Claim Missing Document
Check
Articles

Sample Based Trip Length Distribution Quality based on χ^2 and Mean Absolute Error Value Hitapriya Suprayitno; Vita Ratnasari; Nina Saraswati; Citto Pacama Fajrinia
IPTEK The Journal for Technology and Science Vol 29, No 1 (2018)
Publisher : IPTEK, LPPM, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (237.175 KB) | DOI: 10.12962/j20882033.v29i1.2207

Abstract

As a vital part of transport modelling, the trip length distribution is normally gotten from a sample. In order to get a good model, a method to test the quality of the sample based trip length distribution must be avaliable. A method to measure this quality has ever been developed, but it was found that the existing method still can be improved. While still using goodness of fit statistical test, the new method propose two quality measurements. First, to verify whether the observed trip length distribution is conforrm to the reference trip length distribution at a certain confidence level value, indicated by a value of . Second, to verify whether the error, mean absolute error measured in  percentage, |e%| = 100 × |e|mean / xi,mean is acceptable. The new method can be used, while still fulfilling the basic principle of sample quality measure, i.e. satisfying maximum acceptable error at a certain confidence level.
Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Keefektifan Sistem Pembelajaran Daring (SPADA) Menggunakan Regresi Probit Biner (Studi Kasus: Mahasiswa ITS Masa Pandemi) Yashintia Arien Epriliyanti; Vita Ratnasari
Inferensi Vol 3, No 2 (2020): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v3i2.7714

Abstract

Sistem pembelajaran daring merupakan implementasi pendidikan jarak jauh. Pemerintah melakukan upaya pencegahan penyebaran COVID-19 pada bidang pendidikan dengan mengubah sistem konvensional menjadi sistem daring sehingga dilakukan penelitian untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi keefektifan sistem pembelajaran daring pada masa pandemi COVID-19. Data yang digunakan merupakan data primer dari survei online kepada Mahasiswa ITS dengan variabel respon berupa pelaksanaan sistem pembelajaran daring efektif (1) dan tidak efektif (0), maka dalam penelitian ini metode yang digunakan adalah regresi probit biner. Variabel prediktor yang digunakan antara lain jenis kelamin, fakultas, kesiapan pelaksanaan sistem pembelajaran daring, kemudahan dalam mengoperasikan platform pada sistem pembelajaran daring, pemahaman materi pada sistem pembelajaran daring, bantuan kuota internet, pemanfaatan penggunaan kuota internet, dan intensitas penggunaan kuota internet. Jumlah data yang terkumpul sebanyak 300 Mahasiswa ITS dengan 190 berjenis kelamin perempuan dan 110 laki-laki. Berdasarkan hasil analisis data dan pembahasan dapat diketahui bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi dengan tingkat signifikansi 0,05 pada keefektifan sistem pembelajaran daring adalah pemahaman materi pada sistem pembelajaran daring, bantuan kuota internet, pemanfaatan penggunaan kuota internet, dan intensitas penggunaan kuota internet. Ketepatan klasifikasi yang dihasilkan oleh model sebesar 77,33%.
Pemodelan Regresi Nonparametrik Spline Truncated pada Data Longitudinal Andrea Tri Rian Dani; Ludia Ni’matuzzahroh; Vita Ratnasari; I Nyoman Budiantara
Inferensi Vol 4, No 1 (2021): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v4i1.8737

Abstract

Saat ini pendekatan regresi nonparametrik banyak mendapat perhatian dari para peneliti, dikarenakan memiliki fleksibilitas yang tinggi dan tidak tergantung pada asumsi bentuk kurva regresi. Spline truncated adalah salah satu model dalam regresi nonparametrik yang sering digunakan, karena mampu menangani data yang perilakunya berubah-ubah pada sub-sub interval tertentu. Pada analisis regresi, data yang seringkali digunakan adalah data cross-section, namun yang sebenarnya adalah analisis regresi juga dapat diterapkan pada data longitudinal, khususnya dengan menggunakan pendekatan regresi nonparametrik. Data longitudinal merupakan gabungan antara data cross-section dan time series. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan data persentase penduduk miskin di Provinsi Papua Tahun 2016 hingga Tahun 2019 menggunakan model regresi nonparametrik spline truncated. Metode estimasi parameter yang digunakan adalah Weighted Least Squares (WLS). Banyaknya titik knot yang dicobakan adalah 1 hingga 3 titik knot. Berdasarkan hasil analisis, model regresi nonparametrik spline truncated terbaik adalah model yang menggunakan 1 titik knot, dengan nilai GCV yang paling minimum yaitu sebesar 8,05 dan Koefisien Determinasi (R2) sebesar 99,98%.
Analisis Risiko Penyebaran Kasus Covid-19 di Surabaya Raya Menggunakan Model Thomas Cluster Process Tiza Ayu Virania; Achmad Choiruddin; Vita Ratnasari
Inferensi Vol 4, No 1 (2021): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v4i1.8874

