Lampiran 2. Diagram aliran data level 2 proses 2 (Manajemen Data)
|
|
|
- Ari Hartanto
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 L A M P I R A N 15
2 16 Lampiran 1. Diagram aliran data level 2 proses 1 (Input Data) Lampiran 2. Diagram aliran data level 2 proses 2 (Manajemen Data) Lampiran 3. Diagram aliran data level 2 proses 10 (Simpan Data)
3
4
5 19 Lampiran 9. Lingkungan utama dan skema menu Pakar Lingkungan Utama Pakar 2.0
6 File Buat Dataset Baru Memuat Dataset Impor Dataset Ekspor Dataset Simpan Dataset Simpan Hasil Hasil HTML Keluar SPSS SPSS.csv (,).csv (,).csv (;).csv (;) Ms. Excel Ms. Excel 2003 Ms. Access Edit Cut Salin Paste Hapus Undo Pilih Semua Bersihkan Jendela Data Pilih Dataset Aktif Lihat Dataset Aktif Edit Dataset Aktif Kalkulator Bangkitkan Bilangan Acak Cetak Dataset Bilangan Acak Seragam Bilangan Acak Binomial Bilangan Acak Normal
7 21 Lampiran 9. Lanjutan d. Menu Statistika e. Menu Bantuan Statistika Bantuan Statistika Dasar Analisis Regresi Bantuan Pakar 2.0 Tentang Pakar 2.0 Plot Pengepasan Garis Analisis Regresi Linier Analisis Regresi Bertatar Analisis Regresi Komponen Utama Analisis Regresi Gulud Analisis Regresi Logistik Biner Analisis Regresi Logistik Ordinal Analisis Regresi Logistik Multinomial Analisis Regresi Kuadrat Terkecil Parsial
8 22 Lampiran 10. Kotak Dialog Regresi Komponen Utama a. Kotak Dialog Utama b. Kotak Dialog Validasi Silang c. Kotak Dialog Grafik d. Kotak Dialog Pilihan
9 Lampiran 11. Kotak Dialog Regresi Gulud 23
10 24 Lampiran 12. Kotak Dialog Regresi Logistik Biner a. Kotak Dialog Utama b. Kotak Dialog Pilihan
11 25 Lampiran 13. Kotak Dialog Regresi Logistik Ordinal a. Kotak Dialog Utama b. Kotak Dialog Pilihan
12 26 Lampiran 14. Kotak Dialog Regresi Logistik Multinomial a. Kotak Dialog Utama b. Kotak Dialog Pilihan
13 27 Lampiran 15. Kotak Dialog Regresi Kuadrat Terkecil Parsial a. Kotak Dialog Utama b. Kotak Dialog Validasi Silang c. Kotak Dialog Grafik d. Kotak Dialog Pilihan d. Kotak Dialog Pilihan
14 28 Lampiran 16. Tabel perbandingan keluaran regresi komponen utama antara Pakar 2.0 dengan SAS Pakar 2.0 SAS Kasus Uji Komponen 1 Komponen 2 Komponen 1 Komponen 2 Nilai keragaman kumulatif (%): Loading X : Cd Mo Mn Ni Cu Al Ba Cr Sr Pb B Mg Si Na Ca P K Data yang kosong pada hasil Pakar 2.0 menunjukkan nilai loading yang kecil (mendekati nol)
15 29 Lampiran 17. Tabel perbandingan keluaran regresi gulud antara Pakar 2.0 dengan SAS k Pakar 2.0 Intersep GNP.deflator GNP Unemployed Armed.Forces Population Year SAS k Intersep GNP.deflator GNP Unemployed Armed.Forces Population Year Perbedaan rumus regresi gulud yang digunakan: X adalah matriks peubah bebas berukuran (n x p) y adalah vektor peubah respon berukuran (n x 1) SAS: dengan D adalah matriks diagonal berukuran (p x p) yang berisi unsur diagonal utama dari matriks X X. Matriks X yang digunakan adalah matriks X terbakukan. Pakar 2.0: dengan Z adalah hasil penguraian nilai singular dari matriks X yang telah dibakukan.
