Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.554
P-Index
This Author published in this journals
All Journal J Statistika: Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika Geodika: Jurnal Kajian Ilmu dan Pendidikan Geografi Jurnal Statistika dan Matematika (Statmat) JAMBURA JOURNAL OF PROBABILITY AND STATISTICS International Journal of Educational Research and Social Sciences (IJERSC) SCIENCE : Jurnal Inovasi Pendidikan Matematika dan IPA STRATEGY : Jurnal Inovasi Strategi dan Model Pembelajaran Jurnal Penelitian, Pengembangan Pembelajaran dan Teknologi (JP3T)
Ristu Haiban Hirzi
Universitas Hamzanwadi
Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Energy Environmental Science Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics Social Sciences Other

Published : 9 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 9 Documents
Search

 1 
Penerapan Naïve Bayes dalam Mengklasifikasikan Masyarakat Miskin di Desa Lepak Wiwit Pura Nurmayanti; Dinda Ayu Lara Saky; Muhammad Malthuf; Muhammad Gazali; Ristu Haiban Hirzi
Geodika: Jurnal Kajian Ilmu dan Pendidikan Geografi Vol 5, No 1 (2021): Juni 2021
Publisher : Program Studi Pendidikan Geografi Universitas Hamzanwadi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29408/geodika.v5i1.3430

Abstract

Desa Lepak merupakan desa yang berada di pulau Lombok Nusa Tenggara Barat dengan angka penduduk miskin cukup tinggi. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasi masyarakat di desa Lepak Kecamatan Sakra Timur Kabupaten Lombok Timur. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan teknik studi dokumen. Teknik analisis data pada penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes Classifier, yang merupakan salah satu teknik pengklasifikasian dalam data mining. Berdasarkan hasil pengujian confusion matrix diperoleh klasifikasi masyarakat miskin di desa Lepak yang memang miskin adalah 148 record dari 156 record yang artinya terdapat 8 record yang error dimana ia lebih mirip dengan yang tidak miskin. Sedangkan untuk masyarakat tidak miskin terdapat 110 record dari 111 record yang memang tidak miskin dan sisanya 1 record error yang lebih mirip dengan miskin. Keakuratan data testing dalam memprediksi hasil klasifikasi yang menunjukkan masyarakat miskin dan tidak miskin dapat dilihat dari nilai acurasy yaitu sebesar 96.63% yang artinya termasuk dalam kategori good. Berdasarkan penelitian ini menunjukkan bahwa klasifikasi kelas untuk masyarakat desa Lepak adalah kelas dengan masyarakat miskin.
PENGEMBANGAN MEDIA PEMBELAJARAN MATERI BILANGAN BERBASIS AUDIO VISUAL MENGGUNAKAN ADOBE FLASH PROFESIONAL CS6 RODY SATRIAWAN; FAHRURROZI FAHRURROZI; NENY ENDRIANA; NILA HAYATI; RISTU HAIBAN HIRZI; DEDY EKA HASPANI
STRATEGY : Jurnal Inovasi Strategi dan Model Pembelajaran Vol. 2 No. 1 (2022)
Publisher : Pusat Pengembangan Pendidikan dan Penelitian Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51878/strategi.v2i1.858

