BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan
|
|
- Iwan Rachman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Pengambilan sampel dari suatu populasi melalui metode survei sampel memberikan manfaat yang cukup besar dalam suatu penelitian. Survei sampel dilakukan dengan tujuan membuat inferensi tentang parameter atau karakteristik populasi seperti mean, variansi, proporsi, korelasi, koefisien regresi dan sebagainya berdasarkan sampel yang diambil dari populasi tersebut. Berbagai penelitian terkait survei sampel terus dikembangkan untuk mengatasi berbagai permasalahan yang muncul. Adanya data yang hilang (missing data) akibat tidak adanya respon dari responden (nonresponse) merupakan salah satu permasalahan yang sering muncul baik dalam sensus maupun survei sampel. Hal ini terjadi ketika suatu unit sampel atau responden tidak merespon seluruh kuesioner survei (unit nonresponse) maupun tidak merespon beberapa item pertanyaan tertentu (item nonresponse). Salah satu teknik yang dapat digunakan untuk mengatasi item nonresponse adalah dengan imputasi. Little dan Rubin (1987) menyatakan bahwa tujuan dari imputasi adalah untuk mengisi atau mengganti item nonresponse dengan nilainilai yang logis sehingga peneliti tetap dapat memperoleh informasi yang optimal dari variabel yang telah tercatat dari responden (item response). Menurut Sarndal (2005), imputasi adalah sebuah prosedur pengisian nilai yang hilang pada satu atau lebih variabel dengan suatu nilai tertentu. Alasan penggunaan imputasi adalah untuk memfasilitasi agar peneliti dapat menggunakan metode analisis data lengkap dan untuk mereduksi bias nonresponse (Kim dan Rao, 2009). Ada beragam metode imputasi, salah satunya adalah metode imputasi hot deck. Imputasi hot deck menggunakan nilai dari sampel yang diperoleh sebagai nilai imputasi. Dengan demikian setiap nilai yang hilang diganti dengan nilai item response yang teramati dan memiliki karakteristik yang mirip dengan item nonresponse. Pada metode ini nilai yang hilang disebut penerima (recipient) 1
2 2 sedangkan nilai yang digunakan untuk mengimputasi item nonresponse disebut donor. Sehingga ada juga yang menyebut metode ini sebagai metode donor. Secara histosis nama hot deck pertama kali digunakan oleh Biro Sensus Amerika Serikat untuk mendeskripsikan prosedur imputasi dengan menggunakan kartu penyimpanan data pada komputer untuk memproses data. Terdapat setumpuk kartu yang tersedia sebagai donor bagi resipien. Donor tersebut merupakan elemen yang dekat dengan resipien di dalam dek kartu. Dek tersebut dikatakan panas karena menggunakan data yang sedang diproses, hal ini berbeda dari metode imputasi dek dingin (cold deck) yang menggunakan data sebelum diproses atau data lain dari luar sebagai donor. Pada Biro Sensus Amerika Serikat, prosedur hot deck klasik dikembangkan untuk item nonresponse dalam survei penduduk mengenai tambahan penghasilan dan metode ini terus berkembang sejak saat itu (Andridge dan Little, 2010). Beberapa penelitian telah meninjau berbagai bentuk imputasi hot deck dan sifat statistiknya. Imputasi hot deck juga menjadi salah satu metode yang pernah digunakan dalam penelitian yang dilakukan oleh Departemen Kesehatan dan Layanan Kemanusiaan di Amerika dalam Survei Kesehatan Nasional dan Gizi III (NHANES III). Pada sensus penduduk 2010 yang dilakukan oleh BPS, pada salah satu tahapan pengolahan datanya juga dilakukan imputasi menggunakan metode cold-deck dan hot deck. Meskipun telah digunakan cukup luas dalam praktek penelitian, namun secara teori metode ini masih menjadi area yang potensial untuk diteliti karena belum ada konsensus mengenai cara terbaik penerapan metode hot deck (Andridge dan Little, 2010). Pada tesis ini akan dibahas mengenai imputasi hot deck fraksional dan imputasi nearest neighbour. Kedua metode ini merupakan pengembangan dari metode hot deck. Menurut Rubin (1987), keuntungan dari metode hot deck adalah bahwa nilai donor yang digunakan untuk mengimputasi item nonresponse berasal dari nilai yang juga terdapat dalam sampel, sehingga nilai hasil imputasi akan mempunyai bentuk ditribusi yang sesuai dengan data pengamatan. Durrant (2005) juga menyebutkan bahwa metode hot deck merupakan metode nonparametrik (atau semiparametrik) dan bertujuan menghindari asumsi distribusi, oleh karena
