Articles
353 Documents
<![CDATA[Efficiency of General Insurance in Malaysia Using Stochastic Frontier Analysis ]]>
<![CDATA[Mohamad Arif Awang Nawi]]>;
<![CDATA[Wan Muhamad Amir W Ahmad]]>;
<![CDATA[Nor Azlida Aleng]]>
<![CDATA[ STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 11, No 2 (2011) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/jstat.v11i2.1050
<![CDATA[General insurance comprises insurance of property against fire and burglary, floods, storms,earthquakes and so on. The purpose of the current study is to measure the relative efficiency of generalinsurance in Malaysia by using SFA for the year 2007 until 2009, consist of 26 general insurancecompanies by using the software FRONTIER to obtain the maximum likelihood (ML) and to get therelative efficiency. The finding showed that Oriental Capital Assurance Bhd (OCA) is at rank 1 for thethree years. The 0.03975 value for the variance gamma ( γ ) parameter in this study is far from one,suggesting that all of the residual variations are not due to the inefficiency effects, but to randomshocks. It can therefore, be concluded that the technical inefficiency effects associated with theproduction of the total profits by the input of the general insurence are very low.]]>
<![CDATA[Pemodelan Klaim Asuransi Kendaraan Bermotor dengan Regresi ZAIG ]]>
<![CDATA[Yulia Resti]]>;
<![CDATA[Noriszura Ismail]]>;
<![CDATA[Saiful Hafizah Jaaman]]>
<![CDATA[ STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 10, No 2 (2010) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/jstat.v10i2.1018
<![CDATA[In motor insurance pricing based on risk of policyholder, modeling claim is the most important step.The modeling includes two main models there are model which relates to event of claims and modelthe cost of claims submitted to insurance companies. Most studies modeling the cost of claimsinvolving only the amount of claims which are positive, i.e. when an accident happens and then thepolicyholder filed a claim with the claims cost is greater than zero. In one period of insurance, there’repolicyholders who have not had an accident and there’re policyholders who had an accident but doesnot have claim, in this case is said to the claims cost is zero. This paper investigate theimplementation ZAIG (Zero Adjusted Inverse Gaussian) regression on the model of automobileinsurance claims that involve the cost of claims that zero and positive use data supported byInsurance Services Malaysia (ISM) Berhard. By regression ZAIG note that both the event and theaverage of claim cost significantly affected by the premium.]]>
<![CDATA[DAY OF THE WEEK EFFECT AND STOCKMARKET VOLATILITY: FURTHER EVIDENCE FROMMALAYSIA EXCHANGE ]]>
<![CDATA[Zainudin Arsad]]>;
<![CDATA[Mohd Shahrizan Othman]]>
<![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.v4i2.909
<![CDATA[This paper examines the day of the week anomalies at the Malaysian Exchange during various economic situations. Inparticular, the paper looks at the existence of day of the week effect for various indices, the popular benchmark CompositeIndex, the broader based Emas Index, smaller capital based Second Board Index, Financial Index of the Main Board andone of the newly created sectoral index of Trade and Services. Three estimation models are used to investigate thepresence of daily effect in these indices: the Ordinary Least Squares regression (OLS), Box and Jenkins ARIMA and theGARCH(p,q) models for capturing changing volatility in the stock returns. The OLS results reveal negative Monday meanreturns for each of the indices for the whole sample period. As expected during the Asian Economic Crisis period, themean returns are negative for each day of the week, with Thursday recording the largest negative returns. Negative meanreturns on Monday are not generally observed for each of the indices in recent years (during the World Economic Crisisand the following Recovery Period). When the changing volatility in the financial market is taken into account, theMonday negative returns remain significant during the whole sample period.]]>
<![CDATA[Identifikasi dan Inventarisasi Ekosistem Gunung Api Ruang Menggunakan Data Landsat dan Quickbird ]]>
<![CDATA[Muchlisin Arief]]>
<![CDATA[ STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 14, No 1 (2014) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/jstat.v14i1.1082