Abstract

This research aimed to develop audio visual based on learning media using adobe flash professional CS6 in material subject for students of seventh graders at MTs Mu'allimin NW Pancor that was valid, practical and effective. This research was a research and development (R&D) that was adapted from the ADDIE development model. There are 5 stages: (1) Analysis; (2) Design; (3) Development; (4) Implementation; and (5) Evaluation. The population was students of seventh graders , with a sample of students of VIIB . Data collection techniques used were using a questionnaire that was analyzed descriptively. The results showed that audio visual based on learning media using adobe flash professional CS6 which had been developed based on the assessment of media experts obtained by 96 with a very good category and material expert assessment was obtained by 42 with a good category. Based on students' responses to the practicality of the media it was found that the percentage of assessment was 75.35% with the practical category. Based on tests of student learning outcomes on the effectiveness of the media obtained a percentage of 88.46%. Based on the results of data acquisition shows that audio visual based learning media using adobe flash professional CS6 was feasible and can be used in the mathematics learning process of material for students of seventh graders at MTs Mu'allimin NW Pancor. ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk mengembangkan media pembelajaran bilangan berbasis audio visual menggunakan adobe flash profesional CS6 untuk kelas VII MTs Mu’allimin NW Pancor yang valid, praktis, dan efektif. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan yang diadaptasi dari model pengembangan ADDIE. Tahapan penelitian ini ada 5 tahap, yaitu: (1) Analysis; (2) Design; (3) Development; (4) Impelementation; dan (5) Evaluation. Hasil penelitian menunjukkan bahwa media pembelajaran bilangan berbasis audio visual menggunakan adobe flash professional CS6 yang telah dikembangkan berdasarkan penilaian ahli media diperoleh sebesar 96 dengan kategori baik. Berdasarkan respon siswa terhadap kepraktisan media didapatkan persentasi penilaian sebesar 75,35% dengan kategori praktis. Berdasarkan tes hasil belajar siswa terhadap keefektifan media yang telah dikembangkan diperoleh persentase sebesar 88,46%. Berdasarkan hasil penelitian dan analisis data, dapat disimpulkan bahwa media pembelajaran bilangan berbasis audio visual menggunakan adobe flash professional CS6 layak dan dapat digunakan dalam proses pembelajaran matematika materi bilangan kelas VII MTs Mu’allimin NW Pancor.
Market Basket Analysis with Apriori Algorithm and Frequent Pattern Growth (Fp-Growth) on Outdoor Product Sales Data Wiwit Pura Nurmayanti; Hanipar Mahyulis Sastriana; Abdul Rahim; Muhammad Gazali; Ristu Haiban Hirzi; Zuhut Ramdani; Muhammad Malthuf
International Journal of Educational Research & Social Sciences Vol. 2 No. 1 (2021): February 2021
Publisher : CV. Inara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51601/ijersc.v2i1.45

Abstract

Indonesia is an equatorial country that has abundant natural wealth from the seabed to the top of the mountains, the beauty of the country of Indonesia also lies in the mountains that it has in various provinces, for example in the province of West Nusa Tenggara known for its beautiful mountain, namely Rinjani. The increase in outdoor activities has attracted many people to open outdoor shops in the West Nusa Tenggara region. Sales transaction data in outdoor stores can be processed into information that can be profitable for the store itself. Using a market basket analysis method to see the association (rules) between a number of sales attributes. The purpose of this study is to determine the pattern of relationships in the transactions that occur. The data used is the transaction data of outdoor goods. The analysis used is the Association Rules with the Apriori algorithm and the frequent pattern growth (FP-growth) algorithm. The results of this study are formed 10 rules in the Apriori algorithm and 4 rules in the FP-Growth algorithm. The relationship pattern or association rule that is formed is in the item "if a consumer buys a portable stove, it is possible that portable gas will also be purchased" at the strength level of the rules with a minimum support of 0.296 and confidence 0.774 at Apriori and 0.296 and 0.750 at FP-Growth.
Perbandingan Metode LightGBM dan XGBoost dalam Menangani Data dengan Kelas Tidak Seimbang Putri Septiana Rizky; Ristu Haiban Hirzi; Umam Hidayaturrohman
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 15 No 2 (2022): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36456/jstat.vol15.no2.a5548

