cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Dania Siregar
Contact Email
jsamtk.unj@gmail.com
Phone
+6281316044605
Journal Mail Official
jsa@unj.ac.id
Editorial Address
Kampus A Universitas Negeri Jakarta, Lt.6 Gd. Dewi Sartika Jalan Rawamangun Muka, Jakarta Timur.
Location
Kota adm. jakarta timur,
Dki jakarta
INDONESIA
Jurnal Statistika dan Aplikasinya
Published by Universitas Negeri Jakarta
ISSN : -     EISSN : 26208369     DOI : https://doi.org/10.21009/JSA.041
Core Subject : Economy, Science, Education, Agriculture, Social,
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Computer Science & IT Economics, Econometrics & Finance Social Sciences Other
Jurnal Statistika dan Aplikasinya JSA is dedicated to all statisticians who wants to publishing their articles about statistics and its application. The coverage of JSA includes every subject that using or related to statistics.
Arjuna Subject : Matematika - Statistik dan Probabilitas
Articles 180 Documents
 1   2   3   4   5 
Peramalan Nilai Ekspor Produk Industri Alas Kaki Menggnakan Model ARIMAX dengan Efek Variasi Kalender Alma Kurnia; Ibnu Hadi
Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 3 No 2 (2019): Jurnal Statistika dan Aplikasinya
Publisher : Program Studi Statistika FMIPA UNJ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/JSA.03204

Abstract

Model ARIMAX adalah model ARIMA dengan peubah tambahan. Peubah tambahan yang digunakan untuk data deret waktu dengan variasi kalender berupa variabel dummy. Pada makalah ini, akan dilakukan penghitungan peramalan nilai ekspor produk industri alas kaki bulan Juli 2019 sampai dengan Jui 2020 dengan menggunakan model ARIMAX dengan efek variasi kalender. Efek variasi kalender yang ditemukan pada data nilai ekspor produk industri alas kaki adalah libur hari raya Idul Fitri. Data yang digunakan pada makalah ini yaitu data nilai ekspor produk industri alas kaki mulai dari bulan Januari tahun 2010 sampai dengan bulan Juni tahun 2019. Pemodelan ARIMAX dilakukan dengan menggabungkan model regresi dummy dari data aktual dan model ARIMA dari data residual.
Reliabilitas Sistem dengan Pendekatan Nonparametrik Izzati Wulandari; Suyono; Widyanti Rahayu
Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 3 No 1 (2019): Jurnal Statistika dan Aplikasinya
Publisher : Program Studi Statistika FMIPA UNJ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/JSA.03102

Abstract

Penelitian ini membahas mengenai reliabilitas sistem dengan pendekatan nonparametrik, yaitu waktukegagalan suatu komponen tidak dimodelkan dengan distribusi parametrik tertentu. Dengan pendekatanini pertama-tama diturunkan transformasi Laplace dari reliabilitas sistem, yang memuat transformasiLaplace Stieltjes dari waktu kegagalan suatu komponen. Selanjutnya dengan menggunakan fungsidistribusi empirik dari data realisasi, transformasi Laplace ini diinversi secara numerik denganmenggunakan bantuan software matematika. Selain itu, dalam penelitian ini juga membahas reliabilitassistem seri dengan pendekatan nonparametrik.
Metode Naive Bayes dalam Mendeteksi Sel Kanker Payudara Riska Agustin; Vera Maya Santi; Bagus Sumargo
Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 3 No 1 (2019): Jurnal Statistika dan Aplikasinya
Publisher : Program Studi Statistika FMIPA UNJ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/JSA.03104

Abstract

Kanker payudara merupakan kanker paling umum dan paling banyak terjadi pada wanita di seluruh dunia. Di Indonesia sendiri kasus kanker payudara menempati posisi pertama kanker yang paling banyak menyebabkan kematian pada wanita. Tingginya angka kematian karena kanker payudara di Indonesia perlu dicermati dengan tindakan pencegahan dan deteksi dini. Kasus kanker yang ditemukan pada stadium dini serta mendapat pengobatan yang cepat dan tepat akan memberikan kesembuhan dan harapan hidup lebih lama. Ada beberapa faktor yang dapat digunakan untuk memprediksi keberadaan kanker payudara pada tubuh seseorang, diantaranya adalah usia, glukosa, insulin, HOMA (Homeostatic Model Assessment), leptin, adiponektin, resistin, MCP-1 (Monocyte Chemoattractant Protein-1), serta IMT (Indeks Massa Tubuh). Pada penelitian ini akan dibahas mengenai kemungkinan seseorang menderita kanker payudara berdasarkan faktor-faktor pendorong yang diamati menggunakan metode Naive Bayes. Hasil akurasi yang diperoleh adalah sebesar 80% dimana dari 35 data uji yang diamati terdapat 28 data yang di klasifikasikan dengan tepat dan 7 data yang mengalami kesalahan klasifikasi.
Model Spasial Otoregresif Poisson untuk Mendeteksi Faktor-Faktor yang Berpengaruh terhadap Jumlah Penderita HIV AIDS di Jakarta Timur Siti Rohmah Rohimah; Ariq Muammar Riyantobi
Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 3 No 2 (2019): Jurnal Statistika dan Aplikasinya
Publisher : Program Studi Statistika FMIPA UNJ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/JSA.03205

