Claim Missing Document
Check
Articles

ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI RAYLEIGH PADA SAMPEL TERSENSOR TIPE II Hapsah, Siti; Somayasa, Wayan; Muhtar, Norma
Bakti Cendekia Vol. 2 No. 1 (2025): JANUARI - JUNI
Publisher : Ikatan Cendekiawan Hindu Indonesia Regional Sulawesi Tenggara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Analisis data uji hidup adalah metode statistik yang digunakan untuk mempelajari waktu hingga terjadinya suatu peristiwa, seperti kematian atau kegagalan. Data yang dijelaskan sering kali berupa data tersensor di mana informasi mengenai waktu suatu kejadian tidak sepenuhnya tersedia. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengestimasi parameter distribusi Rayleigh pada sampel tersensor tipe II menggunakan metode likelihood maksimum. Dalam melakukan estimasi interval kepercayaan dilakukan dengan melakukan transformasi variabel distribusi Rayleigh dengan parameter (λ) dibawah kasus tersensor tipe II menjadi variabel distribusi eksponensial dengan parameter (λ^2) yang saling bebas. Pada penerapannya terhadap sampel pengamatan 24 mesin pengemas diperoleh nilai duga parameter λ^2=297.7565 sehingga nilai duga untuk λ=17.25562.
The Effect Of Tem-Umw Ultraviolet Sterilization Box Radiation On Paper Money Bacteria : Paper Money Bacteria Sutiari, Desak Ketut; Abidin, Muhammad; Somayasa, Wayan; Hamrin, La Ode
INDONESIAN JOURNAL OF HEALTH SCIENCES RESEARCH AND DEVELOPMENT (IJHSRD) Vol. 6 No. 1 (2024): INDONESIAN JOURNAL OF HEALTH SCIENCES RESEARCH AND DEVELOPMENT
Publisher : STIKes Mandala Waluya Kendari