Abstract

Masalah ketidakseimbangan kelas telah menjadi salah satu tantangan dalam kinerja banyak algoritma klasifikasi. Kelas tidak seimbang merupakan suatu kondisi dimana terdapat dataset yang jumlah kelasnya terdapat perbedaan yang signifikan terhadap masing-masing jumlah kelas. Dalam kumpulan data yang terdiri dari dua kelas, ukuran sampel kategori mayoritas (lebih besar) mendominasi sampel kategori minoritas (lebih kecil) dengan rasio sebesar 1:100, 1:1.000 atau 1:10.000. Dampak ketidakseimbangan ini menyebabkan klasifikasi menjadi buruk dan tidak optimal. Sebagian besar algoritma klasifikasi standar cenderung mengklasifikasikan kelas mayoritas dengan tingkat akurasi tinggi dan kelas minoritas dengan tingkat akurasi rendah, sehingga mengakibatkan terjadinya bias. Dalam banyak aplikasi, lebih penting untuk mengidentifikasi kelas minoritas dari pada kelas mayoritas. Pada penelitian ini diusulkan pendekatan berbasis ensemble dengan pengklasifikasi yang digunakan adalah LightGBM dan XGBoost, kedua metode ini merupakan metode gradien efisien yang beberapa tahun terakhir telah disarankan berdasarkan pohon keputusan sehingga mampu menangani masalah data dengan skala besar. Data yang digunakan diperoleh dari UCI Repository dengan 5 data, 3 diantaranya memiliki tingkat ketidakseimbangan tinggi dan sisanya dengan tingkat ketidakseimbangan rendah. Jumlah kelas yang digunakan pada penelitian adalah dua kelas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kinerja metode XGBoost dalam akurasi dan sensitivitas lebih baik dibandingkan LightGBM di hampir seluruh data. Sedangkan kemampuan dalam menebak kelas minoritas (spesifisitas), metode LightGBM lebih baik dibandingkan XGBoost dengan nilai keseluruhan rata-rata sebesar 80,41% : 74,64%.
Penerapan Clustering Time Series pada Pengelompokan Provinsi di Indonesia (Studi Kasus : Nilai Ekspor Non Migas di Indonesia Tahun 2016-2020) Harista Almiatus Soleha; Wiwit Pura Nurmayanti; Umam Hidayaturrohman; Ristu Haiban Hirzi; Ayu Septiani
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 15 No 2 (2022): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36456/jstat.vol15.no2.a5550

Abstract

Ekspor non migas merupakan ekspor barang yang bukan berupa minyak dan gas. Tidak semua daerah di Indonesia memiliki potensi yang sama untuk melakukan kegiatan ekspor sehingga setiap daerah memiliki nilai ekspor yang berbeda-beda. Oleh karena itu dilakukan analisis pengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan nilai ekspor non migas tahun 2016 – 2020 menggunakan cluster time series dengan metode hierarki clustering agglomerative diantaranya complete lingke yaitu pengelompokkan berdasarkan jarak terbesar antar objek dan centroid linkage merupakan nilai tengah observasi pada variabel dalam satu cluster, serta menggunakan pengukuran jarak Euclidean dan Dynamic Time Warping (DTW) dengan tujuan yaitu untuk memperoleh pengukuran jarak terbaik dengan metode yang optimal guna mendapatkan cluster yang representatif. Berdasarkan hasil analisis pengelompokkan Provinsi di Indonesia terhadap nilai ekspor non migas tahun 2016 - 2020 didapatkan pengukuran jarak kemiripin yang paling baik yaitu jarak DTW dan metode yang optimal yaitu centroid linkage berdasarkan pada nilai koefisien cophenetic sebesar 0.92 dengan kategori good cluster berdasarkan nilai koefisien silhouette yaitu 0.60. Sehingga didapatkan tiga cluster yaitu nilai ekspor tinggi, sedang dan rendah, diantaranya 24 Provinsi dengan nilai ekspor rendah, 9 Provinsi dengan nilai ekspor sedang, dan 1 Provinsi dengan nilai ekspor tinggi.
PERBANDINGAN METODE PERAMALAN MENGGUNAKAN SINGLE EXPONENTIAL SMOOTHING DAN RANDOM FOREST PADA DATA OUTLIER Lukmanul Hakim; Asep Saefuddin; Ristu Haiban Hirzi; Agustifa Zea Tazliqoh
STATMAT : JURNAL STATISTIKA DAN MATEMATIKA Vol 4, No 2 (2022)
Publisher : Math Program, Math and Science faculty, Pamulang University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32493/sm.v4i2.27349

