FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Not a member yet
119 research outputs found
Sort by
PERBANDINGAN BEBERAPA METODE OPTIMASI DUAL RESPONSE SURFACE UNTUK MENGHASILKAN PRODUK YANG ROBUST SERTA PENGEMBANGANNYA UNTUK MENANGANI KASUS OPTIMASI MULTIPLE RESPONSE SURFACES
Get PDFProduk yang robust (kokoh) menurut filosofi Taguchi adalah produk yang nilai rata-rata karakteristiknya pada target yang diinginkan dengan variasi kecil. Taguchi memperkenalkan suatu ukuran yang disebut Signal-to-noise ratio yang mencerminkan ukuran perbandingan antara besar signal (yang dapat diteliti atau dapat dideteksi) dengan besar noise (yang biasanya tidak terdeteksi atau dapat dideteksi dengan biaya yang mahal) yang mempengaruhi hasil nilai respon (yang dalam hal ini adalah nilai karakteristik kualitas yang diteliti). Makalah ini akan menunjukkan beberapa metode yang menggabungkan filosofi Taguchi dengan metode respons surface tanpa melalui analisis terhadap Signal-to-noise ratio tetapi lewat optimasi Dual Response Surface, serta melihat perbandingannya antar metode dan pengembangannya kedalam kasus optimasi multiple response surfaces. Kata kunci : Produk Robust, Dual Response Surface, multiple response surface
PENDUGAAN PRODUKTIVITAS KENTANG DENGAN METODE KEMUNGKINAN MAKSIMUM UNTUK MODEL ACAK
Get PDFMetode kemungkinan maksimum merupakan salah satu metode yang paling umum digunakan untuk pendugaan parameter populasi. Dalam penerapannya pada model acak, metode kemungkinan maksimum menghadapi berbagai kendala dalam prosedur pendugaan parameter populasi terutama untuk kasus data yang tidak seimbang. Pada tulisan ini dibahas penggunakan metode kemungkinan maksimum pada model acak untuk pendugaan produktivitas komoditas kentang. Keywords: : random model, maximum likelihood method, profile likelihood, backfitting algorithm, potatoe productivit
SENSITIFITAS MODEL GARCH UNTUK MENGATASI HETEROKEDASTIK PADA DATA DERET WAKTU
Get PDFData deret waktu pada bidang keuangan sering kali memiliki galat yang tidak homogen (heteroskedastik). Hal ini bersifat alami terutama yang berhubungan dengan resiko memegang aset, dimana semakin besar resiko akan semakin besar pengembalian yang diterima dan sebaliknya. Metode yang cukup sederhana yang menggunakan informasi ragam galat sebelumnya untuk menghitung ragam galat saat ini adalah Model GARCH. Penelitian ini mencoba untuk mempelajari sensitifitas model GARCH dalam mengatasi heterokedastik pada data deret waktu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa kemunculan nilai ekstrim > 1% secara berurutan pada akhir periode, membuat pemodelan berbias untuk berbagai nilai T. Sedangkan apabila ekstrim menyebar secara acak di tengah periode pengamatan, menyebabkan penduga berbias pada T kecil (500). Untuk T=2000, penduga akan bias apabila terdapat nilai ekstrim lebih dari 10, sehingga untuk mendapatkan model yang kekar diperlukan jumlah data cukup besar (lebih dari 1000). Adapun untuk T kecil, ketika mulai terdapat volatilitas yang besar maka model cenderung untuk bias. Kata kunci : Heterokedastis, GARC
PERBANDINGAN MODEL TOBIT DAN MODEL KUADRAT TERKECIL UNTUK DATA TERSENSOR