Abstract

COVID-19 menyebar cepat di Jawa Timur khususnya daerah Surabaya Raya yang memiliki jumlah pasien terkonfirmasi positif tertinggi dibandingkan kota/kabupaten lainnya di Jawa Timur.  Kota Surabaya merupakan kota dengan jumlah pasien terkonfirmasi positif terbanyak dibandingkan Kabupaten Sidoarjo dan Gresik, dimana pada tanggal 20 Maret hingga 9 Juli 2020 68% dari jumlah kasus di Surabaya Raya merupakan kasus COVID-19 di Kota Surabaya. Hasil eksplorasi data menunjukkan bahwa data COVID-19 di Surabaya Raya tidak homogeny dan cenderung membentuk kelompok. Pemodelan kasus COVID-19 dengan Inhomogeneous Thomas Cluster Process menunjukkan kepadatan pabrik dan kepadatan tempat ibadah secara signifikan mempengaruhi persebaran COVID-19 di Surabaya Raya, dimana setiap penambahan 1 pabrik dalam 1 km2 akan meningkatkan risiko COVID-19 sebanyak  2 kali lipat. Sedangkan jika dalam 1 km2 terjadi penambahan sebanyak 1 tempat ibadah maka risiko meningkatnya kasus COVID-19 di Surabaya Raya sebesar 4 kali lipat jika dibandingkan dengan tidak ada penambahan tempat ibadah, sehingga diantara kedua variabel tersebut yang memberikan pengaruh besar terhadap  risiko peningkatan kasus positif COVID-19 di Surabaya Raya adalah kepadatan tempat ibadah. Estimasi jumlah kasus positif COVID-19 di Surabaya Raya adalah sebesar 161 kasus dengan standar deviasi kasus positif COVID-19 baru tersebar disekitar lokasi early case adalah sebesar 1,21 km. Validasi model dengan plot envelope K-Function menunjukkan bahwa Inhomogeneous Thomas Cluster Process baik digunakan untuk memodelkan data COVID-19 di Surabaya Raya pada 20 Maret 2020 hingga 9 Juli 2020.
Pemodelan Inflasi Di Indonesia Menggunakan Pendekatan Model Generalized Autoregressive Conditional Heteroskedasticity (GARCH) Vita Ratnasari; Maulidiah Nitivijaya
Inferensi Vol 1, No 2 (2018): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (577.639 KB) | DOI: 10.12962/j27213862.v1i2.6727

Abstract

Inflasi merupakan kenaikan harga barang dan jasa secara umum dimana barang dan jasa tersebut merupakan kebutuhan pokok masyarakat atau turunnya daya jual mata uang suatu Negara. Tingkat inflasi/deflasi diukur dari persentase perubahan IHK dan diumumkan ke publik setiap awal bulan oleh BPS yang disebut sebagai Inflasi umum atau inflasi IHK. Inflasi ini merupakan inflasi seluruh barang/jasa yang dimonitor harganya secara periodik. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan inflasi umum bulanan di Indonesia dari Januari 2009 sampai dengan September 2014 dengan model GARCH. Hasil analisis menunjukkan bahwa inflasi di Indonesia dapat dimodelkan menggunakan model ARCH(1). Model ini dibentuk dari data yang sudah tidak mengandung heteroskedastik, artinya varians residual konstan sehingga layak digunakan.
Analisis Regresi Logistik Biner pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jenis Perceraian di Kabupaten Lumajang Taufiqotul Masrukha Tesha Nisva; Vita Ratnasari
Inferensi Vol 3, No 1 (2020): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v3i1.6879

