Garuda - Garba Rujukan Digital

Estimasi Parameter Distribusi Eksponensial yang Dipangkatkan dan Distribusi Campuran Eksponensial untuk Data Masa Hidup Imas Sukarsih; Asep Solih Awalluddin; Elis Ratna Wulan
KUBIK Vol 1, No 1 (2015): KUBIK : Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v1i1.320

Tulisan ini membahas tentang estimasi parameter distribusi eksponensial yang dipangkatkan dan distribusi campuran eksponensial. Distribusi eksponensial yang dipangkatkan merupakan perluasan dari distribusi eksponensial standar yang fungsinya diambil dari fungsi distribusi kumulatif yang kemudian dipangkatkan. Distribusi lainnya adalah distribusi campuran eksponensial, distribusi campuran eksponensial merupakan kombinasi linier dari dua atau lebih distribusi eksponensial standar yang bobot dan parameternya berbeda. Estimasi parameter dari distribusi eksponensial yang dipangkatkan dan distribusi campuran eksponensial secara analitis diturunkan melalui metode maksimum likelihood, sehingga diperoleh hasil estimasi untuk masing-masing parameter kedua distribusi tersebut. Estimasi distribusi eksponensial yang dipangkatkan pada data masa hidup pendingin pesawat dilakukan dengan menggunakan metode Newton Raphson. Dari hasil estimasi tersebut selanjutnya dilakukan analisis keandalan untuk data masa hidup.

Estimasi Parameter pada Fungsi Produksi Cobb-Douglas Non-Linier Menggunakan Metode Least Square Ahfazh Fauzy Nurunnajib; Elis Ratna Wulan; Asep Solih Awalluddin
KUBIK Vol 1, No 1 (2015): KUBIK : Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v1i1.321

Industri Manufaktur merupakan salah satu sektor yang memiliki pengaruh terhadap perekonomian nasional. Membaiknya situasi ekonomi akan diikuti perbaikan sektor manufaktur, begitupula sebaliknya. Oleh karena itu, suatu industri perlu memilih kombinasi yang optimal dari input yang digunakan, yaitu kombinasi yang memungkinkan untuk menghasilkan tingkat output yang diinginkan. Model yang digunakan adalah fungsi produksi Cobb-Douglas. Fungsi produksi Cobb-Douglas adalah salah satu fungsi produksi yang menunjukkan hubungan antara tingkat output dan tingkat (kombinasi) input yang digunakan. Metode estimasi yang digunakan adalah least square estimation dengan penyelesaian menggunakan iterasi Newton Raphson. Fungsi produksi Cobb-Douglas ini diaplikasikan pada lima industri manufaktur terpilih di Sumatera Barat. Dari hasil penelitian diperoleh return to scale dari industri karet dan barang dari plastik adalah 0,8424 dan return to scale dari industri makanan dan minuman adalah 0,8496 yang mana kedua industri tersebut masing-masing menghasilkan RTS < 1. Sedangkan return to scale dari industri penerbitan dan percetakan adalah 1,0460, return to scale dari industri tekstil adalah 1,0018, dan return to scale dari industri galian bukan logam adalah 1,3384. Dari ketiga industri tersebut masing-masing menghasilkan RTS > 1.

Model Regresi Data Panel Terbaik untuk Faktor Penentu Laba Neto Perusahaan Asuransi Umum Syariah di Indonesia Delia Fatharani Durrah; Rini Cahyandari; Asep Solih Awalluddin
KUBIK Vol 5, No 1 (2020): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v5i1.8488

Data panel merupakan gabungan antara data cross section dengan data time series. Model regresi data panel terbaik pada penelitian ini adalah Random Effect Model (REM). Faktor penentu laba neto perusahaan asuransi umum syariah di Indonesia menunjukkan bahwa biaya klaim, hasil underwriting, dan pendapatan premi neto mempengaruhi laba neto perusahaan asuransi umum syariah di Indonesia selama periode pengamatan tahun 2014-2017.

