cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Aceng Komarudin Mutaqin
Contact Email
aceng.k.mutaqin@gmail.com
Phone
+628179289987
Journal Mail Official
jstat.unisba@gmail.com
Editorial Address
Jl. Ranggagading No. 8 Bandung 40116
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
Statistika
Published by Universitas Islam Bandung
ISSN : 14115891     EISSN : 25992538     DOI : https://doi.org/10.29313/jstat.v19i2.4898
Core Subject : Economy, Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics
STATISTIKA published by Bandung Islamic University as pouring media and discussion of scientific papers in the field of statistical science and its applications, both in the form of research results, discussion of theory, methodology, computing, and review books.
Arjuna Subject : Matematika - Statistik dan Probabilitas
Articles 43 Documents
 1   2   3   4   5 
Search results for , issue "Vol 3, No 1 (2003)" : 43 Documents clear
PEMODELAN COMPETETING RISK DENGAN DISTRIBUSI EKSPONENSIAL YANG SALING BEBAS Abdul Kudus; Noor Akma Ibrahim; Isa Daud; Mohd. Rizam Abu Bakar
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 3, No 1 (2003)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v3i1.512

Abstract

Dalam makalah ini dibahas pemodelan competing risk untuk dua penyebab kegagalan. Dua variabel competing risktersebut diasumsiskan berdistribusi Eksponensial saling bebas satu sama lain. Selain pemodelan dengan distribusi eksponensialdisini juga dilakukan pemodelan dengan distribusi eksponensial campuran. Pada bagian akhir ditunjukan metode penaksirkemungkinan maksimum untuk mendapatkan taksiran parameternya.
ANALISA DATA PEMILU 2000 Septiadi Padmadisastra
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 3, No 1 (2003)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v3i1.557

Abstract

Sejumlah masalah mengenai pemilihan partai dalam PEMILU 2000 dibahas dalam penelitian ini. Solusi untukmasalah-masalah: berapa banyak partai yang memperoleh suara, berapa suara dalam masing-masing partai dan konfigurasibanyak partai yang mendapatkan sejumlah tertentu suaru dari r suara ynag diperebutkan, diperoleh dengan anggapan bahwapemilihan partai oleh pemilih bersifat random.
PERBANDINGAN ANTARA METODE ARIMA BOX-JENKINS DAN NEURAL NETWORKS UNTUK PERAMALAN DATA SIKLUS FREKUANSI FLARE Mochammad Arbi Hadiyat; Suhartono Suhartono
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 3, No 1 (2003)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v3i1.538

Abstract

Penggunaan flare merupakan bentuk sktivitas lain dari matahari yang mempunyai panjang siklus yang sama dengansiklus sunspot, yaitu 11 tahun. Penelitian berkaitan dengan bilangan sunspot sudah banyak dilakukan, antara lain dimulai olehYule (1927). Morn (1954) memodelkan data tahunanbilangan sunspot dan mula-mula mendapatkan model AR(2) yangselanjutnya dikembangkan dalam bentuk AR(5) sebagai model linier yangbterbaik (Box dkk, 1994). Dalam perkembangannya,fenomena bilangan sunspot diduga mempunyai pola yang nonlinier (morris 1977). Hal ini didukung oleh Subba Rao dan DaSilva (1992) yang menggunakan model time series bilinier BL(p,0,p,l) untuk mendapatkan ramalan bilangan sunspot.Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menerapkan metode Neural Network (NN) sebagai model time series nonlinier pada datafrekuensi flare bulanan, dan membandingkan hasilnya dengan model ARIMA Box-Jenkins sebagai model time series linier. Hasilidentifikasi menunjukan bahwa data frekuensi flare bulanan ini memounyai pola musiman dengan panjang siklus 132 bulan(analoh dengan 11 tahun). Pendekatan NN untuk data ini menghasilkan arsitektur optimal untuk peramalan adalahNN([1;2;131;133], 2). Sedangkan hasil pemodelan ARIMA untuk data ini secara lengkap dapat dilihat pada widodo (2002) .secara khusus, hasil perbandingan ketepatan ramalan menunjukan bahwa pendekatan NN dapat memberikan nilai ramalan yanglebih baik dibanding pendekatan ARIMA. Hal ini secara umum mendukung hasil-hasil penelitian sebelumnya yang menyatakanbahwa fenomena yang berkaitan dengan data sunspot, dalam hal ini adalah data frekuensi flare, cenderung mempunyai pola yangnonlinier
PEMBUATAN KONTUR PEMETAAN FREKUENSI KRITIS LAPISAN F2 DI ATAS AREA KTI DAN KTAI Habirun Habirun; Sity Rachmyany; Iyus E.R.
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 3, No 1 (2003)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v3i1.529

