Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.092
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Gaussian Program Kreativitas Mahasiswa - Penelitian MUST: Journal of Mathematics Education, Science and Technology Inferensi Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian (SNHRP) MANGGALI
Alfisyahrina Hapsery
Program Studi Statistika, Fakultas Sains Dan Teknologi, Universitas PGRI Adi Buana Surabaya
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Engineering Environmental Science Mathematics Social Sciences Other

Published : 13 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 13 Documents
Search

 1   2 
FAKTOR PENGARUH GADGET TERHADAP KECERDASAN MOTORIK SISWA SD MELALUI REGRESI LOGISTIK ORDINAL Octaviana, Fanny Ayu; Pertiwi, Tutut Januar; Purnama, Giyanti Linda; Hapsery, Alfisyahrina; Yoshinta, Andriana
Program Kreativitas Mahasiswa - Penelitian PKM-P 2014
Publisher : Ditlitabmas, Ditjen DIKTI, Kemdikbud RI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (626.94 KB)

Abstract

Gadget is an electronic device that has a specific function and widely used by all people, without exception for kid. Use of gadgets positively has helpful children for homework and as entertaiment. However, without realizing that overusing gadgets have a negative effect.Therefore, the research will be conducted to determine the factors affecting of using gadgets early on the development of motoric intelligence elementary students using ordinal logistic regression.  Source of data used are primary data obtained from the survey, the sampling unit are all mothers who have children in grade 1 SDN Klampis Ngasem I Surabaya. The response variable (Y) is the level of intelligence of the childs motor development (1 = poor, 2 = fair, 3 = good). The results of the analysis, can be concluded that the factors that influence the development of motor 120 students of SDN Klampis Ngasem I Surabaya is long child recognize and use of gadgets every day. Keywords:  Gadgets, Intelligence motoric skills, Logistik Ordinal Regression, Elementary Students. 
PERBANDINGAN METODE OPTIMASI UNTUK PENGELOMPOKAN PROVINSI BERDASARKAN SEKTOR PERIKANAN DI INDONESIA (Studi Kasus Dinas Kelautan dan Perikanan Indonesia) Edy Sulistiyawan; Alfisyahrina Hapsery; Lucky Junita Ayu Arifahanum
Jurnal Gaussian Vol 10, No 1 (2021): Jurnal Gaussian
Publisher : Department of Statistics, Faculty of Science and Mathematics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/j.gauss.v10i1.30936

Abstract

The fisheries sector has an important role in supporting the food security chain, where the world's protein needs can be met by fisheries resources, both from capture fisheries and aquaculture. There are several fisheries sectors including fishing companies, capture fisheries production, number of ships, types and size of cultivated land. Therefore a statistical analysis is needed to increase the potential of fisheries in Indonesia. Data on the fisheries sector used in this study from the Indonesian Central Statistics Agency in 2018, which included the 2016 fisheries sector with 34 observation units in Indonesia. By using cluster analysis K-Means aims to group provinces in Indonesia based on the fisheries sector so that several groups are formed which will show the characteristics of each group. There are three determinations of the optimum number of clusters, namely the Elbow method, Silhouette method, and GAP Statistics. The results showed that optimum clusters were formed in 2 clusters, with the best Elbow and Silhouette methods. Where the first cluster is a region that shows a low value of the fisheries sector consisting of 30 provinces this is due to inadequate infrastructure and use that is not optimal while cluster 2 regions that have great potential in the Indonesian fisheries sector in 2016 as many as 4 provinces namely West Java, Java Central, East Java, and South Sulawesi as dominating capture fisheries production and aquaculture. Keywords: Fisheries Sector, K-Means Cluster Analysis, Elbow Method, Silhoutte Method and GAP Statistics.
Dampak Perubahan Perilaku Mahasiswa dalam Pembelajaran Daring Ega Riski Suci Cahyani; Khusnul Khotimah; Risca Agustin; Ardina Eka Nawang Sari; Alfisyahrina Hapsery
Inferensi Vol 4, No 2 (2021): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v4i2.10896

