FORUM STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Not a member yet
119 research outputs found
Sort by
PENGEMBANGAN PREFERENSI DALAM PEMILIHAN KONSEP PRODUK KOSMETIK BEDAK BERBASIS ANALISIS KONJOIN
Get PDFPerkembangan industri kosmetik yang terus meningkat menyebabkan beragamnya produk bedak yang beredar di pasar, baik dari segi merek, fasilitas, jenis, harga maupun variasi lain yang terkandung dalam produk tersebut. Perusahaan yang bergerak di bidang produksi, baik produksi barang maupun jasa, tidak akan lepas dari mencari keuntungan optimal. Salah satu cara adalah dengan jalan kombinasi suatu produk. Analisis konjoin adalah suatu metode untuk mengoptimalkan keuntungan dengan jalan kombinasi produk. Kombinasi produk yang dimaksudkan adalah memproduksi satu jenis produk dengan ukuran atau kemasan tertentu dengan tujuan khusus agar dapat mencapai pangsa pasar yang lebih luas. Penyusunan konsep produk bedak berdasarkan pertimbangan atribut-atribut paling dipentingkan yang terkandung dalam produk bedak. Analisis konjoin menghasilkan konsep produk baru yang paling diinginkan sesuai preferensi responden. Konsep produk bedak yang terbentuk adalah produk bedak dengan jenis tabur, bahan kemasan melamin, tanpa harus terkandung kandungan UV dan Vitamin, disertai wewangian, bentuk kemasan bulat, dan ukuran harga yang penting
Upaya untuk memacu produktivitas padi salah satunya dengan cara pemupukan. Untuk mendapatkan pengaruh pupuk yang berinteraksi positif dengan lokasi tertentu dilakukan uji lokasi ganda. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis interaksi pemupukan dengan lokasi adalah analisis AMMI. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui penggunaan model AMMI dalam analisis interaksi pemupukan N, P, K dan lokasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pupuk N berinteraksi positif pada Cilamaya-Karawang dan Bumiayu-Brebes, pupuk NP berinteraksi positif pada Sungapan-Pemalang, Perak-Jombang, dan Mayang-Jember, sedangkan pupuk NPK berinteraksi positif pada Rengasdengklok-Karawang, Dempet-Demak, Balen-Bojonegoro, Pungging-Mojokerto, dan Tanggul-Jember. Selain itu, meskipun respon berat kering padi tertinggi pada pemupukan NPK, namun tidak semua lokasi membutuhkan pupuk lengkap NPK.
No full textUpaya untuk memacu produktivitas padi salah satunya dengan cara pemupukan. Untuk mendapatkan pengaruh pupuk yang berinteraksi positif dengan lokasi tertentu dilakukan uji lokasi ganda. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk menganalisis interaksi pemupukan dengan lokasi adalah analisis AMMI. Tujuan penelitian ini adalah mengetahui penggunaan model AMMI dalam analisis interaksi pemupukan N, P, K dan lokasi. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pupuk N berinteraksi positif pada Cilamaya-Karawang dan Bumiayu-Brebes, pupuk NP berinteraksi positif pada Sungapan-Pemalang, Perak-Jombang, dan Mayang-Jember, sedangkan pupuk NPK berinteraksi positif pada Rengasdengklok-Karawang, Dempet-Demak, Balen-Bojonegoro, Pungging-Mojokerto, dan Tanggul-Jember. Selain itu, meskipun respon berat kering padi tertinggi pada pemupukan NPK, namun tidak semua lokasi membutuhkan pupuk lengkap NPK
Realisasi titik-titik secara spasial diwujudkan dengan pola titik-titik tersebut dalam ruang. Pola titik dalam ruang pada prinsipnya ada tiga macam, yakni pola titik spasial secara acak, pola titik spasial secara regular serta pola titik spasial secara kelompok. Tujuan penelitian ini adalah menentukan fungsi massa peluang yang menggambarkan sebaran titik spasial kelompok, melakukan simulasi perubahan ukuran grid pada metode kuadran terhadap nilai VMR serta perubahan pola titik spasial kelompok. Langkah yang ditempuh adalah membangun fungsi massa peluang yang merupakan pembangkit sebaran spasial kelompok, serta melakukan simulasi pada analisis kuadran dengan membagi wilayah menjadi beberapa grid. Hasil yang ditunjukkan Sebaran spasial kelompok mempunyai fungsi massa peluang binomial negative serta nilai VMR > 1. Apabila Banyaknya Grid bersifat terbatas maka peurubahan banyaknya grid tidak merubah kesimpulan bahwa VMR > 1 yang artinya sebaran fungsi massa peluang binomial negative akan mempunyai sebaran titik spasial bersifat kelompok. Nilai VMR merupakan fungsi eksponensial terhadap banyaknya grid, yakni VMR= 4,976371 exp(-0,003138* banyaknya grid.
