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 surabaya,
Jawa timur
INDONESIA
Jurnal Sains dan Seni ITS
Published by Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
ISSN : -     EISSN : -     DOI : -
Core Subject : Humanities, Art,
Arts Humanities
Arjuna Subject : -
Articles 28 Documents
 1   2   3 
Search results for , issue "Vol 12, No 1 (2023)" : 28 Documents clear
Pendugaan Tingkat Risiko Banjir dengan Menggunakan Extreme Learning Machine dan Extreme Value Theory Rr. Andriana Ajeng Ayumurti; Galuh Oktavia Siswono
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.97672

Abstract

Banjir merupakan salah satu permasalahan yang sering terjadi di Indonesia, khususnya Surabaya. Banjir yang terjadi baik dalam skala kecil maupun skala besar membawa dampak negatif bagi lingkungan sekitar. Surabaya merupakan salah satu kota dengan tingkat banjir tertinggi di Indonesia, akibatnya beberapa wilayah di Surabaya terendam banjir yang cukup dalam dan menghambat aktivitas warga sekitar. Pada penelitian ini, digunakan data dasarian curah hujan dari salah satu stasiun di Surabaya dengan periode waktu dari Januari 2017 hingga Desember 2021. Pendugaan tingkat risiko pada penelitian ini menggunakan Value at Risk (VaR) dengan pendekatan Extreme Value Theory (EVT). Data penelitian berupa curah hujan akan dilakukan pra-pemrosesan data dengan mengidentifikasi missing value, observasi pencilan (outlier), dan observasi yang tidak sesuai dari data curah hujan di Surabaya. Kemudian mengidentifikasi karakteristik data curah hujan dengan statistika deskriptif dan pola sebaran curah hujan. Setelah didapatkan karakteristik data curah hujan, dilakukan peramalan dengan ELM yaitu data dibagi menjadi beberapa fitur dan target terlebih dahulu, setelah itu dilakukan normalisasi data. Data kemudian dibagi menjadi data training dan data testing untuk proses training dan testing. Kemudian dilakukan pengambilan sampel data ekstrim dengan metode Peaks Over Threshold dan Block Maxima. Lalu dilakukan perhitungan risiko dengan Value at Risk (VaR). Penelitian ini bertujuan untuk menduga tingkat risiko banjir serta menganalisis pengaruh yang dimiliki antara curah hujan dan banjir. Hasil penelitian didapat bahwa model terbaik didapat dengan MAPE data pengujian sebesar 9,81230 dibawah 10%. Data hasil ramalan menunjukan bahwa curah hujan tertinggi terjadi di bulan Februari 2022. Tingkat risiko banjir dapat dilihat dari hasil VaR pada tingkat kepercayaan 90%, 95%, dan 99% yaitu pada GEV secara berturut-turut sebesar 143,9767, 145,1391118, 147,1209043 dan pada GPD sevcara berturut-turut sebesar 334,98, 340,3271661, 354,6074338 sehingga pemerintah Surabaya dapat membuat kebijakan terkait dengan kapasitas drainase atau penampungan air hujan sesuai dengan nilai VaR yang telah diperoleh.
Pemetaan Kecamatan Berdasarkan Penerima dan Penyalur Bantuan Sosial di Kota Surabaya Menggunakan Analisis Cluster Muhammad Rafi Jainuri; Mutiah Salamah Chamid
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.98252

