cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Muhammad Zulfadhli
Contact Email
jurnaloutlierx@gmail.com
Phone
+6285194943871
Journal Mail Official
jurnaloutlierx@gmail.com
Editorial Address
Embun Permai 3 Blok C. No. 25, Tuldenggi, Telaga Biru, Kabupaten Gorontalo 96181, Gorontalo, Indonesia.
Location
Kab. gorontalo,
Gorontalo
INDONESIA
Reliability: Journal of Industrial Statistics
Published by Arcstics Publisher
ISSN : -     EISSN : 31101674     DOI : -
Core Subject :
As a double-blind peer-reviewed journal, Reliability publishes one volume per year, consisting of two regular issues released in June and December. We accept manuscript submissions from authors worldwide. All articles must be written in English or Indonesian, must be original (not previously published), and must not be under review at another journal. To ensure academic integrity, all manuscripts will be checked for plagiarism using Turnitin software. Manuscripts with a similarity index exceeding 20% will be automatically rejected without further review. Reliability is indexed in leading databases such as Google Scholar, Crossref, and Garuda, ensuring broad visibility and academic recognition. Please note that manuscripts not adhering to the specified writing and formatting guidelines will be rejected prior to the review process. All manuscript submissions must be made through the Reliability Online Journal System (OJS).
Arjuna Subject : -
Articles 15 Documents
 1   2 
Analisis Perbandingan Efektivitas Diagram Kontrol CUSUM, EWMA, dan Shewhart dalam Pengendalian Kualitas Proses Produksi Eka Sasmitha; Yuni N. Qomariah; Dyah H. Keliwida
Reliability: Journal of Industrial Statistics Vol. 1 No. 1 (2025): Reliability: Journal of Industrial Statistics
Publisher : Reliability: Journal of Industrial Statistics

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

Abstract

Pengendalian kualitas adalah aspek penting dalam proses produksi yang bertujuan untuk memastikan bahwa produk yang dihasilkan memenuhi standar kualitas yang telah ditetapkan. Salah satu metode yang sering digunakan dalam pengendalian kualitas adalah penggunaan diagram kontrol. Artikel ini membahas perbandingan antara tiga jenis diagram kontrol yang paling banyak digunakan, yaitu CUSUM (Cumulative Sum), EWMA (Exponentially Weighted Moving Average), dan Shewhart. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis efektivitas masing-masing diagram kontrol dalam mendeteksi ketidaksesuaian (out-of-control) dalam proses produksi. Berdasarkan simulasi dan data empiris, kami menunjukkan bahwa CUSUM dan EWMA lebih efektif dalam mendeteksi perubahan kecil dalam parameter proses dibandingkan dengan diagram kontrol Shewhart yang lebih cocok untuk mendeteksi perubahan besar. Selain itu, artikel ini juga memberikan rekomendasi tentang pemilihan diagram kontrol yang tepat berdasarkan karakteristik data dan tujuan pengendalian kualitas yang diinginkan.
Integrasi Teknologi Internet of Things (IoT) dalam Sistem Pengendalian Kualitas Proses Produksi: Studi Kasus pada Industri Tekstil Zainudin Matdoan; Abdul Wahid Matdoan
Reliability: Journal of Industrial Statistics Vol. 1 No. 1 (2025): Reliability: Journal of Industrial Statistics
Publisher : Reliability: Journal of Industrial Statistics

