Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Hasil Pencarian

Ditemukan 55 dokumen yang sesuai dengan query
cover
Universitas Indonesia, 1990
S27321
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Setia Gunawan Wijaya
Abstrak :
Scan statistic merupakan suatu analisis untuk mendeteksi daerah yang merupakan kejadian luar biasa atau KLB (outbreak). Salah satu metode yang mendasari analisis scan statistic adalah metode Bayesian Scan Statistic. Metode ini menerapkan prinsip teorema bayesian, yaitu memanfaatkan informasi prior untuk menghasilkan informasi posterior yang dapat memperbaiki informasi prior. Metode Bayesian Scan Statistic memilih keadaan atau kondisi yang memiliki posterior probability yang terbesar sebagai daerah KLB-nya. Fungsi marginal likelihood dan prior probability merupakan dua komponen penting yang digunakan dalam metode ini untuk menghitung posterior probability untuk tiap-tiap daerah. Fungsi marginal likelihood didapat dari data historis dan modelnya merupakan gabungan antara distribusi poisson dan distribusi gamma. Sedangan untuk prior probability juga didapat dari data historis atau berdasarkan pada pengalaman seseorang. Metode bayesian scan statistic ini dapat digunakan jika terdapat data masa lalu. Kata kunci : bayesian scan statistic, bayesian cluster detection, prior probability, posterior probability. x + 54 hlm. ; gamb. ; lamp. ; tab. Bibliografi : 9 (1986-2006)
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2007
S27733
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Sisca Agnessia
Abstrak :
Dalam Penelitian ini akan dicari taksiran mean stratum pada sampling acak stratifikasi. Pada sampling acak stratifikasi, seringkali hanya tersedia beberapa pengamatan pada masing-masing strata. Kecilnya ukuran sampel akan menyebabkan penaksir langsung dari mean stratum menjadi kurang tepat. Metode alternatif yang dapat digunakan untuk menaksir mean dari stratum adalah dengan menggunakan metode Empirical Bayes. Metode Empirical Bayes digunakan untuk mencari taksiran mean stratum pada sampling acak stratifikasi dengan cara menggabungkan informasi awal atau informasi yang telah tersedia sebelumnya tentang parameter yang akan ditaksir dengan informasi dari data sampel. Informasi awal disebut juga informasi prior. Penggabungan dari informasi prior dan informasi dari data akan menghasilkan informasi posterior. Dalam metode Empirical Bayes, informasi prior tidak tersedia sehingga informasi prior diestimasi dari data. ......In this research will find the estimated stratum mean in stratified random sampling. In the stratified random sampling, often only available a few observations in each strata. The small sample size would cause a direct estimator of the mean stratum becomes less precise. Alternative methods that can be used to estimate the mean of the stratum is to use the Empirical Bayes method. Empirical Bayes methods used to find the estimated mean stratum in stratified random sampling by combining the initial information or information that has been available previously on the parameters to be estimated with information from the data sample. Preliminary information also known as prior information. The incorporation of prior information and information from the data will result in posterior information. In the Empirical Bayes method, prior information is not available so the information estimated from prior data.
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2012
S45105
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Farah Amalia
Abstrak :
Indonesia merupakan negara di dunia yang memiliki aktivitas seisimik yang tinggi. Jawa barat merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang rawan terjadi gempa, karena di daerah Jawa Barat terdapat zona subduksi dan sesar geser. Kemunculan gempa berkekuatan besar dapat menyebabkan kerusakan dan menelan banyak korban jiwa. Oleh karena itu, ingin diketahui berapa probabilitas terjadinya gempa bumi berkekuatan besar di daerah Jawa Barat. Hal ini bertujuan untuk memprediksi kapan dan dimana gempa yang berkekuatan besar itu akan berpotensi besar terjadi. Salah satu metode statistika yang dapat digunakan untuk memecahkan masalah ini adalah pemodelan Bayesian. Penelitian ini menggunakan data gempa bumi di Jawa Barat pada tahun 1960-2009. Data tersebut berupa variabel lintang, bujur, kedalaman pusat gempa, dan kekuatan gempa. Variabel lintang, bujur, dan kedalaman pusat gempa digunakan untuk mengelompokkan titik-titik gempa menjadi wilayah-wilayah rawan gempa dengan menggunakan metode two step cluster. Selanjutnya, pemodelan bayesian dilakukan di setiap wilayah rawan gempa tersebut untuk memprediksi probabilitas kemunculan gempa berkekuatan besar di daerah ini. Ternyata wilayah yang memiliki potensi kemunculan gempa berkekuatan besar yang cukup tinggi adalah kabupaten Garut, Bandung, dan laut Indonesia.
