Pemilihan Model Regresi Terbaik Menggunakan Metode Akaike s Information Criterion dan Schwarz Information Criterion
|
|
- Hadian Budiono
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Jural Iformata Mulawarma Vol 4 No. 3 September Pemlha Model Regres erba Megguaa Metode Aae s Iformato Crtero da Schwarz Iformato Crtero M. Fathurahma Program Stud Ilmu Komputer, FMIPA Uverstas Mulawarma Jl. Barog ogo o.5 Kampus Umul G. Kelua Sempaa Samarda 759 Abstra Aalss regres sergal dguaa utu mega hubuga atara beberapa varabel da meramal suatu varabel. Agar dperoleh hasl aalss yag optmal, maa dperlua model regres terba. Beberapa metode dapat dguaa utu memlh model regres terba, dataraya adalah dega metode Aae s Iformato Crtero (AIC) da Schwarz Iformato Crtero (SIC). Peelta bertuua mega pemlha model regres terba megguaa metode AIC da SIC pada asus fator-fator yag mempegaruh la ua asoal (UNAS) sswa Seolah Meegah Keurua Neger (SMKN) Samarda. Berdasara metode AIC model regres terba yag dapat dguaa utu megetahu hubuga atara rata-rata la UNAS sswa SMKN Samarda dega rata-rata la tryout ( ), la ompetes (X ) da rata-rata la ua seolah ( ) adalah Y = + 0, ,78 X + 0,39. Adapu model regres terba meurut metode SIC adalah Y = + -, , ,636 Kata uc : Regres, Model erba, Aae s Iformato Crtero, Schwarz Iformato Crtero, UNAS. Pedahulua Aalss regres merupaa salah satu te aalss data dalam statsta yag sergal dguaa utu mega hubuga atara beberapa varabel da meramal suatu varabel (Kuter, Nachtshem da Neter, 004). Ja suatu model regres dguaa utu tuua peramala, maa dperlua model terba. Beberapa metode yag dapat dguaa utu medapata model regres terba, dataraya adalah dega metode Aae s Iformato Crtero (AIC) da Schwarz Iformato Crtero (SIC) (Wdaroo, 007). Kedua metode tersebut mempuya elebha dbadg megguaa metode oefse determas (R ) yag baya dguaa selama. Kelebha AIC da SIC adalah terutama pada pemlha model regres terba utu tuua peramala (forecastg), yatu dapat meelasa ecocoa model dega data yag ada (sample forecastg) da la yag terad d masa medatag (out of sample forecastg). Adapu elemaha dar metode R, dataraya adalah : () metode R haya dguaa utu peramala sample yatu apaah preds model bsa sedeat mug dega data yag ada, () tda ada ama bahwa dega metode R mampu meramala la d masa medatag (out of sample) dega ba, (3) metode R harus dguaa dega syarat varabel tda bebas (respo) harus sama, (4) la R tda perah meuru, a terus dtambaha varabel predtor d dalam model walaupu varabel predtor tersebut urag atau tda releva (Wdaroo, 007). Oleh area tu peelta mega pemlha model regres terba megguaa metode AIC da SIC. Hasl aa daplasa pada asus fator-fator yag mempegaruh la Ua Nasoal (UNAS) Seolah Meegah Keurua Neger (SMKN) Samarda. Peelta dbatas pada aalss regres utu model regres ler. uua Peelta bertuua mega pemlha model regres terba megguaa metode AIC da SIC pada asus fator-fator yag mempegaruh la UNAS SMKN Samarda. aua Pustaa Aalss Regres Istlah regres pertama al demuaa oleh Sr Fracs Galto (8-9), seorag atropolog da ahl meteorolog tereal dar Iggrs. Dalam maalahya yag berudul Regresso towards medocrty heredtary stature, yag dmuat dalam Joural of the Athropologcal Isttute, volume 5, halama 46 sampa dega 63, tahu 885. Galto meelasa bahwa b eturua tda cederug meyerupa b duya dalam hal besarya, amu lebh medoer (lebh medeat Program Stud Ilmu Komputer Uverstas Mulawarma
2 Jural Iformata Mulawarma Vol 4 No. 3 September rata-rata) lebh ecl darpada duya alau duya besar da lebh besar darpada duya alau duya sagat ecl (Draper da Smth, 99). Dalam aalss regres, dperlua suatu model yag dguaa utu megetahu hubuga atara varabel tda bebas (respo) dega satu atau lebh varabel bebas (predtor) da utu melaua peramala terhadap varabel respo. Model regres dapat dperoleh dega melaua estmas terhadap parameterparameterya megguaa metode tertetu. Adapu metode yag dapat dguaa utu megestmas parameter model regres, hususya parameter model regres ler bergada adalah dega metode uadrat terecl (ordary least square) da metode emuga masmum (mamum lelhood) (Kuter et.al, 004). Secara umum model regres ler bergada dega varabel bebas dapat dtuls sebaga berut (sembrg, 003): y 0 ε () Bla pegamata megea y,,, dyataa masg-masg dega y,,,, da ssa (error), maa persamaa () dapat dtulsa sebaga: y () 0 dega,,,. Dalam otas vetor da matrs, persamaa () dapat dtuls mead: 0 y y (3) y Msala lag y y y X y 0 (4) β ε Berdasara persamaa (), (3) da (4), maa dperoleh model regres ler bergada sebaga berut: y Xβ ε (5) dega: Estmas Parameter Estmas parameter bertuua utu medapata model regres yag aa dguaa dalam aalss. Beerapa metode dapat dguaa utu megestmas parameter model regres, salah satu dataraya adalah metode uadrat terecl (ordary least square), yatu suatu metode estmas yag memmuma umlah uadrat ssa (Kuter et.al, 004). Meurut Sembrg (003) estmator yag dperoleh dega metode uadrat terecl mempuya sfat best lear ubased estmator (BLUE) yatu estmator yag ler, tda bas da mempuya varas yag terecl dar semua estmator ler tda bas laya. Berdasara persamaa (5), maa estmator uadrat terecl bag adalah sebaga berut: βˆ ( X X ) X y (6) Pegua Parameter Pegua parameter bergua utu megetahu ada atau tdaya pegaruh varabel predtor terhadap varabel respo. Pegua parameter dalam aalss regres ler bergada terdr dar dua macam, yatu pegua parameter secara sereta (smulta) da secara dvdu (parsal). Berut delasa edua es pegua parameter tersebut.. Pegua parameter secara smulta. Lagah-lagah pegua adalah sebaga berut (Sembrg, 003): H 0 : (Varabel predtor secara smulta tda berpegaruh terhadap varabel respo) H : Palg tda ada satu tda sama dega ol, dega =,,,. (Varabel predtor secara smulta berpegaruh terhadap varabel respo) Statst u yag dguaa adalah: βx ˆ Y p F εˆ εˆ p dega p adalah bayaya parameter dalam model regres. Daerah rt: H dtola bla 0 F F atau (, p, p ) H 0 dtola bla la probabltas <.. Pegua parameter secara parsal Pegua bergua utu megetahu ada atau tdaya pegaruh masg-masg varabel predtor terhadap varabel respo. Lagahlagah pegua adalah sebaga berut y : vetor varabel respo beruura. (Sembrg, 003): X : matrs varabel predtor beruura H 0 : 0 p, utu p = +. : vetor parameter beruura p. ε : vetor ssa beruura. Program Stud Ilmu Komputer Uverstas Mulawarma (Varabel predtor e- tda berpegaruh terhadap varabel respo)
3 Jural Iformata Mulawarma Vol 4 No. 3 September H : 0 (Varabel predtor e- berpegaruh terhadap varabel respo) dega =,,,. Statst u: ˆ t SE ( ˆ ) dega: ˆ : estmator utu. SE ( ˆ ) : stadar error dar. Daerah rt : H 0 dtola bla t t bla la probabltas <. (, p ) atau H 0 dtola Metode AIC da SIC Metode AIC da SIC adalah metode yag dapat dguaa utu memlh model regres terba yag dtemua oleh Aae da Schwarz (Grasa, 989). Kedua metode tersebut ddasara pada metode mamum lelhood estmato (MLE). Utu meghtug la AIC da SIC dguaa rumus sebaga berut: ˆ u AIC e (7) dega: = umlah parameter yag destmas dalam model regres = umlah observas e =,78 u = Ssa (resdual) Persamaa (7) dapat uga dtuls sebaga: uˆ (8) l AIC l uˆ SIC (9) dega: = umlah parameter yag destmas dalam model regres = umlah observas u = Ssa Persamaa (9) dapat uga dtuls sebaga: uˆ (0) SIC l l Meurut metode AIC da SIC, model regres terba adalah model regres yag mempuya la AIC da SIC terecl (Wdaroo, 007). Nla UNAS SMK Nla UNAS SMK adalah la yag dperoleh sswa setelah melaua egata pembelaara selama tga tahu d eag SMK dseleggaraa secara asoal yag melput tga mata u, yatu Matemata, Bahasa Iggrs da Bahasa Idoesa. Berut delasa fator-fator yag dasumsa berpegaruh terhadap la UNAS SMK.. Nla ryout Nla ryout adalah pelaa yag dlasaaa secara terpadu dega egata pemelaara atau terpsah. Pelaa es dharapa mampu megata stadar megaar, semagat belaar da autabltas. Hasl pelaa dapat dguaa sebaga umpa bal bag peserta dd utu megetahu peguasaa mater sehgga ada memotvas utu memperba haslya, masua bag guru dalam memperba strateg pemelaaraya da acua dalam meetua peserta dd mecapa ompetes dega ecepata belaar yag berbeda-beda melput tga