PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL PADA DERAJAT KESEHATAN DENGAN MODERASI INFRASTRUKTUR (Studi kasus di Propinsi Jawa Timur, SUSENAS 2007)

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL PADA DERAJAT KESEHATAN DENGAN MODERASI INFRASTRUKTUR (Studi kasus di Propinsi Jawa Timur, SUSENAS 2007)"

Transkripsi

1 PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL PADA DERAJAT KESEHATAN DENGAN MODERASI INFRASTRUKTUR (Studi kasus di Propisi Jawa Timur, SUSENAS 2007) Salisa Jiha Mahasiswa Jurusa Statistika, Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Kampus ITS, Sukolilo, Surabaya deouxflux@yahoo.com Dr. Bambag Widjaarko Otok, M.Si Dose Jurusa Statistika, Istitut Tekologi Sepuluh Nopember Kampus ITS, Sukolilo, Surabaya ABSTRAK Masalah kesehata merupaka salah satu faktor yag berpera petig dalam mewujudka sumber daya mausia yag berkualitas. Melalui pembagua di bidag kesehata diharapka aka semaki meigkatka derajat kesehata masyarakat da pelayaa kesehata dapat dirasaka oleh semua lapisa masyarakat. Idikator keberhasila dari upaya peigkata derajat kesehata adalah berkuragya agka kematia (mortilitas), agka kesakita, da status gizi yag buruk. Peelitia ii dilakuka dega Structural Equatio Modelig (SEM) utuk megetahui kebeara kosep teori megeai faktor-faktor yag mempegaruhi derajat kesehata masyarakat Jawa Timur. Da Moderated Structural Equatio Modelig (MSEM) utuk megetahui apakah Ifrastruktur dapat mejadi variabel moderasi utuk hubuga atara pelayaa kesehata dega derajat kesehata serta hubuga atara teaga kesehata dega derajat kesehata. Dari hasil aalisis SEM disimpulka bahwa Ligkuga, pelayaa kesehata, teaga kesehata, da Ifrastruktur berpegaruh terhadap derajat kesehata. Pada aalisis MSEM meyimpulka bahwa Ifrastruktur dapat memoderasi hubuga atara pelayaa kesehata dega derajat kesehata serta hubuga atara teaga kesehata dega derajat kesehata. Kata kuci : Derajat Kesehata, Structural Equatio Modelig (SEM), Moderated Structural Equatio Modelig (MSEM) I. PENDAHULUAN Masalah kesehata merupaka salah satu faktor yag berpera petig dalam mewujudka sumber daya mausia yag berkualitas. Melalui pembagua di bidag kesehata diharapka aka semaki meigkatka tigkat kesehata masyarakat da pelayaa kesehata dapat dirasaka oleh semua lapisa masyarakat secara memadai. Derajat kesehata dapat diuraika melalui beberapa idikator diataraya mortalitas, morbiditas (agka kesakita), da status gizi. Mortalitas (kematia) dapat dilihat dari idikator agka kematia bayi (AKB) da agka kematia ibu melahirka sedagka status gizi dapat dilihat dari idikator bayakya balita dega gizi buruk. Peelitia ii diaalisis megguaka Structural Equatio Modelig (SEM) utuk megetahui kebeara kosep teori megeai faktor-faktor yag mempegaruhi derajat kesehata masyarakat Jawa Timur da Moderated Structural Equatio Modelig (MSEM) yaitu suatu pedekata yag memugkika hubuga atara suatu variabel idepede terhadap variabel depede yag dipegaruhi variabel late laiya (Ghozali da Fuad, 2005). Aalisis tersebut diguaka utuk megetahui apakah Ifrastruktur dapat mejadi variabel moderasi utuk hubuga atara pelayaa kesehata dega derajat kesehata serta hubuga atara teaga kesehata dega derajat kesehata Moderated Structural Equatio Modelig (MSEM). II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tijaua Statistik Kosep Structural Equatio Modelig (SEM) Structural Equatio Modelig (SEM) merupaka suatu tekik multivariat yag meggabugka aspek-aspek pada aalisis faktor da aalisis regresi bergada yag memugkika peeliti utuk mesimulasi seri dari hubuga depede atar variabel terukur da kostruk late begitu juga atar kostruk late (Hair et al., 2006). Structural Equatio 1

2 Modelig (SEM) merupaka geerasi kedua tekik aalisis multivariat yag memugkika peeliti utuk meguji hubuga atara variabel yag kompleks baik recursive maupu o recursive utuk memperoleh gambara meyeluruh megeai keseluruha model Structural Equatio Modelig dega Hubuga Moderasi Dalam cotoh-cotoh SEM (Structural Equatio Modelig) sebelumya model haya memiliki hubuga lagsug ataupu tidak lagsug. Namu dikembagka lagi suatu pedekata yaitu o liier SEM yag memugkika hubuga atara suatu variabel idepede terhadap variabel depede yag dipegaruhi oleh variabel late laiya. Pegaruh suatu variabel late yag berpegaruh terhadap hubuga atara suatu variabel late idepede da variabel late depede disebut Moderated Structural Equatio Modelig (Ghozali da Fuad, 2005). Gambar 2.1 Model SEM dega Variabel Moderatig Variabel Dalam Model Persamaa Srtruktural Variabel late adalah variabel yag tidak bisa diukur secara lagsug da memerluka beberapa idikator sebagai proksi (Ghozali da Fuad, 2005). Variabel observasi atau juga disebut maifest variable adalah variabel yag dataya harus dicari melalui peelitia lapaga misalya malalui istrume-istrume survey (Hair et al., 2006). Variabel observasi diguaka sebagai idikator dari latet costructs atau variabel late. Variabel moderasi meurut Sekara (2006) adalah variabel yag mempuyai ketergatuga (cotiget effect) yag kuat dega hubuga variabel terikat (edoge) da variabel bebas (eksoge). Tujua adaya variabel moderatig yaitu mempegaruhi atau megubah hubuga awal atara variabel bebas (eksoge) da variabel terikat (edoge) Partial Least Square (PLS) Metode PLS merupaka metode pemodela luak dimaa : 1. Sampel tidak harus besar 2. Tidak memerluka asumsi yag sagat ketat 3. Aplikasi metode lebih ditekaka utuk pedugaa variabel respo daripada betuk modelya. Tipe idikator pada PLS ada dua, yaitu: Idikator Refleksif: Idikator seolah-olah dipegaruhi oleh variabel late (idikator adalah pecermia variabel lateya. Idikator Formatif: Idikator seolah-olah mempegaruhi variabel late (idikator adalah pejelas dari variabel late) Metode PLS dapat meagai data berskala rasio, iterval, ordial maupu omial karea PLS merupaka metode aalisis yag powerfull oleh karea tidak megasumsika data harus dega pegukura skala tertetu, data yag diguaka dalam jumlah sampel kecil. 2

