Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
2.177
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
Program Studi Statistika, Fakultas Sains Dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND
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 : 28 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 28 Documents
Search

 1   2   3 
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.
ANALISIS SEGMENTASI DAN PETA POSISI IST AKPRIND MENGGUNAKAN METODE MULTIDIMENSIONAL SCALING DAN CORRESPONDENCE ANALYSIS (Studi Kasus Terhadap Siswa Kelas XII SMA BOPKRI II dan SMAN 3 Yogyakarta) Katarina Beatrix Gamur; Noviana Pratiwi
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 2 No. 02 (2017)
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.v2i02.1088

Abstract

ABSTRAK. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui segmentasi dan peta posisi IST AKPRIND terhadap perguruan tinggi lain yang ada di Yogyakarta. PTS yang dipilih untuk dibandingkan dengan IST AKPRIND adalah STTNAS, Atma Jaya, Sanata Dharma, UKDW, UTY, UAD, dan UNRIYO. Atribut yang digunakan sebagai tolak ukur penilaian adalah biaya kuliah, lokasi, promosi, suasana religi, dan citra. Metode statistik yang digunakan adalah Multidimensional Scaling dan Correspondence Analysis. Studi kasus penelitian ini yaitu kelas XII SMA BOPKRI II dan SMAN 3 Yogyakarta. Jumlah sampel yang digunakan sebanyak 210 dengan pemilihan anggota sampel menggunakan metode klaster dua tingkat. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa: pertama, dengan menggunakan metode multidimensional scaling dapat diketahui bahwa pesaing utama IST AKPRIND adalah STTNAS dan UTY yang terletak pada kuadran IV (dimensi 1 positif, dimensi 2 negatif). Akan tetapi, menurut persepsi dan preferensi responden, ketiga PTS ini belum mempunyai keunggulan yang berarti dibandingkan 5 PTS lain yang dibandingkan. Kedua, dengan menggunakan metode correspondence analysis dengan data berupa rata-rata, dapat diketahui bahwa pesaing utama IST AKPRIND adalah STTNAS dan UNRIYO yang terletak pada kuadran II (dimensi 1 negatif, dimensi 2 positif) dengan atribut yang masih harus diperhatikan adalah suasana religi. Ketiga, dengan menggunakan metode correspondence analysis dengan data berupa frekuensi, dapat diketahui bahwa pesaing utama IST AKPRIND adalah STTNAS, terletak pada kuadran II (dimensi 1 negatif, dimensi 2 negatif) dengan atribut yang masih harus diperhatikan adalah biaya kuliah.
ANALISIS BIPLOT UNTUK MENGIDENTIFIKASI EKSPOR KOMODITI UTAMA PADA SUBSEKTOR HASIL INDUSTRI INDONESIA KE NEGARA TUJUAN UTAMA EKSPOR Faisatur Rukhania; Noviana Pratiwi
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 2 No. 01 (2017)
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.v2i01.1096

Abstract

ABSTRAK Analisis biplot bertujuan untuk memberikan gambaran mengenai data dalam grafik dua dimensi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengidentifikasi ekspor komoditi utama pada subsektor hasil industri ke negara tujuan utama ekspor melalui grafik biplot. Data yang digunakan adalah nilai ekspor komoditi utama pada subsektor hasil industri ke negara tujuan utama ekspor tahun 2015. Prosedur analisis biplot terdiri dari beberapa tahap, yaitu SVD, mencari titik koordinat biplot, menghitung panjang vektor, menghitung korelasi antar komoditi, dan menghitung kedekatan antar negara tujuan. Analisis biplot dalam penelitian ini menggunakan bantuan Stata dan Matlab. Analisis biplot menunjukkan koefisien kebaikan biplot sebesar 0,7982, hal ini berarti biplot memberikan penyajian yang cukup baik terhadap data ekspor. Identifikasi dari analisis biplot pada data ekspor komoditi utama pada subsektor hasil industri ke negara tujuan utama menunjukkan bahwa komoditi minyak kelapa sawit dan pakaian jadi adalah komoditi dengan keragaman yang tinggi. Komoditi-komoditi yang saling berkorelasi adalah komoditi pakaian jadi, alat listrik, alas kaki, kertas dan barang dari kertas, crumb rubber, besi/ baja, audio visual, damar tiruan, bahan plastik, dan kayu lapis. Kelompok negara yang terbentuk berdasarkan kedekatan jarak Euclid adalah 6 kelompok. Nilai variabel terhadap objek menunjukkan komoditi yang saling berkorelasi tersebut merupakan karakteristik ekspor Indoensia ke Amerika Serikat.
PELATIHAN PENYAJIAN DATA DALAM BENTUK GRAFIK BAGI SISWA SMAN 1 MINGGIR Rokhana Dwi Bekti; 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.v3i02.1238

