cover
Contact Name
-
Contact Email
-
Phone
-
Journal Mail Official
-
Editorial Address
-
Location
Kota makassar,
Sulawesi selatan
INDONESIA
JURNAL MATEMATIKA STATISTIKA DAN KOMPUTASI
Published by Universitas Hasanuddin
ISSN : 18581382     EISSN : 26148811     DOI : -
Core Subject : Education,
Jurnal ini mempublikasikan paper-paper original hasil-hasil penelitian dibidang Matematika, Statistika dan Komputasi Matematika.
Arjuna Subject : -
Articles 7 Documents
Search results for , issue " Vol 9, No 1: July 2012" : 7 Documents clear
Partial Credit Model (PCM) dalam Penskoran Politomi pada Teori Respon Butir Safaruddin, Safaruddin; Anisa, Anisa; AF, Saleh
Jurnal Matematika Statistika dan Komputasi Vol 9, No 1: July 2012
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (621.53 KB) | DOI: 10.30597/jmsk.v9i1.3397

Abstract

Dalam pelaksanaan tes uraian, penskoran biasanya dilakukan secara parsial berdasarkan langkah-langkah yang harus ditempuh untuk menjawab benar suatu butir soal. Penskoran dilakukan perlangkah dan skor perbutir diperoleh peserta dengan menjumlah skor siswa tiap langkah, dan kemampuan diestimasi dengan skor mentah. Model penskoran seperti ini belum tentu tepat, karena tingkat kesulitan tiap langkah tidak diperhitungkan. Pendekatan alternatif yang dapat digunakan yaitu pendekatan teori respon butir (TRB)  untuk penskoran politomi, salah satunya dengan partial credit model (PCM). PCM merupakan pengembangan dari model Rasch pada butir dikotomi yang berisi satu parameter lokasi butir dan dengan PCM kemudian dikembangkan dengan menjabarkan lokasi butir menjadi kategori. Skor kategori pada PCM menunjukkan banyaknya langkah untuk menyelesaikan dengan benar butir soal tersebut, sehingga kemampuan tiap peserta tes dapat diestimasi dengan menghitung probabilitas tiap peserta dalam menjawab tiap langkah dalam menyelesaikan sebuah soal tes. Dan hasil dari penelitian ini diperoleh bahwa butir soal yang layak dipakai untuk uji tes pada mahasiswa Fakultas Perikanan Unhas tahun ajaran 2011/2012 adalah butir soal nomor 1 dan 7 untuk butir soal X, dan soal nomor 2,7,8,dan 12 untuk butir soal Y
Model Distribusi Potensial Elektrokinetik dalam Medium Pori dengan Metode Elemen Batas Kusuma, Jeffry; Hamzah, Muh.
Jurnal Matematika Statistika dan Komputasi Vol 9, No 1: July 2012
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1108.808 KB) | DOI: 10.30597/jmsk.v9i1.3393

Abstract

Model distribusi potensial elektrokinetik (PE) dalam medium berpori dilakukan menggunakan metoda elemen batas (MEB). Potensial elektrokinetik atau streaming potential merupakan potensial yang dibangkitkan oleh kecepatan aliran air dalam medium berpori. Model distribusi potensial elektrokinetik dibangun dengan menggunakan persamaan differensial Laplace sebagai persamaan umum aliran air dalam tanah. Bentuk distribusi potensial elektrokinetik dalam medium pori yang dilalui air dalam dua dimensi baik secara vertikal maupun lateral dikaji dengan menggunakan metode elemen batas. Hasil pemodelan menunjukkan bahwa MEB sangat baik digunakan untuk memetakan distribusi potensial elektrokinetik dalam medium berpori.
Himpunan Ω-Stabil Sebagai Daerah Faktorisasi Tunggal Erawati, Nur; Jaya, Andi Kresna
Jurnal Matematika Statistika dan Komputasi Vol 9, No 1: July 2012
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (535.74 KB) | DOI: 10.30597/jmsk.v9i1.3398

Abstract

Penggunaan Metode Chaid (Chi Square- Automatic Interaction Detection) Pada Pohon Klasifikasi Menggunakan Satu Peubah Respon Dengan Perbandingan Taraf Nyata Miftahuddin, Miftahuddin
Jurnal Matematika Statistika dan Komputasi Vol 9, No 1: July 2012
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (925.163 KB) | DOI: 10.30597/jmsk.v9i1.3394

