cover
Contact Name
Dr. Muhammad Ahsan
Contact Email
muh.ahsan@its.ac.id
Phone
+6281331551312
Journal Mail Official
inferensi.statistika@its.ac.id
Editorial Address
Department of Statistics Faculty of Science and Data Analytics Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Kampus ITS Keputih Sukolilo Surabaya Indonesia 60111
Location
Kota surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Inferensi
ISSN : 0216308X     EISSN : 27213862     DOI : http://dx.doi.org/10.12962/j27213862
The aim of Inferensi is to publish original articles concerning statistical theories and novel applications in diverse research fields related to statistics and data science. The objective of papers should be to contribute to the understanding of the statistical methodology and/or to develop and improve statistical methods; any mathematical theory should be directed towards these aims; and any approach in data science. The kinds of contribution considered include descriptions of new methods of collecting or analysing data, with the underlying theory, an indication of the scope of application and preferably a real example. Also considered are comparisons, critical evaluations and new applications of existing methods, contributions to probability theory which have a clear practical bearing (including the formulation and analysis of stochastic models), statistical computation or simulation where the original methodology is involved and original contributions to the foundations of statistical science. It also sometimes publishes review and expository articles on specific topics, which are expected to bring valuable information for researchers interested in the fields selected. The journal contributes to broadening the coverage of statistics and data analysis in publishing articles based on innovative ideas. The journal is also unique in combining traditional statistical science and relatively new data science. All articles are refereed by experts.
Articles 7 Documents
Search results for , issue "Vol 4, No 2 (2021): Inferensi" : 7 Documents clear
Pengendalian Kualitas Statistik pada Tepung Terigu Menggunakan Peta Kendali Multivariat Fitria Dewi Arista; Seza Dwiwulan Ramadini; Muhammad Ahsan
Inferensi Vol 4, No 2 (2021): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v4i2.10830

Abstract

Persaingan di dunia industri kini semakin ketat, sehingga perlu untuk meningkatkan kualitas pada suatu produk. Pada penelitian ini, karakteristik kualitas yang ingin diuji adalah kadar Moisture, Ash, dan Gluten pada tepung terigu. Metode statistik yang digunakan untuk mengendalikan kualitas proses yaitu diagram kendali multivariat Generalized Variance dan T2 Hotelling serta kapabilitas proses dari masing-masing karakteristik kualitas dan kapabilitas proses multivariat. Tujuannya ingin diketahui data pengamatan sudah terkendali atau tidak secara statistik, serta ingin diketahui kapabilitas prosesnya. Dari data yang diperoleh, data dibagi menjadi dua fase dengan fase 1 jumlah subgroup yang diambil sebesar 35 dan fase 2 jumlah subgroup sebanyak 5 dan masing-masing ukuran subgroup adalah 8. Hasil penelitian ini yaitu data pengamatan bersifat dependen dan data berdistribusi normal multivariat. Diagram kendali Generalized Variance belum terkendali secara statistik, begitu pula dengan peta kendali T2 Hotelling belum terkendali secara statistik. Pada analisis kapabilitas proses pada masing-masing karakteristik kualitas, diperoleh bahwa data pengamatan kandungan moisture, ash, dan gluten pada tepung terigu belum kapabel atau belum sesuai dengan spesifikasi yang telah ditentukan. 
Dampak Perubahan Perilaku Mahasiswa dalam Pembelajaran Daring Ega Riski Suci Cahyani; Khusnul Khotimah; Risca Agustin; Ardina Eka Nawang Sari; Alfisyahrina Hapsery
Inferensi Vol 4, No 2 (2021): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v4i2.10896

Abstract

Kebijakan system pembelajaran daring dalam Rangka Pencegahan Penyebaran COVID-19 menuntut mahasiswa untuk segera beradaptasi dengan berbagai macam bantuan teknologi yang telah berkembang cukup pesat di era saat ini. Interaksi mahasiswa dan dosen menjadi berkurang, begitu juga antar mahasiswa yang semakin susah untuk saling berdiskusi. Interaksi dan perilaku sosial yang efektif akan memberikan dampak terhadap proses pembelajaran yang efektif pula. Sehingga untuk mengetahui pengaruh perubahan perilaku sosial mahasiswa terhadap efektifitas pembelajaran di tengah pandemi, perlu dilakukan kajian guna menciptakan sistem pembelajaran yang lebih efektif, nyaman, dan efisien. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengetahui pengaruh tersebut yaitu dengan analisis regresi logistik biner. Analisis regresi logistik biner merupakan salah satu metode yang dapat menggambarkan hubungan antara variabel respon (berskala biner yaitu mempunyai dua kategori) dan variabel independennya. Hasil penelitian diperoleh bahwa 85% dari mahasiswa yang dijadikan sebagai sampel penelitian merasa bahwa pembelajaran daring sudah efektif pelaksanaannya. Diperoleh variabel yang berpengaruh signifikan terhadap efektifitas pembelajaran adalah variabel Interaksi dengan Mahasiswa dan variabel Perilaku Belajar. Hasil penelitian menunjukkan bahwa mahasiswa akan berpeluang mengalami pembelajaran yang efektif sebesar 99,98% apabila mengalami perubahan positif terhadap interaksi antar mahasiswa dan perubahan positif terhadap perilaku belajarnya selama pembelajaran daring
Analisis Regresi Logistik Biner pada Pengaruh Harga, Kualitas Pelayanan dan Promosi terhadap Kepuasan Pelanggan dalam Menggunakan Jasa Layanan Grab di Kabupaten Lamongan Ardiana Fatma Dewi; Rahmadian Pratiwi
Inferensi Vol 4, No 2 (2021): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v4i2.8637

