Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
2.286
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Media Statistika JURNAL MATEMATIKA STATISTIKA DAN KOMPUTASI Jurnal Matematika dan Statistika serta Aplikasinya (Jurnal MSA) Jurnal Matematika Sains dan Teknologi Saintifik : Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya Jambura Journal of Mathematics Abdimas Toddopuli: Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Community Development Journal: Jurnal Pengabdian Masyarakat Madaniya Infinity Jurnal Matematika dan Aplikasinya (IJMA) Prosiding Seminar Nasional Official Statistics
Asrirawan
Universitas Sulawesi Barat
Religion Agriculture, Biological Sciences & Forestry Humanities Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Environmental Science Health Professions Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Library & Information Science Mathematics Medicine & Pharmacology Physics Public Health Social Sciences Other

Published : 14 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 14 Documents
Search

 1   2 
Forecasting Bank Indonesia Currency Inflow and Outflow Using ARIMA, Time Series Regression (TSR), ARIMAX, and NN Approaches in Lampung Laila Qadrini; Asrirawan Asrirawan; Nur Mahmudah; Muhammad Fahmuddin; Ihsan Fathoni Amri
Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi Vol. 17 No. 2 (2021): JANUARY 2021
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.20956/jmsk.v17i2.11803

Abstract

There are various types of data, one of which is the time-series data. This data type is capable of predicting future data with a similar speed as the forecasting method of analysis.  This method is applied by Bank Indonesia (BI) in determining currency inflows and outflows in society. Moreover, Inflows and outflows of currency are monthly time-series data which are assumed to be influenced by time. In this study, several forecasting methods were used to predict this flow of currency including ARIMA, Time Series Regression (TSR), ARIMAX, and NN. Furthermore, RMSE accuracy was used in selecting the best method for predicting the currency flow. The results showed that the ARIMAX method was the best for forecasting because this method had the smallest RMSE.
Model Time Series untuk Prediksi Jumlah Kasus Infeksi Coronavirus (Covid-19) di Sulawesi Selatan Asrirawan Asrirawan; Andi Seppewali; Nurul Fitriyani
Jurnal MSA ( Matematika dan Statistika serta Aplikasinya) Vol 8 No 2 (2020): Volume 8 Nomor 2
Publisher : Universitas Islam Negeri Alauddin Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24252/msa.v8i2.17427

Abstract

Since it was declared a pandemic outbreak, the COVID 19 virus has become one of the main focuses of countries in the world in efforts to prevent the spread of the virus, including Indonesia. The areas of greatest severity in Indonesia include Jakarta, East Java, West Java and South Sulawesi. South Sulawesi Province is recorded as the largest area exposed to the COVID 19 pandemic outside Java Island. Predicting the number of COVID 19 cases is an alternative in preventing the spread through making government policies based on predictive data. This article presents a predictive model for the number of COVID 19 cases based on the ARIMA, Holt Winters and Nonlinear Autoregressive Neural Network (NAR-NN) Model. The results of the analysis show that the ARIMA Model (1,1,1) has a better level of prediction accuracy than the HW and NAR-NN models based on the MAPE criteria. Meanwhile, for the RMSE, MAE and MPE criteria, the NAR-NN model is better than others.
Pendekatan Univariate Time Series Modelling untuk Prediksi Kuartalan Pertumbuhan Ekonomi Indonesia Pasca Vaksinasi COVID-19 Asrirawan Asrirawan; Sri Utami Permata; Muhammad Ilham Fauzan
Jambura Journal of Mathematics Vol 4, No 1: January 2022
Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1347.113 KB) | DOI: 10.34312/jjom.v4i1.11717

