Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada tugas akhir ini akan dibahas mengenai konsep dependensi pada runtun waktu yaitu dependensi antar peubah acak yang dibedakan berdasarkan waktu. Terdapat beberapa konsep dependensi yang digunakan untuk menjelaskan dependensi antar peubah acak, diantaranya adalah konsep dependensi korelasi linier dan concordance. Konsep dependensi yang paling sering digunakan pada runtun waktu adalah korelasi linier meskipun pada kenyataannya korelasi linier memiliki beberapa keterbatasan. Pada tugas akhir ini akan digunakan konsep dependensi concordance melalui copula yang dapat menutupi keterbatasan dari konsep korelasi linier. Salah satu ukuran concordance adalah kendall?s tau. Terdapat beberapa famili copula dimana besar dependensi dapat diukur melalui kendall?s tau, salah satunya adalah famili copula Archimedean. Pada tugas akhir ini akan dikonstruksi model runtun waktu Autoregresif tingkat pertama melalui copula, khususnya dari famili copula Archimedean dan Gaussian. "

"Tugas akhir ini bertujuan menjelaskan prosedur penaksiran parameterparameter model variabel laten bivariat yang dibangun melalui copula dengan menggunakan metode Inference Functions for Margins (IFM). Copula merupakan suatu fungsi yang menghubungkan fungsi distribusi bivariat dengan fungsi-fungsi distribusi marginalnya. Pada tugas akhir ini diberikan suatu contoh penggunaan copula dalam model variabel laten bivariat. Fungsi distribusi bivariat dari model variabel laten dibentuk dengan menggunakan copula yang berasal dari famili copula Gaussian. Famili tersebut dapat dikonstruksi dengan menggunakan fungsi quantile. Pada model variabel laten yang berbasis copula, diperoleh parameter-parameter marginal yang menjelaskan karakteristik dari tiap variabel laten, serta parameter dependensi yang merupakan koefisien korelasi antarvariabel laten. Simulasi dilakukan untuk memberikan gambaran mengenai prosedur metode IFM dalam menaksir parameter-parameter model variabel laten berbasis copula pada bidang keuangan."

"Pada tahun 1959, Sklar mengemukakan suatu teorema yang menjelaskan bahwa apabila terdapat suatu fungsi distribusi bivariat dan fungsi distribusi marginal, maka akan diperoleh suatu fungsi yang dikenal dengan copula yang dapat menghubungkan fungsi distribusi bivariat dan fungsi-fungsi distribusi marginalnya. Skripsi ini bertujuan untuk menjelaskan proses konstruksi famili copula yaitu fungsi copula yang melibatkan parameter berdasarkan distribusi bivariat eksponensial yang diturunkan oleh Marshall dan Olkin. Penurunan distribusi bivariat eksponensial Marshall- Olkin melibatkan suatu proses poisson tentang kedatangan shock pada sebuah sistem dengan 2 komponen. Kedatangan shock dianggap mengikuti fatal shock model, di mana kedatangan shock dapat berakibat fatal bagi komponen secara spontan. Fungsi copula yang terbentuk merupakan fungsi survival copula, yakni fungsi yang menghubungkan fungsi survival bivariat dengan fungsi-fungsi survival marginalnya. Pada tugas akhir ini juga akan dikaji suatu ilustrasi yang menggambarkan fenomena yang terjadi dalam proses konstruksi fungsi survival copula Marshall-Olkin."

"

Setiap peristiwa, objek, atau individu dalam kehidupan saling terkait dan saling mempengaruhi. Untuk mengetahui bagaimana hubungan antara variabel acak dapat menggunakan copula. Copula dapat menghubungkan antara fungsi distribusi bivariat dengan fungsi distribusi marginal tanpa harus ada informasi keterkaitan tertentu antar variabel acak. Terdapat beberapa jenis copula, seperti copula elliptical, copula Archimedean, dan copula extreme value. Namun, dalam pemodelan multivariat, masing-masing jenis copula memiliki keterbatasan dalam memodelkan struktur ketergantungan yang kompleks dalam hal simetri dan sifat ketergantungan ekor. Kelas vine copula mengatasi keterbatasan ini dengan membangun model multivariat menggunakan copula bivariat dalam struktur berbentuk pohon. Copula bivariat yang digunakan dalam penelitian ini meliputi keluarga copula Clayton, Gumbel, Frank, Gaussian, dan student’s t. Penelitian ini membahas tentang konstruksi model vine copula, penaksiran parameter, dan aplikasinya. Konstruksi vine copula dilakukan melalui dekomposisi fungsi kepadatan peluang bersyarat dan melakukan substitusi fungsi kepadatan  copula bivariat ke dalam hasil dekomposisi tersebut. Data yang digunakan adalah data logaritma konsentrasi dari unsur kimia dalam sampel air di Colorado. Karena data yang digunakan merupakan data empiris yang tidak diketahui distribusi marginalnya, metode estimasi parameter yang digunakan adalah pseudo-maximum likelihood dengan estimasi sequential. Lalu, dilakukan pemilihan model yang paling sesuai dengan menggunakan kriteria informasi Akaike (AIC). Hasilnya menunjukkan bahwa Sesium dan Titanium memiliki hubungan dependensi terhadap Skandium. Selain itu, Skandium dan Titanium memiliki ketergantungan paling kuat dibandingkan dengan pasangan variabel lainnya.