3 3 itu sering digunakan dalam praktek penelitian. Disamping memiliki keuntungan, ternyata metode hot deck klasik juga memiliki kelemahan. Pemilihan donor secara random menyebabkan timbulnya variabilitas yang disebabkan variansi imputasi. Brick dan Kalton (1996) mendiskripsikan dua metode untuk mereduksi variansi imputasi yaitu dengan metode pemilihan donor melalui desain sampel dan metode fraksional. Untuk itulah diusulkan metode hot deck fraksional yang merupakan gabungan antara metode hot deck dan metode fraksional dengan tujuan agar dapat mereduksi variansi sehingga dapat diperoleh performance imputasi yang lebih baik (Kim dan Fuller, 2004). Adapun imputasi nearest neighbour yang juga merupakan pengembangan metode hot deck mencoba mereduksi variansi dengan cara mendefinisikan metode pemilihan donor dengan meminimalkan jarak tertentu (Chen dan Shao, 2001). Imputasi hot deck fraksional dan imputasi nearest neighbour merupakan metode nonparametrik. Oleh karena itu untuk membandingkan performance estimasi variansi estimator dari hasil imputasi kedua metode tersebut digunakan estimasi variansi estimator dengan metode Jackknife yang juga merupakan metode nonparametrik. 1.2 Tujuan Penelitian Berdasarkan apa yang telah diuraikan pada latar belakang dan permasalahan, maka tujuan dari penulisan tesis ini adalah: 1. Melakukan imputasi untuk mengatasi item nonresponse dengan metode imputasi hot deck fraksional dan imputasi nearest neighbour. 2. Mencari dan membandingkan performance estimasi variansi estimator hasil imputasi hot deck fraksional dan imputasi nearest neighbour dengan metode Jackknife pada data studi kasus dengan menggunakan bantuan software R.
4 4 1.3 Manfaat Penelitian Manfaat yang diharapkan diperoleh dari penulisan tesis ini adalah : 1. Dapat menambah pemahaman mengenai prosedur dan performance estimasi variansi estimator hasil imputasi hot deck fraksional dan imputasi nearest neighbour. 2. Dapat memberikan kontribusi terhadap perkembangan ilmu pengetahuan dan menambah wawasan pengetahuan dalam bidang statistika terutama mengenai metode imputasi dan penerapannya sebagai salah satu alternatif untuk mengatasi permasalahan nonsampling error yang berupa item nonresponse. 1.4 Tinjauan Pustaka Pemilihan donor secara random menyebabkan timbulnya variabilitas yang disebabkan variansi imputasi. Brick dan Kalton (1996) mendiskripsikan dua metode untuk mereduksi variansi imputasi. Metode yang pertama yaitu melalui desain sampel yang digunakan untuk memilih donor dalam tiap-tiap kelas imputasi. Sedangkan metode yang kedua adalah menggunakan imputasi fraksional, yaitu menggunakan lebih dari sebuah nilai untuk sebuah item nonresponse. Imputasi ganda yang diperkenalkan oleh Rubin (1978) dan imputasi fraksional merupakan imputasi pengulangan (repeated imputation), karena keduanya sama-sama menggunakan lebih dari satu nilai untuk dimasukkan ke dalam item yang hilang. Durrant (2005) menyebutkan ada dua alasan penggunaan imputasi pengulangan yaitu untuk mereduksi variansi estimator setelah imputasi yang mungkin terjadi karena adanya komponen random dan untuk penyederhanaan estimasi variansi dari estimator titik. Imputasi fraksional dirancang untuk mereduksi variansi imputasi sedangkan imputasi ganda untuk menyederhanakan estimasi dan memberikan estimator variansi. Rhao dan Shao (1992) dalam jurnalnya membahas mengenai estimasi variansi Jackknife untuk imputasi hot deck dengan probabilitas pemilihan donornya proporsional dengan bobot sampling dan dipilih dengan pengembalian. Sementara Chen dan Shao (2001) mengusulkan estimasi variansi Jackknife untuk imputasi nearest neighbour yang merupakan salah satu pengembangan dari metode hot deck. Kim dan Fuller
5 5 (2004) mendeskripsikan aplikasi dari estimator variansi Jackknife untuk imputasi hot deck fraksional yang kemudian dikembangkan oleh Kim dan Rao (2009) yang membahas mengenai pendekatan terpadu untuk estimasi variansi estimator setelah dilakukan imputasi pada item nonresponse. 1.5 Metode Penelitian Metodologi yang digunakan dalam penelitian ini adalah studi literatur. Langkah-langkah yang dilakukan penulis adalah sebagai berikut: 1. Mencari, mengumpulkan dan mempelajari jurnal dan buku pendukung yang berkaitan dengan permasalahan penelitian. 2. Membahas topik penelitian yang meliputi teori survei sampel, nonresponse, imputasi hot deck, imputasi fraksional, imputasi nearest neighbour dan estimasi variansi estimator dengan metode Jackknife. 