Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0.408
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Variansi : Journal of Statistics and Its Application on Teaching and Research
Muhammad Kasim Aidid
Program Studi Statistika FMIPA UNM
Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Education Mathematics Public Health

Published : 5 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 5 Documents
Search

 1 
APLIKASI METODE BAYESIAN MODEL AVERAGING (BMA) DENGAN PENDEKATAN MARKOV CHAIN MONTE CARLO (MCMC) UNTUK PERAMALAN CURAH HUJAN DI STASIUN METEOROLOGI KOTA MAKASSAR P. Paramita; Suwardi Annas; Muhammad Kasim Aidid
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol 2, No 3 (2020)
Publisher : Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm14642

Abstract

Abstrak. Curah hujan yang turun dapat mempengaruhi produksi dari beberapa jenis pekerjaan tertentu dan dapat mengganggu aktifitas manusia. Peramalan curah hujan dalam hal ini sangat penting untuk dilakukan. Metode peramalan yang sering dilakukan yaitu metode ensemble. Namun, metode ini cenderung mengalami overdispersive atau underdispersive. Maka dilakukan suatu proses kalibrasi yaitu Bayesian Model Averaging (BMA). Metode ini mampu menggeser nilai rata-rata dan variansi agar mendekati nilai observasi. Penaksiran parameter BMA dilakukan dengan pendekatan Markov Chain Monte Carlo (MCMC) yang mampu mengatasi variasi pada distribusi BMA dan memberikan hasil informasi penting mengenai bobot dan variansi. Metode ini diaplikasikan pada Curah Hujan Bulanan Kota Makassar. Hasil analisis memberikan kesimpulan bahwa metode ensemble tidak ada yang mampu yang menangkap nilai observasi sedangkan metode BMA dengan menggunakan training window 5 mampu menangkap nilai observasi curah hujan bulan Februari, Maret, Mei, Juni, Juli, dan Agustus 2018. Nilai observasi curah hujan bulan Juni yaitu 121 mm. Hasil peramalan dari metode ensemble untuk bulan Juni yaitu 130,6 mm, sedangkan pada metode BMA diperoleh interval ramalan untuk bulan Juni yaitu (-61,02-156,41) mm. Nilai Continous Ranked Probability Score (CRPS) yang diperoleh untuk metode ensemble yaitu 62,07 dan metode BMA yaitu 25,24. Sehingga, metode BMA lebih baik dari metode ensemble karena nilai CRPS yang dihasilkan lebih kecil, sehingga interval yang dihasilkan dari peramalan BMA lebih banyak menangkap nilai observasi.Kata Kunci: Curah Hujan, Ensemble, BMA, MCMC, CRPS.
Analisis Meta Regresi untuk Menjelaskan Heterogenitas Hasil Penelitian pada Kejadian Demam Berdarah Dengue S. Shindy; Muhammad Kasim Aidid; Muhammad Nusrang
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol 3, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm14643

Abstract

Abstract. Meta regression analysis is an analysis that can summarize the results of research with the same topic so that a conclusion is obtained in the form of effect size and can explain the heterogeneity of the results of several studies. In this study using data from the previous Dengue Hemorrhagic Fever incident study which linked the factors of habit of draining habits of water shelters (TPA). Based on the results of the analysis, there was heterogeneity between studies. For the landfill drainage factor, the estimated parameter combined effect size random effect model is 3.60 and the proportion of heterogeneity is 54.08%. The results of the meta-regression for habitual factors of landfill drainage factors, the influence of TPA drainage habits can explain heterogeneity between effect sizes.Keywords: Effect size, Heterogeneity, Meta Regression Analysis, Dengue Hemorrhagic Fever.
Multivariate Adaptive Regression Splines pada Kasus Inflasi di Indonesia Tahun 2005-2018 Nurhaerunisa Widagdo; Muhammad Kasim Aidid; S. Sudarmin
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol 2, No 3 (2020)
Publisher : Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm14639

Abstract

Abstrak. Kegiatan perekonomian suatu negara dipengaruhi oleh inflasi yang terjadi pada negara tersebut. Tingkat inflasi Indonesia yang fluktuatif, cenderung tidak stabil, mempengaruhi kehidupan sosial dan ekonomi masyarakat. Sehingga penting untuk mengetahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap inflasi serta pemodelan faktor-faktor berpengaruh tersebut dan hubungannya terhadap inflasi. Mengidentifikasi hubungan inflasi dan faktor penyebabnya dilakukan menggunakan pemodelan Multivariate Adaptive Regression Splines (MARS). MARS merupakan jenis regeresi nonparametrik yang menggabungkan prinsip Recursive Partitioning Regression (RPR) dan spline, fleksibel dalam memodelkan data sehingga memberikan hasil pemodelan data yang cukup akurat serta dapat menangani data berdimensi tinggi, yaitu data dengan jumlah peubah prediktor 3 ≤ x ≤ 20 dan ukuran data sampel 50 ≤ n ≤ 1000. Model MARS diperoleh berdasarkan kombinasi nilai BF, MI, dan MO yang memiliki nilai Generalized Cross Validation (GCV) terkecil. Pada penelitian ini digunakan enam peubah prediktor sebagai faktor yang mempengaruhi inflasi dengan data sampel sebesar 168 sampel. Hasil penelitian menunjukkan bahwa peubah Indeks Harga Perdagangan Besar (IHPB), BI Rate, Nilai Tukar IDR-USD, dan Uang Beredar adalah faktor-faktor yang berpengaruh terhadap inflasi berdasarkan model terbaik MARS dengan BF=24, MI=3, MO=1, GCV=0,772, MSE=0,391, dan R2=0,968.Kata kunci: Inflasi, MARS, RPR, BF, MI, MO, GCV.
Analisis Regresi Balanced Panel dengan Komponen Galat Dua Arah pada Kasus Melek Huruf Masyarakat di Provinsi NTB Muhammad Irwansyah; R. Ruliana; Muhammad Kasim Aidid
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol 3, No 1 (2021)
Publisher : Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm14644

