JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-159
|
|
|
- Widya Lie
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Set. 1 ISSN: 31-X D-15 Pemodela Fator-Fator Yag Beregaruh Terhada Prevales Balta Kurag Gz D Provs Jawa Tmur Dega Pedeata Geograhcally Weghted Logstc Regresso (GWLR Reto Aggar da Purhad Jurusa Statsta, Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam, Isttut Teolog Seuluh Noember (ITS Jl. Aref Rahma Ham, Surabaya 6111 E-mal: urhad@statsta.ts.ac.d Abstra Kods euraga gz ada balta aa memegaruh esehata da umur haraa hdu yag meruaa salah satu usur utama dalam eberhasla embagua egara (Huma Develomet Idex. Fator eyebab terjadya euraga gz dduga berbeda-beda atar wlayah abuate/ota. GWLR meruaa betu loal dar regres logst dmaa fator geografs dertmbaga. Hasl dar eelta meujua bahwa ersetase balta urag gz d Jawa Tmur meml ola yag meyebar sehgga ddasa terdaat fator sasal. Hasl aalss model GWLR dega embobot Adatf Bsquare Kerel lebh ba area memuya la AIC terecl. Varabel yag beregaruh sgfa meurua revales balta urag gz d Jawa Tmur yatu rosetase balta yag medaata vtam A, ersetase bay yag medaat ASI eslusf, ersetase edudu yag megguaa ar bersh, ersetase bay yag medaat musas lega, da ersetase teaga esehata. Aalss GWLR dega megguaa embobot Adatve Bsquare Kerel meghasla 11 elomo daerah yag meml araterst sama. Masg-masg abuate/ota dalam elomo relatf berdeata satu dega laya sehgga terdaat deedes wlayah dalam asus revales balta urag gz d Jawa Tmur. Kata Kuc Adatf Bsquare Kerel, AIC, balta urag gz, GWLR, regres logst I. PENDAHULUAN TATUS gz ada aa balta meruaa rasyarat dasar Sutu megata daya sag bagsa area status gz aa aa memegaruh tgat esehata fs da ecerdasa aa yag ahrya aa memegaruh tgat rodutvtas secara eooms. Keadaa gz masyaraat aa memega-ruh tgat esehata da umur haraa hdu yag meru-aa salah satu usur utama dalam eetua eberhasla embagua egara yag deal dega stlah Huma De-velomet Idex (HDI. Salah satu arameter utu meguur HDI adalah masalah tgat esehata masyaraatya. Dega adaya uaya erbaa da egata gz masya-raat aa berorelas lagsug terhada erbaa Huma Develomet Ides (HDI Idoesa da Jawa Tmur ada hususya. Hasl Rsesdas meujua revales gz urag mejad 1,% da gz buru mejad 4,%. Provs Jawa Tmur yag deal sebaga daerah lumbug ad aso-al teryata tda dmbag dega egata secara sgfa status gz ada balta. Jawa Tmur meruaa Provs e-3 dega jumlah ederta gz urag terbaya d Idoesa yatu mecaa 434 rbu balta [1]. Jumlah terosetras ada daerah taal uda seert Probolggo, Jember, Lumajag. Target Mlleum Develomet Goals (MDGs ada tahu 15 adalah eurua aga euraga gz ada balta sama 1,6%. Sehgga derlua uaya serus da strateg erbaa status gz balta d Jawa Tmur. Permasalaha urag gz mecau baya ase tda haya dadag dar ss esehata saja amu erlu ju-ga mejau ase sosal, eoom, budaya, edda, da lguga temat balta tggal. Peaggulaga ermasalaha urag gz tda bsa dlaua secara geeralsr ada seta wlayah area fator yag memegaruh gz balta ada seta wlayah bsa saja berbeda. Fator geografs atau sasal mejad salah satu eyebab adaya esejaga status gz yag terjad d Jawa Tmur. Pegembaga metode statsta yag dharaa mamu meghasla model status balta urag gz yag sesf d seta wlayah d Jawa Tmur yatu metode Geograhcally Weghted Logstc Regresso (GWLR. Tujua yag g dcaa dalam eelta adalah medaata model terba yag daat memresetasa status balta urag gz d Jawa Tmur serta fatorfator yag memegaruhya dega edeata GWLR. Beberaa eelta sebelumya yag megaj emodela GWLR telah dlaua dataraya oleh Atso et al. (3 tetag megesloras hubuga atara eros te suga da otrol geomorfolog suga Dyf Afo d West Wales [], Pradta (11 yag megaalss emodela IPM d Jawa Tmur, da Kura (11 yag juga megaalss IPM Jawa Tmur dega megguaa GWLR Semarametr [3]-[4]. II. TINJAUAN PUSTAKA A. Model Regres Logst Regres logst meruaa salah satu metode yag daat dguaa utu mecar hubuga varabel reso yag bersfat dotomus (bersala omal atau ordal de-ga dua ategor atau olotomus (memuya sala om-al atau ordal dega lebh dar dua ategor dega satu atau lebh
