Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi
Not a member yet
562 research outputs found
Sort by
PERAMALAN JUMLAH PENDERITA DEMAMBER DARAH DENGUE DI KABUPATEN JOMBANG JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN FUNGSI TRANSFER SINGLE INPUT
Get PDFAbstractForecasting is an important things in time series analysis, because by obtaining a convenient model that is statictically appropriate. Clearly, that can be used to predict the structure of future data form. Transfer function is one of mathematical model in time series analysis, that can be used to forecasting time index data both univariate and multivariate. Transfer function describes the predictive value of the output series (Yt) based on the value of one or more input series(Xt). The single input transfer function model is a transfer function model that uses one variable as input series (Xt), where each series of both input series and output series must be a stationary time series model, both stationary in the mean and stationary in variant. One of the used transfer function is to govern a model and forecasting of the number of cases dengue fever (Yt) in Kabupaten Jombang, East Java, where the input variable based on data of rainfall (Xt). From the result of this study was obtained that model of transfer function has a equation Y? = 0,0542X?+ (1 − 0,7309?)(1 + 0,6568?12) with parameter ωo = 0.0542, ∅1 = 0.7309 and Φ12 = -0.6568. From the model, it can be interpreted that the number of dengue sufferers for a particular month was influenced by the rainfall on those month and the months before. According to the model of the transfer function, it can be used to forecast the number of sufferers of dengue fever in Kabupaten Jombang for period next 20 months. After compared between data of forecasting and actual data, there exists equally trend, namely 15 months of 20 month that are forecasted, such that it can be explain that majority 75% of the results of forecasting in this study are valid. Keywords: forecasting , single input transfer function, stationer point, Dengue fever Abstrak Peramalan adalah sesuatu hal yang penting dalam analisis runtun waktu, karena dengan diperolehnya sebuah model yang tepat secara statistik, jelas hal tersebut dapat digunakan untuk memprediksi struktur pola data yang akan datang. Fungsi transfer merupakan salah satu model matematis dalam analisis runtun waktu yang dapat digunakan untuk peramalan data indekswaktu baik univariat maupun multivariat. Fungsi transfer menggambarkan nilai prediksi dari output series (Yt) berdasarkan nilai satu atau lebih input series (Xt). Model fungsi transfer single input adalah model fungsi transfer yang menggunakan satu variabel sebagai input series (Xt), dimana masing-masing series baik input series maupun output series keduanya harus sama-sama merupakan model runtun waktu yang stasioner, baik stasioner dalam mean maupun stasioner dalam varian. Salah satu penggunaan model fungsi transfer ini adalah untuk pembuatan model dan peramalan jumlah kasus demam berdarah dengue (Yt) di Kabupaten Jombang Jawa Timur, dengan variabel inputnya berdasarkan data curah hujan (Xt). Dari hasil penelitian diperoleh model fungsi transfer yang memiliki persamaan Y? = 0,0542X? + (1 − 0,7309?)(1 + 0,6568?12) ?? , dengan parameter ωo = 0,0542, ∅1 = 0,7309, dan Φ12 = -0,6568. Dari model tersebut dapat diinterpretasikan bahwa jumlah penderita demam berdarah dengue pada suatu bulan dipengaruhi curah hujan pada bulan itu, dan dipengaruhi oleh beberapa gangguan pada bulan-bulan sebelumnya. Selanjutnya berdasarkan model fungsi transfer tersebut dapat digunakan untuk peramalan jumlah penderita demam berdarah dengue di Kabupaten Jombang untuk periode 20 bulan kedepan. Setelah dilakukan perbandingan antara data hasil peramalan dengan data aktual, terdapat kesamaan trend yaitu sejumlah 15 bulan dari 20 bulan yang diramalkan, sehingga dapat dijelaskan bahwa sebagian besar yaitu 75% dari hasil peramalan dalam penelitian ini adalah valid. Kata Kunci : Peramalan, Fungsi transfer single input, stasioner, Demam Berdarah Dengue.
