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 7 Documents
 1 
Search results for , issue "Vol 18, No 2 (2018)" : 7 Documents clear
Pemilihan Arsitektur Terbaik pada Model Deep Learning Melalui Pendekatan Desain Eksperimen untuk Peramalan Deret Waktu Nonlinier Novri Suhermi; Suhartono Suhartono; I Made Gde Meranggi Dana; Dedy Dwi Prastyo
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 18, No 2 (2018)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v18i2.4545

Abstract

Penentuan arsitektur model deep learning yang tepat merupakan hal yang sangat esensial untukmendapatkan hasil ramalan dengan tingkat kesalahan minimum. Arsitektur deep learning meliputijumlah input dan variabel apa saja yang digunakan, jumlah hidden layer, jumlah neuron pada setiaphidden layer, dan fungsi aktivasi. Pada penelitian ini dilakukan studi simulasi pada salah satu modeldeep learning, yaitu deep feedforward network, dengan berbagai kombinasi arsitektur untukmendapatkan arsitektur paling optimum. Data yang digunakan merupakan data bangkitan yangmengikuti model nonlinier Exponential Smoothing Transition Auto-regressive (ESTAR) sebanyak 1000data, di mana 900 data digunakan sebagai data training dan 100 data digunakan sebagai datatesting. Ukuran evaluasi model yang digunakan adalah root mean square error of prediction (RMSEP).Hasil empiris yang didapatkan di antaranya, pemilihan input yang tepat dapat meningkatkanakurasi peramalan, serta pemilihan fungsi aktivasi dan kedalaman arsitektur sangat diperlukanuntuk mendapatkan hasil ramalan yang semakin optimum.
Analisis Kepuasan Pelanggan Terhadap Pelayanan Astra Motor Yogyakarta Bagian H1 Penjualan Unit Sepeda Motor Ahmad Husain Abdullah; Ayundyah Kesumawati
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 18, No 2 (2018)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v18i2.4537

Abstract

Kepuasan pelanggan dapat dijadikan sebagai acuan seberapa mampu perusahaan memenuhi nilaiharapan pelanggan. Pelanggan yang benar-benar setia terhadap produk barang/jasa akan sangatpotensial memperngaruhi perilakunya sehingga dapat memicu repeat order dan juga word-of-mouthadvertisers. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui tingkat kepuasan pelanggan terhadappelayanan Astra Motor Yogyakarta bagian pemasaran H1 (Penjualan). Selain itu juga inginmengetahui apakah terdapat perbedaan yang signifikan antara tiap variabel demografi pelangganterhadap tingkat kepuasan yang diberikan. Total responden yang diamati menggunakan tele surveiyaitu sebanyak 414 pelanggan. Hasil analisis faktor konfirmatori diperoleh keputusan bahwa 5dimensi pelayanan yang terdiri dari tangible, responsiveness, assurance, empathy, dan reliabilitytelah valid untuk mewakili 16 indikator pertanyaan. Menggunakan metode normalisasi min-maksdiperoleh hasil bahwa seluruh responden merasa puas terhadap 5 dimensi kualitas pelayanan.Kemudian hasil pengujian Kruskal Wallis diperoleh keputusan terdapat perbedaan kelompok kota,provinsi, jenis pekerjaan, dan tingkat pendapatan responden dengan tingkat kepuasan yangdiberikan terhadap 5 dimensi kualitas pelayanan Astra Motor Yogyakarta bagian pemasaran H1.
Aplikasi Generalized Poisson Regression dalam Mengatasi Overdispersi pada Data Jumlah Penderita Demam Berdarah Dengue Arwini Arisandi; Erna Tri Herdiani; Sitti Sahriman
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 18, No 2 (2018)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v18i2.4542