No full textRealisasi titik-titik secara spasial diwujudkan dengan pola titik-titik tersebut dalam ruang. Pola titik dalam ruang pada prinsipnya ada tiga macam, yakni pola titik spasial secara acak, pola titik spasial secara regular serta pola titik spasial secara kelompok. Tujuan penelitian ini adalah menentukan fungsi massa peluang yang menggambarkan sebaran titik spasial kelompok, melakukan simulasi perubahan ukuran grid pada metode kuadran terhadap nilai VMR serta perubahan pola titik spasial kelompok. Langkah yang ditempuh adalah membangun fungsi massa peluang yang merupakan pembangkit sebaran spasial kelompok, serta melakukan simulasi pada analisis kuadran dengan membagi wilayah menjadi beberapa grid. Hasil yang ditunjukkan Sebaran spasial kelompok mempunyai fungsi massa peluang binomial negative serta nilai VMR > 1. Apabila Banyaknya Grid bersifat terbatas maka peurubahan banyaknya grid tidak merubah kesimpulan bahwa VMR > 1 yang artinya sebaran fungsi massa peluang binomial negative akan mempunyai sebaran titik spasial bersifat kelompok. Nilai VMR merupakan fungsi eksponensial terhadap banyaknya grid, yakni VMR= 4,976371 exp(-0,003138* banyaknya grid
PENDUGAAN REGESI SEMIPARAMETRIK DENGAN PENDEKATAN MODEL CAMPURAN LINEAR
Get PDFHubungan fungsional antara respon dengan peubah penjelas pada regresi linear berganda berbentuk parametrik dengan metode pendugaan parameternya adalah metode kuadrat terkecil. Pada regresi semiparametrik, hubungan fungsional antara respon dengan peubah penjelas dapat berbentuk parametrik atau nonparametrik. Metode yang banyak digunakan untuk pendugaan regresi semiparametrik adalah algoritma backfitting yang dikemukakan oleh Hastie & Tibshirani (1990). Pada penelitian ini pendugaan regresi parametrik didekati dengan model campuran linear. Keuntungan utama pendekatan dengan model campuran linear adalah menggunakan metode ML atau REML sehingga memberi kemudahan dalam seleksi model dan penarikan kesimpula
Aplikasi model kalibrasi di bidang kimia adalah pemodelan hubungan antara kandungan senyawa aktif yang ditentukan dari High Performance Liquid Chromatography (HPLC) dengan bentuk spektrum dari spektrometer Fourier Transform Infrared (FTIR). Permasalahan utama dalam kalibrasi adalah multikolinear dan pengamatan pencilan. Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP) merupakan sebuah teknik prediktif yang mampu mengatasi masalah multikolinearitas.. SIMPLS (Straightforward Implementation PLS) adalah algoritma pendugaan RKTP yang tidak resisten terhadap pengamatan pencilan. Hubert and Brande (2003) mengemukakan algoritma RSIMPLS yang bersifat resisten terhadap pencilan. RSIMPLS dibentuk dari matriks ragam-peragam robust dan regresi linear robust. Pada penelitian ini dilakukan modifikasi fungsi bobot pada RSIMPLS dengan penduga-M Huber dimana setiap pengamatan akan diberikan nilai bobot kecil jika jarak robust dan jarak ortogonal pengamatan ke-i melebihi nilai batas yang ditentukan, dan untuk lainnya. Dengan demikian besar tidak hanya 0 dan 1, melainkan . Hasil penelitian menunjukkan RMSEP (root mean square error) pada metode modifikasi bobot lebih kecil dibandingkan RSIMPLS
