CLUSTER ENSEMBLE DALAM PENGGEROMBOLAN KABUPATEN/KOTA PROVINSI JAWA BARAT BERDASARKAN INDIKATOR PENDIDIKAN SMA/SMK/MA SITI NURAIDAH
|
|
- Johan Atmadjaja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 CLUSTER ENSEMBLE DALAM PENGGEROMBOLAN KABUPATEN/KOTA PROVINSI JAWA BARAT BERDASARKAN INDIKATOR PENDIDIKAN SMA/SMK/MA SITI NURAIDAH DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014
2
3 PERNYATAAN MENGENAI SKRIPSI DAN SUMBER INFORMASI SERTA PELIMPAHAN HAK CIPTA* Dengan ini saya menyatakan bahwa skripsi berjudul Cluster Ensemble dalam Penggerombolan Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Barat Berdasarkan Indikator Pendidikan SMA/SMK/MA adalah benar karya saya dengan arahan dari komisi pembimbing dan belum diajukan dalam bentuk apa pun kepada perguruan tinggi mana pun. Sumber informasi yang berasal atau dikutip dari karya yang diterbitkan maupun tidak diterbitkan dari penulis lain telah disebutkan dalam teks dan dicantumkan dalam Daftar Pustaka di bagian akhir skripsi ini. Dengan ini saya melimpahkan hak cipta dari karya tulis saya kepada Institut Pertanian Bogor. Bogor, Agustus 2014 Siti Nuraidah NIM G
4 ABSTRAK SITI NURAIDAH. Cluster Ensemble dalam Penggerombolan Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Barat Berdasarkan Indikator Pendidikan SMA/SMK/MA. Dibimbing oleh MUHAMMAD NUR AIDI dan I MADE SUMERTAJAYA. Jumlah penduduk Provinsi Jawa Barat yang besar merupakan potensi dalam peningkatan pembangunan Jawa Barat apabila disertai dengan kualitas sumber daya manusia (SDM) yang baik. Pendidikan merupakan salah satu bidang yang berkontribusi untuk meningkatkan kualitas SDM. Pendidikan di Provinsi Jawa Barat pada jenjang SMA/SMK/MA belum maksimal karena angka partisipasi murni baru mencapai 53.28%. Penelitian dilakukan untuk menggerombolkan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat dalam upaya memudahkan pemerintah dalam memantau dan mengevaluasi pelaksanaan pembangunan pendidikan. Penggerombolan dilakukan berdasarkan indikator pendidikan SMA/SMK/MA. Metode yang digunakan untuk menggerombolkan adalah Cluster Ensemble. Hasil dari penelitian ini yaitu menggerombolkan 26 Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Barat dalam empat gerombol. Gerombol pertama yang terdiri 16 kabupaten/kota memiliki rataan angka partisipasi murni, dan rasio murid-sekolah terendah. Gerombol kedua yang terdiri dari delapan kabupaten/kota memiliki rataan angka putus sekolah, angka mengulang, dan rasio murid guru terendah sedangkan rataan angka partisipasi murni tertinggi. Gerombol ketiga dan keempat masing-masing terdiri dari satu kabupaten yaitu Kabupaten Karawang dan Kabupaten Bekasi. Kabupaten Karawang memiliki angka pertisipasi murni, angka putus sekolah dan angka melanjutkan lebih rendah sedangkan rasio murid-ruang kelas, rasio murid-sekolah dan rasio murid-guru lebih tinggi dibandingkan dengan Kabupaten Bekasi Kata kunci: Cluster Ensemble, Link-Based Cluster Ensemble ABSTRACT SITI NURAIDAH. Cluster Ensemble in Clustering of Regencies/Cities in Province of West Java Based on Senior High School Level Education Indicator. Supervised by MUHAMMAD NUR AIDI and I MADE SUMERTAJAYA. The large number of residents in Province of West Java is a big potency in development of the province if followed with quality improvement of the human resources. Education is one of the most contributing factors in improvement of the quality of human resource. Education in the Province of West Java at high school level has not reached its maximum potency which is indicated by its pure participation rate at 53.28%. The purpose of this research was to clustered regencies/cities in the Province of West Java in order to help the government to observe and to evaluate the execution of educations development. The clustered was performed based on senior high school level education indicator. The method used for the clustered was cluster ensemble. The result of this research was a clustered of 26 regencies/cities in Province of West Java into 4 clusters. The first
5 cluster which is consisted of 16 regencies/cities has the lowest pure participation number and student-school ratio. The second cluster which is consisted of 8 regencies/cities has the lowest number of quitters, number of repeaters, and studentteacher ratio but has the highest pure participation number. The third and the fourth clusters each consisted of one regency, Karawang and Bekasi. Karawang regency has lower pure participant number, number of quitters, and continuing student but has higher student-classroom ratio, student-school ratio, and student-teacher ratio compared to Bekasi regency. Keywords: Cluster Ensemble, Link-Based Cluster Ensemble
6
7 CLUSTER ENSEMBLE DALAM PENGGEROMBOLAN KABUPATEN/KOTA PROVINSI JAWA BARAT BERDASARKAN INDIKATOR PENDIDIKAN SMA/SMK/MA SITI NURAIDAH Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Statistika pada Departemen Statistika DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014
8
9 Judul Skripsi : Cluster Ensemble dalam Penggerombolan Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Barat Berdasarkan Indikator Pendidikan SMA/SMK/MA Nama : Siti Nuraidah NIM : G Disetujui oleh Dr Ir Muhammad Nur Aidi, MS Pembimbing I Dr Ir I Made Sumertajaya, MSi Pembimbing II Diketahui oleh Dr Anang Kurnia, MSi Ketua Departemen Tanggal Lulus:
10 PRAKATA Puji dan syukur penulis panjatkan kepada Allah subhanahu wa ta ala atas segala karunia-nya sehingga karya ilmiah ini berhasil diselesaikan. Karya ilmiah ini berjudul Cluster Ensemble dalam Penggerombolan Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Barat Berdasarkan Indikator Pendidikan SMA/SMK/MA. Karya ilmiah ini disusun sebagai salah satu syarat untuk mendapatkan gelar Sarjana Statistika di Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor. Terima kasih penulis ucapkan kepada Bapak Dr Ir Muhammad Nur Aidi, MS dan Bapak Dr Ir I Made Sumertajaya, MSi selaku dosen pembimbing yang telah memberi saran. Ungkapan terima kasih juga disampaikan kepada umi, apak, temanteman, serta seluruh keluarga, atas segala doa, semangat, dan kasih sayangnya. Semoga karya ilmiah ini bermanfaat. Bogor, Agustus 2014 Siti Nuraidah
11 DAFTAR ISI DAFTAR TABEL vii DAFTAR GAMBAR vii DAFTAR LAMPIRAN vii PENDAHULUAN 1 Latar Belakang 1 Tujuan 2 METODE 2 Data 2 Metode Analisis Data 3 HASIL DAN PEMBAHASAN 6 Analisis Deskriptif 6 Analisis Gerombol 9 Profil Gerombol 11 SIMPULAN DAN SARAN 12 Simpulan 12 Saran 13 DAFTAR PUSTAKA 13 LAMPIRAN 14 RIWAYAT HIDUP 20
12 DAFTAR TABEL 1 Indikator pendidikan SMA/SMK/MA 2 2 Rataan indikator pendidikan SMA/SMK/MA 9 3 Hasil gerombol Cluster Ensemble 11 DAFTAR GAMBAR 1 Angka partisipasi murni SMA/SMK/MA 6 2 Angka putus sekolah SMA/SMK/MA 7 3 Angka mengulang di SMA/SMK/MA 7 4 Rasio murid-ruang kelas SMA/SMK/MA 8 5 Rasio murid-sekolah SMA/SMK/MA 8 6 Rasio murid-guru SMA/SMK/MA 9 7 Plot profil gerombol 12 DAFTAR LAMPIRAN 1 Dendrogram pautan tunggal, pautan lengkap, pautan rataan, pautan median, pautan centroid, dan ward 14 2 Anggota ensemble 15 3 Binary-Association Matrix (BM) 16 4 Matriks kesamaan 17 5 Dendrogram Cluster Ensemble 18 6 Rataan peubah setiap gerombol 19 7 Uji t antar gerombol pertama dan gerombol kedua 19
13 PENDAHULUAN Latar Belakang Jumlah penduduk Provinsi Jawa Barat pada tahun 2012 sebesar jiwa (BPS Jawa Barat 2014) menjadi potensi dalam meningkatkan pembangunan Jawa Barat apabila disertai dengan kualitas sumber daya manusia (SDM) yang baik. Salah satu bidang yang berkontribusi dalam perkembangan kualitas SDM adalah pendidikan. Menurut Undang-Undang Republik Indonesia (UURI) Nomor 20 Tahun 2003 Pasal 1 Ayat (1), pendidikan adalah usaha sadar dan terencana untuk mewujudkan suasana belajar dan proses pembelajaran agar peserta didik secara aktif mengembangkan potensi dirinya. Angka partisipasi murni merupakan salah satu indikator untuk mengetahui keberhasilan pendidikan di suatu daerah. Angka partisipasi murni merupakan perbandingan antara jumlah murid usia sekolah dengan jumlah penduduk di kelompok umur yang sama dan dinyatakan dalam persentase. Berdasarkan indikator tersebut, pendidikan di Provinsi Jawa Barat belum maksimal apabila ditinjau dari pendidikan formal khususnya pada jenjang pendidikan SMA/SMK/MA. Hal ini dapat dilihat dari angka partisipasi murni Provinsi Jawa Barat pada tahun 2011 untuk jenjang pendidikan SMA/SMK/MA hanya sebesar 53.28% (BPS 2013). Pendidikan di suatu daerah dikatakan berhasil apabila angka partisipasi murni daerah tersebut mencapai 95% (Karti dan Irhamah 2013). Pemerintah telah melakukan upaya dalam meningkatkan keberhasilan pendidikan. Perlu adanya strategi agar upaya tersebut lebih efektif. Oleh karena itu, peneliti melakukan penggerombolan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat untuk memudahkan pemerintah dalam melakukan pelaksanaan dan mengevaluasi pembangunan pendidikan. Penggerombolan dilakukan berdasarkan indikator pendidikan SMA/SMK/MA yaitu angka partisipasi murni, angka mengulang, angka putus sekolah, angka rasio murid-ruang kelas, angka rasio murid-sekolah, dan angka rasio murid-guru. Saat ini, ada banyak metode penggerombolan. Setiap metode dalam analisis gerombol mungkin memberikan solusi yang berbeda. Tidak ada metode penggerombolan tunggal yang terbaik untuk semua data (Kunceva dan Hadjitodorov 2004). Setiap metode penggerombolan memiliki keunggulan dan kelemahan masing-masing (Iam-on dan Garrett 2010). Strategi yang sering digunakan untuk mendapatkan solusi terbaik adalah mencoba setiap metode, kemudian membandingkan setiap solusi yang dihasilkan. Berdasarkan hal tersebut, Strehl dan Gosh pada tahun 2002 menemukan metode yang efektif yaitu dengan mengkombinasikan sekumpulan solusi gerombol yang berbeda menjadi satu solusi gerombol akhir. Metode ini disebut Cluster Ensemble. Penelitian yang dilakukan oleh Strehl dan Gosh (2002) menunjukan bahwa metode Cluster Ensemble mampu meningkatkan kualitas dan kekekaran solusi gerombol. Peneliti lain yang mengkaji metode Cluster Ensemble seperti Hu dan Yoo (2004), Retzer dan Shan (2007), serta Orme dan Johnson (2008) memberikan kesimpulan yang sama, yaitu dapat meningkatkan kualitas dan kekekaran solusi geerombol. Berdasarkan kemampuannya tersebut, metode analisis pada penelitian ini menggunakan Cluster Ensemble.