16 Plot antara nilai k vs dugaan koefisien gulud ^ Peubah Bebas GNP.deflator GNP Unemployed Armed.Forces Population Year
17 31 Lampiran 19. Tabel perbandingan keluaran regresi logistik biner (fungsi penghubung logit) antara Pakar 2.0 dengan Minitab, SAS, dan SPSS Kasus Uji Hasil Pakar 2.0 Minitab SPSS SAS Koefisien regresi: Intersep Smokes Weight SK 95% koefisien: Intersep Smokes Weight nilai Z (Wald): Intersep Smokes Weight Odds Ratio: Smokes Weight SK 95% odds ratio: Smokes Weight AIC Null deviance Residual deviance Statistik G P-value G
18 32 Lampiran 20. Perbandingan tabel klasifikasi regresi logistik biner (fungsi penghubung logit) antara Pakar 2.0 dengan Minitab, SAS, dan SPSS Tabel Klasifikasi R RestingPulse Dugaan High Low High 2 20 Low 2 68 SPSS RestingPulse Dugaan High Low High 2 20 Low 2 68 SAS RestingPulse Dugaan High Low High 2 20 Low 2 68 Lampiran 21. Tabel perbandingan keluaran regresi logistik ordinal (fungsi penghubung logit) antara Pakar 2.0 dengan Minitab, SAS, dan SPSS Kasus Uji Koefisien regresi: Hasil Pakar 2.0 Minitab SPSS SAS b0 (0) b0 (1) pared (1) public (1) gpa nilai Z (Wald): b0 (0) b0 (1) pared (1) public (1) gpa Odds Ratio: pared (1) public (1) gpa AIC Null deviance Residual deviance
19 33 Lampiran 22. Tabel perbandingan keluaran regresi logistik multinomial antara Pakar 2.0 dengan Minitab, SAS, dan SPSS Kasus Uji Koefisien regresi: Hasil Pakar 2.0 Minitab SPSS SAS b0 (2) b0 (3) female (2) female(3) age(2) age(3) nilai Z (Wald): b0 (2) b0 (3) female (2) female(3) age(2) age(3) Odds Ratio: female (2) female(3) age(2) age(3) AIC Residual deviance
20 34 Lampiran 23. Tabel perbandingan keluaran regresi kuadrat terkecil parsial antara Pakar 2.0 dengan Minitab, dan SAS Kasus Uji Nilai keragaman kumulatif (%): Komponen 1 Pakar 2.0 Minitab SAS Komponen Komponen Komponen Komponen Komponen R-square(pred) PRESS Loading X : Cd Mo Mn Ni Cu Al Ba Cr Sr Pb B Mg Si Na Ca P K Data yang kosong pada hasil Pakar 2.0 menunjukkan nilai loading yang kecil (mendekati nol)
21 Lampiran 24. Contoh keluaran Pakar
Gambar 3 Diagram aliran data level 1.
6 Gambar 3 Diagram aliran data level 1. menjadi input untuk proses 2. Proses 2 dapat didekomposisi menjadi Proses 2.1 Pilih Dataset Aktif, Proses 2.2 Edit Dataset Aktif, Proses 2.3 Kalkulator, Proses 2.4
HASIL DAN PEMBAHASAN Kebutuhan Sistem
5 dan identifikasi kebutuhan perancangan sistem Implementasi dan Pengujian Unit Integrasi dan pengujian sistem Operasi dan pemeliharaan Gambar 1 Tahapan pengembangan paket AMV 2.0. serta dilakukan pengujian
PENYUSUNAN PAKET R UNTUK PENGEMBANGAN PAKAR (PAKET ANALISIS REGRESI) KAMELIA
PENYUSUNAN PAKET R UNTUK PENGEMBANGAN PAKAR (PAKET ANALISIS REGRESI) KAMELIA Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Statistika pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN. mahasiswa lulusan yang berasal dari School of Computer Science BINUS. datanya adalah seperti yang tertera pada Tabel 4.1.
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Analisis Data dan Pembahasan Jumlah keseluruhan data yang peneliti peroleh adalah sebanyak 718 data mahasiswa lulusan yang berasal dari School of Computer Science BINUS
Regresi Logistik Nominal dengan Fungsi Hubung CLOGLOG
Regresi Logistik Nominal dengan Fungsi Hubung CLOGLOG Julio Adisantoso, G16109011/STK 11 Mei 2010 Ringkasan Regresi logistik merupakan suatu pendekatan pemodelan yang dapat digunakan untuk mendeskripsikan
Masalah Overdispersi dalam Model Regresi Logistik Multinomial
Statistika, Vol. 16 No. 1, 29 39 Mei 2016 Masalah Overdispersi dalam Model Regresi Logistik Multinomial Annisa Lisa Nurjanah, Nusar Hajarisman, Teti Sofia Yanti Prodi Statistika, Fakultas Matematika dan
PEMODELAN DENGAN REGRESI LOGISTIK. Secara umum, kedua hasil dilambangkan dengan (sukses) dan (gagal)
PEMODELAN DENGAN REGRESI LOGISTIK 1. Data Biner Data biner merupakan data yang hanya memiliki dua kemungkinan hasil. Secara umum, kedua hasil dilambangkan dengan (sukses) dan (gagal) dengan peluang masing-masing
HASIL DAN PEMBAHASAN
