Jurnal Pendidikan Matematika dan Sains
p-ISSN 2721 – 8724 e-ISSN 2722 – 0214 ASIMETRIS VOL 1 (2) OKTOBER 2020: 70 – 76 http://journal.umuslim.ac.id/index.php/asm

## PENERAPAN MODEL TIME SERIES UNTUK MERAMALKAN NILAI UN MATEMATIKA
DI MAN 4 BIREUEN TAHUN 2019
Nurhaliza 1 , Rahmi Wahyuni 2 , Nurhayati 3 1,2,3 Pendidikan Matematika Universitas Almuslim Bireuen, Aceh, Indonesia Alamat email: nurhalizaa98@gmail.com 1 , rahmirusli@gmail.com 2 , nuhayati09.nur@gmail.com 3
ABSTRAK. Pendidikan merupakan suatu proses pembelajaran untuk memperoleh pengetahuan dalam menghadapi persaingan global. Salah satu persaingan dalam pendidikan yaitu Ujian Nasional (UN), sehingga perlu dilakukan suatu peramalan nilai UN Matematika di masa yang akan datang dengan menggunakan model time series . Penelitian ini bertujuan untuk  menentukan model peramalan nilai UN Matematika dan mendeskripsikan hasil ramalan nilai UN Matematika di MAN 4 Bireuen tahun 2019. Penelitian  ini  merupakan  penelitian  kualitatif  dengan  jenis  penelitiannya  adalah  penelitian  deskriptif  yang  dilakukan  dengan menggunakan model peramalan time series . Teknik pengumpulan data dilakukan dengan studi dokumen dan analisis datanya dengan menggunakan MINITAB. Adapun hasil dari penelitian ini diperolah tiga model yaitu AR (1), MA (1) dan ARIMA (1, 0, 1) dan setiap model mempunyai nilai Mean Square Error (MSE) yaitu 475, 1190, dan 331. Model ARIMA (1, 0, 1) merupakan model yang tepat digunakan untuk peramalan karena model tersebut memiliki nilai MSE paling kecil. Hasil dari peramalan nilai UN Matematika tahun 2019 dengan menggunakan MINITAB terlihat bahwa rata-rata nilai yang diperoleh 38 dari hasil peramalan menggunakan 30 siswa. Hasil dari peramalannya tidak terlalu baik, akan tetapi dapat dikatakan bahwa hasil UN Matematika pada tahun 2019, dipengaruhi oleh hasil UN Matematika pada tahun 2016 sampai tahun 2018.
Kata Kunci: ARIMA; Matematika, Peramalan; Time Series , UN.

## I. PENDAHULUAN
Pendidikan adalah suatu proses pembelajaran  untuk  memperoleh  pengetahuan yang  lebih  luas  sehingga  mampu  dan  terampil dalam  berbagai  hal,  baik  didalam  perkarangan sekolah  maupun  diluar  perkarangan  sekolah. Salah satunya dalam perkarangan sekolah siswa mendapat  ilmu  baru  dari  setiap  pelajaran, sedangkan  diluar  perkarangan  sekolah  siswa dapat  bersosialisasi  dengan  semua  orang. Menurut  Nurhayati  &  Wahyuni  (2020)  dan Nurhayati  &  Apriani  (2020)  pendidikan merupakan suatu acuan yang menjadi tolak ukur bagi  perkembangan  dan  kemajuan  ilmu pengetahuan  dan  teknologi  untuk  menghadapi persaingan  global.  Pendidikan  yang  menjadi acuan  dunia  ialah  terdapat  dalam  matematika dikarenakan  semua  pelajaran  mencakup perhitungan matematika.