Abstract

Asumsi dasar dalam regresi Poisson yaitu nilai variansi data sama dengan nilai mean data. Namun,asumsi tersebut umumnya tidak terpenuhi, misalnya terdapat kasus overdispersi. Overdispersidalam regresi Poisson terjadi apabila nilai variansinya lebih besar daripada nilai meannya. Jikaterjadi overdispersi pada data, maka model regresi Poisson kurang akurat digunakan karenaberdampak pada nilai standard error dari taksiran parameter yang dihasilkan cenderung menjadiunderestimate sehingga kesimpulan yang diperoleh menjadi kurang valid. Dalam penelitian ini,kasus overdispersi dapat diatasi dengan model generalized Poisson regression. Hasil penelitianmenunjukkan bahwa nilai AIC minimum diberikan oleh model generalized Poisson regression.Sehingga dalam penelitian ini disimpulkan bahwa pada penelitian terhadap data yang mengalamioverdispersi pada Jumlah Penderita DBD di Kota Makassar tahun 2016, pemodelan regresigeneralized Poisson mampu mengatasi terjadinya overdispersi yang terjadi pada pemodelan regresiPoisson. Nilai R2 yang dimiliki sebesar 67% yang artinya jumlah penderita DBD ditentukan olehpersentase tempat-tempat umum memenuhi syarat kesehatan, persentase penduduk yang memilikiakses air minum layak, persentase rumah tangga berprilaku hidup bersih dan sehat dan persentaserumah yang memenuhi syarat kesehatan. Selebihnya 33% ditentukan oleh faktor lain.
Pengaruh BAP (Benzile Amino Purin) dan IAA (Indole Asetic Acid) pada Bunga Krisan Menggunakan Desain Eksperimen Faktorial Ade Irma Nurwahidah; Rendie Prasetyo
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 18, No 2 (2018)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v18i2.4543

Abstract

Krisan merupakan sejenis tumbuhan berbunga yang sering ditanam sebagai tanaman hiaspekarangan atau bunga petik. Seiring dengan bertambahnya jumlah penduduk, meningkatnyakesejahteraan masyarakat dan bertambahnya kesadaran masyarakat akan keindahan lingkunganmaka kebutuhan akan bunga krisan meningkat. Oleh karena itu untuk memenuhi kebutuhan akanbunga krisan dilakukan melalui kultur jaringan. Salah satu faktor yang dapat mempengaruhiterhadap pembiakan secara teknik kultur jaringan yaitu penambahan zat pengatur tumbuh. Dalampenelitian ini menggunakan zat pengatur tumbuh BAP (Benzile Amino Purin) dan IAA (Indole AseticAcid). Konsentrasi BAP terdiri 4 taraf yaitu 0 µM, 2,5 µM, 5 µM, dan 7,5 µM sedangkan konsentrasiIAA terdiri 4 taraf juga yaitu 0 µM, 1 µM, 2 µM, dan 3 µM. Tujuan dalam penelitian ini yaitu untukmengetahui pengaruh zat pengatur tumbuh BAP (Benzile Amino Purin) dan IAA (Indole Asetic Acid)terhadap jumlah daun, jumlah akar, jumlah tunas dan tinggi tanman. Untuk mengetahui tujuantersebut dilakukan pengujian dengan desain eksperimen faktorial. Hasil uji anava menunjukkanpada jumlah daun hanya konsentrasi zat pengatur tumbuh BAP yang signifikan artinya terdapatperbedaan pengaruh konsentrasi zat pengatur tumbuh BAP terhadap jumlah daun dan konsentrasiBAP yang optimal yaitu 7,5 µM. Dari hasil anava pada data jumlah akar menunjukkan zat pengaturtumbuh BAP, IAA, dan interaksi antara zat pengatur tumbuh BAP dan IAA signifikan. Pada ujirentang ganda Duncan menggunakan data jumlah akar menyimpulkan bahwa konsentrasi zatpengatur tumbuh yang baik atau optimal yaitu konsentrasi BAP 0 µM dan IAA 3 µM. Pada uji anavajumlah tunas dang tinggi bunga krisan sama-sama menunjukkan hanya zat pengatur tumbuh BAPyang signifikan dan uji rentang ganda Duncan zat pengatur tumbuh yang optimal terhadap jumlahtunas yaitu konsentrasi BAP 10 µM dan terhadap tinggi bunga krisan yaitu konsentrasi BAP 0 µM.
PENGUJIAN ASOSIASI TIPE WILAYAH DENGAN KUALITAS ANGKATAN KERJA YANG BEKERJA DI PROVINSI BENGKULU Rey Ronald Purba
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 18, No 2 (2018)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v18i2.4208

