Jurnal Riset Statistika

Penerapan Self Organizing Maps dalam Pengelompokkan Provinsi di Indonesia Berdasarkan Aspek Pendidikan

Muhammad Fariz Faqih — 2024-12-31

Abstract. Indonesia participated in the Programme for International Student Assessment (PISA) in 2018, a global study that evaluates education systems in 70 countries. However, the 2020 Socio-Economic Survey, as reported in the 2020 Education Statistics, indicated that Indonesia has not yet achieved full success in its compulsory education program at the high school level, with a Gross Enrollment Ratio still below 95% and 1.13% of the population failing to complete education at that level. This study focuses on clustering education in Indonesia based on provinces and educational aspects. The study aims to cluster provinces in Indonesia using the Self Organizing Maps (SOM) method, a technique within Artificial Neural Networks used for clustering. The data used in this study comes from 34 provinces in 2023. The performance of the clustering model is evaluated using the Davies-Bouldin Index. The study identifies that the optimal number of clusters is two, with the first cluster consisting of 32 provinces and the second cluster consisting of 2 provinces. This research provides a deep understanding of the distribution and characteristics of education across various provinces in Indonesia, which can assist in future educational planning and policy-making.

Abstrak. Indonesia berpartisipasi dalam Programme for International Student Assessment (PISA) pada tahun 2018, sebuah studi global yang mengevaluasi sistem pendidikan di 70 negara. Namun, Survei Sosial Ekonomi 2020, sebagaimana dilaporkan dalam Statistik Pendidikan 2020, menunjukkan bahwa Indonesia belum mencapai keberhasilan penuh dalam program wajib belajar di tingkat SMA, dengan Angka Partisipasi Kasar yang masih di bawah 95% dan 1,13% dari populasi gagal menyelesaikan pendidikan di tingkat tersebut. Artikel ini berfokus pada pengelompokkan pendidikan di Indonesia berdasarkan provinsi-provinsi di Indonesia dan aspek-aspek pendidikan. Artikel ini bertujuan untuk mengelompokkan provinsi-provinsi di Indonesia berdasarkan aspek pendidikan menggunakan metode Self Organizing Maps (SOM), sebuah metode dalam Artificial Neural Network yang digunakan untuk clustering. Data yang digunakan dalam artikel ini berasal dari 34 provinsi pada tahun 2023. Evaluasi performa model clustering dilakukan menggunakan Davies-Bouldin Index. Artikel ini mengidentifikasi bahwa jumlah klaster optimum adalah dua, dengan klaster pertama terdiri dari 32 provinsi dan klaster kedua terdiri dari 2 provinsi. Artikel ini memberikan pemahaman mendalam mengenai distribusi dan karakteristik pendidikan di berbagai provinsi di Indonesia, yang dapat membantu dalam perencanaan dan pengambilan kebijakan pendidikan di masa mendatang.

Uji Dua Rata-Rata Waktu Belajar Mandiri Antara Mahasiswa Laki-Laki dan Perempuan

Khalis Syahril Suryana — 2024-12-31

Abstract. In this report the author wants to discuss the two average tests regarding the length of independent study time (in hours) between male and female students of the 2019 Unisba statistics study program. To do this, a t test or independent sample t-test is needed. Because male and female students are independent sample group data. The conditions for being able to carry out a t test are that the data must be normally distributed and the two samples must have homogeneous variance. To be able to test whether the data is normally distributed or not, it is necessary to carry out a normality test using the Lilliefors test. And to test whether the two samples have homogeneous variances or not, a homogeneity of variance test was carried out using Fisher's test. After that, a t test can be carried out to find out whether the two averages are the same or different.

Abstrak. Dalam laporan ini penulis ingin membahas tentang uji dua rata-rata mengenai lamanya waktu belajar mandiri (dalam jam) antara mahasiwa laki-laki dan perempuan prodi statstika 2019 Unisba. Untuk melakukan itu diperlukan uji t atau indpendent sample t-test. Karena mahasiswa laki-laki dan perempuan merupakan data kelompok sampel yang saling bebas. Syarat untuk dapat melakukan uji t yaitu data tersebut harus berdistribusi normal dan kedua sampel tersebut harus memiliki varians yang homogen. Untuk dapat menguji apakah data berdistribusi normal atau tidak, perlu dilakukan uji normalitas menggunakan uji Lilliefors. Dan untuk menguji apakah kedua sampel tersebut memiliki varians yang homogen atau tidak, dilakukan uji homogenitas varians dengan uji Fisher. Setelah itu, dapat dilakukan uji t untuk mengetahui apakah dua rata-rata tersebut sama atau berbeda.