Abstract

Kebijakan system pembelajaran daring dalam Rangka Pencegahan Penyebaran COVID-19 menuntut mahasiswa untuk segera beradaptasi dengan berbagai macam bantuan teknologi yang telah berkembang cukup pesat di era saat ini. Interaksi mahasiswa dan dosen menjadi berkurang, begitu juga antar mahasiswa yang semakin susah untuk saling berdiskusi. Interaksi dan perilaku sosial yang efektif akan memberikan dampak terhadap proses pembelajaran yang efektif pula. Sehingga untuk mengetahui pengaruh perubahan perilaku sosial mahasiswa terhadap efektifitas pembelajaran di tengah pandemi, perlu dilakukan kajian guna menciptakan sistem pembelajaran yang lebih efektif, nyaman, dan efisien. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengetahui pengaruh tersebut yaitu dengan analisis regresi logistik biner. Analisis regresi logistik biner merupakan salah satu metode yang dapat menggambarkan hubungan antara variabel respon (berskala biner yaitu mempunyai dua kategori) dan variabel independennya. Hasil penelitian diperoleh bahwa 85% dari mahasiswa yang dijadikan sebagai sampel penelitian merasa bahwa pembelajaran daring sudah efektif pelaksanaannya. Diperoleh variabel yang berpengaruh signifikan terhadap efektifitas pembelajaran adalah variabel Interaksi dengan Mahasiswa dan variabel Perilaku Belajar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mahasiswa akan berpeluang mengalami pembelajaran yang efektif sebesar 99,98% apabila mengalami perubahan positif terhadap interaksi antar mahasiswa dan perubahan positif terhadap perilaku belajarnya selama pembelajaran daring
Penggunaan Metode Stepwise pada Pemodelan Perencanaan Track Quality Index (TQI) untuk Kereta Api Semicepat Indonesia Alfisyahrina Hapsery; Reysha Rizki Amanda Lubis
MUST: Journal of Mathematics Education, Science and Technology Vol 4, No 1 (2019): JULY
Publisher : Universitas Muhammadiyah Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30651/must.v4i1.2921

Abstract

Dalam analisis regresi, salah satu asumsi yang harus dipenuhi adalah tidak adanya hubungan antar variabel independen. Hubungan yang kuat antar variabel independen disebut dengan multikolinieritas. Berbagai metode dapat menanggulangi kasus multikolinieritas, semua itu bergantung pada tujuan dari penelitian. Beberapa metode tersebut adalah ridge regression, principal component regression, regresi robust dan pemilihan model terbaik. Pada penelitian ini, metode pemilihan model terbaik dipilih untuk digunakan karena bertujuan untuk menentukan variabel independen yang signifikan dengan mempertimbangkan korelasi parsial pada data track quality index (TQI) kereta api Indonesia. Untuk mengukur besarnya TQI diperlukan empat indikator yang kemudian menjadi variabel dalam penelitian ini, yaitu lebar jalur, angkatan, listringan dan pertinggian. Hasil analisis menunjukkan variabel pertinggian, angkatan dan listringan berpengaruh besarnya nilai TQI dengan variasi data yang dapat dijelaskan model sebesar 99,7%.
Pemodelan Perubahan Sistem Perijinan Penanaman Modal Secara Online Untuk Foreign Direct Investment dengan Intervensi Fungsi Step di Surabaya Alfisyahrina Hapsery
SNHRP Vol. 2 (2019): Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian (SNHRP) Ke 2 Tahun 2019
Publisher : LPPM Universitas PGRI Adi Buana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (274.541 KB)