mata pelaara, yatu Matemata, Bahasa Iggrs da Bahasa Idoesa.. Nla U Kompetes Nla u ompetes adalah suatu pelaa yag dlaua secara perod pada satu satua ompetes yag pelasaaaya dsesuaa dega egata seolah da merupaa u mata dlat terapa dar mata pelaara Matemata, Bahasa Iggrs da Bahasa Idoesa. Pelaa dapat dguaa utu mematau da megedala ualtas, pembera sertfat, etercapaa stadar bag SMK. 3. Nla Ua Seolah Nla ua seolah adalah la yag dperoleh sswa setelah melaua egata pemelaara selama tga tahu d eag SMK yag dseleggaraa d tgat seolah. erdr dar mata pelaara ormatf da adtf yag daggap berpegaruh terhadap la UNAS. Metodolog Peelta Sumber data yag dguaa dalam peelta adalah data dperoleh dar tugas ahr (Sahrul, 009). Kemuda varabel-varabel yag dguaa adalah sebaga berut:. Varabel respo adalah rata-rata la UNAS (Y).. Varabel predtor adalah rata-rata la tryout (), la u ompetes (X ) da rata-rata la ua seolah ( ) Berdasara tuua peelta, maa lagahlagah dalam peelta adalah sebaga berut: Program Stud Ilmu Komputer Uverstas Mulawarma
4 Jural Iformata Mulawarma Vol 4 No. 3 September Melaua estmas parameter utu medapata model regres utu varabel Y dega, Y dega X, Y dega, Y dega da X, Y dega da, Y dega X da serta Y dega, X da.. Melaua pegua parameter model regres yag dperoleh dar secara smulta da secara parsal. 3. Meghtug la AIC da SIC dar masgmasg model regres yag dperoleh dar. 4. Meetua la AIC da SIC yag terecl dar semua model yag dperoleh pada. 5. Medapata model regres terba. Adapu pegolaha data dalam peelta megguaa batua software statsta Evews uder wdows vers 4. Hasl da Pembahasa Estmas Parameter Setelah dlaua estmas parameter model regres dega metode uadrat terecl, maa dperoleh hasl sepert pada abel berut. abel. Hasl estmas parameter model regres Model Varabel Koefse. Kostata,5779. Kostata X 0,69 0,95 3. Kostata -, Kostata X 5. Kostata 6. Kostata X 7. Kostata X,380,606 0,53 0,636 -,674 0,607 0,737 0,454 0,78 0,39 Berdasara abel d atas, maa dperoleh model regres sebaga berut: Y =, () Y = 0,69 + 0,95 X () Y = -,9093 +,380 (3) Y =, ,53 +0,636 X (4) Y = + 0,607 X + 0,737 (5) Y = -, ,53 + 0,636 (6) Y = + 0, ,78 X + + 0,39 (7) Pegua Parameter Utu megetahu ada atau tdaya pegaruh varabel predtor terhadap varabel respo, maa dlaua pegua parameter secara smulta da secara parsal. Hasl yag dperoleh adalah sepert pada abel da abel 3 berut. abel. Hasl pegua parameter secara smulta Model Varabel Koefse F Prob.. Kostata Program Stud Ilmu Komputer Uverstas Mulawarma X. Kostata 3. Kostata X 4. Kostata X,606 0,53 0,636 -,674 0,607 0,737 0,454 0,78 0,39 87,84 0,00 89,5 0,00 50,6 0,00 63,44 0,00 Berdasara abel d atas, dapat detahu bahwa da X pada model secara smulta berpegaruh terhadap Y atau dapat dataa bahwa rata-rata la tryout da la u ompetes berpegaruh terhadap Rata-rata la UNAS. Hal dtuua oleh la probabltasya (0,00) urag dar tgat sgfas ( = 0,05). Kemuda da pada model secara smulta berpegaruh terhadap Y atau dapat dataa bahwa rata-rata la tryout da rata-rata la ua seolah berpegaruh terhadap Rata-rata la UNAS. Hal dtuua oleh la probabltasya (0,00) urag dar tgat sgfas ( = 0,05). Selautya X da pada model 3 secara smulta berpegaruh terhadap Y atau dapat dataa bahwa la ompetes da rata-rata la ua seolah berpegaruh terhadap Ratarata la UNAS. Hal dtuua oleh la probabltasya (0,00) urag dar tgat sgfas ( = 0,05). Kemuda, X da pada model 4 secara smulta berpegaruh terhadap Y atau dapat dataa bahwa rata-rata la tryout, la ompetes da rata-rata la ua seolah berpegaruh terhadap Rata-rata la UNAS. Hal dtuua oleh la probabltasya (0,00) urag dar tgat sgfas ( = 0,05). abel 3. Hasl pegua parameter secara parsal Model Varabel Koefse t Prob.. Kostata,5779 5,8867,5843. Kostata X 0,69 0,95 0,7669 8,84 0, Kostata -,9093,380 -,9087 7,046 0,0645 Berdasara abel 3 d atas, terlhat bahwa secara parsal berpegaruh terhadap Y atau dapat dataa bahwa rata-rata la tryout berpegaruh terhadap rata-rata la UNAS. Hal dtuua oleh la probabltasya (0,00) urag dar tgat sgfas ( = 0,05).