14 2 Tujuan Tujuan dari penelitian ini adalah melakukan penggerombolan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat berdasarkan indikator pendidikan SMA/SMK/MA menggunakan Cluster Ensemble. METODE Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang diperolah dari Dinas Pendidikan Provinsi Jawa Barat tahun 2012/2013. Objek yang diteliti adalah 26 Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Barat. Peubah yang digunakan dalam penelitian ini adalah indikator pendidikan SMA/SMK/MA. Peubah beserta kodenya dapat dilihat pada Tabel 1. Tabel 1 Indikator pendidikan SMA/SMK/MA Kode Indikator pendidikan Satuan X1 Angka partisipasi murni SMA/SMK/MA % X2 Angka putus sekolah SMA/SMK/MA % X3 Angka mengulang di SMA/SMK/MA % X4 Rasio murid-ruang kelas SMA/SMK/MA murid/ruang kelas X5 Rasio murid-sekolah SMA/SMK/MA murid/sekolah X6 Rasio murid-guru SMA/SMK/MA murid/guru Berikut definisi indikator pendidikan yang digunakan: 1. Angka partisipasi murni adalah perbandingan antara jumlah murid usia sekolah pada jenjang pendidikan tertentu dengan jumlah penduduk kelompok usia sekolah yang sesuai dan dinyatakan dalam persentase. Kriteria makin tinggi angka partisipasi murni berarti makin banyak dan tepat anak usia sekolah yang bersekolah di tingkat pendidikan tertentu di suatu daerah. Angka partisipasi murni SMA/SMK/MA = Jumlah murid usia Tahun di jenjang SMA/SMK/MA Penduduk usia tahun X 100% 2. Angka putus sekolah adalah perbandingan antara jumlah putus sekolah pada jenjang tertentu dengan jumlah murid pada jenjang yang sesuai pada tahun ajaran sebelumnya dan dinyatakan dalam persentase. Ideal nilai angka putus sekolah adalah 0% berarti tidak ada murid yang putus sekolah. Angka putus sekolah SMA/SMK/MA = Jumlah murid putus sekolah SMA/SMK/MA Jumlah murid SMA/SMK/MA tahun sebelumnya x 100% 3. Angka mengulang adalah perbandingan jumlah murid mengulang pada jenjang tertentu dengan jumlah murid pada jenjang yang sesuai pada tahun ajaran sebelumnya yang dinyatakan dalam persentase. Angka mengulang di SMA/SMK/MA = Jumlah murid mengulang SMA/SMK/MA Jumlah murid SMA/SMK/MA tahun sebelumnya x 100% 4. Rasio murid-ruang kelas adalah perbandingan antara jumlah murid dengan jumlah ruang kelas pada jenjang tertentu. Semakin tinggi nilai rasio berarti semakin padat murid di kelas atau semakin kurang jumlah ruang kelas di daerah. Jumlah murid SMA/SMK/MA Rasio murid-ruang kelas SMA/SMK/MA = Jumlah ruang kelas SMA/SMK/MA
15 3 5. Rasio murid-sekolah adalah perbandingan antara jumlah murid dengan jumlah sekolah pada jejang pendidikan tertentu. Jumlah murid SMA/SMK/MA Rasio murid-sekolah SMA/SMK/MA = Jumlah sekolah SMA/SMK/MA 6. Rasio murid-guru menunjukan jumlah murid yang berada dalam pengawasan seorang guru. Jumlah murid SMA/SMK/MA Rasio murid-guru SMA/SMK/MA = Jumlah guru SMA/SMK/MA Jika rasio murid-guru tinggi berarti harus ada penambahan jumlah pengajar. Metode Analisis Data Tahapan yang dilakukan pada penelitian ini adalah: 1. Melakukan analisis deskriptif terhadap semua peubah untuk melihat gambaran umum pendidikan jenjang SMA/SMK/MA di Provinsi Jawa Barat. 2. Melakukan transformasi kedalam bentuk baku karena peubah yang digunakan memiliki satuan yang berbeda. 3. Melakukan analisis gerombol. Analisis gerombol merupakan metode peubah ganda untuk menggerombolkan n objek ke dalam m gerombol (m<n) berdasarkan karakteristik-karakteristik yang dimiliki (Johnson dan Wichern 2002). Karakteristik objek yang berada dalam satu gerombol memiliki tingkat keragaman yang minimun, sedangkan antar gerombol memiliki tingkat keragaman yang maksimum (Sumertajaya dan Mattjik 2011). Langkah dalam melakukan analisis gerombol yaitu: a. Membuat matriks jarak. Ukuran kemiripan dan ketidakmiripan antar objek dalam analisis gerombol ditentukan berdasarkan ukuran jarak. Jarak yang paling umum dipilih adalah jarak euclidean yang dinyatakan sebagai berikut: dengan: d ij = [(x i -x j ) ' (x i -x j )] dij = jarak antara objek ke-i dan ke-j xi = vektor peubah ke-i xj = vektor peubah ke-j Jarak euclidean digunakan jika tidak ada korelasi yang nyata antar peubah dan masing-masing peubah memiliki satuan pengukuran yang sama. Jika terjadi korelasi antar peubah maka data perlu ditransformasi menggunakan komponen utama atau menggunakan jarak mahalanobis. Pada penelitian ini jarak euclidean tetap akan digunakan karena tanpa pengetahuan awal dari gerombol yang ada nilai S pada jarak mahalanobis tidak dapat ditentukan (Johnson dan Wichern 2002). b. Melakukan penggerombolan. Pada dasarnya ada dua metode penggerombolan yaitu metode penggerombolan berhirarki dan metode penggerombolan tak berhirarki. Umumya, metode penggerombolan berhirarki digunakan jika jumlah gerombol yang akan terbentuk belum diketahui jumlahnya dan banyaknya amatan tidak terlalu besar, sedangkan metode penggerombolan tak berhirarki digunakan apabila jumlah gerombol yang terbentuk sudah ditentukan terlebih 1 2
16 4 dahulu dan banyak objek relatif besar. Oleh karena itu, penelitian ini menggunakan metode penggerombolan berhirarki. Metode penggerombolan berhirarki yang digunakan pada penelitian ini adalah: i. Pautan tunggal Jarak antara dua gerombol diukur dengan jarak terdekat sebuah objek dalam gerombol satu dengan gerombol yang lain. dengan: d (uv)w = min{d uw,d vw } d(uv)w = jarak antara gerombol (UV) dengan gerombol W duw = jarak antara tetangga terdekat gerombol U dan gerombol W dvw = jarak antara tetangga terdekat gerombol V dan gerombol W ii. Pautan lengkap Jarak antara dua gerombol diukur dengan jarak terjauh sebuah objek dalam gerombol satu dengan gerombol yang lain. d (uv)w =max{d uw,d vw } iii. Pautan rataan Jarak antara dua gerombol diukur dengan rata-rata seluruh objek suatu gerombol terhadap seluruh objek gerombol lain. dengan: d (uv)w = i k d ik N (uv) N w dik = jarak antar objek ke-i dalam gerombol (UV) dan objek ke-k gerombol W N(uv) = jumlah objek dalam gerombol (UV) Nw = jumlah objek dalam gerombol W iv. Pautan centroid Jarak antara kedua gerombol diukur menggunakan jarak dari masingmasing rataan (centroid) gerombol. v. Pautan median Jarak antar gerombol dihitung berdasarkan jarak median antar gerombol. Gerombol dengan jarak terkecil akan digabungkan. vi. Ward Metode ini mengevaluasi jarak antar gerombol dengan meminimumkan peningkatan jumlah kuadrat galat pada setiap tahap penggerombolan. Hasil dari metode penggerombolan digambarkan dalam bentuk dendrogram. Jumlah gerombol yang dihasilkan didapat dari pemotongan dendrogram pada selisih jarak penggabungan terbesar. Pemotongan dendrogram dapat juga dilakukan berdasarkan subjektifitas dari peneliti. 4. Melakukan analisis Cluster Ensemble Cluster Ensemble mengkombinasikan solusi gerombol dari setiap metode penggerombolan yang berbeda. Cluster Ensemble tidak memperhitungkan karakteristik asli atau algoritma yang digunakan untuk menghasilkan sekumpulan solusi gerombol tersebut. Motivasi dikembangkannya Cluster Ensemble salah satunya adalah adanya keragaman solusi gerombol yang
17 5 dihasilkan dari metode yang berbeda. Langkah-langkah yang dilakukan pada tahap ini adalah: a. Membuat tabulasi solusi gerombol yang dihasilkan dari setiap metode yang disebut dengan anggota ensemble. Jika ada kesamaan solusi yang terbentuk maka hanya satu solusi yang digunaka sebagai anggota ensemble. b. Membuat matriks kesamaan. Matriks kesamaan dibuat dengan menggunakan algoritma Link-Based Cluster Ensemble (Iam-on dan Garrett 2010). Algoritma ini mengukur kesamaan berbasis link untuk memperbaiki hasil kesamaan antar objek. Langka-langkah yang dilakukan adalah: i. Melakukan pelabelan ulang anggota ensemble. ii. Mentransformasi hasil pelabelan ulang menjadi Binary-Association Matrix (BM) dengan ukuran N x P. N adalah jumlah kabupaten/kota dan P adalah jumlah label. Langkah ini dilakukan dengan cara mengisi kolom yang bersesuaian dengan labelnya dengan angka satu dan yang tidak bersesuaian diisi dengan angka nol. iii. Membuat matriks pembobot dengan langkah sebagai berikut: a) Membuat matriks w dengan persamaan w ij = x Ci x Cj x Ci x Cj dengan x Ci adalah unsur objek ke-i pada matriks BM b) Membuat matriks WCT dengan persamaan q WCT ij = min(w ik,w jk ) k=1 dengan q adalah jumlah label. Sim WCT WCT ij (i,j) = WCT max dengan WCT max adalah nilai tertinggi yang berada pada matriks WCT. vii. Membuat matriks kesamaan. 1 jika C(x i )=C(x j ) S m (x i,x j ) = { Sim WCT (C(x i ),C(x j )) DC lainnya dengan Sm(xi,xj) adalah nilai kesamaan antara objek ke-i dengan objek kej pada algoritma metode penggerombolan ke-m. Sim (WCT) (C(xi),C(xj)) adalah nilai kesamaan antara label objek ke-i dengan label objek ke-j. DC adalah tingkat kepercayaan menerima dua objek non-identik sebagai dua objek yang serupa, DC (0,1. Berdasarkan rangkaian persamaan tersebut matriks kesamaan dapat peroleh dengan cara: M CTS(x i,x j ) = 1 M S m(x i,x j ) m=1 dengan M adalah jumlah gerombol yang terbentuk pada metode penggerombolan ke-m. c. Mentransformasi matriks kesamaan menjadi matriks jarak. d ij =1-CTS(x i,x j )