Uji Optimalitas Menggunakan Metode Stepping Stone untuk Solusi Layak Awal dengan Metode Direct Sum dan New Heuristic Method Aisyah Zahro; Elis Ratna Wulan; Asep Solih Awalluddin
Jurnal EurekaMatika Vol 10, No 1 (2022): Jurnal Eurekamatika
Publisher : Universitas Pendidikan Indonesia (UPI)

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.17509/jem.v10i1.45492

This research discusses solving the transportation problem of minimization cases using the Direct Sum Method and New Heuristic Method on balanced and unbalanced data to determine an initial feasible solution, which is then tested for its optimality using the Stepping Stone Method. The stages of the Direct Sum Method, then, the largest direct amount cost is selected. Next, the lowest cell and allocate the minimum demand or supply are selected, then the lowest cell is selected again until all demand and supply are met. While the New Heuristic Method stages followed by selecting the lowest cell, and the minimum demand or supply is allocated, then the lowest cell is re-selected until all demand and supply are met. Based on the analysis with the Stepping Stone Method, the Direct Sum Method has more optimal results and has a slight change in allocation compared to the New Heuristic Method.Keywords: Direct Sum Method, Linear Programming, New Heuristic Method, Operations Research, Stepping Stone Method, Transportation Problem. AbstrakPenelitian ini membahas tentang penyelesaian masalah transportasi kasus minimasi dengan metode Direct Sum dan New Heuristic Method pada data seimbang dan tidak seimbang untuk menentukan solusi layak awal, yang kemudian diuji optimalitasnya dengan metode Stepping Stone. Untuk tahapan penyelesaian menggunakan metode Direct Sum, kemudian dipilih biaya jumlah langsung terbesar. Selanjutnya, dipilih sel terendah dan dialokasikan permintaan atau persediaan seminimum mungkin, kemudian pilih kembali sel terendah sampai permintaan dan persediaan terpenuhi semua. Sedangkan tahapan penyelesaian menggunakan New Heuristic Method. Selanjutnya dipilih sel terendah dan dialokasikan permintaan atau persediaan seminimum mungkin, kemudian dipilih kembali sel terendah sampai permintaan dan persediaan terpenuhi semua. Berdasarkan analisis yang telah dilakukan pengujian optimalitas dengan metode Stepping Stone, metode Direct Sum memiliki hasil yang lebih optimal dan memiliki perubahan alokasi yang sedikit dibandingkan New Heuristic Method.

Aplikasi Model Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) pada Data Jumlah TKI Jawa Barat dengan Pemilihan Lokasi Berdasarkan Klaster DBSCAN Herlin Dewi Karlina; Rini Cahyandari; Asep Solih Awalluddin
Jurnal Matematika Integratif Vol 10, No 1: April, 2014
Publisher : Department of Matematics, Universitas Padjadjaran

Menurut data BNP2TKI Indonesia, Jawa Barat tercatat sebagai provinsi yang paling banyak menempatkan warganya bekerja ke luar negeri dengan fungsi pekerjaan didominasi sebagai sektor pekerjarumah tangga. Karena itu, pemodelan jumlah TKI tiap kota/kabupaten wilayah Jawa Barat perlu dibuat sebagai pertimbangan untuk mengatasi permasalahan TKI dalam perencanaan penciptaan lapangan kerja bagi masyarakat. Model statistika yang digunakan adalah Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) yang merupakan perluasan model STAR yang mampu mempertimbangkan faktor lokasi dan waktu secara simultan, sehingga model yang dihasilkan akan meningkatkan tingkat akurasi dalam meramalkan jumlah TKI Jawa Barat pada masa mendatang. Pemilihan lokasi kabupaten wilayah Jawa Barat berdasarkan analisis klaster Density Based on Spatial Clustering with Noise (DBSCAN), yaitu pembentukan klaster berdasarkan pada koneksi dan fungsi densitas. Pada penelitian ini diperoleh 3 klaster wilayah, yaitu: klaster 1 sebanyak 13 lokasi, klaster 2 sebanyak 3 lokasi, dan klaster 3 ada 1 lokasi. Matriks bobot lokasi yang digunakan adalah matriks dengan bobot biner, bobot seragam, dan bobot korelasi silang. Identifikasi model menggunakan STACF dan STPACF menunjukkan model yang sesuai dengan data adalah model GSTAR(10) dan GSTAR(11) dengan matriks bobot biner dan korelasi silang. Estimasi parameter menggunakan metode Odinary Least Square (OLS) memberikan model terbaik adalah model GSTAR(10) yang memiliki nilai Root Mean Squared Error (RMSE)terkecil dengan nilai RMSE sebesar 21,4651.