5 Jural Iformata Mulawarma Vol 4 No. 3 September Kemuda X pada model secara parsal berpegaruh terhadap Y atau dapat dataa bahwa la u ompetes berpegaruh terhadap rata-rata la UNAS. Hal dtuua oleh la probabltasya (0,00) urag dar tgat sgfas ( = 0,05). Selautya pada model 3 secara parsal berpegaruh terhadap Y atau dapat dataa bahwa rata-rata la ua seolah berpegaruh terhadap rata-rata la UNAS. Hal dtuua oleh la probabltasya (0,00) urag dar tgat sgfas ( = 0,05). Pemlha Model Regres erba Setelah dlaua estmas da pegua parameter, selautya dlaua pemlha model regres terba megguaa metode AIC da SIC. Hasl yag dperoleh adalah sepert pada abel 4 berut. abel 4. Hasl pemlha model regres terba Model Varabel Koefse AIC SIC. Kostata,5779 0,5 0,995. Kostata 0,69 X 0,95 0,853 0, Kostata -,9093,0, Kostata X 5. Kostata 6. Kostata X 7. Kostata X,380,606 0,53 0,636 -,674 0,607 0,737 0,454 0,78 0,39 0,565 0,87 0,44 0,747 0,5953 0,759 0,77 0,98 Dar abel 4 d atas, terlhat bahwa model regres terba meurut metode AIC adalah model 7 atau model regres sepert pada persamaa (7). Hal dtuua oleh la AIC utu model 7 yag terecl (0,77) dbadg la AIC utu model yag la. Kemuda model regres terba meurut metode SIC adalah model 5 atau model regres sepert pada persamaa (6). Hal dtuua oleh la SIC utu model 5 yag terecl (0,747) dbadg la SIC utu model yag la. Kesmpula Berdasara hasl da pembahasa, maa dapat dsmpula bahwa model regres terba yag dapat dguaa utu megetahu hubuga atara rata-rata la UNAS sswa SMKN Samarda dega rata-rata la tryout da la ompetes da rata-rata la ua seolah meurut metode AIC adalah Y = + 0, ,78 X + 0,39. Kemuda model regres terba meurut metode SIC adalah Y = + -, ,53 + 0,636. Daftar Pustaa Grasa, A. A Ecoometrc Model Selecto: A New Approach, Kluwer. Kuter, M.H., Nachtshem, C.J. da Neter, J Appled Lear Regresso Models. New Yor: McGraw-Hll/Irw. Sahrul Pedeata Regres Sple utu memodela da megetahu Fator-fator yag mempegaruh Nla Ua Nasoal Sswa Seolah Meegah Keurua Neger Samarda. ugas Ahr. Program Stud Statsta FMIPA Uverstas Mulawarma Samarda. Sembrg, R.K Aalss Regres, Eds Kedua, Badug: IB. Wdaroo, A Eoometra: eor da Aplas utu Eoom da Bss, Yogyaarta: Eosa Faultas Eoom Uverstas Islam Idoesa. Program Stud Ilmu Komputer Uverstas Mulawarma
Pemilihan Model Regresi Terbaik Menggunakan Akaike s Information Criterion (The Best Regression ModelSelection UsingAkaike s Information Criterion)
Jural EKSPONENSIALVolume Nomor September 00 ISSN 085-789 Pemlha Model Regres Terba Megguaa Aae s Iformato Crtero (The Best Regresso ModelSelecto UsgAae s Iformato Crtero) M. Fathurahma Staf Pegaar Program
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.
ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga searag adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut (ja data tu ualtatg) da megea sebuah araterst (ja data tu uattatf).
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu terjad dega sedrya amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan
II. LANDASAN TEORI.1. Data Kategor Wallpole (1995, medefsa data ategor sebaga data yag dlasfasa meurut rtera tertetu. Data ategor dsebut uga data ometr atau data yag bua merupaa hasl peguura. Data ategor
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
Lebih terperinciadalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H
Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEORI Dalam bab aa djelasa teor-teor yag berhubuga dega peelta yag dapat djada sebaga ladasa teor atau teor peduug dalam peelta Ladasa teor aa mempermudah pembahasa hasl peelta pada bab 3 Adapu
Lebih terperinciAnalisis Regresi Eksponensial Berganda (Studi Kasus: Jumlah Kelahiran Bayi di Kalimantan Timur pada Tahun 2013 dan 2014)
Jural EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 5 ISSN 85-789 Aalss Regres Espoesal Bergada (Stud Kasus: Jumlah Kelahra Bay d Kalmata Tmur pada Tahu 3 da 4) Double Expoetal Regresso Aalyss (Case Study: Number
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II, aa djelasa tetag teor yag dpaa dalam semvarogram asotrop. Sela tu juga aa dbahas megea teor peduug dalam melaua peasra aduga cadaga baust d daerah Mempawah Kalmata, dataraya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu tejad dega sedrya, amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.. Watu da Temat Peelta Peelta srs dlaua d Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Lamug ada tahu aadem 2009/200. 3.2. Metode Peelta Secara umum, elasaaa
Lebih terperinciPERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
Lebih terperinciBAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BB I PNDHULUN Latar Belaag Data merupaa seumlah formas yag dapat membera gambara/eteraga tetag suatu eadaa Iformas yag dperoleh membera eteraga, gambara, atau fata megea suatu persoala dalam betu ategor,