2 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Set. 1 ISSN: 31-X D-16 varabel redtor yag bersfat otu atau ate-gor [5]. Perbedaa regres ler sederhaa da regres logs-t terleta ada varabel reso dmaa reso ada regres logst adalah berua ategor. Hasl observas varabel aca reso (y memuya ategor yatu da 1, sehgga megut dstrbus Beroull dega dstrbus eluag [5] : y 1 P Y y 1 y ; y =, 1 (1 dmaa ja y = maa P Y 1 da ja y = 1 maa Y 1 P. Secara umum fugs hubug yag dguaa adalah fugs hubug logt, maa dstrbus eluag yag dguaa adalah fugs logst [6]. π( e 1 e x ( dega g(x 1x1 x ; = jumlah varabel bebas, sehgga ex( 1x1... x ( x (3 1 ex( 1x1... x Peasra arameter ada regres logst dlaua dega megguaa metode Maxmum Lelhood Estmato (MLE yatu memasmuma fugs lelhood. Nla arameter β dar turua ertama fugs L β ddaata melalu suatu rosedur teratf yag deal dega Iteratvely Reweghted Least Square (IRLS yag dlaua dega metode teras Newto Rhaso yatu memasmuma fugs lelhood [5]. Peguja arameter model regres logst dlaua dega megguaa metode Maxmum Lelhood Rato Test (MLRT dega hotess ada uj sereta sebaga berut. H : 1 H 1 : alg tda terdaat satu ; =, 1,,, Statst uj : 1 1 (4 G l y 1 y ˆ 1 ˆ 1 Daerah eolaa : tola H ja G ( v, dega v adalah derajat bebas bayaya varabel redtor. Peguja arameter secara arsal dguaa utu megetahu arameter yag beregaruh sgfa terhada model. Hotess yag dguaa adalah sebaga berut. H : H 1 : ; =, 1,,, ˆ Statst uj : ˆ W atau W SEˆ SE ˆ Daerah eolaa : tola H ja W Z / atau tola H W v ja (, dega v adalah derajat bebas bayaya varabel redtor. B. Model GWLR Metode GWLR adalah metode o arametr ada regres yag memertmbaga fator sasal. GWLR meru-aa egembaga metode GWR (Geograhcally Wegh-ted Regresso dega data reso yag berbetu ategor. Dalam model GWLR, varabel reso y dreds dega varabel deede yag masg-masg oefse regresya bergatug ada loas dmaa data tersebut damat. Model matemats dar metode GWLR djelasa sebaga berut : ex u, v x (5 x 1 ex u, v x ( x g x l u, v 1u, v x 1... u, v x 1 ( x Peasra arameter dalam model GWLR adalah megguaa Maxmum Lelhood Estmato (MLE. Lagah ertama dar metode tersebut adalah dega membetu fugs lelhood dega varabel reso berdstrbus Beroull. L 1 Fugs l lelhoodya mejad : βu, v 1 ex u, v x ex y x u, v l L 1 1 βu, v y x u, v l1 ex u, v 1 1 x Tasra arameter yag dhasla dar MLE berbetu mlst sehgga dguaa metode Newto Rahso Iteratvely Reweghted Least Square(IRLS Secara umum ersamaa utu teras Newto Rhaso adalah : t1 t t 1 t, v β u, v H β u, v t t g β u v β u, (6 dmaa g meruaa turua ertama dar fugs l lelhood da t t H β u, v adalah matrs Hessa dega elemeelemeya adalah l L * βu, v h* β u, v β * u, v Peguja arameter dguaa utu megetahu arameter yag beregaruh sgfa terhada model. Peguja ertama adalah eguja esamaa model yatu sebaga berut. u, v ; = 1,,, (tda ada erbedaa H : yag sgfa atara model regres logst da GWLR H 1 : alg sedt ada satu u, v yag berhubuga dega loas u, v (ada erbedaa yag sgfa atara model logst da GWLR Peguja sereta dlaua utu megetahu sgfas arameter u, v terhada varabel reso secara bersama-sama ada model GWLR. H : u v u, v... u, v 1,
3 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Set. 1 ISSN: 31-X D-161 H 1 : alg tda terdaat satu u, v ; = 1,,, Statst uj yag dguaa adalah : J yjw u, v J G y 1 j l yj x l 1 j1 1 j1 w u, v 1 Daerah eolaa: Tola H ja G,v Peguja secara arsal megguaa hotess : H : u, v ; =, 1,,, H 1 : u, v Statst uj : ˆ u, v Z seˆ u, v Krtera egujaya adalah tola H ja Z ht Z /. C. Pemlha Pembobot Pada aalss sasal, derlua embobot sasal ada masg-masg loas e-. Aabla loas j terleta ada oordat u, v maa aa deroleh jara eucldea atara loas da loas j dega megguaa ersamaa: d j ( u u j ( v v j ( Metode yag basa dguaa adalah fugs erel yag drumusa sebaga berut []. a. Fugs Gaussa Kerel d j h w ( u, v ex b. Fugs Bsquare Kerel 1 d j h u, v, ja d j h ( w, ja d j h c. Fugs Adatve Bsquare Kerel 1 d h d h w u v j, ja (11 j,, ja dj h d. Fugs Adatve Gaussa Kerel d j h( q (1 w ( u, v ex Utu mecar bobot ada masg-masg loas ddasara ada jara euclda d da badwdth (h yag j dhasla ada masg-masg