Abstract

Bila semakin besar nilai (alpha= 0,05) yang dipilih dalam analisa pengklasifikasian data dengan menggunakan metode CHAID pada pohon klasifikasi untuk satu peubah respon, maka faktor-faktor penduga yang signifikan yang dihasilkan akan semakin lebih banyak, dan sebaliknya. Efek CHAID dapat melihat faktor-faktor yang lebih signifikan secara jelas dan mendeteksi setiap interaksi pada tiap-tiap pembagian pada pohon klasifikasi. Selanjutnya metode ini dapat digunakan dalam  menganalisa data survei bertipe kategori dalam jumlah sangat besar dengan berbagai nilai perbandingan taraf nyata yang reliabel.
Algoritma K-Nearest Neighbour untuk Memprediksi Harga Jual Tanah Yustanti, Wiyli
Jurnal Matematika Statistika dan Komputasi Vol 9, No 1: July 2012
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (545.454 KB) | DOI: 10.30597/jmsk.v9i1.3399

Abstract

Sampai saat ini masih banyak masyarakat yang kesulitan untuk menentukan pilihan dalam memilih tanah yang strategis dengan harga sesuai kemampuan karena kurangnya pengetahuan tentang harga tanah berdasarkan harga pasar. Berdasarkan permasalahan tersebut maka dilakukan perancangan dan pembuatan aplikasi yang dapat digunakan untuk memprediksi harga jual tanah dengan pendekatan algoritma K-Nearest Neighbour (KNN). Dengan aplikasi ini diharapkan dapat memberikan Informasi yang lebih akurat dan efisien tentang harga jual tanah serta membantu para calon pembeli atau penjual tanah untuk memprediksi nilai tanah sesuai dengan kriteria yang ditentukan. Data yang dikumpulkan berupa data sekunder. Metode yang digunakan adalah gabungan antara  tahapan data mining yang dikenal dengan istilah Cross-Industry Standard Process for Data Mining (CRISP-DM) dan metode pengembangan perangkat lunak Waterfall Model. Secara keseluruhan aplikasi ini mampu untuk memprediksi nilai tanah dengan pemrosesan yang cukup lama karena algoritma KNN prinsipnya adalah membandingkan data testing (data baru) dengan data training (data lama) secara satu persatu. Hasil akurasi dari prediksi data testing adalah sebesar 80%. 
Perbandingan Metode Fraksi dengan Himpunan Bagian Terbaik dalam Pemilihan Model Regresi Berganda Raupong, Raupong; Anisa, Anisa
Jurnal Matematika Statistika dan Komputasi Vol 9, No 1: July 2012
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (568.209 KB) | DOI: 10.30597/jmsk.v9i1.3395

Abstract

Model regresi terbaik adalah model yang dapat menjelaskan perilaku peubah tak bebas dengan baik dengan memilih peubah-peubah bebas dari sekian banyak peubah bebas yang tersedia dalam data. Dalam pemilihan model regresi terbaik dipilih model yang mempunyai kesalahan prediksi paling sedikit dan melibatkan peubah bebas sesedikit mungkin. Metode yang umum digunakan dalam pemilihan model regresi terbaik yaitu Regresi Bertahap, Seleksi Maju, Himpunan Bagian Terbaik dan Metode Fraksi. Berbeda dengan Himpunan Bagian Terbaik, Metode Fraksi digunakan dalam penentuan model regresi terbaik dengan data yang memiliki tingkat multikolinearitas yang tinggi. Contoh penerapan metode Fraksi dan metode Himpunan Bagian Terbaik dilakukan pada data Indeks Pembangunan Manusia, dimana diperoleh bahwa model regresi dengan menggunakan metode Fraksi lebih baik dibandingkan dengan model regresi dengan menggunakan metode HImpunan Bagian Terbaik, dimana pada model regresi dengan menggunakan metode Himpunan Bagian Terbaik masih memiliki multikolinearitas.
Estimasi Hazard Rate Temporal Point Process Sunusi, Nurtiti
Jurnal Matematika Statistika dan Komputasi Vol 9, No 1: July 2012
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (408.196 KB) | DOI: 10.30597/jmsk.v9i1.3396

Abstract

sifatnya acak baik dalam ruang maupun waktu. Point process dikarakterisasikan oleh intensitas bersyaratnya (conditional Intensity). Pada penelitian ini intensitas bersyarat proses titik temporal (temporal point process)  dipandang sebagai proses pembaruan (renewal process) dimana selisih waktu sejak kejadian terakhir tidak tergantung pada selang sebelumnya. Intensitas bersyarat yang bersesuaian pada model ini disebut hazard rate. Untuk mengestimasi parameter  hazard rate digunakan metode Hazard Rate Single Decrement (HRSD) yang diadaptasi  dari metode estimasi dalam studi aktuaria yang dipakai dalam pembentukan tabel mortalita. Pada metode ini, satu individu diasosiasikan dengan satu kejadian. Jika informasi yang digunakan pada pembentukan tabel mortalita adalah tanggal lahir dan tanggal meninggal, maka pada temporal point process digunakan informasi waktu mulai dan berakhirnya suatu kejadian. Selanjutnya pada bagian akhir,  ditinjau dua kasus yaitu estimasi hazard rate dengan waktu antar kejadian berdistribusi uniform dan eksponensial.

Page 1 of 1 | Total Record : 7