BAB III METODE PENULISAN

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB III METODE PENULISAN"

Transkripsi

1 BAB III METODE PENULISAN Metode penulisan yang berkaitan tujuan penulisan ini adalah sebagai berikut: 3.1 Mengidentifikasi variabel prediktor pada model MGWR langkahlangkah a. Mengasumsikan data, untuk memenuhi model GWR error berdistribusi identik independen normal mean 0 varians b. Merumuskan hipotesis untuk mengidentifikasi variabel prediktor yang berpengaruh secara lokal maupun global (variabel bersifat global) Tidak semua adalah sama (variabel bersifat lokal) c. Menentukan d. Menentukan 23

2 24 e. Menetukan statistik uji f. Menentukan daerah kritis taraf nyata α yaitu ditolak jika, 3.2 Mengestimasi model MGWR berdasarkan estimator WLS langkahlangkah a. Menentukan variabel prediktor yang berpengaruh global variabel prediktor yang berpengaruh lokal b. Menyatakan model MGWR dalam bentuk matriks asumsi c. Membentuk model MGWR ke dalam model GWR d. Mendefinisikan fungsi matriks pembobotnya

3 25 e. Mengestimasi parameter variabel lokal menggunakan metode WLS sehingga didapatkan f. Mengestimasi parameter variabel global sehingga diperoleh g. Mendapatkan estimasi model MGWR yaitu 3.3 Melakukan inferensi pada model MGWR A. Uji parsial parameter variabel global pada model MGWR langkahlangkah a. Merumuskan hipotesis ( variabel global tidak signifikan ) ( variabel global signifikan ) b. Menentukan c. Menghitung statistik uji adalah elemen diagonal ke-k dari matriks

4 26 d. Menentukan daerah kritis pada taraf nyata yaitu ditolak jika,, e. Menghitung selang kepercayaan bagi B. Menguji parameter variabel lokal pada model MGWR secara parsial langkah-langkah a. Merumuskan hipotesis ( variabel lokal pada lokasi ke-i tidak signifikan ) ( variabel lokal pada lokasi ke-i signifikan ) b. Menghitung statistik uji adalah elemen diagonal ke-k dari matrik d. Menentukan daerah kritis pada taraf nyata yaitu ditolak jika,, e. Menghitung selang kepercayaan bagi

5 Menerapkan pada data kemiskinan langkah- langkah a. Menginputkan data (persentase penduduk miskin di provinsi Jawa Timur tahun 2009), persentase penduduk yang tamat SD/MI), (persentase penduduk usia 10 tahun ke atas yang tidak bisa baca tulis huruf), (persentase rumah tangga yang status rumah yang ditempati bukan milik sendiri), (persentase rumah tangga yang jenis dinding terluas rumahnya bukan tembok/kayu/bambu), (persentase rumah tangga yang tidak mempunyai fasilitas tempat buang air besar), (persentase penduduk yang pengangguran), (persentase rumah tangga yang mendapatkan Askeskin), gratis), (persentase rumah tangga mendapatkan pelayanan kesehatan (persentase rumah tangga yang pernah membeli beras murah/raskin), (persentase penduduk yang bekerja di sektor pertanian). b. Mengidentifikasi variabel prediktor menginputkan data persentase penduduk miskin di provinsi Jawa Timur tahun 2009 beserta variabelvariabel yang mempengaruhinya. c. Mendapatkan estimasi menggunakan model MGWR menginputkan data persentase penduduk miskin di provinsi Jawa Timur tahun 2009 beserta variabel-variabel yang mempengaruhinya. d. Menguji parameter secara parsial dari data persentase penduduk miskin di provinsi Jawa Timur tahun 2009 beserta variabel-variabel yang mempengaruhinya. e. Mendapatkan model MGWR.

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Identifikasi Variabel Prediktor pada Model MGWR Setiap variabel prediktor pada model MGWR akan diidentifikasi terlebih dahulu untuk mengetahui variabel prediktor yang berpengaruh

Lebih terperinci

BAB III MIXED GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR)

BAB III MIXED GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR) BAB III MIXED GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION 3.1 Mixed Geographically Weighted Regression Model Mixed Geographically Weighted Regression merupakan model kombinasi atau gabungan antara regresi global

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Model Regresi Linier Metode regresi linier merupakan suatu metode yang memodelkan hubungan antara variabel respon dengan variabel prediktor. Tujuannya adalah untuk mengukur

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Matriks Matriks adalah himpunan bilangan real yang disusun secara empat persegi panjang, mempunyai baris dan kolom dengan bentuk umum : Tiap-tiap bilangan yang berada didalam

Lebih terperinci

DAFTAR ISI LEMBAR JUDUL... LEMBAR PERNYATAAN... LEMBAR PENGESAHAN... LEMBAR PEDOMAN PENGGUNAAN SKRIPSI... KATA PENGANTAR... ABSTRAK... DAFTAR ISI...

DAFTAR ISI LEMBAR JUDUL... LEMBAR PERNYATAAN... LEMBAR PENGESAHAN... LEMBAR PEDOMAN PENGGUNAAN SKRIPSI... KATA PENGANTAR... ABSTRAK... DAFTAR ISI... DAFTAR ISI Halaman LEMBAR JUDUL... LEMBAR PERNYATAAN... LEMBAR PENGESAHAN... LEMBAR PEDOMAN PENGGUNAAN SKRIPSI... KATA PENGANTAR... ABSTRAK... DAFTAR ISI...... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN...

