cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Tiani Wahyu Utami
Contact Email
jurnalstatistik@unimus.ac.id
Phone
+6285235004282
Journal Mail Official
jurnalstatistik@unimus.ac.id
Editorial Address
Sekretariat Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Program Studi Statistika FMIPA Universitas Muhammadiyah Semarang
Location
Kota semarang,
Jawa tengah
INDONESIA
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Published by Universitas Muhammadiyah Semarang
ISSN : 23383216     EISSN : 25281070     DOI : -
Core Subject : Science,
Decision Sciences, Operations Research & Management
Focus and Scope a. Statistika Teori, Statistika Komputasi, Statistika terapan b. Matematika Teori dan Aplikasi c. Design of Experiment
Arjuna Subject : Matematika - Pemodelan dan Simulasi
Articles 11 Documents
 1   2 
Search results for , issue "Vol 6, No 1 (2018): Jurnal Statistika" : 11 Documents clear
RELIABILITAS SISTEM TIGA KOMPONEN TERSUSUN SERI TERHADAP PARALEL Sudarno Sudarno; Alan Prahutama; Fathimatuzzahra Syahrozad Nuroqi
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 6, No 1 (2018): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (262.728 KB) | DOI: 10.26714/jsunimus.6.1.2018.%p

Abstract

Reliabilitas merupakan peluang suatu unit atau komponen akan beroperasi dengan baik dalam jangka waktu tertentu di bawah kondisi pemakaian yang sesuai prosedur tanpa kegagalan. Reliabilitas komponen merupakan peluang komponen mampu hidup atau baru mati setelah waktu tertentu. Reliabilitas komponen dapat dipergunakan untukmenghitung reliabilitas sistem. Perhitunan reliabilitas sistem bergantung pada susunan komponen yang membentuk sistem tersebut. Susunan sistem dalam penelitian ini menggunakan seri terhadap paralel. Komponen elektronika berupa satu resistor dan dua LED yang membentuk lampu PCB. Data yang diambil merupakan waktu kegagalan komponen dan berupa data bangkitan. Untuk masalah ini diambil sebanyak 50 data dari masing-masing komponen. Uji kecocokan distribusi menggunakan metode AndersonDarling, sedangkan taksiran parameter distribusi menggunakan metode median rank regression estimation (MRRE) dan maximum likelihood estimation (MLE). Hasil yang didapat bahwa waktu kegagalan resistor berdistribusi Weibull, waktu kegalan LED1 berdistribusi normal dan waktu kegagalan LED2 berdistribusi lognormal. Estimasiparameter distribusi Weibull menggunakan MRRE didapat gˆ = 15,57 dan qˆ = 42999,12, estimasi parameter distribusi normal menggunakan MLE didapat mˆ = 40068,62 dan sˆ = 451,17 dan estimasi parameter distribusi lognormal menggunakan MLE didapat mˆl  = 10,60 dan sˆl  = 0,01. Secara umum dapat dikatakan bahwa baik untuk reliabilitas komponen maupun   reliabilitas   sistem   dengan   bertambahnya   waktu kegagalan berimplikasi menurunnya nilai reliabilitas.Kata kunci : Reliabilitas, Sistem seri terhadap paralel, Anderson-Darling.
ANALISIS SOAL PILIHAN GANDA DENGAN RASCH MODEL Untung Kurniawan; Kusuma Dewi Kris Andriyani
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 6, No 1 (2018): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (323.337 KB) | DOI: 10.26714/jsunimus.6.1.2018.%p

