Garuda - Garba Rujukan Digital

Article Per Year (5 Year)

All

Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang

statistik
Website

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 200 Documents

9 10 11 12 13

ANALISIS DESKRIPTIF PADA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MINAT SISWA UNTUK MELANJUTKAN PENDIDIKAN KE TINGKAT PERGURUAN TINGGI Ika Purnamasari; Memi Nor Hayati
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 6, No 2 (2018): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

The success of human development in an area can be measured based on the level of education which is influenced by several factors, both internal and external. The mean years of schooling (MYS) are the basis for measuring the high level of education that affects the size of the Human Development Index (HDI). The aims of this study is to explore data based on internal and external factors that affect the interest of senior highschool students in the Penajam Paser Utara (PPU) to continue their education at college level. Exploration of data in this study was carried out using descriptive statistical analysis. Descriptive statistics are methods that are often used to process data and present it to be easier to understand, both in the form of diagrams and tables. Based on 292 respondents who are interested in continuing their study, it is known that the average levelof education of parents of respondents is still quite low. The level of education of parents affects the income level of parents, as many as 138 respondents have parents with an average income of one million to three million per month. Although the level of education and income of respondents parents is quite low, in fact, the ratio of respondents who areinterested in continuing their education to college institutions is 2.72 times greater than those of respondents who are not interested. Keyword : descriptive statistics, HDI, MYS, PPU.

PEMODELAN KEMISKINAN DI JAWA TIMUR DENGAN STRUCTURAL EQUATION MODELING-PARTIAL LEAST SQUARE Gangga Anuraga; Bambang Widjanarko Otok
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 1, No 2 (2013): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Structural Equation Modeling (SEM) menggambarkan hubungan kausalitas antarvariabel yang tidak bisa dijelaskan pada analisis regresi biasa, sehingga dapat diketahui seberapa baik suatu variabel indikator menentukan variabel laten. Seringkali dalam pengamatan di suatu lokasi bergantung pada pengamatan di lokasi lain yang berdekatan(neighboring). Sehingga untuk mengatasinya, efek lokasi dimasukkan dalam model. Didapatkan bahwa semua indikator yang terboboti pada setiap variabel laten adalah valid dan signifikan, dengan reliability yang baik pada semua variabel laten kemiskinan, ekonomi, SDM, kesehatan. Nilai R-square (R2) untuk SDM sebesar 0.988 yang artinya model mampu menjelaskan variasi dari SDM pada kasus kemiskinan di Provinsi Jatim sebesar 98.8%, Ekonomi sebesar 0.986 atau 98.6% dan model kemiskinan sebesar 0,925 atau 92.5%. Kata Kunci : Kemiskinan, neighboring, Partial Least Square, Structural EquationModeling (SEM)

KAJIAN REGRESI PROPORSIONAL HAZARD UNTUK MENENTUKAN FAKTOR PENYEBAB STROKE MENGGUNAKAN METODE EFRON Sudarno Sudarno; Tiani Wahyu Utami
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 8, No 1 (2020): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Cox proportional hazard regression is a regression model that is often used in survival analysis. Survival analysis is phrase used to describe analysis of data in the form of times from a well-defined time origin until occurrence of some particular be death. In analysis survival sometimes find ties, namely there are two or more individual that have together event. The objectives of this research are applied Cox proportional hazard regression on ties event by Efron method and determine factors that affect survival of stroke patients in Tugurejo Hospital Semarang. The response variable is length of stay at hospital, and the predictors are gender, age, type of stroke, history of hypertension, systolic blood pressure, diastolic blood pressure, blood sugar levels, and body mass index. The factors cause stroke disease by significant are type of stroke, history of hypertension, systolic blood pressure, diastolic blood pressure, and blood sugar level. By the survivorship function that the patients have been looked after at hospital greater than 20 days, they have probability of healthy be little even go to death. A person in order to be healthy must be healthy life, and prevent some factors cause disease. Healthy life can be reach by no smoking, sport and rest enough.

