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 119 Documents
 3   4   5   6   7 
PREFERENSI MAHASISWA IPB TERHADAP MATA KULIAH METODE STATISTIKA MENGGUNAKAN ANALISIS KONJOIN Eka Dewi Pertiwi; Utami Dyah Syafitri; Yenni Angraini
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 16 No. 1 (2011)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (374.201 KB)

Abstract

Statistical method is one of the interdepth courses in Bogor Agricultural University (BAU) therefore, it is necessary to conduct an  evaluation in order to know the student's preference towards Statistics Methods course. Conjoint analysis is an analysis that can be used to determine the preference of students on teaching methods of Statistical Methods course. The combination of teaching methods are made using fractional factorial in which the level of  factor determined  was based on preliminary survey. Sampling techniques that  has been used was multistage sampling of students who had took the Statistical Methods course in 2009/2010. Based on conjoint analysis, the module, the number of students, and the time period of lectures are the top three  choices. The students tend to prefer materials that are appropriate with their major, modules that are well structured, a communicative lecturer, students as a teacher in review session, the number of student which is less than 50 students per class, and the time period of lecture is between 7-12 am.   Keywords :  statistical methods, preferences, conjoint analysis.
PENELUSURAN NILAI KORELASI PADA PROSES PRODUKSI TEPUNG BAKU SEMEN Aunuddin .; Erfiani .; Nenden Rahayu Puspitasari
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 10 No. 1 (2005)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (220.745 KB)

Abstract

Penelitian mengenai pengendalian mutu terhadap proses produksi tepung baku semen telah dilakukan sebelumnya. Penelitian tersebut menyimpulkan bahwa proses produksi tidak terkendali karena adanya perpindahan blok pada saat penambangan bahan baku semen (Puspitasari 2005). Selain itu, penelitian tersebut juga menyebutkan bahwa nilai korelasi antar karakteristik mutunya terlalu kecil sehingga selain penggunaan bagan kendali peubah ganda, penggunaan bagan kendali peubah tunggal juga n bagan kendali peubah ganda  proses tidak terkendali pada data awal i peubah tunggal bisa digunakan pada penelitian ytersebisa digunakan pada penelitian tersebut. Dalam tulisan ini akan dilihat lebih lanjut mengenai struktur korelasi yang terjadi antar karakteristik mutunya. Hasil penelusuran nilai korelasi antar karakteristik mutu pada kondisi awal, kondisi proses tidak terkendali dan kondisi proses terkendali menunjukkan adanya perubahan jika dibandingkan satu sama lainnya. Namun besarnya perubahan nilai tersebut relatif kecil, dan jika dilihat dari kedekatannya dapat dikatakan bahwa nilai korelasi pada saat kondisi proses terkendali lebih dekat dengan nilai korelasi pada saat kondisi proses tidak terkendali   Kata kunci: Korelasi, Tepung baku semen, Karakteristik mutu
POHON KLASIFIKASI DAN POHON REGRESI KEBERHASILAN MAHASISWA PASCASARJANA PROGRAM STUDI STATISTIKA IPB Ida Mariati Hutabarat; Khairil Anwar Notodiputro; Bambang Juanda
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 10 No. 1 (2005)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (231.787 KB)

Abstract

Selama tiga tahun terakhir, untuk dua semester pertama, selalu terdapat mahasiswa Program Studi Statistika  Sekolah Pascasarjana IPB yang tidak sanggup memenuhi persyaratan yang telah ditetapkan.  Karena itu menjadi penting untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi keberhasilan mahasiswa dengan menelusuri latar belakang pendidikan S1 dan prestasi akademik mahasiswa selama S1.  Penelitian ini dilakukan pada mahasiswa S2 Program Studi Statistika angkatan 1991 - 2002.  Pendekatan analisis yang digunakan adalah Metode Pohon Regresi (Regression Tree). Faktor-faktor yang diduga mempengaruhi keberhasilan mahasiswa adalah jenis kelamin, status perkawinan, usia, pekerjaan, asal  perguruan tinggi S1, program studi S1, nilai mutu rata-rata (NMR) yang dicapai untuk semua mata kuliah selama S1, nilai mutu rata-rata (NMR) untuk semua mata kuliah statistika selama S1, dan nilai mutu rata-rata (NMR) untuk semua mata kuliah matematika selama S1.  Hasil analisis dari ke tiga pohon regresi menunjukkan bahwa jenis pekerjaan, asal perguruan tinggi dan NMR STK S1 adalah peubah yang sangat berpengaruh terhadap keberhasilan mahasiswa S2 Statistika.  Mahasiswa  yang berasal dari perguruan tinggi BHMN lebih unggul dibandingkan mahasiswa yang berasal dari perguruan tinggi Jawa non BHMN dan Luar Jawa.   Kata kunci : NMR, statistika deskriptif, pohon klasifikasi, pohon regresi
Analyzing The Consumer’s Rice Price using Multiple Linear Regression and X-12 ARIMA Asep Saefuddin; Anang Kurnia; Dian Kusumaningrum
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 9 No. 2 (2004)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