3. Studi kasus mengenai topik yang diteliti dengan bantuan software R meliputi: melakukan imputasi hot deck fraksional dan imputasi nearest neighbour pada data studi kasus yang memiliki item nonresponse, mencari estimasi variansi estimator dengan metode Jackknife pada data lengkap hasil imputasi dan membandingkan performance estimasi variansi estimator hasil imputasi kedua metode tersebut. 4. Menyusun laporan penelitian sesuai dengan buku petunjuk penulisan tesis yang berlaku. 1.6 Sistematika Penulisan BAB I PENDAHULUAN : Pada bab ini membahas tentang latar belakang dan permasalahan, tujuan dan manfaat penelitian, tinjauan pustaka, metodologi penelitian, dan sistematika penulisan. BAB II LANDASAN TEORI : Pada bab ini membahas tentang ide dasar survei sampel, nonresponse, imputasi hot deck, imputasi fraksional, imputasi nearest neighbour dan estimasi variansi estimator dengan metode Jackknife.
6 6 BAB III PEMBAHASAN : Pada bab ini akan dipaparkan mengenai proses imputasi hot deck fraksional, imputasi nearest neighbour dan estimasi variansi estimator dengan metode Jackknife setelah dilakukan imputasi tersebut. BAB IV STUDI KASUS : Pada bab ini berisi tentang studi kasus sebagai contoh penerapan mengenai topik penelitian dengan bantuan software R meliputi : melakukan imputasi hot deck fraksional, imputasi nearest neighbour, mencari estimasi variansi estomator dengan metode Jackknife setelah dilakukan imputasi dan membandingkan performance estimasi variansi estimator hasil kedua metode imputasi tersebut. BAB V KESIMPULAN DAN SARAN : Bab ini berisi pembahasan mengenai kesimpulan yang diperoleh dari bab-bab sebelumnya dan saran untuk penelitian selanjutnya berdasarkan pada materi yang telah dibahas.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis statistika pada dasarnya merupakan suatu analisis terhadap sampel yang kemudian hasilnya akan digeneralisasi untuk menggambarkan suatu karakteristik populasi.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Missing data atau data hilang adalah informasi yang tidak tersedia dalam sebuah subyek atau kasus. Fenomena missing data banyak dijumpai dalam survei. Banyak
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Statistika adalah salah satu cabang ilmu matematika yang memperhitungkan probabilitas dari suatu data sampel dengan tujuan mendapatkan kesimpulan mendekati
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Cabang ilmu statistika dewasa ini semakin mengalami perkembangan yang pesat diikuti dengan arus berbagai permasalahan dunia yang kompleks bermunculan.
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis statistika pada dasarnya adalah analisis terhadap sampel yang kemudian hasil analisisnya akan digeneralisasikan untuk mengetahui karakteristik populasi.
Lebih terperincidimana n HASIL DAN PEMBAHASAN
5. Proses penghilangan data dilakukan secara acak untuk memenuhi asumsi mekanisme kehilangan data yang acak (MAR). 6. Ulangan yang digunakan sebanyak 1 kali pada setiap simulasi untuk memberikan peluang
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan Estimasi fungsi survival atau biasa disebut regresi fungsi survival merupakan bagian penting dari analisis survival. Estimasi ini biasa digunakan dalam
Lebih terperinciKAJIAN METODE IMPUTASI DALAM MENANGANI MISSING DATA. Triyani Hendrawati Staf Pengajar Statistika Universitas Padjadjaran
KAJIAN METODE IMPUTASI DALAM MENANGANI MISSING DATA Triyani Hendrawati Staf Pengajar Statistika Universitas Padjadjaran triyani.hendrawati@gmail.com ABSTRAK. Pada sebuah survey, adakalanya tidak semua
Lebih terperinciBOOTSTRAP RESAMPLING OBSERVASI PADA ESTIMASI PARAMETER REGRESI MENGGUNAKAN SOFTWARE R
BOOTSTRAP RESAMPLING OBSERVASI PADA ESTIMASI PARAMETER REGRESI MENGGUNAKAN SOFTWARE R Joko Sungkono* Abstrak : Pada tulisan ini, algoritma metode bootstrap resampling observasi dipaparkan secara detail
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan dalam statistika biasanya dirumuskan melalui variabel random yang menjadi perhatian, tetapi fungsi kepadatan probabilitas atau fungsi massa probabilitas
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Setiap peneliti mengharapkan agar hasil penelitiannya representatif (menggambarkan keadaan yang sebenarnya).
