Garuda - Garba Rujukan Digital

Analisis Penyebaran Properti Reservoir pada Petrophysical Modeling di Lokasi ”X” Papua Barat dengan Metode Universal Kriging Mohammad Hatta Rafsanjani; Heri Kuswanto; Sutikno Sutikno
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 1, No 1 (2012): Jurnal Sains dan Seni ITS (ISSN 2301-928X)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Salah satu penelitian Upstream Technology Center (UTC) Direktorat hulu PT. Pertamina (Persero) adalah pada Lokasi "X" Papua Barat. Analisis Geologi pada penelitian di Lokasi "X" menerapkan metode Geostatistika pada petrophy-sical modelling. Penelitian ini mengaplikasikan metode Uni-versal Kriging pada Petrophysical Modelling. Metode ini dapat memberikan analisis yang baik secara geologi karena interpolasi properti reservoir primer dilakukan dengan memasukkan trend jenis batuan (facies) sebagai kontrol sehingga penyebaran yang dilakukan memiliki interpretasi yang kuat secara geologi. Pro-perti reservoir yang digunakan adalah porositas dan Net to Gross (NTG). Analisis semivariogram eksperimental dilakukan agar didapatkan semivariogram teoritis porositas dan NTG untuk masing-masing zona. Kesimpulan yang didapatkan adalah Zona 1A dan 1B merupakan target reservoir yang prospektif karena berdasarkan analisas statistika deskriptif dan univeral kriging didapatkan hasil penyebaran porositas dan NTG tertinggi daripada lokasi zona yang lainnya.

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi dan Mutu Tembakau Temanggung dengan Kombinasi antara Generalized Least Square dan Regresi Ridge Nyimas Yusna Aeni; Sutikno Sutikno
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 1, No 1 (2012): Jurnal Sains dan Seni ITS (ISSN 2301-928X)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Tembakau Temanggung terkenal sebagai pemberi rasa dan aroma yang khas pada rokok kretek dan mempunyai kadar nikotin tertinggi. Telah banyak penelitian membahas mengenai produksi dan mutu tembakau Temanggung. Salah satunya adalah pemodelan produksi dan mutu tembakau Temanggung dengan metode OLS, dimana menunjukkan terjadi pelanggaran asumsi adanya multikolinearitas dan autokorelasi. Penelitian ini membahas pengombinasian antara Generalized Least Square dan regresi ridge untuk mengatasi adanya autokorelasi sekaligus multikolinearitas pada pemodelan produksi dan mutu tembakau. Pendugaan nilai koefisien autokorelasi terlebih dahulu dilakukan dengan menggunakan pendekatan Durbin Watson, AR(1) residual, serta Cochrane-Orcutt iterative procedure, kemudian dilakukan kombinasi dengan regresi ridge. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pengombinasian antara Durbin Watson dan regresi ridge dapat mengatasi autokorelasi dan multikolinearitas pada pemodelan produksi. Namun pada pemodelan mutu, hanya mampu mengatasi multikolinearitas, sedangkan autokorelasi masih belum teratasi. Variabel yang berpengaruh terhadap produksi adalah persentase karbon organik, kalium, dan bobot isi tanah. Sementara variabel yang berpengaruh terhadap mutu adalah persentase kerikil, pasir, dan kandungan kalium.

