Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
8.011
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Infinity Indonesian Journal of Mathematics and Natural Sciences Kreano, Jurnal Matematika Kreatif-Inovatif Rekayasa: Jurnal Penerapan Teknologi dan Pembelajaran JURNAL PROFESI KEGURUAN Eduma : Mathematics Education Learning and Teaching Math Didactic: Jurnal Pendidikan Matematika Jurnal Cendekia : Jurnal Pendidikan Matematika Journal on Education Unnes Journal of Mathematics Education Research Journal of Primary Education MEJ (Mathematics Education Journal) JIKAP PGSD: Jurnal Ilmiah Ilmu Kependidikan Hipotenusa : Journal of Mathematical Society Riemann: Research of Mathematics and Mathematics Education Jurnal Wahana Pendidikan Unnes Journal of Mathematics Education Unnes Journal of Mathematics Jurnal Pendidikan Progresif Prima Magistra: Jurnal Ilmiah Kependidikan Journal of Mathematics Learning Innovation (JMLI) Prosiding Seminar Nasional Pascasarjana Proceeding of International Conference on Science, Education, and Technology JNPM (Jurnal Nasional Pendidikan Matematika)
Scolastika Mariani
Unknown Affiliation
Humanities Education Engineering Mathematics Public Health Social Sciences Other

Published : 95 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 20 Documents
Search
Journal : Unnes Journal of Mathematics

 1   2 
ESTIMASI MENGGUNAKAN PENDEKATAN DERET FOURIER PADA NILAI RETURN SAHAM Khasmarawati, Vinda; Mariani, Scolastika; Agoestanto, Arief
Unnes Journal of Mathematics Vol 1 No 2 (2012)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v1i2.1061

Abstract

Return saham adalah keuntungan yang dinikmati investor atas invertasi saham yang dilakukannya. Seorang investor akan senantiasa menaruh harapan akan  mendapatkan manfaat dari upayanya. Untuk mengantisipasi perubahan  harga return saham diperlukan analisis untuk memprediksi. Metode dalam penelitian ini menggunakan formula pendekatan deret Fourier. Tujuan penelitian ini adalah mencari formula pendekatan deret Fourier untuk nilai return saham dan untuk nilai varians serta mengaplikasikannya dalam Visual Basic 6.0. Untuk menghitung data diskrit dengan pendekatan deret Fourier dapat dilakukan melalui hubungan fungsi kepadatan peluangdan integral Riemann. Koefisien-koefisien dan  yang disebut sebagai koefisien-koefisien Fourier, ditentukan oleh fungsi . Nilai return saham untuk hari ke-31  sebesar  dan nilai varians untuk hari ke-31 sebesar . Sehingga dapat ditarik kesimpulan bahwa diprediksi nilai return saham  harian mengalami penurunan sebesar  -0,001323 +- 0,0265.
KONSTRUKSI ESTIMATOR FUNGSI LINIER PIECEWISE UNTUK DATA RUNTUN WAKTU Astuti, Raras Setya; Mariani, Scolastika; Hendikawati, Putriaji
Unnes Journal of Mathematics Vol 1 No 2 (2012)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v1i2.1063

Abstract

Peramalan menggunakan metode runtun waktu adalah peramalan yang menggunkan serangkaian pengamatan terhadap suatu peristiwa, kejadian, gejala, atau variabel yang diambil dari waktu ke waktu. Atau dengan kata lain, peramalan yang menggunakan serangkaian data masa lampau. Metode pengumpulan data dalam penelitian ini adalah studi pustaka, data yang digunakan adalah data sekunder (data tidak langsung). Sedangkan  langkah – langkah untuk menganalisis data adalah estimasi fungsi rata-rata dan fungsi simpangan, metode dua titik dan peramalan. Berdasarkan penelitian diperoleh hasil nilai fungsi rata-rata dan nilai fungsi simpangan, hasil nilai tersebut untuk menghitung fungsi linier menggunakan persamaan metode dua titik dengan rumus  , sedangkan peramalan menggunakan fungsi linier dengan rumus y= ax + b  . Setelah hasil peramalan ditemukan maka dibuat program MATLAB untuk perhitungan persamaan linier dan peramalan. Dari pengolahan data diperoleh hasil peramalan dengan tiga data menggunakan program MATLAB diperoleh hasil sebesar 20,5 artinya harga cabai merah untuk bulan Januari 2012 Rp. 20.500,00 dari fungsi y=0,667x +11,8295     sedangkan hasil peramalan dengan satu data menggunakan program MATLAB sebesar 38 artinya harga cabai merah untuk bulan Januari 2012 Rp. 38.000,00 dari fungsi y=-6X +116. Dari hasil dapat simpulkan bahwa untuk bulan Januari 2012 harga cabai merah mengalami penurunan dari bulan sebelumnya. 
EFISIENSI RELATIF ESTIMATOR FUNGSI KERNEL GAUSSIAN TERHADAP ESTIMATOR POLINOMIAL DALAM PERAMALAN USD TERHADAP JPY Kurniasih, Dedeh; Mariani, Scolastika; Sugiman, Sugiman
Unnes Journal of Mathematics Vol 2 No 2 (2013)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v2i2.3245