Abstract

Proses belajar mengajar selalu melibatkan penilaian sebagai hal yang sangat penting dilakukan, tanpa hal tersebut sulit diketahui secara pasti apakah kemajuan belajar dicapai atau tidak. Suatu bentuk ujian yang bisa menginformasikan prestasi antar siswa atau antar sekolah bahkan antar daerah memerlukan tes standar yang baik. Bentuk tes standar yang umum dipakai adalah jenis soal pilihan ganda dengan satu pilihan jawaban yang benar. Cara yang umum dilakukan adalah menjumlahkan skor jawaban yang benar untuk menggambarkan kemampuan siswa. Pada dasarnya penggunaan skor sebagai ukuran prestasi memiliki kelemahan yang tidak bisa mendukung umpan balik yang efektif. Makalah ini bertujuan memberikan informasi tingkat abilitas siswa dan tingkatkesulitan soal dengan Rasch model. Hasil Rasch model diperoleh siswa dengan abilitas tertinggi (05P) sampai siswa dengan abilitas terendah (07L) dan tingkat kesulitan soal dari yang paling sulit (S3) sampai ke yang paling mudah (S1).  Kata kunci : Abilitas Siswa, Rasch Model,Soal Pilihan Ganda.
PERAMALAN NILAI TUKAR DOLAR AMERIKA TERHADAP INDONESIA DENGAN MODEL MAXIMAL OVERLAP DISCRETE WAVELET TRANSFORM-AUTOREGRESSIVE MOVING AVERAGE Vega Zayu Farima; Herni Utami
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 6, No 1 (2018): Jurnal Statistika
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Muham

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (211.467 KB) | DOI: 10.26714/jsunimus.6.1.2018.%p

Abstract

Beberapa permasalahan dalam kehidupan sehari-hari perlu untuk diramalkan sebelum diambil keputusan. Nilai tukar mata uang asing yang mempengaruhi kurs Indonesia seperti nilai tukar dolar Amerika sangat perlu diramalkan untuk jangka waktu tertentu. Data kurs memiliki volatilitas yang sangat tinggi dan cenderung tidak stasioner. Transformasi wavelet mampu merepresentasikan informasi waktu dan frekuensi secara bersamaan sehingga dapat digunakan untuk menganalisis data-data nonstasioner. MODWT-ARMA yaitu model hibrid dari Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform (MODWT) dan Autoregressive Moving Average (ARMA) yang berhubungan dengan data runtun waktu nonstasioner. Secara teori, nilai detail yang diperoleh dari dekomposisi MODWT adalah stasioner. Hal ini menyebabkan hasil dekomposisi dapat diramalan dengan ARMA. Pada peramalan nilai tukar dolar Amerika terhadap rupiah, diperoleh pemodelan yang fitted dengan data training dan diperoleh nilai MAPE yang kecil yaitu 0.82%. Hal ini mengindikasikan bahwa model gabungan ini efektif untuk menambah keakuratan peramalan.  Kata kunci : Peramalan, Data Runtun Waktu, Dekomposisi, MODWT-ARMA, MAPE.
METODE BUCKLEY-JAMES UNTUK ESTIMASI MODEL REGRESI LINIER PADA DATA TERSENSOR KANAN Muhammad Bayu Nirwana
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 6, No 1 (2018): Jurnal Statistika
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Muham

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (100.843 KB) | DOI: 10.26714/jsunimus.6.1.2018.%p

Abstract

Data tersensor merupakan permasalahan yang sering dihadapi pada penelitian yang berhubugan dengan lama waktu terjadinya suatu kejadian. Penggunaan analisis statistika tanpa memperhatikan komponen tersensor dapat mengakibatkan bias pada hasil analisis data yang diperoleh. Dalam analisis regresi linier, di mana variabel dependen adalah variabel yang mengandung data tersensor, analisis data tanpa memperhatikan komponen tersensor dapat mengakibatkan koefisien model regresiyang diperoleh tidak tepat. Hal tersebut akan menjadikan model regresi yang diperoleh tidak dapat digunakan untuk memodelkan dan memprediksi data dengan baik. Metode Buckley-James adalah salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengatasi permasalahan tersebut. Estimasi dari metode Buckley-James mengubah titik tersensor pada data tersensor ke nilai ekspektasinya. Selanjutnya model regresi linier diestimasi dengan memberikan bobot pada metode least square menggunakan estimator Kaplan-Meier.Kata kunci : Regresi Linear, Data Tersensor, Kaplan-Meier, Least Square.
PENERAPAN REGRESI LOGISTIK HIERARKI BINER UNTUK MENENTUKAN DETERMINAN KEMISKINAN DI BENGKULU DENGAN MENGGUNAKAN INDEKS AKSESIBILTAS SARANA UMUM (IASU) SEBAGAI VARIABEL KENTEKSTUAL Yoga Dwi Nugroho
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 6, No 1 (2018): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (388.596 KB) | DOI: 10.26714/jsunimus.6.1.2018.%p

