EVALUASI STATUS KETERTINGGALAN DAERAH DENGAN ANALISIS DISKRIMINAN 6. Oleh : Anik Djuraidah
|
|
- Verawati Indradjaja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 EVALUASI STATUS KETERTINGGALAN DAERAH DENGAN ANALISIS DISKRIMINAN 6 S-21 Oleh : An Djuradah Departemen Statsta FMIPA- IPB e-mal : andjuradah@gmal.com ABSTRAK Pembangunan daerah tertnggal merupaan upaya terencana pemerntah untu mengubah daerah dengan berbaga permasalahan sosal eonom dan eterbatasan fs menjad daerah yang maju dengan ualtas hdup sama atau tda jauh tertnggal dbandngan dengan daerah Indonesa yang lan. Kementeran Negara Pembangunan Daerah Tertnggal (KPDT) telah menentuan 6 rtera utama dalam penentuan status etertnggalan daerah yang terbag lag menjad beberapa ndator. Salah satu evaluas daerah tertnggal dlauan dengan menggunaan ndes etertnggalan. Pada peneltan n aan dtentuan ndator yang palng berperan dalam penentuan status etertnggalan daerah dan mencar fungs yang dapat membedaan antar ategor status etertnggalan daerah dengan menggunaan analss dsrmna. Hasl analss data menunjuan hanya 15 peubah yang palng berpengaruh dalam membedaan ategor status etertnggalan daerah. Peubah yang palng berpengaruh dalam penentuan status etertnggalan daerah adalah adalah ndes emsnan. Redus dar 33 peubah yang dgunaan KPDT menjad 15 peubah pada analss dsrmnan hanya mengabatan penurunan CCR yang ecl yatu sebesar 4.8 %. Kata Kunc : ndes etertnggalan daerah, analss dsrmnan, analss regres, CCR 6 Maalah dampaan Semnar Nasonal Matemata dan Penddan Matemata, UNY, 5 Desember 2009 Semnar Nasonal Matemata dan Penddan Matemata Jurusan Penddan Matemata FMIPA UNY, 5 Desember
2 PENDAHULUAN Penentuan rtera daerah tertnggal pada prnspnya berorentas pada onds sosal eonom masyaraat yang berada pada daerah tersebut. Hal n merupaan ndas dar hasl dan dampa suatu proses pembangunan. Namun deman, dalam pratnya penentuan rtera daerah tertnggal d Indonesa sangat dbatas oleh etersedaan data seunder yang ada. Saat n data yang dgunaan adalah data potens desa (PODES), data survey sosal eonom nasonal (Susenas) dan data euangan daerah (Edy, 2009) Penentuan rtera utama dgunaan ndator etertnggalan masyaraat ba eonom maupun sosal. Krtera etertnggalan dalam bdang eonom dndasan dar persentase pendudu msn dan edalaman emsnan pada daerah tersebut. Sedangan rtera etertnggalan dalam bdang sosal dndasan dar onds esehatan, penddan, dan etenagaerjaan. Indator lan yang menggambaran onds fs penyebab etertnggalan yan onds nfrastrutur sepert jalan, penggunaan lstr, telepon, perbanan, maupun pasar. Kurangnya nfrastrutur yang merupaan fator nput n tentu saja sangat berpengaruh terhadap output, sehngga fator n dapat dataan sebaga rtera dasar suatu etertnggalan. Krtera lan adalah proses pembangunan tu sendr yang dgambaran dar jumlah dana yang dapat dgunaan untu pembangunan, efsens pengunaannya, serta fator-fator lan yang dapat menghambat proses pembangunan sepert serngnya terjad bencana alam atau onfl sosal. Indas proses pembangunan n sangat sult dgambaran dar data seunder yang terseda arena banya yang bersfat ualtatf. Namun deman, ndator yang dapat menggambaran proses tersebut tetap dperluan, dan data yang ada berupa emampuan euangan daerah, asesbltas pelayanan pemerntahan serta araterst daerah yang dapat menggambaran hambatan yang mungn terjad. Dengan deman, penetapan rtera daerah tertnggal selanjutnya dlauan dengan menggunaan pendeatan berdasaran pada perhtungan enam rtera dasar dalam Kepmen PDT No 1 tahun 2005, yatu (1) Semnar Nasonal Matemata dan Penddan Matemata Jurusan Penddan Matemata FMIPA UNY, 5 Desember
3 pereonoman masyaraat, (2) sumber daya manusa, (3) nfrastrutur, (4) emampuan euangan loal, (5) asesbltas, dan (6) araterst daerah. Salah satu evaluas daerah tertnggal dlauan dengan menggunaan ndes etertnggalan (Kompas, 14 Januar 2008). Cara n dlauan dengan menghtung ndes etertnggalan relatf terhadap seluruh abupaten/ota dan mengelompoan daerah tertnggal edalam lma derajat etertnggalan, yatu: Sangat Parah, Sangat Tertnggal, Tertnggal, Aga Tertnggal, dan Tda Tertnggal/maju. Jumlah peubah pada eenam ndator tersebut sebanya 33 peubah. Indes etertnggalan daerah merupaan penjumlahan dar hasl al antara bobot dengan nla masng-masng peubah bau pada setap ndator dengan I adalah ndes etertnggalan daerah, adalah bobot ndator e-, adalah peubah bau e-, dan adalah arah ndator Peneltan n bertujuan menentuan ndator dan peubah yang palng berperan dalam penentuan status etertnggalan daerah dan fungs yang dapat membedaan ategor status etertnggalan daerah. Fungs yang dhaslan dapat dgunaan untu menglasfasan suatu obje baru e dalam salah satu status etertnggalan daerah. D sampng tu dar peneltan n juga untu mengevaluas bobot ndator pada ndes etertnggalan daerah. ANALISIS DISKRIMINAN Analss dsrmnan pertama al dperenalan oleh RA Fsher pada tahun 1938 dalam papernya yang berjudul The Statstcal Utlzaton of Multple Measurements yang dmuat d Annals of Eugencs (Johnson & Wchern. 1998). Analss dsrmnan dgunaan untu menentuan fungs yang membedaan antar elompo, Semnar Nasonal Matemata dan Penddan Matemata Jurusan Penddan Matemata FMIPA UNY, 5 Desember