---

Every event, object, or individual in life is interconnected and influences each other. To understand the relationships between random variables, one can use copulas. Copula can link the bivariate distribution function with marginal distribution functions without requiring specific information about the interdependence among random variables. There are several types of copulas, such as elliptical copulas, Archimedean copulas, and extreme value copulas. However, in multivariate modeling, each type of copula has limitations in modeling complex dependence structures in terms of symmetry and tail dependence properties. The class of vine copulas overcomes these limitations by constructing multivariate models using bivariate copulas in a tree-like structure. The bivariate copulas used in this study include the Clayton, Gumbel, Frank, Gaussian, and Student’s t copula families. This study discusses the construction of vine copula models, parameter estimation, and their applications. The construction of vine copulas is done through the decomposition of conditional probability density functions and substituting bivariate copula density functions into the decomposition results. The data used in the study is the logarithm of the concentration of chemical elements in water samples in Colorado. Since the data used are empirical data with unknown marginal distributions, the parameter estimation method used is pseudo-maximum likelihood with sequential estimation. Model selection is then performed using the Akaike information criterion (AIC) to determine the most suitable model. The results indicate that Caesium and Titanium have a dependency relationship with Scandium. Moreover, Scandium and Titanium exhibit the strongest dependence compared to other variable pairs.

"

"ABSTRAKTugas akhir ini membahas perluasan prosedur simpleks untuk memecahkan persoalan program separabel di mana fungsiobjektifnya terdiri dari fungsi-fungsi konveks dan konkaf.yang diaebut dengan program non konveks. dan himpunan solusi layaknya adalah konveks. Masalah program separabel dapat diselesaikan dengan cara mengaproksimasikan fungsi-fungsi non linier yang terlibat menjadi barisan fungsi piecewise linier. Dalam program non konveks ini, aproksimasi dilakukan terhadap fungsi konkaf.Tujuan aproksimasi ini adalah mencari sebuah optimum lokaldari fungsi objektif yang dikehendaki. Aproksimasi dilakukandengan membagi variabel xj dalam setiap fungsi non linier,menjadi sejumlah segmen garis linier melalui k buah gridpoint xkj (k = l,2,...,p), sehingga terbentuk program linier.Untuk memperoleh solusi yang optimal, dapat dijalankanalgoritma prosedur perbaikan simpleks"

"Suatu runtun waktu yang memiliki variabel respon biner disebut runtun waktu biner. Runtun waktu biner dapat dimodelkan menggunakan model umum Autoregressive dengan pendekatan regresi non-linier. Kedem Fokianos 2000 mengenalkan model runtun waktu biner melalui pendekatan Autoregressive dan regresi logistik. Metode yang digunakan untuk penaksiran parameter yaitu metode Partial Likelihood. Metode Partial Likelihood ini dilakukan dengan menentukan fungsi Partial Likelihood yang dibentuk dari probability density function pdf marginal distribusi Bernoulli. Namun, dalam proses penaksiran parameter menggunakan metode Partial Likelihood ditemukan kesulitan untuk mendapatkan solusi secara langsung dikarenakan persamaan yang tidak linier closed form. Oleh karena itu, untuk mengatasi hal tersebut dilakukan iterasi menggunakan metode Fisher Scoring. Aplikasi data pada penaksiran parameter untuk model runtun waktu biner dalam tugas akhir ini menggunakan data kompetisi balap perahu antara Universitas Cambridge dan Universitas Oxford yang dicatat pada tahun 1946 sampai 2011 dengan jumlah data berbeda yaitu 22, 44, dan 66 data. Berdasarkan aplikasi data yang dilakukan, diperoleh hasil bahwa penaksiran parameter untuk model runtun waktu biner menggunakan Partial Likelihood dengan jumlah data yang berbeda menghasilkan penaksir parameter yang relatif sama atau tidak memiliki perbedaan yang signifikan.

