Articles
353 Documents
<![CDATA[RANCANGAN 2K , 2K-L FAKTORIAL YANG OPTIMALPADA MODEL PERMUKAAN MULTIRESPON ORDE SATU ]]>
<![CDATA[Purhadi Purhadi]]>;
<![CDATA[Suryo Guritno]]>;
<![CDATA[Susanti Linuwih]]>
<![CDATA[ STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 4, No 2 (2004) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/jstat.v4i2.895
<![CDATA[parameter pada model permukaan multirespon yang bersifat tidak bias, konsisten dan efisien. Kriteria lain agar matrikrancangan percobaan optimal adalah variansi dari penaksir respon-responnya bernilai minimum. Beberapa rancanganpercobaan model orde satu yaitu rancangan Faktorial, Fraksional faktorial, Simplek dan Placket Burman. Denganmenggunakan pembobotan pada titik-titik percobaan sehingga memenuhi kriteria optimum-D, A, E maka didapatkanmatrik rancangan percobaan yang optimal untuk model permukaan multirespon orde satu. Dengan mengunakan ketigakriteria tersebut didapat hasil nilai determinan matrik informasi yang hampir sama. Eff-D digunakan untukmembandingkan beberapa rancangan percobaan.Apabila penambahan titik-titik percobaan dilakukan hal ini dapat secara proposional sesuai dengan nilai pembobotannyasehingga rancangan percobaan masih optimal. Hal diatas bisa juga dilakukan dengan cara menerapkan Algoritma Fedorovatau Algoritma Fedorov yang dimodifikasi jika matrik variansi kovariansi dari error tidak diketahui.]]>
<![CDATA[Persamaan Regresi Prediksi Curah Hujan Bulanan Menggunakan Data Suhu dan Kelembapan Udara di Ternate ]]>
<![CDATA[Akhmad Fadholi]]>
<![CDATA[ STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 13, No 1 (2013) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/jstat.v13i1.1068
<![CDATA[Simulasi prediksi curah hujan bulanan (RR) dengan menggunakan prediktor suhu udara (T) dankelembapan udara (RH) telah dicoba dilakukan di Stasiun Meteorologi Sultan Baabullah Ternate.Evaluasi dilakukan dengan membandingkan dan menghitung besarnya penyimpangan prediksi totalhujan bulanan terhadap total hujan aktualnya. Simulasi prediksi total hujan bulanan ini digunakandua metode regresi, yaitu regresi linier sederhana dan regresi linier berganda. Hasil pengolahan datamenunjukkan bahwa simulasi prediksi total hujan bulanan tahun 2008 di daerah studi didapatkanrerata RMSE = 14.41 mm/bulan menggunakan prediktor suhu udara, RMSE = 14.35 mm/bulanmenggunakan prediktor kelembapan udara, dan RMSE = 14.55 mm/bulan menggunakan prediktorsuhu udara dan kelembapan udara sekaligus.]]>
<![CDATA[Klasifikasi Tingkat Hidup Pekerja dengan Bootstrap Diskriminan ]]>
<![CDATA[Muhammad Sjahid Akbar]]>;
<![CDATA[Bambang Widjanarko Otok]]>
<![CDATA[ STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 5, No 1 (2005) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/jstat.v5i1.918
<![CDATA[Masalah klasifikasi (pengelompokkan) pada kelompok yang sudah diketahui pada umumnyamembatasi diri dalam melibatkan sejumlah peubah yang terkait, sehingga mengakibatkan hilangnyasebagian informasi yang justru berkonsekuensi dalam kesimpulan penelitian. Untuk itu upaya yangdilakukan untuk membatasi keterlibatan sejumlah peubah dalam penelitian harus melihat kerangkapermasalahan secara menyeluruh pada kelompok dalam peubah tersebut. Klasifikasi Tingkat HidupPekerja yang meliputi kelompok ”kurang baik’, ’sama baik’ dan ”lebih baik’ diduga dipengaruhi olehpendidikan (X1), status pekerjaan (X2), upah/gaji sebulan (X3) dan status perkawinan (X4).Metode klasifikasi yang baik akan menghasilkan sedikit kesalahan klasifikasi atau peluangkesalahan alokasi yang kecil dan juga terpenuhinya asumsi seperti variansi sama pada kelompok.Sehingga diperlukan suatu kajian mengenai masalah klasifikasi dengan pendekatan analisisdiskriminan yang dikembangkan Fisher (1936). Analisis diskriminan yang dikembangkan untukpopulasi yang berdistribusi normal dengan varians-kovarians sama. Tetapi pada penerapannyaanalisis diskriminan sering melibatkan variabel-variabel kategorik yang tidak mengikuti poladistribusi normal, meskipun diperoleh hasil tidak optimal. Metode klasifikasi yang baik akanmenghasilkan sedikit kesalahan klasifikasi (alokasi) atau peluang kesalahan alokasi yang kecil.Kenyataannya, masalah klasifikasi sering dijumpai pada data dengan pola sebaran yang tidaknormal, meskipun dapat digunakan analisis diskriminan tetapi hasil yang diperoleh tidak menjamin.Efron dan Tibshirani (1993), telah menggunakan metode bootstrap dalam memodelkan kadarhormon lutenisia pada wanita.Hasil penelitian menunjukkan bahwa analisis diskriminan linear Fisher merupakan suatumetode yang sangat baik dalam masalah klasifikasi dan dalam menentukan variabel pembeda padakelompok, terutama jika asumsi distribusi normal dan matriks kovarians sama telah terpenuhi.Selain itu fungsi diskriminan yang diperoleh mudah diinterpretasikan untuk menjelaskanketerkaitan prediksi kedepan dalam pengelompokkan. Model prediksi untuk mengelompokkantingkat hidup pekerja hanya dipengaruhi oleh variabel Pendidikan (X1) dan secara keseluruhanmempunyai ketepatan pengelompokkan sebesar 54.6%, sedangkan pada bootstrap diskriminansecara keseluruhan mempunyai ketepatan pengelompokkan sebesar 56.2%. Dengan demikianpendekatan bootstrap]]>