4 dan mengelasan obye baru e dalam elomponya (Dllon & Goldsten, 1984; Johnson & Wchern, 1998). Msalan elompo π mempunya fngs epeatan peluang f ( x) untu = 1L,, g dan p adalah peluang awal (pror) untu elompo. Sebuah pengamatan x dmasuan dalam elompoπ ja ( x) p f ( x) p f > untu (1) Persamaan (1) evalen dengan ( x) ln p f ( x) ln p f > untu (2) Aturan lasfas pada persamaan (1) dent dengan masmsas peluang posteror p f ( ) ( x) P π x = g p f x = 1 ( ) Ja ( x) f mempunya sebaran normal ganda yatu ( 2π ) 1 ' 1 [ ( x µ ) Σ ( x )] 1 f ( x) = exp p 2 µ / 2 1/ 2 Σ untu = 1L,, g, maa persamaan (2) menjad lnp f Konstanta ln( 2π ) ' 1 ( x) = lnp ln( 2 ) lnσ ( x µ ) Σ ( x µ ) = masln p f ( x) p 2 p π (3) 2 2 pada persamaan (3) dapat dabaan arena nlanya sama untu semua elompo π, sehngga persamaan (3) menjad Q 1 1 ' 1 d ( x) = ln p lnσ ( x µ ) Σ ( x µ ) (4) 2 2 Persamaan (4) denal dengan fungs dsrmnan uadrat. Bla nla peluang awal p dan matrs ragam peragamnya sama Σuntu semua elompo π maa persamaan (4) dapat dsederhanaan menjad Semnar Nasonal Matemata dan Penddan Matemata Jurusan Penddan Matemata FMIPA UNY, 5 Desember
5 L 1 d µ 2 ' 1 ( x) = ( x µ ) Σ ( x ) (5) L Persamaan (5) denal dengan fungs dsrmnan lnear Penduga bag ( x) d adalah L dˆ 1 ' 1 ( x) = ( x x ) Σ ( x x ). (6) 2 Pengamatan xdmasuan dalam elompoπ ja dˆ L { } L L L ( x) masmum dˆ ( x), dˆ ( x),, dˆ ( x) = (7) 1 2 L g Menurut Dllon dan Goldsten (1984), statst uj V-Bartlett dgunaan untu menentuan banyanya fungs dsrmnan yang dperluan untu membedaan eragaman antar elompo. Statst n dgunaan untu menguj H 0 bahwa sedtnya satu dar r fungs dsrmnan yang dhaslan dperluan untu membedaan eragaman antar elompo. Statst uj V-Bartlett sebaga berut : dengan menyataan banyanya obye, menyataan banyanya peubah, menyataan banyanya elompo, menyataan banyanya fungs dsrmnan, dan menyataan aar cr e-j untu j= 1, 2,..., r. Bla H 0 benar maa statst V menyebar dengan derajat bebas p(g-1). H 0 dtola ja maa fungs dsrmnan e-r mash dperluan untu menerangan perbedaan p peubah d antara g elompo. Karena fungs-fungs dsrmnan tda salng berorelas, maa omponen adtf dar V masng-masng ddeat dengan h-uadrat yatu dengan menyataan statst V-Bartlett untu fungs dsrmnan e-j Semnar Nasonal Matemata dan Penddan Matemata Jurusan Penddan Matemata FMIPA UNY, 5 Desember
6 Pengujan secara berturut-turut dlauan dengan mengurang umulatf V 1, V 2,..., V r dar V yang dapat drngas sebaga berut : Jumlah Fungs Statst Uj db Satu Fungs V p(g-1) Dua Fungs V-V 1 (p-1)(g-2) Tga Fungs V-V 1 -V 2 (p-2)(g-3) dst dst dst Analss dsrmnan bertatar dlauan dengan melbatan peubah bebas satu persatu e dalam model, dmula dar peubah bebas yang palng dapat mendsrmnas elompo dengan ba, emudan peubah bebas berutnya yang bla dombnasan dengan peubah bebas sebelumnya dapat menngatan emampuan dsrmnas model. Prosedur n berlanjut sampa seluruh peubah bebas telah dpertmbangan ombnasnya dengan rtera perbaan emampuan dsrmnas model (Har e. al, 1995). Untu menguur auras fungs dsrmnan dgunaan rata-rata propors benar lasfas (correct classfcaton rate, selanjutnya dsngat CCR). CCR adalah propors jumlah obye yang benar dlasfasan oleh fungs dsrmnan e dalam elomponya. CCR = jumlah obye benar d elomponya jumlah obye Seman besar persentase CCR yang dhaslan, maa tngat auras yang dhaslan seman tngg. Semnar Nasonal Matemata dan Penddan Matemata Jurusan Penddan Matemata FMIPA UNY, 5 Desember
7 BAHAN DAN METODE Data yang dgunaan dalam peneltan n adalah data dar 208 abupaten yang bersumber dar KPDT tahun Data terdr dar status etertnggalan daerah dan 33 peubah penjelas yang dapat dlhat pada Lampran 1. Analss dsrmnan dgunaan untu menentuan fungs yang aan dpaa dalam menglasfasan abupaten e dalam ategor status etertnggalan daerah. Analss dsrmnan bertatar dgunaan memlh peubah yang palng berperan dalam pembentuan fungs dsrmnan. Evaluas bobot peubah dtentuan dengan analss regres lnear. HASIL DAN PEMBAHASAN Berdasaran data KPDT tahun 2008 terdapat 208 abupaten yang berstatus daerah tertnggal. KNPDT menentuan 4 ategor daerah tertnggal berdasaran 6 ndator. Dar 208 abupaten, 11 abupaten (5.29%) dategoran sebaga daerah dengan status etertnggalan yang sangat parah, 48 abupaten (23.08%) termasu dalam ategor daerah sangat tertnggal, 60 abupaten(28.85%) termasu dalam ategor daerah tertnggal, dan 89 abupaten (42.79%) termasu dalam ategor daerah aga tertnggal. Desrps ndes setap ategor dsajan pada Tabel 1 dan Gambar 1. Dagram ota-gars ndes pada setap ategor etertnggalan daerah dsajan pada Gambar 1. Dar Gambar 1 dan Tabel 1 tampa batas ndes pada setap ategor etertnggalan daerah terpsah dengan ba dan ragam pada etegor nla ndes pada setap ategor tda sama. 3,5 3,0 2,5 SKOR NDEKS 2,0 1,5 1,0 0,5 0,0 Aga Ternggal 'Tertnggal Sangat Tertnggal Sangat Tertnggal Parah KATEGORI Gambar 1. Dagram Kota-gars Sor Indes Semnar Nasonal Matemata dan Penddan Matemata Jurusan Penddan Matemata FMIPA UNY, 5 Desember