loas. Krtera utu eetua la badwdth otmum daat deroleh dega edeata least square yatu dega megguaa rtera cross-valdato. CV h y y h 1 ( ( ˆ (13 Metode yag dguaa utu emlha model terba adalah metode Aae Iformato Crtero (AIC dega formulas : AIC(h = D(h + K(h (14 D. Kurag Gz Pada Balta Beberaa masalah gz yag tda sembag tu adalah Kurag Eerg Prote (KEP, Kurag Vtam A (KVA, Gaggua Abat Keuraga Yodum (GAKY da Aema Gz Bes []. Masalah Kurag Eerg Prote (KEP atau basa deal dega gz urag atau yag serg dte-mua secara medada terutama ada aa balta. Terdaat beberaa cara melaua elaa status gz ada elomo masyaraat. Salah satuya adalah dega eguura tubuh mausa yag deal dega Atroometr. Atroometr dsaja dalam betu des yag data dega varabel la dmaa varabel yag dguaa adalah umur, berat bada, da tgg bada. Berat bada dyataa dalam betu des BB/U (berat bada meurut umur sedaga tgg bada dyataa dalam betu Ides TB/U (tgg bada meurut umur, atau juga des BB/TB (berat bada meurut tgg bada. III. METODOLOGI PENELITIAN A. Sumber Data da Varabel Peelta Data yag dguaa dalam eelta meruaa data seuder yag deroleh dar data Pemataua Status Gz (PSG tahu yag dlaua oleh Das Kesehata Provs Jawa Tmur da data hasl Surve Sosal Eoom Nasoal (SUSENAS tahu yag dlaua oleh BPS []. Data yag dguaa dalam eelta dfousa ada data PSG berdasara dator berat bada/tgg bada (BB/TB dega ut egamata adalah 3 abuate/ota d Jawa Tmur ada tahu. Dalam uaya eurua revales balta urag gz, Das Kesehata Provs Jawa Tmur meetua target eurua revales balta urag gz sebesar 1,6% ada ta-ta abuate/ota d Jawa Tmur. Varabel reso ada eelta adalah ersetase status balta urag gz yag berada d bawah 1,6% da ersetase status balta urag gz yag berada d atas 1,6% []. Varabel redtor yag dguaa atara la ersetase ersala ertama dega doter (X 1, ersetase edudu ms (X, rosetase balta yag medaata vtam A (X 3, ersetase bay yag medaat ASI eslusf (X 4, ersetase bay dega berat lahr redah (X 5, ersetase edudu yag megguaa ar bersh (X 6, ersetase etersedaa osyadu (X, rosetase bay yag medaat musas lega (X, rosetase rata-rata osums maaa (X, da ersetase teaga esehata (X []. B. Lagah Aalss Lagah aalss yag dlaua yatu : 1. Melaua aalsa statsta desrtf sebaga gambara awal utu megetahu data urag gz Provs Jawa Tmur. Memersa adaya multolertas atara varabel-varabel redtor 3. Medaata model regres logst dega melaua eguja arameter secara sereta da arsal. 4. Megaalss model GWLR a. Meetua u da v b. Meghtug jara euclda atar loas observas berdasara leta geografs.
4 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Set. 1 ISSN: 31-X D-16 c. Meetua badwdth berdasara jara loas usat dega tetagga terdeat (q. d. Meghtug matrs embobot dega megguaa fugs yatu dega memasua jara euclda da badwdth e dalam fugs erel. e. Measr arameter model GWLR f. Melaua uj arameter secara sereta da arsal g. Melaua uj esesuaa model h. Medaata model regres terba dega membadga model regres logst da GWLR yatu yag memuya la AIC terecl IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambara Balta Kurag Gz d Jawa Tmur Secara umum revales gz urag seja tahu 1 sama meujua eurua sama ada ag-a 1,%. Berdasara data Pemataua Status Gz Provs Jawa Tmur ada tahu detahu bahwa 13 abuate/ota d Jawa Tmur termasu dalam daerah rawa dega status balta urag gz d atas 1,6%. Sedaga 5 abuate/ota laya sudah termasu ategor status urag gz cuu ba dega revales urag dar 1,6%. Gambar. 1. Peta Status Kurag Gz Balta Jatm. Secara umum, ersetase balta urag gz d Jawa Tmur ada tahu adalah sebesar 1,13%. Persetase a-lg tgg yatu Kabuate Pasurua dega ersetase se-besar 1,%. Hal megdasa bahwa jumlah balta urag gz d Kabuate Pasurua cuu tgg da erlu medaat eagaa husus. Sedaga Kota Bltar meru-aa daerah dega jumlah balta urag gz alg sedt yatu sebesar 6,%. Tabel 1. Desrs Rata-rata Persetase Balta Kurag Gz Provs Jawa Tmur Kategor Mea Jumlah Persetase (%, , 1 14, ,1 Tabel 1 meujua bahwa rata-rata ersetase revales balta urag gz ada daerah yag berategor 1 cuu tgg yatu sebesar 14,5%. Jumlah asus balta urag gz d daerah ategor ertama relatf tgg yatu sebesar 