No full textAplikasi model kalibrasi di bidang kimia adalah pemodelan hubungan antara kandungan senyawa aktif yang ditentukan dari High Performance Liquid Chromatography (HPLC) dengan bentuk spektrum dari spektrometer Fourier Transform Infrared (FTIR). Permasalahan utama dalam kalibrasi adalah multikolinear dan pengamatan pencilan. Regresi Kuadrat Terkecil Parsial (RKTP) merupakan sebuah teknik prediktif yang mampu mengatasi masalah multikolinearitas.. SIMPLS (Straightforward Implementation PLS) adalah algoritma pendugaan RKTP yang tidak resisten terhadap pengamatan pencilan. Hubert and Brande (2003) mengemukakan algoritma RSIMPLS yang bersifat resisten terhadap pencilan. RSIMPLS dibentuk dari matriks ragam-peragam robust dan regresi linear robust. Pada penelitian ini dilakukan modifikasi fungsi bobot pada RSIMPLS dengan penduga-M Huber dimana setiap pengamatan akan diberikan nilai bobot kecil jika jarak robust dan jarak ortogonal pengamatan ke-i melebihi nilai batas yang ditentukan, dan untuk lainnya. Dengan demikian besar tidak hanya 0 dan 1, melainkan . Hasil penelitian menunjukkan RMSEP (root mean square error) pada metode modifikasi bobot lebih kecil dibandingkan RSIMPL
METODE PENDUGAAN MATRIKS RAGAM-PERAGAM DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA (RKU)
Get PDFRegresi komponen utama (RKU) merupakan salah satu analisis regresi yang menggunakan komponen utama untuk mengatasi adanya multikolinearitas pada regresi berganda. Metode kemungkinan maksimum (MLE) biasanya digunakan untuk menduga matrik ragam-peragam pada analisis regresi komponen utama. Namun, metode pendugaan ini sangat sensitif terhadap adanya data pencilan multivariat. Oleh karena itu, salah satu cara untuk mengatasi masalah ini adalah dengan menggunakan metode minimum covariance determinant (MCD) dalam menduga matriks ragam-peragamnya. Penelitian ini menggunakan metode MLE dan MCD untuk menduga matriks ragam-peragam pada analisis regresi komponen utama. Sedangkan parameter regresinya diduga oleh metode kuadrat terkecil (MKT). Sementara itu, untuk pemilihan jumlah komponen utama digunakan kriteria 80% proporsi keragaman dari data contoh. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa dampak adanya pencilan multivariat pada analisis regresi komponen utama yang matriks ragam-peragamnya diduga oleh metode MCD akan menghasilkan nilai rata-rata akar ciri pertama yang tetap stabil pada komponen utama pertama (KU1), walaupun rasio pencilan multivariat dengan banyaknya data terus bertambah. Saat rasio pencilan multivariat dengan banyaknya data sebesar 5%, metode pendugaan parameter regresi komponen utama dengan MKT-MLE dan MKT-MCD menunjukkan hasil yang sama baik karena kedua metode ini cenderung menghasilkan nilai bias dan mean squared error (MSE) yang relatif sama kecil. Namun, pada saat rasio pencilan multivariat dengan banyaknya data lebih besar dari 5% (10%,15%,20%), metode MKT-MCD menunjukkan hasil yang lebih baik dibandingkan metode MKT-MLE dalam menduga parameter regresi komponen utama. Hal ini terjadi karena metode MKT-MCD cenderung menghasilkan nilai bias dan MSE yang lebih kecil dibandingkan MKT-MLE
MODEL OTENTIKASI KOMPOSISI OBAT BAHAN ALAM BERDASARKAN SPEKTRA INFRAMERAH DAN KOMPONEN UTAMA STUDI KASUS : OBAT BAHAN ALAM/FITOFARMAKA PENURUN TEKANAN DARAH