Menurut  Siagian  (2016)  matematika merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang  mempunyai  peranan  penting  dalam perkembangan  ilmu  pengetahuan  dan  teknologi, baik  sebagai  alat  bantu  dalam  penerapan- penerapan  bidang  ilmu  lain  maupun  dalam
pengembangan  matematika  itu  sendiri.  Menurut Wahyuni  (2013)  dan  Nurhayati  (2020) matematika memiliki banyak kelebihan dibandingkan  ilmu  yang  lain,  dalam  matematika kebenaran matematika  bersifat koheren, artinya didasarkan  pada  kebenaran-kebenaran  yang telah diterima sebelumnya  dan bersifat universal sesuai  dengan  semesta.  Adapun  Matematika  di Sekolah berfungsi mengembangkan kemampuan menghitung,  mengukur,  dan  menganalisis dengan  menggunakan  rumus  matematika  yang diperlukan  dalam  kehidupan  sehari-hari  seperti pada  materi  pengukuran,  geometri,  aljabar  dan sebagainya.
Pendidikan  di  sekolah  yang  ditempuh tentunya ada suatu tolak ukur untuk mengetahui mutu pendidikan terutama dalam mata pelajaran matematika.  Salah  satu  tolak  ukur  yang  biasa digunakan  yaitu  Ujian  Nasional  (UN).  Menurut Nulhakim  &  Mukhaiyar  (2016)  UN  merupakan sistem  evaluasi  standar  pendidikan  dasar  dan menengah secara nasional dan persamaan mutu tingkat  pendidikan  antar  daerah  yang  dilakukan oleh pusat penilaian pendidikan.
Jurnal Pendidikan Matematika dan Sains
p-ISSN 2721 – 8724 e-ISSN 2722 – 0214 ASIMETRIS VOL 1 (2) OKTOBER 2020: 43 – 49. http://jfkip.umuslim.ac.id/index.php/asimetris/issue/view/66
Ujian Nasional
dilakukan untuk mengetahui  nilai  hasil  belajar  siswa  yang  telah menyelesaikan pendidikannya, sehingga dengan nilai tersebut siswa akan memperolah kelulusan. Setiap  tahunnya  data  nilai  UN  khususnya  UN Matematika  sangat  berbeda  dengan  nilai  UN mata  pelajaran  lain,  hal  ini  tergantung  pada kemampuan siswanya sendiri. Berdasarkan hasil observasi  lapangan  dan  wawancara  dengan Bapak  Zulfadli,  S.  Pd.  I  yang  merupakan  salah satu  guru  di  sekolah  di  Jeunieb,  dalam  proses menjawab soal UN Matematika dibutuhkan waktu lama  dalam  mengerjakan  setiap  soalnya.  Siswa harus  menguras  banyak  tenaga  dan  pikiran untuk  dapat  menyelesaikan  soal-soal  tersebut. Berdasarkan hasil data nilai UN Matematika dari tahun  2016  sampai  dengan  2018  yang  peneliti peroleh  dari  MAN  4  Bireuen,  terlihat  bahwa datanya cukup beragam.
UN  Matematika  setiap  siswa  diperlukan untuk  kepentingan  tertentu,  misalnya  sebagai informasi  agar  mengetahui  siswa  dengan  nilai UN Matematika terendah yang selanjutnya akan dilakukan  suatu  tindakan  pencegahan  supaya lebih baik lagi. Salah satu cara untuk mengetahui nilai  UN  Matematika  yang  akan  datang  adalah dengan  menggunakan  model time  series .  Nilai UN  Matematika  yang  dikumpulkan  berupa  nilai suatu variabel yang tersusun dari tahun ke tahun merupakan  data time  series .  Menurut  Tufte (dalam  Cryer  &  Chan,  2008)  : “ Time  series adalah  data  yang  paling  sering  digunakan  dari desain  grafik.  Dengan  satu  dimensi  berjalan bersama dengan ritme reguler detik, menit, jam, hari,  minggu,  bulan,  tahun,  dan  ribuan  tahun. Adapun  menurut  Hadiansyah  (2017) time  series merupakan  kejadian-kejadian  yang  terjadi berdasarkan  waktu-waktu  tertentu  secara berurutan.  Analisis  ini  dilakukan  untuk memperoleh  pola  data time  series ,  dengan menggunakan  pengamat  sebelumnya  untuk memprediksi  suatu  nilai  pada  masa  yang  akan datang.  Hal  ini  didasarkan  pada  suatu  aktivitas yang dilakukan sering mengalami ketidakpastian
dalam  pengambilan  keputusan  sehingga diperlukan  suatu  peramalan  yang  dapat memprediksi  kejadian  di  masa  yang  akan datang.
Beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan dengan  menggunakan  model time  series yaitu penelitian  oleh  Hadiansyah  (2017)  menunjukkan bahwa  pada  penelitian  ini  menggunakan  model time  series untuk  memodelkan  harga  cabai, sehingga dapat dilakukan peramalan harga cabai pada  masa  mendatang  sebagai  langkah antisipasi  permintaan  pasar.  Adapun  penelitian lain  oleh  Fitriani  (2014)  menggunakan  model time  series berupa  ARIMAX  untuk  melakukan peramalan  curah  hujan  di  kota  Makassar. Kemudian,  Husna  (2017)  menunjukkan  bahwa hasil  dari  meramalkan  jumlah  pasien  stroke secara  keseluruhan  dan  jumlah  pasien  stroke sebagai  masukan  dalam  membuat  perencanaan untuk  meningkatkan  pelayanan  kesehatan terhadap  pasien  stroke  di  RS  Stroke  Nasional Bukit  Tinggi.  Selanjutnya  penelitian  Nulhakim  & Mukhaiyar  (2016)  yaitu  memprediksi  secara kuantitatif terjadinya perubahan dan perkembangan  kemampuan  penguasan  materi pada  pelajaran  matematika  yang  ada  di  SMAS Alfa  Centauri  Bandung  yang  dilihat  dari pencapaian nilai Try Out Ujian Nasional siswa.

## II. METODE PENELITIAN
Pendekatan  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  pendekatan  kualitatif. Perbedaan penelitian kuantitatif dengan penelitian  kualitatif  yaitu  kalau  dalam  penelitian kuantitatif itu bersifat menguji hipotesis atau teori sedangkan  dalam  penelitian  kualitatif  bersifat menemukan  teori  (sugiyono,  2011).  Adapun rancangan penelitian kualitatif bergantung dalam tahap pengumpulan datanya sehingga data yang diterapkan  dalam  penelitian  ini  oleh  peneliti memilih  salah  satu  pengumpulan  data  dengan metode studi dokumen yaitu peneliti menganalisis dokumen yang sudah ada. Menurut Nilamsari  (2014)  studi  dokumen  merupakan sumber  data  banyak  dimanfaatkan  oleh  para
Jurnal Pendidikan Matematika dan Sains
p-ISSN 2721 – 8724 e-ISSN 2722 – 0214 ASIMETRIS VOL 1 (2) OKTOBER 2020: 43 – 49. http://jfkip.umuslim.ac.id/index.php/asimetris/issue/view/66
peneliti,  terutama  untuk  untuk  menguji, menafsirkan  dan  bahkan  untuk  meramalkan. Jadi, rancangan penelitian ini bergantung kepada peneliti  sendiri  untuk  langsung  terjung  ke lapangan  dalam  memperolah  dokumen  yang diinginkan.
Data  dianalisis  dengan  menggunakan analisis time  series dengan  bantuan  MINITAB. Adapun  analisis time  series dikenalkan  oleh George  E.P.  box  dan  Gwilym  M.  Jenkins  pada tahun 1970. Menurut Supranto (dalam Dwitanto, 2011)  data time  series adalah  data  yang dikumpulkan  dari  waktu  ke  waktu  untuk menggambarkan  perkembangan  suatu  kejadian (misal  perkembangan  penjualan,  harga  dan  lain sebagainya).  Adapun  analisis  data  yang  akan digunakan  untuk  mencapai  tujuan  penelitian adalah sebagai berikut:
1. Identifikasi Model Identifikasi  model  dilakukan  untuk  melihat data  stasioner  dalam mean dan  stasioner dalam  variansi.  Adapun  langkahnya sebagai berikut.
a) Membuat plot data
b) Membuat ACF dan PACF
2. Estimasi model Pada  tahap  ini  mencari  estimasi  terbaik atau  paling  efisien  untuk  parameter – parameter dalam  model.  Estimasi parameter  yaitu  menentukan  nilai-nilai parameter yang ada dengan melihat model
AR,  MA  atau  ARIMA  dengan  bantuan MINITAB
3.
