PENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1
|
|
- Yuliana Gunawan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PENDUGAAN SAISIK AREA KECIL DENGAN MEODE EMPIRICAL CONSRAINED AYES Ksmann Jurusan Penddkan Maemaka FMIPA Unversas Neger Yogyakara Absrak Meode emprcal ayes (E merupakan meode yang lebh aplkaf pada pendugaan area kecl Meode n mampu menangan daa konnu, bner maupun cacahan sera mampu menurunkan gala baku dbandngkan penduga langsung Penduga emprcal ayes dperoleh dengan menduga parameer model melalu fungs kepekaan peluang marjnal lalu dsubsuskan dalam penduga ayes Namun penduga ayes n akan mengalam underdspers pada kuadra gala dengan model dua ahap Unuk mengaas permasalahan n, dapa dengan memasukkan kendala (consran pada poseror expeced squared error loss, sehngga penduga yang dperoleh dsebu penduga consraned ayes Selanjunya dengan mensubsuskan nla dugaan parameernya dperoleh penduga emprcal consraned ayes (EC Kebakan kega penduga sask area kecl yau penduga langsung, emprcal ayes dan emprcal consraned ayes dengan melha besarnya kuadra engah gala Kaa-kaa kunc : pendugaan area kecl, emprcal ayes, emprcal consraned ayes PENDAHULUAN Pendugaan area kecl (small area esmaon adalah suau eknk saska unuk menduga parameer-parameer subpopulas yang ukuran conohnya kecl (Rao 003 Pendugaan sederhana area kecl yang ddasarkan pada penerapan model desan penarkan conoh (desgn-based dengan ukuran conoh dar subpopulas dsebu sebaga pendugaan langsung (drec esmaon la ukuran conohnya kecl maka sask yang dhaslkan akan memlk ragam yang besar bahkan pendugaan dak dapa dlakukan erbaga meode pendugaan area kecl (small area esmaon elah dkembangkan khususnya menyangku meode yang berbass model (model-based area esmaon sebaga alernaf dar pendugaan langsung Meode ersebu adalah emprcal bes lnear unbased predcon (ELUP, emprcal ayes (E, dan herarchcal ayes (H Meode E dan H merupakan meode yang lebh umum yang mampu menangan daa konnu, bner maupun cacahan Makalah n dsampakan pada Semnar Nasonal Maemaka 007 yang dselenggarakan oleh Jurusan Penddkan Maemaka FPMIPA UPI pada anggal 8 Desember 007
2 Pada model area kecl, pendugaan dengan meode emprcal ayes dmula dengan mengasumskan model dua ahap Selanjunya dengan memaksmumkan fungs marjnal akan dperoleh nla dugaan parameernya, yang kemudan dsubsuskan dalam penduga ayes Menuru Rao (003 penduga ayes n akan menunjukkan underdspers dengan model dua ahap ersebu, yang dapa dlha pada kuadra galanya Unuk mengaas permasalahan n dapa dlakukan dengan memasukkan suau kendala (consran pada kuadra galanya (Ghosh, 99 Dalam makalah n akan dbahas pendugaan sask area kecl dengan menggunakan penduga emprcal consraned ayes (EC berdasarkan asums normal MEODE EMPIRICAL AYES Meode emprcal ayes (E merupakan meode yang lebh umum unuk menangan model dengan daa konnu, bner maupun cacahan erdasarkan asums normal, model area kecl (basc area level dapa dekspreskan sebaga model dua ahap (Rao, 999 sebaga berku : d ( = + e dengan e ~ N( 0, ψ, =,, L, m ( d ( ( µ, σ ~ ν N sebaga pror, µ = x β ( erdasarkan eorema ayes maka dperoleh sebaran poseror yau :, β, σ nd N( ~, g ( σν ψ dengan ( σ = σν ν + ψ ν = / (3 Penduga ayes bag adalah nla harapan dar sebaran poseror sebaga berku : (, β, σ ν = = + ( E µ Penduga ayes, = σ ( σ /, µ = β (4 ν ν + ψ erganung pada parameer β dan nd sebaran marjnal : ( µ, σ + ν x σ ν, yang dapa dperoleh dar ~ N ψ Penduga emprcal ayes (E bag dperoleh dengan mensubsuskan β dengan β dan (, β σ = + ( E µ =, σ /( σ + ν ν ν ψ σν dengan σ ν, yau : = dan µ = β (5 x Pada makalah n akan dasumskan bahwa ragam samplng sama Menuru Morrs (983 bla ragam samplng sama yau ψ = ψ maka penduga ak bas bag = adalah
3 ( m p / S = * = ψ dengan S ( x β LS penduga kuadra erkecl bag β Sehngga penduga E bag adalah ( x β LS E * * +, β LS merupakan = (6 Pendugaan kuadra engah gala ( bag penduga E ( E dengan menggunakan meode jackknfe yang dkemukakan oleh Jang, Lahr dan Wan (00 yau ( E E = E( + E( E = E( + g ( = : M + M σ ν (7 MEODE EMPIRICAL CONSRAINED AYES Meode consraned ayes merupakan meode yang dgunakan unuk mengaas permasalahan underdspers pada penduga ayes Msalkan model dua ahap berku (, nd d f dan ( ~ λ yau ( E, λ ~ f λ, maka dapa dperoleh penduga ayes bag = Persamaan (8 menunjukkan bahwa penduga ayes mengalam underdspers pada kuadra engah galanya E m dengan ( ( = V ( + ( m > m =, L,, m = ( / m m Selanjunya unuk mengaas permasalahan underdspers ersebu adalah dengan memnmumkan poseror expeced squared error loss E ( kendala (consran berku : [ ] = (9 m ( = E ( (8 erhadap (0 m 3
