ANALISIS DATA DERET BERKALA DENGAN METODE TREND SEKULER UNTUK MENENTUKAN MODEL PERTUMBUHAN PENDUDUK MISKIN JAWA BARAT
|
|
- Sukarno Rachman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 ANALISIS DATA DERET BERKALA DENGAN METODE TREND SEKULER UNTUK MENENTUKAN MODEL PERTUMBUHAN PENDUDUK MISKIN JAWA BARAT ANALSIS OF TIME SERIES USING SECULAR TREND METHOD TO DETERMINE POPULATION GROWTH MODEL OF THE POOR IN WEST JAVA Anny Suryan Saf Pengajar UP MKU Poleknk Neger Bandung ABSTRAK Penelan n berujuan unuk mengeahu benuk model yang epa dar perumbuhan penduduk mskn d Jawa Bara dan mempredks jumlah penduduk mskn d Jawa Bara unuk beberapa ahun ke depan berdasarkan model maemas yang erplh. Teknk analss yang dgunakan dalam penelan n adalah analss daa dere waku dengan menggunakan meode rend sekuler. Varabel dalam penelan n merupakan varabel unvara, yau varabel bebasnya merupakan varabel dere waku dan varabel erka adalah jumlah penduduk mskn. Jawa Bara dengan cara melha nla SEE Sandard Error Esmae aau SSE Sum Square Error dan nla koefsen korelas besera nla sgnfkan. Hasl analss penelan n memperlhakan bahwa model yang palng epa unuk perumbuhan penduduk mskn d Jawa Bara adalah model kubk. Model kubk ersebu dgunakan sebaga dasar predks jumlah penduduk mskn Jawa Bara pada perode mendaang. Kaa Kunc: Predks, perumbuhan penduduk mskn, rend sekuler, Sandard Error Esmae, Sum Square Error. ABSTRACT Ths sudy ams o deermne an approprae model of growh of he populaon growh of he poor n Wes Java and o predc he number of poor people n Wes Java for he nex few years based on he mahemacal model chosen. The mehod of analyss used n hs sudy was he me seres daa analyss wh he mehod of he secular rend. The varable used n hs sudy was unvarae varables..e. he me seres as ndependen varables and he number of poor people as dependen varable. For he purpose of fndng he bes model, he analyss of he value of SEE Sandard Error Esmae or SSE Sum Square Error, correlaon coeffcen, and he sgnfcan value were carred ou. The resuls of hs research showed ha he mos approprae model for he populaon growh of he poor n Wes Java was he cubc model. Tha model can be used as he prncple for predcng he number of poor people n he comng perod. Keywords: predcon, poor populaon growh, secular rend, sandard error esmaon and sum square esmaon.
2 Analss Daa Dere Berkala dengan Meoda Trend Sekuler 3 unuk Menenukan Model Perumbuhan Penduduk Mskn Jawa Bara PENDAHULUAN Model-model ekonom yang berbenuk maemaka basanya dnyaakan dalam benuk fungs. Suau fungs dalam maemaka d nyaakan dalam benuk hubungan fungsonal d anara varabel bebas dengan varabel erka. Model maemas suau permasalahan dapa dgunakan sebaga dasar predks karena dengan melakukan predks, para perencana dan pengambl kepuusan dapa mempermbangkan alernaf-alernaf sraeg dalam cakupan yang lebh luas. Predks ddefnskan sebaga sud erhadap daa hsors dengan maksud menemukan hubungan, kecenderungan, dan pola yang ssemas Sugaro & Harjono, 000. Predks yang akura mampu memberkan gambaran masa depan berdasarkan daa perode masa masa lalu walaupun dalam kenyaaannya hasl predks erjad dak epa secara mulak aau dak sesua dengan yang dharapkan. Unuk memperoleh model yang akura, dlakukan dengan cara menenukan nla jumlah kuadra kesalahan aau SSE Sum Square Error yang erkecl. Analss daa dere berkala me seres pada dasarnya dgunakan unuk melakukan analss daa yang dkumpulkan secara perodk berdasarkan uruan waku, yau jam, har, mnggu, bulan, kuaral, semeser, dan ahun. Model yang dhaslkan dar analss daa dere waku dapa dgunakan sebaga dasar predks unuk beberapa perode yang akan daang sehngga dapa membanu dalam menyusun perencanaan ke depan. Trend sekuler adalah suau gerakan kecenderungan nak aau urun dalam jangka waku panjang yang dperoleh berdasarkan raa-raa perubahan dar waku ke waku dan nlanya cukup raa. Kekuaan yang memengaruh rend berganung pada permasalahanya, d anaranya perubahan populas, eknolog, produkvas dan lanlan sehngga sebelum melakukan predks yang ddasarkan daa dere waku, perlu dcaa beberapa asums berku n. Adanya keerganungan kejadan masa yang akan daang dengan kejadan sebelumnya. Akvas pada masa yang akan daang mengku pola yang erjad pada masa lalu. Hubungan aau keerkaan masa lalu dan masa kn dapa