Pengukuran Risiko pada Klaim Asuransi “X” dengan Menggunakan Metode Generalized Extreme Value dan Generalized Pareto Distribution Jaffarus Sodiq; Setiawan Setiawan; Sutikno Sutikno
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 1, No 1 (2012): Jurnal Sains dan Seni ITS (ISSN 2301-928X)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Asuransi merupakan suatu perusahaan yang akanmelakukan proteksi atau melakukan pembayaran kepadanasabahnya terhadap kejadian yang tidak dapat diduga sepertikecelakaan, sakit dan lainnya. Pembayaran yang dilakukan olehperusahaan asuransi disebut dengan klaim. Pengukuran risikodalam klaim asuransi ini dilakukan dengan pendekatan EkstrimValue Theory (EVT). EVT cocok digunakan pada lingkupfinansial karena mampu menjelaskan kerugian yang ekstrim.Identifikasi nilai ekstrimterhadap klaim dilakukan denganmetode block maxima dan peaks Over threshold. Selanjutnyadilakukan pendugaan dan estimasi parameter metode ExtremeValue Theory-Generalized Pareto Distribution (EVT-GPD) danExtreme Value Theory-Generalized Extreme Value (EVTGEV).Hasil dugaan parameter distribusi tersebut selanjutnyadigunakan untuk menaksir risiko klaim (value at risk).Penelitianini menggunakan tiga jenis klaim yaitu A, B dan produk“Y”.Hasil penelitian menyimpulkan bahwa pendekatan EVT-GEVmerupakan pendekatan yang memberikan hasil taksiran risikoterkecil pada klaim. Kesimpulan lain diperoleh bahwa klaimproduk “Y” memiliki risiko terkecil.

Analisis Penyebaran Properti Reservoir Pada Petrophysical Modelling Di Lokasi ”X” Papua Barat Dengan Metode Universal Kriging Mohammad Hatta Rafsanjani; Heri Kuswanto; Sutikno Sutikno
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 1, No 1 (2012): Jurnal Sains dan Seni ITS (ISSN 2301-928X)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Salah satu penelitian Upstream Technology Center (UTC) Direktorat hulu PT. Pertamina (Persero) adalah pada Lokasi ”X” Papua Barat. Analisis Geologi pada penelitian di Lokasi ”X” menerapkan metode Geostatistika pada petrophy-sical modelling. Penelitian ini mengaplikasikan metode Uni-versal Kriging pada Petrophysical Modelling. Metode ini dapat memberikan analisis yang baik secara geologi karena interpolasi properti reservoir primer dilakukan dengan memasukkan trend jenis batuan (facies) sebagai kontrol sehingga penyebaran yang dilakukan memiliki interpretasi yang kuat secara geologi. Pro-perti reservoir yang digunakan adalah porositas dan Net to Gross (NTG). Analisis semivariogram eksperimental dilakukan agar didapatkan semivariogram teoritis porositas dan NTG untuk masing-masing zona. Kesimpulan yang didapatkan adalah Zona 1A dan 1B merupakan target reservoir yang prospektif karena berdasarkan analisas statistika deskriptif dan univeral kriging didapatkan hasil penyebaran porositas dan NTG tertinggi daripada lokasi zona yang lainnya.

Spatial Durbin Model untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kematian Ibu di Jawa Timur Lina Dwi Pertiwi; Mutiah Salamah; Sutikno Sutikno
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 1, No 1 (2012): Jurnal Sains dan Seni ITS (ISSN 2301-928X)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Kematian ibu menjadi prioritas utama yang harus ditanggulangi oleh pemerintah untuk mengurangi risiko kematian, menjamin reproduksi sehat, dan meningkatkan kualitas hidup ibu. Di Jawa Timur, jumlah kematian ibu mengalami peningkatan mulai tahun 2009 hingga tahun 2010. Faktor penyebab kematian ibu antar kabupaten/kota berbeda-beda. Hasil identifikasi awal pada nilai Moran’s I menunjukkan adanya pengelompokan wilayah pada pola persebaran kematian ibu dan beberapa faktor yang mempengaruhinya. Oleh karena itu, digunakan metode Spatial Durbin Model (SDM) untuk me-modelkan. Metode SDM merupakan jenis khusus dari metode Spatial Autoregressive Model (SAR). Namun, penelitian menun-jukkan bahwa model untuk metode SAR dan SDM memberikan hasil yang sama. Hal ini disebabkan oleh kecilnya nilai Moran’s I, sehingga pada hasil estimasi parameter menggunakan metode SDM menjadi tidak nyata. Variabel yang signifikan berpengaruh terhadap kematian ibu adalah persentase persalinan dibantu oleh dukun, persentase rumah tangga berperilaku hidup bersih sehat, dan persentase sarana kesehatan di tiap kabupaten/kota di Jawa Timur.