4 dengan = / Dengan perkalan Lagrange, dapa dperoleh penduga consraned m ayes (C sebaga solus masalah mnmsas berku (Rao, 003 : dengan (, λ( = ( C, op = + a ( / m V (, λ a(, λ = + ( { /( } ( m C C Dar persamaan ( dapa dkeahu bahwa ( > ( ( C a,λ > dan = (Rao, 003 / karena Pada makalah n akan dbahas unuk model berdasarkan asums normal dengan ragam samplng sama Msalkan model dua ahap yau d ( 0,ψ dan salng bebas dengan ( µ, σ e ~ d N ~ ν nd poserornya adalah β σ,, N, g ( σ ( µ = + e dengan N sebaga pror Sehngga sebaran ( ψ ν ~ ν = Penduga ayes dberkan oleh = + dengan = σ ( / σ ψ, µ = β Menuru Rao (003, ν ν + x penduga consraned ayes pada model dua ahap n adalah : C = [ + ( µ ] + + d Dkeahu bahwa ( µ, σ + ν ψ µ dan ( m ψ / { / ( m } ( / ( (3 ~ N, bla m maka konvergen peluang erhadap konvergen peluang erhadap ψ + σν = ψ /( penduga consraned ayes bag dapa dnyaakan sebaga berku : ( / C / µ, sehngga + (4 Selanjunya penduga emprcal consraned ayes bag dperoleh dengan mensubsuskan µ dengan µ dan dengan pada persamaan (4, yau : / ( EC / + µ = (5 4
5 dengan σ /( σ + ψ = dan µ = β Kuadra engah gala bag ν ν x dengan menggunakan meode jackknfe pula EC dperoleh PENERAPAN PADA DAA PS Peubah yang dama dan menjad perhaan dalam lusras n adalah raa-raa pengeluaran perkapa rumah angga Sumber daa yang dgunakan adalah SUSENAS 003 dengan maer nformas berbass rumah angga, sera PODES 003 sebaga sumber daa peubah penyera Peubah penyeranya adalah peubah-peubah yang dasumskan mempengaruh dan aau menggambarkan pengeluaran rumah angga pada suau wlayah, melpu: persenase rumah angga prasejahera dan sejahera, persenase pengangguran, persenase rumah angga pelanggan lsrk PLN, dan persenase rumah angga pelanggan elepon Analss menggunakan SAS 9 melpu: PROC AULAE unuk memperoleh penduga langsung, PROC MIXED unuk mendapakan penduga IML unuk mendapakan penduga E dan EC β, σ, ν ψ, dan PROC abel Pendugaan raa-raa pengeluaran per kapa ( Rp00000,- berdasarkan desgn-based, emprcal ayes (E dan emprcal consraned ayes (EC Ukura Desgn-ased E EC Kecamaan n hea_ha hea_ha hea_ha Conoh Manrjeron Kraon Mergangsan Umbulharjo Koagede Gondokusuma n Danurejan Pakualaman Gondomanan Ngamplan
6 Wrobrajan Gedong engen Jes egalrejo Kajan emprk pada abel memperlhakan bahwa pendugaan dengan meode emprcal consraned ayes memberkan hasl yang lebh bak dbandng meode emprcal ayes yang dunjukkan oleh nla kuadra engah gala ( yang relaf lebh kecl Pendugaan langsung berdasarkan desgn-based unuk kasus daa Susenas d koa Yogyakara relaf memberkan hasl yang bak, hal n mengndkaskan bahwa ukuran conoh unuk area kecamaan d koa Yogyakara cukup memada unuk dgunakan dalam pendugaan langsung Namun pendugaan langsung n belum memasukkan unsur pembobo padahal pembobo merupakan salah sau hal penng pada pendugaan berdasarkan desgn-based SIMPULAN Pendugaan sask area kecl dengan meode emprcal consraned ayes (EC memberkan hasl yang lebh bak dbandng meode emprcal ayes (E Pada pendugaan langsung berdasarkan meode desgn-based perlu dlakukan pengkajan enang besarnya pembobo DAFAR PUSAKA Ghosh, M 99 Consraned ayes esmaon wh applcaons Journal of he Amercan Sascal Assocaon 87: Jang, J, Lahr, P, & Wan, SM 00 A unfed jackknfe heory for emprcal bes predcon wh M-esmaon he Annals of Sascs 30:78-80 Morrs, CA 983 Paramerc emprcal ayes nference: heory and applcaons Journal of he Amercan Sascal Assocaon 78: Rao, JNK 999 Some recen advances n model-based small area esmaon Survey Mehodology 5: Rao, JNK 003 Small area esmaon New York: John Wley and Sons 6
7 7
( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)
8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang
Lebih terperinciBAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel
Lebih terperinciBAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU
BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013
3. Lokas dan Waku Penelan 3.. Lokas Penelan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penelan n dlaksanakan d SMP Neger 7 Goronalo pada ahun ajaran 0/03 3.. Waku Penelan Penelan n d laksanakan pada semeser genap ahun
Lebih terperinciAPLIKASI STRUKTUR GRUP YANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI. Mujiasih a
APLIKASI STRUKTUR GRUP ANG TERKAIT DENGAN KOMPOSISI TRANSFORMASI PADA BANGUN GEOMETRI Mujash a a Program Sud Maemaka Jurusan Tadrs Fakulas Tarbah IAIN Walsongo Jl. Prof. Dr. Hamka Kampus II Ngalan Semarang
Lebih terperinciBAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI
BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).
