Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

0.817

P-Index

This Author published in this journals

All Journal Jurnal Sains dan Seni ITS Prosiding SI MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika dan Nilai-Nilai Islami) Limits: Journal of Mathematics and Its Applications International Journal of Computing Science and Applied Mathematics

Nuri Wahyuningsih

Departemen Matematika Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Author-ID : 2779343

Arts Humanities Computer Science & IT Education Mathematics

Published : 11 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Title

Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section Nila Yuwida; Nuri Wahyuningsih
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 1, No 1 (2012): Jurnal Sains dan Seni ITS (ISSN 2301-928X)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Ada beberapa parameter yang harus dievaluasi pada metode pemulusn eksponensial sehingga didapatkan parameter optimal yang memberikan ukuran kesalahan peramalan terkecil. Untuk mendapatkan parameter optimal, biasanya dicari dengan menggunakan metode coba dan salah (trial and error). Beberapa algoritma nonlinear programming dapat digunakan untuk menyelesaikan masalah optimasi tersebut. Dalam penelitian ini dicari parameter dan yang optimal dalam metode pemulusn eksponensial ganda dua parameter dengan menggunakan metode modifikasi Golden Section. Hasil dari metode modifikasi Golden Section dibandingkan dengan hasil dari memasukkan nilai parameter dan secara acak. Hasil dari memasukkan nilai parameter secara acak menghasilkan nilai MAPE yang lebih kecil daripada metode modifikasi Golden Section namun perbedaannya sangatlah kecil. Nilai MAPE yang dihasilkan dari metode modifikasi Golden Section berada di bawah 10 %, itu menunjukkan bahwa metode ini menghasilkan sebuah model yang kinerjanya sangat bagus. Sehingga metode modifikasi Golden Section merupakan sebuah metode yang efektif untuk mendapatkan parameter dan yang optimal pada metode pemulusan eksponensial ganda dua parameter dari Holt.

PERAMALAN KUNJUNGAN WISATA DENGAN PENDEKATAN MODEL SARIMA (Studi kasus : Kusuma Agrowisata) Nofinda Lestari; Nuri Wahyuningsih
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 1, No 1 (2012): Jurnal Sains dan Seni ITS (ISSN 2301-928X)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Peramalan jumlah kunjungan wisata yang masuk ke dalam suatu daerah sangat diperlukan oleh pelaku bisnis pariwisata. Untuk itu tujuan utama dalam penelitian ini adalah untuk pembentukan model dan memperoleh hasil peramalan jumlah kunjungan wisata satu periode ke depan dengan studi kasus di Kusuma Agrowisata Batu Malang. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Box Jenkins dengan pendekatan model SARIMA sebagai pengembangan dari model ARIMA. Metode ini sesuai dengan situasi dengan data yang ada bersifat musiman. Langkah pertama yang dilakukan adalah melihat kestasioneran data. Selanjutnya identifikasi model dari perhitungan ACF dan PACF. Dari perhitungan ACF dan PACF bisa dibentuk model ARIMA sementara, kemudian penaksiran dan estimasi parameter model, dan langkah yang terakhir adalah pemeriksaan diagnostik dengan melihat hasil residual dan normalitas. Hasil analisis menunjukkan bahwa model ARIMA ([2,5],1,1)(1,0,0)12 adalah model yang terbaik

Model Peramalan Pasokan Energi Primer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Linear Regression (FLR) Hikmayangkara Putri Purwareta; Nuri Wahyuningsih
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 1, No 1 (2012): Jurnal Sains dan Seni ITS (ISSN 2301-928X)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Pasokan energi di masa depan merupakan permasalahan yang senantiasa menjadi perhatian semua bangsa. Begitu juga bagi Indonesia yang merupakan salah satu negara sedang berkembang, penyediaan energi merupakan faktor yang sangat penting dalam mendorong pembangunan. Oleh karena itu, dibutuhkan model peramalan untuk meramalkan pasokan energi primer. Akan tetapi, data yang terbatas menjadi masalah untuk memodelkan pasokan energi primer karena dataset kecil tidak dapat ditentukan modelnya dengan metode regresi klasik. Dalam penelitian ini diaplikasikan metode Fuzzy Linear Regression (FLR) untuk memodelkan peramalan pasokan energi primer dengan variabel bebasnya adalah Produk Domestik Bruto (PDB) dan populasi penduduk. Hasil model peramalan dari pendekatan metode FLR untuk total pasokan energi primer adalah dengan nilai MAPE sebesar 2,19% menunjukkan bahwa model peramalan ini layak.