denukan dengan observas aau penelan. Pencaran model yang erbak dar penelan n dgunakan unuk melha perumbuhan/perkembangan jumlah penduduk mskn d Jawa Bara. Saa n d Indonesa dadakan berbaga program pengenasan kemsknan, yang sasaran uama dar berbaga program pengenasan kemsknan adalah penduduk mskn. Program ersebu menjad salah sau proras dalam proses pembangunan d Indonesa. Unuk mendukung pencapaan program ersebu, dperlukan predks jumlah daa penduduk mskn pada perode mendaang. Nla predks n bsa dperoleh berdasarkan model maemas dar perkembangan/ perumbuhan penduduk mskn dalam hal n lokasnya khusus d Jawa Bara. Berdasarkan uraan d aas, dlakukan penelan dengan judul Analss Daa Dere Berkala dengan Meode Trend Sekuler Dgunakan unuk Menenukan Model Perumbuhan Penduduk Mskn d Jawa Bara. Berdasarkan judul penelan ersebu, erjad permasalahan sebaga berku: 1. Bagamanakah benuk model yang epa dar perkembangan/
3 4 Sgma-Mu Vol.5 No.1 Mare 013 perumbuhan penduduk mskn d Jawa Bara.. Bagamanakah predks penduduk mskn Jawa Bara unuk beberapa ahun ke depan berdasarkan model yang erplh ersebu. Unuk mendukung pencapaan ujuan ersebu dperlukan hal berku n: 1. Memlh benuk model yang epa dar perkembangan/perumbuhan penduduk mskn d Jawa Bara.. Menenukan predks penduduk mskn d jawa bara unuk beberapa ahun ke depan berdasarkan model yang erplh ersebu. METODE Objek penelan n, menggunakan daa sekunder enang jumlah penduduk mskn ahun hasl Susenas Sensus Ekonom nasonal dan sumber daa ersebu dar BPS. Meode analss yang dgunakan dalam penelan n adalah analss daa berkala dengan meode rend sekuler dengan banuan program SPSS. Sebenarnya, model yang erjad dak hanya nonlner, eap bsa juga lner karena dalam penelan n, masalah penduduk -dan menuru beberapa eor enang penduduk - menggambarkan perkembangan/perumbuhan penduduk ersebu dak mungkn lner. Model-Model Trend Nonlner D aas elah dsebukan bahwa benuk model yang erjad dar perumbuhan penduduk dak mungkn lner. Daa yang elah dperoleh ersebu selanjunya menenukan benuk model yang epa dengan model- model nonlner berku n: 1. Model Kuadras = a + b 1 x + b x a = b = c = 4 4 n n 4 n. Model Eksponensal = a. b x = a1 + b x Ln = Ln a + x Ln1 + b a = an Ln Ln / n b = an Ln. Ln 3. Model geomers Compound F = P1 + = a 1 + b 4. Model logarmk : = a.x b Log =Log a+b Log x Log a = log b = m log m log m log Log log log log log log log log 5. Model logsk : = 1/c+ab x 6. Model Kubk = a + b 1 x + b x + b 3 x 3 Nla a, b, c, dan d dapa dperoleh dar persamaan berku: 3 na a 7. Model Perumbuhan Growh = a b x aau = a e bx 8. S : y -1 = a + b x a a b 3 b c b b 3 4 c d c c d log d d 4 5 6
4 Analss Daa Dere Berkala dengan Meoda Trend Sekuler 5 unuk Menenukan Model Perumbuhan Penduduk Mskn Jawa Bara a = b = 1 n n n 9. Invers : = a + b/x 10. Power : = a x b r= SEE = n ˆ, aau b a SEE = n b. Nla Koefsen Korelas erbesar dan sgnfkan. Rumus n. xy x. y n. x x. n y y Langkah-Langkah Mencar Model Maemas 1. Menyeldk daa jumlah penduduk mskn d Jawa Bara dar ahun ke ahun unuk memlh model yang epa/cocok dengan banuan kompuer memaka program SPSS, dan model-model yang mungkn erjad, msalnya model logsk, kuadrak, kubk, eksponen, power, dll... Memlh model yang palng epa yau model yag mempuya : a. Nla SSE Sum Square Error aau SEE Sandard Error Esmae yang erkecl Rumus : SSE = Σ dan SEE = SSE n k 1 ˆ = n k 1 Karena k = 1, maka ˆ Hpoess Pengujan Koefsen Korelas Ho : = 0 Anara varabel ersebu dak berkorelas secara sgnfkan Ha : 0 Anara varabel ersebu berkorelas secara sgnfkan Krera pengujan hpoess Terma Ho bla nla sg > α = 0,05 dalam hal lan dolak. Hpoess Pengujan Koefsen β dar persamaan fungs Ho : = 0 Koefsen dar fungs ersebu dak sgnfkan Ha : 0 Koefsen dar fungs ersebu sgnfkan Krera pengujan hpoess Terma Ho bla nla sg > α = 0,05 dalam hal lan dolak. Hasl Penelan dan Pembahasan a. Hasl Penelan Hasl pengolahan daa dengan menggunakan program SPSS sebaga berku :
5 6 Sgma-Mu Vol.5 No.1 Mare 013 Tabel 1. Corelas, R-Square dan nla Sg Model Sum of Square Corellaon R Sg Sg Coefcen Error R SquareR Anova 1.Logahmk , Inverse , Quadrac , : Cubc , ;,000 5.Power 0, Compound 0, S 0, Logsk 0, Growh 0, Exponenal 0, Gambar 1. Perkembangan Jumlah Penduduk Mskn Jabar Tabel. Perengkngan dar ga model yang erplh Model R / R-Square Rankng R SEE Rangkng Raa-raa Rangkng SEE Inverse 0,94 434,39 3,5 Cubc 0, ,968 1,5 S 0, ,079 1 Tabel.3. Model Summary dan Parameer Esmae Model Summary Parameer Esmaes Equaon R Square F df1 df Sg. Consan b1 b b3 Inverse Cubc S
