Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2020 - 2025
2.218
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan dCartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi Jurnal Rekayasa Sistem Industri JTAM (Jurnal Teori dan Aplikasi Matematika) Jurnal Abdi Insani Journal of Fundamental Mathematics and Applications (JFMA) Prosiding Konferensi Nasional Penelitian Matematika dan Pembelajarannya d'Cartesian: Jurnal Matematika dan Aplikasi
Leopoldus Ricky Sasongko
Universitas Kristen Satya Wacana
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Engineering Environmental Science Health Professions Industrial & Manufacturing Engineering Languange, Linguistic, Communication & Media Law, Crime, Criminology & Criminal Justice Mathematics

Published : 25 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 25 Documents
Search

 1   2   3 
Bayesian Survival Analysis Untuk Mengestimasi Parameter Model Weibull-Regression Pada Kasus Ketahanan Hidup Pasien Penderita Jantung Koroner Lukitasari, Dewi; Setiawan, Adi; Sasangko, Leopoldus Ricky
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 4, No 1 (2015): Maret 2015
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (688.156 KB) | DOI: 10.35799/dc.4.1.2015.7531

Abstract

Paper ini membahas mengenai estimasi parameter model Weibull-Regression untuk data tersensor pada kasus ketahanan hidup pasien penderita jantung koroner dengan pendekatan Bayesian survival analysis. Data yang digunakan adalah data simulasi waktu hidup pasien, status pasien (hidup/mati) dan treatment yang dikenakan yaitu ring dan bypass. Pendekatan Bayesian (Bayesian approach) digunakan untuk mencari distribusi posterior parameter.  Metode Markov Chain Monte Carlo (MCMC) digunakan untuk membangkitkan Rantai Markov guna mengestimasi parameter meliputi koefisien regresi (b) dan parameter r dari model survival Weibull. Parameter b dan r yang diperoleh digunakan untuk menghitung fungsi survival tiap pasien untuk tiap treatment yang sekaligus menunjukkan probabilitas bertahan hidup pasien penderita jantung koroner. Kata Kunci : Bayesian,  Markov Chain Monte Carlo (MCMC), Model Weibull-Regression, Survival Analysis
Analisis Prediksi IHSG Berdasarkan Kurs Beli IDR-USD Melalui Regresi Copula Arisandi, Nia Lestari; Nugroho, Didit Budi; Sasongko, Leopoldus Ricky
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 7, No 2 (2018): September 2018
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (823.903 KB) | DOI: 10.35799/dc.7.2.2018.20615

