bluuebunny/crossref_metadata_2025_split huggingface dataset:
Selang Kepercayaan Bootstrap Parametrik untuk Perbedaan Signal to Noise Ratio dari Distribusi Eksponensial Dua Parameter pada Data Waktu Kegagalan Laminasi Mylar-Poliuretana
Authors: Mukminin Amirul , Kudus Abdul 
Published: September 2023

Abstract. The two-parameter exponential distribution is a probability model associated with observed unit failure time data. Investigating the estimation characteristics of the Signal to Noise Ratio (SNR) difference between two populations with a two-parameter exponential distribution is intriguing. SNR represents the ratio between the mean and standard deviation. For more accurate results in estimating the SNR difference between two populations, confidence intervals can be utilized. One of the methods suitable for constructing confidence intervals is the parametric bootstrap method, particularly effective for small sample sizes with distribution assumptions. The confidence intervals built are based on bootstrap percentiles. The data used in this study consists of small-sized samples of failure times of mylar-polyurethane lamination in High Voltage Direct Current (HVDC) insulation structures, subjected to voltage loads of 100.3 kV/mm and 361.4 kV/mm. Based on the calculations, it was found that with a 95% confidence level, the parametric bootstrap confidence interval for the SNR difference of the two-parameter exponential distribution of failure times in mylar-polyurethane lamination under electric voltage loads of 100.3 kV/mm and 361.4 kV/mm falls within the range of [-0.29; 0.93].
Abstrak. Distribusi eksponensial dua parameter adalah model probabilitas yang terkait dengan data waktu kegagalan unit yang diamati. Karakteristik dari estimasi perbedaan Signal to Noise Ratio (SNR) dari dua populasi berdistribusi eksponensial dua parameter menarik untuk diteliti. SNR adalah rasio antara rata-rata dengan simpangan baku. Untuk hasil yang lebih akurat dalam memperkirakan estimasi perbedaan SNR dari dua populasi yaitu menggunakan selang kepercayaan. Salah satu metode yang dapat digunakan dalam membangun selang kepercayaan yaitu dengan metode bootstrap parametrik yang cocok untuk ukuran data sampel yang kecil dan memiliki asumsi distribusi. Selang kepercayaan yang dibangun didasarkan pada bootstrap persentil. Data yang digunakan adalah data sampel berukuran kecil yaitu waktu kegagalan laminasi mylar-poliuretana pada struktur isolasi High Voltage Direct Current (HVDC) dengan beban tegangan 100,3 kV/mm dan 361,4 kV/mm. Berdasarkan hasil perhitungan diperoleh bahwa dengan tingkat kepercayaan 95% selang kepercayaan bootstrap parametrik untuk perbedaan SNR dari distribusi eksponensial dua parameter pada data waktu kegagalan laminasi mylar-poliuretana dengan beban tegangan listrik 100,3 kV/mm dan 361,4 kV/mm adalah berada di dalam rentang [–0,29; 0,93].
Implementasi Metode Artificial Neural Network (ANN) Algoritma Backpropagation untuk Klasifikasi Kualitas Udara di Provinsi DKI Jakarta Tahun 2021
Authors: Putri Lutfiah Anindya , Suwanda  
Published: September 2023

Abstract. Classification is the systematic division of an individual into a group or category according to established rules or standards. There are several classification algorithms that can be used to classify data, including logistic regression, discriminant analysis, and Artificial Neural Network (ANN). This study uses an Artificial Neural Network (ANN) classification algorithm because the data used is not normally distributed. ANN is a classification algorithm that is widely used for character recognition problems and is a strong classifier because of its high calculation rate and accuracy. In this thesis, ANN is implemented on air quality classification data for DKI Jakarta in 2021 with particulate (PM10), sulfide (SO2), carbon monoxide (CO), Ozone (O3), and nitrogen dioxide (NO2) variables. This method will be calculated based on the accuracy, precision, and recall values obtained from the confused matrix. The most optimal classification results are obtained from the network architecture, which consists of 5 input layers, 4 hidden layers, and 2 output layers with an epoch value of 5000 and a learning rate of 0.001. The network architecture produces an accuracy value of 94%, a precision of 90%, and a recall of 100%.