3 Oleh karea PLS tidak megasumsika adaya distribusi tertetu utuk estimasi parameter, maka tekik parametrik utuk meguji sigifikasi parameter tidak diperluka. Model evaluasi PLS berdasarka pegukura prediksi yag mempuyai sifat oparametrik. Model struktural dievaluasi dega melihat persetase variace yag dijelaska dega melihat ilai R 2. Stabilitas dari estimasi ii dievaluasi dega megguaka statistik uji-t yag didapat dari prosedur bootstrapig. Model struktural hubuga atar variabel late di dalam PLS disebut dega ier model, sedagka model pegukura (bersifat refleksif atau formatif) disebut outer model. Nilai estimasi model pada PLS didapatka melalui prosedur bootstrappig dega melihat ilai T-statistik pada koefisie jalur. x μ Estimator : t = S/ Model struktural dievaluasi dega melihat persetase variace yag dijelaska dega melihat ilai R 2. Nilai R 2 diperoleh melalui rumus berikut. R 2 H ˆ cor ( X, Y ) h 1 jh jh j Perubaha ilai R 2 dapat diguaka utuk meilai besarya pegaruh variabel late eksoge terhadap variabel late edoge 2.2 Tijaua No-Statistik Kesehata adalah hak dasar mausia da merupaka salah satu aspek utuk meigkatka kualitas sumber daya mausia. Upaya peigkata derajat kesehata sagat petig dilakuka secara terus meerus da berkesiambuga. Peigkata derajat kesehata perlu dilakuka dega serius diataraya melalui peigkata akses pada pelayaa kesehata, subsidi di biaya pelayaa kesehata, serta perbaika keadaa ligkuga. Hal tersebut tidak lepas dari pera pemeritah dalam medukug ketersediaa saraa da prasaraa kesehata yag memadai sehigga dapat diikmati oleh seluruh lapisa masyarakat. Derajat kesehata dapat diuraika melalui beberapa idikator diataraya mortalitas, morbiditas (agka kesakita), da status gizi. Mortalitas (kematia) dapat dilihat dari idikator agka kematia bayi (AKB) da agka kematia ibu melahirka sedagka status gizi dapat dilihat dari idikator bayakya balita dega gizi buruk. Faktor yag berpegaruh pada derajat kesehata masyarakat adalah faktor ligkuga diataraya rumah tagga yag memiliki jamba, air bersih da pegelolaa air limbah, faktor perilaku dega idikator keluarga miski yag berobat pada teaga kesehata, jumlah posyadu, purama, da madiri, rumah tagga dega bayi yag diberi ASI eksklusif, serta faktor pelayaa kesehata yag dilihat dari beberapa idikator seperti persalia oleh teaga kesehata da deteksi tumbuh kembag aak balita (Talagko, 2009). III. METODOLOGI 3.1 Sumber Data Data pada peelitia ii yaitu data sekuder dari hasil pedataa Suseas (Survei Sosial Ekoomi Nasioal) Bada Pusat Statistik propisi Jawa Timur tahu 2007 da Data / Lapora Survei Demografi da Kesehata Kabupate/Kota propisi Jatim pada Jawa Timur dalam agka tahu Yaitu dega membadigka beberapa variabel, atara lai: 1. Ligkuga Rumah tagga yag megguaka air bersih utuk mium/masak (air kemasa, ledig, pompa, sumur terlidug da mata air terlidug) Rumah tagga yag megguaka jamba dega tagki septik Rumah tagga dega latai tidak terbuat dari taah 3

4 2. Pelayaa Kesehata Pertologa persalia oleh teaga kesehata (dokter, bida, paramedis lai) Proporsi bayi diberi imuisasi campak, yag diperoleh melalui rumus berikut. Rata-rata lamaya bayi diberi ASI eksklusif 3. Teaga Kesehata Bayakya teaga medis di rumah sakit Bayakya teaga medis di puskesmas 4. Ifrastruktur Bayakya Rumah Sakit Bayakya Puskesmas Bayakya Puskesmas pembatu Bayakya Posyadu 3.2 Metode Aalisis Berdasarka tujua peelitia, metode aalisis yag diguaka dalam peelitia ii adalah sebagai berikut: 1. Aalisis secara deskriptif utuk megetahui secara umum peyebara da pemusata data megeai kesehata di Jawa Timur. 2. Melakuka evaluasi model pegukura (Outer model) dega melihat validitas da reliabilitas variabel idikator pegukur kotruk late. 3. Aalisis Structural Equatio Modelig (SEM) a) Pegembaga model berbasis kosep da teori b) Megkostruksi Diagram Path utuk Model Persamaa Struktural Ligkuga ( 1 ) γ1 Pel. Kes ( 2 ) γ2 γ3 Derajat Kesehata ( ) Tg. Kes ( 3 ) γ4 Ifrastruktur ( 4 ) Gambar 3.1 Path Diagram Derajat Kesehata c) Megkoversi diagram path ke dalam persamaa. Diagram path pada Gambar 3.1 dikoversika ke dalam persamaa sebagai berikut: Derajat Kesehata = γ 1 Ligk. + γ 2 Pel. Kes + γ 3 Tg. Kes + γ 4 Ifrastuktur d) Estimasi parameter model da megevaluasi model dega melihat persetase variace yag dijelaska dega melihat ilai R 2 e) Pegujia hipotesis H 1 : Ligkuga berpegaruh terhadap Derajat Kesehata H 2 : Pelayaa Kesehata berpegaruh terhadap Derajat Kesehata H 3 : Teaga Kesehata berpegaruh terhadap Derajat Kesehata H 4 : Ifrastruktur berpegaruh terhadap Derajat Kesehata 4. Aalisis Moderated Structural Equatio Modelig (MSEM) a) Pegembaga model berbasis kosep da teori b) Megkostruksi Diagram Path utuk Model Persamaa Struktural dega Moderasi Ifrastruktur 4

5 Ligkuga ( 1 ) Iteraksi Ifrastruktur*Pel. Kes Pel. Kes ( 2 ) Tg. Kes ( 3 ) γ 2 γ 3 γ 1 γ 4 ω 2 ω 1 Derajat Kesehata ( ) Ifrastruktur ( 4 ) Iteraksi Ifrastruktur*Tg. Kes Gambar 3.2 Path Diagram Derajat Kesehata Dega Moderasi Ifrastruktur c) Megkoversi diagram path ke dalam persamaa. Diagram path pada Gambar 3.2 dikoversika ke dalam persamaa sebagai berikut: Derajat Kesehata = γ 1 Ligk. + γ 2 Pel. Kes + γ 3 Tg. Kes + γ 4 Ifrastuktur + ω 1 Pel. Kes *Ifra + ω 2 Tg. Kes*Ifra d) Estimasi parameter model da megevaluasi model dega melihat persetase variace yag dijelaska dega melihat ilai R 2. e) Pegujia hipotesis H 5 : Ifrastruktur sigifika memoderasi hubuga atara Pelayaa Kesehata dega Derajat Kesehata H 6 : Ifrastruktursigifika memoderasi hubuga atara Teaga Kesehata dega Derajat Kesehata IV. ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Statistika Deskriptif Berikut aka dipaparka terlebih dahulu gambara kodisi Derajat Kesehata di Provisi Jawa Timur tahu 2007 da gambara dari variabel pegukurya melalui statistika deskriptif. Variabel Derajat Kesehata Gambar 4.1 Peta Tematik Agka Kematia Bayi Berdasarka Gambar 4.1 diatas dapat diketahui pegelompokka wilayah kabupate/kota terhadap agka kematia bayi dari wilayah dega kelompok AKB teredah higga kelompok wilayah AKB tertiggi. Kelompok wilayah kabupate/kota yag memiliki agka kematia bayi teredah meliputi Kabupate Pacita, Treggalek, Tulugagug, 5