Abstract

Bantuan Pangan Non Tunai adalah bantuan sosial pangan yang disalurkan dalam bentuk non tunai dari pemerintah kepada KPM (keluarga penerima manfaat) setiap bulannya melalui mekanisme uang elektronik yang digunakan hanya untuk membeli bahan pangan di pedagang bahan pangan atau disebut Elektronik warung gotong royong. Tingginya masyarakat Kota Surabaya yang mengajukan program Bantuan Sosial maka perlu diketahui pengelompokan kecamatan di Kota Surabaya berdasarkan pada persebaraan Jumlah Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR), Toko Elektronik Warung Gotong Royong (e-warong), Penerima Program Keluarga Harapan (PKH), Penerima Bantuan Pangan Non Tunai (BPNT) dan Penerima Penerima Bantuan Iuran (PBI) menggunakan Analisis Cluster hierarki. Kecamatan Semampir memiliki jumlah MBR, toko e-warong, PKH, BPNT, dan PBI tertinggi. Sedangkan jumlah MBR, PKH, BPNT, dan PBI terendah adalah Kecamatan Gayungan dan Gunung Anyar. Analisa cluster hierarki dengan menggunakan Ward’s method diperoleh 4 kelompok yang terbentuk dimana ke-lompok 1 diperoleh 15 kecamatan dengan kategori Kesejahteraan Sosial Sangat Tinggi. Kelompok 2 diperoleh 7 kecamatan dengan kategori Kesejahteraan Sosial Rendah. Kelompok 3 diperoleh 5 kecamatan dengan kategori Kesejahteraan Sosial Tinggi sedangkan kelompok 4 diperoleh 4 kecamatan dengan kategori Kesejahteraan Sosial Sangat Rendah. Tingkatan kesejahteraan sosial ini didasarkan pada banyaknya MBR, PKH, BPNT, dan PBI pada masing-masing kelompok.
Penilaian CAPM Menggunakan Metode Two Pass Regression dan Teknik Rolling Window Regression (Studi Kasus pada Saham Bursa Efek Indonesia Periode 2017-2021) Clarissa Nathania; Galuh Oktavia Siswono; Wawan Hafid Syaifudin
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.98308

Abstract

Salah satu sarana investasi yang berkembang pesat di Indonesia akhir-akhir ini adalah pasar modal. Hal paling mendasar yang harus diketahui oleh seorang investor adalah adanya risiko yang selalu mengikuti return. Oleh karena itu, investor perlu memprediksi return yang diharapkan supaya dapat memaksimalkan keuntungan pada tingkat risiko tertentu. Salah satu cara paling populer untuk memprediksinya adalah CAPM (Capital Asset Pricing Model). Karena pasar modal Indonesia saat ini sudah berkembang pesat dan minat investor untuk berinvestasi juga tinggi, penelitian ini dilakukan untuk menilai kembali berlakunya CAPM di pasar modal Indonesia. Penelitian dilakukan dengan menggunakan metode two pass regression dan teknik rolling window regression, serta dengan menerapkan pendekatan berupa pembentukan portofolio berdasarkan urutan peringkat beta. Selain itu, tahap kedua regresi dilakukan sebanyak dua kali, yaitu dengan intercept dan tanpa intercept, untuk melihat pengaruh adanya intercept terhadap kinerja CAPM di pasar modal Indonesia. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data saham 50 perusahaan Bursa Efek Indonesia (BEI) dengan kapitalisasi pasar tertinggi selama tahun 2017 hingga tahun 2021. Hasil yang ditemukan dari penelitian ini adalah CAPM tanpa intercept signifikan untuk 59,18% subperiode dengan pemenuhan syarat market risk premium harus signifikan dan bernilai positif sebesar 51,72% dan pemenuhan syarat intercept harus bernilai 0 atau tidak signifikan sebesar 100%. Sementara itu, CAPM dengan intercept sama sekali tidak signifikan dengan tidak ada satu pun syarat yang terpenuhi. Oleh karena itu, CAPM tanpa intercept terbukti jauh lebih baik daripada CAPM dengan intercept. Berdasarkan model tersebut, sekitar 35,2% hingga 80,79% keragaman pada return yang diharapkan dari saham BEI mampu dijelaskan oleh beta yang mewakili risiko sistematisnya, sedangkan sisanya dijelaskan oleh faktor lain. Meskipun hal ini belum sepenuhnya sesuai dengan prinsip CAPM, CAPM masih bisa digunakan dengan baik pada saham BEI dengan menghilangkan intercept pada regresi tahap kedua.
Pemodelan Penerima Bantuan Sosial Masyarakat Kota Surabaya Tahun 2021 Menggunakan Regresi Logistik Multinomial Muhammad Ekki Hartono; Mutiah Salamah Chamid
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.99381

