Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.203
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sains Matematika dan Statistika Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri InPrime: Indonesian Journal Of Pure And Applied Mathematics
Ari Pani Desvina
UIN Sultan Syarif Kasim Riau
Computer Science & IT Control & Systems Engineering Electrical & Electronics Engineering Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics

Published : 6 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 6 Documents
Search

 1 
Pemodelan Vector Autoregressive (Var) untuk Data Jumlah Perceraian di Kota Pekanbaru Ari Pani Desvina; Novina Melinda; Nilwan Andiraja
Jurnal Sains Matematika dan Statistika Vol 7, No 2 (2021): JSMS Juli 2021
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jsms.v7i2.13765

Abstract

Perceraian merupakan terputusnya hubungan antara suami istri akibat dari kegagalan pasangan suami istri dalam menjalani peran masing-masing. Maraknya fenomena perceraian yang terjadi bisa disebabkan oleh beberapa faktor seperti faktor ekonomi, tidak harmonis dan tidak bertanggung jawab. Model Vector Autoregressive (VAR) merupakan salah satu model yang digunakan untuk menentukan peramalan dengan beberapa variabel dan berguna untuk  melihat keterkaitan hubungan antar variabel. Tujuan penelitian ini yaitu untuk menentukan peramalan jumlah perceraian di Kota Pekanbaru dengan menggunakan model Vector Autoregressive (VAR). Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data time series yaitu data jumlah perceraian, faktor ekonomi, tidak harmonis dan tidak bertanggung jawab di Kota Pekanbaru mulai Januari 2014 sampai Desember 2018. Hasil pembahasan yang diperoleh menunjukkan bahwa model VAR(2) adalah model yang sesuai untuk meramalkan jumlah perceraian di Kota Pekanbaru pada waktu yang akan datang. Berdasarkan hasil uji kausalitas Granger menunjukkan bahwa perceraian mempengaruhi tidak harmonis, tidak harmonis mempengaruhi ekonomi, dan tidak harmonis mempengaruhi tidak bertanggung jawab. Sedangkan hasil peramalan jumlah perceraian di Kota Pekanbaru  untuk Januari 2019 sampai Desember 2020 menunjukkan terjadinya peningkatan yang tidak berbeda jauh dari bulan sebelumnya, dengan nilai akurasi peramalannya menggunakan MAPE adalah 47,76 %.
Prediksi Jumlah Narapidana Kelas II A Kota Pekanbaru Menggunakan Model ARIMA Ari Pani Desvina; Candra Irawan; Pitnelly Pitnelly
Jurnal Sains Matematika dan Statistika Vol 7, No 1 (2021): JSMS Januari 2021
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jsms.v7i1.12390

Abstract

Model ARIMA merupakan salah satu model dalam metode Box-Jenkins yang digunakan untuk memprediksi data pada waktu yang akan datang berdasarkan data pada waktu sebelumnya. Dalam pengolahan data dengan menggunakan metode Box-Jenkins melalui 4 tahap yaitu, identifikasi model, estimasi parameter, verifikasi model dan peramalan. Tujuan penelitian ini adalah memprediksi data jumlah narapidana di lapas kelas II A Pekanbaru. Dengan adanya hasil prediksi jumlah jumlah narapidana di lapas kelas II A Pekanbaru, maka dapat memberikan gambaran pada Pemerintah untuk mengambil kebijakan dalam mengambil keputusan, agar angka tindak kejahatan semakin mengecil. Data yang digunakan adalah data jumlah narapidana dalam bulanan pada periode Januari 2013 sampai Desember 2018. Hasil pembahasan dengan metode Box-Jenkins menunjukkan bahwa model yang sesuai untuk data jumlah narapidana di lapas kelas II A Kota Pekanbaru adalah model ARIMA(0,1,1). Hasil prediksi dengan model ARIMA(0,1,1) menunjukkan terjadi peningkatan dari tahun sebelumnya, dengan nilai MAPE sebesar 2,83%.
Statistical Modelling of Extreme Data of Air Pollution in Pekanbaru City Ari Pani Desvina; Elfira Safitri; Ade Novia Rahma
InPrime: Indonesian Journal of Pure and Applied Mathematics Vol 1, No 1 (2019)
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Sciences and Technology, UIN Syarif Hidayatullah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1036.992 KB) | DOI: 10.15408/inprime.v1i1.12839