Abstract

The development of COVID-19 has had a significant negative impact on Indonesia’s economic growth based on the indicator of the value of the quarterly year of year data in 2020 and 2021. Economic growth is still experiencing a recession per first quarter with a percentage of - 2.19 percent at the beginning of 2021. The government has to take vaccination measures for the community gradually with the aim of reducing the number of sufferers of these cases. The purpose of this study is to predict economic growth quarterly after vaccination using 3 (three) univariate time series models, namely ARIMA, Holt-Winters and Dynamic Linear models for policymaking. Holt-Winters and Dynamic Linear models make it possible to handle time-series data containing trends and seasonality. The data is divided into training data and test data obtained from the ministry of finance and the Indonesian Central Statistics Agency (BPS). The goodness of the model uses MSE, MAE and U-Theil criteria. Based on the results of the analysis using the R library, the results show that the best modelling for economic growth data is the ARIMA model with the lowest MSE, MAE and U-Theil values with the difference between the models being 0.000242. The ARIMA model looks better than other models because the economic growth data only contains trends and assumes a seasonal element in the data. In addition, the Holt-Winters and Dynamic Linear models produce a forecast for Indonesia’s economic growth to still experience a recession (negative growth) in the next four quarterly data, while the ARIMA model produces a positive growth forecast in the fourth quarter.
EDUKASI PEMBUATAN DAN PENYEMPROTAN DESINFEKTAN PADA MASYARAKAT DI DESA SURUANG KECAMATAN CAMPALAGIAN KABUPATEN POLEWALI MANDAR Musafira Musafira; Fardinah Fardinah; Laila Qadrini; Meryta Febrilian Fatimah; Septiawan Ardiputra; Asrirawan Asrirawan
Community Development Journal : Jurnal Pengabdian Masyarakat Vol. 1 No. 3 (2020): Volume 1 Nomor 3 Tahun 2020
Publisher : Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31004/cdj.v1i3.1110

Abstract

Salah satu upaya untuk menjaga lingkungan tetap bersih, sehat, dan bebas dari paparan virus corona adalah dengan melakukan penyemprotan cairan desinfektan. Pemerintah senantiasa menghimbau masyarakat agar dapat membuat desinfektan secara mandiri di rumah. Akan tetapi, masyarakat di Desa Suruang, Kecamatan Campalagian, Kabupaten Polewali Mandar masih banyak yang belum mengetahui cara membuat desinfektan, kalaupun masyarakat ada yang tahu membuat desinfektan pada umumnya mereka hanya sekedar mencampur bahan kimia tanpa mengetahui kandungan senyawa di dalam botol kemasan, bagaimana sifat senyawa tersebut dan bagaimana takaran tepatnya. Akibatnya, pencampuran bahan kimia tersebut justru dapat berdampak negatif bagi mereka seperti pembentukan senyawa baru yang berbahaya bagi kesehatan mereka. Olehnya itu, kegiatan dalam wujud edukasi tentang pembuatan desinfektan sangat perlu dilakukan.
Pendampingan dan Pembinaan Analisis Perancangan Survey Dampak Gempa Bumi dan COVID-19 Bagi Pegawai Dinas Koperasi dan UKM Kabupaten Majene untuk Pelaku UMKM di Kecamatan Malunda Sulawesi Barat Asrirawan Asrirawan; Hikmah Hikmah; Darma Ekawati; Fardinah Fardinah; Ahmad Ansar; Laila Qadrini; Supardi Supardi; Shinta Nuriah; Aulya Maghfirah
Madaniya Vol. 2 No. 3 (2021)
Publisher : Pusat Studi Bahasa dan Publikasi Ilmiah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.53696/27214834.94