Abstract

Kreatifitas siswa sangat diperlukan untuk memudahkan pemahaman suatu materi di sekolah. Beberapa diantaranya adalah bagaimana menghitung, menganalisis dan menginterpretasikan data. Menguasai cara membuat grafik merupakan salah satu langkahnya. Oleh karena itu tim pengabdian masyarakat dari Jurusan Statistika, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta mengadakan kegiatan pengabdian masyarakat di SMAN 1 Minggir. Materi yang diberikan adalah bentuk penyajian data ke dalam bentuk grafik dan cara penggunaanya menggunakan software Micoroft Excel. Melalui pelatihan ini, siswa telah mampu membuat grafik untuk menyelesaikan permasalahan di matapelajaran terkait. Dengan pelatihan ini siswa juga mampu menginterpretasikan data dari suatu grafik.
PENGENALAN SOFTWARE STATISTIKA BAGI SISWA SMA UNTUK MENGHADAPI ERA BIG DATA DI SMAN 1 MINGGIR Noviana Pratiwi; Rokhana Dwi Bekti
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 2 No. 02 (2017)
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.v2i02.1239

Abstract

Tim dosen dan mahasiswa di Jurusan Statistika, Institut Sains & Teknologi AKPRIND Yogyakarta telah mengadakan kegiatan PKM pelatihan pengenalan software statistika bagi siswa SMAN 1 Minggir. Tujuan kegiatan ini adalah untuk meningkatkan pengetahuan siswa tentang penggunaan software statistika dalam menyelesaikan permasalahan-permasalahan big data. Materi yang diberikan adalah pengetahuan tentang penggunaan software Microsoft Excel dan SPSS serta mempraktekannya. Kegiatan ini sangat bermanfaat bagi siswa. Mereka telah mendapatkan banyak pengetahuan. Hal ini diketahui berdasarkan hasil kuisioner, dimana sejumlah 82,14% peserta mampu menjawab soal dengan benar setelah diberi pelatihan, sedangkan sebelum pelatihan hanya 76,67%.
PENERAPAN METODE TWO STEP CLUSTER UNTUK PENGELOMPOKAN POTENSI DESA Agung Hendra Setyawan; Noviana Pratiwi
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 4 No. 2 (2019): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
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.v4i2.1923

Abstract

Kabupaten Konawe merupakan satu dari 17 kabupaten/kota yang menjadi bagian wilayah dari Provinsi Sulawesi Tenggara. Usalah satu cara untuk mengembangkan kabupaten Konawe adalah dengan meningkatkan potensi desa. Dengan mengetahui klasifikasi potensi desa maka pemerintah bisa menentukan potensi apa yang bisa dikembangkan agar pembangunan tepat sasaran. Pengklasteran adalah proses pengelompokan objek ke dalam klaster-klaster yang memiliki kemiripan. Beberapa masalah yang sering dijumpai dalam analisis klaster yaitu skala pengukuran variabel tidak sama dan jumlah objek besar serta jumlah klaster tidak diketahui. Salah satu pendekatan untuk menangani masalah ini tanpa mentransformasi variabel-variabel tersebut adalah dengan menggunakan metode Two Step Cluster. Penelitian ini bertujuan menerapkan metode Two Step Cluster dengan mengklasterkan kelurahan/desa yang berada di Kabupaten Konawe. Hasil pengklasteran dengan metode Two Step Cluster adalah klaster 2 lebih baik daripada klaster 1 sehingga pemerintah harus lebih memperhatikan 13 variabel-variabel pada claster 1.
PENGUKURAN VALUE AT RISK (VaR) PORTOFOLIO OPTIMAL PADA INVESTASI SAHAM BANK BADAN USAHA MILIK NEGARA (BUMN) MENGGUNAKAN METODE VARIAN COVARIAN DAN METODE SIMULASI MONTE CARLO Syariah Syariah; Noviana Pratiwi
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 5 No. 01 (2020): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