Abstrak. Klasifikasi adalah pembagian sistematis dari sebuah individu ke dalam suatu kelompok atau kategori menurut aturan atau standar yang ditetapkan. Terdapat beberapa algoritma klasifikasi yang dapat digunakan dalam mengklasifikasi data, diantaranya regresi logistik, analisis diskriminan, dan Artificial Neural Network (ANN). Penelitian ini menggunakan algoritma klasifikasi Artificial Neural Network (ANN) karena data yang digunakan tidak berdistribusi normal. ANN merupakan salah satu algoritma klasifikasi yang banyak digunakan untuk masalah pengenalan karakter dan merupakan classifier yang kuat karena tingkat perhitungan dan keakuratannya yang tinggi. Pada skripsi ini, ANN diimplementasikan pada data klasifikasi kualitas udara DKI Jakarta Tahun 2021 dengan variabel partikulat (PM10), sulfida (SO2), karbon monoksida (CO), Ozon (O3), dan nitrogen dioksida (NO2). Metode tersebut akan dihitung berdasarkan ukuran nilai accuracy, precision, dan recall yang didapat dari confusion matrix. Hasil pengklasifikasian yang paling optimal didapat dari arsitektur jaringan yang terdiri dari 5 input layer, 4 hidden layer, dan 2 output layer dengan nilai epoch 5000 dan learning rate 0.001. Arsitektur jaringan tersebut menghasilkan nilai accuracy sebesar 94%, precision sebesar 90%, dan recall sebesar 100%.
Pemodelam Regresi Conway-Maxwell-Poisson untuk Mengatasi Overdispersi pada Data Angka Kematian Ibu di Provinsi Jawa timur
Authors: Dzikria Khofiyandi Deri , Suliadi  
Published: September 2023

Abstract. Poisson regression is usually used to model count data. one assumption in Poisson regression is equidispersion that meanS the mean equals to the variance. However, in real data it is often this assumption does not meet. One way to overcome overdispersion is the Conway-Maxwell-Poisson (COM-Poisson) regression. This study applied the COM-Poisson regression to model the effect of Pregnant women who receive a minimum of 4 antenatal care visits (X1), Active Integrated Health Post (X2), Delivery assisted by Healthcare Professional (X3), Provision of Iron Supplement Tablets to Pregnant Women (X4), Pregnant women who received Td2+ Immunization (X5) and Poverty Rate (X6) to Maternal Mortality Rate (Y) for East Java Province data of 2020. The obtained model is with dispersion parameter 0,35044. Meanwhile, the factors that influence the maternal mortality rate are pregnant women who get at least 4 checkups or check-ups at the end of their pregnancy (X1) and pregnant women who receive health services, especially at posyandu (X2).
Abstrak. Regresi Poisson digunakan dalam memodelkan data cacahan. Salah satu asumsi dalam regresi Poisson adalah equdispersi yang berarti rata-rata sama dengan varians. Namun, pada data rill seringkali asumsi ini tidak terpenuhi. Salah satu cara untuk mengatasi overdispersi adalah dengan menggunakan regresi Conway-Maxwell-Poisson (COM-Poisson). Penelitian regresi COM-Poisson ini diterapkan untuk memodelkan pengaruh dari pemeriksaan akhir masa kehamilan (K4) (X1), keberadaan posyandu aktif (X2), persalinan yang ditolong tenaga kesehatan (X3), pemberian tablet penambah darah pada ibu hamil (X4), pemberian imunisasi td2+ pada ibu hamil (X5) dan persentase penduduk miskin (X6) terhadap Angka Kematian Ibu(Y) di Provinsi Jawa Timur pada data tahun 2020 Diperoleh model Conway-Maxwell-Poisson adalah dengan parameter dispersi 0,35044. Sememtara itu, faktor-faktor yang mempengaruhi angka kematian ibu adalah ibu hamil yang mendapatkan pemeriksaan minimal 4 kali (K4) atau pemeriksaan akhir masa kehamilan (X1) dan ibu hamil yang menerima pelayanan kesehatan terutama di posyandu (X2).