<![CDATA[Untuk melakukan inventarisasi dan mengidentifikasi ekosistem di Gunung api Ruang denganmenggunakan data satelit Landsat multispektral serta data multispektral dan pachromaticQuickbird, Beberapa metoda telah dicoba dari operasi antar band, indeks vegetasi normal sampaiklasifikasi. Dan yang mendekati kearah realita adalah metoda klasifikasi. Penggunaan datamultispektral yang digabungkan dengan band panchromatik menghasilkan kualitas citra klasifikasiyang lebih tajam dibandingkan hanya menggunakan data multispektral saja. Berdasarkan hasilanalisa, dalam kurun waktu kuran lebih tiga tahun perubahan ekosistem pemukiman bertambahsebesar 18.62 %. Semak belukar-2 (vegetasi rapat) berkurang sebesar 21.78 % dan semak belukar-1 (vegetasi jarang) bertambah sebanyak dua kali lipat luasnya. Hal ini menandakan bahwa banyaksemak belukar (daerah subur) dikonversi menjadi kebun dan lapisan lava akibat ltusan tahun 2002telah kembali ditumbuhi oleh tumbuhan atau telah bervegetasi. Sedangkan lapisan piroklastikbetambah luasanya yang menandakan bahwa gunung api Ruang sampai saat ini masihmengeluarkan batuan maupun material lainnya.]]>
<![CDATA[Faktor Determinan Kecenderungan Mengikuti Program KB Melalui Model Regresi Logistik (Analisis Terhadap Data Hasil SDKI 1997) ]]>
<![CDATA[Aminurasyid Roesli]]>;
<![CDATA[Abdul Kudus]]>
<![CDATA[ STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 2, No 2 (2002) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/jstat.v2i2.498
<![CDATA[Dalam makalah ini akan dibangun sebuah model regresi yang dapat menggambarkan bentuk hubungan antara beberapavariabel demografi yang berfungsi sebagai variabel bebas atau variabel prediktor dan mengikuti program keluargaberencana yang berfungsi sebagai variabel tak bebas atau variabel respon. Untuk memprediksi variabel-variabel yangmempengaruhi keputusan mengikuti program keluarga berencana serta membangun model regresinya, data yang digunakanadalah data hasil Survey Demografi dan Kesehatan Indonesia (SDKI) 1997. Kajian atau studi ini dimaksudkan untuk melihatdan menguji sampai sejauhmana pengaruh beberapa variabel demografi pada ibu untuk mengikuti program keluargaberencana dan menduga bagaimana bentuk hubungannya dalam bentuk model regresi logistik. Di samping itu hasil kajianini diharapkan bermanfaat bagi pengambil kebijakan kependudukan terutama yang berkaitan dengan variabel sosial,ekonomi dan pendidikan masyarakat dalam menunjang tujuan nasional, yaitu membentuk keluarga kecil bahagia danberkualitas.]]>
<![CDATA[Measurement System Analysis Using Repeatability and Reproducibility Techniques ]]>
<![CDATA[Norizan Mohamed]]>;
<![CDATA[Yamene Davahran]]>
<![CDATA[ STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 6, No 1 (2006) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/jstat.v6i1.932
<![CDATA[To monitor and improve any manufacturing process in quality control, it is important to measure thecause of the attribute for that process. The quality of measurement data depends on the repeatedmeasurements obtained through measurement systems which will operate at a given condition. Thisstudy uses a type of statistical quality control technique called Repeatability and Reproducibility(R&R) to determine how much of the process variation is caused by the variation of the measurementsystem that is being used. The two types of charts that were used for this study were the ANOVAchart and the Mean & Average chart.]]>
<![CDATA[Perbandingan Keterkaitan Antar Sektor Ekonomi Kota Bandung Berdasarkan Dua Periode Tabel Input Output ]]>
<![CDATA[Teti Sofia Yanti]]>;
<![CDATA[Siti Sunendiari]]>
<![CDATA[ STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 16, No 1 (2016) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/jstat.v16i1.2277