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN. Wilayah dan pengumpulan data yang diambil adalah di Kabupaten Bekasi

BAB 3 METODE PENELITIAN. Wilayah dan pengumpulan data yang diambil adalah di Kabupaten Bekasi BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Wilayah dan Pengumpulan Data Wilayah dan pengumpulan data yang diambil adalah di Kabupaten Bekasi yang terdiri dari 23 Kecamatan. Lokasi masing-masing kecamatan dapat dilihat

Lebih terperinci

: Persentase Penduduk Dengan Sumber Air Minum Terlindungi PDAM : Pengeluaran Perkapita Penduduk Untuk Makan Sebulan

: Persentase Penduduk Dengan Sumber Air Minum Terlindungi PDAM : Pengeluaran Perkapita Penduduk Untuk Makan Sebulan 22 BAB III MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR) 3.1 Variabel Penelitian Variabel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah data derajat kesehatan tahun 2013 pada 27 kabupaten

Lebih terperinci

BAB III GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR)

BAB III GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) BAB III GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) 3.1 Data Spasial Data spasial memuat informasi tentang atribut dan informasi lokasi. Sedangkan data bukan spasial (aspatial data) hanya memuat informasi

Lebih terperinci

Statistik Deskriptif. Perumahan. Seminar Hasil Tugas Akhir

Statistik Deskriptif. Perumahan. Seminar Hasil Tugas Akhir Statistik Deskriptif Perumahan Sebagian besar status penguasaan bangunan tempat tinggal rumah tangga miskin dan tidak miskin di Kota Malang tahun 2009 adalah milik sendiri dengan persentase jauh lebih

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. terus dihadapi di sejumlah daerah di Indonesia, tidak terkecuali Provinsi Sumatera

BAB I PENDAHULUAN. terus dihadapi di sejumlah daerah di Indonesia, tidak terkecuali Provinsi Sumatera BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan kemiskinan merupakan salah satu persoalan mendasar yang terus dihadapi di sejumlah daerah di Indonesia, tidak terkecuali Provinsi Sumatera Barat. Berdasarkan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Dalam bab ini akan dibahas mengenai hal-hal yang melatarbelakangi

BAB I PENDAHULUAN. Dalam bab ini akan dibahas mengenai hal-hal yang melatarbelakangi BAB I PENDAHULUAN Dalam bab ini akan dibahas mengenai hal-hal yang melatarbelakangi penulisan tesis, rumusan masalah, tujuan dan manfaatnya, tinjauan-tinjauan pustaka dari hasil penelitian terkait serta

Lebih terperinci

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN Pada bab analisis dan pembahasan ini akan jelaskan tentang pola persebaran jumlah penderita kusta dan faktor-faktor yang mempengaruhinya, kemudian dilanjutkan dengan pemodelan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Analisa pemodelan fungsi hubungan pada variabel repon dengan variabel prediktor akan dijelaskan pada bab ini. Analisis yang digunakan pada penelitian ini adalah menggunakan

Lebih terperinci

PEMODELAN PROPORSI PENDUDUK MISKIN KABUPATEN DAN KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY AND TEMPORALLY WEIGHTED REGRESSION

PEMODELAN PROPORSI PENDUDUK MISKIN KABUPATEN DAN KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY AND TEMPORALLY WEIGHTED REGRESSION PEMODELAN PROPORSI PENDUDUK MISKIN KABUPATEN DAN KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY AND TEMPORALLY WEIGHTED REGRESSION SKRIPSI Disusun Oleh : Khusnul Yeni Widiyanti 24010210130070

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. variabel prediktor terhadap variabel respons. Hubungan fungsional

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. variabel prediktor terhadap variabel respons. Hubungan fungsional BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Regresi Dalam ilmu statistika, metode yang dapat digunakan untuk menganalisis pola hubungan antara satu variabel atau lebih dengan satu variabel atau lebih lainnya

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Himpunan Fuzzy Tidak semua himpunan yang dijumpai dalam kehidupan sehari-hari terdefinisi secara jelas, misalnya himpunan orang miskin, himpunan orang pandai, himpunan orang tinggi,

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN. Proses estimasi pada metode IRLS ini dengan meminimumkan fungsi residu, yang dapat dituliskan sebagai berikut.

BAB IV PEMBAHASAN. Proses estimasi pada metode IRLS ini dengan meminimumkan fungsi residu, yang dapat dituliskan sebagai berikut. BAB IV PEMBAHASAN Pada bab ini akan dibahas mengenai estimasi parameter model Regresi M- kuantil, penurunan model Regresi M-kuantil, dan contoh penerapan model Regresi M-kuantil pada pengaruh pendapatan

Lebih terperinci

BAB III MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION SEMIPARAMETRIC (GWLRS)

BAB III MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION SEMIPARAMETRIC (GWLRS) 28 BAB III MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION SEMIPARAMETRIC (GWLRS) 3.1 Geographically Weighted Logistic Regression (GWLR) Geographically Weighted Logistic Regression adalah metode untuk

Lebih terperinci

PENENTUAN MODEL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH DENGAN MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR)

PENENTUAN MODEL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH DENGAN MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR) PENENTUAN MODEL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH DENGAN MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR) SKRIPSI Disusun Oleh : SINDY SAPUTRI 24010210141007 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan dibahas tinjauan pustaka yang akan digunakan untuk tesis ini, yang selanjutnya akan diperlukan pada bab 3. Yang akan dibahas dalam bab ini adalah metode bootstrap

