Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Pada suatu penelitian yang melibatkan lebih dari satu penilai diperlukan kesesuaian penilaian antar penilai yang dapat diukur dengan suatu indeks kesesuaian penilaian. Indeks kesesuaian penilaian untuk dua penilai dan sekelompok penilai telah dikembangkan oleh Cohen dan Fleiss, namun metode ini kurang tepat digunakan untuk kasus dua kelompok penilai yang saling bebas. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai suatu metode yang dapat digunakan untuk mendapatkan indeks kesesuaian penilaian antara dua kelompok penilai yang saling bebas. Berdasarkan kategori penilaiannya, indeks kesesuaian penilaian antara dua kelompok penilai yang saling bebas akan dicari untuk kategori penilaian dikotomus, nominal, dan ordinal. Metode ini akan diterapkan untuk mencari indeks kesesuaian penilaian antara mahasiswa FMIPA (Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam) dan mahasiswa Fasilkom (Fakultas Ilmu Komputer) Universitas Indonesia terhadap kepuasan mereka dalam penggunaan SCeLE UI (Student Centered e-Learning Environment University of Indonesia)."

"Il volume contiene in forma compatta il programma svolto negli insegnamenti introduttivi di statistica e tratta alcuni argomenti indispensabili per l'attività di ricerca, come ad esempio i metodi di simulazione Monte Carlo, le procedure di minimizzazione e le tecniche di analisi dei dati di laboratorio. Gli argomenti vengono sviluppati partendo dai fondamenti, evidenziandone gli aspetti applicativi, fino alla descrizione dettagliata di molti casi di particolare rilevanza in ambito scientifico e tecnico. Numerosi esempi ed esercizi risolti valorizzano l'opera ed aiutano il lettore nella comprensione dei punti più difficili ed importanti. Come ulteriore supporto, questa terza edizione contiene molti programmi applicativi scritti col software libero Scilab, scaricabili dal sito web creato dagli autori. Il testo è rivolto agli studenti universitari dei corsi ad indirizzo scientifico e a tutti quei ricercatori che devono risolvere problemi concreti che coinvolgono aspetti statistici e di simulazione."

"In this paper we develop statistical inference approaches for three age replacement policies; classical age replacement, opportunity-based age replacement first and opportunity-based age replacement last, when the failure time distribution of an item is unknown. More specifically, we utilize the sample moments of the failure time distribution and estimate the optimal age replacement times for three problems above. Further, we derive the upper and lower bounds of the expected cost functions per unit time for respective age-based replacement problems, under the assumption that the failure time has an arbitrary IFR (increasing failure rate) distribution function with finite moments. Finally, we investigate the inference performance of our moment-based approaches in numerical examples, and the applicability of them under the partial information on the failure time distribution."

"Pengangguran merupakan fenomena sosial yang menjadi salah satu masalah utama yang dihadapi setiap daerah di Indonesia. Salah satu cara yang dapat dilakukan untuk mengurangi angka pengangguran adalah dengan melakukan analisis terhadap faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka (TPT). Dibandingkan dengan metode analisis regresi linier, metode Geographically Weighted Regression (GWR) lebih diunggulkan karena dapat menangani masalah ketidakstasioneran spasial yang biasanya terjadi pada data fenomena sosial. Ketidakstasioneran spasial adalah situasi dimana hubungan antar variabel berbeda-beda secara signifikan di setiap lokasi pengamatan. Ketidakstasioneran spasial ini sering disebut juga dengan heterogen spasial. Heterogenitas spasial mengakibatkan hasil analisis regresi linier menjadi tidak akurat di beberapa lokasi. GWR menangani masalah tersebut dengan membangun model regresi di setiap lokasi pengamatan sehingga memungkinkan parameter regresi menjadi berbeda di setiap lokasi pengamatan. Pendugaan parameter pada model GWR menggunakan pembobot berdasarkan lokasi setiap pengamatan sehingga model yang diperoleh berlaku hanya untuk lokasi tersebut. Penentuan pembobot bergantung pada nilai bandwidth. Bandwidth merupakan lingkaran dengan radius ℎ dari titik pusat lokasi pengamatan yang digunakan sebagai dasar penentuan pembobot setiap lokasi pengamatan. Nilai bandwidth yang sangat kecil akan mengakibatkan variansi yang besar. Hal tersebut disebabkan karena jika nilai bandwidth sangat kecil maka jumlah pengamatan yang berada pada radius h menjadi sedikit, sehingga menyebabkan model yang diperoleh sangat kasar (undersmoothing) karena menggunakan sedikit pengamatan, dan sebaliknya. Oleh karena itu, pemilihan bandwidth optimum sangat penting dalam menentukan pembobot karena dapat mempengaruhi ketepatan model yang terbentuk. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbandingan performa model GWR yang menggunakan metode bandwidth CV, AICc, dan BIC dalam pembentukan fungsi pembobot Fixed Gaussian Kernel yang diterapkan pada data pengangguran di kabupaten/kota di Pulau Jawa. Variabel dependen yang digunakan dalam penelitian ini adalah tingkat pengangguran terbuka kabupaten/kota di Pulau Jawa, dan variabel independen yang digunakan adalah kepadatan penduduk, indeks pembangunan manusia, tingkat partisipasi angkatan kerja, upah minimum kabupaten/kota, rata-rata upah sebulan pekerja formal, dan rata-rata pendapatan bersih sebulan pekerja informal. Hasil penelitian menunjukkan bahwa setiap kabupaten/kota memiliki model GWR yang berbeda-beda. Model GWR bandwidth CV lebih baik dalam menjelaskan data pengangguran kabupaten/kota di Pulau Jawa tahun 2020 karena memiliki nilai RMSE paling kecil, yaitu 1,0904 serta nilai R2 dan Adjusted-R2 paling besar, yaitu 0,8539011 dan 0,7937159.

