Claim Missing Document
Check
Articles

Found 12 Documents
Search

Analisis Intervensi dalam Model SARIMA untuk Memprediksi Laju Inflasi di Kota Tasikmalaya Pian Widianingsih; Gumgum Darmawan; Neneng Sunengsih
Formosa Journal of Science and Technology Vol. 1 No. 4 (2022): August 2022
Publisher : PT FORMOSA CENDEKIA GLOBAL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55927/fjst.v1i4.1030

Abstract

Pengendalian inflasi merupakan sasaran akhir dari kebijakan moneter yang dilakukan oleh Bank Indonesia, dengan bantuan Badan Pusat Statistika dalam melakukan pencatatan dan perhitungan inflasi. Tingginya harga minyak mentah dunia mengakibatkan kenaikan bahan bakar kendaraan bermotor dan bahan pokok masyarakat sejak Maret 2022. Tingkat inflasi tertinggi di Jawa Barat terjadi di Kota Tasikmalaya sebesar 1,04 persen dan berlanjut pada bulan berikutnya, sehingga mempengaruhi laju perekonomian daerah. Upaya untuk mengatasi masalah tersebut adalah dengan melakukan prediksi laju inflasi di Kota Tasikmalaya pada periode selanjutnya sebagai acuan memperoleh strategi yang optimal dalam menstabilkan perekonomian daerah. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Analisis Intervensi Fungsi Step dalam Model SARIMA karena dapat mengatasi perubahan pola pada data yang diakibatkan oleh kejadian intervensi. Berdasarkan hasil analisis, diperoleh model terbaik yaitu ARIMA (0,1,1)(1,1,0)12 dengan nilai MAPE sebesar 11,3%.
PENERAPAN METODE FACEBOOK PROPHET UNTUK MERAMALKAN JUMLAH PENUMPANG TRANS METRO BANDUNG KORIDOR 1 Farhan Bagus Prakoso; Gumgum Darmawan; Achmad Bachrudin
ARMADA : Jurnal Penelitian Multidisiplin Vol. 1 No. 3 (2023): ARMADA : Jurnal Penelitian Multidisiplin, Maret 2023
Publisher : LPPM Sekolah Tinggi Ilmu Ekonomi 45 Mataram

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55681/armada.v1i3.416

Abstract

Trans Metro Bandung (TMB) menjadi salah satu pilihan transportasi umum yang cukup populer di Bandung raya, hal ini dikarenakan harganya yang relatif murah dan cakupan rute yang luas. Pada bulan April 2020 jumlah penumpang TMB koridor 1 mengalami penurunan yang signifikan akibat pandemi COVID-19. Selain itu, faktor pemberhentian operasional Damri dan faktor hari libur menjadi faktor penyebab fluktuasi jumlah penumpang TMB. Oleh karena itu diperlukan sebuah model yang dapat mengakomodir pengaruh faktor tersebut untuk meramalkan jumlah penumpang TMB. Model Facebook Prophet menjadi salah satu model peramalan populer yang memilki tingkat akurasi dan fleksibilitas yang tinggi. Oleh karena itu, peramalan jumlah penumpang bulanan Trans Metro Bandung koridor 1 pada penelitian ini menggunakan model Facebook Prophet. Dalam penelitian ini, model Facebook Prophet menghasilkan akurasi  peramalan yang sangat baik dengan MAPE testing sebesar 4,62% dengan coverage sebesar 0,89. Hasil peramalan jumlah penumpang TMB untuk enam bulan ke depan memiliki hasil yang berfluktuasi. Nilai terendah terjadi pada bulan Januari 2023 dan tertinggi pada bulan Agustus 2022.
Calculation of the Risk Index for Diarrhea, ISPA, and Pneumonia in Toddlers in the City of Bandung Using Geographically Weighted Principal Component Analysis Azka Larissa Rahayu; Gumgum Darmawan; I Gede Nyoman Mindra Jaya
Indonesian Journal of Advanced Research Vol. 2 No. 4 (2023): April 2023
Publisher : PT FORMOSA CENDEKIA GLOBAL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (874.996 KB) | DOI: 10.55927/ijar.v2i4.3868