Klasifikasi Status Indeks Desa Membangun Jawa Barat Menggunakan Algoritma XGBoost

Shafira Agnia Latfalia — 2024-12-30

Abstract. Based on data from Statistics Indonesia 2020 shows that rural areas in West Java have an average poverty rate of 10,64%, which is higher than urban areas at 7,79%. To establish a measurable and sustainable village, the Ministry of Villages, Development of Disadvantaged Regions, and Transmigration of the Republic of Indonesia developed a composite index to determine the progress and independence of a village, called the Village Development Index. To overcome the time challenge in classifying Village Development Index in West Java with a very large number of villages, an effective algorithm is needed. Therefore, this research applied an ensemble algorithm which is called XGBoost. XGBoost was chosen because it can handle the complexity of large datasets with imbalanced data classes and can prevent overfitting. In addition, hyperparameter tuning is conducted to improve the model’s performance. The aim of this research is to determine how accurately the XGBoost algorithm can classifying the Village Development Index and to contribute positively to the development of strategies for village in West Java. Based on the analysis conducted on Village Development Index data in West Java 2020 using 52 variables with 4.249 training data and 1.063 testing data, the XGBoost model has been formed. The analysis results show that the accuracy, precision, recall and f1-score are 89%, 84%, 72% and 76% respectively. The high accuracy obtained indicates that the XGBoost model that is built can classify Village Development Index well and can be implemented.

Abstrak. Data Badan Pusat Statistik tahun 2020 menunjukkan bahwa rata-rata wilayah perdesaan di Jawa Barat memiliki persentase kemiskinan sebesar 10,64% yang lebih tinggi dari wilayah perkotaan sebesar 7,79%. Dalam upaya melaksanakan pembangunan desa yang terukur dan berkelanjutan, Kementerian Desa, Pembangunan Daerah Tertinggal, dan Transmigrasi Republik Indonesia menyusun suatu indeks komposit untuk menentukan status kemajuan dan kemandirian suatu desa yang disebut Indeks Desa Membangun (IDM). Untuk mengatasi tantangan waktu dalam pengklasifikasian status IDM di Jawa Barat dengan jumlah desa yang sangat besar, diperlukan algoritma lain yang lebih efektif. Oleh karena itu, penelitian ini menerapkan algoritma ensemble, yaitu XGBoost. XGBoost dipilih karena mampu mengatasi kompleksitas dataset besar dengan kelas data yang tidak seimbang dan dapat mencegah overfitting. Selain itu, dilakukan hyperparameter tuning untuk meningkatkan performa model. Tujuan dari penelitian ini yaitu melihat seberapa akurat algoritma XGBoost dalam mengklasifikasikan status IDM dan diharapkan dapat memberikan kontribusi positif terhadap pengembangan strategi pembangunan di Jawa Barat. Berdasarkan analisis yang dilakukan pada data status IDM di Provinsi Jawa Barat tahun 2020 menggunakan 52 variabel dengan data training sebanyak 4.249 dan data testing sebanyak 1.063, telah dibentuk model XGBoost. Hasil analisis menunjukkan bahwa nilai accuracy, precision, recall, dan f1-score masing-masing sebesar 89%, 84%, 72%, dan 76%. Nilai accuracy yang diperoleh sudah tinggi sehingga model XGBoost yang dibangun sudah dapat mengklasifikasikan status IDM dengan baik dan dapat diimplementasikan.

Diagram Kendali Adaptive Exponentially Weighted Moving Average Bayesian dalam Pengendalian Penyaluran Air Minum

Muhammad Farhan Praja Utama — 2024-12-31

Abstract. Process control is one of the statistical methods in maintaining product quality. One of the process control methods used in statistical quality control is a control diagram, which is a diagram used to describe the condition of an observation in a certain period of time, whose observation value is limited by the upper control limit (BKA) and lower control limit (BKB) to control the observation. Drinking water is one of the main needs needed by the community. In an effort to fulfill the community's need for drinking water availability, appropriate steps are needed in an effort to control the drinking water distribution process at drinking water companies so that the distribution process becomes more effective. This research was conducted to see the drinking water distribution process at PT.X as a step to control the distribution process. Researchers use the Adaptive Exponentially Weighted Moving Average (AEWMA) control chart by utilizing the Bayesian theorem so that the threshold value of the Bayes confidence interval derived from the posterior distribution is obtained. The results obtained that the AEWMA control chart is quite effective in providing an overview of the movement of the
process by showing values that are in control and values that are out of control.