3 HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Dekriptif Analisis deskripsi merupakan teknik eksplorasi data untuk melihat pola data secara umum. Dari data TIMSS 7 rata-rata capaian matematika siswa Indonesia sebesar
IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Desa Purwasari, Kecamatan Dramaga
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Desa Purwasari, Kecamatan Dramaga Kabupaten Bogor, Propinsi Jawa Barat. Pemilihan lokasi dilakukan secara sengaja dengan
RMSE = dimana : y = nilai observasi ke-i V PEMBAHASAN. = Jenis kelamin responden (GENDER) X. = Pendidikan responden (EDU) X
pembilang persamaan (3) adalah rataan jumlah kuadrat galat, N jumlah pengamatan dan M jumlah himpunan bagian. Penyebutnya merupakan fungsi nilai kompleks, dengan C(M) adalah nilai kompleksitas model yang
pemisahan perlakuan tidak terlalu (Mattjik & Sumertajaya 2002). Hipotesis yang diuji adalah:
6 pemisahan perlakuan tidak terlalu Hipotesis yang diuji adalah: H0 : μ = μ H1 : μ μ Nilai kritis BNT: ketat 1 1 BNT=t α/2,dbg KTG( + * ) ri ri 2. Uji Tukey (Beda Nyata Jujur (BNJ)) Prosedur perbandingan
BAB II LANDASAN TEORI. : Ukuran sampel telah memenuhi syarat. : Ukuran sampel belum memenuhi syarat
BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Uji Kecukupan Sampel Dalam melakukan penelitian ini yang berhubungan dengan kecukupan sampel maka langkah awal yang harus dilakukan adalah pengujian terhadap jumlah sampel. Pengujian
MAKALAH REGRESI LOGISTIK DAN REGRESI DENGAN VARIABLE DUMMY
MAKALAH REGRESI LOGISTIK DAN REGRESI DENGAN VARIABLE DUMMY KELOMPOK : Karlina Siti Faresha 135020200111071 Rezky Ridhowati 135020200111074 Pahriyatul Ummah 135020201111002 JURUSAN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI
IV. METODOLOGI PENELITIAN. wisata tirta. Lokasi penelitian ini dapat dilihat pada Lampiran 1.
IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Lokasi Penelitian Penelitian ini dilakukan di obyek wisata Tirta Jangari, Waduk Cirata, Desa Bobojong, Kecamatan Mande, Kabupaten Cianjur. Pemilihan lokasi ini dilakukan
Others Institution Credit Job Code
4. Residence status (status kepemilikan rumah) yang dinotasikan dengan RS. Peubah ini dibagi menjadi enam kelompok. 5. Job code (kode pekerjaan) yang dinotasikan dengan JC. Peubah ini dibagi menjadi lima
MODEL REGRESI LOGISTIK BINER DENGAN METODE PENALIZED MAXIMUM LIKELIHOOD. Edi Susilo, Anna Islamiyati, Muh. Saleh AF. ABSTRAK
MODEL REGRESI LOGISTIK BINER DENGAN METODE PENALIZED MAXIMUM LIKELIHOOD Edi Susilo, Anna Islamiyati, Muh. Saleh AF. ABSTRAK Analisis regresi logistik biner dengan metode penalized maximum likelihood digunakan
REGRESI LOGISTIK (LOGISTIC REGRESSION)
REGRESI LOGISTIK (LOGISTIC REGRESSION) REGRESI LOGISTIK Adalah regresi parametrik yang digunakan untuk Y berskala kategorik dan X berskala bebas. Biner Y berskala nominal dengan 2 kategori Regresi Logistik
BAB 3 METODE PENELITIAN
1 BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Sumber Data Sumber data yang digunakan adalah data hasil survei demografi dan kesehatan Indonesia (SDKI) tahun 2007. SDKI merupakan survei yang dilaksanakan oleh badan pusat
4 HASIL DAN PEMBAHASAN
9 4 HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Mahasiswa Pascasarjana IPB 2005-2010 Berhenti Studi Pada Tabel 1 terlihat bahwa persentase mahasiswa pascasarjana IPB yang berhenti studi tahun 2005-2010 menurun tetapi
BAB III REGRESI LOGISTIK BINER DAN CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES (CART) Odds Ratio
21 BAB III REGRESI LOGISTIK BINER DAN CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES (CART) 3.1 Regresi Logistik Biner Regresi logistik berguna untuk meramalkan ada atau tidaknya karakteristik berdasarkan prediksi
Analisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya
Analisis Regresi 2 Pokok Bahasan : Multikolinier & penanganannya TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : Mahasiswa dapat menjelaskan adanya multikolinieritas pada regresi linier berganda serta prosedur penanganannya
