Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.399
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Sains dan Seni ITS Journal of Computer Networks, Architecture and High Performance Computing Jurnal Statistika dan Aplikasinya Lumbung Inovasi: Journal of Community Service Mafaza : Jurnal Pengabdian Masyarakat Jurnal Statistika dan Komputasi (STATKOM)
Nita Cahyani
Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Public Health Social Sciences Other

Published : 10 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 4 Documents
Search
Journal : Jurnal Statistika dan Komputasi (STATKOM)

 1 
Peramalan Banyaknya Pasien Rawat Jalan dengan Menggunakan Metode Brown's Double Exponential Smoothing Nuraini Khoiriyah; Nita Cahyani
Jurnal Statistika dan Komputasi Vol. 1 No. 1 (2022): Jurnal Statistika dan Komputasi
Publisher : Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (404.106 KB) | DOI: 10.32665/statkom.v1i1.451

Abstract

Latar   Belakang:    Peramalan memainkan peran penting dalam kegiatan pengambilan keputusan dalam manajemen organisasi. Kebutuhan akan peramalan yang andal semakin meningkat seiring upaya manajemen untuk mengurangi ketergantungannya pada peluang dan menjadi lebih ilmiah dalam menangani masalah-masalahnya. Terutama masalah yang terjadi pada kasus peramalan banyaknya pasien rawat jalan di Dr. R. Sosodoro Djatikoesoemo Bojonegoro. Peningkatan banyaknya pasien rawat jalan dapat diperkirakan sehingga menjadi antisipasi manajer rumah sakit dalam persediaan obat-obatan, fasilitas kesehatan, dan tenaga kesehatan. Tujuan: Meramalkan banyaknya kunjungan pasien rawat jalan di RSUD Dr. R. Sosodoro Djatikoesoemo Bojonegoro dengan model Brown's double exponential smoothing. Metode: Digunakan metode kuantitatif berupa peramalan deret waktu dengan menggunakan model Brown's double exponential smoothing dengan satu parameter yaitu ?. Model peramalan diperoleh melalui pemilihan ? terbaik berdasarkan kriteria model terbaik yaitu mean absolute percentage error (MAPE). Hasil: Diperoleh model terbaik dengan ? sebesar 0,2 dan MAPE sebesar 18. Hasil peramalan model untuk 5 bulan ke depan adalah 12.643 pada bulan Agustus, 12.895 bulan September, 13.147 bulan Oktober, 13.399 bulan November, dan 13.651 bulan Desember. Kesimpulan: Hasil peramalan pasien rawat jalan di RSUD Dr. R. Sosodoro Djatikoesoemo untuk 5 bulan menjadi masukan pengetahuan dugaan ke depan bagi manajemen rumah sakit dalam mengatasi banyaknya pasien rawat jalan.
Pemodelan Regresi Logistik Ordinal Pada Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Di Jawa Timur Tahun 2020 Muhammad Arif Budiman; Nita Cahyani
Jurnal Statistika dan Komputasi Vol. 1 No. 2 (2022): Jurnal Statistika dan Komputasi
Publisher : Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (354.664 KB) | DOI: 10.32665/statkom.v1i2.1169

Abstract

Latar Belakang: Pemerintah terus menerus melakukan pembangunan di segala aspek yaitu aspek pendidikan, kesehatan, dan kehidupan yang layak. Untuk mengukur keberhasilan pembangunan, salah satunya digunakan indikator yaitu Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Untuk menganalisis IPM, perlu digunakan pemodelan statistik yang bisa memberikan analisis faktor-faktor penyebab yang mempengaruhi IPM. Tujuan: Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi IPM di Jawa Timur pada tahun 2020 dengan pemodelan Regresi Logistik Ordinal. Metode: Digunakan  metode penelitian kuantitatif dengan menngunakan metode Regresi logistik dengan menggunakan bantuan software SPSS. Data yang digunakan berasal dari BPS provinsi Jawa Timur berupa data IPM yang berskala ordinal. Faktor-faktor berpengaruh yang diamati yaitu Jumlah Tenaga Pendidik, Jumlah Tenaga Kesehatan, Persentase Rumah Tangga yang Mempunyai Fasilitas Buang Air Besar, Laju Pertumbuhan Penduduk, PDRB per Kapita, dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja yang berskala rasio. Hasil: Diperoleh nilai ketepatan klasifikasi relatif pada pemodelan IPM di Jawa Timur dengan model Regresi Logistik Ordinal sebesar 76,3%. Diperoleh faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi IPM di Jawa Timur pada tahun 2020 adalah Persentase Rumah Tangga yang Mempunyai Fasilitas Buang Air Besar dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja. Kesimpulan: Persentase Rumah Tangga yang Mempunyai Fasilitas Buang Air Besar dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Jawa Timur tahun 2020. Model regresi logistil ordinal juga memiliki keakuratan yang baik dalam klasifikasi IPM.  
Peramalan Banyaknya Pasien Rawat Jalan dengan Menggunakan Metode Brown's Double Exponential Smoothing Nuraini Khoiriyah; Nita Cahyani
Jurnal Statistika dan Komputasi Vol. 1 No. 1 (2022): Jurnal Statistika dan Komputasi
Publisher : Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32665/statkom.v1i1.451