Lebih terperinciPEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU TAHUN 2010 DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON
Jural Bareeg Vol. 5 No. Hal. 3 7 () PEMODELAN JUMLAH KEMAIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU AHUN DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON SALMON N. AULELE Staf Jurusa Matemata, FMIPA, Upatt Jl. Ir. M. Putuhea, Kampus
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Populasi dari penelitian ini adalah seluruh peserta didik kelas VII semester genap
III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Populas dar peelta adalah seluruh peserta dd elas VII semester geap SMP Neger 3 Terbaggbesar tahu pelaara 0/0 yag terdstrbus e dalam tuuh elas, yatu elas VII
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 339-541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor, ahu 015, Halama 05-14 Ole d: http://eoural-s1.udp.ac.d/dex.php/gaussa ANALISIS FAKOR FAKOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH KEJAHAAN PENCURIAN KENDARAAN BERMOOR
Lebih terperinciPemodelan Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 dengan Geographically Weighted Regression
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prt) D-361 Pemodela Aga Buta Huruf d Provs Sumatera Barat Tahu 014 dega Geographcally Weghted Regresso Rath Mahara da Wwe Setya Wahju Jurusa
Lebih terperinciBAB 2. Tinjauan Teoritis
BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi diperkenalkan oleh seorang yang bernama Francis Gulton dalam
BAB LANDASAN TEORI Pegerta Regres da Korelas Pegerta Regres Istlah regres dpereala oleh seorag yag erama Fracs Gulto dalam maalah erjudul regresso towerd medacraty heredtary stature Meurut hasl peelta
Lebih terperinciEstimator Robust S Pada Model Seemingly Unrelated Regression. The S Robust Estimator in Seemingly unrelated Regression Model
Jural ILMU DASAR Vol. 9 No. Jul 008 : 5-7 5 Estmator Robust S Pada Model Seemgl Urelated Regresso he S Robust Estmator Seemgl urelated Regresso Model Sulato Jurusa Matemata FMIPA Uverstas Arlagga ABSRAC
Lebih terperinciPemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Angka Morbiditas di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No., (7) ISSN: 337-35 (-98X Prt) D-5 Pemodela Fator-Fator yag Mempegaruh Aga Morbdtas d Jawa Tmur Megguaa Regres Noparametr Sple Krsa Wuladar, I Nyoma Budatara, da Madu
Lebih terperinciANALISIS JUMLAH TENAGA KERJA TERHADAP JUMLAH PASIEN RSUD ARIFIN ACHMAD PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE REGRESI GULUD
Jural as, Teolog da Idustr, Vol., No., Desember 04, pp. 48-57 IN 693-390 prt/in 407-0939 ole ANALII JUMLAH TENAGA KERJA TERHADAP JUMLAH PAIEN RUD ARIFIN ACHMAD PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE REGREI GULUD
Lebih terperinci(R.17) ESTIMASI SMOOTHING SPLINE PADA FUNGSI VARIANSI BERDISTRIBUSI GAMMA DALAM PENDEKATAN REGRESI NONPARAMETRIK
PROSIDING ISSN : 87-59. Semar Nasoal Statsta November Vol, November (R.7) ESIMASI SMOOHING SPLINE PADA FUNGSI VARIANSI BERDISRIBUSI GAMMA DALAM PENDEKAAN REGRESI NONPARAMERIK Sfrya Dose Program Stud Statsta
Lebih terperinciBAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga
BAB Iterpolas. Hgga. Iterpolas Lear da Kuadrat. Iterpolas -Maju da -Mudur Newto 4. Polo Iterpolas Terbag Newto 5. Polo Iterpolas Lagrage . Hgga Msala dbera suatu tabel la-la uers j j dar suatu ugs pada
Lebih terperinciANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)
ANALSS DSRNAN (asus : Lebh dar elompo) Hazmra Yozza Jur. atemata FPA Uad LOGO POP POP POP 4 : POP Uura sampel : Sampel telah detahu dar elompo maa berasal Terhadap masg-masg obe damat/duur p peubah POP
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres
Lebih terperinciPemodelan Resiko Penyakit Pneumonia pada Balita di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Biner Stratifikasi
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) ISSN: 337-35 (31-98X Prt D-5 Pemodela Reso Peyat Peumoa pada Balta d Jawa Tmur Megguaa Regres Logst Ber Stratfas Ita Novaa, Sr Pgt Wuladar da Purhad Jurusa
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Lebih terperincititik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas
STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA
BAB II KAJIAN PUSTAKA Beberapa teor yag dperlua utu meduug pembahasa dataraya adalah varabel radom, regres lear bergada, metode uadrat terecl (MKT), peguja asums aalss regres, pecla (outler), regres robust,
Lebih terperinciPemodelan Resiko Penyakit Pneumonia pada Balita di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Biner Stratifikasi
Pemodela Reso Peyat Peumoa pada Balta d Jawa Tmur Megguaa Regres Logst Ber Stratfas Ita Novaa, Sr Pgt Wuladar da Purhad Jurusa Statsta, Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam, Isttut Teolog Sepuluh Nopember
