TINJAUAN PUSTAKA TIMSS 2007
|
|
- Lanny Iskandar
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 3 TINJAUAN PUSTAKA TIMSS 007 TIMSS ( Trends in Mathematics and Science Study) merupakan penelitian yang dilakukan oleh IEA (International Association for the Evaluation of Educational Achievement) yang bertujuan untuk membantu negara-negara yang menjadi objek penelitian membuat keputusan dalam melakukan tindakan/kebijakan untuk memperbaiki proses/sistem belajar-mengajar terutama dalam bidang matematika dan sains. TIMSS merupakan penelitian yang bersifat periodik. Penelitian ini dilakukan setiap 4 tahun sekali yang dimulai pada tahun 1995, 1999, 003, 007 dan rencananya akan dilakukan pada tahun 011 ini (Mullis et al, 008). Objek penelitian ini ada 4 yakni: Instansi pemerintah, sekolah, guru, dan siswa kelas 4 SD/MI dan kelas 8 SMP/MTs. Indonesia termasuk sebagai partisipan penelitian sejak tahun 1999 pada siswa kelas 8, sedangkan pada siswa kelas 4 sampai dengan tahun 007 belum diikutsertakan dalam penelitian TIMSS. TIMSS pada tahun 007 melibatkan 59 negara di dunia dengan 8 negara (negara bagian/regional) sebagai pembanding dimana masingmasing negara terdapat 150 sekolah yang menjadi sampel penelitian. Pada TIMSS 007 data dikumpulkan pada akhir tahun ajaran dimana untuk negara-negara yang tahun ajarannya berakhir pada bulan Desember maka data dikumpulkan pada bulan Oktober atau November 006, sedangkan untuk negara-negara yang tahun ajarannya berakhir pada bulan Juni, maka data dikumpulkan pada bulan April, Mei atau Juni 007. Adapun teknik sampling yang digunakan terdiri dari tahap. Stratified Random Sampling digunakan pada tahap pertama dengan sekolah sebagai strata dan cluster Random Sampling tahap kedua dengan kelas sebagai cluster/gerombol (Mullis and Martin, 008). 3
2 4 Analisis Multilevel Modeling Penelitian di bidang pendidikan sering menggunakan multi stage. Populasi dalam penelitian bidang pendidikan terdiri dari sekolah-sekolah dan siswa yang berada di dalamnya. Struktur data merupakan data yang berhirarki dengan peubah pada masing-masing level. Struktur data yang berhirarki inilah yang membedakan antara model regresi dengan model multilevel. Prosedur penarikan contoh terdiri dari tahap: pertama mengambil contoh sekolah, dan kedua mengambil contoh siswa dalam masing-masing sekolah terpilih. Sehingga dengan demikian dapat dikatakan bahwa siswa tersarang/nested dalam sekolah. Analisis yang dilakukan terhadap tipe data seperti ini jika tidak menggunakan analisis multilevel akan memberikan interpretasi dan analisis statistik yang keliru. Disamping itu analisis statistik yang dihasilkan akan menaikkan salah jenis tipe I dalam pengujian hipotesis (Tabachnick & Fidel, 007). Model multilevel mempunyai beberapa asumsi dan batasan-batasan, dimana beberapa diantaranya sama dengan asumsi pada regresi linier. Model multilevel mempunyai asumsi kenormalan dan linearitas. Pengecekan asumsi ini dapat dilihat dari analisis terhadap residual (Hox, 00). Tidak seperti pada regresi linier, model multilevel tidak mensyaratkan kebebasan antar galat pada masingmasing level/tingkat. Model multilevel juga mengijinkan adanya interaksi antar peubah dalam level yang berbeda atau dengan kata lain adanya interaksi/korelasi peubah dari level yang lebih tinggi dengan peubah dari level yang lebih rendah tidak menjadi masalah. Akan tetapi kebebasan antar peubah dalam satu level tetap menjadi asumsi dasar yang harus dipenuhi, jika tidak akan menyebabkan multikolinearitas (Hox, 00). Multilevel