Digital Library: No conditions. Results ordered -Date Deposited. 2024-03-29T08:10:30ZEPrintshttp://digilib.unila.ac.id/images/sitelogo.pnghttp://digilib.unila.ac.id/2022-04-20T07:14:19Z2022-04-20T07:14:19Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54620This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/546202022-04-20T07:14:19ZPENGARUH PENGGUNAAN MODEL ACTIVE LEARNING TIPE ROLE
REVERSAL QUESTION TERHADAP HASIL BELAJAR TEMATIK
PESERTA DIDIK KELAS IV SD NEGERI 6 METRO BARATMasalah dalam penelitian ini adalah rendahnya hasil belajar peserta didik
kelas IV SD Negeri 6 Metro Barat. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui
pengaruh pengunaan model active learning tipe role reversal question terhadap
hasil belajar. Jenis penelitian ini adalah penelitian eksperimen dengan desain
penelitian yaitu nonequivalent control group design. Populasi dalam penelitian ini
adalah 98 peserta didik. Sampel penelitian ditentukan menggunakan teknik
sampling purposive. Teknik pengumpulan data dilakukan dengan wawancara,
dokumentasi, observasi, teknik tes dan angket.
Hasil penelitian menunjukan bahwa thitung 4,572 > ttabel 2,021 (dengan α = 0,05)
berarti Ha diterima. Terdapat pengaruh yang positif dan signifikan pada
penggunaan model active learning tipe role reversal question terhadap hasil
belajar tematik peserta didik tema 7 indahnya keberagaman di negeriku subtema 1
keragaman suku bangsa dan agama di negriku pembelajaran ke-1 kelas IV SD
Negeri 6 Metro Barat.
Kata kunci: active learning, hasil belajar, role reversal question
The problem in this research is the low learning outcomes of fourth grade
students of SD Negeri 6 Metro Barat. The purpose of this research was to
determine the effect of using the active learning model on the type of role reversal
question on learning outcomes. This type of research is experimental research
with a research design that is nonequivalent control group design. The population
in this reearch were 98 students. The research sample was determined using
purposive sampling techniques. Data collection techniques were conducted by
interview, documentation, observation, test techniques and questionnaires.
The results of the research showed that tcount 4.572> t table 2.021 (with α =
0.05) means that Ha is accepted. There is a positive and significant influence on
the application of active learning type role reversal question on the thematic
learning outcomes of students on the theme 7 of the beauty of diversity in my
country, sub-theme 1 ethnic diversity and religion in my country, the 1st grade IV
of SD Negeri 6 Metro Barat.
Keywords: active learning, learning outcomes, role reversal question1513053136 DHEA OVITA-2022-04-20T07:13:38Z2022-04-20T07:13:38Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54603This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/546032022-04-20T07:13:38ZPERBANDINGAN METODE NEWTON-RAPHSON DAN
METODE JACOBIAN UNTUK SOLUSI SISTEM PERSAMAAN
POLINOMIAL NONLINEAR BERDASARKAN JUMLAH
ITERASI DAN GALAT TERKECILPersamaan polinomial adalah pernyataan matematika yang melibatkan jumlahan
perkalian pangkat dalam satu atau lebih variabel dengan koefisien. Sistem
persamaan polinomial nonlinear merupakan kumpulan dari beberapa persamaan
nonlinear. Metode Newton-Raphson dan metode Jacobian adalah metode yang
digunakan untuk memecahkan sistem persamaan nonlinear. Dalam kasus ini,
metode Jacobian dikonversikan dari persamaan nonlinear ke persamaan linear.
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode mana yang lebih baik dalam
mencari solusi sistem persamaan polynomial nonlinear berdasarkan Iterasi dan
Galat Terkecilnya. Dalam penelitian ini terdapat tiga kasus sistem persamaan
polinomial nonlinear yang akan digunakan untuk membandingkan metode NewtonRaphson dan metode Jacobian. Dari ketiga kasus tersebut, metode NewtonRaphson lebih baik dalam menyelesaikan solusi sistem persamaan polinomial
nonlinear dengan rata-rata mencapai 6 Iterasi dan 0.000000032 galatnya
dibandingkan metode Jacobian dengan rata-rata mencapai 39 Iterasi dan
0.0000008293 galatnya.
Kata Kunci : Persamaan polinomial, Sistem persamaan polinomial nonlinear,
Metode Newton-Raphson, Metode Jacobian.
Polynomial equations are mathematical expression involving a sum of powers in
one or more variables multiplied by coefficients. System of nonlinear polynomial
equations are collection of some nonlinear equations. The Newton-Raphson and
Jacobian are used for solving system of nonlinear polynomial equations. In this
case, Jacobian method converted from nonlinear equation to linear equation. this
study aims to compare which method is better in finding a solution for system of
nonlinear polynomial equations based on the smallest Iterations and Errors. In this
study there are three cases of system of nonlinear polynomial equations that will be
used to compare Newton-Raphson method and Jacobian method. From the three
cases, Newton-Raphson method is better in solving the solution for system of
nonlinear polynomial equations with an average up to 6 iterations and have errors
0.00000032, compared to Jacobian method with an average up to 39 iterations dan
have errors 0.000000008293.
Key Words : Polynomial Equations, System of Nonlinear Polynomial Equations,
Newton-Raphson Method, Jacobian Metho1517031065 EDWIN SAPUTRA-2022-04-17T05:16:44Z2022-04-17T05:16:44Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54724This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547242022-04-17T05:16:44ZPENGGUNAAN METODE TITIK TENGAH (MIDPOINT), METODE
TRAPESIUM, METODE SIMPSON DAN METODE GAUSS UNTUK
MENGHITUNG INTEGRASI NUMERIK FUNGSI-FUNGSI TERTENTU
TANPA ERROR.Integrasi numerik adalah suatu metode yang digunakan untuk mendapatkan nilai-
nilai hampiran dari beberapa integral tentu yang memerlukan penyelesaian
numeric sebagai hampirannya. Penelitian ini membahas teknik integrasi yang
didasarkan kepada kelakuan integran fungsi tertentu yang kelakuan fungsinya
memenuhi kesimetrisan, nilai integral yang didapat adalah eksaks walaupun
menggunakan metode titik tengah, metode trapesium, metode Simpson, dan
aturan kuadratur Gauss untuk dua titik.
Kata Kunci : Metode titik tengah, metode trapesium, aturan Simpson, aturan
kuadratur Gauss.
Numerical integration is a method that is used to obtain approximate value from
several integrals which require a numerical solution as an approximation. This
study discusses integration techniques that are based on integrated behavior of
certain functions whose behaviors fulfill symmetry, the integral value obtained is
extract even though using the midpoint method, trapezoidal method, Simpson
method, and Gauss quadratic rule for two points.
Keywords : Midpoint method, trapezoidal method, Simpson rule, Gauss
quadrature rule.1517031086 DINDA SUCI RAMADANTI-2022-04-14T04:50:32Z2022-04-14T04:50:32Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59219This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/592192022-04-14T04:50:32ZPENGARUH AKTIVITAS LITERASI TERHADAP HASIL BELAJAR
PESERTA DIDIK KELAS V DI SEKOLAH DASARMasalah penelitian ini adalah kurangnya pemahaman aktivitas literasi yang
mengakibatkan rendahnya hasil belajar peserta didik kelas V. Penelitian ini
bertujuan untuk mengetahui pengaruh aktivitas literasi terhadap hasil belajar
kelas V. Metode yang digunakan penelitian adalah pre-experimental design
dengan tipe one group pre-test dan post-test. Populasi penelitian seluruh
peserta didik kelas V sebanyak 29 peserta didik. Sampel penelitian ini adalah
kelas V sebagai kelas eksperimen sebanyak 29 peserta didik. Teknik
pengambilan menggunakan non probability sampling. Teknik pengumpulan
data menggunakan tes dan non-tes. Analisis data menggunakan regresi linier
sederhana dan n-gain. Berdasarkan analisis data diperoleh simpulan bahwa ada
pengaruh dan peningkatan dalam penerapan aktivitas literasi terhadap hasil
belajar peserta didik kelas V.
Kata kunci: aktivitas literasi, hasil belajar
The problem of this research is the lack of understanding of literacy activities
resulting in the low learning outcomes of class V. The research aims to determine
the impact of literacy activities on V-grade learning outcomes. Used research is
pre-experimental design with type one group pre-test and post-test. The study
population of all students of the V-class is 29 learners. The research sample is
class V as an experimental class of 29 learners. The retrieval technique uses non
probability sampling. Data collection techniques using tests and non-tests. Data
analysis uses simple linear regression and N-Gain. Based on data analysis, there is
a conclusion that there is an influence and increase in the implementation of
literacy activities on the outcome of student learning outcomes of class V.
Keywords: literacy activities, learning outcomes1513053180 Devi Ratna Yanti-2022-04-13T06:23:58Z2022-04-13T06:23:58Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59283This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/592832022-04-13T06:23:58ZESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED
LOGISTIC REGRESSION (GWLR) DENGAN FUNGSI PEMBOBOT
GAUSSIAN KERNELThe purpose of this study is to evaluated which factors affect the prevalence of
malnourished children in Lampung Province 2015 using Geographically
Weighted Logistic Regression (GWLR) with Fixed Gaussian Kernel Weighted
Function. The results indicate that the number of infants not getting exclusive
breastmilk variables significantly affect the prevalence of malnourished children
in Lampung Province 2015.
Keywords: GWLR, Fixed Gaussian Kernel
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang
mempengaruhi prevalensi balita penderita gizi buruk di Provinsi Lampung tahun
2015 menggunakan Geographycally Weighted Logistic Regression (GWLR)
dengan fungsi pembobot Fixed Gaussian Kernel. Hasil dari penelitian ini
menunjukkan bahwa variabel jumlah bayi yang tidak diberi ASI eksklusif (X1)
berpengaruh secara signifikan terhadap prevalensi balita penderita gizi buruk di
Provinsi Lampung tahun 2015.
Kata Kunci: GWLR, Fixed Gaussian Kernel1517031001 FRETA TIRKA PURNATIRANI-2022-04-13T06:22:54Z2022-04-13T06:22:54Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59281This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/592812022-04-13T06:22:54ZPENERAPAN MODEL EXPONENTIAL GENERALIZED
AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY
(EGARCH) PADA DATA RETURN SAHAM BANK NEGARA
INDONESIA TBK. TAHUN 2014-2017The EGARCH model is a model used to predict time series data with a variety of
errors in heterogeneous data and has asymmetric data. One of the data cases that
have asymmetrical nature is the return of Bank Negara Indonesia Tbk. stock data
during the period of May 2014 to October 2017. The study was conducted by
modelling the data into the ARMA, GARCH, and EGARCH models and then
Model EGARCH merupakan model yang digunakan untuk meramalkan data deret
waktu dengan ragam galat pada data bersifat heterogen dan data yang asimetris.
Salah satu kasus data yang memiliki sifat asimetris adalah data return saham Bank
Negara Indonesia Tbk. selama periode Mei 2014 sampai Oktober 2017. Penelitian
dilakukan dengan memodelkan data ke dalam model ARMA, GARCH, dan
EGARCH kemudian dipilih model dengan P-value yang signifikan dan nilai SC
terkecil untuk mendapatkan model EGARCH terbaik untuk data return saham
Bank Negara Indonesia Tbk. guna meramalkan nilai return saham pada periode
selanjutnya. Hasil dari penelitian menunjukkan persamaan ragam (
)
|
√
|
√
.
Kata kunci: Deret waktu, ARIMA, ARCH, GARCH, efek asimetris, EGARCH
choosing a model with a significant P-value and SC value selected to obtain the
best EGARCH model for returning Bank Negara Indonesia Tbk. stock data to
predict the value of stock returns in the next period. Results of the research show
that the variance equation (
) |
√
|
√
.
Keywords: Time series, ARIMA, ARCH, GARCH, Asymmetric Effect,
EGARCH1317031031 EKY AMBARWATI-2022-04-13T06:21:20Z2022-04-13T06:21:20Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59277This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/592772022-04-13T06:21:20ZPEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN PADA
PENYEBARAN PENYAKIT TYPHUS DENGAN KONTROL
ANTIBIOTIKPenelitian ini membahas analisis model matematika penyebaran penyakit typhus
dengan pengaruh antibiotik. Pada penelitian ini digunakan model sistem persamaan
diferensial dengan peubah Suspectible Infected Recovered (SIR) yang digunakan
untuk menggambarkan karakteristik model penyakit typhus dan menjabarkan
model matematika untuk penyebaran penyakit typhus SIR dengan memperhatikan
adanya antibiotik, dengan menggunakan asumsi-asumsi yang ditentukan. Titik
kesetimbangan pada model penyebaran penyakit typhus dengan kontrol antibiotik
juga ditentukan. Lalu dilakukan analisis kestabilan titik kesetimbangan dan
simulasi numerik dengan metode Runge-Kutta untuk dapat dilihat perilaku sistem
penyebaran penyakit typhus dan hasil simulasi dapat diintrepretasi.
Kata Kunci : Sistem Persamaan Diferensial, Typhus, Model SIR
This study discusses the analysis of mathematical models the spread of typhus with
the influence of antibiotics. In this study, a differential equation system model with
the Suspectible Infected Recovered (SIR) model was used to describe the
characteristics of typhus disease models and describe the mathematical model for
the spread of SIR typhus by paying attention to antibiotics, using prescribed
assumptions. The equilibrium point on the model of the spread of typhus with
antibiotic control is also determined. Then an analysis of the stability of equilibrium
points and numerical simulations using the Runge-Kutta method can be seen in the
system behavior of the spread of typhus and simulation results can be interpreted.
Key words: Differential Equation System, Typhus, SIR Model.1517031108 Dwi Wahyu Lestari-2022-04-13T06:20:46Z2022-04-13T06:20:46Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59276This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/592762022-04-13T06:20:46ZSOLUSI MODEL MATEMATIKA PADA MASALAH EKSTRAKSI
URANIUM MELALUI POLYMER INCLUSION MEMBRANEPolymer Inclusion Membrane (PIM) untuk ekstraksi uranium merupakan
pemisahan uranium dari suatu larutan asam sulfat dengan menggunakan
membran. Fenomena ekstraksi uranium dalam PIM dapat dinyatakan dalam
bentuk persamaan difusi Fick yang dilengkapi syarat awal dan syarat batas
tertentu. Pada penelitian ini, model difusi diselesaikan secara analitik dan numerik
pada dua syarat batas kanan yang berbeda, yaitu fungsi konstan dan fungsi yang
bergantung pada variabel waktu. Berdasarkan hasil evaluasi disepanjang titik
posisi dan waktu tertentu, diperoleh bahwa model difusi dengan syarat batas
kanan konstan tidak merepresentasikan model secara fenomena. Dengan
menggunakan syarat batas kanan bergantung waktu, model difusi dikaji mengenai
dampak perubahan nilai parameter koefisien difusi dan konstanta ekstraksi
terhadap hasil ekstraksi. Hasil menunjukkan bahwa semakin besar nilai koefisien
difusi ( ) maka semakin besar pula konsentrasi uranium yang tertranspor.
Sebaliknya, semakin kecil nilai konstanta ekstraksi ( ) maka konsentrasi
uranium yang tertranspor semakin besar.
Kata kunci: PIM, Model Difusi, Koefisien Difusi, Konstanta Ekstraksi
Polymer Inclusion Membrane (PIM) for uranium extraction is the separation of
uranium from a solution of sulfuric acid using a membrane. The phenomenon of
uranium extraction in PIM can be expressed in the form of the Fick diffusion
equation that comes with initial conditions and certain boundary conditions. In
this study, the diffusion model is solved analytically and numerically in two
different right boundary conditions, a constant function and a function that
depends on the time variable. Based on the evaluation results along a certain
position and time , it was found that the diffusion model with the constant right
boundary condition does not represent the phenomenon. By using the right timedependent boundary conditions, the diffusion model is examined by regarding the
effect of change in the value of the diffusion coefficient and the extraction
constant parameters on the extraction results. The results show that the greater the
diffusion coefficient (D), the greater the concentration of the transported uranium.
Conversely, the smaller value of the extraction constant ( ), the greater the
concentration of uranium transported.
Keywords: PIM, Diffusion Model, Diffusion Coefficient, Extraction Constant1517031144 BIRGITA TYAS SURYANDARI-2022-04-13T06:18:36Z2022-04-13T06:18:36Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59274This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/592742022-04-13T06:18:36ZESTIMASI MODEL REGRESI NONPARAMETRIK MENGGUNAKAN
ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN FUNGSI KERNEL
TRIANGLENonparametric regression is one of the statistical methods that is used to
determine the pattern of the relationship between predictor variables with
response variables whose form of function is unknown. The nonparametric
regression curve is only assumed to be smooth while the data will look for its own
estimation form. The kernel function is one approach to estimate the
nonparametric regression curve. This study aims to estimate the nonparametric
regression curve using the Nadaraya-Watson estimator with the kernel Triangle
function on toddler growth data in Sidorejo Village, Kec. Sidomulyo South
Lampung and simulation data. The results shows that the optimal regression curve
estimation for real data is having bandwidth 5,0 with GCV 1,363146 while in the
simulation data obtained the optimal bandwidth 5,0 with GCV 1,867415.
Keywords: Kernel Nonparametric Regression, Bandwidth, GCV1517031055 AULIA PUTRI-2022-04-13T06:16:52Z2022-04-13T06:16:52Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59272This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/592722022-04-13T06:16:52ZANALISIS DATA DERET WAKTU YANG SALING BERKOINTEGRASI
DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ECM
(ERROR CORRECTION MODEL) Analisis data deret waktu sering digunakan dalam bidang ekonomi dan bisnis
untuk meramalkan nilai suatu variabel di masa yang akan datang. Jika suatu data
deret waktu tidak stasioner, maka peramalan akan sulit untuk dilakukan. Selain
itu, akan muncul masalah regresi palsu (spurious regression). Namun, jika galat
yang dihasilkan oleh regresi ini bersifat stasioner, maka data tersebut dikatakan
berkointegrasi. Tujuan dari penelitian ini yaitu menerapkan model ECM (Error
Correction Model) pada data deret waktu yang saling berkointegrasi.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data makroekonomi
US 1970-1991 yang terdiri dari 2 variabel, yaitu Product Domestic
Income (PDI) dan Personal Consumption Expenditures (PCE). Hasil uji stasioner
menunjukkan bahwa kedua variabel tidak stasioner, namun galat yang dihasilkan
oleh regresi antara kedua variabel tersebut bersifat stasioner. Sehingga, PDI dan
PCE dikatakan saling berkointegrasi. Artinya, terdapat keseimbangan jangka
panjang antara kedua variabel waktu tersebut. Dari pendugaan model ECM, dapat
disimpulkan bahwa terdapat keseimbangan jangka pendek antara kedua variabel
dengan model ECM sebagai berikut:
∆PCE = 11,6918 + 0,2906 ∆PDI − 0,0867ε . hasil pengujian terhadap galat model dapat disimpulkan bahwa galat bersifat white
noise. Hal tersebut ditunjukkan dengan galat yang berdistribusi normal, tidak
terdapat autokorelasi, dan tidak terdapat gejala heteroskedastisitas.
Kata kunci: Deret waktu, Kointegrasi, ECM, White noise1417031055 HILDA MAHARANI-2022-04-13T06:15:16Z2022-04-13T06:15:16Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59269This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/592692022-04-13T06:15:16ZDINAMIKA MODEL MATEMATIKA PADA PROSES TRANSPOR TAK
TUNAK ION LOGAM MELALUI TEKNIK MEMBRAN CAIR
BERPENDUKUNGDynamics of unsteady-state transport process of metal ions through supported
liquid membrane technique can be modelled into diffusion equation which is
related to transport rate and completed with related initial value and boundary
condition. In this study, law of conservation of mass modelling in the feed, the
membrane, and the stripping phases is used to determinded the profil of the
dynamics of metal ions concentration in this transport process to time through
analytical simulation using Duhamel’s Theorem and numerical simulation using
finite difference method. Variation of membrane thickness and kinetics parameter
and related to pH of feed phase is simulated to determined its effect to the
profil of metal ions concentration and time. The obtained simulation shows that in
case the kinetics parameter are and near to , when membrane
thickness position increase then the transported metal ions concentration also
increase.
Keywords : unsteady-state transport, diffusion equation, mathematical model,
metal ions
Dinamika proses transpor tak tunak ion logam melalui teknik membran cair
berpendukung dapat digambarkan dalam bentuk persamaan difusi yang terkait
dengan laju reaksi dan dilengkapi dengan syarat awal dan syarat batas tertentu.
Pada penelitian ini, model hukum konservasi masa pada fasa umpan, fasa
membran, dan fasa penerima digunakan untuk mempelajari profil dinamika
konsentrasi ion logam pada proses transpor tersebut terhadap waktu melalui
simulasi analitik yang diperoleh menggunakan Teorema Duhamel dan simulasi
numerik menggunakan metode beda hingga. Variasi posisi ketebalan membran
dan parameter kinetik yang berkaitan dengan pH pada fasa umpan disimulasikan
untuk melihat pengaruhnya terhadap profil konsentrasi ion logam dan waktu.
Hasil simulasi menunjukkan bahwa pada kasus parameter kinetik dan
dekat dengan , ketika posisi ketebalan membran semakin meningkat maka
konsentrasi ion logam yang tertranspor juga semakin meningkat.
Kata kunci : transpor tak tunak, persamaan difusi, model matematika, ion logam1517031177 FELICIA ANDRADE PASKALIA MARPAUNG-2022-04-13T05:01:00Z2022-04-13T05:01:00Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59265This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/592652022-04-13T05:01:00ZANALISIS KESTABILAN MODEL EPIDEMIK SIR DENGAN
PENGARUH VAKSINThe effect of vaccination can help in reducing the spread of disease. A way to
facilitate controlling the spread of disease is by using mathematical models. The
model is the SIR epidemic model (Susceptible, Infected, Recovered). In this
study, the SIR epidemic model produced two equilibrium points. The equilibrium
points are a disease-free and endemic equilibrium point. The analysis produces the
reproduction ratio of the vaccine. Next, simulations for each case describe the
behavior and stability of the equilibrium point.
Keyword :Vaccination, Mathematical Model, Stability1517031035 EKA SULISTIA NINGSIH-2022-04-13T03:58:45Z2022-04-13T03:58:45Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59255This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/592552022-04-13T03:58:45ZPERAMALAN VOLATILITAS DATA RETURN KURS RUPIAH
TERHADAP DOLLAR DENGAN METODE INTEGRATED
GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL
HETEROSCEDASTICITY (IGARCH)The purpose of this study is to apply one of the ARCH / GARCH models, namely
Integrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (IGARCH)
in predicting volatility in returning data on the Rupiah Rate against the US Dollar
for the next five periods. In time series data, sometimes the behaviour of variance
of the time series data are not constant or heteroschedasticity. One of the models
to deal with this tipe of problem, we can use IGARCH model. IGARCH model
can be used to forecast volatility. Based on the results of the analysis obtained the
best model is MA ([24]) IGARCH (3.2) and with the results of the variance
forecast obtained volatility for the next five periods which indicates that high
volatility cannot be used. However, the estimated level of use of the
IGARCH(3,2) model is relatively low.
Keywords: Heteroschedasticity, Volatility, IGARCH
Tujuan dari penelitian ini adalah mengaplikasikan salah satu model
ARCH/GARCH yaitu Integrated Generalized Autoregressive Conditional
Heteroscedasticity (IGARCH) dalam meramalkan volatilitas pada data return
Kurs Rupiah terhadap US Dollar untuk lima periode ke depan. Didalam data time
series, terkadang didapat varians yang tidak konstan atau heteroschedasticity.
Salah satu model untuk menyelesaikan kondisi ini adalah model IGARCH. Model
IGARCH dapat digunakan untuk meramalkan volatilitas. Berdasarkan hasil
analisis diperoleh bahwa model terbaik adalah MA([24]) IGARCH(3,2) dan
dengan mengakarkan hasil ramalan variansnya diperoleh volatilitas untuk lima
periode kedepan yang menunjukan bahwa tidak terjadi volatilitas tinggi. Akan
tetapi tingkat peramalan menggunakan model IGARCH relatif rendah.
Kata Kunci : Heteroskedastisitas, Volatilitas, IGARCH1517031153 Beni Darmawan-2022-04-13T03:55:23Z2022-04-13T03:55:23Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59254This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/592542022-04-13T03:55:23ZPERBANDINGAN ESTIMATOR KERNEL PADA BANDWIDTH OPTIMUM
UNTUK DATA PENERIMAAN PAJAK KENDARAAN BERMOTOR (PKB)
PROVINSI LAMPUNG Analisis regresi merupakan ilmu statistik yang mempelajari bagaimana
membangun sebuah model fungsional dari beberapa variabel sehingga dapat
menjelaskan atau meramalkan suatu fenomena alami berdasarkan fenomenafenomena yang lain. Pola sebaran data penerimaan pajak kendaraan bermotor
diasumsikan tidak mengikuti pola sebaran data tertentu. Oleh karena itu, untuk
mengestimasi sebaran data digunakan regresi nonparametrik. Dalam regresi
nonparametrik, untuk mengestimasi sebaran data digunakan teknik smoothing,
salah satunya yaitu estimator Kernel. Terdapat empat fungsi Kernel, yaitu
Biweight, Triangular, Epanechnikov, dan Rectangular. Hal terpenting dalam
estimator Kernel adalah penentuan bandwidth optimum didasarkan pada nilai
GCV minimum. Hasil analisis data menunjukkan bahwa mengestimasi data
penerimaan pajak kendaraan bermotor menggunakan keempat estimator Kernel
akan menghasilkan bandwidth optimum yang berbeda. Bandwidth optimum untuk
estimator Kernel Biweight berada pada nilai 5,1 dengan nilai MSE sebesar
1,640395×1019
, bandwidth optimum untuk estimator Kernel Triangular berada
pada nilai 4,8 dengan nilai MSE sebesar 1,536755×1019
, bandwidth optimum
untuk estimator Kernel Epanechnikov berada pada nilai 4,4 dengan nilai MSE
sebesar 1,705738×1019, sedangkan bandwidth optimum untuk estimator Kernel
Rectangular berada pada nilai 2 dengan nilai MSE sebesar 1,606819×1019. Dari
hasil perbandingan nilai MSE untuk keempat estimator, disimpulkan bahwa
estimator terbaik pada data penerimaan pajak kendaraan bermotor adalah
estimator Kernel Triangular, karena memiliki nilai MSE terkecil.
Kata Kunci: Regresi Nonparametrik, Estimator Kernel, Fungsi Kernel,
Bandwidth, Pajak Kendaraan Bermotor 1517031023 Dony Cheristian Venesia -2022-04-13T03:48:47Z2022-04-13T03:48:47Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59249This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/592492022-04-13T03:48:47ZALGORITMA EXPECTATION-MAXIMIZATION UNTUK PENDUGAAN
PARAMETER DISTRIBUSI GENERALIZED GAMMA PADA
DATA TERSENSOR KANAN TIPE 1Generalized Gamma distribution is the most popular model for analyzing skewed
data and various forms of hazard functions, this makes Generalized Gamma
distribution often used in survival analysis. Survival analysis aims to predict the
chances of survival, recurrence of disease, death, and other events up to a certain
period of time. One characteristic of survival data is the possibility of censorship,
this study uses right-type censored data type 1. Estimation of Generalized Gamma
distribution parameters in survival analysis uses maximum likelihood estimation
which is solved by the expectation-maximization algorithm. In this study an
analysis of the survival time of patients with gastric cancer will be conducted.
Based on the results of the iteration, the estimated value of the parameter is
obtained, namely α = 3.406516, β = 1.072, and θ = 59.766. Based on survival
function, the chances of survival of patients will continue to decrease until death
occurs, while hazard functions have an increasing rate, namely the increasing
survival time of patients, the chances of death will increase.
Keywords: Generalized Gamma, Type 1 Right Censored Data, Maximum
Likelihood Estimation, Eexpectation-Maximization Algorithm
Distribusi Generalized Gamma adalah model paling popular untuk menganalisis
data yang skewed dan berbagai bentuk fungsi hazard, hal ini membuat distribusi
Generalized Gamma sering digunakan dalam analisis survival. Analisis survival
bertujuan untuk menduga peluang bertahan hidup, kekambuhan penyakit,
kematian, dan peristiwa-peristiwa lainnya sampai pada periode waktu tertentu.
Salah satu karakteristik data survival adalah kemungkinan adanya sensor,
penelitian ini menggunakan data tersensor kanan tipe 1. Pendugaan parameter
distribusi Generalized Gamma pada analisis survival menggunakan maximum
likelihood estimation yang diselesaikan dengan algoritma expectationmaximization. Dalam penelitian ini akan dilakukan analisis waktu bertahan hidup
pasien penderita penyakit kanker lambung. Berdasarkan hasil iterasi diperoleh
nilai dugaan parameter, yaitu α = 3.406516, β = 1.072, dan θ = 59.766.
Berdasarkan fungsi survival, peluang bertahan hidup dari pasien akan terus
mengalami penurunan sampai terjadinya kematian, sedangkan fungsi hazard
memiliki laju increasing yaitu semakin meningkatnya waktu bertahan hidup dari
pasien maka peluang kematiannya akan semakin meningkat.
Kata Kunci: Generalized Gamma, Data tersensor kanan tipe 1, Maximum
Likelihood Estimation, Algoritma Expectation-Maximization1517031019 Atika Ayu Listianingsih-2022-04-13T01:52:06Z2022-04-13T01:52:06Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59465This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/594652022-04-13T01:52:06ZPENENTUAN BANYAKNYA GRAF TERHUBUNG BERLABEL TITIK
TANPA LOOP BERORDE ENAM DENGAN MAKSIMAL SEPULUH
GARIS PARALEL A graph G is connected if there exists at least one path between every pair of
vertices in G. A loop is an edge with the same initial and end vertex, and parallel
edges are two or more edges which connect the same pair of vertices. If given n
vertex and m edge then many graph that can constructed. In this research we will
discuss the formula for counting the number of connected vertex labelled graph
order six without loop with maximum ten parallel edges.
Keywords: graph, connected graph, loop, and parallel edges
Suatu graf G disebut graf terhubung jika terdapat sekurang-kurangnya ada satu
path yang menghubungkan sepasang titik di G. Loop adalah garis yang titik awal
dan ujungnya sama, garis paralel adalah dua garis atau lebih yang titik-titik
ujungnya sama. Jika diberikan n titik dan m garis, banyak graf yang dapat
dibentuk. Pada penelitian ini akan di diskusikan rumus untuk menghitung
banyaknya graf terhubung berlabel titik tanpa loop berorde enam dengan
maksimal sepuluh garis paralel.
Kata kunci : graf, graf terhubung, loop, dan garis paralel1517031015 Fadila Cahya Puri-2022-04-13T01:49:12Z2022-04-13T01:49:12Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59444This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/594442022-04-13T01:49:12ZANALISIS PENGARUH LANGSUNG DAN TAK LANGSUNG ANTAR
VARIABEL LATEN DENGAN COVARIANCE BASED STRUCTURAL
EQUATION MODELING (CB-SEM) TERHADAP KEPUASAN
PELANGGAN OPERATOR TELKOMSEL MAHASISWA FKIP UNILA
TAHUN 2018Structural Equation Modeling (SEM) is a statistical technique that is able to
analyze patterns of relationships simultaneously between indicator variables and
latent variables. This research using SEM covarian based (CB-SEM). The purpose
of this research is to analyze the direct and indirect effect with Maximum
Likelihood Estimation method. From the results of the research it was found that
the direct influence of the quality pathway (ξ1) on price (η1) is 0.14, quality (ξ1) on
brand (η2) is 0.63, quality (ξ1) on satisfaction (η3) is 0.47, price (η1) to satisfaction
(η3) is 0.18 and brand (η2) to satisfaction (η3) is 0.33. And the indirect effect of
quality (ξ1) significantly influences satisfaction (η3) by means of an intermediate
price variable (η1) is 0.0252 and quality (ξ1) significantly influences satisfaction
(η3) through an intermediate brand variable (η2) is 0.2079.