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menentukan faktor-faktor yang berpengaruh secara spasial maupun nonspasial terhadap jumlah penderita penyakit HIV/AIDS di Jakarta Timur. Metode yang digunakan dalam pendugaan parameternya menggunakan metode pendugaan maksimum likelihood. Faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah penderita HIV/AIDS di Jakarta Timur adalah faktor spasial dan nonspasial. Faktor spasialnya yang memengaruhi untuk lokasi tertentu adalah lokasi pada tetangganya. Berdasarkan model SAR Poisson diperoleh korelasi spasial yang signifikan sebesar ρ = -0,47. Hal ini berarti bahwa lokasi-lokasi yang berdekatan mempunyai nilai yang berbeda dan cenderung menyebar.
Analisis Komparasi dan Determinan Sosial Demografi Terhadap Penggunaan Kontrasepsi Wanita Usia Subur (WUS) di Provinsi Nusa Tenggara Timur dan Jawa Timur Ni Luh Putu Yayang Septia Ningsih; Dwi Cahyo Firmansyah; Fathin Nadillah; Firza Refo Adi Pratama
Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 4 No 1 (2020): Jurnal Statistika dan Aplikasinya
Publisher : Program Studi Statistika FMIPA UNJ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/JSA.04104

Abstract

Total Fertility Rate (TFR) merupakan salah satu indikator untuk melihat pertumbuhan penduduk di suatu daerah. Sedangkan tinggi rendahnya TFR disuatu daerah selalu berhubungan dengan Contraceptive Prevalence Rate (CPR), yaitu ukuran untuk melihat persentase pengguna alat kontrasepsi Pasangan Usia Subur (PUS). Di Indonesia, provinsi dengan TFR tertinggi yaitu Provinsi Nusa Tenggara Timur dan provinsi dengan TFR terendah yaitu Provinsi Jawa Timur. Oleh sebab itu, peneliti tertarik untuk meneliti mengenai faktor-faktor sosial demografi yang memengaruhi penggunaan alat kontrasepsi di kedua provinsi yang memiliki TFR tertinggi dan terendah tersebut lalu membandingkan hasilnya. Analisis yang digunakan yaitu analisis inferensia dengan regresi logistik biner dan analisis deskriptif. Hasil penelitian menunjukkan bahwa faktor-faktor sosial demografi yang berpengaruh signifikan terhadap penggunaan kontrasepsi pada wanita usia subur (WUS) di Provinsi Nusa Tenggara Timur adalah usia, status perkawinan, pendidikan terakhir dan jumlah anak yang pernah dilahirkan. Sedangkan faktor-faktor sosial demografi yang berpengaruh signifikan terhadap penggunaan kontrasepsi pada wanita usia subur (WUS) di Provinsi Jawa Timur adalah usia, status perkawinan, pendidikan terakhir, status pekerjaan dan jumlah anak yang pernah dilahirkan. Secara umum, sebagian besar wanita usia subur (WUS) yang menggunakan alat kontrasepsi di kedua provinsi tersebut adalah wanita usia subur (WUS) yang berumur 35-39 tahun, berstatus kawin, bekerja disektor pertanian, memiliki anak lebih dari dua, serta pendidikan tertinggi yang ditamatkan adalah SD/sederajat. Dengan kata lain, tidak terdapat perbedaan karakteristik diantara kedua provinsi dengan TFR tertinggi dan terendah tersebut.
Aplikasi Model Vector Autoregressive (VAR) pada Data Tamu Mancanegara di Hotel Bintang dan Non Bintang di Daerah Istimewa Yogyakarta Pardomuan Sihombing; Bekti Endar Susilowati
Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 3 No 2 (2019): Jurnal Statistika dan Aplikasinya
Publisher : Program Studi Statistika FMIPA UNJ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/JSA.03202