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Setiap peneliti mengharapkan agar hasil penelitiannya representatif (menggambarkan keadaan yang sebenarnya). Agar hasil penelitian lebih dapat dipercaya, maka seorang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dalam suatu penelitian, seringkali tidak mungkin untuk melakukan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG MASALAH Dalam suatu penelitian, seringkali tidak mungkin untuk melakukan pengamatan pada semua elemen populasi. Karena itu, perlu dilakukan pengambilan sampel yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Dalam kehidupan sehari-hari manusia selalu dihadapkan dengan berbagai macam kejadian/peristiwa (event). Meskipun begitu, tidak semua peristiwa tersebut menjadi
Lebih terperinciIndonesia - Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia 2007
Katalog Datamikro - Badan Pusat Statistik Indonesia - Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia 2007 Laporan ditulis pada: December 30, 2014 Kunjungi data katalog kami di: http://microdata.bps.go.id/mikrodata/index.php
Lebih terperinciPEMILIHAN DATA (SAMPEL) PENELITIAN. Endang Sri Utami, S.E., M.Si., Ak., CA
PEMILIHAN DATA (SAMPEL) PENELITIAN Endang Sri Utami, S.E., M.Si., Ak., CA Tujuan Pembelajaran 1. Mahasiswa diharapkan dapat mengetahui dan memahami pengertian populasi. 2. Mahasiswa diharapkan dapat mengetahui
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1.Latar Belakang dan Permasalahan
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang dan Permasalahan Response Surface Methodology sudah dikenalkan oleh Box dan Wilson sejak tahun 1951. Dalam buku Design and Analysis of Experiment, Montgomerry (2001),
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Analisis regresi adalah analisis yang dilakukan terhadap dua jenis variabel yaitu variabel independen (prediktor) dan variabel dependen (respon). Analisis
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Analisis regresi merupakan suatu metode dalam statistik yang popular, karena banyak digunakan pada penelitian dalam berbagai bidang. Contoh dari penggunaan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Analisis regresi merupakan salah satu metode analisis dalam statistika yang sangat familiar bagi kalangan akademis dan pekerja. Analisis regresi dapat
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tujuan Operasional Penelitian Tujuan operasional penelitian ini yaitu: Untuk dapat memperoleh informasi berkualitas yang up-to-date, akurat, dan terpercaya. Kerahasiaan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. bersifat tetap ( bukan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis regresi merupakan suatu analisis yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara satu variabel independen atau lebih dengan variabel dependen. Pada studi perbandingan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
21 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Metode Penelitian Metode penelitian yang dipakai adalah metode survei. Survei dilakukan terhadap konsumen yang menggunakan internet, yang sudah melakukan transaksi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Berkembangnya teknologi serta ilmu pengetahuan tidak terlepas dari riset, penelitian serta eksperimen. Eksperimen atau percobaan-percobaan tersebut
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. banyak diterapkan pada berbagai bidang sebagai dasar bagi pengambilan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Dalam masyarakat modern seperti sekarang ini, metode statistika telah banyak diterapkan pada berbagai bidang sebagai dasar bagi pengambilan keputusan / kebijakan.