Verifikasi Pada  tahap  verifikasi  ini  dilakukan pemeriksaan apakah model yang diestimasi  cocok  dengan  data  yang diperoleh yang peneliti periksa melalui nilai MSE terkecil dari model tersebut. 4. Peramalan Pada tahap ini dilakukan penerapan model peramalan  nilai  UN  Matematika  tahun 2019 untuk 30 siswa menggunakan model
ARIMA yang telah didapatkan.
Berikut ini merupakan gambar dari analisis data yang akan dilakukan dalam penelitian ini.
Gambar 2.1 Tahap Analisi Data
III. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN a. Mengidentifikasi Model
Salah  satu  cara  untuk  mengidentikasi model  yaitu  dengan  menampilkan  plot  dari  data time  series. Hal  ini  dilakukan  untuk  melihat kestationeran dari suatu data, kestasioneran ada dua bagian yaitu kestasioneran dalam mean dan kestationeran  dalam  variansi.  Adapun  plot  data dari  hasil  UN  Matematika siswa  MAN  4  Bireuen adalah sebagai berikut
Gambar 3.1 Plot Data Nilai UN Matematika
Berdasarkan  Gambar  4.1  terlihat  bahwa plot  dari  data  masih  belum  stasioner  dalam variansi  karena  berdasarkan  uji  Box  Cox  Plot
Jurnal Pendidikan Matematika dan Sains
p-ISSN 2721 – 8724 e-ISSN 2722 – 0214 ASIMETRIS VOL 1 (2) OKTOBER 2020: 43 – 49. http://jfkip.umuslim.ac.id/index.php/asimetris/issue/view/66
diperoleh  nilai rounded  value ( λ )  adalah  0.5. Berikut adalah plot Box Cox dari data tersebut,
Gambar 3.2 Box Cox Plot
Dari  gambar  3.2  dapat  dinyatakan  bahwa nilai rounded  value (λ)  adalah  0.5  yang  berarti data  tersebut  belum  stasioner  dalam  variansi. Jika belum stasioner dalam variansi maka harus dilakukan  transformasi  dari  data  tersebut.  Hal tersebut  sejalan  dengan  pendapat  yang dikemukakan  oleh  Pamungkas  dan  Wibowo (2018)  jika  nilai rounded  value atau  lambda  (λ) lebih  dari  sama  dengan  1,  maka  data  dikatakan telah stasioner dalam variansi. Jika nilai rounded value belum  1  maka  dikatakan  data  tersebut belum  stasioner,  sehingga  harus  dilakukan proses  transformasi  supaya  nilai rounded  value ( λ )  adalah  1.  Adapun  plot  dari  hasil  tranformasi dari data tersebut adalah
Gambar 3.3 Box Cox Plot Hasil Tranformasi Data
Berdasarkan  Gambar  3.3  terlihat  bahwa nilai rounded  value ( λ )  adalah  1  jadi  dapat dikatakan  bahwa  data  tersebut  sudah  stationer dalam  variansi.  Selanjutnya  akan  di  lihat kestationeran dalam mean. Kestasioneran dalam
mean  dapat  dilihat  berdasarkan  plot  ACF  dan PACF dari data. Adapun plot ACF dan PACF dari dapat tersebut dapat dilihat pada Gambar 3. 4.