Abstract

Poverty is the condition which a person or community is being not able to fulfill basic needs in various dimension of life. Bengkulu is a province that located in the west of Indonesia and has high levelof poverty. Eradicating poverty needs a right policy from the government and therefore proper data analysis for knowing the determinants of poverty. This study aim to analyze poverty pattern and knowing the determinant of poverty in Bengkulu province using binary hierarcy logistic regression. There are sixindependent variables for first level (household) : area classification, size of family, sex of household head, age of household head, job of household head and the education of household head. Variable for second level (regency) is accessibility of public facility index (IASU) as contextual variable. Dependent variabel is the status of poverty According to the study, the significant variables as determinant of poverty are size offamily, sex of household head, education of household head and IASU.  Keywords : Poverty, IASU, Binary Hierarchy Logit Regression
ANALISIS KLASTER PADA DOKUMEN TEKS OPINI PENGGUNA TWITTER TERHADAP KASUS MIRAS OPLOSAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS Jaka Aulia Pratama; Neneng Sunengsih; Maman Suherman
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 6, No 1 (2018): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (210.063 KB) | DOI: 10.26714/jsunimus.6.1.2018.%p

Abstract

Teknologi komunikasi dan informasi merupakan sektor yang paling pesat berkembang di era digital saat ini. Hal tersebut tidak lepas dari kebutuhan mendasar manusia sebagai makhluk sosial, dimana akses terhadap informasi dan keragaman bentuk dalam berkomunikasi menjadi lahan basah bagi para penyedia layanan, salah satunya Twitter.Layanan jejaring sosial Twitter menjadi wadah dalam menyampaikan berbagai macam opini, termasuk kasus miras oplosan yang viral disampaikan para penggunanya selama bulan April 2018. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisi opini pengguna Twitter terhadap kasus mira oplosan di bulan April 2018 tersebut menggunakan metode Kmeans.Hasil dari penelitian ini menunjukan klaster paling optimum terbentuk sebanyak tiga klaster berdasarkan nilai dunn index sebesar 0.8312. Dari ketiga klaster tersebut, dapat diasumsikan opini pengguna Twitter dari tanggal 1 April 2018 hingga 23 April 2018 terhadap kasus miras oplosanmasih terpusat pada sosok pengedar miras oplosan, pihak berwenang, dan korban.  Kata kunci : Text Mining, Klaster, K-means,Twitter
ANALISIS ANTREAN DENGAN SISTEM JUMLAH KEDATANGAN BERDISTRIBUSI BETA, WEIBULL, NORMAL, DAN ERLANG (STUDI KASUS GERBANG TOL MUKTIHARJO) Sugito Sugito; Erna Musri Arlita; Diah Safitri; Abdul Hoyyi; Rita Rachmawati
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 6, No 1 (2018): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (423.239 KB) | DOI: 10.26714/jsunimus.6.1.2018.%p