18 Angka partisipasi murni (%) 6 d. Melakukan penggerombolan dengan menggunakan metode pautan tunggal, pautan lengkap, dan pautan rataan untuk mendapatkan solusi gerombol akhir. 5. Membuat plot profil untuk melihat kemiripan profil dan mendeskripsikan hasil gerombol yang terbentuk. 6. Melakukan uji t untuk mengetahui peubah-peubah yang signifikan antar gerombol. Uji t dilakukan dengan asumsi kedua ragam tidak sama. H0 : µij=µi j H1 : µij µi j dengan i = gerombol dan j = peubah. t h = (x 1-x 2)-δ 0 s (x 1-x 2) v = Tolak H0 jika th > t(α:v) [( s n 1 ) ( s 1 2 n 1 + s n 2 ) s (x 1-x 2) = ( s s 2 2 ) n 1 n 2 2 ) (n 1-1)] + [( s 2 2 n 2 (n 2-1)] HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Deskriptif ,17 88,30 66,15 40,76 83,86 38,60 42,83 87,27 76,37 53,49 45,3445,61 77,72 45,32 71,68 62,41 45,60 69,98 54,1753,75 53,64 56,57 47,69 49,65 66,36 38,84 Kabupaten/Kota Gambar 1 Angka partisipasi murni SMA/SMK/MA Provinsi Jawa Barat yang terdiri dari 17 kabupaten dan sembilan kota memiliki rataan angka partisipasi murni SMA/SMK/MA (X1) sebesar 57.85% dapat dilihat pada Tabel 2. Seluruh angka partisipasi murni SMA/SMK/MA kota lebih tinggi daripada kabupaten. Hal ini menunjukan bahwa penduduk daerah kota lebih banyak yang bersekolah di usia yang tepat daripada kabupaten untuk jenjang
19 Angka mengulang (%) Angka putus sekolah (%) 7 pendidikan SMA/SMK/MA. Angka partisipasi murni SMA/SMK/MA terendah berada di Kabupaten Cianjur dan Kabupaten Bandung Barat dengan nilai sebesar 38.60% dan 38.84% dapat dilihat pada Gambar ,5 2 1,5 1 0,5 0 2,02 1,81 1,82 1,98 1,42 1,44 1,56 1,68 1,58 2 1,34 1,38 1,33 2,59 2,07 2,09 2,06 1,93 1,96 1,54 1,73 1,58 1,45 1,47 1,04 Kabupaten/Kota Gambar 2 Angka putus sekolah SMA/SMK/MA Angka putus sekolah SMA/SMK/MA (X2) memiliki nilai rataan sebesar 1.72% dengan standar deviasi sebesar Daerah yang memiliki angka putus sekolah SMA/SMK/MA tertinggi adalah Kabupaten Bekasi sebesar 2.59% dan yang tertinggi kedua adalah Kabupaten Bogor sebesar 2.18%. Daerah yang memiliki nilai terendah adalah Kota Banjar dengan nilai 1.04 % dan yang terendah kedua adalah Kota Depok dengan nilai 1.34%. 0,25 0,2 0,15 0,1 0,20 0,14 0,15 0,23 0,16 0,17 0,15 0,12 0,12 0,11 0,16 0,23 0,17 0,17 0,13 0,11 0,18 0,13 0,18 0,17 0,14 0,14 0,13 0,16 0,11 0,18 0,05 0 Kabupaten/Kota Gambar 3 Angka mengulang di SMA/SMK/MA Rataan dan standar deviasi angka mengulang di SMA/SMK/MA (X3) yaitu 0.15% dan 0.03 dapat dilihat pada Tabel 2. Persentase murid yang paling banyak mengulang berada di Kabupaten Bogor (0.20%), Kabupaten Sukabumi (0.23%), dan Kabupaten Tasikmalaya (0.23%). Daerah yang memiliki angka mengulang di SMA/SMK/MA paling sedikit berada di Kota Bandung, Kota Banjar, dan Kota Bekasi dengan nilai masing-masing sebesar 0.11%.
20 Rasio murid - sekolah Rasio murid-ruang kelas ,80 41,50 49,68 38,37 33,93 38,96 41,24 63,16 44,83 39,67 38,34 40,58 40,15 38,93 40,99 42,35 37,3838,0037,29 37,92 35,6134,45 77,63 70,85 48,67 53,18 Kabupaten /Kota Gambar 4 Rasio murid-ruang kelas SMA/SMK/MA Rataan dan standar deviasi rasio murid-ruang kelas (X4) adalah dan 10.9 dapat dilihat pada Tabel 2. Pada rasio murid-ruang kelas SMA/SMK/MA tiga wilayah yang memiliki nilai paling tinggi secara berurutan yaitu Kabupaten Bandung, Kabupaten Karawang, dan Kabupaten Bekasi dengan nilai 63.2, 77.6, dan 70.9 dapat dilihat pada Gambar 4. Tingginya nilai rasio tersebut menunjukan bahwa ketiga daerah tersebut memiliki rataan tingkat kepadatan murid dalam kelas paling tinggi atau kurangnya jumlah kelas. Perlu adanya tambahan ruang kelas agar jumlah murid di dalam kelas tidak terlalu banyak sehingga proses belajar mengajar bisa lebih baik. Daerah yang memiliki rasio murid-ruang kelas SMA/SMK/MA terendah adalah Kota Sukabumi sebesar atau 34, artinya dalam satu ruang kelas di Kota Sukabumi berisi rata-rata 34 murid ,66 443,48 281,68 235,93 405,12 294,45285,95 431,02 546,20 333,27 260,81 212,58 340,51 261,86 401,46 466,20 405,05408,13 361,62 347,80332,63 363,26 502,65 358,34 382,68 219,15 Kabupaten/Kota Gambar 5 Rasio murid-sekolah SMA/SMK/MA Rataan dan ragam rasio murid sekolah SMA/SMK/MA (X5) adalah dan Rasio murid-sekolah SMA/SMK/MA di Provinsi Jawa Barat tertinggi berada di Kota Cimahi sebesar artinya di Kota Cimahi rata-rata satu sekolah
21 Rasio murid-guru 9 memiliki murid sebanyak 547 murid (pembulatan ). Rasio terendah berada pada Kabupaten Tasikmalaya sebesar ,12 22,67 21,54 19,25 19,90 21,62 23,21 18,82 16,81 15,77 16,49 17,7717,32 15,67 16,9216,62 18,18 19,19 16,72 16,19 13,92 13,82 29,41 17,77 18,80 18,18 Kabupaten/Kota Gambar 6 Rasio murid-guru SMA/SMK/MA Rasio murid-guru SMA/SMK/MA (X6) memiliki rataan sebesar dan standar deviasi sebesar Rasio murid-guru SMA/SMK/MA Kabupaten Bogor dan Kabupaten Karawang memiliki nilai tertinggi yaitu dan dapat dilihat pada Gambar 7. Perlu adanya tambahan guru agar tercipta proses belajar mengajar yang lebih efektif. Kota Bandung dan Kota Cirebon memiliki rasio muridguru SMA/SMK/MA terendah yaitu yaitu dan Tabel 2 Rataan indikator pendidikan SMA/SMK/MA Peubah Rataan Stdv X X X X X X Analisis Gerombol Penggerombolan Kabupaten/Kota Provinsi Jawa Barat berdasarkan indikator pendidikan SMA/SMK/MA menggunakan Cluster Ensemble. Tahap awal Cluster Ensemble adalah membentuk sekumpulan solusi gerombol dari metode yang berbeda sebagai anggota ensemble. Penelitian ini menggunakan enam metode yaitu pautan tunggal, pautan lengkap, pautan rataan, pautan median, pautan centroid, dan ward. Hasil dari keenam metode ini digambarkan dalam bentuk dendrogram. Jumlah gerombol beserta anggota gerombol didapat dari pemotongan dendrogram pada selisih jarak penggabungan terbesar. Jarak euclidean adalah jarak yang digunakan pada penelitian ini. Jarak euclidean dapat digunakan apabila setiap peubah memiliki satuan pengukuran yang
22 10 sama. Hal ini disebabkan agar nilai setiap peubah bisa dijumlahkan pada perhitungan nilai jarak. Peubah pada penelitian ini memiliki satuan yang berbeda sehingga dilakukan transformasi ke dalam bentuk baku untuk menghilangkan satuan pengukuran. Selain satuan pengukuran setiap peubah harus sama, jarak euclidean dapat digunakan apabila tidak ada kolerasi yang nyata antar peubah. Hal ini disebabkan karena perhitungan jarak euclidean dilakukan pada bidang dimensi dua. Perhitungan jarak harus saling ortogonal yaitu tidak ada korelasi antara peubah yang dilibatkan. Peubah yang digunakan dalam penelitian ini memiliki korelasi yaitu X1 dengan X5 sebesar 0.65 dan X3 dengan X5 sebesar Korelasi antar peubah bisa diatasi dengan melakukan transformasi komponen utama. Pada penelitian ini tidak dilakukan transformasi ke dalam bentuk komponen utama karena jarak euclidean antara dua objek dengan atau tanpa transformasi komponen utama akan sama jika seluruh komponen utama digunakan (Jolliffe 2002). Penggerombolan menggunakan metode pautan tunggal menghasilkan dua gerombol yaitu gerombol pertama terdiri dari 25 kabupaten/kota dan gerombol kedua hanya terdiri dari satu kabupaten. Metode pautan lengkap menghasilkan tiga gerombol yaitu gerombol pertama terdiri dari 16 kabupaten/kota, gerombol kedua terdiri dari delapan kabupaten/kota, dan gerombol ketiga terdiri dari dua kabupaten. Metode pautan rataan menghasilkan tiga gerombol, yaitu gerombol pertama terdiri dari 24 kabupaten/kota, gerombol kedua dan ketiga masing-masing hanya beranggota satu kabupaten. Metode pautan median memiliki hasil yang sama dengan metode pautan rataan. Metode pautan centroid memiliki hasil yang sama dengan metode pautan tunggal. Metode ward menghasil dua gerombol yaitu gerombol pertama terdiri dari 15 kabupaten/kota dan gerombol kedua terdiri dari 11 kabupaten/kota. Hasil penggerombolan tunggal sebagai anggota ensemble secara lebih rinci dapat dilihat pada Lampiran 2. Berdasarkan Lampiran 2 dapat diketahui bahwa terdapat beberapa metode yang memiliki solusi yang sama yaitu pautan tunggal dengan pautan centroid dan pautan rataan dengan pautan median. Tidak semua solusi gerombol digunakan sebagai anggota ensemble. Beberapa metode yang memiliki solusi yang sama hanya akan digunakan satu solusi saja. Oleh karena itu, solusi gerombol yang digunakan sebagai anggota ensemble hanya berjumlah empat solusi. Tahapan selanjutnya yaitu mentransformasi anggota ensemble menjadi Binary-Association Matrix (BM), dapat dilihat pada Lampiran 4. Matriks BM selanjutnya digunakan untuk mendapatkan gerombol akhir. Ukuran kesamaan antar kabupaten/kota pada tahap ini menggunakan algoritma Link-Based Cluster Ensemble dan hasilnya dapat dilihat pada Lampiran 4. Langkah selanjutnya yaitu mentransformasi matriks kesamaan menjadi matriks jarak. Setelah matriks jarak di peroleh kemudian dilakukan penggerombolan dengan metode pautan tunggal, pautan lengkap, dan pautan rataan. Dendrogram Cluster Ensemble dilihat pada Lampiran 5. Dendrogram pada tahap akhir dengan menggunakan metode pautan tunggal, pautan lengkap, dan pautan rataan memiliki hasil yang hampir sama. Pemotongan dendrogram pada tahap ini didasarkan pada unsur subjektifitas. Pemotongan dilakukan pada jarak penggabunga terbesar ketiga karena pada jarak ini diketahui anggota gerombol yang didominasi oleh daerah kota dan kabupaten secara nyata. Hasil penggerombolan dapat dilihat pada Tabel 3.