Abstrak. Pengendalian proses merupakan salah satu metode statistik dalam menjaga kualitas produk. Salah satu metode pengendalian proses yang digunakan dalam pengendalian kualitas statistik adalah diagram kendali, yaitu diagram yang digunakan untuk menggambarkan kondisi suatu pengamatan dalam periode waktu tertentu, yang nilai pengamatannya dibatasi oleh batas kendali atas (BKA) dan batas kendali bawah (BKB) untuk mengendalikan pengamatan. Air minum merupakan salah satu kebutuhan utama yang dibutuhkan oleh masyarakat. Dalam upaya pemenuhan kebutuhan masyarakat akan ketersediaan air minum diperlukan langkah yang tepat dalam upaya pengendalian proses penyaluran air minum pada perusahaan air minum agar proses penyaluran menjadi lebih efektif. Penelitian ini dilakukan untuk melihat proses penyaluran air minum di PT.X sebagai langkah pengendalian proses penyalurannya tersebut. Peneliti menggunakan diagram kendali Adaptive Exponentially Weighted Moving Average (AEWMA) dengan memanfaatkan teorema bayesian sehingga diperoleh nilai threshold dari interval kepercayaan bayes yang berasal dari distribusi posterior. Adapun hasil yang diperoleh bahwa diagram kendali AEWMA cukup efektif dalam memberikan gambaran pergerakan proses dengan menunjukan nilai-nilai yang berada dalam kendali dan nilai yang out of control.

Analisis Perbandingan Jamaah Umrah Berdasarkan Jenis Kelamin Menggunakan Independent Sample T-Test

Muhammad Rifqi Naufal — 2024-12-31

Abstract.Umrah is an act of worship often performed by Indonesians as another option when they cannot perform the Hajj pilgrimage. This has begun to be a consideration for various Umrah travel organising companies. PT XYZ has recorded an increase in the number of Umrah pilgrims, both men and women, for several years. Understanding the differences in the number of male and female Umrah pilgrims can be important information for companies when improving service quality, adjusting facilities, and developing more targeted marketing strategies. This study uses the Independent Sample T-Test method to compare the number of pilgrims based on gender between male and female Umrah pilgrims. Independent Sample T-test is a method used to compare the average of two mutually independent samples. An Independent Sample T-test can be used if the assumptions of normality and homogeneity are met. Based on the results of normality testing with Shapiro Wilk and homogeneity with Levene's Test, at a significance level of 5%, the data of PT XYZ Umrah pilgrims are normally distributed and homogeneous. So, a two-average test using the Independent Sample T-Test was conducted, which resulted in the conclusion that at the 5% significance level, there was no significant average difference the groups of male Umrah pilgrims and female Umrah pilgrims.

Abstrak. Ibadah umrah merupakan ibadah yang sering dilakukan oleh masyarakat Indonesia sebagai pilihan lain ketika tidak bisa melaksanakan ibadah haji. Selama beberapa tahun, PT XYZ mencatat peningkatan jumlah jemaah umrah baik dari kalangan laki-laki ataupun perempuan. Memahami perbedaan jumlah jemaah umrah laki-laki dan perempuan dapat menjadi informasi penting bagi perusahaan saat melakukan peningkatan kualitas layanan, penyesuaian fasilitas, dan menyusun strategi pemasaran yang lebih tepat sasaran. Metode pada artikel ini menggunakan Independent Sample T-Test untuk menganalisis perbandingan jumlah jemaah berdasarkan jenis kelamin antara jemaah umrah laki-laki dan perempuan. Independent Sample T-Test merupakan metode yang digunakan untuk menganalisis perbandingan rata-rata dari dua sampel yang saling bebas (independent). Independent Sample T-Test bisa digunakan jika asumsi normalitas dan homogenitas terpenuhi. Berdasarkan hasil analisis melalui pengujian normalitas dengan Shapiro Wilk dan homogenitas dengan Levene’s Test, pada taraf nyata 5% data jemaah umrah PT XYZ berdistribusi normal dan homogen. Sehingga, uji dua rata-rata dapat dilakukan menggunakan Independent Sample T-Test yang mana menghasilkan kesimpulan bahwa pada taraf nyata 5%, tidak terdapat perbedaan rata-rata yang signifikan antara kelompok jemaah umrah laki-laki dan jemaah umrah perempuan.