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

Abstract

Industri tekstil menghadapi tantangan besar dalam menjaga kualitas produk dan efisiensi proses produksi. Penelitian ini mengembangkan dan mengimplementasikan sistem pengendalian kualitas berbasis Internet of Things (IoT) untuk meningkatkan pengawasan kualitas produk secara real-time. Sistem ini menggunakan sensor untuk memantau parameter kualitas seperti kelembapan, suhu, dan kekuatan serat, yang terhubung ke platform IoT untuk pengumpulan dan analisis data. Hasil uji coba menunjukkan bahwa teknologi IoT dapat mendeteksi masalah kualitas lebih cepat dibandingkan metode pengendalian kualitas konvensional, mengurangi kecacatan produk, dan meningkatkan efisiensi produksi. Penerimaan terhadap teknologi ini juga positif, meskipun tantangan teknis terkait pemeliharaan perangkat dan pengelolaan data besar masih perlu diperhatikan. Penelitian ini menyimpulkan bahwa penerapan IoT dalam pengendalian kualitas dapat meningkatkan daya saing industri tekstil dengan memberikan solusi yang lebih efisien dan responsif terhadap masalah kualitas.
Efektivitas P-Chart dalam Mendeteksi Anomali pada Data Pengendalian Kualitas Berukuran Besar Marsono Marsono
Reliability: Journal of Industrial Statistics Vol. 1 No. 1 (2025): Reliability: Journal of Industrial Statistics
Publisher : Reliability: Journal of Industrial Statistics

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

Abstract

Pengendalian kualitas yang efektif merupakan aspek penting dalam menjaga konsistensi dan keandalan produk di berbagai sektor industri, terutama dalam produksi massal dengan data berukuran besar. Salah satu alat yang sering digunakan untuk memantau kualitas produk adalah P-chart, yang mengukur proporsi cacat dalam suatu batch produksi. Meskipun P-chart tradisional telah banyak diterapkan, metode ini menunjukkan keterbatasan dalam mendeteksi anomali pada data yang besar dan proporsi cacat yang kecil, yang berpotensi menyebabkan kesalahan deteksi seperti false positives dan false negatives. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan P-chart adaptif yang lebih sensitif dan akurat dalam mendeteksi anomali dalam data pengendalian kualitas yang berukuran besar. Dengan memodifikasi batas kontrol P-chart berdasarkan pembelajaran dari data yang dinamis, serta mengintegrasikan teknik pembelajaran mesin, penelitian ini menunjukkan bahwa P-chart adaptif dapat meningkatkan sensitivitas terhadap perubahan kecil dalam proporsi cacat, terutama dalam kondisi data yang tidak terdistribusi normal. Hasil eksperimen pada data simulasi dan data industri nyata menunjukkan bahwa P-chart adaptif berhasil mengurangi false positives dan false negatives, serta meningkatkan akurasi deteksi anomali dibandingkan dengan P-chart tradisional. Penelitian ini memberikan kontribusi dalam pengembangan teknik pengendalian kualitas yang lebih efisien dan efektif untuk aplikasi industri dengan data besar dan kompleks.
Hybrid Control Chart Design Integrating Deep Learning Anomaly Detection for Real-Time Quality Assurance in Manufacturing Processes M. Solihin Sahal; Noor Kholis Matdoan
Reliability: Journal of Industrial Statistics Vol. 1 No. 1 (2025): Reliability: Journal of Industrial Statistics
Publisher : Reliability: Journal of Industrial Statistics

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

Abstract

Industri manufaktur saat ini menghadapi tantangan besar dalam menjaga kualitas produk secara konsisten sepanjang siklus produksi. Pengendalian kualitas yang efektif sangat penting untuk mendeteksi dan mengurangi cacat produk sebelum mencapai konsumen. Namun, metode pengendalian kualitas tradisional seperti grafik kontrol sering kali terbatas dalam mendeteksi anomali yang kompleks atau memiliki sifat dinamis. Penelitian ini mengusulkan desain sistem pengendalian kualitas hibrid yang mengintegrasikan grafik kontrol klasik dengan deteksi anomali berbasis deep learning. Sistem ini menggunakan grafik kontrol Shewhart untuk memonitor kestabilan dan variasi proses, sementara autoencoder neural network digunakan untuk mendeteksi anomali dalam data produksi secara real-time. Hasil dari deteksi anomali ini digunakan untuk menyesuaikan batas kontrol dalam grafik Shewhart, sehingga memungkinkan penyesuaian dinamis terhadap kondisi proses yang berubah. Penelitian ini menunjukkan bahwa sistem hibrid ini dapat mendeteksi 92% anomali dengan F1-Score sebesar 0.89, serta memberikan respons yang lebih cepat dan akurat dibandingkan dengan metode kontrol kualitas tradisional. Pendekatan ini menawarkan solusi yang lebih efisien dan adaptif untuk pengendalian kualitas di industri manufaktur, dengan potensi untuk diterapkan di berbagai sektor yang membutuhkan kontrol kualitas yang lebih tinggi dan responsif.
Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Deforestasi Indonesia dengan Menggunakan Geographically Weighted Regression Marsono Marsono
Reliability: Journal of Industrial Statistics Vol. 1 No. 1 (2025): Reliability: Journal of Industrial Statistics
Publisher : Reliability: Journal of Industrial Statistics

