Javascript must be enabled to continue!
Penerapan Metode Cubic Spline Interpolation untuk Menentukan Peluang Kematian pada Tabel Mortalita
View through CrossRef
Abstract. The mortality table is statistical data from a population that states the probability that someone will die. With the modeling of the mortality table, the probability of someone dying can be known. The mortality table can be estimated by a method, one of which is the Cubic spline Interpolation method to estimate the probability of death for Indonesian people in general. The approximate value of the probability of death for a person at a certain age is obtained from the Cubic spline interpolation followed by the Spline smoothing process. Cubic interpolation is used to estimate the probability value between the values of a person's age at death. The Cubic spline interpolation solution uses a system of linear equations because the cubic function runs from to 1, in this case according to the 2011 mortality table, moves from 0 years old to 111 years old. The solution to a system of linear equations using Gaussian elimination produces a tridiagonal matrix to find out the points as unknown coefficients. The estimated value using the Cubic spline Interpolation method was tested using the MAPE method to determine the accuracy of the approximation value.
Abstrak. Tabel mortalita merupakan data statistik dari suatu penduduk yang menyatakan peluang seseorang meninggal. Dengan adanya pemodelan tabel mortalita maka dapat diketahui peluang seseorang meninggal. Tabel mortalita dapat ditaksir oleh sebuah metode, salah satunya dengan metode Cubic spline Interpolation untuk menaksir peluang kematian masyarakat Indonesia secara umum. Nilai pendekatan peluang kematian sesorang pada umur tertentu diperoleh dari interpolasi Cubic spline yang dilanjutkan dengan proses smoothing Spline. Interpolasi kubik digunakan untuk menaksir nilai peluang diantara nilai-nilai rentang umur kematian seseorang. Penyelesaian interpolasi Cubic spline menggunakan sistem persamaan linier karena fungsi kubik berjalan dari hingga , dalam hal ini sesuai dengan Tabel mortalita 2011, bergerak dari usia tahun hingga usia 111 tahun. Solusi sistem persamaan linier menggunakan eliminasi Gauss menghasilkan matrik tridiagonal untuk mengetahui titik-titik sebagai koefisien yang belum diketahui. Nilai hasil taksiran menggunakan metode Cubic spline Interpolation diujikan menggunakan metode MAPE untuk mengetahui akurasi nilai pendekatan.
Title: Penerapan Metode Cubic Spline Interpolation untuk Menentukan Peluang Kematian pada Tabel Mortalita
Description:
Abstract.
The mortality table is statistical data from a population that states the probability that someone will die.
With the modeling of the mortality table, the probability of someone dying can be known.
The mortality table can be estimated by a method, one of which is the Cubic spline Interpolation method to estimate the probability of death for Indonesian people in general.
The approximate value of the probability of death for a person at a certain age is obtained from the Cubic spline interpolation followed by the Spline smoothing process.
Cubic interpolation is used to estimate the probability value between the values of a person's age at death.
The Cubic spline interpolation solution uses a system of linear equations because the cubic function runs from to 1, in this case according to the 2011 mortality table, moves from 0 years old to 111 years old.
The solution to a system of linear equations using Gaussian elimination produces a tridiagonal matrix to find out the points as unknown coefficients.
The estimated value using the Cubic spline Interpolation method was tested using the MAPE method to determine the accuracy of the approximation value.
Abstrak.
Tabel mortalita merupakan data statistik dari suatu penduduk yang menyatakan peluang seseorang meninggal.
Dengan adanya pemodelan tabel mortalita maka dapat diketahui peluang seseorang meninggal.
Tabel mortalita dapat ditaksir oleh sebuah metode, salah satunya dengan metode Cubic spline Interpolation untuk menaksir peluang kematian masyarakat Indonesia secara umum.
Nilai pendekatan peluang kematian sesorang pada umur tertentu diperoleh dari interpolasi Cubic spline yang dilanjutkan dengan proses smoothing Spline.
Interpolasi kubik digunakan untuk menaksir nilai peluang diantara nilai-nilai rentang umur kematian seseorang.
Penyelesaian interpolasi Cubic spline menggunakan sistem persamaan linier karena fungsi kubik berjalan dari hingga , dalam hal ini sesuai dengan Tabel mortalita 2011, bergerak dari usia tahun hingga usia 111 tahun.
Solusi sistem persamaan linier menggunakan eliminasi Gauss menghasilkan matrik tridiagonal untuk mengetahui titik-titik sebagai koefisien yang belum diketahui.
Nilai hasil taksiran menggunakan metode Cubic spline Interpolation diujikan menggunakan metode MAPE untuk mengetahui akurasi nilai pendekatan.
Related Results
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MORTALITAS PADA PASIEN DENGAN FRAKTUR COSTA: Literature Review
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MORTALITAS PADA PASIEN DENGAN FRAKTUR COSTA: Literature Review
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MORTALITAS PADA PASIEN DENGAN FRAKTUR COSTA: Literature Review Anna Tri Wahyuni1), Masfuri2), Liya Arista3)1,2,3 Fakultas Ilmu Keperawatan Univers...
Penentuan Cadangan Premi Asuransi Jiwa Seumur Hidup Menggunakan Metode Zillmer
Penentuan Cadangan Premi Asuransi Jiwa Seumur Hidup Menggunakan Metode Zillmer
Cadangan premi adalah kewajiban perusahaan asuransi untuk membayar sejumlah dana yang harus disiapkan oleh perusahaan asuransi di kemudian hari. Cadangan premi dapat ditentukan men...
Extensive Experimental Study on the Stability of Rotor System With Spline Coupling
Extensive Experimental Study on the Stability of Rotor System With Spline Coupling
Spline couplings which have simple structure, high reliability and can compensate torque transmission error are widely used in rotating machineries, such as aeroengine and gasturbi...
Vessel Trajectory Similarity Based on Cubic B-spline Interpolation + Time-constrained Hausdorff Algorithm
Vessel Trajectory Similarity Based on Cubic B-spline Interpolation + Time-constrained Hausdorff Algorithm
Abstract
The spatio-temporal trajectory data sampling period is large, and the general trajectory similarity is not suitable. This paper proposes a new algorithm, cu...
A Novel Adaptive GA-based B-spline Curve Interpolation Method
A Novel Adaptive GA-based B-spline Curve Interpolation Method
Background:
Curve interpolation is very important in engineering such as computer
aided design, image analysis and NC machining. Many patents on curve interpolation have been
inven...
DAMPAK TEKNOLOGI TERHADAP PROSES BELAJAR MENGAJAR
DAMPAK TEKNOLOGI TERHADAP PROSES BELAJAR MENGAJAR
DAFTAR PUSTAKAAditama, M. H. R., & Selfiardy, S. (2022). Kehidupan Mahasiswa Kuliah Sambil Bekerja di Masa Pandemi Covid-19. Kidspedia: Jurnal Pendidikan Anak Usia Dini, 3(...
Data processing method of noise logging based on cubic spline interpolation
Data processing method of noise logging based on cubic spline interpolation
Abstract
Noise logging is a method to determine the natural noise in a well. In the actual production logging process, it is a common situation that the noise dat...

