Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
1.556
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Media Statistika Jurnal technoscientia Dharma Bakti JURNAL TEKNOLOGI TECHNOSCIENTIA Journal of Fundamental Mathematics and Applications (JFMA) Jnanadharma Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Noviana Pratiwi
IST AKPRIND Yogyakarta
Humanities Chemical Engineering, Chemistry & Bioengineering Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Earth & Planetary Sciences Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Materials Science & Nanotechnology Mathematics Mechanical Engineering Social Sciences Other

Published : 22 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 22 Documents
Search

 1   2   3 
METODE GENERALIZED SPACE-TIME AUTOREGRESSIVE UNTUK PERAMALAN PERTUMBUHAN EKONOMI DI KAWASAN TIMUR INDONESIA Rokhana Dwi Bekti; Noviana Pratiwi; Petronella Mira Melati
JURNAL TEKNOLOGI TECHNOSCIENTIA Technoscientia Vol 11 No 1 Agustus 2018
Publisher : Lembaga Penelitian & Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), IST AKPRIND Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1620.59 KB) | DOI: 10.34151/technoscientia.v11i1.117

Abstract

Generalized Method of Space Time Autoregressive (GSTAR) is one of spatio temporal method. This method modifies the spatial dependencies among location by using the time series data or time lags. This research applies the GSTAR for forecasting economic growth in Eastern Indonesia. The economic development of some provinces in the region, which is far from state of capital, is highly dependent on access to the facility centers of economic activity, access to education, access to health facility, and others. Thus forecasting information by taking into account the spatial aspect (the relationship between the provinces) and time is needed to assess the economic development of several periods ahead. GSTAR (1;1) was selected for the forecasting. Parameter estimation using least squares build the different parameter in each province. Based on comparisons with ARIMA method, GSTAR provide better forecasting results.
METODE GENERALIZED SPACE-TIME AUTOREGRESSIVE UNTUK PERAMALAN PERTUMBUHAN EKONOMI DI KAWASAN TIMUR INDONESIA Rokhana Dwi Bekti; Noviana Pratiwi; Petronella Mira Melati
JURNAL TEKNOLOGI TECHNOSCIENTIA Technoscientia Vol 11 No 1 Agustus 2018
Publisher : Lembaga Penelitian & Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), IST AKPRIND Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/technoscientia.v11i1.117

Abstract

Generalized Method of Space Time Autoregressive (GSTAR) is one of spatio temporal method. This method modifies the spatial dependencies among location by using the time series data or time lags. This research applies the GSTAR for forecasting economic growth in Eastern Indonesia. The economic development of some provinces in the region, which is far from state of capital, is highly dependent on access to the facility centers of economic activity, access to education, access to health facility, and others. Thus forecasting information by taking into account the spatial aspect (the relationship between the provinces) and time is needed to assess the economic development of several periods ahead. GSTAR (1;1) was selected for the forecasting. Parameter estimation using least squares build the different parameter in each province. Based on comparisons with ARIMA method, GSTAR provide better forecasting results.
PENDAMPINGAN MULTIDIMENSIONAL SCALING (MDS) UNTUK RISET PASAR DI CV AMIGO MANGESTI UTOMO Noviana Pratiwi; Noeryanti
DHARMA BAKTI Dharma Bakti-Vol 3 No 2-Oktober 2020
Publisher : LPPM IST AKPRIND Yogyakarta