23 11 Hasil solusi gerombol akhir yang terbentuk terdiri dari empat gerombol. Gerombol pertama terdiri dari 14 kabupaten dan dua kota. Gerombol kedua terdiri satu kabupaten dan enam kota. Gerombol ketiga yaitu Kabupaten Karawang. Gerombol keempat yaitu Kabupaten Bekasi. Hasil penggerombolan tersebut memperlihatkan daerah-daerah yang memiliki persamaan karakteristik berdasarkan indikator pendidikan SMA/SMK/MA. Karakteristik setiap gerombol dapat dilihat pada Lampiran 6. Tabel 3 Hasil gerombol Cluster Ensemble Gerombol 1 Gerombol 2 Gerombol 3 Gerombol 4 Kabupaten Bogor Kota Bogor Kabupaten Karawang Kabupaten Bekasi Kota Depok Kabupaten Sukabumi Kabupaten Cianjur Kabupaten Bandung Kabupaten Sumedang Kabupaten Garut Kabupaten Tasikmalaya Kabupaten Ciamis Kabupaten Cirebon Kabupaten Majalengka Kabupaten Indramayu Kabupaten Subang Kabupaten Purwakarta Kota Bekasi Kabupaten Bandung Barat Kota Sukabumi Kota Bandung Kota Cimahi Kota Tasikmalaya Kota Banjar Kabupaten Kuningan Kota Cirebon Profil Gerombol Karakteristik gerombol dianalisis dalam bentuk plot profil. Kemiripan profil antar gerombol dapat dilihat berdasarkan kesejajaran plot profil setiap peubah untuk setiap gerombol. Data memiliki besaran yang berbeda sehingga untuk memudahkan dalam melihat pola plot, data tersebut disamakan terlebih dahulu besarannya. Selanjutnya dilakukan pengujian untuk melihat peubah-peubah yang berbeda secara nyata dengan menggunakan uji t. Hasil uji t dapat dilihat pada Lampiran 7. Uji t hanya dilakukan pada gerombol pertama dan kedua saja karena gerombol ketiga dan keempat hanya beranggotakan satu kabupaten. Berdasarkan hasil pengujian, hanya rasio murid-ruang kelas yang tidak berbeda secara nyata antara gerombol pertama dengan gerombol kedua. Berdasarkan Gambar 7 gerombol yang dihasilkan memiliki pola profil yang berbeda-beda. Gerombol pertama yang didominasi oleh kabupaten memiliki rataan angka partisipasi murni dan rasio murid-sekolah terendah jika dibandingkan dengan gerombol lainnya. Gerombol kedua yang terdiri dari satu kabupaten dan enam kota memiliki rataan angka partisipasi murni paling tinggi. Selain itu, gerombol kedua memiliki rataan angka putus sekolah, angka mengulang, dan rasio murid guru dengan nilai terendah jika dibandingkan dengan gerombol lainnya. Banyaknya
24 12 penduduk yang bersekolah di gerombol kedua diimbangi dengan jumlah guru yang banyak. Hal ini tercermin dari tingginya angka partisipasi murni dengan rendahnya rasio murid-guru Angka Partisipasi Murni Angka Putus Sekolah Angka Mengulang Rasio Murid - Ruang Kelas Rasio Murid - Sekolah Rasio Murid - Guru Gerombol 1 Gerombol 2 Gerombol 3 Gerombol 4 Gambar 7 Plot profil gerombol Gerombol ketiga hanya Kabupaten Karawang dan Gerombol keempat hanya Kabupaten Bekasi. Kedua kabupaten ini memiliki pola profil yang mirip. Angka partisipasi murni, angka putus sekolah dan angka mengulang Kabupaten Karawang lebih rendah dari Kabupaten Bekasi. Rasio murid-ruang kelas, rasio murid-sekolah dan rasio murid-guru dengan nilai di Kabupaten Karawang lebih tinggi daripada Kabupaten Bekasi. SIMPULAN DAN SARAN Simpulan Cluster ensemble dengan menggunakan enam metode penggerombolan berhirarki menghasilkan empat solusi gerombol sebagai anggota ensemble. Hasil penggerombolan dengan menggunakan Cluster Ensemble dihasilkan empat gerombol. Setiap gerombol yang terbentuk memiliki pola profil yang berbeda-beda. Gerombol pertama yang terdiri 16 kabupaten/kota memiliki rataan angka partisipasi murni, dan rasio murid-sekolah terendah. Gerombol kedua yang terdiri dari delapan kabupaten/kota memiliki rataan angka putus sekolah, angka mengulang, dan rasio murid guru terendah sedangkan rataan angka partisipasi murni tertinggi. Gerombol ketiga dan keempat masing-masing terdiri dari satu kabupaten yaitu Kabupaten Karawang dan Kabupaten Bekasi. Kabupaten Karawang memiliki angka pertisipasi murni, angka putus sekolah dan angka melanjutkan lebih rendah sedangkan rasio murid-ruang kelas, rasio murid-sekolah dan rasio murid-guru lebih tinggi dibandingkan dengan Kabupaten Bekasi
25 13 Saran Anggota ensemble dengan jumlah gerombol yang beragam akan menghilangkan informasi dari beberapa solusi metode penggerombolan. Penelitian selanjutnya dapat menggunkan metode penggerombolan tak berhirarki untuk membangun anggota ensemble karena jumlah gerombol ditentukan terlebih dahulu. DAFTAR PUSTAKA [BPS] Badan Pusat Statistik Statistik Pendidikan 2012 Survei Sosial Ekonomi Nasional. Jakarta : Badan Pusat Statistik. [BPS] Badan Pusat Statistik Provinsi Jawa Barat Jawa Barat dalam Angka Bandung: Badan Pusat Statistik Jawa Barat. Hu X, Yoo I Cluster Ensemble and Its Applications in Gene Expression Analysis. Proceeding 2nd Asia-Pacific Bioinformatics Conference. Dunedin, Januari hlm Iam-on N, Garrett S LinkCluE: A MATLAB Package for Link-Based Cluster Ensemble. Journal of Statistical Software. 36(9):1-36. Johnson RA, Wichern DW Applied Multivariate Statistical Analysis. New Jersey: Prentice Hall. Jollieffe IT Principal Component Analysis. New York: Spinger-Verlag. Karti HS, Irhamah Pengelompokan Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Indikator Pendidikan SMA/SMK/MA dengan Metode C-Means dan Fuzzy C-Means. Jurnal Sains dan Seni Pomits (2): Kuncheva LI, Hadjitodorov ST Using Diversity in Cluster Ensemble. Proceeding of the IEEE International Conference on System, Man and Cybernetic. The Hague, Oktober hlm Orme B, Johnson R Improving K-Means Cluster Analysis : Ensemble Analysis Instead of Highest Reproducibility. Sawtooth Software. [Internet]. [diunduh 2014 Februari 22]. Tersedia di Retzer J, Shan M Cluster Ensemble Analysis and Graphical Depiction of Cluster Partitions. Proceeding of the 2007 Sawtooth Software Conference. California, Oktober hlm Strehl A, Gosh J A Knowledge Reuse Framework for Combining Partitionings. The Journal of Machine Learning Research. 3(1): Sumertajaya IM, Mattjik AA Sidik Peubah Ganda dengan Menggunakan SAS. Bogor (ID): Departemen Statistika IPB.