Peramalan Jumlah Wisatawan Di Agrowisata Kusuma Batu Menggunakan Metode Analisis Spektral Niswatul Maghfiroh; Nuri Wahyuningsih
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 1, No 1 (2012): Jurnal Sains dan Seni ITS (ISSN 2301-928X)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Pariwisata memiliki peranan penting dalam sektor ekonomi di Indonesia. Oleh karena itu, meramalkan jumlah wisatawan menjadi hal yang menarik untuk diteliti. Pada penelitian ini dilakukan peramalan jumlah wisatawan di Agrowisata Kusuma Batu menggunakan metode analisis spektral. Pada sekumpulan data runtun waktu (time series) akan ditentukan model dan polanya yang kemudian akan digunakan untuk menduga atau memprediksi keadaan yang akan datang. Sedangkan untuk mendapatkan informasi yang lebih lengkap mengenai karakteristik data runtun waktu diperlukan telaahan periodesitasnya. Telaahan periodesitas data dapat terselesaikan jika dianalisis pada domain frekuensi. Mempelajari periodesitas data runtun waktu pada domain frekuensi dinamakan analisis spektral. Berdasarkan hasil analisa diketahui bahwa model jumlah wisatawan di Agrowisata Kusuma Batu adalah Seasonal ARIMA (1,0,1) (1,0,0)12 dengan nilai MAPE sebesar 17.06257 %.

Penerapan Filter Kalman dalam Perbaikan Hasil Prediksi Return Harga Minyak Mentah Dunia dengan Model Arima Yoga Faisal Aminnudin; Erna Apriliani; Nuri Wahyuningsih
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 7, No 1 (2018)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Peramalan terhadap harga komoditas minyak mentah dunia merupakan salah satu studi yang dilakukan untuk mengantisipasi harga periode mendatang dari komoditas minyak guna menjaga kestabilan ekonomi. Pada penelitian ini digunakan Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) untuk merumuskan model peramalan return harga komoditas minyak mentah. Pada ARIMA didapatkan model yang sesuai yaitu ARIMA ([14],0,[14]) dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) yang masih sangat besar yaitu 217,2554%.Setelah didapatkan model yang sesuai dilakukan estimasi terhadap parameter dan perbaikan error pada model tersebut dengan Filter Kalman. Hasil akhir menunjukkan bahwa model peramalan pada return harga minyak terbaik adalah dari hasil perbaikan error menggunakan Filter Kalman yang memiliki nilai MAPE terkecil yaitu 3,6947% sehingga hasil ramalan lebih akurat.

Prediksi Indeks Harga Saham Menggunakan Model Dinamik Hukum Pendingin Newton Siti Masriyah; Hariyanto Hariyanto; Nuri Wahyuningsih
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 11, No 2 (2022)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v11i2.78431

Investasi merupakan upaya penanaman modal untuk mendapatkan return yang sebesar-besarnya di masa depan. Investasi saham merupakan salah satu bentuk investasi yang dapat memberikan return yang tinggi. Namun, semakin tinggi return yang didapatkan maka, semakin besar pula kemungkinan risiko yang dihadapi. Salah satu cara untuk meminimalisir kerugian dalam investasi saham adalah dengan memprediksi indeks harga saham dengan menganalisis data indeks harga saham sebelumnya. Fenomena pengembalian rata-rata (mean reversion) yang terjadi pada indeks harga saham menyerupai perpindahan panas yang dicirikan pada hukum pendingin Newton. Pada tugas akhir ini dibahas mengenai prediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) dengan menggunakan model dinamis yang didapat dari modifikasi hukum pendingin Newton. Terdapat tiga model dinamis hasil modifikasi hukum pendingin Newton yang akan digunakan untuk memprediksi indeks harga saham, yaitu Price Reversion Model, Price Reversion-Quasi Logistic Model dan Velocity Reversion Model. Ketiga model tersebut diterapkan pada Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG) untuk melihat kemampuan prediksi dari masing-masing model. Berdasarkan hasil validasi model didapatkan model terbaik untuk memprediksi IHSG adalah Price Reversion Model dengan MAPE sebesar 8.4159%. Kemudian, Price Reversion Model digunakan untuk memprediksi IHSG untuk bulan April 2021 sampai Juli 2021, didapat bahwa IHSG akan mengalami tren turun dalam selang waktu tersebut.

Co-Authors Anshori, Dinah Razan Elsa Vidya Nur Rhema Erna Apriliani Farida Agustini Widjajati Galuh Oktavia Siswono Hariyanto Hariyanto Hikmayangkara Putri Purwareta Imam Safawi Ahmad, Imam Safawi Lisda Septi Hasofah Nila Yuwida Niswatul Maghfiroh Nofinda Lestari R Mohamad Atok Sentot Didik Surjanto Sinar Dwi Amutu, Sinar Dwi Siti Masriyah Sri Suprapti H, Sri Suprapti Ulil Azmi Utomo, Daryono Budi Wawan Hafid Syaifudin Yoga Faisal Aminnudin

Title Search

Found 6 Documents Search Journal : Jurnal Sains dan Seni ITS

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 6 Documents
Search
Journal : Jurnal Sains dan Seni ITS