Gambar 3.4 Plot ACF dan PACF
Pada  Gambar  3.4  memperlihatkan  bahwa plot  ACF  dan  PACF  dari  data  sudah  stationer artinya  tidak  perlu  melakukan  lagi  tahapan differencing sehingga bisa langsung diidentifikasi model time  series nya.  Adapun  kriteria  untuk mengidentikasi model serta orde dari suatu data time series adalah sebagai berikut;
Tabel 3.1 Kriteria Model Time Series Model  ACF PACF AR(p) Menurun secara eksponensial  atau berpola seperti gelompang sinus Terpotong  pada lag ke p MA(q)  Terpotong  pada  lag ke p Menurun  secara eksponensial  atau berpola seperti gelompang sinus
Jurnal Pendidikan Matematika dan Sains
p-ISSN 2721 – 8724 e-ISSN 2722 – 0214 ASIMETRIS VOL 1 (2) OKTOBER 2020: 43 – 49. http://jfkip.umuslim.ac.id/index.php/asimetris/issue/view/66
Berdasarkan  plot  ACF  dan  PACF  serta Tabel  4.2,  diduga  bahwa  model  yang  mungkin terjadi yaitu: AR (1), MA (1) dan ARIMA (1, 0, 1) , gabungan dari model AR (1) dan MA (1). Artinya: 1 lag yang keluar dari batas signifikan pada plot ACF, 1 lag yang keluar dari batas signifikan pada plot PACF dan 0 ketika tidak adanya differencing , karena sudah stationer dalam mean.
b. Estimasi Parameter dari Model
Setelah  menentukan  model  yang  mungkin dari data tersebut maka tahap selanjutnya adalah melakukan  estimasi  parameter.  Menurut  Sutarti (2009)  Estimasi/  taksiran  adalah  suatu  penduga parameter model agar model sementara tersebut dapat  digunakanan  untuk  peramalan.  Adapun hasil estimasinya adalah sebagai berikut;
✓ Model AR (1)
Gambar 3.5 Hasil Estimasi Model AR (1)
Dari  hasil  penghitungan  di  atas  diperoleh  model AR  (1)  dimana  parameter  dari 1 0.9003  = . Sehingga diperoleh persamaan modelnya yaitu:
1 1 1 0.9003 t t t t t t Z Z Z Z    − − = + = +
✓ Model MA (1)
Gambar 3.6 Hasil Estimasi Model MA (1)
Dari  hasil  penghitungan  di  atas  diperoleh  model MA  (1)  dimana  parameter  dari 1 0.6734  = − .
Sehingga diperoleh persamaan modelnya yaitu:
1 1 1 0.6734 t t t t t t Z Z      − − = + = − ✓ Model ARIMA (1, 0, 1)
Gambar 3.7 Hasil Estimasi Model ARIMA (1,0,1)
Dari  hasil  penghitungan  di  atas  diperoleh  model ARIMA  (1,0,1)  dimana  parameter  dari
1 1 0.9996 dan 0.9231   = = sehingga
diperoleh persamaan modelnya yaitu:
1 1 1 1 1 1 0.9996 0.9231 t t t t t t t t Z Z Z Z       − − − − = + + = + +

## c. Verifikasi Model
Setelah  tahap  estimasi  parameter  dari model  selesai  dilakukan,  selanjutnya  akan diperiksa  apakah  estimasi  dari  model  tersebut sudah  cukup  cocok  atau  tidak.  Ketentuan  pada tahap  ini  yaitu  parameter  dikatakan  signifikan apabila (5%) p value  − 
, sedangkan ketentuan  untuk  model  terbaik  bisa  dilihat berdasarkan nilai MSE terkecil. Adapun hasil dari rekapitulasi tersebut adalah sebagai berikut;
Tabel 3.2 Hasil Verifikasi Model Parameter Model p-value Keputusan  MSE AR (1) 0.000 Signifikan 475 MA (1) 0.000 Signifikan 1190 ARIMA (1,0,1) 0.000 Signifikan 331 Berdasarkan  Tabel  3.2  terlihat  bahwa parameter  dari  ketiga  model  tersebut  sudah signifikan, hal ini karena nilai
Jurnal Pendidikan Matematika dan Sains
p-ISSN 2721 – 8724 e-ISSN 2722 – 0214 ASIMETRIS VOL 1 (2) OKTOBER 2020: 43 – 49. http://jfkip.umuslim.ac.id/index.php/asimetris/issue/view/66
(5%) p value  −  .  Dari  hasil  estimasi  ketiga model  tersebut  diperoleh  model  ARIMA  (1,0,1) memiliki  nilai  MSE  terkecil,  jadi  dapat  dikatakan bahwa  model  yang  cocok  untuk  memodelkan hasil  UN  Matematika  siswa  MAN  4  Bireuen adalah model ARIMA (1,0,1).