Lebih terperinciBAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode
BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode penaksran parameer pada persamaan smulan yau meode Three Sage Leas Square (3SLS. Sebelum djelaskan lebh lanju
Lebih terperinciAnalisis Jalur / Path Analysis
Analss Jalur / Pah Analyss Analss jalur adalah salah sau benuk model SEM yang dak mengandung varable laen. Tenu saja model n lebh sederhana dbandngkan dengan model SEM lengka. Analss jalur sebenarnya meruakan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Defns Rangkaan Lsrk Rangkaan Lsrk adalah sambungan dar beberapa elemen lsrk ( ressor, kapasor, ndukor, sumber arus, sumber egangan) yang membenuk mnmal sau lnasan eruup yang dapa
Lebih terperinciHidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal
Hdden Markov Model Oleh : Frdanza, urul Gusran dan Akmal Dosen Jurusan Maemaka FMIPA Unversas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang Km 2, Janangor, Jawa Bara elp. / Fax : 022 7794696 Absrak Hdden Markov
Lebih terperinciANaLISIS - TRANSIEN. A B A B A B A B V s V s V s V s. (a) (b) (c) (d) Gambar 1. Proses pemuatan kapasitor
ANaISIS - TANSIEN. Kapasor dalam angkaan D Sebuah kapasor akan ermua bla erhubung ke sumber egangan dc seper yang dperlhakan pada Gambar. Pada Gambar (a), kapasor dak bermuaan yau pla A dan pla B mempunya
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
5 BAB II LANDASAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor dasar yang kelak akan dgunakan dalam penurunan formula penenuan harga Asan Opon, bak secara analk pada Bab III maupun secara numerk pada Bab
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan
Lebih terperinciPENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG
INDEPT, Vol., No. 3, Okober 01 ISSN 087 945 PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG Samsul Budaro, ST., MT Dosen Teap Teknk Indusr, Wakl Dekan III akulas Teknk, Unversas
Lebih terperinciNILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA
Jurnal Ilmu Maemaka dan Terapan Desember 015 Volume 9 Nomor Hal. 97 10 NILAI TOTAL TAK TERATUR TOTAL DARI GABUNGAN TERPISAH GRAF RODA DAN GRAF BUKU SEGITIGA R. D. S. Rahangmean 1, M. I. Tlukay, F. Y. Rumlawang,
Lebih terperinciKONSEP DASAR. Latar belakang Metode Numerik Ilustrasi masalah numerik Angka signifikan Akurasi dan Presisi Pendekatan dan Kesalahan
KONSEP DASAR Laar belakang Meode Numerk Ilusras masalah numerk Angka sgnfkan Akuras dan Press Pendekaan dan Kesalahan Laar Belakang Meode Numerk Tdak semua permasalahan maemas dapa dselesakan dengan mudah,
Lebih terperinciModifikasi Penaksir Robust dalam Pelabelan Outlier Multivariat
Vol. 14, No. 1, 46-53, Jul 2017 Modfkas Penaksr Robus dalam Pelabelan Ouler Mulvara Erna Tr Herdan Absrak Ouler adalah suau observas yang polanya dak mengku mayoras daa. Ouler dalam kasus mulvara sanga
Lebih terperinci( L ). Matriks varians kovarians dari
LIVIA PUSPA T 677 9.3 METODE KOMPONEN UTAMA Informas yang dbuuhkan daam eknk komponen uama suau daa ddapa dar marks varans kovarans, aau marks koreasnya. Meode komponen uama n, beruuan unuk menaksr parameer
Lebih terperinciBAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode
BAB III MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode robus unuk mendeeks penclan (ouler) dalam analss komponen uama robus yau meode Mnmum Covarance Deermnan
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL
Abstrak ESIMASI PARAMEER PADA REGRESI SEMIPARAMERIK UNUK DAA LONGIUDINAL Msal y merupakan varabel respon, Lls Laome Jurusan Matematka FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar 933 e-mal : lhs@yahoo.com X adalah
Lebih terperinciJumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun
Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban
Lebih terperinci\ DANA ALOKASI DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA
y BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN : NOMOR 55" TAHUN 20 ; TENTANG \ DANA ALOKAS DESA DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN, Menmbang : a. bahwa dalam rangka penngkaan penyelenggaraan pemernahan,
Lebih terperinciPeramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-36 Peramalan Penjualan eda Moor Tap Jens d Wlayah Surabaya dan Blar dengan Model ARIMA Box-Jenkns dan Vecor Auoregressve (VAR) Ade
Lebih terperinciPenerapan Statistika Nonparametrik dengan Metode Brown-Mood pada Regresi Linier Berganda
Jurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor, Me 6 ISSN 85-789 Penerapan Saska Nonparamerk dengan Meode Brown-Mood pada Regres Lner Berganda Applcaon of Nonparamerc Sascs, wh Brown-Mood Mehod on Mulple Lnear Regresson
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
5 BAB II LANDAAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor maemaka keuangan dan saska yang mendukung dalam penurunan formula Lookback Opons pada Bab III dan pembuaan program pada Bab IV. Teor-eor yang
Lebih terperinciBAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST
BAB ESPONS FUNGSI STEP PADA ANGKAIAN DAN C Oleh : Ir. A.achman Hasbuan dan Naemah Mubarakah, ST . Persamaan Dferensal Orde Sau Adapun benuk yang sederhana dar suau persamaan dferensal orde sau adalah:
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Sumber Daya Alam (SDA) yang ersedia merupakan salah sau pelengkap ala kebuuhan manusia, misalnya anah, air, energi lisrik, energi panas. Energi Lisrik merupakan Sumber
Lebih terperinciBAB V Model Bayes Pendugaan Area Kecil untuk Respon Binomial dan Multinomial Berbasis Penarikan Contoh Berpeluang Tidak Sama
BAB V Model Bayes Pendugaan Area Kecl untuk Respon Bnomal dan Multnomal Berbass Penarkan Contoh Berpeluang Tdak Sama 5.1. Pendahuluan Pada umumnya pengembangan model SAE dan pendugaannya dlakukan dengan
Lebih terperinciLine Transmisi. Oleh: Aris Heri Andriawan ( )
ANALISIS APLIKASI PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA-BALI DENGAN MENGGUNAKAN UNIT COMMITMENT, UNIT DECOMMITMENT DAN MODIFIED UNIT DECOMMITMENT Oleh: Ars Her Andrawan (07000)
Lebih terperinciDekomposisi Nilai Singular dan Aplikasinya
A : Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Gregora Aryant Dekomposs Nla Sngular dan Aplkasnya Oleh : Gregora Aryant Program Stud Penddkan Matematka nverstas Wdya Mandala Madun aryant_gregora@yahoocom Abstrak
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEORI. Tnjauan Pusaka.. Uj Keseragaman Daa Tujuan uama pengukuran uj keseragaman daa adalah unuk mendapakan da yang seragam. Kedak seragaman daa dapa daang anpa dsadar, maka dperlukan suau
Lebih terperinci(A.7) OPTIMISASI PORTOFOLIO BERDASARKAN MEAN-VALUE AT RISK DI BAWAH MODEL INDEKS BERGANDA DENGAN VOLATILITAS TAK KONSTAN
Prosdng Semnar Nasonal Saska Unversas Padjadjaran, 3 November 00 (A.7) OPIMISASI POROFOIO BERDASARKAN MEAN-VAUE A RISK DI BAWAH MODE INDEKS BERGANDA DENGAN VOAIIAS AK KONSAN Agus Suprana, F. Sukono, Bunga
Lebih terperinciAPLIKASI INVERSI NON LINIER DENGAN PENDEKATAN LINIER UNTUK MENENTUKAN HIPOSENTER (CONTOH KASUS DI G. KELUD)
Alkas Iners Non Lner Dengan Pendekaan Lner Unuk Menenukan Hosener Conoh Kasus d G. Kelud) Cece Sulaeman) APLIKASI INVERSI NON LINIER DENGAN PENDEKATAN LINIER UNTUK MENENTUKAN HIPOSENTER CONTOH KASUS DI
Lebih terperinciTUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE
TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE Fan Puspasar 201 16019 Program Sud Magser Maemaa Faulas Maemaa dan Ilmu Pengeahuan Alam Insu Tenolog Bandung
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL GSTAR(1,1) UNTUK DATA CURAH HUJAN
Bulen Ilmah Mah. Sa. dan Terapannya (Bmaser) Volume 6, o. 03 (017), hal 159 166. PEERAPA MODEL GSTAR(1,1) UTUK DATA CURAH HUJA Ism Adam, Dadan Kusnandar, Hendra Perdana ITISARI Model Generalzed Space Tme
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik
III. METODE PENELITIAN A. Jes da Sumber Daa Daa yag dguaka adalah daa sekuder dar publkas das aau sas pemerah, daaraya adalah publkas daa dar Bada Pusa Sask megea PDRB Koa Badar Lampug da PDRB Props Lampug.
Lebih terperinciBAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinci! BUPATI PACriAN j PERATURAN BUPATI PACITAN NOMOR 18 TAHUN 2013
! BUPAT PACrAN j PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 18 TAHUN 2013 TENTANG PEDOMAN PENYUSUNAN LAPORAN DEWAN PENGAWAS BADAN LAYANAN UMUM DAERAH PADA RUMAH SAKT UMUM DAERAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN
Lebih terperinciMetode Bayes Dan Ketidaksamaan Cramer-Rao Dalam Penaksiran Titik
Jural Jural Maemaka, Saska, & Kompuas Vol. 4 No. Jauar 08 Vol. 3 No Jul 006 p-issn: 858-38 53 e-issn: 64-88 Vol. 4, No., 54-59, Jauar 08 Vol. 4, No., 54-58, Jauar 08 Meode Bayes Da Kedaksamaa Cramer-Rao
Lebih terperinciPENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS
PENGEMBANGAN MODEL MATEMATIS UNTUK OPTIMASI PERENCANAAN PRODUKSI MINUMAN MARIMAS Mra Puspasar, Snggh Sapad, Dana Puspasar Absraks PT Ulam Tba Halm merupakan salah sau ndusr mnuman serbuk d Indonesa, dmana
Lebih terperinci(Cormen 2002) III PEMBAHASAN. yt : pendapatan rumah tangga pada periode t, dengan yt 0.