8 Daerah dengan status etertnggalan sangat parah ddomnas oleh abupaten-abupaten dar propns Papua dan Papua Barat yatu sebanya 8 abupaten (72.73%) dan ssanya berasal dar propns Maluu, Sulawes Barat, dan Nusa Tenggara Tmur. Hal n menunjuan bahwa daerah dengan etertnggalan sangat parah adalah daerah dar Kawasan Tmur Indonesa (KTI). Sebanya 91.83% abupaten yang dnyataan sebaga daerah tertnggal berasal dar daerah-daerah d luar Pulau Jawa dan ssanya adalah abupaten d wlayah Pulau Jawa. Tabel 1. Desrps Indes Ketertnggalan Daerah Status Kabupaten Freuens (persen) Indes Ketertnggalan Daerah Mnmum Masmum Mean Smpangan Bau Indes Bau Aga Tertnggal Tertnggal Sangat Tertnggal Tertnggal Sangat Parah 89 (42.79%) 60 (28.85%) 48 (23.08%) 11 (5.29%) >2.0 Semnar Nasonal Matemata dan Penddan Matemata Jurusan Penddan Matemata FMIPA UNY, 5 Desember
9 Hasl analss dsrmnan dsajan pada Tabel 2, CCR dengan 33 peubah penjelas sebesar Aar cr dan statst uj V-Bartlett dar etga fungs dsrmnan yang terbentu dapat dlhat pada Tabel 3. Aar cr pertama, edua dan etga menerangan eragaman data masng-masng sebesar 93.4%, 6.03%, dan 3.24%. Hal n menunjuan bahwa Fungs dsrmnan pertama menerangan sebagan besar eragaman antar elompo. Tahap selanjutnya dlauan analss dsrmnan bertatar untu mendapatan peubah penjelas yang palng berpengaruh nyata dalam membedaan elompo. Hasl analss dsrmnan bertatar menunjuan terdapat 15 peubah yang terplh untu dmasuan e dalam model dsajan pada Tabel 4. Peubah pertama yang masu e dalam model adalah X 2 artnya ndes emsnan daerah palng menentuan status etertnggalan suatu daerah. Peubah selanjutnya yang masu e dalam model adalah X 5 dan X 1, yatu persentase desa dengan non balta urang gz dan persentase pendudu msn. Peubah-peubah berutnya yang masu dalam model adalah peubah yang dapat menambah emampuan fungs dalam mendsrmnas elompo yang ada. Pada langah terahr peubah yang masu yatu X 15. Tabel 2. CCR Analss Dsrmnan dengan 33 peubah penjelas Kode Status KPDT Status berdasaran fungs dsrmnan Total Propor s benar 1 Aga tertnggal 2 Tertnggal 3 Sangat Tertnggal Tertnggal Sangat Parah Total
10 Tabel 3. Aar Cr dan Statst Uj V-Barlett dengan 33 peubah penjelas Aar Cr Keragaman Propors Kumulatf (%) Statst uj db , ,7 14., , Aar cr dan statst uj V-Bartlett dar etga fungs dsrmnan yang terbentu dapat dlhat pada Tabel 5. Aar cr pertama, edua dan etga menerangan eragaman data masng-masng sebesar 94.20%, 4.70%, dan 1.10%. Hasl uj V-Barlett menunjuan fungs dsrmnan pertama dan edua yang sgnfan pada taraf α=0.05, sedangan fungs dsrmnan etga tda sgnfan pada taraf α=0.05. Dengan deman dua fungs dsrmnan pertama yang mampu membedaan eragaman antar elompo status etertnggalan daerah dengan total eragaman sebesar 99%. Fungs dsrmnan dsajan pada Tabel 6. CCR dsrmnan bertatar dsajan pada Tabel 7. Berdasaran hasl perhtungan esalahan lasfas yang ddapatan fungs dsrmnan yang terbentu sudah cuup ba. Fungs dsrmnan n dapat mengelompoan lebh dar 90% abupaten e dalam ategor status sesua dengan ategornya. Tabel 4. Hasl Analss Dsrmnan Bertatar Langah Peubah Indator Keterangan 1 X 2 Eonom Indes emsnan 2 X 5 Sumber Daya Manusa Persentase desa dengan non balta urang gz 3 X 1 Eonom Persentase pendudu msn 4 X 16 Infrastrutur Persentase jumlah desa d suatu abupaten dengan jens permuaan jalan aspal/beton 5 X 25 Keuangan Celah Fsal (Selsh Penermaan Keuangan 765
11 daerah Daerah dengan Belanja Pegawa) 6 X 26 Asesbltas Rata-rata jara dar antor desa antor abupaten 7 X 6 Sumber Daya Manusa 8 X 30 Karaterst Daerah 9 X 32 Karaterst Daerah 10 X 13 Sumber Daya Manusa 11 X 3 Sumber Daya Manusa Tngat ematan balta (jumlah ematan bay per 1000 elahran) Persentase jumlah desa yang rawan bencana lannya Persentase jumlah desa yang berlahan rts Jumlah murd SD yang drop-out per 1000 pendudu Persentase pendudu menganggur 12 X 29 Persentase jumlah desa yang rawan banjr 13 X 18 Infrastrutur Persentase jumlah desa d suatu abupaten dengan jens permuaan jalan tanah 14 X 31 Karaterst Daerah 15 X 15 Sumber Daya Manusa Persentase jumlah desa yang berada d awasan lndung Rata-rata jara desa tanpa SD dan SMP Tabel 5. Aar Cr dan Statst Uj V-Barlett dengan 15 peubah penjelas Aar Cr Keragaman Propors Kumulatf (%) Statst uj 9, ,2 568, ,9 99, , ,0 20, db Untu mengevaluas bobot peubah pada ndes etertnggalan daerah dgunaan analss regres yang haslnya dsajan pada Tabel 8. Dar analss regres tampa bahwa rataan smpangan mutla antara bobot regres dengan bobot ndes sebesar Smpangan bobot terbesar terdapat pada peubah X 26 (rata-rata jara dar antor desa antor abupaten), dut X 1 (persentase pendudu msn), dan X 2 (ndes emsnan). 766
12 Hal n menunjuan perlu dlauan pennjauan embal besarnya bobot pada ndator etertnggalan daerah, teruatama pada peubah X 1, X 2, dan X 26. Tabel 6. Fungs Dsrmnan Kanon Peubah Penjelas Fungs Dsrmnan X 1 1,029 0,388-0,305 X 2 1,122 0,177-0,269 X 3 0,445 0,089 0,270 X 5 0,274-0,750 0,080 X 6 0,477 0,419 0,617 X 13 0,445 0,043 0,134 X 15 0,310-0,322 0,402 X 16 0,574 0,288 0,222 X 18 0,375 0,313-0,092 X 25 1,099 0,254 0,244 X 26 1,042 0,509-0,223 X 29 0,370 0,099 0,267 X 30 0,579 0,163 0,350 X 31 0,330 0,176 0,041 X 32 0,558-0,254-0,
13 Tabel 7. Hasl Klasfas Daerah Tertnggal dengan 15 peubah penjelas Kode Status KPDT Status berdasaran fungs dsrmnan Total Propor s benar 1 Aga tertnggal Tertnggal Sangat Tertnggal Tertnggal Sangat Parah Total Tabel 8. Evaluas Bobot Indes Ketertnggalan Daerah Peubah Keterangan Bobot Regres Indes Smpangan Mutla X 1 Persentase pendudu msn X 2 Indes emsnan X 3 Persentase pendudu menganggur X 5 X 6 X 13 X 15 Persentase desa dengan non balta urang gz Tngat ematan balta (jumlah ematan bay per 1000 elahran) Jumlah murd SD yang drop-out per 1000 pendudu Jumlah murd SD yang drop-out per 1000 pendudu X 16 Persentase jumlah desa d suatu abupaten dengan jens permuaan
