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
 29   30   31   32   33 
Pembangkitan Data Normal Multivariat Suwanda Suwanda
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.v2i1.492

Abstract

Dalam tulisan ini akan dijelaskan cara pembangkitan data acak dari distribusi normalmultivariat dengan menggunakan paket statistika Minitab. Prosedur dimulai dengan membangkitkandata dari beberapa variabel yang saling bebas masing-masing berdistribusi normal baku, kemudiantransformasikan kepada beberapa variabel baru, sehinggga variabel baru tersebut tranmultivariat.Kegunaan dari pembangkitan data ini adalah untuk memeriksa sifat-sifat statistik, sebagai alternatifjika pemeriksaan sifat-sifat statistik secara matematik cukup sulit dilakukan. Contoh penggunaandiberikan yaitu mengenai penentuan taraf nyata dan kuasa uji aktual untuk pengujian sebuahvektor parameter rata-rata dari distribusi normal bivariat.
Pemodelan Persamaan Struktural untuk Loyalitas Konsumen Bank H. Teman Koesmono; Agus Suharsono
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 5, No 1 (2005)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v5i1.917

Abstract

Pemasar saat ini lebih memusatkan perhatian dalam mempertahankan pelanggan yang sudahada, disamping mendapatkan pelanggan baru. Mereka mulai menyadari bahwa pelanggan yangsudah ada merupakan sasaran penjualan yang lebih mudah dan seringkali lebih menguntungkan.,tetapi kepuasan pelanggan tidak cukup lagi menjadikan ukuran loyalitas pelanggan. Untuk itu harusdiperhatikan variabel lain seperti unsur bauran pemasaran, hal ini dalam rangka mempertahankanpelanggan agar tetap loyal. Demikian halnya dengan nasabah Bank, unsur bauran pemasaran yangditeliti meliputi atribut produk, lokasi, dan biaya.Selanjutnya akan ditelusuri unsur mana yang paling berpengaruh terhadap loyalitas nasabah,baik secara langsung maupun secara tidak langsung, yaitu melalui variabel retransactioncommitment, cross selling, dan word of mouth. Untuk mengetahui besarnya pengaruh tersebut,digunakan pemodelan persamaan struktural.Hasil penelitian menunjukkan model struktural adalah sebagai berikut:WOM = 0.003 Produk + 0.13 Lokasi + 0.34 BiayaRetransaction = 0.13 Produk + 0.26 Lokasi + 0.66 BiayaCross selling = 0.13 Produk + 0.321Lokasi + 0.70 BiayaLoyalitas = 0.20 WOM + 0.34 Retransaction + 0.35 Cross sellingSecara keseluruhan model dapat dikatakan masih kurang baik, hal ini ditunjukkan dengannilai Chi-Square yang besar (3,338) dan p value (0.00) lebih kecil dari a = 0,05. Tetapi dalamfenomena ekonomi dapat dijelaskan sebagai berikut bahwa unsur yang harus ditingkatkan adalahkonstruk biaya, karena mempunyai pengaruh paling besar terhadap Cross Selling, yaitu sebesar0.70. Sementara Cross selling adalah variabel antara yang paling berpengaruh terhadap loyalitas,dengan pengaruh sebesar 0.35. Disamping itu konstruk biaya juga mempunyai pengaruh langsungterhadap loyalitas nasabah paling besar dibandingkan dengan konstruk eksogen yang lain.
Penentuan Struktur Ruang PKW Kadipaten Melalui Pendekatan Analisis Cluster, Skalogram, dan Analisa Lokasi Ira Safitri D; Hendrick Mayzonny
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 14, No 2 (2014)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v14i2.1205

Abstract

Kadipaten merupakan salah satu Pusat Kegiatan Wilayah (PKW) yang ada di Provinsi Jawa BaratKabupaten Majalengka yang terdiri dari Kecamatan Kadipaten dan Dawuan. Dalam sejarahnya, PKWKadipaten lebih dulu berkembang daripada Kota Majalengka, karena terletak dijalur KSP KoridorBandung-Cirebon. Rencana pembangunan BIJB dan pengembangan kawasan industri di KabupatenMajalengka, membuat percepatan pembangunan di PKW Kadipaten menjadi lebih pesat. PKWKadipaten harus dapat menampung limpahan dari Kertajati dan sekitarnya. Perkembangan ini harusditangkap PKW Kadipaten dengan menyiapan struktur ruangnya. Makalah ini bertujuan menyusunstruktur ruang PKW Kadipaten agar pembangunan kedepannya lebih terarah dan berkembang sesuaifungsi masing-masing sehingga mencegah disparitas pembangunan. Metoda pendekatan wilayah(homogenitas, fungsional, dan nodalitas) merupakan metoda yang digunakan dengan teknikpengumpulan data sekunder dan observasi lapangan. Sedangkan metoda analisa yang digunakanmeliputi analisa cluster, skalogram, dan analisa lokasi. Hasil analisa ini didapatkan 3 Hirarki padaPKW Kadipaden dengan fungsi yang berbeda-beda.
PERBANDINGAN PEMULUSAN KERNEL DAN SPLINE Erfiani Erfiani; Aji Hamim Wigena; Aunuddin Aunuddin
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.v3i1.526