26 14 Lampiran 1 Dendrogram pautan tunggal, pautan lengkap, pautan rataan, pautan median, pautan centroid, dan ward. a. Pautan tunggal b. Pautan lengkap c. Pautan rataan d. Pautan median e. Pautan centroid f. Ward
27 15 Lampiran 2 Anggota ensemble No Kabupaten/Kota *Pautan Tunggal Pautan Lengkap ^Pautan Rataan ^Pautan Median *Pautan Centroid 1 Kabupaten Bogor Kota Bogor Kota Depok Kabupaten Sukabumi Kota Sukabumi Kabupaten Cianjur Kabupaten Bandung Kota Bandung Kota Cimahi Kabupaten Sumedang Kabupaten Garut Kabupaten Tasikmalaya Kota Tasikmalaya Kabupaten Ciamis Kota Banjar Kabupaten Kuningan Kabupaten Cirebon Kota Cirebon Kabupaten Majalengka Kabupaten Indramayu Kabupaten Subang Kabupaten Purwakarta Kabupaten Karawang Kabupaten Bekasi Kota Bekasi Kabupaten Bandung Barat * ^ memiliki metode yang sama Ward
28 16 Lampiran 3 Binary-Association Matrix (BM) No Kabupaten/Kota C1 C2 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C9 C10 1 Kabupaten Bogor Kota Bogor Kota Depok Kabupaten Sukabumi Kota Sukabumi Kabupaten Cianjur Kabupaten Bandung Kota Bandung Kota Cimahi Kabupaten Sumedang Kabupaten Garut Kabupaten Tasikmalaya Kota Tasikmalaya Kabupaten Ciamis Kota Banjar Kabupaten Kuningan Kabupaten Cirebon Kota Cirebon Kabupaten Majalengka Kabupaten Indramayu Kabupaten Subang Kabupaten Purwakarta Kabupaten Karawang Kabupaten Bekasi Kota Bekasi Kabupaten Bandung Barat
29 O1 O2 O3 O4 O5 O6 O7 O8 O9 O10 O11 O12 O13 O14 O15 O16 O17 O18 O19 O20 O21 O22 O23 O24 O25 O26 O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O Lampiran 4 Matriks kesamaan
30 18 Lampiran 5 Dendrogram Cluster Ensemble a. Pautan tunggal b. Pautan lengkap c. Pautan rataan
31 19 Lampiran 6 Rataan peubah setiap gerombol Gerombol X1 X2 X3 X4 X5 X Lampiran 7 Uji t antara gerombol pertama dan gerombol kedua Nilai t X1 X2 X3 X4 X5 X6 thitung 7.48* 2.37* 2.96* * 3.64* ttabel *berbeda nyata pada taraf 5%
32 20 RIWAYAT HIDUP Penulis dilahirkan di Bogor pada tanggal 11 Agustus 1991 dari pasangan Bapak Madsudin dan Ibu Miskah. Penulis adalah anak kedua dari tiga bersaudara. Penulis menyelesaikan pendidikan di SD Negeri Ciheuleut 2 pada tahun SMP Negeri 3 Bogor pada tahun 2007, dan SMA Negeri 3 Bogor pada tahun Penulis diterima sebagai mahasiswa di Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor melalui jalur Undangan Seleksi Masuk IPB (USMI). Selama kuliah, penulis mengikuti beberapa kepanitiaan acara antara lain, Masa Perkenalan Fakultas G-FORCE 48 sebagai staf divisi konsumsi pada tahun 2012, Statistika Ria ke-8 sebagai bendahara divisi dana dan usaha pada tahun 2012, dan Welcome Ceremony of Statistics sebagai staf divisi dana dan usaha pada tahun Selain itu penulis aktif sebagai bendahara divisi sains Himpunan Keprofesian Gamma Sigma Beta periode Penulis pernah mengikuti kegiatan praktik lapang di Balai Penelitian Tanaman Rempah dan Obat (BALITTRO), Bogor tahun Selama kuliah, penulis mendapatkan beasiswa BIDIKMISI dari Ditjen Dikti.
PENGGEROMBOLAN SMA/MA DI KOTA PADANG BERDASARKAN INDIKATOR MUTU PENDIDIKAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTER ENSEMBLE
Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 13 23 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENGGEROMBOLAN SMA/MA DI KOTA PADANG BERDASARKAN INDIKATOR MUTU PENDIDIKAN DENGAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTER
Lebih terperinciDosen, Institut Pertanian Bogor. Alumni Instiitut Pertanian Bogor
Jurnal Media Infotama Vol. 14 No. 1, Februari 2018 31 Perbandingan Hasil Pengelompokan menggunakan Analisis Cluster Berhirarki, K-Means Cluster, dan Cluster Ensemble (Studi Kasus Data Indikator Pelayanan
Lebih terperinciTabel 6 Daftar peubah karakteristik
6 Tabel 6 Daftar peubah karakteristik Kode. Keterangan X1 Hasil gabah (kg/ha) X2 Umur saat akar tembus lilin (HST) X3 Jumlah akar tembus X4 Panjang akar tembus (cm) X5 Berat akar (gr) X6 Laju asimilasi
Lebih terperinciPENGGEROMBOLAN DUA TAHAP DESA-DESA DI JAWA TENGAH ALIFTA DIAH AYU RETNANI
PENGGEROMBOLAN DUA TAHAP DESA-DESA DI JAWA TENGAH ALIFTA DIAH AYU RETNANI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2012 RINGKASAN ALIFTA DIAH AYU RETNANI.
Lebih terperinciAnalisis Klaster untuk Pengelompokan Kemiskinan di Jawa Barat Berdasarkan Indeks Kemiskinan 2016
Analisis Klaster untuk Pengelompokan Kemiskinan di Jawa Barat Berdasarkan Indeks Kemiskinan 2016 Rana Amani Desenaldo 1 Universitas Padjadjaran 1 rana.desenaldo@gmail.com ABSTRAK Kesejahteraan sosial adalah
Lebih terperinciPENGGEROMBOLAN DAN PEMETAAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA BARAT BERDASARKAN NILAI UJIAN NASIONAL SMA DAN AKREDITASI SEKOLAH CHARLES E.
PENGGEROMBOLAN DAN PEMETAAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA BARAT BERDASARKAN NILAI UJIAN NASIONAL SMA DAN AKREDITASI SEKOLAH CHARLES E. MONGI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN
Lebih terperinciCLUSTER ENSEMBLE DALAM PENGGEROMBOLAN VARIETAS PADI
1 CLUSTER ENSEMBLE DALAM PENGGEROMBOLAN VARIETAS PADI VIVI HERYANTI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2010 2 RINGKASAN VIVI HERYANTI. Cluster
Lebih terperinciMETODE LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) PADA ANALISIS REGRESI DENGAN PENCILAN AMIR A DALIMUNTHE
METODE LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) PADA ANALISIS REGRESI DENGAN PENCILAN AMIR A DALIMUNTHE DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2010 RINGKASAN
Lebih terperinciPENERAPAN DAN PERBANDINGAN CARA PENGUKURAN RESPON PADA ANALISIS KONJOIN
PENERAPAN DAN PERBANDINGAN CARA PENGUKURAN RESPON PADA ANALISIS KONJOIN (Studi Kasus: Preferensi Mahasiswa Statistika IPB Angkatan 44, 45, dan 46 terhadap Minat Bidang Kerja) DONNY ARIEF SETIAWAN SITEPU
Lebih terperinciANALISIS BIPLOT UNTUK MEMETAKAN MUTU SEKOLAH YANG SESUAI DENGAN NILAI UJIAN NASIONAL SUJITA
ANALISIS BIPLOT UNTUK MEMETAKAN MUTU SEKOLAH YANG SESUAI DENGAN NILAI UJIAN NASIONAL SUJITA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan
Lebih terperinciPERBANDINGAN HASIL PENGGEROMBOLAN METODE K-MEANS, FUZZY K-MEANS, DAN TWO STEP CLUSTER
PERBANDINGAN HASIL PENGGEROMBOLAN METODE K-MEANS, FUZZY K-MEANS, DAN TWO STEP CLUSTER LATHIFATURRAHMAH SEKOLAH PASCA SARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2010 PERNYATAAN MENGENAI TUGAS AKHIR DAN SUMBER
Lebih terperinciKOMPARASI ANALISIS GEROMBOL (CLUSTER) DAN BIPLOT DALAM PENGELOMPOKAN
E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.4, Nopember 2013, 17-22 ISSN: 2303-1751 KOMPARASI ANALISIS GEROMBOL (CLUSTER) DAN BIPLOT DALAM PENGELOMPOKAN I MADE ANOM ARIAWAN 1, I PUTU EKA NILA KENCANA 2, NI LUH PUTU
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. pendapatan di daerah setempat. Penyediaan lapangan kerja berhubungan erat dengan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Daya beli masyarakat berkaitan erat dengan pendapatan perkapita, Sedangkan pendapatan perkapita dipengaruhi oleh penyediaan lapangan kerja dan distribusi pendapatan
Lebih terperinciSALINAN PERATURAN MENTERI KEUANGAN NOMOR 08 /PMK.07/2011 TENTANG
MENTERI KEUANGAN REPUBLIK INDONESIA SALINAN PERATURAN MENTERI KEUANGAN NOMOR 08 /PMK.07/2011 TENTANG ALOKASI KURANG BAYAR DANA BAGI HASIL SUMBER DAYA ALAM PERTAMBANGAN PANAS BUMI TAHUN ANGGARAN 2006, TAHUN
Lebih terperinciDIPA BADAN URUSAN ADMINISTRASI TAHUN ANGGARAN 2014
TOTAL BAES01 JAWA BARAT 129,401,372,000.00 BELANJA PEGAWAI 100,974,521,000.00 BELANJA BARANG OPERASIONAL 8,203,990,000.00 BELANJA BARANG NON OPERASIONAL 2,838,361,000.00 BELANJA MODAL 17,384,500,000.00
Lebih terperinciINDEKS PEMBANGUNAN GENDER DAN INDEKS PEMBERDAYAAN GENDER KOTA BEKASI TAHUN 2013
No. 02/11/Th. XIV, 12 November 2014 INDEKS PEMBANGUNAN GENDER DAN INDEKS PEMBERDAYAAN GENDER KOTA BEKASI TAHUN 2013 1. Indeks Pembangunan Gender (IPG) Kota Bekasi Tahun 2013 A. Penjelasan Umum IPG merupakan
Lebih terperinciBERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA
BERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA No.11, 2012 KEMENTERIAN KEUANGAN. Alokasi. Dana. SDA. Pertambangan. Panas Bumi. TA 2012. PERATURAN MENTERI KEUANGAN REPUBLIK INDONESIA NOMOR 01/PMK.07/2012 TENTANG PERKIRAAN
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. dengan hipotesis nolnya adalah antar peubah saling bebas. Statistik ujinya dihitung dengan persamaan berikut:
. Menyiapkan gugus data pencilan dengan membangkitkan peubah acak normal ganda dengan parameter µ yang diekstrimkan dari data contoh dan dengan matriks ragam-peragam yang sama dengan data contoh. Proses
Lebih terperinciBAB V KINERJA PEREKONOMIAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA BARAT