5 Vaabel s dsebu vaabel slak enambahan vaabel slak beujuan unuk mengubah peaksamaan yang mengandung anda menjad sebuah pesamaan eaksamaan () bena jka dan hanya jka pesamaan (2) dan peaksamaan (3) bena
Lebih terperinciPERBANDINGAN MODEL DATA RESPON BERGANDA BERULANG DARI SEBARAN NORMAL BAKU, LOGNORMAL, DAN GAMMA
Prosdng Semnar Nasonal Sans dan Penddkan Sans IX, Fakultas Sans dan Matematka, UKSW Salatga, 21 Jun 2014, Vol 5, No.1, ISSN :2087-0922 PERBANDINGAN MODEL DATA RESPON BERGANDA BERULANG DARI SEBARAN NORMAL
Lebih terperinciPEMBANDINGAN MEAN SQUARED ERROR (MSE) METODE PRASAD-RAO DAN JIANG-LAHIRI-WAN PADA EMPERICAL BEST LINEAR UNBIASED PREDICTION (EBLUP) (Skripsi)
PEMBNDINGN MEN SQURED ERROR (MSE) MEODE PRSD-RO DN JING-LHIRI-WN PD EMPERICL BES LINER UNBISED PREDICION (EBLUP) (Skrps) Oleh RIF RHM PERIWI JURUSN MEMIK FKULS MEMIK DN ILMU PENGEHUN LM UNIVERSIS LMPUNG
Lebih terperinciMODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL ELEKTROKARDIOGRAM DENGAN INTERVAL DENYUT BERDISTRIBUSI GAMMA
Prosdng Semnar Nasonal Sans dan Penddkan Sans IX, Fakulas Sans dan Maemaka, UKSW Salaga, Jun 4, Vol 5, No., ISSN :87-9 MODEL PERSAMAAN DIFERENSIAL ELEKTROKARDIOGRAM DENGAN INTERVAL DENYUT BERDISTRIBUSI
Lebih terperinciSudaryatno Sudirham. Analisis Rangkaian Listrik Di Kawasan Waktu
Sudaryano Sudrham nalss Rangkaan Lsrk D Kawasan Waku BB 12 nalss Transen d Kawasan Waku Rangkaan Orde Perama Yang dmaksud dengan analss ransen adalah analss rangkaan yang sedang dalam keadaan peralhan
Lebih terperinciPERBAIKAN ASUMSI KLASIK
BAHAN AJAR EKONOMETRI AGUS TRI BASUKI UNIVERSITAS MUHAMMADIAH OGAAKARTA PERBAIKAN ASUMSI KLASIK 6.. Mulkolnearas Jka model ka mengandung mulkolneras yang serus yakn korelas yang ngg anar varabel ndependen,
Lebih terperinciPROSES STOKASTIK KELAHIRAN-KEMATIAN DENGAN DUA JENIS KELAMIN SECARA KELOMPOK PADA PROSES YULE- FURRY. Samsuryadi
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMUTER Vol. 4. No. - Agusus ISSN : 4-858 ROSES STOKASTIK KELAHIRAN-KEMATIAN DENAN DUA JENIS KELAMIN SECARA KELOMOK ADA ROSES YULE- FURRY Samsuryad Jurusan Maemaka FMIA Unversas Srwaya
Lebih terperinciPemetaan Penyakit Demam Berdarah (DBD) Kota Makassar Dengan Penduga Empirical Bayes
Jurnal Matematka, Statstka & Komputas 1 Vol. 4 No. Januar 008 Pemetaan Penyakt Demam Berdarah (DBD) Kota Makassar Dengan Penduga Emprcal Bayes Ansa Abstrak Peneltan n mengkaj penggunaan model Emprcal Bayes
Lebih terperinciPENAKSIRAN PELUANG KESEMBUHAN
Prosdng SNaPP2011 Sans, Teknolog, dan Kesehaan ISSN:2089-3582 PENAKSIRAN PELUANG KESEMBUHAN DENGAN KEKAMBUHAN BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL 1 Abdul Kudus, 2 R. Dachlan Muchls, dan 3 Tk Respa 1,2 Jurusan Saska,
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE MODIFIED UNIT DECOMMITMENT (MUD) UNTUK PENJADWALAN UNIT-UNIT PEMBANGKIT PADA SISTEM KELISTRIKAN JAWA - BALI
Prosdng Semnar Nasonal Manajemen Teknolog X Program Sud MMT-TS, Surabaya 6 Pebruar 2010 PENGGUNAAN METODE MODFED UNT DECOMMTMENT (MUD) UNTUK PENJADWALAN UNT-UNT PEMBANGKT PADA SSTEM KELSTRKAN JAWA - BAL
Lebih terperinciNILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DENGAN TINGKAT BUNGA BERUBAH BERDASARKAN FORMULA FISHER
ILAI AKUMULASI DARI SUATU CASH FLOW DEGA TIGKAT BUGA BERUBAH BERDASARKA FORMULA FISHER Devs Apranda, Johannes Kho, Sg Sugaro Mahasswa rogram S Maemaka Dosen Jurusan Maemaka Fakulas Maemaka dan Ilmu engeahuan
Lebih terperinciJurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) (2)
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5, No.1, (016) 337-350 (301-98X Prn) D-17 Analss Kurva Survval Kaplan Meer pada Pasen HIV/AIDS dengan Anrerovral Therapy (ART) d RSUD Prof. Dr. Soekandar Kabupaen Mojokero
Lebih terperinci3 Kondisi Fisik Dermaga A I Pelabuhan Palembang
Bab 3 3 Konds Fsk Dermaga A I Pelabuhan Palembang Penanganan Kerusakan Dermaga Sud Kasus Dermaga A I Pelabuhan Palembang 3.1 Pengolahan Daa Pasang Suru 3.1.1 Meode Leas Square Meode n menjelaskan bahwa
Lebih terperinciSELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES 1 ABSTRAK
SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES Harm Sugart Jurusan Statstka FMIPA Unverstas Terbuka emal: harm@ut.ac.d ABSTRAK Adanya penympangan terhadap asums
Lebih terperinci9. TEKNIK PENGINTEGRALAN
9. TEKNIK PENGINTEGRALAN 9. Inegral Parsal Formula Inegral Parsal : Cara : plh u yang urunannya lebh sederhana Conoh : Hung u dv uv v du e d msal u =, maka du=d dv e d v e d e sehngga e d e e d e e C INF8
Lebih terperinciBAB III MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DUA SEKTOR
15 BAB III MODEL PERTUMBUHA EKOOMI DUA SEKTOR 3.1 Aum dan oa Model perumbuhan dua ekor n merupakan model perumbuhan dengan dua komod yang dhalkan, yau barang modal dan barang konum. Kedua barang n dproduk
Lebih terperinciParameter Quantile-like dalam Pendugaan Area Kecil Melalui Pendekatan Penalized-Splines
Statstka, Vol. 8, No. 1, 31-36 Unsba Bandung, Me 2008 Parameter Quantle-lke dalam Pendugaan Area Kecl Melalu Pendekatan Penalzed-Splnes Kusman Sadk Departemen Statstka IPB, Bogor Jl. Merant, Kampus IPB
Lebih terperinciPEMODELAN KALIBRASI PEUBAH GANDA DENGAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE TONAH
PEMODELAN KALIBRASI PEUBAH GANDA DENGAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE TONAH SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 006 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan n saya menyaakan
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.
PENGUJIAN HIPOTESIS 1. PENDAHULUAN Hipoesis Saisik : pernyaaan aau dugaan mengenai sau aau lebih populasi. Pengujian hipoesis berhubungan dengan penerimaan aau penolakan suau hipoesis. Kebenaran (benar
Lebih terperinciPeramalan Dengan Model SVAR Pada Data Inflasi Indonesia Dan Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dolar Amerika Dengan Menggunakan Metode Bootstrap
Peramalan Dengan Model SVR Pada Daa Inflas Indonesa Dan Nla Tukar Ruah Terhada Dolar merka Dengan Menggunakan Meode Boosra Dav S Wardan, d Seawan 2, Dd B Nugroho 3 PS Maemaka, Fak Sans dan Maemaka, UKSW
Lebih terperinciPENERAPAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN BEASISWA
Semnar Nasonal Teknolog Informas dan Mulmeda 2015 STMIK AMIKOM Yogyakara, 6-8 Februar 2015 PENERAPAN FUZZY MULTI CRITERIA DECISION MAKING UNTUK MENENTUKAN PEMBERIAN BEASISWA Yeffransjah Salm STMIK Indonesa
Lebih terperinciPENDUGAAN AREA KECIL TERHADAP PROPORSI RUMAH TANGGA MISKIN LEVEL KELURAHAN DI KABUPATEN SAMPANG MENGGUNAKAN HIERARCHICAL BAYES (HB) LOGIT NORMAL
PENDUGAAN AREA KECIL TERHADAP PROPORSI RUMAH TANGGA MISKIN LEVEL KELURAHAN DI KABUPATEN SAMPANG MENGGUNAKAN HIERARCHICAL BAYES (HB) LOGIT NORMAL Ika Yun Wulansar 1), Gandh Pawtan ), Neneng Sunengsh 3)
Lebih terperinciPenggunaan Metode Modified Unit Decommitment (MUD) untuk Penjadwalan Unit-Unit Pembangkit Pada Sistem Kelistrikan Jawa - Bali
Penggunaan Meode Modfed Un Decommmen (MUD) unuk Penjadwalan Un-Un Pembangk Pada Ssem Kelsrkan Jawa - Bal Ars Her Andrawan,2, Onoseno Penangsang ) Jurusan Teknk Elekro TS, Surabaya 60, ndonesa 2) Jurusan
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Ekonomi Kertajaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4 No. (05) 33-350 (30-9X Prn) D-3 Peramalan Jumlah Penumpang Kerea Ap Kelas Ekonom Keraaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS Ilaf Andala dan Irhamah Jurusan Saska Fakulas Maemaka
Lebih terperinciMETODE PREDIKSI TAK-BIAS LINEAR TERBAIK DAN BAYES BERHIRARKI UNTUK PENDUGAAN AREA KECIL BERDASARKAN MODEL STATE SPACE KUSMAN SADIK
METODE PREDIKSI TAK-BIAS LINEAR TERBAIK DAN BAYES BERHIRARKI UNTUK PENDUGAAN AREA KECIL BERDASARKAN MODEL STATE SPACE KUSMAN SADIK SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 009 PERNYATAAN MENGENAI
Lebih terperinciDi bidang ekonomi tidak semua informasi dapat diukur secara kuantitatif. Peubah dummy digunakan untuk memperoleh informasi yang bersifat kualitatif
Regres Dummy D bdang ekonom dak semua nformas dapa dukur secara kuanaf Peubah dummy dgunakan unuk memperoleh nformas yang bersfa kualaf Conoh pada daa cross secon: Gender: sebaga penenu jumlah pendapaan
Lebih terperinciBAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.