Abstract

Analisis prediksi merupakan langkah penting yang perlu dilakukan untuk menganalisis suatu model prediksi. Suatu model prediksi ditentukan untuk suatu tujuan guna memperoleh perkiraan nilai dari suatu pengamatan di masa depan. Pada umumnya, model prediksi diperoleh melalui metode regresi. Dalam paper ini, model prediksi yang dibahas adalah model yang diperoleh melalui metode regresi dan yang melibatkan fungsi yang disebut copula (bivariat), yang kemudian model ini disebut model regresi copula. Copula merupakan suatu fungsi distribusi gabungan yang dapat digunakan untuk menganalisis kebergantungan peubah-peubah acak dalam struktur yang digambarkan oleh fungsi copula itu sendiri. Fungsi-fungsi copula yang variatif mampu memberikan banyak pilihan model-model regresi copula. Data yang dikaji dalam paper ini adalah data return IHSG dan return Kurs Beli IDR-USD, yang kemudian kedua data tersebut dimodelkan melalui model regresi copula. Ukuran kebergantungan kedua data return dapat dinyatakan oleh Kendall’s Tau dan Spearman’s Rho. Parameter yang dimiliki copula diestimasi melalui nilai Kendall’s Tau atau Spearman’s Rho yang diperoleh dari kedua data return sehingga tiap copula memiliki kemungkinan untuk memodelkan kedua data return berdasarkan parameter yang telah diestimasi dari cara tersebut. Model regresi copula diperoleh dari ekspektasi bersyarat yang dimiliki copula untuk peubah return IHSG bergantung pada peubah return Kurs Beli IDR-USD yang mana perolehan nilai prediksi return IHSG yang bergantung pada nilai return Kurs Beli IDR-USD dihitung dengan menggunakan metode Monte Carlo. Model regresi copula terbaik dari hasil pembahasan dalam paper ini adalah model regresi copula Frank dengan distribusi marginal return IHSG adalah distribusi Laplace dan marginal return Kurs beli IDR-USD adalah distribusi Normal. Model regresi copula Frank tersebut terpilih menjadi yang terbaik berdasarkan dari error nilai prediksi terhadap data return IHSG yang bergantung pada return Kurs Beli IDR-USD relatif kecil dibandingkan dengan model regresi copula lain yang dibahas dalam paper ini.Kata Kunci :  Prediksi, Copula, Ukuran Kebergantungan, Kurs dan IHSG, Monte Carlo 
Pemodelan Biaya Garansi Dua Dimensi Polis FRW(Non-Renewing Free Replacement Warranty) dengan Strategi Penggantian untuk Oil Filter Mobil Rohman, Nur; Mahatma, Tundjung; Sasongko, Leopoldus Ricky
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 7, No 1 (2018): Maret 2018
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (559.142 KB) | DOI: 10.35799/dc.7.1.2018.19547

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh model biaya garansi dua dimensi polis non-renewing free replacement warranty dengan strategi penggantian untuk komponen pada mobil yaitu oil filter. Model biaya garansi tersebut melibatkan distribusi bivariat atau copula. Perilaku data bivariat (umur dan penggunaan) kegagalan pertama komponen oil filter mobil dipelajari pada penelitian ini. Kecocokan data bivariat terhadap suatu distribusi bivariat atau copula itu didasarkan pada ukuran statistik Cramr-von Mises dengan pengujiannya dibantu dengan simulasi parametric bootstrap. Biaya garansi diperoleh berdasarkan model biaya tersebut dan dihitung dengan menggunakan metode mean value theorem for integrals. Hasil penelitian ini berupa model dan biaya garansi dua dimensi polis non-renewing free replacement warranty dengan strategi penggantian untuk oil filter mobil. Model yang terbaik adalah model yang melibatkan copula Clayton dengan distribusi marginal umur adalah distribusi Weibull dan marginal penggunaan adalah disribusi Lognormal. Model tersebut dipilih berdasarkan ukuran statistik Cramr-von Mises yang relatif kecil dengan p-value terbesar dibanding model-model lain melalui bantuan simulasi parametric bootstrap. Melalui model terbaik tersebut, biaya garansi dihitung dengan menggunakan metode mean value theorem for integrals yang diusulkan dalam penelitian ini. Biaya garansi tersebut diperoleh berdasarkan masa garansi dua dimensi oil filter mobil yang tergantung pada umur dan penggunaannya. Biaya garansi naik sebanding dengan umur dan penggunaan yang meningkat.Kata Kunci:  Model Biaya Garansi Dua Dimensi, Non-Renewing Free Replacement Warranty, Strategi Penggantian,Data Bivariat,Umur dan Penggunaan,Copula 
The Estimation of Renewal Functions Using the Mean Value Theorem for Integrals (MeVTI) Method Sasongko, Leopoldus; Mahatma, Tundjung
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 5, No 2 (2016): September 2016
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (720.11 KB) | DOI: 10.35799/dc.5.2.2016.14984