BAB V KINERJA PEREKONOMIAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA BARAT 5.1. PDRB Antar Kabupaten/ Kota eranan ekonomi wilayah kabupaten/kota terhadap perekonomian Jawa Barat setiap tahunnya dapat tergambarkan dari salah
Lebih terperinci2015 PENGARUH MINAT BELAJAR DAN FASILITAS BELAJAR TERHADAP HASIL BELAJAR SISWA PADA MATA PELAJARAN EKONOMI
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Manusia dalam melaksanakan fungsi kehidupan tidak terlepas dari pendidikan, karena pendidikan berfungsi untuk meningkatkan kualitas sumber daya manusia. Menyadari pentingnya
Lebih terperinciINDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) TAHUN 2015
BPS PROVINSI JAWA BARAT INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) TAHUN 2015 No. 38/07/32/Th. XVIII, 1 Juli 2016 Pembangunan manusia di Jawa Barat pada tahun 2015 terus mengalami kemajuan yang ditandai dengan terus
Lebih terperinciBAB IV GAMBARAN UMUM DAN OBJEK PENELITIAN. Provinsi Jawa Barat secara geografis terletak di antara Lintang
56 BAB IV GAMBARAN UMUM DAN OBJEK PENELITIAN A. Letak Wilayah dan Luas Wilayah Provinsi Jawa Barat secara geografis terletak di antara 5 50-7 50 Lintang selatan dan 104 48-108 48 Bujur Timur, dengan luas
Lebih terperinciPENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI KALIMANTAN BARAT BERDASARKAN INDIKATOR DALAM PEMERATAAN PENDIDIKAN MENGGUNAKAN METODE MINIMAX LINKAGE
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 05, No. 02 (2016), hal 253-260 PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI KALIMANTAN BARAT BERDASARKAN INDIKATOR DALAM PEMERATAAN PENDIDIKAN MENGGUNAKAN
Lebih terperinciBAB V GAMBARAN UMUM PROPINSI JAWA BARAT. Lintang Selatan dan 104 o 48 '- 108 o 48 ' Bujur Timur, dengan luas wilayah
5.1. Kondisi Geografis BAB V GAMBARAN UMUM PROPINSI JAWA BARAT Propinsi Jawa Barat secara geografis terletak di antara 5 o 50 ' - 7 o 50 ' Lintang Selatan dan 104 o 48 '- 108 o 48 ' Bujur Timur, dengan
Lebih terperinciTransformasi Biplot Simetri Pada Pemetaan Karakteristik Kemiskinan
Transformasi Biplot Simetri Pada Pemetaan Karakteristik Kemiskinan Desy Komalasari Fakultas MIPA, Universitas Mataram e-mail: Desi_its@yahoo.com Mustika Hadijati Fakultas MIPA, Universitas Mataram e-mail:
Lebih terperinciBERITA RESMI STATISTIK
Keadaan Ketenagakerjaan Agustus 2017 No. 64/11/32/Th. XIX, 6 November 2017 BERITA RESMI STATISTIK PROVINSI JAWA BARAT Keadaan Ketenagakerjaan Agustus 2017 Agustus 2017 : Tingkat Pengangguran Terbuka (TPT)
Lebih terperinciPemetaan Potensi Sumber Daya Perkebunan untuk Komoditas Strategis di Provinsi Jawa Barat
Reka Geomatika No.1 Vol. 2016 2133 ISSN 2338350X Maret 2016 Jurnal Online Institut Teknologi Nasional Jurusan Teknik Geodesi Pemetaan Potensi Sumber Daya Perkebunan untuk Komoditas Strategis DIAN PERMATA
Lebih terperinciANALISIS GEROMBOL DAN BIPLOT DALAM ANALISA TEKANAN ORGANISME PENGGANGGU TANAMAN DI PROVINSI JAWA BARAT DANIAR AZILIA FANANI
ANALISIS GEROMBOL DAN BIPLOT DALAM ANALISA TEKANAN ORGANISME PENGGANGGU TANAMAN DI PROVINSI JAWA BARAT DANIAR AZILIA FANANI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
Lebih terperinciKARTIKA HITASARI NIM : JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG
PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH BERDASARKAN ANGKA PARTISIPASI PENDIDIKAN JENJANG SMA/MA/PAKET C DENGAN FUZZY SUBTRACTIVE CLUSTERING SKRIPSI Oleh: ONNY KARTIKA HITASARI NIM : 24010210120026
Lebih terperinciPENGELOMPOKAN DESA/KELURAHAN DI KOTA DENPASAR MENURUT INDIKATOR PENDIDIKAN
E-Jurnal Matematika Vol. (), Mei, pp. - ISSN: - PENGELOMPOKAN DESA/KELURAHAN DI KOTA DENPASAR MENURUT INDIKATOR PENDIDIKAN Ni Wayan Aris Aprilia A.P, I Gusti Ayu Made Srinadi, Kartika Sari Jurusan Matematika,
Lebih terperinciPENDEKATAN LOGNORMAL PADA PERHITUNGAN INDEKS DAYA BELI SEBAGAI SALAH SATU KOMPONEN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA RICKY STIAWAN
PENDEKATAN LOGNORMAL PADA PERHITUNGAN INDEKS DAYA BELI SEBAGAI SALAH SATU KOMPONEN INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA RICKY STIAWAN DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGTAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciPEMODELAN DATA PANEL SPASIAL DENGAN DIMENSI RUANG DAN WAKTU TENDI FERDIAN DIPUTRA
PEMODELAN DATA PANEL SPASIAL DENGAN DIMENSI RUANG DAN WAKTU TENDI FERDIAN DIPUTRA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012 RINGKASAN TENDI
Lebih terperinciSEGMENTASI PELANGGAN RITEL PERUSAHAAN ALAT BERAT BERDASARKAN CATATAN TRANSAKSI DENGAN PEMBOBOTAN KOMPONEN UTAMA BINAPRI VINDY TURNINGTIAS
SEGMENTASI PELANGGAN RITEL PERUSAHAAN ALAT BERAT BERDASARKAN CATATAN TRANSAKSI DENGAN PEMBOBOTAN KOMPONEN UTAMA BINAPRI VINDY TURNINGTIAS DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciDaftar Populasi dan Sampel Penelitian
Lampiran 1 Daftar Populasi dan Sampel Penelitian No Kabupaten/Kota Kriteria Sampel 1 2 1 Bogor Sampel 1 2 Sukabumi Sampel 2 3 Cianjur Sampel 3 4 Bandung Sampel 4 5 Garut Sampel 5 6 Tasikmalaya Sampel 6
Lebih terperinciANALISIS BIAYA KONSUMSI PANGAN, PENGETAHUAN GIZI, SERTA TINGKAT KECUKUPAN GIZI SISWI SMA DI PESANTREN LA TANSA, BANTEN SYIFA PUJIANTI
ANALISIS BIAYA KONSUMSI PANGAN, PENGETAHUAN GIZI, SERTA TINGKAT KECUKUPAN GIZI SISWI SMA DI PESANTREN LA TANSA, BANTEN SYIFA PUJIANTI DEPARTEMEN GIZI MASYARAKAT FAKULTAS EKOLOGI MANUSIA INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciPRODUKSI CABAI BESAR, CABAI RAWIT, DAN BAWANG MERAH PROVINSI JAWA BARAT TAHUN 2014
BPS PROVINSI JAWA BARAT No. 46/08/32/Th. XVII, 3 Agustus 2015 PRODUKSI CABAI BESAR, CABAI RAWIT, DAN BAWANG MERAH PROVINSI JAWA BARAT TAHUN 2014 TAHUN 2014, PRODUKSI CABAI BESAR SEBESAR 253.296 TON, CABAI
Lebih terperinciANALISIS BIPLOT DAN PROCRUSTES TERHADAP ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH PROVINSI JAWA BARAT VICHA ANGELA ARISANDHI
ANALISIS BIPLOT DAN PROCRUSTES TERHADAP ANGGARAN PENDAPATAN DAN BELANJA DAERAH PROVINSI JAWA BARAT VICHA ANGELA ARISANDHI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciPENGELOMPOKKAN KABUPATEN DI PROVINSI BALI BERDASARKAN PERKEMBANGAN FASILITAS PARIWISATA
E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.3, Agustus 2013, 53-58 ISSN: 2303-1751 PENGELOMPOKKAN KABUPATEN DI PROVINSI BALI BERDASARKAN PERKEMBANGAN FASILITAS PARIWISATA NOVA SARI BARUS 1, I PUTU EKA NILA KENCANA
Lebih terperinciBAB V KINERJA PEREKONOMIAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA BARAT
BAB V KINERJA PEREKONOMIAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA BARAT 5.1. PDRB Antar Kabupaten/ Kota oda perekonomian yang bergulir di Jawa Barat, selama tahun 2007 merupakan tolak ukur keberhasilan pembangunan Jabar.
Lebih terperinciBERITA RESMI STATISTIK
Hasil Pendaftaran (Listing) Usaha/Perusahaan Sensus Ekonomi 2016 No. 30/05/Th. XIX, 24 Mei 2017 BERITA RESMI STATISTIK PROVINSI JAWA BARAT Hasil Pendaftaran (Listing) Usaha/Perusahaan Sensus Ekonomi 2016
Lebih terperinciPENGKAJIAN KEAKURATAN TWOSTEP CLUSTER DALAM MENENTUKAN BANYAKNYA GEROMBOL POPULASI KUDSIATI
PENGKAJIAN KEAKURATAN TWOSTEP CLUSTER DALAM MENENTUKAN BANYAKNYA GEROMBOL POPULASI KUDSIATI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2006 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan
Lebih terperinciANALISIS KONTRIBUSI DAN PRODUKTIVITAS TENAGA KERJA DI JAWA BARAT
ANALISIS KONTRIBUSI DAN PRODUKTIVITAS TENAGA KERJA DI JAWA BARAT Asep Yusup Hanapia 1, Aso Sukarso, Chandra Budhi L.S Program Studi Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi Universitas Siliwangi ABSTRACT The
Lebih terperinciLAPORAN REALISASI ANGGARAN BELANJA (TRANSAKSI KAS) BELANJA WILAYAH MELALUI KPPN UNTUK BULAN YANG BERAKHIR 31 DESEMBER 2014 (dalam rupiah)
UNTUK BULAN YANG BERAKHIR 31 DESEMBER 214 KEMENTERIAN NEGARA/LEMBAGA : 5 MAHKAMAH AGUNG : 2 JAWA BARAT SEMULA SETELAH 1 I. IKHTISAR MENURUT SUMBER DANA 1 RUPIAH MURNI 3 KETERTIBAN DAN KEAMANAN 4 PERADILAN
Lebih terperinciINDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) TAHUN 2016
BPS PROVINSI JAWA BARAT No. 21/4/32/Th XIX, 17 April 2017 INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) TAHUN 2016 IPM Jawa Barat Tahun 2016 Pembangunan manusia di Jawa Barat pada tahun 2016 terus mengalami kemajuan
Lebih terperinciJumlah penduduk Jawa Barat berdasarkan hasil SP2010 sebanyak 43 juta orang dengan laju pertumbuhan sebesar 1,91 persen per tahun
Jumlah penduduk Jawa Barat berdasarkan hasil SP2010 sebanyak 43 juta orang dengan laju pertumbuhan sebesar 1,91 persen per tahun Sekapur Sirih Sebagai pengemban amanat Undang-undang Nomor 16 Tahun 1997
Lebih terperinciKATA PENGANTAR. keterampilan para petani dan petugas melalui sekolah lapangan serta pelatihan pemandu (PL I, PL II, PL III).