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian explanatory untuk memahami pengaruh suatu variabel terhadap variabel lainnya, melalui penelitian survey untuk mendapat generalisasi
Lebih terperinciKontrak Kuliah Metode Statistika 2
Kontrak Kuliah Metode Statistika 2 Ayundyah K., M.Si. PROGRAM STUDI STATISTIKA UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA 2015 Deskripsi Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Metode Statistika 2 Semester/SKS : I / 3 SKS Kompetensi
Lebih terperinciPERFORMA METODE K NEAREST NEIGHBOR IMPUTATION (KNNI) UNTUK MENANGANI MULTIVARIATE MISSING DATA
PERFORMA METODE K NEAREST NEIGHBOR IMPUTATION (KNNI) UNTUK MENANGANI MULTIVARIATE MISSING DATA Sartika Y Siregar,S.ST 1, Dr. Toni Toharudin 2, Bertho Tantular, S.Si, M.Si 3 1 Mahasiswa Pascasarjana Statistika
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Di zaman sekarang, kemajuan sains dan teknologi sangat berkembang pesat. Salah satu ilmu yang berkembang adalah matematika yang merupakan induk dari semua ilmu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan Dalam banyak proses industri, selalu ada variabilitas dasar sebanyak tertentu. Apabila variabilitas dasar suatu proses relatif kecil akan dipandang sebagai
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Permasalahan Dalam industri modern ekspektasi pelanggan menjadi suatu acuan pentimg dari kualitas produk. Oleh karena itu dalam proses produksi tidak hanya mementingkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analisis regresi adalah suatu metode yang digunakan untuk menganalisa hubungan antara variabel respon dan variabel prediktor. Pada umumnya analisis regresi
Lebih terperinciPENAKSIRAN RATAAN DAN VARIANSPOPULASI PADA SAMPEL ACAK TERSTRATIFIKA DENGAN AUXILIARY VARIABLE
Vol. 12, No. 1, 9-18, Juli 2015 PENAKSIRAN RATAAN DAN VARIANSPOPULASI PADA SAMPEL ACAK TERSTRATIFIKA DENGAN AUXILIARY VARIABLE Raupong, M. Saleh AF, Hasruni Satya Taruma Abstrak Penaksiran rataan dan variansi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analisis data survival merupakan salah satu bidang dalam statistika yang digunakan untuk menganalisis data yang mengukur waktu terjadinya suatu kejadian ( event).
Lebih terperinciRESAMPLING BOOTSTRAP PADA R
RESAMPLING BOOTSTRAP PADA R Joko Sungkono* Abstrak:Pada tulisan ini, algoritma resampling bootstrap akan disajikan secara detail dalam bahasa pemrograman software R untuk beberapa contoh kasus. Resampling
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis, Lokasi dan Waktu Penelitian 1. Jenis Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian asosiatif. Penelitian asosiatif adalah penelitian yang menggabungkan dua variabel
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Model regresi yang baik memerlukan data yang baik pula. Suatu data dikatakan baik apabila data tersebut berada di sekitar garis regresi. Kenyataannya, terkadang terdapat
Lebih terperinciIndonesia - Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia
Katalog Datamikro - Badan Pusat Statistik Indonesia - Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia 2002-2003 Laporan ditulis pada: December 30, 2014 Kunjungi data katalog kami di: http://microdata.bps.go.id/mikrodata/index.php
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. melalui pos. Ada beberapa keuntungan yang dapat diperoleh, diantaranya
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam melakukan survei, seringkali digunakan angket yang dikirimkan melalui pos. Ada beberapa keuntungan yang dapat diperoleh, diantaranya adalah hemat biaya,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Regresi Poisson telah mendapat banyak perhatian dalam literatur sebagai model untuk mendeskripsikan data hitungan yang mengasumsikan nilai bilangan bulat sesuai dengan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analisis regresi merupakan teknik statistik untuk investigasi dan pemodelan hubungan antar variabel. Hubungan antara dua variabel dapat dilihat dengan analisis
Lebih terperinciSTATISTIKA BISNIS PENDUGAAN STATISTIKA. Deden Tarmidi, SE., M.Ak., BKP. Modul ke: Fakultas Ekonomi dan Bisnis. Program Studi Akuntansi
Modul ke: STATISTIKA BISNIS PENDUGAAN STATISTIKA Fakultas Ekonomi dan Bisnis Deden Tarmidi, SE., M.Ak., BKP. Program Studi Akuntansi www.mercubuana.ac.id PENDAHULUAN Data yang sudah didapat dari populasi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Menurut Krugman dan Maurice (1994) dalam Aziz (2011), kurs adalah harga sebuah mata uang dari suatu negara yang diukur dan dinyatakan dengan mata uang lainnya. Karena
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Regresi merupakan salah satu teknik analisis statistika yang paling banyak digunakan. Banyak sekali teknik analisis statistika yang diturunkan atau didasarkan pada
Lebih terperinciOleh: Herien Puspitawati Tin Herawati
Oleh: Herien Puspitawati Tin Herawati Teknik sampling adalah suatu cara untuk menentukan sampel yang jumlahnya sesuai dengan ukuran sampel yang akan dijadikan sumber data sebenarnya, dengan memperhatikan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Permasalahan Regresi adalah suatu metode yang digunakan untuk menganalisis hubungan antara variabel respon dengan variabel penjelas. Pada umumnya, variabel respon
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. lebih variabel independen. Dalam analisis regresi dibedakan dua jenis variabel
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Analisis regresi linier merupakan teknik dalam statistika yang digunakan untuk membentuk model hubungan antara variabel dependen dengan satu atau lebih variabel independen.