14 jalan aspal/beton X 18 X 25 X 26 X 29 X 30 X 31 X 32 Persentase jumlah desa d suatu abupaten dengan jens permuaan jalan tanah Celah Fsal (Selsh Penermaan Keuangan Daerah dengan Belanja Pegawa) Rata-rata jara dar antor desa antor abupaten Persentase jumlah desa yang rawan banjr Persentase jumlah desa yang rawan bencana lannya Persentase jumlah desa yang berada d awasan lndung Persentase jumlah desa yang berlahan rts Rata smpangan mutla R % SIMPULAN Analss dsrmnan dalam peneltan n menghaslan 15 peubah yang palng berpengaruh dalam membedaan elompo. Peubah yang palng berpengaruh dalam penentuan status etertnggalan daerah adalah X 2 yatu ndes emsnan. Redus jumlah peubah dar 33 menjad 15 hanya mengabatan penurunan CCR yang ecl yatu sebesar 4.8 %. Salah lasfas terjad pada abupaten dengan sor ndes berada pada batas atas atau batas bawah ndes. Bobot ndator etertnggalan daerah perlu dtnjau embal teruatama pada peubah X 1, X 2, dan X
15 DAFTAR PUSTAKA Dllon WR & Goldsten M Multvarate Analyss Methods and Applcatons. Canada : John Wlley and Sons. Edy L Pencapaan Pembangunan Daerah Tertnggal Lma Tahun Terahr [terhubung berala] Har JF et al Multvarate Data Analyss wth Readngs. New Jersey : Prentce Hall. Johnson RA & Wchern DW Appled Multvarate Statstcal Analyss. 4 rd Ed. New Jersey : Prentce Hall. Kompas 14 januar Pada Kabupaten Lepas dar Ketertnggalan [terhubung berala] content &tas =vew&d=90&itemd=
16 Lampran 1. Daftar peubah penjelas Indator (Bobot) Peubah Bobot Arah Satu Eonom (0.20) X 1 Persentase pendudu msn an % X 2 Indes emsnan % Sumber Daya Manusa (0.20) Infrastrutur (0.20) Keuangan Asesbltas Karaterst Daerah (0.15) X 3 Persentase pendudu menganggur % X 4 Persentase desa dengan balta urang gz % X 5 Persentase desa dengan non balta urang gz % X 6 Tngat ematan balta (jumlah ematan bay X 7 Anga harapan hdup (jumlah rata-rata tahun tahu X 8 Jumlah nfrastrutur esehatan per X 9 Jumlah doter per 1000 pendudu X 10 Rata-rata jara pelayanan prasarana esehatan m X 11 Persentase emudahan untu mencapa % X 12 Anga Mele Huruf (persentase jumlah pendudu % X 13 Jumlah murd SD yang drop-out per X 14 Jumlah SD dan SMP per 1000 pendudu X 15 Rata-rata jara desa tanpa SD dan SMP m X 16 Persentase jumlah desa d suatu abupaten % dengan jens permuaan jalan aspal/beton X 17 Persentase jumlah desa d suatu abupaten % X 18 Persentase jumlah desa d suatu abupaten % dengan jens permuaan jalan tanah X 19 Persentase jumlah desa d suatu abupaten % X 20 Persentase Rumah Tangga Pengguna Lstr % X 21 Persentase Rumah Tangga Pengguna Telpon % X 22 Jumlah Ban Umum unt X 23 Jumlah Ban Perredtan Umum unt X 24 Jumlah Desa yang mempunya pasar tanpa unt X 25 Celah Fsal (Selsh Penermaan Keuangan juta Daerah dengan Belanja Pegawa) rupa X 26 Rata-rata jara dar antor desa antor abupaten m X 27 Persentase jumlah desa yang rawan gempa bum % X 28 Persentase jumlah desa yang rawan tanah % X 29 Persentase jumlah desa yang rawan banjr % X 30 Persentase jumlah desa yang rawan bencana % X 31 Persentase jumlah desa yang berada d awasan % X 32 Persentase jumlah desa yang berlahan rts % X 33 Persentase jumlah desa yang terjad onfl % 771
INDEKS KERENTANAN SOSIAL EKONOMI UNTUK BENCANA ALAM DI WILAYAH INDONESIA 5. Anik Djuraidah
S-20 INDEKS KERENTANAN SOSIAL EKONOMI UNTUK BENCANA ALAM DI WILAYAH INDONESIA 5 An Djuradah Departemen Statsta FMIPA- IPB e-mal : andjuradah@gmal.com ABSTRAK Analss erentanan berembang dan dgunaan dalam
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Analss dsrmnan merupaan ten menganalss data, dmana varabel dependen merupaan data ategor ( nomnal dan ordnal ) sedangan varabel ndependen berupa data nterval atau raso.msalnya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Untu mengetahu pla perubahan nla suatu varabel yang dsebaban leh varabel lan dperluan alat analss yang memungnan ta unut membuat perraan nla varabel tersebut pada nla
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3. Analss Dsrmnan Analss dsrmnan (dscrmnant analyss) merupaan salah satu metode yan dunaan dalam analss multvarat. Dalam analss dsrmnan terdapat dua jens varabel yan terlbat
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok
BAB II TORI DASAR II.. Analss Kelompo Istlah analss elompo pertama al dperenalan oleh Tryon (939). Ia memperenalan beberapa metode untu mengelompoan obye yang meml esamaan araterst (statsoft, 004). Kesamaan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Pengendalan Kualtas Statst Pengendalan Kualtas statst merupaan suatu metode pengumpulan dan analss data ualtas, serta penentuan dan nterpretas penguuran-penguuran
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata
Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola
Lebih terperinciPEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE
PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE Dew Arfanty Azm, Dra.Madu Ratna,M.S. dan 3 Prof. Dr.