6 Analss Daa Dere Berkala dengan Meoda Trend Sekuler 7 unuk Menenukan Model Perumbuhan Penduduk Mskn Jawa Bara Gambar. Model Inverse Tabel 4. Model Summary Inverse R R Square Adjused R Square Sd. Error of he Esmae Tabel 5. ANOVA Inverse Sum of Squares df Mean Square F Sg. Regresson Resdual Toal 1.168E7 10 Tabel 6. Coeffcens Inverse Unsandardzed Coeffcens Sandardzed Coeffcens B Sd. Error Bea 1 / Case Sequence Consan Sg. Hasl analss memperlhakan 1. nla SEE Model Inverse adalah 434,39. koefsen korelas anara waku dan jumlah penduduk mskn adalah 0,94 aau koefsen deermnasnya R Square adalah 85,5%. Arnya, jumlah penduduk mskn d pengaruh waku sebesar 85% dan pengaruh waku ersebu sanga kua. Pengujan hpoess koefsen korelas Ho : р = 0 Anara varabel ersebu dak ada hubungan yang sgnfkan Ha : р 0 Anara varabel ersebu erdapa hubungan yang sgnfkan Berdasarkan hasl pengujan nla sg = 0,000 < α = 0,050. Jad, kepuusan yang dambl adalah
7 8 Sgma-Mu Vol.5 No.1 Mare 013 menolak Ho yang arnya anara varabel ersebu erdapa hubungan yang sanga kua dan sgnfkan 3. Nla konsana a = 4.573,739 dan koefsen b = 3.700,73. Maka fungs nverse sb = 4.573, ,73 x. Pengujan koefsen dar fungs Inverse. Ho : β = 0 Koefsen dar fungs ersebu dak sgnfkan Ha : β 0 Koefsen dar fungs ersebu sgnfkan Hasl pengujan parameer menunjukkan nla sg 0,000 < α = 0,050. Jad, kepuusan yang dambl adalah menolak Ho yang arnya koefsen fungs Inverse ersebu sgnfkan. Gambar 3. Model S Tabel 7. Model Summary S R R Square Adjused R Square Sd. Error of he Esmae Tabel 8. ANOVA S Sum of Squares df Mean Square F Sg. Regresson Resdual Toal / Case Sequence Unsandardzed Coeffcens Tabel 9. Coeffcens S Sandardzed Coeffcens B Sd. Error Bea Sg Consan
8 Analss Daa Dere Berkala dengan Meoda Trend Sekuler 9 unuk Menenukan Model Perumbuhan Penduduk Mskn Jawa Bara 1 / Case Sequence Unsandardzed Coeffcens Tabel 9. Coeffcens S Sandardzed Coeffcens B Sd. Error Bea Sg Consan The dependen varable s lnperkembangan Jumlah Penduduk Mskn Jabar. Hasl analss memperlhakan sebaga berku. 1. Nla SEE Model S adalah 0,079 Koefsen korelas anara waku dan jumlah penduduk mskn adalah 0,900 aau koefsen deermnasnya R Square adalah 80,9%. Arnya, jumlah penduduk mskn d pengaruh waku sebesar 80,9% dan pengaruh waku ersebu sanga kua. Pengujan hpoess koefsen korelas Ho : р = 0 Anara varabel ersebu dak ada hubungan yang sgnfkan Ha : р 0 Anara varabel ersebu erdapa hubungan yang sgnfkan Berdasarkan hasl pengujan sedangkan nla sg = 0,000 < α = 0,050 sehngga kepuusan yang dambl adalah menolak Ho. Arnya, anara varabel ersebu erdapa hubungan yang sgnfkan. 3 Nla konsana a = 8,458 dan koefsen b = 0,059. Maka fungs S sb 1/ = 8, ,059 x. Pengujan koefsen dar fungs S. Ho : β = 0 Koefsen dar fungs ersebu dak sgnfkan Ha : β 0 Koefsen dar fungs ersebu sgnfkan Hasl pengujan parameer menunjukkan nla sg 0,000 < α = 0,050 sehngga kepuusan yang dambl adalah menolak Ho yang arnya koefsen fungs S ersebu sgnfkan. Gambar 4. Model Kubk
9 30 Sgma-Mu Vol.5 No.1 Mare 013 Tabel 10. Model Summary Cubc R Square Adjused R Square Sd. Error of he Esmae Tabel 11. ANOVA Cubc Sum of Squares df Mean Square F Sg. Regresson 1.149E Resdual Toal 1.168E7 10 Tabel 1. Coeffcens Cubc Unsandardzed Coeffcens Sandardzed Coeffcens B Sd. Error Bea Case Sequence Case Sequence ** Case Sequence ** Consan Sg. Hasl analss memperlhakan : 1. Nla SEE Model Kubk adalah 164,968. Koefsen korelas anara waku dan jumlah penduduk mskn adalah 0,99 aau koefsen deermnasnya R Square adalah 98,4%. Arnya, jumlah penduduk mskn dpengaruh waku sebesar 98,4% dan pengaruh waku ersebu sanga kua. Pengujan hpoess koefsen korelas Ho : р = 0 Anara varabel ersebu dak ada hubungan yang sgnfkan Ha : р 0 Anara varabel ersebu erdapa hubungan yang sgnfkan Berdasarkan hasl pengujan nla sg = 0,000 < α = 0,050 sehngga kepuusan yang dambl adalah menolak Ho yang arnya anara varabel ersebu erdapa hubungan yang sanga kua dan sgnfkan 3. Nla konsana a =11.034,056 dan koefsen b = ,34 ; c = 478,1 d = -,783 Fungs Kubk sb adalah = , ,34 x + 478,1 x + -,783 x 3.
