Penerapan Analisis Survival untuk Menaksir Waktu Bertahan Hidup bagi Penderita Penyakit Jantung
|
|
- Veronika Kurniawan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Peerapa Aalss Survval utuk Meaksr Waktu Bertaha Hdup bag Pederta Peyakt Jatug Oleh : Ya Hedrajaya (me_ye2@yahoo.co.d), Ad Setawa da Haa A. Parhusp Program Stud Matematka, Fakultas Sas da Matematka Uverstas Krste Satya Wacaa Jl. Dpoegoro 52-6 Salatga 57 Abstract Applyg survval aalyss survval data from coroer heart (acute mocard fark) patets s dscussed ths short paper. The goal of ths research s to determe the treatmet that gves a loger survval tme. The treatmets are the rg treatmet, the bypass treatmet ad the medce treatmet. Data was collected from medcal record patets who regularly gog to cotrol ad check ther healthy ad codtos to a heart specalst doctor. The sample cossts of 9 patets; 3 patets used rg treatmet, 3 patets used bypass treatmet, ad 3 patets used medce treatmet. Survval aalyss by usg parametrc ad o parametrc estmato are used to estmate the survval tme for coroer heart patets usg three treatmets. The result of ths research shows that by usg both estmatos there s a dfferece survval tme amog rg treatmet, bypass treatmet ad medce treatmet. A better medcal treatmet that gves loger survval tme for coroer heart patets s the rg treatmet. Key words : survval aalyss, parametrc estmato, o parametrc estmato, survval tme.. Pedahulua Saat, kemugka atau peluag seseorag terkea peyakt semak besar karea bayak jes peyakt berbahaya yag dsebabka pola masyarakat yag kurag sehat. Salah satu jes peyakt yag berbahaya da mematka tersebut adalah peyakt jatug. Walaupu peyakt jatug adalah jes peyakt yag sult atau tdak mugk dsembuhka, palg tdak pegdap peyakt jatug aka berusaha memmalka resko kemata dega melakuka tdaka atau usaha pegobata tertetu. Utuk pegobata peyakt jatug, ada 3 macam tekk yag dapat dlakuka, yatu tekk pegobata dega megguaka rg, tekk pegobata dega by pass, da tekk pegobata yag megguaka obat. Semas Matematka da Peddka Matematka
2 No Waktu Bertaha Hdup (bula) Tabel. Data waktu pederta peyakt jatug Status Kelompok No Waktu Bertaha Hdup (bula) Status Kelompok 6 rg By pass 2 7 rg 47 6 By pass 3 7 rg By pass 4 8 rg By pass 5 rg 5 87 By pass 6 7 rg 5 87 By pass 7 2 rg By pass 8 2 rg 53 2 By pass 9 2 rg 54 6 By pass 25 rg 55 6 By pass 26 rg By pass 2 26 rg 57 6 By pass 3 38 rg By pass 4 5 rg By pass 5 52 rg 6 82 By pass 6 56 rg 6 6 Obat 7 57 rg 62 8 Obat 8 6 rg 63 8 Obat 9 62 rg 64 Obat 2 62 rg 65 2 Obat 2 66 rg 66 2 Obat 22 7 rg 67 6 Obat 23 7 rg 68 3 Obat rg Obat rg 7 33 Obat 26 6 rg 7 35 Obat rg Obat rg Obat rg Obat 3 83 rg Obat 3 6 By pass Obat 32 6 By pass Obat 33 7 By pass Obat 34 2 By pass Obat 35 2 By pass 8 97 Obat 36 6 By pass 8 98 Obat 37 7 By pass 82 Obat 38 7 By pass 83 2 Obat 39 2 By pass 84 6 Obat 4 26 By pass Obat 4 32 By pass Obat By pass 87 4 Obat By pass Obat By pass 89 5 Obat By pass 9 78 Obat Dega megaalss data waktu pederta peyakt jatug koroer yag melakuka pemerksaa secara teratur ke salah seorag dokter spesals jatug d Solo, aka dtetuka tekk pegobata yag lebh bak bag pederta peyakt jatug. Aalss aka dlakuka dega aalss survval estmas Semas Matematka da Peddka Matematka 28-27
