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 9 Documents

Search results for , issue "Vol 4, No 2 (2016): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang" : 9 Documents clear

REGRESI KUANTIL PENDEKATAN BOOTSTRAP UNTUK PEMODELAN KEMISKINAN DI PULAU JAWA Gangga Anuraga; Permadina K. Arieska
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 4, No 2 (2016): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Kemiskinan merupakan masalah multidimensi dan lintas sektor yang dipengaruhi oleh berbagai faktor yang saling berkaitan, antara lain tingkat pendapatan, kesehatan, pendidikan, akses terhadap barang dan jasa, lokasi, geografis, gender, dan kondisilingkungan. Untuk itu, dalam rangka menunjang keberhasilan pelaksanaan program pembangunan terutama yang berkaitan dengan penanggulangan kemiskinan di Indonesia khususnya di Pulau Jawa, diperlukan suatu penelitian yang dapat mengetahuiinformasi mengenai faktor-faktor yang berpengaruh terhadap kemiskinan.Penelitian ini menggunakan regresi kuantil dengan pendekatan bootstrap, metode ini memiliki kelebihan dapat mengatasi masalah pencilan (outlier) dan heteroskedastisitas. Nilai kuantil yang digunakan dalam penelitian yaitu kuantil ke-? = 0,25; ? = 0,5; ? = 0,75 dan ? = 0,99 denganresampling 500 pada bootstrap standard error.Hasil regresi kuantil pada masing-masing kuantil dengan resampling 500 bootstrap standard error menunjukkan bahwa kuantil ? = 0,25memiliki standar error yang relatif lebih kecil daripada kuantil? = 0,5, ? = 0,75 dan ? = 0,99. Model regresi kuantil dalam penelitian ini mengindikasikan adanya multikolinieritas, sehingga dengan nilai pseudo R 2 sebesar 61,4% terdapat banyak variable yang tidak signifikan dalam model pada ke? = 0,25.Kata Kunci : Bootstrap standard error, Heteroskedastisitas, Kemiskinan, Regresi Kuantil

PEMODELAN INFEKSI OPURTUNISTIK PADA KASUS HIV/AIDS DENGAN MODERATING KEPATUHAN TERAPI ARV MENGGUNAKAN PENDEKATAN PARTIAL LEAST SQUARE Herlina Jusuf; Setia Ningsih; Bambang Widjanarko Otok; Agus Suharsono
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 4, No 2 (2016): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Tujuan penelitian ini mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi infeksi oportunistik pada kasus HIV/AIDS dengan moderating kepatuhan terapi ARV. Data yang digunakanadalah data sekunder hasil rekam medis penderita HIV/AIDS. Efek kepatuhan terapi ARV sebagai moderating, terhadap hubungan predisposisi, manifestasi klinis dengan infeksi oportunistik diestimasi dengan pendekatan PLS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model infeksi oportunistik adalah fit dengan criteria Q 2 sebesar 63,3 persen.Predisposisi dan manifestasi klinis mempengaruhi infeksi oportunistik, Efek moderating kepatuhan terapai ARV mempunyai pengaruh yang bersifat memperlemah terhadaphubungan antara predisposisi dengan infeksi oportunistik sebesar 15,8 persen, sedangkan pada manifestasi klinis mempunyai pengaruh bersifat memperkuat terhadapinfeksi oportunistik sebesar 12,3 persen.Kata Kunci : Infeksi Oportunistik, HIV/AIDS, PLS, Moderating

APLIKASI CIRCOS PLOT SEBAGAI ALTERNATIF EKSPLORASI DATA: MIGRASI KOMUTER JABODETABEK TAHUN 2014 Robert Kurniawan
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 4, No 2 (2016): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Mobilitas nonpermanen yang sering dilakukan penduduk pinggiran kota besar disebut juga dengan kegiatan commuting. Kegiatan commuting ini ternyata memberikan dampakbagi kedua daerah, baik asal maupun daerah tujunnya. Untuk mengetahui seberapa besar dan bagaimana pola perpindahan penduduknya bisa dilakukan dengan eksplorasi datamenggunakan plot, diagram, atau pun cross tabuation untuk memberikan informasi lebih terhadap pola sebaran data. Oleh karena itu, dalam penelitian ini bertujuan untuk menginvestigasi pola data migrasi komuter di Jabodetabek tahun 2014 dengan Circos Plot. Berdasarkan hasil penelitian didapatkan bahwapola kegiatan komuter di Jabodetabek jika dilihat berdasarkan jenis kelamin ternyata tidak menunjukkan pola yang berbeda. Dan pola perpindahannya pun terjadi pada jarak dekat, yang berarti bahawa sebagian besar migran yang melakukan kegiatan komuternya pada daerah tujuan yang terdekat dengan daerah asal.Kata Kunci : Commuting, Migrasi Komuter, Circos Plot