Abstract

Masyarakat Berpenghasilan Rendah (MBR) Kota Surabaya adalah kelompok masyarakat yang masih membutuhkan dukungan/bantuan sosial ekonomi. Bantuan yang diberikan kepada MBR diantaranya BPNT dan PKH. Permasalahan yang terjadi adalah tidak meratanya bantuan yang diterima oleh MBR. Mengatasi permasalahan yang terjadi dilakukannya penelitian ini, untuk melihat hubungan antara masyarakat status MBR yang menerima bantuan sosial BPNT atau PKH dengan variabel yang diduga mempengaruhinya. Hasil analisis diketahui variabel yang memiliki pengaruh signifikan terhadap penerimaan bantuan sosial adalah variabel desil, usia, dan pekerjaan. Karakteristik data MBR Surabaya yang berstatus desil 1 menerima BPNT dan PKH terbanyak, dengan pekerjaan lainnya seperti pelaut, ibu rumah tangga, dll, sedangkan untuk MBR penerima BPNT dan PKH terendah adalah desil 3 dan desil 4, dengan tidak memiliki pekerjaan. Kategori usia tertinggi penerima BPNT dan PKH adalah yang berusia 31-59 tahun, sedangkan MBR penerima BPNT dan PKH terendah pada usia usia ≤ 20 tahun. Peluang jika seorang MBR yang berstatus desil 1, berusia 21-30 tahun dengan pekerjaan karyawan/pegawai/ buruh besarnya peluang seorang MBR tersebut menerima BPNT dan PKH sebesar 0,023 dan 0,138. Peluang lainnya jika seorang MBR yang berstatus desil 1, berusia 31-45 tahun, tidak bekerja besarnya peluang seorang MBR tersebut menerima BPNT dan PKH sebesar 0,046 dan 0,248. Hasil ketetapan klasifikasi model yang didapatkan antara hasil observasi dan prediksi sebesar 67,7%.
Analisis Pengendalian Persediaan Bahan Baku Utama Produksi Pupuk NPK Menggunakan Fuzzy Economic Order Quantity (Studi Kasus: PT Petrokimia Gresik) Karina Endriana Grace Alvionita; Hidayatul Khusna
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.100010

Abstract

Indonesia merupakan salah satu negara agraris dimana 25% mata pencaharian masyarakat Indonesia terletak pada sektor pertanian. Seiring dengan meningkatnya kebutuhan dan sumber pangan yang, terjadi pula peningkatan Produksi pada sektor pertanian. Salah satu faktor penting dalam mencapai Produksi pertanian baik kuantitas maupun kualitas yaitu pupuk. PT Petrokimia Gresik merupakan salah satu pemasok utama pupuk di Indonesia yang berkomitmen untuk mewujudkan ketahanan pangan nasional. Untuk mewujudkan ketahanan pangan nasional, maka perlu menjaga stabilitas dari proses produksi. Proses produksi dapat terjaga dan berjalan dengan lancar apabila bahan baku yang digunakan tersedia sehingga diperlukan Proses pengendalian bahan baku yang tepat. Pada realitasnya, berbagai jenis ketidakpastian muncul dalam masalah pengendalian persediaan bahan baku tersebut. Dalam hal ini ada beberapa ketidakpastian yang tidak dapat ditangani oleh model PBRobabilistik biasa secara akurat. Dalam situsi tersebut, masalah persediaan dapat dimodelkan dengan lebih baik menggunakan model Fuzzy. Untuk membantu mengetahui ukuran pemesanan bahan baku yang ekonomis sekaligus meminimalisir biaya persediaan maka penelitian ini menggunakan model Fuzzy Economic Order Quantity dimana nilai permintaan akan diramalkan menggunakan ARIMA dan Double Exponential Smoothing terlebih dahulu. Bilangan Fuzzy dalam metode EOQ menggunakan metode Fuzzy Mamdani dengan batas atas, nilai tengah, dan batas bawah menggunakan hasil ramalan permintaan bahan baku. Berdasarkan hasil perhitungan, model pengendalian persediaan bahan baku dengan menggunakan Fuzzy Economic Order Quantity lebih optimal apabila dibandingkan dengan kondisi eksisting perusahaan yaitu menggunakan metode Min-Max dan EOQ Deterministik serta dapat meminimalisir total biaya persediaan bahan baku dengan rata-rata penurunan sebesar 43,36%.
Pemodelan Indeks Pembangunan Gender di Pulau Kalimantan Menggunakan Metode Regresi Nonparametrik Spline Truncated Devy Nikita Widiyantoro; Madu Ratna
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.100127