Abstract

ABSTRACT The progress of a country is seen from various indicators and one of them is the welfare of its population. The most basic welfare of the population in an agrarian country like Indonesia can be seen from the welfare of its farmers. The indicator that is commonly used to measure the welfare of farmers is by using Farmer Exchange Rates (NTP). However, it is known that the exchange rate of farmers during the Covid 19 pandemic has experienced a very drastic decline. This is difficult for the government to make predictions. So a special method is needed in handling it. In this study, two methods were used, namely single exponential smoothing and random forest. From the research results, it was found that the MAPE value in single exponential smoothing was smaller when compared to the random forest. However, the fact is that the exchange rate of farmers every year always increases. Therefore it can be concluded that exponential smoothing is weak against outlier data.Keywords: Exponential ,Smoothing, Random Forest, MAPE, Forecasting  ABSTRAKMaju atau tidaknya suatu negara dilihat dari berbagai indikator dan salah satunya yaitu kesejahteraan penduduknya. Kesejahteraan penduduk yang paling mendasar pada negara agraris seperti Indonesia dapat dilihat dari kesejahteraan petaninya. Indikator yang umum digunakan untuk mengukur kesejahteraaan petani yaitu dengan menggunakan Nilai Tukar Petani (NTP). Akan tetapi diketahui bahwa nilai tukar petani selama pandemi covid 19 melangalami penurunan yang sangat drastis. Hal ini sulit pagi pemerintah dalam melakukan prediksi. Sehingga di butuhkan metode khusus dalam penanganannya. Dalam penelitian ini menggunakan dua metode yaitu singgel exponential smoothing dan random forest. Dari hasil penelitian didapatkan hasil bahwa nilai MAPE pada single exponential smoothing lebih kecil jika dibandingkan dengan random forest. Akan tetapi faktanya nilai tukar petani setiap tahunnya selalu mengalami peningkatan. Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa exponential smoothing lemah terhadap data outlier. Kata Kunci: Exponential ,Smoothing, Random Forest, MAPE, Peramalan 
PENGARUH PENDEKATAN REALISTIC MATHEMATIS EDUCATION (RME) TERHADAP KEMAMPUAN PENALARAN MATEMATIS DAN MOTIVASI SISWA MTs BIRRUL WALIDAIN RENSING RODY SATRIAWAN; ABDULLAH ABDULLAH; NILA HAYATI; RISTU HAIBAN HIRZI; EKA OKTAVIANI
SCIENCE : Jurnal Inovasi Pendidikan Matematika dan IPA Vol. 3 No. 1 (2023)
Publisher : Pusat Pengembangan Pendidikan dan Penelitian Indonesia (P4I)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51878/science.v3i1.2075

Abstract

This study aims to determine the effect of a realistic mathematics education approach on mathematical reasoning and learning motivation of 8-th graders in the 2021/2022 academic year. This type of research is a quasie experimental research with the non-equivalent posttest control group design. The population and sample of this study used all VIII grade students at MTs. Birrul Walidain NW Rensing determined by using a saturated sampling technique. The data collection technique used a descriptive test to measure students’ mathematical reasoning abilities and a questionnaire to measure students’ learning motivation. To test the data analysis , the data normality test was carried out with lilifors, the data coss-line test was carried out with the F test. While the hypothesis testing technique used was simple regression analysis. Based on the results of hypothesis testing tcount = 4,130 and ttable = 2,101. Because tcount > ttabel (4,130 > 2,101) at a significant level of 5%, it can be concluded that the null hypothesis test is rejected and the alternative hypothesis is accepted, which means that there is a positive effect of using the Realistic Mathematics Education (RME) approach on mathematical reasoning and student motivation. The results of data analysis obtained from the value of the determinant of e simple corerrelation of 0,461 which means that the magnitude of the effect of using the Realistic Mathematics Education (RME) approach on mathematical reasoning and student motivation is 46,1%. ABSTRAKPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh yang positif antara pembelajaran pembelajaran dengan pendekatan realistic mathematics education (RME) yang positif terhadap kemampuan penalaran matematis siswa kelas VIII MTs Birrul Walidain NW Rensing tahun pelajaran 2021/2022. Jenis penelitian ini adalah penelitian eksperimen semu (quasi experimental). Desain penelitian yang digunakan adalah non-equivalent posttest control group design. Populasi dalam penelitian ini meliputi semua siswa kelas VIII MTs. Birrul Walidain NW Rensing. Sampel dalam penelitian ini diambil siswa kelas VIII.A dan VIII.B. Teknik analisis data menggunakan analisis regresi sederhana. Teknik pengumpulan data yang digunakan yaitu tes dan non-tes. Hasil penelitian menunjukkan bahwa (1) terdapat pengaruh pembelajaran dengan pendekatan realistic mathematics education (RME) yang positif dan signifikan terhadap kemampuan penalaran matematis siswa kelas VIII MTs. Birrul Walidain NW Rensing tahun pelajaran 2021/2022; dan (2) terdapat pengaruh pembelajaran dengan pendekatan realistic mathematics education (RME) yang positif dan signifikan terhadap motivasi siswa kelas VIII MTs. Birrul Walidain NW Rensing tahun pelajaran 2021/2022.
Prediksi Jumlah Wisatawan Menggunakan Metode Random Forest, Single Exponential Smoothing dan Double Exponential Smoothing di Provinsi NTB Ristu Haiban Hirzi; Umam Hidayaturrohman; Kertanah Kertanah; M. Hadiyan Amaly; Rody Satriawan
Jambura Journal of Probability and Statistics Vol 4, No 1 (2023): Jambura Journal Of Probability and Statistics
Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34312/jjps.v4i1.17088