Abstract

Peta frekuansi kritis lapisan F2 ionosfer merupakan peta (model) karakteristik lapisan regional maupun area terbatas,sehingga dapat diimplementasikan secara praktis dalam komunikasi radio. Makalah ini membahas model analitis sebagaibasispembuatan peta. Model analisis tersebut dibangun berdasarkan pola penyebaran data frekuensi kritis lapisan F2 dari stasiunpengamat dirgantara LAPAN Manado, Biak, dan Kupang. Taksiran-taksiran model mengacu pada pola variasi karakteristikfrekuensi kritis foF2 lapisan ionosfer pada area terbatas terutama yang meliputi Kawasan Timur Indonesia (KTI) dan Kawasantengah Indonesia (Ktal).
OPTIMUM DESIGN PADA PERANCANGAN PERCOBAAN MIXTURE Bagus Sartono; Aunuddin Aunuddin; Budi Susetyo
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 3, No 1 (2003)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v3i1.519

Abstract

Salah satu hal penting pada perancangan percobaan adalah melakukan perancangan level secara optimum terhadapkomponen penyusun perlakuan sehingga ragam penduga akan minimum. Penduga yang dimaksud adalah penduga koefisienmodel dan penduga respon. Semakin banyak kendala-kendala pada besarnya komponan campuran dipercobaan mixturemenyebabkan titik rancangan optimum yang harus dicoba juga sebaik banyak. Algoritma XVERTI merupakan algoritma untukmenemukan titik-titik tersebut. Namun, ketersediaan bahan dan biaya percobaan menjadi kendala sendiri. Untuk itulah perludipilih sebagian titik saja, sehingga target biaya bisa dipenuhi namun tidak paling optimum dalam hal ragam penduga. Kekurangsepakatan antar kriteria adalah permasalahan tersendiri pada proses pemilihan titik. Pada makalah ini dibahas beberapa hasilsimulasi algoritma pemilihan titik antara lain greedy search algorithm (dengan kriteria D-optimality, dan A-optimality), Naesalgorithm, dan uniform mapping algorithm
PROSES KELAHIRAN DAN KEMATIAN PASSWORD Sri Mulyani; Neneng Sunengsih; Gatot Riwi
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 3, No 1 (2003)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v3i1.564

Abstract

Sebuah populasi password terbentuk melalui proses kelahiran dan kematian. Kematian terjadi karena keluar danmutasi menjadi password lain. Kelahiran dan mutasi menyebabkan adanya keanekan password yang terdiri dari m subpopulasipassword berbeda. Banyak password dam sebuah subpopulasi dibahas dalam makalah ini
ESTIMASI KERNEL FUNFSI INTENSITAS KEMUNCULAN GEMPA Ocke Kurniandi; Sutawanir Darwis
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 3, No 1 (2003)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v3i1.553

Abstract

Topik yang dibahas dalam tulisan ini adalah estimasi kernel untuk fungsi intensitas kemunculan gempa bumi dilingkungan sekitar pulau Jawa. Kemunculan gempa dapat dimodelkan sebagai proses Poisson spasial-waktu inhomogen dalamtulisan ini dibatasi pada masalah kemunculan gempa bumi dengan intensitas kekuatan gempa lebih dari 4 skala righter padadaerah domain suatu himpunan kompak di R2 (longitude dan Latitude). Estimasi kernel di R2 ini menghasilkan suatu peta konturintensitas kemunculan gempa yang berguna untuk prediksi daerah gempa.
MENENTUKAN LEBAR PITA ESTIMASI DENSITAS MENGGUNAKAN BOOTSTRAP Kartiko Kartiko
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 3, No 1 (2003)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v3i1.534