Abstract

Diarrhea, ISPA, and pneumonia are infectious diseases that are prone to occur in toddlers. The management of these three diseases is included in the Republic of Indonesia Ministry of Health's National Priorities for 2020-2024. One area that has a high risk of diarrhea, ARI, and pneumonia in toddlers is the city of Bandung. Effective and efficient disease control is needed, namely by controlling the three diseases simultaneously which can be emphasized on improving environmental quality, especially in areas with high disease risk. The analysis found that there is a spatial dependence on each variable and each variable is correlated with one another. Therefore, in this study used Geographically Weighted Principal Component Analysis (GWPCA). Calculation of the risk index and mapping with GWPCA produces a combined risk index of the three observed diseases by considering the spatial dependence of the data.
PENGGUNAAN METODE CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS UNTUK MENENTUKAN KARAKTERISTIK PEMAIN DALAM SUATU PERTANDINGAN (STUDI KASUS: AGE OF EMPIRE 2) Muhammad Faizal Akbar; Gumgum Darmawan; Resa Septiani Pontoh
Euclid VOL 4, NO 2 (2017): EDISI JULI
Publisher : Universitas Swadaya Gunung Jati.

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (798.458 KB) | DOI: 10.33603/e.v4i2.416

Abstract

Configural Frequency Analysis (CFA) merupakan suatu metode yang digunakan untuk menganalisis data yang variabelnya berbentuk kategori. Variabel kategori adalah variabel yang bersifat kualitatif sehingga dibutuhkan frekuensi pada setiap kategori atau pasangan kategori agar dapat dilakukan analisis statistik. Jika variabel kategori terlibat bersamaan dalam suatu penelitian, maka dapat membentuk suatu pola (konfigurasi) di antara variabel-variabelnya. Pola (konfigurasi) yang terjadi kemudian dapat dianalisis menggunakan metode CFA untuk diketahui apakah terjadi ketidakcocokkan (discrepancies) dengan apa yang telah diekspektasikan sebelumnya. Ketidakcocokan ini ditandai dengan dua jenis data, yaitu type dan antitype. Type terjadi apabila konfigurasi tersebut terjadi lebih sering daripada yang telah diekspektasikan, sedangkan antitype terjadi apabila konfigurasi tersebut terjadi lebih jarang daripada yang telah diekspektasikan. CFA berguna untuk menganalisis penyebab terjadinya penyimpangan pada suatu model statistik. Penelitian ini mengkaji tentang bagaimana suatu penyimpangan dalam model statistic dapat terjadi. Data yang digunakan adalah data primer dari sebuah game yaitu  Age of Empire 2 dengan variabel dependen adalah kemenangan pemain (y), sedangkan variabel independennya adalah civilization (x1), positioning (x2), dan strategy (x3). Hasil akhir pada penelitian ini menunjukkan adanya type atau antitype pada konfigurasi variabelnya.Kata kunci : Age of Empire 2, Configural Frequency Analysis
Parents' Understanding of the Safety and Comfort in Using Gadgets for Children Anindya Apriliyanti Pravitasari; Mulya Nurmansyah Ardisasmita; Fajar Indrayatna; Intan Nurma Yulita; Triyani Hendrawati; Gumgum Darmawan
REKA ELKOMIKA: Jurnal Pengabdian kepada Masyarakat Vol 4, No 2 (2023): REKA ELKOMIKA
Publisher : Institut Teknologi Nasional, Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.26760/rekaelkomika.v4i2.151-160