KATA PENGANTAR Kegiatan SL-PTT merupakan fokus utama program yang dilaksanakan dalam upaya mendorong terjadinya peningkatan produktivitas padi. Kegiatan ini dilaksanakan secara serempak secara nasional
Lebih terperinciSTK511 Analisis Statistika. Pertemuan 13 Peubah Ganda
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 13 Peubah Ganda 13. Peubah Ganda: Pengantar Pengamatan Peubah Ganda Menggambarkan suatu objek tidak cukup menggunakan satu peubah saja Kasus pengamatan peubah ganda
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. terus dilakukan, antara lain, melalui pengajaran secara formal di sekolahsekolah.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Upaya pembinaan dan pengembangan bahasa daerah di Jawa Barat terus dilakukan, antara lain, melalui pengajaran secara formal di sekolahsekolah. Cara seperti ini termasuk
Lebih terperinciSKRIPSI JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG
APLIKASI MODEL REGRESI SPASIAL UNTUK PEMODELAN ANGKA PARTISIPASI MURNI JENJANG PENDIDIKAN SMA SEDERAJAT DI PROVINSI JAWA TENGAH SKRIPSI Oleh: Restu Dewi Kusumo Astuti NIM : J2E009002 JURUSAN STATISTIKA
Lebih terperinciSATU DATA PEMBANGUNAN JAWA BARAT PUSAT DATA DAN ANALISA PEMBANGUNAN (PUSDALISBANG) DAFTAR ISI DAFTAR ISI
DAFTAR ISI DAFTAR ISI...... i 1. GEOGRAFI Tabel : 1.01 Luas Wilayah Provinsi Jawa Barat Dan Kabupaten/Kota... 1 Tabel : 1.02 Jumlah Kecamatan Dan Desa Menurut Kabupaten/Kota Tahun 2011... 2 2. KETENAGAKERJAAN
Lebih terperinciBERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA No.11, 2010 Kementerian Keuangan. Dana Bagi Hasil. Pertambangan. Panas Bumi.
BERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA No.11, 2010 Kementerian Keuangan. Dana Bagi Hasil. Pertambangan. Panas Bumi. PERATURAN MENTERI KEUANGAN NOMOR 06/PMK.07/2010 TENTANG ALOKASI DANA BAGI HASIL SUMBER DAYA
Lebih terperinciPENGARUH BERBAGAI PENUTUPAN TUMBUHAN BAWAH DAN ARAH SADAP TERHADAP PRODUKTIVITAS GETAH PINUS (Pinus merkusii) EVA DANIAWATI
PENGARUH BERBAGAI PENUTUPAN TUMBUHAN BAWAH DAN ARAH SADAP TERHADAP PRODUKTIVITAS GETAH PINUS (Pinus merkusii) EVA DANIAWATI DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
Lebih terperinciPENGGUNAAN REGRESI SPLINE ADAPTIF BERGANDA UNTUK DATA RESPON BINER AZWIRDA AZIZ SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2005
1 PENGGUNAAN REGRESI SPLINE ADAPTIF BERGANDA UNTUK DATA RESPON BINER AZWIRDA AZIZ SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2005 2 SURAT PERNYATAAN Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis yang berjudul
Lebih terperinciKlasifikasi Kecamatan Berdasarkan Nilai Akhir SMA/MA di Kabupaten Aceh Selatan Menggunakan Analisis Diskriminan
Statistika, Vol. 15 No. 2, 87-97 November 215 Klasifikasi Kecamatan Berdasarkan Nilai Akhir SMA/MA di Kabupaten Aceh Selatan Menggunakan Analisis Diskriminan Fitriana A.R. 1, Nurhasanah 2, Ririn Raudhatul
Lebih terperinciMANAJEMEN DATA PENCILAN PADA ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA MAGRI HANDOKO
MANAJEMEN DATA PENCILAN PADA ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA MAGRI HANDOKO DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2011 RINGKASAN MAGRI HANDOKO. Manajemen
Lebih terperinciKATA PENGANTAR Drs. Helmizar Kepala Pusat Kajian Akuntabilitas Keuangan Negara Sekretariat Jenderal dan Badan Keahlian DPR RI
KATA PENGANTAR Drs. Helmizar Kepala Pusat Kajian Akuntabilitas Keuangan Negara Sekretariat Jenderal dan Badan Keahlian DPR RI Puji dan syukur kami panjatkan kepada Allah SWT, Tuhan Yang Maha Esa karena
Lebih terperinciPenggunaan Kernel PCA Gaussian dalam Penyelesaian Plot Multivariat Non Linier. The Use of Gaussian PCA Kernel in Solving Non Linier Multivariate Plot
Penggunaan Kernel PCA Gaussian dalam Penyelesaian Plot Multivariat Non Linier Bernhard M. Wongkar 1, John S. Kekenusa 2, Hanny A.H. Komalig 3 1 Program Studi Matematika, FMIPA, UNSRAT Manado, bernhard.wongkar2011@gmail.com
Lebih terperinciANALISIS KETAHANAN DAN APLIKASINYA UNTUK PEMODELAN INTERVAL KELAHIRAN ANAK PERTAMA HARNANTO
ANALISIS KETAHANAN DAN APLIKASINYA UNTUK PEMODELAN INTERVAL KELAHIRAN ANAK PERTAMA HARNANTO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan
Lebih terperinciBADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI JAWA BARAT
BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI JAWA BARAT Seuntai Kata Sensus Pertanian 2013 (ST2013) merupakan sensus pertanian keenam yang diselenggarakan Badan Pusat Statistik (BPS) setiap 10 (sepuluh) tahun sekali
Lebih terperinciPERTUMBUHAN EKONOMI KABUPATEN DAN KOTA DI PROPINSI JAWA BARAT PERIODE SEBELUM DAN SESUDAH PEMEKARAN WILAYAH OLEH ANGGI MAHARDINI H
PERTUMBUHAN EKONOMI KABUPATEN DAN KOTA DI PROPINSI JAWA BARAT PERIODE SEBELUM DAN SESUDAH PEMEKARAN WILAYAH OLEH ANGGI MAHARDINI H14102048 DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKUTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT
Lebih terperinciAPLIKASI METODE RANGE EQUALIZATION DAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA PADA KLASIFIKASI PEMBANGUNAN DAERAH DI PROVINSI JAWA BARAT MERDIAN ARIN
APLIKASI METODE RANGE EQUALIZATION DAN ANALISIS KOMPONEN UTAMA PADA KLASIFIKASI PEMBANGUNAN DAERAH DI PROVINSI JAWA BARAT MERDIAN ARIN DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Lebih terperinciBEBERAPA METODE PENDUGAAN JUMLAH KOMPONEN DALAM CAMPURAN SENYAWA KIMIA MURDAN ALFA SATYAWAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008
i BEBERAPA METODE PENDUGAAN JUMLAH KOMPONEN DALAM CAMPURAN SENYAWA KIMIA MURDAN ALFA SATYAWAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 ii PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI
Lebih terperinciAnalisis Biplot untuk Pemetaan Posisi dan Karakteristik Usaha Pariwisata di Provinsi Bali
Jurnal Matematika Vol. 6 No. 1, Juni 2016. ISSN: 1693-1394 Analisis Biplot untuk Pemetaan Posisi dan Karakteristik Usaha Pariwisata di Provinsi Bali I Gusti Ayu Made Srinadi Jurusan Matematika, Fakultas
Lebih terperinciLAPORAN REALISASI ANGGARAN BELANJA (TRANSAKSI KAS) BELANJA WILAYAH MELALUI KPPN UNTUK BULAN YANG BERAKHIR 31 DESEMBER 2013 (dalam rupiah)
UNTUK BULAN YANG BERAKHIR 31 DESEMBER 213 KEMENTERIAN NEGARA/LEMBAGA : 5 MAHKAMAH AGUNG : 2 PROP. JAWA BARAT SEMULA SETELAH 1 I. IKHTISAR MENURUT SUMBER DANA 1 RUPIAH MURNI 3 KETERTIBAN DAN KEAMANAN 4
Lebih terperinciPENGELOMPOKKAN DESA DI KABUPATEN SORONG PROVINSI PAPUA BARAT TAHUN 2016 BERDASARKAN STATUS KETERTINGGALAN
PENGELOMPOKKAN DESA DI KABUPATEN SORONG PROVINSI PAPUA BARAT TAHUN 2016 BERDASARKAN STATUS KETERTINGGALAN Indah Ratih Anggriyani 1), Dariani Matualage 2), Esther Ria Matulessy 3) 1)2)3) Jurusan Matematika
Lebih terperinciPERATURAN GUBERNUR JAWA BARAT NOMOR : 12 Tahun 2010 TENTANG PENGELOLAAN PENGGUNAAN DAN PENGALOKASIAN DANA BAGI HASIL CUKAI HASIL TEMBAKAU TAHUN 2010
PERATURAN GUBERNUR JAWA BARAT NOMOR : 12 Tahun 2010 TENTANG PENGELOLAAN PENGGUNAAN DAN PENGALOKASIAN DANA BAGI HASIL CUKAI HASIL TEMBAKAU TAHUN 2010 GUBERNUR JAWA BARAT, Menimbang Mengingat : a. bahwa
Lebih terperinciSKRIPSI. Disusun Oleh: MAS AD DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 2016
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERSENTASE PENDUDUK MISKIN DI JAWA TENGAH DENGAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED PRINCIPAL COMPONENTS ANALYSIS (GWPCA) ADAPTIVE BANDWIDTH SKRIPSI Disusun Oleh: MAS
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Otonomi daerah dan desentralisasi yang efektif berlaku sejak tahun 2001
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Otonomi daerah dan desentralisasi yang efektif berlaku sejak tahun 2001 merupakan awal pelaksanaan otonomi daerah dan desentralisasi fiskal. Otonomi daerah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Penelitian. dalam perekonomian Indonesia. Masalah kemiskinan, pengangguran, pendapatan
Bab I Pendahuluan BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Penelitian Kelemahan strategi pembangunan ekonomi di masa lalu dan krisis ekonomi yang berkepanjangan, telah menimbulkan berbagai persoalan yang
Lebih terperinciANALISIS KINERJA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BERDASARKAN SURVEI KEPUASAN MAHASISWA DAN EPBM AHMAD CHAERUS SUHADA
ANALISIS KINERJA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BERDASARKAN SURVEI KEPUASAN MAHASISWA DAN EPBM AHMAD CHAERUS SUHADA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciCAPAIAN INDIKATOR MUTU DAN KESELAMATAN PASIEN AREA MANAJEMEN TRIWULAN I TAHUN 2016
CAPAIAN INDIKATOR MUTU DAN KESELAMATAN PASIEN AREA MANAJEMEN TRIWULAN I TAHUN 2016 NO STANDAR JUDUL INDIKATOR Jan Feb Mar CAPAIAN TRW I ANALISA RTL 1 Manajerial 1 : Pengadaan rutin peralatan kesehatan
Lebih terperinciPENGKAJIAN KEAKURATAN TWOSTEP CLUSTER DALAM MENENTUKAN BANYAKNYA GEROMBOL POPULASI KUDSIATI
PENGKAJIAN KEAKURATAN TWOSTEP CLUSTER DALAM MENENTUKAN BANYAKNYA GEROMBOL POPULASI KUDSIATI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2006 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan
Lebih terperinciPROSIDING ISSN: M-22 ANALISIS PERUBAHAN KELOMPOK BERDASARKAN INDIKATOR KESEJAHTERAAN RAKYAT TAHUN DI PROVINSI JAWA TENGAH
M-22 ANALISIS PERUBAHAN KELOMPOK BERDASARKAN INDIKATOR KESEJAHTERAAN RAKYAT TAHUN 2010-2015 DI PROVINSI JAWA TENGAH Rukini Badan Pusat Statistik Kabupaten Grobogan email:rukini@bps.go.id Abstrak Pembangunan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Kota Bandung merupakan salah satu kota yang memiliki potensi besar untuk
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kota Bandung merupakan salah satu kota yang memiliki potensi besar untuk melakukan kegiatan ekonomi di dalamnya. Kota Bandung juga memiliki jumlah penduduk yang banyak,
Lebih terperinciTIPOLOGI WILAYAH HASIL PENDATAAN POTENSI DESA (PODES) 2014
BPS PROVINSI JAWA BARAT No. 15/02/32/Th.XVII, 16 Februari 2014 TIPOLOGI WILAYAH HASIL PENDATAAN POTENSI DESA (PODES) 2014 Pendataan Potensi Desa (Podes) dilaksanakan 3 kali dalam 10 tahun. Berdasarkan
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL SPASIAL DURBIN PADA ANGKA PARTISIPASI MURNI JENJANG SMA SEDERAJAT DI PROVINSI JAWA TENGAH
PENERAPAN MODEL SPASIAL DURBIN PADA ANGKA PARTISIPASI MURNI JENJANG SMA SEDERAJAT DI PROVINSI JAWA TENGAH oleh ERLIYANA DEVITASARI M0111029 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. UU RI No.20 pasal 51 tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Penelitian UU RI No.20 pasal 51 tahun 2003 tentang Sistem Pendidikan Nasional menyatakan bahwa pengelolaan satuan pendidikan tinggi dilaksanakan berdasarkan prinsip
Lebih terperinciKAJIAN TERHADAP TINGKAT PEMERATAAN PENDIDIKAN MENGGUNAKAN ANALISIS BIPLOT KLASIK DAN BIPLOT KEKAR
E-Jurnal Matematika Vol. 4 (2), Mei 2015, pp. 37-42 ISSN: 2303-1751 KAJIAN TERHADAP TINGKAT PEMERATAAN PENDIDIKAN MENGGUNAKAN ANALISIS BIPLOT KLASIK DAN BIPLOT KEKAR Ni Luh Ardila Kusumayanti 1, I Komang
Lebih terperinciADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA
PEMODELAN ANGKA PARTISIPASI SEKOLAH JENJANG MENENGAH ATAS DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN MIXED GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION SKRIPSI DIAJUKAN UNTUK MEMENUHI SEBAGIAN PERSYARATAN DALAM MEMPEROLEH
Lebih terperinciANALISIS REGRESI TERPOTONG BEBERAPA NILAI AMATAN NURHAFNI
ANALISIS REGRESI TERPOTONG DENGAN BEBERAPA NILAI AMATAN NOL NURHAFNI SEKOLAH PASCASARJANAA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan
Lebih terperinciV. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI JAWA BARAT
V. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI JAWA BARAT 5.1 Analisis Model Regresi Data Panel Persamaan regresi data panel digunakan untuk mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. ketimpangan dan pengurangan kemiskinan yang absolut (Todaro, 2000).