6 Jombag, Gresik, Sidoarjo, Kota Blitar da Kota Surabaya dega ilai agka berkisar 21 higga 30 per seribu kelahira hidup. Sedagka kelompok kabupate/kota yag mempuyai agka kematia bayi tertiggi meliputi Proboliggo, Situbodo, da kabupate Sampag dega agka berkisar atara 61 higga 70 per seribu kelahira hidup. Gambar 4.2 Peta Tematik Prevalesi Balita Kurag Gizi Melalui Gambar 4.2 dapat dilihat pegelompoka daerah kabupate/kota yag mempuyai prevalesi balita kurag gizi sagat redah higga daerah dega prevalesi sagat tiggi. Kabupate/kota dega prevalesi sagat redah terjadi di Kabupate Malag, Blitar, Tulugagug, da kota Kediri pada kisara agka atara 6 higga 10 perse. Sedagka wilayah kabupate/kota dega prevalesi balita kurag gizi tertiggi terjadi di Kabupate Pamegkasa. Tabel 4.1 Statistika Deskriptif Derajat Kesehata Variabel Mea Mi Max AKB (DJ1) 39, ,8 69,66 Kurag Gizi (DJ2) 16,2024 6,8 27,23 Keluha Kesehata (DJ3) 29, ,27 43, Evaluasi Model Pegukura (Outer Model) Dalam melakuka aalisis struktural equatio modelig perlu dilakuka evaluasi model pegukura yag medefiisika bagaimaa setiap blok idikator berhubuga dega variabel lateya megguaka Cofirmatory Factor Aalysis (CFA) melalui pegujia validitas da reliabilitas pada data Pegujia Validitas Pada peelitia ii aka dilakuka pegujia validitas da reliabel pada masig-masig variabel late yaitu variabel Ligkuga, Pelayaa Kesehata, Teaga Kesehata, Ifrastruktur, da Derajat Kesehata. Ligkuga Pada late kotruk Ligkuga igi diketahui apakah idikator rumah tagga yag megguaka Air bersih, Jamba, da Latai tidak dari taah valid utuk megukur kostruk late. Air Bersih Jamba 0,923 0,725 0,846 Ligkuga Latai Tidak Taah Gambar 4.4 Uji Validitas Late Kostruk Ligkuga 6

7 Berdasarka Gambar 4.4 diatas dapat diketahui ilai-ilai loadig dari hubuga variabel idikator (Rumah Tagga yag megguaka Air bersih, Jamba, da Latai tidak terbuat dari taah) dega kostruk Ligkuga. Dari hubuga ketiga idikator dega late Ligkuga didapatka ilai loadig (λ) masig-masig > 0,5 sehigga dapat diambil kesimpula bahwa ketiga idikator tersebut sigifika dalam megukur late kostruk Ligkuga. Pelayaa Kesehata Pada variabel Pelayaa Kesehata, variabel idikator pegukurya meliputi Persalia yag ditolog oleh teaga kesehata, bayi yag diberi imuisasi campak, da rata-rata lamaya bayi yag diberi ASI eksklusif. Utuk megetahui apakah idikator-idikator tersebut valid megukur kostruk Pelayaa Kesehata dapat dilihat dari ilai loadig seperti ditampilka pada gambar berikut. Persalia Medis Imuisasi Campak ASI eksklusif 0,950 0,954 0,817 Pelayaa Kesehata Gambar 4.5 Uji Validitas Late Kostruk Pelayaa Kesehata Pada Gambar 4.5 dapat dilihat ilai loadig dari idikator late Pelayaa Kesehata. Dari hasil tersebut dapat diketahui bahwa ketiga idikator (Persalia oleh Teaga Kesehata, Imuisasi Campak, da ASI Ekslusif) sigifika dalam megukur late kostruk Pelayaa Kesehata, hal tersebut dapat dilihat dari ilai loadig yag didapatka ketiga idikator masigmasig > 0,5. Teaga Kesehata Late kostruk Teaga Kesehata pada peelitia ii diukur dari jumlah teaga kesehata (medis da peramedis) di Rumah Sakit Pemeritah da Puskesmas. Hasil pegujia validitas pada variabel pegukur tersebut dapat dilihat pada gambar berikut. R.S Pemeritah 0,996 Puskesmas 0, 575 Teaga Kesehata Gambar 4.6 Uji Validitas Late Kostruk Teaga Kesehata Berdasarka pada Gambar 4.6 dapat dilihat ilai loadig dari idikator jumlah teaga kesehata di rumah sakit pemeritah sebesar 0,996, ilai yag diperoleh tersebut > 0,5 sehigga dapat dikataka bahwa jumlah teaga kesehata di R.S pemeritah valid dalam megukur kostruk Teaga Kesehata. Begitu pula pada idikator jumlah teaga kesehata di puskesmas, ilai loadig yag diperoleh sebesar 0,575 > 0,5 sehigga idikator ii juga valid utuk megukur kostruk Teaga Kesehata. Ifrastruktur Variabel jumlah uit saraa kesehata yag meliputi jumlah rumah sakit, puskesmas, puskesmas pembatu (Pustu), da puskesmas merupaka idikator dari kostruk Ifrastruktur. Hasil pegujia validitas idikator tersebut dapat dilihat pada gambar berikut. 7

8 Rumah Sakit Puskesmas Pustu Posyadu -0, 540-0,963-0, 963-0,963 Ifrastruktur Gambar 4.7 Uji Validitas Late Kostruk Ifrastruktur Melalui Gambar 4.7 diatas dapat diketahui ilai loadig yag diperoleh dari semua idikator pegukur (jumlah rumah sakit, puskesmas, puskesmas pembatu, da posyadu) > 0,5 sehigga dapat disimpulka bahwa keempat idikator tersebut valid megukur kostruk Ifrastruktur. Derajat Kesehata Derajat Kesehata dapat diukur dari agka mortilitas (kematia), morbiditas (kesakita), da status gizi. Dalam peelitia ii,variabel idikator yag diguaka utuk megukur Derajat Kesehata didekati dega Agka Kematia Bayi (AKB), balita kurag gizi, da keluha kesehata. Utuk itu perlu dilakuka pegujia validitas pada idikator tersebut, da hasilya dapat dilihat melalui gambar dibawah ii. AKB Balita Kurag Gizi Keluha Kesehata 0,914 0,741-0,501 Drjt. Kes Gambar 4.8 Uji Validitas Late Kostruk Derajat Kesehata Idikator pegukur dikataka valid jika memiliki ilai loadig dega variabel lateya sebesar > 0,5. Jika terdapat idikator yag yag tidak valid, maka idikator tersebut aka dibuag karea megidetifikasika bahwa idikator tersebut tidak cukup baik utuk megukur kostruk lateya. Pada kostruk Derajat kesehata seperti pada Gambar 4.7 dapat dilihat bahwa ilai loadig yag diperoleh dari idikator-idikator pegukurya diataraya AKB, Balita kurag gizi, da jumlah keluha kesehata masig-masig > 0,5 sehigga dapat disimpulka bahwa idikator-idikator tersebut valid dalam megukur late kostruk Derajat Kesehata Pegujia Reliabilitas Reliabilitas merupaka ukura kosistesi iteral dari idikator-idikator sebuah variabel betuka yag meujukka sejauh maa masig-masig idikator itu megidikasika sebuah variabel betuka yag umum. Variabel dikataka dikataka cukup bagus reliabilitasya bila variabel tersebut mempuyai costruct reliability lebih besar dari 0,6. Hasil pegujia reliabilitas pada masig-masig variabel late dapat diketahui melalui perhituga pada masig-masig kostruk sebagai berikut. Ligkuga Perhituga Costruct Reliability didapatka dari perhituga ilai loadig da ilai kesalaha pegukura. Nilai loadig da kesalaha pegukura dari idikator-idikator pada kostruk Ligkuga disajika dalam tabel berikut. 8