10 Analss Daa Dere Berkala dengan Meoda Trend Sekuler 31 unuk Menenukan Model Perumbuhan Penduduk Mskn Jawa Bara Pengujan koefsen dar fungs kubk. Ho : β = 0 Koefsen dar fungs ersebu dak sgnfkan, sehngga persamaan regres sb dak dapa dgunakan sebaga dasar peramalan Ha : β 0 Koefsen dar fungs ersebu sgnfkan aau persamaan regres sb dapa dgunakan sebaga dasar peramalan Hasl pengujan parameer menunjukkan kega nla sg 0,000 < α = 0,050. Jad, kepuusan yang dambl adalah menolak Ho yang arnya koefsen-koefsen dar fungs kubk ersebu sgnfkan. Analss daa menghaslkan sepuluh model nonlner. Selanjunya, dlakukan penyeldkan mengena sgnfkannya erlebh dahulu kemudan korelas & R square dan nla SSE & SEE sehngga dhaslkan ga benuk model yang erplh, yau model fungs nverse, fungs kubk, dan fungs S. Unuk memlh sau model yang palng epa unuk daa perumbuhan penduduk mskn ersebu, dlakukan dengan cara merangkngnya. Hasl rangkng draa-raakan dengan cara mengdenfkas model yang erplh dar penelan n yau model yang mempunya nla sandar error esmmae SEE yang palng kecl, koefsen korelas yang palng ngg mendeka sau. dan nla sgnfkan yang palng rendah mendeka nol. Model yang erplh adalah model kubk, yau: = , , ,1 -,783 3 Unuk mencar nla predks pada masa yang akan daang, dlakukan dengan cara menyubuskan nla-nla skala waku erhadap model yang erplh. Dalam penelan n, yang erplh adalah model kubk dan model kubk ersebu mempunya cr khas yang berbeda dengan model lannya. Model kubk akan mempunya nla mnmum dan maksmum dar fungs ersebu sehngga dlakukan pencaran k maksmum dan k mnmum dar fungs kubk ersebu. Tk maksmum akan menunjukkan jumlah penduduk mskn erbesar/erngg dan k mnmumnya menunjukkan jumlah penduduk mskn erendah. Jad, predks penduduk mskn d Jawa Bara unuk beberapa ahun ke depan palng banyak orang dan palng sedk jumlahnya orang. Predks unuk penelan n menggunakan skala waku anara 5 sampa 9 karena nla mnmum dar fungs kubk n dcapa pada saa skala waku x sama dengan 5 lma, sedangkan nla maksmum dar fungs kubk n erjad pada saa skala waku semblan 9, maka rncan predks jumlah penduduk mskn d Jawa Bara unuk beberapa ahun kedepan sbb. Tabel 13. Rncan Predks Jumlah Penduduk Mskn Jawa Bara Tahun Tahun Skala x Nla Predks , , , , ,053
11 3 Sgma-Mu Vol.5 No.1 Mare , , , , ,68 Predks daa n dharapkan dapa bermanfaa eruama bag pemernah Jawa Bara dalam rencana program-program banuan unuk masyaraka mskn eruama alokas dana unuk berbaga macam banuan yang akan dmasukkan pada anggaran perode mendaang. SIMPULAN Berdasarkan hasl analss yang dlakukan dalam penelan n, dapa dark beberapa smpulan sebaga berku. 1. Model yang palng epa dar perumbuhan penduduk mskn d Jawa Bara adalah model kubk dengan nla parameer parameernya sbb : Konana a = ,056 dan koefsen x = ,34 ; koefsen x = 478,1 ; koefsen x 3 = -,783 Modelnya = , , ,1 -, Predks penduduk mskn d Jawa Bara unuk beberapa ahun ke depan palng banyak orang dan palng sedk jumlahnya orang. SARAN Mengacu kepada smpulan hasl penelan, model dar perumbuhan penduduk mskn d Jawa Bara adalah model kubk. Model ersebu dapa dpergunakan unuk mempredks jumlah penduduk mskn pada perode mendaang sehngga menjad bahan permbangan kebjakan dan dasar pengamblan kepuusan sera unuk mendukung pencapaan program-program pengenasan kemsknan yang menjad salah sau proras dalam pembangunan d Indonesa. Cara mencar nla predks ersebu banyak dgunakan dalam berbaga hal. Pada umumnya, mereka menganggap modelnya lner padahal yang erjad ersebu dak selalu lner. Sebaknya, sebelum model yang erjad dgunakan sebaga dasar predks, model ersebu dcar model yang erbak dengan melha nla SEE yang erkecl, korelas erngg, dan nla sgnfkan mendeka nol sehngga akan menghaskan predks yang akura. Hasl predks dar n dharapkan dapa bermanfaa eruama bag pemernah Jawa Bara dalam rencana program-program banuan unuk masyaraka mskn eruama alokas dana unuk berbaga macam banuan yang akan dmasukkan pada anggaran perode mendaang. DAFTAR PUSTAKA Anne, Booh Povery and Inequaly n he Soeharo Era: An Assesmen, Bullen of Indonesan Economcs Sudes, Vol..6. No.1. Bala Pusa Sask Daa dan Informas Kemsknan. Jakara: BPS Bala Pusa Sask. TT. Sask Kesejaheraan Rakya 1999 s.d. 008, Surve Sosal Ekonom Nasonal. Jakara: BPS,
12 Analss Daa Dere Berkala dengan Meoda Trend Sekuler 33 unuk Menenukan Model Perumbuhan Penduduk Mskn Jawa Bara Djodjohadkusumo, Sumro Dasar Teor Ekonom Perumbuhan dan Ekonom. Dumary Maemaka Terapan Unuk Bsns dan Ekonom. Eds Kega. ogyakara. Gujara, Damodar Basc Economercs, 3 rd Edon. Sngapore: McGraw-Hll Inernasonal Edons. Laporan Pemanauan dan Evaluas erhadap JPS Lesar, Esa Efekfvas Kompensas Subsd dan Dampak Penghapusan Subsd BBM d Indonesa.Jakara, Ekonom dan Pembangunan, Vol.II.1,004. Sudjana Saska unuk Ekonom dan Naga, Eds Kedua jld I & II. Bandung: Tarso. Soeramo & Lncoln Arsyad Meodolog Penelan Unuk Ekonom dan Bsns, Eds revs. ogjakara: UPP AMP KPN. Suharyad & Purwano S.K Saska unuk Ekonom & Keuangan Modern. Eds Perama. Jakara: Salemba Empa. Suryan, Anny Penenuan Model Perkembangan Jumlah Gakn yang Dpengaruh Lma Sekor Tenaga Kerja dengan Analss Regres Daa Panel, SIGMA-MU,Vol, Nomor Sepember 010. Tambunan, Tulus TH Perekonoman Indonesa. Jakara: Ghala Indonesa. Bandung:Tarso. Todaro, Mchael P.000. Pembangunan Ekonom d Duna Kega. Eds Keujuh Jld1Penerjemah: Hars Munanadar. Jakara: Erlangga. Wdarjono, Agus.005. Ekonomerka: Teor dan Aplkas. ogjakara: Ekonsa.
Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan
Lebih terperinciBAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU
BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas
Lebih terperinciBAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013
3. Lokas dan Waku Penelan 3.. Lokas Penelan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penelan n dlaksanakan d SMP Neger 7 Goronalo pada ahun ajaran 0/03 3.. Waku Penelan Penelan n d laksanakan pada semeser genap ahun
Lebih terperinciPERBAIKAN ASUMSI KLASIK
BAHAN AJAR EKONOMETRI AGUS TRI BASUKI UNIVERSITAS MUHAMMADIAH OGAAKARTA PERBAIKAN ASUMSI KLASIK 6.. Mulkolnearas Jka model ka mengandung mulkolneras yang serus yakn korelas yang ngg anar varabel ndependen,
Lebih terperinciAnalisis Jalur / Path Analysis
Analss Jalur / Pah Analyss Analss jalur adalah salah sau benuk model SEM yang dak mengandung varable laen. Tenu saja model n lebh sederhana dbandngkan dengan model SEM lengka. Analss jalur sebenarnya meruakan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan
Lebih terperinciPeramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-36 Peramalan Penjualan eda Moor Tap Jens d Wlayah Surabaya dan Blar dengan Model ARIMA Box-Jenkns dan Vecor Auoregressve (VAR) Ade
Lebih terperinciPENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1
PENDUGAAN SAISIK AREA KECIL DENGAN MEODE EMPIRICAL CONSRAINED AYES Ksmann Jurusan Penddkan Maemaka FMIPA Unversas Neger Yogyakara Absrak Meode emprcal ayes (E merupakan meode yang lebh aplkaf pada pendugaan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS
BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan
Lebih terperinciPenerapan Statistika Nonparametrik dengan Metode Brown-Mood pada Regresi Linier Berganda
Jurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor, Me 6 ISSN 85-789 Penerapan Saska Nonparamerk dengan Meode Brown-Mood pada Regres Lner Berganda Applcaon of Nonparamerc Sascs, wh Brown-Mood Mehod on Mulple Lnear Regresson
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciJumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun
Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban
Lebih terperinciKONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan
KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,
Lebih terperinci( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)
8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan
BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,
Lebih terperinciUSING THE PAST TO PREDICT THE FUTURE WORKSHOP ANALISIS RESIKO UNTUK BISNIS
USING THE PAST TO PREDICT THE FUTURE WORKSHOP ANALISIS RESIKO UNTUK BISNIS Oleh : Maman Seawan, SE, MT 28 29 Sepember 2004 PROGRAM PENGEMBANGAN KOMPETENSI BISNIS DIVISI PENGKAJIAN DAN PENGEMBANGAN BISNIS
Lebih terperinciBAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan
BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan
Lebih terperinciLABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR
TNR 1 space 1.15 LABORATORIUM STATISTIK DAN OPTIMASI INDUSTRI PROGRAM STUDI TEKNIK INDUSTRI FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS PEMBANGUNAN NASIONAL VETERAN JAWA TIMUR LAPORAN RESMI MODUL IV TNR 1 Space.0 ANALISIS
Lebih terperinciNILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DENGAN TINGKAT BUNGA BERUBAH BERDASARKAN FORMULA FISHER
ILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DEGA TIGKAT BUGA BERUBAH BERDASARKA FORMULA FISHER Devs Apranda, Johannes Kho, Sg Sugaro Mahasswa rogram S Maemaka Dosen Jurusan Maemaka Fakulas Maemaka dan Ilmu engeahuan
Lebih terperinciBAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI
BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL GSTAR(1,1) UNTUK DATA CURAH HUJAN
Bulen Ilmah Mah. Sa. dan Terapannya (Bmaser) Volume 6, o. 03 (017), hal 159 166. PEERAPA MODEL GSTAR(1,1) UTUK DATA CURAH HUJA Ism Adam, Dadan Kusnandar, Hendra Perdana ITISARI Model Generalzed Space Tme
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan
Lebih terperinciPENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG
INDEPT, Vol., No. 3, Okober 01 ISSN 087 945 PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG Samsul Budaro, ST., MT Dosen Teap Teknk Indusr, Wakl Dekan III akulas Teknk, Unversas
Lebih terperinciANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK
REGRESI NON LINIER ANALISIS REGRESI REGRESI LINEAR REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUADRATIK REGRESI KUBIK Membentuk gars lurus Membentuk Gars Lengkung Regres
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju perumbuhan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang
Lebih terperinci' PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 4 TAHUN 2012 PEMBERIAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESIN BAGI INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH KABUPATEN PACITAN
j BUPAT PACTAN ' PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 4 TAHUN 2012 TENTANG PEMBERAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESN BAG NDUSTR KECL DAN MENENGAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas
Lebih terperinciBAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST
BAB ESPONS FUNGSI STEP PADA ANGKAIAN DAN C Oleh : Ir. A.achman Hasbuan dan Naemah Mubarakah, ST . Persamaan Dferensal Orde Sau Adapun benuk yang sederhana dar suau persamaan dferensal orde sau adalah:
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan
Lebih terperinciBAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinciPENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUSAHAAN MEBEL SINAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK.
