Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.169
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Saintia Matematika Journal of Mathematics Education and Application (JMEA) Sinkron : Jurnal dan Penelitian Teknik Informatika CARTESIUS : Jurnal Pendidikan Matematika Journal of Research in Mathematics Trends and Technology FARABI: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Journal of Mathematics Technology and Education Cartesius Jurnal Riset Rumpun Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam (JURRIMIPA)
Open Darnius
Universitas Sumatera Utara
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Control & Systems Engineering Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Electrical & Electronics Engineering Energy Environmental Science Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics Mechanical Engineering Physics Social Sciences Transportation

Published : 21 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 3 Documents
Search
Journal : FARABI: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika

 1 
Optimasi Parameter Exponential Smoothing Holt-Winters Dengan Metode Golden Section Dan Pencarian Dikotomi Fahrul Rozi Harahap; Open Darnius
FARABI: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol 5 No 2 (2022): FARABI
Publisher : Program Studi Pendidikan Matematika FKIP UNIVA Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47662/farabi.v5i2.385

Abstract

Metode Exponential Smoothing Holt-Winters merupakan metode peramalan yang memiliki tiga parameter, yaitu α,β, dan γ. Metode Exponential Smoothing Holt-Winters digunakan ketika data menunjukkan adanya trend dan musiman. Metode Exponential Smoothing Holt-Winters terbagi menjadi dua yaitu model Exponential Smoothing Holt-Winters Multiplikatif dan model Exponential Smoothing Holt-Winters Aditif. Tujuan dari penulisan skripsi ini adalah mendapatkan nilai parameter optimal pada Exponential Smoothing Holt-Winters menggunakan metode optimasi nonlinear, yaitu metode Golden Section dan metode Pencarian Dikotomi. Pada penelitian ini, Proses perhitungan untuk mendapatkan parameter optimal dibantu dengan software Matlab R2009a. Proses dengan menggunakan Metode Golden Section membutuhkan 17 iterasi, yang mana pada model Holt-Winters Multiplikatif diperoleh parameter α=0.223085, parameter β=0.000173, parameter γ=0.617861 dan nilai MAPE optimal =12.158570%, untuk model Holt-Winters Aditif diperoleh parameter α=0.199534, parameter β=0.000173, parameter γ=0.471963 dan nilai MAPE optimal =12.242973%. Sedangkan metode Pencarian Dikotomi membutuhkan 12 iterasi, yang mana pada model Holt-Winters Multiplikatif diperoleh parameter α=0.250506, parameter β=0.000244, parameter γ=0.562694 dan nilai MAPE optimal =12.181562%, untuk model Holt-Winters Aditif diperoleh parameter α=0.199776, parameter β=0.547084, parameter γ=0.547538 dan nilai MAPE optimal =12.203543%.
Analisis Regresi Data Panel Dengan Pendekatan Common Effect Model (CEM), Fixed Effect Model (FEM) dan Random Effect Model (REM) (Studi Kasus : IPM Sumatera Utara Periode 2014 – 2020) Ide Prasanti Hutagalung; Open Darnius
FARABI: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol 5 No 2 (2022): FARABI
Publisher : Program Studi Pendidikan Matematika FKIP UNIVA Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47662/farabi.v5i2.422

Abstract

Analisis regresi data panel merupakan perpaduan diantara informasi cross section serta time series. Pemanfaatan data panel dapat memaknai dua macam data, yaitu data antar unit dan antar waktu. IPM merupakan penanda yang terpenting adalah menetapkan hasil pada usaha menciptakan hakikat kehidupan manusia, IPM pun mampu menetapkan posisi dan tingkat kemajuan sebuah negara. Studi ini berencana untuk memutuskan model regresi data panel terbaik dan elemen-elemen yang pada dasarnya mempengaruhi IPM di Sumatera Utara. Dalam regresi data panel, ada tiga model penilaian, khususnya CEM, FEM dan REM. Strategi CEM merupakan teknik yang mengharapkan jika intercept dan slope setiap subjek dan setiap kali adalah sesuatu yang serupa, teknik FEM menerima bahwa blok berbeda di antara subjek dan kemiringan adalah sesuatu yang sangat mirip di antara subjek, sedangkan strategi REM menerima bahwa faktor pengganggu mempunyai korelasi antar waktu dan antar subjek. Dari analisis yang telah dilakukan, model regresi data panel terbaik adalah dengan menggunakan Common Effect Model (CEM). Angka harapan hidup, Harapan Lama Sekolah, Rata-rata Lama Sekolah, konsumsi per kapita, dan Persentase penduduk miskin mempengaruhi IPM di Sumatera Utara sebesar 92,71% dan model kondisi penilaian sebagai berikut:
Analisis Statistik Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Rendahnya Minat Masyarakat dalam Menggunakan Layanan PT Pos Indonesia (PERSERO) Elvin Juliani Gulo; Asima Manurung; Parapat Gultom; Open Darnius
FARABI: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Vol 6 No 1 (2023): FARABI
Publisher : Program Studi Pendidikan Matematika FKIP UNIVA Medan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.47662/farabi.v6i1.433

Abstract

Analisis faktor adalah salah satu metode multivariat yang digunakan untuk menemukan faktor-faktor yang menjelaskan hubungan atau korelasi antara berbagai indikator independen dengan menganalisis variabel-variabel yang diduga memiliki keterkaitan satu sama lain. Pada penelitian ini, analisis faktor digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi rendahnya minat masyarakat Kota Gunungsitoli dalam menggunakan layanan PT Pos Indonesia (Persero) berdasarkan konsep Service Marketing Mix (Bauran Pemasaran Jasa) 7P. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh 6 faktor yang mempengaruhi rendahnya minat masyarakat dalam menggunakan layanan PT Pos Indonesia (Persero) yaitu Faktor Promosi (19,935%), Faktor Harga (13,544%), Faktor Produk (11,493%), Faktor Kurlog (8,214%), Faktor Lokasi (7,102%) dan Faktor Proses (6,410%). Keenam faktor tersebut memberikan proporsi keragaman kumulatif sebesar 66,968% artinya keenam faktor tersebut dapat mempengaruhi minat masyarakat Kota Guunungsitoli sebesar 66,968% dan sisanya dapat dipengaruhi faktor-faktor lainnya yang tidak teridentifikasi dalam model ini.
Co-Authors Asima Manurung Elvin Juliani Gulo Fahrul Rozi Harahap Hasoloan M Nababan Henry Rani Sitepu Herlin Simanullang Ide Prasanti Hutagalung Israil Sitepu Kristina Pestaria Sinaga Laksono Trisnantoro Lisna Astria Meili Yanti Monica Natalia Bangun Mutia Sari Nofrida Elly Zendrato Parapat Gultom Pasukat Sembiring Reanty Teresa Aritonang Rifalin Delustia Purba Rifan halomoan tua sinaga Sri Wahyuni Lingga SRI WULANDARI Sutarman Sutarman Sutarman Sutarman Sutarman Sutarman Sutarman Tulus Tulus Ujian Sinulingga Utari Sri Mayanti Widya Hardiyanti Yoga Fromega Saragih Yuni Wardani