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai
BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres
Lebih terperinciRegresi Logistik Ordinal untuk Menganalisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perilaku Sexual Remaja
Jural EKSONENSIAL Volume, Nomor, Me 0 ISSN 085-789 Regres Logst Ordal utu Megaalss Fator-Fator yag Memegaruh erlau Seual Remaa Ordal Logstc Regresso for Aalyss Factors of Ifluece Behavor Adolecet Seual
Lebih terperinciRegresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )
Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar
Lebih terperinciANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS = 1 + + + + k k + u PowerPot Sldes baa Rohmaa Educato Uverst of Idoesa 007 Laboratorum Ekoom & Koperas Publshg Jl. Dr. Setabud
Lebih terperinciRegresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh
Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh
Lebih terperinciAnalisis Faktor Risiko Penyebab Diabetes Mellitus di Kota Ambon Menggunakan Model Regresi Logistik
Statsta, Vol. 5 No. 2, 65-7 November 25 Aalss Fator Rso Peyebab Dabetes Melltus d Kota Ambo Megguaa Model Regres Logst Ferry Kodo Lembag, Dorteus L. Rahabauw 2,2Jurusa Matemata Faultas MIPA Uverstas Pattmura
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu
BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka
Lebih terperinciBAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh
Lebih terperinciTeknik Mengatasi Data Hilang pada Kasus Rancangan Blok Lengkapacak
Jural Sas Matemata da Statsta, Vol. 3, No., Jul 07 ISSN 693-390 prt/issn 407-0939 ole Te Megatas Data Hlag pada Kasus Racaga Blo Legapaca Rado Yedra, Muslm, Jurusa Matemata, Faultas Sas da Teolog, UIN
Lebih terperinciProsiding SPMIPA. pp , 2006 ISBN : PERKEMBANGAN ESTIMATOR DENSITAS NON PARAMETRIK DAN APLIKASINYA
Prosdg SPMIP. pp. 4-46, 6 ISBN : 979.74.47. PERKEMBNGN ESTIMTOR DENSITS NON PRMETRIK DN PLIKSINY Hasb Yas, Supart Staf PS Statsta, urusa Matemata, FMIP, UNDIP l. Prof. Sudarto, Kampus UNDIP Tembalag, Semarag
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinciREGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA
1. Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable)
Lebih terperinciPEMILIHAN PARAMETER THRESHOLD OPTIMAL DALAM ESTIMATOR REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN PROSEDUR FALSE DISCOVERY RATE (FDR)
PEMILIHAN PARAMETER THRESHOLD OPTIMAL DALAM ESTIMATOR REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN PROSEDUR FALSE DISCOVERY RATE (FDR) Supart Taro da Yo Haryoo Staf urusa Matemata FMIPA UNDIP Alum urusa Matemata
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan
Lebih terperinci11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN
// REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA
Lebih terperinciKAJIAN ESTIMASI-M IRLS MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBOBOT HUBER DAN BISQUARE TUKEY PADA DATA KETAHANAN PANGAN DI JAWA TENGAH. Elen Dwi Pradewi 1, Sudarno 2
Kaa Estmas-M (Ele) KAJIAN ESTIMASI-M IRLS MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBOBOT HUBER DAN BISQUARE TUKEY PADA DATA KETAHANAN PANGAN DI JAWA TENGAH Ele Dw Pradew, Sudaro Alum Program Stud Statsta FSM Uverstas Dpoegoro
Lebih terperinciRegresi & Korelasi Linier Sederhana
Regres & Korelas Ler Sederhaa. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar la peubah
Lebih terperinciHIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w
Lebih terperinciPROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESIS SEHUBUNGAN DENGAN AKAR-AKAR LATEN DARI MATRIKS KOVARIANS (Dalam Analisis Komponen Utama)
H. Maa Suhera,Drs.,M.S PROSEDUR PEGUJIA HIPOTESIS SEHUBUGA DEGA AKAR-AKAR LATE DARI MATRIKS KOVARIAS (Dala Aalss Kopoe Utaa) Abstra Utu ebuat espula tetag araterst populas ultvarat husuya populas varat
Lebih terperinciBab II Teori Pendukung
Bab II Teor Pedukug.. asar Statstka Utuk keperlua peaksra outstadg clams lablty, pegetahua dalam statstka mead hal yag petg. asar statstka yag dguaka dalam tess atara la :. strbus ormal Sebuah peubah acak
Lebih terperinciSTATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data, blaga ataupu
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
Lebih terperinciPEMILIHAN THRESHOLD OPTIMAL PADA ESTIMATOR REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN METODE CROSS VALIDASI
Pemlha Threshold Optmal (Supart) PEMILIHAN THRESHOLD OPTIMAL PADA ESTIMATOR REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN METODE CROSS VALIDASI Supart, Taro, Paula Mela Dw Hapsar 3, Staf Pegaar Program Stud Statsta
Lebih terperinciKAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT
Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real
Lebih terperinciPEMILIHAN PARAMETER THRESHOLD OPTIMAL DALAM ESTIMATOR REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN PROSEDUR FALSE DISCOVERY RATE (FDR)