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Keberhasilan Belajar 1. Pengertian Keberhasilan Belajar Dalam kamus besar bahasa Indonesia, keberhasilan itu sendiri adalah hasil yang telah dicapai (dilakukan, dikerjakan dan
Generalized Ordinal Logistic Regression Model pada Pemodelan Data Nilai Pesantren Mahasiswa Baru FMIPA Universitas Islam Bandung Tahun 2017
Prosiding Statistika ISSN: 2460-6456 Generalized Ordinal Logistic Regression Model pada Pemodelan Data Nilai Pesantren Mahasiswa Baru FMIPA Universitas Islam Bandung Tahun 2017 Generalized Ordinal Logistic
IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Desa Ciburuy dan Desa Cisalada, Kecamatan
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Desa Ciburuy dan Desa Cisalada, Kecamatan Cigombong, Kabupaten Bogor, Provinsi Jawa Barat. Lokasi penelitian dipilih secara
Model Regresi Binary Logit (Aplikasi Model dengan Program SPSS)
Model Regresi Binary Logit (Aplikasi Model dengan Program SPSS) Author: Junaidi Junaidi 1. Pengantar Salah satu persyaratan dalam mengestimasi persamaan regresi dengan metode OLS (Ordinary Least Square)
Uji statistik multivariat digunakan untuk menguji
132 PEMANFAATAN SPSS DALAM PENELITIAN BIDANG KESEHATAN & UMUM PEMANFAATAN SPSS DALAM PENELITIAN BIDANG KESEHATAN & UMUM 133 BAB 6 ANALISIS MULTIVARIAT Uji statistik multivariat digunakan untuk menguji
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pendahuluan Sebelum melakukan pembahasan mengenai permasalahan dari skripsi ini, akan diuraikan beberapa teori penunjang antara lain: Kredit Macet, Regresi Logistik, Model Terbaik
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN KONSUMEN MEMBELI SUATU PRODUK DENGAN METODE ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL
J u r n a l E K B I S / V o l. V I / N o. / e d i s i M a r e t 2 0 2 379 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN KONSUMEN MEMBELI SUATU PRODUK DENGAN METODE ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL
Analisis Korelasi dan Regresi Sederhana
Analisis Korelasi dan Regresi Sederhana Pada minggu ini akan dipelajari : Menghitung Korelasi Melakukan Analisis Regresi Sederhana Pemeriksaan Asumsi dalam Analisis Regresi Untuk melakukan kegiatan pada
HASIL DAN PEMBAHASAN
HASIL DAN PEMBAHASAN Karakteristik Siswa Gambar 1 memperlihatkan Karakteristik siswa SMA Negeri Ulu Siau berdasarkan jurusan. Berdasarkan Gambar 1 umumya siswa lebih memilih jurusan IPA daripada jurusan
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
2 5. Pemilihan Pohon Contoh BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN Pohon contoh yang digunakan dalam penyusunan tabel volume ini adalah jenis nyatoh (Palaquium spp.). Berikut disajikan tabel penyebaran pohon contoh
IV METODE PENELITIAN
IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Lokasi penelitian dilakukan di enam kelurahan di Kota Depok, yaitu Kelurahan Pondok Petir, Kelurahan Curug, Kelurahan Tapos, Kelurahan Beji, Kelurahan
BAB II KAJIAN TEORI. Sebuah Matriks adalah susunan segi empat siku-siku dari bilangan-bilangan.
BAB II KAJIAN TEORI A. Matriks 1. Definisi Matriks Sebuah Matriks adalah susunan segi empat siku-siku dari bilangan-bilangan. Bilangan-bilangan dalam susunan tersebut dinamakan entri dalam matriks (Howard
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Spesifikasi Rancangan Pada sub bab spesifikasi rancangan ini akan dibahas mengenai spesifikasi perangkat lunak dan spesifikasi perangkat keras. 4.1.1 Spesifikasi Perangkat
TINJAUAN PUSTAKA. Matriks adalah suatu susunan bilangan berbentuk segi empat. Bilangan-bilangan
4 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Konsep Dasar Matriks 2.1.1 Matriks Matriks adalah suatu susunan bilangan berbentuk segi empat. Bilangan-bilangan dalam susunan itu disebut anggota dalam matriks tersebut. Suatu
MINITAB. Perbandingan kelebihan dan kelemahan program aplikasi statistik Minitab SPSS SAS Eviews. Analisis statistik dalam
MINITAB Minitab adalah salah satu aplikasi yang digunakan untuk mengolah data statistik. Selain minitab aplikasi lainnya yang digunakan dalam mengolah data statistik adalah: SPSS. SAS. StatGraph. Eviews.