Abstract

Abstract. Analsis regresi adalah suatu metode untuk melihat pengaruh antara satu atau lebih peubah bebas terhadap peubah terikat. Data yang digunakan untuk analisis regresi ada yang berupa penggabungan antara data cross section dengan data time series yang dikenal dengan nama data panel. Data panel yang memiliki jumlah pengamatan waktu yang sama di setiap objek pada tabulasi silang merupakan data panel lengkap (Balanced panel). Penelitian ini mencari nilai dugaan terhadap model regresi data panel dengan komponen galat dua arah yaitu galat pada waktu dan galat pada individu. Analisis regresi data panel dapat menggunakan tiga pendekatan yaitu common effect model, fixed effect model, dan random effect model. Pemilihan model terbaik dari ketiga pendekatan regresi data panel menggunakan uji hausman, uji chow, dan uji lagrange multipler. Dalam penelitian ini didapatkan model terbaik yaitu model random effect dimana peubah yang memiliki pengaruh signifikan terhadap melek huruf di Provinsi NTB yaitu rasio murid guru tingkat SMP rasio murid guru tingkat SMA, dan persentase penduduk miskin. Model regresi data panel yang terbentuk yaitu: Y = 117,5728 - 0,1967X5 - 0,3091X6 - 0,3297X7 + eKeywords: regresi data panel, common effect model, fixed effect model, random effect model, melek huruf.
Membandingkan Grafik Kendali Shewhart dengan Grafik Kendali Cumulative Sum (Cusum) dalam Mendeteksi Pergeseran Rata-Rata Kekeruhan Air Andi Nurhaedah; Muhammad Kasim Aidid; S. Sudarmin
VARIANSI: Journal of Statistics and Its application on Teaching and Research Vol 2, No 3 (2020)
Publisher : Universitas Negeri Makassar

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.35580/variansiunm14640

Abstract

Abstrak. Memonitoring proses produksi merupakan tindakan pengendalian kualitas yang harus dilakukan untuk melihat adanya pergeseran rata-rata, sehingga variasi dalam produksi dapat diminimalisir. Alat pengendalian kualitas yang digunakan untuk memonitoring pergeseran rata-rata adalah grafik kendali. Grafik yang paling sering digunakan adalah grafik kendali Shewhart sebab penggunaanya yang sederhana, namun informasi yang disampaikan pada grafik tersebut hanya berdasarkan titik gambar terakhir sehingga alternatif yang dapat digunakan adalah grafik Cusum. Kekeruhan air sebagai salah satu parameter kualitas air yang perlu dimonitoring sebelum didistribusikan sebab melewati batas maksimum 5 NTU (Nephelometric Turbidity Units) yang ditetapkan oleh pemerintah menandakan bahwa air tersebut aman untuk diminum. Maka dari itu, penelitian ini bertujuan memonitoring produksi dengan membandingkan grafik kendali Shewhart dan grafik kendali Cusum dalam mendeteksi pergeseran rata-rata kekeruhan air. Sampel yang digunakan pada penelitian ini merupakan air sedimen produksi IPA I Ratulangi PDAM Kota Makassar yang diukur sekali setiap dua jam dengan jumlah data yang tercatat sebanyak 211 pengamatan dengan hasil yaitu grafik kendali Cusum lebih cepat dalam mendeteksi adanya pergeseran rata-rata, hal ini ditunjukkan dengan adanya pergeseran mulai terdeteksi pada pengamatan ketujuh dengan pengamatan yang berada diluar kendali sebanyak 205 amatan, dibandingkan Shewhart hanya mendeteksi 8 pengamatan yang berada di luar kendali. Hal ini didukung dengan evaluasi grafik kendali yang digunakan yaitu nilai Average Run Lenght (ARL) menunjukkan bahwa grafik kendali Cusum lebih cepat mendeteksi pergeseran rata rata kurang dari 2,5dibandingkan grafik kendali Shewhart baik digunakan untuk pergeseran 3 atau lebih.Kata kunci:Pengendali kualitas, grafik kendali, grafik kendali Shewhart, grafik kendali Cusum, ARL, Kekeruhan Air.
Co-Authors Andi Nurhaedah Annas, Suwardi Muhammad Irwansyah Nurhaerunisa Widagdo Nusrang, Muhammad P. Paramita R. Ruliana S. Shindy S. Sudarmin