Abstract

Latar   Belakang:    Peramalan memainkan peran penting dalam kegiatan pengambilan keputusan dalam manajemen organisasi. Kebutuhan akan peramalan yang andal semakin meningkat seiring upaya manajemen untuk mengurangi ketergantungannya pada peluang dan menjadi lebih ilmiah dalam menangani masalah-masalahnya. Terutama masalah yang terjadi pada kasus peramalan banyaknya pasien rawat jalan di Dr. R. Sosodoro Djatikoesoemo Bojonegoro. Peningkatan banyaknya pasien rawat jalan dapat diperkirakan sehingga menjadi antisipasi manajer rumah sakit dalam persediaan obat-obatan, fasilitas kesehatan, dan tenaga kesehatan. Tujuan: Meramalkan banyaknya kunjungan pasien rawat jalan di RSUD Dr. R. Sosodoro Djatikoesoemo Bojonegoro dengan model Brown's double exponential smoothing. Metode: Digunakan metode kuantitatif berupa peramalan deret waktu dengan menggunakan model Brown's double exponential smoothing dengan satu parameter yaitu ?. Model peramalan diperoleh melalui pemilihan ? terbaik berdasarkan kriteria model terbaik yaitu mean absolute percentage error (MAPE). Hasil: Diperoleh model terbaik dengan ? sebesar 0,2 dan MAPE sebesar 18. Hasil peramalan model untuk 5 bulan ke depan adalah 12.643 pada bulan Agustus, 12.895 bulan September, 13.147 bulan Oktober, 13.399 bulan November, dan 13.651 bulan Desember. Kesimpulan: Hasil peramalan pasien rawat jalan di RSUD Dr. R. Sosodoro Djatikoesoemo untuk 5 bulan menjadi masukan pengetahuan dugaan ke depan bagi manajemen rumah sakit dalam mengatasi banyaknya pasien rawat jalan.
Pemodelan Regresi Logistik Ordinal Pada Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Di Jawa Timur Tahun 2020 Muhammad Arif Budiman; Nita Cahyani
Jurnal Statistika dan Komputasi Vol. 1 No. 2 (2022): Jurnal Statistika dan Komputasi
Publisher : Universitas Nahdlatul Ulama Sunan Giri

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.32665/statkom.v1i2.1169

Abstract

Latar Belakang: Pemerintah terus menerus melakukan pembangunan di segala aspek yaitu aspek pendidikan, kesehatan, dan kehidupan yang layak. Untuk mengukur keberhasilan pembangunan, salah satunya digunakan indikator yaitu Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Untuk menganalisis IPM, perlu digunakan pemodelan statistik yang bisa memberikan analisis faktor-faktor penyebab yang mempengaruhi IPM. Tujuan: Menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi IPM di Jawa Timur pada tahun 2020 dengan pemodelan Regresi Logistik Ordinal. Metode: Digunakan  metode penelitian kuantitatif dengan menngunakan metode Regresi logistik dengan menggunakan bantuan software SPSS. Data yang digunakan berasal dari BPS provinsi Jawa Timur berupa data IPM yang berskala ordinal. Faktor-faktor berpengaruh yang diamati yaitu Jumlah Tenaga Pendidik, Jumlah Tenaga Kesehatan, Persentase Rumah Tangga yang Mempunyai Fasilitas Buang Air Besar, Laju Pertumbuhan Penduduk, PDRB per Kapita, dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja yang berskala rasio. Hasil: Diperoleh nilai ketepatan klasifikasi relatif pada pemodelan IPM di Jawa Timur dengan model Regresi Logistik Ordinal sebesar 76,3%. Diperoleh faktor-faktor yang signifikan mempengaruhi IPM di Jawa Timur pada tahun 2020 adalah Persentase Rumah Tangga yang Mempunyai Fasilitas Buang Air Besar dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja. Kesimpulan: Persentase Rumah Tangga yang Mempunyai Fasilitas Buang Air Besar dan Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Jawa Timur tahun 2020. Model regresi logistil ordinal juga memiliki keakuratan yang baik dalam klasifikasi IPM.  
Co-Authors Agus Sulistiawan Ana Alfina Destri Susilaningrum Irsyada, Rahmat Kartini, Alif Yuanita Muhammad Arif Budiman Muhammad Sjahid Akbar Nilna Himawati Nur Inda Nafa Natalia Nuraini Khoiriyah Putrye Aufia Indah Lestari Suttrisno Umi Kholifah