Abstract

Provinsi Bengkulu merupakan provinsi termiskin di Pulau Sumatera. Peningkatan kesejahteraan masyarakat merupakan salah satu program prioritas pemerintah. Salah satu tolak ukur untuk melihatnya adalah tingkat kemiskinan disuatu daerah. Provinsi Bengkulu sebagai salah satu provinsi dengan tingkat kemiskinan tertinggi di Indonesia harus dapat menanggulangi permasalahan tersebut. Ketenagakerjaan dianggap merupakan salah satu cara untuk mengentaskan kemiskinan. Untuk melihat apakah kebijakan yang diambil pemerintah sudah tepat dalam meningkatkan kualitas dan pemerataan penyerapan tenaga kerja, perlu dilihat apakah ada hubungan (asosiasi) antara tipe wilayah (perdesaan dan perkotaan) dengan kualitas angkatan kerja (terdidik dan tidak terdidik) dari penduduk yang bekerja di Provinsi Bengkulu. Menggunakan Uji Beda Peluang, Uji Resiko Relatif, Uji Odds Ratio dan Uji Independensi (Chi Square)  didapat bahwa memang terdapat hubungan (asosiasi) dari kedua variabel tersebut.
Perbandingan Model Tingkat Kepuasan Perwalian Online Mahasiswa Berdasarkan Tahun Masuk di FMIPA Universitas Syiah Kuala Miftahuddin Miftahuddin; Risana Rachmatan; Marlindawati Marlindawati
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 18, No 2 (2018)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v18i2.4544

Abstract

Tingkatan kepuasan mahasiswa adalah bervariasi untuk setiap tahun masuk Perguruan Tinggiterutama dalam penggunaan sistem perwalian online. Tujuan penelitian ini untuk membandingkanmodel tingkat kepuasan mahasiswa berdasarkan tahun masuk di FMIPA Universitas Syiah Kualadengan menggunakan metode regresi logistik ordinal. Dalam penelitian ini digunakan data primeryang berasal dari penyebaran kuesioner pada 135 responden yang merupakan mahasiswa aktif diFMIPA Universitas Syiah Kuala tahun angkatan 2013, 2014 dan 2015. Untuk penelitian inidigunakan 9 variabel prediktor dan variabel respons yaitu: variabel kemudahan, efisiensi, kesalahan,mudah diingat, jenis kelamin, asal daerah, tahun angkatan, IPK, waktu tunggu dan tingkatkepuasan mahasiswa dalam penggunaan sistem perwalian online. Berdasarkan hasil penelitiandiketahui bahwa model terbaik adalah model terbaik terdapat pada model tingkat kepuasanmahasiswa angkatan 2013 dengan nilai AIC terkecil yaitu 78,25% dan ketepatan klasifikasi tertinggiyaitu 80,5%. Dengan satu variabel yang berpengaruh pada taraf signifikan sebesar 0,1 yaitu variabelkesalahan.
Mengukur Kepemimpinan Perempuan di Indonesia dengan Metode Fuzzy c-Means Clustering Sukim Sukim; Firdaus Firdaus; Retnaningsih Retnaningsih; Efri Diah Utami
STATISTIKA: Forum Teori dan Aplikasi Statistika Vol 18, No 2 (2018)
Publisher : Program Studi Statistika Unisba

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.29313/jstat.v18i2.4536

Abstract

Indonesia is fully committed to implement Sustainable Development Goals (SDGs). The goal 5 ofSDGs priorities the need to end discrimination against women and girls in all forms, and meetingtheir right to equal opportunities in employment, health and education. It is in line with thePresidential Instruction No. 9/2000 on gender mainstreaming in the National development programs.According to the result of the 2015 Intercensal Population census, about 49.75 percent of 255.18million Indonesian population are women. This large figure population of women could be an assetfor the national development in Indonesia when they are given the opportunity to advance andimprove their quality. Unfortunately, it is realized that there is still a gap between men and women inIndonesia due to limited access of women in education, employment, politics and high governmentalposition. Considering that women’s leadership is important to achieve and accelerate SDGs, thispaper aims to assess women’s leadership in Indonesia at province level by using 5 dimensions ofwomen’s leadership (politics, government, education, economy and decision making). Applying Fuzzyc-Means Clustering Method and 7 validity indexes, the result found that provinces in Indonesia canbe grouped into 4 clusters. The fourth cluster consists of 14 provinces and is considered as a clusterwith lowest women’s leadership.

Page 1 of 1 | Total Record : 7

 1 

Filter by Year

2018 2018


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