Lebih terperinciε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu
Lebih terperinciSOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN
SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFERENSIAL PARSIAL DENGAN MENGGUNAKAN METODE PERTURBASI HOMOTOPI DAN METODE DEKOMPOSISI ADOMIAN Ita Rahmadayan 1, Syamsudhuha 2, Asmara Karma 2 1 Mahasswa Program Stud S1 Matematka
Lebih terperinciKajian Model Markov Waktu Diskrit Untuk Penyebaran Penyakit Menular Pada Model Epidemik SIR
JURAL TEKK POT Vol, o, (0) -6 Kajan odel arkov Waku Dskr Unuk Penyebaran Penyak enular Pada odel Epdemk R Rafqaul Hasanah, Laksm Pra Wardhan, uhud Wahyud Jurusan aemaka, Fakulas PA, nsu Teknolog epuluh
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. universal, disemua negara tanpa memandang ukuran dan tingkat. kompleks karena pendekatan pembangunan sangat menekankan pada
BAB I PENDAHULUAN A. Laar Belakang Disparias pembangunan ekonomi anar daerah merupakan fenomena universal, disemua negara anpa memandang ukuran dan ingka pembangunannya. Disparias pembangunan merupakan
Lebih terperinci' PERATURAN BUPATI PACITAN I NOMOR 4 TAHUN 2012 PEMBERIAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESIN BAGI INDUSTRI KECIL DAN MENENGAH KABUPATEN PACITAN
j BUPAT PACTAN ' PERATURAN BUPAT PACTAN NOMOR 4 TAHUN 2012 TENTANG PEMBERAN BANTUAN PERALATAN DAN/ATAU MESN BAG NDUSTR KECL DAN MENENGAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN
Lebih terperinciSTUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF
STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF A Seawa Program Su Maemaka Iusr a Saska Fakulas Sas a Maemaka Uversas Krse Saya Wacaa Jl Dpoegoro 52-6 Salaga 57 Ioesa e-mal: a_sea_3@yahoocom Absrak Dega
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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. Perkembangan matematika tidak hanya dalam tataran teoritis tetapi juga pada
BAB I PENDAHULUAN.. Latar Belakang Masalah Perkembangan matematka tdak hanya dalam tataran teorts tetap juga pada bdang aplkatf. Salah satu bdang lmu yang dkembangkan untuk tataran aplkatf dalam statstka
Lebih terperinciMuthmainnah PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI SYARIF HIDAYATULLAH JAKARTA 2007 M/1428 H
PERBANDINGAN MODEL COX PROPORTIONAL HAZARD DAN MODEL PARAMETRIK BERDASARKAN ANALISIS RESIDUAL (Sud Kasus pada Daa Kanker Paru-Paru yang Dperoleh dar Conoh Daa pada Sofware S-Plus 2000 dan Smulas unuk Dsrbus
Lebih terperinciMODEL BAYES UNTUK PENDUGAAN AREA KECIL DENGAN PENARIKAN CONTOH BERPELUANG TIDAK SAMA PADA KASUS RESPON BINOMIAL DAN MULTINOMIAL
MODEL BAYES UNTUK PENDUGAAN AREA KECIL DENGAN PENARIKAN CONTOH BERPELUANG TIDAK SAMA PADA KASUS RESPON BINOMIAL DAN MULTINOMIAL APLIKASI : PENDUGAAN INDEKS PENDIDIKAN LEVEL KECAMATAN DI JAWA TIMUR AGNES
Lebih terperinciSpace-time Models. MA5282 Topik dalam Statistika II 21 April 2015 Utriweni Mukhaiyar
Space-me Models MA58 opk dalam Saska II Aprl 5 Urwen Mukhayar Analss Sask Box&Jenkns Ieraon Posulae General Class of Models ACF, PACF, dff Daa Analyss on-paramerc Analyss Sochasc Processes Mulvarae Analyss
Lebih terperinciMODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE-X (GSTAR-X) DALAM MERAMALKAN PRODUKSI KELAPA SAWIT
Bulen Ilmah Mah. Sa. dan Terapannya (Bmaser) Volume 07, No. (018), hal 85 9. MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE-X (GSTAR-X) DALAM MERAMALKAN PRODUKSI KELAPA SAWIT Felca Kurna Kusuma Wra Pur, Dadan
Lebih terperinciPENDEKATAN GENERAL LINEAR MIXED MODEL PADA SMALL AREA ESTIMATION
Forum Statstka dan Komputas, Oktoberl 005, p: 1 16 Vol. 10 No. PENDEKATAN GENERAL LINEAR MIXED MODEL PADA SMALL AREA ESTIMATION Kharl A. Notodputro dan Anang Kurna Departemen Statstka FMIPA IPB Abstract
Lebih terperinciDINAMIKA INTERAKSI DARI SPEKULASI DAN DIVERSIFIKASI PADA SAHAM DARWISAH
DINAMIKA INTERAKSI DARI SPEKULASI DAN DIVERSIFIKASI PADA SAHAM DARWISAH DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 009 ABSTRACT DARWISAH. Dynamcs
Lebih terperinciPEMERINTAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN DAERAH KABUPATEN PACITAN : NOMOR 18 TAHUN 2001