Implementasi Zero Inflated Beta Regression Model pada Proporsi Kematian Ibu di Kota Bandung Tahun 2020
Authors: Kaulika Labana , Hajarisman Nusar 
Published: September 2023

Abstract. Zero inflated beta is a mixture of the continous distribution on (0, 1) and the generated distribution which can produce a non-negative probability to 0. Zero Inflated Beta Regression (BeZI) is a method that can handle or model data that has a high proportion of zeros or there are excess zeros in the data. In this study, the response variable y has a mix between the beta distribution and the point mass at zero. Estimation of the regression parameters from the zero inflated beta regression model uses the Maximum Likelihood Estimation (MLE), where the estimation process is solved numerically. The numerical method used is the Fisher’s scoring method based on the score vector and the Fisher Information matrix to estimate the parameters of the maternal mortality rate in the city of Bandung in 2020. The results of the research on the count regression model show that the percentage variable K1 has a negative effect on the proportion of maternal deaths in Bandung City in 2020, while in the zero inflation model it is found that there are no variables that have an influence on the proportion when maternal deaths do not occur.
Abstrak. Zero inflated beta merupakan campuran distribusi kontinu pada (0, 1) dan distribusi yang dibangkitkan dimana dapat menghasilkan probabilitas non-negatif ke 0. Zero Inflated Beta Regression (BeZI) merupakan metode yang dapat menangani atau memodelkan suatu data yang memiliki proporsi nol yang tinggi atau terdapat excess zero dalam data. Dalam skripsi ini, variabel respon memiliki percampuran antara distribusi beta dan titik massa pada nol. Penaksiran parameter regresi dari model regresi zero inflated beta menggunakan Maximum Likelihood Estimation (MLE), dimana proses penaksirannya diselesaikan secara numerik. Metode numerik yang digunakan yaitu metode Fisher’s scoring berdasarkan pada vektor skor dan matriks informasi Fisher untuk menaksir parameter dari angka kematian ibu di kota bandung tahun 2020. Hasil penelitian pada model count regression diperoleh bahwa variabel persentase K1 memiliki pengaruh negatif terhadap proporsi kematian ibu Kota Bandung tahun 2020, sedangkan pada model zero inflation diperoleh bahwa tidak ada variabel yang memiliki pengaruh terhadap proporsi pada saat tidak terjadinya kematian ibu.
Perbandingan Holt-Winters Exponential Smoothing dengan Artificial Neural Networks dalam Peramalan Produksi Cabai Besar di Kabupaten Garut Provinsi Jawa Barat
Authors: Adi Pratama Ihram , Iswani Achmad Anneke 
Published: September 2023

Abstract. This study discusses the comparison of Holt-Winters Exponential Smoothing method with Artificial Neural Networks in forecasting large chili production, Garut Regency, West Java Province. The Holt-Winters Exponential Smoothing method is a forecasting method on time series data with trend and seasonal data patterns based on three equations, one for stationary, one for trend and one for seasonal. There are two methods in Holt-Winters Exponential Smoothing, namely multiplicative and additive.Artificial Neural Networks is a method inspired by human central neural networks. One method that can be used for forecasting in ANN is Neural Network Autoregression or NNAR. NNAR can be used to forecast forecasting through pattern recognition from inputs by utilizing lag values as inputs and then refined through the learning process using Backpropagation Algorithms. This method comparison uses RMSE (Root Mean Squared Error) to see the accuracy of forecasting accuracy. The data used is secondary data from the large chili production of Garut Regency in 2016 – 2022. Analysis of both methods resulted in the smallest RMSE value or forecasting accuracy on NNAR with RMSE Testing of 39,490.91. So to forecast m future period, you can use the Artificial Neural Networks method with Neural Network Autoregression because it has a smaller RMSE value.