Keywords: Structural Equation Modeling, Direct Effect, Indirect Effect,
Maximum Likelihood
Structural Equation Modeling (SEM) adalah salah satu teknik statistika yang
mampu menganalisis pola hubungan linear secara simultan antara variabel
indikator dan variabel laten. Penelitian ini menggunakan SEM berbasis Kovarian
(CB-SEM). Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisa pengaruh langsung dan
tak langsung dengan metode estimasi Maximum Likelihoood. Dari hasil penelitian
didapat bahwa pengaruh langsung jalur kualitas (ξ1) terhadap harga (η1) sebesar
0,14, kualitas (ξ1) terhadap merek (η2) sebesar 0,63, kualitas (ξ1) terhadap
kepuasan (η3) sebesar 0,47, harga (η1) terhadap kepuasan (η3) sebesar 0,18 dan
merek (η2) terhadap kepuasan (η3) sebesar 0,33. Dan pengaruh tidak langsung
kualitas (ξ1) mempengaruhi secara signifikan terhadap kepuasan (η3) dengan
melalui variabel perantara harga (η1) sebesar 0,0252 dan kualitas (ξ1)
mempengaruhi secara signifikan terhadap kepuasan (η3) dengan melalui variabel
perantara merek (η2) sebesar 0,2079.
Kata kunci: Structural Equation Modeling, Pengaruh Langsung, Pengaruh Tidak
Langsung, Maximum Likelihood1517031094 Elita Dwi Putriani-2022-04-13T01:47:45Z2022-04-13T01:47:45Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59438This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/594382022-04-13T01:47:45ZPENENTUAN BANYAKNYA GRAF TERHUBUNG BERLABEL TITIK
BERORDE ENAM DENGAN MAKSIMAL LIMA BELAS
GARIS 2-PARALELA graph G is connected graph if there exists at least one path between every pair
of vertices in G. A labelled graph is the assignment of values or label at each
vertex or each edge. The label given at each vertex called vertex labeling, the
label given on each edge is called the edge labeling , and if the label is given on
each edge and vertex is called total labeling. Paralel lines are two or more line
whose starting point and end point are the same. If given n vertex and m edge
then many connected graphs can be formed. In this research obtained the formula
for counting the number of vertex labeled connected graphs with order six with
maximal fifteen 4-parallel edges.
Keywords: graph, connected graph, labeled graph, and parallel lines
Suatu graf G disebut graf terhubung jika terdapat sekurang – kurangnya ada satu
path yang menghubungkan sepasang titik di G. Graf berlabel merupakan graf
yang setiap titik atau garisnya diberi label. Label yang diberikan pada tiap titik
disebut sebagai pelabelan titik, label yang diberikan pada tiap garis disebut
pelabelan garis, dan jika label diberikan pada tiap garis dan titik disebut sebagai
pelabelan total. Garis paralel adalah dua garis atau lebih yang titik awal dan titik
akhirnya sama. Jika diberikan n titik dan m garis maka banyak graf terhubung
dapat dibentuk. Pada penelitian ini diperoleh rumus untuk menghitung banyaknya
graf terhubung berlabel titik berorde enam dengan maksimal lima belas garis 2-
paralel.
Kata Kunci : graf, graf terhubung, graf berlabel dan garis paralel1517031022 Gusti Sayu Putu Widya Sasti-2022-04-13T01:44:17Z2022-04-13T01:44:17Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59435This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/594352022-04-13T01:44:17ZPENGGUNAAN RANTAI MARKOV PADA PERHITUNGAN PERSEDIAAN
BARANG MENGGUNAKAN PELUANG STEADY-STATEThe Markov chain is a stochastic model that describes a sequence of events whose
probability depends only on the previous event. The Markov chain uses the
probability to find out how likely a future event is to occur. At some stage the
probability will reach a steady balance. Steady-state probabilities are probabilities
to determine processes in certain circumstances, after a number of transitions
occur tend to a certain value, mutually independent of the probability distribution
of the initial state. At the steady-state probability it does not mean stopping in one
state, but the process continues to make the transition from one state to another.
This probability is an probability for transition that has reached equilibrium, so it
will not change with the changes in time that occur. In this research, we will
discuss a number of case studies relating to the Markov chain in a steady-state.
Keyword: Markov Chain, Steady-State Probabilities, Supply of Goods
Rantai Markov adalah suatu model stokastik yang menggambarkan barisan
kejadian yang peluangnya hanya tergantung pada kejadian sebelumnya. Rantai
Markov menggunakan peluang untuk mengetahui seberapa besar kemungkinan
kejadian yang akan datang terjadi. Pada tahap tertentu peluang tersebut akan
mencapai nilai keseimbangannya (steady). Peluang steady-state adalah peluang
untuk menentukan proses dalam keadaan tertentu, setelah sejumlah transisi terjadi
cenderung kepada nilai tertentu, saling bebas terhadap distribusi peluang keadaan
awal. Pada peluang steady-state tidak berarti berhenti pada satu state, tetapi
proses terus membuat transisi dari state satu ke state lainnya. Peluang ini adalah
peluang transisi yang sudah mencapai keseimbangan, sehingga tidak akan berubah
terhadap perubahan waktu yang terjadi. Pada penelitian ini akan didiskusikan
beberapa studi kasus yang berhubungan dengan rantai Markov pada keadaan
seimbang (steady-state).
Kata Kunci: Rantai Markov, Peluang Steady-State, Persediaan Barang1317031024 Dimas Rahmat Saputra-2022-04-13T01:41:22Z2022-04-13T01:41:22Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59428This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/594282022-04-13T01:41:22ZPEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN PADA
PENYEBARAN PENYAKIT TYPHUS DENGAN KONTROL
ANTIBIOTIKPenelitian ini membahas analisis model matematika penyebaran penyakit typhus
dengan pengaruh antibiotik. Pada penelitian ini digunakan model sistem persamaan
diferensial dengan peubah Suspectible Infected Recovered (SIR) yang digunakan
untuk menggambarkan karakteristik model penyakit typhus dan menjabarkan
model matematika untuk penyebaran penyakit typhus SIR dengan memperhatikan
adanya antibiotik, dengan menggunakan asumsi-asumsi yang ditentukan. Titik
kesetimbangan pada model penyebaran penyakit typhus dengan kontrol antibiotik
juga ditentukan. Lalu dilakukan analisis kestabilan titik kesetimbangan dan
simulasi numerik dengan metode Runge-Kutta untuk dapat dilihat perilaku sistem
penyebaran penyakit typhus dan hasil simulasi dapat diintrepretasi.
Kata Kunci : Sistem Persamaan Diferensial, Typhus, Model SIR.
This study discusses the analysis of mathematical models the spread of typhus with
the influence of antibiotics. In this study, a differential equation system model with
the Suspectible Infected Recovered (SIR) model was used to describe the
characteristics of typhus disease models and describe the mathematical model for
the spread of SIR typhus by paying attention to antibiotics, using prescribed
assumptions. The equilibrium point on the model of the spread of typhus with
antibiotic control is also determined. Then an analysis of the stability of equilibrium
points and numerical simulations using the Runge-Kutta method can be seen in the
system behavior of the spread of typhus and simulation results can be interpreted.
Key words: Differential Equation System, Typhus, SIR Model.1517031108 Dwi Wahyu Lestari-2022-04-13T01:39:31Z2022-04-13T01:39:31Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59425This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/594252022-04-13T01:39:31ZREPRESENTASI PERKALIAN PADA BARISAN BILANGAN DAN
APLIKASI UNTUK BILANGAN FIBONACCI YANG DIPERUMUMBilangan Fibonacci, bilangan Lucas, bilangan Pell, dan bilangan Pell-Lucas
adalah contoh paling menonjol dari barisan rekursif. Penulis menyelidiki sifat
umum dari barisan bilangan yang memungkinkan representasi eksplisit dalam
suku-suku perkalian. Selanjutnya diperoleh bahwa bilangan tersebut membentuk
semua himpunan barisan bilangan yang memiliki identitas rekursif serupa. Dan
menerapkan identitas yang diperoleh untuk himpunan kekuatan barisan dan
himpunan bilangan Pochhammer, menemukan dan menggeneralisasi relasi
rekursif yang diketahui. Dan mempelajari kasus khusus himpunan bilangan
Fibonacci yang diperumum, dan menyajikan rekursi umum dan identitas yang
menghubungkan barisan ini.
Kata Kunci : Representasi perkalian, Bilangan Fibonacci, Bilangan Pell,
Bilangan Pocchammer, identitas rekursif
It is well known that Fibonacci numbers, Lucas numbers, Pell numbers, and PellLucas numbers are the most prominent examples of recursive sequences. The
author investigate the general properties of number sequences which allow
explicit representation in terms of products. And find that such sequences form
whole families of number sequences sharing similar recursive identities. Applying
the proposed identities to power sequences and the sequence of Pochhammer
numbers, and recover and generalize known recursive relations. And restricting to
the cosine of fractional angles, and study the special case of the family of kgeneralized Fibonacci numbers, and present general recursions and identities
which link these sequences.
Keywords : Product representation, Fibonacci number, Pell number, Pochhammer
number, recursive identity1217031035 HILYATUSH SHOLIHAH-2022-04-13T01:35:15Z2022-04-13T01:35:15Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/59417This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/594172022-04-13T01:35:15ZRUANG BARISAN SELISIH
( )One of study fields in mathematics is the field of analysis. In this field, the
concept of sequence space is included as often discussed. In sequence space as
one of the concepts in the field of analysis, it discusses the sequence space where
is a collection of sequence spaces that | , is a collection of
number sequence converges to 0, c is a collection of all convergent sequences and
is ∑
p < . The row space itself is a space that contains sequences while
the joint sequence is a function whose domain is a real number that has a real
value. In this research, a sequence space difference in sequence space will be
constructed with certain norms. In this study will show the nature of the sequence
space difference , ( ), ( ) is a limited sequence space, covergen and
is a Banach space. Furthermore, from this study itself will show that the sequence
space difference ( ) is a banach space.
Key Words : Bernorm Space, Difference Sequence, Banach Space.
Salah satu bidang kajian yang berada pada matematika adalah bidang analisis.
Dalam bidang ini, konsep ruang barisan termasuk yang sering dibicarakan. Pada
ruang barisan sebagai salah satu konsep yang ada di bidang analisis, membahas
tentang ruang barisan yang dimana adalah koleksi ruang barisan
yang | , adalah koleksi barisan bilangan yang konverken ke-0,
c adalah koleksi semua barisan yang konvergen dan adalah ∑
p < .
Ruang barisan sendiri merupakan ruang yang isinya barisan sedangkan barisan
sendiripun merupakan suatu fungsi yang domainnya bilangan asli yang bernilai
real. Dalam Penelitian ini akan dikonstruksikan ruang barisan selisih pada ruang
barisan dengan norma tertentu. Pada penelitian ini akan menunjukan sifat
ruang barisan selisih , ( ), ( ) adalah ruang barisan terbatas,
kovergen dan merupakan ruang banach. Selanjutnya dari penelitian ini sendiri
akan menunjukan bahwa ruang barisan selisih ( ) merupakan ruang banach.
Kata Kunci : Ruang Bernorm, Ruang Barisan Selisih, Ruang Banach.1517031012 AULIA RAHMAN-2022-03-17T07:46:36Z2022-03-17T07:46:36Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/55053This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/550532022-03-17T07:46:36ZPENERAPAN SEM-PLS DAN ANALISIS MEDIASI DALAM
MENENTUKAN FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS
PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI LAMPUNG
TAHUN 2016Structural Equation Modeling (SEM) is a class of multivariate techniques that
combine aspects of factor analysis and regression, meanwhile partial least square
is soft modeling approach to SEM without any assumptions about data distribution
and minimal number of observation that often called as PLS SEM. The purpose of
this study is to determine the factors affecting human development index in
Lampung Province in 2016 and to determine the influence of each factors towards
the human development index using SEM-PLS. The results of this research show
that economy and education influence the human development index significantly.
Key words: partial least square, human development index, latent
variable
Structural Equation Modeling (SEM) adalah analisis multivariat yang
menggabungkan analisis faktor dan regresi, sedangkan Partial Least Square
adalah pendekatan soft modeling pada SEM yang tidak memiliki asumsi sebaran
data dan jumlah minimal amatan yang sering disebut dengan PLS SEM. Tujuan
dari penlitian ini adalah untuk menentukan faktor-faktor yang mempengaruhi
indeks pembangunan manusia di Provinsi Lampung tahun 2016 dan juga
menghitung besarnya pengaruh dari masing-masing faktor terhadap indeks
pembangunan manusia. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa ekonomi dan
pendidikan mempunyai pengaruh langsung yang signifikan
Kata kunci: partial least square, indeks pembangunan manusia,
variable laten1417031067 KURNIA DESSY ANGGRAINI-2022-03-17T07:37:58Z2022-03-17T07:37:58Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/55021This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/550212022-03-17T07:37:58ZMODEL MATEMATIKA TITIK BERAT CAKAR AYAM
BUJUR SANGKARIn 1961, Prof. Dr. Ir. Soedijatmo found a way of new construction which is called
cakarayam foundation. How this is done with the set up of the tower above the
foundation consists of a concrete plate supported by pipes-concrete underneath
and hold the ground mushy conclusively. Therefore, the authors interested to do
the research by applying theory math in the form of center object as well as
voltage (σ)on cakar ayam‟s square of multi-storey building. A method done in
this research is observation the concepts directly and indirectly with the
construction model thet will be found common forms of the construction of the
model.
Keyword : Cakar Ayam Foundation, Center Object, Voltage (σ)
Pada tahun 1961, Prof. Dr. Ir. Soedijatmo menemukan cara konstruksi baru yang
disebut pondasi cakar ayam. Cara ini dilakukan dengan mendirikan menara diatas
pondasi yang terdiri dari plat beton yang didukung oleh pipa-pipa beton
dibawahnya dan mencekram tanah lembek secara meyakinkan. Oleh karena itu,
penulis tertarik untuk melakukan penelitian dengan menerapkan teori matematika
berupa pusat benda serta tegangan (σ) pada cakar ayam bujur sangkar bangunan
bertingkat. Metode yang dilakukan dalam penelitian ini adalah observasi konsep-
konsep secara langsung maupun tidak langsung dengan upaya konstruksi model
sehingga akan didapatkan bentuk umum dari konstruksi model tersebut.
Kata Kunci : Pondasi Cakar Ayam, Pusat Benda, Tegangan (σ)1517031180 LUTHFI NUR ARDIYAH-2022-03-17T07:33:17Z2022-03-17T07:33:17Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/55018This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/550182022-03-17T07:33:17ZPEMODELAN VARIABEL TERKOINTEGRASI DENGAN
PENDEKATAN VECTOR ERROR CORRECTION MODEL (VECM)
(Studi Kasus: Kurs tiga mata uang asing pada Januari 2001–Desember 2018)Time series analysis is one method with the aim to find out events that will occur
in the future based on data and past conditions. Time series are always used in the
field of econometrics. The analytical tool commonly used to answer quantitative
research problems is the Autoregressive Vector (VAR). The VAR model is used if
the data is stationary at the level. When variables have cointegration and are
stationary at the first difference value, the Vector Error Correction Model (VECM)
is used. An exchange rate is the price of a currency of a country that is measured or
expressed in another currency. In this study, it has been studied about modeling
three foreign exchange rates against the rupiah from January 2001 to December
2018 using VECM. Then a model is VECM (2).
Keywords: Stationery, Cointegration, VAR, VECM
Analisis deret waktu ( time series ) merupakan salah satu metode dengan tujuan
untuk mengetahui peristiwa yang akan terjadi di masa depan berdasarkan data dan
keadaan masa lalu. Time series selalu digunakan dalam bidang ekonometrik. Alat
analisis yang biasa digunakan untuk menjawab permasalahan penelitian secara
kuantitatif adalah Vektor Autoregressive (VAR). Model VAR digunakan jika data
stasioner pada level. Saat peubah memiliki kointegrasi dan stasioner pada nilai first
difference maka digunakan Vektor Error Correction Model (VECM). Kurs
(exchange rate) adalah harga sebuah mata uang dari suatu negara yang diukur atau
dinyatakan dalam mata uang lainnya. Pada penelitian ini, telah dikaji tentang
pemodelan tiga nilai tukar uang asing terhadap rupiah dari bulan januari 2001
hingga desember 2018 menggunakan VECM. Kemudian diperoleh model
VECM(2).
Kata kunci: Stasioner, Kointegrasi, VAR, VECM1517031044 LUVITA LOVES-2022-03-17T07:25:41Z2022-03-17T07:25:41Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54988This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/549882022-03-17T07:25:41ZREPRESENTASI PERKALIAN PADA BARISAN BILANGAN DAN
APLIKASI UNTUK BILANGAN FIBONACCI YANG DIPERUMUMBilangan Fibonacci, bilangan Lucas, bilangan Pell, dan bilangan Pell-Lucas
adalah contoh paling menonjol dari barisan rekursif. Penulis menyelidiki sifat
umum dari barisan bilangan yang memungkinkan representasi eksplisit dalam
suku-suku perkalian. Selanjutnya diperoleh bahwa bilangan tersebut membentuk
semua himpunan barisan bilangan yang memiliki identitas rekursif serupa. Dan
menerapkan identitas yang diperoleh untuk himpunan kekuatan barisan dan
himpunan bilangan Pochhammer, menemukan dan menggeneralisasi relasi
rekursif yang diketahui. Dan mempelajari kasus khusus himpunan bilangan
Fibonacci yang diperumum, dan menyajikan rekursi umum dan identitas yang
menghubungkan barisan ini.
Kata Kunci : Representasi perkalian, Bilangan Fibonacci, Bilangan Pell,
Bilangan Pocchammer, identitas rekursif
It is well known that Fibonacci numbers, Lucas numbers, Pell numbers, and Pell-
Lucas numbers are the most prominent examples of recursive sequences. The
author investigate the general properties of number sequences which allow
explicit representation in terms of products. And find that such sequences form
whole families of number sequences sharing similar recursive identities. Applying
the proposed identities to power sequences and the sequence of Pochhammer
numbers, and recover and generalize known recursive relations. And restricting to
the cosine of fractional angles, and study the special case of the family of k-
generalized Fibonacci numbers, and present general recursions and identities
which link these sequences.
Keywords : Product representation, Fibonacci number, Pell number, Pochhammer
number, recursive identity.1217031035 HILYATUSH SHOLIHAH-2022-03-17T07:23:32Z2022-03-17T07:23:32Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54971This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/549712022-03-17T07:23:32ZESTIMASI KURVA REGRESI NONPARAMETRIK MENGGUNAKAN
SPLINE TRUNCATEDThe purpose of this research is to find out whether the spline truncated method
depends on the distribution of error. Simulation data from trigonometry function
with different error distribution are used. The result of this research shows that
the distribution of error affected the estimation of spline truncated function. The
spline function is estimated better when error is normally distributed than
nonnormally distributed.
Keywords: Nonparametric Regression, Spline Truncated, Error.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah metode spline
truncated bergantung pada distribusi galat. Simulasi data dari fungsi trigonometri
dengan menggunakan distribusi galat yang berbeda. Hasil dari penelitian ini
menunjukkan bahwa distribusi galat memengaruhi estimasi spline truncated.
Fungsi spline diperkirakan lebih baik ketika galat berdistribusi normal
dibandingkan galat berdistribusi tidak normal.
Kata kunci: Regresi Nonparametrik, Spline Truncated, Galat.1517031003 M. Riski Multazam-2022-03-17T07:19:58Z2022-03-17T07:19:58Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54976This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/549762022-03-17T07:19:58ZESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED
LOGISTIC REGRESSION (GWLR) DENGAN FUNGSI PEMBOBOT
GAUSSIAN KERNELThe purpose of this study is to evaluated which factors affect the prevalence of
malnourished children in Lampung Province 2015 using Geographically
Weighted Logistic Regression (GWLR) with Fixed Gaussian Kernel Weighted
Function. The results indicate that the number of infants not getting exclusive
breastmilk variables significantly affect the prevalence of malnourished children
in Lampung Province 2015.
Keywords: GWLR, Fixed Gaussian Kernel
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui faktor-faktor yang
mempengaruhi prevalensi balita penderita gizi buruk di Provinsi Lampung tahun
2015 menggunakan Geographycally Weighted Logistic Regression (GWLR)
dengan fungsi pembobot Fixed Gaussian Kernel. Hasil dari penelitian ini
menunjukkan bahwa variabel jumlah bayi yang tidak diberi ASI eksklusif (X1)
berpengaruh secara signifikan terhadap prevalensi balita penderita gizi buruk di
Provinsi Lampung tahun 2015.
Kata Kunci: GWLR, Fixed Gaussian Kernel1517031001 FRETA TIRKA PURNATIRANI-2022-03-17T07:18:38Z2022-03-17T07:18:38Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/55075This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/550752022-03-17T07:18:38ZESTIMASI MODEL REGRESI NONPARAMETRIK MENGGUNAKAN
METODE SPLINE KUADRATIKSpline is a segmented polynomial piece that has high flexibility properties, the joint
fusion point of the pieces or points that indicate changes in the behavior of the curve
at different intervals called knots. The purpose of this research is to estimate a
nonparametric regression model using the quadratic spline method on simulation
data. The results show that quadratic spline is good in estimating the quadratic
function model but not for linear and cubic model.
Keywords: Spline, knot, GCV, quadratic, linear, cubic.
Spline merupakan potongan polinomial tersegmen yang memiliki sifat fleksibilitas
yang tinggi, titik perpaduan bersama dari potongan –potongan tersebut atau titik
yang menunjukan terjadinya perubahan prilaku kurva pada interval – interval yang
berbeda disebut knot. Tujuan dari penelitian ini untuk mengestimasi model regresi
nonparametrik dengan menggunakkan metode spline kuadratik pada data simulasi.
Hasil penelitian menujukan spline kuadratik baik dalam mengestimasi fungsi
kuadratik tetapi tidak untuk model linier dan kubik.
Kata kunci: Regresi Nonparametrik , spline , knot , GCV.1517031097 LELVI FANESSA HALOHO-2022-03-17T07:17:06Z2022-03-17T07:17:06Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54979This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/549792022-03-17T07:17:06ZPENENTUAN BANYAKNYA GRAF TERHUBUNG BERLABEL TITIK
BERORDE ENAM DENGAN MAKSIMAL LIMA BELAS
GARIS 2-PARALELA graph G is connected graph if there exists at least one path between every pair
of vertices in G. A labelled graph is the assignment of values or label at each
vertex or each edge. The label given at each vertex called vertex labeling, the
label given on each edge is called the edge labeling , and if the label is given on
each edge and vertex is called total labeling. Paralel lines are two or more line
whose starting point and end point are the same. If given n vertex and m edge
then many connected graphs can be formed. In this research obtained the formula
for counting the number of vertex labeled connected graphs with order six with
maximal fifteen 4-parallel edges.
Keywords: graph, connected graph, labeled graph, and parallel lines
Suatu graf G disebut graf terhubung jika terdapat sekurang – kurangnya ada satu
path yang menghubungkan sepasang titik di G. Graf berlabel merupakan graf
yang setiap titik atau garisnya diberi label. Label yang diberikan pada tiap titik
disebut sebagai pelabelan titik, label yang diberikan pada tiap garis disebut
pelabelan garis, dan jika label diberikan pada tiap garis dan titik disebut sebagai
pelabelan total. Garis paralel adalah dua garis atau lebih yang titik awal dan titik
akhirnya sama. Jika diberikan n titik dan m garis maka banyak graf terhubung
dapat dibentuk. Pada penelitian ini diperoleh rumus untuk menghitung banyaknya
graf terhubung berlabel titik berorde enam dengan maksimal lima belas garis 2-
paralel.
Kata Kunci : graf, graf terhubung, graf berlabel dan garis paralel1517031022 Gusti Sayu Putu Widya Sasti-2022-03-17T07:15:38Z2022-03-17T07:15:38Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/55072This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/550722022-03-17T07:15:38ZPENDUGAAN PARAMETER MODEL GENERALIZED SPACE TIME
AUTOREGRESSIVE (GSTAR) DENGAN SOFTWARE R PADA DATA
CURAH HUJANSpace Time Autoregressive (STAR) is a model that can be used to analyze time
series data that have a relationship between time and location. However STAR
models tend to be inflexible when faced with location that have heterogeneous
characteristic. To overcome this weaknes, the Generalized Space Time
Autoregressive (GSTAR) model is used, which is a STAR model, assuming that
the autoregressive parameters and space-time parameters don‟t have be the same
value at each location. In variety of statistical software not yet available tools
which can be used directly for apply the GSTAR model. Based on these, in this
research a program will be made for apply the GSTAR model especially on
estimating model parameters using R. The propouse of this research is modeling
rainfall data in BMKG Pesawaran Climatology Station(Z1), MEWS BMKG
Station Lampung(Z2), and BMKG Class 1 Observation Station Radin Inten II
Airport(Z3) using the GSTAR model. By using the Distance Invers weighting
matrix and programs that have been made with the R programing language, the
model obtained is GSTAR (31) I(0).
Keyword : Space Time, STAR, GSTAR, Programing R
Model Space Time Autoregressive (STAR) adalah model yang dapat digunakan
untuk menganalisis data deret waktu yang memiliki keterkaitan waktu dan lokasi.
Akan tetapi model STAR cenderung tidak fleksibel saat dihadapkan pada lokasilokasi
yang memiliki karakteristik yang heterogen. Untuk mengatasi kelemahan
ini digunakan Model Generalized Space Time Autoregressive (GSTAR) yang
merupakan model STAR dengan asumsi bahwa parameter autoregressive serta
parameter space-time tidak harus bernilai sama pada setiap lokasi. Dalam berbagai
software statistik belum tersedia tools yang dapat digunakan secara langsung
untuk mengaplikasikan model GSTAR. Berdasarkan hal tersebut dalam penelitian
ini akan dibuat program untuk mengaplikasikan model GSTAR terutama pada
estimasi parameter model menggunakan software R. Tujuan dari penelitian ini
adalah memodelkan data curah hujan di BMKG Statsiun Klimatologi Pesawaran
(Z1), Stasiun MEWS BMKG Lampung (Z2), dan Stasiun Pengamatan BMKG
Kelas 1 Bandara Radin Inten II(Z3) menggunakan model GSTAR. Dengan
menggunakan matriks pembobot Invers Jarak dan program yang telah dibuat
dengan bahasa pemrograman R, model yang didapatkan adalah GSTAR (31) I(0).
Kata kunci : Space Time, STAR, GSTAR, Pemrograman R1517031115 Krisnawan Aji Prayoga-2022-03-17T07:14:34Z2022-03-17T07:14:34Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54982This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/549822022-03-17T07:14:34ZANALISIS MULTIVARIAT DERET WAKTU MENGGUNAKAN
MODEL BEKK(1,1) PADA DATA RETURNModel Vector Autoregressive (VAR) dalam beberapa kasus akan ditemui asumsi
homoskedestisitas tidak terpenuhi. Kasus ini dapat ditemukan dalam studi finansial
dimana data deret waktu mengalami fluktuasi sehingga varian dari error-nya
berubah-ubah dari waktu ke waktu, maka perlu dilakukan pemodelan pada
variannya dengan Model Multivariat Generalized Autoregressive Conditional
Heteroschedasticity (GARCH). Salah satu bentuk model Multivariat GARCH
adalah Model BEKK (Baba, Engle, Kraft dan Kroner) yang dikembangkan oleh
Engle dan Kroner tahun 1995. Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan model
BEKK terbaik dan meramalkan data bulanan Indeks Harga Saham Gabungan
(IHSG) Indonesia, Kurs Rupiah terhadap Dolar dan Saham PT. Bukit Asam Tbk.
Model terbaik yang didapatkan dalam penelitian ini adalah model VAR(1) dan
model BEKK(1,1). Hasil peramalan untuk empat bulan periode selanjutnya berada
pada selang kepercayaan 95 %.
Kata Kunci : Heteroskedestiditas, VAR, BEKK
In some cases, the assumption of homoscedasticity in the Vector Autoregressive
Model (VAR) are not satisfied. This case can be found in financial studies which
are shown that data of time-series fluctuate so that the variance of the error changes
from time to time, it is necessary to model the variance with the Multivariate
Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (GARCH) model. One
form of the GARCH Multivariate model is the BEKK Model (Baba, Engle, Kraft,
and Kroner) developed by Engle and Kroner in 1995. The purpose of this study is
to obtain the best BEKK model and forecast monthly data on the Indonesian Jakarta
Composite Index (JKSE), Exchange Rate Rupiah-Dollars and Shares of PT. Bukit
Asam Tbk. The best models obtained in this study are the VAR(1) model and the
BEKK(1,1) model. Forecasting results for the next four months are at a 95%
confidence interval.
Keywords : Heteroscedasticity, VAR, BEKK1317031036 Hamid Ammar Manshur Rijal-2022-03-17T07:13:45Z2022-03-17T07:13:45Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54986This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/549862022-03-17T07:13:45ZANALISIS DATA DERET WAKTU YANG SALING BERKOINTEGRASI
DENGAN MENGGUNAKAN MODEL ECM
(ERROR CORRECTION MODEL)Analisis data deret waktu sering digunakan dalam bidang ekonomi dan bisnis
untuk meramalkan nilai suatu variabel di masa yang akan datang. Jika suatu data
deret waktu tidak stasioner, maka peramalan akan sulit untuk dilakukan. Selain
itu, akan muncul masalah regresi palsu (spurious regression). Namun, jika galat
yang dihasilkan oleh regresi ini bersifat stasioner, maka data tersebut dikatakan
berkointegrasi. Tujuan dari penelitian ini yaitu menerapkan model ECM (Error
Correction Model) pada data deret waktu yang saling berkointegrasi.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data makroekonomi
US 1970-1991 yang terdiri dari 2 variabel, yaitu Product Domestic
Income (PDI) dan Personal Consumption Expenditures (PCE). Hasil uji stasioner
menunjukkan bahwa kedua variabel tidak stasioner, namun galat yang dihasilkan
oleh regresi antara kedua variabel tersebut bersifat stasioner. Sehingga, PDI dan
PCE dikatakan saling berkointegrasi. Artinya, terdapat keseimbangan jangka
panjang antara kedua variabel waktu tersebut. Dari pendugaan model ECM, dapat
disimpulkan bahwa terdapat keseimbangan jangka pendek antara kedua variabel
dengan model ECM sebagai berikut:
∆PCE = 11,6918 + 0,2906 ∆PDI − 0,0867ε . hasil pengujian terhadap galat model dapat disimpulkan bahwa galat bersifat white
noise. Hal tersebut ditunjukkan dengan galat yang berdistribusi normal, tidak
terdapat autokorelasi, dan tidak terdapat gejala heteroskedastisitas.
