cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota bogor,
Jawa barat
INDONESIA
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Published by Institut Pertanian Bogor
ISSN : 08538115     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Education,
Mathematics
Forum Statistika dan Komputasi (ISSN:0853-8115) was published scientific papers in the area of statistical science and the applications. It is issued twice in a year. The papers should be research papers with, but not limited to, following topics: experimental design and analysis, survey methods and analysis, operation research, data mining, statistical modeling, computational statistics, time series and econometrics, and statistics education.
Arjuna Subject : -
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol. 12 No. 1 (2007)" : 5 Documents clear
ANALISIS KONJOIN: METODE FULL PROFILE DAN CBC UNTUK MENELAAH PERSEPSI MAHASISWA TERHADAP PILIHAN PEKERJAAN Hari Wijayanto; Yenni Angraini; Riana Riskinandini
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 12 No. 1 (2007)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Tulisan ini membahas perbandingan analisis konjoin metode full profile dan metode CBC.  Metode full profile merupakan metode yang klasik dan cukup mudah diterapkan terutama dalam pembuatan disain pengumpulan dan analisis data, tetapi cukup merepotkan dalam tahap pengumpulan data.  Sedangkan Metode CBC, walaupun agak sulit dalam disain  pengumpulan dan analisis datanya tetapi pada saat pengumpulan datanya relatif lebih mudah dan dipandang lebih alamiah. Penerapan kedua metode ini dalam menelaah faktor yang paling dipertimbangkan oleh mahasiswa dalam memilih pekerjaan memberikan hasil yang relatif sama.  Faktor utama yang berpengaruh terhadap pilihan pekerjaan mahasiswa adalah besarnya gaji pertama dan kesesuaian bidang pekerjaan dengan latar belakang pendidikannya.
ANALISIS KONJOIN: METODE FULL PROFILE DAN CBC UNTUK MENELAAH PERSEPSI MAHASISWA TERHADAP PILIHAN PEKERJAAN I Made Sumertajaya; Erfiani Erfiani; Windi D.Y Putri
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 12 No. 1 (2007)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Penggerombolan adalah proses mengelompokkan objek ke dalam kelompok-kelompok yang memiliki kemiripan. Beberapa masalah yang sering dijumpai dalam analisis gerombol yaitu skala pengukuran peubah tidak sama dan jumlah objek besar serta jumlah gerombol tidak diketahui. Salah satu pendekatan untuk menangani masalah ini tanpa mentransformasi peubah-peubah tersebut adalah dengan menggunakan metode Two Step Cluster. Penelitian ini bertujuan sebagai penerapan metode Two Step Cluster dengan menggerombolkan desa/kelurahan yang berada di Jawa Barat. Hasil penggerombolan dengan metode TwoStep Cluster, gerombol awal yang dihasilkan pada tahap pertama adalah sebanyak delapan gerombol, sedangkan gerombol optimal yang dihasilkan pada tahap dua adalah sebanyak tiga gerombol. Gerombol satu tidak dapat dikatakan sebagai suatu gerombol, karena anggota-anggota didalamnya merupakan objek-objek yang memencil ekstrim dan tidak dapat dimasukkan ke dalam gerombol lainnya. Desa/kelurahan yang termasuk gerombol dua memiliki karakteristik pedesaan. Desa/kelurahan tersebut memiliki lahan terluas, jumlah rumah tangga pertanian terbanyak, namun belum berkembang dalam bidang industri serta komunikasi dan informasi. Sehingga untuk meningkatkan potensi desa pada gerombol ini, yang harus diperhatikan adalah peubah-peubah yang tingkat perkembangannya masih rendah. Gerombol tiga memiliki karakteristik desa yang berstatus perkotaan. Desa/kelurahan pada gerombol ini memiliki jarak terdekat ke pusat kota, cukup maju dalam bidang industri, komunikasi dan informasi, namun memiliki angka pengangguran tertinggi.