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/dharma.v3i2.3473

Abstract

Multidimensional scaling (MDS) is often associated with market research. MDS in marketresearch is used to determine the position of a store against its competitors with certaincriteria. This MDS can be used to evaluate how store services are, what consumers likeand dislike and how the store compares to its competitors. CV Amigo Mangesti Utomo isone of the retail companies in the fashion sector that continues to evaluate to improve thequality of service to its customers. For this reason, assistance is provided to conductmarket research at the Amigo group. By conducting market research assistance with MDS,the Amigo Group can find out how it stands against its competitors, know the advantagesand disadvantages of the store against its competitors and each store can make futureplans to improve services to consumers so that consumers continue to grow. Aftermentoring, each store manager knows the strengths and weaknesses of his shop amongcompetitors and understands the importance of market research, so that in the future theywill conduct market research on their customers.
ANALISIS AKURASI DARI PERBEDAAN FUNGSI KERNEL DAN COST PADA SUPPORT VECTOR MACHINE STUDI KASUS KLASIFIKASI CURAH HUJAN DI JAKARTA Noviana Pratiwi; Yudi Setyawan
Journal of Fundamental Mathematics and Applications (JFMA) Vol 4, No 2 (2021)
Publisher : Diponegoro University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1387.13 KB) | DOI: 10.14710/jfma.v4i2.11691

Abstract

Abstrak. Penelitian ini difokuskan pada perbandingan beberapa fungsi kernel, cost dan proporsi data training pada Support Vector Machine terhadap akurasi pengklasifikasian curah hujan di Jakarta. Fungsi-fungsi kernel linier, Gauss dan polynomial digunakan untuk memodifikasi metode Support Vector Machine guna menyelesaikan kasus nonlinier yang sering terjadi pada kondisi real.  Variabel yang digunakan dalam penelitian ini meliputi temperatur, kelembaban, penyinaran matahari dan kecepatan angin. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai support vector terkecil tidak memberikan akurasi yang tertinggi pada masing-masing fungsi kernel. Selain itu, proporsi dataset (training:testing) sebesar  90%:10% memberikan akurasi sedikit lebih tinggi dibandingkan dengan akurasi untuk proporsi 80%:20% untuk masing-masing fungsi kernel. Secara keseluruhan, akurasi tertinggi diperoleh pada proporsi 90%:10% oleh fungsi kernel linier dan polinom untuk cost 1 dan 1000 secara bersamaan yaitu 78,38%.Kata Kunci : Cost, Gauss, Kernel, linear, polynomial, Abstract. This research focuses on the comparison of several kernel functions, costs and proportions of data training on the Support Vector Machine to the accuracy of classifying rainfall in Jakarta. The linear, Gaussian and polynomial kernel functions were applied to modify the Support Vector Machine method to solve non-linear cases that often occur in actual conditions. The variables used in this study comprised of temperature, humidity, sunlight and wind speed. The analysis disclosed that the smallest support vector value did not provide the highest accuracy value for each kernel. In addition, the proportion of the dataset (training:testing) of 90%:10% provided a slightly higher accuracy compared to the accuracy for the proportion of 80%:20% for each kernel function. Overall, the highest accuracy attained at the proportion of 90%:10% by linear and polynomial kernel functions for cost 1 and 1000 simultaneously, which was 78.38%.
ESTIMASI TINGKAT RISIKO INVESTASI EMAS MENGGUNAKAN PENDEKATAN GENERALIZED EXTREME VALUE DAN GENERALIZED PARETO DISTRIBUTION Noviana Pratiwi; Catur Iswahyudi
Journal of Fundamental Mathematics and Applications (JFMA) Vol 2, No 1 (2019)
Publisher : Diponegoro University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (486.692 KB) | DOI: 10.14710/jfma.v2i1.22