3 parametrk da o parametrk, serta megguaka program S-PLUS 2. Data waktu pase pederta peyakt jatug dsajka pada Tabel. 2. Dasar Teor Aalss survval adalah salah satu cabag statstka yag mempelajar tekk aalss data survval. Data survval adalah data waktu sampa muculya kejada tertetu. Data survval dkumpulka dalam suatu perode waktu yag terbatas, da sebaga kosekuesya bsa saja data yag dperoleh tdak mecakup total waktu seseorag. Hal lah yag kemuda dalam aalss survval dsebut dega data tersesor. 2. Estmas Parametrk Msalka Y adalah waktu sampa muculya kejada tertetu. Fugs survval, S(y), medefska probabltas dar suatu dvdu utuk setelah waktu yag dtetapka, amaka y, S ( y) P( Y > y) =. Grafk fugs survval adalah grafk fugs yag tdak ak. Nla fugs S() = da S( ) =, artya dapat dpastka bahwa semua orag yag damat past aka megalam kejada tertetu. Fugs survval dapat pula dperoleh dega cara megtegralka fugs kepadata probabltas (probablty desty fucto) dar Y yatu f(y), y ( y) = P ( Y > y) = f ( y) S dy. Fugs hazard, h(y), medefska laju kegagala dar suatu dvdu utuk mampu setelah melewat waktu yag dtetapka yatu y (Kle da Moeschberger,997). h ( y) = f S ( y) ( y) = d dy [ l S( y) ]. Sedagka fugs hazard kumulatf (cumulatve hazard fucto) ddefska oleh : H y y d =. du ( y) h( u) du = [ l S( u) ] du = l S( y) Semas Matematka da Peddka Matematka 28-27
4 2.. Dstrbus Webull Suatu varabel acak Y dkataka berdstrbus Webull dega parameter β da θ jka memlk fugs kerapata probabltas sebaga berkut : f ( y ; β, θ ) β = y β θ y exp θ β β. Fugs survval da fugs hazard utuk dstrbus Webull, yatu : y θ β S( y) exp ; ( y) = = y = β β β y β h. β θ θ θ Y. Notas yag meujukka bahwa Y berdstrbus Webull adalah : ~ WEI ( β,θ ) Jka Y, Y2, K, Y adalah suatu sampel acak dar dstrbus f ( y ;β,θ ), maka utuk mecar la dar parameter β da θ dapat dguaka sstem persamaa : Ε Y = ( Y ) = Y = 2 2 Y = 2, Ε( Y ) = Y = Nla rata-rata dar Y ~ WEI ( β,θ ) adalah : ( ) rata dar Y adalah ( ) Ε Y = θ Γ +. β Ε Y = θ Γ +. Sedagka la rata β Parameter β da θ dapat dtetuka dega meyelesaka sstem persamaa :. θ Γ + Y = = β 2, = 2 2 Y θ Γ + = β 2..2 Uj Kecocoka Dstrbus Probabltas Uj probabltas dguaka utuk meguj kecocoka dar dstrbus probabltas pada data waktu pederta kaker payudara. Uj kecocoka dstrbus megguaka uj Kolmogorov-Smrov, atau yag lebh dkeal dega Goodess-Of- Ft Test. Jka fugs dstrbus F(y) aka dduga dega F ( y), maka aka dtetapka hpotess ol da peguja yag sesua, yatu : ( ) ( ) H : F y = F y, utuk semua la y. : F( y) F ( y), utuk palg sedkt satu la y. H Semas Matematka da Peddka Matematka
5 Statstk uj Kolmogorov-Smrov ( D ) utuk peguja dua ss dberka sebaga berkut : D Maks Maks F ( y ), F( y ) = r, utuk =, 2,, r +, dega r adalah bayakya la y yag berbeda da F( y ) adalah fugs dstrbus yag dduga. Krtera peolaka hpotess ol ( sebaga berkut : H ) adalah. Hpotess ol ( H ) dterma jka la-p taraf sgfkas (level of sgfcace) α yag dplh, 2. Sebalkya jka la-p < α maka hpotess ol ( ) aka dtolak, yag artya dstrbus probabltas yag dduga tdak sama dega dstrbus tertetu. H 2.2 Estmas No Parametrk Msalka suatu perstwa terjad pada waktu D da t < t < K < t 2 