Abstract

With the Covid-19 pandemic that has hit Indonesia since March 2020, people tend to choose to stay at home and take advantage of online services, one of which is a startup company called Grab. This product is welcomed by customers in various circles, price, service quality and promotion, including in the marketing strategy, have a very important role in influencing customer satisfaction. Customer loyalty will have a big impact on the company. Therefore it is necessary to carry out an analysis for online transportation service companies to find out the services provided in an effort to increase consumer loyalty. According to the 2020 BPS publication, Lamongan Regency is one of the districts in East Java which has a population of more than 1.5 million people. The large number of residents in an area opens more profit opportunities for companies, especially online services. So a research on binary logistic regression analysis was conducted to determine the satisfaction of Grab customers in Lamongan Regency with the predictor variables used, namely Price, Service Quality and Promotion. Based on the analysis, the variables that have a significant effect on customer satisfaction are Price and Customer Quality. Where the cheap price provided by Grab will affect customer satisfaction 1.475 times greater than the expensive price, and good service quality will affect customer satisfaction 1.450 times greater than poor service, with classification accuracy of 92%.
Analisis Risiko Kecelakaan Lalu Lintas di Jalan Raya Kabupaten Nganjuk Menggunakan Poisson Point Process on a Linear Network Nurul Kholisatin; Achmad Choiruddin
Inferensi Vol 4, No 2 (2021): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v4i2.10924

Abstract

Kecelakaan lalu lintas yang terjadi di Kabupaten Nganjuk dalam rentang waktu 3 tahun terakhir cukup tinggi, tercatat terdapat 2039 kecelakaan dan terdapat 1977 data lokasi kejadian yang tercatat oleh SATLANTAS Kabupaten Nganjuk dimana sebagian besar lokasi kecelakaan  tersebar pada jalan arteri primer dan kolektor primer. Kejadian kecelakaan selama tahun tersebut paling sering terjadi pada Bulan Desember, hari Senin dan di jam 09.00 – 10.00 pagi dan 18.00 – 19.00 malam. Jumlah kecelakaan lalu lintas selama 2018 – 2020  yang terjadi pada siang hari ada sebanyak dua kali lipat dibandingkan pada malam hari, selain itu jumlah kecelakaan pada jalan luar kota juga hampir dua kali lipat dari pada jalan dalam kota.. Kedua kovariat kategorik yang digunakan dijadikan sebagai marks dan masing-masing dimodelkan menggunakan model Poisson Point Process on a Linear Network. Model dengan kovariat waktu kejadian menghasilkan nilai estimasi dari intensitas kecelakaan lalu lintas di siang hari yang 62,3% lebih tinggi dibandingkan dengan intensitas kecelakaan lalu lintas pada malam hari. Sedangkan, untuk model menggunakan kovariat jenis jalan, dapat diinterpretasikan bahwa intensitas kecelakaan pada jalan luar kota dua kali lipat lebih tinggi dibandingkan dengan intensitas kecelakaan lalu lintas pada jalan dalam kota.  Hasil yang didapatkan, model dengan kovariat jenis jalan menghasilkan nilai AIC yang lebih kecil.
Klasifikasi Indeks Pembangunan Gender Di Indonesia Tahun 2020 Menggunakan Supervised Machine Learning Algorithms Artanti Indrasetianingsih; Fenny Fitriani; Prasdianitaningtiyas Junita Kusuma
Inferensi Vol 4, No 2 (2021): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v4i2.10940