Peramalan Jumlah Kunjungan Pasien Balita dengan Metode Holt’s Double Exponential Smoothing

Aida Nurul Islah — 2024-12-31

Abstract. The Community Health Center is one of the first-level health facilities whose role is to provide health services to the community. Integrated Managemen Terpadu Balita Sakit (MTBS) is an integrated approach that focuses on child health. MTBS aims to reduce illness and disability, reduce preventable mortality, and support healthy growth and development in children under five (children <5 years of age). The number of patient visits fluctuates and is difficult to predict accurately, so forecasting is necessary. Forecasting is the process of estimating future conditions by taking into account past data. In this study, Holt's Double Exponential Smoothing method was used. Holt's Double Exponential Smoothing method is used for data that has a trend where the calculation uses two smoothing constants, namely α (level) and γ (trend). In this study, the concept of trial and error is used in determining the best constant. The data used is data on monthly patient visits at the MTBS clinic at the Margahayu Raya Health Center from January 2021 to August 2023, totaling 32 data. The results of this study obtained the smallest forecasting accuracy value when α = 0.9 and γ = 0.1 with a MAPE value = 23.82%. The results of forecasting for the next four periods show a positive trend, which means that the number of MTBS poly patient visits is increasing.

Abstrak. Pusat Kesehatan Masyarakat (Puskesmas) merupakan salah satu fasilitas kesehatan tingkat pertama yang berperan untuk memberikan pelayanan kesehatan pada masyarakat. Managemen Terpadu Balita Sakit (MTBS) yaitu pendekatan terpadu yang berfokus pada Kesehatan anak. MTBS bertujuan untuk mengurangi penyakit dan kecacatan, menurunkan angka kematian yang dapat dicegah, serta mendukung pertumbuhan dan perkembangan sehat pada anak balita (anak usia < 5 tahun). Jumlah kunjungan pasien yang berfluktuasi dan sulit diprediksi secara akurat, sehingga peramalan diperlukan. Peramalan atau forecasting merupakan proses memperkirakan keadaan di masa yang akan datang dengan memperhitungkan data masa lalu. Dalam penelitian ini digunakan metode Holt’s Double Exponential Smoothing. Metode Holt Double Exponential Smoothing ini digunakan untuk data yang memiliki tren dimana dalam perhitungannnya menggunakan dua konstanta pemulusan yaitu α (level) dan γ (tren). Dalam penelitian ini digunakan konsep trial and error dalam menentukan konstanta terbaik. Data yang digunakan yaitu data kunjungan pasien bulanan pada poli MTBS di Puskesmas Margahayu Raya dari bulan Januari 2021 hingga Agustus 2023 sebanyak 32 data. Hasil dari penelitian ini diperoleh nilai akurasi peramalan yang terkecil pada saat α = 0,9 dan γ = 0,1 dengan nilai MAPE = 23,82%. Hasil dari peramalan untuk empat periode kedepan menunjukan adanya tren positif yang berarti bahwa jumlah kunjungan pasien poli MTBS mengalami kenaikan.

Penentuan Premi Asuransi Gempa Berdasarkan Declustering Katalog Jawa Barat

Raisa Filmi Suryahadikusumah — 2024-12-31

Abstract. Indonesia is considered as an area which is prone to natural disasters, especially earthquakes. The condition of being at risk of earthquake disaster causes the threat risk of loss due to earthquakes for the people of Indonesia. Earthquake insurance can be a preventive measure for the community in facing the threat of risk of loss due to earthquakes. This study aims to determine the earthquake insurance premium based on the declustering process of the earthquake catalog in the Cianjur Regency, West Java. Declustering is the process of separating the main earthquake data from the predecessor and aftershocks in the earthquake catalog where the data from the separation will then be used for the analysis of seismic hazard calculation. The seismic hazard in this study is calculated by two methods, namely Probabilistic Seismic Hazard Analysis (PSHA) which only considers the main earthquake, and Sequence Based-PSHA (SPSHA) which considers a combination of main earthquakes and aftershocks. The Probability of Exceedance (POE) results from these two methods are then used as the basis for seismic hazard calculations for earthquake insurance premiums. Through Gardner & Knopoff (1974) declustering, 11 clusters of earthquake sequences of were obtained, where each earthquake sequence has 1 main earthquake. By using 1 cluster of earthquake sequences consisting of 1 main earthquake and 74 aftershocks, it was found that the SPSHA method that considers a combination of main and aftershocks can produce a higher POE value than the PSHA method that only considers main earthquakes. Thus, the premium rate resulting from the SPSHA seismic hazard modeling is higher than the premium rate resulting from the PSHA seismic hazard modeling.