Abstract

Tujuan dari penulisan ini adalah untuk menganalisa efisiensi relatif estimator fungsi kernel Gaussian terhadap estimator polinomial, untuk membandingkan nilai MSE dari kedua estimator serta untuk mengetahui peramalan kurs USD terhadap JPY periode berikutnya dengan model terbaik. Metode pengumpulan data pada penelitian ini adalah kajian pustaka dan dokumentasi dari lembaga penukar mata uang, dalam hal ini adalah bank BI, BTN dan BOTM melalui internet. Data diambil dari data harian. Berdasarkan analisa diperoleh efisiensi relatif estimator fungsi kernel Gaussian terhadap estimator polinomial diperoleh sebesar 0.000088. Dengan varians dan MSE dari estimator fungsi kernel Gaussian adalah 0.3867 dan 0.000008886, sedangkan varians dan MSE dari estimator polinomial adalah 0.39019 dan 0.10078. Sehingga dapat disimpulkan bahwa estimator fungsi kernel Gaussian lebih efisien dan merupakan model terbaik karena varians dan nilai MSE estimator fungsi kernel Gaussian lebih kecil daripada estimator polinomial, Model terbaik dapat digunakan untuk peramalan berikutnya. Hasil peramalan dengan menggunakan model terbaik untuk hari ke-6 sebesar 82,6067.
ANALISIS MARKOV CHAIN UNTUK FORECASTING PANGSA PASAR HANDPHONE DAN PEMROGRAMNNYA Nofiyah, Noni; Hendikawati, Putriaji; Mariani, Scolastika
Unnes Journal of Mathematics Vol 2 No 2 (2013)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v2i2.3250

Abstract

Saat ini banyak merek handphone bermunculan dengan berbagai variasi, sehingga para produsen handphone harus melakukan survey pasar jika tidak ingin produknya terlempar dari persaingan pasar. Dari permasalahan tersebut penulis tertarik untuk meneliti faktor apa saja yang mempengaruhi konsumen dalam memilih merek handphone, bagaimana pola perpindahan merek handphone dan bagaimana prediksi pangsa pasar handphone untuk dua periode yang akan datang serta bagaimana periode kesetimbangan terhadap prediksi pangsa pasar. Markov Chain merupakan salah satu metode yang digunakan untuk memprediksi pangsa pasar suatu produk pada periode saat ini sebagai dasar untuk memprediksi pangsa pasar yang akan datang. Dari hasil penelitian diketahui bahwa faktor yang mempengaruhi konsumen dalam memilih merek Handphone yaitu fitur yang lengkap dan harganya murah. Merek Blackberry merupakan merek yang mampu mempertahankan jumlah konsumennya sebesar 76,9% dan mempunyai peluang terbesar dalam memperoleh konsumen sehingga pada periode yang akan datang Blackberry menguasai pangsa pasar sebesar 33,2% sedangkan merek Mito merupakan merek yang mempunyai peluang terkecil dalam mempertahankan kosumennya yaitu 0% dan merupakan merek yang mempunyai peluang terbesar kehilangan konsumen sehingga pada periode yang akan datang Mito mempunyai pangsa pasar terkecil sebesar 0,7%. Periode kesetimbangan terjadi pada periode ke-24.
PEMODELAN ARFIMA MELALUI ALFA HILL STABLE SEBAGAI PENENTU d DAN APLIKASINYA DALAM ESTIMASI HARGA SAHAM Pradina, Putri Dwi; Mariani, Scolastika; Sugiman, Sugiman
Unnes Journal of Mathematics Vol 3 No 2 (2014)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v3i2.4298