Abstract

UMKM merupakan tonggak utama bagi pertumbuhan ekonomi nasional dan daerah. Dimasa pandemi ini, hampir sebagian besar UMKM berhenti beroperasi akibat pandemi COVID-19. Seperti di Kecamatan Malunda Kabupaten Majene, beberapa UMKM telah mendapatkan bantuan akibat COVID dan Gempa Tektonik yang melanda di kecamatan tersebut. Namun, Dinas Koperasi dan UMKM menilai bahwa pemetaan bantuan pemerintah daerah dan pusat belum efektif karena masih mengandalkan data usulan dari desa. Tujuan dari pengabdian ini adalah membantu pemerintah terkait dalam pemetaan efektivitas bantuan kepada UMKM di Kecamatan Malunda berbasis perancangan survey online (Google Form). Pembinaan dan pendampingan yang dilakukan dinilai berhail dengan melihat respon dari 73 UMKM yang telah mengisi data secara valid. Hasil pengabdian ini menjadi rekomendasi bagi pemerintah dalam penyaluran bantuan di desa dan kelurahan. Output kegiatan adalah jurnal pengabdian dan aplikasi Google Form.
Peramalan Volume Debit Air Kota Palopo Menggunakan Model ARIMA Deteksi Pencilan Dwi Risky Arifanti; Asrirawan Asrirawan
Infinity: Jurnal Matematika dan Aplikasinya Vol. 1 No. 2 (2021): Terbitan Kedua-Maret 2021
Publisher : Program Studi Matematika Fakultas Sains Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/27458326-50

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan model peramalan yang sesuai untuk mengatasi adanya pencilan pada debit air Kota Palopo menggunakan model ARIMA deteksi pencilan. Penelitian ini menggunakan data debit air di Kota Palopo periode bulan Januari 2010 sampai dengan bulan Desember 2015 dengan jumlah data 72 yang diperoleh dari PT. PDAM Kota Palopo. Penelitian dimulai dengan mengindentifikasi model ARIMA dengan membuat plot data deret waktu, plot ACF, dan plot PACF, apabila pada tahap ini terlihat bahwa data masih belum stasioner pada varians, hal ini dapat diatasi dengan menggunakan transformasi box-cox, namun apabila data masih belum stasioner pada mean, maka perlu untuk dilakukan differencing pada data, kemudian dilanjutkan dengan mengestimasi parameter dengan Maximum Likelihood Estimation, menguji kenormalan galat menggunakan statistik uji Kolmogorov-Smirnov serta menguji kecukupan model menggunakan statistik uji Q, memilih model terbaik, hasil uji normalitas residual menunjukkan bahwa residual model ARIMA belum white noise, dan mengindikasikan adanya outlier pada data. Sehingga, langkah selanjutnya yang dilakukan adalah deteksi outlier untuk mengeliminasi efek outlier dan memperbesar ketepatan prediksi dari model ARIMA. Implementasi pemodelan ARIMA dan deteksi outlier dilakukan dengan menggunakan SAS. Peramalan dengan model ARIMA menghasilkan ARIMA (1,1,1,) sebagai model terbaik, dengan nilai MSE 9579. Sedangkan model ARIMA dengan penambahan pencilan yaitu 64, 72, 70, 58, 52, 50, 61.
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Rumah Tangga Miskin Menggunakan Regresi Dummy Di Desa Cilallang Kecamatan Kamanre Kabupaten Luwu Asrirawan Asrirawan; Muhammad Ilyas
Infinity: Jurnal Matematika dan Aplikasinya Vol. 1 No. 2 (2021): Terbitan Kedua-Maret 2021
Publisher : Program Studi Matematika Fakultas Sains Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/27458326-51