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

Abstract

Indonesia menjadi  salah satu negara yang memiliki hutan paling luas di dunia dengan beranekaragam jenis hutan, termasuk hutan dataran rendah, pegunungan dan hutan semusim. Salah satu persoalan yang muncul akibat salah kelola dalam pembangunan kehutanan dan maraknya aktivitas di luar sektor kehutanan yang membutuhkan lahan hutan adalah deforestasi. Tujuan dari penelitian ini adalah mengetahui faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi deforestasi Indonesia dengan menggunakan variabel jumlah kebakaran hutan, jumlah perusahaan perkebunan swasta, jumlah perusahaan kehutanan swasta, rumah tangga yang memungut hasil hutan, penambahan luas perkebunan kelapa sawit, dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) perkapita. Selain itu, menentukan model deforestasi  dengan memperhatikan variasi spasial menggunakan metode Geographically Weighted Regression (GWR). Hasilnya dengan menggunakan GWR dapat disimpulkan bahwa faktor faktor yang signifikan pada α=5%, yang mempengaruhi deforestasi Indonesia adalah jumlah kebakaran hutan, jumlah perusahaan perkebunan swasta, jumlah perusahaan kehutanan swasta, dan penambahan luas perkebunan kelapa sawit. Penggunaan analisis Geographically weighted regression (GWR) lebih baik daripada global regressi.
Pengaruh Tipe Mobil Terhadap Harga dan Kapasitas Mesin di Belarus Dengan Pendekatan Manova Natasya Liana Putri; Muhammad Zulfadhli; Melita Handayani; Amara Luzumi Sabila Haque
Reliability: Journal of Industrial Statistics Vol. 1 No. 2 (2025): Reliability: Journal of Industrial Statistics
Publisher : Reliability: Journal of Industrial Statistics

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

Abstract

Pola konsumsi kendaraan bermotor di Belarus menunjukkan kecenderungan konsumtif yang dipengaruhi oleh preferensi terhadap desain bodi mobil. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh tipe bodi mobil terhadap dua variabel metrik, yaitu harga dan kapasitas mesin, menggunakan pendekatan Multivariate Analysis of Variance (MANOVA) satu arah. Analisis dilakukan dengan pengujian asumsi meliputi normalitas multivariat, korelasi independensi, dan homogenitas matriks varians-kovarians. Hasil menunjukkan bahwa terdapat pengaruh signifikan tipe bodi mobil terhadap kombinasi harga dan kapasitas mesin. Uji LSD menunjukkan bahwa perbedaan kapasitas mesin signifikan terjadi antara hatchback dengan tipe lainnya, namun tidak terdapat perbedaan signifikan harga antar tipe mobil. Studi ini menggarisbawahi pentingnya desain bodi dalam strategi produksi dan pemasaran kendaraan di kawasan Eropa Timur.
Perkembangan Pemikiran Ekonomi Islam dan Struktur Insentif dalam Keuangan Islam: Tinjauan Sistematis Muhammad Solihin Sahal
Reliability: Journal of Industrial Statistics Vol. 1 No. 1 (2025): Reliability: Journal of Industrial Statistics
Publisher : Reliability: Journal of Industrial Statistics

