cover
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
ISSN : 14115891     EISSN : 25992538     DOI : https://doi.org/10.29313/jstat.v19i2.4898
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.
Articles 353 Documents
Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Kepuasan Konsumen Nusar Hajarisman
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 2, No 2 (2002)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v2i2.501

Abstract

Dalam situasi bisnis yang semakin kompetitif ini, satu jenis produk bisa diproduksi olehbeberapa perusahaan yang berbeda atau bahkan satu perusahaan akan menghasilkan satu jenisproduk yang sama dengan label dan tipe yang berbeda. Dengan demikian para konsumen akandihadapkan pada sejumlah pilihan dalam menentukan produk yang akan dibelinya. Seorangkonsumen dalam memutuskan pilihan terhadap produk yang akan dibelinya itu tentunyaberdasarkan pertimbangan-pertimbangan tertentu sehingga dirinya merasa puas terhadappilihannya itu. Oleh karena itu para manager di perusahaan tersebut perlu memikirkan faktor-faktorapa saja yang menjadi prioritas utama sehingga tujuan untuk memenuhi kepuasan konsumen tetaptercapai. Keputusan yang diambil oleh para manager itu tentang faktor-faktor apa saja yangdijadikan prioritas didasarkan pada pertimbangan-pertimbangan konsumen yang akan membeliproduk tertentu. Dalam studi ini akan menggunakan analisis regresi untuk menaksir hubunganantara peubah-peubah bebas Xi dengan peubah tak bebas Y, dimana metoda atau teknik kuadratterkecil akan digunakan untuk menaksir kofisien-koefisien regresi (bi) dalam persamaan yangberbentuk: Yi = b0 + b1X1i + b2X2i + ... + bkXki + ei, dimana ei menyatakan galat acak. Koefisienkoefsienregresi ini nantinya akan menentukan perubahan yang diharapkan dalam mengukur tingkatkepuasan konsumen yang berhubungan dengan setiap perubahan dalam peubah bebas ke-k.Dengan kata lain, akan ditentukan peubah-peubah X mana saja yang mempunyai peranan pentingdalam mengukur tingkat kepuasan konsumen.
An Approached of Box-Cox Data Transformation to Biostatistics Experiment Wan Muhamad Amir Bin W Ahmad; Nyi Nyi Naing; Norhayati Rosli
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 6, No 2 (2006)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v6i2.937

Abstract

The Box-Cox family of transformation is a well-known approach to make data behave accordingly toassumption of linear regression and ANOVA. The regression coefficients, as well as theparameter defining the transformation are generally estimated by maximum likelihood, assuminghomoscedastic normal error. In application of ANOVA for hypothesis testing in biostatistics scienceexperiments, the assumption of homogeneity of errors often is violating because of scale effects andthe nature of the measurements. We demonstrate a method of transformation data so that theassumptions of ANOVA are met (or violated to a lesser degree) and apply it in analysis of data frombiostatistics experiments. We will illustrate the use of the Box-Cox method by using MINITABsoftware.
Kinerja Metode Perhitungan Premi Program Asuransi Usaha Tani Padi di Indonesia Aceng Komarudin Mutaqin
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 16, No 1 (2016)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v16i1.2279

Abstract

Metode yang sifatnya parametrik untuk menghitung premi pada program asuransi usaha tani padi diIndonesia telah dibahas oleh Mutaqin dkk. (2015) dengan mengasumsikan bahwa data hasil panenpadinya berasal dari suatu populasi yang berdistribusi normal. Metode tersebut juga telahdiaplikasikan terhadap data produktivitas padi di beberapa kabupaten di provinsi Jawa Barat. Dalammakalah ini metode tersebut akan dievaluasi kinerjanya dengan menggunakan simulasi Monte Carloberdasarkan nilai rata-rata kesalahan mutlak dari taksiran besarnya premi untuk melihatkeakuratan dari hasil taksirannya. Hasil simulasi Monte Carlo menunjukkan bahwa metode yangdiusulkan memiliki keakurasian yang semakin tinggi ketika membesarnya nilai rata-rata hasil panenpadi per satuan luas, menurunnya simpangan baku hasil panen padi per satuan luas, ataumeningkatnya ukuran sampel.
PEMODELAN KUALITAS MAHASISWA DENGAN METODE PLS-SEM Pinta Deniyanti Sampoerno; Bambang Irawan
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.v3i1.554