APLIKASI METODE JARINGAN SYARAF TIRUAN UNTUK MEMPREDIKSI DATA INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN DI INDONESIA Artanti Indrasetianigsih; Ika Damayanti
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 4, No 2 (2016): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Pergerakan harga saham di Bursa Efek Indonesia dapat di lihat dari Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG). Penentuan indeks harga saham tersebut dapat dilakukan melalui data historis, oleh karena itu data indeks harga saham merupakan data runtun waktu. Pemantauan pergerakan IHSG ini digunakan sebagai dasar untuk pengambilan keputusan oleh pelaku investasi. Penelitian ini menerapkan metode jaringan saraf tiruan dengan metode back propagation pada data penutupan Indeks Harga Saham Gabungan di Indonesia. Data IHSG yang digunakan mulai Januari 2014 sampai Juli 2015. Pada penelitian ini digunakan enam hidden layer yaitu 1, 2, 3, 4, 5 dan 20. Berdasarkan hasil analisis data menunjukkan bahwa nilai peramalan terbaik diperoleh dengan menggunakan hidden layer lima (5), karena mempunyai nilai MAD (Mean Absolute Deviation) dan MAPE (Mean Absolute Persentage Error) terkecil.Kata Kunci : Jaringan Syaraf Tiruan, Indeks Harga Saham Gabungan, Peramalan

PEMODELAN KUALITAS AIR DI KAWASAN PEGUNUNGAN KENDENG DENGAN PENDEKATAN ORDINARY KRIGING DAN GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM (GIS) Juwita Rahayu; Tiani Wahyu Utami; Rochdi Wasono
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 4, No 2 (2016): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Saat ini terjadi adanya kecendrungan penurunan kualitas air di beberapa daerah, terlebih pada daerah kawasan karst yang memiliki sistem permeabilitas tinggi yang sangat rentan terhadap pencemaran air akibat aktifitas manusia maupun perubahan alam.Tujuan penelitian adalah memetakan dan menduga kualitas air tanah dengan parameter keberadaan pencemar unsur Nitrit menggunakan metode geostatistik yang merupakananalisis statistik spasial untuk menduga data dengan prediksi dan interpolasi melalui semivariogram dan ordinary kriging pada kadar NO. Selanjutnya membandingkan model prediksi dan interpolasi yang berbeda, memetakan sebaran kadar NO 2 padasumber mata air yang menjadi kajian menggunakan Geographic Information System (GIS). Berdasarkan hasil perhitungan menggunakan metode Ordinary Kriging dengan Gaussian isotropic model diperoleh nilai RSS 2.21 dan C 0 = 0.198, C+C = 2.56, A = 9335.75. Menduga pada daerah Sumber Seribu (titik ke- 6) dengan nilai dugaan sebesar 0.89571 yang masih dikategorikan memiliki kadar nitrit yang tinggi. Kemudian modelGeographically Informasi System dengan menggunakan metode Ordinary Kriging dengan Variogram Modelling, mempunyai kriteria baik untuk menggambarkan sebaran spasial parameter kualitas air. Dengan luaran peta kontur sebaran kadar nitrit dengan daerah bitingan yang paling tinggi kadar nitritnya Studi kasus dilakukan di Kawasan Pegunungan Kendeng, Kabupaten Rembang, Provinsi Jawa Tengah.Kata Kunci : Karst, Nitrite NO 2, Ordinary Kriging, GIS.

SEEMINGLY UNRELATED REGRESSION PADA INDEKS PEMBANGUNAN GENDER DI JAWA TENGAH Moh. Yamin Darsyah; Devi Sumayya Sara
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 4, No 2 (2016): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Penduduk Provinsi Jawa Tengah tercatat sebanyak 32,64 juta jiwa atau sekitar 13,54 persen dari jumlah penduduk di Indonesia dengan rasio jenis kelamin sebesar 99,42 persen. Kesenjangan antara perempuan dan laki-laki di Provinsi Jawa Tengah masih tinggi baik dalam bidang kesehatan, pendidikan, dan ketenagakerjaan. Semakin tumbuhnya perekonomian justru membuat kaum perempuan semakin terpinggirkan dan masuk semakin dalam pada kemiskinan. Oleh karena itu, perlu diteliti tentang evaluasi pembangunan gender di Jawa Tengah dilihat dari Pertumbuhan Ekonomi, Angka Harapan Hidup, Angka Melek Huruf, Rata-rata Lama Sekolah, dan Sumbangan Pendapatan dengan mempertimbangkan gender laki-laki maupun perempuan. Penelitianini menggunakan data observasi sekunder dengan unit observasi Kabupatendan Kota di Provinsi Jawa Tengah menggunakan pendekatan metode Seemingly Unrelated Regression (SUR). Hasil dari penelitian ini adalah variabel-variabel yang berpengaruh signifikan antara lain Angka Harapan Hidup, Angka Melek Huruf, dan Sumbangan Pendapatan untuk masing-masing gender laki-laki dan perempuan. Artinya, IndeksPembangunan Gender di Jawa Tengah dipengaruhi oleh Angka Harapan Hidup, Angka Melek Huruf, dan Sumbangan Pendapatan. Sehingga perlu adanya peningkatan pembangunan yang lebih responsif untuk menunjang beberapa program yang terkait dengan Angka Harapan Hidup, Angka Melek Huruf, dan Sumbangan Pendapatan di Provinsi Jawa Tengah.Kata Kunci : Indeks Pembangunan Gender, Seemingly Unrelated Regression