Lebih terperinci

PERBANDINGAN MODEL GWR DENGAN FIXED DAN ADAPTIVE BANDWIDTH UNTUK PERSENTASE PENDUDUK MISKIN DI JAWA TENGAH

PERBANDINGAN MODEL GWR DENGAN FIXED DAN ADAPTIVE BANDWIDTH UNTUK PERSENTASE PENDUDUK MISKIN DI JAWA TENGAH ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 3, Tahun 2016, Halaman 535-544 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PERBANDINGAN MODEL GWR DENGAN FIXED DAN ADAPTIVE BANDWIDTH UNTUK

Lebih terperinci

PEMODELAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION DENGAN FUNGSI KERNEL BISQUARE

PEMODELAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION DENGAN FUNGSI KERNEL BISQUARE PEMODELAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION DENGAN FUNGSI KERNEL BISQUARE TERHADA FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KEMISKINAN DI KABUPATEN DEMAK 1 Marlita Vebiriyana, 2 M. Yamin Darsyah, 3 Indah

Lebih terperinci

BAB III REGRESI SPASIAL DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION (GWPR)

BAB III REGRESI SPASIAL DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION (GWPR) BAB III REGRESI SPASIAL DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION (GWPR) 3.1 Regresi Poisson Regresi Poisson merupakan suatu bentuk analisis regresi yang digunakan untuk memodelkan data

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi/Objek Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Provinsi Jawa Timur. Pemilihan Provinsi

BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi/Objek Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Provinsi Jawa Timur. Pemilihan Provinsi BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi/Objek Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Provinsi Jawa Timur. Pemilihan Provinsi Jawa Timur ini didasarkan pada pertimbangan bahwa Jawa Timur merupakan provinsi

Lebih terperinci

2.11. Penduduk Yang Bekerja di Sektor Pertanian Pengangguran... 40

2.11. Penduduk Yang Bekerja di Sektor Pertanian Pengangguran... 40 2.11. Penduduk Yang Bekerja di Sektor Pertanian... 38 2.12. Pengangguran... 40 BAB III DASAR TEORI... 42 3.1. Analisis Regresi Linier Berganda... 42 3.2. Penaksiran Koefisien Regresi Menggunakan Matriks...

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. sewajarnya untuk mempelajari cara bagaimana variabel-variabel itu dapat

BAB I PENDAHULUAN. sewajarnya untuk mempelajari cara bagaimana variabel-variabel itu dapat BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Jika kita mempunyai data yang terdiri dari dua atau lebih variabel maka sewajarnya untuk mempelajari cara bagaimana variabel-variabel itu dapat berhubungan, hubungan

Lebih terperinci

BAB III METODE WEIGHTED LEAST SQUARE

BAB III METODE WEIGHTED LEAST SQUARE BAB III METODE WEIGHTED LEAST SQUARE 3.1 Uji White Salah satu asumsi dari model regresi linear klasik adalah varian error ε i pada setiap nilai variabel bebas adalah sama (konstan). Asumsi ini disebut

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Pada bagian pertama bab ini diberikan tinjauan pustaka yang berisi penelitian sebelumnya yang mendasari penelitian ini Pada bagian kedua bab ini diberikan teori penunjang yang berisi

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka Brecklin dan Chambers [2], memperkenalkan analisis Regresi M-kuantil yang merupakan suatu analisis regresi yang mempelajari cara mengetahui hubungan antara variabel

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. metode kuadrat terkecil (MKT), outlier, regresi robust, koefisien determinasi,

BAB II LANDASAN TEORI. metode kuadrat terkecil (MKT), outlier, regresi robust, koefisien determinasi, BAB II LANDASAN TEORI Beberapa teori yang diperlukan untuk mendukung pembahasan diantaranya adalah regresi linear berganda, pengujian asumsi analisis regresi, metode kuadrat terkecil (MKT), outlier, regresi

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN TEORI. Sebuah Matriks adalah susunan segi empat siku-siku dari bilangan-bilangan.

BAB II KAJIAN TEORI. Sebuah Matriks adalah susunan segi empat siku-siku dari bilangan-bilangan. BAB II KAJIAN TEORI A. Matriks 1. Definisi Matriks Sebuah Matriks adalah susunan segi empat siku-siku dari bilangan-bilangan. Bilangan-bilangan dalam susunan tersebut dinamakan entri dalam matriks (Howard

Lebih terperinci

PENGARUH PENGANGGURAN, KEMISKINAN DAN PENDIDIKAN TERHADAP PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI DKI JAKARTA PERIODE

PENGARUH PENGANGGURAN, KEMISKINAN DAN PENDIDIKAN TERHADAP PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI DKI JAKARTA PERIODE PENGARUH PENGANGGURAN, KEMISKINAN DAN PENDIDIKAN TERHADAP PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI DKI JAKARTA PERIODE 2008-2012 Nama : Eko Hadi Hartoko NPM : 12212426 Jurusan : Manajemen Pembimbing : Neltje F.