---

A time series that has binary respon variable is called a binary time series. Binary time series can be modeled using the Autoregressive general model and nonlinear regression approach. Kedem Fokianos 2000 introduced a binary time series model through the Autoregressive and logistic regression approach. The parameters of binary time series are estimated using the Partial Likelihood method. The Partial Likelihood method is performed by determining the Partial Likelihood function derived from the marginal probability density function pdf of Bernoulli distribution. However, in the process of parameter estimation using this method, the form of final function to obtain parameters is not in the closed form equation. To face this problem, Fisher scoring iterations are perfomed.

The application of parameter estimation of the model uses the data about boat racing competition between the University of Cambridge and Oxford University from 1946 to 2011. Based on the data application, parameter estimation of the binary time series model using partial likelihood with different amounts of data resulting in a relatively same or no significant parameter estimator."

"Salah satu asumsi penting dari model regresi linier adalah bahwa kesalahan (error) tidak berkorelasi. Jika kesalahan pada satu pengamatan berkorelasi dengan pengamatan sebelumnya maka asumsi ini dilanggar. Pelanggaran ini disebut dengan Autokorelasi. Timbulnya masalah autokorelasi mengakibatkan penaksiran parameter dengan metode kuadrat terkecil tidak lagi memenuhi Teorema Gauss-Markov. Untuk model autoregresif tingkat satu masalah autokorelasi dideteksi dengan menggunakan uji Durbin-Watson dan kemudian diselesaikan dengan Iterasi Cochrane-Orcutt."

"Latar belakang: Zat beracun utama dalam rokok elektronik yang ditemukan juga pada rokok konvensional adalah nikotin.Hasil utama metabolisme nikotin berupa kotinin yang terdapat di plasma, urin dan saliva. Kotinin dapat digunakan sebagai penanda hayati penggunaan nikotin pada perokok elektronik. Nikotin juga bersifat adiktif yang menyebabkan ketergantungan, yang dapat menjadi salah satu faktor kendala dalam upaya berhenti merokok. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui hubungan antara kadar kotinin urin dan tingkat ketergantungan nikotin pada laki-laki perokok elektronik reguler. Metode: Penelitian potong lintang secara consecutive sampling dilakukan pada kelompok laki-laki perokok elektronik reguler dan bukan perokok di tahun 2018. Semua subjek penelitian dilakukan wawancara dan pemeriksaan kadar kotinin urin menggunakan metode enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA). Kuesioner Penn State Nicotine Dependent Index (PSNDI) hanya diisi oleh kelompok perokok elektronik reguler untuk menentukan tingkat ketergantungan nikotin. Hasil: Kadar kotinin urin perokok elektronik pada kelompok tidak ada ketergantungan didapatkan lebih rendah dibanding kelompok ketergantungan sedang-tinggi (p=0,008). Kadar kotinin urin kelompok ketergantungan rendah lebih kecil dibanding kelompok ketergantungan sedang-tinggi (p=0,029).Median kadar kotinin urin kelompok perokok elektronik reguler lebih tinggi dibanding kelompok bukan perokok (276,11 [58.01-284.15] ng/mL vs 5.21 [4.65-23.72] ng/mL, p<0.001). Faktor-faktor yang mempengaruhi kadar kotinin urin perokok elektronik dan bermakna secara statistik adalah usia (p=0.041), kadar nikotin cairan rokok elektronik (p=0.013) dan aroma cairan rokok elektronik (mentol dan non mentol) (p=0.040). Sebanyak 76.5% laki-laki perokok elektronik reguler mempunyai ketergantungan nikotin. Kesimpulan: Kadar kotinin urin dan tingkat ketergantungan nikotin pada laki-laki perokok elektronik reguler memiliki hubungan yang bermakna secara statistik. Kadar kotinin urin pada laki-laki perokok elektronik reguler lebih tinggi dibandingkan bukan perokok dan bermakna secara statistik. Faktor-faktor yang secara bermakna mempengaruhi kadar kotinin urin adalah usia, kadar nikotin dan aroma cairan rokok elektronik.

---

Introduction: The main toxic substance in electronic cigarettes (e-Cig), also found in conventional cigarettes, is nicotine. The main product of nicotine metabolism is cotinine which can be found in plasma, urine and saliva. Cotinine can be used as a biomarker for nicotine in electronic cigarette users. Nicotine is also addictive which causes dependence, thus serves as one of problems in smoking cessation program. This study aims to determine the correlation of urine cotinine and nicotine dependence level in the regular e-Cig male users.