Abstract

Indeks Pembangunan Gender (IPG) merupakan indikator yang digunakan untuk menggambarkan kesenjangan pencapaian pembangunan manusia antara laki-laki dan perempuan. Capaian IPG Indonesia pada tahun 2020 sebesar 91,06. IPG dapat diklasifikasikan menjadi 2 kategori, yaitu kategori rendah jika nilai IPG kurang dari 90 dan kategori tinggi jika nilai IPG lebih besar sama dengan 90. Berdasarkan sebaran kabupaten/kota, pada tahun 2020 terdapat 280 dari 514 kabupaten/kota yang mencapai angka IPG di atas 90. Hal ini menunjukkan bahwa capaian IPG di Indonesia belum merata. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan dan membandingkan hasil ketepatan klasifikasi tentang IPG di Indonesia tahun 2020 dengan menggunakan algoritma supervised machine learning yaitu Regresi Logistik Biner dan K-Nearest Neighbor (K-NN). Hasil penelitian diperoleh bahwa variabel yang berpengaruh signifikan terhadap IPG yaitu Angka Partisipasi Sekolah SMA, persentase penduduk yang mempunyai keluhan kesehatan, persentase Pegawai Negeri Sipil perempuan, sumbangan pendapatan perempuan, dan rasio jenis kelamin. Hasil perbandingan kedua metode yang digunakan menunjukkan bahwa metode terbaik untuk mengklasifikasikan IPG kabupaten/kota di Indonesia tahun 2020 yaitu menggunakan K-NN, dengan nilai akurasi, sensitivitas, spesifisitas, dan AUC yang diperoleh masing-masing sebesar 71,88%, 65,52%, 77,14%, dan 71,33%. Nilai AUC sebesar 0,7133 atau 71,33% menunjukkan bahwa hasil klasifikasi termasuk dalam tingkat klasifikasi yang baik.
Selection Of Shipping Services Using Analytical Hierarchy Process (AHP) Method Dzakiyah Agustin Puspitasari; Febriola Rania Trihelmina; Maya Kencana Wulandari; Anindiatie Parastikasari; Hidayatul Khusna
Inferensi Vol 4, No 2 (2021): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v4i2.10923

Abstract

Online business has come along way since these early days, where people can purchase items from the comfort of their own homes and work place. This causes people to choose to shop online rather than go to offline store, thus, the freqeuncy of delivery services keep getting higher day by day. In determining the right shipping service, every people has a different needs. This study aims to identify factors that affect customers in choosing shipping services. The variable includes three dimension which are alternative, criteria, and sub-criteria. The number of respondents for this study is 72. Four major shipping service companies in Indonesia were selected to be the alternative includes JNE, J&T, SiCepat and Pos Indonesia. The analysis shows that there are 5 criteria and 2 sub criteria for each criteria, that can be used to measure user preference of choosing shipping services. In this study it was found that the value of consistency ratio in each matrix paired is  0,1 so that the AHP method inthis study has optimal results. From the analysis, each criterion was weighted to rank the customers preference of choosing a shipping services relatively of each other. The best delivery service selected is J&T with The criteria sorted from most important to least important are security, quality of service, price, area coverage and distance.
Pemodelan Jumlah Kasus Kusta di Kabupaten Mojokerto dan Kabupaten Jombang Tahun 2019 Menggunakan Regresi Zero-Inflated Poisson Inverse Gaussian Rahmania Azwarini; Purhadi Purhadi
Inferensi Vol 4, No 2 (2021): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v4i2.10667

Abstract

Kusta atau lepra adalah penyakit yang menyerang berbagai bagian tubuh diantaranya saraf dan kulit yang disebabkan oleh infeksi bakteri Mycobacterium leprae. Jawa Timur merupakan provinsi dengan jumlah penderita kusta tertinggi di Indonesia hingga tahun 2019 sebanyak 3.306 kasus. Stigma negatif masyarakat terhadap penderita kusta menyebabkan munculnya perkampungan kusta di dusun Sumberglagah, Kabupaten Mojokerto. Selain adanya kampung kusta, pada Kabupaten Mojokerto juga terdapat rumah sakit kusta terbesar di Jawa Timur yang menjadi pusat pengobatan kusta baik di Kabupaten Mojokerto maupun di daerah sekitarnya seperti Kabupaten Jombang. Penelitian ini menggunakan data jumlah kasus kusta di Kabupaten Mojokerto dan Kabupaten Jombang tahun 2019 sebagai variabel respon dan enam variabel lainnya sebagai variabel prediktor. Data jumlah kasus kusta tersebut memiliki proporsi nilai nol sebesar 30,77%, lalu nilai mean sebesar 2,179 serta varians sebesar 6,625. Hal ini mengindikasikan bahwa adanya extra zeros serta terdapat pelanggaran asumsi equidispersi. Regresi Zero Inflated-Poisson Inverse Gaussian (ZIPIG) merupakan metode pengembangan regresi yang mampu menangani overdispersi serta extra zeros pada variabel respon data observasi. Faktor yang berpengaruh signifikan terhadap jumlah kasus kusta berdasarkan hasil pemodelan regresi ZIPIG yaitu persentase pelayanan kesehatan untuk penduduk usia lanjut (X6).

Page 1 of 1 | Total Record : 7