cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
MUST: Journal of Mathematics Education, Science and Technology
Published by Universitas Muhammadiyah Surabaya
ISSN : 25416057     EISSN : 25414674     DOI : -
Core Subject : Science, Education,
Computer Science & IT Education Mathematics
MUST is a journal of mathematics education, science, and technology published by the Faculty of Teacher Training and Education, Muhammadiyah University of Surabaya. This journal focuses on the publication of research results and scientific articles on mathematics education, science, and technology. MUST Journal is published twice in a year, on July and December.
Arjuna Subject : -
Articles 4 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 7 No 2 (2022): DECEMBER" : 4 Documents clear
ANALYZING READING LITERACY SCORE OF INDONESIAN STUDENTS USING LINEAR MIXED MODELS Vera Maya Santi; Syifa Azzahra; Dania Siregar
MUST: Journal of Mathematics Education, Science and Technology Vol 7 No 2 (2022): DECEMBER
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/must.v7i2.14420

Abstract

The linear mixed models is a development of the linear model which includes both fixed and random effects in the model. Random effect in the model is used to model complex data that has a grouping structure. The grouping structure can occur because the same observations are measured repeatedly or each observation is measured only once but these observations have some form of group structure. Students who participate in the Program for International Student Assessment (PISA) are nested in several schools, so the PISA data structure is quite complex and requires a more in-depth analysis. Quantitative studies on PISA, especially in reading literacy, are still rarely done. The purpose of this study is to determine what factors effect the Indonesian student’s PISA reading literacy scores using a linear mixed model approach with school being used as a random effect in the model. The findings of the study are that the factors that affects Indonesian student’s PISA reading literacy scores are the class being taken, gender, mother's highest education, facilities at home, school entry age, student discipline and failed a grade. The result of the estimation of random effect variance which is not equal to zero indicates that there is a random effect from the student’s school on PISA reading literacy scores. Based on model diagnostics and parameter testing, it was concluded that the model obtained is fitted in modeling Indonesian student’s PISA reading literacy scores.
Analisis Education Mapping Terkait Pengelompokkan Kesenjangan Pembangunan Pendidikan Menurut Provinsi di Indonesia Firli Azizah; Wara Pramesti; Fenny Fitriani
MUST: Journal of Mathematics Education, Science and Technology Vol 7 No 2 (2022): DECEMBER
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/must.v7i2.11097

Abstract

Pendidikan merupakan salah satu faktor kemajuan suatu negara. Namun, kesenjangan pendidikan merupakan salah satu masalah yang terjadi di Indonesia. Masalah ini perlu dikaji lebih dalam berdasarkan gencarnya peningkatan pendidikan di Indonesia oleh pemerintah, khususnya dalam pencapaian program merdeka belajar. Kualitas pendidikan di suatu daerah diukur dengan menggunakan Indeks Pendidikan (IPP). Regresi berganda dan K-Means merupakan dua metode yang dapat digunakan untuk menentukan faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap IPP dan mengelompokkan IPP berdasarkan variabel-variabel yang berpengaruh signifikan. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari Badan Pusat Statistik Indonesia. Hasil analisis menyimpulkan bahwa, variabel yang mempengaruhi IPP adalah variabel tingkat melek huruf, persentase penduduk miskin, persentase guru SMA yang memenuhi syarat, persentase siswa usia 5-24 tahun yang menggunakan komputer selama 3 bulan terakhir. menurut provinsi, persentase siswa berusia 5-24 tahun yang mengakses internet selama 3 bulan terakhir menurut provinsi, dan tingkat kelulusan sekolah menurut provinsi dan tingkat sekolah menengah pertama. Kelompok tinggi memiliki proporsi 20,5%, kelompok sedang memiliki proporsi 70% dan kelompok rendah memiliki proporsi 5% sehingga perlu dilakukan upaya lebih lanjut untuk pemerataan pembangunan pendidikan khususnya di Indonesia bagian timur yang masih memiliki IPP yang rendah.
Intervensi Multi Input Untuk Memprediksi Kurs Rupiah Terhadap Dolar Amerika Serikat Sebagai Upaya Menjaga Stabilitas Ekonomi Pada Masa Pandemi Covid-19 Aliffia Rahma Anandyani; Artanti Indrasetianingsih; Alfisyahrina Hapsery; Fenny Fitriani
MUST: Journal of Mathematics Education, Science and Technology Vol 7 No 2 (2022): DECEMBER
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/must.v7i2.11229