Abstract

Estimasi densitas Kernel mempunyaiparameter lebar pita (bandwidth) h yang menentukan tingkat kehalusan danestimator. Jika h menuju 0 menghasilkan needleplot sebagai representasi dari data yang sangat noisy. H makin besarmenghasilkan estimator yang makin halus. Diperkenalkan pemilihan lebar pita berdasarkan boothstrap untuk estimasi densitaskernel yang optimal.
UJI UMPU PADA KELUARGA EKSPONENSIAL DUA PARAMETER DIDASARKAN PADA UJI STATISTIK TUNGGAL Entit Puspita
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 3, No 1 (2003)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v3i1.525

Abstract

Lehmann (1986) menyusun suatu prosedur untuk mengkonstruksi uji UMPU(uniformly most Powerful unbias) untukberbagai hipotesis komposit mengenai satu dari parameter-parameter alaminya. Uji tersebut pada dasarnya diturunkan denganmenggunakan densitas bersyarat T1 bahwa dalam aplikasi diberikan uji-uji dalam bentuk yang sesuai, yang tidak tampak sebagaiuji bersyarat tetapi dinyatakn dalam bentuk sebagai uji statistik tunggal. Pada makalah ini akan diturunkan statistik tunggal Znyang memenuhi kondisi Lehmann untuk konstruksi uji UMPU pada keluarga eksponensial dua parameter.
DISCRETE CHOISE ANALYSIS AS A TOOL IN MARKETING RESEARCH AND ITS IMPLEMENTATION IN THE SAS SYSTEM Nusar Hajarisman; Mardha Tri Meilani; Hardiana Prasasti
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 3, No 1 (2003)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v3i1.569

Abstract

Discrete choice modeling, a somewhat newer technique in preference structure modeling of marketing research thanconjoint analysis. This model differs in that consumers are asked to view a series of competing products and select one. In thisregard, it is based on a move realistic task that consumers perform every day: the task of choosing a product from among a groupof competitor. Discrete choice models can be used to perform powerful and complex simulation of marketplace for an entireproduct or service category. The impact of price change and product enchangments on brand shares can be simulated before theyare implemented, as can the effects of potential competitive response to these action. Futher, discrete choice models are muchbetter than conjoint analysis at duplicating the interactions between different characteristics of a product or service. We usePHREG procedure in the SAS system to estimate the dicrete choice model.

Page 3 of 5 | Total Record : 43

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2003 2003


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 21, No 1 (2021) Vol 20, No 2 (2020) Vol 20, No 1 (2020) Vol 19, No 2 (2019) Vol 19, No 1 (2019) Vol 18, No 2 (2018) Vol 18, No 1 (2018) Vol 17, No 2 (2017) Vol 17, No 1 (2017) Vol 16, No 2 (2016) Vol 16, No 1 (2016) Vol 15, No 2 (2015) Vol 15, No 1 (2015) Vol 14, No 2 (2014) Vol 14, No 1 (2014) Vol 13, No 2 (2013) Vol 13, No 1 (2013) Vol 12, No 2 (2012) Vol 12, No 1 (2012) Vol 11, No 2 (2011) Vol 11, No 1 (2011) Vol 10, No 2 (2010) Vol 10, No 1 (2010) Vol 9, No 2 (2009) Vol 9, No 1 (2009) Vol 8, No 2 (2008) Vol 8, No 1 (2008) Vol 7, No 2 (2007) Vol 7, No 1 (2007) Vol 6, No 2 (2006) Vol 6, No 1 (2006) Vol 5, No 2 (2005) Vol 5, No 1 (2005) Vol 4, No 2 (2004) Vol 4, No 1 (2004) Vol 3, No 2 (2003) Vol 3, No 1 (2003) Vol 2, No 2 (2002) Vol 2, No 1 (2002) Vol 1, No 1 (2001) More Issue