Articles
A STUDY OF GENERALIZED LINEAR MIXED MODEL FOR COUNT DATA USING HIERARCHICAL BAYES METHOD
Sunandi, Etis;
Notodiputro, Khairil Anwar;
Sartono, Bagus
MEDIA STATISTIKA Vol 14, No 2 (2021): 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.14.2.194-205
Poisson Log-Normal Model is one of the hierarchical mixed models that can be used for count data. Several estimation methods can be used to estimate the model parameters. The first objective of this study was to examine the performance of the parameter estimator and model built using the Hierarchical Bayes method via Markov Chain Monte Carlo (MCMC) with simulation. The second objective was applied the Poisson Log-Normal model to the West Java illiteracy Cases data which is sourced from the Susenas data on March 2019. In 2019, the incidence of illiteracy is a very rare occurrence in West Java Province. So that, it is suitable as an application case in this study. The simulation results showed that the Hierarchical Bayes parameter estimator through MCMC has the smallest Root Mean Squared Error of Prediction (RMSEP) value and the absolute bias is relatively mostly similar when compared to the Maximum Likelihood (ML) and Penalized Quasi-Likelihood (PQL) methods. Meanwhile, the empirical results showed that the fixed variable is the number of respondents who have a maximum education of elementary school have the greatest risk of illiteracy. Also, the diversity of census blocks significantly affects illiteracy cases in West Java 2019.
SWANSTAT: a user-friendly web application for data analysis using shinydashboard package in R
Rizal Bakri;
Bagus Sartono;
Hazan Azhari Zainuddin;
Laode Ahmad Sabil
TELKOMNIKA (Telecommunication Computing Electronics and Control) Vol 18, No 4: August 2020
Publisher : Universitas Ahmad Dahlan
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.12928/telkomnika.v18i4.14182
SWANSTAT is a user-friendly web application and free license that developed from the R programming language using shinydashboard Package. This research aims to create SWANSTAT was to streamline the routine workflow of data analysis so that users who are unfamiliar with R can perform the analysis interactively in a web browser with a cloud computing using a shiny server. The software development method used in this study is the SDLC with the waterfall model. The result of this research is the SWANSTAT software was developed using R by combining various packages and can be accessed online through various types of browsers on http://apps.swanstatistics.com. Besides, SWANSTAT consist of various features including the best visualization, the basis of statistical methods, help documents and tutorials. This research will continuously develop this application by enriching the latest statistical method, as well as improving the quality of features for data science needs.
PENGENALAN ALGORITMA GENETIK UNTUK PEMILIHAN PEUBAH PENJELAS DALAM MODEL REGRESI MENGGUNAKAN SAS/IML
Bagus Sartono
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 15 No. 2 (2010)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (269.334 KB)
Genetic algorithm has been a popular alternative in the various fields of optimization problem. This paper describes some basic ideas of this algorithm and its application for selecting significant variables in the regression analysis. Simple SAS/IML commands are presented in order to emphasize how the algorithm works. It is also available to do some modification in some parts of those commands.
METODE POHON GABUNGAN: SOLUSI PILIHAN UNTUK MENGATASI KELEMAHAN POHON REGRESI DAN KLASIFIKASI TUNGGAL
Bagus Sartono;
Utami Dyah Syafitri
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 15 No. 1 (2010)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (282.023 KB)
Classification and regression tree has been a widely used tool in various applied fields due to its capability to give excellent predictive analysis. Later on, ensemble tree appeared to enhance simple tree analysis and deals with some of the weakness found in simple techniques. The ensemble tree basically combines predictions values of many simple trees into a single prediction value. This paper is intended as an introductory article to give a brief overview of the available ensemble tree methods which might be found in detail in a variety of reading materials.
PENGGUNAAN ALGORITMA SIMULATED ANNEALING UNTUK MENYELESAIKAN TEKA-TEKI BINARY DAN SUDOKU ( Solving Binary and Sudoku Puzzles with a Simulated Annealing Algorithm )
Bagus Sartono
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 16 No. 2 (2011)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (257.631 KB)
Binary and Sudoku puzzles could be seen as optimization problems by using a score of rules violation as the objective function which is minimized. The simulated annealing algorithm is a good alternative to solve the puzzles. This paper describes the approach which implements the algorithm and presents the SAS/IML program of it. Empirical trials show that the approach works well to find the solution of the puzzles in a satisfying run time. Keywords : meta-heuristic, simulated annealing
TINJAUAN EMPIRIK TERHADAP DUGAAN GALAT BAKU NILAI TENGAH YANG DIHASILKAN PROC SURVEYMEANS
Bagus Sartono;
. Indahwati;
Wahyudi Setyo
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 11 No. 1 (2006)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (71.212 KB)
Penarikan contoh yang semakin kompleks berimplikasi pada proses perhitungan galat baku dugaan parameter semakin rumit. Kesulitan menentukan galat baku ini sering menyebabkan para analis dan peneliti menggunakan formula yang didasarkan pada teknik penarikan contoh acak sederhana. SAS menyediakan PROC SURVEYMEANS yang menghasilkan galat baku dengan formula yang disesuaikan dengan penarikan contohnya. Penelitian ini menunjukkan secara empiris bahwa galat baku dugaan parameter yang dihasilkan oleh PROC SURVEYMEANS memiliki tingkat akurasi yang baik. Indikasi ini ditunjukkan oleh selang kepercayaan yang tidak memuat nilai parameter sebenarnya mendekati tingkat kesalahan (a) yang digunakan.