---

Unemployment is a social phenomenon, a problem faced by every region in Indonesia. One way that can be carried out to reduce the unemployment rate is analyzing the factors that affect the open unemployment rate (TPT). Rather than using linear regression analysis, Geographically Weighted Regression (GWR) was preferable since it gave a better representative model by effectively resolve spatial non-stationary problem which is generally exist in spatial data of social phenomenon. Spatial non-stationary is a situation when the relationship between variables are significantly different in each location of observation point. This spatial non-stationary is often refer to spatial heterogeneity. Spatial heterogeneity show that linear regression analysis will give a misleading interpretation results in some locations. GWR solve this problem by generating a single model in each observation location so the regression parameters can be different at each observation location. Parameter estimation in the GWR model uses weights based on the location of each observation so that the estimate model applies only to this location. The weighting determination depends on the bandwidth value. Bandwidth is a circle with radius ℎ from the center point of the observation location which is used as the basis for determining the weight of each observation location. Smaller bandwidth value will result a large variance. It can happen because when the bandwidth is very small, there will be a small number observations in the radius h, which can makes the estimate model is very rough (undersmoothing) because it uses few observations, and vice versa. Therefore, choosing the optimum bandwidth is very important in determining the weights where it can affect the accuracy of the model formed. This study aims to compare the performance of the GWR model using the CV, AICc, and BIC bandwidth methods in the formation of Fixed Gaussian Kernel weighted function which is applied to unemployment data in districts/cities in Java. The dependent variable used in this study is the district/city open unemployment rate in Java, and the independent variables are population density, human development index, labor force participation rate, district/city minimum wage, the average monthly wage of formal workers, and the average monthly net income of informal workers. The results show that each district/city has a different GWR model. The GWR model with CV bandwidth is better at explaining district/city unemployment data on Java Island in 2020 which it has the smallest RMSE value, 1.0904, and the largest R2 and Adjusted-R2 values, namely 0.8539011 and 0.7937159, respectively."

"Buku yang dikarang oleh penulis bernama Johanes Supranto dan memiliki judul Pengantar Statistik Untuk Berbagai Bidang Ilmu ini merupakan pengantar bagi siapa saja yang akan mendalami statistik di berbagai bidang ilmu, seperti ekonometrik, sosiometrik, psikometrik, biometrik, teknometrik, dan jurimetrik. Buku ini bersifat pengantar, sebagai dasar (dengan pendekatan yang tidak begitu matematis), bagi mereka yang ingin menjadi ahli dalam bidang tertentu (ekonomi, psikologi, sosiologi, teknologi, kesehatan, manajemen, pemasaran, SDM, perdagangan, perbankan, pasar modal, dan bidang-bidang lainnya), agar melalui penelitiannya mampu mencari faktor penyebab timbulnya masalah. Tanpa mengetahui faktor penyebab, tak mungkin suatu masalah bisa dipecahkan."