D, pada saat t terdapat d perstwa, da Y adalah bayakya dvdu yag memlk resko setelah waktu t. Setelah megubah otas, maka utuk meaksr peluag suatu dvdu pada waktu adalah : t Y d Ŝ () t =... (3) Y t t yag selajutya dkeal sebaga estmas Kapla-Meer. Nla varas utuk Ŝ ( t) drumuska oleh : Vˆ [ Sˆ () t ] = Sˆ () t 2 t t dega stadar error dberka oleh ˆ Sˆ () t () utuk t pada ttk t, Sˆ Ŝ ( t ) Z Vˆ Sˆ ( t ) α 2 Y [ [ ] 2 d ( Y d ) V. Selag kepercayaa ( α ) x% [ [ ] 2 ˆ( ) ˆ( ) [ ˆ[ ˆ( ) ] 2 S t S t + Z V S t. α 2 Semas Matematka da Peddka Matematka
6 2. Metodolog Peelta Lagkah-lagkah yag dlakuka utuk meyelesaka permasalaha meetuka tekk pegobata yag lebh bak bag pederta peyakt jatug adalah : Estmas Parametrk. Megestmas la dar parameter β da θ dega meyelesaka persamaa (2) da meguj kecocoka dstrbus probabltas megguaka la-p utuk statstka Kolmogorov-Smrov yag dperoleh dar hasl keluara pertah ks.gof pada SPLUS, 2. Memodelka data waktu pederta peyakt jatug dega megguaka pertah cesorreg, 3. Meguj ada tdakya perbedaa lama waktu pederta peyakt jatug dega tga tekk pegobata. Peguja megguaka la-p utuk statstka Lkelhood Rato yag dperoleh dar hasl keluara pertah aova, 4. Memperkraka lama waktu da peluag kegagala dega pertah predct. Estmas No Parametrk. Memodelka data waktu pederta peyakt jatug dega megguaka pertah survft, 2. Membuat grafk perbadga atara tga tekk pegobata dega pertah plot. 3. Aalss da Pembahasa Estmas Parametrk Uj kecocoka dstrbus probabltas dlakuka dega metode tral ad error. Beberapa la parameter β da θ dsajka pada Tabel 2. Tabel 2. Estmas Parameter β da θ Nla β yag dplh θ,5 59,25 8,5 2,5 33,5567 Semas Matematka da Peddka Matematka
7 Hpotess yag dsusu utuk melakuka uj adalah : H : Data waktu pederta peyakt jatug berdstrbus Webull utuk parameter yag dtetapka H : Data waktu pederta peyakt jatug tdak berdstrbus Webull utuk parameter yag dtetapka Jka dplh la β =,5 da θ = 59,25 maka dar hasl uj Kolmogorov-Smrov dperoleh la-p sebesar. Dega megambl taraf sgfkas α =,5, maka la-p < α yag artya hpotess ol ( H ) dtolak. I berart pemlha la β =,5 da θ = 59,25 belum tepat. Utuk tu perlu dlakuka uj Kolmogorov-Smrov lag dega megambl la yag berbeda utuk masg-masg parameter β da parameter θ. Dar hasl uj Kolmogorov-Smrov utuk la β = 2,5 da laθ = 33,5567, dperoleh la-p sebesar,896. Karea la-p > α =,5 maka hpotess ol ( ) dterma. Jad data waktu pederta peyakt jatug berdstrbus Webull dega la parameter β = 2,5 da la parameter θ = 33,5567. Dar Tabel 3. terlhat bahwa peluag kegagala pase pederta peyakt jatug yag melakuka pegobata haya dega megguaka obat lebh tgg bla dbadgka dega pederta peyakt jatug yag melakuka pegobata dega megguaka rg ataupu by pass. Pada kelompok pase pederta peyakt jatug yag dobat dega megguaka rg, peluag kegagala pederta peyakt jatug utuk mampu selama bula (± 8 tahu) sebesar 8 % atau dega kata la peluag keberhasla pase pederta peyakt jatug yag dobat dega megguaka rg adalah 92% utuk selama 8 tahu. Tabel 3. Peluag kegagala pase pederta peyakt jatug Lama waktu Peluag kegagala (dalam bula) rg by pass Obat 5,6,98,242,88,265,2873 5,3237,4663,7926 2,6874,8454,997 H Semas Matematka da Peddka Matematka