Kata kunci: Deret waktu, Kointegrasi, ECM, White noise
Time series data analysis is often used in the economic and business field in order
to predict the value of the future data acquisition. If time series data is not
stationary, then forecasting will be difficult. Otherwise, spurious regression
problem will arise. However, if the error produced by this regression is stationary,
then the data is called to be cointegrated. The purpose of this study is to apply the
ECM (Error Correction Model) on time series data that co-integrate with each
other.
The data used in this study are US 1970-1991 macroeconomic data
which consist of 2 variables, namely Product Domestic Income (PDI)
and Personal Consumption Expenditures (PCE). The result of stationary test
showed that the two variables were not stationary, but the resulting error from the
regression of the two variables was stationary. Then PDI and PCE is said to be
cointegrated. That is, there is a long-term balance between the two time variables.
From the estimation of the ECM model, it can be concluded that there is a short-
term balance between the two time variables with the ECM model as follows:
∆PCE = 11,6918 + 0,2906 ∆PDI − 0,0867ε
from this model, it can be concluded that the error is white noise. This is indicated
by errors that are normally distributed, nonautocorrelated,and nonheteroscedastic.
Keywords: Time series, Cointegration, ECM, White noise.1417031055 HILDA MAHARANI-2022-03-17T07:11:53Z2022-03-17T07:11:53Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/55067This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/550672022-03-17T07:11:53ZSOLUSI SISTEM PERSAMAAN HIROTA SATSUMA DENGAN METODE
ANALISIS HOMOTOPI (HAM)One of the equations of water wave motion is the Hirota Satsuma equation. The
Hirota Satsuma equation is a nonlinear wave motion equation which the solution
is not always able to be differentiated exactly. The purpose of this research is to
solve the Hirota Satsuma equation system by using a homotopy analysis method
(HAM). Homotopy analisis method also a free method which not observe the
bigness or smallnes about one parameter. This method extremely effective to
solve various type of the equations , homogen or non-homogen equation system.
The ℎ constant value that will be used is ℎ = −1.
Keyword: Homotopy Analysis Method, the Hirota Satsuma equation, exact
solution
Salah satu gerak persamaan gerak gelombang perumakaan air adalah
persamaan Hirota Satsuma. Persamaan Hirota Satsuma merupakan persamaan
gerak gelombang taklinear yang solusinya tidak selalu bisa diturunkan secara
eksak. Penelitian ini bertujuan untuk menyelesaikan sistem persamaan Hirota
Satsuma dengan metode analisis homotopi (HAM). Metode analisi homotopi
merupakan metode yang bebas, artinya tidak memperhatikan kecil atau besarnya
suatu parameter. Metode ini sangat efektif untuk menyelesaikan berbagai tipe
persamaan, sistem persamaan homogen atau tak homogen. Nilai konstanta ℎ yang
digunakan ialah ℎ = −1.
Keywords: Metode Analisis Homotopi, persamaan Hirota Satsuma, solusi eksak1517031106 INTAN SEPKA ANDRIANI-2022-03-17T07:07:04Z2022-03-17T07:07:04Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/55065This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/550652022-03-17T07:07:04ZPENENTUAN BANYAKNYA GRAF TERHUBUNG
BERLABEL TITIK BERORDE ENAM
DENGAN MAKSIMAL LIMA BELAS GARIS 4-PARALELA graph G is connected if there exists at least one path between every pair of vertices in G. Parallel edges are two or more edges that connect the same pair of vertices. Given n vertices and m edges there are many connected vertex labelled graphs that can be constructed. In this research we will discuss the formula for counting the number of vertex labelled connected graphs with order six with maximal fifteen 4-parallel edges.
Kata Kunci : graph, connected graph, and parallel edges.
Suatu graf G disebut graf terhubung jika terdapat sekurang – kurangnya ada satu path yang menghubungkan setiap pasangan titik di G. Garis paralel adalah dua garis atau lebih yang titik – titik ujungnya sama. Jika diberikan n titik dan m garis maka banyak graf terhubung yang dapat dibentuk. Pada penelitian ini rumus untuk menentukan banyaknya graf terhubung berlabel titik berorde enam dengan maksimal lima belas garis 4-paralel akan didiskusikan.
Kata Kunci : graf, graf terhubung, garis paralel.1517031038 FRANSISKA YESI SEPTIYANI-2022-03-17T07:03:40Z2022-03-17T07:03:40Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/55063This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/550632022-03-17T07:03:40ZPEMODELAN MATEMATIKA DINAMIKA PERTUMBUHAN NYAMUK
DAN ANALISIS KESTABILANNYAMosquitoes are insects that can act as vectors for some serious diseases. The
dynamics of mosquito growth can be described by Ordinary Differential Equations
where the variables used are E, L, P, A_h, A_r, and A_o. This study examined the
equilibrium point of mosquito growth and its stability analysis through basic
reproductive numbers (R_0). By using secondary data, numerical simulations will be
carried out with certain assumptions to determine the behavior of the system. From
the results of the study it is known that the mosquito-free state is stable
asymptotically if R_0 <1 and unstable if R_0> 1. Mosquito growth will be
asymptotically stable and local if R_0> 1 and unstable if R_0 <1. From the test
results, it was found that changes in parameter values affected the mosquito growth
rate. That is, by setting the value of the boundary parameter we can set the strategy as
a control of mosquito growth.
Keyword: Mosquito, Ordinary Differential Equation, Equilibrium Point, and Basic
Reproduction Numbers.
Nyamuk merupakan serangga yang dapat bertindak sebagai vector beberapa penyakit
serius. Dinamika pertumbuhan nyamuk dapat digambarkan dengan persamaan
diferensial biasa dimana variabel yang digunakan adalah , dan yang
beturut-turut menyatakan telur, larva, pupa, nyamuk yang mencari tempat tinggal,
nyamuk yang beristirahat, dan nyamuk yang siap bertelur. Pada penelitian ini dikaji
mengenai titik kesetimbangan pertumbuhan nyamuk dan analisis kestabilannya
melalui angka reproduksi dasar ( ). Dengan menggunakan data sekunder dilakukan
simulasi numerik dengan asumsi tertentu untuk mengetahui perilaku sistem. Hasil
penelitian menunjukkan bahwa keadaan bebas nyamuk stabil asimtotik lokal jika
dan tidak stabil jika . Pertumbuhan nyamuk akan ada dan stabil
asimtotik lokal jika dan tidak stabil jika . Dari hasil pengujian,
diperoleh perubahan nilai parameter mempengaruhi laju pertumbuhan nyamuk.
Artinya, dengan mengatur nilai parameter kita dapat mengatur strategi sebagai
kontrol pertumbuhan nyamuk.
Kata kunci: nyamuk, persamaan diferensial biasa, titik kesetimbangan, dan angka
reproduksi dasar.1417031053 FITROTIN MUBAROROH-2022-03-17T07:02:49Z2022-03-17T07:02:49Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54967This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/549672022-03-17T07:02:49ZMENENTUKAN PREMI ASURANSI KESEHATAN
UNTUK PERAWATAN RUMAH SAKIT
PADA STATUS PERORANGAN DAN JOINT LIFEHospital care insurance is an isurance that provides health benefit for people, like
some amount of money in order to medical expenses when they are being
hospitalized. The hospital contract is a special contract that is yearly renewable. In
this study, using the Mortality Table 2011 to determine health insurance of the
premium health care whose contract are renewed and unrenewed for individual
and joint life. Based on the result, the value of premium joint life is lesser than
individual and yearly renewable premium is higher than unrenewable.
Keywords: Health Insurance, Joint Life Insurance, Premium Insurance
santunan kesehatan kepada seseorang berupa sejumlah uang untuk biaya
pengobatan dan perawatan bila seseorang tersebut dirawat di rumah sakit. Kontrak
asuransi kesehatan perawatan rumah sakit merupakan kontrak khusus yang
diperbaharui setiap tahun. Pada penelitian ini menggunakan Tabel Mortalitas
Indonesia 2011 untuk menentukan besar premi asuransi kesehatan perawatan
rumah sakit yang kontraknya diperbaharui dan tidak diperbaharui, baik untuk
status perorangan maupun joint life. Dari hasil yang didapat premi joint life lebih
rendah nilainya dibandingkan untuk perorangan dan premi yang kontraknya
diperbaharui lebih tinggi nilai preminya dibandingkan dengan yang tidak
diperbaharui.
Kata kunci: Asuransi Kesehatan, Asuransi Joint Life, Premi Asuransi1517031051 MAYSITA HAYUNINGTIAS-2022-03-17T06:58:51Z2022-03-17T06:58:51Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/55060This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/550602022-03-17T06:58:51ZGRAFIK PENGENDALI NONPARAMETRIK DENGAN ESTIMASI
FUNGSI DENSITAS KERNELThe purpose of this study is to compare the nonparametric control chart with the
estimated density functions of the Biweight, Triangular, and Epanechnikov
kernels. The data used in this study is the birth weight data of male babies in
Rajabasa, Bandar Lampung (n=100). The Least Square Cross Validation (CV)
method is used to obtain optimal bandwidth. The result shows that the
nonparametric control chart with the estimated density of the Epanechnikov
kernel density had a smaller variance value and had a narrower control boundary
width compared to the Biweight and Triangular kernels. The nonparametric
control chart using Epanechnikov kernel density estimation is the best estimator
for estimating control chart limit determined by the ministry of health’s decision.
Keywords: bandwidth, control chart, cross validation, kernel density estimation
Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan grafik pengendali nonparametrik
dengan estimasi fungsi densitas kernel Biweight, Triangular, dan Epanechnikov.
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data berat badan lahir bayi lakilaki
di Rajabasa, Bandar Lampung (n=100). Metode Least Square Cross
Validation (CV) digunakan untuk mendapatkan bandwidth yang optimal. Hasil
penelitian menunjukkna bahwa grafik pengendali nonparametrik dengan estimasi
fungsi densitas kernel Epanechnikov memiliki nilai variansi yang lebih kecil dan
memiliki lebar batas kendali yang lebih sempit dibandingkan dengan kernel
Biweight dan Triangular. Grafik pengendali nonparametrik dengan estimasi
fungsi densitas kernel Epanechnikov merupakan grafik pengendali yang paling
baik dan paling mendekati dengan batas yang ditentukan oleh keputusan
kementerian kesehatan.
Kata Kunci: bandwidth, estimasi densitas kernel, grafik kendali, validasi silang1517031010 FARKHANA APRIL LISTARI-2022-03-17T06:44:44Z2022-03-17T06:44:44Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54932This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/549322022-03-17T06:44:44ZESTIMASI KURVA REGRESI NONPARAMETRIK MENGGUNAKAN
METODE NADARAYA-WATSON DENGAN FUNGSI KERNEL
GAUSSIANThe purpose of this research is to know whether the estimation of nonparametric
curve using Nadaraya-Watson method with the Gaussian Kernel Function
depends on the error distribution. Simulation data is obtained from linear function
with different error distribution. The results of this research shows that the
distribution of error does not affect the estimation of regression curve using
Nadaraya-Watson Method. Nadaraya-Watson method with kernel Gaussian
function can be used to estimate the regression curve on linear function that has
normally distributed error and non normally distributed error.
Keywords: Regression Nonparametric, Nadaraya-Watson Method, Error
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah estimasi kurva regresi
nonparametrik menggunakan metode Nadaraya-Watson dengan fungsi Kernel
Gaussian bergantung pada distribusi galat. Data simulasi diperoleh dari fungsi
linear dengan distribusi galat yang berbeda. Hasil penelitian menunjukkan bahwa
distribusi galat tidak mempengaruhi estimasi kurva regresi menggunakan metode
Nadaraya Watson. Metode Nadaraya-Watson dengan fungsi Kernel Gaussian
dapat digunakan untuk mengestimasi kurva regresi pada fungsi linear yang
memiliki galat berdistribusi normal dan galat berdistribusi tidak normal.
Kata Kunci: Regresi Nonparametrik, Metode Nadaraya-Watson, Galat1517031007 MEILINDA-2022-03-17T06:38:21Z2022-03-17T06:38:21Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54911This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/549112022-03-17T06:38:21ZANALISIS DERET WAKTU MENGGUNAKAN METODE STATE SPACE
DAN APLIKASINYA PADA HARGA SAHAMStocks are interpreted as proof of capital transfer in a company, or a proof of
ownership of a company. Anyone who owns stocks means that he or she includes
capital of or owns the company that issued the stocks. State Space is one of the time
series analysis procedure that can be use for forecasting. State space generates best
parameter model using past data without any specific asumption. The only
asumption to fill is data should be stationary. The purpose of this research are to
know the stages of time series analysis by using the State Space method, which will
get the best model and also get the stock price forecast results from the data
obtained. From analysis found that the stock price data is not stationary. In order to
stationary data, data differenced with lag =1 (d =1). The model that found from
statespace modeling are result of iteration estimation that generated from canonic
corelation analysis on VAR (vector autoregressive) model. Application in this
model to forecast stock price ENRGJK, MEDJK, and ELSAJK for the next 31 days
are well enough with mean absolute percentage error 3.0862% for ENRGJK,
2.4146% for MEDJK, and 1.9264% for ELSAJK..
Keywords: stasioner, vector autoregressive, korelasi kanonik, statespace, mean absolute
percentage error
Saham diartikan sebagai bukti penyertaan modal di suatu perseroan, atau
merupakan bukti kepemilikan atas suatu perusahaan. Siapa saja yang memiliki
saham berarti dia ikut menyertakan modal atau memiliki perusahaan yang
mengeluarkan saham tersebut. State Space merupakan prosedur deret waktu yang
digunakan untuk meramalkan data deret waktu. Keunggulan State Space dapat
memilih model parameter terbaik dengan menggunakan data sebelumnya tanpa
asumsi khusus. Satu-satunya asumsi yang harus dipenuhi yaitu data yang digunakan
harus stasioner. Tujuan penelitan ini adalah mengetahui tahap-tahap analisis deret
waktu dengan menggunakan metode State Space yang nantinya akan didapatkan
model terbaik dan juga hasil ramalan harga saham dari data yang diperoleh. Dari
analisis ditemukan bahwa data harga saham ENRGJK, MEDJK, dan ELSAJK tidak
stasioner. Untuk menstasionerkan data, dilakukan differencing dengan
menggunakan lag = 1 (d = 1) agar data stasioner. Model yang didapatkan dari
pemodelan State Space adalah hasil iterasi dari dugaan yang dihasilkan analisis
korelasi kanonik terhadap model VAR (vector autoregressive). Aplikasi model ini
pada peramalan harga saham ENRGJK, MEDJK, dan ELSAJK untuk 31 hari
kedepan sangat baik baik dengan mean absolute percentage error 3.0862% untuk
ENRGJK, 2.4146% untuk MEDJK dan 1.9264% untuk ELSAJK.
Kata kunci: stasioner, vector autoregressive, korelasi kanonik, statespace, mean absolute
percentage error1517031063 NATHANAEL MANOGARI-2022-03-17T06:27:34Z2022-03-17T06:27:34Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54925This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/549252022-03-17T06:27:34ZGABUNGAN RUANG METRIK HIPERKONVEKS DAN DIVERSITASHyperconvex spaces were introduced by Aronszajn and Panitchpakdi in 1956. A
metric space (X, d) is called hyperconvex if every collection of closed balls
{B(xi
, xj)}i∈I with d (xi
, xj) ≤ ri + rj has non-empty intersection ⋂ B(xi i
, xj) ≠
∅. A diversity (X, δ) is said hyperconvex if for all r : 〈X〉 → [0, ∞) such that
δ(⋃A∈A) ≤ ∑A∈A r(A), for each finite subset A of 〈A〉 there is z ∈ X with
δ(A ∪ {z}) ≤ r(A). In this research we consider two hyperconvex diversities and
hyperconvex metric spaces with non-empty intersection such that the resulting
space remains hyperconvex. Combination of two hyperconvex metric spaces and
hyperconvex metric spaces is hyperconvex if the spaces is admissible.
Furthermore, we show an example of hyperconvex diversity and hyperconvex
metric spaces.
Keywords : metric spaces, hyperconvex diversity, hyperconvex metric spaces
Ruang metrik hiperkonveks diperkenalkan oleh Aronszajn dan Panitchpakdi pada
tahun 1956. Sebuah ruang metrik (X, d) disebut hiperkonveks jika setiap koleksi
bola tertutup {B(xi
, xj)}i∈I dengan d (xi
, xj) ≤ ri + rj mempunyai irisan yang
tidak kosong yaitu ⋂ B(xi i
, xj) ≠ ∅. Sebuah diversitas (X, δ) disebut
hiperkonveks jika untuk semua r : 〈X〉 → [0, ∞) berlaku δ(⋃A∈A) ≤ ∑A∈A r(A),
untuk setiap himpunan bagian berhingga A dari 〈A〉 terdapat z ∈ X dengan
δ(A ∪ {z}) ≤ r(A). Penelitian ini bertujuan menggabungkan dua diversitas
hiperkonveks dan ruang metrik hiperkonveks dengan irisan tak kosong sehingga
ruang yang dihasilkan tetap hiperkonveks. Gabungan dua diversitas hiperkonveks
dan ruang metrik hiperkonveks juga hiperkonveks jika ruang tersebut admissible.
Kemudian, diberikan contoh gabungan ruang diversitas hiperkonveks dan metrik
hiperkonveks.
Kata Kunci :ruang metrik, diversitas hiperkonveks, ruang metrik hiperkonveks1517031189 MONALISA-2022-03-17T06:27:25Z2022-03-17T06:27:25Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54926This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/549262022-03-17T06:27:25ZMODEL SEIR PENYAKIT HEPATITIS B DENGAN VAKSINASI DAN
MIGRASIThe SEIR model, models human flows between four classes, Susceptible (S),
Exposed (E), Infected (I), and Recovered (R). This research aims to determine the
equilibrium point of Hepatitis B with the SEIR model and determine the number
of vaccinated individuals. The result obtained that if R0 < 1 then the equilibrium
point of disease-free is asymptotically stable. If R0 > 1, then the equilibrium point
of disease endemic is asymptotically stable. The number of individuals vaccinated
to prevent transmission of hepatitis B is tc > 1 −
1
R0
Keywords: Hepatitis B, SEIR Model, Point of Equilibrium
Model SEIR memodelkan arus manusia antara empat kelas yaitu Susceptible (S),
Exposed (E), Infected (I), dan Recovered (R). Penelitian ini bertujuan untuk
mengetahui titik ekuilibrium penyakit Hepatitis B dengan model SEIR dan
menentukan jumlah individu yang divaksinasi. Hasil yang dperoleh adalah jika
R0 < 1 maka titik euilibrium bebas penyakit stabil asimtotik dan jika R0 > 1
maka titik ekuilibrium endemik penyakit stabil aimtotik. Jumlah individu yang di
vaksinasi untuk mencegah penularan penyakit Hepatitis B adalah tc > 1 −
1
R0
.
Kata kunci : Hepatitis B,Model SEIR, Titik Ekuilibrium1517031037 MIRA ANDANI-2022-03-17T06:25:41Z2022-03-17T06:25:41Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54904This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/549042022-03-17T06:25:41ZESTIMASI KURVA REGRESI NONPARAMETRIK DENGAN
MENGGUNAKAN METODE FOURIERPenelitian ini bertujuan untuk menentukan bandwitdth optimal pada regresi
nonparametrik metode Fourier dengan menggunakan Generalized Cross Validation
(GCV) dan untuk mengestimasi kurva regresi nonparametrik pada data bangkitan
dengan galat berbeda.Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa estimasi kurva regresi
nonparametrik menggunakan metode Fourier pada fungsi gelombang periodik dan
linear dipengaruhi oleh galat. Semakin kecil galat yang digunakan, maka semakin
baik kurva estimasi yang didapat. Estimasi metode Fourier dengan pemilihan
bandwidth yang optimal, semakin kecil bandwidth yang dihasilkan maka semakin
mulus kurva regresi yang didapat atau sebaliknya.
Kata kunci: Regresi Nonparametik, Penduga Deret Fourier, Generalized Cross
Validation (GCV), Galat1517031005 Neli Rohmatilah-2022-03-17T06:24:51Z2022-03-17T06:24:51Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54879This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548792022-03-17T06:24:51ZDINAMIKA SISTEM S-I-R PADA PENYEBARAN PENYAKIT
TUBERCULOSIS DI PROVINSI LAMPUNG PERIODE 2016-2017Epidemi SIR modelling is a dynamic system that can be found in a various
natural phenomenon, tuberculosis disease transmission for example. In this
research, numerical solution and dynamic stability analysis of Epidemi SIR
modelling of a population in Lampung Province periode 2016-2017 is discussed.
Based on the numerical solution and stability analysis system closed fixed point,
there are three main results. The first one is the new model of TBC, the second is
if , the disease will be an epidemic, and the third if , the disease
won’t be an epidemic.
Keywords: Epidemi SIR modelling, tuberculosis in Lampung Province periode
2016-2017, fixed points, stability.Model Epidemi SIR merupakan sebuah sistem dinamik yang dapat ditemui dalam
berbagai kasus pada fenomena alam, misalnya penyebaran penyakit tuberculosis.
Dalam skripsi ini dibahas solusi numerik dan analisis dinamika kestabilan model
Epidemi SIR dari populasi tuberculosis yang ada di Provinsi Lampung pada
periode 2016-2017. Berdasarkan solusi numeric dan analisis kestabilan sisten,
terdapat tiga hasil utama. Pertama adalah model baru dari TBC, yang kedua jika
maka penyakit akan menjadi wabah, dan yang ketiga jika maka
penyakit tidak akan menjadi wabah.
Kata kunci: model Epidemi SIR, Tuberculosis di Provinsi Lampung periode
2016-2017, titik tetap, kestabilan1517031073 Nurul Rahayu-2022-03-17T06:23:23Z2022-03-17T06:23:23Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54889This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548892022-03-17T06:23:23ZRUANG BARISAN SELISIH ( )Sequences space as one concept of analysis, discussed about sequences with
specific characteristics for example ( ). The authors will discuss about ,
(Δ), and ( ), sequences space than can be proved as. norm space, convergen
and Banach space.
Keyword : Sequences space, Norm space, Banach space.
Ruang barisan sebagai salah satu konsep dalam analisis, yang membahas tentang
barisan dengan karakteristik tertentu salah satunya adalah ruang barisan
( ). Penulis akan membahas tentang ruang barisan , (Δ), dan ( )
adalah ruang bernorm, konvergen, dan merupakan ruang Banach.
Kata Kunci : Ruang Barisan, Ruang Norm, Ruang Banach.1517031077 NURLITA WIDOARTI-2022-03-17T06:22:33Z2022-03-17T06:22:33Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54895This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548952022-03-17T06:22:33ZPEMODELAN MATEMATIKA LAJU ALIRAN PANAS PADA WAJAN
PEMBUATAN ARANG AKTIF-13 DENGAN MENGGUNAKAN METODE
BEDA HINGGA (FINITE DIFFERENCE METHOD)Heat transfer is a process of energy transfer that occurs because of the difference
in temperature between objects or materials. This study discusses conduction heat
transfer that occurs in the process of making activated charcoal in steady state
(Steady State). These problems can be solved by differential equations especially
the finite difference method. Where the heat source in the process of making
activated charcoal comes from the flame inside the furnace making active
charcoal with heat source and ambient temperature . By illustrating
a square pan with 9 dots and the help of Matlab software so that the temperature
and rate can be determined at each point on the pan to make activated charcoal.
Keywords: Finite Different Methods, Heat Transfer, Active Charcoal-13,
Programming Matlab.
Perpindahan panas (heat transfer) merupakan proses perpindahan energi yang
terjadi karena adanya perbedaan suhu diantara benda atau material. Penelitian ini
membahas perpindahan panas konduksi yang terjadi pada proses pembuatan arang
aktif dalam keadaan tunak (Steady State). Masalah tersebut dapat diselesaikan
dengan persamaan diferensial khususnya metode beda hingga. Dimana sumber
panas pada proses pembuatan arang aktif berasal dari nyalanya api yang berada di
dalam tungku pembuatan arang aktif dengan sumber panas 7000C dan suhu
lingkungan 300C. Dengan diilustrasikan wajan berbentuk bujur sangkar dengan 9
titik dan bantuan software Matlab sehingga dapat ditentukan suhu dan laju pada
setiap titik pada wajan pembuatan arang aktif.
Kata Kunci : Metode Beda Hingga, Perpindahan Panas, Arang Aktif-13,
Pemograman Matlab.1517031046 NURHAYATI-2022-03-17T06:19:37Z2022-03-17T06:19:37Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54854This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548542022-03-17T06:19:37ZANALISIS SPASIAL PENYEBARAN PENYAKIT KUSTA
DENGAN INDEKS MORAN DAN RASIO GEARY’S
(Studi Kasus : di Provinsi Lampung Tahun 2017)Spatial analysis is a method often used in viewing patterns of spread infectious
diseases. Leprosy is an infectious disease caused by Mycrobacterium Leprae. Rate
dependence on leprosy in an area is estimated to be affected by leprosy in other
neighboring areas. Therefore, a spatial study of leprosy is needed in each
district/city in Lampung Province using the Moran’s I and Geary's C method with
four weighting matrix types. The spatial pattern about spread of leprosy is used to
determine whether or not there is spatial autoccorelation between regions. The
results of the study using the Moran’s I method indicate that there are no spatial
autocorrelations and diffuse patterns. The Geary’s C method with Double Linear
Contiguity shows that there are no spatial autocorrelations and diffuse patterns,
with Linear Contiguity showing that there are no spatial autocorrelations and
cluster patterns, and with Rook Contiguity and Queen Contiguity showing that
there are spatial autocorrelations and diffuse patterns. In 2017, East Lampung
Regency, South Lampung Regency, Tulang Bawang Regency, and West Tulang
Bawang Regency where the highest or the most vulnerable areas about spread of
leprosy Lampung Province.
Key words: Spatial, Moran’s I, Geary's C, Leprosy, Moran Scatterplot, Linear
Contiguity, Double Linear Contiguity, Rook Contiguity, Queen
Contiguity.Analisis spasial merupakan salah satu metode yang sering digunakan dalam
melihat pola penyebaran penyakit menular. Penyakit Kusta atau Leprae
merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh Mycrobacterium Leprae. Tingkat ketergantungan penyakit kusta disuatu daerah diperkirakan dipengaruhi
oleh penyakit kusta didaerah lain yang berdekatan. Oleh karena itu, diperlukan
penelitian spasial mengenai penyakit kusta di tiap kabupaten/kota di Provinsi
Lampung menggunakan metode Indeks Moran dan Rasio Geary’s dengan empat
tipe matriks pembobot. Pola spasial pada penyebaran penyakit kusta digunakan
untuk mengetahui ada atau tidaknya autokorelasi spasial antar daerah. Hasil
penelitian menggunakan metode Indeks Moran menunjukkan bahwa tidak
terdapat autokorelasi spasial dan pola menyebar. Metode Rasio Geary’s dengan
Double Linear Contiguity menunjukkan bahwa tidak terdapat autokorelasi spasial
dan pola menyebar, dengan Linear Contiguity menunjukkan bahwa tidak terdapat
autokorelasi spasial dan pola mengelompok, serta dengan Rook Contiguity dan
Queen Contiguity menunjukkan bahwa terdapat autokorelasi spasial dan pola
menyebar. Pada Tahun 2017, Kabupaten Lampung Selatan, Kabupaten Lampung
Timur, Kabupaten Tulang Bawang, dan Kabupaten Tulang Bawang Barat
merupakan daerah penyebaran penyakit kusta tertinggi atau rawan di Provinsi
Lampung. Kata Kunci : Spasial, Indeks Moran, Rasio Geary’s, Kusta, Moran Scatterplot, Linear Contiguity, Double Linear Contiguity, Rook Contiguity,
Queen Contiguity.
Analisis spasial merupakan salah satu metode yang sering digunakan dalam
melihat pola penyebaran penyakit menular. Penyakit Kusta atau Leprae
merupakan penyakit menular yang disebabkan oleh Mycrobacterium Leprae. Tingkat ketergantungan penyakit kusta disuatu daerah diperkirakan dipengaruhi
oleh penyakit kusta didaerah lain yang berdekatan. Oleh karena itu, diperlukan
penelitian spasial mengenai penyakit kusta di tiap kabupaten/kota di Provinsi
Lampung menggunakan metode Indeks Moran dan Rasio Geary’s dengan empat
tipe matriks pembobot. Pola spasial pada penyebaran penyakit kusta digunakan
untuk mengetahui ada atau tidaknya autokorelasi spasial antar daerah. Hasil
penelitian menggunakan metode Indeks Moran menunjukkan bahwa tidak
terdapat autokorelasi spasial dan pola menyebar. Metode Rasio Geary’s dengan
Double Linear Contiguity menunjukkan bahwa tidak terdapat autokorelasi spasial
dan pola menyebar, dengan Linear Contiguity menunjukkan bahwa tidak terdapat
autokorelasi spasial dan pola mengelompok, serta dengan Rook Contiguity dan
Queen Contiguity menunjukkan bahwa terdapat autokorelasi spasial dan pola
menyebar. Pada Tahun 2017, Kabupaten Lampung Selatan, Kabupaten Lampung
Timur, Kabupaten Tulang Bawang, dan Kabupaten Tulang Bawang Barat
merupakan daerah penyebaran penyakit kusta tertinggi atau rawan di Provinsi
Lampung. Kata Kunci : Spasial, Indeks Moran, Rasio Geary’s, Kusta, Moran Scatterplot, Linear Contiguity, Double Linear Contiguity, Rook Contiguity,
Queen Contiguity.1517031029 Reni Yunitasari-2022-03-17T06:18:33Z2022-03-17T06:18:33Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54857This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548572022-03-17T06:18:33ZPEMBANDINGAN PROFIT TESTING MODEL LOGNORMAL
DAN RSLN-2 PADA ASURANSI UNIT LINKProfit testing is a method to find out the insurance cash flow at the end of each
period from an insurance policy contract that is unit link insurance. Unit link
insurance is a life insurance product which is linked with investment unit. The
aim of this research is to determine the potential benefits or losses obtained from
unit link life insurance by using return lognormal and RSLN-2 model estimation.
The calculation results from insurance policy contract to a life age 25 and 35 years
old with benefits paid until age 99 years old shows that RSLN-2 model is better
used for calculating a long term return estimation
Keywords : Unit linked Insurance, Lognormal, Profit Testing, Return,
RSLN-2
Profit testing adalah salah satu metode untuk mencari aliran kas perusahaan
asuransi pada tiap akhir periode dari satu kontrak polis asuransi dan pada
penelitian ini adalah unit link. Asuransi unit link merupakan produk asuransi jiwa
yang dikaitkan (linked) dengan unit investasi. Tujuan penelitian ini adalah
membandingkan potensi keuntungan atau kerugian yang diperoleh dari produk
asuransi jiwa unit link menggunakan model dugaan return lognormal dan RSLN2. Hasil perhitungan menggunakan kontrak polis asuransi pada usia 25 dan 35
tahun dan benefit dibayarkan hingga usia 99 tahun menunjukkan bahwa model
RSLN-2 lebih baik digunakan untuk perhitungan dugaan return jangka panjang.