Lebih terperinciBAB 5 PENENTUAN POPULASI DAN SAMPEL PENELITIAN. Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau
BAB 5 PENENTUAN POPULASI DAN SAMPEL PENELITIAN 5.1. Populasi dan Sampel Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek atau subyek yang memiliki kuantitas atau kualitas tertentu yang ditentukan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis regresi merupakan salah satu teknik analisis statistika yang paling banyak digunakan. Pada kejadian sehari hari terdapat hubungan sebab akibat yang muncul,
Lebih terperinciESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN
ESTIMASI Arna Fariza PENDAHULUAN MATERI LALU Karena adanya berbagai alasan seperti banyaknya individu dalam populasi amatan, maka penelitian keseluruhan terhadap populasi tersebut tidaklah ekonomis, baik
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Estimasi minimax adalah suatu upgrade pendekatan non-klasik (upgraded non-classical approach) dalam bidang estimasi inferensi statistik yang diperkenalkan oleh Abraham
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Regresi logistik digunakan untuk memprediksi variabel respon yang biner dengan satu set variabel penjelas (prediktor). Estimasi parameter dapat menjadi tidak
Lebih terperinciTINJAUAN MATA KULIAH...
iii Daftar Isi TINJAUAN MATA KULIAH... xi MODUL 1: HAKIKAT PENDIDIKAN MATEMATIKA 1.1 Tujuan Penelitian Pendidikan... 1.3 Latihan... 1.15 Rangkuman... 1.16 Tes Formatif 1..... 1.17 Metode Ilmiah... 1.18
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. kuantitatif. Pendekatan kuantitatif merupakan pendekatan yang sistematis
BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Pendekatan yang dilakukan pada penelitian ini adalah pendekatan kuantitatif. Pendekatan kuantitatif merupakan pendekatan yang sistematis terhadap hubungan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Analisis varians (ANOVA) pertama kali diperkenalkan oleh Sir Ronald Fisher. ANOVA merupakan generalisasi dari uji t, digunakan pada situasi saat peneliti ingin
Lebih terperinciIndonesia - Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia 1997
Katalog Datamikro - Badan Pusat Statistik Indonesia - Survei Demografi dan Kesehatan Indonesia 1997 Laporan ditulis pada: December 30, 2014 Kunjungi data katalog kami di: http://microdata.bps.go.id/mikrodata/index.php
Lebih terperinci(ESTIMASI/ PENAKSIRAN)
ESTIMASI PENDAHULUAN Karena adanya berbagai alasan seperti banyaknya individu dalam populasi amatan, maka penelitian keseluruhan terhadap populasi tersebut tidaklah ekonomis, baik tenaga, waktu, maupun
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI. Penelitian ini secara teknis mengalami kesulitan untuk melakukan sensus
BAB III METODOLOGI 3.1 Metode Pengumpulan Data Penelitian ini secara teknis mengalami kesulitan untuk melakukan sensus dikarenakan jumlah elemen populasi yang akan diteliti sulit dihitung. Populasi adalah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Kemajuan ilmu pengetahuan dan teknologi menuntut perubahan-perubahan yang melibatkan suatu penelitian atau percobaan pada berbagai bidang. Metode Statistik
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Desain penelitian adalah semua proses yang diperlukan dalam perencanaan dan pelaksanaan penelitian. Chooper (2005) menyatakan bahwa desain penelitian mengungkapkan
Lebih terperinciPENENTUAN ESTIMASI INTERVAL DARI DISTRIBUSI NORMAL DENGAN METODE BAYES SKRIPSI. Oleh : Pramita Elfa Diana Santi J2E
PENENTUAN ESTIMASI INTERVAL DARI DISTRIBUSI NORMAL DENGAN METODE BAYES SKRIPSI Oleh : Pramita Elfa Diana Santi JE 005 40 PROGRAM STUDI STATISTIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat pengaruh suatu variabel terhadap variabel yang lain. Variabel yang pertama disebut
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Waktu Dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan selama kurang lebih 4 bulan yang bermula di bulan Maret 2015 sampai dengan bulan Juni 2015. Dalam kurun waktu tersebut,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Metode statistika adalah prosedur-prosedur yang digunakan dalam pengumpulan, penyajian, analisis, dan penafsiran data. Metode statistika dibagi ke dalam dua kelompok
Lebih terperinciGatak Gatak Gatak Kartasura Kartasura Baki
III. METODE PENELITIAN A. Metode Dasar Penelitian Metode dasar yang digunakan dalam penelitian adalah metode deskriptif analitis. Metode deskriptif analitis yaitu metode yang mempunyai ciri memusatkan