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

Abstract

Value at Risk (VaR) merupakan salah satu ukuran risiko yang dapat digunakan untuk mengetahui maksimal kerugian dari suatu saham individu maupun portofolio pada periode mendatang. Penelitian ini membahas perbandingan perhitungan VaR metode varian-kovarian dan metode simulasi monte carlo yang kemudian kedua model akan divalidasi uji backtesting dengan kupiec POF-test pada sahan individu dan portofoio pada periode 23 Januari 2018 - 23 Januari 2019. Pengukuran Value at Risk dengan metode Varians Kovarians dan metode Simulasi Monte Carlo yang dibahas pada skripsi ini harga penutupan saham harian PT Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk, PT Bank Mandiri (Persero) Tbk dan PT Bank Negara Indonesia (Persero) Tbk pada periode 23 Januari 2018 - 23 Januari 2019. Dari analisis Model Indeks Tunggal didapatkan bahwa proporsi yang dialokasikan untuk saham BBRI.JK sebesar 28%, BMRI.JK sebesar 46% dan BBNI.JK sebesar 24% dengan metode varian kovarian untuk tingkat kepercayaan 95% diperoleh hasil Value at Risk (VaR) masing-masing saham BBRI.JK 3.31%, BMRI.JK 3.58%, BBNI.JK 3.91% dan portofolio 3.10% sedangkan dengan metode simulasi monte carlo diperoleh hasil rata-rata Value at Risk (VaR) dengan tiga belas kali simulasi untuk masing-masing saham BBRI.JK -3.3% BMRI.JK -3.5% BBNI.JK -3.7% dan portofolio -2.2%. Berdasarkan uji backtesting nilai VaR Portofolio kedua metode tidak akurat.
PEMODELAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS KETAHANAN PANGAN DENGAN MENGGUNAKAN PENDEKATAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS) Prismakawa Punggodewi; Noviana Pratiwi
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 5 No. 01 (2020): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

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

Abstract

Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS) merupakan analisis regresi dengan pendekatan nonparametrik yang digunakan ketika hubungan antara variabel respon terhadap variabel prediktor tidak membentuk suatu pola tertentu. MARS merupakan perkembangan dari regresi spline truncated linier yang dikombinasikan dengan recursive partitioning regression. Model MARS terbaik adalah model yang memiliki kombinasi basis function (BF), maximum interaction (MI), dan minimum observation (MO) yang menghasilkan nilai Generalized Cross Validation (GCV) yang paling kecil. Tujuan dari adanya penelitian ini untuk mendapatkan model regresi dari faktor-faktor yang mempengaruhi Indeks Ketahanan Pangan (IKP) sehingga dapat mengetahui kontribusi masing-masing faktor dalam nilai IKP. Berdasarkan hasil pemodelan faktor-faktor yang mempengaruhi IKP, dipilih model kombinasi nilai BF=20, MI=3 dan MO=2 yang menghasilkan nilai GCV terkecil yakni sebesar 25,20945 dan nilai R2 sebesar 86,4% menandakan model tersebut baik. Model MARS yang terpilih memiliki 12 fungsi basis termasuk intercept dengan lima variabel termuat didalamnya, dan variabel dengan tingkat kepentingan tertinggi adalah indeks pembangunan desa.
PERBANDINGAN UJI KUPIEC DAN MIXED KUPIEC PADA EGARCH-VINE COPULA UNTUK ESTIMASI VALUE AT RISK Rahmat Deswanto; Noviana Pratiwi
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 5 No. 02 (2020): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