Abstract

Pendugaan kepekatan kernel dan spline termasuk pendugaan kepekatan nonparametrik.Perilaku pemulus spline terletak dipertengahan antara pemulus kernel yang konstan dan pemulus kernel yang tidak konstan. Padakasus n besar dan λ tertentu fungsi pembobot spline dapat didekati oleh fungsi kernel. Perbandingan pemulus spline dan kernelsecara empirik dilakukan dengan menggunakan data simulasi yang dicobakan pada berbagai lebar jendela kernel serta fungsispline pada berbagai jumlah knot.
Modifikasi Cadangan Premi Asuransi Jiwa dengan Menggunakan Metode Zillmer Onoy Rohaeni
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 7, No 1 (2007)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v7i1.951

Abstract

Premi yang diterima dari pemegang polis dinamakan gross premium, dimana gross premiumini merupakan gambaran besarnya biaya yang diperlukan oleh perusahaan asuransi. Perusahaanasuransi jiwa yang masih muda ataupun perusahaan yang sudah lama tapi peningkatan produksibarunya tinggi, perhitungan cadangan nett premium tidak dapat dipergunakan, karena perhitungancadangan nett premium tahun pertama lebih kecil bila dibandingkan dengan cadangan nett premiumuntuk tahun-tahun selanjutnya. Untuk mengatasi hal ini perlu diadakan modifikasi, agarperhitungan cadangan premi sesuai dengan keadaan yang sesungguhnya. Salah satu metode untukmemodifikasi cadangan premi asuransi jiwa ini adalah metode Zillmer.
Kinerja Sektor Industri Kota Bandung Berdasarkan Analisis Shift Share pada Model Input Output Teti Sofia Yanti
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 17, No 2 (2017)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v17i2.2804

Abstract

Tabel Input Output disusun untuk keperluan perencanaan dan evaluasi hasil-hasil pembangunan yang bersifat menyeluruh baik skala nasional maupun skala yang lebih kecil (tingkat kabupaten/kota), model pendekatan perencanaan pembangunan wilayah dapat menggunakan model analisis input-output. Pembangunan Kota Bandung merupakan bagian yang tidak terpisahkan dari pembangunan Jawa Barat bahkan nasional, dalam rangka mencapai sasaran pembangunan yang disesuaikan dengan potensi dan permasalahan pembangunan di daerah. Di bidang ekonomi, Kota Bandung harus mampu memobilisasi serta mengelola produksi, alokasi dan distribusi berbagai sumberdaya yang dimilikinya sehingga menghasilkan produk unggulan yang memiliki keunggulan daya saing komparatif maupun kompetitif, baik untuk pasar lokal, regional, nasional bahkan internasional. Melalui analisis shift share dalam model input ouput, kinerja sektor ekonomi Kota Bandung dibandingkan dengan tingkat provinsi dapat terlihat.
Faktor Determinan Praktek KB di Indonesia Tahun 2000 Dalam Model Logistik Aminurasyid Roesli
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 3, No 2 (2003)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v3i2.573