Abstract

Sructural Equation Model (SEM) merupakan penggabungan teknik analisis faktor dan sidik lintas. Ada dua pendekatanpada SEM. Pertama, model struktur koragam, dikenal dengan metode LISREL (Linier Structural RELations), yang mempunyaiasumsi-asumsi peubah pengamatan menyebar normal ganda dan ukuran contoh relatif besar (n>100). Kedua, metode kuadratterkecil parsial, dikenal dengan metode PLS (Partial Least Squares), yang mempunyai asumsi-asumsi bebas sebaran (softmodeling), dan ukuran contoh tidah harus besar. Kedua metode terdebut diterapkan pada pemodelan Kualitas mahasiswa. Karenadata tidak menyebar normal ganda dan ukuran contoh pada tulisan ini n<100(n=71) sehingga metode PLS lebih tepat digunakandari pada metode LISREL.
Theoretical Model of Labor Patterns: Study Case Transition from Public Sector to Private Sector Anton Abdulbasah Kamil
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 8, No 1 (2008)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v8i1.973

Abstract

In this paper we try to analyze the selection mechanism of the labor force used by the private sector.As we know the objective of a private firm is the maximization of the profit, in order to fulfill this goal,the employer has to select the necessary number of skilled and unskilled workers, according to thetechnology of production. In our model we can see the unemployment resulting from the gap betweenthe supply and the demand for labor affects only the unskilled individuals. The existence ofunemployment among qualified individuals could be explained by the fact that the selection processhas been done gradually. The higher salaries offered by the private sector determined the workers toquit prematurely their job; the supply of skilled labor was higher than the possibilities of absorbingthose resources existing in the private sector.
Perbandingan Model Tingkat Kepuasan Perwalian Online Mahasiswa Berdasarkan Tahun Masuk di FMIPA Universitas Syiah Kuala Miftahuddin Miftahuddin; Risana Rachmatan; Marlindawati Marlindawati
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.v18i2.4544

Abstract

Tingkatan kepuasan mahasiswa adalah bervariasi untuk setiap tahun masuk Perguruan Tinggiterutama dalam penggunaan sistem perwalian online. Tujuan penelitian ini untuk membandingkanmodel tingkat kepuasan mahasiswa berdasarkan tahun masuk di FMIPA Universitas Syiah Kualadengan menggunakan metode regresi logistik ordinal. Dalam penelitian ini digunakan data primeryang berasal dari penyebaran kuesioner pada 135 responden yang merupakan mahasiswa aktif diFMIPA Universitas Syiah Kuala tahun angkatan 2013, 2014 dan 2015. Untuk penelitian inidigunakan 9 variabel prediktor dan variabel respons yaitu: variabel kemudahan, efisiensi, kesalahan,mudah diingat, jenis kelamin, asal daerah, tahun angkatan, IPK, waktu tunggu dan tingkatkepuasan mahasiswa dalam penggunaan sistem perwalian online. Berdasarkan hasil penelitiandiketahui bahwa model terbaik adalah model terbaik terdapat pada model tingkat kepuasanmahasiswa angkatan 2013 dengan nilai AIC terkecil yaitu 78,25% dan ketepatan klasifikasi tertinggiyaitu 80,5%. Dengan satu variabel yang berpengaruh pada taraf signifikan sebesar 0,1 yaitu variabelkesalahan.
RADIAL BASIS FUNCTION (RBF) UNTUK MERAMALKAN TREND POLUTAN PADA PENCEMARAN UDARA KOTA JAKARTA Anisa Anisa; Buldan Muslim
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.v4i2.870

Abstract

Peramalan dari trend pencemaran udara banyak mendapat perhatian dewasa ini, terutama yang berkaitan dengan dampakkesehatan lingkungan yang disebabkan oleh tingkat polutan yang tidak dapat ditoleransi lagi. Perhatian terbesar difokuskan terhadap kota metropolitan, dimana Nitrogen Dioksida (NO2), Sulfur Dioksida (SO2) adalah polutan yangdominan digunakan yang berkaitan dengan bahan bakar diesel dari kendaraan angkutan barang dan bis dan SuspendedParticulate Matter atau debu (SPM) yang dapat mempengaruhi kualitas udara. Sehingga studi tentang pengaruh dan trendpolutan yang dapat mempengaruhi kesehatan masyarakat dan gambaran kota itu perlu dilakukan. Radial Basis Function(RBF) adalah salah satu metode pembelajaran pada Neural Network yang dapat digunakan untuk meramalkan trendpolutan tersebut. RBF juga bertujuan untuk prediksi, pendugaan parameter, dan merupakan suatu metode yang hematbiaya untuk tujuan prediksi dan peramalan. Data yang digunakan dalam makalah ini adalah konsentrasi NO2, SO2, danSPM kota Jakarta tahun 2001-2003.
Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat Teti Sofia Yanti
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.v10i1.1008