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)
BAB TINJAUAN TEORITIS. Knsep Dasar Infes, Saluran Pernafasan, Infes Aut, dan Infes Saluran Pernafasan Aut (ISPA.. Infes Infes adalah masunya uman atau mrrgansme e dalam tubuh manusan dan berembang ba sehngga
Lebih terperinciBAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA
BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Varans Peneltan 3.1.1 Varabel Peneltan Peneltan n mengenal dua macam varabel yatu : 1. Varabel bebas (X) yatu : Berpr formal. Varabel terat (Y) yatu : Hasl belajar Sejarah
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 terperinciUSULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG
Usulan Penerapan Teor Marov Dalam Pengamblan Keputusan Perawatan Tahunan Pada Pt. Pupu Kujang USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Nof Ern,
Lebih terperinciFUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)
Semnar Nasonal Aplas Tenolog Informas 00 (SNATI 00) ISSN: 0-0 Yogyaarta, Jun 00 FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Sr Kusumadew Jurusan Ten Informata,
Lebih terperinciKarakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga
Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember
Lebih terperinciBAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO. solusi dari suatu masalah diberikan berdasarkan proses rendomisasi (acak).
BAB III METODE RESPONSE SURFACE DENGAN SIMULASI MONTE CARLO 3. Smulas Monte Carlo Smulas Monte Carlo merupaan bentu smulas probablst dmana solus dar suatu masalah dberan berdasaran proses rendomsas (aca).
Lebih terperinciEKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
BAB TINJAUAN PUSTAKA Pada Bab n aan dpaparan beberapa teor tentang analss dsrmnan dar berbaga sumber sepert: buu, jurnal dan prosdng. Analss dsrmnan adalah salah satu metode dependens dar analss multvarat.
Lebih terperinciSTATISTIKA. Bab. Di unduh dari : Bukupaket.com. Mean Median Modus Simpangan baku Varian Histogram Quartil Desil Persentil
Bab 7 STATISTIKA A. KOMPETENSI DASAR DAN PENGALAMAN BELAJAR Kompetens Dasar Setelah mengut pembelajaran n sswa mampu:. Menghayat dan mengamalan ajaran agama yang danutnnya. 2. Meml motvas nternal, emampuan
Lebih terperinciPemodelan MGWR Pada Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah
Value Added, Vol., No., 5 Pemodelan MGWR Pada Tngat Kemsnan d Provns Jawa Tengah Moh Yamn Darsyah, Rochd Wasono, Monca Frda Agustna 3,,3 Program Stud StatstaUnverstas Muhammadyah Semarang Emal: mydarsyah@unmus.ac.d
Lebih terperinciPemodelan Penduduk Miskin Di Jawa Timur Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (GWR)
Pemodelan Pendudu Msn D Jawa Tmur Menggunaan Metode Geographcally Weghted Regresson (GWR) Yuanta Damayant, dan Dr. Vta Ratnasar S.S, M.S Jurusan Statsta, F-MIPA, Insttut Tenolog Sepuluh Nopember (ITS)
Lebih terperinciEman Lesmana, Riaman. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang km 21 Jatinangor ABSTRAK
PENGGUNAAN MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA PADA PROGRAM PENGGEMUKAN SAPI PO ( PERANAKAN ONGOLE) SERTA ANALISIS BCR ( BENEFIT COST RATIO ) PENGGUNAAN PAKAN BAHAN KERING Eman Lesmana, Raman Jurusan Matemata
Lebih terperinciVI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar
VI. KETIDAKPASTIAN 12 Dalam enyataan sehar-har banya masalah dduna n tda dapat dmodelan secara lengap dan onssten. Suatu penalaran dmana adanya penambahan fata baru mengabatan etdaonsstenan, dengan cr-cr
Lebih terperinciPemodelan Angka Buta Huruf di Kabupaten/Kota se-jawa Timur dengan Metode Geographically Weighted t Regression
JURNAL EKNIK IS Vol. 6, No., (7) ISSN: 337-3539 (3-97 Prnt) D- Pemodelan Anga Buta Huruf d Kabupaten/Kota se-jawa mur dengan Metode Geographcally Weghted t Regresson Nndya Kemala Astut, Purhad, dan Shof
Lebih terperinciFUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (Studi kasus: klasifikasi kualitas produk)
Semnar Nasonal plas enolog Informas (SNI ) Yogyaarta, Jun FUZZY BCKPROPGION UNUK KLSIFIKSI POL (Stud asus: lasfas ualtas produ) Sr Kusumadew Jurusan en Informata, Faultas enolog Industr Unverstas Islam
Lebih terperinciKOLINEARITAS GANDA (MULTICOLLINEARITY) Oleh Bambang Juanda
KOLINEARITAS GANDA MULTICOLLINEARIT Oleh Bambang Juanda Model: = X + X + + X + ε. Hubungan Lnear Sempurna esa, Ja C X 0 C onstanta yg td semuanya 0. Mudah detahu rn td ada dugaan parameter oef dgn OLS,
Lebih terperinciPENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK.
PENERAPAN PETA P MULTIVARIAT PADA PENGONTROLAN PROSES PEMOTONGAN KACA JENIS LNFL DI PT. ASAHIMAS FLAT GLASS, TBK. Fanny Ayu Octavana dan Dra. Luca Ardnant, MT. Jurusan Statsta, Faultas Matemata dan Ilmu
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
A III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Watu Peneltan. Tempat Peneltan Obje dalam peneltan n adalah Kelas VIII M.Ts. Neger onang yang terleta d Kecamatan onang Kabupaten Dema.. Watu Peneltan Peneltan dlasanaan
Lebih terperinciPEMODELAN TINGKAT KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION
PEMODELAN INGKA KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPAEN LAMONGAN DENGAN PENDEKAAN GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION Marsa Rfada 1, Purhad 1) Mahasswa Magster Jurusan Statsta, Insttut
Lebih terperinciPemodelan Persentase Kriminalitas Dan Faktor- Faktor Yang Mempengaruhi Di Jawa Timur Dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No.1, (014 7-50 (01-98X Prnt D-18 Pemodelan Persentase Krmnaltas Dan Fator- Fator ang Mempengaruh D Jaa Tmur Dengan Pendeatan Geographcally Weghted Regresson (GWR Pan
Lebih terperinciPENYELESAIAN MULTIKOLINEARITAS MELALUI METODE RIDGE REGRESSION. Oleh : SOEMARTINI
PENYELESAIAN MULTIKOLINEARITAS MELALUI METODE RIDGE REGRESSION Oleh : SOEMARTINI JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA dan ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PADJADJARAN JATINANGOR 008 DAFTAR ISI Hal DAFTAR
Lebih terperinciANALISIS PEMILIHAN CARA KONTRASEPSI DALAM UPAYA PELAKSANAAN PROGRAM KELUARGA BERENCANA DI JAWA TIMUR DENGAN PERMODELAN REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL
ANALISIS PEMILIHAN CARA KONTRASEPSI DALAM UPAYA PELAKSANAAN PROGRAM KELUARGA BERENCANA DI JAWA TIMUR DENGAN PERMODELAN REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL Nama Mahasswa : Respat Yet Wbowo Nrp : 306 00 003 Jurusan
Lebih terperinciBenyamin Kusumoputro Ph.D Computational Intelligence, Faculty of Computer Science University of Indonesia METODE PEMBELAJARAN
METODE PEMBELAJARAN Sebelum suatu Jarngan Neural Buatan (JNB) dgunaan untu menglasfasan pola, terlebh dahulu dlauan proses pembelaaran untu menentuan strutur arngan, terutama dalam penentuan nla bobot.
