Garuda - Garba Rujukan Digital

Hanike, Yusrianti

Unknown Affiliation

Author-ID : 1392122

Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Mathematics

Published : 3 Documents Claim Missing Document

Claim Missing Document

Articles

PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALING REGRESI KUANTIL LASSO DAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA UNTUK PENDUGAAN CURAH HUJAN EKSTRIM Santri, Dewi; Hanike, Yusrianti
MAp (Mathematics and Applications) Journal Vol 2, No 1 (2020)
Publisher : Universitas Islam Negeri Imam Bonjol Padang

Curah hujan ekstrim yang sering terjadi di Indonesia menimbulkan berbagai dampak negatif bagi masyarakat. Terdapat banyak pemodelan curah hujan yang telah dilakukan untuk meminimumkan dampak yang terjadi. Global circulation model (GCM) diyakini menjadi metode terbaik untuk meramalkan data curah hujan ekstrim. Kelemahan dari data GCM adalah masih bersifat global sehingga akan sulit untuk menjelaskan keragaman dalam skala lokal yang lebih rinci. Statistical Downscaling (SD) hadir untuk menangani permasalahan tersebut. SD menghubungkan antara data luaran GCM dan curah hujan untuk menduga perubahan pada skala lokal dengan menggunakan metode regresi. Untuk mengakap nilai ekstrim dari curah hujan maka digunakan metode regresi kuantil. Data luaran GCM yang memiliki multikolinearitas tidak dapat langsung diterapkan dalam model SD. Metode-metode yang dapat digunakan untuk mengatasi masalah multikolinearitas dalam SD antara lain metode analisis komponen utama (AKU) dan metode shrinkage seperti Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO). Metode AKU paling sering digunakan dalam mereduksi dimensi data luaran GCM dan menangani masalah multikolinearitas. Metode shringkage selain dapat menghilangkan multikolinearitas juga dapat meminimumkan ragam penduga parameter dari model regresi. Tujuan penelitian ini adalahÂ menentukan model curah hujan ekstrim di Kabupaten Indramayu dengan pendekatan SD menggunakan metode regresi kuantil dengan LASSO dan AKU serta memilih model SD terbaik dari kedua metode yang digunakan tersebut. Hasil penelitian menunjukkan bahwa dugaan curah hujan ekstrim di kabupaten Indramayu dengan model SD menggunakan regresi kuantil dengan LASSO menghasilkan prediksi yang lebih konsisten terhadap berbagai selang waktu dugaan dibandingkan model yang menggunakan metode AKU.AbstractExtreme rainfall that frequently occurs in Indonesia has negative impact to society. there are several methods that required to minimize the damage that may occur. So far, Global circulation models (GCM) are the best method to forecast global climate changes include extreme rainfall. GCM data has global scale and unable to provide reliable information at local scale. Statistical Downscaling (SD) has been developed in an attempt to bridge this scale gap. SD uses regression models to represent the link between GCM data and local rainfall. Quantile regression is used to catch the extreme rainfall. Â GCM data which has multicolinearity can not be directly applied in SD model. The methods that can be used to overcome multicollinearity are principal component analysis (PCA) and shrinkage methods such as Least Absolute Shrinkage and Selection Operator (LASSO) and ridge. PCA is the most commonly used in SD modeling. PCA can reduce the dimension of GCM data and multicollinearity. Shringkage method can eliminate multicolinearity and minimize variance. The objectives of this study are modeling SD using quantile regression with LASSO and PCA to predict extreme rainfall in Indramayu and to choose the best SD model ofÂ both methods. The result shows that the prediction of extreme rainfall in Indramayu with SD models using quantile regression with LASSO is more consistent at any time prediction compared to models using PCA.

PENGEMBANGAN LABORATORIUM STATISTIKA BERBASIS ANDROID Hanike, Yusrianti; Nurjannah, Siti
Jurnal Aplikasi Statistika & Komputasi Statistik Vol 15 No 1 (2023): Journal of Statistical Application and Computational Statistics
Publisher : Politeknik Statistika STIS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34123/jurnalasks.v15i1.521

The importance of practicum as a forum for theoretical explanations has strong support in the knowledge transfer process, so it needs to be embodied in the learning process in a form that is easily accessible to students. The development of a statistics-based laboratory is one of the solutions to make it easier for students to access statistical software which is difficult and has a large capacity. The aim of developing an Android-based statistics laboratory is to implement statistical science and is supported by practicality and effectiveness tests for students and lecturers. The research method is carried out through five stages, namely assessment, design, development, implementation, and evaluation. The research samples were taken from two study programs (prodi) at two tertiary institutions in Ambon, namely the Statistics study program at Pattimura University and the Sharia Economics study program at the State Islamic Institute (IAIN) Ambon. The results showed that the Android-based Statistics Laboratory had a significant percentage of the feasibility, practicality and effectiveness of statistical practicum with a feasibility rating of 71%, practicality of 79% and 75% indicating the effectiveness of using the application.

ANALISIS PENGARUH RASIO KEUANGAN TERHADAP ECONOMIC VALUE ADDED PADA PERUSAHAAN BURSA EFEK INDONESIA MELALUI PENDEKATAN STRUKTURAL EQUATION MODEL – PARTIAL LEAST SQUARE Hanike, Yusrianti; Damirah, Damirah
AMAL: Jurnal Ekonomi Syariah Vol. 1 No. 2 (2019)
Publisher : IAIN Ambon

Pergerakan saham menjadi topik hangat terutama dengan berkembangnya pasar modal di tanah air. Rasio keuangan adalah salah ukuran dalam melihat kemampuan perusahaan dalam mengelola kemampuan ekonominya. Sementara Economic Value Added merupakan penilaian kinerja yang dapat mendorong kinerja perusahaan. Melalui SEM-PLS, model yang dihasilkan mampu mengidentifikasi indikator-indikator rasio keuangan terhadap EVA. SEM-PLS merupakan pemodelan kuantitatif faktor-faktor yang menunjukkan hubungan antara beberapa faktor dependen dan independen melalui indikator-indikatornya. Analisis SEM – PLS merupakan kombinasi analisis jalur (Path Analysis) dan analisis regresi. Pada penelitan ini rasio keuangan meliputi rasio likuiditas, aktivitas, profitabilitas dan solvabillitas. Analisis meliputi data BEI di bidang Manufaktur tahun 2016. Berdasarkan hasil penelitian dapat diambil kesimpulan bahwa melalui rasio keuangan yakni rasio profitabilitas dan rasio aktivitas mampu menunjukkan bahwa unsur-unsurnya memiliki hubungan terhadap unsur-unsur pada laporan keuangan yakni EVA. Indikator-indikator yang kurang baik dalam menjelaskan rasio keuangan mempengaruhi hubungannya terhadap variabel laporan keuangan yakni EVA. Keywords : Rasio keuangan, EVA, SEM-PLS

Title

Found 3 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 3 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 3 Documents
Search