Abstract

In the analysis of warranty, renewal functions are important in acquiring the expected number of failures of a nonrepairable component in a time interval. It is very difficult and complicated -if at all possible- to obtain a renewal function analytically. This paper proposes a numerical integration method for estimating renewal functions in the terms of renewal integral equations. The estimation is done through the Mean Value Theorem for Integrals (MeVTI) method after modifying the variable of the renewal integral equations. The accuracy of the estimation is measured by its comparison against the existing analytical approach of renewal functions, those are for Exponential, Erlang, Gamma, and Normal baseline failure distributions. The estimation of the renewal function for a Weibull baseline failure distribution as the results of the method is compared to that of the well-known numerical integration approaches, the Riemann-Stieljies and cubic spline methods. Keywords :    Mean Value Theorem for Integrals, Renewal Functions, Renewal Integral Equations.
Estimasi Parameter Copula Plackett Untuk Data Bivariat Melalui Metode Generalized Linear Model Pada Regresi Mediannya Situmorang, Egidius Saut Poltak; Susanto, Bambang; Sasongko, Leopoldus Ricky
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 9, No 2 (2020): September 2020
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (468.419 KB) | DOI: 10.35799/dc.9.2.2020.28264

Abstract

Hubungan antardua peubah acak dapat dilakukan melalui pendekatan regresi linier. Namun keterbatasan regresi linier dalam pemenuhan asumsi klasik sering menjadi kendala analisis. Keterbatasan ini dapat diatasi dengan melibatkan model distribusi bivariat yang disebut copula pada analisis regresi. Copula memiliki keunggulan salah satunya adalah mampu menunjukkan keterhubungan yang tidak linier. Generalized Linear Model (GLM) adalah bentuk perluasan regresi linier. Diketahui bahwa regresi kuantil pada Copula Plackett merupakan suatu bentuk GLM dengan suatu fungsi invers link . Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis keterhubungan dua peubah melalui parameter Copula Plackett yang diestimasi melalui pendekatan Generalized Linier Model pada regresi mediannya dengan metode Least Square. Validasi parameter Copula Plackett dilakukan dengan metode simulasi parametric bootstrap melalui pengulangan metode bagi dua. Regresi median terbaik dipilih melalui nilai Mean Square Error terkecil. Perolehan parameter Copula Plackett diterapkan pada data penelitian, yaitu return IHSG dan return kurs beli JPY-IDR untuk menganalisis keterhubungan keduanya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keterhubungan return IHSG dan return kurs beli JPY-IDR dinyatakan  ada namun tidak dapat dikatakan saling bebas.
Penerapan Metode Item-Based Collaborative Filtering Untuk Sistem Rekomendasi Data MovieLens Jaja, Visher Laja; Susanto, Bambang; Sasongko, Leopoldus Ricky
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 9, No 2 (2020): September 2020
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (448.021 KB) | DOI: 10.35799/dc.9.2.2020.28274

Abstract

Pada masa sekarang ini film telah menjadi salah satu hiburan favorit utama masyarakat. Jumlah film pertahun terhitung mencapai ribuan. Hal ini membuat penggemar film kesulitan dalam memilih film mana yang tepat untuk ditonton sesuai keinginan. Sehingga dibutuhkan sistem rekomendasi yang bertujuan untuk memberikan saran film mana yang akan dipilih. Sistem rekomendasi adalah sistem yang membantu pengguna dalam mengatasi informasi yang meluap dengan memberikan rekomendasi spesifik bagi pengguna dan diharapkan rekomendasi tersebut bisa memenuhi keinginan dan kebutuhan pengguna. Terdapat tiga jenis sistem rekomendasi berdasarkan metode yang digunakannya yakni, collaborative filtering, content-based filtering, dan hybrid. Metode yang digunakan adalah collaborative filtering merupakan salah satu yang sering digunakan dalam sistem rekomendasi. Collaborative filtering dibagi menjadi dua bagian yaitu item-based collaborative filtering dan user-based collaborative filtering. Dalam tugas akhir ini penulis menggunakan metode item-based collaborative filtering. Data set yang digunakan adalah data set dari MovieLens.org berupa 100.000 rating yang diberikan oleh pengguna terhadap film. Data MovieLens akan diproses menggunakan program R dan memakai paket R yaitu recommenderlab.
Pendekatan Generalized Linear Model Pada Regresi Kuantil Copula Normal Untuk Keterhubungan IHSG dan Kurs EUR-IDR Prameswara, Laurentia Nindya Sari; Susanto, Bambang; Sasongko, Leopoldus Ricky
d'CARTESIAN:Jurnal Matematika dan Aplikasi Vol 9, No 2 (2020): September 2020
Publisher : Universitas Sam Ratulangi