PEMILIHAN PARAMETER THRESHOLD OPTIMAL DALAM ESTIMATOR REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN PROSEDUR FALSE DISCOVERY RATE (FDR) Supart, Taro da Yo Haryoo Staf urusa Matemata FMIPA UNDIP Alum urusa Matemata
Lebih terperinciPENANGANAN MISSING DATA PADA RANCANGAN BLOK RANDOM LENGKAP
PENANGANAN MISSING DATA PADA RANCANGAN BLOK RANDOM LENGKAP Rosa Sey Yudasar Jurusa Matemata, Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam,Uverstas Neger Surabaya rosaseywah@yahoo.com Drs. Hery Tr Sutato, M.S
Lebih terperinciModel Log Linier untuk Empat Dimensi. Log Linier Model for Four Dimentions
ural ESPONENSAL Volume 6, Nomor, Nopember 015 SSN 085-789 Model Log Ler utu Empat Dmes Log Ler Model for Four Dmetos M. Ars Budyoo 1, Sr ayugs, a Puramasar 3 1 Maasswa Program Stud Statsta Faultas MPA
Lebih terperinciPemodelan Geographically Weighted Logistic Regression pada Indeks Pembangunan Kesehatan Masyarakat di Provinsi Papua
Prosdg Sear Nasoal MIPA 06 Pera Peelta Ilu Dasar dala Meuag Pebagua Berelauta Jatagor, 7-8 Otober 06 ISBN 978-60-76-- Peodela Geographcally Weghted Logstc Regresso pada Ides Pebagua Kesehata Masyaraat
Lebih terperinciKajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman-rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers ( d
Jural Grade Vol4 No Jul 008 : 37-38 Kaja Hubuga Koefse Korelas Pearso (r), Spearma-rho (ρ), Kedall-Tau (τ), Gamma (G), da Somers ( d yx ) Sgt Nugroho, Syahrul Abar, da Res Vusvtasar Jurusa Matemata, Faultas
Lebih terperinciKarakteristik Siswa Putus Sekolah Tingkat SD dan SMP di Kawasan Surabaya Utara
Karaterst Sswa Putus Seolah Tgat SD da SMP d Kawasa Surabaya Utara Nur Ia Choryah, Prof.Dra.Susat Luwh,M.Stat,PhD, 3 Ir.Mutah Salamah,M.Kes Mahasswa Jurusa Statsta FMIPA-ITS (36 3,3 Dose Jurusa Statsta
Lebih terperinciPENAKSIR RANTAI RASIO-CUM-DUAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING GANDA
PEAKI ATAI AIO-CUM-DUAL UTUK ATA-ATA POPULAI PADA AMPLIG GADA Holla Maalu Bustam Haposa rat Mahasswa Program Matemata Dose Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas au Kampus Bawda
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
Lebih terperinciREGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA
. Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar
Lebih terperinciProsiding Statistika ISSN:
Prosdg Statsta ISSN: 246-6456 Pemodela Aga Kemata Ba d Kabuate Kuga ahu 24 dega Regres Geeralzed Posso da RegresBomal Negatf Modelled Number Of Brth Mortalt I Kuga Resdece I 24 B Geeralzed Posso Regresso
Lebih terperinciESTIMASI REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN METODE BOOTSTRAP. Staf Program Studi Statistika Jurusan Matematika FMIPA UNDIP 2
ESTIMASI REGRESI WAVELET THRESHOLDING DENGAN METODE BOOTSTRAP Supart Achmad Mustofa da Agus Rusgyoo 3 3 Staf Program Stud Statsta urusa Matemata FMIPA UNDIP Alum urusa Matemata FMIPA UNDIP l. Prof. H.
Lebih terperinciE ax by c ae X be Y c. 6.1 Pengertian Umum
6.1 Pegerta Umum Baya permasalaha yag dataya dyataa oleh lebh dar sebuah varabel. Hubuga atara dua atau lebh varabel dapat dyataa secara matemata sehgga merupaa suatu model yag dapat dguaa utu berbaga
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas
Lebih terperinciPemodelan Angka Prevalensi Kusta dan Faktor- Faktor yang Mempengaruhi di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMIS Vol., No., () 7-5 (-98X Prt) D-75 Pemodela Aga Prevales Kusta da Fator- Fator yag Memegaruh d Jaa mur dega Pedeata Geograhcally Weghted Regresso (GWR) Alefa Maulda Dzra, Sat
Lebih terperinciBAB III FUZZY C-MEANS. mempertimbangkan tingkat keanggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai
BB III FUZZY C-MENS 3. Fuzzy Klasterg Fuzzy lasterg erupaa salah satu etode aalss laster dega epertbaga tgat eaggotaa yag eaup hpua fuzzy sebaga dasar pebobota bag pegelopoa (Bezde,98). Metode erupaa pegebaga
Lebih terperinciPENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNYA
PENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNA Srps dsaja sebaga salah satu syarat utu memperoleh gelar Sarjaa Sas Program Stud Matemata Oleh Layyatus
Lebih terperinciMateri Bahasan. Pemrograman Bilangan Bulat (Integer Programming) Pemrograman Bilangan Bulat. 1 Pengantar Pemrograman Bilangan Bulat
Mater Bahasa Pemrograma Blaga Bulat (Iteger Programmg) Kulah - Pegatar pemrograma blaga bulat Beberapa cotoh model pemrograma blaga bulat Metode pemecaha blaga bulat Metode cuttg-plae Metode brach-ad-boud
Lebih terperinciH dinotasikan dengan B H
Delta-P: Jural Matemata da Pedda Matemata ISSN 089-855X Vol., No., Aprl 03 OPERATOR KOMPAK Mustafa A. H. Ruhama Program Stud Pedda Matemata, Uverstas Kharu ABSTRAK Detahu H da H dua ruag Hlbert, B H )
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