IV METODE PENELITIAN. 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini akan dilaksanakan di beberapa peternak plasma ayam broiler di Kota Depok. Penentuan lokasi penelitian dilakukan atas dasar pertimbangan
HASIL DAN PEMBAHASAN
HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data Simulasi Plot pencaran titik data antara peubah respon dengan peubah penjelas dapat dilihat pada Gambar 5. Gambar tersebut mengungkapkan bahwa secara keseluruhan pola
RINGKASAN. Kata kunci: paket AMV, paket AMV 2.0, analisis peubah ganda
RINGKASAN DEFRI RAMADHAN ISMANA. Penyusunan Paket R untuk Pengembangan Paket Analisis Multivariat (AMV). Dibimbing oleh AGUS M. SOLEH dan UTAMI DYAH SYAFITRI. Pengembangan paket R untuk analisis statistika
PENERAPAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL MULTILEVEL TERHADAP NILAI AKHIR METODE STATISTIKA FMIPA IPB IIN MAENA
PENERAPAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL MULTILEVEL TERHADAP NILAI AKHIR METODE STATISTIKA FMIPA IPB IIN MAENA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
10 Departemen Statistika FMIPA IPB
Suplemen Responsi Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK35) 0 Departemen Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referensi Waktu Tabel Kontingensi Struktur peluang tabel kontingensi Perbandingan
TABEL 3 DATA PENELITIAN
Analisis Regresi Linier Bentuk LN (Logaritma Natural) Pengubahan data ke bentuk LN dimaksudkan untuk meniadakan atau meminimalkan adanya pelanggaran asumsi normalitas dan asumsi klasik regresi. Jika data-data
III. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Bank adalah lembaga keuangan yang merupakan penggerak utama dalam pertumbuhan perekonomian masyarakat Indonesia. Sebagai lembaga Intermediasi, bank memiliki
HASIL. yang berlebihan. kotak garis (box-plot) yaitu, Bersubsidi. untuk KPR Bersubsidi. 2. Membangun. analisis. keseluruhan
4 HASIL DAN PEMBAHASAN Ekplorasi Seluruh Data KPR Bersubsidi Secara kesulurahan persentase macet pada data Kredit Pemilikan Rumah Bersubsidi dalam penelitian ini sebesar 6,05%. Gambar 3 menggambarkan perbandingan
Korelasi Linier Berganda
Korelasi Linier Berganda Analisa Korelasi Untuk mengukur "seberapa kuat" atau "derajat kedekatan yang terjadi antar variabel. Ingin mengetahui derajat kekuatan tersebut yang dinyatakan dalam koefisien
HASIL DAN PEMBAHASAN
Konsentrasi lemak ikan (%) Kandungan zat aktif (absorban) HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data Berdasarkan data yang digunakan dalam penelitian ini, akan dilakukan pengidentifikasian multikolinieritas.
REGRESI BEDA DAN REGRESI RIDGE Ria Dhea Layla N.K 1, Febti Eka P. 2 1)
REGRESI BEDA DAN REGRESI RIDGE Ria Dhea Layla N.K 1, Febti Eka P. 2 1) 1311105003 2) 1311106009 email: 1) riadhea0863@yahoo.co.id 2) febti08.10@gmail.com ABSTRAK Analisis regresi dalam statistika adalah
STK511 Analisis Statistika. Bagus Sartono
STK511 Analisis Statistika Bagus Sartono Pokok Bahasan Pengenalan analisis dan deskripsi data Sebaran peluang peubah acak. Sebaran penarikan contoh Pendugaan parameter Pengujian hipotesis (t-test, one-way
ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL PADA FAKTOR-FAKTOR BERPENGARUH TERHADAP PENYAKIT MATA KATARAK BAGI PASIEN PENDERITA DI KLINIK MATA UTAMA GRESIK
LAPORAN TUGAS AKHIR ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL PADA FAKTOR-FAKTOR BERPENGARUH TERHADAP PENYAKIT MATA KATARAK BAGI PASIEN PENDERITA DI KLINIK MATA UTAMA GRESIK Latar Belakang Katarak Indonesia Klinik
PEMODELAN PRINCIPAL COMPONENT REGRESSION DENGAN SOFTWARE R
PEMODELAN PRINCIPAL COMPONENT REGRESSION DENGAN SOFTWARE R Margaretha Ohyver Mathematics & Statistics Department, School of Computer Science, Binus University Jln. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah, Jakarta
STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 10 Analisis Korelasi & Regresi (1)
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 10 Analisis Korelasi & Regresi (1) Analisis Hubungan Jenis/tipe hubungan Ukuran Keterkaitan Skala pengukuran peubah Pemodelan Keterkaitan anang kurnia (anangk@apps.ipb.ac.id)
JUDUL LEMBAR PENGESAHAN PERNYATAAN ORISINALITAS SKRIPSI ABSTRAK...