Abstract

This study estimates the level of risk in investing in gold. Value at Risk (VaR) is a method which can be used for calculating the level of risk. There are two distribution approaches used, namely Generalized Extreme Value Distribution (GEV) and Generalized Distribution Pareto (GDP). These two distributions are used because gold data is alleged to have a heavy tail distribution. The study uses secondary data on gold prices with January 2015 to December 2017 period with a total of 876 data. The results obtained indicate that the data return for the gold price has a heavy tail. Estimation results obtained indicate that the VaR value at the 95% confidence level is less than VaR with a 99% confidence level so it can be concluded that the higher the level of risk to be taken, the greater the level of confidence and capital allocation to cover losses taken by investors. The GDP Estimation value gives a greater value than GEV. and the largest VaR value is shown at 4.049%, which means that the maximum loss that may occur in one period ahead is 4.049%.
ANALISIS PENGARUH LOKASI DAN KARAKTERISTIK KONSUMEN DALAM MEMILIH MINIMARKET DENGAN METODE REGRESI LOGISTIK DAN CART Rokhana Dwi Bekti; Noviana Pratiwi; Maria Titah Jatipaningrum; Dina Auliana
MEDIA STATISTIKA Vol 10, No 2 (2017): Media Statistika
Publisher : Department of Statistics, Faculty of Science and Mathematics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (236.317 KB) | DOI: 10.14710/medstat.10.2.119-130

Abstract

Konsumen saat ini memiliki banyak pilihan untuk berbelanja memenuhi kebutuhan sehari-hari, baik di pasar modern maupun tradisional, serta ritel khususnya dalam bentuk minimarket. Dengan demikian persaingan antar minimarket juga sangat tinggi. Setiap minimarket memiliki strategi pemasaran yang berbeda-beda, karena karakteristik konsumen dalam berbelanja juga berbeda-beda. Dalam strategi pemasaran, informasi dari berbagai aspek, yaitu dapat dari segi konsumen, pasar, pesaing, maupun produk sangat diperlukan. Pada penelitian ini melakukan analisis factor yang berpengaruh pada minat konsumen yang berbelanja di minimarket. Factor yang dikaji adalah dari segi konsumen, baik karakteristik maupun lokasi tempat tinggal. Data yang digunakan adalah data primer dengan melakukan survey wawancara pada konsumen di Kecamatan Ngaglik, Kab. Sleman, DIY. Sedangkan sampel minimarket adalah Indomaret. Metode analisis yang digunakan adalah regresi logistik dan Classification and Regression Trees (CART). Hasil analisis menunjukkan bahwa faktor-faktor yang signifikan berpengaruh terhadap minat belanja di Indomaret dengan metode regresi logistik adalah variabel jenis kelamin, pengeluaran rata-rata perbulan, dan lokasi tempat tinggal konsumen. Sedangkan factor berperan penting dalam pembentukan pohon klasifikasi CART adalah juga lokasi. Apabila dibandingkan berdasarkan nilai ketepatan klasifikasi, metode CART, sebagai metode nonparametrik yang tidak memiliki asumsi distribusi tertentu, menghasilkan ketepatan klasifikasi yang lebih tinggi dibandingkan regresi logistik.
Pelatihan Media Sosial dan Manajemen Keuangan untuk Meningaktkan Pasar Produk Saka Granola Septiana Paula; Kristina Millenia Seran; Rokhana Dwi Bekti; Noviana Pratiwi; Noeryanti
JNANADHARMA Vol. 1 No. 1 (2023): Januari 2023
Publisher : Fakultas Sains Terapan

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

Abstract

Produk Saka Granola diproduksi Ibu-Ibu KWT di Dusun Salam Krajan, Desa Wukirsari, Kecamatan Cangkringan, Sleman DIY. Produk ini belum memiliki pasar yang luas dan pengelolaan keuangan yang lengkap. Oleh karena itu tim PPK Ormawa, HIMASTA, Jurusan Statistika, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta melakukan pelatihan dan pendampingan mengenai penggunaan media social dan manejemen keuangan. Kegiatan dilakukan pada September-november 2022. Program pelatihan dan pendampingan media sosial dan manajemen keuangan untuk telah mampu memberikan manfaat bagi mitra yaitu pelaku usaha SAKA Granola dan UMKM di Dusun Salam Krajan. Pelaku usaha SAKA Granola telah memiliki media social, mampu membuat konten untuk pemasaran, dan mengelola keuangan dengan lebih baik.
PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI AIR MENGGUNAKAN PETA KENDALI MULTIVARIAT T2 HOTELLING SERTA ANALISIS KEMAMPUAN PROSES: Studi Kasus di PDAM Kabupaten Sleman Puri Fathurrahmi; Noviana Pratiwi
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 4 No. 01 (2019)
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/statistika.v4i01.1057