Lebih terperinciPENERAPAN METODE PENDUGAAN AREA KECIL (SMALL AREA ESTIMATION) PADA PENENTUAN PROPORSI RUMAH TANGGA MISKIN DI KABUPATEN KLUNGKUNG
E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.3, Agustus 2013, 35-39 ISSN: 2303-1751 PENERAPAN METODE PENDUGAAN AREA KECIL (SMALL AREA ESTIMATION) PADA PENENTUAN PROPORSI RUMAH TANGGA MISKIN DI KABUPATEN KLUNGKUNG PUTU
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Penelitian 1. Waktu Penelitian Penelitian dimulai tanggal 1 April 2016 sampai dengan tanggal 31 Juli 2016. 2. Tempat Penelitian Penelitian dilaksanakan di
Lebih terperinciPENERAPAN METODE JACKKNIFE TERHAPUS-1 PADA PENGOLAHAN DATA METODE QUICK COUNT
PENERAPAN METODE JACKKNIFE TERHAPUS-1 PADA PENGOLAHAN DATA METODE QUICK COUNT Joko Sungkono* dan Udiyono* Abstrak: Secara statistik, metode quick count merupakan suatu proses estimasi parameter proporsi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Banyak jenis data memiliki struktur hirarki, tercluster, atau bersarang (nested). Hirarki tersebut dapat hadir secara alami dalam pengamatan observasional
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. yang perlu diketahui, yang disebut sebagai variabel. Variabel adalah sebuah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Dalam melakukan inferensi terhadap populasi, tidak semua ciri populasi harus diketahui, hanya satu atau beberapa karakteristik populasi yang perlu diketahui, yang
Lebih terperinciBiostatistika (KUI 611) TOPIK 3: VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PROBABILITAS
Biostatistika (KUI 611) TOPIK 3: VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PROBABILITAS 1 Probabilitas Perlunya pengetahuan tentang probabilitas dalam Biostatistik Pengertian probabilitas, variabel random dan distribusi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tahap Awal. 1. Studi Literatur 2. Pengumpulan Data Awal (Observasi dan Wawancara) 3. Identifikasi dan Analisis Masalah
BAB III METODE PENELITIAN Pada subbab ini menjelaskan tentang tahapan yang dilakukan dari proses awal sampai akhir dalam penelitian. Secara singkat tahapan penelitian dapat dilihat pada gambar 3.1 Tahap
Lebih terperinciMODUL TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR
TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR MODUL 9 TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR. Pendahuluan Untuk menginginkan mengumpulkan populasi kita lakukan dengan statistik berdasarkan data yang diambil secara sampling yang
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. penelitian kuantitatif melalui analisis regresi linier berganda. Menurut. menguji hipotesis yang akan ditetapkan.
BAB III METODE PENELITIAN Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian kuantitatif melalui analisis regresi linier berganda. Menurut sugiyono (2008:8) metode kuantitatif diartikan
Lebih terperinciBAB IV METODE PENELITIAN
64 BAB IV METODE PENELITIAN 4.1. Metode Penelitian yang Digunakan Metode penelitian yang dipergunakan penulis dalam penelitian ini adalah metode sensus, menurut Arikunto (1996:115) populasi adalah keseluruhan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Masalah tentang kependudukan merupakan masalah yang tidak akan pernah
BAB I PENDAHULUAN A. Latar belakang Masalah tentang kependudukan merupakan masalah yang tidak akan pernah habis untuk diperbincangkan. Misalnya saja tentang masalah survei penduduk. Yang dimaksud dengan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Cure rate models merupakan model survival yang memuat cured fraction dan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Cure rate models merupakan model survival yang memuat cured fraction dan uncured fraction. Model ini dikembangkan untuk estimasi proporsi pasien yang sembuh
Lebih terperinciPENDUGAAN DATA HILANG DENGAN MENGGUNAKAN DATA AUGMENTATION. Abstract
Pendugaan Data Hilang Mesra Nova) PENDUGAAN DATA HILANG DENGAN MENGGUNAKAN DATA AUGMENTATION Mesra Nova 1, Moch. Abdul Mukid 2 1 Alumni Program Studi Statistika UNDIP 2 Staf Pengajar Program Studi Statistika
Lebih terperinciPertemuan 9 II. STATISTIKA INFERENSIAL
Pertemuan 9 II. STATISTIKA INFERENSIAL Tujuan Setelah perkuliahan ini mhs. diharapkan mampu: Menjelaskan pengertian statistika inferensial Menjelaskan konsep sampling error Menghitung tingkat kepercayaan
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran Seperti yang telah dikemukakan di Bab 1, salah satu yang melatar belakangi pembuatan penelitian ini adalah untuk mengetahui apakah harga (price) memiliki