modeling merupakan alat analisis yang paling akurat dan fleksibel dalam menguji data yang berhirarki (Goldstein dalam Thomas, 005). Model multilevel terdiri dari yaitu: model regresi multilevel dan model multilevel untuk struktur kovarian. Model regresi multilevel pada dasarnya merupakan model regresi berganda multilevel. Model regresi multilevel mengasumsikan gugus data yang berhirarki dengan satu peubah tak bebas pada level terendah dan peubah bebas di setiap levelnya. Misalnya data diambil dari sekolah j dengan banyaknya data yang diambil dari masing-masing sekolah 4
3 5 sebanyak N j, peubah tak bebas diambil dari siswa (Y) dengan peubah bebas pada level siswa (X) dan peubah bebas pada level sekolah (Z), maka model persamaan regresi pada masing-masing sekolah adalah sebagai berikut: Y ij =β 0j + β 1j X ij + e ij (1) Persamaan di atas merupakan model level 1, dimana j menyatakan sekolah (j=1,,...j) dan i menyatakan siswa (i=1,,...n j ), Y ij merupakan respon siswa ke-i di sekolah j, β 0j merupakan intersep sekolah ke-j, β 1j adalah koefisien regresi sekolah ke-j dan e ij adalah galat/sisaan. Sekilas persamaan di atas seperti persamaan regresi biasa. Perbedaannya terletak pada koefisien intersep dan slope dimana pada regresi biasa koefisien intersep dan slope nilainya sama untuk semua, sedangkan pada regresi multi level koefisien intersep dan slope berbeda untuk masing-masing sekolah (Hox, 00). Asumsi pada model regresi berganda dimana e ij menyebar normal (0,σ j ) sedangkan pada model regresi multilevel mengasumsikan galat pada semua sekolah sama dan dilambangkan dengan σ. Langkah selanjutnya dari model regresi berhirarki adalah memprediksi ragam dari koefisien regresi β j (koefisien regresi dari masing-masing sekolah) dengan memasukkan peubah bebas/penjelas (Z) ke dalam level sekolah (level ) sebagai berikut: β 0j =γ 00 + γ 01 Z j + u 0j () dan β 1j =γ 10 + γ 11 Z j + u 1j (3) dengan memasukkan β 0j dan β 1j ke dalam model level 1 maka persamaannya menjadi Y ij = γ 00 + γ 01 Z j + u 0j + (γ 10 + γ 11 Z j + u 1j ) X ij + e ij (4) atau Y ij = γ 00 + γ 10 X ij +γ 01 Z j + γ 11 Z j X ij + u 1j X ij +u 0j + e ij (5) Z j X ij pada persamaan di atas menggambarkan adanya interaksi antara peubah bebas pada level 1 (siswa) dan level (sekolah). 5
4 6 Secara umum jika terdapat p peubah bebas (X=X 1, X,... X p ) pada level 1 dan q peubah pada level (Z=Z 1, Z,... Z q ) maka persamaan model regresi level menjadi (Hox, 1995) Y ij = (γ 00 + γ p0 X pij +γ 0q Z qj + γ pq Z qj X pij )+( u pj X pij +u 0j + e ij ) (6) γ 00 + γ p0 X pij +γ 0q Z qj + γ pq Z qj X pij disebut dengan fixed effect sedangkan u pj X pij +u 0j + e ij disebut dengan random effect, sehingga secara umum model regresi multilevel merupakan model campuran (mixed model) (Hox, 00). Null Model Salah satu alasan menggunakan regresi multilevel karena karakteristik individu dalam satu sekolah/level hampir sama bila dibandingkan dengan sekolah/level lain. Hal ini merupakan penyimpangan terhadap asumsi kebebasan antar individu dalam regresi biasa. Korelasi antara individu/siswa yang secara acak terpilih sebagai contoh dalam sekolah yang sama disebut dengan intraclass correlation( ρ) dengan u0 j, (7) u0 j eij semakin besar nilai ρ menunjukkan semakin tinggi korelasi antar individu sehingga analisis regresi biasa tidak bisa dilakukan dan diperlukan analisis regresi multi level. Null model adalah model regresi yang hanya terdiri dari intersep saja tanpa memasukkan pengaruh peubah bebas. Null model pada level 1 (siswa) dapat dituliskan sebagai berikut: Y ij 0 j e (8) dimana j menyatakan sekolah (j=1,,...j) dan i menyatakan siswa (i=1,,...n j ), Y ij merupakan respon siswa ke-i di sekolah j, β 0j merupakan intersep sekolah ke-j dan e ij adalah galat/sisaan. Sedangkan pada level (level sekolah) persamaannya menjadi sebagai berikut: ij 0 j 00 u 0 j (9) 6