DAFTAR ISI JUDUL LEMBAR PENGESAHAN PERNYATAAN ORISINALITAS SKRIPSI ABSTRAK... iv ABSTRACK... v KATA PENGANTAR... vi DAFTAR ISI... ix DAFTAR TABEL... xiii DAFTAR GAMBAR... xiv DAFTAR LAMPIRAN... xv BAB
PEMODELAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION
PEMODELAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION (GWLR) DENGAN FUNGSI PEMBOBOT FIXED GAUSSIAN KERNEL DAN ADAPTIVE GAUSSIAN KERNEL (Studi Kasus Laju Pertumbuhan Penduduk Provinsi Jawa Tengah) SKRIPSI
ANALISIS STATISTIKA UNTUK SOSIAL EKONOMI PERTANIAN
ANALISIS STATISTIKA UNTUK SOSIAL EKONOMI PERTANIAN (DRAFT PERTAMA) OLEH DIDI RUKMANA PROGRAM STUDI AGRIBISNIS DEPARTEMEN SOSIAL EKONOMI PERTANIAN FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS HASANUDDIN 2017 i KATA PENGANTAR
HASIL DAN PEMBAHASAN. Statistika grafik meliputi Histogram Boxplot Diagram batang Diagram kue
5. Operasi dan pemeliharaan Tahap ini merupakan tahap akhir dari keseluruhan proses pembangunan sistem suatu perangkat lunak. Perangkat lunak yang telah selesai dalam pembuatannya kemudian mulai dijalankan
HASIL DAN PEMBAHASAN Model Regresi Poisson
HASIL DAN PEMBAHASAN Model Regresi Poisson Hubungan antara jumlah penderita DBD dan faktor-faktor yang mempengaruhinya dapat diketahui dengan menggunakan analisis regresi. Analisis regresi yang digunakan
Regresi dengan Microsoft Office Excel
Regresi dengan Microsoft Office Excel Author: Junaidi Junaidi 1. Pengantar Dalam statistik, regresi merupakan salah satu peralatan yang populer digunakan, baik pada ilmu-ilmu sosial maupun ilmu-ilmu eksak.
HASIL DAN PEMBAHASAN. (a) (b) (c)
5 b. Analisis data daya tahan dengan metode semiparametrik, yaitu menggunakan regresi hazard proporsional. Analisis ini digunakan untuk melihat pengaruh peubah penjelas terhadap peubah respon secara simultan.
BAB 4 HASIL PERCOBAAN DAN BAHASAN
24 BAB 4 HASIL PERCOBAAN DAN BAHASAN Perangkat lunak validasi metode analisis ini dibuat dengan menggunakan perangkat lunak pemograman yang biasa dipakai yaitu Microsoft Visual Basic 6.0, dimana perangkat
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. (Sugiyono, 2010). Populasi dalam penelitian ini adalah Bank Umum Milik
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Populasi dan Sampel Penelitian 3.1.1. Populasi Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri dari objek atau subjek yang mempunyai kuantitas dan karakteristik tertentu
BAB 13 ANALISIS LINTAS (PATH ANALISIS)
BAB 13 ANALISIS LINTAS (PATH ANALISIS) Berbagai macam penelitian yang dilakukan pada tanaman umumnya hanya mengkorelasikan sifat-sifat tanaman secara umum. Namun demikian, untuk mendapatkan gambaran tentang
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data pemantauan pertumbuhan
BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil Pengumpulan Data Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data pemantauan pertumbuhan anak di Kelurahan Karang Kitri, Bekasi Timur. Anak yang menjadi objek penelitian
ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA DENGAN METODE THEIL
ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA DENGAN METODE THEIL SKRIPSI Oleh : Prayitno Amigoro NIM. J2E 004 242 PROGRAM STUDI STATISTIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS
BAB 1 PENDAHULUAN. awal peradaban manusia. Pada awal zaman Masehi, bangsa-bangsa
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Pengolahan informasi statistik mempunyai sejarah jauh ke belakang sejak awal peradaban manusia. Pada awal zaman Masehi, bangsa-bangsa mengumpulkan data statistik
PENYUSUNAN PAKET R UNTUK PENYEMPURNAAN PAKET ARP (DESAIN DAN ANALISIS RANCANGAN PERCOBAAN)
i PENYUSUNAN PAKET R UNTUK PENYEMPURNAAN PAKET ARP (DESAIN DAN ANALISIS RANCANGAN PERCOBAAN) M. MUFTI MUBARAK DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesia, Kesejahteraan adalah hal atau keadaan sejahtera, keamanan, keselamatan, ketentraman. Dalam istilah umum, sejahtera menunjuk ke
KORELASI LINIER BERGANDA
KORELASI LINIER BERGANDA 10 Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id Blog : http://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline 3 Analisa Korelasi Untuk mengukur
BAB II KAJIAN TEORI. Analisis survival atau analisis ketahanan hidup adalah metode yang
BAB II KAJIAN TEORI BAB II KAJIAN TEORI A. Analisis Survival Analisis survival atau analisis ketahanan hidup adalah metode yang berhubungan dengan jangka waktu, dari awal pengamatan sampai suatu kejadian
BAB 2 LANDASAN TEORI
19 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Metode Analisis Data 2.1.1. Uji Validitas Validitas adalah suatu ukuran yang membuktikan bahwa apa yang diamati peneliti sesuai dengan apa yang sesungguhnya ada dalam dunia
BAB III KAJIAN SIMULASI
BAB III Kajian Simulasi 12 BAB III KAJIAN SIMULASI 3.1 Kajian simulasi tentang efektifitas pengujian 1 outlier Kajian terhadap literatur menghasilkan kesimpulan bahwa pendeteksian outlier dengan menggunakan
BAB ΙΙ LANDASAN TEORI
7 BAB ΙΙ LANDASAN TEORI Berubahnya nilai suatu variabel tidak selalu terjadi dengan sendirinya, bisa saja berubahnya nilai suatu variabel disebabkan oleh adanya perubahan nilai pada variabel lain yang
ESTIMASI REGRESI ROBUST M PADA FAKTORIAL RANCANGAN ACAK LENGKAP YANG MENGANDUNG OUTLIER
ESTIMASI REGRESI ROBUST M PADA FAKTORIAL RANCANGAN ACAK LENGKAP YANG MENGANDUNG OUTLIER Siswanto 1, Raupong 2, Annisa 3 ABSTRAK Dalam statistik, melakukan suatu percobaan adalah salah satu cara untuk mendapatkan
IV. METODE PENELITIAN. Maret Pemilihan lokasi tersebut dilakukan secara sengaja (purposive), menimbulkan eksternalitas positif bagi masyarakat.
