Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.882
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Statistika dan Matematika (Statmat) EduMatika: Jurnal MIPA Innovative: Journal Of Social Science Research Triwikrama: Jurnal Ilmu Sosial Trigonometri: Jurnal Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Banjarnahor, Riski Melanton
Unknown Affiliation
Humanities Biochemistry, Genetics & Molecular Biology Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Chemistry Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Physics Public Health Social Sciences Other

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

Found 5 Documents
Search

 1 
PERBANDINGAN METODE ITERASI GAUSS-SEIDEL DAN JACOBI IMPLEMENTASI DAN SIMULASI MENGGUNAKAN MATLAB Sianturi, Ardicha Appu; Silaban, Dewi Fortuna; Banjarnahor, Riski Melanton; Nainggolan, Wenny Susanty
Trigonometri: Jurnal Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Vol. 5 No. 2 (2024): Trigonometri: Jurnal Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Publisher : Cahaya Ilmu Bangsa Institute

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.3483/trigonometri.v5i2.7863

Abstract

The system of linear equations is one of the main foundations in various science and technology applications, which is often solved using iterative methods such as Jacobi and Gauss-Seidel methods. This study aims to compare the two methods in terms of convergence speed, solution stability, and computational time efficiency. Simulations were conducted using MATLAB with a quantitative experimental approach on a diagonally dominant system of linear equations, which confirmed the convergence potential of the iterative methods. The implementation of the algorithm involves using the same initial values for both methods, with the process iterating until it reaches the convergence criterion or maximum limit of iterations. Simulation results show that the Gauss-Seidel Method is superior in convergence speed, requiring only 11 iterations to reach a solution, compared to 21 iterations in the Jacobi Method. In addition, the Gauss-Seidel Method shows better stability on the tested system, while the Jacobi Method has an advantage in the flexibility of parallel implementation. These findings provide important insights for users to choose numerical methods that suit specific needs, both in academic contexts and practical applications, especially for solving systems of linear equations in modern computing.
ANALISIS SPASIAL PERSEBARAN KANTOR DESA DAN OBJEK WISATA BERBASIS SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS DI PROVINSI JAWA TENGAH Nainggolan, Wenny Susanty; Banjarnahor, Riski Melanton; Silaban, Dewi Fortuna; Sianturi, Ardicha Appu
Triwikrama: Jurnal Ilmu Sosial Vol. 7 No. 11 (2025): Triwikrama: Jurnal Ilmu Sosial
Publisher : Cahaya Ilmu Bangsa

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.6578/triwikrama.v7i11.12287

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memetakan persebaran spasial kantor desa dan objek wisata di Provinsi Jawa Tengah menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG), serta menganalisis hubungan spasial antara kedua entitas tersebut. Metode yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif deskriptif dengan analisis spasial berbasis SIG menggunakan perangkat lunak QGIS. Data yang dianalisis mencakup koordinat lokasi kantor desa dan objek wisata, yang kemudian diolah secara visual dan statistik, termasuk uji autokorelasi spasial global menggunakan indeks Moran's I. Hasil penelitian menunjukkan bahwa persebaran kantor desa cukup merata dengan variasi rendah, sedangkan objek wisata menunjukkan variasi tinggi dan persebaran yang tidak merata. Nilai Moran’s I sebesar 0,17 dengan p-value 0,001 menunjukkan adanya autokorelasi spasial positif yang signifikan, mengindikasikan pola klasterisasi antara lokasi fasilitas pemerintahan dan objek wisata. Temuan ini memberikan dasar strategis bagi perencanaan pembangunan wilayah yang lebih merata dan berkelanjutan berbasis data geospasial.
Analysis of the Most Dominant Causing Factors of Divorce in 34 Provinces in Indonesia Using the XGBoost Algorithm Amalia, Seila; Banjarnahor, Riski Melanton; Hutapea, Risca Octaviyani; Sitorus, Gabriel Fernando; Domini, Gracia; Arnita, Arnita
EduMatika: Jurnal MIPA Vol. 5 No. 2 (2025): EduMatika: Jurnal MIPA
Publisher : Lembaga Riset Mutiara Akbar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.56495/emju.v5i2.1135

