Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika最新文献_第4页

UJI GOODNESS OF FIT DISTRIBUSI GAMMA TERBOBOTI DENGAN STATISTIK KOLMOGOROV-SMIRNOV UNTUK PARAMETER TERESTIMASI

Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika Pub Date : 2022-08-24 DOI: 10.33772/jmks.v2i2.13

Radiyatul Mardiyah, Wayan Somayasa, Herdi Budiman, Muhammad Kabil Djafar, Rahmaliah Sahupala

{"title":"UJI GOODNESS OF FIT DISTRIBUSI GAMMA TERBOBOTI DENGAN STATISTIK KOLMOGOROV-SMIRNOV UNTUK PARAMETER TERESTIMASI","authors":"Radiyatul Mardiyah, Wayan Somayasa, Herdi Budiman, Muhammad Kabil Djafar, Rahmaliah Sahupala","doi":"10.33772/jmks.v2i2.13","DOIUrl":"https://doi.org/10.33772/jmks.v2i2.13","url":null,"abstract":"Distribusi gamma terboboti merupakan versi bobot dari distribusi gamma. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menurunkan model uji goodness of fit dengan statistik Kolmogorov-Smirnov untuk distribusi gamma terboboti. Menentukan distribusi limit statistik Kolmogorov-Smirnov dibawah yaitu diturunkan proses limit dari proses empiris dengan asimtotik. Akan ditunjukkan konsistensi dari statistik uji Kolmogorov-Smirnov secara analitik dan menggunakan simulasi Monte-Carlo. Kuantil-kuantil dari statistik Kolmogorov-Smirnov dihampiri menggunakan simulasi Monte-Carlo untuk menetukan nilai kritis terhadap pengujian hipotesis dimana menolak pada berbagai tingkat signifikansi jika . Hasil perhitungan fungsi power dari satatistik uji Kolmogorov-Smirnov, Cramer-Von Mises, dan Anderson-Darling menggunakan distribusi eksponensial dan distribusi Weibull untuk berbagai dan dengan dan adalah . Jadi dengan nilai power yang maksimal tersebut menunjukkan bahwa ketiga uji mempunyai kemampuan yang tinggi untuk mendeteksi yang salah. Selanjutnya, dilakukan penerapan uji Kolmogorov-Smirnov untuk mengetahui apakah data waktu (dalam hari) kelangsungan hidup marmut yang terinfeksi basil tuberkulum virulen yang digunakan berasal dari populasi yang berdistribusi gamma terboboti. Diperoleh hasil pengujian bahwa data berasal dari distribusi gamma terboboti.","PeriodicalId":253418,"journal":{"name":"Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-24","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"131207479","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

Penerapan Regresi Robust Dengan Menggunakan Estimasi Method Of Moment Untuk Menangani Pencilan Pada Pemodelan Regresi Berganda

Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika Pub Date : 2022-08-24 DOI: 10.33772/jmks.v2i2.17

Rahmiatun Rahmiatun, Gusti Adi Wibawa, Irma Yahya, Agusrawati Agusrawati, Gusti A. Rahman, Baharuddin Baharuddin

引用次数: 0

PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION PADA PERAMALAN CURAH HUJAN DI KOTA KENDARI

Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika Pub Date : 2022-08-24 DOI: 10.33772/jmks.v2i2.18

Rezky Abelia, R Kayumov Ruslan, Lilis Laome, Baharuddin Baharuddin, Makkulau Makkulau, Agusrawati Agusrawati

{"title":"PENERAPAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BACKPROPAGATION PADA PERAMALAN CURAH HUJAN DI KOTA KENDARI","authors":"Rezky Abelia, R Kayumov Ruslan, Lilis Laome, Baharuddin Baharuddin, Makkulau Makkulau, Agusrawati Agusrawati","doi":"10.33772/jmks.v2i2.18","DOIUrl":"https://doi.org/10.33772/jmks.v2i2.18","url":null,"abstract":"Jaringan Syaraf Tiruan (JST) merupakan sebuah sistem pemrosesan data yang meniru cara kerja sistem syaraf manusia, yang terdiri atas banyak elemen pemrosesan sederhana yang terhubung secara paralel. Backpropagation merupakan salah satu algoritma JST yang sederhana dengan kemampuan dan akurasi yang tinggi. Salah satu implementasi JST yaitu pada peramalan curah hujan. Kota Kendari adalah salah satu daerah yang mengalami berbagai dampak negatif akibat curah hujan tinggi maupun curah hujan rendah, diantaranya adalah banjir, gagal panen, dan penurunan produktivitas tanaman tertentu. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengetahui model peramalan curah hujan bulanan di Kota Kendari menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation. Arsitektur jaringan terbaik yang diperoleh dari penelitian ini memiliki nilai MAPE pengujian sebesar 19,15%, yang menunjukkan bahwa kemampuan model jaringan termasuk ‘baik’ untuk peramalan. Jaringan tersebut memiliki laju pembelajaran sebesar 0,01 dan neuron lapisan tersembunyi sebanyak 70 unit, dengan parameter-parameter lainnya bernilai tetap yaitu 1 lapisan tersembunyi, jumlah maksimum iterasi sebanyak 106 dan nilai ambang sebesar 0,005.","PeriodicalId":253418,"journal":{"name":"Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika","volume":"1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-08-24","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130139650","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI GAMMA DIPERUMUM UNTUK SAMPEL TERSENSOR TIPE II DAN TIPE I 对二型和一型审查样本的传感器参数进行了大致的伽马分布参数估计

Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika Pub Date : 2022-08-24 DOI: 10.33772/jmks.v2i2.8

Eka Sahapati, Wayan Somayasa, Herdi Budiman, Muhammad Kabil Djafar

引用次数: 0

OPTIMALISASI PENJADWALAN PROYEK PEMBANGUNAN DRAINASE DENGAN FUZZY CRITICAL PATH METHOD 用模糊的CRITICAL路径方法进行排水计划的优化计划

Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika Pub Date : 2022-04-21 DOI: 10.33772/jmks.v2i1.2

Pramesti Dwicahyani, A. Sani, Arman Arman

{"title":"OPTIMALISASI PENJADWALAN PROYEK PEMBANGUNAN DRAINASE DENGAN FUZZY CRITICAL PATH METHOD","authors":"Pramesti Dwicahyani, A. Sani, Arman Arman","doi":"10.33772/jmks.v2i1.2","DOIUrl":"https://doi.org/10.33772/jmks.v2i1.2","url":null,"abstract":"Kota Kendari khususnya kawasan TPU Punggolaka menjadi area publik sebagai tempat pemakaman jenazah warga Kota Kendari dan daerah sekitarnya. Permasalahan TPU Punggolaka pada saat musim hujan terjadi banjir akibat buruknya sistem drainase pada wilayah tersebut.Tujuan penelitian ini adalah untuk memodelkan jaringan proyek pembangunan drainase TPU Punggolaka, Kota Kendari dan menentukan lintasan kritis pada jaringan proyek pembangunan drainase dengan Fuzzy Critical Path Method (FCPM). Dengan menggunakan FCPM, jaringan kerja pada penjadwalan proyek pembangunan drainase tersebut menghasilkan suatu lintasan kritis. Penelitian ini dilakukan dengan menghitung earliest time, latest time dan slack time menggunakan bilangan fuzzy trapesium. Setelah itu, dilakukan defuzzifikasi terhadap nilai slack time menggunakan metode centroid. Penelitian ini juga menggunakan program komputasi menggunakan Bahasa pemrograman Python.Hasil dari penelitian ini, perhitungan nilai earliest time dengan perhitungan maju FCPM dihasilkan total waktu penyelesaian proyek, yaitu (61, 69, 79, 88) hari, dengan perkiraan durasi optimum selesainya pekerjaan adalah 69 sampai 79 hari.Perhitungan nilai latest time dengan perhitungan mundur FCPM dihasilkan total waktu paling lambat dimulainya pekerjaan proyek, yaitu (-12, 4, 23, 39) hari, dengan perkiraan durasi optimum dimulainya pekerjaan adalah 4 sampai 23 hari.Dari lintasan kritis,diperoleh jumlah durasi maksimum untuk mengerjakan proyek pembangunan drainase TPU Punggolaka Kota Kendari yaitu 75 hari. Hasil perhitungan maju FCPM, durasi maksimumdan pemrograman Python yang dihasilkan menunjukkan suatu kesamaan jumlah waktu dengan pelaksanaan proyek.","PeriodicalId":253418,"journal":{"name":"Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika","volume":"179 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"124452359","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

FAKTOR–FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KASUS STROKE ISKEMIK DI PROVINSI SULAWESI TENGGARA MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER 因素——影响苏拉威西东南部伊斯克中风病例的因素使用二元物流回归

Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika Pub Date : 2022-04-21 DOI: 10.33772/jmks.v2i1.3

Fikri Sofian Afrizal, Agusrawati Agusrawati, Irma Yahya, Gusti Adi Wibawa, R Kayumov Ruslan, Makulau Makulau