Abstrak. Penelitian ini membahas mengenai perbandingan metode Holt-Winters Exponential Smoothing dengan Artificial Neural Networks dalam peramalan produksi cabai besar Kabupaten Garut Provinsi Jawa Barat. Metode Holt-Winters Exponential Smoothing merupakan metode peramalan pada data deret waktu dengan pola data trend dan musiman yang didasarkan pada tiga persamaan yaitu satu untuk stasioner, satu untuk trend dan satu untuk musiman. Terdapat dua metode dalam Holt-Winters Exponential Smoothing yaitu multiplikatif dan aditif. Artificial Neural Networks merupakan metode yang terinspirasi dari jaringan saraf pusat manusia. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk peramalan dalam ANN adalah Neural Network Autoregression atau NNAR. NNAR dapat digunakan untuk memperkirakan peramalan melalui pengenalan pola dari input dengan memanfaatkan nilai lag sebagai input dan kemudian disempurnakan melalui proses pembelajaran menggunakan Algoritma Backpropagation. Perbandingan metode ini menggunakan RMSE (Root Mean Squared Error) untuk melihat akurasi ketepatan peramalan. Data yang digunakan adalah data sekunder dari produksi cabai besar Kabupaten Garut tahun 2016 – 2022. Analisis kedua metode tersebut menghasilkan nilai RMSE atau ketepatan peramalan terkecil pada NNAR dengan RMSE Pengujian sebesar 39.490,91. Sehingga untuk meramalkan m periode kedepan dapat menggunakan metode Artificial Neural Networks dengan Neural Network Autoregression karena memiliki nilai RMSE lebih kecil.
Penerapan Model Regresi Zero-One Inflated Beta (BEINF) pada Proporsi Pemain Sepak Bola yang dimainkan dalam Satu Musim
Authors: Faridah Rida , Hajarisman Nusar 
Published: September 2023

Abstract. Linear regression is usually used to model the relationship between a dependent variable and one or more independent variables where the response is continuous and normally distributed. However, if the assumption of normality of the response is not met, and the estimation for the linear regression model is not accurate, then zero-one inflated beta (BEINF) regression is an alternative method to model the relationship between the response variable and predictors where the response is a mixture of beta distribution and bernouli distribution. The results of this research are that there are several factors that affect the response variable, namely the BMI variable (X1), Forty Yard Run (X2), Vertical Jump (X3), Wide Jump (X4) and for predicting the chances of soccer players it can be said that, in the model 0 < Y < 1 the chance that a soccer player will be chosen to play in the match is equal to =0.4514 times more than before assuming the value of the other predictor variables is fixed. In the Y = 1 model, the chance that a soccer player will be chosen to play in the match increases by f(y=1)= 0.2086 times compared to before assuming the value of the other predictor variables remains constant. In the Y = 0 model, the chance that a soccer player will not be chosen to play in the match increases by f(y=0)=0,7576 times compared to before, assuming the values of the other predictor variables remain constant.