65,% sedaga ada daerah ategor edua jumlah asus balta urag gz hamr mecaa 35%. B. Pemodela Balta Kurag Gz Megguaa Regres Logst Peguja model regres logst secara sereta bertujua utu megetahu sgfas arameter terhada varabel reso secara bersama-sama. Hotess yag dlaua sebaga berut: H : 1 H 1 : alg tda terdaat satu ; =, 1,,, Hasl eguja sereta dega model regres logst ddaata la devas G sebesar,5346. Taraf sgfas % ddaata la sebesar 15,1. (,1; Nla devas G lebh besar dar la (,1; 15,1 sehgga dataa tola H yag berart bahwa alg tda ada satu varabel redtor yag beregaruh terhada reso. Pegaruh arameter secara arsal megguaa hotess sebaga berut. H : H 1 : ; =, 1,,, Tabel. Peasra Parameter Model Regres Logst Parameter Estmas Stadart Error Z ht Odds Rato -3,6611 1,6643-1,34 *, ,164, ,613,1151-3,343 1,3344-1, *,36 3 -,15,63-1,1451, ,14 1,13-1,154, ,453 1,6565-1,511556,566 -,3 1,454-1, *,61,546 1,35,54135,44-1,14,441 -,5551 *,161 4,531 3,4631 1,454,65-1,346 1, ,14435,56 * Parameter yag beregaruh secara sgfa ada =,1 Berdasara Tabel deroleh la la estmas arameter utu seta arameter. Dega megguaa tgat sgfas (α sebesar % deroleh la Z ( 1, 64 sehgga terdaat tga arameter yag sgfa terhada model yatu,, 6, da. Model logt regres logst utu yag terbetu yatu : * * 3,63,16 x1 3,31x, x3 1, x4,46 x5,x6 *,1x 1, x 4,53x 1,35x C. Pemodela Balta Kurag Gz Megguaa Geograhcally Weghted Logstc Regresso Lagah ertama dalam medaata model GWLR adalah meetua leta geografs ada masg-masg abuate/ota d Provs Jawa Tmur. Lagah selajutya yag dlaua adalah memlh badwdth otmum ada masgmasg wlayah. Badwdth otmum dguaa utu meetua matrs embobot (weght ada seta abua-
5 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Set. 1 ISSN: 31-X D-163 te/ota berdasara emat fugs embobot yatu fugs erel gaussa, erel bsquare, adatve bsquare erel, da adatve gaussa erel. Msala matrs embobot d loas (u 14,v 14 adalah W(u 14,v 14, eetua bobot ada masg-masg abuate/ota ddasara ada jara suatu loas dega tetagga terdeat (q yag mash daat membera egaruh terhada loas tersebut. Peguja hotess derlua utu megetahu model aaah yag lebh sesua dguaa ada ermasalaha status balta urag gz d Jawa Tmur. Hotess yag dguaa ada-lah sebaga berut: H : ( u, v (tda ada erbedaa yag sgfa atara model regres logst da GWLR ; = 1,,, H 1 : alg sedt ada satu ( u, v yag berhubuga dega loas ( u, v (ada erbedaa yag sgfa atara model regres logst da GWLR Peguja esamaa model dlaua dega megguaa uj F da deroleh hasl sebaga berut: Tabel 3. Uj Kesesuaa Model Regres Logst da Model GWLR Model Fht Ftabel Regres Logst GWLR (Kerel Gaussa 1,4 1,6 GWLR (Kerel Bsquare 1,6 1,6 GWLR (Adatf Gaussa 1,51 1,65 GWLR (Adatf Bsquare,113 1,66 Pada fugs embobot adatve bsquare erel meghasla la F ht > F tabel sehgga daat dsmula bahwa terdaat erbedaa yag sgfa atara model GWLR dega model regres logst. Hal berart bahwa terdaat alg tda ada satu arameter u, v yag ( berhubuga dega loas ( u, v Peguja arameter model dlaua utu megetahu fator-fator yag beregaruh terhada revales balta urag gz d seta abuate/ota. Msala ja g meguj aaah arameter beregaruh d loas Kabuate Pasurua maa betu hotessya adalah : H : ( u14, v14 H 1 : u, v ; =, 1,,, ( Tabel 4. Peguja Parameter Model GWLR (Adatve Bsquare Kerel d Kabuate Pasurua Parameter Estmas Z ht Odds Rato -5,3 -,34*,45 1 -,431 -,1,636-4,1364-1,51*,15-1,61 -,143*, ,355-1,3*,456-3,41-1,31*,34 5-4,63 -,633*,6 6 3,3,15* 6,5411 -,616 -,66*,334,6,34* 3,44 -,54-1,4*,636 * Parameter yag beregaruh secara sgfa ada =,1 Tabel 4 meujua bahwa Kabuate Pasurua meml sembla arameter yag sgfa terhada model. Model GWLR utu revales status balta urag gz d Pasurua djelasa sebaga berut. 5,3,43x 4,136x 1,6x,35x 3,4x 4,63x 6,616x 1 3,x,6x,613x,54x 3,x,55x x Hasl aalss meujua bahwa terdaat esamaa varabel yag beregaruh sgfa memegaruh revales balta urag gz d Jawa Tmur. Kesamaa tersebut meujua adaya esamaa araterst atara abuate/ota yag satu dega abuate/ota yag la. Varabel sgfa ada ta-ta abuate/ota d Jawa Tmur dtujua ada gambar berut. 4 5 Gambar. Peta Persebara Varabel yag Sgfa (Adatf Bsquare.