Abstract

Indeks Pembangunan Gender merupakan indeks yang digunakan untuk mengukur pencapaian kemampuan pembangunan manusia yang mempertimbangkan kesetaraan gender antara perempuan dan laki-laki berdasarkan tiga komponen pembentuk yaitu dari dimensi kesehatan, pendidikan, dan ekonomi. Indonesia merupakan negara berkembang yang perlu untuk terus melakukan pembangunan manusia yang ditujukan untuk seluruh masyarakatnya tanpa memandang perbedaan gender agar dapat mewujudkan kesejahteraan masyarakat. IPG provinsi-provinsi di Pulau Kalimantan masih berada peringkat 10 terendah dari 34 provinsi yang ada di Indonesia. Hal ini menunjukkan bahwa perlu adanya upaya dalam pembangunan kesetaraan gender di Pulau Kalimantan. Pada penelitian ini digunakan metode regresi nonparametrik spline truncated karena pola data antara variabel respon dengan 7 prediktor dari data yang digunakan tidak membentuk suatu pola tertentu. Model terbaik yang digunakan pada penelitian ini menggunakan titik knot optimal berdasarkan nilai GCV paling minimum. Berdasarkan hasil analisis pada penelitian ini model terbaik adalah menggunakan kombinasi knot (3,3,3,3,3,1,1) dengan nilai GCV sebesar 23,55265. Terdapat 4 variabel yang berpengaruh signifikan terhadap IPG di Pulau Kalimantan yaitu rasio angka kesakitan penduduk perempuan terhadap laki-laki (x1), rasio APS SD/sederajat penduduk perempuan terhadap laki-laki (x2), rasio APS SMP/sederajat penduduk perempuan terhadap laki-laki (x3), rasio TPAK penduduk perempuan terhadap laki-laki (x5). Model yang telah diperoleh memiliki nilai R^2 sebesar 71,55%.
Pemodelan Indeks Pembangunan Manusia dengan Metode Regresi Panel di Jawa Timur Rizky Nur Fadila; Madu Ratna
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.100678

Abstract

Ukuran kualitas manusia salah satunya dapat dilihat dari nilai Indeks Pembangunan Manusia (IPM). IPM merupakan indikator komposit untuk mengukur capaian pembangunan kualitas hidup manusia. Indeks ini terbentuk dari rata-rata ukur capaian tiga dimensi utama pembangunan manusia, yaitu umur panjang dan hidup sehat, pengetahuan, dan standar hidup layak. Dalam penelitian ini akan menganalisis faktor yang berpengaruh terhadap IPM Jawa Timur 2017-2020. Dilihat dari nilai IPM yang terus meningkat setiap tahun diduga terdapat efek waktu dalam perhitungannya, oleh karena itu pada penelitian ini digunakan metode regresi panel yang merupakan gabungan dari data cross-section dan time series. Selain mendapatkan model regresi panel IPM, akan dianalisis pula karakteristik IPM dan faktor yang diduga memengaruhi. Berdasarkan hasil analisis statistika deskriptif IPM Jawa Timur, sejak tahun 2017 Jawa Timur telah mencapai IPM sebagai kategori tinggi, yaitu lebih dari 70. Di lain sisi, jika dianalisis lebih lanjut, ada daerah yang berdekatan yang memiliki nilai IPM dengan kategori sedang. Utamanya di Pulau Madura yang menjadi bagian dari Provinsi Jawa Timur. Hasil estimasi dari regresi panel memberikan model terbaik, yaitu Fixed Effect Model (FEM) dan telah diatasi kasus heteroskedastisitas dengan metode white. Dari FEM white cross section didapatkan empat variabel yang signifikan, yaitu rasio siswa-guru SMA/SLTA, TPT, persentase penduduk miskin, dan laju PDRB ADHK dengan koefisien determinasi sebesar 99,72%.
Peramalan Jumlah Penumpang Pesawat Domestik di Bandara Soekarno-Hatta pada Masa Pandemi Covid-19 Menggunakan ARIMAX dengan Model Intervensi Jingga Saviratus Zahra; Mike Prastuti
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.100847