Abstract

Divorce in Indonesia shows a significant increasing trend and has a broad social impact. This study aims to identify the most dominant causes of divorce in 34 provinces in Indonesia using the Extreme Gradient Boosting (XGBoost) machine learning algorithm. Secondary quantitative data from the Central Bureau of Statistics in 2024 were analyzed by pre-processing, data sharing, model training, and performance evaluation. The results showed that constant disputes and quarrels were the main causes of divorce, followed by substance abuse and forced marriage. The developed XGBoost model achieved 75% accuracy in classifying the level of divorce risk. These findings provide new insights into understanding the social factors that influence divorce and can be the basis for designing more effective prevention strategies.
MODEL REGRESI LOGISTIK PENGARUH AKSESIBILITAS DAN KONDISI SOSIAL-EKONOMI TERHADAP KETIMPANGAN PENDIDIKAN DI WILAYAH DESA BAGAN SERDANG KEC.PANTAI LABU Seila Amalia; Banjarnahor, Riski Melanton; Sinaga, May Rani Tabitha; Sianturi, Ardicha Appu; Dinie Triana
STATMAT : JURNAL STATISTIKA DAN MATEMATIKA Vol 7 No 2 (2025)
Publisher : Math Program, Math and Science faculty, Pamulang University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Ketimpangan akses pendidikan di wilayah pedesaan masih menjadi isu penting yang berdampak terhadap keberlanjutan pendidikan anak dan pembangunan sosial jangka panjang. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh aksesibilitas pendidikan dan kondisi sosial-ekonomi terhadap ketimpangan pendidikan di Desa Bagan Serdang, Kabupaten Deli Serdang. Dengan menggunakan pendekatan kuantitatif dan metode regresi logistik ordinal, penelitian ini melibatkan 50 responden anak usia sekolah yang dipilih melalui teknik random sampling sederhana. Hasil analisis menunjukkan bahwa tiga variabel, yaitu jenjang pendidikan, jarak ke sekolah, dan moda transportasi, berpengaruh signifikan terhadap ketimpangan pendidikan. Sementara itu, variabel fasilitas pendidikan dan pendapatan orang tua tidak menunjukkan pengaruh yang signifikan secara statistik. Model regresi logistik yang dibangun terbukti layak dan memiliki kekuatan prediksi tinggi, dengan akurasi klasifikasi mencapai 94%. Temuan ini didukung oleh observasi lapangan yang mengungkapkan bahwa selain hambatan struktural, motivasi belajar dan stabilitas keluarga turut memengaruhi keputusan anak untuk melanjutkan pendidikan. Penelitian ini merekomendasikan perlunya penguatan motivasi belajar, pendampingan keluarga, serta kebijakan yang mendukung akses pendidikan menengah atas di wilayah pesisir. Implikasi hasil ini diharapkan dapat menjadi dasar bagi perumusan kebijakan berbasis bukti untuk menekan angka ketimpangan pendidikan di daerah tertinggal.
Prediksi Harga Saham dan Estimasi Risiko BBCA Menggunakan Model Geometric Brownian Motion (GBM) Amalia, Seila; Christyn, Mery; Banjarnahor, Riski Melanton; Manihuruk, Jogi Nicolas
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 5 No. 2 (2025): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v5i2.18756

Abstract

Penelitian ini menganalisis prediksi harga saham dan estimasi risiko PT Bank Central Asia Tbk (BBCA) menggunakan model Geometric Brownian Motion (GBM). Data harga saham historis dianalisis dengan menghitung return saham harian dan diuji normalitasnya menggunakan uji Shapiro-Wilk. Model GBM kemudian diterapkan untuk memprediksi pergerakan harga saham dalam 30 hari ke depan, dengan evaluasi model menggunakan Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GBM dapat menangkap pola stokastik dari pergerakan harga saham, dengan simulasi 100 kali menghasilkan variasi jalur pergerakan harga saham yang mencerminkan volatilitas pasar. Nilai MAPE sebesar 14,51% menunjukkan bahwa model ini memiliki akurasi yang baik dalam memprediksi harga saham, tetapi tetap menghadapi keterbatasan dalam menangkap lonjakan volatilitas yang tiba-tiba. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan wawasan bagi investor dalam pengambilan keputusan investasi dan menyoroti perlunya model yang lebih kompleksbuntuk menangkap dinamika pasar yang lebih realistis dan memperhitungkan dinamika pasar yang sebenarnya.
Co-Authors Amalia, Seila Arnita Arnita Christyn, Mery Dinie Triana Domini, Gracia Hutapea, Risca Octaviyani Manihuruk, Jogi Nicolas Nainggolan, Wenny Susanty Seila Amalia Sianturi, Ardicha Appu Silaban, Dewi Fortuna Sinaga, May Rani Tabitha Sitorus, Gabriel Fernando