cover
Article Per Year (5 Year)
All
Home Page
OAI Link
Editorial Team
Contact
Reviewer
Google Scholar
Contact Name
Aceng Komarudin Mutaqin
Contact Email
aceng.k.mutaqin@gmail.com
Phone
+628179289987
Journal Mail Official
jstat.unisba@gmail.com
Editorial Address
Jl. Ranggagading No. 8 Bandung 40116
Location
Kota bandung,
Jawa barat
INDONESIA
Statistika
Published by Universitas Islam Bandung
ISSN : 14115891     EISSN : 25992538     DOI : https://doi.org/10.29313/jstat.v19i2.4898
Core Subject : Economy, Science, Education, Engineering,
Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Economics, Econometrics & Finance Industrial & Manufacturing Engineering Mathematics
STATISTIKA published by Bandung Islamic University as pouring media and discussion of scientific papers in the field of statistical science and its applications, both in the form of research results, discussion of theory, methodology, computing, and review books.
Arjuna Subject : Matematika - Statistik dan Probabilitas
Articles 5 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 15, No 2 (2015)" : 5 Documents clear
Analisis Faktor Terhadap Resiko Kejadian Diare Pada Anak Balita Di Kota Ambon Ferry Kondo Lembang
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 15, No 2 (2015)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v15i2.1496

Abstract

Analisis yang melibatkan banyak variabel sering menimbulkan masalah dimana belum tentu semua variabel tersebut layak untuk dianalisis dan mempunyai hubungan/korelasi antara variabel tersebut. Untuk itu diperlukan metode analisis yang dapat digunakan untuk data dengan banyak variabel (multivariate). Salah satu metode analisis multivariate yang mampu mengurangi data dengan jumlah variabel banyak adalah analisis faktor. Analisis faktor bertujuan meringkas atau mereduksi variabel amatan secara keseluruhan menjadi beberapa variabel atau dimensi baru. Akan tetapi, variabel atau dimensi baru yang terbentuk tetap mampu merepresentasikan variabel utama. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang dapat beresiko terhadap kejadian diare pada anak balita berdasarkan variabel, Personal Hygiene, PASI (Makanan Pendamping ASI), Sumber Air Bersih, Pengelolaan Air Minum, Pemberian ASI, Kontak Penderita, Kebersihan Makanan, Intoleransi Makanan, Pengetahuan Orang Tua, dan Sanitasi Lingkungan. Hasil penelitian dengan analisis faktor diperoleh variabel-variabel utama (awal) dapat diringkas (direduksi) menjadi empat faktor baru yaitu faktor lingkungan dan pengetahuan orang tua, faktor Higienis PASI, faktor kebersihan makanan dan minuman, serta faktor ASI.
Analisis Faktor Resiko Penyebab Diabetes Mellitus di Kota Ambon Menggunakan Model Regresi Logistik Ferry Kondo Lembang
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 15, No 2 (2015)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v15i2.1595

Abstract

Perubahan gaya hidup (pola makan yang tidak seimbang, kurang aktivitas fisik) merupakan penyebab utama penyakit diabetes mellitus di era globalisasi ini. Besarnya resiko penyakit yang timbul akibat penyakit diabetes mellitus seperti penyakit jantung, stroke, disfungsi ereksi, gagal ginjal, dan kerusakan sistem syaraf menjadikan penyakit ini menjadi perhatian oleh Organisasi Kesehatan Dunia (WHO). Menurut data WHO sendiri  Indonesia menempati urutan keempat didunia sebagai negara dengan jumlah penderita diabetes mellitusnya terbanyak. Penelitian ini bertujuan untuk melihat besarnya risiko kejadian diabetes mellitus yang disebabkan oleh Jenis Kelamin, Usia, Obesitas, Riwayat Keturunan, Aktifitas Fisik, dan Konsumsi Makanan dan Minuman Manis, serta juga untuk mendapatkan model yang dapat digunakan untuk menghitung berapa besar probabilitas seseorang terkena penyakit diabetes mellitus. Analisis yang digunakan adalah analisis regresi logistik dan odds ratio (OR). Regresi logistik merupakan analisis regresi yang dapat digunakan untuk menghitung besarnya probabilitas terjadinya suatu kasus (yang dilambangkan oleh Y=1). Penelitian dilakukan pada pasien rekam medik RSUD dr. M. Haulussy Ambon dengan metode penentuan sampling menggunakan metode purposive sampling (sampling acak) didapat sebanyak 88 responden. Hasil penelitian menunjukkan bahwa resiko kejadian diabetes mellitus dipengaruhi secara signifikan oleh variabel usia (X2) dan Kebiasaan Konsumsi Makanan/Minuman Manis (X6) dengan tingkat ketepatan klasifikasi model regresi logistik sebesar 77,3%.
Penerapan Model Markov Tersembunyi untuk Mengetahui Persentase Kecocokan dari Deoxyribonucleic Acid pada Pohon Filogenetik Ursidae (Beruang) Rini Cahyandari; Reni Nursolihah
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 15, No 2 (2015)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v15i2.1927