Abstract

Pada era saat ini transportasi udara sangat lumrah untuk digunakan karena lebih efisien dan mempersingkat waktu. Seiring minat masyarakat yang semakin meningkat dalam menggunakan transportasi udara, membuat berbagai perusahaan penerbangan saling bersaing untuk menerapkan tarif yang kompetitif. Penerbangan kadang mengalami lonjakan penumpang atau mengalami penurunan. Penurunan penumpang pesawat domestik terjadi secara signifikan pada awal 2020 sejak kasus Covid-19 di Indonesia pertama kali ditemukan. Hal ini terjadi di beberapa bandara yang ada di Indonesia salah satunya bandara terbesar di Indonesia yaitu Bandara International Soekarno-Hatta. Badan Pusat Statistik mencatat jumlah penumpang pesawat domestik di Bandara Soekarno-Hatta sepanjang 2020 mencapai 8,6 juta orang. Jumlah tersebut menurun sebesar 55,27% dibandingkan pada tahun 2019 yang mencapai sebesar 19,3 juta orang. Dalam penelitian ini digunakan data jumlah penumpang pesawat domestik di Bandara Soekarno-Hatta dari Januari 2014 sampai Desember 2021 dengan variabel intervensi yang digunakan adalah kejadian saat ditemukannya kasus Covid-19 di Indonesia. Metode yang digunakan adalah ARIMAX dengan model intervensi. Hasil penelitian diperoleh model intervensi terbaik untuk peramalan jumlah penumpang pesaawat di Bandara Soekarno-Hatta adalah model intervensi dengan orde b, s, r (1, 3, 1) ARIMA (0, 0, [1, 2, 12]) dengan nilai RMSE sebesar 243098,9 dan nilai MAPE sebesar 31%. Hasil peramalan jumlah penumpang pesawat domestik di Bandara Soekarno-Hatta pada tahun 2022 terendah pada bulan Juli dan tertinggi bulan Desember.
Monitoring Kualitas Aplikasi PeduliLindungi Berdasarkan Rating Pelanggan di Google Play Menggunakan Diagram Kendali Atribut Laney p’ Nia Triamalia Apsari; Muhammad Ahsan
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.100922

Abstract

Indonesia sedang berjuang untuk melawan pandemi COVID-19. Beberapa upaya telah dilakukan oleh pemerintah untuk memutus rantai penularan virus ini. Salah satu langkah yang dilakukan pemerintah adalah melakukan pelacakan kontak digital di Indonesia dengan menggunakan aplikasi PeduliLindungi. Masyarakat dapat mengunduh aplikasi PeduliLindungi melalui Google Play, App Store, dan AppGallery. Suatu aplikasi selalu memiliki kekurangan dan kelebihan masing-masing, kolom komentar yang tersedia di Google Play menjadi salah satu tempat para pengguna aplikasi untuk menyampaikan opini serta penilaian berupa rating terhadap aplikasi tersebut. Rating yang diberikan oleh pengguna aplikasi PeduliLindungi yang terdapat di Google Play dapat dijadikan bahan pengendalian kualitas terhadap aplikasi PeduliLindungi. Data rating pengguna aplikasi PeduliLindungi di Google Play dapat digunakan untuk mengidentifikasi persebaran defect atau kelas negatif dengan diagram kendali p dan Laney p’. Diagram kendali p dan Laney p’ dapat digunakan untuk mengidentifikasi persebaran defect atau kelas negatif. Diagram kendali Laney p’ merupakan diagram kendali atribut untuk memonitor proporsi cacat dengan ukuran sampel yang besar dan bervariasi. Data yang digunakan pada penelitian ini mulai dari 1 April 2020 hingga 31 Maret 2022. Hasil analisis diagram kendali p dan Laney p’ berdasarkan rating pengguna aplikasi PeduliLindungi di Google Play masih terdapat banyak diagram kendali yang belum terkendali secara statistik menunjukkan bahwa pihak developer aplikasi PeduliLindungi masih perlu melakukan perbaikan. Jenis kendala tertinggi yang dirasakan oleh pengguna aplikasi adalah sertifikat vaksinasi tidak muncul di aplikasi PeduliLindungi.
Pengendalian Kualitas Statistik Air Higiene Sanitasi Hasil Water Treatment Plant Menggunakan Peta Kendali Spatial Signed Rank MEWMA (SSRM) dan Peta Kendali Spatial Signed Rank double MEWMA (SSRdM) Salsabila Hasananda; Wibawati Wibawati
Jurnal Sains dan Seni ITS Vol 12, No 1 (2023)
Publisher : Lembaga Penelitian dan Pengabdian Kepada Masyarakat (LPPM), ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j23373520.v12i1.101501