Lebih terperinciPendekatan Hurdle Poisson Pada Excess Zero Data
SEMINAR NASIONAL MAEMAIKA DAN PENDIDIKAN MAEMAIKA UNY 05 Pendeatan Hurdle Posson Pada Excess Zero Data S - 7 Def Yust Fadah, Resa Septan Pontoh Departemen Statsta FMIPA Unverstas Padadaran def.yust@unpad.ac.d
Lebih terperinciANALISIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING
Semnar Nasonal Tenolog Informas dan Multmeda 207 STMIK AMIKOM Yogyaarta, 4 Februar 207 ANALIS DATA WORLD DEVELOPMENT INDICATORS MENGGUNAKAN CLUSTER DATA MINING Sgt Kamseno ), Bara Satya 2) ), 2) Ten Informata
Lebih terperinciBAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)
BB 0 Mengnterpretasan Populas arabel Kanon arabel anon secara umumnya artfsal. Ja varabel awal X ( dan X ( dgunaan oefsen anon a dan b mempunya unt propors dar hmpunan X ( dan X (. Ja varabel awal yang
Lebih terperinciPemetaan Angka Gizi Buruk pada Balita di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Regression
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (06) 337-350 (30-98X Prnt) D-333 Pemetaan Anga Gz Buru pada Balta d Jawa Tmur dengan Geographcally Weghted Regresson Adtya Kurnawat, Mutah Salamah C., dan Shof Andar
Lebih terperinciPENGUJIAN PROPORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN PENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADAP DISTRIBUSI NORMAL STANDARD
ORBITH Vl. 7 N. 3 Nvember 11: 366-37 ENGUJIAN ROORSI MENGGUNAKAN KETERKAITAN DISTRIBUSI CHI-SQUARE DENGAN ENDEKATAN DISTRIBUSI BINOMIAL TERHADA DISTRIBUSI NORMAL STANDARD Oleh: Endang Tryan Staf engajar
Lebih terperinciJurnal Einstein 4 (1) (2016): Jurnal Einstein. Available online
Jurnal Ensten 4 () (06): 4-3 Jurnal Ensten Avalable onlne http://jurnal.unmed.ac.d/0/ndex.php/ensten Penguuran Intrus Ar Laut Pada Sumur Gal Dengan Kondutvtmeter D Desa Pematang Guntung Kecamatan Telu
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 3, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 339-54 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 3, ahun 05, Halaman 639-650 Onlne d: http://ejournal-s.undp.ac.d/ndex.php/gaussan PEMODELAN FAKOR-FAKOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA KABUPAEN/
Lebih terperinciPenggunaan Model Regresi Tobit Pada Data Tersensor
SEMINAR NASIONAL MAEMAIKA DAN PENDIDIKAN MAEMAIKA UNY 016 S 15 Penggunaan Model Regres obt Pada Data ersensor Def Yust Fadah 1, Resa Septan Pontoh 1, Departemen Statsta FMIPA Unverstas Padjadjaran def.yust@unpad.ac.d
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
Lebih terperinci4 METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan selama 6 bulan dimulai dari bulan Juli sampai
4 METODE PENELITIAN 4.1 Watu dan Loas Peneltan Peneltan n dlasanaan selama 6 bulan dmula dar bulan Jul sampa bulan Desember 005 d Kabupaten Indramayu, Provns Jawa Barat yang terleta pada poss geografs
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penyusunan laporan tugas akhir ini dilakukan sesuai dengan langkahlangkah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penyusunan laporan tugas ahr n dlauan sesua dengan langahlangah peneltan yang aan dperlhatan pada dagram d bawah n, agar peneltan n dapat berjalan secara ba dan terarah. Sehngga
Lebih terperinciPEMODELAN KEJADIAN BALITA GIZI BURUK DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION
PEMODELAN KEJADIAN BALIA GIZI BURUK DI PROVINSI JAWA IMUR DENGAN PENDEKAAN GEOGRAPHICALLY WEIGHED REGRESSION Rahandn Luta Lestar 1 dan Sutno 1 Mahasswa Jurusan Statsta, IS, Surabaya Dosen Pembmbng, Jurusan
Lebih terperinciIII FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING
7 Ilustras entu hmpunan fuzzy dan fungs eanggotaannya dapat dlhat pada Contoh 3. Contoh 3 Msalan seseorang dataan sudah dewasa ja erumur 7 tahun atau leh, maa dalam loga tegas, seseorang yang erumur urang
Lebih terperinciProsedur Komputasi untuk Membentuk Selang Kepercayaan Simultan Proporsi Multinomial
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Prosedur Komputas untu Membentu Selang Kepercayaan Smultan Propors Multnomal S - 11 Bertho Tantular Departemen Statsta FMIPA UNPAD bertho@unpad.ac.d
Lebih terperinciBab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum
Bab III Plant Nonlnear Dengan Fase Nonmnmum Pada bagan n dbahas mengena penurunan learnng controller untu sstem nonlnear dengan derajat relatf yang detahu Dalam hal n hanya dperhatan pada sstem-sstem nonlnear
Lebih terperinciBAB II DIMENSI PARTISI
BAB II DIMENSI PARTISI. Defns dasar dan eteratannya dengan metrc dmenson Dalam pembahasan dmens parts, graf yang dbahas adalah graf terhubung sederhana dan tda meml arah. Sebelum mendefnsan graf yang dgunaan
Lebih terperinciPengolahan lanjut data gravitasi
Modul 6 Pengolahan lanjut data gravtas 1. Transformas/proyes e bdang datar (metode Damney atau Euvalen Tt Massa). Pemsahan Anomal Loal/Resdual dan Anomal Regonal a. Kontnuas b. Movng average c. Polynomal
Lebih terperinciANALISIS INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI KABUPATEN DAN KOTA PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 2014 MENGGUNAKAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION
E-ISSN 57-9378 Jurnal Statsta Industr dan Komputas Volume, No., Januar 017, pp. 59-66 ANALISIS INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI KABUPATEN DAN KOTA PROVINSI JAWA TENGAH TAHUN 014 MENGGUNAKAN METODE GEOGRAPHICALLY
Lebih terperinciPemodelan Mixed Geographically Weighted Regression pada Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah
Pemodelan Mxed Geographcally Weghted Regresson pada Tngat Kemsnan d Provns Jawa Tengah The Model of Mxed Geographcally Weghted Regresson (MGWR) for Poverty Level n Central Java Moh Yamn Darsyah, Rochd
Lebih terperinciNilai Kritis Permutasi Eksak untuk Anova Satu Arah Kruskal-Wallis pada Kasus Banyaknya Sampel, k = 4
Statsta, Vo. 7 No. 2, 65 71 Nopember 27 Na Krts Permutas Esa untu Anova Satu Arah Krusa-Was pada Kasus Banyanya Sampe, = 4 Inne Maran, Yayat Karyana, dan Aceng Komarudn Mutaqn Jurusan Statsta FMIPA Unsba
Lebih terperinciPemodelan Peran Perempuan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Jawa Timur Tahun Menggunakan Regresi Data Panel
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prnt) D-305 Pemodelan Peran Perempuan Terhadap Pertumbuhan Eonom d Jawa Tmur Tahun 010-014 Menggunaan Regres Data Panel Putr Rachmawat, Wahu
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Peneltan n menggunakan peneltan ekspermen; subyek peneltannya dbedakan menjad kelas ekspermen dan kelas kontrol. Kelas ekspermen dber
Lebih terperinciFaktor-Faktor Eksternal Pneumonia pada Balita di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. ) ISSN: 3-98X D-37 Fator-Fator Esternal Pneumona pada Balta d Jawa Tmur dengan Pendeatan Geographcally Weghted Regresson Ftrarma Putr Santoso, Sr Pngt W, dan
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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam
III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.
BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan
Lebih terperinciMODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1)
Paradgma, Vol. 13 No. 2 Agustus 2009 hlm. 189 194 MODEL REGRESI SEMIPARAMERIK SPLINE UNUK DAA LONGIUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERIA HIV Lls Laome 1) 1) Jurusan Matemata FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar
Lebih terperinciPemodelan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Tingkat Buta Huruf Kabupaten/kota di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Ordinal Logistic Regression
JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol., No., (Sept. 0) ISSN: 30-98X D-3 Pemodelan Fator-Fator Yang Mempengaruh ngat Buta Huruf Kabupaten/ota d Jawa mur dengan Geographcally Weghted Ordnal Logstc Regresson Nur Lalyah
Lebih terperinciOptimasi Baru Program Linear Multi Objektif Dengan Simplex LP Untuk Perencanaan Produksi
JURNA INFORMATIKA, Vol.4 No.2 September 27, pp. 222~229 ISSN: 2355-6579 E-ISSN: 2528-2247 222 Optmas Baru Program near Mult Objetf Dengan Smplex P Untu Perencanaan Produs Maxs Ary Am BSI Bandung e-mal:
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK
BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.
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 terperinciIMPLEMENTASI ANALISIS REGRESI FAKTOR DALAM MENENTUKAN PENGARUH MOTIVASI BELAJAR TERHADAP HASIL BELAJAR MATEMATIKA SISWA KELAS VIII SMPN 20 MALANG
IMPLEMENTASI ANALISIS REGRESI FAKTOR DALAM MENENTUKAN PENGARUH MOTIVASI BELAJAR TERHADAP HASIL BELAJAR MATEMATIKA SISWA KELAS VIII SMPN 0 MALANG Erm Andayan, Swasono Rahardjo, I Nengah Parta Unverstas
Lebih terperinciBAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa
BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut
Lebih terperinciINVERS DRAZIN DARI SUATU MATRIKS DENGAN MENGGUNAKAN BENTUK KANONIK JORDAN
Buletn Ilmah ath. Stat. dan erapannya (Bmaster) Volume 5, No. 3 (6), hal 8. INVERS DRAZIN DARI SUAU ARIKS DENGAN ENGGUNAKAN BENUK KANNIK JRDAN Eo Sulstyono, Shanta artha, Ea Wulan Ramadhan INISARI Suatu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi
Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5
Lebih terperinciPengaruh Kelembaban dan Seri Tanah Terhadap Mutu dan Produksi Tanaman Tembakau Temanggung dengan Metode MANOVA
Pengaruh Kelembaban dan Ser Tanah Terhadap Mutu dan Produs Tanaman Tembaau Temanggung dengan Metode MANOVA Mftala Al Rza ), Sutno ), dan Dumal ) ) Jurusan Statsta, Faultas MIPA, Insttut Tenolog Sepuluh
Lebih terperinciU JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK
Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SENIN, 4 JANUARI 23 OPEN BOOK WAKTU MENIT PETUNJUK ) Saudara tda boleh menggunaan omputer untu mengerjaan soal- soal ujan
Lebih terperinciMETODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND
METODE OPTIMASI SELEKSI FITUR DENGAN ALGORITMA FAST BRANCH AND BOUND Rully Soelaman, Suc Hatnng Rn dan Dana Purwtasar Faultas Tenolog Informas, Insttut Tenolog Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya, 60, Indonesa
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.1, (2014) ( X Print) D-36
JURNAL SAINS DAN SENI POMIS Vol. 3, No., (04 337-350 (30-98X Prnt D-36 Fator-Fator Yang Mempengaruh ngat Keberhaslan Pemberan Kemoterap Pada Pasen Penderta Kaner Payudara D RSUD Dr.Soetomo Dengan Menggunaan
Lebih terperinciOleh : Wahyu Safi i Dosen Pembimbing : Drs. Soehardjoepri, M.Si
Analsa Penerapan Metode Robust Locally Weght Regresson Smoothng Scatterplots Pada Oblgas ( Analyss of Applcaton Robust Locally Weght Regresson Smoothng Scatterplots s Method n Oblgaton ) Oleh : Wahyu Saf
Lebih terperinciPRA-PEMROSESAN DATA LUARAN GCM CSIRO-Mk3 DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DAUBECHIES UNTUK PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALING
PRA-PEMROSESAN DATA LUARAN GCM CSIRO-M3 DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DAUBECHIES UNTUK PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALING Vvn Mandasar (306 00 069), Dr Ir Setawan, M S (960030 9870 00) Mahasswa Jurusan
Lebih terperinciBAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN
BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan
Lebih terperinciANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA UNTUK MENGATASI MASALAH MULTIKOLINIERITAS DALAM ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA UNTUK MENGATASI MASALAH MULTIKOLINIERITAS DALAM ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Hars Bhat Prasetyo, Dan Handayan, Wdyant Rahayu JURUSAN MATEMATIKA FMIPA-UNIVERSITAS NEGERI
Lebih terperinciPengenalan Jenis Kelamin Berdasarkan Citra Wajah Menggunakan Metode Two-Dimensional Linear Discriminant Analysis
Konferens Nasonal Sstem & Informata 05 STMIK STIKOM Bal, 9-0 Otober 05 Pengenalan Jens Kelamn Berdasaran Ctra Wajah Menggunaan Metode Two-Dmensonal Lnear Dscrmnant Analyss Ftr Damayant Prod Manajemen Informata,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA
III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.