Get PDFData tersensor di bidang ekonomi sering dijumpai pada survey konsumsi/pengeluaran rumah tangga, di mana sebagian rumah tangga tidak mengkonsumsi jenis komoditas tertentu (zero consumption atau zero expenditure), sedangkan rumah tangga yang lain mengkonsumsi dengan jumlah yang sangat bervariasi. Hal ini berimplikasi pada metode apa yang sesuai, untuk menduga parameter dari model yang dipakai. Studi ini difokuskan pada kajian penerapan metode pendugaan OLS (Ordinary Least Square) dan ML (Maximum Likelihood) pada analisis data konsumsi pangan rumah tangga. Data yang digunakan adalah data hasil survey konsumsi/pengeluaran rumah tangga di DKI Jakarta, bagian dari Survey Sosial Ekonomi Nasional yang diselenggarakan oleh BPS pada tahun 2002. Data yang dianalisis adalah data konsumsi protein hewani (daging, telur, dan ikan) dengan menggunakan model AIDS. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendugaan dengan metode OLS dan ML menghasilkan selisih koefisien penduga yang cukup besar apabila mengandung zero consumption yang sangat besar (lebih dari 50%), seperti yang terjadi pada fungsi pangsa pengeluaran daging, dan tidak terlalu berbeda bila mengandung zero consumption yang relatif kecil (sekitar 10%), seperti yang terjadi pada fungsi pangsa pengeluaran telur dan ikan. Pendugaan dengan metode OLS merupakan model yang lebih baik daripada model Tobit, karena menghasilkan rata-rata simpangan kuadrat (MSE/Mean Square Error) yang lebih kecil; sehingga model ini yang dipakai untuk menduga fungsi pangsa pengeluaran daging, telur dan ikan wilayah DKI Jakarta. Kata kunci: data tersensor, metode OLS, metode ML, MS
PEMBANGKITAN BILANGAN ACAK UNTUK SIMULASI MONTE CARLO NON-PARAMETRIK
Get PDFMetode simulasi Monte Carlo banyak digunakan oleh para analis, misalnya oleh mereka yang menduga nilai resiko dari suatu portfolio bank. Penggunaan simulasi Monte Carlo seringkali terkendala keterbatasan pengetahuan mengenai bentuk sebaran data. Penentuan sebaran dengan didahului pengujian sebaran memiliki kelemahan dalam hal menentukan sebaran yang paling sesuai. Kernel merupakan metode non-parametrik untuk menduga bentuk sebaran yang tidak tergantung pada parameter tertentu. Tulisan ini memberikan usulan algoritma pembangkitan bilangan acak berdasarkan bentuk fungsi kepekatan yang diduga dengan metode kernel menggunaan teknik tabel look-up. Penentuan banyaknya grid pada pembentukan tabel look-up diperkirakan mempengaruhi hasil bangkitan data. Kata kunci: simulasi Monte Carlo, metode kernel, tabel look-u
Penerapan Metode Mivque dalam Pendugaan Sifat Genetik pada Produksi Susu Sapi
No full textAda beberapa ha1 yang mempengaruhi keragaman produksi susu sapi. Secara garis besar,dapat dibagi ke kd\u27am dua kelompok yaitu faktor genetik dun faktor lingkungan. Keragamangenetik yang tinggi pada produksi susu. sari mcnunjukkan lingkungan tidak terlalu berpei~garuhterhadak produksi. Dalam dunia nyata, keragaman yang sebenarnya tidak mungkin diketahui,sehingga diprlukan pendekatan metode statistika dalam pendugaannya. Analisis statistika yangsering dipergunakan dalam menganalisis hubungan antar fakfor respon dengan faktorpenjelasnya adalah analisis model linier. Akan tetapi, analisis ini dibatasi asumsi bahwa faktorfaktoryang terlibat bersifat tetap (fixed), sehingga diperlukan pendekatan lain jika melibatkanfaktor yang bersifat acak. Analisis linear mixed model rnenyediakan fasilitas untuk menganalisisfaktor tetap maupun acak, dengan fokus utamanya adalah mengenai ragam komponen acak. Hasilpenelitian ini menunjukkan bahwa satu-satunya faktor tetap yang nyata pada taraf 0.05 ada;ahfaktor laktasi. Struktur koragam yang paling baik memodelkan faktor acak berdasarkan nilai AICadalah Unstructured Covariance. Sedangkan untuk pendugaan keragaman genetik, jenis Varlourmenjadi jenis pejantan yang paling superior dilihat dari nilai harapan kemajuan genetik dunkontribusinya terhadap keragaman produksi susu anaknya.Kata kunci : Sifat genetik, Linear Mixed Mode