PENERAPAN METODE TRIPLE EXPONENTIAL MOOTHING UNTUK MENGETAHUI JUMLAH PEMBELI BARANG PADA PERUAHAAN MEBEL INAR JEPARA TANJUNGANOM NGANJUK. ii Rukayah*), Achmad yaichu**) ABTRAK Peneliian ini berujuan unuk
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS
PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS Mra Puspasar, Snggh Sapad, Dana Puspasar Absraks PT Ulam Tba Halm merupakan salah sau ndusr mnuman serbuk d Indonesa, dmana
Lebih terperinciPendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan
Pendahuluan 0 Data-data ang bersfat dskrt dapat dbuat contnuum melalu proses curve-fttng. 0 Curve-fttng merupakan proses data-smoothng, akn proses pendekatan terhadap kecenderungan data-data dalam bentuk
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Defns Rangkaan Lsrk Rangkaan Lsrk adalah sambungan dar beberapa elemen lsrk ( ressor, kapasor, ndukor, sumber arus, sumber egangan) yang membenuk mnmal sau lnasan eruup yang dapa
Lebih terperinciANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor
ANaISIS - TANSIEN. Kapasor dalam angkaan D Sebuah kapasor akan ermua bla erhubung ke sumber egangan dc seper yang dperlhakan pada Gambar. Pada Gambar (a), kapasor dak bermuaan yau pla A dan pla B mempunya
Lebih terperinciBAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II. Data deret waktu adalah data yang dikumpulkan dari waktu ke waktu
BAB III METODE DEKOMPOSISI CENSUS II 3.1 Pendahuluan Daa dere waku adalah daa yang dikumpulkan dari waku ke waku unuk menggambarkan perkembangan suau kegiaan (perkembangan produksi, harga, hasil penjualan,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,
BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu
Lebih terperinciANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional.
JURNAL ILMIAH RANGGAGADING Volume 7 No. 1, April 7 : 3-9 ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Sudi kasus pada CV Cia Nasional. Oleh Emmy Supariyani* dan M. Adi Nugroho *Dosen
Lebih terperinciUSULAN PENERAPAN METODE KOEFISIEN MANAJEMEN (BOWMAN S) SEBAGAI ALTERNATIF MODEL PERENCANAAN PRODUKSI PRINTER TIPE LX400 PADA PT X
USULAN ENERAAN METODE KOEISIEN MANAJEMEN (BOMAN S) SEBAGAI ALTERNATI MODEL ERENCANAAN RODUKSI RINTER TIE LX400 ADA T X Hendi Dwi Hardiman Jurusan Teknik Manajemen Indusri - Sekolah Tinggi Manajemen Indusri
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Dalam pelaksanaan pembangunan saat ini, ilmu statistik memegang peranan penting
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Dalam pelaksanaan pembangunan saa ini, ilmu saisik memegang peranan pening baik iu di dalam pekerjaan maupun pada kehidupan sehari-hari. Ilmu saisik sekarang elah melaju
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah Dalam sisem perekonomian suau perusahaan, ingka perumbuhan ekonomi sanga mempengaruhi kemajuan perusahaan pada masa yang akan daang. Pendapaan dan invesasi merupakan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
26 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penilaian perkembangan kinerja keuangan PT. Goodyear Indonesia Tbk dilakukan dengan maksud unuk mengeahui sejauh mana perkembangan usaha perusahan yang
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. tahun 1990-an, jumlah produksi pangan terutama beras, cenderung mengalami
11 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Keahanan pangan (food securiy) di negara kia ampaknya cukup rapuh. Sejak awal ahun 1990-an, jumlah produksi pangan eruama beras, cenderung mengalami penurunan sehingga
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Catatan Freddy
ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :
Lebih terperinciPROPOSAL SKRIPSI JUDUL:
PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan
Lebih terperinciMODEL KLASIFIKASI RUMAHTANGGA MISKIN DENGAN PENDEKATAN METODE MARS
Semnar Nasonal Statstka IX Insttut Teknolog Sepuluh Nopember, 7 November 29 MODEL KLASIFIKASI RUMAHTANGGA MISKIN DENGAN PENDEKATAN METODE MARS Stud Kasus : Kota Surabaya Rokhana DB 1, Sutkno 2, Agnes Tut
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Air merupakan kebuuhan pokok bagi seiap makhluk hidup di dunia ini ermasuk manusia. Air juga merupakan komponen lingkungan hidup yang pening bagi kelangsungan hidup
Lebih terperinciPERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR
B-5-1 PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR Wsnu Bud Sunaryo, Haryono ITS Surabaya ABSTRAK Dalam duna konsruks saa n pemakaan produk beon
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. universal, disemua negara tanpa memandang ukuran dan tingkat. kompleks karena pendekatan pembangunan sangat menekankan pada
BAB I PENDAHULUAN A. Laar Belakang Disparias pembangunan ekonomi anar daerah merupakan fenomena universal, disemua negara anpa memandang ukuran dan ingka pembangunannya. Disparias pembangunan merupakan
Lebih terperinciHidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal
Hdden Markov Model Oleh : Frdanza, urul Gusran dan Akmal Dosen Jurusan Maemaka FMIPA Unversas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang Km 2, Janangor, Jawa Bara elp. / Fax : 022 7794696 Absrak Hdden Markov
Lebih terperinciAPLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND
APLIKASI PEMULUSAN EKSPONENSIAL DARI BROWN DAN DARI HOLT UNTUK DATA YANG MEMUAT TREND Noeryani 1, Ely Okafiani 2, Fera Andriyani 3 1,2,3) Jurusan maemaika, Fakulas Sains Terapan, Insiu Sains & Teknologi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan
Lebih terperinciPendugaan Parameter Regresi. Itasia & Y Angraini, Dep Statistika FMIPA - IPB
Pendugaan Parameter Regres Menduga gars regres Menduga gars regres lner sederhana = menduga parameter-parameter regres β 0 dan β 1 : Penduga parameter yang dhaslkan harus merupakan penduga yang bak Software
Lebih terperinci\ DANA ALOKASI DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA
y BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN : NOMOR 55" TAHUN 20 ; TENTANG \ DANA ALOKAS DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN, Menmbang : a. bahwa dalam rangka penngkaan penyelenggaraan pemernahan,
Lebih terperinciDi bidang ekonomi tidak semua informasi dapat diukur secara kuantitatif. Peubah dummy digunakan untuk memperoleh informasi yang bersifat kualitatif
Regres Dummy D bdang ekonom dak semua nformas dapa dukur secara kuanaf Peubah dummy dgunakan unuk memperoleh nformas yang bersfa kualaf Conoh pada daa cross secon: Gender: sebaga penenu jumlah pendapaan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju-laju
Lebih terperinciBAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode
BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode penaksran parameer pada persamaan smulan yau meode Three Sage Leas Square (3SLS. Sebelum djelaskan lebh lanju
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Sumber Daya Alam (SDA) yang ersedia merupakan salah sau pelengkap ala kebuuhan manusia, misalnya anah, air, energi lisrik, energi panas. Energi Lisrik merupakan Sumber
Lebih terperinciAPLIKASI METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING BROWN DAN HOLT UNTUK MERAMALKAN TOTAL PENDAPATAN BEA DAN CUKAI
Prosiding Seminar Nasional Maemaika dan Terapannya 2016 p-issn : 2550-0384; e-issn : 2550-0392 APLIKASI METODE DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING BROWN DAN HOLT UNTUK MERAMALKAN TOTAL PENDAPATAN BEA DAN CUKAI
Lebih terperinciBERITA DAERAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN BUPATI PACITAN 1 NOMOR 16 TAHUN 2010 TENTANG
BERTA DAERAH KABUPATEN PACTAN TAHUN 200 NOMOR 7 PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 6 TAHUN 200 TENTANG PERUBAHAN KETGA ATAS PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 28 TAUN 2009 TENTANG PENJABARAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN
Lebih terperinciIndependent Var. Dependent Var. Test. Nominal Interval Independent t-test, ANOVA. Nominal Nominal Cross Tabs, Chi Square, dan Koefisien Kontingensi
Independent Var. Dependent Var. Test Nomnal Interval Independent t-test, ANOVA Nomnal Nomnal Cross Tabs, Ch Square, dan Koefsen Kontngens Nomnal Ordnal Mann Whtney, Kolmogorov- Smrnow, Kruskall Walls Ordnal
Lebih terperinciBAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode
BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode robus unuk mendeeks penclan (ouler) dalam analss komponen uama robus yau meode Mnmum Covarance Deermnan
Lebih terperinciMODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE-X (GSTAR-X) DALAM MERAMALKAN PRODUKSI KELAPA SAWIT
Bulen Ilmah Mah. Sa. dan Terapannya (Bmaser) Volume 07, No. (018), hal 85 9. MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE-X (GSTAR-X) DALAM MERAMALKAN PRODUKSI KELAPA SAWIT Felca Kurna Kusuma Wra Pur, Dadan
Lebih terperinciREGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear
REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA Regres Lnear Tujuan Pembelajaran Menjelaskan regres dan korelas Menghtung dar persamaan regres dan standard error dar estmas-estmas untuk analss regres lner sederhana
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
5 BAB II LANDASAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor dasar yang kelak akan dgunakan dalam penurunan formula penenuan harga Asan Opon, bak secara analk pada Bab III maupun secara numerk pada Bab
Lebih terperinciPemodelan Penyerapan Tenaga Kerja Sektor Industri di Indonesia Dengan Pendekatan Regresi Data Panel Dinamis
JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 5 o. 2 (2016) 2337-3520 (2301-928X Prn) D-217 Pemodelan Penyerapan Tenaga Kerja Sekor Indusr d Indonesa Dengan Pendekaan Regres Daa Panel Dnams Avolla Terza Damalana dan Seawan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Suatu negara yang memutuskan untuk menempuh kebijakan hutang
BAB I PENDAHULUAN A. Laar Belakang Masalah Suau negara yang memuuskan unuk menempuh kebijakan huang luar negeri biasanya didasari oleh alasan-alasan yang dianggap rasional dan pening. Huang luar negeri
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa
BAB 2 TINJAUAN TEORITI 2.1. Pengerian-pengerian Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. edangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Kabupaten Labuhan Batu merupakan pusat perkebunan kelapa sawit di Sumatera
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Kabupaen Labuhan Bau merupakan pusa perkebunan kelapa sawi di Sumaera Uara, baik yang dikelola oleh perusahaan negara / swasa maupun perkebunan rakya. Kabupaen Labuhan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
45 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Spesfkas Model Berdasarkan ujuan penelan seper dsebukan dalam bab pendahuluan maka ada dua hal mendasar yang akan del yau pengaruh volalas nla ukar rl erhadap volalas
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN. penerapan Customer Relationship Management pada tanggal 30 Juni 2011.
44 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN 4.1 Penyajan Data Peneltan Untuk memperoleh data dar responden yang ada, maka dgunakan kuesoner yang telah dsebar pada para pelanggan (orang tua sswa) d Kumon
Lebih terperinciJurusan Teknik Informatika Fakultas Teknik Universitas Muhammadiyah Jember ABSTRAK
PERBANDINGAN METODE DES (DOUBLE EXPONENTIAL SMOOTHING) DENGAN TES (TRIPLE EXPONENTIAL SMOOTHING) PADA PERAMALAN PENJUALAN ROKOK (STUDI KASUS TOKO UTAMA LUMAJANG) 1 Fajar Riska Perdana (1110651142) 2 Daryano,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
BAB III METODE PENELITIAN 3. Meode Penelan Meode penelan yang dgunakan dalam penelan n adalah meode deskrpf anals. Wnarno Surakhmad (990:40) mengemukakan bahwa meode deskrpf mempunya cr-cr sebaga berku:.