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui karakteristik rumah tangga miskin di Desa Cilallang Kecamatan Kamanre Kabupaten Luwu yang dilihat dari beberapa faktor-faktor yang mempengaruhinya. Data yang diperoleh dari 30 kk, terdapat lima variabel bebas (X) yaitu jumlah anak ( ), Usia ( ), jenis kelamin ( ), pendidikan terakhir ( ) dan pekerjaan ( ) dan satu variabel terikat (Y) yaitu jumlah penghasilan. Model regresi yang digunakan adalah regresi dummy dengan dua variabel penelitian yaitu variabel respon dan variabel prediktor. Dimana regresi dummy untuk data kategorik, tedapat Kabupaten/Kota yang memiliki nilai peluang (probability) dan yang berbeda-beda yang dilihat dari setiap variabel bebas yang memiliki nilai positif dan negatif. Hasil regresi menggunakan regresi dummy untuk variabel Dummy Pendidikan terakhir (E1) yaitu 0,462 untuk nilai peluang (probability) dan yaitu sebesar 131520,078. Kemudian Dummy Pekerjaan (F1) yaitu 0,241 untuk nilai peluang (probability) dan untuk nilai yaitu sebesar -674744,194, dummy untuk variabel Pendidikan terakhir (E2) yaitu 0,031 untuk nilai peluang (probability) dan yaitu sebesar 337921,600, dummy pekerjaan untuk pekerjaan F2 yaitu 0,912 untuk nilai peluang (probability) sedangkan nilai sebesar -5133,811, Usia (X2) dengan nilai peluang (probability) 0,836 dan nilai sebesar 2309,409, dan Jumlah anak (X1) dengan nilai peluang (probability) 0,427 dan nilai sebesar -26599,069. Dan untuk jenis kelamin (D1) dengan nilai peluang (probability) 0,645 dan untuk nilai sebesar -117974,727. Sehingga dapat dikatakan bahwa terjadi ketidakmerataan jumlah penghasilan perbulan yang ada di Kabupaten/Kota pada wilayah tersebut
Model Pertumbuhan Ekonomi Kabupaten Kota Sulawesi Barat Menggunakan Pendekatan Regresi Spasial Data Panel Muhammad Arafat Abdullah; Asrirawan Asrirawan
SAINTIFIK Vol 7 No 1 (2021): Jurnal Saintifik: Jurnal Matematika, Sains, dan Pembelajarannya
Publisher : Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31605/saintifik.v7i1.298

Abstract

Pertumbuhan ekonomi suatu daerah merupakan salah satu indikator ekonomi yang sangat penting dari daerah tersebut. Salah satu indikator yang digunakan dalam mengukur pertumbuhan ekonomi adalah nilai Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Pertumbuhan ekonomi Sulawesi Barat melambat pada Triwulan I 2020 akibat adanya efek covid. Secara spesifik untuk tiap kabupaten akan diteliti bagaimana model dari pertumbuhan ekonominya. Ketergantungan spasial (spatial dependence) merupakan salah satu faktor penting yang perlu dipertimbangkan dalam menganalisa pertumbuhan ekonomi suatu wilayah. Pertumbuhan ekonomi khususnya di wilayah kabupaten kota Sulawesi Barat dengan melibatkan independensi spasial dan faktor-faktor yang mempengaruhinya cukup menarik dikaji. Secara lebih mendalam, digunakan model spasial panel. Digunakan empat faktor dalam mengukur pertumbuhan ekonomi, yaitu Pendapatan asli daerah (X1), belanja modal (X2), banyaknya pengangguran (X3), dan rata-rata lama sekolah (X4). Setelah dilakukan analisis, model yang sesuai untuk pertumbuhan ekonomi Sulawesi Barat adalah model Spasial SAR dengan efek acak dengan variabel yang berpengaruh terhadap pertumbuhan ekonomi Sulawesi Barat adalah variabel rata-rata lama sekolah (X4) dengan nilai koefisien positif.
Peramalan Jumlah Kasus COVID-19 di Provinsi Sulawesi Barat Menggunakan Model Hybrid ARIMA Backpropagation Maryam Maryam; Rahmawati Rahmawati; Asrirawan Asrirawan
SAINTIFIK Vol 8 No 1 (2022): Saintifik: Jurnal matematika, sains, dan pembelajarannya.
Publisher : Universitas Sulawesi Barat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.31605/saintifik.v8i1.361