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. satu peubah prediktor dengan satu peubah respon disebut analisis regresi linier

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. satu peubah prediktor dengan satu peubah respon disebut analisis regresi linier BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Regresi Linier Berganda Analisis regresi pertama kali dikembangkan oleh Sir Francis Galton pada abad ke-19. Analisis regresi dengan satu peubah prediktor dan satu peubah

Lebih terperinci

KONSISTENSI ESTIMATOR

KONSISTENSI ESTIMATOR KONSISTENSI ESTIMATOR TUGAS STATISTIKA MATEMATIKA II Oleh 1. Wahyu Nikmatus S. (121810101010) 2. Vivie Aisyafi F. (121810101050) 3. Rere Figurani A. (121810101052) 4. Dwindah Setiari W. (121810101054)

Lebih terperinci

2016 APLIKASI MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR) MENGGUNAKAN SOFTWARE MATLAB

2016 APLIKASI MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR) MENGGUNAKAN SOFTWARE MATLAB 1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan sehari-hari sering dihadapkan dengan hubungan yang melibatkan dua atau lebih peubah atau variabel. Persamaan matematik yang menggambarkan persamaan

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN. dilakukan secara sengaja (purposive) melihat bahwa propinsi Jawa Barat

BAB IV METODE PENELITIAN. dilakukan secara sengaja (purposive) melihat bahwa propinsi Jawa Barat 4.1. Waktu dan Tempat Penelitian BAB IV METODE PENELITIAN Penelitian dilakukan dalam lingkup wilayah Jawa Barat. Pemilihan lokasi dilakukan secara sengaja (purposive) melihat bahwa propinsi Jawa Barat

Lebih terperinci

PENDEKATAN MIXED GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION UNTUK PEMODELAN PERTUMBUHAN EKONOMI MENURUT KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH HALAMANAN JUDUL SKRIPSI

PENDEKATAN MIXED GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION UNTUK PEMODELAN PERTUMBUHAN EKONOMI MENURUT KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH HALAMANAN JUDUL SKRIPSI PENDEKATAN MIXED GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION UNTUK PEMODELAN PERTUMBUHAN EKONOMI MENURUT KABUPATEN/KOTA DI JAWA TENGAH HALAMANAN JUDUL SKRIPSI Disusun Oleh: PRATAMA GANANG WIDAYAKA 24010212120018

Lebih terperinci

PEMODELAN PERSENTASE BALITA GIZI BURUK DI JAWA TENGAH DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PRINCIPAL COMPONENTS ANALYSIS (GWRPCA)

PEMODELAN PERSENTASE BALITA GIZI BURUK DI JAWA TENGAH DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PRINCIPAL COMPONENTS ANALYSIS (GWRPCA) PEMODELAN PERSENTASE BALITA GIZI BURUK DI JAWA TENGAH DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PRINCIPAL COMPONENTS ANALYSIS (GWRPCA) SKRIPSI Disusun Oleh : NOVIKA PRATNYANINGRUM 24010211140095

Lebih terperinci

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN. per fungsi terhadap pertumbuhan ekonomi 22 kabupaten tertinggal dengan

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN. per fungsi terhadap pertumbuhan ekonomi 22 kabupaten tertinggal dengan BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1. Tahap Evaluasi Model 5.1.1. Tahap Evaluasi Pemilihan Model Estimasi model, untuk mengetahui pengaruh belanja pemerintah daerah per fungsi terhadap pertumbuhan ekonomi 22

Lebih terperinci

Prosiding Seminar Nasional Matematika, Statistika, dan Aplikasinya September 2017, Samarinda, Indonesia ISBN:

Prosiding Seminar Nasional Matematika, Statistika, dan Aplikasinya September 2017, Samarinda, Indonesia ISBN: Prosiding Seminar Nasional Matematika, Statistika, dan Aplikasinya 017 3 September 017, Samarinda, Indonesia ISBN: 978-60-5031-0-3 Analisis Data Spasial Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam rangka meningkatkan kesejahteraan masyarakat di suatu negara, maka dibutuhkan pembangunan. Pada September tahun 2000, mulai dijalankannya Millennium Development

Lebih terperinci

PEMODELAN PENDAPATAN ASLI DAERAH (PAD) DI KABUPATEN DAN KOTA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED RIDGE REGRESSION ABSTRACT

PEMODELAN PENDAPATAN ASLI DAERAH (PAD) DI KABUPATEN DAN KOTA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED RIDGE REGRESSION ABSTRACT ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 3, Tahun 2016, Halaman 383-393 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PEMODELAN PENDAPATAN ASLI DAERAH (PAD) DI KABUPATEN DAN KOTA

Lebih terperinci

Pemodelan Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR) pada Angka Kematian Balita di Kabupaten Bojonegoro Tahun 2011

Pemodelan Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR) pada Angka Kematian Balita di Kabupaten Bojonegoro Tahun 2011 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2013) 2337-3520 (2301-928X Print) D-66 Pemodelan Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR) pada Angka Kematian Balita di Kabupaten Bojonegoro Tahun 2011

Lebih terperinci

REVIEW REGRESI LINIER BERGANDA. 24/09/2012 MK. Ekonometrika Darmanto, S.Si.

REVIEW REGRESI LINIER BERGANDA. 24/09/2012 MK. Ekonometrika Darmanto, S.Si. REVIEW REGRESI LINIER BERGANDA 1 PENGANTAR Semakin banyak variabel independen yang relevan muncul dalam model, akan semakin sempurna model yg ada dan akan semakin mengurangi beban dari variabel U dan α.

Lebih terperinci

ANALISIS GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) DENGAN PEMBOBOT KERNEL GAUSSIAN UNTUK DATA KEMISKINAN. Rita Rahmawati 1, Anik Djuraidah 2.

