1,720,960 research outputs found
DINAMIKA EPIDEMIK TUBERCULOSIS (TB) PADA MODEL SATU STRAIN
Get PDFThis paper explains mathematical model for dynamic of tuberculosis epidemic using one strain model, with supported theorems and lemmas. One strain model is elaborated in a condition of disease-free equilibrium and unique endemic equilibrium
DINAMIKA EPIDEMIK TUBERCULOSIS (TB) PADA MODEL SATU STRAIN
Get PDFThis paper explains mathematical model for dynamic of tuberculosis epidemic using one strain model, with supported theorems and lemmas. One strain model is elaborated in a condition of disease-free equilibrium and unique endemic equilibrium
Estimasi Parameter Distribusi Campuran BiWeibull
Get PDFSalah satu pendekatan distribusi yang banyak digunakan dalam analsis data statistik adalah Distribusi Weibull. Pendekatan distribusi Weibull tunggal untuk populasi yang didalamnya terdapat beberapa sub populasi kurang baik digunakan, karena adanya perbedaan karakteristik data antar sub populasi tersebut, sehingga memungkinkan memiliki parameter yang berbeda. Distribusi campuran (mixture distribution) diharapkan dapat mencadi solusi pendekatan bentuk distribusi dengan kondisi data berasal dari beberapa sub populasi. Sebagai contoh distribusi usia atau masa pengobatan (sampai mati) pasien kanker atau Aids, dengan sub populasi adalah ras atau kelompok usia. Tulisan ini membahas distribusi campuran Weibull, khususnya model distribusi campuran biWeibull yang akan digunakan dalam studi kasus data yang terdiri dari dua sub populasi. Metode estimasi parameter model yang digunakan Tahapan estimasi parameter model diuraikan dalam tulisan ini. Di lapangan, masalah yang timbul selanjutnya adalah bagaimana menaksir ketiga parameter model tersebut jika data ada di tangan. Dalam tulisan ini algoritma yang digunakan untuk menaksir parameter di atas adalah algoritma EM (Expectation Maximization). Studi kasus sebagai penerapan algoritma dilakukan untuk kasus pendekatan distribusi campuran biWeibull
Membangun matriks peluang transisi Markov multivariat dan analisisnya pada data COVID-19 di Indonesia
Get PDFINDONESIA :
Kasus COVID-19 di dunia terus bertambah setiap harinya termasuk di Indonesia, di mana kasus pertama tercatat pada 2 Maret 2020 dengan kasus pasien positif sebanyak 2 orang, kemudian pada 11 Maret 2020 tercatat mulai ada 1 orang pasien meninggal. Kondisi terkini, yaitu hari terakhir pengambilan data pada 24 Maret 2020, tercatat 689 orang meninggal dan 8.211 orang positif COVID-19. Oleh karena itu, pada penelitian ini akan dilakukan analisis terhadap pergerakan data tersebut dengan memprediksi nilai peluang terjadinya COVID-19 di Indonesia pada masa mendatang menggunakan metode membangun matriks peluang transisi pada model rantai Markov multivariat. Model rantai Markov multivariat digunakan karena terdiri dari 3 barisan data (jenis pasien) yaitu pasien sembuh, pasien positif, dan pasien meninggal dengan 6 keadaan (tidak ada, sangat sedikit, sedikit, sedang, banyak dan sangat banyak). Hasil dari penelitian ini adalah matriks peluang transisi berukuran 3x3 (jenis pasien), dengan masing-masing elemen terdiri dari matriks ordo 6x6 (keadaan). Nilai peluang transisi terbesar untuk data pertambahan jumlah pasien COVID-19 di Indonesia pada 11 Maret 2020 s.d 24 April 2020, terjadi pada 2 kondisi; pertama, dengan nilai peluang transisi 0.6 terjadi dari pasien positif dengan keadaan sangat sedikit ke pasien sembuh dengan keadaan sedikit; dan kedua, dengan nilai peluang transisi 0.6667 terjadi dari pasien positif dengan keadaan sangat sedikit ke pasien meninggal dengan keadaan sedikit.