5 7 dimana 0 j merupakan nilai dugaan untuk rata-rata sekolah, 00 rataan umum, dan u 0 j merupakan simpangan dari rata-rata sekolah dari rataan umum. Dari null model inilah diperoleh u 0 j yang merupakan keragaman antar sekolah dan e ij adalah keragaman dalam satu sekolah. Sehingga dari null model inilah diperoleh intraclass correlation. Koefisien Determinasi Koefisien determinasi menunjukkan seberapa besar keragaman respon dapat dijelaskan oleh peubah bebas yang terdapat dalam model. Pada model regresi multilevel koefisiem determinasi didefinisikan di setiap level (siswa dan sekolah). Adapun formula untuk koefisien determinasi (R ) adalah sebagai berikut: R 1 1 ep dan R 1 e0 u up 0 dengan e0 merupakan penduga ragam sisaan pada level 1 tanpa peubah bebas, ep merupakan penduga ragam sisaan pada level 1 dengan p peubah bebas, merupakan penduga ragam sisaan pada level tanpa peubah bebas dan merupakan penduga ragam sisaan pada level dengan p peubah bebas. u0 up Metode Pendugaan Pendugaan parameter pada regresi multi level kebanyakan dilakukan dengan menggunakan metode Maximum Likelihood (ML). Metode lain yang dapat digunakan antara lain: Generalized Least Squares (GLS), Generalized Estimating Equations (GEE), dan Metode Bayes. Metode ML merupakan metode yang paling sering digunakan dalam regresi multi level. Keuntungan metode ini adalah sifatnya yang robust terhadap pelanggaran asumsi misalnya galat yang tidak menyebar normal dan nilai dugaan yang dihasilkan juga lebih konsisten. Terdapat dua fungsi likelihood yang 7
6 8 digunakan yakni Full Maximum Likelihood (FML) dan Restricted Maximum Likelihood (RML). FML menduga koefisien regresi dan komponen ragam, sedangkan RML hanya menduga komponen ragam saja dan koefisien ragam diduga pada tahap pendugaan selanjutnya. Dalam proses pendugaan Maximum Likelihood melalui iterasi. Pada setiap proses iterasi dihitung perubahan nilai dugaan yang dihasilkan. Jika perubahan yang dihasilkan relative kecil, iterasi akan berhenti dan menghasilkan nilai dugaan yang dimaksud dengan perubahan sekecil mungkin. Pengujian Hipotesis Metode kemungkinan maksimum menghasilkan penduga dan galat baku penduga parameter untuk model regresi multilevel. Kedua besaran ini dapat digunakan untuk menguji parameter pada model regresi multilevel secara individual. Hipotesis yang diuji adalah sebagai berikut: Untuk parameter level 1 H 0 : β kj =0 Vs H 1 : β kj 0 dengan k=1,,3, q menyatakan banyaknya parameter pada level 1. Untuk parameter level H 0 : γ lj =0 Vs H 1 : γ lj 0 dengan l=1,,3, r menyatakan banyaknya parameter pada level. Adapun statistik uji yang digunakan adalah Statistik Uji Wald sebagai berikut: penduga t GalatBakupenduga Dalam hal ini t mengikuti sebaran t-student dengan derajat bebas untuk penduga parameter level 1 adalah n-q-1 dan derajat bebas untuk penduga parameter level adalah j-r-1. Membandingkan Model Untuk membandingkan dua model digunakan nilai deviance (D) 8