Depok: Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia, 2010
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Aldila Fitrilia
Abstrak :
ABSTRAK
Analisis survival merupakan analisis statistika yang digunakan untuk menyelidiki waktu tahan hidup suatu benda atau individu pada keadaan tertentu. Dalam melakukan analisis survival dibutuhkan data survival yang meliputi waktu survival dan status waktu survival dari objek yang diteliti. Data survival yang diperoleh dapat berupa data lengkap atau data tidak lengkap. Data tidak lengkap data tersensor dapat berupa data tersensor kanan, kiri, atau interval. Data tersensor kanan dapat berupa data tersensor kanan tipe I atau data tersensor kanan tipe II. Dalam penelitian ini akan digunakan data tersensor kanan tipe II. Fungsi survival yang akan digunakan adalah fungsi survival dari distribusi Lomax. Distribusi Lomax memiliki dua paremeter, yaitu parameter bentuk dan parameter skala. Dalam penelitian ini, parameter yang akan ditaksir adalah parameter bentuk dengan asumsi parameter skala telah diketahui. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode Bayes. Penelitian ini akan menggunakan prior Gamma sebagai distribusi conjugate prior dan fungsi Loss yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah balanced squared error loss function BSELF .
ABSTRACT
Survival analysis is a statistical analysis used to investigate the life time of an object or an individual in a special case. In survival analysis, survival data is needed which includes the survival time and status of the survival time of the object under study. The survival data obtained can be either complete data or incomplete data. Incomplete data censored data can be either right, left, or interval censored data. The right censored data can be either right censored data type I or type II. In this study will be used the right censored data type II. The survival function to be used is the survival function of the Lomax distribution. The Lomax distribution has two parameters, that is the shape parameter and the scale parameter. In this study, the parameter will be estimate is the shape parameter with the assumption of scale parameters has been known. The method used in this study is Bayes method. This study will use prior Gamma as conjugate prior distribution and Loss function will be used in this study is balanced squared error loss function BSELF.
2018
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Pocut Shafira Putri Aurora
Abstrak :
Pembiayaan yang disalurkan oleh Bank Pembiayaan Rakyat Syariah (BPRS) di Indonesia mengalami kenaikan sejak tahun 2015. Namun demikian, Non Performing Financing (NPF) BPRS di Indonesia terus meningkat. Hal ini menyebabkan menurunnya tingkat profitabilitas BPRS di Indonesia. Oleh karena itu, menentukan nasabah yang berpotensi mengalami pembiayaan bermasalah menjadi penting. Teknik klasifikasi dapat menjadi salah satu solusi agar BPRS dapat memprediksi dengan lebih akurat dan efisien. Dengan demikian, BPRS dapat menghindari kasus pembiayaan bermasalah Penelitian ini dilakukan di BPRS Serambi Mekkah yang terletak di Langsa, Aceh Timur. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah Nilai Jual, Nilai Jaminan, Periode Pembiayaan, Tingkat Keuntungan Disepakati, Pekerjaan Nasabah, Usia Nasabah, dan Riwayat Kelancaran Pembiayaan. Penelitian ini menggunakan metode Naïve Bayes dan Discriminant Analysis untuk mengklasifikasikan status akhir pembiayaan nasabah yang mengajukan pembiayaan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model Discriminant Analysis memiliki performa klasifikasi yang lebih baik dibandingkan dengan Naïve Bayes. Selain itu, penelitian ini juga melihat variabel yang paling berpengaruh terhadap pengklasifikasian status akhir nasabah variabel yang berpengaruh signifikan terhadap model klasifikasi adalah Periode Pembiayaan, Tingkat Keuntungan Disepakati, Umur Nasabah, dan Riwayat Kelancaran Pembiayaan. ......Financing demand in Sharia Rural Bank (BPRS) in Indonesia has been increasing since 2015. However, BPRS Non-Performing Financing (NPF) in Indonesia continues to increase. This causes a decrease in profit for BPRS across Indonesia. Therefore, determining bank customers who have the potential to experience financing default becomes crucial. Classification techniques can be a solution for BPRS to have a more accurate and efficient prediction system to avoid financing default. This research was conducted at BPRS Serambi Mekkah, located in Langsa, East Aceh. The variables used in this research are  Selling Price, Collateral Value, Financing Period, Agreed Margin Percentage, Customer’s Occupation, Customer’s Age, and Financing History. This study uses the Naïve Bayes and Discriminant Analysis methods to classify the final status of customers who apply for financing. The results show that the Discriminant Analysis model has a better classification performance compared to Naïve Bayes. In addition, this study also looks at the variables that have the most significant influence on the classification model. The variables that have a significant effect on the classification model are the Financing Period, Agreed Margin Percentage, Customer’s Age, and Financing History.

Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2023
S-pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Lindley, D.V.
Abstrak :
A study of those statistical ideas that use a probability distribution over parameter space. The first part describes the axiomatic basis in the concept of coherence and the implications of this for sampling theory statistics. The second part discusses the use of Bayesian ideas in many branches of statistics.
Philadelphia: Society for Industrial and Applied Mathematics, 1995
e20451236
eBooks  Universitas Indonesia Library
cover
Sayidul Fikri
Abstrak :
Efektivitas Wayfinding adalah kesuksesan interaksi antara faktor manusia dan faktor lingkungan yang mampu membuat seseorang berhasil berpindah dari posisi sekarang ke posisi yang ingin dituju dengan waktu yang sesuai dengan kebutuhan. Saat ini proses tersebut belum dimodelkan untuk menggambarkan hubungan dari kesuksesan efektivitas wayfinding tersebut. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan komplek sistem dari aktivita wayfinding dengan menggunakan Bayesian Network, dan model tersebut menyesuaikan dengan faktor-faktor yang di aplikasikan di Terminal 2 Bandara Soekarno Hatta. Model menjelaskan bahwa faktor manusia memiliki dampak yang lebih besar dari faktor lingkungan dalam mempengaruhi efektivitas wayfinding. Untuk Faktor manusia sendiri faktor yang paling berpengaruh adalah previous familiarity diikuti dengan cognitive spatial skill. Model ini juga memprediksi bahwa navigation pathway memiliki pengaruh lebih besar dari terminal design dalam memberikan dampak pada faktor lingkungan. ...... Effective Wayfinding is the successful interplay of human and environmental factors resulting in a person successfully moving from their current position to a desired location in a timely manner. To date this process has not been modelled to reflect this interplay. This paper proposes a complex modelling system approach of wayfinding by using Bayesian Networks to model this process, and applies the model to airports. The model suggests that human factors have a greater impact on effective wayfinding in airports than environmental factors. The greatest influences on human factors are found to be the level of previous experienced by travellers and their cognitive and spatial skills. The model also predicted that the navigation pathway that a traveller must traverse has a larger impact on the effectiveness of an airport rsquo s environment in promoting effective wayfinding than the terminal design.
Depok: Fakultas Teknik Universitas Indonesia, 2017
S-Pdf
UI - Skripsi Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Irvina Kamalitha Zunaidi
Abstrak :
ABSTRAK
Data bawah permukaan merupakan data yang sangat dibutuhkan dalam menentukan besar cadangan hidrokarbon di Indonesia. Selain itu, kualitas dari cadangan itu sendiri menentukan perkembangan industri migas kedepannya. Pemerintah telah secara agresif mendorong penggunaan gas alam dan saat ini pemerintah belum memiliki data mengenai cadangan gas secara efisien. Oleh karena itu, diperlukan penyusunan dalam manajemen data reservoir, khususnya reservoir gas. Penelitian ini menyajikan konsep sehingga pemerintah dapat dengan mudah melihat kualitas cadangan gas yang berasal dari data bawah permukaan. Dalam penelitian ini, manajemen data dilakukan dengan cara mengelompokkan data mentah sesuai parameter dari sistem evaluasi Sumber Daya Cadangan (eSDC). Salah satu sistem pengolahan data untuk analisa kualitas berproduksi suatu reservoir gas, menggunakan Bayesian Hierarchical Softmax Regression dengan perhitungan Markov Chain Monte Carlo untuk penyelesaian integral multi dimensi dari Bayesian. Penelitian ini menunjukkan bahwa dengan metode yang digunakan, dapat memprediksi keyakinan kualitas reservoir untuk berproduksi dan memberikan informasi ketidakpastian atas prediksi tersebut. Pada eSDC, terdapat lima klasifikasi status lapangan di Indonesia yaitu, on production, production on hold, production justified, production pending, dan recently discovered. Pada klasifikasi status On Production dengan 100 data lapangan gas, menghasilkan nilai precision 81%, recall 98%, dan f-measured sebesar 89%. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa lapangan gas dengan klasifikasi on production, keyakinan reservoir dalam berproduksi secara komersil tinggi.