Kata kunci : Asuransi Unit Link, Lognormal, Profit Testing, Return, RSLN-21517031032 Putri Isnaini Cahyaning Baiti-2022-03-17T06:17:06Z2022-03-17T06:17:06Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54860This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548602022-03-17T06:17:06ZSOLUSI HAMPIRAN NUMERIK PERPINDAHAN PANAS YANG MEMUAT
TRANSFORMASI HANKEL DENGAN METODE SIMPSON, METODE TITIK
TENGAH DAN METODE TRAPEZOIDALHankel transformation is one form of improper integral because the upper limit of
Hankel transformation is infinite. Heat conduction transfer equation in the
cylinder is a form of equation that contains the Hankel transformation. In general,
the analytic solution of heat conduction transfer equation in the cylinder is
difficult to solve, therefore a numerical method is needed to approach the solution
of the equation. In this research the method used is the Simpson method, Midpoint
method and Trapezoidal method. The results obtained show that almost the
completion of the heat conduction transfer equation in the cylinder which gives
the smallest error is the Simpson method.
Key word : Hankel transformation, Heat transfer, Simpson method, Midpoint
method, Trapezoidal method
Transformasi Hankel adalah salah satu bentuk integral tak wajar karena batas atas
dari Transformasi Hankel tak hingga. Persamaan perpindahan konduksi panas
pada silinder merupakan bentuk persamaan yang memuat Transformasi Hankel.
Secara umum, solusi analitik persamaan perpindahan konduksi panas pada
silinder sulit untuk diselesaikan, oleh karena itu dibutuhkan metode numerik
untuk menghampiri solusi persamaan tersebut. Pada penelitian ini metode yang
digunakan adalah metode Simpson, metode Titik Tengah, dan metode
Trapezoidal. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa hampiran penyelesaian
persamaan perpindahan konduksi panas pada silinder yang memberikan galat
terkecil adalah metode Simpson. Kata kunci : Transformasi Hankel, Perpindahan panas, metode Simpson, metode
Titik Tengah, metode Trapezoidal1517031157 PRATIWI RAMADANI-2022-03-17T06:13:27Z2022-03-17T06:13:27Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54864This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548642022-03-17T06:13:27ZANALISIS KESTABILAN MODEL EPIDEMIK SIR DENGAN PENGARUH VAKSINThe effect of vaccination can help in reducing the spread of disease. A way to facilitate controlling the spread of disease is by using mathematical models. The model is the SIR epidemic model (Susceptible, Infected, Recovered). In this study, the SIR epidemic model produced two equilibrium points. The equilibrium points are a disease-free and endemic equilibrium point. The analysis produces the reproduction ratio of the vaccine. Next, simulations for each case describe the behavior and stability of the equilibrium point. Keyword :Vaccination, Mathematical Model, Stability
Pengaruh vaksinasi dapat membantu dalam mengurangi penyebaran penyakit. Salah satu cara untuk membantu mempermudah mengendalikan penyebaran penyakit yaitu dengan menggunakan model matematika. Model yang dimaksud yaitu model epidemik SIR (Susceptible, Infected, Recovered). Pada penelitian ini, model epidemik SIR mengahsilkan dua titik kesetimbangan. Titik kesetimbangan yang dimaksud yaitu titik kesetimbangan bebas penyakit dan endemik. Analisis yang dilakukan menghasilkan rasio reproduksi vaksin. Selanjutnya, diberikan simulasi untuk setiap kasus yang menggambarkan perilaku dan kestabilan titik kesetimbangan. Kata Kunci :Vaksin, Model Matematika, kestabilan1517031035 EKA SULISTIA NINGSIH-2022-03-17T06:13:17Z2022-03-17T06:13:17Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54867This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548672022-03-17T06:13:17ZMODEL PENGUKURAN REFLEKTIF DAN FORMATIF
DALAM STRUCTURAL EQUATION MODELING
DENGAN TEKNIK PARTIAL LEAST SQUARE (SEM-PLS)The measurement model is a model that relates latent variables to observed variables
(indicators). In the Structural Equation Modeling with technique of Partial Least
Square (SEM-PLS), the measurement model of latent variables can be measured by
reflective indicators and formative indicators at once. In the reflective measurement
model, the direction of the causality relationship from the latent variable to the
indicator. Whereas in the formative measurement model, the direction of the causality
relationship from the indicator to the latent variable. The assessment of the reflective
measurement model and the formative measurement model is carried out separately
and differently. The reflective measurement model is assessed based on validity and
reliability of the measurement of latent variables. While the formative measurement
model is assessed based on substantive content by looking at the significance of the
weight and multicollinearity.
Keyword : Measurement Model, Reflective Measurement Model, Formative
Measurement Model, Latent Variable, SEM-PLS
Model pengukuran adalah model yang menghubungan variabel laten dengan variabel- variabel teramati (indikator). Dalam Structural equation modeling dengan teknik
partial least square (SEM-PLS), model pengukuran variabel laten dapat diukur
dengan indikator reflektif dan indikator formatif sekaligus. Dalam model pengukuran
reflektif, arah hubungan kausalitas dari variabel laten ke indikator. Sedangkan dalam
model pengukuran formatif, arah hubungan kausalitas dari indikator ke variabel laten.
Penilaian terhadap model pengukuran reflektif dan model pengukuran formatif
dilakukan secara terpisah dan berbeda. Model pengukuran reflektif dinilai
berdasarkan validitas dan reliabilitas dari pengukuran variabel laten. Sedangkan
model pengukuran formatif dinilai beradasarkan pada substantive content yaitu
dengan melihat signifikansi dari weight dan multikolinearitasnya.
Kata Kunci : Model Pengukuran, Model Pengukuran Reflektif, Model Pengukuran
Formatif, Variabel Laten, SEM-PLS1317031064 Pranoto-2022-03-17T06:12:32Z2022-03-17T06:12:32Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54869This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548692022-03-17T06:12:32ZINTERPOLASI NATURAL KUBIK SPLINE DAN INTERPOLASI KUBIK
SPLINE DALAM PENENTUAN KEBUTUHAN BENANG TAPIS LAMPUNGThis thesis presents a result of research on the use of two interpolation methods,
namely Natural Cubic Spline and Cubic Spline, and their use in determining Tapis
Lampung yarn requirements. Research is done using a literature study approach
sourced from official books and journals. The results of the research conducted
conclude that the Cubic Spline Interpolation method is more efficient than Natural
Cubic Spline Interpolation because it spends a smaller number of threads in making
the Tapis Lampung pattern
Keywords: interpolation, cubic spline, natural cubic spline.
Skripsi ini menyajikan sebuah hasil penelitian tentang penggunaan dua metode
interpolasi, yaitu Natural Kubik Spline dan Kubik Spline, serta pemakaiannya pada
penentuan kebutuhan benang Tapis Lampung. Penelitian yang di lakukan ini
menggunakan pendekatan studi literatur yang bersumber dari buku dan jurnal resmi.
Hasil penelitian yang dilakukan mendapatkan kesimpulan bahwa metode Interpolasi
Kubik Spline lebih efisien digunakan karena menghabiskan jumlah benang yang lebih
sedikit dalam membuat pola Tapis Lampung
Kata kunci : interpolasi, kubik spline, natural kubik spline.1517031099 Pipin Apriani-2022-03-17T06:12:07Z2022-03-17T06:12:07Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54872This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548722022-03-17T06:12:07ZMETODE REGRESI SPEKTRAL DAN EXACT MAXIMUM LIKELIHOOD
DALAM PENDUGAAN PARAMETER MODEL AUTOREGRESSIVE
FRACTIONALLY INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARFIMA)Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average (ARFIMA) model is a
development of the ARIMA model with differencing (d) as a real number. The
purposes of this research were to analyze data of gold price in Indonesia with the
estimation of the ARFIMA model parameters is devided into three stages, namely
the first and second stages estimation the AR and MA model parameters using the
exact maximum likelihood method, and then the third stage estimation the
parameter differencing (d) using the spectral regression method (GPH). Based on
the Geweke and Porter Hudak (GPH) method, the parameter d of the ARFIMA
model is 0.406483 and based on the smallest AIC, BC, and HQ, the best ARFIMA
model is (1, d[0.406483], 4) with MAPE value of 0.39%.
Kata Kunci: Time series, ARFIMA, Long memory, Fractional Integrated.
Model Autoregressive Fractionally Integrated Moving Average (ARFIMA)
merupakan pengembangan dari model ARIMA dengan nilai differencing (d)
bilangan real. Pada penelitian ini, model ARFIMA digunakan untuk memodelkan
data harga emas di Indonesia. Pendugaan parameter model ARFIMA dilakukan
dalam tiga tahap, yaitu tahap pertama dan kedua menduga parameter AR dan MA
dengan menggunakan metode Exact Maximum Likelihood (EML) dan tahap
ketiga menduga parameter differencing (d) dengan menggunakan metode Regresi
Spektral (GPH). Berdasarkan metode Geweke dan Porter Hudak (GPH) diperoleh
model ARFIMA dengan nilai parameter d = 0.406483, dan bedasarkan nilai AIC,
BC dan HQ terkecil model terbaik adalah ARFIMA (1, d[0.406483], 4) dengan
nilai MAPE sebesar 0.39%
Kata Kunci: Time series, ARFIMA, Long memory, Fractional Integrated.1517031129 Pipin Agustina-2022-03-17T06:09:43Z2022-03-17T06:09:43Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54839This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548392022-03-17T06:09:43ZESTIMASI MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK DENGAN
PENDUGA NADARAYA-WATSON KERNEL UNIFORMEstimasi model regresi semiparametrik adalah estimasi yang menggabungkan
model regresi parametrik dan nonparametrik. Tujuan dari penelitian ini adalah
untuk menganalisis model regresi semiparametrik dengan menggunakan estimator
kernel uniform dari kasus demam berdarah dan data simulasi. Bandwidth optimal
pada kurva regresi semiparametrik didasarkan pada kriteria GCV. Hasil dari
penelitian ini menunjukkan bahwa model regresi semiparametrik dengan kernel
uniform dapat mengestimasi data asli dan data simulasi dengan sangat baik.
Kata Kunci: Regresi Semiparametrik, Kernel, Bandwidth, GCV
Semiparametric regression model is an estimation that combines both parametric
and nonparametric regression model. This study aims to analyze semiparametric
regression model using uniform kernel estimator with dengue fever case and
simulated data. The optimal bandwidth of semiparametric regression curve is
obtained based on GCV value. The result shows that semiparametric regression
model with uniform kernel is able to estimate the real and simulated data very
well.
Keywords: Semiparametric Regression, Kernel, Bandwidth, GCV1517031008 RISWANTI OKTAVIANI-2022-03-17T06:09:15Z2022-03-17T06:09:15Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54842This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548422022-03-17T06:09:15ZDIMENSI PARTISI GRAF PETERSEN DIPERUMUM �,�
UNTUK BEBERAPA NILAI GENAPLet be a connected graph = ( ,
), with () ≠ ∅ denotes the set of vertices
and partition set ⊂ (). The distance (, ) between ∈ () and is
defined as (, ) = min {(, )| ∈ }. For an ordered k-partition Π =
, , ... , of () and a vertex of , the representation of with respect to Π
is defined as the k-vector (|Π) = ((,
), (,
), ... , (,
)). The
partition Π is called a resolving partition if the k-vectors (|Π), ∈ () are
distinct. The minimum k for which there is a resolving k-partition of () is the
patition dimension !() of . In this research, the partition dimension of
generalized Petersen graph "#,$, % = 6,8,10,12,14 was investigation are four.
Key words: partition dimension, generalized Petersen graph.
Diberikan suatu graf terhubung = ( ,
), dengan () ≠ ∅ menyatakan
himpunan titik, dan himpunan partisi ⊂ (). Jarak titik ∈ () terhadap
didefinisikan sebagai (, ) = min {(, )| ∈ }. Untuk suatu k-partisi
Π = , , ... , dari () dan titik dari , representasi terhdap Π
didefinisikan sebagai (|Π) = ((,
), (,
), ... , (,
)). Π disebut partisi
pembeda jika (|Π), ∈ () adalah berbeda. Kardinalitas minimum dari -
partisi pembeda terhadap () disebut dimensi partisi dari , dinotasikan dengan
!(). Pada penelitian ini telah diperoleh dimensi partisi graf Petersen
diperumum "#,$. Dimensi partisi tersebut adalah empat, untuk % = 6,8,10,12,14.
Kata kunci: dimensi partisi, graf Petersen diperumum. 1517031126 Riska Apriyani-2022-03-17T06:08:12Z2022-03-17T06:08:12Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54844This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548442022-03-17T06:08:12ZKARAKTERISTIK FUNGSI PHI ( ) EULERThis study aims to determine the charasteristics of Euler’s phi ( ) function and to
prove the properties of Euler’s phi ( ) function. We conclude that if
( for m and n are positive integers, then ( ( ( .
Keyword : Phi’s function, Euler’s function, charateristics equation.
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan karakteristik fungsi phi ( Euler dan
mempelajari sifat-sifatnya. Diperoleh kesimpulan bahwa untuk fpb( ,
dengan m dan n adalah bilangan bulat positif, berlaku ( ( ( .
Kata Kunci : Fungsi phi, fungsi Euler, persamaan karakteristik.1517031164 RINI KARINA AGUSTINI-2022-03-17T06:07:41Z2022-03-17T06:07:41Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54847This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548472022-03-17T06:07:41ZRUANG BARISAN SELISIH Sequence spaces as one concept of analysis, discussed about sequence with
specific characteristics for example . The authors will discuss about ,
, and sequence spaces that can be proved as norm spaces, complete
norm spaces and Banach spaces.
Keyword : Sequences space, Norm space, Banach space.
Ruang barisan sebagai salah satu konsep dalam analisis, yang membahas tentang
barisan dengan karakteristik tertentu salah satunya adalah ruang barisan .
Penulis akan membahas tentang ruang barisan , , dan adalah ruang
bernorma, ruang bernorma lengkap dan merupakan ruang Banach.
Kata Kunci : Ruang Barisan, Ruang Norma, Ruang Banach.1517031169 RINA KARINA AGUSTINA-2022-03-17T06:06:30Z2022-03-17T06:06:30Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54850This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548502022-03-17T06:06:30ZAPLIKASI VECTOR ERROR CORRECTION MODEL WITH EXOGENOUS
VARIABLE (VECMX) PADA DATA TIME SERIESVector Error Correction Model (VECM) is a model that explains the long-term
balance relationship as well as short-term variables that are not stationary and
have a cointegration relationship where the variables involved in the model are
endogenous variables. Vector Error Correction Model (VECM) began to be
developed into VECMX where the stationary exogenous variable was included as
an additional regression. In this study, the industrialization variable and foreign
direct investment (FDI) are exogenous variables, while the energy use variables
and CO2 emissions are endogenous variables. This study aims to obtain a model,
see the causal relationship between endogenous variables and see the response of
endogenous variables to shock given exogenous variables from the VECMX
model. The model parameters are estimated using Maximum Likelihood
Estimation (MLE) and the results show that VECMX (2.0) is the best model.
From the analysis of Granger causality it is known that the causal relationship that
is formed namely Industry, FDI and Energy Use affects CO2 emissions. And from
the Impulse Response Function (IRF) analysis shows the variable energy use
responds tend to be stable and the CO2 emission variable always gives a
fluctuating response.
Keywords: Cointegration, Vector Error With Exogenous Variable (VECMX), Impulse
Response Function (IRF), Granger Causality.
Vector Error Correction Model (VECM) adalah model yang menjelaskan
hubungan keseimbangan jangka panjang sekaligus jangka pendek variabel yang
tidak stasioner dan mempunyai hubungan kointegrasi dimana variabel yang
terlibat didalam model adalah variabel endogen. Vector Error Correction Model
(VECM) mulai dikembangkan menjadi VECMX dimana pada model tersebut
dimasukkan variabel eksogen yang stasioner sebagai regresor tambahan. Pada
penelitian ini variabel industrialisasi dan investasi asing (FDI) adalah sebagai
variabel eksogen, sedangkan variabel penggunaan energi dan emisi CO2 sebagai
variabel endogen. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan model, melihat
hubungan kausal antar variabel endogen serta melihat respon variabel endogen
terhadap shock yang diberikan variabel eksogen dari model VECMX. Parameter
model diestimasi menggunakan Maksimum Likelihood Estimation (MLE) dan
hasil menunjukkan bahwa VECMX(2,0) adalah model terbaik. Dari analisis
kausalitas Granger diketahui bahwa hubungan kausal yang terbentuk yaitu
Industri, FDI dan Penggunaan Energi mempengaruhi emisi CO2. Serta dari
analisis Impulse Response Function (IRF) memperlihatkan variabel penggunaan
energi merespon cenderung stabil dan variabel emisi CO2 selalu memberi respon
yang fluktuatif.
Kata kunci: Kointegrasi, Vector Error With Exogenous Variable (VECMX), Impulse
Response Function (IRF), Kausalitas Granger.1517031028 RIMA NUGRAHIYA PUTRI-2022-03-17T06:05:51Z2022-03-17T06:05:51Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54852This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548522022-03-17T06:05:51ZESTIMASI MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK
MENGGUNAKAN PENDUGA NADARAYA-WATSON
DENGAN KERNEL EPANECHNIKOVEstimasi model regresi semiparametrik adalah estimasi yang menggabungkan model
regresi parametrik dan nonparametrik. Variabel independen yang memenuhi asumsi
parametrik dapat diprediksi dengan metode kuadrat terkecil, sedangkan yang tidak
memenuhi asumsi parametrik dapat diduga oleh metode nonparametrik. Tujuan dari
penelitian ini adalah untuk menganalisis model regresi semiparametrik dengan
menggunakan estimator kernel epanechnikov dari kasus demam berdarah dan data
simulasi. Pemilihan bandwidth optimal akan menghasilkan kurva regresi yang mulus
estimasi sesuai dengan pola data. Pemilihan bandwidth optimal ditentukan
berdasarkan kriteria nilai GCV minimum. Hasil dari penelitian ini menunjukkan
bahwa model regresi semiparametrik dengan kernel epanechnikov dapat
mengestimasi data asli dan data simulasi dengan sangat baik.
Kata Kunci: Regresi Semiparametrik, Kernel, Bandwidth, GCV
Semiparametric regression model is an estimation that combines both parametric
and nonparametric regression model. Independent variables that satisfy parametric
assumptions can be predicted by least square method, whereas that does not meet the
parametric assumptions is estimated by the method nonparametric. This study aims to
analyze semiparametric regression model using epanechnikov kernel estimator with
dengue fever case and simulated data. Selection of the optimal bandwidth will
produce a smooth regression curve estimation in accordance with the pattern data.
Selection of the optimum bandwidth is determined based on the criteria that the
minimum value of GCV. The result shows that semiparametric regression model with
epanechnikov kernel is able to estimate the real and simulated data very well.
Keywords: Semiparametric Regression, Kernel, Bandwidth, GCV1517031090 Resti Novalia-2022-03-17T06:03:52Z2022-03-17T06:03:52Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54829This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548292022-03-17T06:03:52ZRUANG BARISAN SELISIH
Sequence spaces as one concepts in analysis, that discussed about sequence, one
of them is sequence space. Research method used in this research is
proving that sequence spaces is linier spaces, norm space and complete
norm spaces. From the three ways, prove that space is Banach spaces.
Keyword : Sequences space, Norm space, Banach space.
Ruang barisan sebagai salah satu konsep dalam analisis, yang membahas tentang
barisan salah satunya adalah ruang barisan . Metode penelitian yang
digunakan dalam penelitian ini adalah membuktikan bahwa ruang barisan
adalah ruang linier, ruang bernorma, dan ruang bernorma lengkap dan dari ketiga
cara tersebut membuktikan bahwa ruang barisan merupakan ruang
Banach.
Kata Kunci : Ruang Barisan, Ruang Norma, Ruang Banach.1517031151 RIZKI FATHURRAHMAN-2022-03-17T06:02:16Z2022-03-17T06:02:16Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54831This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548312022-03-17T06:02:16ZPARTITION DIMENSION OF GENERALIZED PETERSEN GRAPHS Dimensi partisi diperkenalkan oleh Chartrand pada tahun 1998. Misalkan 1517031182 Rizka Fitriana Putri-2022-03-17T06:00:50Z2022-03-17T06:00:50Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54833This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548332022-03-17T06:00:50ZPENENTUAN PREMI TAHUNAN ASURANSI JOINT LIFE BERJANGKA
BERDASARKAN HUKUM MORTALITA GOMPERTZ
DAN MAKEHAMPremium pricing is one of the functions that is prone to life insurance. In joint life
insurance there are actuarial functions that can be calculated using mortality law
approach. Gompertz and Makeham law of mortality can be used because they
have similarities to the distribution of population mortality patterns in a region.
This study aims to determine the annual joint life futures insurance premium
based on Gompertz and Makeham mortality law, then analyze factors that affect
the amount of joint life insurance premium and compare the results of the annual
joint life futures insurance premium with the annual premium on individual term
insurance. From the result of the study it is known that the factors are force of
mortality, force of interest rate, the longer of period insurance, and the older age at
time signing an insurance policy. The longer of insurance period and the greater
age at time of signing contract, then the annual premium greater. Value of the
annual joint life futures insurance smaller than the annual premium on individual
term insurance.
Keywords : Joint Life Insurance, Mortality Law, Gompertz, Makeham.Penentuan harga premi merupakan salah satu fungsi yang rawan dalam asuransi
jiwa. Pada asuransi joint life terdapat fungsi-fungsi aktuaria yang dapat dihitung
dengan menggunakan pendekatan hukum mortalita. Hukum mortalita Gompertz
dan Makeham dapat digunakan karena memiliki kemiripan dengan pola kematian
penduduk di suatu daerah. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan premi
tahunan asuransi joint life berjangka berdasarkan hukum mortalita Gompertz dan
hukum mortalita Makeham, selanjutnya menganalisis faktor – faktor yang
memengaruhi besarnya premi asuransi joint life dan membandingkan hasil premi
tahunan asuransi joint life berjangka dengan premi tahunan asuransi berjangka
secara individu. Berdasarkan hasil penelitian diketahui faktor-faktor yang
memengaruhi besarnya premi asuransi joint life yaitu laju tingkat kematian, laju
tingkat suku bunga, jangka waktu periode asuransi, dan usia pada saat
penandatanganan polis asuransi. Semakin lama jangka waktu periode asuransi dan
semakin besar usia pada saat penandatanganan polis, maka nilai premi tahunan
akan semakin besar. Nilai dari premi tahunan joint life berjangka memiliki nilai
yang lebih kecil dibandingkan nilai premi tahunan asuransi berjangka secara
individu.
Kata kunci : Asuransi Joint Life, Hukum Mortalita, Gompertz, Makeham.
1517031039 RIZHARDI AMARGIE MUKTI-2022-03-17T06:00:13Z2022-03-17T06:00:13Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54836This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548362022-03-17T06:00:13ZPENDUGAAN MODEL TIME VARYING PARAMETER (TVP)
MENGGUNAKAN ALGORITMA KALMAN FILTERTime varying parameter (TVP) model is a univariate time series model, whose
parameter varies with time. TVP model is specified in a state space model and
estimated by Kalman Filter algorithm. In the estimation stage, maximum
likelihood estimator is used. In this way the Kalman Filter algorithm can be used
with exact maximum likelihood in the time domain to estimate the parameter of
the TVP model and state vector ̅ via prediction error decomposition function.
Sample case for this research is to estimate TVP models from coal sales data ( )
based coal reference price data ( ). The result shows that the TVP model is
optimal because it fulfills assumption that residuals are normally distributed and
the residuals in the measurement and transition equation are not correlated. This
model has the value of Mean Absolute Percentage Error (MAPE) and Root Mean
Square Percentage Error (RMSPE ) less than 10%, which means the accuracy of
the model is very good.
Model Time Varying Parameter (TVP) adalah model deret waktu univariat, dimana parameternya bervariasi terhadap waktu. Model TVP dispesifikasikan
pada model state space dan diduga dengan algoritma Kalman Filter. Pendugaan
model pada algoritma Kalman Filter menggunakan maximum likelihood. Dengan
cara ini, algoritma Kalman Filter dapat digunakan dengan maximum likelihood
tepat dalam domain waktu untuk menduga parameter model TVP dan vektor state
̅ melalui fungsi dekomposisi kesalahan prediksi. Contoh kasus dari penelitian
ini adalah menduga model TVP dari data penjualan batubara ( ) berdasarkan
data harga acuan batubara ( ). Hasil pendugaan menunjukkan bahwa model
TVP optimal karena memenuhi asumsi bahwa residual berdistribusi normal dan
residual antara persamaan pengukuran dan persamaan transisi tidak berkorelasi.
Model ini memiliki nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE) dan Root
Mean Square Percentage Error (RMSPE) lebih kecil dari 10% yang berarti
tingkat keakuratan model sangat baik.
Kata Kunci: model time varying parameter, state space, Kalman Filter, penduga
maximum likelihood1517031171 Riza Umami-2022-03-17T05:58:48Z2022-03-17T05:58:48Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54817This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548172022-03-17T05:58:48ZMETODE ESTIMASI DIAGONALLY WEIGHTED LEAST SQUARE
DALAM MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL
(Studi kasus: Loyalitas Pelanggan PT. Jalur Nugraha Ekakurir di Bandar
Lampung)The purpose of this research is to estimate parameters using Diagonally Weighted
Least Square method for the total effect of exogenous latent variables and
endogenous latent variables. Ordinal data is used taking from the survey of
customer loyalty of PT. Jalur Nugraha Ekakurir in Bandar Lampung. The result
shows that the service quality is influenced indirectly by the customer loyalty as
the intermediary variable of customer satisfaction with a total effect of 0,737.
Keywords: SEM, Diagonally Weighted Least Square, Total Effect
Penelitian ini bertujuan untuk menghitung pengaruh total antar variabel laten
eksogen dan variabel laten endogen dengan metode Diagonally Weighted Least
Square. Data yang digunakan adalah data ordinal yaitu data hasil survei kuesioner
tentang loyalitas pelanggan di PT. Jalur Nugraha Ekakurir di Bandar Lampung.
Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa kualitas layanan mempengaruhi
loyalitas pelanggan secara tidak langsung dengan melalui variabel perantara
kepuasan pelanggan dengan pengaruh total sebesar 0,737.
Kata Kunci: SEM, Diagonally Weighted Least Square, Pengaruh Total1517031048 ROSITA MAHDALENA-2022-03-17T05:57:50Z2022-03-17T05:57:50Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54822This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548222022-03-17T05:57:50ZANALISIS DATA HILANG MENGGUNAKAN METODE LEAST SQUARE
PADA RANCANGAN BUJUR SANGKAR LATIN In this study, we will examine how to analyze missing data in an experimental design.
In this case, we used Latin Square Design data and assumed there were 3 cases of
missing data, namely case 1 missing data, 2 missing data, and 3 missing data. Missing
or incomplete data will affect the results of the analysis so that an estimate is made to
find the missing data using the Least Square (LS) method. Where the Least Square
method is the method obtained from minimizing the Number of Error Squares in the
Latin Rectangle Design. The alleged data will be evaluated using ANOVA to see how
well the estimates are.
Kata kunci : Missing Data, Least Square, ANOVA
Pada penelitian ini akan diteliti bagaimana menganalisis data hilang pada suatu
rancangan percobaan. Dalam kasus ini menggunakan data Rancangan Bujur Sangkar
Latin dan diasumsikan terdapat 3 kasus data yang hilang, yaitu kasus 1 data hilang, 2
data hilang, dan 3 data hilang. Data yang hilang atau tidak lengkap akan
mempengaruhi hasil analisis sehingga dilakukan pendugaan untuk mencari data yang
hilang dengan menggunakan metode Least Square (LS). Dimana metode Least
Square ini adalah metode yang didapatkan dari meminimumkan Jumlah Kuadrat
Galat pada Rancangan Bujur Sangkar Latin. Data dugaan tersebut akan dievaluasi
menggunakan ANOVA untuk melihat seberapa baik hasil dugaan tersebut.
Kata kunci : Data Hilang, Least Square, ANOVA1517031103 RIZKY KURNIAWAN-2022-03-17T05:57:30Z2022-03-17T05:57:30Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54824This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548242022-03-17T05:57:30ZPENENTUAN BANYAKNYA GRAF TERHUBUNG BERLABEL TITIK
TANPA LOOP BERORDE ENAM DENGAN MAKSIMAL SEPULUH
GARIS PARALELA graph G is connected if there exists at least one path between every pair of
vertices in G. A loop is an edge with the same initial and end vertex, and parallel
edges are two or more edges which connect the same pair of vertices. If given n
vertex and m edge then many graph that can constructed. In this research we will
discuss the formula for counting the number of connected vertex labelled graph
order six without loop with maximum ten parallel edges.
Keywords: graph, connected graph, loop, and parallel edges
Suatu graf G disebut graf terhubung jika terdapat sekurang-kurangnya ada satu
path yang menghubungkan sepasang titik di G. Loop adalah garis yang titik awal
dan ujungnya sama, garis paralel adalah dua garis atau lebih yang titik-titik
ujungnya sama. Jika diberikan n titik dan m garis, banyak graf yang dapat
dibentuk. Pada penelitian ini akan di diskusikan rumus untuk menghitung
banyaknya graf terhubung berlabel titik tanpa loop berorde enam dengan
maksimal sepuluh garis paralel.
Kata kunci : graf, graf terhubung, loop, dan garis paralel1517031015 Fadila Cahya Puri-2022-03-17T05:57:11Z2022-03-17T05:57:11Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54826This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548262022-03-17T05:57:11ZANALISIS PENGARUH LANGSUNG DAN TAK LANGSUNG ANTAR
VARIABEL LATEN DENGAN COVARIANCE BASED STRUCTURAL
EQUATION MODELING (CB-SEM) TERHADAP KEPUASAN
PELANGGAN OPERATOR TELKOMSEL MAHASISWA FKIP UNILA
TAHUN 2018Structural Equation Modeling (SEM) is a statistical technique that is able to
analyze patterns of relationships simultaneously between indicator variables and
latent variables. This research using SEM covarian based (CB-SEM). The purpose
of this research is to analyze the direct and indirect effect with Maximum
Likelihood Estimation method. From the results of the research it was found that
the direct influence of the quality pathway (ξ1) on price (η1) is 0.14, quality (ξ1) on
brand (η2) is 0.63, quality (ξ1) on satisfaction (η3) is 0.47, price (η1) to satisfaction
(η3) is 0.18 and brand (η2) to satisfaction (η3) is 0.33. And the indirect effect of
quality (ξ1) significantly influences satisfaction (η3) by means of an intermediate
price variable (η1) is 0.0252 and quality (ξ1) significantly influences satisfaction
(η3) through an intermediate brand variable (η2) is 0.2079.
Keywords: Structural Equation Modeling, Direct Effect, Indirect Effect,
Maximum Likelihood
Structural Equation Modeling (SEM) adalah salah satu teknik statistika yang
mampu menganalisis pola hubungan linear secara simultan antara variabel
indikator dan variabel laten. Penelitian ini menggunakan SEM berbasis Kovarian
(CB-SEM). Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisa pengaruh langsung dan
tak langsung dengan metode estimasi Maximum Likelihoood. Dari hasil penelitian
didapat bahwa pengaruh langsung jalur kualitas (ξ1) terhadap harga (η1) sebesar
0,14, kualitas (ξ1) terhadap merek (η2) sebesar 0,63, kualitas (ξ1) terhadap
kepuasan (η3) sebesar 0,47, harga (η1) terhadap kepuasan (η3) sebesar 0,18 dan
merek (η2) terhadap kepuasan (η3) sebesar 0,33. Dan pengaruh tidak langsung
kualitas (ξ1) mempengaruhi secara signifikan terhadap kepuasan (η3) dengan
melalui variabel perantara harga (η1) sebesar 0,0252 dan kualitas (ξ1)
mempengaruhi secara signifikan terhadap kepuasan (η3) dengan melalui variabel
perantara merek (η2) sebesar 0,2079.