8 Pada Tabel 4, jka dberka peluag kegagala sebesar, atau dega kata la peluag keberhasla sebesar 9%, maka kelompok pederta yag dobat dega rg dapat selama 6 bula (± 9 tahu), kelompok pederta yag dobat dega by pass dapat selama 93 bula (± 8 tahu), da kelompok pederta yag mum obat dapat selama 73 bula (± 6 tahu). Tabel 4. Lama waktu pederta peyakt jatug Peluag kegagala Lama waktu (dalam bula) rg by pass Obat, 6,835 93,669 73,462,3 46, ,839,376,5 74, ,963 2,826,7 2, ,28 39,777,9 239,5465 2, ,8822 = rg = bypass obat peluag k ega ga la Keteraga : = lama waktu Gambar. Perbadga peluag kegagala atara kelompok rg, bypass da obat Semas Matematka da Peddka Matematka
9 Utuk megetahu ada tdakya perbedaa lama waktu pederta peyakt jatug yag dobat dega tga tekk pegobata, maka aka dlakuka uj Lkelhood-Rato. Hpotess yag dsusu utuk melakuka uj adalah : H : lama waktu pederta kaker payudara dega dua tekk pegobata adalah sama. H : terdapat perbedaa lama waktu pederta kaker payudara dega tga tekk pegobata. Hpotess ol ( H ) dtolak jka la-p < α utuk tgkat sgfkas α yag dplh. Pada kasus peuls megambl la α =,. Dega pertah aova pada S-PLUS dperoleh la-p sebesar,546, yag berart la-p < α =, sehgga dtolak. Jad terdapat perbedaa lama waktu dega tga tekk pegobata tersebut sehgga lama waktu pederta peyakt jatug tergatug pada tekk pegobata yag dterma oleh pederta. H Estmas No Parametrk Hasl olaha data waktu pederta peyakt jatug dega estmas o parametrk dsajka pada Tabel 5. Pada kelompok pegobata rg, terdapat 2 pederta peyakt jatug yag telah meggal dua. Pada kelompok pegobata by pass, terdapat 6 pederta peyakt jatug yag telah meggal dua. Sedagka pada kelompok pegobata dega megguaka obat, pederta peyakt jatug yag telah meggal dua sebayak 2 pederta. Jka hasl olaha data waktu pederta kaker payudara dega estmas o parametrk dyataka dalam betuk grafk, maka aka mucul gambar grafk sepert tersaj pada Gambar 2. Betuk grafk pada Gambar 2. meyerupa aak tagga (stepwse), sehgga la fugs survval Ŝ ( y) aka sama utuk suatu terval waktu. Agar lebh jelasya dapat dlhat pada Tabel 6. Semas Matematka da Peddka Matematka
10 Tabel 5. Hasl olaha dega pertah survft utuk data yag tdak tersesor No Waktu Rg by pass Obat Peluag Waktu Peluag Waktu Peluag 6,923 6,929 47, ,82 6,796 62, ,637 92, ,424 98, ,22, , 2, , , ,284 42,89 5, , Gambar 2. Grafk Perbadga Peluag Bertaha Hdup Peluag Bertaha Hdup Pederta Peyakt Jatug Peluag Bertaha by pass obat rg 5 5 Waktu Bertaha Hdup (dalam bula) Semas Matematka da Peddka Matematka
11 No Tabel 6. Nla Ŝ ( y) utuk beberapa terval waktu Iterval waktu Rg By Pass Obat Peluag Iterval waktu Peluag Iterval waktu Peluag y < 6 y < 6 y < y < 7,923 6 y < 6, y < 62, y < 83,82 6 y < 46, y < 92, y < 73, y < 98, y < 78, y <, y < 82,22 y < 2, y <, 2 y < 32, y < 37, y < 4,379 4 y < 42, y < 5, y < 78, y <, Berdasarka hasl yag telah dperoleh dapat dambl beberapa kesmpula, yag pertama adalah bahwa aalss survval dapat dguaka utuk meetuka tekk pegobata yag lebh bak bag pase pederta peyakt jatug. Kesmpula yag kedua adalah lama waktu yag mampu dcapa pase pederta peyakt jatug berhubuga dega tekk pegobata yag dterma oleh pase pederta peyakt jatug, da kesmpula yag ketga adalah bahwa tekk pegobata yag memberka waktu lebh lama bag pase pederta peyakt jatug adalah tekk pegobata dega megguaka rg. Semas Matematka da Peddka Matematka