6 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Set. 1 ISSN: 31-X D-164 Gambar meujua abuate/ota yag memuya esamaa varabel yag beregaruh terhada staus balta urag gz. Secara umum, baga Jawa Tmur d wlayah taal uda meml sembla varabel yag sgfa terhada ods balta urag gz d wlayah. Varabel tersebut ya ersetase edudu ms (X, ersetase balta yag medaata vtam A (X 3, ersetase bay yag medaat ASI eslusf (X 4, ersetase bay dega berat lahr redah (X 5, ersetase edudu yag megguaa ar bersh (X 6, ersetase etersedaa osyadu (X, ersetase bay yag medaat musas lega (X, ersetase rata-rata o-sums maaa (X, da ersetase teaga esehata (X. Kelomoelomo yag berdeata terleta dalam wlayah yag relatf berdeata satu dega laya. Msal, Kabuate Gres da Kabuate Lamoga berada dalam satu elomo. Begtu ula Kabuate Lumajag da Kabuate Jember. Kelomo la yag terbetu adalah Kabuate Malag, Kota Malag, Kota Batu, Kabuate Mojoerto, da Kota Mojoerto. Namu seluruh varabel tda sgfa beregaruh ada elomo wlayah Kabuate Pacta, Kabuate Poorogo, Kabuate Treggale, Kabuate Tulugagug, Kabuate Ngaju, Kabuate Mageta, Ka-buate Ngaw, Kabuate Bojoegoro, Kabuate Madu, da Kota Madu. Adaya egelomoa varabel yag sgfa datara loas-loas yag berdeata dsebaba oleh adaya araterst budaya yag sama. Kesamaa ara-terst budaya datara loas-loas yag berdeata bere-garuh terhada erlau masyaraat sehgga loas yag berdeata meml erlau yag sama yag memegaruh status gz balta. D. Perbadga Model Regres Logst da Model GWLR Perbadga model regres logst dega model GWLR bertujua utu medaata model terba yag da-at dteraa ada asus urag gz yag ada d Jawa Tmur. Krtera ebaa model yag dguaa adalah Aae s Iformato Crtero (AIC. Hasl yag deroleh adalah sebaga berut. Tabel 5. Nla AIC Model Model Devas AIC Regres Logst,53 4,5346 GWLR (Kerel Gaussa 1,1 3,41 GWLR (Kerel Bsquare 11,41 36,65 GWLR (Adatf Gaussa 14,6 3,4 GWLR (Adatf Bsquare, 36,313 Adatve Bsquare Kerel lebh coco dguaa utu megaalss status balta urag gz Provs Jawa Tmur tahu. Fator yag beregaruh secara sgfa meurua revales balta urag gz d Provs Jawa Tmur yatu ersetase balta yag medaata vtam A, ersetase bay yag medaat ASI eslusf, ersetase edudu yag megguaa ar bersh, ersetase bay yag medaat musas lega, da ersetase teaga esehata. Kabuate/ota yag doma meml fator tersebut tersebar ada wlayah taal uda yatu Kabuate Bodowoso, Stubodo, Probolggo, Pasurua, Bagala, Samag, Pameasa, Sumee, Kota Probolggo, Kota Pasurua, da Kota Surabaya. Sara yag daat dbera yatu egguaa metode GWLR aa lebh ba mejelasa hubuga sasal aabla ut observas yag dguaa lebh ecl msal megguaa ecamata atau eluraha. DAFTAR PUSTAKA [1] Jamal. 11. Daerah Dega Gz Buru Tertgg. htt//: -daerahdega-gz-buru-tertgg.html [dases taggal Jauar 1]. [] Atso, P. M., S. E. Germa, D. A. Sear, ad M. J. Clar. 3. Exlorg The Relatos Betwee Rverba Eroso ad Geomorhologcal Cotrols Usg Geograhcally Weghted Logstc Regresso. Oho State Uversty, Oho. [3] Pradta, N. P. 11. Pemodela Ides Pembagua Mausa (IPM D Provs Jawa Tmur Dega Pedeata Geograhcally Weghted Logstc Regresso (GWLR. Tugas Ahr Jurusa Statsta FMIPA ITS. Surabaya. [4] Kura, A. 11. Perbadga Aalss Regres Logst Da Geograhcally Weghted Logstc Regresso Semarametrc (Stud Kasus: Pemodela Ides Pembagua Mausa Provs Jawa Tmur Tahu. Tugas Ahr Jurusa Statsta FMIPA ITS. Surabaya. [5] Agrest, A.. Categorcal Data Aalyss, Secod Edto. Joh Wlley & Sos, New Yor. [6] Hosmer, D. W. ad S. Lemeshow.. Aled Logstc Regresso, Secod Edto. Joh Wley & So, New Yor. [] Das Kesehata Provs Jawa Tmur.. Recaa Strategs Das Kesehata Provs Jawa Tmur. Jawa Tmur Tmur: Pemertah Provs Jawa Tmur. [] Brudso C., A. S. Fothergham, ad M. E. Charlto.. Geograhcally Weghted Regresso: The Aalyss of Satally Varyg Relatosh. Joh Wley & Sos Ltd, Eglad. [] Bada Pusat Statst Provs Jawa Tmur. 11. Surve Sosal Eoom Nasoal tahu Provs Jawa Tmur. Surabaya: BPS Provs Jawa Tmur. [] Paramta, L.. Klasfas Status Gz Balta Dega Baggg Regres Logst Ordal (Stud Kasus Survey Keuraga Eerg Prote Kabuate Ngaju. Tugas Ahr Jurusa Statsta Fma ITS. Surabaya. Tabel 5 meujua bahwa la AIC model GWLR dega fugs embobot adatve bsquare erel lebh ecl yatu sebesar 36,313 ja dbadga dega la AIC model regres logst sebesar 4,5346. Hal meujua bahwa dalam asus revales urag gz d Jawa Tmur lebh teat megguaa model GWLR. V. KESIMPULAN/RINGKASAN Secara umum ersetase jumlah balta urag gz d Jawa Tmur ada tahu mecaa 1,13%. Persetase reva-les balta urag gz tertgg d Jawa Tmur berada d Ka-buate Pasurua dega ersetase sebesar 1,% sedaga yag teredah berada d Kota Bltar dega ersetase sebesar 6,%. Berdasara rtera AIC, model GWLR dega embobot
III. 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
Pemodelan 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
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (2013) ( X Print) D-311
JURNAL SAINS DAN SENI POMIS Vol., No., (03) 337-350 (30-98X Prt) D-3 Pemodela Fator-Fator yag Memegaruh Jumlah Kemata Ibu d Jatm dega Pedeata GWPR (Geograhcally Weghted Posso Regresso) Dtau dar Seg Fasltas
Regresi 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
Pemodelan Kondisi Jaringan Listrik PT. PLN (Persero) Area Surabaya Selatan dengan Analisis Regresi Logistik Ordinal
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No., (7) ISSN: 7-0 (-98X Prt) D86 Pemodela Kods Jarga Lstr PT. PLN (Persero) Area Surabaya Selata dega Aalss Regres Logst Ordal Des Olva Sswadar da Haryoo Dearteme Statsta,
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) ( X Print) D-272
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., (05) 337-350 (30-98X Prt) D-7 Pemodela da Pemetaa Jumlah Kasus DBD d Kota Surabaya dega Geograhcally Weghted Negatve Bomal Regresso (Gwbr) da Flexbly Shaed Satal
Pemodelan 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
Pemodelan 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
GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION DAN APLIKASINYA Studi Kasus : Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Jawa Timur
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION DAN APLIKASINYA Std Kass : Ides Pembaga Masa d Pros Jawa Tmr Oleh : Ney Ptr Pradta (307 00 055) Dose Pembmbg : Dr. Prhad M.Sc GEOGRAPHICALLY
Pemodelan Angka Pengangguran Pernah Bekerja dan Belum Pernah Bekerja di Jawa Timur Menggunakan Metode Regresi Multivariat
D-390 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (06) 337-350 (30-98X Prt) Pemodela Aga Perah Beerja da Belum Perah Beerja d Jawa Tmur Megguaa Metode Regres Multvarat Arda Nur Lathfah, da Wahyu Wbowo Jurusa
PEMILIHAN VARIABEL PADA MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION. Hasbi Yasin Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP.