Abstract

Model ARFIMA (Autoregresive Fractionally Integrated Moving Average) dikembangkan untuk memodelkan long memory pada data runtun waktu dengan differencing (d) bilangan real, -0,5<d<0,5. Operasi differencing berhubungan dengan eksponent Hurst(H). Di dalam persamaan-persamaan dari eksponen Hurst, terdapat persamaan yang mengekspresikan hubungan antara dimensi fraktal dari runtun waktu dan dimensi fraktal ruang probabilitas , yaitu . Adapun dimensi fraktal ruang probabilitas adalah indeks Levy dari distribusi Stable. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model ARFIMA(p,d,q) melalui i untuk menentukan dan menentukan model ARFIMA(p,d,q) untuk estimasi suatu harga saham (Saham Gowa Makasar Tourism(Close)) dengan bantuan software OxMetrics 4.0 yang menghasilkan nilai MSE terkecil. Dengan demikian, model ARFIMA(3;0,16398;2) tanpa mengikutkan konstanta adalah model yang tepat untuk estimasi data. Estimasi harga saham untuk periode 3 Juli 2013, 4 Juli 2013, 5 Juli 2013, dan 8 Juli 2013 berturut-turut adalah 6158,20; 4763,00; 4278,60; dan 5855,90.
PERBANDINGAN METODE PARTIAL LEAST SQUARE (PLS) DAN PRINCIPAL COMPONENT REGRESSION (PCR) UNTUK MENGATASI MULTIKOLINEARITAS PADA MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA Supriyadi, Eko; mariani, scolastika; sugiman, sugiman
Unnes Journal of Mathematics Vol 6 No 2 (2017)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v6i2.11819

Abstract

Salah satu asumsi analisis regresi linear berganda yaitu tidak terjadi masalah multikolinearitas. Apabila terjadi masalah multikolinearitas, metode Partial Least Square (PLS) dan Principal Component Regression (PCR) merupakan dua metode yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah multikolinearitas tersebut. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Partial Least Square (PLS) dan Principal Component Regression (PCR) dengan data anggaran pendapatan Daerah Provinsi Jawa Tengah 2013. Hasil dari penelitian ini diperoleh model persamaan regresi dengan metode Partial Least Square (PLS) yaitu dan model persamaan regresi dengan metode Principal Component Regression (PCR) yaitu . Selanjutnya dipilih metode terbaik dengan menggunakan kriteria nilai tertinggi dan MSE terkecil. Pemilihan metode terbaik adalah dengan melihat nilai tertinggi dan MSE terkecil. Dapat disimpulkan bahwa metode yang lebih baik adalah Partial Least Square dengan nilai = 0,7752 dan nilai MSE yang dihasilkan Partial Least Square = 3,660671E16. One of analysis assumptions of bifilar linier regression is there is no multikolinearity problem occurs. If there is a multikolinearity problem occurs, Partial Least Square (PLS) and Principal Component Regression (PCR) methods are can used to solve the multikolinearity problem. The method that was used in this research were Partial Least Square (PLS) and Principal Component Regression (PCR) by using the data of budgeting income of Central Java in 2013. The result of this research was gotten a model of regression equation by using Partial Least Square (PLS) method it was and a model of regression equation by using Principal Component Regression (PCR) it was . After that choose the best method selection criteria was by seeing at the highest score and the lowest MSE. The best method selection was by seeing at the highest score and the lowest MSE. Thus, it could be concluded that Partial Least Square with the score of = 0,7752 and the MSE score that was resulted by Partial Least Square = 3,660671E16.
ESTIMASI SKEWNESS (KEMIRINGAN) DENGAN MENGGUNAKAN METODE BOOTSTRAP DAN METODE JACKKNIFE Ma'unah, Siti; mariani, scolastika; sugiman, sugiman
Unnes Journal of Mathematics Vol 6 No 2 (2017)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v6i2.11828