PENGGUNAAN GENERALIZED F TEST PADA ANALISIS RAGAM SATU ARAH DENGAN RAGAM TIDAK HOMOGEN
Bagus . Sartono;
Farit M. Afendi
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 11 No. 2 (2006)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (132.957 KB)
Analisis ragam dengan ragam galat yang tidak homogen memerlukan penanganan yang khusus dalam penyelesaiannya. Hal yang umum dilakukan adalah dengan mentransformasi data. Melalui transformasi data diharapkan kehomogenanan ragam akan terpenuhi sehingga proses pengujian dapat mendekati kesahihan. Namun, tidak mudah memperoleh transformasi yang menyebabkan asumsi kehomogenan ragam terpenuhi. Untuk mengatasi masalah ini, dapat digunakan pendekatan yang disebut dengan prosedur generalized F test. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan generalized F test pada analisis ragam satu arah dengan ragam tidak homogen. Tulisan ini menyajikan penerapan uji tersebut pada data hasil percobaan mengenai pertanian dalam bidang hortikultura hibrida melon. Berdasarkan tampilan visual dengan menggunakan diagram kotak garis, hasil respon dari kelima perlakuan yang diujicobakan memiliki kecenderungan berbeda. Namun perhitungan nilai p pada analisis ragam uji F konvensional didapat sebesar 0.117, hal ini disebabkan karena asumsi kehomogenan ragam tidak terpenuhi. Perolehan nilai p pada prosedur generalized F test didapat sebesar 0.0074. Kesimpulan yang diperoleh pada prosedur generalized F test sesuai dengan tampilan visual dari diagram kotak garis. Kata Kunci: ragam tidak homogen, ANOVA, generalized F test
KLASIFIKASI RANCANGAN FAKTORIAL PECAHAN JENUH TIGA TARAF DALAM 27 RUN
Bagus Sartono
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 13 No. 1 (2008)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (253.863 KB)
Tulisan ini memberikan klasifikasi terhadap gugus rancangan jenuh tiga faktor OA(27, 313) yang berguna dalam penentuan rancangan terbaik untuk diterapkan. Kriteria A3 dan A4 tidak dapat digunakan karena memiliki nilai yang sama untuk seluruh array. Dengan mengasumsikan hanya ada tiga faktor yang aktif, kriteria projection aberration menggunakan vektor A3(3) mengkelaskan 68 OA yang non-isomorphic ke dalam 54 kelas. Dua array terbaik menurut kriteria ini ditampilkan sebagai rujukan untuk digunakan.Kata kunci: rancangan jenuh, orthogonal array, klasifikasi, projection aberration
PEMBANGKITAN BILANGAN ACAK UNTUK SIMULASI MONTE CARLO NON-PARAMETRIK
Bagusi Sartono
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 10 No. 2 (2005)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
Full PDF (136.136 KB)
Metode simulasi Monte Carlo banyak digunakan oleh para analis, misalnya oleh mereka yang menduga nilai resiko dari suatu portfolio bank. Penggunaan simulasi Monte Carlo seringkali terkendala keterbatasan pengetahuan mengenai bentuk sebaran data. Penentuan sebaran dengan didahului pengujian sebaran memiliki kelemahan dalam hal menentukan sebaran yang paling sesuai. Kernel merupakan metode non-parametrik untuk menduga bentuk sebaran yang tidak tergantung pada parameter tertentu. Tulisan ini memberikan usulan algoritma pembangkitan bilangan acak berdasarkan bentuk fungsi kepekatan yang diduga dengan metode kernel menggunaan teknik tabel look-up. Penentuan banyaknya grid pada pembentukan tabel look-up diperkirakan mempengaruhi hasil bangkitan data. Kata kunci: simulasi Monte Carlo, metode kernel, tabel look-up
PENGKLASIFIKASIAN KOLEKTIBILITAS NASABAH KREDIT MENGGUNAKAN METODE SIMPLE NAÏVE BAYESIAN CLASSIFIER
Bagus Sartono
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 12 No. 2 (2007)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
Dalam banyak kesempatan, penyusunan model skoring untuk memprediksi klasifikasi calon nasabah dilakukan menggunakan model regresi logistik dan beberapa model lain. Proses pengklasifikasian dapat juga dilakukan dengan menerapkan simple naive Bayesian classifier. Meskipun menggunakan asumsi yang secara umum dilanggar oleh data dan proses komputasi yang jauh lebih sederhana, teknik ini mampu menghasilkan akurasi dugaan yang tidak mengecewakan. Paper ini memberikan ilustrasi penggunaan simple naive bayesian classifier pada kasus prediksi klasifikasi status kolektibilitas calon nasabah dan membandingkannya dengan model regresi logistik dan generalized additive model. Kata kunci: simple naive Bayesian classifier