Estimasi Parameter Distribusi Campuran BiWeibull Awalluddin, Asep Solih
KUBIK Vol 3, No 2 (2018): KUBIK : Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v3i2.4113

Salah satu pendekatan distribusi yang banyak digunakan dalam analsis data statistik adalah Distribusi Weibull. Pendekatan distribusi Weibull tunggal untuk populasi yang didalamnya terdapat beberapa sub populasi kurang baik digunakan, karena adanya perbedaan karakteristik data antar sub populasi tersebut, sehingga memungkinkan memiliki parameter yang berbeda. Distribusi campuran (mixture distribution) diharapkan dapat mencadi solusi pendekatan bentuk distribusi dengan kondisi data berasal dari beberapa sub populasi. Sebagai contoh distribusi usia atau masa pengobatan (sampai mati) pasien kanker atau Aids, dengan sub populasi adalah ras atau kelompok usia. Tulisan ini membahas distribusi campuran Weibull, khususnya model distribusi campuran biWeibull yang akan digunakan dalam studi kasus data yang terdiri dari dua sub populasi. Metode estimasi parameter model yang digunakan Tahapan estimasi parameter model diuraikan dalam tulisan ini. Di lapangan, masalah yang timbul selanjutnya adalah bagaimana menaksir ketiga parameter model tersebut jika data ada di tangan. Dalam tulisan ini algoritma yang digunakan untuk menaksir parameter di atas adalah algoritma EM (Expectation Maximization). Studi kasus sebagai penerapan algoritma dilakukan untuk kasus pendekatan distribusi campuran biWeibull.

Penerapan Hukum Mortalita Gompertz untuk Perhitungan Dana Tabarru’ dengan Metode Cost of Insurance Hidayat, Fauziah Noor; Cahyandari, Rini; Awalluddin, Asep Solih
KUBIK Vol 4, No 1 (2019): KUBIK : Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v4i1.5676

Berdasarkan cara pengelolaan dananya, asuransi syari’ah dibedakan menjadi dua, asuransi dengan unsur tabungan dan asuransi tanpa unsur tabungan. Didalam asuransi tanpa unsur tabungan, dana yang diberikan oleh peserta asuransi akan dimasukkan ke dalam satu rekening saja, yaitu rekening tabarru’. Sehingga adanya ketidakjelasan dalam presentase dana tabarru’. Cost of Insurance merupakan metode yang digunakan dalam perhitungan dana tabarru’ yang terdiri dari beberapa komponen yaitu: tabel mortalita yang digunakan, asumsi hasil investasi (i) dan asumsi biaya pengelolaan ( ). Didalam penelitian ini dilakukan perhitungan tabel mortalita dengan Hukum Gompertz yang memperhitungan risiko karena faktor usia, didalam perhitungannya dibutuhkan data acak usia yang berdistribusi Gompertz. Tabel mortalita dengan Hukum Gompertz ini yang akan digunakan untuk perhitungan dana tabarru’. Penulis menggunakan ilustrasi dengan usia peserta 41 tahun, tingkat investasi sebesar 5%, dan biaya pengelolaan sebesar 30%. Didapatkan dana tabarru’ dengan menggunakan metode Cost of Insurance sebesar Rp. 156.762/bulan.

