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
 20   21   22   23   24 
Pengaruh BAP (Benzile Amino Purin) dan IAA (Indole Asetic Acid) pada Bunga Krisan Menggunakan Desain Eksperimen Faktorial Ade Irma Nurwahidah; Rendie Prasetyo
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 18, No 2 (2018)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v18i2.4543

Abstract

Krisan merupakan sejenis tumbuhan berbunga yang sering ditanam sebagai tanaman hiaspekarangan atau bunga petik. Seiring dengan bertambahnya jumlah penduduk, meningkatnyakesejahteraan masyarakat dan bertambahnya kesadaran masyarakat akan keindahan lingkunganmaka kebutuhan akan bunga krisan meningkat. Oleh karena itu untuk memenuhi kebutuhan akanbunga krisan dilakukan melalui kultur jaringan. Salah satu faktor yang dapat mempengaruhiterhadap pembiakan secara teknik kultur jaringan yaitu penambahan zat pengatur tumbuh. Dalampenelitian ini menggunakan zat pengatur tumbuh BAP (Benzile Amino Purin) dan IAA (Indole AseticAcid). Konsentrasi BAP terdiri 4 taraf yaitu 0 µM, 2,5 µM, 5 µM, dan 7,5 µM sedangkan konsentrasiIAA terdiri 4 taraf juga yaitu 0 µM, 1 µM, 2 µM, dan 3 µM. Tujuan dalam penelitian ini yaitu untukmengetahui pengaruh zat pengatur tumbuh BAP (Benzile Amino Purin) dan IAA (Indole Asetic Acid)terhadap jumlah daun, jumlah akar, jumlah tunas dan tinggi tanman. Untuk mengetahui tujuantersebut dilakukan pengujian dengan desain eksperimen faktorial. Hasil uji anava menunjukkanpada jumlah daun hanya konsentrasi zat pengatur tumbuh BAP yang signifikan artinya terdapatperbedaan pengaruh konsentrasi zat pengatur tumbuh BAP terhadap jumlah daun dan konsentrasiBAP yang optimal yaitu 7,5 µM. Dari hasil anava pada data jumlah akar menunjukkan zat pengaturtumbuh BAP, IAA, dan interaksi antara zat pengatur tumbuh BAP dan IAA signifikan. Pada ujirentang ganda Duncan menggunakan data jumlah akar menyimpulkan bahwa konsentrasi zatpengatur tumbuh yang baik atau optimal yaitu konsentrasi BAP 0 µM dan IAA 3 µM. Pada uji anavajumlah tunas dang tinggi bunga krisan sama-sama menunjukkan hanya zat pengatur tumbuh BAPyang signifikan dan uji rentang ganda Duncan zat pengatur tumbuh yang optimal terhadap jumlahtunas yaitu konsentrasi BAP 10 µM dan terhadap tinggi bunga krisan yaitu konsentrasi BAP 0 µM.
APLIKASI PROJECTION PURSUIT DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN DALAM PEMODELAN STATISTICAL-DOWNSCALING Aji Hamim Wigena; Aunuddin Aunuddin
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.v4i2.869

Abstract

Model statistical-downscaling digunakan untuk mengetahui hubungan antara peubah iklim skala global (data GCM)dengan peubah iklim skala lokal (data curah hujan). Metode Projection Pursuit digunakan untuk mereduksi dimensi besardata GCM menjadi dimensi kecil, serupa dengan Analisis Komponen Utama. Pendugaan model dilakukan dengan metodeProjection Pursuit dan jaringan syaraf tiruan (ANN). Dugaan curah hujan dengan ANN lebih baik daripada dugaan curahhujan tidak dengan ANN. Keduanya dibandingkan berdasarkan RMSE dan korelasi curah hujan aktual dengan dugaannya.
Updating Reservoir Models Using Ensemble Kalman Filter Sutawanir Darwis; AGUS YODI GUNAWAN; SRI WAHYUNINGSIH; NURTITI SUNUSI; ACENG KOMARUDIN MUTAQIN; NINA FITRIYATI
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 10, No 1 (2010)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v10i1.1007

Abstract

The Ensemble Kalman Filter (EnKF) has gain popularity as a methodology for real time updates ofreservoir models. A sample of models is updated whenever observation data available. Successfulapplication of EnKF to estimate reservoir properties has been reported. A flow modeling is missing inthis research area. This paper presents the applicability of EnKF in flow modeling for three cases:infinite reservoir, bounded reservoir and one dimensional composite reservoir. The solution of flowequation was derived and used as a modeling component of state space modeling of Kalman filterupdating formula. This three reservoir models shows that the EnKF methodology can be used forupdating the reservoir models.
NONPARAMETRIC ESTIMATION FOR REGRESSION FUNCTION IN TRUNCATED SAMPLE Sri Haryatmi Kartiko
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.v4i2.902

Abstract

Truncated sample arise when one do not observe a certain segment of a population. This typically happens when a surveytargets a particular subset of a population and, perhaps due to the cost considerations ignores the other part of thepopulation. This paper focus on the estimation of regression function in samples which are truncated or censored. Severalstudy on the subject has focused on the estimation of a parametric regression function with a certain distribution of error.Others made the similar research for the unknown form of the error distribution. Here an estimator is proposed for theproblem of nonparametric regression when the sample is truncated above or below some known threshold of the dependentvariable. We specify the error distribution while estimating the regression function without assuming a parametric form.Nadaraya Watson estimator is employed, a Monte Carlo study is performed to ascertain the finite sample properties of theestimator.
Optimasi Penaksir Respon Primer Orde Dua dengan Kendala Model Orde Satu untuk Model Permukaan Multirespon pada Rancangan Percobaan Campuran Kasus Pembuatan Pupuk Bokashi Ruslan Ruslan
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.v13i2.1075