<![CDATA[Pembangunan ekonomi suatu daerah memerlukan suatu perencanaan yang matang sehingga pembangunan dapat mencapai daya guna yang tinggi. Untuk keperluan perencanaan danevaluasi hasil-hasil pembangunan yang bersifat menyeluruh baik skala nasional maupun skala yanglebih kecil (tingkat kabupaten/kota), model pendekatan perencanaan pembangunan wilayah dapatmenggunakan model analisis input-output. Kota Bandung secara periodik mempublikasikan tabelinput output. Tabel input output yang sudah dimiliki Kota Bandung adalah tahun 2003 dan tahun2008. Terjadi perubahan sektor unggulan maupun sektor yang lemah di Kota Bandung. Rata-ratapenyebaran maupun derajat kepekaan berubah dari 1,29 menjadi 1,77. Peningkatan terjadi terbesarada pada sektor perdagangan, dimana perubahan daya penyebaran sebesar 1,31 dan pada derajatkepekaan sebesar 21,72. Nilai tersebut sangat besar sekali terutama pada derajat kepekaan, inimengindikasikan perekonomian Kota Bandung sudah berubah dari Kota Jasa menjadi kotaPerdagangan. Hal tersebut didukung oleh kontribusi perdangangan untuk PDRB tahun 2014 sebesar27,79% sedangkan untuk sektor jasa sebesar 12,44%.]]>
<![CDATA[FORECASTING BY REGRESSION ANALYSIS: A CASE STUDY OF LOCAL STOCK EXCHANGE MARKET BASED ON FOREIGN MARKETS ]]>
<![CDATA[Muhamad Safiih Lola]]>;
<![CDATA[Norizan Muhammed]]>;
<![CDATA[Teoh Kah Seng]]>
<![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.v3i1.551
<![CDATA[Regression analysis is one of the most widely used techniques for analyzing multifactor data. The application ofregression analysis in stock market is a statistical technique used to forecast and to analyze teh factors that influnce the stockmarket. By using the “multiple linear regression”, studies have been done in obtaining the best regression model to doforecasting. The common types of “multiple linear regression” to be studied here would be estimation of the model parameters,hypothesis testing and confidence intervals. The foreign stock markets for this reasearch are Hang Seng, All Ordinaries, Nikkei225, Dow Jones and FTSE 100. The data are collected from 1 january to 31 December 2002. as result, that the closing value forKLSE is related to at least one regressors and the closing values for Nikkei 225 and Dow Jones have strong influence on theclosing value for KLSE]]>
<![CDATA[Selang Kepercayaan dari Parameter Distribusi Log-Normal Menggunakan Metode Bootstrap Persentil ]]>
<![CDATA[Akhmad Fauzy]]>
<![CDATA[ STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 8, No 1 (2008) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/jstat.v8i1.970
<![CDATA[In this article, two methods are proposed to give the interval estimation for two parameters Log-Normal distribution. We usually use traditional method to construct interval estimation. This intervalneeds a t distribution and chi-square distribution and namely traditional method. We will useanother method, namely bootstrap percentile. Bootstrap percentile method more potential inconstructing two parameters interval and give shorter interval than traditional method. This methoddoes not need an assumption that the sample has to have t and chi-square distributions.]]>
<![CDATA[Analisis Kepuasan Pelanggan Terhadap Pelayanan Astra Motor Yogyakarta Bagian H1 Penjualan Unit Sepeda Motor ]]>
<![CDATA[Ahmad Husain Abdullah]]>;
<![CDATA[Ayundyah Kesumawati]]>
<![CDATA[ STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 18, No 2 (2018) ]]>
Publisher : <![CDATA[Program Studi Statistika Unisba ]]>
Show Abstract
|
Download Original
|
Original Source
|
Check in Google Scholar
|
DOI: 10.29313/jstat.v18i2.4537
<![CDATA[Kepuasan pelanggan dapat dijadikan sebagai acuan seberapa mampu perusahaan memenuhi nilaiharapan pelanggan. Pelanggan yang benar-benar setia terhadap produk barang/jasa akan sangatpotensial memperngaruhi perilakunya sehingga dapat memicu repeat order dan juga word-of-mouthadvertisers. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kepuasan pelanggan terhadappelayanan Astra Motor Yogyakarta bagian pemasaran H1 (Penjualan). Selain itu juga inginmengetahui apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara tiap variabel demografi pelangganterhadap tingkat kepuasan yang diberikan. Total responden yang diamati menggunakan tele surveiyaitu sebanyak 414 pelanggan. Hasil analisis faktor konfirmatori diperoleh keputusan bahwa 5dimensi pelayanan yang terdiri dari tangible, responsiveness, assurance, empathy, dan reliabilitytelah valid untuk mewakili 16 indikator pertanyaan. Menggunakan metode normalisasi min-maksdiperoleh hasil bahwa seluruh responden merasa puas terhadap 5 dimensi kualitas pelayanan.Kemudian hasil pengujian Kruskal Wallis diperoleh keputusan terdapat perbedaan kelompok kota,provinsi, jenis pekerjaan, dan tingkat pendapatan responden dengan tingkat kepuasan yangdiberikan terhadap 5 dimensi kualitas pelayanan Astra Motor Yogyakarta bagian pemasaran H1.]]>