Abstract

Abstrak. PDAM Kabupaten Sleman merupakan perusahaan yang bergerak dalam bidang penyediaan air bersih. PDAM Kabupaten Sleman menggunakan Peraturan Menteri Kesehatan Republik Indonesia Nomor 492 Tahun 2010 tentang persyaratan kualitas air minum sebagai acuan dalam mengawasi kualitas air yang diproduksi. Data kualitas air merupakan jenis data multivariat karena air mempunyai lebih dari satu macam parameter pengukuran kualitas. Pengendalian kualitas secara multivariat dapat dilakukan dengan menggunakan peta kendali multivariat T2 Hotelling. Pembuatan peta kendali ini dapat dilakukan melalui dua fase. Fase I digunakan untuk mendapatkan estimasi vektor mean dan matrik varian kovarian dengan pengamatan terkendali sedangkan fase II berguna untuk memantau proses dengan data baru. Setelah peta dalam keadaan terkendali, dilakukan analisis kemampuan proses guna memperkirakan seberapa baik proses dalam memenuhi spesifikasi produk yang telah ditetapkan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengendalian kualitas produksi air PDAM kabupaten Sleman menggunakan peta kendali T2 Hotelling serta analisis kemampuan proses. Berdasarkan analisis yang dilakukan pada fase I diperoleh proses yang tidak terkendali secara statistik pada periode Januari-Desember 2017 yaitu pada subgrup 1, 3, 8, dan 11. Data pengamatan yang tidak terkendali tersebut dihapus dan dilakukan perhitungan ulang. Setelah dilakukan perbaikan proses dan peta dalam keadaan terkendali, maka dilanjutkan ke fase II kemudian dilanjutkan dengan analisis kemampuan proses. Nilai kemampuan proses (Cp) pada fase I dan II masing-masing sebesar 2,6953 dan 1,9401, karena nilai Cp>1 maka proses produksi air sudah berjalan dengan sangat baik sesuai dengan spesifikasi produk yang ditentukan.
Implementasi Metode Decision Tree dengan Algoritma ID3 dan C4.5 untuk Mengklasifikasikan Partisipasi Perempuan Nikah dalam Kegiatan Ekonomi Rumah Tangga di DIY Amiludin Bukhori; Noviana Pratiwi
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 3 No. 02 (2018)
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/statistika.v3i02.1064