Abstrak. Regresi linier biasanya digunakan untuk memodelkan hubungan antara variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen yang dimana respon bersifat kontinu dan berdistribusi normal. Namun apabila asumsi normalitas respon tidak terpenuhi, dan estimasi untuk model regresi linier tidak akurat, maka regresi zero-one inflated beta (BEINF) adalah metode alternatif untuk memodelkan hubungan antara variabel respon dan prediktor dimana respon berdistribusi campuran antara distribusi beta dan distribusi bernouli. Hasil dari penelitan ini adalah terdapat beberapa faktor yang mempengaruhi variabel respon yaitu variabel BMI (X1), Lari Empat Puluh Yard (X2), Lompat Vertikal (X3), Lompat Lebar (X4) dan untuk prediksi peluang pemain sepak bola dapat dikatakan bahwa, pada model 0 < Y < 1 peluang pemain sepak bola akan dipilih untuk bermain di pertandingan adalah sebesar =0.4514 kali lipat dibanding sebelumnya dengan asumsi nilai variabel prediktor lain tetap. Pada model Y = 1 peluang pemain sepak bola akan dipilih untuk bermain di pertandingan meningkat sebesar f(y=1)= 0.2086 kali lipat dibanding sebelumnya dengan asumsi nilai variabel prediktor lain tetap. Pada model Y = 0 peluang pemain sepak bola tidak akan dipilih untuk bermain di pertandingan meningkat sebesar f(y=0)=0,7576 kali lipat dibanding sebelumnya dengan asumsi nilai variabel prediktor lain tetap.
Pemodelan Tingkat Pengangguran Terbuka Provinsi Jawa Barat Menggunakan Model Spatial Autoregressive Moving Average (SARMA)
Authors: Fikriani Anisa , Nur Azizah Komara Rifai  
Published: September 2023

Abstract. SARMA is one of the spatial regression models that combines the SAR model and the SEM model. The SARMA model is used when there are lag and error dependencies. The SARMA parameter estimator uses the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method. To explain the spatial relationship between observation locations, a spatial weighting matrix based on contiguity is used. West Java Province is a province that has the highest open unemployment rate in Indonesia in 2022. The purpose of this study is to model the SARMA regression and find out the factors that significantly influence the open unemployment rate in West Java Province in 2022. The results showed that the data contained lag and error spatial dependencies so that the SARMA model was feasible to use. The model shows that the average length of schooling, labor force participation rate, life expectancy, and GRDP growth rate have a significant effect on the open unemployment rate. The open unemployment rate of the ith districts/cities that are close together has a significant effect on the open unemployment rate of the surrounding districts/cities of -0.5334 and the error between ith adjacent districts/cities has an effect on the open unemployment rate of the surrounding districts/cities of 0.7292.
Abstrak. SARMA merupakan salah satu model regresi spasial yang menggabungkan antara model SAR dan model SEM. Model SARMA digunakan apabila terdapat dependensi lag dan dependensi error. Penduga parameter SARMA ini menggunakan metode Maximum Likelihood Estimation (MLE). Untuk menjelaskan hubungan spasial antar lokasi pengamatan digunakan matriks pembobot spasial berdasarkan ketetanggaan (contiguity). Provinsi Jawa Barat merupakan provinsi yang memiliki tingkat pengangguran terbuka tertinggi di Indonesia pada tahun 2022. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk memodelkan regresi SARMA dan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat pengangguran terbuka di Provinsi Jawa Barat tahun 2022 secara signifikan. Hasil penelitian menunjukan bahwa data mengandung dependensi spasial lag dan error sehingga model SARMA layak digunakan. Model menunjukan rata-rata lama sekolah, tingkat partisipasi angkatan kerja, angka harapan hidup, dan laju pertumbuhan PDRB berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka. Tingkat pengangguran terbuka kabupaten/kota ke-i yang berdekatan berpengaruh secara signifikan terhadap tingkat pengangguran terbuka kabupaten/kota disekitarnya sebesar -0,5334 dan error antar kabupaten/kota ke-i yang berdekatan berpengaruh terhadap tingkat pengangguran terbuka kabupaten/kota disekitarnya sebesar 0,7292.