Pemlha Varabel (Hasb Yas) PEMILIHAN VARIABEL PADA MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED REGRESSION Hasb Yas Staf Pegajar Program Stud Statsta FMIPA UNDIP Abstract Regresso aalyss s a statstcal aalyss that ams to
ANALISIS 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
Prosiding 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
PEMODELAN 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
Pemodelan 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
ISSN: 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
Pemodelan 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
Pemodelan 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
Pemodelan 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
Regresi Logistik pada Data Rare Event
Prosdg Statsta ISSN 46-6456 Regres Logst ada Data Rare Evet Rud Rum Ar Wstara, Sulad, 3 Abdul Kudus,,3 Statsta, Faultas MIPA, Uverstas Islam Badug, Jl. Ragga Malela No. Badug 46 e-mal: rud_ra@mal.com,
STATISTIKA: 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
BAB 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
BAB 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
II. 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
BAB 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
Jurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 1, Mei 2016 ISSN
Jural EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 1, Me 016 ISSN 085-789 Peeraa Geeralzed Posso Regresso I Utu Megatas Overdsers Pada Regres Posso (Stud Kasus: Pemodela Jumlah Kasus Kaer Servs d Provs Kalmata Tmur) Alcato
BAB 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
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) ( X Print)
URNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., (05) 7-50 (0-98X Prt) D6 Aalss Regres Logst Ordal utu Megetahu Tgat Gaggua Tuagrahta d Kabuate Poorogo Berdasara Fator-Fator Iteral Peebab Tuagrahta Eva Arum Setar
π(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
adalah 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
BAB 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
Pemilihan Model Regresi Terbaik Menggunakan Metode Akaike s Information Criterion dan Schwarz Information Criterion
Jural Iformata Mulawarma Vol 4 No. 3 September 009 37 Pemlha Model Regres erba Megguaa Metode Aae s Iformato Crtero da Schwarz Iformato Crtero M. Fathurahma Program Stud Ilmu Komputer, FMIPA Uverstas Mulawarma
Created 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
BAB 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).
DISTRIBUSI WEIBULL DAN PARETO UNTUK DATA TINGGI GELOMBANG TSUNAMI ACEH 2004
Vol. 9. No. 2, 22 Jural Sas, Teolog da Idustr DISTRIBUSI WEIBULL DAN PARETO UNTUK DATA TINGGI GELOMBANG TSUNAMI ACEH 24 Ar Pa Desva, 2 Marta Erd,2 Jurusa Matemata Faultas Sas da Teolog UIN Susa Rau E-mal:
Analisis 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
BAB 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,
ANALISIS 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
BAB 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
Pemodelan dan Pemetaan Prevalensi Kusta di Kabupaten/Kota Jawa Timur dengan Pendekatan Mixed Geographically Weighted Regression
D-396 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vo. 5 No. (6) 337-35 (3-98X Prt) Pemodea da Pemetaa Prevaes Kusta d Kabuate/Kota Jawa Tmur dea Pedeata Mxed Georahcay Wehted Reresso Me Rza Shovaa, da R. Mohamad Ato Jurusa
BAB 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,
ISSN: X 45 SIFAT ASIMTOTIK ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN KERNEL ORDE TAK HINGGA. Maria Suci Apriani a, Sri Haryatmi b
ISSN: 088-687X 5 SIFAT ASIMTOTIK ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN KERNEL ORDE TAK HINGGA Mara Suc Ara a, Sr Haryatm b a rogram Stud edda Matemata FKI USD Kamus 3 aga, Yogyaarta 558, marasuc@usdacd b Jurusa
BAB 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
PROSEDUR 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
STATISTIKA. 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
III. 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
Pemodelan Pengangguran Terbuka di Jawa Timur dengan Menggunakan Pendekatan Regresi Spline Multivariabel
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Set. 0) ISSN: 0-98X D-6 Pemodela Pegaggua Tebua d Jawa Tmu dega Megguaa Pedeata Reges Sle Multvaabel Rul Sata Sa da I Nyoma Budataa Juusa Statsta, Faultas Matemata
Kajian 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
BAB 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
Karakteristik 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
ANALISIS 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
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:
5 Mamum Lkelhood Estmato Defs Fugs Lkelhood Msalka X, X,, X adalah eubah acak d dega fugs massa eluag ( ; θ, dega θ dasumska skalar da tdak dketahu, maka rosedur fugs lkelhood daat dtulska sebaga berkut
BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai dasar-dasar teori yang akan
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab aka dbahas megea dasar-dasar teor ag aka dguaka dalam eulsa skrs, atu megea data hrark, model regres -level, model logstk, estmas arameter model logstk, uj sgfkas arameter
Estimasi dan Pengujian Hipotesis pada Model Geographically Weighted Multinomial Logistic Regression
Prosdg Koferes Nasoal Matematka XVII - 4-4 Ju 4, IS, Surabaya Estmas da Pegua Hpotess pada Model Geographcally Weghted Multomal Logstc Regresso M. Fathurahma, Purhad, Sutko 3, Vta Ratasar 4 Mahasswa S3
PENGEMBANGAN MODEL RAMALAN CURAH HUJAN UNUK PEMODELAN SAISICAL DOWNSCALLING DENGAN PENDEKAAN REGRESI BAYES PCA Oleh : Ferr Kodo Lembag, Setawa 3 Suto 3 E-mal: free_maxluz6@ahoo.com, setawa@statsta.ts.ac.d,
ANALISIS 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
titik 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
PENAKSIR 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
BAB 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
Parameter Quantile-like dalam Pendugaan Area Kecil Melalui Pendekatan Penalized- Splines
Statsta, Vol. 8 No., 3 36 Me 008 Parameter Quatle-le dalam Pedugaa Area Kecl Melalu Pedeata Pealzed- Sles Kusma Sad Teaga Pegaar d Dearteme Statsta IPB, Bogor Jl. Merat, Kamus IPB Darmaga, Bogor 6680,
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. analisis regresi logistik, dan analisis regresi logistik rare event.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peahulua Sebelum melaua pembahasa megea permasalaha ar srps, paa Bab II aa uraa beberapa teor peujag ag perraa apat membatu alam pembahasa bab-bab selajuta. Pembahasa paa Bab II
Prosiding FMIPA Universitas Pattimura 2013 ISBN:
Prosdg FMIPA Uverstas Pattmura 03 ISBN: 978-60-975-0-5 PENDEKAAN MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED REGRESSION UNUK MENGANALISIS JUMLAH PENDUDUK MISKIN: UPAYA PENURUNAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI PROVINSI MALUKU
BAB 2 LANDASAN TEORI. menentukan hubungan antara variabel independen (x) dengan variabel dependen (y).
BAB LANDASAN EORI Aalss Regres Aalss regres adalah salah satu metode ag dapat dguaa utu meetua hubuga atara varabel depede dega varabel depede Utu pegamata dega p varabel depede, maa model regres tersebut
BAB 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
PEMODELAN DATA KEMISKINAN DI PROVINSI SUMATERA BARAT DENGAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) Ilham Maggri 1, Dwi Ispriyanti 2.
Pemodela Data (Ilham Maggr) PEMODELAN DAA KEMISKINAN DI PROVINSI SUMAERA BARA DENGAN MEODE GEOGRAPHICALLY EIGHED REGRESSION (GR) Ilham Maggr Dw Israt Alm Jrsa Statsta FSM UNDIP Staf Pegaar Jrsa Statsta
Analisis 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
Implementasi Algoritma Particle Swarm untuk Menyelesaikan Sistem Persamaan Nonlinear
JURNL TKNIK ITS Vol. Sept ISSN: -97 - Implemetas lgortma Partcle Swarm utu Meyelesaa Sstem Persamaa Nolear rdaa Rosta Yudh Purwaato da Rully Soelama Jurusa Te Iformata Faultas Teolog Iformas Isttut Teolog
BAB 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
BAB 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,
PERBANDINGAN METODE CROSS VALIDATION DAN GENERALIZED CROSS VALIDATION DALAM REGRESI NONPARAMETRIK BIRESPON SPLINE
Perbadga Metode Cross Valdato Da Geeralzed Cross Valdato Dalam Regres Noarametrk Breso Sle Luh Putu Saftr Pratw PERBANDINGAN METODE CROSS VALIDATION DAN GENERALIZED CROSS VALIDATION DALAM REGRESI NONPARAMETRIK
UKURAN DASAR DATA STATISTIK
UKURAN DASAR DATA STATISTIK UKURAN PUSAT Apa yag dapat ta smpula secara gamblag da cepat dar data yag dsodora berut : Tabel 1 Sampel Data Karyawa peserta Jamsoste Nama Sex Status Kerja Gaj/Bl Umur NATUL
HUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN
HUBUNGAN ARKS AB DAN BA ADA SRUKUR ORDAN NLOEN Sodag uraasar aaha (sodag@ub-ut.ac.d) UB-U eda Elva Herawaty FA ateata Uverstas Suatera Utara ABSRAC ths aer, we gve aother roof about the relatosh betwee
BAB 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,
Bukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal
Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya
Analisis Regresi Logistik Ordinal pada Prestasi Belajar Lulusan Mahasiswa di ITS Berbasis SKEM
D- JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., (05) 337-350 (30-98X Prt) Aalss Regres Logstk Ordal ada Prestas Belajar Lulusa Mahasswa d ITS Berbass SKEM Zakaryah da Isma Za Jurusa Statstka, FMIPA, Isttut Tekolog