Abstract

COVID-19 (Coronavirus Disease 2019) adalah virus jenis baru yang telah menjadi pandemik. Virus ini harus diwaspadai karena penularannya yang relatif cepat yang memberikan dampak secara global pada semua sektor kehidupan masyarakat termasuk di Provinsi Sulawesi Barat. Pertambahan kasus COVID-19 di Provinsi Sulawesi Barat mengalami perubahan data setiap bulanya. Hal ini mengindikasikan data memiliki pola linier dan nonlinier. Sehingga penelitian ini meramalkan jumlah kasus positif COVID-19 di Provinsi Sulawesi Barat kedepannya dengan menerapkan model Hybrid ARIMA backpropagation yang diperkenalkan sebagai metode gabungan linear dan nonlinear. Peramalan ini dilakukan dengan bantuan software R dan Matlab menggunakan data sebanyak 337 hari dengan pembagian data sebanyak tiga kelompok data training yaitu 80%, 70% dan 60%. Beberapa tahap yang digunakan dalam peramalan jumlah kasus COVID-19 yaitu menganalisis data dengan menggunakan metode ARIMA. Kemudian melakukan peramalan residual dari model ARIMA tersebut dengan menggunakan metode Backpropagation. Dari hasil analisis model terbaik dipilih berdasarkan nilai MSE diperoleh model Hybrid ARIMA backpropagation lebih baik dibandingkan model ARIMA untuk meramalkan jumlah kasus COVID-19 di Provinsi Sulawesi Barat jika pembagian data dalam memodelkan yaitu training 60% dengan MSE ARIMA sebesar 993,35 dan MSE Hybrid ARIMA Backpropagation sebesar 866,34 dengan model Hybrid ARIMA (2,1,1) BP dengan struktur jaringan 7-7-1.
Pelatihan Geogebra Pada Materi Bangun Datar bagi Guru Matematika Sekolah Menengah Pertama di Kec. Wonomulyo Ahmad Ansar; Asrirawan
Abdimas Toddopuli: Jurnal Pengabdian Pada Masyarakat Vol. 2 No. 1 (2020): Desember 2020
Publisher : Universitas Cokroaminoto Palopo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.30605/atjpm.v2i1.386

Abstract

Media pembelajaran matematika dirancang untuk meningkatkan efektivitas dan efisiensi proses belajar mengajar. Pembuatan media pembelajaran matematika berbantuan aplikasi sangat cocok menggunakan geogebra. Oleh karena itu, dirancang suatu kegiatan yang mampu memberikan pemahaman dalam menggunakan aplikasi geogebra dalam membuat media pembelajaran. Tujuan kegiatan pengabdian kepada masyarakat ini adalah memperkenalkan aplikasi Geogebra untuk membantu pembelajaran matematika serta untuk meningkatkan keterampilan guru dalam membuat dan mengembangkan media pembelajaran matematika dengan visualisasi yang menarik. Kegiatan pengabdian ini dilakukan di SMP Negeri 5 Wonomulyo dan diikuti oleh 9 guru dari berbagai sekolah di Kec. Wonomulyo. Pelaksanaan pengabdian kepada masyarakat dilakaukan dalam empat tahap kegiatan yaitu tahap awal, tahap persiapan, tahap pelaksanaan dan tahap evaluasi. Hasil yang diperoleh berupa peningkatan kemampuan guru matematika dalam menggunakan geogebra dan membuat media pembelajaran materi bangun datar.
Co-Authors Ahmad Ansar Andi Seppewali Apriyanto Apriyanto Aswi, Aswi Aulya Maghfirah Budi Nurani Ruchjana Darma Ekawati Dedi Rosadi Dwi Risky Arifanti Fardinah Fardinah Gumgum Darmawan Hikmah Hikmah Ihsan Fathoni Amri Ilyas, Muhammad Laila Qadrini Laila Qadrini Laila Qadrini Maisuri Maisuri Maryam Maryam Meryta Febrilian Fatimah Muhammad Arafat Abdullah Muhammad Fahmuddin Muhammad Ilham Fauzan Musafira Nilawati Nilawati Nur Aziza S Nur Mahmudah Nurul Fitriyani Rahmawati Rahmawati Resa Septiani Pontoh Septiawan Ardiputra Setialaksana, Wirawan - Shinta Nuriah Sri Utami Permata Supardi Supardi