ABSTRACT
Subsurface data is data that is needed to determine the amount of hydrocarbon reserves in Indonesia. In addition, the quality of the reserves itself determines the future development of the oil and gas industry. The government has aggressively encouraged the use of natural gas and currently the government does not have data on gas reserves efficiently. Therefore, it is necessary to arrange in the management of reservoir data, especially gas reservoirs. This research presents a concept so that the government can easily see the quality of gas reserves from subsurface data. In this study, data management is done by grouping raw data according to parameters of the Reserve Resources evaluation system (eSDC). One of the data processing systems for analyzing the quality of producing a gas reservoir, using Bayesian Hierarchical Softmax Regression with Markov Chain Monte Carlo calculations for solving multi-dimensional integrals from Bayesian. This study shows that with the method used, it can predict reservoir quality beliefs for production and provide uncertainty information on these predictions. In eSDC, there are five classifications of field status in Indonesia, namely, on production, production on hold, production justified, production pending, and recently discovered. In the On Production status classification with 100 gas field data, it produces a precision value of 81%, recall 98%, and f-measured of 89%. Thus, it can be said that the gas field with the classification of on production, reservoir confidence in commercial production is high.
2019
T54521
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
cover
Moh Irfan Saputra Haris
Abstrak :
ABSTRAK
Menampilkan data seismic dalam bentuk probabilitas merupakan cara yang umum dilakukan untuk mengikutsertakan informasi ketidak pastian dari pekerjaan pemetaan prospek hidrokarbon Hal tersebut memberikan interpreter peluang untuk mengukur seberapa yakin mereka terhadap prospek yang sudah dibuat dengan memanfaatkan informasi nilai ldquo most probable rdquo Pada sisi lain ketersediaan pre stack data sudah sangat umum dijumpai sehingga hal ini merubah cara pandang terhadap inversi seismic yang semula hanya dilakukan terhadap data post stack menjadi inversi pre stack Hal tersebut memang beralasan karena dengan inversi pre stack interpreter tidak hanya dimungkinkan mendapatkan informasi litologi namun juga informasi tentang fluida Aturan Bayes adalah merupakan bentuk lain dari probabilitas terkondisi aturan ini telah banyak dimanfaatkan oleh berbagai disiplin ilmu seperti penginderaan jauh peramalan cuaca pemasaran dan ilmu medis untuk membantu dalam meminimalkan resiko saat pengambilan keputusan Hal yang sama juga bias kita terapkan pada bidang ilmu bumi dimana keluaran dari proses inversi pre stack dapat ditransformasi menjadi bentuk volum probabilitas dengan supervisi data sumuran Penelitian ini menggunakan Acoustic impedance dan VP VS sebagai input karena kombinasi keduanya merupakan indikator yang baik untuk memisahkan litologi maupun hidrokarbon Dengan menggunakan supervisi dari data sumuran kedua volume tersebut kemudian di transformasi menjadi bentuk kelas most probable 1 shale 2 wet sand 3 compacted sand dan 4 hydrocarbon sand
ABSTRACT
Presenting seismic data in probability form is common practice in order to assess the uncertainty in hydrocarbon prospecting. It gives interpreters the ability to measure how sure they are about prospect they dealing with by looking at most probable value. In another side pre-stack data is now commonly available; it changes the paradigm about seismic inversion from just post-stack inversion turn into pre-stack inversion. The reason is obvious, by inverting pre-stack data will allow interpreter to obtain not only lithology information but fluid as well. The Bayes’ Rule is extension of conditional probability, it has been utilizes in many disciplines such us remote sensing, broadcasting, marketing and medical science to support in decision making. Bayes’ Rule is used to revise a probability value based on additional information that is later obtained. The same concept can also be applied to help decision making in hydrocarbon prospect evaluation where the output of pre-stack inversion can be transformed to probability volume supervised by well log data. This study uses P-Impedance and VP/VS as inputs because their combination is good indicator of lithology and hydrocarbon. Using training set from well log the volumes then transformed into four most probable classes: (1) shale, (2) wet sand, (3) compacted sand, and (4) hydrocarbon sand.
[, ], 2013
T43455
UI - Tesis Membership  Universitas Indonesia Library
<<   1 2 3 4 5 6   >>