12 DAFTAR PUSTAKA Dobso,J.A., 22, A Itroducto to Geeralzed Lear Models, Chapma&Hall, USA. Harald, 25, Prsp-Prsp Statstk utuk Tekk da Sas, Erlagga, Jakarta. Kle,J.P ad Moeschberger,M.L., 997, Survval Aalyss : Techques for Cesored ad Trucated Data, Sprger-Verlag New York Ic, New York. Veables,W.N ad Rpley,B.D., 994, Moder Appled Statstcs wth S-PLUS, Sprger-Verlag New York Ic, New York. Semas Matematka da Peddka Matematka 28-28
BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai
BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres
Lebih terperinciBAB 2. Tinjauan Teoritis
BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut
Lebih terperinciBAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh
Lebih terperinciX a, TINJAUAN PUSTAKA
PENELITIAN SEBELUMNYA Statstka Deskrptf TINJAUAN PUSTAKA TINJAUAN STATISTIKA Uj Idepedes Uj depedes dguak utuk megetahu adaya hubuga atara dua varabel (Agrest, 1990). H 0 : tdak ada hubuga atara varabel
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling
BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten
BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar
Lebih terperinciBAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah
BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,
Lebih terperinciDi dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu
KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua
Lebih terperinci11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN
// REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA
Lebih terperinciPERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
Lebih terperinciTAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri
III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,
Lebih terperinciANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET
Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,
Lebih terperinci* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES
* PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka
Lebih terperinciS2 MP Oleh ; N. Setyaningsih
S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal
Lebih terperinciUji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah
Prosdg Statstka ISSN 40-45 Uj Modfkas Pergkat Bertada Wlcoxo Utuk Masalah Dua Sampel Berpasaga 1 Wl Soldayah St Suedar 3 Lsur Wachdah 1, Statstka, Fakultas MIPA, Uverstas Islam Badug, Jl. Tamasar No. 1
Lebih terperinciBAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI
BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,
Lebih terperinciAnalisis Survival Pada Pasien Demam Berdarah Dengue (DBD) di RSU Haji Surabaya Menggunakan Model Regresi Weibull
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (16) 337-35 (31-98X Pr D-31 Aalss Survval Pada Pase Demam Berdarah Degue (DBD) d RSU Haj Surabaya Megguaka Model Regres Webull Alfa Slf Mufdah da Purhad Jurusa Statstka,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,
BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran
Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..