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

Abstract

Value at Risk (VaR) merupakan salah satu alat ukur risiko yang digunakan untuk menghitung kerugian maksimum pada portofolio saham. Pada data finansial biasanya asumsi normalitas jarang terpenuhi dan terdapat indikasi adanya efek heteroskedastisitas serta tidak terdapat korelasi linier. Untuk mengatasi masalah heteroskedastisitas dapat digunakan metode GARCH. Namun data finansial pada umumnya terdapat perbedaan pengaruh antara nilai residual positif dan residual negatif terhadap volatilitas data yang disebut efek asimetris, maka digunakan model EGARCH. Copula merupakan salah satu fungsi yang menggabungkan beberapa distribusi merginal menjadi distribusi bersama karena tidak memerlukan asumsi distribusi normal pada data. Vine Copula merupakan perkembangan dari fungsi copula untuk mengatasi masalah yang kompleks pada kasus portofolio saham multivariat. Tujuan dari penelitian adalah mengestimasi nilai VaR pada portofolio saham menggunakan metode EGARCH-Vine Copula Archimedes pada periode pengamatan 1 Oktober 2017 sampai dengan 30 September 2019. Selanjutnya dilakukan validasi model VaR dengan menggunakan metode Kupiec dan Mixed Kupiec. Hasil penelitian menunjukkan bahwa perhitungan VaR pada tingkat kepercayaan 90%, 95%, 99% dengan empat variasi pembetukan portofolio saham ADRO, INDY, dan ITMG menghasilkan nilai VaR yang berbeda-beda. Estimasi VaR portofolio saham dengan kerugian maksimum terendah model Gumbel C-Vine Copula dengan tingkat kepercayaan 90% pada portofolio 4 sebesar 4,01%. Selanjutnya untuk hasil backtesting diperoleh VaR model Gumbel C-Vine Copula dengan tingkat kepercayaan 90% portofolio 4 valid digunakan karena lolos uji Kupiec TUFF.
ANALISIS PENGENDALIAN KUALITAS PRODUK MINYAK ZAITUN MENGGUNAKAN PETA KENDALI MULTIVARIATE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE DAN MULTIVARIATE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING VARIANCE Gesti Sintia; Noviana Pratiwi
Jurnal Statistika Industri dan Komputasi Vol. 6 No. 2 (2021): Jurnal Statistika Industri dan Komputasi
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi Informasi, Universitas AKPRIND Indonesia

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

Abstract

ABSTRAK. Tujuan dari pengendalian adalah untuk mendeteksi penyimpangan yang terjadi agar dapat dilakukan suatu tindakan yang sesuai terhadap proses dan sistem yang digunakan dalam produksi. Perusahaan perlu melakukan pengendalian supaya proses produksi sesuai dengan standar yang ditetapkan perusahaan. PT. Herba Emas Wahidatama (HEW) memproduksi berbagai obat tradisional yang salah satunya produk minyak zaitun (extra virgin olive oil). Dalam proses produksi ada dua proses yaitu tahap primer dan sekunder, apabila dari kedua tahap tersebut terjadi kesalahan maka akan menghasilkan produk yang cacat sehingga perusahaan perlu melakukan pengendalian. Oleh karena itu, metode yang cocok untuk digunakan adalah peta kendali MEWMA dan MEWMV yang lebih sensitif terhadap pergeseran proses. Hasil analisis menggunakan model MEWMA dan MEWMV diperoleh proses produksi minyak zaitun tidak terkendali secara statistik baik fase I dan II. Model terbaik yang terpilih adalah model peta kendali MEWMA, karena memiliki selisih jarak antara titik pengamatan kamsimum dengan BKA yang lebih kecil yaitu 2,9234 dengan pembobot optimal λ = 0,6. Pada kemampuan proses produksi minyak zaitun secara multivariat baik terhadap presisi maupun akurasi diperoleh hasil tidak kapabel karena nilai indeks kemampuan proses kurang dari 1.
Co-Authors -, Noeryanti Agung Hendra Setyawan Amiludin Bukhori Catur Iswahyudi Cindy Pracelia Kadiwano Dina Auliana Dody Rifai Deny Boy Sihite Epridonta Sitepu Faisatur Rukhania Felicitas Avelline Yansi Gesti Sintia Inggit Fatika Katarina Beatrix Gamur Kris Suryowati Kris Suryowati, Kris Kristina Millenia Seran Maria Titah Jatipaningrum Noeryanti Noeryanti Petronella Mira Melati Prismakawa Punggodewi Puri Fathurrahmi Rahmat Deswanto Regina Palmawati Osna Kaka Rokhana Dwi Bekti Rokhana Dwi Bekti Rokhana Dwi Bekti Rokhana Dwi Bekti Septiana Paula Setyawan, Yudi Sholeh Muhammad Silviana Puji Rahayu Sri Mulyani Syariah Syariah Tegar Rezki Pangestu Yudi Setyawan Yudi Setyawan