Modifikasi Model Peramalan Produksi Padi Nasional
No full textBadab Pusat Statistik Indonesia melakukan peralaman terhadap produksi padi Nasional dan dipubliaksikan pada tiap tanggal 15 Februari, 15 Juni, dan 15 Oktober. Angka yang meraka pubikasikan itu disebut Angka Ramalan 1 (ARAM 1), Angka Ramalan 2 (ARAM 2),dan Angka Ramalan 3 (ARAM 3). Hasil ARAM 1 2002 menunjukan penurunan produksi padi nasional. Fenomena tersebut menimbulkan perdebatan di Departemen Pertanian. Oleh karena itu perlu adanya pengkajian tehadap peralaman produksi padi yang selama ini digunakan.Penenlitian ini bertujuan untuk menghasilkan model peramalan produksi padi Nasional baru yang merupakn modifikasi dari model yang selama ini digunakan, dengan memasukkan variabel-variabel baru. Dilakukan juga analisi deret waktu menggunakan ARIMA untuk meramalkan variabel-variabel baru yang hendak dimasukkan tersebut.Hasil dari model modifikasi untuk meramalkan produksi padi Nasional ini bisa dikatakan lebih baik daripada hasil ARAM BPS. Hal ini dilihat dari hasil pengujian hipotesis menggunakan tingkat kepercayaan 90% dimana hasil ramalan model modifikasi tidak berbeda nyata dengan ATAP BPS (dengan nilai p=0.129), sedangkan ARAM BPS berbeda nyata dengan ATAP BPS (dengan nilai p=0.052)
Metode AMMI pada Model Campuran
No full textMetode AMMI (Additive Main Effects and Multiplicative Interaction) adalah suatu metode analisis yang menggabungkan pengaruh utama aditif pada analisis ragam dengan penguraian bilinear pengaruh interaksi ganda. Dalam berbagai penelitian agronomi metode ini mampu menjelaskan lebih efektif pengaruh dan pola struktur interaksi antara genotip dengan lingkungan. Metode AMMI dapat diterapkan pada model campuran jika pengaruh acak pada faktor interaksi dipandang sebagai pengaruh tetap. Sebagai ilustrasi penerapan, penelitian ini menggunakan data produksi padi gogo (ton per hektar) dari hasil percobaan multi lingkungan
Transformasi BOX-COX untuk Kenormalan Komponen Utama (Kasus Beberapa Data Pertanian)
No full textUntuk memperbaiki kenormalan data peubah ganda bagi analisis komponen utama (AKU) dapat dilakukan transformasi Box-Cox. Penelitian ini bertujuan untuk menelusuri perubahan konfigurasi sebagai akibat perbaikan asumsi kenormalan beberapa komponen utama dalam AKU.Penggunaan transformasi Box-Cox dapat memperbaiki kenormalan sejumlah data yang tidak berdistribusi normal. Perbaikan kenormalan dengan transformasi Box-Cox dalam dimensi rendah cenderung merubah konfigurasi dan perubahan ini berkaitan dengan struktur data yang ada gugus data tersebut. Penggunaan transformasi Box-Cox untuk menormalkan komponen utama sangat berkaitan dengan tujuan penggunaan hasil komponen utama tersebut. Apabila tujuannya untuk inferensia mengenai struktur komponen utama, maka transformasi Box-Cox dapat digunakan untuk menormalkan komponen-komponen utama. Tetapi bila komponen utama ditujukan hanya untuk mendapatkan suatu deskripsi sederhana mengenai pengamatan-pengamatan, maka penggunaan transformasi Box-Cox tidak penting untuk dilakukan