ANALISIS GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) DENGAN PEMBOBOT KERNEL GAUSSIAN UNTUK DATA KEMISKINAN. Rita Rahmawati 1, Anik Djuraidah 2. ANALISIS GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) DENGAN PEMBOBOT KERNEL GAUSSIAN UNTUK DATA KEMISKINAN Rita Rahmawati 1, Anik Djuraidah 2 1) Program Studi Statistika, FMIPA Universitas Diponegoro 2) Jurusan

Lebih terperinci

PENENTUAN MODEL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH DENGAN MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR)

PENENTUAN MODEL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH DENGAN MULTIVARIATE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (MGWR) ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman 161-170 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENENTUAN MODEL KEMISKINAN DI JAWA TENGAH DENGAN MULTIVARIATE

Lebih terperinci

Pemodelan Angka Harapan Hidup di Papua dengan pendekatan Geographically Weighted Regression

Pemodelan Angka Harapan Hidup di Papua dengan pendekatan Geographically Weighted Regression JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No. 1, (017) ISSN: 337-350 (301-98X Print) D-8 Pemodelan Angka Harapan Hidup di Papua dengan pendekatan Geographically Weighted Regression Ardianto Tanadjaja, Ismaini

Lebih terperinci

Kata Kunci : MGWMLM, GWMLM, DAS.

Kata Kunci : MGWMLM, GWMLM, DAS. ANALISIS PENGARU CURA UJAN DAN MORFOMETRI PADA PENINGKATAN DEBIT DAN SEDIMEN DI DAS KONTO ULU DENGAN PENDEKATAN MIXED GEOGRAPICALLY WEIGTED MULTUVARIATE LINIER MODEL 1 Memi Nor ayati, 2 Purhadi 1 Jurusan

Lebih terperinci

BAB III KALMAN FILTER DISKRIT. Kalman Filter adalah rangkaian teknik perhitungan matematika (algoritma)

BAB III KALMAN FILTER DISKRIT. Kalman Filter adalah rangkaian teknik perhitungan matematika (algoritma) BAB III KALMAN FILTER DISKRIT 3.1 Pendahuluan Kalman Filter adalah rangkaian teknik perhitungan matematika (algoritma) yang memberikan perhitungan efisien dalam mengestimasi state proses, yaitu dengan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi merupakan bentuk analisis hubungan antara variabel prediktor

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi merupakan bentuk analisis hubungan antara variabel prediktor 8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Analisis Regresi Analisis regresi merupakan bentuk analisis hubungan antara variabel prediktor (variabel independent) dengan variabel outcome (variabel dependen) untuk

Lebih terperinci

BAB VI ANALISIS REGRESI LINEAR GANDA

BAB VI ANALISIS REGRESI LINEAR GANDA BAB VI ANALISIS REGRESI LINEAR GANDA 1. Pendahuluan Analisis regresi merupakan suatu analisis antara dua variabel yaitu variabel independen (Prediktor) yaitu variabel X dan variabel dependent (Respon)

Lebih terperinci

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1. Gambaran Persebaran Penduduk Miskin Provinsi Jawa Tengah merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang memiliki kabupaten atau kota sejumlah 35 kabupaten dan kota (BPS,

Lebih terperinci

Structural Equation Modelling untuk Mengetahui Keterkaitan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan di Kabupaten Jombang

Structural Equation Modelling untuk Mengetahui Keterkaitan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan di Kabupaten Jombang Structural Equation Modelling untuk Mengetahui Keterkaitan Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Kemiskinan di Kabupaten Jombang Oleh : Renanthera Puspita N. Pembimbing : Dr. Bambang Widjanarko Otok, M.Si. 1

Lebih terperinci

PEMODELAN PROPORSI PENDUDUK MISKIN KABUPATEN DAN KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY AND TEMPORALLY WEIGHTED REGRESSION ABSTRACT

PEMODELAN PROPORSI PENDUDUK MISKIN KABUPATEN DAN KOTA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY AND TEMPORALLY WEIGHTED REGRESSION ABSTRACT ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 4, Tahun 2014, Halaman 691-700 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PEMODELAN PROPORSI PENDUDUK MISKIN KABUPATEN DAN KOTA DI PROVINSI

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Regresi Linier Sederhana Dalam beberapa masalah terdapat dua atau lebih variabel yang hubungannya tidak dapat dipisahkan karena perubahan nilai suatu variabel tidak selalu terjadi

Lebih terperinci

STATISTIK UJI PARSIAL PADA MODEL MIXED GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (STUDI KASUS JUMLAH KEMATIAN BAYI DI JAWA TIMUR TAHUN 2012)

STATISTIK UJI PARSIAL PADA MODEL MIXED GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (STUDI KASUS JUMLAH KEMATIAN BAYI DI JAWA TIMUR TAHUN 2012) SAISIK UJI PARSIAL PADA MODEL MIXED GEOGRAPHICALLY WEIGHED REGRESSION (SUDI KASUS JUMLAH KEMAIAN BAYI DI JAWA IMUR AHUN 2012 Mahmuda 1, Sri Harini 2 1 Mahasiswa Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan eknologi,

Lebih terperinci

PEMODELAN ANGKA KEMATIAN BAYI DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION DI PROVINSI BALI

PEMODELAN ANGKA KEMATIAN BAYI DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION DI PROVINSI BALI PEMODELAN ANGKA KEMATIAN BAYI DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION DI PROVINSI BALI M ARRIE KUNILASARI ELYNA 1, I GUSTI AYU MADE SRINADI 2, MADE SUSILAWATI 3 1,2,3, Jurusan Matematika,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. belajar kimia SMA Negeri 1 Jogonalan Kabupaten Klaten.