9 Tabel 4.6 Uji Reliabilitas kostruk Ligkuga Variabel Loadig (λ i ) Kesalaha Pegukura (δ) = (1-λ 2 i ) L1 0,725 0, L2 0,923 0, L3 0,846 0, Besarya ilai Costruct Reliability dapat dihitug dega rumus sebagai berikut: CR = λ 2 i=1 i λ 2 = 2,494 2 i=1 i + i=1 δ i 2, ,90673 = 0,873 Pada Tabel 4.6 merupaka ilai loadig da kesalaha pegukura yag kemudia aka diguaka utuk meghitug ilai costruct reliability (CR). Setelah dilakuka perhituga, ilai CR yag diperoleh > 0,6 yaitu sebesar 0,873 yag berarti bahwa late kostruk Ligkuga memiliki reliabilitas yag cukup baik. Pelayaa Kesehata Nilai loadig da error varias dari idikator kostruk Pelayaa Kesehata yag aka diguaka utuk meghitug ilai costruct reliability dapat dilihat pada tabel berikut. Tabel 4.7 Uji Reliabilitas kostruk Pelayaa Kesehata Variabel Loadig (λ i ) Kesalaha Pegukura (δ) = (1-λ 2 i ) PK1 0,950 0, PK2 0,954 0, PK3 0,817 0, Besarya ilai Costruct Reliability didapatka dari perhituga sebagai berikut: CR = λ 2 i=1 i λ 2 = 2,721 2 i=1 i + i=1 δ i 2, ,5199 = 0,934 Berdasarka pada perhituga diatas, ilai costruct reliability (CR) yag diperoleh yaitu sebesar 0,934. Nilai CR yag didapatka > 0,6 sehigga dapat dikataka bahwa kostruk Pelayaa Kesehata mempuyai reliabilitas yag cukup baik. Teaga Kesehata Utuk megukur ilai reliabilitas pada kostruk Teaga Kesehata maka dapat dihitug dega megguaka rumus CR, dimaa ilai loadig da error varias diketahui terlebih dahulu. Nilai loadig da error varias pada idikator kostruk Teaga Kesehata dapat dilihat pada tabel berikut. Tabel 4.8 Uji Reliabilitas kostruk Teaga Kesehata Variabel Loadig (λ i ) Kesalaha Pegukura (δ) = (1-λ 2 i ) TK1 0,996 0, TK2 0,575 0, Besarya ilai Costruct Reliability didapatka melalui perhituga sebagai berikut: CR = λ 2 i=1 i λ 2 = 1,571 2 i=1 i + i=1 δ i 1, ,6774 = 0,785 Berdasarka hasil perhituga diatas diperoleh ilai reliabilitas komposit (CR) utuk late kostruk Teaga Kesehata yaitu sebesar 0,785. Karea ilai CR yag ddapatka > 0,6 9

10 sehigga dapat disimpulka bahwa late kostruk derajat kesehata mempuyai reliabilitas yag cukup baik. Ifrastruktur Nilai loadig da error varias dari idikator kostruk Ifrastruktur yag aka diguaka utuk meghitug ilai costruct reliability dapat dilihat pada tabel berikut. Tabel 4.9 Uji Reliabilitas kostruk Ifrastruktur Variabel Loadig (λ i ) Kesalaha Pegukura (δ) = (1-λ 2 i ) IS1 0,540 0,70840 IS2 0,963 0, IS3 0,953 0, IS4 0,963 0, Besarya ilai Costruct Reliability diperoleh dari perhituga sebagai berikut: CR = λ 2 i=1 i λ 2 = 3,419 2 i=1 i + i=1 δ i 3, ,9454 = 0,925 Melalui perhituga yag dihitug berdasarka ilai loadig da kesalaha pegukura pada idikator Ifrastruktur didapatka ilai CR (Costruct Reliability) sebesar 0,925. Nilai CR yag diperoleh > 0,6 sehigga dapat dikataka bahwa reliabilitas kostruk Ifrastruktur cukup baik. Derajat Kesehata Nilai loadig da error varias dari idikator kostruk Derajat Kesehata yag aka diguaka utuk meghitug ilai costruct reliability dapat dilihat pada tabel berikut. Tabel 4.10 Uji Reliabilitas kostruk Derajat Kesehata Variabel Loadig (λ i ) Kesalaha Pegukura (δ) = (1-λ 2 i ) DJ1 0,914 0, DJ2 0,741 0, DJ3 0,501 0, Besarya ilai Costruct Reliability didapatka dega rumus sebagai berikut: CR = λ 2 i=1 i λ 2 = 2,156 2 i=1 i + i=1 δ i 2, ,3645 = 0,773 Berdasarka hasil perhituga diatas diperoleh ilai reliabilitas komposit (CR) utuk late kostruk Derajat Kesehata yaitu sebesar 0,773. Karea ilai CR > 0,6 sehigga dapat disimpulka bahwa late kostruk derajat kesehata mempuyai reliabilitas yag cukup baik. 4.3 Evaluasi Model Struktural (Ier Model) Model struktural dega melihat persetase variace yag didapatka dari ilai R-square pada variabel edoge da koefisie jalur strukturalya yag stabilitas estimasiya dilihat dari ilai T-statistik melalui tahap bootstrapig dega kasus persampel sebayak Hipotesis yag diagkat dalam peelitia ii adalah. H 1 : Ligkuga berpegaruh terhadap Derajat Kesehata H 2 : Pelayaa Kesehata berpegaruh terhadap Derajat Kesehata H 3 : Teaga Kesehata berpegaruh terhadap Derajat Kesehata H 4 : Ifrastruktur berpegaruh terhadap Derajat Kesehata 10

11 Hasil dari model struktural dapat ditujukka pada tabel berikut. Hubuga Kasualitas Tabel 4.11 Model Struktural Koef. Parameter Jalur Std. Error T- statistik Ligk > Drjt Kes -0,269 0, ,1635 Pel.Kes > Drjt Kes -0,534 0, ,38242 Tg.Kes> Drjt Kes -0,038 0, , Ifra > Drjt Kes -0,109 0, , Pegaruh hubuga variabel late eksoge terhadap variabel edoge (Derajat Kesehata) pada Tabel 4.11 dapat dijelaska sebagai berikut. Koefisie parameter jalur yag diperoleh dari hubuga atara variabel Ligkuga dega Derajat Kesehata sebesar -0,269 dega ilai T-statistik 22,1635 > 1,64 pada taraf sigifikasi α = 0,1 yag meyataka bahwa terdapat pegaruh yag sigifika atara kodisi ligkuga dega Derajat Kesehata. Nilai egatif pada koefisie parameter artiya semaki baik kodisi ligkuga maka pegukur derajat kesehata (Agka kematia bayi, balita kurag gizi, da keluha kesehata) aka meuru. Pegaruh Pelayaa Kesehata terhadap Derajat Kesehata sebesar -0,534 dega ilai T- statistik 64,38 > 1,64 yag artiya terdapat pegaruh yag sigifika. Nilai egatif pada koefisie parameter artiya semaki baik pelayaa kesehata maka pegukur derajat kesehata (Agka kematia bayi, balita kurag gizi, da keluha kesehata) aka meuru. Koefisie parameter jalur yag diperoleh dari hubuga atara variabel Teaga Kesehata dega Derajat Kesehata didapatka sebesar -0,038 dega ilai T-statistik 4,13 > 1,64 pada taraf sigifikasi α = 0,1 yag meyataka bahwa terdapat pegaruh yag sigifika. Nilai egatif pada koefisie parameter artiya semaki bayak teaga kesehata maka pegukur derajat kesehata (Agka kematia bayi, balita kurag gizi, da keluha kesehata) aka meuru. Koefisie parameter jalur yag diperoleh dari hubuga atara variabel Ifrastruktur dega Derajat Kesehata sebesar -0,109 dega ilai T-statistik 1,8 > 1,64 pada taraf sigifikasi α = 10%, hal tersebut megartika bahwa terdapat pegaruh yag sigifika. Nilai egatif pada koefisie parameter artiya semaki bayak jumlah ifrastruktur maka pegukur derajat kesehata (Agka kematia bayi, balita kurag gizi, da keluha kesehata) aka meuru. Tabel 4.12 Nilai R-Square Variabel R-Square Derajat Kesehata 0, Berdasarka koefisie-koefisie parameter jalur yag diperoleh pada Tabel 4.11 maka model persamaa struktural yag terbetuk sebagai berikut. Derajat.Kes = -0,269 Ligkuga - 0,534 Pelayaa Kesehata - 0,038 Teaga Kesehata - 0,109 Ifrastruktur Dari hasil model persamaa tersebut diperoleh ilai R 2 utuk Derajat Kesehata yaitu sebesar 0, Nilai tersebut megidikasika bahwa variasi Derajat Kesehata dapat dijelaska oleh variabel kostruk sebesar 58,11% sedagka sisaya sebesar 41,89% dipegaruhi oleh variabel lai yag tidak terdapat dalam model peelitia. 11