{"title":"FAKTOR–FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KASUS STROKE ISKEMIK DI PROVINSI SULAWESI TENGGARA MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER","authors":"Fikri Sofian Afrizal, Agusrawati Agusrawati, Irma Yahya, Gusti Adi Wibawa, R Kayumov Ruslan, Makulau Makulau","doi":"10.33772/jmks.v2i1.3","DOIUrl":"https://doi.org/10.33772/jmks.v2i1.3","url":null,"abstract":"Stroke merupakan penyakit gangguan fungsional otak akut fokal maupun global akibat terhambatnya aliran darah ke otak karena perdarahan (stroke hemoragik) ataupun sumbatan (stroke iskemik) dengan gejala dan tanda sesuai bagian otak yang terkena yang dapat sembuh sempurna, sembuh dengan cacat, atau kematian. Penelitian ini bertujuan menentukan faktor–faktor yang mempengaruhi kasus stroke iskemik di provinsi sulawesi tenggara menggunakan regresi logistik biner. Sumber data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder yang diperoleh dari hasil rekam medis pasien stroke rawat inap di RSUD Bahteramas Provinsi Sulawesi Tenggara periode Januari sampai dengan Desember 2019. Pengambilan data dilakukan dengan cara sampling sebanyak 100 pasien. Variabel prediktor yang digunakan dalam penelitian ini yaitu jenis kelamin, usia, status hipertensi, status diabetes mellitus, status hiperkolesterol, riwayat stroke keluarga dan indeks massa tubuh. Hasil analisis menunjukkanbahwa variabel atau faktor yang mempengaruhi stroke iskemik adalah status hipertensi dan indeks massa tubuh, Sementara itu model regresi logistik yang diperoleh adalah dengan adalah status indeks massa tubuh dengan kategori berat badan kurang. Oddsrasio menunjukkan bahwa pasien mengalami serangan stroke dengan status indeks massa tubuh dengan kategori berat badan kurang berpotensi terserang stroke iskemik sebesar 4,307 kali lebih besar daripada terserang stroke hemoragik. Ketepatan model dalam mengklasifikasikanjenis stroke sebesar 85%.","PeriodicalId":253418,"journal":{"name":"Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika","volume":"17 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"116257707","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 1

ESTIMASI PARAMETER DAN UJI GOODNESS OF FIT UNTUK DATA BINER BERPASANGAN

Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika Pub Date : 2022-04-21 DOI: 10.33772/jmks.v2i1.7

Ummi Maryam, Wayan Somayasa, R. Ruslan., La Gubu La Gubu, Jufra Jufra

{"title":"ESTIMASI PARAMETER DAN UJI GOODNESS OF FIT UNTUK DATA BINER BERPASANGAN","authors":"Ummi Maryam, Wayan Somayasa, R. Ruslan., La Gubu La Gubu, Jufra Jufra","doi":"10.33772/jmks.v2i1.7","DOIUrl":"https://doi.org/10.33772/jmks.v2i1.7","url":null,"abstract":"Tujuan penelitian ini adalah menunjukkan estimasi parameter dan uji goodness of fit untuk data biner berpasangan. Estimasi parameter dilakukan menggunakan metode estimasi maksimum likelihood. Data biner dari organ berpasangan diperoleh dengan melakukan pengukuran dari bagian tubuh yang berpasangan atau dari subjek yang sama pada dua titik waktu yang berbeda. Dengan asumsi adalah hasil pengukuran bagian tubuh ke dari bagian tubuh yang berpasangan dari subjek ke dan kelompok ke . dapat bernilai atau (biner). jika bagian tubuh ke dari bagian tubuh yang berpasangan dari subjek ke dan kelompok ke menunjukkan respond dan jika sebaliknya. Adapun model yang digunakan untuk menggambarkan hasil pengukuran organ berpasangan yaitu model Rosner (1982) dan model Dallal (1988). Rosner (1982) mengusulkan suatu konstanta yang memperhitungkan intra korelasi bagian tubuh yang dipasangkan. Rosner (1982) menyatakan bahwa untuk beberapa konstanta positif . Jika maka bagian tubuh yang dipasangkan independen, jika maka bagian tubuh yang dipasangkan saling dependen. Dallal (1988) mengkritik asumsi Rosner (1982) karena tidak dapat mendekati untuk semua kelompok kecuali nilai hampir sama. Dallal (1988) mengasumsikan . Selanjutnya dilakukan pengaplikasian model Rosner (1982) dan model Dallal (1988) terhadap data pasien scleroderma dimana MRSS (Modified Rodnan Skin Score) digunakan sebagai alat ukur ketebalan kulit yang telah divalidasi oleh American Collage of Rheumatologist. Dari kedua model kemudian dilakukan uji goodness of fit untuk mengetahui alokasi probabilitas kedua model. Selanjutnya dilakukan pemilihan model terbaik menggunakan metode Akaike’s Criterion Information (AIC).","PeriodicalId":253418,"journal":{"name":"Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika","volume":"27 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"127488648","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

PERAMALAN JUMLAH KASUS DBD KOTA KENDARI DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUNGSI TRANSFER 用转让函数的方法将北定市的病例编号进行比较

Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika Pub Date : 2022-04-21 DOI: 10.33772/jmks.v2i1.6