ANALISIS KOVARIANSI DALAM RANCANGAN BUJURSANGKAR YOUDEN DENGAN DATA HILANG
Get PDFPenelitian ini bertujuanuntukmenjelaskan analisis kovariansi pada rancangan bujursangkar youden dan menjelaskan penerapan kovariansi pada rancangan bujursangkar youden dengan data hilang. Data yang hilang tersebut diduga terlebih dahulu kemudian dianalisis. Adanya variabel konkomitan akan mempengaruhi tingkat ketelitian suatu percobaan karena variabel ini berpengaruh terhadap variabel respon dan tidak dapat dikendalikan oleh perlakuan yang dicobakan. Penyelesaian terhadap adanya variabel konkomitan tersebut dapat dilakukan dengan analisis kovariansi. Dalam menyusun uji analisis kovariansi terlebih dahulu melakukan uji asumsi yang harus dipenuhi. Pada penerapan ini dilihat pengaruh pemberian dosis pupuk varietas padi terhadap hasil gabah, dengan variabel kolom berupa jenis tanah dan variabel baris berupa kelompok petak sawah dan variabel konkomitannya adalah banyaknya anakan per rumpun. Hasil uji analisis kovariansi adalah tidak ada pengaruh pemberian dosis pupuk varietas padi, kelompok petak sawah, jenis tanah terhadap hasil gabah. Dilihat dari perbandingan koefisien keragaman data lengkap dan data hilang bahwa analisis kovariansi dapat memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan analisis variansi
Ciri-ciri Ideal sigma prim dan Gelanggang Polinom Miring
No full textGelanggang polinom miring atas R dengan variabel x adalah gelanggang,dengan aturan perkalian ,dengan adalah suatu endomorfisma dan adalah suatu . Dalam paper ini akan diinvestigasi dua hal, yaitu karakteristik atau ciri-ciri ideal I dari R yang akan merupakan ideal dari R, dan ciri-ciri dari gelanggang polinom miring yang merupakan gelanggang prim
Pendugaan Luas Panen Berdasarkan Luas Tanam Padi Propinsi Sulawesi Selatan Dengan Model State Space
Get PDFKetersediaan informasi dalam pengambilan kebijakan menjadi mutlak adanya. Dalam prakteknya, informasi dari daerah ke pusat berjalan lambat. Kebutuhan data pada triwulan pertama baru dapat diberikan pada triwulan berikutnya. Sehingga diperlukan metode untuk menduga data pada triwulan pertama berdasarkan histori sejarah pada waktu-waktu sebelumnya. Salah satu teknik statistika yang dapat digunakan untuk menduga data tersebut adalah model state space. Model state space dapat digunakan untuk meramalkan suatu peubah berdasarkan peubah lain dan merupakan pendekatan untuk memodelkan dan prediksi secara bersama beberapa data time series yang saling berhubungan dimana peubah-peubah tersebut mempunyai interaksi yang dinamis. Dalam makalah ini, model state space digunakan untuk menduga luas panen produksi padi berdasarkan luas tanam padi, begitu juga sebaliknya digunakan untuk meramalkan luas panen padi berdasarkan luas tanam pad
Metode Elemen Batas pada Persamaan Integral Batas
Get PDFMetode Elemen Batas (MEB) atau disebut juga Boundary Element Method adalah suatu metode numerik yang digunakan untuk menyelesaikan berbagai macam permasalahan dalam ilmu pengetahuan dengan persamaan pengatur berupa persamaan diferensial parsial eliptik. Dalam tulisan ini akan ditunjukkankan pembentukan MEB menuju solusi numerik dari masalah nilai batas eliptik pada persamaan Laplace dua dimensi (2D) dengan media anisotropik. Dari hasil numerik yang diperoleh dapat disimpulkan bahwa MEB bekerja dengan baik untuk menyelesaikan permasalahan ini.