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pembangunan merupakan suatu proses multidimensional yang melibatkan perubahan-perubahan besar dalam struktur sosial, sikap mental dan lembaga termasuk pula percepatan/akselerasi
Lebih terperinciIV. KONDISI UMUM WILAYAH
29 IV. KONDISI UMUM WILAYAH 4.1 Kondisi Geografis dan Administrasi Jawa Barat secara geografis terletak di antara 5 50-7 50 LS dan 104 48-104 48 BT dengan batas-batas wilayah sebelah utara berbatasan dengan
Lebih terperinciANALISIS POLA KELAHIRAN MENURUT UMUR STUDI KASUS DI INDONESIA TAHUN 1987 DAN TAHUN 1997 SUMIHAR MEINARTI
ANALISIS POLA KELAHIRAN MENURUT UMUR STUDI KASUS DI INDONESIA TAHUN 1987 DAN TAHUN 1997 SUMIHAR MEINARTI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI
Lebih terperinciANALISIS PROCRUSTES PADA INDIKATOR INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) DI KABUPATEN/KOTA PROVINSI JAWA TENGAH (STUDI KASUS IPM TAHUN 2008 DAN 2013)
ANALISIS PROCRUSTES PADA INDIKATOR INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA (IPM) DI KABUPATEN/KOTA PROVINSI JAWA TENGAH (STUDI KASUS IPM TAHUN 2008 DAN 2013) SKRIPSI Disusun Oleh : BUNGA MAHARANI 24010211120008 JURUSAN
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE PENGGEROMBOLAN DENGAN KOMPONEN UTAMA NONLINIER DAN GEROMBOL DUA LANGKAH PADA DATA CAMPURAN YOGI YUNIANTO
PERBANDINGAN METODE PENGGEROMBOLAN DENGAN KOMPONEN UTAMA NONLINIER DAN GEROMBOL DUA LANGKAH PADA DATA CAMPURAN YOGI YUNIANTO DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
Lebih terperinciPERBANDINGAN PENGGEROMBOLAN K-MEANS DAN K-MEDOID PADA DATA YANG MENGANDUNG PENCILAN YANNE FLOWRENSIA
PERBANDINGAN PENGGEROMBOLAN K-MEANS DAN K-MEDOID PADA DATA YANG MENGANDUNG PENCILAN YANNE FLOWRENSIA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 010
Lebih terperinciMETODE QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT (QFD) DALAM PENENTUAN PRIORITAS PELAYANAN PADA PERUSAHAAN ASURANSI MARLINE SOFIANA PAENDONG
METODE QUALITY FUNCTION DEPLOYMENT (QFD) DALAM PENENTUAN PRIORITAS PELAYANAN PADA PERUSAHAAN ASURANSI MARLINE SOFIANA PAENDONG SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2006 SURAT PERNYATAAN
Lebih terperinciTESIS PENGELOMPOKAN ENTITAS AUDIT PEMERINTAH DAERAH DI PERWAKILAN BPK RI JAWA BARAT DENGAN METODE CLUSTERING. Monicha Dwijayani
TESIS PENGELOMPOKAN ENTITAS AUDIT PEMERINTAH DAERAH DI PERWAKILAN BPK RI JAWA BARAT DENGAN METODE CLUSTERING Monicha Dwijayani 9108 205 810 Mahendrawati, ST., MSc.,PhD Prof.Drs.Nur Iriawan M.Ikom. PhD
Lebih terperinciKAJIAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE PADA MODEL KALIBRASI. Oleh : SITI NURBAITI G
KAJIAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE PADA MODEL KALIBRASI Oleh : SITI NURBAITI G14102022 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007 ABSTRAK SITI
Lebih terperinciBAB III METODE DAN TEKNIK PENELITIAN
BAB III METODE DAN TEKNIK PENELITIAN A. Kerangka Penelitian Dilihat dari sudut keilmuan, penelitian ini termasuk ke dalam penelitian terapan, yaitu penerapan ilmu kebahasaan dalam pengajaran dan pembelajaran
Lebih terperinciPERBANDINGAN NILAI TENGAH NOMOR SOMAKLON JAHE (Zingiber officinale Rosc.) DENGAN MENGGUNAKAN UJI LANJUT SCOTT-KNOTT HABIBAH
PERBANDINGAN NILAI TENGAH NOMOR SOMAKLON JAHE (Zingiber officinale Rosc.) DENGAN MENGGUNAKAN UJI LANJUT SCOTT-KNOTT HABIBAH DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
Lebih terperinciPENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL 2014 (Studi Kasus Nilai Ujian Nasional 2014 SMP Negeri 1 Sayung)
PENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL 2014 (Studi Kasus Nilai Ujian Nasional 2014 SMP Negeri 1 Sayung) SKRIPSI Oleh : VICA NURANI 24010211130033 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS
Lebih terperinciSTRATEGI PENGEMBANGAN DAYA SAING PRODUK UNGGULAN DAERAH INDUSTRI KECIL MENENGAH KABUPATEN BANYUMAS MUHAMMAD UNGGUL ABDUL FATTAH
i STRATEGI PENGEMBANGAN DAYA SAING PRODUK UNGGULAN DAERAH INDUSTRI KECIL MENENGAH KABUPATEN BANYUMAS MUHAMMAD UNGGUL ABDUL FATTAH SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2016 iii PERNYATAAN
Lebih terperinciPENERAPAN METODE PENGGEROMBOLAN BERDASARKAN GAUSSIAN MIXTURE MODELS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA EXPECTATION MAXIMIZATION ULA SUSILAWATI
PENERAPAN METODE PENGGEROMBOLAN BERDASARKAN GAUSSIAN MIXTURE MODELS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA EXPECTATION MAXIMIZATION ULA SUSILAWATI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Lebih terperinciYth. Kepala Kantor Kementerian Agama Kabupaten/ Kota se-jawa Barat. Disampaikan dengan hormat, terima kasih. T April 2017 antor Wilayaha
KEMENTERIAN AGAMA REPUBLIK INDONESIA KANTOR WILAYAH KEMENTERIAN AGAMA PROVINSI JAWA BARAT Jl. Jenderal Sudirman No. 644 Bandung 40183 Telepon (022) 6032008; Faksimili (022) 6037850 Website: www.jabar.kemenag.go.id
Lebih terperinciPRA-PEMPROSESAN DATA LUARAN GCM CSIRO-Mk3 DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT
TUGAS AKHIR - ST 1325 PRA-PEMPROSESAN DATA LUARAN GCM CSIRO-Mk3 DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT ANGGREINI SUPRAPTI NRP 1305 100 005 Dosen Pembimbing Dr. Sutikno, S.Si, M.Si JURUSAN STATISTIKA
Lebih terperinciAnalisis Indeks Kekompakan Bentuk Wilayah Terhadap Laju Pertumbuhan Studi Kasus: Daerah Kabupaten/Kota Pesisir di Jawa Barat Abstrak Kata kunci
Analisis Indeks Kekompakan Bentuk Wilayah Terhadap Laju Pertumbuhan Studi Kasus: Daerah Kabupaten/Kota Pesisir di Jawa Barat (Analysis of Compactness Index Area due to Regency Growth Rate Case Study: Coastal
Lebih terperinciPENGARUH SERTIFIKASI GURU TERHADAP KESEJAHTERAAN DAN KINERJA GURU DI KABUPATEN SUMEDANG RIZKY RAHADIKHA
1 PENGARUH SERTIFIKASI GURU TERHADAP KESEJAHTERAAN DAN KINERJA GURU DI KABUPATEN SUMEDANG RIZKY RAHADIKHA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2014 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI
Lebih terperinciAnalisis Biplot pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Variabel-variabel Komponen Penyusun Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Sidang Tugas Akhir Surabaya, 15 Juni 2012 Analisis Biplot pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Variabel-variabel Komponen Penyusun Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Wenthy Oktavin Mayasari
Lebih terperinci