12 4.4 Pegujia Efek Moderasi Variabel moderasi merupaka variabel yag mempuyai ketergatuga (cotiget effect) yag kuat dega hubuga variabel terikat (edoge) da variabel bebas (eksoge). Tujua adaya variabel moderatig yaitu mempegaruhi atau megubah hubuga awal atara variabel bebas (eksoge) da variabel terikat (edoge). Pada peelitia ii yag mejadi variabel moderasi yaitu variabel late Ifrastruktur yag aka diuji terhadap hubuga late kostruk Pelayaa Kesehata terhadap Derajat Kesehata da hubuga Teaga Kesehata dega Derajat Kesehata, sehigga hipotesis yag diagkat yaitu sebagai berikut. H 5 : Ifrastruktur dapat mejadi variabel moderasi hubuga atara Pelayaa Kesehata dega Derajat Kesehata H 6 : Ifrastruktur dapat mejadi variabel moderasi hubuga atara Teaga Kesehata dega Derajat Kesehata Gambar 4.9 Diagram Jalur Setelah Dimasukka Variabel Iteraksi dari moderasi variabel Ifrastruktur Gambar 4.9 merupaka hasil diagram jalur setelah variabel iteraksi yag terbetuk dari moderasi variabel Ifrastruktur terhadap hubuga variabel Pelayaa Kesehata da hubuga Teaga Kesehata terhadap Derajat Kesehata dimasukka ke dalam model. Berdasarka Gambar 4.9 diatas, maka persamaa struktural yag terbetuk yaitu sebagai berikut. Derajat Kesehata = - 0,237 Ligkuga - 0,441 Pelayaa Kesehata - 0,161 Teaga Kesehata - 0,080 Ifrastruktur + 0,221 Pel. Kes*Ifrastruktur + 0,110 Tg. Kes*ifrastruktur. Pada hubuga moderasi ifrastruktur megidikasika bahwa jika suatu ifrastruktur dalam jumlah tertetu diikuti dega pelayaa kesehata saat kodisi tertetu aka berpegaruh terhadap kodisi Derajat kesehata. Begitu pula ketika ifrastruktur da teaga kesehata pada jumlah tertetu aka berpegaruh terhadap kodisi derajat kesehata dega kotribusi koefisie parameter sebesar 11%. Setelah variabel iteraksi masuk ke dalam model, selajutya aka diketahui apakah variabel moderasi yaitu variabel ifrastruktur mempuyai pegaruh sigifika terhadap hubuga Pelayaa Kesehata da hubuga Teaga Kesehata terhadap Derajat Kesehata dilihat dari ilai T-statistik yag dihasilka. Berikut hasil ilai T-statistik dari model struktural dega moderasi Ifrastruktur. 12

13 Tabel 4.13 T-statistik Model Struktural Dega Moderasi Hubuga Kasualitas Koef. Std. Parameter Error Jalur T-statistik Ligk > Drjt Kes -0,237 0, ,08653 Pel.Kes > Drjt Kes -0,441 0, ,18946 Tg.Kes> Drjt Kes 0,221 0, ,34648 Ifra > Drjt Kes -0,161 0, ,98213 Pel.Kes*Ifra > Drjt. Kes 0,110 0, ,97714 Tg. Kes*Ifra > Drjt.Kes -0,080 0, ,25074 Berdasarka Tabel 4.13 dapat dilihat bahwa ilai T-statistik yag diperoleh pada variabel iteraksi atara Pelayaa Kesehata dega Ifrastruktur da variabel iteraksi atara Teaga Kesehata dega Ifrastruktur masig-masig sebesar 18,346 da 12,977. Kedua variabel iteraksi tersebut memiliki ilai T-statistik > 1,64 pada taraf sigifikasi α = 0,1 yag berarti bahwa variabel moderasi (Ifrastruktur) sigifika secara statistik memiliki pegaruh terhadap hubuga atara Pelayaa Kesehata dega Derajat Kesehata da hubuga atara Teaga Kesehata dega Derajat Kesehata. Tabel 4.14 Nilai R-Square Variabel R-Square Derajat Kesehata 0, Pada model persamaa struktural dega moderasi diperoleh ilai R 2 utuk Derajat Kesehata yaitu sebesar 0,589061, artiya variasi Derajat Kesehata dapat dijelaska oleh variabel kostruk (Ligkuga, Pelayaa Kesehata, Teaga Kesehata, Ifrastruktur, Pel.Kes* Ifrastruktur, da Tg. Kes*Ifrastruktur) sebesar 58,9% sedagka sisaya sebesar 41,1% dipegaruhi oleh variabel lai yag tidak terdapat dalam model peelitia. V. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpula Kesimpula yag diperoleh dari hasil peelitia ii yaitu: 1. Aalisis model persamaa struktural pada kasus pegaruh variabel late kostruk (Ligkuga, Pelayaa Kesehata, Teaga Kesehata) terhadap derajat Kesehata di Jawa Timur didapatka hasil seperti berikut. a. Terdapat pegaruh atara kodisi ligkuga terhadap derajat kesehata sebesar 26,9%. b. Terdapat pegaruh atara faktor pelayaa kesehata terhadap derajat kesehata sebesar 53,4%. c. Terdapat pegaruh atara faktor teaga kesehata terhadap derajat kesehata sebesar 3,8%. d. Terdapat pegaruh atara faktor Ifrastruktur terhadap derajat kesehata sebesar 10,9%. 2. Aalisis model persamaa struktural dega moderasi Ifrastruktur pada kasus late Ifrastruktur sebagai moderasi hubuga atara Pelayaa Kesehata terhadap Derajat Kesehata da Teaga Kesehata terhadap Derajat Kesehata didapatka hasil sebagai berikut. a. Variabel Ifrastruktur mempuyai pegaruh yag sigifika terhadap hubuga atara Pelayaa Kesehata dega Derajat Kesehata sebesar 22,1%. b. Variabel Ifrastruktur mempuyai pegaruh yag sigifika terhadap hubuga atara Teaga Kesehata dega Derajat Kesehata sebesar 11%. 13