d. Peramalan Menurut  Assauri  (dalam  Magz,  2017) peramalan merupakan kegiatan dalam memperkirakan  apa  yang  akan  terjadi  pada masa  yang  akan  datang,  atau  lebih  tepatnya peramalan  adalah  kegiatan  mencoba  menduga perubahan yang akan terjadi. Berdasarkan model time  series yang  telah  diperoleh  yaitu  model ARIMA (1,0,1), maka dapat dilakukan peramalan untuk  hasil  UN  Matematika  pada  tahun  2019. Adapun  hasil  peramalannya  adalah  sebagai berikut.
Gambar 3.8 Hasil Peramalan
Berdasarkan  hasil  peramalan  hasil  UN Matematika  tahun  2019  dengan  menggunakan MINITAB  terlihat  bahwa  rata-rata  nilai  yang diperoleh 38 dari hasil peramalan menggunakan 30  siswa.  Hasil  dari  peramalannya  tidak  terlalu baik, akan tetapi dapat dikatakan bahwa hasil UN Matematika  pada  tahun  2019,  dipengaruhi  oleh hasil  UN  Matematika  pada  tahun  2016  sampai tahun 2018.
IV. SIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis pada pembahasan  dapat  diperoleh  simpulan  sebagai berikut.
1. Model time  series yang  digunakan  dalam melakukan  peramalan  dari  data  nilai  Ujian Nasional  (UN)  dari  tahun  2016  sampai  2018 untuk  meramalkan  tahun  2019  yaitu  AR  (1), MA (1) dan ARIMA (1,0,1), akan tetapi model yang  mempunyai  nilai  MSE  terkecil  adalah ARIMA  (1,0,1)  yaitu  sebesar  331  sehingga model  yang  digunakan  dalam  melakukan peramalan adalah ARIMA (1,0,1).
2. Berdasarkan  model time  series yang  telah diperoleh  yaitu  model  ARIMA  (1,0,1),  maka dapat  dilakukan  peramalan  untuk  hasil  UN Matematika  pada  tahun  2019  dengan perkiraan  30  siswa.  Adapun  hasilnya  dari peramalannya  tidak  terlalu  baik  karena  rata- rata nila yang diperoleh sebesar 38 dari hasil peramalan  menggunakan  30  siswa.  Akan tetapi  dapat  dikatakan  bahwa  hasil  UN Matematika  pada  tahun  2019,  dipengaruhi oleh  hasil  UN  Matematika  pada  tahun  2016 sampai tahun 2018.
3. Hasil  rata-rata  nilai  fakta  UN  Matematika tahun  2019  diperoleh  sebesar  40  dan  hasil peramalan  rata-rata  nilai  yang  diperoleh  38.
Adapun  hasil  selisih  dari  nilai  fakta  UN Matematika  dengan  nilai  ramalan  UN matematika yang dibagi dengan nilai fakta UN Matematika yaitu 5%. Kemudian perbandingan  dari  hasil  peramalan  dengan nilai fakta UN Matematika yaitu 95% sehingga hasil  ramalan  tersebut  dapat  dinyatakan hampir  sama  seperti  nilai  fakta  UN Matematika di tahun 2019.

## DAFTAR PUSTAKA
Cryer, Jonathan, D., & Kung-Sik, C. (2008). Time Series  Analysis  with  Application  in  R, second edition . Lowa City: Springer.