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (458.659 KB) | DOI: 10.35799/dc.9.2.2020.28263

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh estimasi parameter dan regresi kuantil pada suatu model distribusi bivariat yang disebut Copula sebagai alternatif regresi linier klasik dalam menganalisis keterhubungan dua peubah acak. Copula adalah model distribusi bivariat yang memiliki keunggulan selain karena tidak kaku terhadap asumsi distribusi tertentu, juga dapat menyatakan keterhubungan nonlinier. Copula yang dianalisis pada penelitian ini adalah Copula Normal. Sedangkan Generalized Linear Model (GLM) adalah perluasan dari model regresi linier klasik, yang salah satu komponen utamanya adalah fungsi link. Didapati bahwa regresi kuantil pada copula Normal merupakan suatu bentuk GLM dengan fungsi invers link yaitu . Regresi kuantil dan parameter copula Normal  diestimasi dengan pendekatan GLM menggunakan metode Least Square. Estimasi regresi kuantil terbaik dilakukan dengan menghitung Mean Square Error (MSE). Validasi parameter copula dilakukan melalui simulasi dengan parametric bootstrap. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data return IHSG sebagai peubah tak bebas dan data return kurs beli EUR-IDR sebagai peubah bebas. Hasil penelitian menunjukkan bahwa keterhubungan IHSG dan kurs beli EUR-IDR lemah dan tidak linier.
Analisis Proses Produksi Menggunakan Teori Antrian Secara Analitik dan Simulasi Rika Listiyani; Lilik Linawati; Leopoldus Ricky Sasongko
Jurnal Rekayasa Sistem Industri Vol. 8 No. 1 (2019): Jurnal Rekayasa Sistem Industri
Publisher : Universitas Katolik Parahyangan

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1026.707 KB) | DOI: 10.26593/jrsi.v8i1.3154.9-18

Abstract

The focus of this research is to analyze the production process queuing system at one of the stages of production of swiftlet nest in analytical and simulation. The purpose of this research is to obtain the model and characteristics of the queue system at the Finishing-2. The analysis uses data on the rate of arrival and the rate of service based on real observation and determines the probability distribution of data between arrival time and service time using the Easyfit 3.0 program, to get the model of the queuing system is obtained. After the model obtained, analytic and simulation analysis is carried out using the Queuing System Simulation (QSS) module in the WINQSB software. The results of the queuing system characteristics in the analytical and simulation have a significant difference, because the distribution of time between arrivals and service times used in analytical calculations is G (general), while the simulation uses a distribution that refers to a particular type of distribution according to the results of the Easyfit program. Simulation is carried out with the FIFO and SIRO queue disciplines. The simulation results show that 91% of the characteristics of the queue system in the two queue disciplines do not have a significant difference. Moreover, it has also been done a comparison between the characteristics of the queuing system in two different work areas namely Room A and Room B&C, based on the simulation results, the results show 58% of the characteristics of the queuing system have a significant difference, this is due to differences in service time between the two work areas. Thus the purpose of this research has been achieved which is obtained by the queue model (G/G/c):(FIFO/∞/∞), and also obtained system performance improvements, in the form of waiting time in the queue where the waiting time in Room B&C is smaller than Room A. Keywords: Queuing, Arrival, Service, Production, Simulation.
Volatilitas Kurs dan Saham Mengikuti Model EGARCH(1,1) Berdistribusi Versi Skew Normal dan Student-t Didit Budi Nugroho; Anggita M Kusumawati; Leopoldus R Sasongko
Jurnal Ekonomi Kuantitatif Terapan 2020: Vol. 13, No.2, Agustus 2020 (pp.211-356)
Publisher : Universitas Udayana