Abstract

The utilization of technology among children has significantly increased since the outbreak of the Covid 19 pandemic. Therefore, the use of gadgets among children requires special attention from parents, since under incorrect ergonomic circumstances, it could endanger the health of children. This webinar was designed with parents in mind, giving them valuable information on how to use kid-friendly technology. Additionally, a pre- and post-test was assigned to evaluate parents’ knowledge about ergonomic conditions (safety and comfort) when using gadgets, both before and after the webinar. The results indicated a substantial increasement in parental knowledge among the webinar participants as well as the heightened desire and willingness to apply the right ergonomic conditions for their children’s gadget use at home.
Forecasting Electricity Sales Using the Artificial Neural Network Backpropagation Method Yosi Febria Utami; Gumgum Darmawan; Resa Septiani Pontoh
Asian Journal of Applied Education (AJAE) Vol. 2 No. 4 (2023): October 2023
Publisher : PT FORMOSA CENDEKIA GLOBAL

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.55927/ajae.v2i4.6589

Abstract

PT PLN operates in the field of providing electrical energy and one of its goals is to meet consumer needs for electrical energy now and in the future, as well as PLN UID West Java. The initial step is to estimate how much electricity will be sold in the future. For this reason, electricity sales forecasting is carried out which can be taken into consideration by PLN UID West Java in making decisions. This research uses monthly electricity sales data in West Java for the last ten years. This data is not linear and not stationary, so an alternative method is used, namely Artificial Neural Network Backpropagation. Forecasting produces the best network architecture 12-7-1 with a MAPE of 2.965%. This architectural model is used to forecast electricity sales in West Java until August 2024.
Peramalan Konsumsi Gas Alam Amerika Serikat dengan Double Seasonality menggunakan Singular Spectrum Analysis (SSA) Qurnia Amanah Dwiadi; Ayu Indriani; Theresia Samaria Nauli; Hani Nurhapilah; Gumgum Darmawan
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 3 No. 6 (2023): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v3i6.7140

Abstract

Gas alam memainkan peran penting dalam memenuhi kebutuhan energi Amerika Serikat, yang merupakan salah satu konsumen terbesar di dunia. Konsumsi gas alam terus meningkat sejak implementasi proyek "An America First Energy Plan" pada tahun 2017. Peramalan yang akurat tentang jumlah konsumsi gas alam sangat dibutuhkan. Dalam penelitian ini, kita akan menggunakan model Singular Spectrum Analysis (SSA). Metode ini tidak memerlukan pemenuhan asumsi parametrik dan diterapkan dengan baik pada data musiman. SSA dapat menggambarkan pola tren dan komponen lainnya dengan struktur sederhana. Konsep utamanya adalah ‘pemisahan’ yang mengkarakterisasi seberapa baik komponen berbeda dapat dipisahkan satu sama lain. SSA terdiri dari dua tahap yang saling melengkapi, yaitu tahap dekomposisi dan tahap rekonstruksi.Dari hasil pengujian, data konsumsi gas alam yang digunakan dalam penelitian ini memiliki pola musiman. Berdasarkan analisis model tersebut, yang memberikan nilai MAPE sebesar 1,62 % , dengan hasil peramalan yang ralatif konstan setiap tahunnya.
Model Peramalan Double Seasonal Pada Data Konsumsi Gas Alam Amerika Serikat Dengan Pendekatan Analisis Spektral Dila Fitriani Azuri; Najma Rafifah Putri Syallya; Sandrina Najwa; Wanda Alifia; Gumgum Darmawan
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 3 No. 6 (2023): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v3i6.7193