Abstrak. Indonesia termasuk kedalam wilayah rawan terjadi bencana alam khususnya gempa bumi. Kondisi rawan bencana gempa menimbulkan adanya ancaman risiko kerugian akibat gempa bagi masyarakat Indonesia. Asuransi gempa bumi dapat menjadi langkah preventif masyarakat dalam menghadapi ancaman risiko kerugian akibat gempa. Penelitian ini bertujuan untuk menentukan premi asuransi gempa berdasarkan proses declustering katalog gempa wilayah Kabupaten Cianjur Jawa Barat. Declustering merupakan proses pemisahan data gempa utama dari gempa pendahulu dan gempa susulan pada katalog gempa dimana data hasil pemisahan tersebut selanjutnya akan digunakan untuk analisis perhitungan bahaya kegempaan. Bahaya kegempaan pada penelitian ini dihitung dengan dua metode yaitu Probabilistic Seismic Hazard Analysis (PSHA) yang hanya mempertimbangkan gempa utama, dan Sequence Based-PSHA (SPSHA) yang mempertimbangkan kombinasi gempa utama dan gempa susulan. Hasil Probability of Exceedance (POE) dari kedua metode ini kemudian digunakan sebagai dasar perhitungan bahaya kegempaan untuk premi asuransi gempa. Melalui declustering Gardner & Knopoff (1974) diperoleh hasil 11 cluster rangkaian gempa dimana setiap rangkaian gempa memiliki 1 gempa utama. Dengan menggunakan 1 cluster rangkaian gempa yang terdiri dari 1 gempa utama dan 74 gempa susulan diperoleh hasil bahwa metode SPSHA yang mempertimbangkan kombinasi gempa utama dan gempa susulan dapat menghasilkan nilai POE yang lebih tinggi daripada metode PSHA yang hanya mempertimbangkan gempa utama. Sehingga, tarif premi yang dihasilkan dari pemodelan bahaya kegempaan SPSHA lebih tinggi daripada tarif premi yang dihasilkan dari pemodelan bahaya kegempaan PSHA.

Korelasi Rank-Spearman pada Hubungan Beberapa Variabel Produk Regional Domestik Bruto

Trianto Syahbannu — 2024-12-31

Abstract. Correlation is a statistical measure that quantifies the degree and direction of the relationship between two or more variables. The correlation coefficient shows how much the level and direction of the relationship between these variables. The correlation coefficient value generally has a positive and negative sign (+, -), the sign is to indicate the level and direction of the relationship between the two variables. In correlation analysis there is no term independent variable (X) or related variable (Y). Rank-Spearman correlation is one of the methods to determine the relationship between two variables. The main concept in rank-spearman correlation is to use the rank values of each of the two variables, not using the original values in the data. Rank-spearman correlation can be used when the data distribution does not meet the assumption of normality or has an ordinal data scale. Gross Regional Domestic Product at current prices by expenditure (GRDP Expenditure) describes the use of goods and services produced through production activities in the region, including final demand or expenditure by domestic and international economic actors. Correlation analysis using rank-spearman shows that Household Consumption Expenditure (PK-RT), LNPRT Consumption Expenditure, and Government Consumption Expenditure (PK-P) have a very strong relationship with PMTB and GRDP, while the relationship with Inventory Change and Net Export tends to be weaker or insignificant.

Abstrak. Korelasi merupakan ukuran statistik yang mengukur tingkat dan arah hubungan antara dua atau lebih. Koefisien korelasi menunjukkan seberapa besar tingkat dan arah hubungan antara variabel-variabel tersebut. Nilai koefisien korelasi umumnya memiliki tanda positif dan negatif (+, -), tanda tersebut untuk menunjukkan tingkat dan arah hubungan antara dua variabel. Dalam analisis korelasi tidak terdapat istilah variabel bebas (X) maupun variabel terkait (Y). Korelasi Rank-Spearman adalah salah satu metode untuk mengetahui hubungan antara dua variabel. Konsep utama dalam korelasi rank-spearman yakni menggunakan peringkat nilai dari masing-masing dua variabel, tidak menggunakan nilai asli dalam data tersebut. Korelasi rank-spearman dapat digunakan ketika distribusi data tidak memenuhi asumsi normalitas atau memiliki skala data ordinal. Produk Domestik Regional Bruto atas harga berlaku menurut pengeluaran (PDRB Pengeluaran) menggambarkan penggunaan barang dan jasa yang dihasilkan melalui aktivitas produksi dalam wilayah tersebut, mencakup permintaan atau pengeluaran akhir oleh pelaku ekonomi domestik maupun internasional. Analisis korelasi menggunakan rank-spearman menunjukkan bahwa Pengeluaran Konsumsi Rumah Tangga (PK-RT), Pengeluaran Konsumsi LNPRT, dan Pengeluaran Konsumsi Pemerintah (PK-P) memiliki hubungan yang sangat kuat dengan PMTB dan PDRB, sementara hubungan dengan Perubahan Inventori dan Net Ekspor cenderung lebih lemah atau tidak signifikan.