Abstract

Angka perceraian di Jawa Timur cukup mengkhawatirkan karena terjadi kenaikan 4.116 kasus pada tahun 2018 dan menyumbang 21,8% dari kasus perceraian di Indonesia. Perceraian di Lumajang dalam tiga tahun terakhir terjadi kenaikan jumlah kasus perceraian. Banyak faktor yang mempengaruhi jenis perceraian. Di antaranya ialah usia saat menikah, tingkat pendidikan, lama pernikahan, jenis pekerjaan, dan variabel lainnya. Untuk mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi jenis perceraian, riset lebih lanjut dapat dilakukan dengan analisis regresi logistik. Terdapat dua jenis perceraian, yakni cerai gugat dan cerai talak. Penelitian ini menggunakan metode regresi logistik biner untuk mengetahui pengaruh tingkat pendidikan, jenis pekerjaan, lama pernikahan, usia saat menikah, dan variabel lainnya terhadap jenis perceraian yang selanjutnya diperoleh pemodelan faktor yang mempengaruhi jenis perceraian. Hasil yang diperoleh adalah bahwa sebanyak 71,8% kasus cerai di Kabupaten Lumajang merupakan cerai gugat dan sisanya berupa cerai talak. Di Kabupaten Lumajang terdapat kasus pernikahan dini. Variabel yang berpengaruh signifikan terhadap jenis per-ceraian adalah usia pemohon/penggugat dan termohon/tergugat saat menikah, pendidikan pemohon/penggugat, pekerjaan pemohon/penggugat dan termohon/tergugat, keadaan istri saat jatuh talak, dan penyebab perceraian.
Comparing the Result of Infrastructure and Facility Demand Distribution Similarity Test Between Using Percentage Value and Real Value Hitapriya Suprayitno; Vita Ratnasari; Ria Asih Aryani Soemitro
Journal of Infrastructure & Facility Asset Management Vol 2 (2020): Supplement 1 : Journal of Infrastructure & Facility Asset Management
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/jifam.v2i0.8410

Abstract

Understanding the Infrastructure & Facility Demand Behaviour is important. Sometimes, comparing two Demand Behaviour need to be done. A method to make Distribution Similarity test has been developed for Transportation Trip Length Distribution Similarity test. This test can be used for comparing Infrastructure & Facility Demand Behavior. There are still questions on whether the test must be made upon the Distribution of Real Value or upon the Distribution of Percentage Value. The research result indicates that Comparing Distribution Similarity must use Distribution Percentage Value. The similarity must be measured based on Accepted Goodness of Fit measured in χ2 Value, and Accepted Difference Value measured in Absolute Difference Value.
Searching the Appropriate Minimum Sample Size Calculation Method for Commuter Train Passenger Travel Behavior Survey Anita Susanti; Ria Asih Aryani Soemitro; Hitapriya Suprayitno; Vita Ratnasari
Journal of Infrastructure & Facility Asset Management Vol 1, No 1 (2019): Journal of Infrastructure & Facility Asset Management
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1348.316 KB) | DOI: 10.12962/jifam.v1i1.5232

Abstract

Commuter Train is one of the facilities that must be managed properly, economically and efficiently by the principles of Facility Asset Management. The availability of infrastructure and vehicles for this facility is adjusted based on passenger demand. This requires sufficient knowledge on the travel behavior characteristics, i.e., different characteristics composition proportion. Travel behavior survey requires the appropriate formula or method to calculate the minimum sample size, for this case are proportions of pq, pqr, pqrs etc. Therefore, a search for Minimum Sample Size Calculation Method for the Travel Behaviour Survey is needed. A literature study was employed for this search. This is important because the calculation method for the minimum sample size for proportions pq exists, but for the proportion of pqr, pqrs, etc do not yet exist. The results of the study indicates that the SR Method is the most appropriate method for calculating the minimum number of samples for the case of the proportion of pqr, pqrs, pqrst, etc. The SR Method is developed based on Goodnees of Fit method combined with the Maximum Acceptable Error principle. The combination of the two is named the MAECCL (Maximum Acceptable Error on a Certain Confidence Level) principle.
Learning IFAM by using ITS Medical Centre as a Case: #1 - Identifying the Function, Medical Service, Infrastructure & Facility Vita Ratnasari; Hitapriya Suprayitno
Journal of Infrastructure & Facility Asset Management Vol 1, No 2 (2019): Journal of Infrastructure & Facility Asset Management
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (631.378 KB) | DOI: 10.12962/jifam.v1i2.5971

