Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Media Statistika Jurnal Gaussian
Dewi Setya Kusumawardani
Unknown Affiliation
Decision Sciences, Operations Research & Management Other

Published : 2 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search

 1 
IDENTIFIKASI AUTOKORELASI SPASIAL PADA JUMLAHPENGANGGURAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN INDEKS MORAN Wuryandari, Triastuti; Hoyyi, Abdul; Kusumawardani, Dewi Setya; Rahmawati, Dwi
MEDIA STATISTIKA Vol 7, No 1 (2014): Media Statistika
Publisher : Department of Statistics, Faculty of Science and Mathematics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (520.109 KB) | DOI: 10.14710/medstat.7.1.1-10

Abstract

Unemployment is caused by the work force or job seekers are not proportional with the number of existing jobs. Unemployment is often a problem in the interconnected economy due to unemployment, productivity and income will be reduced. The number of unemployed in an are      a expected to be affected by unemployment in the surrounding area. This is made ​​possible because of the proximity factor or adjacency between regions, it is estimated that there are linkages to the regional unemployment rate. To determine the relationship between regional linkages used Moran’s Index method. The number of unemployed in Central Java, obtained Moran’s Index value = 0.0614. Moran's Index values​​ in the range 0 < I ≤ 1 indicating the presence of spatial autocorrelation is positive but small correlation can be said because of near zero, orit can be concluded that the similarity between the district does not have a value or indicate that unemployment among districts in Central Java has a small correlation.Keywords: Unemployment, Moran’s Index, Central Java, Autocorrelation, Spatial
SIMULASI PENGUKURAN KETEPATAN MODEL VARIOGRAM PADA METODE ORDINARY KRIGING DENGAN TEKNIK JACKKNIFE Kusumawardani, Dewi Setya; Sudarno, Sudarno; Yasin, Hasbi
Jurnal Gaussian Vol 3, No 3 (2014): Jurnal Gaussian
Publisher : Department of Statistics, Faculty of Science and Mathematics, Universitas Diponegoro

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (467.207 KB) | DOI: 10.14710/j.gauss.v3i3.6444

Abstract

Kriging adalah metode yang digunakan untuk mengestimasi besarnya nilai yang mewakili suatu titik yang tidak tersampel berdasarkan titik-titik tersampel yang berada disekitarnya. Pada Ordinary Kriging pendugaan suatu nilai variabel pada titik tertentu dilakukan dengan cara mengamati data yang sejenis pada daerah lain, pada setiap titik yang tidak diketahui nilainya, maka akan diestimasi dengan menggunakan kombinasi linier terboboti (weighted linier combination). Data yang dibangkitkan adalah data kandungan besi (%). Data tersebut merupakan data random hasil simulasi berdasarkan model variogram Spherical dan Eksponensial. Nilai dugaan diperoleh melalui sistem Ordinary Kriging  dengan menggunakan teknik Jackknife. Ketepatan model variogram spherical dan eksponensial dihitung berdasarkan nilai tengah kesalahan persentase absolut (Mean Absolut Percentage Error). Berdasarkan hasil perhitungan untuk variogram spherical persentase kesalahan yang diperoleh yaitu 0,0417%, sedangkan persentase kesalahan untuk model variogram eksponensial yaitu 0,0776%. Kedua nilai MAPE tersebut berada dibawah  10%, dengan demikian dapat disimpulkan bahwa teknik jackknife dapat digunakan untuk menentukan nilai dugaan dari sistem ordinary kriging dari model variogram spherical dan eksponensial.  
Co-Authors Abdul Hoyyi DWI RAHMAWATI Hasbi Yasin Sudarno Sudarno Triastuti Wuryandari