Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.444
P-Index
This Author published in this journals
All Journal BIMASTER Jurnal Forum Analisis Statistik
Fidianty, Fadilla
Unknown Affiliation
Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Mathematics

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
Metode Holt-Winter Exponential Smoothing untuk Memprediksi Nilai Tukar Petani di Provinsi Kalimantan Barat: Holt-Winter Exponential Smoothing Method to Predict Farmer Exchange Rates in West Kalimantan Province Fidianty, Fadilla; Perdana, Hendra; Rofatunnisa, Sifa
Jurnal Forum Analisis Statistik Vol. 5 No. 1 (2025): Jurnal Forum Analisis Statistik (FORMASI)
Publisher : Badan Pusat Statistik Provinsi Kalimantan Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.57059/formasi.v5i1.95

Abstract

Kegiatan bertani yang dilakukan manusia adalah untuk memenuhi kebutuhan pangan. Tidak hanya berkontribusi untuk memenuhi kebutuhan pangan, tetapi juga menjadi pendorong untuk membangun suatu pedesaan. Sektor pertanian adalah sektor perekonomian yang memiliki peran besar terhadap pembangunan negara berkembang. Salah satu indikator yang berperan dalam evaluasi pembangunan pertanian adalah Nilai Tukar Petani (NTP). Besarnya kontribusi sektor pertanian sehingga diperlukan penentuan kebijakan yang tepat, salah satunya menggunakan metode peramalan. Metode peramalan yang digunakan pada penelitian ini adalah Holt-Winter Exponential Smoothing. Tujuan dilakukannya penelitian ini adalah untuk meramalkan NTP pada Januari 2024 sampai dengan desember 2024, dan melihat apakah metode ini tepat dalam meramalkan NTP. Ketepatan peramalan dilihat dari nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) terkecil yang sesuai dengan klasifikasi nilai MAPE. Hasil analisis yang didapatkan dengan parameter optimal yang digunakan adalah alfa = 0,953014, beta = 0,08162, dan gamma = 0,99 , parameter tersebut didapatkan setelah dilakukan solver data. Nilai MAPE yang didapatkan dengan parameter tersebut sebesar 1,12%. Metode ini bisa menjadi rujukan untuk meramalkan NTP ke depannya. Untuk penelitian selanjutnya, disarankan menggunakan metode peramalan yang lain, agar dapat diketahui metode mana yang mendapatkan hasil terbaik.
PEMETAAN KARAKTERISTIK PENGANGGURAN ANTAR KABUPATEN/KOTA DI KALIMANTAN BARAT MENGGUNAKAN METODE WEIGHT MULTIDIMENSIONAL SCALING Fidianty, Fadilla; Shantika Martha; Hendra Perdana
BIMASTER : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya Vol. 15 No. 3 (2026): Bimaster : Buletin Ilmiah Matematika, Statistika dan Terapannya
Publisher : Faculty of Mathematics and Natural Sciences Tanjungpura University

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

Abstract

Pengangguran merupakan salah satu indikator penting dalam menilai kondisi ketenagakerjaan dan kesejahteraan masyarakat. Perbedaan karakteristik pengangguran antar kabupaten/kota perlu dipetakan agar pola kemiripan dan perbedaan antarwilayah dapat diketahui secara lebih jelas. Penelitian ini bertujuan memetakan karakteristik pengangguran kabupaten/kota di Provinsi Kalimantan Barat tahun 2025 menggunakan metode Weighted Multidimensional Scaling (WMDS). Data yang digunakan merupakan data sekunder dari Badan Pusat Statistik dengan objek penelitian sebanyak 14 kabupaten/kota. Variabel yang dianalisis meliputi Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK), pertumbuhan penduduk, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), pertumbuhan ekonomi, dan Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT). Data distandarisasi menggunakan metode min-max, kemudian bobot variabel ditentukan berdasarkan variansi data terstandarisasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kabupaten/kota di Kalimantan Barat terbagi ke dalam empat kuadran dengan karakteristik yang berbeda. Variabel TPT memiliki bobot terbesar sehingga menjadi faktor paling dominan dalam membedakan karakteristik antarwilayah. Nilai stress value sebesar 5,3184% menunjukkan bahwa konfigurasi dua dimensi yang dihasilkan tergolong baik dalam merepresentasikan data asli.
Co-Authors Hendra Perdana Rofatunnisa, Sifa Shantika Martha