Lebih terperinciPenarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB
Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
Lebih terperinciINTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2
INTERVAL KEPERCAAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFIIEN VARIAI DARI DITRIBUI LOGNORMAL I. Pebrya * Bustam. ugarto Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,
Lebih terperinciPenarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)
Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu
Lebih terperinciJurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)
Jural Matematka Mur da Terapa Vol. 4 No. esember : 4 - ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANA ENGAN SATU VARIABEL BONEKA (UMMY VARIABLE Tat Krsawardha Nur Salam da ew Aggra Program Stud Matematka Uverstas Lambug
Lebih terperinciBAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI
BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu
Lebih terperinciBAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam
BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel
BAB LANDASAN TEORI.1 Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varabel terhadap varabel yag la. Varabel yag pertama dsebut dega bermacam-macam stlah:
Lebih terperinciRegresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh
Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh
Lebih terperinciUji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data
Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu
Lebih terperinciBAB III UKURAN PEMUSATAN DATA
BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah
Lebih terperinciPENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD
PENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Mayag Novhta Sar *, Bustam, Sgt Sugarto Mahasswa Program Stud S Matematka FMIPA Uverstas Rau Dose Fakultas
Lebih terperinciSOLUSI TUGAS I HIMPUNAN
Program Stud S1 Tekk Iformatka Fakultas Iformatka, Telkom Uversty SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Matematka Dskrt (MUG2A3) Halama 1 dar 6 Soal 1 Tetukalah eleme-eleme dar hmpua berkut! 2 x x adalah blaga real
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jes Peelta Dalam pelta peelt megguaka racaga eksperme. Eksperme adalah observas dbawah kods buata (artfcal codto), dmaa kods tersebut dbuat da d atur oleh s peelt. Dega
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT (UGP)
UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat
Lebih terperinciTAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Eka Mer Krst ), Arsma Ada ), Sgt Sugarto ) ekamer_tross@ymal.com ) Mahasswa Program S Matematka FMIPA-UR
Lebih terperinciJawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2
M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS
Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu
BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl
Lebih terperinciMean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.
Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk
Lebih terperinci8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI
8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara
Lebih terperinciTAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL Hesty ala, Arsma Ada, Bustam hestyfala@ymalcom Mahasswa Program S Matematka MIPA-UR Dose Matematka MIPA-UR
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka
Lebih terperinci; θ ) dengan parameter θ,
Vol. 4. No. 3, 5-59, Desember 00, ISSN : 40-858 APLIKASI METODE BESARAN PIVOTAL DALAM PENENTUAN SELANG KEYAKINAN TAKSIRAN PARAMETER POPULASI. Agus Rusgyoo Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstraks Dberka populas
Lebih terperinciANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL
Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 4 Me ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL Ksmat Jurusa Peddka
Lebih terperinciBab II Teori Pendukung
Bab II Teor Pedukug.. asar Statstka Utuk keperlua peaksra outstadg clams lablty, pegetahua dalam statstka mead hal yag petg. asar statstka yag dguaka dalam tess atara la :. strbus ormal Sebuah peubah acak
Lebih terperinciANALISIS SURVIVAL DENGAN MODEL REGRESI COX WEIBULL PADA PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI RUMAH SAKIT HAJI SUKOLILO SURABAYA
ANALISIS SURVIVAL DENGAN MODEL REGRESI COX WEIBULL PADA PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI RUMAH SAKIT HAJI SUKOLILO SURABAYA Edhy Bastya, da I Nyoma Latra Jurusa Statstka, Fakultas Matematka da
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN
PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu
Lebih terperinciSTATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi
STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha
Lebih terperinciBAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI
BAB STATISTIKA A RINGKASAN MATERI. Pegerta Data adalah kumpula keteraga-keteraga atau catata-catata megea suatu kejada, dapat berupa blaga, smbol, sat atau kategor. Masg-masg keteraga dar data dsebut datum.
Lebih terperinciINTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi
BAB VI INTERPOLASI FTI-Uverstas Yars Pedahulua Bla dketahu taulas ttk-ttk (y seaga erkut (yag dalam hal rumus ugs y ( tdak dketahu secara eksplst: Htug taksra la y utuk 3.8! FTI-Uverstas Yars Persoala
Lebih terperinciREGRESI LINIER SEDERHANA
MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Dsusu oleh : I MADE YULIARA Jurusa Fska Fakultas Matematka Da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Udayaa Tahu 016 Kata Pegatar Puj syukur saya ucapka ke hadapa Tuha Yag Maha Kuasa
Lebih terperinciPemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus HIV & AIDS di Provinsi Jawa Timur Tahun 2013 Menggunakan Bivariate Poisson.
JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 4, No., (5) 337-35 (3-98X Prt) D45 Pemodela Faktor-Faktor yag Mempegaruh Jumlah Kasus IV & AIDS d Provs Jawa mur ahu 3 Megguaka Bvarate Posso Regresso Lucy Da Pusptasar da
Lebih terperinciBAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka
Lebih terperinciPENENTUAN MODEL KURVA PERTUMBUHAN PADA TULANG RAMUS
Prosdg SPMIPA. pp. 6-69. 6 ISBN : 979.74.47. PENENUAN MODEL KURVA PERUMBUHAN PADA ULANG RAMUS Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Jl. Prof. Soedarto, Kampus UNDIP embalag, Semarag Abstrak: Model kurva
Lebih terperinci2.2.3 Ukuran Dispersi
3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka
Lebih terperinciPENAKSIR DUAL RATIO-CUM-PRODUCT UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA
ENAKSI DUAL ATIO-UM-ODUT UNTUK ATA-ATA OULASI ADA SAMLING AAK SEDEHANA hrsta ajata, Frdaus, Haposa Srat Mahasswa rogram Stud S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu egetahua Alam Uverstas
Lebih terperinciMINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI
MINGGU KE-0 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI Hubuga atar koverges Hrark atar koverges dyataka dalam teorema berkut. Teorema Msalka X da X, X, X 3,... adalah varabel radom yag ddefska pada ruag probabltas yag
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) ( X Print) D-277
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (06 337-350 (30-98X Prt D-77 Pemodela da Pemetaa Kasus Demam Berdarah Degue d Provs Jawa Tmur Tahu 04 dega Geeralzed Posso Regresso, Regres Bomal Negatf da Flexbly
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran
TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN. Hasil penelitian ini berdasarkan data yang diperoleh dari kegiatan penelitian
BAB IV HASIL PENELITIAN Hasl peelta berdasarka data yag dperole dar kegata peelta yag tela dlaksaaka ole peelt d MTs Salafya II Radublatug Blora pada kelas VIII A tau ajara 1 11. Data asl peelta tersebut
Lebih terperinciTEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas
TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar
Lebih terperinciAnalisis Korelasi dan Regresi
Aalss Korelas da Regres Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uad LOGO www.themegaller.com LOGO Data varat Data dega dua varael Terhadap satu pegamata dlakuka pegukurapegamata terhadap varael
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat
0 BAB LANDASAN TEORI. Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varael terhadap varael yag la. Varael yag pertama dseut dega ermacam-macam stlah: varael
Lebih terperinciBAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP
BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh
Lebih terperinci3 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka
Lebih terperinciLANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)
LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau
Lebih terperinciSUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS
C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu
BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka
Lebih terperinci4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data
//203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.. Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d SMP Neger 3 Gorotalo kota Gorotalo Props Gorotalo tahu pelajara 0/03. D SMP Neger 3 Gorotalo memlk 6 romboga belajar yag terdr
Lebih terperinciPENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan
Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah
Lebih terperinciVolume 1, Nomor 2, Desember 2007
Volume, Nomor, Desember 007 Barekeg, Desember 007. hal.-7 Vol.. No. ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI EKPONENSIAL PADA LOKASI TERBATAS (Estmatg Parameter Dstrbuto Expoetal At Fte Locato MOZART W TALAKUA, JEFRI
Lebih terperinciKARAKTERISTIK INFLASI BULANAN KOTA-KOTA DI INDONESIA TAHUN
KARAKTERISTIK INFLASI BULANAN KOTA-KOTA DI INDONESIA TAHUN 009 03 S - Ad Setawa Program Stud Matematka Fakultas Sas da Matematka Uverstas Krste Satya Wacaa, Jl. Dpoegoro 5-60 Salatga 507 Emal : ad_seta_03@yahoo.com
Lebih terperinciPEMBENTUKAN MODEL PROBIT BIVARIAT
PEMBENTUKAN MODEL PROBIT BIVARIAT SKRIPSI Dsusu Oleh : Yudh Cadra JE 003 66 PROGRAM STUDI STATISTIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 009
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL INTEGER-VALUE AUTOREGRESSIVE
ESTIMASI PARAMETER MODEL INTEGER-VALUE AUTOREGRESSIVE UNTUK MENENTUKAN PROBABILITAS TERJADINYA KEBAKARAN YANG DISEBABKAN OLEH GAS ELPIJI DI KOTA SURAKARTA Nurmaltasar Jurusa Sstem Iformas, STMIK Duta Bagsa
Lebih terperinciTUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER
TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,
Lebih terperinciIV. BAHAN DAN METODE PENELITIAN
IV. BAHAN DAN METODE PENELITIAN 4. Tempat da Waktu Peelta Peelta dlakuka pada areal huta alam d pulau Yamdea Kabupate Maluku Teggara Barat, Provs Maluku selama bula Aprl sampa Ju 009. Peta lokas peelta
Lebih terperinciANALISIS DATA STATISTIK. Adi Setiawan
ANALISIS DATA STATISTIK Ad Setawa Peerbt Tsara Grafka Salatga 017 Katalog Dalam Terbta 519.5 ADI Ad Setawa a Aalss data statstk/ Ad Setawa. -- Salatga : Tsara Grafka, 017. v, 5 p. ; 5 cm. ISBN 978-60-9493-5-8
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. teori dan definisi mengenai variabel random, regresi linier, metode kuadrat
BAB II LANDASAN TEORI Sebaga pedukug dalam pembahasa selajutya, dperluka beberapa teor da defs megea varabel radom, regres ler, metode kuadrat terkecl, peguja asums aalss regres, outler, da regres robust.