Model Output Statistics dengan Projection Pursuit Regression untuk Meramalkan Suhu Minimum, Suhu Maksimum, dan Kelembapan Rina Safitri; Sutikno Sutikno
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 1, No 1 (2012): Jurnal Sains dan Seni ITS (ISSN 2301-928X)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Peramalan cuaca memiliki peranan penting bagi masyarakat. Sampai saat ini BMKG dalam meramalkan cuaca masih menggunakan metode yang subjektif. PemanfaatanNumerical Weather Prediction(NWP) merupakansalahsatuupayauntukmeramalkancuacasecaraobjektif.NWP yang diukur pada skala global akan memberikan informasi cuaca yang bias terhadap kondisi cuaca skala lokal. Oleh karena itu dibutuhkan pemrosesan secara statistik (statistical post-processing) salah satunya dengan metode Models Output Statistics (MOS). MOS adalah sebuah metode berbasis regresi yang memaksimalkan hubungan antara observasi cuaca dan luaran model NWP. Observasi cuaca yang digunakan sebagai variabel respon adalah suhu minimum (TMIN), suhu maksimum (TMAX), dan kelembapan (RH). Parameter NWP yang digunakan variabel prediktor adalah TMAXCR, TMINCR, dan RHCR. Metode regresi yang digunakan adalah Projection Pursuit Regression (PPR). Metode ini termasuk pendekatan nonparametrik yang tidak terlalu ketat dengan asumsi (soft modelling). PPR dapat mengatasi data NWP yang curse of dimentionality dan data observasi cuaca yang tidak linier. Penentuan banyak fungsi dalam model PPR dilakukan optimalisasi simulasi banyak fungsi1 sampai 5. Model terbaik yang dipilih berdasarkan banyak fungsi yang memiliki nilai Root Mean Square Error Prediction (RMSEP) terkecil. Hasil penelitian menyimpulkan bahwa RMSEP untuk model TMIN di empat stasiun pengamatan memiliki nilai di bawah 1, untuk TMAX antara 1 sampai 2, sedangkan untuk RH antara 4-6. Hasil ramalan model MOS secara konsisten memiliki nilai RMSEP lebih kecil daripada model NWP. Kesimpulan lain adalah model MOS dapat memperbaiki model NWP mencapai 86%.

Pemodelan dan Pemetaan Prevalensi Balita Gizi Buruk serta Faktor-Faktor yang Mempengaruhinya di Kabupaten Bojonegoro dengan Pendekatan Mixed Geographically Weighted Regression Elvira Mustikawati Putri Hermanto; Sutikno Sutikno
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 2, No 1 (2013)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v2i1.3001

Kabupaten Bojonegoro telah mencanangkan kebijakan zero malnutrition. Oleh karena itu, sebagai salah satu upaya untuk menangani kasus balita gizi buruk di Kabupaten Bojonegoro maka penelitian ini menggunakan pendekatan Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR) untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi persentase balita gizi buruk dimana faktor dibedakan menjadi faktor yang berpengaruh secara lokal di tiap kecamatan dan faktor yang berpengaruh global diseluruh kecamatan. Berdasarkan uji kebaikan model, Model MGWR menghasilkan nilai R2 dan AIC yang kurang optimum jika dibandingkan dengan model GWR. Nilai R2 dan AIC pada model MGWR berturut-turut adalah sebesar 84,37% dan 14,28; sedangkan pada model GWR masing-masing sebesar 91,04% dan -62,04.

Title

Found 7 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 7 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 7 Documents
Search