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

Abstract

Studi ini secara sistematis meninjau perkembangan pemikiran ekonomi Islam dan struktur insentif dalam keuangan Islam, dengan fokus khusus pada penerapannya di Indonesia. Studi ini mengeksplorasi integrasi prinsip-prinsip ekonomi Islam klasik, sebagaimana dikembangkan oleh para ulama seperti al-Ghazali, Ibnu Taimiyah, dan Ibnu Khaldun, dengan praktik keuangan kontemporer, yang menekankan keadilan, kewajaran, dan manfaat bersama dalam transaksi ekonomi. Penelitian ini mengkaji bagaimana prinsip-prinsip ini dioperasionalkan dalam kontrak keuangan Islam modern, termasuk mudarabah, musyarakah, dan sukuk, sekaligus mengatasi tantangan seperti informasi asimetris, bahaya moral, dan masalah keagenan yang memengaruhi kompatibilitas insentif. Dengan menggunakan pendekatan Tinjauan Pustaka Sistematis (SLR), studi ini memetakan hubungan antara pemikiran ekonomi Islam klasik dan instrumen keuangan modern, menyediakan kerangka kerja konseptual untuk merancang struktur insentif yang selaras secara etis dan kompatibel dengan maqāḍīd al-syarīah. Temuan ini menggarisbawahi pentingnya mengintegrasikan solusi FinTech untuk meningkatkan transparansi dan ketertelusuran, serta potensi inovasi dalam keuangan Islam untuk mendorong pembangunan ekonomi yang inklusif, etis, dan berkelanjutan dalam konteks Indonesia..
Analisis Ketahanan Hidup Pasien Berdasarkan Data Klinis dan Molekuler Menggunakan Regresi Cox PH Alfisyahrina Hapsery; Maria Yohana Vianey Wae; Benedikta Ngamul
Reliability: Journal of Industrial Statistics Vol. 1 No. 2 (2025): Reliability: Journal of Industrial Statistics
Publisher : Reliability: Journal of Industrial Statistics

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

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor klinis danmolekuler yang memengaruhi ketahanan hidup pasien kanker otakmenggunakan model Regresi Cox Proportional Hazard. Data yangdigunakan merupakan data sekunder pasien glioma yang mencakupvariabel klinis seperti jenis tumor, tingkat keparahan, serta variabelmolekuler seperti kondisi gen IDH, 1p19q, dan MGMT. DenganBoxplot, Kaplan-Meier, uji Log-Rank, dan regresi Cox PH digunakanuntuk menilai pengaruh masing-masing variabel terhadap waktusurvival pasien. Hasil analisis menunjukkan bahwa jenis tumor,tingkat keparahan, kondisi gen IDH, 1p19q, dan MGMT berpengaruhsignifikan terhadap ketahanan hidup pasien, sedangkan jenis kelamin,terapi sinar, dan terapi obat tidak berpengaruh signifikan. Secaraumum, semakin tinggi derajat keganasan tumor, semakin besar risikokematian. Sebaliknya, mutasi genetik seperti IDH, 1p19q, dan MGMTmenunjukkan efek protektif terhadap progresivitas tumor
Perbandingan Metode Kuadrat Terkecil, LASSO, Ridge, dan Elastic Net dalam Memprediksi Harga Mobil Aulia Zahra Panjaitan
Reliability: Journal of Industrial Statistics Vol. 1 No. 2 (2025): Reliability: Journal of Industrial Statistics
Publisher : Reliability: Journal of Industrial Statistics