Abstract

Abstrak: Data mining adalah suatu proses dalam menemukan berbagai model, ringkasan data dan informasi-informasi yang berharga dalam sekumpulan data. Terdapat beberapa teknik analisis data dalam data mining, salah satunya klasifikasi. Metode klasifikasi yang cukup sederhana adalah decision tree. Decision tree memiliki kemampuan untuk mengubah data yang besar menjadi pohon keputusan yang merepresentasikan berbagai kondisi yang mudah dipahami. Survey Angkatan Kerja Nasional (SAKERNAS) merupakan survei tahunan BPS DIY tentang ketenagakerjaan. Database Sakernas mengandung banyak sekali data mengenai ketenagakerjaan salah satanya ialah tentang pekerja perempuan. Keberadaan pekerja perempuan di DIY tidak dapat dipandang sebelah mata. Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja (TPAK) perempuan DIY pada bulan Februari 2017 sebesar 63,29%. 70,93% dari tenaga kerja perempuan merupakan perempuan yang telah menikah. Hal ini Menunjukkan bahwa tingkat pertisipasi perumpuan nikah dalam kegiatan ekonomi rumah tangga cukup tinggi. Dalam penelitian ini decision tree dibangun dengan menggunakan algoritma ID3 dan C4.5 untuk mengkalisifikasikan partisipasi perempuan nikah dalam kegiatan ekonomi rumah tangga di Daerah Istimewa Yogyakarta. Hasil penelitian menunjukkan bahwa partisipasi perempuan nikah dalam kegiatan ekonomi rumah tangga di DIY dijelaskan lebih baik oleh pohon keputusan dengan algoritma C4.5 dengan tingkat akurasi 68,71% dari pada algoritma ID3 dengan tingkat akurasi 68,10%. Dengan algoritma C4.5 diketahui bahwa variabel yang paling mempengaruhi perempuan untuk ikut serta dalam kegiatan ekonomi rumah tangga adalah status pekerjaan suami. Terdapat beberapa kondisi yang bisa menjelaskan tentang partisipasi perempuan nikah dalam kegiatan ekonomi rumah di DIY, diantaranya ialah perempuan nikah umumnya bekerja ketika usia di bawah 83 tahun dan memiliki suami yang berprofesi sebagai buruh/pegawai/karyawan.
ANALISIS JALUR TERHADAP FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PRESTASI KUMULATIF (IPK) MAHASISWA Dody Rifai Deny Boy Sihite; Noviana Pratiwi
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 3 No. 01 (2018)
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34151/statistika.v3i01.1083

Abstract

Abstrak. Indeks Prestasi Kumulatif (IPK) adalah ukuran kemampuan mahasiswa sampai pada periode tertentu yang dihitung berdasarkan jumlah SKS yang telah ditempuh. IPK dipengaruhi oleh beberapa faktor yang dapat digambarkan dengan model analisis jalur. Faktor-faktor yang mungkin mempengaruhi IPK antara lain uang saku, usia, banyak organisasi, lama internet, lama belajar. Analisis jalur merupakan pengembangan dari regresi berganda yang variabel bebasnya tidak hanya mempengaruhi variabel tergantung secara langsung tetapi juga dapat mempengaruhi secara tidak langsung. Penelitian ini menggunakan data primer dan data sekunder. Tujuan penelitian ini untuk melihat faktor faktor yang mempengaruhi IPK secara signifikan baik secara langsung maupun tidak langsung. Objek penelitian ini adalah mahasiswa jenjang S1 angkatan 2014 Institut Sains dan Teknologi AKPRIND. Berdasarkan hasil pembahasan faktor-faktor yang mempengaruhi IPK diperoleh adalah lama belajar dan lama penggunaan internet. Faktor yang memiliki pengaruh negatif terhadap IPK adalah variabel lama penggunaan internet dengan pengaruh langsung sebesar –0,213 dan pengaruh tak langsung mendekati 0,000. Total pengaruh penggunaan internet terhadap IPK adalah -0,213. Faktor yang memiliki pengaruh positif terhadap IPK adalah faktor lama belajar dengan pengaruh langsung sebesar 0,147 dan pengaruh tidak langsung mendekati 0,000. sehingga total pengaruh lama belajar terhadap IPK adalah 0,147.
Co-Authors -, Noeryanti Agung Hendra Setyawan Amiludin Bukhori Catur Iswahyudi Dina Auliana Dody Rifai Deny Boy Sihite Faisatur Rukhania Felicitas Avelline Yansi Inggit Fatika Katarina Beatrix Gamur Kris Suryowati, Kris Kristina Millenia Seran Maria Titah Jatipaningrum Muhammad Sholeh Noeryanti Noeryanti Petronella Mira Melati Prismakawa Punggodewi Puri Fathurrahmi Rokhana Dwi Bekti Rokhana Dwi Bekti Rokhana Dwi Bekti Rokhana Dwi Bekti Septiana Paula Setyawan, Yudi Silviana Puji Rahayu Sri Mulyani Syariah Syariah Tegar Rezki Pangestu Yudi Setyawan