Abstract

Semarang is the capital city of Central Java Province so that development in Semarang City progressed very rapidly, this requires transportation facilities and infrastructure that good, smoothly and efficiently. One of the important transport infrastructure for Semarang City is a toll road. Muktiharjo toll gate is one of the exiting toll gate in Semarang City. Muktiharjo toll gate provides two types of service namely booths toll booths, a regular and automated toll booths. The existances two types of toll booths that provided the analysis needs to be done, then the line to find out how the system line that is in Muktiharjo toll gate. The research result obtained the model line at the Muktiharjo toll gate  (BETA / G / 3) :( GD / ¥ / ¥) for regular toll road of Surabaya-Semarang direction, (WEIB / G / 1) :( GD / ¥ / ¥) for the Surabaya-Semarang automatic toll booth, (NORM / G / 2) :( GD / ¥ / ¥) for the regular toll road of Semarang-Surabaya and (ERLA / G / 2) :( GD / ¥ / ¥) Semarang-Surabaya automatic toll road. Based on simulation using Arena software, the addition of substations can reduce the waiting time of vehicles in line, while substation reduction can extend the waiting time of vehicles in line.Keyword : Queue theory, Queue simulation, Regular toll gate, Automatic toll gate, Arrival, Service.
PERAMALAN PENUMPANG PELAYARAN DALAM NEGERI DI PELABUHAN TANJUNG PRIOK DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS DAN METODE VARIASI KALENDER ARIMAX Annisa Pratiwi; Diah Safitri; Budi Warsito
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 6, No 1 (2018): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (692.665 KB) | DOI: 10.26714/jsunimus.6.1.2018.%p

Abstract

Sea transportation is an inseparable and indispensable part of society in everyday lifefor Indonesian people especially during special moment such as Eid al-Fitr. This can be shown by the increasing of the number of sea transport passengers duringEid al-Fitr every  year.  The  month  shift  during  Eid  al-Fitr  shows  the  effect  of  calendar variation.The calendar variation method is a method that combines the dummy regression model with the ARIMA model. The purpose of this research is to obtain the best model by using time series analysis approach on ARIMA Box-Jenkins method and calendar variationARIMAX method to predict the number of domestic sea passenger at Tanjung Priok Port for 12 periods in the future. Based on the analysison the data of the number of domestic sea passenger at the Port of Tanjung Priok, it is concluded that the method of calendar variationARIMAX as the best method with ARIMA model (0, 0, [3]), V2,t,S1,t, S2,t, S3,t, S4,t, S5,t, S6,t, S7,t, S8,t, S9,t, S10,t, S11,t,t, V1,tt, V2,tt, S7,tt,S8,tt, S9,ttbecause it has  the  smallest  MAPE value  that  is  14.3782%  which  indicates  that  the  result  of forecasting is good. Keywords : Sea Passengers, ARIMA Box-Jenkins, Calendar Variation, ARIMAX
ANALISIS STATISTIKA DESKRIPTIF DATA PINJAMAN BULAN JANUARI SAMPAI OKTOBER 2016 DAN 2017 PADA PT.BANK RAKYAT INDONESIA (PERSERO) Tbk. UNIT SIMBARWARINGIN Reni Permata Sari
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 6, No 1 (2018): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (237.062 KB) | DOI: 10.26714/jsunimus.6.1.2018.PDF

Abstract

Salah satu teknik analisis yang dapat digunakan dalam penelitian adalah analisis statistika deskriptif. Pada analisis statistika kita dapat menyajikan data menjadi lebih mudah dipahami. Data yang diperoleh pada penelitian ini merupakan data pinjaman bulan Januari sampai Oktober pada Bank Rakyat Indonesia (Persero) Tbk Unit Simbarwaringin tahun 2016 dan 2017. Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan analisis statistika deskriptif.  Dengan tujuan agar dapat terlihat fluktasi atau naik turunnya jumlah pinjaman dan membandingkan besarnya pinjaman. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh fluktasi atau naik turunnya jumlah pinjaman terjadi setiap bulan. Pinjaman terbesar pada tahun 2016 terjadi pada bulan Mei yaitu sebesar Rp.4.337.000.000, dan pinjaman terendah terjadi pada bulan Januari yaitu sebesar Rp.388.500.000. Sedangkan pinjaman terbesar tahun 2017 terjadi pada bulan September yaitu sebesar Rp.1.999.000.000 dan pinjaman terendah terjadi pada bulan Agustus yaitu sebesar Rp.436.000.000. Jumlah pinjaman dari tahun 2016 dan 2017meningkat, yakni pada tahun 2016 sebesar Rp.11.711.000.000 sedangkan jumlah pinjaman pada tahun 2017 sebesar Rp.12.977.000.000.
PENERAPAN REGRESI ZERO-INFLATED GENERALIZED POISSON DAN PENGUJIAN AUTOKORELASI SPASIAL PADA KASUS PENYAKIT FILARIASIS DI JAWA TENGAH Sylvi Natalia P P; Dwi Ispriyanti; Sugito Sugito
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 6, No 1 (2018): Jurnal Statistika
Publisher : Program Studi Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Muham