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.36566/ijhsrd/Vol6.Iss1/197

Abstract

Background: TEM-UMW UVC sterilization cabinets have been designed using door safety systems and timers. Door security systems are designed to avoid exposure to UVC rays in users.  Sterilization is carried out to improve the quality of public health and ensure the cleanliness of an object. Sterilization using exposure to UVC light can decide the survival of micrinorganisms or bacteria. This causes UVC light to be widely used as a sterilizer for non-living objects.  This study was conducted to determine the effectiveness of UVC exposure time to bacterial colonies on banknotes. Exposure is done by making one sample as a cocontroller. Methods: This study banknotes are illuminated at intervals of 0, up to 30 minutes using a sterilization cabinet. The number of bacteria on the banknote is calculated by the bacterial culture method and then analyzed using a counter colony. Results: Based on the results of the analysis of known samples without exposure to light, the number of bacteria was about 250 colonies when the first minute of exposure bacteria was reduced to 38 colonies. The number of colonies on banknotes is constantly reduced if the length of exposure is increased. By the 30th minute the number of colonies becomes 6 Conclusions: The results shown Exposure using UVC through strilization cabinets can kill bacteria on banknotes. The optimal exposure time of UVC rays affecting the number of bacterial colonies on the Rp. 2000 banknote is 25 -30 minutes.
ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI GAMMA PADA DATA TERSENSOR TIPE II PROGRESIF MENGGUNAKAN METODE LIKELIHOOD MAKSIMUM Sardiani, Rita; Somayasa, Wayan; La Gubu
Bakti Cendekia Vol. 1 No. 2 (2024): BAKTI CENDEKIA
Publisher : Ikatan Cendekiawan Hindu Indonesia Regional Sulawesi Tenggara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Analisis uji hidup adalah suatu alat yang digunakan untuk mengetahui estimasi lamanya waktu yang dibutuhkan oleh suatu individu atau unit agar dapat bertahan hidup. Penelitian analisis uji hidup menghasilkan informasi atau data berupa waktu hidup. Hal yang membedakan analisis uji hidup dengan analisis data yang lain adalah penggunaan data yang bersifat tersensor yaitu data yang diobservasi hingga objek yang diamati mengalami kejadian tertentu berupa kematian atau kegagalan. Tujuan penelitian ini adalah untuk menentukan estimasi parameter distribusi gamma pada data tersensor tipe II progresif menggunakan metode likelihood maksimum. Estimasi parameter distribusi gamma dilakukan dengan menggunakan metode likelihood maksimum dan didapatkan bentuk penyelesaian berbentuk implisit, sehingga diperlukan pendekatan numerik yaitu dengan metode Newton-Rapshon untuk melakukan aproksimasi terhadap solusinya. Hasil estimasi yang diperoleh dengan menggunakan bantuan softwere R dan didapatkan waktu hidup cairan isolasi elektroda pada data tersensor tipe II progresif yaitu 2,966 dan 1,3889.
TEOREMA LIMIT PUSAT MULTIVARIATE DAN APLIKASINYA PADA INFERENSI VEKTOR MEAN POPULASI MULTIVARIATE Tongku, Reisaldy Fathi Jafar; Somayasa, Wayan; Alfian
Bakti Cendekia Vol. 1 No. 2 (2024): BAKTI CENDEKIA
Publisher : Ikatan Cendekiawan Hindu Indonesia Regional Sulawesi Tenggara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Statistika multivariat adalah cabang ilmu statistika yang mempelajari analisis data yang melibatkan lebih dari satu variabel. Dalam statistika multivariat, fungsi distribusi sering digunakan untuk menggambarkan bagaimana variabel acak multivariat itu tersebar, salah satu distribusi yang sering digunakan adalah distribusi normal multivariat. Teorema limit pusat multivariat memiliki hubungan yang sangat erat dengan distribusi normal multivariat dimana teorema limit pusat menyatakan bahwa apabila terdapat sejumlah sampel acak dari vektor variabel acak multivariat dari populasi apa pun, dimana masing-masing sampel memiliki jumlah observasi yang cukup besar, maka distribusi rata-rata dari populasi tersebut dapat dihampiri menggunakan distribusi normal multivariat. Namun pada kenyataannya teorema limit pusat memiliki kendala dalam pembuktian secara matematis yang terbilang cukup sulit. Tujuan penelitian ini adalah untuk memberikan solusi untuk mempermudah pemahaman teorema limit pusat multivariat dengan menggunakan metode inferensi yang kemudian akan digunakan dalam pengaplikasian teorema limit pusat multivariat pada inferensi vektor parameter.
PREDIKSI NILAI EKSPOR MIGAS DI INDONESIA MENGGUNAKAN RANTAI MARKOV (STUDI KASUS NILAI EKSPOR MIGAS INDONESIA PERIODE 1997-2021) Harnawati; Somayasa, Wayan; Alfian
Bakti Cendekia Vol. 1 No. 2 (2024): BAKTI CENDEKIA
Publisher : Ikatan Cendekiawan Hindu Indonesia Regional Sulawesi Tenggara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Ekspor merupakan elemen penting dalam perdagangan internasional, dengan pengaruh signifikan terhadap perkembangan ekonomi suatu negara. Dalam konteks ekspor migas di Indonesia, data menunjukkan sifat stokastik yang fluktuatif dan dipengaruhi oleh berbagai faktor eksternal seperti harga minyak global, permintaan internasional, dan kondisi geopolitik. Oleh karena itu, analisis rantai Markov digunakan untuk memprediksi pergerakan ekspor migas. Pengkategorian keadaan ekspor migas di Indonesia yaitu keadaan 1 (naik drastis) dengan interval 165,64762 ≤ x ≤ 759,00000, keadaan 2 (naik) dengan interval 0,00000 ≤ x < 165,64762, keadaan 3 (turun) dengan interval -161,21711 ≤ x < 0,00000 , dan keadaan 4 (turun drastis) dengan interval -903,40000 ≤ x < -161,21711. Proses Markov ini menunjukkan bahwa ekspor migas Indonesia diprediksi mencapai keadaan steady state pada periode ke-10, dengan kemungkinan 17,11% untuk mengalami kenaikan drastis, 32,21% untuk kenaikan normal, 32,89% untuk penurunan normal, dan 17,79% untuk penurunan drastis. Prediksi ini mengindikasikan bahwa pada tahun-tahun mendatang, nilai ekspor migas di Indonesia cenderung mengalami fluktuasi signifikan, baik dalam bentuk kenaikan maupun penurunan, dengan distribusi probabilitas yang telah diidentifikasi.
INFERENSI ASIMTOTIK MODEL REGRESI LINEAR UMUM Mulia Kasih, Rachmi Dwi; Somayasa, Wayan; Arman
Bakti Cendekia Vol. 1 No. 2 (2024): BAKTI CENDEKIA
Publisher : Ikatan Cendekiawan Hindu Indonesia Regional Sulawesi Tenggara

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Model regresi linear umum adalah model yang berbentuk fungsi yang memetakan satu atau lebih variabel prediktor (x_0,x_1…,x_p) ke satu variabel respon (y) yang berbentuk y=f(x_0,x_1…,x_p )+ε, dimana fadalah fungsi regresi yang tidak diketahui dan ε adalah variabel kesalahan yang bersifat acak. Dalam fungsi regresi, terdapat parameter-parameter yang tidak diketahui yang umumnya diestimasi dengan metode kuadrat terkecil. Melalui proses tersebut diperoleh model estimasi yang dapat digunakan untuk memprediksi variabel respon yang belum diamati. Sebelum digunakan sebagai alat prediksi, perlu dilakukan pengecekan apakah prediktor-prediktor yang terlibat berpengaruh signifikan terhadap respon. Permasalahan ini secara statistik dapat diselesaikan dengan metode inferensi statistik seperti uji hipotesis dan interval kepercayaan. Untuk melakukan inferensi, diperlukan distribusi sampling dari penduga kuadrat terkecil. Distribusi ini biasanya diturunkan dibawah asumsi bahwa y mengikuti distribusi normal. Namun, asumsi tersebut sering tidak tercapai dalam aplikasi nyata. Sehingga statistik yang diturunkan tidak bisa digunakan untuk inferensi. Dalam kondisi ini, metode asimtotik dapat menjadi solusi karena tidak memerlukan asumsi bahwa y harus mengikuti distribusi tertentu. Tujuan dari penelitian ini adalah menentukan distribusi limit dari penduga kuadrat terkecil yang dapat digunakan sebagai alat untuk melakukan inferensi terhadap parameter model regresi linear umum.