<![CDATA[Pemanfaatan Ergonomi dalam Kegiatan Pascapanen Kelapa Sawit untuk Mengurangi Keluhan Moskuluskletal Petani ]]>
<![CDATA[Roberta Zulfhi Surya]]>;
<![CDATA[M. Gasali M]]>
<![CDATA[ STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 14, No 2 (2014) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/jstat.v14i2.1206
<![CDATA[Wheelbarrow adalah salah satu alat angkut material yaitu gerobak sorong, wheelbarrow padaawalnya merupakan alat angkut yang sangat berguna bagi masyarakat yang melakukan aktivitaspengangkutan hasil perkebunan ataupun juga barang-barang bangunan yang lain sebagainya.Sedangkan Hook T adalah alat yang digunakan sebagai material handling buah kelapa sawit.Aktivitas mengangkut Tandan Buah Segar (TBS) kelapa sawit merupakan aktivitas fisik danperalatan dirancang belum sesuai dengan kebutuhan petani. Pekerjaan yang membutuhkan energiyang besar seringkali menimbukan keluhan fisik petani. Pada penelitian ini dirancang du alat tersbutmenggunakan data antropometri dan sesuai dengan kebutuhan mereka. Kemudian tingkat keluhanmoskuluskletalnya di ukur menggunakan nordic body map. Hasil penelitian setelah dilakukanperancangan ulang Wheelbarrowdengan mengedepankan aspek ergonomi menurunkan Keluhanmuskuloskeletal petani sebesar 31,79% sedangkan Hook T memberikan kontribusi penurunankeluhan moskuluskletal sebesar 27,81%]]>
<![CDATA[PROSES SEMI_MARKOV DAN APLIKASINYA DALAM ASURANSI JIWA ]]>
<![CDATA[Fevi Novkaniza]]>
<![CDATA[ STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 3, No 1 (2003) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/jstat.v3i1.527
<![CDATA[Proses semi-Markov merupakan pengembangan dari Proses Stokastik Markov. Dalam proses semi-Markov, sifatMarkov tidak lagi dipenuhi, artinya untuk memprediksi state yang akan datang tidak hanya berdasarkan state sekarang, tetapijuga lamanya waktu berada di state ini sebelum pindah ke state yang kan datang. Secara umum dalam asuransi jiwa diasumsikanbahwa “rate of mortality” tidak hanya tergantung dari usia tetapi juga tergantung dari durasi waktu atau lamanya nasabahdiasuransikan. Ketergantungan terhadap durasi waktu ini akan dimodelkan dengan model semi-markov.]]>
<![CDATA[A Modification of Box-Cox Transformation ]]>
<![CDATA[Wan Muhamad Amir Bin W Ahmad]]>;
<![CDATA[Nyi Nyi Naing]]>;
<![CDATA[Mohd Tengku Ariff Raja Hussein]]>
<![CDATA[ STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 7, No 1 (2007) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/jstat.v7i1.952
<![CDATA[Data screening is the most important technique to check the nature of the data. One of the methodsto screen the data is the transformation method. There are a lot of transformations but the famousone is the Box-Cox Transformation. The purpose of this study is to find the alternative way oftransformation by making some modification of the original Box-Cox formula. As we know, the Box-Cox transformation method only transform the data if and only if the data in a positive values. If thevalues in the analysis are negative, the formula of the Box-Cox cannot be used. This problem alwaysoccur when the researcher want to transform the data which the values is negative. In thismethodology section, we will build an alternative method to solve the problem if the data in the studyare negative.]]>
<![CDATA[IDENTIFIKASI STATUS GIZI PADA REMAJA DI KOTA BANDA ACEH ]]>
<![CDATA[Zurnila Marli Kesuma]]>;
<![CDATA[LATIFAH RAHAYU]]>
<![CDATA[ STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 17, No 2 (2017) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/jstat.v17i2.2759