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

Abstract

Harga mobil dipengaruhi oleh berbagai karakteristik teknis kendaraan yang saling berkorelasi, sehingga berpotensi menimbulkan multikolinearitas pada pemodelan regresi. Penelitian ini bertujuan membandingkan kinerja metode Ordinary Least Squares (OLS), Ridge Regression, LASSO, dan Elastic-Net dalam memprediksi harga mobil menggunakan Car Price Dataset dari Kaggle. Data dianalisis menggunakan perangkat lunak R melalui tahap pra-pemrosesan, standardisasi variabel, pengujian multikolinearitas menggunakan Variance Inflation Factor (VIF), serta deteksi outlier dengan boxplot dan grafik diagnostik. Pemodelan Ridge, LASSO, dan Elastic-Net dilakukan menggunakan teknik 10-fold cross-validation dengan pemilihan parameter optimal berdasarkan nilai Mean Squared Error (MSE). Hasil menunjukkan adanya multikolinearitas kuat pada variabel citympg, highwaympg, dan curbweight. Metode regularisasi mampu melakukan penyusutan koefisien dan seleksi variabel, khususnya LASSO dan Elastic-Net yang menghasilkan model lebih sederhana. Namun, evaluasi kinerja prediksi menunjukkan bahwa OLS memperoleh nilai MSE terkecil sebesar 12.489.548, sehingga menjadi model terbaik pada penelitian ini. Variabel curbweight dan enginesize berpengaruh positif signifikan terhadap harga mobil, sedangkan citympg berpengaruh negatif signifikan.
Analisis Pengaruh Jenis Laptop Terhadap Frekuensi  Kecepatan CPU dan Harga Laptop Dalam Euro Menggunakan Pendekatan Metode Manova Muhammad Zulfadhli
Reliability: Journal of Industrial Statistics Vol. 1 No. 2 (2025): Reliability: Journal of Industrial Statistics
Publisher : Reliability: Journal of Industrial Statistics

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

Abstract

Perkembangan era globalisasi telah berperan penting dalam kemajuan teknologi, khususnya evolusi laptop yang semakin canggih. Penyebaran  laptop memunculkan jenis dan tipe keunggulan yang semakin efisien. Selain itu, juga diprediksi mempengaruhi adanya kecepatan CPU laptop yang meningkat secara signifikan. Hal tersebut memungkinkan pengguna menjalankan aplikasi kompleks dengan lebih cepat. Kenaikan produktivitas dan efisiensi juga memberikan dampak positif terhadap pendapatan ekonomi untuk individu maupun perusahaan. Oleh karena itu, penelitian ini dilakukan untuk mengetahui lebih lanjut terkait pengaruh jenis laptop terhadap frekuensi kecepatan CPU dan harga laptop dalam euro menggunakan pendekatan metode analisis variansi multivariat. MANOVA atau analisis variansi multivariat mempunyai pengertian yaitu suatu teknik statistik yang digunakan untuk menghitung pengujian signifikansi perbedaan rata-rata secara bersamaan antara kelompok untuk dua atau lebih variabel terikat. Data yang digunakan pada praktikum ini adalah data jenis laptop, frekuensi kecepatan CPU, dan harga laptop dalam euro. Kemudian dilakukan analisa karakteristik data dengan boxplot dan pie chart, lalu melakukan perhitungan untuk pengujian asumsi yaitu uji normalitas multivariat, uji korelasi independensi, dan uji homogenitas varians. Setelah itu pengujian MANOVA dan uji perbandingan berganda serta melakukan interpretasi dan menarik kesimpulan. Hasil yang diperoleh pada praktikum ini ialah pada data kecepatan frekuensi CPU tidak memiliki outlier sedangkan data harga laptop memiliki banyak outlier. Pada pengujian asumsi MANOVA yaitu data berdistribusi normal, dependen serta memiliki varians dan kovarians yang homogen. Masing - masing tipe laptop pada rata-rata frekuensi kecepatan CPU adalah sama dan masing - masing tipe laptop pada rata-rata harga laptop tidak sama.

Page 1 of 2 | Total Record : 15

 1   2 

Filter by Year

2025 2026


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol. 2 No. 1 (2026): Reliability: Journal of Industrial Statistics Vol. 1 No. 2 (2025): Reliability: Journal of Industrial Statistics Vol. 1 No. 1 (2025): Reliability: Journal of Industrial Statistics