Abstract

Uji normalitas merupakan syarat untuk semua uji statistik parametrik. Pada kasus tertentu dijumpai sebaran data yang tidak normal, yaitu distribusi yang tidak simetris akan memiliki nilai rata-rata, median, dan modus yang tidak sama besar . Dalam hal ini disebut dengan istilah skewness (kemiringan). Sebaran data yang menyebar ke arah kanan (skewness positive) jika , sedangkan sebaran data yang menyebar ke arah kiri (skewness negative) jika . Terdapat dua metode untuk mengatasi masalah tersebut, yaitu metode Bootstrap dan metode Jackknife. Metode Bootstrap dan metode Jackknife merupakan metode berbasis resampling. Metode Bootstrap dan metode Jackknife merupakan metode yang tidak didasarkan pada pemenuhan asumsi distribusi. Tujuan dari penelitian ini yaitu menentukan hasil estimator dari metode Bootstrap dan metode Jackknife, serta menentukan estimator terbaik dengan cara membandingkan nilai standar error yang terkecil dari kedua metode tersebut. Resampling dilakukan sebanyak 100, 200, 500, 800, dan 1000 dengan bantuan program R 2.10.0. Berdasarkan hasil penelitian metode Bootstrap merupakan metode dengan hasil estimator terbaik, karena menghasilkan nilai standar error terkecil dibandingkan metode Jackknife. Untuk resampling menghasilkan nilai standar error variabel dan standar error variabel nilai . Test normality is a prerequisite to all statistical tests parametrik. In certain cases found to scatter data that is not normal, namely distribution that were asymmetric will they have an average point, median, and mode of unequal large . In it is called with the term skewness ( slope ). To scatter data that spreads to the right direction ( skewness positive ) if , While to scatter data that spreads to the left ( skewness negative) if . There are two methods to solve the problem , that is a method of Bootstrap and methods of a Jackknife. A method of Bootstrap and methods of a Jackknife is a method based resampling. A method of Bootstrap and methods Jackknife is a method of which are not based on meeting the assumption distribution. The purpose of research is namely estimator determine the result of a method of Bootstrap and methods of a Jackknife , as well as to determine best estimator by means of comparing standard value error the smallest of both this method. Resampling done as many as 100, 200, 500, 800, and 1000 with program assistance R 2.10.0. Based on the research done Bootstrap method is a method by the results of estimator best, because it produces standard value error smallest than a method of Jackknife. Namely by resampling produce standard error values of the variables and standar error values for variables value .
PERBANDINGAN AKURASI MODEL ARCH DAN GARCH PADA PERAMALAN HARGA SAHAM BERBANTUAN MATLAB Sunarti, Sunarti; Mariani, Scolastika; Sugiman, Sugiman
Unnes Journal of Mathematics Vol 5 No 1 (2016)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v5i1.13108

Abstract

This article aims to get model data stock Unilever Indonesia Tbk. use the model ARCH and GARCH as well as comparing forecasting accuracy of the result of the next five days ahead model ARCH and GARCH on the stock Unilever Indonesia Tbk. use MATLAB. The methods used are design application forecasting uses GUI MATLAB, next model ARIMA Box-Jenkins, identification ARCH effect, forecasting use the model ARCH and GARCH, and compares the results second forecasting model that is based on the value of RMSE. On residual ARIMA best namely ARIMA(1,1,1) detected the effects ARCH so that data can modeled ARCH and GARCH. Model ARCH and GARCH best respectively namely ARCH(3) and GARCH(1,1). Based on value RMSE be seen that model best for forecasting the next five days ahead of data Unilever Indonesia Tbk. produced bymodels GARCH(1,1) because it has value RMSE smallest with equation conditional mean and conditional variance
ANALISIS MODEL THRESHOLD GARCH DAN MODEL EXPONENTIAL GARCH PADA PERAMALAN IHSG Susanti, Susanti; Zaenuri, Zaenuri; Mariani, Scolastika
Unnes Journal of Mathematics Vol 5 No 1 (2016)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v5i1.13111

Abstract

The purpose of this research were to know (1) the best model among TGARCH model and EGARCH model on predicting JCI value in BEI (2) the results forecasting JCI value in BEI using the best model for a few days later. This reseacrh focused on analysis of TGARCH and EGARCH models in forecasting JCI value. Procedure which used in this research were formulate problem, collecting data, analysis data dan conclusion. Data collected with documentation method that is collected secondary data and literature. Software EVIEWS 6 used as a analysis tool of JCI data. This research result in conclusions that is (1) The best model among models TGARCH and EGARCH models on predicting JCI value in BEI is TGARCH model (2) The results forecasting JCI value in BEI use TGARCH model for day 42th is 5112.81 and for day 43th until day 50th obtained 5112.82 (constant).
IMPLEMENTASI FRACTIONAL BROWNIAN MOTION DENGAN PARAMETER HURST UNTUK DATA PAJAK HOTEL Nugroho, Samuel Defri; Mariani, Scolastika
Unnes Journal of Mathematics Vol 5 No 1 (2016)
Publisher : Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/ujm.v5i1.13115