Analisis Pengendalian Kualitas Proses Pengantongan Semen di PT Semen Indonesia (Persero) Tbk dengan Pendekatan Six Sigma
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., (15) 337-35 (31-98X Prt) D-54 Aalss Pegedala Kualtas Proses Pegatoga Seme d PT Seme Idoesa (Persero) Tb dega Pedeata Sx Sgma Ftrah Idra Cahya, Sr Mumpu Retagsh Jurusa
Regresi 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
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) ( X Print) D-127
JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 4, No., (05) 337-350 (30-98X Prt) D-7 ANALISIS HUBUNGAN DAN PEMODELAN LUAS PANEN PADI DENGAN INDIKAOR EL-NINO SOUHERN OSCILLAION (ENSO) DI KABUPAEN BOJONEGORO MELALUI PENDEKAAN
BAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t)
BAB II KONSEP DASAR Kosep dasar yag dtuls dalam bab, merupaa beberapa dasar acua yag aa dguaa utu megaalsa model rso las da meetua fugs sebara peluag bertaha dalam model rso las Datara dasar acua tersebut
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
METODE 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
BAB 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
PENDAHULUAN. Latar Belakang
Latar Belaag PENDAHULUAN Seta egara memuya mata uag sebaga alat tuar. Pertuara barag dega uag yag terad d dalam eger tda aa membula masalah meggat la barag sudah dsesuaa dega la uag yag berlau. Masalah
BAB 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,
KAJIAN 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
PENDETEKSIAN OUTLIER DENGAN METODE REGRESI RIDGE
PENDETEKSIAN OUTLIER DENGAN METODE REGRESI RIDGE Sr Har Jurusa Matemata, Faultas Sas da Teolog Uverstas Islam Neger Maulaa Mal Ibram Malag e-mal: srar@aoo.co.d Abstra Dalam aalss regres ler bergada adaa
Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik
Sifat-sifat Fugsi Karateristi dari Sebara Geometri Dodi Deviato Jurusa Matematia, Faultas MIPA, Uiversitas Adalas Kamus Limau Mais, Padag 563, Sumatera Barat, Idoesia Abstra Fugsi arateristi dari suatu
LANDASAN TEORI. x R, untuk suatu fungsi f : R [0, )
LANDASAN TEORI Dalam baga aa dbahas teor-teor yag berata dega embahasa selautya, yag dbera dalam betu defs-defs, beberaa lema da teoremateorema etg Ruag Cotoh, Keada, da Peluag Defs (Percobaa Aca) Percobaa
PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2011 DENGAN PENDEKATAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF
PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 0 DENGAN PENDEKATAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF Selfy Atka Sary, I Nyoma Latra Jurusa Statstka, Fakultas MIPA, Isttut Tekolog Sepuluh Nopember (ITS)
Pemodelan Jumlah Balita Gizi Buruk di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Poisson Regression
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 1) ISSN: 31-98X D-9 Pemodela Jumlah Balta Gz Buruk d Jawa Tmur dega Geographcally Weghted Posso Regresso Rahm Amela da Purhad Jurusa Statstka, Fakultas Matematka
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.
BAB III ISI. x 2. 2πσ
BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)
X a, TINJAUAN PUSTAKA
PENELITIAN SEBELUMNYA Statstka Deskrptf TINJAUAN PUSTAKA TINJAUAN STATISTIKA Uj Idepedes Uj depedes dguak utuk megetahu adaya hubuga atara dua varabel (Agrest, 1990). H 0 : tdak ada hubuga atara varabel
Pemodelan Jumlah Kematian Bayi di Provinsi Jawa Timur Tahun 2011 dengan Pendekatan Regresi Binomial Negatif
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (013) 337-350 (301-98X Prt) D-8 Pemodela Jumlah Kemata Bay d Provs Jawa Tmur Tahu 011 dega Pedekata Regres Bomal Negatf Selfy Atka Sary da I Nyoma Latra Jurusa Statstka,
BAB 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
PERBANDINGAN ESTIMATOR KERNEL DAN ESTIMATOR SPLINE DALAM MODEL REGRESI NONPARAMETRIK
NM VI 3-6 Jul 0 UNPAD, Jatagor PERBANDINGAN ESTIMATOR ERNEL DAN ESTIMATOR SPLINE DALAM MODEL REGRESI NONPARAMETRI I OMANG GDE SUARSA, I GUSTI AYU MADE SRINADI, NI LUH AYU PUSPA LESTARI 3 Jurusa Mateata
(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
PENDUGAAN BERBASIS MODEL UNTUK KASUS BINER PADA SMALL AREA ESTIMATION. Kismiantini
PENDUGAAN BERBASIS MODEL UNUK KASUS BINER PADA SMALL AREA ESIMAION Ksmat Jurusa Peddka Matematka, Uverstas Neger Yogyakarta Karagmalag, Yogyakarta 558, Idoesa e-mal : ksm_uy@yahoo.com ABSRAK Small Area
PENDEKATAN METODE SERVQUAL DAN KLASTER FUZZY K-MEANS UNTUK MENGANALISIS INDEKS KEPUASAN NASABAH BANK X
ISSN: 339-54 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 3, Tahu 04, Halama 33-33 Ole d: htt://ejoural-s.ud.a.d/de.h/gaussa PENDEKATAN METODE SERVQUAL DAN KLASTER FUZZY K-MEANS UNTUK MENGANALISIS INDEKS KEPUASAN
ANALISIS 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