Lebih terperinciBUPATI PACITAN. I PERATURAN BUPATI PACITAN \ NOMOR ;i6tahun 2010
3 1 BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN \ NOMOR ;6TAHUN 2010 TENTANG PENYELENGGARAAN SSTEM PENGENDALAN NTERN PEMERNTA D LNGKUNGAN PEMERNTAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN,
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB 4 ANALISIS DAN EMBAHASAN 4.1 Karakerisik dan Obyek eneliian Secara garis besar profil daa merupakan daa sekunder di peroleh dari pusa daa saisik bursa efek Indonesia yang elah di publikasi, daa di
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Peneliian Jenis peneliian kuaniaif ini dengan pendekaan eksperimen, yaiu peneliian yang dilakukan dengan mengadakan manipulasi erhadap objek peneliian sera adanya konrol.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. tepat rencana pembangunan itu dibuat. Untuk dapat memahami keadaan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam perencanaan pembangunan, daa kependudukan memegang peran yang pening. Makin lengkap dan akura daa kependudukan yang esedia makin mudah dan epa rencana pembangunan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat
BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Daa Daa ang dgunakan dalam penelan n merupakan daa sekunder ang berasal dar berbaga nsans pemernah eruama Badan Pusa Sask. Daa ang dgunakan anara lan angka kemsknan,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Manova atau Multvarate of Varance merupakan pengujan dalam multvarate yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh varabel respon dengan terhadap beberapa varabel predktor
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Masalah Knerja pembangunan ekonom Indonesa bsa dkaakan sanga membanggakan dengan ngka perumbuhan ekonom selama beberapa dekade erakhr n sangalah ngg, walaupun mengalam
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. dari bahasa Yunani yang berarti Demos adalah rakyat atau penduduk,dan Grafein
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian Demografi Keadaan penduduk sanga era kaiannya dengan demografi. Kaa demografi berasal dari bahasa Yunani yang berari Demos adalah rakya aau penduduk,dan Grafein adalah
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI
7 BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau siuasi aau kondisi yang diperkirakan
Lebih terperinciBUPAH PAOTAN PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 30 TAHUN 2013 TENTANG TATA CARA PENYESUAIAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH
r BUPAH PAOTAN PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 30 TAHUN 2013 TENTANG TATA CARA PENYESUAAN ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA! BUPAT PACTAN, Menglnga a. bahwa guna kelancaran
Lebih terperinci! BUPATI PACriAN j PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 18 TAHUN 2013
! BUPAT PACrAN j PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 18 TAHUN 2013 TENTANG PEDOMAN PENYUSUNAN LAPORAN DEWAN PENGAWAS BADAN LAYANAN UMUM DAERAH PADA RUMAH SAKT UMUM DAERAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN
Lebih terperinciPENENTUAN KONSTANTA PEMULUSAN YANG MEMINIMALKAN MAPE DAN MAD MENGGUNAKAN DATA SEKUNDER BEA DAN CUKAI KPPBC TMP C CILACAP
Prosiding Seminar Nasional Maemaika dan Terapannya 2016 p-issn : 2550-0384; e-issn : 2550-0392 PENENTUAN KONSTANTA PEMULUSAN YANG MEMINIMALKAN MAPE DAN MAD MENGGUNAKAN DATA SEKUNDER BEA DAN CUKAI KPPBC
Lebih terperinci3 METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian 3.2 Pengumpulan Data 3.3 Pengolahan dan Analisis Data Analisis catch per unit effort
3 METODE PENELITIAN 3. Waku dan Tempa Peneliian Peneliian dilaksanakan selama dua bulan dari bulan Agusus sampai Sepember 2008. Tempa yang dadikan obyek peneliian adalah Pelabuhan Perikanan Nusanara (PPN)
Lebih terperinciLine Transmisi. Oleh: Aris Heri Andriawan ( )
ANALISIS APLIKASI PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA-BALI DENGAN MENGGUNAKAN UNIT COMMITMENT, UNIT DECOMMITMENT DAN MODIFIED UNIT DECOMMITMENT Oleh: Ars Her Andrawan (07000)
Lebih terperinciProsiding Seminar Nasional Matematika dan Terapannya 2016 p-issn : ; e-issn :
Prosiding Seminar Nasional Maemaika dan Terapannya 2016 p-issn : 2550-0384; e-issn : 2550-0392 PERAMALAN VOLUME PENGGUNAAN AIR BERSIH DENGAN METODE WINTERS EPONENTIAL SMOOTHING UNTUK MENENTUKAN VOLUME
Lebih terperinciBAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel
4 BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Peneltan Obyek dalam peneltan n adalah kebjakan dvden sebaga varabel ndependen (X) dan harga saham sebaga varabel dependen (Y). Peneltan n dlakukan untuk
Lebih terperinciBAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen.
BAB II METODOLOGI PENELITIAN A. Bentuk Peneltan Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan deskrptf dengan analsa kuanttatf, dengan maksud untuk mencar pengaruh antara varable ndependen
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Ekonomi Kertajaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4 No. (05) 33-350 (30-9X Prn) D-3 Peramalan Jumlah Penumpang Kerea Ap Kelas Ekonom Keraaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS Ilaf Andala dan Irhamah Jurusan Saska Fakulas Maemaka
Lebih terperinciSTATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND
E-mal : statstkasta@yahoo.com Blog : Analss Regres SederhanaMenggunakan MS Excel 2007 Lsens Dokumen: Copyrght 2010 sssta.wordpress.com Seluruh dokumen d sssta.wordpress.com dapat dgunakan dan dsebarkan
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Konsep dasar dan definisi operasional merupakan pengertian dan petunjuk yang
III. METODE PENELITIAN A. Konsep Dasar dan Definisi Operasional Konsep dasar dan definisi operasional merupakan pengerian dan peunjuk yang digunakan unuk menggambarkan kejadian, keadaan, kelompok, aau
Lebih terperinci