Kata kunci: Structural Equation Modeling, Pengaruh Langsung, Pengaruh Tidak
Langsung, Maximum Likelihood1517031094 Elita Dwi Putriani-2022-03-17T05:56:02Z2022-03-17T05:56:02Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54798This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547982022-03-17T05:56:02ZANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA ROBUST DENGAN
METODE MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT – LEAST
TRIMMED SQUARE (MCD-LTS)Principal Component Regression (PCR) is a method used to overcome
multicollinearity problems by reducing the dimensions of independent variables
so that new simpler variables are obtained without losing most of the information
contained in independent variables. If the observation data also indicates outliers,
a robust method on PCR is used by analyzing the combination of Robust Principal
Component Analysis using the Minimum Covariance Determinant (MCD) method
with Robust Regression Analysis using the Least Trimmed Square (LTS) method.
The purpose of this study is to examine the PCR Robust analysis using the MCDLTS method and to know the PCR Robust rigidity by looking at its sensitivity to
outliers then compared to the classic PCR based on the bias and Mean Square
Error (MSE) on several different sample sizes and outliers. The results of this
study indicate that PCR Robust is more effective and efficient in overcoming the
problem of multicollinearity and outliers.
Keywords : Principal Component Regression, Multicollinearity, Outliers, Robust
Regresi Komponen Utama (RKU) merupakan metode yang digunakan untuk
mengatasi masalah multikolinearitas dengan mereduksi dimensi variabel bebas
sehingga diperoleh variabel baru yang lebih sederhana tanpa kehilangan sebagian
besar informasi yang terkandung pada variabel bebasnya. Apabila pada data
pengamatan juga terindikasi adanya pencilan, maka digunakan metode robust
pada RKU dengan cara melakukakan analisis kombinasi antara Analisis
Komponen Utama Robust menggunakan metode Minimum Covariance
Determinant (MCD) dengan Analisis Regresi Robust menggunakan metode Least
Trimmed Square (LTS). Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji analisis RKU
Robust dengan metode MCD-LTS serta mengetahui ketegaran RKU Robust
dengan melihat kepekaannya terhadap pencilan kemudian dibandingkan dengan
RKU klasik berdasarkan bias dan Mean Square Error (MSE) pada beberapa
ukuran sampel dan persentase pencilan yang berbeda. Hasil dari penelitian ini
menunjukkan bahwa RKU Robust lebih efektif dan efisien dalam mengatasi
masalah multikolinearitas dan pencilan.
Kata kunci : Regresi Komponen Utama, Multikolinearitas, Pencilan, Robust1517031020 SISKA DIAH AYU LARASATI-2022-03-17T05:55:39Z2022-03-17T05:55:39Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54921This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/549212022-03-17T05:55:39ZPEMODELAN REGRESI 3-LEVEL
DENGAN METODE ITERATIVE GENERALIZED LEAST SQUARE (IGLS)In a research, sometimes the data used are hierarchical data. Hierarchical data are
tiered data consisting of two or more levels and independent variables are defined
in each level and at the lowest level. Analysis that can be used for hierarchical
data is multilevel regression analysis. The purpose of this research was to
determine the estimated parameters of the 3-level regression model and to see
what factors influenced population density in Lampung Province in 2016 at the
village level (sex ratio and village distance), sub-districts (population growth and
income original kecamatam) and districts (human development index and
economic growth rate). Estimation of parameters in the 3-level regression model
used in this study using Iterative Generalized Least Square (IGLS) method. From
the research, it is obtained that the 3-level regression model on population density
data in Lampung Province in 2016, namely: Population density = - 0.026 sex ratio
- 0.032 village distance + 0.295 human development index.
Keywords: Hierarchical data, multilevel regression, Iterative Generalized Least
Square
Dalam sebuah penelitian terkadang data yang digunakan adalah data yang
berstruktur hirarki. Data hirarki adalah data berjenjang yang terdiri dari dua atau
lebih level. Variabel bebas didefinisikan dalam setiap level dan variabel tak bebas
didefinisikan pada level terendah. Analisis yang dapat digunakan untuk data yang
berstruktur hirarki adalah analisis regresi multilevel. Tujuan dari penelitian ini
adalah untuk mengetahui estimasi parameter model regresi 3-level dan untuk
melihat faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi kepadatan penduduk di
Provinsi Lampung tahun 2016 pada level desa (rasio jenis kelamin dan jarak
tempuh desa), kecamatan (pertumbuhan penduduk dan pendapatan asli
kecamatam) dan kabupaten (indeks pembangunan manusia dan laju pertumbuhan
ekonomi). Penaksiran parameter dalam model regresi 3-level yang digunakan
dalam penelitian ini adalah dengan meggunakan metode Iterative Generalized
Least Square (IGLS). Dari hasil penelitian diperoleh model regresi 3-level pada
data kepadatan penduduk di Provinsi Lampung tahun 2016 yaitu : Kepadatan
penduduk = – 0,026 rasio jenis kelamin – 0,032 jarak tempuh desa + 0,295 Indeks
pembangunan manusia.
Kata Kunci: data hirarki, regresi multilevel, Iterative Generalized Least Square1517031096 MUHAMAD IRSAN-2022-03-17T05:55:10Z2022-03-17T05:55:10Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54918This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/549182022-03-17T05:55:10ZPENENTUAN ALIRAN ARUS MAKSIMUM PADA JARINGAN LISTRIK
DENGAN MENERAPKAN ALGORITMA EDMONS KARPBandar Lampung is the biggest city in Lampung and the third in Sumatra where
every resident uses electricity for many things. In electricity network, electric
current flow that passes a maximum limit of a wire causes a damage to the wire.
Therefore, it is needed a way to handle it by maximizing the electricity current
flow without passing the capacity of a wire. In this research, will be discussed a
determination maximum current flow of an electricity network, region Wayhalim
Bandar Lampung by using Edmons Karp Algorithm. In this research, we made an
Edmons Karp Algorithm program script at MATLAB R2013b software to help to
find maximum current flow at electricity network region Wayhalim Bandar
Lampung.
Key word : Graph, Maximum Flow, Edmons Karp Algorithm, Electricity
Network Region Wayhalim Bandar Lampung
Kota Bandar Lampung merupakan kota terbesar di Provinsi Lampung dan
terpadat ketiga di Pulau Sumatera dimana setiap penduduknya memanfaatkan
listrik untuk berbagai hal. Pada jaringan listrik, aliran arus listrik yang melewati
batas maksimum suatu kabel dapat menyebabkan kerusakan pada kabel tersebut.
Oleh karena itu dibutuhkan suatu cara untuk mengatasinya dengan
memaksimalkan aliran arus listrik tanpa melewati kapasitas suatu kabel. Dalam
penelitian ini akan dibahas penentuan aliran arus maksimum pada jaringan listrik
rayon Wayhalim kota Bandar Lampung dengan menggunakan Algoritma Edmons
Karp. Pada penelitian ini penulis membuat script program Algoritma Edmons
Karp pada software MATLAB R2013b untuk membantu mencari aliran arus
maksimum pada jaringan listrik rayon Wayhalim kota Bandar Lampung.
Kata kunci : Graf, Aliran Maksimum, Algoritma Edmons Karp, Jaringan
Listrik Rayon Way Halim Kota Bandar Lampung1517031078 NATASHA SARAH ADELIA-2022-03-17T05:54:44Z2022-03-17T05:54:44Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54802This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548022022-03-17T05:54:44ZFUNGSI HIPERGEOMETRI DARI DISTRIBUSI GENERALIZED FOrdinary differential equations (PDB) are equations involving one or more
functions and their derivatives with respect to a free variable. Differential
equations with variable coefficients are difficult to solve in the normal way, so we
need another method to solve them, the frobenius method. This study aims to
obtain a solution of the Generalized F (GF) distribution differential equation in the
form of the Hypergeometry Function. Where the Generalized F distribution
differential equation is obtained by deriving the opportunity density function
twice as much as the random variable x is obtained
( )
( )
.
ODE Generalized F distribution is solved by the frobenius method, so a solution is
obtained ∑
( )
( )
( )
∑
( )
( )
( )
( )
Keywords: Ordinary Differential Equation (ODE), Frobenius Method,
Generalized F (GF) distribution, Hypergeometry Function
Persamaan diferensial biasa (PDB) adalah persamaan yang menyangkut satu atau
lebih fungsi beserta turunannya terhadap satu peubah bebas. Persamaan
diferensial dengan koefisien variabel sulit untuk diselasaikan dengan cara biasa,
Sehingga diperlukan metode lain dalam menyelesaikannya yaitu metode
frobenius. Penelitian ini bertujuan memperoleh solusi dari persamaan diferensial
distribusi Generalized F (GF) dalam bentuk Fungsi Hipergeometri. Dimana
persamaan diferensial distribusi GF diperoleh dengan cara menurunkan fungsi
kepekatan peluang sebanyak dua kali terhadap peubah acak x diperoleh
( )
( )
. Persamaan diferensial distribusi GF diselesaikan
dengan metode frobenius, sehingga diperoleh solusi
∑
( )
( )
( )
∑
( )
( )
( )
( )
Kata Kunci: Persamaan Diferensial Biasa, Metode Frobenius, Distribusi
Generalized F (GF), Fungsi Hipergeometri.
1517031053 SINDI AMANDA SARI-2022-03-17T05:52:26Z2022-03-17T05:52:26Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54806This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548062022-03-17T05:52:26ZPEMODELAN AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE
(ARIMA) DENGAN DATA HILANG MELALUI METODE INTERPOLASIIn this study, we will examine how to overcome missing data in a data analysis. In
this case, it uses time series data and it is assumed that there are some missing data
and the model will be searched using ARIMA. Data that is lost or incomplete will
affect the results of the analysis so that an estimate is made to find the missing data
with one method, the interpolation method. Where interpolation is an estimate of an
intermediate value of a set of known values. Based on the degree of polynomials,
interpolation is divided into several types, but in this study only uses degrees 2, 3 and
4 and compares which degree is best in this case.
Kata kunci : Missing Data, Polinomial Interpolation, ARIMA
Pada penelitian ini akan diteliti bagaimana mengatasi data hilang pada suatu analisis
data. Dalam kasus ini menggunakan data deret waktu dan diasumsikan terdapat
beberapa data yang hilang dan akan dicari modelnya dengan menggunakan ARIMA.
Data yang hilang atau tidak lengkap akan mempengaruhi hasil analisis sehingga
dilakukan pendugaan untuk mencari data yang hilang dengan salah satu metode yaitu
metode interpolasi. Dimana interpolasi merupakan perkiraan suatu nilai tengah dari
suatu set nilai yang diketahui. Berdasarkan derajat polinomial, interpolasi dibagi
menjadi beberapa macam, tetapi pada penelitian ini hanya menggunakan derajat 2, 3
dan 4 dan membandingkan derajat mana yang terbaik dalam kasus ini.
Kata kunci : Data Hilang, Interpolasi Polinomial, ARIMA
1517031049 SANDRIA FEBRIANTI-2022-03-17T05:51:34Z2022-03-17T05:51:34Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54810This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548102022-03-17T05:51:34ZMETODE ESTIMASI PARAMETER WEIGHTED LEAST SQUARE (WLS)
DALAM MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL
(Studi Kasus Kepuasan Konsumen Pengguna Jasa Jual Beli Shopee Indoneia)The purpose of this research is to estimate the structural equation models in the
consumer satisfaction of shopee Indonesia buying and selling users in Lampung
University students badge 2016 using Weighted Least Square (WLS) method. The
result shows that total effects of costumer loyalty ( ) can be explained by
variable perception of risk ( ), trust ( ), and costumer satisfaction ( ) equal
to 0,9483 or 95%.
Keywords: Weighted Least Square (WLS), Structural Equation Models, Total
Effect
Tujuan penelitian ini untuk mengestimasi model persamaan struktural pada
kepuasan konsumen pengguna jasa jual beli Shopee Indonesia mahasiswa
Universitas Lampung angkatan 2016 menggunakan metode Weighted Least
Square (WLS). Dari hasil penelitan diperoleh pengaruh total dengan Variabel
loyalitas pelanggan ( ) dapat dijelaskan oleh variabel persepsi risiko ( ), kepercayaan ( ) dan kepuasan konsumen ( ) sebesar 0,9483 atau 95%.
Kata kunci: Weighted Least Square (WLS), Model persamaan Struktural,
Pengaruh Total1517031070 SAESTI KUMALA KUSUMAWATI-2022-03-17T05:50:49Z2022-03-17T05:50:49Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54785This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547852022-03-17T05:50:49ZANALISIS KORESPONDENSI PENENTUAN NILAI INERSIA
PADA DATA WISUDA UNIVERSITAS LAMPUNG
TAHUN 2017-2018Correspondence analysis is one of the multivariate technique which combine the
data reduction techniques and mapping perception. This correspondence analysis
aim was to look at the linkage of a category on a single map of other map
categories by using a contingency tables. Tharefore, the acquired data in this
research was population from University of Lampung’s graduates in 2017-2018
with the change in the fields of science, duration of study, and GPA for each of
the graduates. The results of this study showed that correspondence analysis is
able to explain the interpersonal relationship showen in the form of graphs.
Keyword: Correspondence analysis, University of Lampung’s Graduates, Contingency table
Analisis korespondensi merupakan salah satu teknik multivariat yang merupakan
gabungan dari teknik reduksi data dan pemetaan persepsi. Analisis korespondensi
ini bertujuan untuk melihat hubungan keterkaitan suatu kategori pada satu peubah
terhadap kategori peubah lainnya dengan menggunakan tabel kontingensi. Data
penelitian ini adalah populasi mahasiswa lulusan Universitas Lampung tahun
2017-2018 dengan peubah bidang ilmu, lama studi, dan IPK untuk masing-masing
wisudawan dan wisudawati. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa analisis
korespondensi mampu menjelaskan hubungan antarpeubah yang ditampilkan
dalam bentuk grafik.
Kata kunci: Analisis korespondensi, Lulusan Universitas Lampung, Tabel
kontingensi1417031109 SITI KOMARIAH-2022-03-17T05:46:57Z2022-03-17T05:46:57Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54767This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547672022-03-17T05:46:57ZPERBANDINGAN ALGORITMA OPTIMASI CHAOS
DENGAN METODE NEWTON-RAPHSON UNTUK MENYELESAIKAN
SISTEM PERSAMAAN NON LINEARSolving the problem of nonlinear system equations, some many methods and
algorithms used, but each technique and algorithm that has the advantages and
disadvantages of each. For one thing, numerical methods are used to solve
problems where analytical calculations cannot answer. The numerical method that
is often used to solve nonlinear systems is the Newton-Raphson method. Other
methods for solving nonlinear equation systems can also use approaches with
chaotic optimization algorithms. This study aims to look at the effectiveness and
efficiency of the Newton-Raphson method and chaos optimization algorithms.
The Newton Raphson method is an approach method that uses one starting point
and approach concerning the slope or gradient at that point. Chaos Optimization
Algorithm (COA) is an optimization algorithm based on ergodicity, stochastic
properties, and regularity of chaos itself. From the test results, the chaos
optimization algorithm approach produces smaller errors so that it is more
effective than the Newton-Raphson method, while the Newton-Raphson method
approach provides shorter iterations and turnaround times, so it is more efficient
than the chaos optimization algorithm.
Keywords : Non linear equation system, Newton-Raphson method, gradient,
Chaos optimization.
Penyelesaian permasalahan sistem persamaan non linear terdapat banyak metode
dan algoritma yang bisa digunakan, tetapi setiap metode dan algoritma yang ada
mempunyai kelebihan dan kekurangan masing-masing. Salah satunya, metode
numerik digunakan untuk menyelesaikan persoalan di mana perhitungan secara
analitik tidak dapat diselesaikan. Metode numerik yang sering digunakan untuk
menyelesaikan sistem persamaan non linear adalah metode Newton-Raphson.
Metode lain untuk menyelesaikan sistem persamaan non linear juga dapat
menggunakan pendekatan dengan algoritma optimasi chaos. Penelitian ini
bertujuan untuk melihat efektivitas dan efisiensi dari metode Newton-Raphson
dan algoritma optimasi chaos. Metode Newton Raphson adalah metode
pendekatan yang menggunakan satu titik awal dan pendekatannya dengan
memperhatikan slope atau gradien pada titik tersebut. Chaos Optimization
Algorithm (COA) merupakan algoritma optimasi yang berdasarkan ergodicity,
stochastic properties, dan regularity dari chaos itu sendiri. Dari hasil pengujian,
pendekatan algoritma optimasi chaos menghasilkan galat yang lebih kecil
sehingga lebih efektif dibanding metode Newton-Raphson, sedangkan pendekatan
metode Newton-Raphson menghasilkan jumlah iterasi dan waktu penyelesaian
yang lebih singkat sehingga lebih efisien dibanding algoritma optimasi chaos. Kata Kunci : Sistem persamaan non linear, metode Newton-Raphson, gradien, Optimasi chaos1317031087 Tina Maulida-2022-03-17T05:46:43Z2022-03-17T05:46:43Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54771This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547712022-03-17T05:46:43ZPEMODELAN DATA JUMLAH UANG BEREDAR DI INDONESIA
DENGAN PENDEKATAN MODEL KOREKSI KESALAHAN ( ERROR
CORRECTION MODEL)Error Correction Model (ECM) is a model which used to predict time series data
in short and long term of non-stationary data. This study aims to model data on
the money supply in Indonesia using the Error Correction Model approach from
January 2014 to December 2018. The results showed that = −3,80 +
0,124303 + 0,075865 + 12,20583 − 1,011815 is the best
model for this data.
Keywords: Time series, ECM
Error Correction Model (ECM) merupakan model yang digunakan untuk
meramalkan data deret waktu dalam jangka pendek dan jangka panjang pada data
dengan galat yang tidak stasioner. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan
pemodelan data jumlah uang beredar di Indonesia dengan pendekatan model
koreksi kesalahan (Error Correction Model) periode Januari 2014 sampai
Desember 2018. Hasil penelitian menunjukkan persamaan = −3,80 +
0,124303 + 0,075865 + 12,20583 − 1,011815 merupakan
model terbaik pada data tersebut.
Kata kunci: Deret waktu, ECM1317031086 TIKA ANDIANA RAMLAN-2022-03-17T05:46:27Z2022-03-17T05:46:27Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54774This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547742022-03-17T05:46:27Z=ANALISIS MODEL MATEMATIKA MENGENAI RESOLUSI DAN
ANALISIS TUMOR DENGAN MENGGUNAKAN PERSAMAAN
GOMPERTZThe Gompertz equation is used to describe the growth curve in the tumor cell
population. The cursive curve in the tumor’s cell has been investigated using the
Gompertz equation, so the development of the tumor’s cells can be discerned. On
this study will examine how to understand the development of tumor mass
behavior with mathematical modeling. Based on results it shows that the
population under the solution of equilibrum tends to increase as the cycle of the
evolution cycle increases. Gompertz model, therefore, is used in the search for
tumor cell’s development.
Keywords: Model Gompertz, Mathematical Modeling, Tumor Growth
Persamaan Gompertz digunakan untuk menggambarkan kurva pertumbuhan
populasi sel tumor. Dengan adanya kurva pertumbuhan sel tumor diteliti dengan
menggunakan persamaan Gompertz, maka bisa diketahui perkembangan pada sel
tumor tersebut. Pada penelitian ini akan mengkaji tentang bagaimana memahami
pengembangan perilaku massa tumor dengan pemodelan matematika.
Berdasarkan hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa populasi dibawah solusi
keseimbangannya cenderung meningkat karena perputaran waktu siklus evolusi t
meningkat. Oleh sebab itu, digunakan model Gompertz dalam mencari
pengembangan sel tumor tersebut.
Kata kunci : Persamaan Gompertz, Pemodelan Matematika, Populasi Tumor.1517031027 Sucita Anggraini-2022-03-17T05:41:59Z2022-03-17T05:41:59Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54750This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547502022-03-17T05:41:59ZPENERAPAN MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE
(GSTAR) PADA DATA INFLASI BEBERAPA KOTAThe most commonly used models for space time data are Vector autoregressive
(VAR), Space Time Autoregressive (STAR), and Generalized Space Time
Autoregressive (GSTAR) models. For locations that have different characteristics
(heterogeneous), GSTAR model was better used than STAR model. The aim of
this study is to apply GSTAR model on time series data from three different
locations. The data used in this study are the inflation data of Palembang, Bandar
Lampung, and DKI Jakarta from January 2012 to June 2019. The location weight
used are inverse distance and normalized cross-correlation. In this research
parameter estimation was done by the Generalized Least Square (GLS) method.
From the analysis results obtained the best model is GSTAR(11) with the weight
of inverse distance because it has the smallest average RMSE that is 0.467767.
Keywords : space time, VAR, GSTAR, STAR, inflation, GLS
Model yang umum digunakan untuk data space time adalah model Vector
autoregressive (VAR), Space Time Autoregressive (STAR), dan Generalized
Space Time Autoregressive (GSTAR). Untuk lokasi yang memiliki karakteristik
yang berbeda (heterogen), model GSTAR lebih baik digunakan dibandingkan
model STAR. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan model GSTAR pada
data time series dari tiga lokasi berbeda. Data yang digunakan pada penelitian ini
adalah data inflasi Palembang, Bandar Lampung, dan DKI Jakarta bulan Januari
2012 hingga Juni 2019. Bobot Lokasi yang digunakan adalah bobot lokasi invers
jarak dan bobot lokasi normalisasi korelasi silang. Pada penelitian ini pendugaan
parameter dilakukan dengan metode Generalized Least Square (GLS). Dari hasil
analisis diperoleh model yang terbaik adalah model GSTAR(11) dengan bobot
lokasi invers jarak karena memiliki rata-rata RMSE terkecil yaitu 0.467767. Kata kunci : space time, VAR, GSTAR, STAR, inflasi, GLS1517031135 ULFA PUTRI RAHMANI-2022-03-17T05:37:43Z2022-03-17T05:37:43Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54740This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547402022-03-17T05:37:43ZRUANG BARISAN SELISIH l(A2)Sequence spaces as one concept of analysis, discussed about sequence with
specific characteristics for example . The authors will discuss about ,
, and sequence spaces that can be proved as norm spaces, complete
norm spaces and Banach spaces.
Keyword : Sequences space, Norm space, Banach space.
Ruang barisan sebagai salah satu konsep dalam analisis, yang membahas tentang
barisan dengan karakteristik tertentu salah satunya adalah ruang barisan .
Penulis akan membahas tentang ruang barisan , , dan adalah ruang
bernorma, ruang bernorma lengkap dan merupakan ruang Banach.
Kata Kunci : Ruang Barisan, Ruang Norma, Ruang Banach.1517031064 Vina Alvionita-2022-03-17T05:34:06Z2022-03-17T05:34:06Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54735This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547352022-03-17T05:34:06ZPENGGUNAAN METODE ESTIMASI WEIGHTED LEAST SQUARES
(WLS) DALAM MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL
(Studi Kasus Kualitas Pelayanan Perpustakaan Unila)The purpose of this research was to estimate the structural equation modeling by used
the Weighted Least Squares (WLS) method and calculate the total effect. WLS was
an unbiased estimation and sufficient statistics method which not depend on the data
distribution. The results shown that the parameter estimation of structural equation
modeling could not be done manually because the structural equation modeling were
analyzed simultaneously so to obtain the population covariance (∑( )) which
approach or equal to the sample covariance ( ). Therefore the analysis of structural
equation modeling could only be done by an iterative method, namely Newton- Rapshon through the output LISREL software. The employee’s competency
influenced indirectly to the quality of library facilities in Unila by the intermediary
variable with a total effect of 0.8983.
Keywords: Structural Equation Modeling, Weighted Least Squares (WLS).
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengestimasi model persamaan struktural
menggunakan metode Weighted Least Squares (WLS) dan menghitung pengaruh
total. WLS merupakan metode penduga yang bersifat tak bias dan statistik cukup
serta tidak bergantung pada distribusi data. Hasil penelitian menunjukkan estimasi
parameter model persamaan struktural tidak dapat dilakukan secara perhitungan
manual karena model persamaan struktural dianalisis secara simultan sehingga
memperoleh kovarian populasi (∑( )) yang mendekati atau sama dengan kovarian
sampel (S). Oleh karenanya analisis model persamaan struktural hanya dapat
dilakukan dengan metode iteratif yaitu dengan Newton-Rapshon melalui software
LISREL. Kompetensi pegawai mempengaruhi kualitas pelayan secara tidak langsung
melalui variabel perantara fasilitas perpustakaan di Unila dengan pengaruh total
sebesarn 0,8983.
Kata Kunci: Model Persamaan Struktural, Weighted Least Squares (WLS).1517031098 WARDHANI UTAMI DEWI-2022-03-17T05:33:39Z2022-03-17T05:33:39Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54733This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547332022-03-17T05:33:39ZPENERAPAN MODEL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING
AVERAGE WITH EXOGENUS (ARIMAX) DENGAN VARIASI
KALENDERModels that commonly used for time series data is autoregressive integrated
moving average (ARIMA) model. However, the time series data that are affected
by the effects of calendar variations, the ARIMA model is not good enough in
modeling. One way to capture the effects of variation of the calendar is the
Autoregressive Integrated Moving Average Exogenous (ARIMAX) model. In this
research, ARIMAX model is applied on the monthly data of Train Passenger at
Tanjung Karang Station from January 2000 to December 2018. From the
evaluation results, Eid Fitr is an influential variable. The best ARIMAX model
gained is ARIMAX model (1,1,12) with MAPE value of 5.83%.
Kata Kunci: ARIMA, ARIMAX, calendar variation
Model yang umum digunakan untuk data deret waktu adalah model
autoregressive integrated moving average (ARIMA). Namun pada data deret
waktu yang dipengaruhi efek variasi kalender, model ARIMA belum cukup baik
dalam pemodelan. Salah satu cara menangkap efek variasi kalender tersebut
adalah dengan model Autoregressive Integrated Moving Average Exogenous
(ARIMAX). Pada penelitian ini, model ARIMAX diterapkan pada data bulanan
Penumpang Kereta Api di Stasiun Tanjung Karang periode Januari 2000 sampai
Desember 2018. Dari hasil evaluasi, Idul Fitri merupakan peubah yang
berpengaruh. Model ARIMAX terbaik yang didapatkan adalah
model ARIMAX(1,1,12) dengan nilai MAPE sebesar 5.83%.
Kata Kunci: ARIMA, ARIMAX, variasi kalender1517031174 Wilda Maryati-2022-03-17T05:33:28Z2022-03-17T05:33:28Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54731This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547312022-03-17T05:33:28ZPEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN
PADA PENYEBARAN PENYAKIT POLIO DENGAN PERAN VAKSINASAn epidemic model is a mathematical model used to determine the behavior of the
spread of a disease.One epidemic model is the SIR (Susceptible, Infected,
Recovered). The SIR model that will be discussed in this study is the spread of
polio which is limited by the role of vaccination as an effort to prevent
disease.This model has two fixed points, namely disease-free equilibrium points
and endemic equilibrium points. From the analysis produced a minimum
vaccination rate of 1517031104 WULAN HIKMATUL SHOLEHAH-2022-03-17T05:32:26Z2022-03-17T05:32:26Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54728This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547282022-03-17T05:32:26ZANALISIS VECTOR ERROR CORRECTION MODEL (VECM)
TERHADAP DATA HARGA INTERNASIONAL EMAS, PERAK, DAN
TEMBAGA PADA BULAN NOVEMBER 2013 - NOVEMBER 2018In general, econometrics model time series is a structural model because it based
on previous theory. Vector Error Correction Model is used on time series data
which has statistical instability throughout the period of data, but has a long-term
relationship between variables. Vector Error Correction Model is different from
VAR, where VECM can be used to model time series data that is co-integrated
and not stationary. This research for analyze time series data using VECM on
international gold, silver, and copper prices in November 2013 – November 2018.
Result of model for the data is VEC(11,3).
Keywords : Stationary, Co-integration, VAR, VECM
Pada umumnya model ekonometrika time series merupakan model struktural
karena didasarkan atas teori ekonomi yang telah ada. Vector Error Correction
Model digunakan pada data deret waktu yang tidak memiliki kestabilan statistik
sepanjang periode data tersebut, namun memiliki hubungan jangka panjang antar
variabelnya. Vector Error Correction Model berbeda dengan VAR, dimana
VECM dapat digunakan untuk memodelkan data time series yang terkointegrasi
dan tidak stasioner. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis data time
series dengan menggunakan VECM pada data harga internasional emas, perak,
dan tembaga pada bulan November 2013 – November 2018. Model yang
diperoleh untuk data tersebut adalah model VEC(11,3).
Kata Kunci : Stasioner, Kointegrasi, VAR, VECM1517031142 YOKO SAN-2022-03-17T05:29:15Z2022-03-17T05:29:15Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54716This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547162022-03-17T05:29:15ZESTIMASI PARAMETER METODE DIAGONALLY WEIGHTED LEAST
SQUARE PADA PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURALEstimations are used to get the parameter values of a model. One of the models in
statistics is linear structural equation which is called Structural Equation Modeling
(SEM). This study aims to determine the parameter estimates of the Diagonally
Weighted Least Squares (DWLS) method in structural equation modeling. The
data used in this study is from the customer satisfaction questionnaire survey at
PT. Bank BCA Medan Region, student of Faculty of Economics, University of
North Sumatra in 2012. The DWLS estimation method does not depend on the
assumption of data normality, and it has an unbiased and consistent estimator. Based on the results of the study, it found that the sample size of 100 was good
enough to explain the compatibility between the model and the data. Variability
on customer satisfaction (η1) which can be explained by the variability of service
quality (ξ1), product quality (ξ2) and interest rate (ξ3) is 62.6%. While the
remaining 37.4% is explained by other variables outside of the ones studied.
Key words : Parameter Estimation, DWLS, Structural Equation Modeling.
Estimasi digunakan untuk mendapatkan nilai parameter suatu model. Salah satu
model yang ada dalam statistika yaitu pemodelan persamaan struktural atau
disebut juga dengan Structural Equation Modeling (SEM). Penelitian ini
bertujuan untuk mengetahui estimasi parameter metode Diagonally Weighted
Least Squares (DWLS) pada pemodelan persamaan struktural. Data yang
digunakan adalah data hasil survei kuisioner kepuasan nasabah pada PT. Bank
BCA Cabang Medan mahasiswa Fakultas Ekonomi Universitas Sumatera Utara
Tahun 2012. Metode estimasi DWLS ini tidak bergantung pada asumsi normalitas
data, memiliki sifat penduga tak bias dan konsisten. Berdasarkan hasil penelitian
diperoleh bahwa pada ukuran sampel 100 ini sudah cukup baik untuk
menjelaskan kecocokan antara model dan data. Variabilitas pada kepuasan
nasabah ( ) yang dapat dijelaskan oleh variabilitas kualitas pelayanan ( ), kualitas produk ( ) dan tingkat suku bunga ( ) sebesar 62.6%. Sedangkan
sisanya sebesar 37.4% dijelaskan oleh variabel lain di luar yang diteliti.