Arniati Arniati, R. Ruslan., Gusti Adi Wibawa, Jufra Jufra, Aswani Aswani

{"title":"PERAMALAN JUMLAH KASUS DBD KOTA KENDARI DENGAN MENGGUNAKAN METODE FUNGSI TRANSFER","authors":"Arniati Arniati, R. Ruslan., Gusti Adi Wibawa, Jufra Jufra, Aswani Aswani","doi":"10.33772/jmks.v2i1.6","DOIUrl":"https://doi.org/10.33772/jmks.v2i1.6","url":null,"abstract":"Model fungsi transfer merupakan salah satu model peramalan kuantitatif yang dapat digunakan untuk peramalan data deret berkala yang multivariat. Model ini menggabungkan beberapa karakteristik analisis regresi berganda dengan karakteristik deret berkala ARIMA. Konsep fungsi transfer terdiri dari deret input, deret output, dan seluruh pengaruh lain yang disebut dengan gangguan. Salah satu contoh yang dapat digunakan dalam bidang kesehatan, ialah meramalkan kejadian penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) dimana terdapat beberpa faktor yang mempengaruhinya seperti curah hujan, suhu, kelembaban dan kecepatan angin untuk tingkat kota Kendari selama 12 bulan kedepan ditahun 2021 . Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan aplikasi peramalan menggunakan metode fungsi transfer. Hasil peramalan dari metode ini menghasilkan model fungsi ransfer sebagai berikut. Dimana dari model tersebut menghasilkan model deret output DBD yang dipengaruhi oleh deret input Kecepatan angin. Setelah melakukan peramalan dengan menggunakan metode fungsi transfer dapat ditarik kesimpulan bahwa hasil peramalan jumlah kasus penderita DBD Januari hingga February 2021 adalah 41, 131, 39, 15, 0, 4, 9, 3, 0, 5, 1, dan 6 orang.","PeriodicalId":253418,"journal":{"name":"Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika","volume":"42 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"132155696","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

ANALISIS MODEL REGRESI BERGANDA DAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PADA JUMLAH KENDARAAN SEPEDA MOTOR

Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika Pub Date : 2022-04-21 DOI: 10.33772/jmks.v2i1.4

Imron Nur Ramadhan, Agusrawati Agusrawati, Mukhsar Mukhsar, Bahriddin Abapihi, Baharuddin Baharuddin

引用次数: 0

PEMODELAN IHK DENGAN REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE MULTIVARIABEL

Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika Pub Date : 2022-04-21 DOI: 10.33772/jmks.v2i1.5

Azizatun Nisa, Makkulau Makkulau, Lilis Laome, Edi Cahyono, Norma Mukhtar

{"title":"PEMODELAN IHK DENGAN REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE MULTIVARIABEL","authors":"Azizatun Nisa, Makkulau Makkulau, Lilis Laome, Edi Cahyono, Norma Mukhtar","doi":"10.33772/jmks.v2i1.5","DOIUrl":"https://doi.org/10.33772/jmks.v2i1.5","url":null,"abstract":"Indeks Harga Konsumen (IHK) merupakan salah satu indikator ekonomi yang dapat memberikan informasi mengenai perkembangan harga barang dan jasa yang dibayar oleh konsumen atau masyarakat, khususnya masyarakat perkotaan sehingga secara umum mempengaruhi rata-rata harga yang tercipta antara produsen dengan konsumen. Karena pola data yang berubah-ubahberdasarkan selang waktu tertentu tidak tepat memakai regresi linear dan menggunakan lebih dari satu variabelprediktor oleh karena itu dibutuhkan suatu penelitian untuk mencari model terbaik sehingga mampu menjelaskan fenomena terkait menggunakan pendekatan yang sesuai dengan pola hubungan data. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Regresi Nonparametrik Spline. Spline merupakan potongan polinomial tersegmen yang memiliki titik perpaduan bersama yang menunjukkan terjadinya perubahan-perubahan perilaku kurva. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui pemodelan regresi spline multivariabel pada data Indeks Harga Konsumen.Berdasarkan model terbaik dari IHK di Indonesia adalah pada tiga titik knot dengan nilai GCVminimum 14,07 serta R-square (R2) adalah 0.73 yang berarti kemampuan variabel respon dalam menjelaskan variabel terikatnya sebesar 73% sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain diluar penelitian.","PeriodicalId":253418,"journal":{"name":"Jurnal Matematika Komputasi dan Statistika","volume":"64 1 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0,"publicationDate":"2022-04-21","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":null,"resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":"130892250","PeriodicalName":null,"FirstCategoryId":null,"ListUrlMain":null,"RegionNum":0,"RegionCategory":"","ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":"","EPubDate":null,"PubModel":null,"JCR":null,"JCRName":null,"Score":null,"Total":0}

引用次数: 0