<![CDATA[Masalah gizi pada remaja sangat penting untuk diidentifikasi mengingat remaja merupakan penerus bangsa. Identifikasi status gizi remaja khususnya dikota Banda Aceh yang menjadi ibu kota Provinsi Aceh sangat penting untuk peningkatan serta pengembangan usia produktif dimasa depan. Penelitian ini dilakukan di 29 sekolah yang tersebar pada sembilan kecamatan di Kota Banda Aceh dengan melibatkan tiga tingkatan sekolah yaitu Sekolah Dasar (SD), Sekolah Menengah Pertama (SMP), dan Sekolah Menengah Atas (SMA). Pemilihan sampel dengan menggunakan metode acak kelompok (cluster random sampling), dimana SD, SMP, SMA digunakan sebagai cluster. Hasil yang diperoleh adalah status gizi buruk yang terdeteksi pada remaja di kota Banda Aceh cukup kecil, yaitu 0.33%, gizi kurang sebesar 3,48% dan gizi baik 65,17%. Kasus kegemukan dan obesitas ditemukan masing masing sebesar 15,42% dan 15,59%.]]>
<![CDATA[Kajian Pendekatan F(t) untuk Menaksir Parameter Distribusi Weibull Melalui Metoda Rank Regresi ]]>
<![CDATA[R. Dachlan Muchlis]]>;
<![CDATA[Lisnur Wachidah]]>
<![CDATA[ STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 3, No 2 (2003) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/jstat.v3i2.574
<![CDATA[Penaksiran parameter distribusi Weibull melalui Metoda Kemungkinan menghasilkan solusiyang tidak unik, sehingga dikembangkan metoda pendekatan melalui regresi (K.C. Kapur & L. R.Lamberson, 1977) dengan melalui tranformasi x = ln(t) dan y = ln[ln{1–F(ti)}-1], dalam beberapaliteratur dikemukakan bentuk pendekatan untuk F(t) diantaranya yang dikemukanan Charles E.Ebeling dalam bukunya Reliability and Maintainability Engineering (1977) dan K.C. Kapur & L. R.Lamberson (1977) dalam bukunya Reliability in Engineering Design, Patric D. T O’Connorr (1991)dalam bukunya Practical Reliability Engineering. Dimitri Kececioglu (1991) dalam bukunya ReliabilityEngineering Handbook serta Linda C. Wolstenholme (1999) dalam bukunya Reliability Modelling,tetapi dari literatur yang ada hanya menawarkan pilihan pendekatan tanpa merekomendasikanpendekatan mana yang memberikan hasil paling akurat.Dalam makalah ini akan dicoba mengkaji pendekatan mana yang memberikan penaksir yangpaling baik, analisis dilakukan melalui simulasi dengan membangkitkan data berdistribusi Weibull 2parameter selanjutnya dengan memilih bentuk pendekatan F(t) ditaksir kembali parameternya.]]>
<![CDATA[Modeling Distribution of Jobs Using Production Function ]]>
<![CDATA[Anton Abdulbasah Kamil]]>
<![CDATA[ STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 9, No 1 (2009) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/jstat.v9i1.990
<![CDATA[This paper presents a theory in which the composition of jobs is always sub-optimal, we use a searchframework which is a natural tool to model a situation in which identical workers can end up indifferent jobs with very different compensation patterns. First we will show that if different types ofjobs have different creation (capital) costs, then those which cost more to create will have to payhigher wages due to rent sharing; therefore. There will naturally exist good and bad jobs in thiseconomy. Second, establish that in an unregulated market, the composition of jobs is in efficientlybiased towards bad jobs.]]>
<![CDATA[Pengaruh Variabel Sosial Ekonomi Terhadap Perkawinan Usia Anak pada Wanita di Indonesia Tahun 2017 ]]>
<![CDATA[Ade Widiantara]]>;
<![CDATA[Risni Julaeni Yuhan]]>
<![CDATA[ STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 19, No 2 (2019) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/jstat.v19i2.5205
<![CDATA[Child marriage in Indonesia is currently at an alarming condition. It is known that there are 20 provinces with child marriage pravain rates above the national figure in 2015. The deprivation of the basic rights of girls who are married before the age of 15-18 years has an impact on increasing maternal mortality, infant mortality rate, giving birth to malnourished infants, stairs such as quarrels, arguments, prolonged conflicts, leading to divorce. In addition, the problem will certainly lead to high dependency ratio. In an effort to suppress marriage issues of childhood, it becomes important to know the socioeconomic factors affecting the first marriage age for women who marry the age of the child. Therefore in this study will be studied about the tendency of social and economic variables that affect the marriage of children aged in married women aged 15-24 years in Indonesia by using binary logistic regression analysis. The results showed that 1 in 4 women ever married 15-24 years of marriage at the age of the child. Based on the result of logistic regression analysis that is domicile domicile of residence, work status and type of work of woman, level of education of woman, parent education level, age of first marriage of parent and poverty status have significant effect to the marriage of child to woman ever married age 15-24 year in Indonesia in 2017.]]>