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (400.316 KB) | DOI: 10.26714/jsunimus.6.1.2018.%p

Abstract

Filariasis merupakan penyakit yang disebabkan oleh cacing filaria yang dapat menular melalui gigitan nyamuk. Jumlah kasus filariasis di Provinsi Jawa Tengah tahun 2016 berupa data diskrit berdistribusi poisson dengan proporsi data bernilai nol sebesar 60 persen. Banyaknya data yang bernilai nol mengindikasikan adanya overdispersi. Untuk mengatasinya digunakan model regresi Zero-Inflated Generalized Poisson (ZIGP). Penaksiran parameter dilakukan menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation dan dalam penyelesaiannya digunakan iterasiNewton Raphson. Regresi Zero-Inflated Generalized Poisson (ZIGP) menghasilkan 3 variabel prediktor yang berpengaruh terhadap jumlah kasus filariasis di Provinsi Jawa Tengah tahun 2016 dengan nilai R2 sebesar 5,37%. Tiga variabel prediktor tersebut yaitu banyaknya penduduk dengan akses terhadap fasilitas sanitasi yang layak, kepadatan penduduk, dan jumlah sarana kesehatan. Untuk mengetahui keterkaitanantar wilayah berdasarkan jumlah kasus filariasis dilakukan pengujian menggunakan Indeks Moran. Hasil pengujian signifikansi terhadap nilai Indeks Moran menyatakan tidak terdapat autokorelasi spasial terhadap jumlah kasus filariasis di Provinsi Jawa Tengah tahun 2016.  Kata kunci : Filariasis, regresi Zero-Inflated Generalized Poisson (ZIGP), Indeks Moran

Page 1 of 2 | Total Record : 11

 1   2 

Filter by Year

2018 2018


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 13, No 1 (2025): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 12, No 2 (2024): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 12, No 1 (2024): Jurnal Statistika Universitass Muhammadiyah Semarang Vol 11, No 2 (2023): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 11, No 1 (2023): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 10, No 2 (2022): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 10, No 1 (2022): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 9, No 2 (2021): Jurnal Statistika Vol 9, No 2 (2021): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 9, No 1 (2021): Jurnal Statistika Vol 9, No 1 (2021): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 8, No 2 (2020): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 8, No 2 (2020): Jurnal Statistika Vol 8, No 1 (2020): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 8, No 1 (2020): Jurnal Statistika Vol 7, No 2 (2019): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 7, No 2 (2019): Jurnal Statistika Vol 7, No 1 (2019): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 7, No 1 (2019): Jurnal Statistika Vol 6, No 2 (2018): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 6, No 2 (2018): Jurnal Statistika Vol 6, No 1 (2018): Jurnal Statistika Vol 6, No 1 (2018): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 5, No 2 (2017): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 5, No 2 (2017): Jurnal Statistika Vol 5, No 1 (2017): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 4, No 2 (2016): Jurnal Statistika Vol 4, No 2 (2016): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 4, No 1 (2016): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 4, No 1 (2016): Jurnal Statistika Vol 3, No 2 (2015): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 3, No 2 (2015): Jurnal Statistika Vol 3, No 1 (2015): Jurnal Statistika Vol 3, No 1 (2015): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 2, No 2 (2014): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 2, No 2 (2014): Jurnal Statistika Vol 2, No 1 (2014): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 2, No 1 (2014): Jurnal Statistika Vol 1, No 2 (2013): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 1, No 2 (2013): Jurnal Statistika Vol 1, No 1 (2013): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 1, No 1 (2013): Jurnal Statistika More Issue