Get PDFKomposisi kimia yang terkandung dalam ekstrak obat bahan alam merupakan suatu komposisi yang kompleks, dengan demikian pengujian keotentikannya tidak dapat dilakukan melalui pedekatan tunggal. Salah satu teknik analisis yang dapat menggambarkan secara menyeluruh karakteristik kimia suatu bahan adalah teknik spektroskopi FTIR. Spektra FTIR dihasilkan dari interaksi antara energi sinar inframerah dan komponen kimia penyusun campuran bahan, sehingga suatu spektra FTIR merupakan indentitas khas campuran tersebut. Keotentikan komposisi suatu obat bahan alam pada studi ini ditentukan berdasarkan pada analisis komponen utama spektra inframerahnya. Studi dilakukan pada obat bahan alam/fitofarmaka penurun tekanan darah (Tensigard® : terdiri dari ekstrak seledri dan ekstrak daun kumis kucing). Pengukuran spektra inframerah dilakukan terhadap formula obat yang persentase komposisinya ditentukan melalui simplex lattice design. Selain itu pengukuran spektra inframerah juga dilakukan terhadap formula obat dengan mengganti (adulterasi) ekstrak kumis kucing dengan obat sintetis (reserpin) dan ekstrak sambiloto. Berdasarkan plot antara skor komponen utama pertama dan skor komponen utama kedua menunjukkan plot tersebut dapat digunakan untuk mendeteksi komposisi obat, tetapi tidak dapat mendeteksi adanya adulterasi komposisi oleh bahan lain. Kata Kunci : model otentikasi fitofarmaka, simplex lattice design, komponen utama, tensigar
PENGGUNAAN RANTAI MARKOV UNTUK ANALISIS SPASIAL SERTA MODIFIKASINYA DARI SISTEM TERTUTUP KE SISTEM TERBUKA
Get PDFModel rantai Markov merupakan suatu konsep yang menarik untuk menggambarkan dan menganalisa kealamian suatu perubahan diakibatkkan oleh pergerakan state-state di atas, terkadang model Markov juga dipergunakan untuk meramalkan perubahan pada masa depan Kata Kunci : Model Markov, Ekuilibrium, Matriks Fundamenta
PERBANDINGAN MODEL RESPON PEMUPUKAN NITROGEN PADA PADI SAWAH
Get PDFModel statistika linier plateau, kuadratik plateau, dan kuadratik umumnya digunakan dalam penentuan dosis optimum pemupukan. Penelitian ini membandingkan model linier plateau, kuadratik plateau, dan kuadratik respons pemupukan Nitrogen pada padi sawah. Perbandingan model menunjukkan bahwa model kuadratik lebih baik daripada model-model lainnya. Hal ini berdasarkan pada perilaku sisaan respon, pengujian asumsi kenormalan sisaannya, nilai koefisien determinasi (R2) serta nilai dugaan respon maksimum. Kata kunci : linier plateau, kuadratik plateau, kuadratik, dosis pemupukan, optimum
OPTIMASI PENENTUAN LOKASI STASIUN PEMANTAU KUALITAS UDARA AMBIEN DI KOTA SURABAYA
Get PDFThe ambient air quality monitoring system in Surabaya has five fixed monitoring stations. Monitoring provides important information for public, but is expensive to purchase, utilize, and maintain. Based on result from spatial prediction of spatio-temporal additive model for air pollutant PM10, it is necessary to move the existing monitoring stations at other locations. In this study, we develop a methodology for reallocation of existing monitoring network to find an optimal configuration. The result of reallocation shows that new location of monitoring network can increase the accuracy of spatial prediction, especially at area with high concentration of PM10 Key words:: spatio-temporal data, spatio-temporal additive model, spatial prediction, reallocation monitoring networ