ENGLISH :
The global cases of COVID-19 pandemic extensively increase as in Indonesia, the first two positive cases were reported in 2nd of March 2020 and followed by the first reported mortality in 9 days afterwards, 11th of March 2020. In latest situation, the last data collection by author in 24th of March 2020, 689 death toll and 8,211 COVID-19 positive cases were recorded. In association with the pandemic, author perform the data mobilization analysis to predict the transition probability outlook in Indonesia by applying multivariate Markov-Chain model. This model is compatible with 3 data rows (patient types) defined as recovered patient, positive, and mortal with 6 conditions (zero, least, less, fair, ample, and massive). As the result, this study shows transition probability matrix with 3x3 dimension where each element containing 6x6 conditions. The largest transition probability value for data incremental of total Indonesia COVID-19 patient in March 11th to April 24th 2020 occurred in two conditions; first, 0.6 transition probability value which emerges from positive with least condition to less recovered patient; second, 0.6667 transition probability value from least positive to less mortal patient
Panel Data Analysis of Two Level Mixed Linear Models for Factors Affecting The Health Index in West Java
Get PDFThe purpose of this study is to construct a multilevel mixed linear model for panel data by estimating parameters and testing the hypothesis of fit of the model with case studies in determining the prediction of the health index for the marginal and conditional models on the factors that influence the prediction of the health index in West Java for 2016 data. -2021, with time (year) and region (district and city) variables as factors involved in the model. Multilevel mixed linear model is the development of a mixed linear model that can be used to analyze correlated panel data. Parameter estimation uses the Maximum Likelihood (ML) method to estimate fixed effect parameters and Restricted Maximum Likelihood (REML) to estimate covariance parameters. The results obtained by the health index prediction model in West Java, both for the marginal and conditional prediction models and goodness of fit model
Model Regresi Data Panel Terbaik untuk Faktor Penentu Laba Neto Perusahaan Asuransi Umum Syariah di Indonesia
Get PDFData panel merupakan gabungan antara data cross section dengan data time series. Model regresi data panel terbaik pada penelitian ini adalah Random Effect Model (REM). Faktor penentu laba neto perusahaan asuransi umum syariah di Indonesia menunjukkan bahwa biaya klaim, hasil underwriting, dan pendapatan premi neto mempengaruhi laba neto perusahaan asuransi umum syariah di Indonesia selama periode pengamatan tahun 2014-2017
Peramalan Menggunakan Model Holt-Winters Exponential Smoothing Multiplikatif dengan Optimasi Parameter Menggunakan Particle Swarm Optimization (PSO)
Get PDFPeramalan merupakan suatu metode yang digunakan untuk memprediksi kejadian di masa yang akan datang berdasarkan pada sekumpulan data historis. Adanya pola trend dan musiman multiplikatif pada suatu data memerlukan metode peramalan yang sesuai agar peramalan yang dilakukan dapat memberikan hasil yang baik. Model Holt-Winters Exponential Smoothing Multiplikatif merupakan salah satu yang dapat mengatasi data dengan pola tersebut. Pada Holt-Winters Exponential Smoothing Multiplikatif terdapat nilai parameter pemulusan yang biasanya diperoleh dengan menggunakan trial and error. Namun, metode trial and error dirasa kurang efektif karena akan ada banyak kombinasi parameter pemulusan yang mungkin memberikan hasil peramalan optimal. Oleh karena itu, metode Particle Swarm Optimization digunakan untuk mengoptimasi parameter pemulusan Holt-Winters Exponential Smoothing Multiplikatif dengan nilai MAPE sebagai nilai akurasi peramalan. Dari hasil simulasi yang dilakukan diperoleh bahwa metode Particle Swarm Optimization memiliki kinerja yang baik dalam memperoleh nilai parameter pemulusan Holt-Winters Exponential Smoothing Multiplikatif dalam meramalkan data jumlah kunjungan wisatawan mancanegara ke Indonesia
Penerapan Hukum Mortalita Gompertz untuk Perhitungan Dana Tabarru’ dengan Metode Cost of Insurance
Get PDFBerdasarkan cara pengelolaan dananya, asuransi syari’ah dibedakan menjadi dua, asuransi dengan unsur tabungan dan asuransi tanpa unsur tabungan. Didalam asuransi tanpa unsur tabungan, dana yang diberikan oleh peserta asuransi akan dimasukkan ke dalam satu rekening saja, yaitu rekening tabarru’. Sehingga adanya ketidakjelasan dalam presentase dana tabarru’. Cost of Insurance merupakan metode yang digunakan dalam perhitungan dana tabarru’ yang terdiri dari beberapa komponen yaitu: tabel mortalita yang digunakan, asumsi hasil investasi (i) dan asumsi biaya pengelolaan ( ). Didalam penelitian ini dilakukan perhitungan tabel mortalita dengan Hukum Gompertz yang memperhitungan risiko karena faktor usia, didalam perhitungannya dibutuhkan data acak usia yang berdistribusi Gompertz. Tabel mortalita dengan Hukum Gompertz ini yang akan digunakan untuk perhitungan dana tabarru’. Penulis menggunakan ilustrasi dengan usia peserta 41 tahun, tingkat investasi sebesar 5%, dan biaya pengelolaan sebesar 30%. Didapatkan dana tabarru’ dengan menggunakan metode Cost of Insurance sebesar Rp. 156.762/bulan
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
- …