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

Abstract

Rice is one of the main foods in Indonesia. A change of rice price will cause a major effect in the lives of consumers.  On the other hand, there are so many factors that influence the rice price. Thus finding key factors which are significant to the rice price, as well as forecasting the consumer’s rice price are needed in order to maintain the stabilization of rice price. The second objective is to find key factors which influence the rice price by using multiple linear regression models. The parameters were estimated by ordinary least square methods. There are 6 variables that are significant at α=5%, which are the consumer’s rice price at the previous period, rice production at the current and previous period, farmer’s GKP price, realization of domestic stock, and total rice import. The rice price will increase if the GKP price and realization of domestic stock increase whereas total rice import and the consumer’s rice price at the previous period have negative influences towards the rice price. The impact of imported rice is negative towards domestic rice. This condition will also drive negative effect towards the farmer’s income, in this case the price does not meet the farmers cost for production. To protect the farmers, the government applied a 430.00 Rp/Kg imported rice fee but this is not effective to decrease the amount of imported rice.  In this model rice production at the current and previous period have positive signs, contradictory to the microeconomic theory where when the rice production increases, there will be an excess supply and the price will drop. That condition will occur only if the commodity is a free commodity and the rice is at the sufficiency level but in Indonesia, rice is affected by the government’s policy and the rice productivity is left behind by the demand. Forecasting the consumer’s rice price for the next five years was the last objective of this research. ARIMA Box–Jenkins Method, X-12 ARIMA, Winter’s Method, and Trend Analysis were compared to find the best statistical model to forecast the consumer’s rice price. X-12 ARIMA turns out to be the best method because it has the smallest MAPE, MAD, and MSD value. This result is a satisfactory because according to Findley et al. (1998) X-12 ARIMA has the capability to adjust seasonal and trading day factors which usually causes fluctuations in an economic time series data.     Keyword : X-12 ARIMA   
PENGARUH PEMILIHAN ARAH ACUAN 00 DAN ARAH ROTASI PADA ANALISIS KORELASI DAN REGRESI LINIER-SIRKULAR (STUDI KASUS: PETA KAWASAN RAWAN BENCANA LETUSAN GUNUNG Abdul Aziz Nurussadad; I Made Sumertajaya; Ahmad Ansori Mattjik
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 16 No. 1 (2011)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (560.395 KB)

Abstract

The measurement results doesn't only consist of data with linear attributes, but also data with circular attributes. The circular data has a uniqueness that is not owned by the linear data, circular data is independent of the choice of 0o reference and rotation direction. The uniqueness of circular data analysis is tested in linear circular correlation and linear circular regression. The results of correlation analysis proved that the selection of the reference direction 0o can be done subjectively because the linear circular correlation results show the same value 0.899 for all possible selection of 0o reference and rotation direction. For linear circular regression, the model constructed has a same coefficient of determination that is 0.808 and the same b0, which is 5.231 for all possible selection of 0o reference and rotation direction. Similarly, statistics from the error of linear circular regression analysis have the same value, minimum = -2.693, quartile 1 = -0.835, median = -0.171, quartile 3 = 0.548, maximum = 8.421. Alleged circular linear regression parameters, namely b1 and b2, forming a cycle that each has in common b1 = -1.226 E-07-2.728 cos (α) - 2.655 sin (α) and b2 = 3.061 E-07-2.655 cos (α ) + 2.728 sin (α) where α is the position of the 0o reference direction in degrees on each model.   Keywords :  Directional Statistics, Circular Statistics, Linear-Circular Regression, Linear Circular Correlation
PERBANDINGAN MODEL TOBIT DAN MODEL KUADRAT TERKECIL UNTUK DATA TERSENSOR Jon Soediono; Fitria Virgantari; Holilah Rahmawati
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 10 No. 1 (2005)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (240.37 KB)

Abstract

Data tersensor di bidang ekonomi sering dijumpai pada survey konsumsi/pengeluaran rumah tangga, di mana sebagian rumah tangga tidak mengkonsumsi jenis komoditas tertentu (zero consumption  atau zero expenditure), sedangkan rumah tangga yang lain mengkonsumsi dengan jumlah yang sangat bervariasi.  Hal ini berimplikasi pada metode apa yang sesuai, untuk menduga parameter dari model yang dipakai.  Studi ini difokuskan pada kajian penerapan metode pendugaan OLS (Ordinary Least Square) dan ML (Maximum Likelihood) pada analisis data konsumsi pangan rumah tangga.  Data yang digunakan adalah data hasil survey konsumsi/pengeluaran rumah tangga di DKI Jakarta, bagian dari Survey Sosial Ekonomi Nasional yang diselenggarakan oleh BPS pada tahun 2002.  Data yang dianalisis adalah data konsumsi protein hewani (daging, telur, dan ikan) dengan menggunakan model AIDS.  Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendugaan dengan metode OLS dan ML menghasilkan selisih koefisien penduga yang cukup besar apabila mengandung zero consumption yang sangat besar (lebih dari 50%), seperti yang terjadi pada fungsi pangsa pengeluaran daging, dan tidak terlalu berbeda bila mengandung zero consumption yang relatif kecil  (sekitar 10%), seperti yang terjadi pada fungsi pangsa pengeluaran telur dan ikan.  Pendugaan dengan metode OLS  merupakan model yang lebih baik daripada model Tobit, karena menghasilkan rata-rata simpangan kuadrat (MSE/Mean Square Error) yang lebih kecil; sehingga model ini yang dipakai untuk menduga fungsi pangsa pengeluaran daging, telur dan ikan wilayah DKI Jakarta.   Kata kunci:  data tersensor, metode OLS,  metode ML,  MSE
PENDEKATAN NONPARAMETRIK UNTUK ANALISIS TREND PADA RESPONS BINER Nusar Hajarisman; Asep Saefuddin
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 11 No. 1 (2006)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