14 5.2 Sara Dalam peelitia ii masalah yag dikaji masih terbatas, oleh karea itu sara yag dapat diberika utuk peeliti selajutya agar megembagka lagi model yag terbetuk dega meggali lebih luas variabel-variabel yag dapat berpegaruh terhadap Derajat Kesehata sehigga dapat memberika kotribusi yag lebih terhadap perkembaga pembagua di Jawa Timur khususya di bidag kesehata. DAFTAR PUSTAKA Bada Pusat Statistik. (2007). Kesehata Propisi Jawa Timur Bada Pusat Statistik, Surabaya. Bada Pusat Statistik. (2008). Aalisa Peyusua Kierja Makro Ekoomi da Sosial Jawa Timur, Pegukura Kierja Makro Ekoomi Da Sosial Dalam Ragka LKPJ 2008 da AMJ Bada Pusat Statistik, Surabaya. Bada Pusat Statistik. (2008). Aalisa Peyusua Kierja Makro Ekoomi da Sosial Jawa Timur, Rigkasa Eksekutif. Bada Pusat Statistik, Surabaya. Bolle, K. A. (1989). Structural Equatio Modelig With Late Variables. New York : Wiley. Cahyoo,D., Lestari,E., da Yusuf,S. (2007). Pegaruh Moderasi Sistem Pegedalia Maajeme da Iovasi terhadap Kierja. Tugas Akhir Tidak Dipublikasika, Uiversitas Hasaudi Makasar. Ferdiad, A. (2002). Struktural Equatio Modelig dalam Peelitia Maajeme Edisi ke 2. Semarag: BP UNDIP. Ghozali da Fuad. (2005). Struktural Equatio Modelig; Teori, Kosep, da Aplikasi dega program Lisrel Semarag : BP UNDIP. Hair et al., (2006). Multivariate Data Aalysis, Sixth Editio. New Jersey : Pretice Hall, Upper Saddle River. Kasalag, Roy. J. (4 Jauari 2010). Hukum Kesehata:Dalam Perspektif Pelayaa Kesehata Masyarakat Moder. Artikel dipublikasika pada Idoesia Legal Iformatio. Koesmoo, H. (2005). Pegaruh Kepemimpia Da Tututa Tugas Terhadap Komitme Orgaisasi Dega Variabel Moderasi Motivasi Perawat Rumah Sakit Swasta Di Surabaya. Tugas Akhir Tidak Dipublikasika, Uiversitas Khatolik Widya Madala. Lee, S.Y. (2007). Structural Equatio Modelig A Bayesia Approach Departmet ofstatistics. USA : Joh Wiley & Sos Ic. Liestiai, Eggar. (2006). Pegaruh Aksesibilitas Terhadap Wilayah Pelayaa Puskesmas di Kota Magelag Berdasarka Persepsi Pegujug. Tugas Akhir Tidak Dipublikasika, Uiversitas Dipoegoro Semarag. Pramasita, F. (2005).Faktor-faktor yag Mempegaruhi Agka Kematia Bayi di Wilayah Jawa Timur Tahu Tugas Akhir Tidak Dipublikasika, Istitut Tekologi Sepuluh November, Surabaya. Purwaigsih, H. (2006).Aalisis Pegelompoka Wilayah Jawa Timur Berdasarka Idikator-idikator Derajat Kesehata Masyarakat. Tugas Akhir Tidak Dipublikasika, Istitut Tekologi Sepuluh November, Surabaya. Republik Idoesia, UU No. 23 tahu 1992 tetag kesehata. Republik Idoesia, UU No. 36 tahu 2009 tetag kesehata. Ristrii.(2000). Peerapa Model Upaya Peigkata Utilisasi Polides di Daerah Terpecil. Jogjakarta: PPKT. Sekara, U. (2006). Metodologi Peelitia utuk Bisis 2 (Edisi 4). Jakarta: Salemba Empat. Talagko, L,P. (2009). Pemodela Persamaa Struktural dega Maximum Likelihood da Bootstrap pada Derajat Kesehata Di Propisi Sulawesi Selata. Tesis Tidak Dipublikasika, Istitut Tekologi Sepuluh Nopember, Surabaya Bab 28, Peigkata Akses Masyarakat Terhadap Kesehata Yag Berkualitas. Preside RI, 4 Maret Situasi Kesehata Gizi Da Issue Kebijaka Memasuki Mileium Ketiga. 11 April Ilmu Kesehata Gizi. 11 April

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi, 7 III. METODE PENELITIAN 3.1 Idetifikasi Masalah Variabel yag diguaka dalam peelitia ii adalah variabel X da variabel Y. Variabel X merupaka variabel bebas adalah kepemimpia da motivasi, variabel Y merupaka

Lebih terperinci

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) ( X Print) D169

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) ( X Print) D169 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., (015) 337-350 (301-98X Prit) D169 Structural Equatio Modelig-Partial Least Square utuk Pemodela Derajat Kabupate/Kota di Jawa Timur (Studi Kasus Data Ideks Pembagua

Lebih terperinci

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian 19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.

Lebih terperinci

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28 5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.

Lebih terperinci

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI

PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian

TINJAUAN PUSTAKA Pengertian TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur 0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia

Lebih terperinci

Pengujian Normal Multivariat T 2 Hotteling pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi IPM di Jawa Timur dan Jawa Barat Tahun 2007

Pengujian Normal Multivariat T 2 Hotteling pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi IPM di Jawa Timur dan Jawa Barat Tahun 2007 1 Peguia Normal Multivariat T Hottelig pada Faktor-Faktor yag Mempegaruhi IPM di Jawa Timur da Jawa Barat Tahu 007 Dedi Setiawa, Zuy Iesa Pratiwi, Devi Lidasari, da Sati Puteri Rahayu Jurusa Statistika,

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung

III. METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian dilakukan di Provinsi Sumatera Barat yang terhitung 42 III. METODE PENELITIAN 3.. Lokasi da Waktu Peelitia Lokasi peelitia dilakuka di Provisi Sumatera Barat yag terhitug mulai miggu ketiga bula April 202 higga miggu pertama bula Mei 202. Provisi Sumatera

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain

III. METODE PENELITIAN. Pembangunan Daerah (BAPPEDA) Provinsi NTB, BPS pusat, dan instansi lain III. METODE PENELITIAN 3.1 Jeis da Sumber Data Data yag diguaka pada peelitia ii merupaka data sekuder yag diperoleh dari Bada Pusat Statistik (BPS) Provisi NTB, Bada Perecaaa Pembagua Daerah (BAPPEDA)

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia Daerah peelitia adalah Kota Bogor yag terletak di Provisi Jawa Barat. Pemiliha lokasi ii berdasarka pertimbaga atara lai: (1) tersediaya Tabel Iput-Output

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakag Permasalaha Matematika merupaka Quee ad servat of sciece (ratu da pelaya ilmu pegetahua). Matematika dikataka sebagai ratu karea pada perkembagaya tidak tergatug pada

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I 7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3

Lebih terperinci

Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS. Probability and Random Process. Topik 10. Regresi

Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya PENS. Probability and Random Process. Topik 10. Regresi Program Pasca Sarjaa Terapa Politekik Elektroika Negeri Surabaya Probability ad Radom Process Topik 10. Regresi Prima Kristalia Jui 015 1 Outlie 1. Kosep Regresi Sederhaa. Persamaa Regresi Sederhaa 3.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1.Tempat da Waktu Peelitia ii dilakuka di ligkuga Kampus Aggrek da Kampus Syahda Uiversitas Bia Nusatara Program Strata Satu Reguler. Da peelitia dilaksaaka pada semester

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan. 9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan BAB LANDASAN TEORI. Pegertia Regresi Statistika merupaka salah satu cabag peegtahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hamper semua bidag ilmu peegtahua, terutama para peeliti

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014. BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.