ANALISIS BIPLOT STATUS KESUBURAN TANAH Muhammad Masjkur
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 12 No. 1 (2007)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Tulisan ini mendeskripsikan status kesuburan tanah menggunakan biplot.  Data yang digunakan merupakan lokasi rencana pencetakan sawah baru di daerah Merowi, Kalimantan Barat. Data terdiri dari 17 seri tanah dan 14 sifat-sifat tanah.  Hasil telaah menunjukkan bahwa daerah tersebut dapat dikelompokkan dalam empat kelompok dengan status kesuburan relatif sama yaitu kelompok pertama terdiri dari seri Seringkong, Sekayam, Pemodis, dan Merowi dengan ciri utama pH dan basa-basa dapat ditukar relatif tinggi; kelompok kedua terdiri dari Kualadua, Sebungkuh dan Robokan dengan ciri utama kadar kalium dan bahan organik relatif tinggi; kelompok ketiga terdiri dari Semayang, Ketanan, Tanjungpinang, dan Senajam dengan ciri utama pH dan basa-basa dapat ditukar relatif rendah; kelompok keempat terdiri dari Tanjungbunga, Seke, Tunggalbhakti, Tataikuju, Potua dan Kembayan dengan ciri utama kadar kalium dan bahan organik relatif rendah.
PERBAIKAN METODE KRIGING BIASA (ORDINARY KRIGING) MELALUI PEMECAHAN MATRIKS C MENJADI BEBERAPA ANAK MATRIKS NON OVERLAP UNTUK MEWAKILI DRIFT PADA PEUBAH SPASIAL Muhammad Nur Aidi
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 12 No. 1 (2007)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Persoalan dalam pendugaan spasial dengan menggunakan konsep drift sering kali menemui kendala bila kondisi permukaan yang diduga bersifat anisotropik.  Pada kondisi anisotropik kuranglah tepat apabila hanya menggunakan satu model korelogram (variogram). Dalam tulisan ini dicoba area yang diteliti dibagi menjadi beberapa partisi (4 partisi) sehingga disusun empat model variogram untuk keseluruhan area.  Dari empat partisi tersebut dicari nilai-nilai total pembobot yang layak agar fungsi penduga menjadi tak bias.  Selanjutnya dilakukan perbandingan pendugaan nilai pada titik-titik yang tidak dilakukan pengukuran antara tanpa partisi dengan partisi.  Hasil pendugaan menunjukkan bahwa nilai dugaan sama dengan nilai sebenarnya baik yang tak dipartisi maupun yang dipartisi. Akan tetapi, nilai pendugaan yang dihasilkan dari area yang dipartisi lebih baik dibandingkan tanpa partisi.
KLASIFIKASI GENOTIPE PADA DATA TIDAK LENGKAP DENGAN PENDEKATAN MODEL AMMI Ahmad Anshori Mattjik; I Made Sumertajaya; Pika Silvianti
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 12 No. 1 (2007)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Percobaan multilokasi mempunyai peranan penting dalam perkembangbiakan tanaman dan penelitian agronomi. Kajian mengenai interaksi antara genotipe dan lingkungan diperlukan dalam penyeleksian genotipe yang akan dilepas. Metode statistika yang biasa digunakan untuk mengolah data hasil percobaan multilokasi salah satunya adalah AMMI (Additive Main effect and Multiplicative Interaction).  Metode ini menggabungkan analisis ragam  aditif bagi pengaruh utama perlakuan dengan analisis komponen utama pada pengaruh interaksinya. Pendekatan AMMI juga sangat baik digunakan untuk uji multilokasi tanpa ulangan. AMMI adalah analisis yang membutuhkan data yang lengkap. Jika ada data yang hilang, maka harus dilakukan pendugaan terhadap data tersebut. Pada kasus data tidak lengkap, diperlukan suatu metode pendugaan data untuk mempermudah analisis. Metode yang dapat  digunakan antara lain connected data dan algoritma EM-AMMI untuk menduga data yang tak lengkap.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2007 2007


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 20 No. 2 (2015) Vol. 18 No. 1 (2013) Vol. 17 No. 2 (2012) Vol. 17 No. 1 (2012) Vol. 16 No. 2 (2011) Vol. 16 No. 1 (2011) Vol. 15 No. 2 (2010) Vol. 15 No. 1 (2010) Vol. 14 No. 2 (2009) Vol. 14 No. 1 (2009) Vol. 13 No. 1 (2008) Vol. 12 No. 2 (2007) Vol. 12 No. 1 (2007) Vol. 11 No. 2 (2006) Vol. 11 No. 1 (2006) Vol. 10 No. 2 (2005) Vol. 10 No. 1 (2005) Vol. 9 No. 2 (2004) Vol. 8 No. 2 (2003) Vol. 8 No. 1 (2003) Vol. 7 No. 2 (2002) Vol. 6 No. 2 (2001) Vol. 6 No. 1 (2001) More Issue