ESTIMASI PORTOFOLIO MENGGUNAKAN MODEL BLACKLITTERMAN PADA DATA HARGA SAHAM DI JAKARTA 1,2 ISLAMIC INDEX PERIODE 2009-2013 Alan Prahutama; - Sugito
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 3, No 1 (2015): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Pembentukan portofolio merupakan salah satu cara meminimalkan risiko investasi.Salah satu metode untuk membentuk portofolio dari saham menggunakan Capital Asset Pricing Model (CAPM). Selanjutnya dari kombinasi portofolio yang terbentukmenggunakan analisis CAPM, perlu diketahui portolio yang mana yang akanmenghasilkan return yang optimal dengan resiko rendah. Salah satu metode untukmengetahui portofolio optimal adalah menggunakan model Black-Litterman. ModelBlack-Litterman merupakan metode yang mengoptimalkan keuntungan investor melalui pemberian proporsi modal yang berbeda pada masing-masing saham portofolio. Metode ini menggabungkan unsur data historis dan pandangan investor untuk membentuk prediksi baru tentang return portofolio sebagai dasar penyusunan model pembobot aset. Sedangkan salah satu metode untuk menghitung kinerja portofolio dengan menggunakan Indeks Jansen. Berdasarkan hasil yang didapat, portofolio optimal adalah portofolio dari SMGR, INTP, PTBA, ANTM, ITMG, KLBF. Estimasi Interval yang terbentuk sebesar 0.0018 <µ <0.0599

PERAMALAN MENGUNAKAN FUZZY TIME SERIES CHEN (STUDI KASUS: CURAH HUJAN KOTA SAMARINDA) Normalita Fauziah; Sri Wahyuningsih; Yuki Novia Nasution
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 4, No 2 (2016): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Peramalan merupakan metode yang digunakan untuk memprediksi ketidakpastian masa depan sebagai upaya untuk mengambil keputusan yang lebih baik. Fuzzy time seriesmerupakan konsep baru yang dikenal dengan istilah kecerdasan buatan yang digunakan untuk meramalkan masalah dimana data historis tersebut dibentuk dalam nilai-nilai linguistik dan menghasilkan peramalan yang lebih akurat. Pada penelitian ini membahas mengenai metode fuzzy time series yang dikembangkan oleh Chen (1996) untuk meramalkan curah hujan Kota Samarinda bulan Juni 2016. Dalam fuzzy time series,panjang interval telah ditentukan di awal proses. Dalam proses ini panjang interval sangat berpengaruh untuk hasil prediksi. Metode untuk penentuan panjang interval yang efektif adalah dengan metode berbasis rata-rata atau average based. Berdasarkan metode fuzzy time series Chen dengan penentuan interval berbasis rata-rata, peramalan curah hujan Kota Samarinda berdasarkan data bulan Januari 2011-Mei 2016 diperoleh hasil peramalan untuk bulan Juni 2016 adalah 268 mm. Peramalan curah hujan Kota Samarinda berdasarkan data bulan Januari 2013-Mei 2016 diperoleh hasil peramalanuntuk bulan Juni 2016 adalah 287,5 mm. Untuk peramalan curah hujan Kota Samarinda berdasarkan data bulan Januari 2014-Mei 2016 diperoleh hasil peramalan untuk bulan Juni 2016 adalah adalah 300 mm. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan diperoleh jumlah sampel yang terbaik untuk digunakan pada kasus curah hujan Kota Samarinda adalah sebanyak 29 data yaitu periode Januari 2014-Mei 2016.Kata Kunci : Average based, curah hujan, fuzzy time series, metode Chen, peramalan

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

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

PERAMALAN SAHAM JAKARTA ISLAMIC INDEX MENGGUNAKAN METODE ARIMA BULAN MEI-JULI 2010 Reksa Nila Anityaloka; Atika Nurani Ambarwati
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 1, No 1 (2013): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Pasar modal merupakan salah satu bentuk kegiatan dari lembaga keuangan non bank sebagai sarana untuk memperluas sumber-sumber pembiayaan perusahaan. Indeks Syariah atau Jakarta Islamic Index adalah salah satu Indeks harga saham yang diperdagangkan di Bursa Efek Indonesia. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui laju perkembangan Jakarta Islamic Index bulan Mei-Juli 2010 dan prediksi Jakarta Islamic Index di Bursa Efek Indonesia bulan Agustus 2010. Metode yang digunakan adalah model peramalan time series dengan teknik Box-Jenkins (tidak ada asumsi khusus tentang data historis runtun waktu, tetapi menggunakan metode iteratif untuk menentukan model yang terbaik). Variabel dependen adalah nilai Jakarta Islamic Index bulan Mei-Juli 2010. Variabel independen adalah periode waktu. Model ARIMA terbaik yang diperoleh adalah ARIMA (1,0,0) dimana Jakarta Islamic Index hari ini dipengaruhi oleh Jakarta Islamic Index satu hari perdagangan yang lalu. Prediksi nilai Jakarta Islamic Index di Bursa Efek Indonesia selama 10 periode ke depan di bulan Agustus mengalami penurunan. Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor, misalnya kondisi Bursa Efek Indonesia yang belum efisien karena komposisi kepemilikan saham yang masih didominasi oleh investor asing. Kata Kunci : ARIMA, Jakarta Islamic Index, Box-Jenki