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. belajar kimia SMA Negeri 1 Jogonalan Kabupaten Klaten. BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian 1. Diskripsi Data Diskripsi hasil penelitian ini didasarkan pada skor dari kuesioner yang digunakan untuk mengetahui pengaruh motivasi dan iklim

Lebih terperinci

BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN. faktor faktor yang mempengaruhi, model regresi global, model Geographically

BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN. faktor faktor yang mempengaruhi, model regresi global, model Geographically BAB 4 ANALISA DAN PEMBAHASAN Pada bab ini dibahas tentang pola penyebaran angka buta huruf (ABH) dan faktor faktor yang mempengaruhi, model regresi global, model Geographically Weighted Regression (GWR),

Lebih terperinci

Hipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi.

Hipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi. PERTEMUAN 9-10 PENGUJIAN HIPOTESIS Hipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi. Apa itu parameter? Parameter adalah ukuran-ukuran. Rata-rata penghasilan karyawan di kota binjai adalah

Lebih terperinci

PENDEKATAN REGRESI TOBIT PADA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK PENDIDIKAN DI JAWA TIMUR

PENDEKATAN REGRESI TOBIT PADA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK PENDIDIKAN DI JAWA TIMUR PENDEKATAN REGRESI TOBIT PADA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK PENDIDIKAN DI JAWA TIMUR Neser Ike Cahyaningrum 1307100012 Dosen Pembimbing Dr. Dra. Ismaini Zain, M.Si AGENDA

Lebih terperinci

Lembar Latihan Parafrasa*

Lembar Latihan Parafrasa* Page1 Lembar Latihan Parafrasa* Muchamad Adam Basori Sekarang bahwa Anda telah meninjau aturan berparafrase, Anda mungkin ingin melatih diri Anda dengan seberapa baik Anda dapat menerapkan apa yang telah

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 21 Analisis Regresi Perubahan nilai suatu variabel tidak selalu terjadi dengan sendirinya, namun perubahan nilai variabel itu dapat disebabkan oleh berubahnya variabel lain yang berhubungan

Lebih terperinci

(R.10) ESTIMASI TOTAL POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN PENAKSIR GENERALIZED REGRESSION (GREG)

(R.10) ESTIMASI TOTAL POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN PENAKSIR GENERALIZED REGRESSION (GREG) (R.10) ESTIMASI TOTAL POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN PENAKSIR GENERALIZED REGRESSION (GREG) 1Agus Muslim, 2 Sutawanir Darwis, 3 Achmad Zanbar Soleh 1Mahasiswa Magister Statistika Terapan, Universitas Padjadjaran,

Lebih terperinci

PENERAPAN 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 PENERAPAN MODEL SPASIAL DURBIN PADA ANGKA PARTISIPASI MURNI JENJANG SMA SEDERAJAT DI PROVINSI JAWA TENGAH Erliyana Devitasari, Sri Sulistijowati Handayani, dan Respatiwulan Program Studi Matematika FMIPA

Lebih terperinci

REGRESI SPLINE BIRESPON UNTUK MEMODELKAN KADAR GULA DARAH PENDERITA DIABETES MELITUS

REGRESI SPLINE BIRESPON UNTUK MEMODELKAN KADAR GULA DARAH PENDERITA DIABETES MELITUS REGRESI SPLINE BIRESPON UNTUK MEMODELKAN KADAR GULA DARAH PENDERITA DIABETES MELITUS Dhina Oktaviana P, I Nyoman Budiantara Mahasiswa Jurusan Statistika ITS Surabaya, Dosen Jurusan Statistika ITS Surabaya

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. menjadi dua macam, yaitu: pendekatan kuantitatif dan pendekatan kualitatif.

III. METODE PENELITIAN. menjadi dua macam, yaitu: pendekatan kuantitatif dan pendekatan kualitatif. III. METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian dan Sumber Data Secara umum dari segi pendekatan yang digunakan dalam suatu penelitian terbagi menjadi dua macam, yaitu: pendekatan kuantitatif dan pendekatan

Lebih terperinci

Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Timur Tahun 2015 Menggunakan Regresi Spasial

Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Timur Tahun 2015 Menggunakan Regresi Spasial JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol 6, No, (017) ISSN: 337-350 (301-98X Print) D-10 Pemodelan Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Pengangguran Terbuka di Provinsi Jawa Timur Tahun 015 Menggunakan Regresi

Lebih terperinci

Memodelkan regresi logistik biner data set hasil sampel bootstrap B.