Abstract

Gas alam merupakan sumber energi utama di seluruh dunia dan saat ini banyak digunakan untuk berbagai keperluan di Amerika Serikat. Konsumsi gas alam di Amerika Serikat memiliki pola double seasonal yang terjadi karena faktor iklim. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menemukan periode tersembunyi pada data dan meramalkan konsumsi gas alam dengan menggunakan analisis spektral dan metode Double Seasonal ARIMA. Hasil analisis spektral menunjukkan bahwa terdapat double seasonal dengan periode 12 bulan dan 6 bulan, yang berarti karakteristik perubahan konsumsi gas alam di Amerika Serikat cenderung meningkat atau menurun setiap 12 bulan dan 6 bulan. Model yang terpilih, SARIMA(0,1,0)(1,1,4)6(1,1,1)12, menunjukkan keefektifannya dalam memprediksi pola konsumsi di masa mendatang dengan MAPE sebesar 2,61% yang mengindikasikan keandalan model yang tinggi.
Comparative Analysis of Fourier Series Analysis and Holtwinters Methods on Forecasting Additive Seasonal Data Widi Wildani Alfarisi; Zhafira Haura; Dhanti Aurilia Pratiwi; Fariza Alamanda Putri; Ery Sadewo; Gumgum Darmawan
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 4 No. 1 (2024): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v4i1.7570

Abstract

Nilai persediaan toko dan gudang yang melayani perusahaan ritel dilaporkan pada setiap akhir tahun, khususnya pada tanggal 31 Desember terdapat sekitar 26%, sehingga dapat dikatakan bahwa nilai persediaan toko dan gudang masuk kedalam kategori rendah. Oleh karena itu, dalam menentukan prediksi nilai persediaan yang tersedia untuk dijual, peneliti ingin melakukan peramalan pada data Advance Retail Sales: Food and Beverage Stores yang mempunyai pola musiman aditif. Pola musiman aditif adalah pola data musiman yang menunjukkan adanya tren yang relatif konstan seiring waktu. Dalam hal ini, metode yang cocok digunakan adalah Fourier Series Analysis dan metode Holt-Winters. Tujuan penelitian adalah untuk mengetahui metode mana yang paling cocok untuk diterapkan pada data tersebut melalui perbandingan hasil dari dua metode tersebut berdasarkan nilai MAPE. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode Holt-Winters cocok untuk data Advance Retail Sales: Food and Beverage Stores adalah karena memiliki nilai MAPE yang paling kecil, yaitu sebesar 1,477%. Kata Kunci : Forecast, FSA, Holt-Winters, RSDBSN
Peramalan Deret Waktu Curah Hujan Di Kota Cirebon Menggunakan ARFIMA Muhammad Rhafi Ahdian; Ayu Sangrila; Aulia Rahman Al Madan; Nuzila Ismatilah; Shabira Aliya Auliyazhafira; Gumgum Darmawan
Innovative: Journal Of Social Science Research Vol. 4 No. 1 (2024): Innovative: Journal Of Social Science Research
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/innovative.v4i1.7998

Abstract

Curah hujan adalah ketinggian air hujan yang jatuh pada tempat yang datar, tidak menyerap, tidak meresap dan tidak mengalir. Data curah hujan diperlukan untuk perencanaan teknik, terutama untuk sistem drainase seperti irigasi, bendungan, drainase perkotaan, pelabuhan, dermaga dan struktur air lainnya. Data curah hujan juga diperlukan untuk kepentingan peramalan. Penelitian ini merupakan penelitian terapan yang membahas mengenai peramalan curah hujan di Kota Cirebon. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui peramalan dengan menggunakan metode ARFIMA. Data yang digunakan merupakan data deret waktu bulanan curah hujan di Kota Cirebon periode tahun 2018-2022 yang diperoleh dari website Open Data Cirebon Kota. Hasil penelitian ini merupakan peramalan curah hujan di Kota Cirebon selama 38 bulan kedepan yang diramalkan menggunakan model ARFIMA (2,d,1) yang menjadi model terbaik sesuai pengujian, memiliki nilai AIC paling minimum yaitu sebesar 591,2077 dan nilai BIC sebesar 603,7738. Hasil penelitian ini diharapkan menjadi pertimbangan pemerintah Kota Cirebon untuk mulai menyikapi curah hujan yang terjadi di Kota Cirebon agar mobilitas manusia khususnya para petani bisa berlangsung dengan baik