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 353 Documents
 16   17   18   19   20 
The Econometric Model of Enterprise Breakups Anton Abdulbasah Kamil
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 10, No 2 (2010)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v10i2.1013

Abstract

we present the model that describes the process of enterprise breakups. We carried out regressionanalyses relating several common measures of performance to standard explanatory variables and avariable measuring the importance of the spun off unit in the master enterprise.
METHODS FOR COMPUTING THEMARGINAL DISTRIBUTION OF RENEWAL PROCESSES Suyono Suyono; Widyanti Rahayu
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 4, No 2 (2004)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v4i2.906

Abstract

In this paper we discuss methods for computing the marginal distribution of renewal processes by using transforms. Fordiscrete time renewal processes we use the double generating function whereas for continuous time renewal processes weuse the Laplace transform. Both of the transforms can be inverted numerically. In this paper we also discuss how tocompute the marginal distribution of non-parametric renewal processes.
Pengkelasan dengan Logika Fuzzy Nazaruddin Nazaruddin
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 13, No 2 (2013)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v13i2.1079

Abstract

Pengkelasan atau pengelompokan suatu objek dapat ditentukan melalui suatu model matematika.Tulisan ini mengkaji tentang pengkelasan dengan menggunakan logika fuzzy. Proses ini memakai 17aturan fuzzy untuk 3 metode, yaitu Centroid (Composite Moment), Bisector, dan Mean of Maximum(MoM). Data yang digunakan adalah data mahasiswa S-1 Matematika Universitas Syiah Kuala. Nilaiprediksi yang diperoleh dibandingkan dengan nilai yang sebenarnya. Hasil yang diperolehmenunjukkan bahwa metode Mean of Maximum (MoM) tidak lebih baik dibanding dengan duametode lain, yaitu Centroid (Composite Moment), Bisector, jika dilihat dari persentase kesalahandalam pengkelasan objek. Setiap metode memiliki tingkat kesalahan sebesar 25% dari 20 objek yangdigunakan.
Sebuah Catatan Tentang Artikel dalam Jurnal Aceng Komarudin Mutaqin; Harmonia Kamil; Lia Rahayu; Linda Maliani; Roosdiana N.R.; Tanti Susanti
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 2, No 1 (2002)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v2i1.495

Abstract

Makalah ini berisikan suatu catatan berkenaan dengan artikel dalam suatu jurnal. Catatantersebut mengenai kesalahan dalam artikel, baik itu kesalahan yang sifatnya kecil atau pun besar.Tiga artikel dalam jurnal beserta koreksiannya dihadirkan sebagai contoh. Makalah ini mencobauntuk menginformasikan bahwa tidak semua artikel dalam suatu jurnal adalah benar.
Risiko Kredit Berstokastik dengan Kadar Inflasi Nurfadhlina Binti Abdul Halim; Alif Asraf Bin Entali; Wan Muhamad Amir Bin Wan Ahmad
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 6, No 1 (2006)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v6i1.929

Abstract

Kajian ini adalah merupakan lanjutan daripada kajian oleh Nurfadhlina Binti Abdul Halim (2004).Kajian adalah memodelkan risiko kredit bagi bon korporat berkadar faedah tetap dengan kaedahstokastik. Pendekatan ini digunakan bagi mendapatkan kebarangkalian kemungkiran dan jangkaanmasa sebelum berlakunya kemungkiran bon korporat yang berisiko dan mengesahkan intuisi awalpelabur adalah benar. Kebarangkalian kemungkiran dan jangkaan masa sebelum berlakunyakemungkiran adalah berguna dalam meminimumkan kerugian kerana dengan mengetahuikebarangkalian kemungkiran, pelabur dapat membuat penilaian dan pilihan pelaburan yang lebihbermanfaat pada masa itu dan dapat mengurangkan risiko kerugian dalam pelaburan. Model risikokredit dalam kajian ini dibina dengan mengambil kira kebergantungan di antara penarafan kreditbon korporat (dimodelkan dengan proses rantai Markov) dengan keadaan yang ditentukanberdasarkan kadar inflasi serta premium risiko.
Penerapan Model Markov Tersembunyi untuk Mengetahui Persentase Kecocokan dari Deoxyribonucleic Acid pada Pohon Filogenetik Ursidae (Beruang) Rini Cahyandari; Reni Nursolihah
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 15, No 2 (2015)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v15i2.1927