Abstract

Berbagai percobaan dilakukan untuk menemukan komposisi terbaik dari komponen percobaan yangmenghasilkan respon optimum. Rancangan percobaan yang melibatkan asumsi jumlah proporsikomponen sama dengan satu adalah rancangan percobaan campuran, sedangkan model yangmengasumsikan bahwa terdapat r respon dan q komponen disebut model permukaan multirespon.Penentuan kondisi optimum sangat berkaitan dengan metode optimasi. Metode optimasi yangdikembangkan adalah metode dual respon pada model permukaan multirespon untuk rancanganpercobaan campuran pada kondisi penaksir respon primer orde dua dengan kendala kendala yangmemiliki model orde satu. Metode optimasi yang dikembangkan tersebut diterapkan pada kasuspembuatan pupuk bokashi. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan komposisi terbaik dariproporsi komponen pupuk bokashi yang akan membuat kadar N (Y1), P (Y2) dan K (Y3) yangmaksimum. Kondisi optimum akan dicapai untuk Kadar N maksimum yang mengikuti modelpermukaan multirespon orde dua dengan kendala kadar P dan kadar K serta jumlah proporsikomponen adalah satu yaitu 6,109 ml/gr dengan hanya menggunakan proporsi banyaknya bahanpupuk kandang 1 kg tanpa mencampurkan proporsi sampah daun sono maupun sekam dan dedakpada pembuatan 1 kg pupuk Bokashi.
Pengujian Hipotesis Parameter Bentuk pada Distribusi Weibull Menggunakan Statistik Order Aceng Komarudin Mutaqin; Maya Dian Wati
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 5, No 2 (2005)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v5i2.925

Abstract

Makalah ini membahas metode pengujian hipotesis parameter bentuk dari distribusiWeibull, yang statistik ujinya didasarkan pada statistik order dari data sampel, dimana nilaiparameter bentuk dari distribusi Weibull yang berbeda akan mempengaruhi bentuk distribusinyayang merupakan turunan dari distribusi Weibull. Sebagai bahan aplikasi dari metode tersebut akandigunakan data sekunder mengenai waktu kegagalan dan waktu berfungsi kembali setelahmengalami perbaikan dari komponen mill air system pada mesin pulverized coal di PT. PJB PoitonProbolinggo, Jawa Timur.
Kinerja Metode Pengujian Dua Populasi Berdistribusi Log-Logistik yang Mengandung Pengamatan Tidak Terdeteksi Aceng Komarudin Mutaqin
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 15, No 1 (2015)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v15i1.1434

Abstract

Makalah ini membahas kinerja metode pengujian perbandingan dua populasi berdistribusi loglogistikuntuk data yang mengandung pengamatan tidak terdeteksi. Kinerja dari pengujiannyadidasarkan pada kesalahan tipe I empirik dan kuasa uji empirik.
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.
Konsep Dasar Pengajaran Remedial untuk Meningkatkan Motivasi dan Minat Belajar Peserta Didik dalam Mempelajari Statistika Yunia Mulyani Azis
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.v7i2.959

Abstract

Keberhasilan peserta didik dalam memahami materi pelajaran merupakan tanggungjawab daripengajar, oleh karena itu pengajar perlu mencari faktor-faktor kesulitan belajar peserta didik danmengatasinya dengan metode tertentu misalnya dengan metode pengajaran remedial. Pengajaranremedial merupakan suatu bentuk pengajaran yang bersifat menyembuhkan atau membetulkanpengajaran sebelumnya agar bisa mencapai hasil yang lebih baik. Pengajaran remedial memilikiproses pengajaran dengan sifatnya yang lebih khusus karena disesuaikan dengan sifat dan kesulitanbelajar yang dihadapi peserta didik. Melalui pengajaran remedial yang intensif diharapkan motivasidan minat belajar peserta didik dapat meningkat.
Penggunaan Metode Momen untuk Mengatasi Data Outlier dalam Rancangan Acak Kelompok (Studi Kasus Hasil Produksi Tandan Buah Segar (TBS) selama 5 bulan (kg/pohon)) Taufik Hidayat
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.v18i1.3871

Abstract

Cabang matematika yang membahas bagaimana melakukan pengambilan data, pengolahan data, penyajian data, analisis data, dan melakukan pengambilan keputusan disebut dengan Statistika. Salah satu cara untuk memperoleh data dengan melakukan perancangan percobaan. Ada hal penting yang perlu diperhatikan pada data yang diperoleh dari suatu percobaan yaitu adanya outlier dalam data. Suatu data menjadi outlier apabila terjadi kesalahan dalam pengamatan atau tidak berhasilnya suatu pengamatan pada salah satu unit percobaan. Hal ini dalam rancangan percobaan dikenal dengan istilah data hilang. Salah satunya menggunakan metode Regresi Robust. Regresi Robust memiliki beberapa metode estimasi, diantaranya adalah median (Estimasi-M), Least Median of Squares (LMS), least trimmed Squares (LTS), Scale (Estimasi-S), dan Metode Momen (Estimasi-MM). Pada penelitian ini, penerapan dilakukan untuk data Rancangan Acak Kelompok (RAK). Diilustrasikan terdapat pengamatan yang tidak berhasil sehingga datanya menjadi hilang dan diganti dengan nilai 0 yang sifatnya outlier. Pendugaan data hilang menggunakan metode Momen. Uji analisis variansi kemudian dilakukan pada kedua data, dan diperoleh kesimpulan yang sama untuk masing-masing pengaruh perlakuan dan pengaruh kelompok.

Page 22 of 36 | Total Record : 353

 20   21   22   23   24 

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