Jurnal Pendidikan Matematika dan Sains
p-ISSN 2721 – 8724 e-ISSN 2722 – 0214 ASIMETRIS VOL 1 (2) OKTOBER 2020: 43 – 49. http://jfkip.umuslim.ac.id/index.php/asimetris/issue/view/66
Dwitanto,  D.,  S.  (2011).  Analisis  Runtun  Waktu untuk  Meramalkan  Jumlah  Pasien  yang Berobat  di  Puskesmas  Blora  dengan Menggunakan  Software  Minitab  14.
Skripsi. Fakultas  Matematika  dan  Ilmu Pengetahuan  Alam.  Universitas  Negeri Semarang. Semarang.
Fitriani. (2014) . Peramalan Curah Hujan Di Kota Makassar    Menggunakan  Model  Arimax. Skripsi .  Fakultas  Sains  Dan  Teknologi. Universitas  Islam  Negeri  (UIN)  Alauddin Makassar. Makassar
Hadiansyah, F., N. (2017). Prediksi Harga Cabai dengan  Pemodelan  Time  Series  ARIMA. Journal on Computing , 2(1), 71-78.
Husna,  A.  (2017).  Analisis  Metode  Time  Series Untuk  Meramalkan  Jumlah  Pasien  Stroke Pada  Tahun  2017-2021  di  RS  Stroke Nasional  Bukit  Tinggi. Skripsi .  Fakultas Kesehatan Masyarakat. Universitas Sumatera Utara. Medan.
Magz,  E.  (2017).  Forecasting  /  Peramalan dengan  Metode  Analisis  Time  Series Ind.
Journal on Computing , 2(1), 71-77.
Nilamsari, N. (2014). Memahami Studi Dokumen dalam Penelitian Kualitatif. Wacana, 12(2), 177-181.
Nulhakim, I., & Mukhaiyar, U. (2016). Penerapan Analisa  Time  Series    Terhadap  Nilai Matematika  di  SMAS  Alfa  Centauri Bandung. Prosiding.  Konferensi  Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya  (KNPMPI) (pp.  835- 841). Surakarta:
Universitas
Muhammadiyah Surakarta.
Nurhayati,  N.  (2020).  Pengaruh  Peer  Teaching Berbantuan  aplikasi  SPSS  terhadap Kemampuan  Penguasaan  Konsep  pada
Materi  Statistika .  Jurnal  Gammath ,  5(2), 72-78.
Nurhayati,  N.,  &  Apriani,  W.  (2020).  Efektivitas Blended  Learning  Berbantuan  SPSS terhadap Tingkat Pemahaman Mahasiswa pada  Mata  Kuliah  Statistik .  Asimetris: Jurnal  Pendidikan  Matematika  dan  Sains , 1(1), 12-16.
Nurhayati,  N.,  &  Wahyuni,  R.  (2020). Penggunaan  Model  Discovery  Learning Berbasis  Media  Interaktif  terhadap Kemampuan Berpikir Kreatif dalam Belajar Matematika.
Jurnal Pendidikan Matematika Al Qalasadi , 4(1), 31-36.
Pamungkas,  Muhammad,  B.,  &  Wibowo,  A. (2018).  Aplikasi  Metode  Arima  Box- Jenkins Untuk Meramalkan Kasus DBD Di Provinsi  Jawa  Timur. The  Indonesian Journal of  Public Health , 13(2), 181-194
Wahyuni,  R.  (2013).  Peningkatan  Kemampuan
Pemecahan  Masalah  Matematis  Melalui Penerapan Model Pembelajaran Kooperatif  Tipe  Think  Pair  Share  (TPS). Jurnal Variasi , 4(1). Siagian,  M.,  D.  (2016).  Kemampuan  Koneksi Matematik dalam Pembelajaran Matematika. MES: Journal of Mathematics Education and Science, 2(1), 58-67.
Sugiyono.  (2011). Metode  Penelitian  kuantitatif, kualitatif dan R& D. Bandung: Alfabeta.