Abstract

Perubahan sistem penanaman modal secara online dimulai pada Maret 2013 membawa pengaruh yang begitu besar untuk Kota Surabaya. Penanaman modal tidak hanya penanaman modal dalam negeri, penanaman modal asing (Foreign Direct Investment) juga dapat dilakukan secara online. Sistem penanaman modal secara online disebut dengan Surabaya single window. Sistem ini mempermudah para investor untuk menanam modal atau mengajukan proposal tanpa harus datang langsung, khususnya bagi para investor dari luar daerah Surabaya. Dampak adanya sistem SSW secara online yaitu bertambahnya jumlah proyek setiap tahun disetiap triwulan. Berdasarkan data yang diperoleh dari BKPM diketahui bahwa pada triwulan keempat tahun 2012 sebelum diresmikan SSW jumlah proyek telah mengalami peningkatan sebesar 57 yang semula 7 proyek menjadi 64 proyek. Dengan perubahan jumlah investor yang tidak menentu, perlu dilakukan penelitiaan mengenai prediksi atau forcas jumlah proyek beberapa tahun kedepan per triwulan dan analisis dampak yang disebabkan oleh adanya perubahan sistem penanaman modal. Penelitian ini akan dikhususkan pada Foreign Direct Investment (FDI) dikarenakan jumlah Investment setiap tahun yang terus meningkat baik dari sektor sekunder, primer dan tersier. Metode yang digunakan untuk memprediksi jumlah proyek adalah intervensi dengan fungsi step. Penggunaan fungsi step dikarenakan terjadi peningkatan jumlah proyek pada periode berikutnya secara terus menerus sejak diresmikan SSW. Hasil prediksi diketahui bahwa jumlah proyek pada tahun tahun berikutnya akan stabil yaitu berkisar antara 50 proyek. Diharapkan hasil prediksi jumlah proyek FDI ini dapat memberikan masukan kepada pemerintah Surabaya dalam mengembangkan sistem kearah yang lebih baik. Kata kunci : Foreign Direct Investment, ARIMA, Intervensi Fungsi Step.
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%.
Peningkatan kualitas layanan perbankan digital melalui pengelompokan tweet menggunakan DBSCAN Syeni Agustin Ningtias; Alfisyahrina Hapsery
Inferensi Vol 6, No 1 (2023)
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v6i1.12839

Abstract

Digitalization in the banking sector allows customers to obtain banking services independently without having to come directly to the bank. Digital banking services enable customers to obtain information, communicate, register, open accounts, banking transactions and close accounts, including obtaining other information and transactions outside of banking products. Banking is intensively providing services or promotions through social media, one of which is by using Twitter social media. Density-Based Spatial Clustering of Applications with Noise (DBSCAN) method. DBSCAN clustering is done by combining the Eps and MinPts values to produce the highest silhouette coefficient. The highest silhouette coefficient values from BRI, Mandiri and BCA banking service tweets produce 33, 14, and 39 clusters, respectively, with different Eps and MinPts values. Based on the results of wordcloud, it shows that banking services need to be improved in terms of checking DM on accounts, customers ask the admin to immediately respond to complaints related to ATM cards, disruptions to mobile banking and some say thank you for the services that have been provided.
Pemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Tuberkulosis Di Jawa Timur Pada Tahun 2020 Menggunakan Model Regresi Poisson Ratu Bunga Prawesti Arie Salim; Saputri Dyah Pratiwi; Muhammad Alim Alhakam; Alfisyahrina Hapsery
SNHRP Vol. 5 (2023): Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian (SNHRP) Ke 5 Tahun 2023
Publisher : LPPM Universitas PGRI Adi Buana

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

Abstract

Tuberkulosis merupakan salah satu penyakit saluran pernafasan bawah dan menular yang disebabkan oleh bakteri Mycrobacterium Tuberculosis. Salah satu provinsi penyumbang jumlah kasus tuberkulosis terbanyak di Indonesia adalah Provinsi Jawa Timur yang menempati peringkat ketiga. Hal ini perlu dilakukan analisis untuk mengetahui faktor apa saja yang berpengaruh terhadap tuberkulosis sehingga jumlah kasus tuberkulosis bisa diminimalisir. Data jumlah kasus tuberkulosis merupakan data count sehingga analisis yang digunakan untuk memodelkan data count adalah dengan regresi poisson. Hasil analisis menunjukan terdapat lima variabel yang signifikan terhadap jumlah kasus tuberkulosis yaitu variabel presentase penduduk usia produktif (15-59 tahun) ( X1 ), presentase tingkat pendidikan yang ditamatkan adalah SMA sederajat ( X2 ), presentase rumah sehat ( X3 ), presentase tempat pengelolaan makanan (TPM) yang memenuhi status higine sanitasi ( X4 ), dan persentase pengeluaran non makanan ( X6 ).
Pemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Jumlah Kasus Tuberkulosis Di Jawa Timur Pada Tahun 2020 Menggunakan Model Regresi Poisson Ratu Bunga Prawesti Arie Salim; Saputri Dyah Pratiwi; Muhammad Alim Alhakam; Alfisyahrina Hapsery
SNHRP Vol. 5 (2023): Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian (SNHRP) Ke 5 Tahun 2023
Publisher : LPPM Universitas PGRI Adi Buana

