BUAH SEGAR KELAPA SAWIT MENGGUNAKAN METODE PROPHET Setepani, Setepani; Huda, Nur’ainul Miftahul; Noviani, Evi
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.v15i1.105750

Abstract

Industri kelapa sawit merupakan satu diantara sektor strategis yang berkontribusi pada penyediaan 16 juta lapangan kerja. Permasalahan yang dihadapi industri kelapa sawit yakni fluktuasi pada harga Tandan Buah Segar (TBS) kelapa sawit yang mempengaruhi pendapatan bagi petani dan koperasi terkhusus KUD Belitang Hilir. Penelitian bertujuan untuk meramal harga TBS kelapa sawit berdasarkan data historis KUD Belitang Hilir dengan metode Prophet dengan validasi pengukuran akurasi menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang kemudian diinterpretasikan hasil peramalan yang diperoleh. Tahapan penelitian meliputi pre-processing data, plot data, membagi data menjadi data training dan data testing, estimasi parameter, identifikasi trend, membentuk model peramalan dengan data training Prophet, dan menghitung MAPE. Hasil analisis yang diperoleh model dibandingkan dengan data asli agar dapat memprediksi dengan hasil lebih stabil sehingga cukup baik dalam memproyeksikan tren jangka pendek dengan nilai MAPE pada data training sebesar 11,642% sedangkan MAPE pada data testing sebesar 11,981% maka kemampuan model peramalan tergolong baik. Melalui hasil peramalan pada periode Januari 2025 didapat adanya kecenderungan harga TBS meningkat, dengan nilai tertinggi Rp3.642/kg pada 30 Januari 2025 dan terendah Rp3.472/kg pada 1 Januari 2025. Metode Prophet dapat memprediksi harga TBS dengan cukup akurat sehingga dapat membantu KUD Belitang Hilir untuk memproyeksikan strategi pengelolaan panen dan penjualan TBS.
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 Anjelika, Seselia Evi Noviani Farika, Ika Hardianty, Dayang Puteri Helmi Helmi Husnul Khotimah Kirana, Filzani Martha, Shantika Meliana Pasaribu Setepani, Setepani Yundari, Yundari