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.24843/JEKT.2020.v13.i02.p04

Abstract

Studi ini membandingkan kinerja pencocokan model volatilitas GARCH(1,1) dan EGARCH(1,1) pada return kurs dan saham. Model mengasumsikan empat distribusi berbeda untuk error dari return: Normal, Skew-Normal (SN), Alpha-Skew Normal (ASN), dan Student-t. Data aset keuangan yang digunakan sebagai analisis perbandingan yaitu data kurs beli US Dollar (USD) dalam periode harian dari Januari 2010 sampai Desember 2017 dan data indeks saham FTSE100 dalam periode harian dari Januari 2000 sampai Desember 2013. Studi ini membandingkan metode Generalized Reduced Gradient (GRG) Non-Linier di Solver Excel dan metode Adaptive Random Walk Metropolis (ARWM) untuk mengestimasi model. Hasil menunjukkan bahwa metode GRG Non Linear Solver Excel memberikan estimasi yang serupa dengan metode ARWM dan tidak melanggar kendala model. Lebih lanjut, berdasarkan nilai Akaike Information Criterion (AIC), kedua data pengamatan menyediakan bukti bahwa model dengan distribusi Student-t adalah yang terbaik, diikuti oleh distribusi SN yang lebih baik daripada model dengan distribusi ASN dan Normal. Nilai AIC telah menyarankan model EGARCH(1,1) berdistribusi Student-t sebagai model pencocokan terbaik untuk kedua data pengamatan.
PRINCIPAL COMPONENT DAN K-MEANS CLUSTER ANALYSIS UNTUK DATA SPEKTRUM BLACK TEA GRADES GUNA PENILAIAN KUALITAS ALTERNATIF Aditya Toraismaya; Leopoldus Ricky Sasongko; Ferdy Semuel Rondonuwu
Journal of Fundamental Mathematics and Applications (JFMA) Vol 3, No 2 (2020)
Publisher : Diponegoro University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (881.229 KB) | DOI: 10.14710/jfma.v3i2.8663

Abstract

The aim of this article is to apply the method to measure or evaluate the sampling quality of black tea in determining its category or class based on the spectrum of the sampled data. The number of the spectrum of the variable of data reduced by the Principal Components Analysis (PCA) method becomes a new variable that will be classified later by using K-Means Clustering method. This research use 120 sample of tea from Fanning II (F-II), Pekoe Fanning (PFANN), and Broken Orange Pekoe Fannings (BOPF) with 90 sample used for training and 30 sample used for validation. The method and the analysis used in this research gave effective and efficient performance in measuring/evaluating the quality of the black tea sample to determine its class as it showed that the accuracy of K-Means Clustering results is larger than 50%.
Co-Authors A.A. Ketut Agung Cahyawan W Adi Setiawan Aditya Toraismaya ALOYSIUS JOAKIM FERNANDEZ Anggita M Kusumawati Arisandi, Nia Lestari Bambang Susanto Beni Utomo David Elsa Kharisma Dewi Lukitasari Didit Budi Nugroho Dini Kurniawati Egidius Saut Poltak Situmorang Ferdy Semuel Rondonuwu Fitri, Nirmala Ayu Andika Hanna Arini Parhusip Hariyanto, H Indah Kristin Utami Jaja, Visher Laja Kholil, Zaini Laurentia Nindya Sari Prameswara Lilik Linawati Nur Rohman Panjaitan, Lam Peter Prameswara, Laurentia Nindya Sari Putri, Lauria Ineke Rika Listiyani Rinadi, Geraldus Anggoro Robiyanto Robiyanto, Robiyanto Rudhito, Andy Saputri, Selvina Merry Situmorang, Egidius Saut Poltak Tundjung Mahatma Visher Laja Jaja Yusuf Kurniawan