Lebih terperinciMATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN
MATEMATIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN Ses NGAN INTEGRAL RIEMANN A. NOTASI SIGMA a. Defs Notas Sgma Sgma (Σ) adalah otas matematka megguaka smbol yag mewakl pejumlaha da beberapa suku yag memlk
Lebih terperinciREGRESI NONPARAMETRIK KERNEL ADJUSTED. Novita Eka Chandra Universitas Islam Darul Ulum Lamongan
JMP : Volume 7 Nomor, Ju 05, hal. - 0 REGRESI NONPARAMETRIK KERNEL ADJUSTED Novta Eka Chadra Uverstas Islam Darul Ulum Lamoga ovtaekachadra@gmal.com Sr Haryatm da Zulaela Jurusa Matematka FMIPA UGM ABSTRACT.
Lebih terperinciMETODOLOGI PENELITIAN. pengaruh atau akibat dari suatu perlakuan atau treatment, dalam hal ini yaitu
47 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta yag dguaka dalam peelta adalah metode eksperme. Metode dguaka atas pertmbaga bahwa sfat peelta ekspermetal yatu mecobaka suatu program latha
Lebih terperinciUNIVERSITAS INDONESIA PENGECEKAN ASUMSI PROPORTIONAL HAZARD PADA MODEL COX PH SKRIPSI RONI TUA YOHANES
UNIVERSITAS INDONESIA PENGECEKAN ASUMSI PROPORTIONAL HAZARD PADA MODEL COX PH SKRIPSI RONI TUA YOHANES 0606067793 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPOK JUNI
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa
Lebih terperinciALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS
LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed
Lebih terperinciREGRESI LINEAR SEDERHANA
REGRESI LINEAR SEDERHANA MODUL Dra. Sr Pagest, S.U. PENDAHULUAN A alss regres merupaka aalss statstk yag mempelajar ubuga atara dua varabel atau leb. Dalam aalss regres lear dasumska berlakuya betuk ubuga
Lebih terperinciXI. ANALISIS REGRESI KORELASI
I ANALISIS REGRESI KORELASI Aalss regres mempelajar betuk hubuga atara satu atau lebh peubah bebas dega satu peubah tak bebas dalam peelta peubah bebas basaya peubah yag dtetuka oelh peelt secara bebas
Lebih terperinciIII BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan
III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar
Lebih terperinci( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:
5 Mamum Lkelhood Estmato Defs Fugs Lkelhood Msalka X, X,, X adalah eubah acak d dega fugs massa eluag ( ; θ, dega θ dasumska skalar da tdak dketahu, maka rosedur fugs lkelhood daat dtulska sebaga berkut
Lebih terperinciPemodelan Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur dengan Pendekatan Generalized Poisson Regression (GPR) dan Regresi Binomial Negatif
Pemodela Jumlah Kemata Ibu d Jawa mur dega Pedekata Geeralzed Posso Regresso (GPR) da Regres Bomal Negatf Retdasyah Rsky Agga Permaa, Mutah Salamah Jurusa Statstka, Fakultas MIPA, Isttut ekolog Sepuluh
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,
Lebih terperinci