I I PEMERINTAH KABUPATEN PACITAN PERATURAN DAERAH KABUPATEN PACITAN : NOMOR 18 TAHUN 2001 \ TENTANG PEMBERDAYAAN, PELESTARIAN DAN PENGEMBANGAN ADAT ISTIADAT DAN LEMBAGA ADAT DENGAN RAHMAT TAHUN YANG MAHA
Lebih terperinciPengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hidden Markov
Pengenalan Aksara Pallawa dengan Model Hdden Markov Wwen Wdyasu Teknk Elekro, Fakulas Sans dan Teknolog, Unversas Sanaa Dharma Emal: wwen@usd.ac.d Absrak Aksara Pallawa aau kadangkala duls sebaga Pallava
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 terperinciSISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS
SISTEM LINEAR MAX-PLUS KABUR WAKTU INVARIANT AUTONOMOUS A8 M. Andy Rudhto 1 1 Program Stud Penddkan Matematka FKIP Unverstas Sanata Dharma Kampus III USD Pangan Maguwoharjo Yogyakarta 1 e-mal: arudhto@yahoo.co.d
Lebih terperinciBUPATI PACITAN. I PERATURAN BUPATI PACITAN \ NOMOR ;i6tahun 2010
3 1 BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN \ NOMOR ;6TAHUN 2010 TENTANG PENYELENGGARAAN SSTEM PENGENDALAN NTERN PEMERNTA D LNGKUNGAN PEMERNTAH KABUPATEN PACTAN DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA BUPAT PACTAN,
Lebih terperinciBUPATI PACITAN. i PERATURAN BUPATI PACITAN ; NOMOR 5" TAHUN 2008 TENTANG
BUPAT PACTAN PERATURAN BUPAT PACTAN ; NOMOR 5" TAHUN 2008 TENTANG PETUNJUK PELAKSANAAN PERATURAN DAERA KABUPATEN PACTAN NOMOR 25 TAHUN 2007 TENTANG ORGAN DAN KEPEGAWAAN PERUSAHAAN DAERAH AR MNUM j KABUPATEN
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN EORI. njauan Pusaka.. Peramalan Peramalan (forecasng) merupakan ala banu yang penng dalam perencanaan yang efekf dan efsen khususnya dalam bdang ekonom. Dalam organsas modern mengeahu keadaan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang
Lebih terperinciMetode Estimasi Kemungkinan Maksimum dan Kuadrat Terkecil Tergeneralisasi pada Analisis Pemodelan Persamaan Struktural
Jurnal Graden Vol. 11 No. 1 Januar 015 : 1035-1039 Metode Estmas Kemungknan Maksmum dan Kuadrat Terkecl Tergeneralsas pada Analss Pemodelan Persamaan Struktural Dan Agustna Jurusan Matematka, Fakultas
Lebih terperinciPenduga Data Hilang Pada Rancangan Bujur Sangkar Latin Dasar
Kumpulan Makalah Seminar Semiraa 013 Fakulas MIPA Universias Lampung Penduga Daa Pada Rancangan Bujur Sangkar Lain Dasar Idhia Sriliana Jurusan Maemaika FMIPA UNIB E-mail: aha_muflih@yahoo.co.id Absrak.
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :
JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Air merupakan kebuuhan pokok bagi seiap makhluk hidup di dunia ini ermasuk manusia. Air juga merupakan komponen lingkungan hidup yang pening bagi kelangsungan hidup
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dan. 0. Uji fungsi distribusi empiris yang populer, yaitu uji. distribusi nol
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Sebagan besar peneltan-peneltan bdang statstka berhubungan dengan pengujan asums dstrbus, bak secara teor maupun praktk d lapangan. Salah satu uj yang serng dgunakan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Kabupaten Labuhan Batu merupakan pusat perkebunan kelapa sawit di Sumatera
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Kabupaen Labuhan Bau merupakan pusa perkebunan kelapa sawi di Sumaera Uara, baik yang dikelola oleh perusahaan negara / swasa maupun perkebunan rakya. Kabupaen Labuhan
Lebih terperinci1. Mistar A. BESARAN DAN SATUAN
A. BESARAN DAN SATUAN Teor Sngka : D dalam Fska gejala alam dama melalu pengukuran. Pengukuran adalah membandngkan suau besaran dengan besaran sejens yang dsepaka sebaga paokan (sandar). Besaran adalah
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciPendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik
Pendeteksan Data Penclan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Dagnostk Sally Indra 1, Dod Vonanda, Rry Srnngsh 3 1 Student of Mathematcs Department State Unversty of Padang,
Lebih terperinciIMPLEMENTASI TD-COX PADA ANALISA SURVIVAL MAHASISWA DI UNIVERSITAS INTERNASIONAL BATAM
Webse : jurnal.umj.ac.d/ndex.php/semnasek IMPLEMENTASI TD-COX PADA ANALISA SURVIVAL MAHASISWA DI UNIVERSITAS INTERNASIONAL BATAM Yayuk Seyanng Asuk 1*, Dan Tresnawan 2 *1 Prod Teknk Spl, Fakulas Teknk
Lebih terperinci