Abstract

The aim of study is to forecast global tourist visits and compare the forecasting methods to determine the best method using random forest, single exponential smoothing and double exponential smoothing, respectively. These methods are applied in global tourist visit data in West Nusa Tenggara Province. Random forest, single exponential smoothing and double exponential smoothing are familiar methods and are frequently utilized in forecasting. In addition, the three methods have great accuracy for time series data, such as data of global tourist visits. The data used in this study is data of global tourist visits from 2014 to 2021 in West Nusa Tenggara province. Applying the random forest, single exponential smoothing and double exponential smoothing methods in forecasting, the result shows that double exponential smoothing method is the best, based on the smallest value of Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 325.759. The forecasting result found out that tourist visits will increase from previous time, starting from August, 2021 to July, 2021 with an estimated 847 to 1045 lives
PENERAPAN PEMBELAJARAN DISCOVERY LEARNING GUNA MENINGKATKAN MOTIVASI BELAJAR SISWA KELAS VIII-F SMP MUHAMMADIYAH 2 YOGYAKARTA RODY SATRIAWAN; JANU ARLIN WIBOWO; ABDULLAH; RISTU HAIBAN HIRZI; ZAOTUL WARDI
Jurnal Penelitian, Pengembangan Pembelajaran dan Teknologi (JP3T) Vol. 1 No. 3 (2023): September
Publisher : Perkumpulan Cendekia Muda Kreatif Indonesia

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.61116/jp3t.v1i3.248

Abstract

Tujuan penelitian ini adalah menerapkan pembelajaran model discovery learning guna meningkatkan motivasi belajar siswa kelas VIII-F SMP Muhammadiyah 2 Yogyakarta. Jenis penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model discovery learning tcrbukti dapat meningkatkan motivasi belajar siswa kelas VIII.F SMP Muhammadiyah 2 Yogyakarta. Hal terscbut nampak dari peningkatan yang teridentifikasi pada akhir siklus I. Kondisi awal, siswa yang bermotivasi sangat tinggi hanya dan masih ada bermotivasi cukup. Sedangkan akhir Siklus I terdapat peningkatan yang menunjukan 25,81 % siswa bcrmotivasi sangat tinggi, hanya 6,45% bermotivasi cukup, dan sisanya bermotivasi tinggi. Namun target untuk meningkatkan motivasi Siswa belum tercapai yaİtu 40% siswa bermotivasi sangat tinggi dan 60% tinggi. Hal terscbut disinyalir karena pembelajaran ada siklus I masih kurang memancing siswa unluk aktif. Pada siklus II dilakukan perbaikan proses pembelajaran dengan mcngadakan suatu langkah pembelajaran yang mengharuskan siswa praktikum. Dengan praktikum siswa menjadi lebih aktif, imbasnya adalah kebermaknaan dan pemahaman konsep siswa meningkat. Akhir siklus II menunjukkan hasil yang lebih positif, pcningkatan motivasi siswa melebihi target yang telah dipatok, yaitu 48,39% siswa masuk kategori motivasi tinggi dan siswa bermotivasi tinggi.
Co-Authors Abdul Rahim ABDULLAH Abdullah, Abdullah Agustifa Zea Tazliqoh ASEP SAEFUDDIN Ayu Septiani DEDY EKA HASPANI Dinda Ayu Lara Saky EKA OKTAVIANI Fahrurrozi Fahrurrozi Hanipar Mahyulis Sastriana Harista Almiatus Soleha JANU ARLIN WIBOWO Kertanah Kertanah Lukmanul Hakim M. Hadiyan Amaly Muhammad Gazali Muhammad Malthuf Muhammad Malthuf NENY ENDRIANA Putri Septiana Rizky Rody Satriawan Umam Hidayaturrohman Wiwit Pura Nurmayanti Zaotul Wardi Zuhut Ramdani