Lebih terperinci

REGRESI LINIER SEDERHANA

REGRESI LINIER SEDERHANA REGRESI LINIER SEDERHANA REGRESI, KAUSALITAS DAN KORELASI DALAM EKONOMETRIKA Regresi adalah salah satu metode aalisis statistik yag diguaka utuk melihat pegaruh atara dua atau lebih variabel Kausalitas

Lebih terperinci

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling Jural Gradie Vol No Juli 5 : -5 Perbadiga Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesia, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-vo Mises, da Uji Aderso-Darlig Dyah Setyo Rii, Fachri Faisal Jurusa Matematika,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Subjek Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di kawasa huta magrove, yag berada pada muara sugai Opak di Dusu Baros, Kecamata Kretek, Kabupate Batul. Populasi dalam peelitia ii adalah

Lebih terperinci

= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik

= Keterkaitan langsung ke belakang sektor j = Unsur matriks koefisien teknik Aalisis Sektor Kuci Dimaa : KLBj aij = Keterkaita lagsug ke belakag sektor j = Usur matriks koefisie tekik (b). Keterkaita Ke Depa (Forward Ligkage) Forward ligkage meujukka peraa suatu sektor tertetu

Lebih terperinci

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah. BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 31 Flowchart Metodologi Peelitia BAB III METODOLOGI PENELITIAN Gambar 31 Flowchart Metodologi Peelitia 18 311 Tahap Idetifikasi da Peelitia Awal Tahap ii merupaka tahap awal utuk melakuka peelitia yag

Lebih terperinci

Penyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered.

Penyelesaian: Variables Entered/Removed a. a. Dependent Variable: Tulang b. All requested variables entered. 2. Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a) Hitug Sum of Square for Regressio (X) b) Hitug Sum of Square for Residual c) Hitug Meas Sum of Square for Regressio (X) d) Hitug

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit

BAB III METODE PENELITIAN. objek penelitian yang penulis lakukan adalah Beban Operasional susu dan Profit BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Objek peelitia merupaka sasara utuk medapatka suatu data. Jadi, objek peelitia yag peulis lakuka adalah Beba Operasioal susu da Profit Margi (margi laba usaha).

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota

IV. METODE PENELITIAN. berdasarkan tujuan penelitian (purposive) dengan pertimbangan bahwa Kota IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi da Waktu Peelitia ii dilaksaaka di Kota Bogor Pemiliha lokasi peelitia berdasarka tujua peelitia (purposive) dega pertimbaga bahwa Kota Bogor memiliki jumlah peduduk yag

Lebih terperinci

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian BAB II METODOLOGI PEELITIA 2.1. Betuk Peelitia Betuk peelitia dapat megacu pada peelitia kuatitatif atau kualitatif. Keragka acua dalam peelitia ii adalah metode peelitia kuatitatif yag aka megguaka baik

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia

Lebih terperinci

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 86-88 Latiha 2 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepede variabel serta : a. Hitug Sum of Square for Regressio (X) b.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia eksperime. Karea adaya pemberia perlakua pada sampel (siswa yag memiliki self efficacy redah da sagat redah) yaitu berupa layaa

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut

Lebih terperinci

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai

simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai 37 Gambar 4-3. Layout Model Awal Sistem Pelayaa Kedai Jamoer F. Aalisis Model Awal Model awal yag telah disusu kemudia disimulasika dega waktu simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalaka, aimasi

Lebih terperinci

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disai Peelitia Tujua Jeis Peelitia Uit Aalisis Time Horiso T-1 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-2 Assosiatif survey Orgaisasi Logitudial T-3 Assosiatif survey Orgaisasi

Lebih terperinci

TUGAS ANALISIS REGRESI (HALAMAN

TUGAS ANALISIS REGRESI (HALAMAN TUGAS ANALISIS REGRESI (HALAMAN 85-88) 1. Tetuka depede da idepede variabel serta : a. Hitug Sum of Square for Regressio (X) b. Hitug Sum of Square for Residual c. Hitug Mea Sum of Square for Regresssio

Lebih terperinci

ANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN Erie Sadewo

ANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN Erie Sadewo ANALISIS TABEL INPUT OUTPUT PROVINSI KEPULAUAN RIAU TAHUN 2010 Erie Sadewo Kodisi Makro Ekoomi Kepulaua Riau Pola perekoomia suatu wilayah secara umum dapat diyataka meurut sisi peyediaa (supply), permitaa

Lebih terperinci

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO

PETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. yang diperoleh dengan penelitian perpustakaan ini dapat dijadikan landasan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. yang diperoleh dengan penelitian perpustakaan ini dapat dijadikan landasan BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.. Jeis Peelitia Peelitia perpustakaa yaitu peelitia yag pada hakekatya data yag diperoleh dega peelitia perpustakaa ii dapat dijadika ladasa dasar da alat utama bagi pelaksaaa

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Peelitia ii megguaka metode peelitia Korelasioal. Peelitia korelasioaal yaitu suatu metode yag meggambarka secara sistematis da obyektif tetag hubuga atara

Lebih terperinci

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)

BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2) Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Penelitian tentang Potensi Ekowisata Hutan Mangrove ini dilakukan di Desa

METODE PENELITIAN. Penelitian tentang Potensi Ekowisata Hutan Mangrove ini dilakukan di Desa III. METODE PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia tetag Potesi Ekowisata Huta Magrove ii dilakuka di Desa Merak Belatug, Kecamata Kaliada, Kabupate Lampug Selata. Peelitia ii dilaksaaka atara

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011 III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega

Lebih terperinci

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) ( X Print) D-181

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) ( X Print) D-181 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) 2337-3520 (2301-928X Prit) D-181 Aalisis Kepuasa da Loyalitas Pegujug Terhadap di Kawasa Wisata Goa Selomagleg Kota Kediri dega Pedekata Structural Equatio

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel

BAB I PENDAHULUAN. X Y X Y X Y sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Aalisis regresi merupaka metode aalisis data yag meggambarka hubuga atara variabel respo dega satu atau beberapa variabel prediktor. Aalisis regresi tersebut

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi,

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi, BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah peelitia korelasi, yaitu suatu metode yag secara sistematis meggambarka tetag hubuga pola asuh orag tua dega kosep

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Dalam melakuka peelitia, terlebih dahulu meetuka desai peelitia yag aka diguaka sehigga aka mempermudah proses peelitia tersebut. Desai peelitia yag diguaka

Lebih terperinci

Analisis Faktor Konfirmatori Untuk Mengetahui Kesadaran Berlalu Lintas Pengendara Sepeda Motor di Surabaya Timur

Analisis Faktor Konfirmatori Untuk Mengetahui Kesadaran Berlalu Lintas Pengendara Sepeda Motor di Surabaya Timur 1 Aalisis Faktor Kofirmatori Utuk Megetahui Kesadara Berlalu Litas Pegedara Sepeda Motor di Surabaya Timur M Mushoif Efedi, Jerry Dwi Trijoyo Puromo, S. Si, M. Si Statisitka, Fakultas Matematika da Ilmu

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya 5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel

Lebih terperinci

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua

BAB IV. METODE PENELITlAN. Rancangan atau desain dalam penelitian ini adalah analisis komparasi, dua BAB IV METODE PENELITlAN 4.1 Racaga Peelitia Racaga atau desai dalam peelitia ii adalah aalisis komparasi, dua mea depede (paired sample) yaitu utuk meguji perbedaa mea atara 2 kelompok data. 4.2 Populasi

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi 5 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMPN 0 Badar Lampug, dega populasi seluruh siswa kelas VII. Bayak kelas VII disekolah tersebut ada 7 kelas, da setiap kelas memiliki

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di kelas XI MIA SMA Negeri 1 Kampar,

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di kelas XI MIA SMA Negeri 1 Kampar, 45 BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di kelas I MIA MA Negeri Kampar, pada bula April-Mei 05 semester geap Tahu Ajara 04/05 B. ubjek da Objek Peelitia ubjek dalam

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER REGRESI SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL. Nurul Muthiah, Raupong, Anisa Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Hasanuddin ABSTRAK

ESTIMASI PARAMETER REGRESI SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL. Nurul Muthiah, Raupong, Anisa Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Hasanuddin ABSTRAK ESTIMASI PARAMETER REGRESI SPATIAL AUTOREGRESSIVE MODEL Nurul Muthiah, Raupog, Aisa Program Studi Statistika, FMIPA, Uiversitas Hasauddi ABSTRAK Regresi spasial merupaka pegembaga dari regresi liier klasik.