KETEPATAN PENGKLASIFIKASIAN FUNGSI DISKRIMINAN LINIER ROBUST DUA KELOMPOK DENGAN METODE FAST MINIMUM COVARIATE DETERMINANT (FAST MCD) Budyanra -
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 4, No 2 (2016): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Penaksiran fungsi diskriminan linier dua kelompok dengan metode klasik/MLE tidakakan optimal pada saat data mengandung outlier. Agar analisis diskriminan tetapoptimal maka diperlukan suatu metode penaksir yang robust terhadap outlier. Salah satu penaksir robust adalah metode fast-MCD. Makalah ini mengkaji metode penaksirrobustfast-MCD dalam analisis diskriminan linier dua kelompok dan mengukurketepatan pengklasifikasian dari fungsi diskriminan metode fast-MCD jika dibandingkan fungsi diskriminan metode klasik/MLE. Untuk menguji ketepatan penaksir fungsi diskriminan linier robust dua kelompok dengan metode fast-MCD tersebut digunakan data hasil simulasi.Data simulasi diperoleh dengan membangkitkan dua kelompok data normal multivariat dengan n 1 = n 2 = 100, n 1 = n 2 = 200, n = 500dan n 1 = n = 1000 serta dengan variasi outlier mulai dari 5 persen, 10 persen, 15 persen sampai 20 persen. Hasil pengolahan pada data simulasi dengan kontaminasi outliersebesar 5 sampai 20 persen, terlihat bahwa metode fast-MCD menghasilkan rata-rata salah pengklasifikasian sebesar 11 persen, yang masih jauh lebih rendah jika dibandingkan metode MLE dengan rata-rata sebesar 22 persen. Untuk data yang banyak mengandung outlier, ternyata fungsi diskriminan linier dengan penaksir robust fastMCD sangat efektif digunakan untuk mengurangi kesalahan dalam pengklasifikasian dari fungsi diskriminan linier tersebut.Kata Kunci : Fungsi Diskriminan Linier, Robust, Fast-MCD

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

PEMODELAN KEMATIAN BALITA MALNUTRISI DENGAN PENDEKATAN ZERO-INFLATED POISSON (ZIP) REGRESSION DI PROVINSI JAWA TENGAH Prisca Shery Camelia; Indah Manfaati Nur; Moh. Yamin Darsyah
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 4, No 2 (2016): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Kasus balita malnutrisi di Jawa Tengah merupakan salah satu kasus yang harus diperhatikan karena dapat menyebabkan kematian pada balita jika tidak ditangani dengan serius. Jumlah kematian balita malnutrisi untuk tiap kabupaten/kota di ProvinsiJawa Tengah sebagai variabel dependen mengikuti distribusi Poisson, analisis yang dapat digunakan adalah Metode Regresi Poisson. Metode regresi Poisson memiliki asumsi bahwa data harus equidispersi, namun setelah dilakukan pengujian overdispersi terbukti bahwa terdapat kondisi overdispersi pada model regresi Poisson, dimana nilai varians lebih besar dari pada mean. Metode yang dapat digunakan pada data yangmengalami overdispersi adalah Regresi Zero-Inflated Poisson (ZIP). Pemodelan dengan regresi ZIP menghasilkan model logit yang menunjukkan bahwa jumlah kematian balita karena malnutrisi di tiap kabupaten di Provinsi Jawa Tengah yang bernilai nol dipengaruhi oleh jumlah balita yang mengalami malnutrisi, jumlah pusat kesehatan masayarakat dan rata-rata kelengkapan imunisasi. Model log Regresi ZIP menjelaskanbahwa jumlah kematian balita akan berkurang jika jumlah pelayanan kesehatan masyarakat (puskesmas) tiap kab/kota di Jawa tengah bertambah jumlahnya.Kata Kunci : Malnutrisi, Overdispersi, Regresi Poisson, Regresi Zero-Inflated Poisson

Page 1 of 1 | Total Record : 9

Filter by Year

2016 2016

Filter By Issues

All Issue 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 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

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

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

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