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

Abstract

Pada saat penelitian lebih difokuskan pada proporsi dari banyaknya ‘sukses’, pi = Yi/Ni, maka analisis seringkali dilakukan berdasarkan model sampling untuk proporsi:distribusi binomial. Distribusi statistik sederhana seperti binomial kadang-kadang tidak mampu untuk menggambarkan distribusi sampling dari Yi atau pi. Dengan demikian, untuk setiap analisis berdasarkan pada penaksiran parameter dari model binomial (yaitu metode parametrik binomial) akan membawa pada kekeliruan dalam inferensi mengenai efek dari suatu stimulus yang sedang diamati. Dalam makalah ini akan dibahas mengenai suatu alternatif dari model parametrik untuk pi, yaitu dengan menggunakanmetode bebas-distribusi (nonparametrik). Dua buah metode berdasarkan pendekatan nonparametrik untuk keperluan analisis trend yang akan dibahas dalam makalah ini ujiCochran-Armitage dan uji Permutasi.
PENERAPAN METODE RANDOM FOREST DALAM DRIVER ANALYSIS Nariswari Karina Dewi; Utami Dyah Syafitri; Soni Yadi Mulyadi
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 16 No. 1 (2011)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (348.56 KB)

Abstract

Driver analysis is one approach to know which  the greatest expalanatory variables influence the response variable. This analysis is well known in marketing research. In this area, explanatatory variables (X) and response variable (Y) ussually are measured by ordinal data and the relationship between those variables is non linier. One of the approach to build model on that situation is random forest. Two important things in random forest are size of random forest and sample size of X. In this research, we worked with  simulation to know the size of random forest which give higher accuration and more stabil. The simulation showed that the best condition achieved when the size of random forest is 500 and the sample size of X is 4.      Key words : driver analysis, random forest, variable importance.
ANALISIS STRUKTUR SPASIAL KALIUM TANAH SAWAH DI KABUPATEN BLITAR Muhammad Masjkur
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 10 No. 1 (2005)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (511.092 KB)

Abstract

Analisis semivariogram dan metode kriging digunakan untuk mengetahui ketergantungan spasial kalium, pendugaan dan pemetaannya dengan jumlah sampel pengamatan sebanyak 85 buah.  Hasil semivariogram dan kriging menunjukkan bahwa umumnya kadar kalium tanah sawah di Kabupaten Blitar dapat diklasifikasikan ke dalam status sedang (10-20 me K2O/100 g) sekitar  82.92 persen, sebagian berstatus rendah (20 me K2O/100 g) di bagian barat daya.  Proporsi area defisiensi kalium adalah 16,14 persen.    Kata Kunci : Semivariogram, Ragam Spasial Kalium Tanah, Defisiensi
PERBANDINGAN BEBERAPA METODE OPTIMASI DUAL RESPONSE SURFACE UNTUK MENGHASILKAN PRODUK YANG ROBUST SERTA PENGEMBANGANNYA UNTUK MENANGANI KASUS OPTIMASI MULTIPLE RESPONSE SURFACES Sony Sunaryo
FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI Vol. 10 No. 1 (2005)
Publisher : FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (355.767 KB)

Abstract

Produk yang robust (kokoh) menurut filosofi Taguchi adalah produk yang nilai rata-rata karakteristiknya pada target yang diinginkan dengan variasi kecil. Taguchi memperkenalkan suatu ukuran yang disebut Signal-to-noise ratio yang mencerminkan ukuran perbandingan antara besar signal (yang dapat diteliti atau dapat dideteksi) dengan besar noise (yang biasanya tidak terdeteksi atau dapat dideteksi dengan biaya yang mahal) yang mempengaruhi hasil nilai respon (yang dalam hal ini adalah nilai karakteristik kualitas yang diteliti). Makalah ini akan menunjukkan beberapa metode yang menggabungkan filosofi Taguchi dengan metode respons surface tanpa melalui analisis terhadap Signal-to-noise ratio tetapi lewat optimasi Dual Response Surface, serta melihat perbandingannya antar metode dan pengembangannya kedalam kasus optimasi multiple response surfaces.   Kata kunci : Produk Robust, Dual Response Surface, multiple  response surfaces

Page 5 of 12 | Total Record : 119

 3   4   5   6   7 

Filter by Year

2001 2015


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