Garuda - Garba Rujukan Digital

p-Index From 2019 - 2024

2.663

P-Index

This Author published in this journals

All Journal CAUCHY: Jurnal Matematika Murni dan Aplikasi Kesmas: Jurnal Kesehatan Masyarakat Nasional Jurnal Pengukuran Psikologi dan Pendidikan Indonesia (JP3I) Desimal: Jurnal Matematika M A T H L I N E : Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika Jurnal Absis : Jurnal Pendidikan Matematika dan Matematika InPrime: Indonesian Journal Of Pure And Applied Mathematics Majalah Ilmiah Matematika dan Statistika (MIMS) Jurnal Lebesgue : Jurnal Ilmiah Pendidikan Matematika, Matematika dan Statistika PROCEEDINGS OF THE INTERNATIONAL CONFERENCE ON DATA SCIENCE AND OFFICIAL STATISTICS

Wijaya, Madona Yunita

Department Of Mathematics, Faculty Of Science And Technology, Universitas Islam Negeri Syarif Hidayatullah Jakarta, South Tangerang, Indonesia

Author-ID : 849673

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Education Mathematics Public Health Social Sciences

Published : 16 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

Title

Estimation Parameter d in Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average Model in Predicting Wind Speed Devi Ila Octaviyani; Madona Yunita Wijaya; Nina Fitriyati
InPrime: Indonesian Journal of Pure and Applied Mathematics Vol 1, No 2 (2019)
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Sciences and Technology, UIN Syarif Hidayatullah

AbstractWind speed is one of the most important weather factors in the landing and takeoff process of airplane because it can affect the airplane's lift. Therefore, we need a model to predict the wind speed in an area. In this research, the wind speed forecast using the ARIMA model is discussed which has differencing parameters in the form of fractions. This model is called the ARFIMA model. In estimating differencing parameters two methods are considered, namely parametric and semiparametric methods. Exact Maximum Likelihood (EML) is used under parametric method. Meanwhile, four methods semiparametric estmation are used, i.e Geweke and Porter-Hudak (GPH), Smooth GPH (Sperio), Local Whittle and Rescale Range (R/S). The result shows the best estimation method is GPH with the selected model is ARFIMA (2,0.334,0).Keywords: ARFIMA, Parametric Method, Semiparametric Method. AbstrakKecepatan angin merupakan salah satu faktor cuaca yang penting dalam proses pendaratan dan tinggal landas pesawat karena dapat mempengaruhi daya angkat pesawat. Oleh karena itu, diperlukan suatu model untuk memprakirakan kecepatan angin di suatu wilayah. Artikel ini membahas prakiraan kecepatan angin dengan menggunakan model ARIMA yang memiliki parameter differencing berupa bilangan pecahan. Model ini disebut model ARFIMA. Pada estimasi parameter differencing terdapat dua metode yang digunakan pada penelitian ini, yaitu metode parametrik dan metode semiparametrik. Metode parametrik yang digunakan adalah Exact Maximum Likelihood (EML) dan empat metode semiparametrik yang digunakan adalah Geweke and Porter-Hudak (GPH), Smooth GPH (Sperio), Local Whittle dan Rescale Range (R/S). Hasil analisis menunjukkan pada kasus ini metode estimasi terbaik adalah GPH dengan model terpilih adalah ARFIMA(2,0.334,0).Kata kunci: ARFIMA, Metode Parametrik, Metode Semiparametrik.

World Gold Price Forecast using APARCH, EGARCH and TGARCH Model Yanne Irene; Madona Yunita Wijaya; Aisyah Muhayani
InPrime: Indonesian Journal of Pure and Applied Mathematics Vol 2, No 2 (2020)
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Sciences and Technology, UIN Syarif Hidayatullah

AbstractInvestment is a process of investing money for profit or material result. One investment commodity is gold. Gold is a precious metal in which the value tends to fluctuate over time. This indicates that there is a non-constant variance called heteroscedasticity. The appropriate time-series model to solve this heteroscedasticity problem is ARCH/GARCH. However, this model can't be applied for the financial cases that have an asymmetric effect (the downward and increase tendency in the level of volatility when returns rise and vice versa). Therefore, in this research, we forecast the world gold prices using APARCH, EGARCH, and TGARCH methods. We use the monthly world gold price data from June 1993 until May 2018. The result shows that the best-fitted model to forecasting the world gold prices is EGARCH (1.1). This model has the smallest error than the other models with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) value of 4.66%.Keywords: return; volatilities; heteroscedasticity; asymmetric effect; APARCH; EGARCH; TGARCH. AbstrakInvestasi adalah proses menginvestasikan uang untuk keuntungan atau hasil material. Salah satu komoditas investasi adalah emas. Emas adalah logam mulia yang nilainya cenderung berfluktuasi dari waktu ke waktu. Ini menunjukkan bahwa ada varian non-konstan yang disebut heteroskedastisitas. Metode deret waktu yang tepat untuk menyelesaikan masalah ini adalah ARCH/GARCH. Namun model ini tidak dapat digunakan untuk kasus keuangan yang memiliki efek asimetris (kecenderungan menurun dan meningkatnya volatilitas ketika nilai return naik dan sebaliknya). Oleh karena itu, dalam penelitian ini, kami memprediksi harga emas dunia menggunakan metode APARCH, EGARCH, dan TGARCH dengan data harga emas dunia bulanan pada bulan Juni 1993 - Mei 2018. Hasilnya menunjukkan bahwa, di antara ketiga metode itu, model terbaik untuk memprediksi harga emas dunia adalah EGARCH (1.1) dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 4,66%.Kata kunci: return; volatilitas; heteroskedastisitas; efek asimetris; APARCH; EGARCH; TGARCH.