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Tempat dan Waktu Penelitian Lokasi penelitian yang dipilih adalah di daerah sekitar terusan BKB Jakarta, yaitu sepanjang daerah Halimun sampai Karet, Jakarta Pusat. Pengambilan
Pencilan. Pencilan adalah pengamatan yang nilai mutlak sisaannya jauh lebih besar daripada sisaan-sisaan lainnya
Pencilan Pencilan adalah pengamatan yang nilai mutlak sisaannya jauh lebih besar daripada sisaan-sisaan lainnya Bisa jadi terletak pada tiga atau empat simpangan baku atau lebih jauh lagi dari rata-rata
Perbandingan Analisis Diskriminan dan Analisis Regresi Logistik Ordinal dalam Prediksi Klasifikasi Kondisi Kesehatan Bank
Perbandingan Analisis Diskriminan dan Analisis Regresi Logistik Ordinal dalam Prediksi Klasifikasi Kondisi Kesehatan Bank Fajri Zufa Alumni Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Bengkulu e-mail
Korelasi Sederhana dan Normalitas Regresi. Aplikasi Komputer
Korelasi Sederhana dan Normalitas Regresi Aplikasi Komputer Koefisien Korelasi Koefisien korelasi adalah bilangan yang menyatakan kekuatan hubungan antara dua variabel atau lebih atau dapat digunakan untuk
di masa yang akan datang dilihat dari aspek demografi dan kepuasannya. PENDAHULUAN
1 PENDAHULUAN Latar Belakang Saat ini ada dua teknologi yang diusung oleh perusahaan-perusahaan telekomunikasi Indonesia yaitu teknologi Global System for Mobile communication (GSM) dan teknologi Code
BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat perkiraan (prediction).
Pengantar Pengolahan Data Statistik Menggunakan SPSS 22. Isram Rasal ST, MMSI, MSc
Pengantar Pengolahan Data Statistik Menggunakan SPSS 22 Isram Rasal ST, MMSI, MSc Statistika Statistika Statistika adalah ilmu yang mempelajari bagaimana merencanakan, mengumpulkan, menganalisis, menginterpretasi,
- Setelah aplikasi terbuka, klik kanan kemudian pilih run
- Buka aplikasi netbeans 7.0.1 - Pilih file open CARA MENJALANKAN PROGRAM - Pilih lokasi aplikasi berada - Setelah aplikasi terbuka, klik kanan kemudian pilih run Akan muncul halaman login seperti berikut:
ANALISIS FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN GULA IMPOR DI INDONESIA BERDASARKAN DATA TAHUN TUGAS AKHIR
ANALISIS FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN GULA IMPOR DI INDONESIA BERDASARKAN DATA TAHUN 1994-2008 TUGAS AKHIR Diajukan untuk melengkapi tugas dan memenuhi syarat mencapai gelar Ahli Madya
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI
BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 4.1 Spesifikasi Rancangan 4.1.1 Spesifikasi Perangkat Lunak Spesifikasi perangkat lunak yang digunakan pada saat implementasi program aplikasi adalah : 1. Sistem Operasi
Analisis Perbandingan Berbagai Uji Pencilan Pada Analisis Regresi Admi Nazra Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas
Analisis Perbandingan Berbagai Uji Pencilan Pada Analisis Regresi Admi Nazra Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Abstrak Dalam tulisan ini disimpulkan bahwa jika suatu data terdeteksi sebagai
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metodologi Penelitian Metodologi yang dilakukan dalam penelitian ini adalah : Riset kepustakaan Kepustakaan dilakukan dengan cara mengumpulkan informasi-informasi yang berhubungan
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
5 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Matriks 2.1.1 Definisi Matriks Matriks adalah suatu kumpulan angka-angka yang juga sering disebut elemenelemen yang disusun secara teratur menurut baris dan kolom berbentuk
Resume 2 : Analysis of sex sequences by means of generalized linear mixed models. Yenni Angraini G
Resume 2 : Analysis of sex sequences by means of generalized linear mixed models Roberto Ambrosini, Diego Rubolini, Nicola Saino Yenni Angraini G161150051 Eksplorasi Data Data Simulasi proportion of male