Abstract

Tingkat fertilitas yang tinggi merupakan problema yang serius bagi negara-negara yang sedangmembangun dan tidak terkecuali bagi Indonesia. Karena itu mengendalikan fertilitas merupakanpilihan yang mungkin dilakukan. Salah satu upaya pengendalian (menurunkan) tingkat fertilitasadalah melalui program KB. Karena program ini menyangkut dan melibatkan masyarakat sebagaiobjek (pelaku) KB, maka Pemerintah harus memahami bagaimana pandangan dan sikap masyarakatterhadap program tersebut. Di banyak negara termasuk Indonesia studi yang berkaitan denganpelaksanaan program KB telah banyak dilakukan. Studi seperti ini dilakukan sebagai salah satuupaya memberikan informasi yang komprehensif kepada Pemerintah yang antara lain berfungsisebagai fasilitator sebagai landasan untuk mengambil kebijakan kependudukan. Berkaitan denganitu, dalam studi ini dibahas dan dianalisis mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi masyarakatuntuk berKB. Bentuk hubungan yang dibangun digambarkan dalam model matematik, yaitu dalammodel regresi logistik. Data yang dianalisis adalah data Modul Kependudukan Sensus Penduduktahun 2000. Responden penelitian adalah ibu-ibu usia reproduktif yang berstatus kawin pada saatwawancara dilakukan. Adapun variabel prediktor yang diamati adalah lama kawin, umur ibu,pekerjaan suami, pekerjaan ibu, banyak anak lahir hidup (ALH), pendidikan ibu dan pendidikansuami serta daerah tempat tinggal. Variabel-variabel tersebut berfungsi sebagai variabel prediktor.Sedangkan variabel respon Y adalah praktek KB dalam program KB yang didefinisikan dalam bentukvariabel biner dengan Y = 1 jika ikut KB dan Y = 0 jika tidak ikut KB. Karena variabel responberbentuk variabel biner, maka model matematik yang digunakan adalah model regresi logistikbiner. Berdasarkan analisis yang dilakukan menunjukkan bahwa faktor pekerjaan suami tidakmempunyai pengaruh yang signifikan terhadap praktek KB. Sedangkan faktor lama kawin, umuribu, pekerjaan ibu, pendidikan ibu, pendidikan suami, banyak ALH dan daerah tempat tinggal sertaseluruh faktor interaksi secara signifikan mempengaruhi praktek KB di Indonesia.
Model Pengganda Uang untuk Menentukan Jumlah Uang Beredar di Indonesia Menggunakan Model ARIMA Komponen Teti Sofia Yanti
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 9, No 1 (2009)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v9i1.989

Abstract

Sasaran akhir kebijakan moneter adalah menjaga keseimbangan makro ekonomi, hal ini dilakukanagar dapat dicapai laju inflasi yang rendah, laju pertumbuhan ekonomi yang tinggi dan neracapembayaran yang seimbang. Untuk mencapai sasaran akhir tersebut, diperlukan sasaran antara.Salah satu sasaran antara yang digunakan dalam kebijakan moneter adalah mengendalikan jumlahuang beredar dengan cara mengendalikan uang primer oleh otoritas moneter. Dengan mengganggappengganda uang nilainya cukup stabil maka Bank Sentral dapat mengendalikan jumlah uangberedar. Oleh sebab itu menentukan model peramalan pengganda uang sangatlah penting. Denganmenggunakan data bulanan mulai Januari 2001-Mei 2008 ditentukan model pengganda uang sempitdan luas menggunakan model ARIMA Komponen.
TUJUAN PENGGUNAAN INTERNET PADA PENDUDUK BERUMUR 5 TAHUN KEATAS MENURUT KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI KEPULAUAN RIAU Beti Beti
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 19, No 2 (2019)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v19i2.5096

Abstract

Penyediaan akses dan sarana internet bertujuan untuk meningkatkan produktivitas masyarakat terutama dalam hal perekonomian. Kehadiran internet belum tentu dapat dimanfaatkan sebagai mana mestinya. Secara kasat mata intenet yang digunakan di Kabupaten /Kota di Provinsi Kepulauan Riau masih sebatas media hiburan seperti sebagai media social Facebook, Twitter, Instagram dan lainnya. Sementara itu amat sangat disayangkan ketersediaan media internet tidak dimanfaatkan secara optimal. Untuk melihat apakah ada tujuan lain penduduk berumur 5 tahun ke atas yang menggunakan internet selain sebagai media social maka dilakukan penelitian ini. Dari penelitian ini didapatkan memang sebagian besar masyarakat menggunakan internet hanya sebagai media social. Penggunaan sebagai penunjang kehidupan perekonomian hanya menempati urutan ke 6 dari 8 tujuan penggunaan internet. Jadi dapat disimpulkan tujuan penggunaan internet belum maksimal dan perlu peran pemerintah daerah untuk membantu mensosialisaikan manfaat yang bisa diambil dari keberadaan akses internet di daerahnya masing-masing, terutama manfaat untuk menunjang kebutuhan ekonomi rumah tangga.
ANALISIS REGRESI TERPOTONG Herni Utami
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.v4i2.885

Abstract

Analisis regresi terpotong merupakan pengembangan dari analisis regresi klasik dengan menambah konstanta pemotongtertentu. Misalkan variabel random y menyatakan variabel dependen/respon dan x1, x2 , ... xp merupakan variabelindependen, maka model regresi klasik adalah y = x¢b + e dengan asumsi e ~ N(0,s2). Akibatnya y juga berdistribusiNormal dengan mean E(y | x) = x¢b dan variansi s2. Selanjutnya jika harga y > a maka diperoleh regresi terpotong denganmean E(y | y > a) = x¢b + sl dan variansi var(y) = s2[1 - s] dengan l = f (a) / F (a), a = ( x¢b - a)/s, dan d = l(l-a)(Greene, 1997) [?].

Page 31 of 36 | Total Record : 353

 29   30   31   32   33 

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