Abstract

AbstractAir pollution is a phenomenon that is often discussed, especially regarding air quality in urban areas. This has become a major contributor to health problems and environmental issues in Asian countries, such as Indonesia, especially Riau Province. The event of forest fires is one of the many events that occurred in Indonesia, especially Riau Province which harmed the population of Indonesia and neighboring countries. The phenomenon of forest forestry generally occurs due to a shift in the season towards drought and can occur in areas prone to forest fires. Therefore, it is necessary to know the model of air pollution distribution by Particulate Matter (PM10) in Pekanbaru City. This study aims to obtain the distribution model for daily air pollution PM10 in Pekanbaru City from 2014 to February 2015. Data was taken from three stations i.e. Sukajadi Station, Tampan Station, and Kulim Station. Four distributions will be tested i.e. Log Pearson III distribution, Gumbel distribution, Generalized Pareto Distribution, and Generalized Extreme Value (GEV) distribution. We test the goodness of fit from these distribution using the Kolmogorov-Smirnov and the Anderson-Darling tests. The result shows that the Generalized Extreme Value (GEV) distribution model was better than the Log Pearson III, Gumbel and Generalized Pareto distribution models for modeling city air pollution data Pekanbaru with three stations namely Sukajadi, Tampan, and Kulim.Keywords: Anderson-Darling; Generalized Extreme Value (GEV); Kolmogorov-Smirnov. AbstrakPencemaran udara merupakan satu fenomena yang sering dibicarakan, apalagi mengenai kualitas udara di daerah perkotaan. Hal ini menjadi penyumbang utama tentang masalah kesehatan dan isu lingkungan hidup di negara-negara Asia, seperti Negara Indonesia khususnya Provinsi Riau. Peristiwa kebakaran hutan merupakan salah satu peristiwa yang banyak terjadi di Indonesia khususnya Provinsi Riau yang berdampak negatif  terhadap penduduk Indonesia dan negara tetangga. Fenomena kebarakan hutan pada umumnya terjadi karena adanya pergeseran musim kearah kemarau dan dapat terjadi di daerah rawan kebakaran hutan. Oleh karena itu, perlu diketahui model distribusi pencemaran udara oleh Particulate Matter (PM10) Kota Pekanbaru. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model distribusi data harian pencemaran udara oleh Particulate Matter (PM10) Kota Pekanbaru Tahun 2014 sampai Februari 2015 dengan tiga stasiun yaitu stasiun sukajadi, stasiun tampan dan stasiun kulim. Adapun distribusi yang digunakan adalah distribusi Log Pearson III, distribusi Gumbel, Distribusi Generalized Pareto dan distribusi Generalized Extreme Value (GEV). Berdasarkan pembahasan uji kebaikan (Goodness of Fit) yaitu uji Kolmogorov-Smirnov dan Anderson-Darling, maka diperoleh bahwa model distribusi Generalized Extreme Value (GEV) lebih baik dari pada model distribusi Log Pearson III, Gumbel dan Generalized Pareto untuk memodelkan data  pencemaran udara kota Pekanbaru dengan tiga stasiun yaitu Sukajadi, Tampan dan Kulim.Kata Kunci: Anderson-Darling, Generalized Extreme Value (GEV), Kolmogorov-Smirnov
Aplikasi Model ARIMA dalam Memprediksi Jumlah Pasien Penderita Gangguan Jiwa Rawat Inap di RS Jiwa Tampan Pekanbaru Ari Pani Desvina; YULIAWATI YULIAWATI; Rahmadeni Rahmadeni
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2020: SNTIKI 12
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