Analisis Regresi 1. Pokok Bahasan Pengujian pada Regresi Ganda
Analisis Regresi Pokok Bahasan Pengujian pada Regresi Ganda Model Regresi Linier Berganda Model Regresi Linier Berganda, dengan k peubah penjelas : Y β β X β X β X k k Parameter regresi sebanyak k+ diduga
KORELASI LINIER BERGANDA. Debrina Puspita Andriani /
KORELASI LINIER BERGANDA 10 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline 3 Korelasi Linear Berganda Alat ukur mengenai hubungan yang terjadi antara variabel terikat
KLASIFIKASI PELANGGAN DENGAN ALGORITME POHON KEPUTUSAN DAN PELUANG PELANGGAN YANG MERESPONS PENAWARAN DENGAN REGRESI LOGISTIK
KLASIFIKASI PELANGGAN DENGAN ALGORITME POHON KEPUTUSAN DAN PELUANG PELANGGAN YANG MERESPONS PENAWARAN DENGAN REGRESI LOGISTIK YUANDRI TRISAPUTRA & OKTARINA SAFAR NIDA (SIAP 16) Pendahuluan Latar Belakang
Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi
Metode Statistika Pertemuan XII Analisis Korelasi dan Regresi Analisis Hubungan Jenis/tipe hubungan Ukuran Keterkaitan Skala pengukuran variabel Pemodelan Keterkaitan Relationship vs Causal Relationship
Cara Menggunakan Chemical Calculator
Cara Menggunakan Chemical Calculator Aplikasi GChemCalc adalah kalkulator sederhana untuk kimia. Mem-parsing rumus kimia untuk menghitung rumus baku, berat molekul, komposisi massa dan pola isotop. Memulai
SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA DESKRIPTIF (TK) KODE / SKS: KD / 2 SKS
Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 1. Pendahulua n tentang konsep statistika dan notasi penjumlahan Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar 1.1. Konsep statistika Mahasiswa dapat menjelaskan pengertian statistika
BAB 3 PENGOLAHAN DATA
BAB 3 PENGOLAHAN DATA 3.1 Menentukan Model Persamaan Regresi Linier Berganda Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini adalah jumlah kecelakaan lalu lintas dan faktor-faktor yang mempengaruhinya yaitu
BAB III GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE. Model GSTAR adalah salah satu model yang banyak digunakan untuk
BAB III GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE 3.1 Indeks Gini Model GSTAR adalah salah satu model yang banyak digunakan untuk memodelkan dan meramalkan data deret waktu dan lokasi. Model ini merupakan
TINJAUAN PUSTAKA. Model Regresi Linier Ganda
TINJAUAN PUSTAKA Model Regresi Linier Ganda Hubungan antara y dan X dalam model regresi linier umum adalah y = X ß + e () dengan y merupakan vektor pengamatan pada peubah respon (peubah tak bebas) berukuran
SBAB III MODEL VARMAX. Pengamatan time series membentuk suatu deret data pada saat t 1, t 2,..., t n
SBAB III MODEL VARMAX 3.1. Metode Analisis VARMAX Pengamatan time series membentuk suatu deret data pada saat t 1, t 2,..., t n dengan variabel random Z n yang dapat dipandang sebagai variabel random berdistribusi
BAB I PENDAHULUAN. suatu metode yang disebut metode kuadrat terkecil (Ordinary Least Square OLS).
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam penaksiran koefisien-koefisien regresi linier, biasanya kita digunakan suatu metode yang disebut metode kuadrat terkecil (Ordinary Least Square OLS).
Teknik Reduksi Dimensi Menggunakan Komponen Utama Data Partisi Pada Pengklasifikasian Data Berdimensi Tinggi dengan Ukuran Sampel Kecil
Teknik Reduksi Dimensi Menggunakan Komponen Utama Data Partisi Pada Pengklasifikasian Data Berdimensi Tinggi dengan Ukuran Sampel Kecil Ronny Susetyoko, Elly Purwantini Politeknik Elektronika Negeri Surabaya
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
16 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil uji validitas dan reliabilitas dari kuesioner pada lampiran 1 menunjukkan bahwa kuesioner tersebut valid dan realibel. Kuesioner di katakan valid jika nilai Alpha Cronbach