Perbandingan Model Regresi Zero Inflated Poisson (ZIP) dan Hurdle Poisson (HP) pada Kasus Kematian Balita di Kota Bandung Tahun 2021
Authors: Ressa Nuryaningsih Ani , Nusar Hajarisman  
Published: September 2023

Abstract. In this study, the response variable is assumed to be Poisson-distributed enumeration data. However, in the Poisson regression model, the enumerated data often deviates from the Poisson distribution because of the proportion of excess zero values ​​in the response variable (excess zero), resulting in a larger variance than the average of the observed variables (overdispersion). Therefore, this study aims to model the data with Zero Inflated Poisson (ZIP) and Hurdle Poisson regression. Based on the results of the study by comparing the ZIP and Hurdle Poisson regression models using the Akaike Information Criterion (AIC) and Bayesian Information Criteria (BIC) values, it is found that the Hurdle Poisson regression model is more appropriate for modeling child mortality data in the city of Bandung in 2021 or in other words the Hurdle Poisson regression model is better at dealing with overdispersion and excess zeros problems compared to the Zero Inflated Poisson (ZIP) regression model.
Abstrak. Pada penelitian ini variabel respon diasumsikan merupakan data cacahan yang berdistribusi Poisson. Namun, pada model regresi Poisson data cacah seringkali menyimpang dari distribusi Poisson karena proporsi nilai nol yang berlebih pada variabel respon (excess zero), sehingga menghasilkan varian yang lebih besar dari rata-rata variabel yang diamati (overdispersi). Maka dari itu, penelitian ini bertujuan untuk memodelkan data dengan regresi Zero Inflated Poisson (ZIP) dan Hurdle Poisson. Berdasarkan hasil penelitian dengan membandingkan model regresi ZIP dan Hurdle Poisson menggunakan nilai Akaike Information Criterion (AIC) dan Bayesian Information Criteria (BIC), maka diperoleh bahwa model regresi Hurdle Poisson lebih tepat digunakan untuk memodelkan data kematian balita di Kota Bandung tahun 2021 atau dengan kata lain model regresi Hurdle Poisson lebih baik dalam menangani masalah overdispersi dan excess zeros dibandingkan dengan model regresi Zero Inflated Poisson (ZIP).
Diagram Kendali Triple Homogeneously Weighted Moving Average dan Penerapannya pada Proses Plating Aksesori Mobil PT. XYZ
Authors: Amanda Belia Fairuza , Suliadi Suliadi 
Published: September 2023

Abstract. Quality control is carried out to maintain or improve product quality to meet consumer satisfaction. One of the methods that can be used is control chart. Triple Homogeneously Weighted Moving Average (THWMA) is one of the control chart techniques that can be used in quality control. The Triple Homogeneosly Weighted Moving Average control chart is a control chart for efficient monitoring of the process average under zero state and steady state which is very sensitive in identifying small and continuous changes in the process effectively and using three times sample information. THWMA control is considered superior to the previously existing Homogeneosly Weighted Moving Average (HWMA) and Double Homogeneosly Weighted Moving Average (DHWMA) control charts and from other competitors. In our thesis we will apply a THWMA control chart to monitor the plating process of PT. XYZ. The results obtained in Phase I of the in control chart, so that the parameter values ​​used in Phase II are of 10.691 dan of 0.67. Phase II control chart using K = 2.994 and λ = 0.25, it is found that the THWMA control chart is controlled.
Abstract. Quality control is carried out to maintain or improve product quality to meet consumer satisfaction. One of the methods that can be used is control chart. Triple Homogeneously Weighted Moving Average (THWMA) is one of the control chart techniques that can be used in quality control. The Triple Homogeneosly Weighted Moving Average control chart is a control chart for efficient monitoring of the process average under zero state and steady state which is very sensitive in identifying small and continuous changes in the process effectively and using three times sample information. THWMA control is considered superior to the previously existing Homogeneosly Weighted Moving Average (HWMA) and Double Homogeneosly Weighted Moving Average (DHWMA) control charts and from other competitors. In our thesis we will apply a THWMA control chart to monitor the plating process of PT. XYZ. The results obtained in Phase I of the in control chart, so that the parameter values ​​used in Phase II are of 10.691 dan of 0.67. Phase II control chart using K = 2.994 and λ = 0.25, it is found that the THWMA control chart is controlled.