Lebih terperinciBab 1 PENDAHULUAN Latar Belakang
11 Bab 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Perbankan adalah ndustr yang syarat dengan rsko. Mula dar pengumpulan dana sebaga sumber labltas, hngga penyaluran dana pada aktva produktf. Berbaga kegatan jasa
Lebih terperinci(M.5) PEMBENTUKAN FAST ALGORITHM FUZZY C-MEANS CLUSTER DENGAN INDEKS VALIDITAS XIE DAN BENI (XB) DAN PROPORSI EIGEN VALUE DARI MATRIKS SIMILIARITY
Unverstas Padjadjaran, 3 November 00 (M.5) PEMBENTUKAN FAST ALGORITHM FUZZY C-MEANS CLUSTER DENGAN INDEKS VALIDITAS XIE DAN BENI (XB) DAN PROPORSI EIGEN VALUE DARI MATRIKS SIMILIARITY Anndya Aprlyant Pravtasar
Lebih terperinciSemakin besar persentase CCR yang dihasilkan, maka tingkat akurasi yang dihasilkan semakin tinggi (Hair et. al., 1995).
3 fungsi diskriminan cukup untuk memisahkan k buah kelompok. Karena fungsi-fungsi diskriminan tidak saling berkorelasi, maka komponen aditif dari V masing-masing didekati dengan khi-kuadrat dengan V j
Lebih terperinciDiagram Kontrol Fuzzy Multinomial Untuk Data Linguistik
Prosdng Statsta ISSN: 2460-6456 Dagram Kontrol Fuzzy Multnomal Untu Data ngust 1 Amy Amallya Azzah, 2 Suwanda Idrs, 3 snur Wachdah 1,2,3 Prod Statsta, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas
Lebih terperinciP i KULIAH KE 3 METODA KELOMPOK (COHORT SURVIVAL METHOD) METODE ANALISIS PERENCANAAN - 1 TPL SKS DR. Ir. Ken Martina K, MT.
ROGRAM STUDI ERENCANAAN WILAYAH DAN KOTA METODE ANALISIS ERENCANAAN TL SKS DR Ir Ken Martna K, MT KULIAH KE METODA KELOMOK (COHORT SURVIVAL METHOD) Merupaan salah satu metode proyes pendudu endudu delompoan
Lebih terperinciBAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas
9 BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3. Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n d laksanakan d Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. Gorontalo pada kelas VIII. Waktu peneltan dlaksanakan pada semester ganjl, tahun ajaran
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN ORI. Aljabar Matrs.. Defns Matrs Matrs adalah suatu umpulan anga-anga yang juga serng dsebut elemen-elemen yang dsusun secara teratur menurut bars dan olom sehngga berbentu perseg panjang,
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-324
JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 1, No. 1, (Sept. ) ISSN: 3-98X D-3 Analss Statstk entang Faktor-Faktor yang Mempengaruh Waktu unggu Kerja Fresh Graduate d Jurusan Statstka Insttut eknolog Sepuluh Nopemper
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 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 terperinciANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS
ANALISIS VARIASI PARAMETER BACKPROPAGATION ARTIFICIAL NEURAL NETWORK TERHADAP PENGENALAN POLA DATA IRIS Ihwannul Khols, ST. MT. Unverstas 7 Agustus 945 Jaarta hols27@gmal.com Abstra Pengenalan pola data
Lebih terperinciIV. MODEL-MODEL EMPIRIS FUNGSI PERMINTAAN
69 IV. MODEL-MODEL EMPIRIS FUNGSI PERMINTAAN Dtnau dar sfat hubungan antar persamaan terdapat dua ens model persamaan yatu model persamaan tunggal dan model sstem persamaan. Model persamaan tunggal adalah
Lebih terperinciBAB IV HASIL ANALISIS
BAB IV HASIL ANALISIS. Standarda Varabel Dalam anal yang dtamplan pada daftar tabel, dar e-39 wadu yang meml fator-fator melput luaan DAS, apata awal wadu, 3 volume tahunan rerata pengendapan edmen, dan
Lebih terperinciANALISIS REGRESI MULTIVARIAT BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI DERAJAT KESEHATAN DI PROVINSI JAWA TIMUR
ANALISIS REGRESI MULIVARIA BERDASARKAN FAKOR-FAKOR ANG MEMPENGARUHI DERAJA KESEHAAN DI PROVINSI JAWA IMUR Rosy Rsyant Ir. Sr Pngt Wulandar, M.S Mahasswa Jurusan Statsta FMIPA-IS (308 00 508) Dosen Jurusan
Lebih terperinciIMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN
SISFO-Jurnal Sstem Informas IMPLEMENTASI MODEL OPTIMASI LINIER INTEGER DENGAN BANYAK TUJUAN UNTUK PENGALOKASIAN PEKERJAAN Fazal Mahananto 1), Mahendrawath ER 2), Rully Soelaman 3) Jurusan Sstem Informas,
Lebih terperinciANALISIS DATA KATEGORI DENGAN LOG LINIER MENGGUNAKAN PRINSIP HIRARKI (STUDI KASUS JUMLAH KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA MAKASSAR TAHUN 2011).
ANALISIS DATA KATEGORI DENGAN LOG LINIER MENGGUNAKAN PRINSIP HIRARKI (STUDI KASUS JUMLAH KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA MAKASSAR TAHUN 2011). Try Azsah Nurman Dosen Pada Jurusan Matemata, Faultas Sans
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 terperinciKUNCI JAWABAN SOAL TEORI FISIKA OLIMPIADE SAINS NASIONAL Ketinggian maksimum yang dicapai beban dihitung dari permukaan tanah (y t ) 1 mv
KUNI JWBN SO EOI FISIK OIMPIDE SINS NSION 00. a. Dhtung dahulu watu yang derluan dar beban dleas sama e etnggan masmum yatu t. v 0 at 0 0t t =0, seon. Ketnggan masmum yang dcaa beban dhtung dar ermuaan
Lebih terperinciPERANCANGAN PROGRAM APLIKASI PERAMALAN BANJIR KANAL BARAT JAKARTA MENGGUNAKAN AUTOREGRESI MULTIVARIANT
PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI PERAMALAN BANJIR KANAL BARAT JAKARTA MENGGUNAKAN AUTOREGRESI MULTIVARIANT Ngarap Im Man Jurusan Matemata FST BINUS Unversty, Jln.Kebon Jeru Raya no.27 Jaarta Barat 11480, Indonesa
Lebih terperinci