Abstract

Jumlah data biologi molekuler yang semakin meningkat pasca genome project membutuhkan pengelompokkan data ke dalam suatu kelompok subfamili berdasarkan tingkat kesamaan data tersebut. Pengelompokan dan penentuan subfamili berdasarkan kumpulan sequence DNA merupakan salah satu cara yang penting dalam bidang ini. Cara ini hampir dikatakan tidak bisa dilakukan secara manual sehingga membutuhkan alat bantu komputasi, di mana Model Markov Tersembunyi (MMT) merupakan salah satu metode komputasi yang dapat membantu dalam menganalisis kemiripan dari topologi pohon filogenetik, salah satunya adalah spesies ursidae (Beruang) dengan membandingkan sequence antar DNA. Beberapa Algoritma dilibatkan untuk memecahkan permasalahan dalam MMT, yaitu Algoritma maju mundur, algoritma Baum – Welch, dan Algoritma Viterbi. Hasil proses pengujian MMT pada keempat DNA dari family ursidae (Beruang) dapat disimpulkan bahwa keempat spesies tersebut berkerabat dekat, karena memiliki persentase kecocokan yang cukup besar.
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
Nilai Kritis Permutasi Eksak untuk Anova Satu Arah Kruskal-Wallis pada Kasus Banyaknya Sampel, k = 4 Inne Marliani; Yayat Karyana; Aceng Komarudin Mutaqin
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 7, No 2 (2007)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v7i2.965

Abstract

Makalah ini membahas tentang nilai kritis permutasi eksak untuk ANOVA satu arah Kruskal-Wallisuntuk kasus dengan banyaknya sampel, k = 4, dengan batasan bahwa ukuran sampelnyan1+n2+n3+n4<9. Nilai kritis permutasi eksak penentuan nilai kritisnya didasarkan pada distribusisampling eksak dari statistik uji Kruskal–Wallis (H), dimana penentuan distribusinya didasarkanpada permutasi dari peringkat-peringkat pada setiap sampel.
Perbandingan Model GAM dan Gamboost dalam Fitting Dataset Sea Surface Temperature Miftahuddin Miftahuddin
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 18, No 1 (2018)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v18i1.3875

Abstract

Fitting model GAM (generalized additive models) dan Gamboost (generalized additive models by boosting) untuk dataset SST (sea surface temperature) dimaksudkan sebagai upaya mencapai perbaikan fitting model terhadap data SST. Secara umum, model GAM dapat memvisualisasikan masing-masing kovariat, sedangkan model gamboost dapat memvisualisasikan lebih detail kovariatnya dalam beberapa bentuk, baik secara linier dan nonlinier. Pengukuran performance yang digunakan terhadap model adalah nilai AIC (Akaike Information Criteria) dan CV-risk. Model GAM dengan boosting menunjukkan lebih sesuai dalam struktur model, pemilihan model terbaik dan seleksi variabel pada dataset SST. Fitting model GAM dapat menghasilkan pola dan trend masing-masing kovariat meskipun memiliki beberapa gap, sedangkan pada model gamboost memiliki lebih banyak pilihan simultan dalam bentuk linier, nonlinier dan smooth untuk masing-masing kovariat. Kedua pendekatan fitting memiliki kelebihan yang dapat saling melengkapi dalam memodelkan dataset SST.
Pengaruh Suhu Air Terhadap Survivorship Larva Gurami (Osphronimus Gouramy) Win Konadi
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 4, No 1 (2004)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v4i1.808

Abstract

Tujuan penelitian ini adalah untuk mengkaji apakah terdapat pengaruh yang nyata dari suhu air yang berbeda-beda terhadap survivorship (daya tahan hidup) larva ikan gurami. Penelitian dilakukan di dalam kondisi laboratorium Balai Benih Ikan  Singaparna Tasikmalaya. Perlakuan suhu air diatur mempergunakan water heater meliputi suhu 240C, 260C, 280C, 300C, dan 320C. Setiap perlakuan diulang 5 kali dan percobaan mempergunakan desain acak lengkap. Untuk menjawabhipotesis, dilakukan teknik analisis baik secara deskriptif maupun inferensial. Analisis deskriptif meliputi penghitungan data dengan tabulasi silang menurut perlakuan dan ulangan sedangkan analisis inferensial menggunakan analisis sidik ragam dengan rancangan acak lengkap. Hasil pengujian secara deskriptif menunjukkan adanya kecenderungan suhu air berpengaruh terhadap survivorship larva dimana daya tahan larva terbaik diperoleh pada suhu air 280C. Hasil pengujianinferensial (dengan analisis sidik ragam) menemukan pada taraf nyata 1% suhu air berpengaruh secara sangat signifikan terhadap daya tahan larva gurami soang.

Page 18 of 36 | Total Record : 353

 16   17   18   19   20 

Filter by Year

2001 2021


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