Lebih terperinci

PENGARUH PENDIDIKAN KESEHATAN TERHADAP TINGKAT PENGETAHUAN DAN SIKAP IBU TENTANG IMUNISASI DI PUSKESMAS PEMBANTU BATUPLAT

PENGARUH PENDIDIKAN KESEHATAN TERHADAP TINGKAT PENGETAHUAN DAN SIKAP IBU TENTANG IMUNISASI DI PUSKESMAS PEMBANTU BATUPLAT PENGARUH PENDIDIKAN KESEHATAN TERHADAP TINGKAT PENGETAHUAN DAN SIKAP IBU TENTANG IMUNISASI DI PUSKESMAS PEMBANTU BATUPLAT Helmi Fagidaea,c*, Elisabeth Herwatib, Maria Y. Biac a b Mahasiswa S-1 Prodi Keperawata,

Lebih terperinci

9 Departemen Statistika FMIPA IPB

9 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara

Lebih terperinci

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN

PENDUGA RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KUARTIL VARIABEL BANTU PADA PENGAMBILAN SAMPEL ACAK SEDERHANA DAN PENGATURAN PERINGKAT MEDIAN PEDUGA RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KUARTIL VARIABEL BATU PADA PEGAMBILA SAMPEL ACAK SEDERHAA DA PEGATURA PERIGKAT MEDIA ur Khasaah, Etik Zukhroah, da Dewi Reto Sari S. Prodi Matematika Fakultas

Lebih terperinci

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL

Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL Nama : INDRI SUCI RAHMAWATI NIM : 2015-32-005 ANALISIS REGRESI SESI 01 HAL. 85-88 Latiha 1 Pelajari data dibawah ii, tetuka depede da idepedet variabel serta a. Hitug Sum of for Regressio (X) b. Hitug

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Dalam peelitia ii, pegambila da peroleha data dilakuka di UKM. Bakso Solo, Bakauhei, Lampug Selata. Utuk pegukura kualitas pelayaa, objek yag diteliti adalah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

Bab III Metoda Taguchi Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI

REGRESI DAN KORELASI REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode korelasional, yaitu

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode korelasional, yaitu BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode korelasioal, yaitu Peelitia korelasi bertujua utuk meemuka ada atau tidakya hubuga atara dua variabel atau

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN 30 III. METODE PENELITIAN A. Metode Dasar Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia adalah metode deskriptif, yaitu peelitia yag didasarka pada pemecaha masalah-masalah aktual yag ada pada masa sekarag.

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam 19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMP Negeri 1 Seputih Agug. Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VII SMP Negeri 1 Seputih Agug sebayak 248 siswa

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa 19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh

Lebih terperinci

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag

Lebih terperinci

Inflasi dan Indeks Harga I

Inflasi dan Indeks Harga I PERTEMUAN 1 Iflasi da Ideks Harga I 1 1 TEORI RINGKAS A Pegertia Agka Ideks Agka ideks merupaka suatu kosep yag dapat memberika gambara tetag perubaha-perubaha variabel dari suatu priode ke periode berikutya

Lebih terperinci

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X

Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kawasan Pantai Anyer, Kabupaten Serang IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di Kawasa Patai Ayer, Kabupate Serag Provisi Bate. Lokasi ii dipilih secara segaja atau purposive karea Patai Ayer merupaka salah

Lebih terperinci

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika Wed 6/0/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato tatistika Deskriptif Iferesi Estimasi Uji Hipotesis Titik Retag Estimasi da Uji Hipotesis Dilakuka setelah peelitia dalam tahap pegambila suatu

Lebih terperinci

Perbandingan Metode Regresi Robust Estimasi Least Trimmed Square, Estimasi Scale, dan Estimasi Method Of Moment

Perbandingan Metode Regresi Robust Estimasi Least Trimmed Square, Estimasi Scale, dan Estimasi Method Of Moment PRISMA 1 (2018) https://joural.ues.ac.id/sju/idex.php/prisma/ Perbadiga Metode Regresi Robust Estimasi Least Trimmed Square, Estimasi Scale, da Estimasi Method Of Momet Muhammad Bohari Rahma, Edy Widodo

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 26 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat da Waktu Kegiata dilakuka di Divisi Tresuri Bak XYZ dari bula Jauari - April 2011. Pegambila data dilakuka di beberapa wilayah pemasara yaitu di wilayah Jakarta,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 22 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di tiga kator PT Djarum, yaitu di Kator HQ (Head Quarter) PT Djarum yag bertempat di Jala KS Tubu 2C/57 Jakarta Barat,

Lebih terperinci

A. Pengertian Hipotesis

A. Pengertian Hipotesis PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa 54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang

BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya

Lebih terperinci

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus

Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus -Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.

Lebih terperinci

Bab V Hasil Penelitian

Bab V Hasil Penelitian Bab V Hasil Peelitia V. Hasil Peelitia V.. Persiapa Aalisis Data Proses persiapa aalisis data ii dilakuka sesuai prosedur yag telah ditetapka dalam bab III. Yaitu : a. Seleksi Data Seleksi data dilakuka

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.

Lebih terperinci

Kata Kunci : CHAID, IPM, regresi logistik ordinal.

Kata Kunci : CHAID, IPM, regresi logistik ordinal. ANALISIS CHAID DAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL PADA INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA DI PROVINSI JAWA TENGAH Liaa Yuita Sari, Sri Sulistijowati Hadajai, da Satoso Budiwiyoo Program Studi Matematika FMIPA UNS ABSTRAK.

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu:

BAB II LANDASAN TEORI. matematika secara numerik dan menggunakan alat bantu komputer, yaitu: 4 BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Model matematis da tahapa matematis Secara umum tahapa yag harus ditempuh dalam meyelesaika masalah matematika secara umerik da megguaka alat batu komputer, yaitu: 2.1.1 Tahap

Lebih terperinci

Pemodelan Kemiskinan di Propinsi Jawa Timur dengan Pendekatan Multivariate Adaptive

Pemodelan Kemiskinan di Propinsi Jawa Timur dengan Pendekatan Multivariate Adaptive JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: 2301-928X D-283 Pemodela Kemiskia di Propisi Jawa Timur dega Pedekata Multivariate Adaptive Wahyuig Pitowati da Bambag Widjaarko Otok Jurusa

Lebih terperinci

IV. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan September sampai Desember

IV. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan pada bulan September sampai Desember IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1. Metode Peelitia 4.1.1 Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka pada bula September sampai Desember 2009, bertempat di Laboratorium Terpadu IPB yag beralamat di Kampus

Lebih terperinci

BAB III PEMBAHASAN. Pada bab ini akan dijelaskan mengenai analisis regresi robust estimasi-s

BAB III PEMBAHASAN. Pada bab ini akan dijelaskan mengenai analisis regresi robust estimasi-s BAB III PEMBAHASAN Pada bab ii aka dijelaska megeai aalisis regresi robust estimasi-s dega pembobot Welsch da Tukey bisquare. Kemudia aka ditujukka model regresi megguaka regresi robust estimasi-s dega

Lebih terperinci