Method: This cross-sectional study consecutively included regular e-Cig male users and non-smokers. All subjects were interviewed and were measured for its urinary cotinine levels (uCOT) were examined using an enzyme-linked immunosorbent assay (ELISA) method. The Penn State Nicotine Dependent Index (PSNDI) questionnaire was filled by regular e-Cig users.

Results: The uCOT of e-Cig users in the non-dependency group was lower than the medium-high dependency group (p=0.008). The uCOT of e-Cig users in the low dependency group was lower than the medium-high dependency group (p=0.029). The median uCOT of the regular e-Cig users was higher than the non-smokers group (276.11 [58.01-284.15] ng/mL vs 5.21 [4.65-23.72] ng/mL, p<0.001). Factors influencing uCOT of e-Cigs users were age (p=0.041), nicotine level of e-Cig liquid (p=0.013) and flavor of e-Cig liquid (e.g. menthol or non-menthol) (p=0.040). Nicotine dependence was found in 76.5% regular e-Cig male users.

Conclusion: The uCOT and nicotine dependence level on the regular e-Cig male users was significantly correlated. The uCOT of regular e-Cig male users was significantly higher than non-smokers, of which age, nicotine level and flavor of e-cCig liquid significantly influenced the uCOT."

"The main purpose of Linear algebra and linear models is to provide a rigorous introduction to the basic aspects of the theory of linear estimation and hypothesis testing. The necessary prerequisites in matrices, multivariate normal distribution, and distributions of quadratic forms are developed along the way. For this third edition, the material has been reorganised to develop the linear algebra in the first six chapters. Other key features include, coverage of topics such as rank additivity, inequalities for eigenvalues and singular values, a new chapter on linear mixed models, over seventy additional problems on rank : the matrix rank is an important and rich topic with connections to many aspects of linear algebra such as generalized inverses, idempotent matrices and partitioned matrices."

"Binary Integer Linear Programming merupakan salah satu metode dari optimasi berbentuk model program linear dengan dengan seluruh variabel keputusan bernilai 0 atau 1. Model Optimasi ini dapat menenutukan permasalahan perusahaan secara optimal dengan mempertimbangkan kendala yang terdapat di perusahaan, termasuk masalah pengoptimalan waktu penyimpanan barang di gudang perusahaan forwarder logisitik berikat. Pada penelitian ini, perusahaan forwarder logisitik berikat tersebut masih mengalami berbagai macam kendala terutama pada permasalahan inbound-outbound pada gudang, dimana belum memiliki waktu standar penyimpanan barang pada gudang karena periode barang outbound dari customer terkadang tidak menentu. Dan terlebih lagi, perusahaan forwarder logisitik berikat belum memiliki biaya simpan gudang tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan waktu optimal penyimpanan barang selama berada di gudang, mengetahui biaya simpan selama satu hari, dan meminimalkan carrying cost gudang perusahaan. Hasil penelitian ini, memperoleh waktu optimal penyimpanan barang selama berada di gudang untuk setiap customer-nya menunjukkan beragam, mulai dari 4 hari hingga 13 hari dengan biaya simpan per hari adalah Rp 344.694 dan mampu mengurangi carrying cost gudang perusahaan sebesar Rp 46.074.098 atau 100% dari kondisi awal bahkan profit hingga Rp 3.134.098

---

Binary Integer Linear Programming is one of the optimization methods in the form of a linear programming model with all decision variables worth 0 or 1. This optimization model can determine the company's problems optimally by considering the constraints that exist in the company, including the problem of optimizing the storage time of goods in the company's warehouse of bonded logistics forwarder. In this study, the bonded logistics forwarder company is still experiencing various kinds of obstacles, especially in inbound-outbound problems at the warehouse, which does not yet have a standard time for storing goods in the warehouse because the period of outbound goods from customers is sometimes uncertain. And what's more, the bonded logistics forwarder company does not yet have the storage cost for the warehouse. This study aims to determine the optimal time for storing goods while in the warehouse, knowing the cost of storing for one day, and minimizing the carrying cost of the company's warehouse. The results of this study, obtaining the optimal time for storing goods while in the warehouse for each customer shows a variety, ranging from 4 days to 13 days with a daily storage cost of Rp. 344,694 and able to reduce the company's warehouse carrying cost of Rp. 46,074,098 or 100. % of the initial conditions even profit up to Rp 3,134,098."