Abstract

Model Vector Autoregressive (VAR) merupakan gabungan dari beberapa model Autoregressive (AR), dimana model membentuk sebuah vektor yang antara variabel-variabelnya saling memengaruhi. Model AR(1) menyatakan bahwa pengamatan waktu sekarang dipengaruhi pengamatan satu waktu sebelumnya dan unsur error. Pada analisis ini, model Vector Autoregressive (VAR) digunakan pada data tamu mancanegara per bulan yang menginap di Hotel Bintang dan Non bintang di Daerah Istimewa Yogyakarta per bulan periode Januari 2008 sampai dengan Desember 2015. Pembentukan model VAR melalui beberapa tahap yaitu: uji stasioneritas, penentuan orde autoregressive, pembentukan model VAR, dan diagnostic checking. Untuk pengolahan data dilakukan dengan program R 3.5.1. Dari analisis data, variabel jumlah tamu wisatawan mancanegara di Hotel Bintang dan Hotel Non Bintang di Daerah Istimewa Yogyakarta memiliki korelasi yang cukup tinggi yaitu sebesar 0,91. Dengan model Vector Autoregressive (VAR) yaitu VAR(1) didapatkan kedua hasil persamaan simultan yang signifikan. Nilai R2 dan Adjusted R2 kedua persamaan parsial model VAR(1) cukup tinggi yaitu untuk persamaan variabel Hotel Bintang didapatkan R2 sebesar 71,13% dan Adjusted R2 70,5%, sedangkan untuk persamaan variabel Hotel Non Bintang didapatkan R2 sebesar 76,56% dan dan Adjusted R2 70,65 %.
Pemodelan Fertilitas Di Indonesia Tahun 2017 Menggunakan Pendekatan Regresi Nonparametrik Kernel dan Spline Istiqomatul Fajriyah Yuliati; Pardomuan Sihombing
Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 4 No 1 (2020): Jurnal Statistika dan Aplikasinya
Publisher : Program Studi Statistika FMIPA UNJ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/JSA.04105

Abstract

Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pola hubungan Total Fertility Rate (TFR) dengan Contraceptive Prevalence Rate (CPR). Analisis yang sering digunakan untuk pemodelan adalah analisis regresi. Analisis regresi menurut pendekatannya dapat dibedakan menjadi dua, parametrik dan nonparametrik. Metode regresi nonparametrik yang sering digunakan adalah regresi kernel dan spline. Pada penelitian ini untuk regresi kernel yang digunakan adalah regresi kernel dengan metode penaksir Nadaraya-Watson (NWE) dan penaksir polinomial lokal (LPE), sedangkan untuk regresi spline yang digunakan adalah smoothing spline dan b-splines. Hasil pengepasan kurva (fitting curve) menunjukkan bahwa model regresi nonparametrik terbaik adalah model regresi b-splines dengan degree 2 dan jumlah knot 5. Hal ini dikarenakan model regresi b-splines memiliki kurva yang halus dan terlihat lebih mengikuti sebaran data dibandingkan kurva model regresi lainnya. Model regresi b-splines terpilih memiliki nilai koefisien determinasi R2 sebesar 76.86%, artinya besarnya variasi variabel TFR yang dijelaskan oleh model regresi b-splines sebesar 76.86%, sedangkan sisanya 23.14% dijelaskan oleh variabel lainnya yang tidak dimasukkan ke dalam model.
Interpolasi Konsentrasi Polutan Timbal di DKI Jakarta Menggunakan Kriging Bayesian Adina Astasia; Pardomuan Sihombing
Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 4 No 1 (2020): Jurnal Statistika dan Aplikasinya
Publisher : Program Studi Statistika FMIPA UNJ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/JSA.04101

Abstract

Jakarta merupakan salah satu kota paling tercemar di Asia Tenggara. Pertumbuhan polusi di Jakarta pun cukup tinggi seiring dengan pertumbuhan volume kendaraan bermotor. Salah satu zat pencemar yang berbahaya sebagai hasil pembakaran tidak sempurna mesin kendaraan adalah Timbal (Pb). Timbal berbahaya bagi kesehatan terutama pada anak-anak dan ibu hamil. Mengingat pentingnya pengukuran kualitas udara, termasuk Timbal (Pb) maka BPLHD (Badan Pengelola Lingkungan Hidup Daerah) Provinsi DKI Jakarta melakukan pemeriksaan kualitas udara secara berkala agar dapat menjamin kualitas udara di Jakarta. Namun, mahalnya biaya pemantauan kualitas udara ini menyebabkan kualitas udara hanya diukur pada beberapa titik lokasi pengamatan. Oleh karena itu, makalah ini bertujuan untuk melakukan interpolasi kualitas udara pada titik-titik yang tidak tersampel menggunakan teknik interpolasi spasial atau kriging. Kriging dilakukan dengan metode Bayesian untuk mempertimbangkan ketidakpastian parameter dalam variogram. Hasil penelitian menunjukkan Jakarta bagian barat berpotensi memiliki polutan timbal yang tinggi dibandingkan wilayah pusat dan timur. Selain itu, dilakukan perbandingan antara metode kriging konvensional dan bayesian, dengan hasil kriging bayesian memiliki varians yang lebih kecil dibandingkan kriging konvensional.
Peramalan Tingkat Profitabilitas Bank Syariah dengan Menggunakan Model Fungsi Transfer Single Input Adina Astasia; Septie Wulandary; Ahid Nur Istinah; Istiqomatul Fajriyah Yuliati
Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 4 No 1 (2020): Jurnal Statistika dan Aplikasinya
Publisher : Program Studi Statistika FMIPA UNJ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/JSA.04102

