Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
0.61
P-Index
This Author published in this journals
All Journal BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Prosiding Seminar Nasional Unimus Emerging Statistics and Data Science Journal
Gautama, Rahmad Putra
Unknown Affiliation
Humanities Computer Science & IT Control & Systems Engineering Economics, Econometrics & Finance Energy Engineering Health Professions Mathematics Mechanical Engineering Nursing Physics Public Health Transportation

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

Found 3 Documents
Search

 1 
Prediksi Jumlah Penumpang Di Bandara Nasional Ahmad Yani Semarang Menggunakan Holt Winter’s Exponential Smoothing (HWES) Gautama, Rahmad Putra; Fadlurohman, Alwan; Arum, Prizka Rismawati; Dhani, Oktaviana Rahma
Prosiding Seminar Nasional Unimus Vol 7 (2024): Transformasi Teknologi Menuju Indonesia Sehat dan Pencapaian Sustainable Development G
Publisher : Universitas Muhammadiyah Semarang

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

Abstract

Pesawat terbang memberikan kenyamanan dan kecepatan bagi penggunanya terutama bagi mereka yangmemiliki keterbatasan waktu. Peningkatan jumlah penumpang terus terjadi beberapa bulan ini, sehinggadibutuhkan suatu peramalan dalam mengambil keputusan untuk memprediksi jumlah penumpang gunamemaksimalkan kinerja yang ada. Karena metode Holt Winters Exponential Smoothing tidak sangat akuratdan sesuai dengan asumsi awal dari pola data penelitian, metode ini digunakan. Studi ini bertujuan untukmenggunakan metode Holt Winters Exponential Smoothing untuk meramalkan jumlah penumpang pesawatdi Bandara Nasional Ahmad Yani Semarang. Hasil analisis menunjukkan bahwa metode ini memiliki nilaiMAPE sebesar 13,98%, yang menunjukkan bahwa metode ini adalah pilihan yang baik dan tepat untukmeramalkan jumlah penumpang pesawat di Bandara Nasional Ahmad Yani Semarang. Kata Kunci : Holt Winters Exponential Smoothing, Mape, Penumpang, Peramalan
GEOGRAPHICALLY WEIGHTED GENERALIZED POISSON REGRESSION AND GEOGRAPHICALLY WEIGHTED NEGATIVE BINOMIAL REGRESSION MODELING ON PROPERTY CRIME CASES IN CENTRAL JAVA Arum, Prizka Rismawati; Gautama, Rahmad Putra; Haris, M. Al
BAREKENG: Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Vol 19 No 3 (2025): BAREKENG: Journal of Mathematics and Its Application
Publisher : PATTIMURA UNIVERSITY

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30598/barekengvol19iss3pp1469-1484

Abstract

Property crime in Indonesia remains one of the most prevalent categories of crime across various regions of the country. This category encompasses a range of criminal acts, including theft, illegal appropriation of goods, robbery, motor vehicle theft, arson, and property damage. One of the commonly used regression analysis methods is Poisson regression. The assumption violation of overdispersion in Poisson regression is often found in property crime data in Central Java. This study also considers spatial aspects, depicting local regional characteristics and the integration of local and global variables. Therefore, this study employs Geographically Weighted Generalized Poisson Regression (GWGPR) and Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) methods with Adaptive Bisquare Kernel weighting. The aim of this research is to develop a model for each district/city in Central Java using Adaptive Bisquare Kernel weighting, thus providing a more accurate representation of the factors influencing property crime in each region. The AIC value criterion of 411.3652 indicates that the GWNBR method is the most suitable for modeling the number of property crime cases in each district/city in Central Java compared to Poisson regression, negative binomial regression, and GWGPR methods.
Pengaruh Pengeluaran Perkapita, Jumlah Penduduk Miskin, Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) Terhadap Pendapatan Pajak Provinsi Jawa Tengah: Pengaruh Pengeluaran Perkapita, Jumlah Penduduk Miskin, Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) Terhadap Pendapatan Pajak Provinsi Jawa Tengah Gautama, Rahmad Putra
Emerging Statistics and Data Science Journal Vol. 2 No. 1 (2024): Emerging Statistics and Data Science Journal
Publisher : Statistics Department, Universitas Islam Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20885/esds.vol2.iss.1.art10

Abstract

Dalam rangka mempercepat perkembangan yang sedang berlangsung, Jawa Tengah terus berkomitmen untuk mendorong pembangunan berkelanjutan yang mencakup peningkatan kualitas hidup masyarakat, baik dari aspek fisik maupun mental. Data yang digunakan dalam analisis ini bersumber dari publikasi resmi Badan Pengelola Pendapatan Daerah Jawa Tengah dan Badan Pusat Statistik. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji dampak dari variabel-variabel seperti Pengeluaran Per Kapita, Jumlah Penduduk Miskin, Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT), dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) terhadap pendapatan pajak di Provinsi Jawa Tengah. Selain itu, penelitian ini juga berusaha mengidentifikasi variabel yang paling berpengaruh terhadap pendapatan pajak di wilayah tersebut. Dengan menggunakan metode analisis regresi linear berganda, penelitian ini berhasil mengungkap bahwa Pengeluaran Per Kapita dan Jumlah Penduduk Miskin memberikan kontribusi positif terhadap pendapatan pajak, sementara Tingkat Pengangguran Terbuka dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja memberikan dampak negatif. Hasil ini menyarankan bahwa pemerintah daerah perlu memfokuskan perhatian pada variabel-variabel tersebut dalam upaya mengoptimalkan pendapatan pajak, yang pada gilirannya akan mendukung pembangunan berkelanjutan dan peningkatan kesejahteraan masyarakat di Jawa Tengah.
Co-Authors Alwan Fadlurohman Dhani, Oktaviana Rahma M. Al Haris Prizka Rismawati Arum