Peramalan Menggunakan Model Holt-Winters Exponential Smoothing Multiplikatif dengan Optimasi Parameter Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) Martina, Annisa; Dewi, Apianti Setia; Awalluddin, Asep Solih
KUBIK Vol 9, No 2 (2024): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v9i2.31368

Peramalan merupakan suatu metode yang digunakan untuk memprediksi kejadian di masa yang akan datang berdasarkan pada sekumpulan data historis. Adanya pola trend dan musiman multiplikatif pada suatu data memerlukan metode peramalan yang sesuai agar peramalan yang dilakukan dapat memberikan hasil yang baik. Model Holt-Winters Exponential Smoothing Multiplikatif merupakan salah satu yang dapat mengatasi data dengan pola tersebut. Pada Holt-Winters Exponential Smoothing Multiplikatif terdapat nilai parameter pemulusan yang biasanya diperoleh dengan menggunakan trial and error. Namun, metode trial and error dirasa kurang efektif karena akan ada banyak kombinasi parameter pemulusan yang mungkin memberikan hasil peramalan optimal. Oleh karena itu, metode Particle Swarm Optimization digunakan untuk mengoptimasi parameter pemulusan Holt-Winters Exponential Smoothing Multiplikatif dengan nilai MAPE sebagai nilai akurasi peramalan. Dari hasil simulasi yang dilakukan diperoleh bahwa metode Particle Swarm Optimization memiliki kinerja yang baik dalam memperoleh nilai parameter pemulusan Holt-Winters Exponential Smoothing Multiplikatif dalam meramalkan data jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia.

Panel Data Analysis of Two Level Mixed Linear Models for Factors Affecting The Health Index in West Java Awalluddin, Asep Solih; Khumaeroh, Mia Siti; Amalia, H.; Wahyuni, Inge
KUBIK Vol 9, No 1 (2024): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v9i1.31369

The purpose of this study is to construct a multilevel mixed linear model for panel data by estimating parameters and testing the hypothesis of fit of the model with case studies in determining the prediction of the health index for the marginal and conditional models on the factors that influence the prediction of the health index in West Java for 2016 data. -2021, with time (year) and region (district and city) variables as factors involved in the model. Multilevel mixed linear model is the development of a mixed linear model that can be used to analyze correlated panel data. Parameter estimation uses the Maximum Likelihood (ML) method to estimate fixed effect parameters and Restricted Maximum Likelihood (REML) to estimate covariance parameters. The results obtained by the health index prediction model in West Java, both for the marginal and conditional prediction models and goodness of fit model.

Peramalan Menggunakan Model Holt-Winters Exponential Smoothing Multiplikatif dengan Optimasi Parameter Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO) Martina, Annisa; Dewi, Apianti Setia; Awalluddin, Asep Solih
KUBIK Vol 9, No 2 (2024): KUBIK: Jurnal Publikasi Ilmiah Matematika
Publisher : Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Teknologi, UIN Sunan Gunung Djati Bandung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15575/kubik.v9i2.31368

Peramalan merupakan suatu metode yang digunakan untuk memprediksi kejadian di masa yang akan datang berdasarkan pada sekumpulan data historis. Adanya pola trend dan musiman multiplikatif pada suatu data memerlukan metode peramalan yang sesuai agar peramalan yang dilakukan dapat memberikan hasil yang baik. Model Holt-Winters Exponential Smoothing Multiplikatif merupakan salah satu yang dapat mengatasi data dengan pola tersebut. Pada Holt-Winters Exponential Smoothing Multiplikatif terdapat nilai parameter pemulusan yang biasanya diperoleh dengan menggunakan trial and error. Namun, metode trial and error dirasa kurang efektif karena akan ada banyak kombinasi parameter pemulusan yang mungkin memberikan hasil peramalan optimal. Oleh karena itu, metode Particle Swarm Optimization digunakan untuk mengoptimasi parameter pemulusan Holt-Winters Exponential Smoothing Multiplikatif dengan nilai MAPE sebagai nilai akurasi peramalan. Dari hasil simulasi yang dilakukan diperoleh bahwa metode Particle Swarm Optimization memiliki kinerja yang baik dalam memperoleh nilai parameter pemulusan Holt-Winters Exponential Smoothing Multiplikatif dalam meramalkan data jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia.

Title

Found 24 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 24 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 24 Documents
Search