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
1 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Rancangan Penelitian Penelitian ini menggunakan metode penelitian kuantitatif dengan bentuk penelitian survei. Menurut Sugiyono (014) metode penelitian kuantitatif dapat
Lebih terperinciBAB V HASIL PENELITIAN
BAB V HASIL PENELITIAN 5.1. Pelaksanaan dan Hasil Survei Penelitian ini menggunakan data primer yaitu kuisioner sebagai sumber data. Kuisioner dikirim ke masing masing responden disertai surat permohonan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat pengaruh suatu variabel terhadap variabel yang lain. Variabel yang pertama disebut
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH STATISTIKA dan PROBABILITAS (MI) KODE / SKS : KK /2 SKS
Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1 1. Tehnik Penarikan Sampling pengertian kegunaan sampling, tehnik yang dapat digunakan serta pemahaman terhadap keempat tehnik tersebut. Sub Pokok Bahasan dan Sasaran
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Dalam penelitian bidang kesehatan melibatkan makhluk hidup sebagai responden atau subjek yang diteliti, terutama manusia. Ketika kita memperhatikan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Dalam sebuah penelitian di bidang statistika, peneliti akan berhubungan dengan data pengamatan, baik data kualitatif atau data kuantitatif yang akan diproses
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis data survival yaitu kumpulan dari beberapa metode untuk menganalisis data yang terjadi dari titik asal sampai terjadinya event. Pada analisis survival terdapat
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Kegunaan Metode Sampling 1.2 Tahap-Tahap dalam Survei Sampel 1. Tujuan survei.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Kegunaan Metode Sampling Pengambilan sampel dari suatu survei telah menjadi sesuatu yang besar kegunaannya dalam kehidupan. Sebuah sampel terdiri sejumlah bola lampu dalam satu periode
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analisis regresi merupakan suatu metode analisis dalam statistika yang digunakan untuk mencari hubungan antara suatu variabel terhadap variabel lain. Dalam
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang akan dilakukan adalah penelitian komparatif dan
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Jenis penelitian yang akan dilakukan adalah penelitian komparatif dan penelitian asosiatif. Penelitian komparatif adalah penelitian yang bersifat membandingkan,
Lebih terperinciPENDUGAAN AREA KECIL TERHADAP PENGELUARAN PER KAPITA DI KABUPATEN SRAGEN DENGAN PENDEKATAN KERNEL SKRIPSI
PENDUGAAN AREA KECIL TERHADAP PENGELUARAN PER KAPITA DI KABUPATEN SRAGEN DENGAN PENDEKATAN KERNEL SKRIPSI Disusun Oleh : BITORIA ROSA NIASHINTA 24010211120021 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA
Lebih terperinciPEMILIHAN DATA (SAMPEL) PENELITIAN
1 PEMILIHAN DATA (SAMPEL) PENELITIAN A. Populasi dan Sampel Populasi (population) adalah sekelompok orang, kejadian atau segala sesuatu yang mempunyai karakteristik tertentu. Anggota populasi disebut dengan
Lebih terperinciPertemuan 8 STATISTIKA INDUSTRI 2 08/11/2013. Introduction to Linier Regression. Introduction to Linier Regression. Introduction to Linier Regression
Pertemuan 8 STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Outline: Regresi Linier Sederhana dan Korelasi (Simple Linier Regression and Correlation) Referensi: Montgomery, D.C., Runger, G.C., Applied Statistic and Probability
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN
IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian ini dilaksanakan di Kecamatan Ciampea, Kabupaten Bogor Jawa Barat. Pemilihan lokasi dilakukan secara sengaja (purposive) dengan pertimbangan obyek
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis regresi merupakan salah satu alat statistika yang banyak digunakan untuk mengetahui hubungan antara sepasang variabel atau lebih. Misalkan X adalah variabel
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam perkembangan zaman yang semakin modern ini data adalah sesuatu yang sangat dibutuhkan baik individu, instansi, organisasi dan perusahaan. Sebuah perusahaan sangat
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif yaitu
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Penelitian Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif yaitu metode penelitian yang dapat membantu memecahkan masalah yang terjadi pada masa
Lebih terperinci