Abstract

Terganggunya ekonomi saat pandemi COVID-19 diduga mempengaruhi kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat, dibuktikan sejak kasus positif COVID-19 pertama di Indonesia hingga 16 April 2020, tercatat kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat terdepresiasi sebesar -12,4%, ini terjadi karena kepanikan para investor yang menarik investasinya dari Indonesia. Agar kurs Rupiah terhadap Dolar tidak semakin terdepresiasi, Bapak Joko Widodo selaku presiden membentuk Perpu atau Peraturan Pemerintah Pengganti Undang-Undang No 1 Tahun 2020 tentang Kebijakan Keuangan Negara dan Stabilitas Sistem Keuangan yang diresmikan pada 31 Maret 2020 dan menyebabkan pergerakan rupiah mulai pulih. Faktor lainnya adalah penguatan mata uang emerging market karena adanya pemilu presiden AS yang dilaksanakan 03 November 2020 sehingga investor kembali tertarik untuk berinvestasi salah satunya di Indonesia. Tiga kejadian tersebut diduga sebagai pemicu perubahan drastis pergerakan kurs Rupiah terhadap Dolar Amerika Serikat. Hasil analisis diperoleh nilai RMSE sebesar 16,62 dan MAPE sebesar 0,094%, yang artinya kesalahan ramalan yang dihasilkan oleh model intervensi sebesar 0,09%.
Pemodelan Harga Minyak Mentah Dunia Berdasarkan Efek Pandemi Covid-19 Dengan Estimator Penalized Spline Naufal Ramadhan Al Akhwal Siregar; Farida Farida; Sabrina Falasifah; Muhammad Falah El Fahmi; Nur Chamidah
MUST: Journal of Mathematics Education, Science and Technology Vol 7 No 2 (2022): DECEMBER
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/must.v7i2.16377

Abstract

Pandemi Covid-19 berdampak beberapa sektor di dunia, salah satunya adalah sektor ekonomi dalam hal harga minyak mentah dunia. Harga minyak mentah dunia telah mengalami fluktuasi pada awal tahun 2000 hingga sekarang yang berpengaruh terhadap harga minyak mentah Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah memodelkan data harga minyak mentah dunia terhadap efek pandemi covid-19 dengan menggunakan estimator penalized spline. Estimator penalized spline merupakan salah satu estimator dalam regresi nonparametrik yang memiliki hasil smoothing lebih mulus daripada estimator lainnya. Hal ini dikarenakan pada estimator penalized spline terdapat orde, titik knot, banyaknya titik knot, dan parameter penghalus (λ). Pola perubahan harga minyak mentah dunia diinterpretasikan melalui model regresi kuantil spline (penalized spline) orde 1 dengan nilai GCV sebesar 39,61756 dan nilai MSE sebesar 36,7544. Kemudian, dari hasil analisis didapatkan nilai MAPE sebesar 10,77% yang dikategorikan model peramalan yang akurat. Dengan demikian, estimator penalized spline lebih baik digunakan untuk mengestimasi data harga minyak mentah dunia yang dipengaruhi periode masa pandemi Covid-19 di Indonesia untuk periode berikutnya.

Page 1 of 1 | Total Record : 4

 1 

Filter by Year

2022 2022


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 10 No 1 (2025) Vol 9 No 2 (2024): Desember Vol 9 No 1 (2024): JULY Vol 8 No 1 (2023): JULY Vol 7 No 2 (2022): DECEMBER Vol 7 No 1 (2022): JULY Vol 6, No 2 (2021): DECEMBER Vol 6, No 1 (2021): JULY Vol 5, No 2 (2020): DECEMBER Vol 5, No 1 (2020): JULY Vol 4, No 2 (2019): DECEMBER Vol 4, No 1 (2019): JULY Vol 3, No 2 (2018): DECEMBER Vol 3, No 1 (2018): JULY Vol 2, No 2 (2017): DECEMBER Vol 2, No 1 (2017): JULY Vol 1, No 2 (2016): DECEMBER Vol 1, No 1 (2016): JULY More Issue