Memodelkan regresi logistik biner data set hasil sampel bootstrap B. B O O T S T R A P A G G R E G A T I N G 1 2 3 4 5 6 7 Tinjauan Pustaka Algoritma Bagging Regresi Logistik Biner Mengambil sampel bootstrap sebanyak n dari data set dengan pengulangan sebanyak n. Pengambilan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data time series tahunan Data

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data time series tahunan Data 40 III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data time series tahunan 2002-2012. Data sekunder tersebut bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Lampung. Adapun data

Lebih terperinci

PEMODELAN DISPARITAS GENDER DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN MODEL REGRESI PROBIT ORDINAL

PEMODELAN DISPARITAS GENDER DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN MODEL REGRESI PROBIT ORDINAL 1 PEMODELAN DISPARITAS GENDER DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN MODEL REGRESI PROBIT ORDINAL Uaies Qurnie Hafizh, Vita Ratnasari Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.11 Latar Belakang Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi adalah dua syarat penting bagi kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode analisis data yang telah diterapkan

BAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode analisis data yang telah diterapkan BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis regresi merupakan metode analisis data yang telah diterapkan secara luas pada berbagai bidang penelitian, sebagai contoh penelitian-penelitian dalam ilmu pengetahuan

Lebih terperinci

PEMODELAN BALITA GIZI BURUK DI KABUPATEN NGAWI DENGAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION. Latifah Ayunin 1 dan Sutikno 2

PEMODELAN BALITA GIZI BURUK DI KABUPATEN NGAWI DENGAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION. Latifah Ayunin 1 dan Sutikno 2 PEMODELAN BALITA GIZI BURUK DI KABUPATEN NGAWI DENGAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION Latifah Ayunin 1 dan Sutikno 2 1 Mahasiswa Jurusan Statistika, ITS, Surabaya 2 Dosen Pembimbing, Jurusan Statistika,

Lebih terperinci

DASAR- DASAR RISET PEMASARAN

DASAR- DASAR RISET PEMASARAN EDISI KEEMPAT DASAR- DASAR RISET PEMASARAN Jilid 2 GILBERT A. CHURCHILL, JR. Bab 21 Analisis Data: Menyelidiki Hubungan TUJUAN PEMBELAJARAN 1-3 1. Menjelaskan perbedaan antara analisis regresi dan korelasi

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. jalan Sudirman, Balai Makam Kota Duri Kabupatan Bengkalis.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. jalan Sudirman, Balai Makam Kota Duri Kabupatan Bengkalis. BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi Penelitian Penelitian ini penulis lakukan langsung pada Hotel Surya yang terletak di jalan Sudirman, Balai Makam Kota Duri Kabupatan Bengkalis. 3.2 Jenis dan Sumber

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada PT. PLN Persero Cabang Pekanbaru

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada PT. PLN Persero Cabang Pekanbaru BAB III METODE PENELITIAN A. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan pada PT. PLN Persero Cabang Pekanbaru yang beralamat di Jl. Sutomo, No. 69 Pekanbaru. Penelitian lini dimulai sejak bulan

Lebih terperinci

LANDASAN TEORI. menyatakan hubungan antara variabel respon Y dengan variabel-variabel

LANDASAN TEORI. menyatakan hubungan antara variabel respon Y dengan variabel-variabel 5 II. LANDASAN TEORI 2.1 Model Regresi Poisson Analisis regresi merupakan metode statistika yang populer digunakan untuk menyatakan hubungan antara variabel respon Y dengan variabel-variabel prediktor

Lebih terperinci

ANALISIS ANGKA BUTA HURUF DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION BERBASIS KOMPUTER

ANALISIS ANGKA BUTA HURUF DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION BERBASIS KOMPUTER ANALISIS ANGKA BUTA HURUF DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION BERBASIS KOMPUTER Andiyono Universitas Bina Nusantara Jl. K.H Syahdan No.9, Palmerah, Jakarta Barat, Indonesia, 11480,

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI Dalam bab ini diuraikan beberapa tinjauan pustaka sebagai landasan teori pendukung penulisan penelitian ini. 2.1 Analisis Regresi Suatu pasangan peubah acak seperti (tinggi, berat)

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 33 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Penelitian ini menganalisis bagaimana pengaruh produk, persepsi harga dan citra merek terhadap keputusan pembelian makanan cepat saji d Besto. Objek

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder tahunan Data sekunder

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder tahunan Data sekunder III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunakan data sekunder tahunan 2001-2012.Data sekunder tersebut bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) Lampung Dalam Angka, dan Dinas

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. menggunakan hipotesa. Jenis penelitian ini adalah penelitian sebab akibat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. menggunakan hipotesa. Jenis penelitian ini adalah penelitian sebab akibat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jenis Penelitian Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui ada tidaknya pengaruh antara variabel independen terhadap variabel dependen yang di teliti kemudian dianalisis

Lebih terperinci

PEMODELAN REGRESI SPLINE UNTUK RATA- RATA BANYAK ANAK YANG DILAHIRKAN HIDUP DI KOTA SURABAYA, KABUPATEN SITUBONDO DAN KABUPATEN BANGKALAN

PEMODELAN REGRESI SPLINE UNTUK RATA- RATA BANYAK ANAK YANG DILAHIRKAN HIDUP DI KOTA SURABAYA, KABUPATEN SITUBONDO DAN KABUPATEN BANGKALAN SIDANG LAPORAN TUGAS AKHIR PEMODELAN REGRESI SPLINE UNTUK RATA- RATA BANYAK ANAK YANG DILAHIRKAN HIDUP DI KOTA SURABAYA, KABUPATEN SITUBONDO DAN KABUPATEN BANGKALAN Oleh : Servianie Purnamasari (1310 030

Lebih terperinci

JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman Online di:

JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman Online di: JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman 39-46 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian RANCANGAN D-OPTIMAL LOKAL UNTUK REGRESI POLINOMIAL ORDE 3 DENGAN HETEROSKEDASTISITAS

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. (b) Variabel independen yang biasanya dinyatakan dengan simbol

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. (b) Variabel independen yang biasanya dinyatakan dengan simbol BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Regresi Regresi adalah suatu studi statistik untuk menjelaskan hubungan dua variabel atau lebih yang dinyatakan dalam bentuk persamaan. Salah satu variabel merupakan variabel

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder.

III. METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder. 40 III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder. Data ini dikumpulkan dari berbagai sumber, antara lain data Survey Demografi dan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. menggunakan metode purposive sampling, dengan adanya beberapa kriteria dalam

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. menggunakan metode purposive sampling, dengan adanya beberapa kriteria dalam BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Populasi dan Sampel Populasi dalam penelitian ini adalah keseluruhan perusahaan di Indonesia yang telah terdaftar dalam Bursa Efek Indonesia. Pemilihan sampel dalam penelitian

Lebih terperinci

ISSN: Vol. 1 No. 1 Agustus 2012

ISSN: Vol. 1 No. 1 Agustus 2012 ISSN: 2303-1751 Vol. 1 No. 1 Agustus 2012 e-jurnal Matematika, Vol. 1, No. 1, Agustus 2012, 94-98 ISSN: 2303-1751 PEMODELAN ANGKA KEMATIAN BAYI DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION

Lebih terperinci

BAB ΙΙ LANDASAN TEORI

BAB ΙΙ LANDASAN TEORI 7 BAB ΙΙ LANDASAN TEORI Berubahnya nilai suatu variabel tidak selalu terjadi dengan sendirinya, bisa saja berubahnya nilai suatu variabel disebabkan oleh adanya perubahan nilai pada variabel lain yang

Lebih terperinci

Bab 2 LANDASAN TEORI. : Ukuran sampel telah memenuhi syarat. : Ukuran sampel belum memenuhi syarat

Bab 2 LANDASAN TEORI. : Ukuran sampel telah memenuhi syarat. : Ukuran sampel belum memenuhi syarat Bab 2 LANDASAN TEORI 2.1. Uji Kecukupan Sampel Dalam melakukan penelitian ini yang berhubungan dengan kecukupan sampel maka langkah awal yang harus dilakukan adalah pengujian terhadap jumlah sampel. Pengujian

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. deposito berjangka terhadap suku bunga LIBOR, suku bunga SBI, dan inflasi

METODE PENELITIAN. deposito berjangka terhadap suku bunga LIBOR, suku bunga SBI, dan inflasi III. METODE PENELITIAN Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah tingkat suku bunga deposito berjangka terhadap suku bunga LIBOR, suku bunga SBI, dan inflasi pada bank umum di Indonesia.

Lebih terperinci

Analisis Regresi Spline Multivariabel untuk Pemodelan Kematian Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di Jawa Timur

Analisis Regresi Spline Multivariabel untuk Pemodelan Kematian Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di Jawa Timur JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. 0) ISSN: 0-98X D- Analisis Regresi Spline Multivariabel untuk Pemodelan Kematian Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di Jawa Timur Reza Mubarak dan I Nyoman

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Regresi Berganda Analisis regresi merupakan analisis untuk mendapatkan hubungan dan model matematis antara variabel dependen (Y) dan satu atau lebih variabel independen

Lebih terperinci

METODE BOOTSTRAP AGGREGATING REGRESI LOGISTIK BINER UNTUK KETEPATAN KLASIFIKASI KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA DI KOTA PATI

METODE BOOTSTRAP AGGREGATING REGRESI LOGISTIK BINER UNTUK KETEPATAN KLASIFIKASI KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA DI KOTA PATI ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 6, Nomor 1, Tahun 2017, Halaman 121-130 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian METODE BOOTSTRAP AGGREGATING REGRESI LOGISTIK BINER UNTUK KETEPATAN

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Pada bab ini akan dijelaskan mengenai model regresi robust dengan

BAB III PEMBAHASAN. Pada bab ini akan dijelaskan mengenai model regresi robust dengan BAB III PEMBAHASAN Pada bab ini akan dijelaskan mengenai model regresi robust dengan metode estimasi-s. Kemudian akan ditunjukkan model regresi robust menggunakan metode estimasi-s untuk memprediksi Indeks

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Prima Artha, Sleman. Sedangkan subjek penelitiannya adalah Data

BAB III METODE PENELITIAN. Prima Artha, Sleman. Sedangkan subjek penelitiannya adalah Data BAB III METODE PENELITIAN A. Objek dan Subjek Penelitian Objek dalam penelitian ini adalah Koperasi Jasa Keuangan Syariah Prima Artha, Sleman. Sedangkan subjek penelitiannya adalah Data Tingkat Bagi Hasil

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.9 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.9 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.9 Latar Belakang Salah satu tujuan pembangunan nasional adalah meningkat kinerja perekonomian agar mampu menciptakan lapangan kerja dan menata kehidupan yang layak bagi seluruh rakyat

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Banyak metode yang dapat digunakan untuk menganalisis data atau informasi pada suatu pengamatan. Salah satu metode statistik yang paling bermanfaat dan paling sering

Lebih terperinci

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 3, Tahun 2014, Halaman Online di:

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 3, Tahun 2014, Halaman Online di: ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 3, Tahun 2014, Halaman 461-469 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PERBANDINGAN MODEL PERTUMBUHAN EKONOMI DI JAWA TENGAH DENGAN

Lebih terperinci