Kata kunci : Estimasi Parameter, DWLS, Model Persamaan Struktural.1517031071 YOLA ZIMA UTAMI-2022-03-17T05:25:36Z2022-03-17T05:25:36Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54610This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/546102022-03-17T05:25:36ZPERBANDINGAN METODE NEWTON-RAPHSON DAN
METODE JACOBIAN UNTUK SOLUSI SISTEM PERSAMAAN
POLINOMIAL NONLINEAR BERDASARKAN JUMLAH
ITERASI DAN GALAT TERKECIL
Polynomial equations are mathematical expression involving a sum of powers in
one or more variables multiplied by coefficients. System of nonlinear polynomial
equations are collection of some nonlinear equations. The Newton-Raphson and
Jacobian are used for solving system of nonlinear polynomial equations. In this
case, Jacobian method converted from nonlinear equation to linear equation. this
study aims to compare which method is better in finding a solution for system of
nonlinear polynomial equations based on the smallest Iterations and Errors. In this
study there are three cases of system of nonlinear polynomial equations that will be
used to compare Newton-Raphson method and Jacobian method. From the three
cases, Newton-Raphson method is better in solving the solution for system of
nonlinear polynomial equations with an average up to 6 iterations and have errors
0.00000032, compared to Jacobian method with an average up to 39 iterations dan
have errors 0.000000008293.
Key Words : Polynomial Equations, System of Nonlinear Polynomial Equations,
Newton-Raphson Method, Jacobian Method1517031065 EDWIN SAPUTRA2022-03-17T05:23:43Z2022-03-17T05:23:43Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54407This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/544072022-03-17T05:23:43ZSTUDI KESIMETRISAN KURVA LORENZ YANG DIMODIFIKASI
SERTA TEKNIK KOMPUTASINYA TERHADAP DATA PENGAMATAN
DUA DIMENSIHow to measure inequality in economics mathematically is to use the concept of the
symmetry of the Lorenz curve. This thesis describes the technique of formulating the
Lorenz curve by using transformation (rotation) of a standard Lorenz curve. To find
out the effectiveness of the resulting modified Lorenz curve, an illustration of its use
is the result of population expenditure measurement data provided in this thesis.
Meanwhile the function associated with the Lorenz curve used is a third degree
polynomial function. In order to achieve the suitability of the Lorenz function curve
with the data used, the "curves" process is carried out directly using Mathematica and
indirectly by the nonlinear regression process. The results obtained show the Lorenz
curve which provides efficiency in accordance with the calculation time because it
reduces a computational equation that determines the coordination point on the
Lorenz curve and linear lines. Meanwhile, the effectiveness of using the Lorenz curve
model that opposes the measure of symmetry of the Lorenz curve provides a
numerical approximation that is relatively very close to the computational results
produced by the standard Lorenz curve.
Keywords: Lorenz Curve, Transformation, Symmetry, Gini Ratio
Cara untuk mengukur ketimpangan (ketidakmerataan) dalam bidang ekonomi
secara matematis adalah dengan menggunakan konsep kesimetrisan kurva Lorenz.
Skripsi ini mendeskripsikan teknik memformulasi kurva Lorenz dengan
menggunakan transformasi (rotasi) terhadap kurva Lorenz standard. Untuk
mengetahui efektifitas kurva Lorenz modifikasi yang dihasilkan, sebuah ilustrasi
pemakaiannya pada data hasil pengukuran pengeluaran suatu populasi penduduk
diberikan dalam skripsi ini. Sementara itu fungsi yang berasosiasi dengan kurva
Lorenz yang digunakan adalah sebuah fungsi polinomial derajat tiga. Guna
mencapai kesesuain bentuk fungsi kurva Lorenz dengan data yang digunakan
maka dilakukan proses “curve fitting” secara langsung dengan menggunakan
Mathematica dan cara tidak langsung dengan proses regresi nonlinear. Hasil
penelitian yang diperoleh menunjukan bahwa kurva Lorenz yang dimodifikasi
memberikan efesiensi dalam waktu komputasi karena mereduksi satu tahapan
komputasi yaitu penentuan titik koordinat pada kurva Lorenz dan garis linear.
Sementara itu, efektifitas penggunaan model kurva Lorenz yang dimodifikasi
terhadap penentuan ukuran kesemetrisan kurva Lorenz memberikan nilai
hampiran numerik yang relatif sangat dekat dengan hasil komputasi yang
dihasilkan oleh kurva Lorenz standard.
Kata Kunci: Kurva Lorenz, Transformasi, Kesimetrikan, Rasio Gini.1517031143 YOMI MARISKA-2022-03-17T05:23:18Z2022-03-17T05:23:18Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54404This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/544042022-03-17T05:23:18ZPEMODELAN MATEMATIKA LAJU WATER FLOW PADA ALAT
PENYARING AIR BERBASIS FILTER DAN KARBON AKTIF-13
DENGAN METODE BEDA HINGGAAir merupakan sumber bagi kehidupan. Syarat fisik air yang sehat yaitu tidak
keruh. Kadar maksimum kekeruhan yang diperbolehkan pada air bersih adalah 5
NTU. Salah satu cara atau metode untuk mendapatkan air bersih adalah dengan
membuat filter air. Filter yang di rancang kali ini yaitu dengan menambahkan
adsorben berupa arang aktif-13 yang berfungsi untuk menurunkan beberapa kadar
parameter air. Penambahan arang aktif-13 yang mengandung karbon tersebut
akan berpengaruh pada laju aliran air (water flow) dari setiap jenis percobaan.
Dalam penelitian ini menggunakan lima jenis percobaan antara lain yaitu tanpa
menggunakan alat (memanfaatkan gravitasi), menggunakan mesin pompa,
menggunakan alat penyaring air berbasis filter dan karbon aktif-13 (filter
berjumlah 8 lapis), menggunakan alat penyaring air berbasis filter dan karbon
aktif-13 (filter berjumlah 20 lapis) dibantu dengan mesin pompa, dan
menggunakan alat penyaring air berbasis filter dan karbon aktif-13 (filter
berjumlah 27 lapis) dibantu dengan mesin pompa. Dengan menggunakan
persamaan differensial khususnya metode beda hingga terbagi newton didapat
model matematika laju aliran air (water flow) dari setiap jenis percobaan.
Kata Kunci : Laju Aliran Air (Water Flow), Persamaan Differensial, Metode Beda
Hingga
Water is a source of life. The physical condition of healthy water is not cloudy.
The maximum level of turbidity allowed in clean water is 5 NTU. One way or
method to get clean water is to make a water filter. The filter designed this time is
to add an adsorbent in the form of activated charcoal-13 which serves to reduce
some levels of water parameters. The addition of activated carbon-13 charcoal
will affect the water flow of each type of experiment. In this study using five
types of experiments, among others, namely using gravity (without tools), using a
pump machine, using a filter-based water filter and 13-activated carbon (8 layers
of filters), using filter-based water filter and 13-activated carbon (20 layers of
filters) are assisted by a pump engine, and use a filter-based water filter and 13-
activated carbon (27 layer filters) assisted by a pump engine. By using differential
equations, especially the finite difference method, Newton is divided into a
mathematical model of water flow from each type of experiment.
Keywords : Mathematical Modeling, Water Flow Rate (Water Flow), Differential
Equations, Difference Method1517031045 WINDI ARTI-2022-03-16T07:05:42Z2022-03-16T07:05:42Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54861This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548612022-03-16T07:05:42ZPEMODELAN MATEMATIKA DAN ANALISIS KESTABILAN PADA PENYEBARAN PENYAKIT TYPHUS DENGAN KONTROL ANTIBIOTIKThis study discusses the analysis of mathematical models the spread of typhus with
the influence of antibiotics. In this study, a differential equation system model with
the Suspectible Infected Recovered (SIR) model was used to describe the
characteristics of typhus disease models and describe the mathematical model for
the spread of SIR typhus by paying attention to antibiotics, using prescribed
assumptions. The equilibrium point on the model of the spread of typhus with
antibiotic control is also determined. Then an analysis of the stability of equilibrium
points and numerical simulations using the Runge-Kutta method can be seen in the
system behavior of the spread of typhus and simulation results can be interpreted.
Key words: Differential Equation System, Typhus, SIR Model.
Penelitian ini membahas analisis model matematika penyebaran penyakit typhus dengan pengaruh antibiotik. Pada penelitian ini digunakan model sistem persamaan diferensial dengan peubah Suspectible Infected Recovered (SIR) yang digunakan untuk menggambarkan karakteristik model penyakit typhus dan menjabarkan model matematika untuk penyebaran penyakit typhus SIR dengan memperhatikan adanya antibiotik, dengan menggunakan asumsi-asumsi yang ditentukan. Titik kesetimbangan pada model penyebaran penyakit typhus dengan kontrol antibiotik juga ditentukan. Lalu dilakukan analisis kestabilan titik kesetimbangan dan simulasi numerik dengan metode Runge-Kutta untuk dapat dilihat perilaku sistem penyebaran penyakit typhus dan hasil simulasi dapat diintrepretasi. Kata Kunci : Sistem Persamaan Diferensial, Typhus, Model SIR.1517031108 Dwi Wahyu Lestari-2022-03-16T07:03:36Z2022-03-16T07:03:37Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54866This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548662022-03-16T07:03:36ZPENERAPAN MODEL EXPONENTIAL GENERALIZED
AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY
(EGARCH) PADA DATA RETURN SAHAM BANK NEGARA
INDONESIA TBK. TAHUN 2014-2017The EGARCH model is a model used to predict time series data with a variety of
errors in heterogeneous data and has asymmetric data. One of the data cases that
have asymmetrical nature is the return of Bank Negara Indonesia Tbk. stock data
during the period of May 2014 to October 2017. The study was conducted by
modelling the data into the ARMA, GARCH, and EGARCH models and then
choosing a model with a significant P-value and SC value selected to obtain the
best EGARCH model for returning Bank Negara Indonesia Tbk. stock data to
predict the value of stock returns in the next period. Results of the research show
that the variance equation ( ) |
√
|
√
.
Keywords: Time series, ARIMA, ARCH, GARCH, Asymmetric Effect,
EGARCH
Model EGARCH merupakan model yang digunakan untuk meramalkan data deret
waktu dengan ragam galat pada data bersifat heterogen dan data yang asimetris.
Salah satu kasus data yang memiliki sifat asimetris adalah data return saham Bank
Negara Indonesia Tbk. selama periode Mei 2014 sampai Oktober 2017. Penelitian
dilakukan dengan memodelkan data ke dalam model ARMA, GARCH, dan
EGARCH kemudian dipilih model dengan P-value yang signifikan dan nilai SC
terkecil untuk mendapatkan model EGARCH terbaik untuk data return saham
Bank Negara Indonesia Tbk. guna meramalkan nilai return saham pada periode
selanjutnya. Hasil dari penelitian menunjukkan persamaan ragam ( )
|
√
|
√
.
Kata kunci: Deret waktu, ARIMA, ARCH, GARCH, efek asimetris, EGARCH1317031031 EKY AMBARWATI-2022-03-16T07:03:19Z2022-03-16T07:03:19Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54863This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/548632022-03-16T07:03:19ZESTIMASI MODEL REGRESI NONPARAMETRIK MENGGUNAKAN METODE SPLINE LINEARThe purpose of this research is to estimate nonparametric regression model using linear spline methods. The simulation data from trigonometric functions by utilize linear and nonlinear functions. The results show that the linear spline method is proper in estimating linear functions. However, it is not proper enough in predicting nonlinear function.
Keywords: Nonparametrik Regression, Linear Spline , Generalized Cross
Validation
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk melakukan estimasi model regresi nonparametrik menggunakan metode spline linear. Data simulasi dari fungsi trigonometri dengan menggunakan fungsi linear dan nonlinear. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode spline linear baik dalam mengestimasi fungsi linear. Tetapi, tidak cukup baik dalam menduga fungsi nonlinear.
Kata kunci: Regresi Nonparametrik, Spline Linear, Generalized Cross Validation1517031006 DWI WAHYU NUGROHO-2022-03-16T07:02:48Z2022-03-16T07:02:48Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54727This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547272022-03-16T07:02:48ZPERBANDINGAN ESTIMATOR KERNEL PADA BANDWIDTH OPTIMUM
UNTUK DATA PENERIMAAN PAJAK KENDARAAN BERMOTOR (PKB)
PROVINSI LAMPUNGRegression analysis is used to build a functional model of several variables to
explain or predict a natural phenomenon based on other phenomena. The pattern
of motorized vehicle tax distribution is assumed not to follow the patterns of
certain distribution. Therefore, the nonparametric regression is used to estimate
the distribution. In nonparametric regression, smoothing techniques are used to
estimate the distribution of data, one of which is the Kernel estimator. There are
four Kernel functions, namely Biweight, Triangular, Epanechnikov, and
Rectangular. The most important in the Kernel estimator is to determine the
optimum bandwidth based on the minimum GCV value. The results of the data
analysis show that estimating motorized vehicle tax revenue data using the four
Kernel estimators will produce a different optimum bandwidth. The optimum
bandwidth for the Kernel Biweight estimator is at 5,1 with a MSE value of
1,640395×1019, the optimum bandwidth for the Kernel Triangular estimator is at
4,8 with a MSE value of 1,536755×1019, the optimum bandwidth for the Kernel
Epanechnikov estimator is at a value of 4,4 with a MSE value of 1,705738×1019,
while the optimum bandwidth for the Rectangular Kernel estimator is at value 2
with a MSE value of 1,606819×1019. From the results of the comparison above, it
can be concluded that the best estimator in the motorized vehicle tax revenue data
is the Triangular Kernel estimator, because it has the smallest MSE value.
Keywords: Nonparametric Regression, Kernel Estimator, Kernel Function,
Bandwidth, Motorized Vehicle Tax
Analisis regresi merupakan ilmu statistik yang mempelajari bagaimana
membangun sebuah model fungsional dari beberapa variabel sehingga dapat
menjelaskan atau meramalkan suatu fenomena alami berdasarkan fenomenafenomena
yang lain. Pola sebaran data penerimaan pajak kendaraan bermotor
diasumsikan tidak mengikuti pola sebaran data tertentu. Oleh karena itu, untuk
mengestimasi sebaran data digunakan regresi nonparametrik. Dalam regresi
nonparametrik, untuk mengestimasi sebaran data digunakan teknik smoothing,
salah satunya yaitu estimator Kernel. Terdapat empat fungsi Kernel, yaitu
Biweight, Triangular, Epanechnikov, dan Rectangular. Hal terpenting dalam
estimator Kernel adalah penentuan bandwidth optimum didasarkan pada nilai
GCV minimum. Hasil analisis data menunjukkan bahwa mengestimasi data
penerimaan pajak kendaraan bermotor menggunakan keempat estimator Kernel
akan menghasilkan bandwidth optimum yang berbeda. Bandwidth optimum untuk
estimator Kernel Biweight berada pada nilai 5,1 dengan nilai MSE sebesar
1,640395×1019, bandwidth optimum untuk estimator Kernel Triangular berada
pada nilai 4,8 dengan nilai MSE sebesar 1,536755×1019, bandwidth optimum
untuk estimator Kernel Epanechnikov berada pada nilai 4,4 dengan nilai MSE
sebesar 1,705738×1019, sedangkan bandwidth optimum untuk estimator Kernel
Rectangular berada pada nilai 2 dengan nilai MSE sebesar 1,606819×1019. Dari
hasil perbandingan nilai MSE untuk keempat estimator, disimpulkan bahwa
estimator terbaik pada data penerimaan pajak kendaraan bermotor adalah
estimator Kernel Triangular, karena memiliki nilai MSE terkecil.
Kata Kunci: Regresi Nonparametrik, Estimator Kernel, Fungsi Kernel,
Bandwidth, Pajak Kendaraan Bermotor1517031023 DONY CHERISTIAN VENESIA-2022-03-16T07:02:21Z2022-03-16T07:02:21Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54719This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547192022-03-16T07:02:21ZPENGGUNAAN RANTAI MARKOV PADA PERHITUNGAN PERSEDIAAN
BARANG MENGGUNAKAN PELUANG STEADY-STATEThe Markov chain is a stochastic model that describes a sequence of events whose
probability depends only on the previous event. The Markov chain uses the
probability to find out how likely a future event is to occur. At some stage the
probability will reach a steady balance. Steady-state probabilities are probabilities
to determine processes in certain circumstances, after a number of transitions
occur tend to a certain value, mutually independent of the probability distribution
of the initial state. At the steady-state probability it does not mean stopping in one
state, but the process continues to make the transition from one state to another.
This probability is an probability for transition that has reached equilibrium, so it
will not change with the changes in time that occur. In this research, we will
discuss a number of case studies relating to the Markov chain in a steady-state.
Keyword: Markov Chain, Steady-State Probabilities, Supply of Goods
Rantai Markov adalah suatu model stokastik yang menggambarkan barisan
kejadian yang peluangnya hanya tergantung pada kejadian sebelumnya. Rantai
Markov menggunakan peluang untuk mengetahui seberapa besar kemungkinan
kejadian yang akan datang terjadi. Pada tahap tertentu peluang tersebut akan
mencapai nilai keseimbangannya (steady). Peluang steady-state adalah peluang
untuk menentukan proses dalam keadaan tertentu, setelah sejumlah transisi terjadi
cenderung kepada nilai tertentu, saling bebas terhadap distribusi peluang keadaan
awal. Pada peluang steady-state tidak berarti berhenti pada satu state, tetapi
proses terus membuat transisi dari state satu ke state lainnya. Peluang ini adalah
peluang transisi yang sudah mencapai keseimbangan, sehingga tidak akan berubah
terhadap perubahan waktu yang terjadi. Pada penelitian ini akan didiskusikan
beberapa studi kasus yang berhubungan dengan rantai Markov pada keadaan
seimbang (steady-state).
Kata Kunci: Rantai Markov, Peluang Steady-State, Persediaan Barang1317031024 Dimas Rahmat Saputra-2022-03-16T02:22:54Z2022-03-16T02:22:54Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54758This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547582022-03-16T02:22:54ZBILANGAN KROMATIK LOKASI GRAF AMALGAMASI DUA SISI
PADA LINGKARAN SERAGAMLet be a graph with ordered pairs set ( ( ), ( )), where ( ) is a set of vertices
with ( ) ≠ 0 and ( ) is a set of edges. Let a coloring of with ( ) ≠ ( ) for
adjacent and in and Π = { , , … , } is a set of vertices which consists of color
classes from ( ). Color code Π( ) from v is the ordered k-tuple
( ( , ), ( , ), … , ( , )), where ( , ) = min{ ( , )| ∈ } for 1 ≤ ≤
. If every vertices of have distinct color code, then is called locating-coloring of
.The amount of minimum color needed in locating coloring of is called a
locating-chromatic number of , locating-chromatic number of is denoted by
( ). is two-edge amagamation graph of , ≥ 3. If there are pieces , denoted by ( ). The result of this research is the locating-chromatic number of
amalgamation of two edge on uniform cycle graph ( ) is: χ ( )= 3 for ≥ 2, χ ( )= + 3 for ≥ 2, χ ( )= + 4 for > 3 odd where ( + 2) −
( + 1) ≤ ≤ ( + 2) + ( + 2, and > 4 even where ( + 1) + ≤ ≤
( + 2) + with ≥ 1. Key word: graph, chromatic location, locating-chromatic number, amalgamation
graph.
Graf merupakan himpunan pasangan terurut dari ( ( ), ( )), dengan ( )
menyatakan himpunan titik dari dengan ( ) ≠ 0 dan ( ) menyatakan
banyaknya himpunan sisi. Misalkan suatu pewarnaan sejati di dengan ( ) ≠
( ) untuk dan yang bertetangga di dan Π = { , , … , } adalah himpunan
yang terdiri dari kelas-kelas warna dari ( ). Kode warna Π( ) dari v adalah k- pasang terurut ( ( , ), ( , ), … , ( , )) dengan ( , ) = min{ ( , )| ∈
} untuk 1 ≤ ≤ . Jika setiap titik di mempunyai kode warna yang berbeda,
maka c disebut pewarnaan lokasi dari . Banyaknya warna minimum yang digunakan
dalam pewarnaan lokasi disebut bilangan kromatik lokasi dari , yang dinotasikan
dengan χ ( ). Graf adalah graf amalgamasi dua sisi dari , ≥ 3. Jika terdapat
amalgamasi dari graf , maka dinotasikan dengan ( ). Hasil dari penelitian ini
adalah bilangan kromatik lokasi graf amalgamasi dua sisi pada lingkaran seragam
( ) adalah : χ ( )= 3 untuk ≥ 2; χ ( )= + 3 untuk ≥ 2; χ ( )=
+ 4 untuk > 3 ganjil untuk ( + 2) − ( + 1) ≤ ≤ ( + 2) + ( + 2, dan
> 4 genap dimana ( + 1) + ≤ ≤ ( + 2) + dengan ≥ 1. Kata kunci: graf, kromatik lokasi, bilangan kromatik lokasi, graf amalgamasi.1417031119 TRI WULANDARI-2022-03-16T02:22:38Z2022-03-16T02:22:38Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54768This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547682022-03-16T02:22:38ZPENENTUAN BANYAKNYA GRAF TERHUBUNG BERLABEL
TITIK BERORDE LIMA DENGAN MAKSIMAL SEPULUH
GARIS 2-PARALELA graph ( , ) is connected if there exists at least one path between every pair
of vertices in . A vertex labelled graph is an assignment of values or label at
each vertex or each edge. This research discussed a formula to count the number
of connected vertex labelled graphs of order five with maximum ten 2-parallel
edges based on , is the number of edges which connect different pairs of
vertices (edges that connect the same pair of vertices are counted as one).
Keywords: graph, labelled graph, connected graph, parallel edges.
Graf ( , ) dikatakan terhubung apabila terdapat paling sedikit satu path di
antara setiap pasang titik di . Apabila tidak ada path yang menghubungkan
sepasang titik di maka disebut graf tak terhubung. Graf berlabel adalah graf
yang setiap titik atau garisnya diberi nilai atau label. Pada penelitian ini di
diskusikan rumus untuk menghitung banyaknya graf terhubung berlabel titik
berorde lima dengan maksimal sepuluh garis 2-paralel berdasarkan jumlah , dengan banyaknya garis yang menghubungkan pasangan titik yang berbeda
(garis paralel yang mengubungkan dua titik yang sama dihitung satu).
Kata kunci : graf, graf berlabel, graf terhubung, garis paralel.1417031118 Tika Hairun Nisa-2022-03-16T02:22:15Z2022-03-16T02:22:15Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54773This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547732022-03-16T02:22:15ZANALISIS KESTABILAN DAN PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN
LOTKA-VOLTERRA DUA PREDATOR DAN SATU PREY DENGAN
MENGGUNAKAN METODE RUNGE KUTTA ORDE 5Lotka-Volterra modelling is a dynamic system that can be found in a various
natural phenomenon, for example interaction among species that live in a
ecosystem. Among the modellings, there are some Lotka-Volterra modellings with
various cases, for example two predators and one prey. In this research, discussed
numerical solution and stability analysis of Lotka-Volterra modelling of two
predators that compete to share one prey. The way to show the discussed dynamic
model is by fixed point analysis and stability system. Numerical simulations have
illustrated that three species can coexist, when the values of efficiency conversion
for the two predators are near to each other.
Keywords: Lotka-Volterra modelling, two predators and one prey, fixed points,
stability.
Model Lotka-Volterra merupakan sebuah sistem dinamik yang dapat ditemui dalam
berbagai kasus pada fenomena alam, misalnya interaksi antar spesies yang hidup
pada suatu ekosistem. Diantara model tersebut terdapat sejumlah model Lotka-
Volterra dengan kasus yang bervariasi, misalnya Lotka-Volterra dua predator dan
satu prey. Dalam skripsi ini dibahas solusi numerik dan analisis kestabilan model
Lotka-Volterra dari dua spesies predator yang berkompetisi untuk berbagi satu
spesies prey. Upaya memperlihatkan dinamika model yang dibahas adalah melalui
analisis titik tetap dan kestabilan sistem. Simulasi numerik telah mengilustrasikan
bahwa ketiga spesies dapat hidup berdampingan, ketika nilai konversi efisiensi
untuk dua predator mendekati satu sama lain.
Kata kunci: model Lotka-Volterra, dua predator dan satu prey, titik tetap,
kestabilan.1517031111 Thalia Regina-2022-03-15T07:31:45Z2022-03-15T07:31:45Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54713This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547132022-03-15T07:31:45ZSOLUSI ANALITIK PERSAMAAN LAPLACE PADA SUATU CAKRAMMathematics is a science that has an important role in the development of science
and technology. Laplace equations are widely used in chemistry, biology and
physics. Among them are used in a circle (disk) with a center point (0,0). This
study aims to determine the analytic solution of the two-dimensional Laplace
equation on a disc using polar coordinates. To show the solution of the Laplce
equation with polar coordinates, the variable separation method is used.
Keywords: Laplace Equations, Polar Coordinates, Discs, Variable Separation,
Analytical Solutions.
Matematika merupakan ilmu yang memiliki peranan penting dalam
pengembangan ilmu pengetahuan dan teknologi.Persamaan Laplace banyak
digunakan pada ilmu kimia, biologi dan fisika. Diantaranya digunakan dalam
suatu cakram (disk) berbentuk lingkaran dengan titik pusat (0,0).Penelitian ini
bertujuan untuk menentukan solusi analitik persamaan Laplace dua dimensi pada
suatu cakram dengan menggunakan koordinat polar. Untuk memperlihatkan solusi
dari persamaan Laplce dengan koordinat polar digunakan metode pemisahan
peubah. Kata kunci: Persamaan Laplace,Koordinat Polar, Cakram, Pemisahan Peubah,
Solusi Analitik1517031125 YULIA NOVITA-2022-03-15T07:31:29Z2022-03-15T07:31:29Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54711This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547112022-03-15T07:31:29ZANALISIS KESTABILAN VAKSINASI MODEL SIR PADA STUDI KASUS PENYAKIT TUBERCULOSIS (TBC)The effect of vaccination can help to reduce the spread of tuberculosis (TB). One
way to help controlling the spread of disease is using mathematical models, the
name is SIR (Susceptible, Infected, Recovered). In this research, the SIR
(Susceptible, Infected, Recovered) model produces two equilibrium points, are
disease-free equilibrium points and disease endemic equilibrium points. The
analysis conducted produces an analysis of vaccine reproduction ratio.
Furthermore, numerical simulations are performed using the runge-kutta method
to describe the stability of balance points.
Key words: Vaccine, Mathematical Models, SIR model, Stability, Rungge-Kutta
Pengaruh vaksinasi dapat membantu dalam mengurangi penyebaran penyakit tuberculosis (TBC). Salah satu cara untuk membantu mempermudah mengendalikan penyebaran penyakit dengan menggunakan model matematika yaitu model SIR (Susceptible, Infected, Recovered). Pada penelitian ini, model SIR (Susceptible, Infected, Recovered) menghasilkan dua titik kesetimbangan yaitu titik kesetimbangan bebas penyakit dan titik kesetimbangan endemik penyakit. Analisis yang dilakukan menghasilkan analis rasio reproduksi vaksin. Selanjutnya, dilakukan simulasi numerik dengan metode runge-kutta untuk menggambarkan kestabilan titik kesetimbangan. Kata kunci: Vaksin, Model Matematika, Model SIR, Kestabilan, Runge-Kutta.1517031088 Dina Shabrina-2022-03-15T07:31:17Z2022-03-15T07:31:17Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54710This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/547102022-03-15T07:31:17ZPENENTUAN BANYAKNYA GRAF TERHUBUNG BERLABEL TITIK
BERORDE ENAM DENGAN MAKSIMAL LIMA BELAS GARIS 5–PARALEL
A graph is connected if there exists at least a path connecting every pair
of vertices in . Two or more edges that connect the same pair of vertices are
called paralled edges. There are many graphs that can be constructed if given
vertices and edges. In this research we will discuss the formula for finding the
number of connected vertex labelled graphs of order six with maximum fifteen
parallel edges.
Keywords: graph, connected graph, parallel edges, sixth order
Graf didefinisikan sebagai pasangan terurut dengan adalah himpunan
berhingga yang tak kosong dan memuat elemen-elemen yang disebut vertex atau
titik, dan adalah himpunan garis atau edge yang menghubungkan setiap titik di
. Graf dikatakan graf terhubung jika ada path (lintasan) yang menghubungkan
setiap pasangan titik di . Dua garis atau lebih yang menghubungkan dua titik
yang sama disebut garis paralel. Jika ada titik dan garis maka dapat
ditentukan jumlah graf yang dapat dibentuk baik terhubung atau tak terhubung.
Dalam penelitian ini akan dibahas tentang menentukan formula untuk menghitung
banyaknya graf terhubung berlabel tititk berorde enam dengan maksimal lima
belas garis paralel.
Kata kunci: graf, graf terhubung, garis paralel, orde enam1517031058 Yulia Sari-2022-03-15T02:29:58Z2022-03-15T02:29:58Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54619This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/546192022-03-15T02:29:58ZPERBANDINGAN METODE BEDA HINGGA DENGAN METODE
TEMBAK LINEAR (SHOOTING METHOD) DALAM PENYELESAIAN
PERSAMAAN DIFERENSIAL ORDE DUA SYARAT BATAS DIRICHLETDifferential equation theorem has been developing, the method used is various
depends on the kind of the equation. There are two kinds of method to solve
differential equation, the first one is analytically and the second is numerically. It
will be discussed about numeric solution dor dirichlet boundary condition
differential equation by comparing finite difference method and shooting method.
Keyword : Ordinary differential equations, numerical solutions, finite difference
method, shooting method.
Teori persamaan diferensial sudah cukup berkembang, dan metode yang
digunakan bervariasi sesuai dengan jenis persamaan. Terdapat dua macam cara
dalam menyelesaikan persamaan diferensial, pertama secara analitis dan kedua
secara numerik. Penulis akan membahas tentang solusi numerik untuk
penyelesaian persamaan diferensial syarat batas dirichlet dengan membandingkan
metode beda hingga dan metode tembak linear.
Kata Kunci : Persamaan diferensial biasa, solusi numerik, metode beda hingga,
metode tembak linear1517031140 Diana Dwi Mafiro-2022-03-15T02:25:23Z2022-03-15T02:25:23Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54617This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/546172022-03-15T02:25:23ZOPTIMASI PENJADWALAN POMPA DALAM SISTEM DISTRIBUSI
AIR DENGAN MENERAPKAN KOMBINASI DARI ALGORITMA
GRID SEARCH DAN HOOKE-JEEVES PATTERN SEARCHWater distribution networks represent one of the largest infrastructure assets of an
industrial society. In water distribution, there are important parts that support
operations, i.e. scheduling and pumping costs. However, to minimize the pumping
cost requires optimal scheduling. This research examines the problem of pump
scheduling which minimizes energy costs by using a combination of the grid
search and the Hooke-Jeeves search method. The schedule is arranged using a grid
step size of 3 and 4 hours. The results show that using the 3 hours grid provides a
more optimal schedule with energy costs of $ 234.69.
Keywords : pump, scheduling, grid search algorithm, Hooke–Jeeves pattern
search algorithm, EPANET
Jaringan distribusi air merupakan salah satu aset infrastruktur terbesar dari
masyarakat industri. Dalam pendistribusian air terdapat bagian penting yang
mendukung operasional, yaitu penjadwalan dan biaya pompa. Namun untuk
meminimalkan biaya penggunaan pompa dibutuhkan penjadwalan yang optimal.