Abstract

Unit water treatment plant di PT “X” merupakan unit pengolahan air bersih yang menyediakan, memproduksi, dan menyalurkan air higiene sanitasi sebesar 300 m^3per jam kepada masyarakat. Terdapat lima karakteristik kualitas yang digunakan yaitu tingkat pH air, konsentrasi klorin aktif, kekeruhan (turbidity), total hardness, dan total solid. Proses spesifikasi baku mutu pengolahan air higiene sanitasi PT “X” merujuk pada PERMENKES RI No. 32 Tahun 2017. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah karakteristik kualitas produk air higiene sanitasi PT “X” pada bulan Januari 2021 – Desember 2021. Hasil pengujian dependensi dan normal multivariat menunjukkan bahwa pengendalian kualitas air higiene sanitasi dapat dilakukan dengan menggunakan peta kendali SSRM dan peta kendali SSRdM. Hal ini dikarenakan peta kendali SSRM dan peta kendali SSRdM baik digunakan untuk data yang tidak berdistribusi normal multivariat. Peta kendali SSRdM lebih sensitif dalam monitoring rata-rata proses dibandingkan peta kendali SSRM. Terlihat melalui hasil perbandingan pengendalian kualitas air higiene sanitasi menggunakan peta kendali SSRM dan peta kendali SSRdM dengan beberapa nilai pembobot yang menunjukkan bahwa jumlah pengamatan out of control pada peta kendali SSRdM lebih banyak dibandingkan peta kendali SSRM, sehingga dapat dikatakan bahwa peta kendali SSRdM menggungguli peta kendali SSRM dalam monitoring rata-rata proses data air higiene sanitasi hasil water treatment plant di PT “X”.

Page 2 of 3 | Total Record : 28

 1   2   3 

Filter by Year

2023 2023


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 14, No 2 (2025) Vol 14, No 1 (2025) Vol 13, No 6 (2024) Vol 13, No 5 (2024) Vol 13, No 4 (2024) Vol 13, No 3 (2024) Vol 13, No 2 (2024) Vol 13, No 1 (2024) Vol 12, No 6 (2023) Vol 12, No 3 (2023) Vol 12, No 2 (2023) Vol 12, No 1 (2023) Vol 11, No 6 (2022) Vol 11, No 5 (2022) Vol 11, No 4 (2022) Vol 11, No 3 (2022) Vol 11, No 2 (2022) Vol 11, No 1 (2022) Vol 10, No 2 (2021) Vol 10, No 1 (2021) Vol 9, No 2 (2020) Vol 9, No 1 (2020) Vol 8, No 2 (2019) Vol 8, No 1 (2019) Vol 7, No 2 (2018) Vol 7, No 1 (2018) Vol 6, No 2 (2017) Vol 6, No 1 (2017) Vol 5, No 2 (2016) Vol 5, No 1 (2016) Vol 4, No 2 (2015) Vol 4, No 1 (2015) Vol 3, No 2 (2014) Vol 3, No 1 (2014) Vol 2, No 3 (2013) Vol 2, No 2 (2013) Vol 2, No 1 (2013) Vol 1, No 1 (2012): Jurnal Sains dan Seni ITS (ISSN 2301-928X) More Issue