Abstract

Fungsi transfer adalah gabungan dari model Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA) dan analisis regresi berganda. Teknik ini merupakan suatu teknik peramalan guna mendapatkan nilai prediksi masa depan dari suatu deret berkala output yang didasarkan pada nilai-nilai masa lalu dari deret itu sendiri dan pengaruhnya menyebar dari variabel input ke variabel output. Dalam penelitian ini, model fungsi transfer single input digunakan untuk menganalisis prediksi perkembangan Return on Assets (ROA) bank syariah dan melihat pengaruh faktor suku bunga tabungan bank umum konvensional dalam mempengaruhi ROA bank syariah di Indonesia. Sumber data yang digunakan diperoleh dari Bank Indonesia dengan series bulanan dari bulan Oktober 2014 sampai dengan bulan Desember 2018. Hasil analisis menunjukkan bahwa suku bunga tabungan bank umum konvensional berpengaruh secara signifikan terhadap ROA pada lag ketiga. Berdasarkan hasil peramalan menunjukkan bahwa model fungsi transfer single input cukup baik dalam memprediksi ROA bank syariah.
Penerapan Metode SVM dan BPNN dalam Pengklasifikasian PUS di Jawa Barat Istiqomatul Fajriyah Yuliati; Septie Wulandary; Pardomuan Sihombing
Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 4 No 1 (2020): Jurnal Statistika dan Aplikasinya
Publisher : Program Studi Statistika FMIPA UNJ

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.21009/JSA.04103

Abstract

Penggunaan kontrasepsi menjadi sangat vital bagi pengendalian jumlah penduduk terutama di Jawa Barat karena jumlah penduduk di Provinsi Jawa Barat tertinggi di Indonesia. Klasifikasi penggunaan kontrasepsi pada pasangan usia subur (PUS) berdasarkan faktor determinan penggunaan kontrasepsi di Provinsi Jawa Barat merupakan hal yang menarik untuk dikaji. Penelitian ini mengkaji perbandingan metode Support Vector Machine (SVM) dengan fungsi kernel dan Neural Network (NN) dengan algoritma backpropagation (BPNN) dalam pengklasifikasian PUS berdasarkan penggunaan kontrasepsi (mengikuti program Keluaga Berencana/KB atau tidak) di Provinsi Jawa Barat. Metode yang memiliki nilai ketepatan yang tinggi merupakan metode terbaik dalam pengklasifikasian PUS berdasarkan penggunaan kontrasepsi. Kedua metode klasifikasi baik BPNN dan SVM Fungsi Kernel dapat menggambarkan klasifikasi PUS berdasarkan determinan penggunaan kontrasepsi di Provinsi Jawa Barat dengan tingkat akurasi yang sama, yaitu sebesar 99.84%. Hal ini berarti kedua model klasifikasi sangat baik dalam memprediksi kelas yang mengikuti program keluarga berencana atau tidak mengikuti program tersebut.

Page 3 of 18 | Total Record : 180

 1   2   3   4   5 

Filter by Year

2017 2025


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 9 No. 2 (2025): Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol. 9 No. 1 (2025): Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol. 8 No. 2 (2024): Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol. 8 No. 1 (2024): Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol. 7 No. 2 (2023): Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 7 No 1 (2023): Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 6 No 2 (2022): Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 6 No 1 (2022): Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 5 No 2 (2021): Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 5 No 1 (2021): Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 4 No 2 (2020): Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 4 No 1 (2020): Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 3 No 2 (2019): Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 3 No 1 (2019): Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 2 No 2 (2018): Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 2 No 1 (2018): Jurnal Statistika dan Aplikasinya Vol 1 No 1 (2017): Jurnal Statistika dan Aplikasinya More Issue