Pada penelitian ini dikaji masalah penjadwalan pompa yang meminimumkan
biaya energi dengan menggunakan kombinasi dari algoritma grid search dan
Hooke-Jeeves patern search. Jadwal yang disusun menggunakan ukuran langkah
grid sejauh 3 dan 4 jam. Hasil menunjukkan bahwa penggunaan grid sejauh 3 jam
memberikan jadwal yang lebih optimal dengan biaya energi $234.69.
Kata kunci : pompa, penjadwalan, algorima grid search, algoritma Hooke-Jeeves
patetrn search, EPANET1517031138 DIANA AYUNDIRA-2022-03-15T02:21:21Z2022-03-15T02:21:21Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54614This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/546142022-03-15T02:21:21ZMETODE PENDUGA EMPIRICAL BEST LINEAR UNBIASED
PREDICTION DAN SPATIAL EMPIRICAL BEST LINEAR UNBIASED
PREDICTION PADA PENDUGAAN AREA KECILThe National Social Economic Survey (SUSENAS) conducted by the Central
Statistics Agency (BPS) aims to determine the level of welfare of the population
in the economic field. The welfare of the population in the economic field can be
measured by per capita expenditure. The lack of information in estimating per
capita expenditure makes direct estimates unusable. This problem can be
overcome by using a small area estimation by adding additional information about
the number of births of the population which has a significant effect on per capita
expenditure. The Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) method is
one of the small area estimation methods used in continuous data by substituting
unknown variety components into BLUP estimators. EBLUP estimator by
considering the spatial influence or location as the weighting is called Spatial
EBLUP (SEBLUP). The method used to estimate the parameters in the EBLUP
and SEBLUP estimators is Restricted Maximum Likelihood Estimation (REML)
and Generalized Least Square (GLS). In this study the quality of estimators of
EBLUP and SEBLUP can be evaluated with Mean Square Error (MSE). The
results in the study indicate that the SEBLUP estimator produces a MSE value
that is smaller than the EBLUP method in estimating per capita expenditure.
Keywords: Small Area Estimation, Empirical Best Linear Unbiased Prediction,
Restricted Maximum Likelihood Estimation, Generalized Least Square, Mean
Square Error.
Survei Sosial Ekonomi Nasional (SUSENAS) yang dilakukan oleh Badan Pusat
Statistika (BPS) bertujuan untuk mengetahui tingkat kesejahteraan penduduk di
bidang ekonomi. Kesejahteraan penduduk di bidang ekonomi dapat diukur
dengan pengeluaran per kapita. Adanya keterbatasan informasi dalam menduga
pengeluaran perkapita membuat pendugaan langsung tidak dapat digunakan.
Masalah tersebut dapat diatasi dengan menggunakan pendugaan area kecil yaitu
dengan menambahkan informasi tambahan mengenai jumlah kelahiran penduduk
yang berpengaruh secara signifikan terhadap pengeluaran per kapita. Metode
Empirical Best Linear Unbiased Prediction (EBLUP) merupakan salah satu
metode pendugaan area kecil yang digunakan pada data kontinu dengan
mensubstitusikan komponen ragam yang tidak diketahui ke dalam penduga
BLUP. Penduga EBLUP dengan memperhatikan pengaruh spasial atau lokasi
sebagai pembobotnya disebut dengan Spasial EBLUP (SEBLUP). Metode yang
digunakan untuk menduga parameter pada penduga EBLUP dan SEBLUP adalah
Restricted Maximum Likelihood Estimation (REML) dan Generalized Least
Square (GLS). Pada penelitian ini kualitas dari penduga parameter EBLUP dan
SEBLUP dapat dievaluasi dengan Mean Square Error (MSE). Hasil dalam
penelitian menunjukkan bahwa penduga SEBLUP menghasilkan nilai MSE yang
lebih kecil dibandingkan metode EBLUP dalam menduga pengeluaran per kapita.
Kata kunci: Pendugaan Area Kecil, Empirical Best Linear Unbiased Prediction,
Restricted Maximum Likelihood Estimation, Generalized Least Square, Mean
Square Error.1517031187 Dhenty Dwi Oktafiani-2022-03-15T02:16:04Z2022-03-15T02:16:04Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54613This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/546132022-03-15T02:16:04ZANALISIS SENSITIVITAS PARAMETER TERHADAP BENTUK
OSILASI DALAM PERSAMAAN OREGONATOR DENGAN
MEMPERTIMBANGKAN MODEL TAK BERDIMENSI
PADA REAKSI BELOUSOV- ZHABOTINSKIIOne chemical reaction that produces oscillation and pattern formation in each
reaction is Belousov-Zhabotinskii chemical reaction. This reaction can be
described through the mechanism of the oregonator as the process of the
occurrence of the whole reaction. By applying the law of mass action, this
mechanism can be modeled in the form of a system of differential equations
which contains 3 dimensionless variables and is known as the oregonator model.
The nondimensionalization and re-scaling process is carried out on the model to
see the oscillation process when it reaches quasi equilibrium. The process of
oscillation in reaching quasi equilibrium requires a period of time. In this study,
the problem was discussed determining almost the period of oscillation of the
Belousov-Zhabotinskii reaction by considering the dimensionless mathematical
model through re-scaling. Numerical simulations in achieving quasi equilibrium
show results that are in accordance with the analytical results approach through
re-scaling process.
Keywords: Belousov-Zhabotinskii, oregonator, nondimensionalization process,
the oregonator model, quasi-equilibrium, re-scaling.
Salah satu reaksi kimia yang menghasilkan osilasi dan pembentukan pola dalam
setiap reaksinya adalah reaksi kimia Belousov-Zhabotinskii. Reaksi ini dapat
digambarkan melalui mekanisme oregonator sebagai proses terjadinya
keseluruhan reaksi. Dengan menerapkan hukum aksi massa, mekanisme ini dapat
dimodelkan dalam bentuk sistem persamaan differensial yang memuat 3 peubah
tak berdimensi dan dikenal sebagai model oregonator. Proses
nondimensionalisasi dan penskalaan ulang dilakukan pada model tersebut untuk
melihat proses osilasi ketika mencapai kuasi ekuilibrium. Proses osilasi dalam
mencapai kuasi ekuilibrium membutuhkan waktu dalam perioda tertentu. Pada
penelitian ini, dibahas masalah menentukan hampiran perioda osilasi reaksi
Belousov-Zhabotinskii dengan mempertimbangkan model matematika tak
berdimensinya melalui penskalaan ulang. Simulasi numerik dalam mencapai
kuasi ekuilibrium menunjukkan hasil yang sesuai dengan pendekatan hasil
analitik melalui proses penskalaan ulang.
Kata kunci : Belousov-Zhabotinskii, oregonator, proses nondimensionalisasi,
model oregonator, kuasi ekuilibrium, penskalaan ulang.1517031050 CYNTHIA WULANDARI-2022-03-15T02:10:03Z2022-03-15T02:10:03Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54608This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/546082022-03-15T02:10:03ZPENYELESAIAN PERSAMAAN DIFERENSIAL BERNOULLI
MENGGUNAKAN METODE RUNGE KUTTA GILL DAN
RUNGE KUTTA MERSONBernoulli differential equations are one form of ordinary first-order differential
statistics. This differential equation can be solved analytical and numerical
differences. This study aims to resolve Bernoulli differential equations using the
method of Runge Kutta Gill and Runge Kutta Merson then analyze the results of
numerical results on successful analytic results. Completion of numbers using the
Runge Kutta Gill and Runge Kutta Merson method starts by specifying the initial
values 1517031137 DEWI SUNDARI-2022-03-15T01:58:03Z2022-03-15T01:58:03Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54526This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/545262022-03-15T01:58:03ZPERAMALAN VOLATILITAS DATA RETURN KURS RUPIAH
TERHADAP DOLLAR DENGAN METODE INTEGRATED
GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL
HETEROSCEDASTICITY (IGARCH)The purpose of this study is to apply one of the ARCH / GARCH models, namely
Integrated Generalized Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (IGARCH)
in predicting volatility in returning data on the Rupiah Rate against the US Dollar
for the next five periods. In time series data, sometimes the behaviour of variance
of the time series data are not constant or heteroschedasticity. One of the models
to deal with this tipe of problem, we can use IGARCH model. IGARCH model
can be used to forecast volatility. Based on the results of the analysis obtained the
best model is MA ([24]) IGARCH (3.2) and with the results of the variance
forecast obtained volatility for the next five periods which indicates that high
volatility cannot be used. However, the estimated level of use of the
IGARCH(3,2) model is relatively low.
Keywords: Heteroschedasticity, Volatility, IGARCH
Tujuan dari penelitian ini adalah mengaplikasikan salah satu model
ARCH/GARCH yaitu Integrated Generalized Autoregressive Conditional
Heteroscedasticity (IGARCH) dalam meramalkan volatilitas pada data return
Kurs Rupiah terhadap US Dollar untuk lima periode ke depan. Didalam data time
series, terkadang didapat varians yang tidak konstan atau heteroschedasticity.
Salah satu model untuk menyelesaikan kondisi ini adalah model IGARCH. Model
IGARCH dapat digunakan untuk meramalkan volatilitas. Berdasarkan hasil
analisis diperoleh bahwa model terbaik adalah MA([24]) IGARCH(3,2) dan
dengan mengakarkan hasil ramalan variansnya diperoleh volatilitas untuk lima
periode kedepan yang menunjukan bahwa tidak terjadi volatilitas tinggi. Akan
tetapi tingkat peramalan menggunakan model IGARCH relatif rendah.
Kata Kunci : Heteroskedastisitas, Volatilitas, IGARCH1517031153 Beni Darmawan-2022-03-15T01:57:50Z2022-03-15T01:57:50Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54525This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/545252022-03-15T01:57:50ZANALISIS PERBANDINGAN METODE PENDEKATAN
EKSPONENSIAL DAN KOMBINASI METODE PENDEKATAN VOGELMODI
DALAM PENGOPTIMALAN BIAYA TRANSPORTASITransportation problem related to the distribution of a product from the origin
places with limited inventory, to destinations with certain requests to obtain a
minimum cost. Transportation problem can be solved by several methods. In this
paper the completion steps of the exponential approach method and combination
of the vogel approach-MODI method are disccused. For balanced transportation
problem and the amount of inventory are greater than the number of requests.
Both methods give the similar optimal result. While for the number of requests
which are greater than the amount of inventory, the vogel approach-MODI
method gives more optimal result than the exponential approach method, however
the exponential approach method uses the more efficient steps.
Key word : transportation problem, exponential approach method, vogel
approach-MODI method
Masalah transportasi terkait dengan pendistribusian suatu produk dari beberapa
sumber dengan persediaan terbatas, menuju beberapa tujuannya dengan
permintaan tertentu untuk memperoleh biaya distribusi yang minimum. Masalah
transportasi dapat diselesaikan dengan beberapa metode. Dalam tulisan ini
dibahas langkah-langkah penyelesaian metode pendekatan eksponensial dan
kombinasi metode pendekatan vogel-MODI. Untuk masalah transportasi
seimbang dan jumlah persediaan lebih besar dari jumlah permintaan, kedua
metode memberikan hasil optimal yang sama. Sementara untuk jumlah
permintaan lebih banyak dari jumlah persediaan, metode pendekatan vogel-MODI
memberikan hasil yang lebih optimal dari pendekatan eksoponensial namun
pendekatan eksponensial menggunakan langkah-langkah yang lebih efisien.
Kata kunci : masalah transportasi, metode pendekatan eksponensial, metode
pendekatan vogel-MODI1517031009 AULIA SAFITRI Masalah transportasi terkait dengan pendistribusia-2022-03-15T01:57:29Z2022-03-15T01:57:29Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54523This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/545232022-03-15T01:57:29ZESTIMASI MODEL REGRESI NONPARAMETRIK MENGGUNAKAN
ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN FUNGSI KERNEL
TRIANGLENonparametric regression is one of the statistical methods that is used to
determine the pattern of the relationship between predictor variables with
response variables whose form of function is unknown. The nonparametric
regression curve is only assumed to be smooth while the data will look for its own
estimation form. The kernel function is one approach to estimate the
nonparametric regression curve. This study aims to estimate the nonparametric
regression curve using the Nadaraya-Watson estimator with the kernel Triangle
function on toddler growth data in Sidorejo Village, Kec. Sidomulyo South
Lampung and simulation data. The results shows that the optimal regression curve
estimation for real data is having bandwidth 5,0 with GCV 1,363146 while in the
simulation data obtained the optimal bandwidth 5,0 with GCV 1,867415.
Keywords: Kernel Nonparametric Regression, Bandwidth, GCV
Regresi nonparametrik adalah salah satu metode statistika yang digunakan untuk
mengetahui pola hubungan antara variabel prediktor dengan variabel respon yang
tidak diketahui bentuk fungsinya. Kurva regresi nonparametrik hanya
diasumsikan mulus dimana data akan mencari bentuk estimasinya sendiri. Fungsi
kernel merupakan salah satu pendekatan untuk mengestimasi kurva regresi
nonparametrik. Penelitian ini bertujuan untuk mengestimasi kurva regresi
nonparametrik menggunakan estimator Nadaraya-Watson dengan fungsi kernel
Triangle pada data pertumbuhan balita di Desa Sidorejo Kec. Sidomulyo
Lampung Selatan dan data simulasi. Hasil penelitian menunjukkan estimasi kurva
regresi yang optimal memiliki bandwidth 5,0 dengan GCV 1,363146 sedangkan
pada data simulasi diperoleh bandwidth yang optimal 5,0 dengan GCV 1,867415.
Kata Kunci: Regresi Nonparametrik Kernel, Bandwidth, GCV1517031055 AULIA PUTRI-2022-03-15T01:57:18Z2022-03-15T01:57:18Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54522This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/545222022-03-15T01:57:18ZRUANG BARISAN SELISIH L3 (2)One of study fields in mathematics is the field of analysis. In this field, the
concept of sequence space is included as often discussed. In sequence space as
one of the concepts in the field of analysis, it discusses the sequence space where
is a collection of sequence spaces that | , is a collection of
number sequence converges to 0, c is a collection of all convergent sequences and
is Σ
p < . The row space itself is a space that contains sequences while
the joint sequence is a function whose domain is a real number that has a real
value. In this research, a sequence space difference in sequence space will be
constructed with certain norms. In this study will show the nature of the sequence
space difference , ( ), ( ) is a limited sequence space, covergen and
is a Banach space. Furthermore, from this study itself will show that the sequence
space difference ( ) is a banach space.
Key Words : Bernorm Space, Difference Sequence, Banach Space.
Salah satu bidang kajian yang berada pada matematika adalah bidang analisis.
Dalam bidang ini, konsep ruang barisan termasuk yang sering dibicarakan. Pada
ruang barisan sebagai salah satu konsep yang ada di bidang analisis, membahas
tentang ruang barisan yang dimana adalah koleksi ruang barisan
yang | , adalah koleksi barisan bilangan yang konverken ke-0,
c adalah koleksi semua barisan yang konvergen dan adalah Σ
p < .
Ruang barisan sendiri merupakan ruang yang isinya barisan sedangkan barisan
sendiripun merupakan suatu fungsi yang domainnya bilangan asli yang bernilai
real. Dalam Penelitian ini akan dikonstruksikan ruang barisan selisih pada ruang
barisan dengan norma tertentu. Pada penelitian ini akan menunjukan sifat
ruang barisan selisih , ( ), ( ) adalah ruang barisan terbatas,
kovergen dan merupakan ruang banach. Selanjutnya dari penelitian ini sendiri
akan menunjukan bahwa ruang barisan selisih ( ) merupakan ruang banach.
Kata Kunci : Ruang Bernorm, Ruang Barisan Selisih, Ruang Banach.1517031012 AULIA RAHMAN-2022-03-15T01:56:13Z2022-03-15T01:56:13Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54606This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/546062022-03-15T01:56:13ZANALISIS PENGARUH TOTAL ANTAR VARIABEL LATEN
MENGGUNAKAN METODE ESTIMASI DIAGONAL WEIGHTED LEAST
SQUARES (DWLS)
(Studi Kasus: Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Indeks Prestasi Kumulatif
Mahasiswa Jurusan Matematika Angkatan 2016 Unila)Structural Equation Modelling is a statistical technique that is able to analyze the
pattern of simultan linear relationships between insicator variables and latent
variables. In general there are some estimation methods in SEM, in this study SEM
with Diagonally Weighted Least Square (DWLS) estimation method is used. DWLS
is an unbias estimator and complete statistic. The aim of this research is to analyze
the total effects among latent variables in the factors that affect grade point average
mathematics FMIPA UNILA students badge 2016 using DWLS estimation method.
The result shows that R2 marks Grade Point Average is affacted 89% by Teaching
Quality, Family Environment, and Learning Ethos and the rest is explained by other
factor. Using Goodness of Fit test shows that the model fits to the data.
Keywords: Structural Equation Modelling, Model fit test, Diagonally Weighted
Least Square
Structural Equation Modelling adalah suatu teknik statistik yang mampu
menganalisis pola hubungan linear secara simultan antara variabel indikator dan
variabel laten. Pada umumnya terdapat beberapa metode estimasi pada metode SEM,
dalam penelitian ini menggunakan SEM dengan metode estimasi Diagonally
Weighted Least Square. DWLS merupakan penduga yang bersifat tak bias dan
statistik lengkap. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis pengaruh total
antar variabel laten pada faktor-faktor yang mempengaruhi indeks prestasi kumulatif
mahasiswa jurusan matematika FMIPA UNILA angkatan 2016 menggunakan
metode estimasi DWLS. Dari hasil penelitian didapat bahwa nilai R2 Indeks Prestasi
Kumulatif dapat dijelaskan oleh Kualitas Pengajaran, Lingkungan Keluarga, dan
Etos Belajar adalah sebesar 89% dan sisanya dijelaskan oleh faktor lain serta
Goodness of Fit yang baik sehingga model yang digunakan sesuai dengan data.
Kata Kunci: Structural Equation Modelling, Uji Kecocokan Model, Diagonally
Weighted Least Square1517031072 DEWI SEKARWATI-2022-03-15T01:55:37Z2022-03-15T01:55:37Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54518This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/545182022-03-15T01:55:37ZALGORITMA EXPECTATION-MAXIMIZATION UNTUK PENDUGAAN
PARAMETER DISTRIBUSI GENERALIZED GAMMA PADA
DATA TERSENSOR KANAN TIPE 1Generalized Gamma distribution is the most popular model for analyzing skewed
data and various forms of hazard functions, this makes Generalized Gamma
distribution often used in survival analysis. Survival analysis aims to predict the
chances of survival, recurrence of disease, death, and other events up to a certain
period of time. One characteristic of survival data is the possibility of censorship,
this study uses right-type censored data type 1. Estimation of Generalized Gamma
distribution parameters in survival analysis uses maximum likelihood estimation
which is solved by the expectation-maximization algorithm. In this study an
analysis of the survival time of patients with gastric cancer will be conducted.
Based on the results of the iteration, the estimated value of the parameter is
obtained, namely α = 3.406516, β = 1.072, and θ = 59.766. Based on survival
function, the chances of survival of patients will continue to decrease until death
occurs, while hazard functions have an increasing rate, namely the increasing
survival time of patients, the chances of death will increase.
Keywords: Generalized Gamma, Type 1 Right Censored Data, Maximum
Likelihood Estimation, Eexpectation-Maximization Algorithm
Distribusi Generalized Gamma adalah model paling popular untuk menganalisis
data yang skewed dan berbagai bentuk fungsi hazard, hal ini membuat distribusi
Generalized Gamma sering digunakan dalam analisis survival. Analisis survival
bertujuan untuk menduga peluang bertahan hidup, kekambuhan penyakit,
kematian, dan peristiwa-peristiwa lainnya sampai pada periode waktu tertentu.
Salah satu karakteristik data survival adalah kemungkinan adanya sensor,
penelitian ini menggunakan data tersensor kanan tipe 1. Pendugaan parameter
distribusi Generalized Gamma pada analisis survival menggunakan maximum
likelihood estimation yang diselesaikan dengan algoritma expectationmaximization.
Dalam penelitian ini akan dilakukan analisis waktu bertahan hidup
pasien penderita penyakit kanker lambung. Berdasarkan hasil iterasi diperoleh
nilai dugaan parameter, yaitu α = 3.406516, β = 1.072, dan θ = 59.766.
Berdasarkan fungsi survival, peluang bertahan hidup dari pasien akan terus
mengalami penurunan sampai terjadinya kematian, sedangkan fungsi hazard
memiliki laju increasing yaitu semakin meningkatnya waktu bertahan hidup dari
pasien maka peluang kematiannya akan semakin meningkat.
Kata Kunci: Generalized Gamma, Data tersensor kanan tipe 1, Maximum
Likelihood Estimation, Algoritma Expectation-Maximization1517031019 Atika Ayu Listianingsih-2022-03-15T01:51:59Z2022-03-15T01:51:59Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54604This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/546042022-03-15T01:51:59ZRUANG BARISAN SELISIH Lp (Δ2 )Row is a function whose domain is a set of natural numbers. A linear space
consisting of ranks is called a row room. One of the frequently studied row spaces
is the space defined = = ( ) ⊂ ∶ (Σ∞ | |
=1 )
1
< ∞ with 1 ≤ < ∞.
In this study, a row space difference in the sequence space is constructed with
certain norms. The row of the difference in space is (Δ), and (Δ ) . In this
study the properties of the row space of the difference are shown. The results
show that space , (Δ), dan (Δ ) are banach spaces.
KeyWords: Bernorm Space, Difference Row Space, Banach Space.
Barisan adalah suatu fungsi yang domainnya adalah himpunan bilangan asli.
Ruang linier yang beranggotakan barisan disebut ruang barisan. Salah satu ruang
barisan yang sering dikaji adalah ruang yang didefinisikan = = ( ) ⊂ ∶
(Σ∞ | |
=1 )
1
< ∞ dengan 1 ≤ < ∞ . Dalam penelitian ini dikonstruksikan
ruang barisan selisih pada ruang barisan dengan norma tertentu. Ruang barisan
selisih yang dimaksud adalah (Δ), dan (Δ ). Pada penelitian ini ditunjukkan
sifat-sifat dari ruang barisan selisih tersebut. Hasil menunjukkan bahwa ruang
, (Δ), dan (Δ ) merupakan ruang banach.
Kata Kunci : Ruang Bernorm, Ruang Barisan Selisih, Ruang Banach.1517031030 Della Kharisma-2022-03-15T01:47:31Z2022-03-15T01:47:31Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54602This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/546022022-03-15T01:47:31ZDIMENSI PARTISI GRAF PETERSEN DIPERUMUM Pn1 , UNTUK n GANJILThe partition dimension was introduced by Chartrand in 1998. Let be a
connected graph, with ∈ ( ) dan ⊂ ( ). Those vertices are divided into
-partition, denoted by , , … , . Set of Π = { 1, 2, … , } be an ordered
set of -partition. The representation of every ∈ ( ) with respect to Π is a
minimum distance of a vertex to with 1 ≤ ≤ , denoted by ( | Π) =
( ( , ), ( , ), … , ( , )). If every vertex has distinct representation, Π is
called a resolving -partition. The minimum for which there is a resolving -
partition of ( ) is called the partition dimension of , denoted by ( ). The
partition dimensions of generalized Petersen graph are , is 3 for odd.
Furthermore, certain operation of partition dimensions of generalized Petersen
graph , for layers = 1,2 is 3, while for layer ≥ 3 is 4.
Keyword : Graph, Partition Dimension, Generalized Petersen Graph
Dimensi partisi diperkenalkan oleh Chartrand pada tahun 1998. Misalkan suatu
graf, dengan titik ∈ ( ) dan ⊂ ( ). Titik-titik tersebut dibagi menjadi -
partisi, dinotasikan , , … , . Himpunan Π = { 1, 2, … , } adalah
himpunan -partisi terurut. Representasi untuk setiap ∈ ( ) terhadap Π
adalah jarak minimum dari suatu titik ke dengan 1 ≤ ≤ , dinotasikan
dengan ( | Π) = ( ( , ), ( , ), … , ( , )). Jika setiap titik memiliki
representasi yang berbeda, maka Π disebut partisi pembeda dengan -partisi
pembeda. Nilai k terkecil dari -partisi pembeda terhadap ( ) disebut dimensi
partisi dari , dinotasikan dengan ( ). Pada penelitian ini diperoleh, dimensi
partisi graf Petersen diperumum , adalah 3. Selanjutnya dimensi partisi
operasi tertentu graf Petersen diperumum , untuk layer = 1,2 adalah 3,
sedangkan untuk layer
≥ 3 adalah 4.
Kata Kunci : Graf, Dimensi Partisi, Graf Petersen Diperumum1517031178 DEBY ANASTASYA-2022-03-15T01:43:18Z2022-03-15T01:43:18Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54429This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/544292022-03-15T01:43:18ZINVERS MOORE-PENROSE MATRIKS NON-BUJUR SANGKARDeterminants are an important concept in finding the inverse of a matrix.
Based on the research that has been done about the concept of determinant in a
non – square matrix, it shows that the inverse value of a non – square matrix can
also be determined. Inverse Moore – Penrose is the inverse of a non – square
matrix denoted by . The purpose of this study is to determine the inverse
Moore – Penrose of a non – square matrix and apply it to the system solution of
linear equations using the Gauss – Jordan elimination method and the Moore –
Penrose inverse method.
From the discussion it can be concluded that non – square matrix inverses
can be determined if they fulfill the four conditions of Moore – Penrose. Not all
square inverse properties also apply to the Moore – Penrose inverse. In the same
system of linear equations, namely the marix × with < or > using
the Jordan Gauss elimination method the solution obtained are many, single or no
solutions whereas the inverse method of Moore – Penrose the solution obtained is
single and there is no solution.
Keyword : Determinants, Inverse Moore – Penrose, Matrix non – square
Determinan merupakan suatu konsep penting dalam mencari invers suatu
matriks. Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan mengenai konsep
determinan pada matriks non – bujur sangkar, menunjukkan bahwa nilai invers
dari matriks non bujur sangkar juga dapat ditentukan. Invers Moore – Penrose
adalah invers dari matriks non bujur sangkar yang dinotasikan dengan . Tujuan
dari penelitian ini adalah menentukan Invers Moore Penrose dari suatu matriks
non-bujur sangkar dan mengaplikasikannya pada solusi sistem persamaan linier
menggunakan metode eliminasi Gauss – Jordan dan metode invers Moore –
Penrose.
Dari pembahasan dapat disimpulkan bahwa invers matriks non – bujur
sangkar dapat ditentukan jika memenuhi keempat syarat dari Moore – Penrose.
Tidak semua sifat invers bujur sangkar juga berlaku pada invers Moore – Penrose.
Pada sistem persamaan linear yang sama yaitu matriks × dengan < atau
> menggunakan metode eliminasi Gauss - Jordan solusi yang didapatkan
adalah banyak,tunggal atau tidak ada solusi sedangkan dengan metode invers
Moore – Penrose solusi yang didapat adalah tunggal dan tidak ada solusi.
Kata Kunci : Determinan, Invers Moore – Penrose, Matriks non – bujur sangkar1517031109 Afrisca Hartianeza-2022-03-15T01:42:54Z2022-03-15T01:42:54Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54428This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/544282022-03-15T01:42:54ZMODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSKEDASTICITY IN MEAN (GARCH-M) PADA DATA HARGA SAHAM UNTUK ESTIMASI VALUE AT RISK (VaR)The purpose of this research is to find out the GARCH-M model on the estimation of VaR (Value at Risk) on the closing stock weekly data of PT Gudang Garam Tbk on 2 February 2014 - 11 November 2018. To model this phenomenon, the GARCH-M model is used. Based on the results of the analysis, the best model is obtained AR(1) without constants and GARCH(1.1)-M. The amount of VaR (Value at Risk) at the 95% confidence level in the next period is -0,049702963. If an investor allocates funds as much as Rp100.000.000,00 to invest then there is 5% the opportunity for maximum losses for investors is equal to Rp4.970.296,3.
Keywords: Volatility, GARCH, Value at Risk
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui model GARCH-M pada estimasi VaR (Value at Risk) pada data mingguan harga saham penutupan PT Gudang Garam Tbk pada tanggal 2 Februari 2014 – 11 November 2018. Untuk memodelkan fenomena tersebut digunakan model GARCH-M. Berdasarkan hasil analisis, diperoleh model terbaik yaitu AR(1) tanpa konstanta dan GARCH(1,1)-M. Besarnya VaR (Value at Risk) pada tingkat kepercayaan 95% pada periode selanjutnya adalah -0,049702963. Jika seorang investor mengalokasikan dana sebesar Rp100.000.000,00 untuk berinvestasi maka terdapat 5% peluang terjadinya kerugian maksimum bagi investor sebesar Rp4.970.296,3.
Kata kunci: Volatilitas, GARCH, Value at Risk1517031018 ADE YULIAN HANDY SAPUTRA-2022-03-15T01:42:31Z2022-03-15T01:42:31Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54599This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/545992022-03-15T01:42:31ZSPATIAL PANEL FIXED EFFECT PADA PEMODELAN INDEKS
PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI LAMPUNGThis study aims to identify which factors affect the human development index
(HDI) in Lampung Province using the Spatial Panel fixed Method. The data used
in this study is secondary data obtained from the Lampung Province Central
Statistics Agency (BPS) in the form of panel data, which is a combination of time
series data for the period 2010-2016 and latitude (cross section) of 15
districts/cities in Lampung Province. The results show that two factors affect the
human development index which are the average length of school and Percentage
of Poverty.
Keywords: Human Development Index (HDI), Spatial Panel fixed Effect
Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi faktor-faktor apa saja yang dapat
mempengaruhi indeks pembangunan manusia (IPM) di Provinsi Lampung dengan
pendekatan ekonometrika menggunakan Spatial Panel fixed Effect. Data yang
digunakan di dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari Badan
Pusat Statistik (BPS) Provinsi Lampung dalam bentuk data panel yaitu
penggabungan data deret waktu (time series) periode 2010-2016 dan deret lintang
(cross section) sebanyak 15 Kabupaten/kota di Provinsi Lampung. Hasil
penelitian ini didapatkan 2 faktor yang mempengaruhi indeks pembangunan
manusia dengan model Spatial Panel fixed Effect yaitu variabel ( rata-rata lama
sekolah) dan (Presentase Kemiskinan).
Kata kunci: Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Spatial Panel fixed Effect1517031089 CINTYA SARASWATI-2022-03-15T01:38:44Z2022-03-15T01:38:44Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54596This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/545962022-03-15T01:38:44ZANALISIS RELIABILITAS
PADA DATA MASA HIDUP SISTEM YANG BERDISTRIBUSI LOGNORMAL
DENGAN PENDEKATAN BAYESIANThe global economic problem that has arisen over the past is an increasing
demand for improved product and system performance and lower costs at the
same time. In various applied fields, statistics play an important role as a common
means of analysis. One statistical analysis is the dependability of systems or
reliability. On reliability analysis a method is required to estimate the parameters
and methods used it the Bayesian approach. The Bayesian approach is used by
combining subjective knowledge (prior) with probability distribution within
unknown parameters with the information provided. The data used is a lifespan a
time of failure in the air conditioning engine 7912. The data failure of air
conditioning is following lognormal distribution. With get older using the air
conditioning, the value of reliability a air conditioning continues to decline.