Penerapan Sequence Probabilistic Seismic Hazard Analysis dalam Pemodelan Seismogenic Hazard

Novaida Zulfita — 2024-12-31

Abstract. Seismogenic areas are areas in the earth's crust that have the potential to produce seismic waves due to tectonic activity. Identification of a seismogenic area measuring 30 x 100 km² with one main earthquake and eight aftershocks is the first step in earthquake risk analysis. Once identified, probabilistic modeling is used to estimate the frequency and magnitude of earthquakes. This modeling uses conditional probability and total probability to combine various earthquake sources, such as magnitude and distance, with data generated via Python software. The probability that the intensity of ground vibrations (Peak Ground Acceleration) will exceed the threshold within a certain period is calculated. This thesis integrates conditional and total probabilities from various earthquake scenarios to calculate the Sequence Probabilistic Seismic Hazard Analysis (SPSHA), which is a combination of main and aftershocks. This process begins with Probabilistic Seismic Hazard Analysis (PSHA) for the main earthquake, then Aftershock Probabilistic Seismic Hazard Analysis (APSHA) for aftershocks. The 1– m – a computational design includes configurations such as 1 – 1 – 0, 1 – 1 – 1, up to 1 – 1 – 8, where 1 represents the site, m the main earthquake, and a the aftershock. The discussion is limited to one and two dimensional spaces with a variety of geometric configurations. The analysis results show the important role of conditional probability in PSHA, APSHA, and SPSHA in seismogenic areas, where SPSHA provides a more realistic approach than PSHA by considering aftershocks that follow the main earthquake. This results in a higher annual rate of exceedance which is useful for earthquake risk analysis, disaster mitigation planning, and earthquake-resistant infrastructure design.

Abstrak. Seismogenic area adalah wilayah dalam kerak bumi yang berpotensi menghasilkan gelombang seismik akibat aktivitas tektonik. Identifikasi seismogenic area berukuran 30 x 100 km² dengan satu gempa utama dan delapan gempa susulan adalah langkah awal dalam analisis risiko gempa. Setelah diidentifikasi, pemodelan probabilistik digunakan untuk memperkirakan frekuensi dan magnitudo gempa. Pemodelan ini menggunakan peluang bersyarat dan peluang total untuk menggabungkan berbagai sumber gempa, seperti magnitudo dan jarak, dengan data yang dihasilkan melalui software Python. Probabilitas bahwa intensitas getaran tanah (Peak Ground Acceleration) akan melebihi ambang batas dalam periode tertentu dihitung. Skripsi ini mengintegrasikan peluang bersyarat dan total dari berbagai skenario gempa untuk menghitung Sequence Probabilistic Seismic Hazard Analysis (SPSHA), yang merupakan gabungan gempa utama dan susulan. Proses ini dimulai dengan Probabilistic Seismic Hazard Analysis (PSHA) untuk gempa utama, kemudian Aftershock Probabilistic Seismic Hazard Analysis (APSHA) untuk gempa susulan. Desain komputasi 1 – m – a meliputi konfigurasi seperti 1 – 1 – 0, 1 – 1 – 1, hingga 1 – 1 – 8, dimana 1 menyatakan site, m gempa utama, dan a gempa susulan. Pembahasan dibatasi pada ruang dimensi satu dan dua dengan variasi konfigurasi geometri. Hasil analisis menunjukkan peran penting peluang bersyarat dalam PSHA, APSHA, dan SPSHA di seismogenic area, dimana SPSHA memberikan pendekatan lebih realistis dibandingkan PSHA dengan mempertimbangkan gempa susulan yang mengikuti gempa utama. Ini menghasilkan annual rate of exceedance lebih tinggi yang berguna untuk analisis risiko gempa, perencanaan mitigasi bencana, dan desain infrastruktur tahan gempa.