Abstract

Fractional Brownian Motion (FBM) is general Brownian Motion (BM) that impact for construction tax hotel, this can instrument for decision. the trouble is how to do value best implementation estimate FBM and BM with Hurst parameter for tax hotel. How to do impact matlab program for that. data can uses is data tax hotel in Semarang. Purpose research is know value estimate FBM and BM and impact that with matlab program. Process construction is input Hurst [0,1], Δt, and N to estimate Hurst output value estimate, this value input to FBM and BM (H=0.5) process, output this value construction finance for covarians Hurst and bias Hurst for finaly value RMSE (Root Mean Square Error).
Co-Authors Abd. Rasyid Syamsuri Abduh, M. Faisal Agus Yulianto Al Ashari, Shoib Rizal Amin Suyitno Amin, Ihdi Ardhi Prabowo Arief Agoestanto Asna, Alivia Nur Astuti, Raras Setya Astuti, Sri Ady Azzahra, Tsania Rahma Bambang Eko Susilo Bambang Eko Susilo Bayujaga, Dian Budi Waluya Damaryanti, Desi Dwi Daroinis Sa’adah Dedeh Kurniasih Dr. Masrukan, Dr. Dwi Erna Novianti Dwijanto Dwijanto Dwijanto Dwijanto Dwijanto Dwijanto Dwijanto Dwijanto, Dwijanto Dwijayanto Dwijayanto E. Sulastri Edy Soedjoko Eko Supriyadi Ellya Masturina Hamid Endang Retno Winarti Endang Setyowati Endramawati, Tyas Ayun Enika Wulandari Erik Santoso Fani Laffanillah Fani Fathonah, Ika Ariwanti Fauziah, Isyatul Fitrianti, Dwi Agung Habaib, Taufik Nur Handayani, Kristina Haqiqi, Muhamad Irwan Hasriani Ishak Hening Windria Hikmasari, Prihatina Ihdi Amin Imanuel, Imanuel Indriani, Mikke Novia Iqbal Kharisudin Isnarto Isnarto Isnarto Isnarto Isnarto, Isnarto Isti Hidayah Istiqomah Ambarwati Iwan Junaedi Iwan Junaedi Jannah, Anita Nur Kartono - Kartono Kartono Khasmarawati, Vinda Kristina Wijayanti Kurniati, Chrisvonela Neri Lathifatun Ni&#039;mah Lutfiani, Nurul M. Taufik Qurohman Ma'unah, Siti Malik, Ibnu Malik, Ibnu Marthinus Yohanes Ruamba Mashuri Mashuri Masrukan Masrukan Megita Dwi Pamungkas Megita Dwi Pamungkas Meilon, Beny Misa’adah, Fedriana Moh. Asikin Mohammad Asikin Muhammad Kharis Muhammad Marzuqi Mujiasih Mujiasih Mulyono Mulyono Mulyono Mulyono Muwahiddah, Ulil Nila Ubaidah Nofiyah, Noni Nugroho, Samuel Defri Nur Hidayati Nurariva Siregar Nurmutia, Halida Eka Nursasongko, Aditya Nuzul Putri Rahmawati Onwardono Rit Riyanto Pradina, Putri Dwi Pranawestu, Aditya Pratiwi, Yuninda Diah Putri, Dwi Liana Wella Putriaji Hendikawati Rahayu, Yenrika Kurniati Rahayuningsih, Rista Tri Ramadhani, Istika Ratri Ratnasari, Dwi Indah Rezky Bagus Pambudiarso, Rezky Bagus Ricky Fahmy, Ahmad Faridh Riza Arifudin Roby Sugiarto, Dede Retno Rochmad Rochmad Rochmad Rochmad Rosyidatul 'Ulya S. B. Waluya, S. B. Sa'adah, Daroinis Saiful Marom Saputri, Mike Sari, Fenny Tunjung Sari, Ratna Novita Sebastianus Fedi Setyaningsih, Lusianna Sri Solihah St. Budi Waluya Sudarsono Sudarsono Sugiman Sugiman Sukestiyarno Sukestiyarno Sunarmi Sunarmi Sunarti Susanti Susanti Vera Dewi Susanti Wahyu Ning Dewi Kumalaretna Wardono Wardono Wardono Wardono Widiastuti, Ririn Wijaya, Teguh Ananta Winayus, Riyan Fikri YL Sukestiyarno YL. Sukestiyarno Yoni Sunaryo Zaenuri Mastur