Keywords: Bayesian, Lognormal Distribution, Reliability
Permasalahan perekonomian global yang muncul selama ini adalah meningkatnya permintaan untuk meningkatkan kinerja produk dan sistem, serta mengurangi biaya yang dikeluarkan pada kondisi yang bersamaan. Dalam berbagai bidang terapan, statistika memiliki peranan yang penting sebagai alat analisis yang banyak digunakan. Salah satu analisis statistika yaitu analisis keterandalan sistem atau reliabilitas. Pada analisis reliabilitas diperlukan suatu metode untuk menduga parameter dan metode yang digunakan adalah pendekatan Bayesian. Pendekatan Bayesian digunakan dengan menggabungkan pengetahuan subjektif (prior) mengenai distribusi peluang dari parameter yang tidak diketahui dengan informasi yang diperoleh. Data yang digunakan adalah data masa hidup suatu sistem yang menunjukkan waktu kegagalan pada mesin pendingin pesawat 7912. Data waktu kegagalan mesin pendingin pesawat mengikuti distribusi lognormal. Semakin bertambahnya usia pakai mesin pendingin pesawat, nilai reliabilitas dari sebuah mesin pendingin pesawatjuga terus mengalami penurunan.
Kata kunci : Bayesian, Distribusi Lognormal, Reliabilitas1517031031 Caroline Aritonang-2022-03-14T02:40:31Z2022-03-14T02:40:31Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54504This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/545042022-03-14T02:40:31ZPERBANDINGAN METODE MVE-BOOTSTRAP DAN MCD-BOOTSTRAP DALAM MENGATASI PENGARUH PENCILAN
PADA DATA BERUKURAN KECIL
DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDAIn the regression analysis, the best linear unbiased estimator method used for parameter estimation is Ordinary Least Square (OLS). But it is very sensitive to outliers, so when there are outliers in the observation data, OLS becomes biased and inefficient to estimate the regression parameters. To overcome this problem, the method that can be used is a robust method. The Minimum Ellipsoid Volume (MVE) and Minimum Covariance Determinant (MCD) method are two robust methods that are known to have high rigidity to outliers. But the accuracy of MVE and MCD is doubtful when applied to small size data. Therefore, it is necessary to apply the bootstrap/resampling method to both methods to obtain better estimation results. The purpose of this study is to compare the effectiveness of the MVE-Bootstrap and MCD-Bootstrap methods to overcome the effect of outliers on small size data in multiple linear regression analysis. The effectiveness of each method can be known based on the value of the estimator relative efficiency, bias, and Mean Square Error (MSE) of the parameters estimate. The results showed that MVE-Bootstrap was better than MCD-Bootstrap in estimating regression parameters on containing outliers and small size data.
Keywords: MCD-Bootstrap, MVE-Bootstrap, OLS, Outlier, Robust
Dalam analisis regresi, metode penduga tak bias terbaik yang digunakan untuk pendugaan parameter adalah Metode Kuadrat Terkecil (MKT). Namun, ketika terdapat pencilan pada data pengamatan, MKT menjadi bias dan tidak efisien dalam menduga parameter regresi. Hal ini dikarenakan MKT sangat sensitif terhadap pencilan. Untuk mengatasi masalah tersebut, metode yang dapat digunakan adalah metode robust. Metode Minimum Volume Ellipsoid (MVE) dan Minimum Covariance Determinant (MCD) merupakan dua metode robust yang dikenal memiliki ketegaran yang tinggi terhadap pencilan. Tetapi, penggunaan MVE dan MCD diragukan apabila dihadapkan pada data yang berukuran kecil. Oleh sebab itu, perlu penerapan metode bootstrap/resampling pada kedua metode tersebut agar diperoleh hasil pendugaan yang lebih baik. Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan efektivitas metode MVE-Bootstrap dan MCD-Bootstrap untuk mengatasi pengaruh pencilan pada data yang berukuran kecil dalam analisis regresi linear berganda. Efektivitas masing-masing metode dapat diketahui berdasarkan nilai efisiensi relatif penduga, bias, dan Mean Square Error (MSE) dari pendugaan parameter yang dihasilkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa MVE-Bootstrap lebih baik dari MCD-Bootstrap dalam menduga parameter regresi pada data yang mengandung pencilan dan berukuran kecil.
Kata Kunci: MCD-Bootstrap, MVE-Bootstrap, MKT, Pencilan, Robust
1517031011 ARIO PANDU-2022-03-14T02:35:47Z2022-03-14T02:35:47Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54502This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/545022022-03-14T02:35:47ZPEMILIHAN PRODUK ASURANSI BERDASARKAN PROFIL NASABAH
MENGGUNAKAN KLASIFIKASI NAÏVE BAYESNaïve Bayes Classification (NBC), is a classification method combining statistic
method and data mining. The purpose of this study is to determine which NBC
model whose highest accuracy in predicting the right product for the clients. The
result shows that 90% data training and 10% data testing has the highest accuracy
compare to other data with mean of the accuracy 95.7%. This indicates that Naïve
Bayes Classification capable to predict the right product for the clients.
Key words: Naïve Bayes Classification, Data Training, Data Testing,
Accuracy
Klasifikasi Naïve Bayes (KNB) adalah metode pengklasifikasian dengan
menggabunngkan metode statistik dengan data mining. Tujuan dari penelitian ini
adalah untuk menentukan model KNB yang memiliki akurasi paling tinggi
sehingga mampu memprediksi produk asuransi yang tepat bagi nasabah. Hasil dari
penelitian ini menunjukkan bahwa akurasi tertinggi pada 90% data training dan
10% data testing dengan rata-rata nilai akurasi 95.7%. Klasifikasi Naïve Bayes
mampu memprediksi produk asuransi yang tepat berdasarkan profil nasabah
asuransi.
Kata kunci: Klasifikasi Naïve Bayes, Data Training, Data
Testing, KNB, Akurasi1417031023 ARIF KURNIAWAN-2022-03-14T02:29:13Z2022-03-14T02:29:13Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54495This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/544952022-03-14T02:29:13ZANALISIS PENGARUH TOTAL ANTAR VARIABEL LATEN
TERHADAP KEPUASAN KONSUMEN RUMAH MAKAN MISTER
GEPREK MENGGUNAKAN METODE CB-SEMStructural Equation Modeling is a statistical technique that is able to analyze
patterns of relationships simultaneously between indicator variables and latent
variables. The purpose of this research is to analyze the total effect with the
Maximum Likelihood estimation method on Covariance Structural Equastion
Modeling. The result shows that total effects of variable satisfaction (η3) can be
explained by variable quality (ξ1), service (η1) and price (η2) equal to 0,8992 or
89%.
Keywords: Structural Equation Modeling, Total Effect, Maximum Likelihood.
Structural Equation Modeling merupakan teknik statistik yang mampu
menganalisis pola hubungan secara simultan antara variabel indikator dan variabel
laten. Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisa pengaruh total dengan metode
estimasi Maximum Likelihood pada Covariance Structural Equastion Modeling.
Dari hasil penelitian diperoleh pengaruh total dengan variabel kepuasan (η3) yang
dapat dijelaskan oleh variabel kualitas (ξ1), pelayanan (η1) dan harga (η2) sebesar
0,8992 atau 89%.
Kata kunci:Structural Equation Modeling, Pengaruh Total, Maximum Likelihood.1517031093 Annisa Septiana-2022-03-14T02:24:45Z2022-03-14T02:24:45Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54491This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/544912022-03-14T02:24:45ZSOLUSI SOLITONIK UNTUK SISTEM KORTEWEG-DE VRIES
HOMOGEN DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALISIS
HOMOTOPIOne of the equations of water wave motion is the Korteweg-de Vries equation. The
Korteweg-de Vries (KdV) equation is a nonlinear wave motion equation which the
solution is not always able to be differentiated exactly. The purpose of this research is
to solve the Korteweg-de Vries equation system by used a homotopy analysis method
(HAM). Homotopyanalisis method also a free method which not observe the bigness
or smallnes about one parameter. This method extremly effective to solve various
type of the equation and homogen or non-homogen equation system. With many
superiority rather than the solution, so the ℎ constant value that will be used is
ℎ = −1.
Keyword: Homotopy Analysis Method, the KdV equation, exact solution
Salah satu gerak persamaan gerak gelombang perumakaan air adalah
persamaan Korteweg-de Vries (KdV). Persamaan Korteweg-de Vries merupakan
persamaan gerak gelombang taklinear yang solusinya tidak selalu bisa diturunkan
secara eksak. Penelitian ini bertujuan untuk menyelesaikan sistem persamaan
Korteweg-de Vries dengan metode analisis homotopi (HAM). Metode analisi
homotopi merupakan metode yang bebas, artinya tidak memperhatikan kecil atau
besarnya suatu parameter. Metode ini sangat efektif untuk menyelesaikan berbagai
tipe persamaan dan sistem persamaan homogen atau tak homogen. Untuk
memperlihatkan bahwa solusi dari metode homotopi mendekati solusi eksak, maka
nilai konstanta ℎ yang digunakan ialah ℎ = −1.
Keywords: Metode Analisis Homotopi, persamaan KdV, solusi eksak
1517031082 ANITA RAHMASARI-2022-03-14T02:20:49Z2022-03-14T02:20:49Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54487This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/544872022-03-14T02:20:49ZMETODE PENGHALUSAN EKSPONENSIAL HOLT-WINTERS DAN
METODE SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED
MOVING AVERAGE (SARIMA) PADA PERAMALAN
DATA DERET BERKALA MUSIMANThe aim of this study is to examine Holt-Winters Multiplicative Exponential
Smoothing Method and Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average
(SARIMA) Method and to compare this two methods in forecasting data on the
number of train passengers in Indonesia. Based on the results of the study, it was
found that the Holt-Winters Multiplicative Exponential Smoothing Method was
more feasible than the SARIMA Method in predicting the number of train
passengers in Indonesia in the future period.
Keywords: Holt-Winters, Multiplicative, SARIMA, MSE.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengkaji Metode Penghalusan
Eksponensial Holt-Winters Multiplikatif dan Metode Seasonal Autoregressive
Integrated Moving Average (SARIMA) serta membandingkan kedua metode
tersebut pada peramalan data jumlah penumpang Kereta Api di Indonesia.
Berdasarkan hasil penelitian diperoleh bahwa Metode Penghalusan Eksponensial
Holt-Winters Multiplikatif lebih layak digunakan dibandingkan Metode SARIMA
dalam meramalkan jumlah penumpang kereta api di Indonesia periode kedepan.
Kata kunci: Holt-Winters, Multiplikatif, SARIMA, MSE.1517031025 ANISA RISKA ANDI SAPUTRI-2022-03-14T02:15:35Z2022-03-14T02:15:35Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54483This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/544832022-03-14T02:15:35ZSPATIAL SCAN STATISTICS DENGAN MODEL POISSONA region often experiences a certain event with different intensity of events. The method
that can detect areas that have the highest event intensity is Spatial Scan Statistics. The
highest intensity of events is referred to as a hotspot for an event. Hotspot is obtained
from a ratio (rate) of observed events. In this study, the determination of hotspots was
done by Spatial Scan Statistics uses the Poisson model. The empirical study is done with
SaTScan software using the number of crime cases in the Lampung Tengah Regency for
three years. The results showed that hotspot of crime cases in Lampung Tengah Regency
are in the Terusan Nunyai, Seputih Mataram, and Terbanggi Besar.
Kata Kunci: Spatial Scan Statistics, Hotspot, Poisson Distribution,
Ratio Likelihood Test.
Suatu wilayah sering kali mengalami suatu kejadian tertentu dengan intensitas kejadian yang berbeda-beda. Metode yang dapat mendeteksi wilayah yang memiliki intensitas kejadian yang paling tinggi adalah Spatial Scan Statistics. Intensitas kejadian yang paling tinggi disebut sebagai hotspot dari sebuah kejadian. Hotspot diperoleh dari suatu rasio (rate) dari kejadian yang diamati. Pada penelitian ini, penentuan hotspot dilakukan dengan Spatial Scan Statistics model Poisson. Kajian secara empiris dilakukan dengan bantuan aplikasi SaTScan menggunakan data Jumlah Kasus Tindak Pidana di Kabupaten Lampung Tengah selama kurun waktu tiga tahun. Hasil penelitian menunjukkan bahwa hotpsot kasus tindak pidana di Kabupaten Lampung Tengah terdapat pada Kecamatan Terusan Nunyai, Seputih Mataram, dan Terbanggi Besar. Kata Kunci: Spatial Scan Statistics, Hotspot, Distribusi Poisson, Ratio Likelihood Test.1517031190 Anggun September-2022-03-14T02:10:36Z2022-03-14T02:10:36Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54476This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/544762022-03-14T02:10:36ZAPLIKASI PEWARNAAN TITIK MENGGUNAKAN
ALGORITMA WELCH-POWELL PADA
PENGATURAN TRAFFIC LIGHTTraffic jam is problem faced by various cities in Indonesia. One solution is to use
a traffic light. The existence of traffic lights helps to curb road users, but in many
cases the use of traffic light is not optimal, due to the determination of the time for
assigning the red or the green light and how long to wait until the other on. To
overcome these problems the graph coloring concept is used by adopting the
Welch-Powell algorithm. The study cases taken were from several points in the
city of Kabupaten Serang, one of which is at the crossroads of 3 Parung and at the
crossroads of 4 Ciruas. The results show that the method has improved the
effectiveness of the traffic light.
Keywords: Traffic Light, Coloring Graph, Welch-Powell Algorithm.
Kemacetan lalu lintas adalah permasalahan yang dihadapi berbagai kota di
Indonesia. Salah satu solusinya adalah dengan menggunakan lampu traffic light.
Keberadaan lampu traffic light sangat membantu untuk menertibkan pengguna
jalan, namun dalam banyak kasus masih kurang optimal, terkait dengan penentuan
arus mana yang harus merah maupun hijau dan berapa lama waktu tunggu
masing-masing. Untuk mengatasi masalah tersebut digunakan pendekatan graf
dengan aplikasi pewarnaan titik sebagai penyelesaian masalah penjadwalan.
Algoritma yang digunakan adalah algoritma Welch-Powell. Kasus traffic light
diambil dari beberapa titik di Kabupaten Serang, meliputi Simpang 3 Parung dan
Simpang 4 Ciruas. Hasil penggunaan pewarnaan graf dengan algoritma Well-
Powell mampu meningkatkan efektifitas traffic light.
Kata Kunci: Traffic Light, Pewarnaan Graf, Algoritma Welch-Powell.1517031059 AMIRAH-2022-03-14T01:57:04Z2022-03-14T01:57:04Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54474This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/544742022-03-14T01:57:04ZPENDEKATAN VECTOR ERROR CORRECTION MODEL (VECM)
TERHADAP DATA SAHAM PGAS, AKRA, DAN PTT PCL
PADA BULAN JANUARI 2010 – JANUARI 2019Oil and gas is an important commodity that has driven the establishment of
companies engaged in oil and gas. There are several oil and gas companies registered
as securities companies in shares. Stock data is one example of time series data. The
Vector Error Correction Model (VECM) method is a multivariate time series method
for data that is not stationary and has cointegration. In this study, it will be seen
whether there are long-term and short-term relation with these 3 variables. From the
Granger Causality analysis shows that the stock price of PGAS influences AKRA and
PTT stock prices. And PTT stock prices affect the stock prices of PGAS and AKRA.
And there was a direct relationship between PGAS and PTT and also PGAS and
AKRA.
Keywords: Stock data, Cointegration, Vector Error Correction Model, Granger
Causality
Minyak dan gas bumi merupakan komoditi penting yang telah mendorong berdirinya
perusahaan yang bergerak dalam bidang minyak dan gas bumi. Terdapat beberapa
perusahan minyak dan gas bumi yang terdaftar sebagai perusahaan sekuritas pada
saham. Data saham merupakan salah satu contoh data deret waktu. Metode Vector
Error Correction Model (VECM) merupakan salah satu metode multivariate time
series untuk data yang tidak stasioner dan memiliki kointegrasi. Pada penelitian ini
akan dilihat apakah terdapat hubungan jangka panjang dan pendek terhadap 3
variabel tersebut. Dari analisis Granger Kausalitas menunjukkan bahwa harga saham
PGAS mempengaruhi harga saham AKRA dan PTT. Dan harga saham PTT
mempengaruhi harga saham PGAS dan AKRA. Dan terjadi hubungan langsung
antara PGAS dan PTT dan juga PGAS dan AKRA.
Kata kunci : Data saham, Kointegrasi, Vector Error Correction Model, Granger
Kausalitas1517031047 ALMIRA RIZKA PUTRI-2022-03-14T01:51:55Z2022-03-14T01:51:55Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54469This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/544692022-03-14T01:51:55ZPERBANDINGAN METODE 1⁄3 SIMPSON DENGAN METODE
ROMBERG DALAM PENYELESAIAN INTEGRAL RANGKAP DUATidak semua bentuk integral rangkap dua dapat diselesaikan secara analitik.
Namun demikian, hal tersebut tidak menjadi kendala karena dapat digunakan
pendekatan lain untuk menemukan solusinya dengan pendekatan numerik
diantaranya metode 1⁄3 Simpson dan metode Romberg. Penyelesaian numerik
integral rangkap dua dengan menggunakan metode 1⁄3 Simpson dan Romberg
mampu memberikan nilai integrasi dalam waktu yang lebih cepat. Hasil
penyelesaian integral rangkap dua yang diperoleh dengan menggunakan metode
Romberg menunjukkan nilai galat yang lebih kecil dibandingkan dengan nilai
galat dengan menggunakan metode 1⁄3 Simpson, sedangkan waktu komputasi
yang dihasilkan metode 1⁄3 Simpson lebih kecil dibandingkan dengan metode
Romberg. Oleh karena itu hasil perbandingan yang diperoleh menunjukkan bahwa
metode Romberg memberikan hasil integrasi lebih baik daripada metode 1⁄3
Simpson, sedangkan metode 1⁄3 Simpson memiliki kecepatan yang lebih tinggi
dalam penyelesaiannya.
Kata Kunci : Integral Rangkap Dua, metode 1⁄3 Simpson, metode Romberg.
Not all forms of double integral can be solved analytically. However, this should
not be a problem because it can be used another approach to find a solution with
such numerical approximation 1⁄3 Simpson and Romberg methods. Numerical
solution of the double integral using 1⁄3 Simpson method and Romberg method
are able to provide value integration in a faster time. The result of the completion
of the double integral obtained by using Romberg method show the error value is
smaller than the error value by using 1⁄3 Simpson's method, whereas computing
time generated 1⁄3 Simpson method is smaller than the Romberg method.
Therefore, the comparative results obtained showed that the Romberg method
provides better results than the integration of 1⁄3 Simpson's method, while 1⁄3
Simpson's method has a higher speed in the solution.
Keyword : Double integral, 1⁄3 Simpson’s method, Romberg method.1517031130 AKIKA MEGA FADILLAH-2022-03-14T01:45:27Z2022-03-14T01:45:27Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54467This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/544672022-03-14T01:45:27ZFUNGSI HIPERGEOMETRI DARI DISTRIBUSI GENERALIZED
LOG LOGISTIKHypergeometric function is one of the special functions of Ordinary Differential
Equations (ODE). Hypergeometric functions are used in economics, mathematical
engineering, and mathematical physics. Hypergeometric functions are solutions of
the second order Ordinary Differential Equations (ODE). One method for
obtaining solutions from second order Ordinary Differential Equations (ODE) is
the Frobenius method. The frobenius method is used for Ordinary Differential
Equations (ODE) with variable coefficients and regular singular at where a
series of the solutions will be obtained. By using the differential calculus the
second order Ordinary Differential Equation (ODE) of the generalized log logistic
distribution is obtained by differentiating the Probability Density Function (PDF)
of the generalized log logistic distribution to the random variable . Generalized
log logistic distribution is used for survival analysis and economics. So obtained
the hypergeometric function of the generalized log logistic distribution is
Σ
Σ
Keywords: Hypergeometri Fuction, Ordinary Differential Equation (ODE),
Frobenius Method, Generalized Log Logistic Distribution.
Fungsi hipergeometri adalah salah satu fungsi khusus dari Persamaan Diferensial
Biasa (PDB). Fungsi hipergeometri banyak digunakan dalam bidang ilmu
ekonomi, teknik matematika, dan fisika matematika. Fungsi hipergeometri
merupakan solusi dari Persamaan Diferensial Biasa (PDB) orde dua. Salah satu
metode untuk memperoleh solusi dari persamaan diferensial biasa orde dua yaitu
metode frobenius. Metode frobenius digunakan untuk Persamaan Diferensial
Biasa (PDB) dengan koefisien variabel dan singular regular di yang mana
akan diperoleh solusi berbentuk suatu deret. Dengan menggunakan kalkulus
diferensial diperoleh Persamaan Diferensial Biasa (PDB) orde dua dari distribusi
generalized log logistik dengan mendiferensialkan Fungsi Kepekatan Peluang
(FKP) dari distribusi generalized log logistik terhadap peubah acak . Distribusi
generalized log logistik banyak digunakan untuk analisis survival dan ekonomi.
Sehingga diperoleh fungsi hipergeometri dari distribusi generalized log logistik
yaitu Σ
Σ
Kata Kunci: Fungsi Hipergeometri, Persamaan Diferensial Biasa (PDB), Metode
Frobenius, Distribusi Generalized Log Logistik1517031014 AI MILA NURHAYATI-2022-03-11T08:02:11Z2022-03-11T08:02:11Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54397This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/543972022-03-11T08:02:11ZDIMENSI PARTISI GRAF PETERSEN DIPERUMUM Let G be a connected graph G = (V, E), with V(G) ≠ denotes the set of vertex and
E(G) denotes the set of edge. The distance v to S for v (G) and S ⊂ V(G) is
defined as d(v,S) = min{d(v,x), x }. For an ordered k-partition Π =
of
v (G), then representation of v with respect to Π is defined as the k-vector r(v|Π)
= (d(v, ), d(v, ),…., d(v, )). The partition Π is called a resolving partition if the
k-vectors r(v|Π) are distinct. The minimum for which there is a resolving k-partition
of (G) is the partition dimension pd(G) of G. In this study, the partition dimension
of generalized Petersen graph 1517031141 NIA ADELIA-2022-03-11T07:59:45Z2022-03-11T07:59:45Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54389This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/543892022-03-11T07:59:45ZPEMODELAN DATA TIME SERIES ASIMETRIK DENGAN
EXPONENTIAL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL
HETEROSCEDASTICITY (EGARCH)In the case of financial data, it usually tends to fluctuate rapidly from time to time
so that the variance of the error will always change every time (heterogeneous)
but also has an asymmetrical effect. The purpose of this study is to apply the best
EGARCH model on closing price return data of PT Jasa Marga Tbk. which has
asymmetric in its volatility. The results of this study found that the best model is
EGARCH (1.3) with the following equation:
ln 1517031175 Binsar Hermawan-2022-03-11T07:44:40Z2022-03-11T07:44:40Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54399This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/543992022-03-11T07:44:40ZPEMODELAN MATEMATIKA PERTUMBUHAN LUMUT PADA
TANGKI AIRThis research aims to make mathematical models moss growth in reservoir 1, 2 and 3
with exponential models. This research start is prepare bucket 3 piecesas reservoir.
Then every reservoir treated different. Reservoir 1 placed exposed to sunlight,
reservoir 2 exposed to sunlight but covered up. While reservoir 3 placed
underground. Then observed mpss growth on each of reservoir every week. After
obtained total data moss growth then modeled with exponential models. Based on
smallest Mean Absolute Percentage Error (MAPE) get it rate moss growth (r) is
0.33024 and exponential models an reservoir 1 that is ( ) = = 5 . ( ).
On reservoir 2 not experiencing moss growth but in the long time the water is only
muddy, on reservoir 3 too most does not grow and water remains clean.
Keywords: Exponential Model, Growth.
Penelitian ini bertujuan untuk membuat model matematika pertumbuhan lumut pada
reservoir 1, 2 dan 3 menggunakan model eksponensial.Penelitian ini dimulai
denganmenyiapkan ember sebanyak 3 buah sebagai reservoir. Kemudian tiap
reservoir diberi perlakuan yang berbeda. Reservoir 1 di letakkan di tempat terkena
cahaya matahari, reservoir 2 terkena cahaya matahari namun penampang ditutupi,
sedangkan reservoir 3 diletakkan di bawah tanah. Lalu diamati pertumbuhan lumut
pada masing-masing reservoir setiap pekan nya. Setelah didapatkan data jumlah
pertumbuhan lumut lalu dimodelkan dengan model eksponensial. Berdasarkan nilai
Mean Absolute Percentage Error (MAPE) terkecil didapatlah laju pertumbuhan
lumut (r) sebesar 0.33024 dan model eksponensial pada reservoir 1 yaitu ( ) =
= 5 . ( ). Pada reservoir 2 tidak mengalami pertumbuhan lumut namun
lama kelamaan air hanya keruh, padaReservoir 3 pun lumut tidak tumbuh dan air
tetap bersih.
Kata Kunci: Model eksponensial, Lumut.1517031118 Ribut Susilowati-2022-03-11T07:44:05Z2022-03-11T07:44:05Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54433This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/544332022-03-11T07:44:05ZPEMODELAN REGRESI 3 LEVEL
DENGAN METODE MAXIMUM LIKELIHOODIn the modern era, many studies use data taken from groups that oversee units of
observation known as hierarchical data. In social research usually traces the
relationship between individuals and their communities. This kind of research is called
multilevel research. Multilevel models can be used to analyze hierarchical data
structures, which are data analyzed from several levels, where lower levels are nested
at higher levels. However, this analysis does not pay attention to the macro level,
resulting in dissatisfaction with the results of the analysis because it causes
heteroscedasticity in the error. To overcome the problems above the regression model
used is a multilevel model. The purpose of this study was to apply the 3-level regression
models on hierarchical data to determine the factors that influence population density
in Lampung Province in 2016 at district, sub-district and village levels. From the results
of the analysis it was found that the best 3-level model is the 3-level model that includes
variables at the district and sub-district levels. The factors that influence population
density in Lampung Province are the rate of economic growth and population growth.
Keywords: hierarchical data, multilevel regression, population density.
Di era modern banyak penelitian yang menggunakan data yang diambil dari kelompokkelompok
yang membawahi unit-unit pengamatan yang dikenal dengan istilah data
hirarki. Pada penelitian sosial biasanya menelusuri hubungan antara individu dengan
komunitasnya. Penelitian semacam ini disebut penelitian multilevel. Model multilevel
dapat digunakan untuk menganalisis data berstruktur hirarki yaitu data yang dianalisis
dari beberapa level, dimana level yang lebih rendah bersarang pada level yang lebih
tinggi. Namun analisis ini tidak memperhatikan pada level makro, sehingga
mengakibatkan ketidakpuasaan pada hasil analisisnya karena menimbulkan
heteroskedastisitas pada galat. Untuk mengatasi masalah-masalah diatas model regresi
yang digunakan adalah model multilevel. Tujuan dari penelitian ini adalah menerapkan
model regresi 3 level pada data berhirarki untuk mengetahui faktor-faktor yang
mempengaruhi kepadatan penduduk di Provinsi Lampung tahun 2016 pada level
kabupaten, kecamatan dan desa. Dari hasil analisis diperoleh bahwa model 3 level
terbaik yaitu model 3 level yang mengikutsertakan variabel pada level kabupaten dan
level kecamatan. Adapun faktor-faktor yang mempengaruhi kepadatan penduduk di
Provinsi Lampung yaitu laju pertumbuhan ekonomi dan pertumbuhan penduduk.
Kata kunci: data hirarki, regresi multilevel, kepadatan penduduk.1517031091 AGUNG HIDAYAT-2022-03-11T04:03:57Z2022-03-11T04:03:57Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54402This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/544022022-03-11T04:03:57ZDIMENSI PARTISI GRAF PETERSEN DIPERUMUM p2k,2 UNTUK k>2Let be a connected graph ( ), with ( ) denotes the set of vertex and ( ) denotes the set of edge. The distance to for ( ) and ( ) is defined ( ) * ( ) +. For an ordered -partition of ( ), then representation of with respect to is defined as the -vector ( ) ( ( ) ( ) ( )). The partition is called a resolving partition if the -vector ( ) are distinct. The minimum for which there is a resolving -partition of ( ) is the partition dimension ( ) of . In this study, the partition dimension of generalized Petersen Graph for and is 3, and for is 4.
Keyword : graph, partition dimension, Petersen graph.
Diberikan suatu graf terhubung ( ), dengan ( ) menyatakan himpunan titik dan ( ) menyatakan himpunan sisi. Jarak titik terhadap untuk ( ) dan ( ) yang didefinisikan ( ) * ( ) +. Untuk suatu -partisi dari ( ), maka representasi dari terhadap didefinisikan sebagai ( ) ( ( ) ( ) ( )). disebut partisi pembeda jika ( ) berbeda. Kardinalitas minimum dari -partisi pembeda terhadap ( ) disebut dimensi partisi dari , dinotasikan dengan ( ). Pada penelitian ini telah diperoleh dimensi partisi graf Petersen diperumum untuk dan adalah 3, dan untuk adalah 4.
Kata kunci : graf, dimensi partisi, graf Petersen.1517031173 TITIN AWALATUN KHOLIFAH-2022-03-11T03:44:41Z2022-03-11T03:44:41Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/54393This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/543932022-03-11T03:44:41ZPEMODELAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED NEGATIVE
BINNOMIAL REGRESSION (GWNBR)
(Studi Kasus Jumlah Kasus DBD di Kabupaten Lampung Timur Tahun 2016)Georaphically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) merupakan salah
satu metode untuk memodelkan data cacah yang mempunyai heterogenitas spasial
dan overdispersi. Salah satu penerapan metode GWNBR yaitu memodelkan jumlah
kasus DBD di Kabupaten Lampung Timur tahun 2016. Penelitian ini bertujuan untuk
mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah kasus DBD di setiap
kecamatan. Faktor yang digunakan dalam penelitian ini yaitu persentase rumah
tangga berpola hidup bersih dan sehat, kepadatan penduduk, persentase rumah sehat
dan persentase akses sanitasi layak (Jamban Sehat). Pemodelan setiap kecamatan
dengan fungsi pembobot Gaussian Kernel diperoleh 2 pengelompokkan kecamatan
berdasarkan variabel signifikan. Kelompok pertama adalah kelompok dengan
variabel signifikan persentase akses sanitasi layak (X4) sedangkan kelompok kedua
tidak terdapat variabel yang signifikan.
Kata kunci: GWNBR, DBD, Overdispersi, Heterogenitas Spasial, Gaussian Kernel.
GeoraphicallyWeighted Negative Binomial Regression (GWNBR) is one method for
modeling data counts that have spatial heterogeneity and overdispersion. One
application of the GWNBR method is in mapping the number of DHF cases in East
Lampung on 2016. This study aims to determine the factors that influence the
number of dengue cases in each district. The factors used in this study are the
percentage of households with clean and healthy life patterns, population density, the
percentage of healthy homes and the percentage of access to proper sanitation
(Healthy Latrines). Modeling each sub-district with the Gaussian Kernel weighting
function obtained 2 sub-districts grouping based on significant variables. The first
group is the group with a significant variable percentage of access to proper
sanitation (X4) while the second group has no significant variable.
Keywords: GWNBR, DBD, Overdispersion, Spatial Heterogeneity, Gaussian Kernel1517031185 GERALDA AGUSTINA-