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

Abstract

Tuberkulosis merupakan salah satu penyakit saluran pernafasan bawah dan menular yang disebabkan oleh bakteri Mycrobacterium Tuberculosis. Salah satu provinsi penyumbang jumlah kasus tuberkulosis terbanyak di Indonesia adalah Provinsi Jawa Timur yang menempati peringkat ketiga. Hal ini perlu dilakukan analisis untuk mengetahui faktor apa saja yang berpengaruh terhadap tuberkulosis sehingga jumlah kasus tuberkulosis bisa diminimalisir. Data jumlah kasus tuberkulosis merupakan data count sehingga analisis yang digunakan untuk memodelkan data count adalah dengan regresi poisson. Hasil analisis menunjukan terdapat lima variabel yang signifikan terhadap jumlah kasus tuberkulosis yaitu variabel presentase penduduk usia produktif (15-59 tahun) ( X1 ), presentase tingkat pendidikan yang ditamatkan adalah SMA sederajat ( X2 ), presentase rumah sehat ( X3 ), presentase tempat pengelolaan makanan (TPM) yang memenuhi status higine sanitasi ( X4 ), dan persentase pengeluaran non makanan ( X6 ).
Regresi Data Panel Untuk Memodelkan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan Di Jawa Timur Tahun 2019-2021 Muhammad Rafli Nofrian Risalah; Alfisyahrina Hapsery
SNHRP Vol. 5 (2023): Seminar Nasional Hasil Riset dan Pengabdian (SNHRP) Ke 5 Tahun 2023
Publisher : LPPM Universitas PGRI Adi Buana

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

Abstract

Kemiskinan merupakan suatu permasalahan klasik yang pada umumnya dihadapi oleh negara-negara berkembang termasuk Negara Indonesia. Penelitian ini dilakukan di Jawa Timur dengan tujuan untuk mengetahui apa faktor yang mempengaruhi kemiskinan di Provinsi Jawa Timur. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder jumlah penduduk miskin, PDRB, angka harapan hidip , tingkat pengangguran terbuka, pertumbuhan ekonomi, angka partisipasi kasar, angka putus sekolah, dan angka pasrtisipasi murni. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode regresi data panel. Model regresi Panel berasal dari data panel, dimana data Panel terdiri dari pengamatan pada unit cross-section, atau individu, yang sama selama beberapa periode waktu. Hasil penelitian menunjukan untuk mengetahui karakteristik dan faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan Provinsi Jawa Timur menurut kabupaten/kota tahun 2019-2021. Dari model yang sudah diperoleh maka dapat diketahui bahwa variabel angka harapan hidup, tingkat pengangguran terbuka, dan angka putus sekolah yang berpengaruh signifikan terhadap Kemiskinan provinsi Jawa Timur menurut kabupaten/kota tahun 2019-2021
Co-Authors Aida Meimela Aliffia Rahma Anandyani Andriana Yoshinta, Andriana Ardina Eka Nawang Sari Caraka Arief Ibrahim DEA TRISHNANTI Edy Sulistiyawan, Edy Ega Riski Suci Cahyani Faldianus Karno Fanny Ayu Octaviana, Fanny Ayu Fenny Fitriani Giyanti Linda Purnama, Giyanti Linda Indrasetianingsih, Artanti Khusnul Khotimah Lubis, Reysha Rizki Amanda Lucky Junita Ayu Arifahanum Maria Hernita Elvine Pramesty Mochammad Iqbal Nasrulloh Al Amin Muhammad Alim Alhakam Muhammad Rafli Nofrian Risalah Novi Rahmawati Ratu Bunga Prawesti Arie Salim Risca Agustin Saputri Dyah Pratiwi Syeni Agustin Ningtias Tutut Januar Pertiwi, Tutut Januar Ulul Azmi Wanda Nur Hamidah Wara Pramesti Yohanita Uniyatri Aprilia