PEMODELAN MATEMATIKA TENTANG PENYEBARAN NITROGEN DIOKSIDA (NO2) DAN PENGARUH KETINGGIAN CEROBONG ASAP TERHADAP PENYEBARAN NITROGEN DIOKSIDA (NO2) DI UDARA Binti Karomah; Lidi Wilaha
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 7, No 2 (2019): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Persamaan difusi adveksi mempunyai peranan yang sangat penting dalam bidang industri, salah satunya sering digunakan dalam menghitung konsentrasi polutan.Penelitian ini mengambil studi kasus di kawasan PT. PG. Krebet Baru II Bululawang, Kabupaten Malang. Dalam penelitian ini diselidiki pengaruh tinggi cerobong asap terhadap penyebaran NO2 di udara. Selain itu juga akan diteliti pola penyebaran NO2 di udara dengan menggunakan metode beda hingga pada persamaan difusi adveksi. Hasil yang diperoleh dari penelitian ini adalah semakin tinggi cerobong asap maka konsentrasi polutan di permukaan akan semakin menurun dan terus berkurang dengan bertambahnya jarak dari sumber dan konsentrasi maksimal polutan juga semakin menurun, selain itu pendekatan metode beda hingga pada persamaan difusi adveksi dua dimensi diperoleh perubahan konsentrasi pada setiap iterasinya, dalam kondisi stabil semakin lama konsentrasi maksimal maka polutan semakin kecil dan semakin besarkecepatan angin dan koefisien difusi yang diberikan maka polutan akan lebih cepat bergerak, berpindah dan menyebar. Kata Kunci : Metode beda hingga, Persamaan difusi adveksi, Pola penyebaran nitrogen dioksida (NO2), Tinggi cerobong asap.

MODEL TERBAIK ARIMA DAN WINTER PADA PERAMALAN DATA SAHAM BANK Moh. Yamin Darsyah; Muhammad Saifudin Nur
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 4, No 1 (2016): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Peramalan harga saham adalah hal yang sangat penting bagi pelaku saham pasar utama untuk membuat keputusan serta transaksi. Salah satu sektor yang sangat berpengaruh pada harga saham indonesia (IHSG) adalah sektor perbankan. Sektor perbankan diketahui menjadi penyumbang terbanyak emiten saham terbaik di indonesia. Salah satu metode peramaln yang dapat digunakan adalah ARIMA (autoregressive/integrated/moving average), model ini meliputi dua hal yaitu analisis pola deret dan seleksi model. Model winter adalah model peramalan yang menitik beratkan pada data yang megandung pola trend serta musiman, sedangkan dalam ARIMA mengharuskan kestasioneran data. Kedua model dibuat dalam data 3 besar bank di Indonesia yaitu Bank Rakyat Indonesia (BBRI), Bank Mandiri (BMRI), dan Bank Central Asia (BBCA) pada 109 hari pada periode 1 desember 2015 hingga 13 mei 2016. Hasil permalan menunjukkan bahwa model yang sesuai bagi BBRI adalah ARIMA(1,1,2), BMRI adalah Winter multiplikatif (0.2,0.2.0,2), dan BBCA tidak sesuai dengan kedua model peramalan.Kata Kunci : ARIMA, Winter, BBRI, BMRI, BBCA

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

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.

Page 11 of 20 | Total Record : 200

9 10 11 12 13

Filter by Year

2013 2025

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 Vol 8, No 2 (2020): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang 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 Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 3, No 1 (2015): Jurnal Statistika 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 Vol 1, No 2 (2013): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 1, No 1 (2013): Jurnal Statistika Vol 1, No 1 (2013): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang More Issue

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

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

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

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

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