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

Abstract

Dalam memprediksi data pada waktu yang akan datang banyak metode atau pendekatan dalam bidang statistika yang dapat digunakan, seperti metode time series atau metode regresi. Pada penelitian ini, akan dilakukan prediksi untuk jumlah pasien penderita gangguan jiwa rawat inap di RS Jiwa Tampan Pekanbaru, dengan harapan bahwa hasil prediksi ini dapat memberikan gambaran  kepada Pemerintah tentang jumlah pasien penderita gangguan jiwa rawat inap di RS Jiwa Tampan Pekanbaru agar dapat meningkatkan pelayanan fasilitas RS Jiwa Tampan tersebut. Metode yang digunakan untuk prediksi ini adalah metode Box-Jenkins dengan empat tahapan yaitu, identifikasi model, estimasi parameter, verifikasi model dan peramalan.Data yang digunakan adalah data pada periode Januari 2014 sampai dengan Desember 2018. Hasil pembahasan dengan metode Box-Jenkins menunjukkan bahwa model yang sesuai untuk data jumlah pasien penderita gangguan jiwa rawat inap di RS Jiwa Tampan Pekanbaru  adalah model ARIMA (0,1,1). Hasil prediksi dengan model ARIMA (0,1,1) menunjukkan terjadi  peningkatan dari tahun sebelumnya, dengan nilai MAPE sebesar 1.79%.
Apikasi Metode Box-Jenkins untuk Memprediksi Jumlah Kasus Penyakit ISPA di RSUD Arifin Achmad Provinsi Riau Ari Pani Desvina; Risma Khusnihita Khusnihita
Seminar Nasional Teknologi Informasi Komunikasi dan Industri 2020: SNTIKI 12
Publisher : UIN Sultan Syarif Kasim Riau

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

Abstract

Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA) merupakan masalah kesehatan yang menjadi penyebab utama morbiditas dan mortalitas penyakit menular di dunia, dikarenakan masih tingginya angka kejadian ISPA, hal ini disebabkan karena Provinsi Riau darurat karhutla. Prediksi jumlah kasus penyakit ISPA dapat dilakukan dengan berbagai metode, salah satunya adalah metode Box-Jenkins. Dalam penelitian ini, penulis memprediksi jumlah kasus penyakit ISPA di RSUD Arifin Achmad Provinsi Riau dengan menggunakan metode Box-Jenkins yang terdiri dari empat tahap yaitu identifikasi model, estimasi parameter model, verifikasi model, dan peramalan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data jumlah kasus penyakit ISPA mulai dari bulan Januari 2014 sampai Agustus 2019. Hasil analisis data menunjukkan bahwa model Autoregressive Moving Average atau ARMA(1,2) merupakan model yang sesuai dalam peramalan jumlah kasus penyakit ISPA di RSUD Arifin Achmad Provinsi Riau. Hasil peramalan menunjukkan bahwa jumlah kasus penyakit ISPA di RSUD Arifin Achmad Provinsi Riau tidak mengalami fluktuasi dan cenderung stabil jika dibandingkan pada tahun sebelumnya.
Peramalan Metode Box-Jenkins Untuk Memprediksi Banyaknya Air Bersih yang Disalurkan PDAM di Pekanbaru Ari Pani Desvina; Dewi Nuraziza
Jurnal Sains Matematika dan Statistika Vol 8, No 2 (2022): JSMS Juli 2022
Publisher : Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24014/jsms.v8i2.18775

Abstract

Ketersediaan air bersih bagi masyarakat mempunyai peran yang sangat berpengaruh dalam meningkatkan kesehatan lingkungan dan masyarakat, serta mengurangi jumlah penderita penyakit yang berhubungan dengan air bersih. Metode Box-Jenkins menggunakan variabel terikat data dimasa lalu tanpa melihat data tersebut stasioner ataupun tidak. Penelitian ini menggunakan metode Box-Jenkins yang bertujuan untuk meramalkan banyaknya air bersih yang disalurkan PDAM di Pekanbaru. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data air bersih yang disalurkan PDAM di Pekanbaru. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini yakni model yang sesuai untuk meramalkan data air bersih yang disalurkan PDAM di Pekanbaru adalah ARIMA(1,1,1) merupakan model yang sesuai untuk meramalkan dengan nilai MAPE 4%. Dengan hasil peramalan untuk kebutuhan air bersih di Pekanbaru dari bulan Januari 2022 sampai dengan Desember 2023 mengalami kenaikan setiap bulannya. Seiring dengan meningkatnya laju pertumbuhan penduduk di Pekanbaru kebutuhan air bersih pun meningkat sesuai dengan kebutuhan, selain itu struktur tanah yang mayoritas gambut dan kualias air yang berwarna dan berminyak juga mempengaruhi hasil peramalan kebutuhan air bersih di Pekanbaru.
Co-Authors Ade Novia Rahma Candra Irawan Dewi Nuraziza Elfira Safitri Nilwan Andiraja Novina Melinda Pitnelly Pitnelly Rahmadeni Rahmadeni Risma Khusnihita Khusnihita YULIAWATI YULIAWATI