Prediction of The Number of Ship Passengers in The Port of Makassar using ARIMAX Method in The Presence of Calender Variation Laili Nahlul Farih; Irma Fauziah; Madona Yunita Wijaya
InPrime: Indonesian Journal of Pure and Applied Mathematics Vol 1, No 1 (2019)
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Sciences and Technology, UIN Syarif Hidayatullah

AbstractIndonesia is an archipelago with the largest Muslim population in the world. Every year, Indonesian people have a tradition of meeting relatives in other areas or take a vacation on Eid al-Fitr. People use different modes of transport to travel such as air, water, and land transport. Port plays a role in supporting water transportation because it is a knot of inter-regional relations. The celebration of Eid al-Fitr moves forward by about 11 days every year. The purpose of this thesis is to make an estimate of the total departure of ship passengers in the main port of Makassar using the ARIMAX method with the effects of calendar variations. The ARIMAX method is a method that can be used when there are exogenous variables, where in this case the exogenous variable is in the form of variable dummy wich is Eid holidays. These forecasting results show that the ARIMAX method has a relatively small accuracy with the MAPE value of .Keywords: water transportation; calendar variations effects; Eid Al-Fitr. AbstrakIndonesia merupakan negara kepulauan dengan mayoritas muslim terbesar didunia. Setiap tahun masyarakat Indonesia memiliki tradisi bertemu sanak saudara di daerah lain ataupun berlibur pada hari raya Idul Fitri. Jalur transportasi yang digunakan yaitu melalui darat, udara dan laut. Pelabuhan memiliki peran yang sangat penting dalam mendukung transportasi laut karena menjadi titik simpul hubungan antar daerah. Perayaan hari raya Idul Fitri dalam setiap tahun mengalami pergeseran 11 hari. Tujuan penulisan skripsi ini adalah untuk membuat prakiraan total keberangkatan penumpang kapal di Pelabuhan Utama Makassar menggunakan metode ARIMAX dengan efek variasi kalender. Metode ARIMAX merupakan metode yang dapat digunakan ketika data tersebut menggunakan variable eksogen, dimana dalam kasus ini variable eksogennya berupa variable dummy libur hari raya idul fitri. Hasil peramalan ini menunjukan bahwa metode ARIMAX memiliki tingkat akurasi yang lebih baik dibandingkan ARIMA musiman dengan nilai MAPE sebesar 14,08%.Kata Kunci: transportasi air; efek variasi kalender, Hari Raya Idul Fitri.

Non-linear Mixed Models in a Dose Response Modelling Madona Yunita Wijaya
InPrime: Indonesian Journal of Pure and Applied Mathematics Vol 1, No 1 (2019)
Publisher : Department of Mathematics, Faculty of Sciences and Technology, UIN Syarif Hidayatullah

AbstractStudy designs in which an outcome is measured more than once from time to time result in longitudinal data. Most of the methodological works have been done in the setting of linear and generalized linear models, where some amount of linearity is retained. However, this still be considered a limiting factor and non-linear models is another option offering its flexibility. Non-linear model involves complexity of non-linear dependence on parameters than that in the generalized linear class. It has been utilized in many situations such as modeling of growth curves and dose-response modeling. The latter modeling will be the main interest in this study to construct a dose-response relationship, as a function of time to IBD (inflammatory bowel disease) dataset. The dataset comes from a clinical trial with 291 subjects measured during a 7 week period. Both linear and non-linear models are considered. A dose time response model with generalized diffusion function is utilized for the non-linear models. The fit of non-linear models are found to be more flexible than linear models hence able to capture more variability present in the data.Keywords: IBD; longitudinal; linear mixed model; non-linear mixed model. AbstrakDesain studi dimana hasil diukur berulang kali dari waktu ke waktu menghasilkan data longitudinal. Sebagian besar metodologi yang digunakan untuk menganalisis data longitudinal adalah model linear dan model linear umum (generalized linear model) dimana sejumlah linearitas tertentu dipertahankan. Asumsi linearitas ini masih dipandang memiliki keterbatasan dan model non-linear adalah pilihan metode lainnya yang menawarkan fleksibilitas. Model non-linear telah digunakan di berbagai macam situasi seperti model kurva pertumbuhan , model farmakokinetika, dan farmakodinamika, dan model respon-dosis. Model respon-dosis akan menjadi fokus dalam penelitian ini untuk membangun hubungan dosis-respon sebagai fungsi waktu dari data IBD dengan menggunakan model linear dan non-linear. Hasil penelitian menunjukan bahwa model non-linear lebih fleksibel daripada model linear sehingga mampu menangkap lebih banyak variabilitas yang ada di dalam data.Keywords: IBD; longitudinal; model linear; model non-linear.

Co-Authors Afnenda Rachmalia Hidayat Aisyah Muhayani Devi Ila Octaviyani Hasanah, Sri Indriati Inna, Suma Iqbal Rachadi Irene, Yanne Irma Fauziah Jasmin Nur Hanifa Khasanah, Dwi Windari Nur Kurnia, Hafsah Laili Nahlul Farih Mahmudi Mahmudi Maysun Maysun Mega Maulina Nina Fitriyati Nina Fitriyati Nina Fitriyati Rizky Azriel Fahrezi Suma’inna Suma’inna Yanne Irene

Title Search

Found 4 Documents Search Journal : InPrime: Indonesian Journal Of Pure And Applied Mathematics

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 4 Documents
Search
Journal : InPrime: Indonesian Journal Of Pure And Applied Mathematics