Hubungan Model Kurva Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga di Provinsi Sulawesi Selatan dengan Elastisitasnya
Get PDFSeleksi kurva pengeluaran konsumsi masyarakat Sulawesi Selatan terhadap telur dan susu adalah membentuk kurva log linier dengan elastisitasnya lebih besar dari 1. Hal ini menunjukkan konsumsi telur dan susu tersebut merupakan komoditi barang mewah dari berbagai komoditi yang dikonsumsi masyarakat Sulawesi Selata
Himpunan Spektrum Real Untuk Masalah Balikan Nilai Eigen Dari Matriks Tak Negatif
Get PDFPada paper ini akan dibahas representasi geometri dari himpunan spektrum nilai eigen real yang nilai eigen maksimalnya 1 untuk masalah balikan nilai eigen (invers eigenvalues problem). Untuk menunjukkan representasi tersebut akan digunakan sifat invarian dari jumlah konveks matriks stokastik terhadap jumlah konveks spektrum matriks stokastik tersebut. Representasi geometri yang diperoleh hanya pada Rn untuk n = 2, 3 dan 4. Sifat invariant di atas juga akan digunakan untuk menunjukkan bahwa sebuah spektrum matriks tak negatif ditulis dalam bentuk vektor , maka merupakan spektrum dari sebuah matriks positif untuk
Analisis Inflasi Melalui Vektor Autoregresi Berganda (VAB) dengan Lima Variabel Informasi
Get PDFPenelitian ini dilakukan untuk menganalisa dan menetapkan perkiraan inflasi karena adanya perbedaan perkiraan inflasi yang dikeluarkan lembaga pemerintah (Bank Indonesia) dan lembaga non-pemerintah. Berkaitan kelengkapan data dan waktu kajian, diawali dengan perkiraan angka inflasi Kota Banda Aceh bulan Mei 2008 dengan meneliti angka Indeks Harga Konsumen (IHK) dan variabel informasi yang diharapkan dapat membantu memperkirakan angka inflasi. Variabel informasi yaitu inflasi inti, aktiva bank, suku bunga SBI dan kurs rupiah terhadap dollar AS. Untuk mendapatkan model dilakukan dengan pendekatan VAB menggunakan software EViews 4.1. Dari hasil proyeksi inflasi model IHK dengan variabel informasi inflasi inti memberikan hasil terbaik karena memiliki nilai RMSE (Root Mean Square Error) terkecil yaitu sebesar 3.173 dan nilai Adjusted terbesar yaitu sebesar 0.988 diantara model-model lain yang diperoleh.Dari model di atas diperoleh nilai proyeksi inflasi kota Banda Aceh bulan Mei 2008 yaitu sebesar 3.97%, tetapi hasil proyeksi menyimpang dari nilai inflasi sebenarnya yang dikeluarkan oleh BPS kota Banda Aceh yaitu sebesar 3.78%. Penyimpangan ini terjadi karena kenaikan harga BBM sehingga menyebabkan harga barang dan jasa juga naik. Melalui hasil perkiraan inflasi kota Banda Aceh tersebut dapat diestimasikan inflasi untuk kota/kabupaten lain di provinsi NAD. Dengan menggunakan asumsi yang sama (penggunaan variabel informasi, ada konstatnta dalam model, kenaikan harga BBM) dan dengan kisaran toleransi signifikan pada α = 1% - 5%, maka diperoleh angka inflasi sebesar 4.0097% – 4.1685% untuk kota/kabupaten lain di provinsi NAD pada bulan yang sama. Sedangkan prediksi untuk tahun mendatang angka inflasi masih pada kisaran tersebut bila tidak ada perubahan-perubahan asumsi
Hubungan Antara Konvergen Hampir di mana mana, Konvergen dalam ruang Lebesgue, Konvergen dalam ukuran pada fungsi terukur
Get PDFDalam tulisan ini akan dibahas hubungan antara konvergen hampir dimana-mana dengan konvergen dalam ruang Lebesgue pada fungsi terukur, disamping itu juga akan dibahas hubungan antara konvergen dalam ruang Lebesgue dengan konvergen dalam ukuran pada fungsi teruku