Abstract

Andaikan terdapat k buah populasi saling bebas dimana dari masing-masing terdapat p buah variatyang diperhatikan, selanjutnya akan diuji apakah rata-rata p buah variat dari k buah populasitersebut mempunyai rata-rata yang sama. Dalam statistika parametrik pengujian seperti itudijelaskan dalam Multivariat Analisis Varians (MANOVA) melalui uji F. Uji F dalam MANOVAmengasumsikan data harus berdistibusi normal dan variabel yang diperhatikan dari k buah populasiharus mempunyai varians yang homogen. Apabila kedua asumsi tersebut tidak terpenuhi makaprosedur statistika nonparametrik harus dilalui, salah satu pengujian yang bisa dilakukan adalahmelalui perluasan uji Kruskal Wallis untuk data multivariat.
PERBANDINGAN ANTARAMODEL LOGITMUTINOMIAL DENGAN NEURAL NETWORK PADA DATA POLIKOTOMUS Sri Rezeki; Subanar Subanar
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.v4i2.903

Abstract

Model logistik untuk data respon yang mempunyai lebih dari dua kategori dikenal sebagai model regresi logistikpolikotomus atau model logit multinomial. Pendekatan lain yang dapat dilakukan untuk menganalisis data respon yangdemikian adalah dengan menggunakan model neural network (NN). Model feedforward neural network (FFNN)merupakan salah satu bentuk model NN yang dipandang sebagai suatu bagian dari kelompok model yang sangat fleksibeldan dapat digunakan untuk berbagai aplikasi. FFNN dengan satu hidden layer dan parameter/bobot yang digunakanbersama (shared weights) merupakan generalisasi dari model logit multinomial. Perbedaan utama diantara keduapendekatan tersebut adalah NN merupakan model nonparametrik, sehingga tidak membutuhkan asumsi awal tentangbentuk hubungan yang dimodelkan, sedangkan model logit multinomial merupakan model parametrik yang dalam hal inidapat mengalami bias spesifikasi model apabila asumsi tidak terpenuhi. Model logit multinomial mampu memberikantaksiran parameter yang dapat diinterpretasi dan statistik uji untuk mengetahui signifikansi taksiran parameter tersebut,sedangkan NN sangat sulit untuk interpretasi namun arsitektur jaringan dapat dengan mudah ditingkatkan untukmendapatkan hasil yang optimal. Model logit multinomial dan NN keduanya dapat digunakan untuk menyelesaikanmasalah klasifikasi, oleh karena itu makalah ini membahas tentang perbandingan ketepatan klasifikasi antara model logitmultinomial dengan NN menggunakan data simulasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa NN mampu memberikanketepatan klasifikasi yang lebih tinggi dibandingkan dengan model logit multinomial, baik pada data training maupun padadata testing.
Menentukan Analisis Industri Unggulan di Kota Bandung Menggunakan Indeks Komposit Teti Sofia Yanti; Onoy Rohaeni; Fuji Astuti
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.v13i2.1076

Abstract

Pelaksanaan otonomi daerah, merupakan momentum bagi dimulainya proses implementasikebijakan pengembangan ekonomi lokal. Berlakunya otonomi daerah menimbulkan implikasi bagidaerah (kabupaten/kota) mengembangkan kemampuannya sumberdaya yang dimilikinya sehinggamenjadi produk unggulan yang memiliki keunggulan daya saing komparatif maupun kompetitif.Penentuan sektor unggulan di suatu daerah sangat diperlukan, karena berguna untuk menentukankebijakan prioritas sektor yang dipilih, sehingga investasi yang dilakukan terhadap sektor tersebutmemberikan multipler effect yang besar terhadap daerah tersebut. Sebanyak 30 sektor dari 54 sektorekonomi merupakan sektor unggulan kota Bandung, karena mempunyai nilai indeks komposit diatas rata-rata. Sektor yang paling diunggulkan adalah sektor “Perdagangan Komoditi Lainnya”.Sementara itu terdapat enam sektor, selain menjadi sektor-unggulan juga sektor-sektor yang palingresponsif ketika terjadi peningkatan permintaan akhir dalam perekonomian.