Abstract

Nowadays, Infrastructure & Facility Asset Management (I&FAM) is essential in Indonesia. Indonesian Law on State Treasury was decreed in 2014, which makes the term I&FAM still relatively new in Indonesia. Therefore, the researcher must develop about I&FAM studies, such as doing a practice. For example, the ITS Medical Center (MCITS) use as a case for learning I&FAM. The first step is to identify the statement of the function, the service, and the infrastructure & facility. This research used a straightforward method by reading related document and reconnaissance survey. The research produces three principal results, giving medical service for the ITS' community and the surrounding area, and giving another income for ITS. The ITS Clinic occupies a special clinic building of 2 stories high, equipped with a garage, parking lot and a sign. As a facility, the clinic is equipped with a building, the building facilities, standard clinic medical equipment, and an ambulance.
ESTIMATION OF SEMIPARAMETRIC REGRESSION CURVE WITH MIXED ESTIMATOR OF MULTIVARIABLE LINEAR TRUNCATED SPLINE AND MULTIVARIABLE KERNEL Hesikumalasari Hesikumalasari; I Nyoman Budiantara; Vita Ratnasari; Khaerun Nisa'
MEDIA STATISTIKA Vol 15, No 1 (2022): Media Statistika
Publisher : Department of Statistics, Faculty of Science and Mathematics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.14710/medstat.15.1.12-23

Abstract

The response variable of the regression analysis has a linear relationship with one of the variable predictors, however the unknown relationship pattern with the other predictor variables. Consequently, it can be approached by using semiparametric regression model. The predictor variable that has a linear relationship with the response variable can be approached by using linear parametric curve called parametric component. Meanwhile, the unknown relationship between the response variable with another predictor variable can be approached by using nonparametric curve called nonparametric component. If the predictor variable in nonparametric component is more than one, then it can be approached by using a different nonparametric curve named combined or mixed estimator. In this research, nonparametric component is approached using mixed estimator of multivariable linear truncated spline and multivariable kernel. The objective of this research is to estimate the model of semiparametric regression curve with mixed estimator of multivariable truncated spline and multivariable kernel. Estimation of this mixed model using ordinary least square method.
Co-Authors A. Tuti Rumiati Achmad Choiruddin Adatul Mukarohmah Agnes Tuti Rumiati Agus Riyadi Almira Qattrunnada Qurratu'ain Ananda, Dwi Shinta Andrea Tri Rian Dani Anita Susanti Arif Khoirul Anam AVIANTHOLIB, IGAR CALVERIA Bachtiar, Raditya Fahmi Baredwan, Abdullah Husin Bastian, Endhy Bastian, Endhy Cinde Pristi Kurnia Merdiko Citto Pacama Fajrinia Clara Dewanti Dani, Andrea Tri Rian Deby Lolita Permatasari Dedy Dwi Prastyo Dwi Maumere Putra Eko Wahyu Wibowo Elika Tantri Eling Anindita, Raden Erma Oktania Permatasari Fachrian Bimantoro Putra Farid Achmadi Farony, Rivan Faurizal Limansyah Fauziyah, Meirinda Febriliani Masitoh Feni Ira Puspita, Feni Ira Fithriasari, Kartika Fitriana, Dewi Fuad Achmadi Gita Prestalita Halistin, Halistin Haryono Haryono Hesikumalasari Hesikumalasari Hitapriya Suprayitno, Hitapriya Husna Miratin Nuroini I Nyoman Budiantara I Putu Artama Wiguna Ida Nur Indah Sari Insan Amalia Mutfi Ismaini Zain Karimah, Aprilia Fitri Khaerun Nisa' Ludia Ni’matuzzahroh Made Ayu Dwi Octavanny Madu Ratna Mahendra Wardhana, Mahendra Marshiela, Jessie Reyna Maulidiah Nitivijaya Mokh. Suef Muhammad Aldani Zen NARITA YURI ADRIANINGSIH Ni'matuzzahroh, Ludia Nina Saraswati Nina Saraswati Nisa Andini Novidianto, Raditya Nuroini, Husna Mir'atin Okka Kusumawati Asmoyo Permatasari, Erma Oktania Purhadi Purhadi Putra, Fachrian Bimantoro Qonita Qurrota A'yun R Sutjipto Reny Nadlifatin Retno Dewi Yulianti Rhifda Zukhrufi Ria Asih Aryani Soemitro Rifani Nur Sindy Setiawan Rijaludin, Saeful Huda Rizfanni Cahya Putri Rizky Amalia Yulianti Santi Puteri Rahayu Setiawan Setiawan Shofi Andari Sifriyani, Sifriyani Sitti Imaslihkah Suci Amalia Talmera, Annisa Triana Tandri Patih Taufiqotul Masrukha Tesha Nisva Tiza Ayu Virania Veniola Forestryani Vida Faiza Rochmah Wahyu Indri Astuti Wibawati Wibawati Winarni Kurniasari Yashintia Arien Epriliyanti Yollafie Asmara Yovita Liana Salsabila Yuanita Damayanti Zen, Muhammad Aldani