Lebih terperinciPemodelan Penduduk Miskin di Jawa Timur Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (GWR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (013) 337-350 (301-98X Prt) D-39 Pemodela Pedudu Ms d Jawa Tmur Megguaa Metode Geographcally Weghted Regresso (GWR) Yuata Damayat, Vta Ratasar Jurusa Statsta, Faultas
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel
BAB LANDASAN TEORI.1 Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varabel terhadap varabel yag la. Varabel yag pertama dsebut dega bermacam-macam stlah:
Lebih terperinciπ(x) 1 e JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-277
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. 22) ISSN: 23-928X D-277 Klasfas Pase Hasl Pap Smear Test sebaga Pedetes Awal Upaya Peagaa D pada Peyat Kaer Servs d RS. X Surabaya dega Metode Baggg Logstc Regresso
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Teknik Elektro Universitas Lampung dan dusun Margosari, desa Pesawaran Indah
3 III. METODE ENELITIAN 3.1 Watu da Tempat eelta da peracaga tugas ahr dlaua d Laboratorum Terpadu Te Eletro Uverstas Lampug da dusu Margosar, desa esawara Idah abupate esawara pada bula Agustus 1 sampa
Lebih terperinciPenelitian Operasional II Program Bilangan Bulat PROGRAM BILANGAN BULAT (INTEGER PROGRAMMING)
Peelta Operasoal II Program Blaga Bulat 37 3 PROGRAM BILANGAN BULAT (INTEGER PROGRAMMING) 3 PENDAHULUAN : Formulas Program Blaga Bulat da Aplasya Program Lear (LP) Program Lear basa dormulasa secara matemats
Lebih terperinciPelabelan Total Super Sisi Ajaib Pada Graf Caterpillar Teratur
Jural Matemata Itegrat ISSN 4-4 Vol. 9 No. Otober 0 pp. -9 Pelabela Total Super Ss Ajab Pada Gra Caterpllar Teratur Trya St Rahmah Nursham Muta Nur Estr Program Stud Matemata Jurusa MIPA Faultas Sas da
Lebih terperincidan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel
Uura Statt. Pedahulua Uura Statt:. Uura Pemuata Bagamaa, d maa data berpuat? Rata-Rata Htug Arthmetc Mea Meda Modu Kuartl, Del, Peretl. Uura Peyebara Bagamaa peyebara data? Ragam, Vara Smpaga Bau Uura
Lebih terperinciJurnal Sains & Matematika Vol.15 No.4, 2007 ISSN
Supart Sharta Wahyu Putra a Ruu Satoso Pemlha Threshol Optmal... Pemlha Threshol Optmal paa Estmator Regres Wavelet thresholg ega Proseur U Hpotess Multpel Supart Sharta Wahyu Putra a Ruu Satoso 3 3 Sta
Lebih terperinciIr. Tito Adi Dewanto
Ir. Tto A Dewato Dega megetahu la rata-rata saja,ormas yag apat aag-aag bsa salah terpretas. Msalya, ar ua elompo ata etahu rata-rataya sama, alau haya ar ormas ta suah meyataa bahwa ua elompo sama, mug
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka
Lebih terperinciAnalisa Probabilistik Algoritma Routing pada Jaringan Hypercube
Aalsa Probablst Algortma Routg pada Jarga ypercube Zuherma Rustam Jurusa Matemata Uverstas Idoesa Depo 644. E-mal : rustam@maara.cso.u.ac.d Abstra Algortma routg pada suatu arga teroes suatu measme utu
Lebih terperinciESTIMASI DAN INFERENSI MODEL REGRESI SEMI-PARAMETRIK PROSES PRODUKSI. Tubagus Pamungkas, Dosen Tetap Pendidikan Matematika FKIP UNRIKA Batam
ABSRAK ESIMASI DAN INFERENSI MODEL REGRESI SEMI-PARAMERIK PROSES PRODUKSI ubagus Pamugas, Dose etap Pedda Matemata FKIP UNRIKA Batam Regres bergada terdapat asus husus dalam sebuah aalsa regres, pada regres
Lebih terperinci8.4 GENERATING FUNCTIONS
8.4 GEERATIG FUCTIOS Fugs pembagt Fugs pembagt dguaa utu merepresetasa barsa secara efse dega megodea usur barsa sebaga oefse deret pagat dalam varabel. Fugs pembagt dapat dguaa utu: memecaha berbaga masalah
Lebih terperinciDi dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu
KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTKA. Jaringan transmisi dan jaringan distribusi pada sistem tenaga listrik berfungsi
BAB TINJAUAN USTKA.. Sstem Dstrbus Jarga trasms da arga dstrbus pada sstem teaga lstr berfugs sebaga saraa utu meyalura eerg lstr yag dhasla dar pusat pembagt e pusat-pusat beba. Sstem arga dstrbus dapat
Lebih terperinciBAB III TEORI PERRON-FROBENIUS
BB III : EORI PERRON-FROBENIUS 34 BB III EORI PERRON-FROBENIUS Pada Bab III aa dbahas megea eor Perro-Frobeus, yatu teor hasl otrbus dar seorag matematawa asal Germa, Osar Perro da Ferdad Georg Frobeus
Lebih terperinciRegresi TELBS untuk Mengatasi Masalah Pencilan
8th Idustral Research Worshop ad Natoal Semar Polte Neger Badug July 6-7, 017 Regres TEBS utu Megatas Masalah Pecla Nurul Gusra 1, Frdaza, Nov Octavat 3 1,,3 Departeme Matemata FMIPA Uvestas Padjadjara
Lebih terperinciESTIMASI REGRESI NON PARAMETRIK DENGAN METODE WAVELET SHRINKAGE NEURAL NETWORK PADA MODEL RANCANGAN TETAP
ESTIMASI REGRESI NON PARAMETRIK DENGAN METODE WAVELET SHRINKAGE NEURAL NETWORK PADA MODEL RANCANGAN TETAP Hasb Yas Staf Pegaar Program Stud Statsta FMIPA UNDIP Abstract If X s a predctor varable ad Y s
Lebih terperinci