Abstract

Jumlah data biologi molekuler yang semakin meningkat pasca genome project membutuhkan pengelompokkan data ke dalam suatu kelompok subfamili berdasarkan tingkat kesamaan data tersebut. Pengelompokan dan penentuan subfamili berdasarkan kumpulan sequence DNA merupakan salah satu cara yang penting dalam bidang ini. Cara ini hampir dikatakan tidak bisa dilakukan secara manual sehingga membutuhkan alat bantu komputasi, di mana Model Markov Tersembunyi (MMT) merupakan salah satu metode komputasi yang dapat membantu dalam menganalisis kemiripan dari topologi pohon filogenetik, salah satunya adalah spesies ursidae (Beruang) dengan membandingkan sequence antar DNA. Beberapa Algoritma dilibatkan untuk memecahkan permasalahan dalam MMT, yaitu Algoritma maju mundur, algoritma Baum – Welch, dan Algoritma Viterbi. Hasil proses pengujian MMT pada keempat DNA dari family ursidae (Beruang) dapat disimpulkan bahwa keempat spesies tersebut berkerabat dekat, karena memiliki persentase kecocokan yang cukup besar.
Klasifikasi Kecamatan Berdasarkan Nilai Akhir SMA/MA di Kabupaten Aceh Selatan Menggunakan Analisis Diskriminan Fitriana A.R.; Nurhasanah Nurhasanah; Ririn Raudhatul Jannah
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 15, No 2 (2015)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v15i2.1928

Abstract

Analisis diskriminan merupakan bagian dari analisis peubah ganda. Analisis diskriminan digunakan untuk memodelkan variabel tak bebas yang bersifat kualitatif dengan variabel bebas yang bersifat kuantitatif. Pada penelitian ini, analisis diskriminan lebih dari dua kelompok diterapkan pada data nilai akhir SMA/MA di Kabupaten Aceh Selatan yang bertujuan untuk mendapatkan model untuk pengklasifikasian kecamatan. Pengklasifikasian ini bertujuan untuk melihat perbedaan kualitas siswa SMA/MA yang berada di masing-masing kecamatan Kabupaten Aceh Selatan berdasarkan data nilai akhir. Variabel tak bebas yang digunakan berupa klasifikasi kecamatan berdasarkan rata-rata jumlah nilai akhir SMA/MA yang berada di masing-masing kecamatan yang dibentuk dengan K-Means Cluster. Sedangkan variabel bebas yang digunakan adalah data rata-rata nilai akhir SMA/MA untuk setiap mata pelajaran yang diujiankan pada masing-masing jurusan setiap kecamatan. Model yang didapatkan adalah dua model diskriminan untuk jurusan IPA dan IPS.
PENERAPAN METODE EXPONENTIALLY WEIGTHED MOVING AVERAGE (EWMA) DAN METODE SEMI VARIANS (SV) DALAM PERHITUNGAN RISIKO PORTOFOLIO SAHAM PT PINDAD PERSERO Dewi Rachmatin
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 15, No 2 (2015)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v15i2.1469

Abstract

Tujuan penelitian yang telah dilakukan adalah menghitung nilai risiko portofolio saham optimal, dan metode yang digunakan dalam menentukan nilai risiko (Value at Risk) adalah Exponentially Weighted Moving Average (EWMA) dan Semi Varians (SV). Model EWMA dipilih karena data nilai return saham cenderung bersifat heteroskedastis sedangkan SV dipilih karena tidak memerlukan asumsi distribusi apapun sehingga kedua metode tersebut dapat diterapkan pada data nilai return saham yang sama. Dari hasil  penelitian ini, investor yang akan melakukan jual-beli saham dapat menentukan metode mana yang paling sesuai guna meminimalkan risiko kerugian sehingga memperoleh keuntungan maksimum. Hasil penelitian menunjukkan bahwa portofolio optimum yang diperoleh dengan menggunakan metode EWMA memiliki komposisi portofolio yang terdiri dari INDF 43,15%, UNVR 21,58%, SMGR 22,35%, INTP 12,92%, dengan tingkat risiko (VaR) sebesar Rp 9.910.339,867 atau 2,47%. Sedangkan dengan menggunakan metode SV diperoleh INDF 38,09%, UNVR 24,85%, SMGR 19,53%, INTP 17,53%, dengan tingkat risiko (VaR) sebesar Rp 9.448.912,9 atau 2,35%. Penelitian ini menggunakan nilai eksposur sebesar Rp 100 Juta untuk tiap sahamnya atau Rp 400 Juta untuk portofolio.

Page 1 of 1 | Total Record : 5

 1 

Filter by Year

2015 2015


Reset
Filter By Issues
All Issue Vol 21, No 1 (2021) Vol 20, No 2 (2020) Vol 20, No 1 (2020) Vol 19, No 2 (2019) Vol 19, No 1 (2019) Vol 18, No 2 (2018) Vol 18, No 1 (2018) Vol 17, No 2 (2017) Vol 17, No 1 (2017) Vol 16, No 2 (2016) Vol 16, No 1 (2016) Vol 15, No 2 (2015) Vol 15, No 1 (2015) Vol 14, No 2 (2014) Vol 14, No 1 (2014) Vol 13, No 2 (2013) Vol 13, No 1 (2013) Vol 12, No 2 (2012) Vol 12, No 1 (2012) Vol 11, No 2 (2011) Vol 11, No 1 (2011) Vol 10, No 2 (2010) Vol 10, No 1 (2010) Vol 9, No 2 (2009) Vol 9, No 1 (2009) Vol 8, No 2 (2008) Vol 8, No 1 (2008) Vol 7, No 2 (2007) Vol 7, No 1 (2007) Vol 6, No 2 (2006) Vol 6, No 1 (2006) Vol 5, No 2 (2005) Vol 5, No 1 (2005) Vol 4, No 2 (2004) Vol 4, No 1 (2004) Vol 3, No 2 (2003) Vol 3, No 1 (2003) Vol 2, No 2 (2002) Vol 2, No 1 (2002) Vol 1, No 1 (2001) More Issue