7 9 0 D log 1 dimana 0 merupakan fungsi kemungkinan dibawah H 0, dan 1 merupakan fungsi kemungkinan di bawah H 1. Semakin kecil nilai deviance menunjukkan model sebaik baik. Selain menggunakan Deviance, ukuran lain yang dapat digunakan adalah Akaike s Information Criteria (AIC) dan Bayesian Information Criteria (BIC) dimana AIC=d+q, BIC=d+qlog(n) dengan d adalah deviance dan q adalah banyaknya parameter. Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Prestasi Secara umum prestasi belajar seorang siswa dipengaruhi oleh dua hal yakni faktor internal dan faktor eksternal. Faktor internal adalah faktor yang berasal dari dalam siswa yang secara garis besar meliputi faktor yang bersifat fisik dan bersifat psikis. Kondisi jasmani seperti cacat tubuh, kondisi kesehatan merupakan faktor yang bersifat fisik, sedangkan faktor yang bersifat psikis antara lain perhatian, bakat dan minat, motivasi, serta tingkat kecerdasan. Faktor eksternal adalah faktor yang berasal dari luar diri siswa yang meliputi faktor keluarga dan lingkungannya/masyarakat serta faktor sekolah. Faktor yang berkaitan dengan keluarga misalnya tingkat sosial ekonomi, pola asuh, hubungan orangtua dan anak, serta harapan orang tua terhadap pendidikan anaknya, sedangkan faktor yang berkaitan dengan lingkungan sekolah antara lain: pola hubungan antar teman, karakteristik guru, pola hubungan guru dan siswa serta fasilitas/sarana dan prasarana yang dimiliki dan digunakan siswa, baik di rumah maupun di sekolah. Kedua faktor tersebut di atas, baik internal maupun eksternal sebagian ada yang langsung mempengaruhi, tetapi ada juga yang secara tidak langsung mempengaruhi prestasi belajar. Terdapat serangkaian mekanisme yang berkaitan satu sama lain sebelum berpengaruh terhadap prestasi (Singgih dalam Suseno, 1993). 9
KAJIAN TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENCAPAIAN SISWA BIDANG MATEMATIKA MENGGUNAKAN PEMODELAN MULTILEVEL MURWATI WIDIASTUTI
KAJIAN TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENCAPAIAN SISWA BIDANG MATEMATIKA MENGGUNAKAN PEMODELAN MULTILEVEL MURWATI WIDIASTUTI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 ii PERNYATAAN
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
19 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Metode Analisis Data 2.1.1. Uji Validitas Validitas adalah suatu ukuran yang membuktikan bahwa apa yang diamati peneliti sesuai dengan apa yang sesungguhnya ada dalam dunia
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. level, model regresi tiga level, penduga koefisien korelasi intraclass, pendugaan
6 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada Bab II akan dibahas konsep-konsep yang menjadi dasar dalam penelitian ini yaitu analisis regresi, analisis regresi multilevel, model regresi dua level, model regresi tiga
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
3 HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Dekriptif Analisis deskripsi merupakan teknik eksplorasi data untuk melihat pola data secara umum. Dari data TIMSS 7 rata-rata capaian matematika siswa Indonesia sebesar
Lebih terperinciAPLIKASI REGRESI DUA LEVEL TERHADAP NILAI AKHIR METODE STATISTIKA. Indahwati, Dian Kusumaningrum, Wiwid Widiyani
S-4 APLIKASI REGRESI DUA LEVEL TERHADAP NILAI AKHIR METODE STATISTIKA Indahwati, Dian Kusumaningrum, Wiwid Widiyani Departemen Statistika FMIPA IPB Email : Indah_stk@yahoo.com Abstrak Metode Statistika
Lebih terperinciPelanggaran Asumsi Normalitas Model Multilevel Pada Galat Level yang Lebih Tinggi. Bertho Tantular 1)
Pelanggaran Asumsi Normalitas Model Multilevel Pada Galat Level yang Lebih Tinggi S-28 Bertho Tantular 1) 1) Staf Pengajar Jurusan Statistika FMIPA UNPAD berthotantular@gmail.com Abstrak Secara umum model
Lebih terperinciPENDEKATAN MODEL MULTILEVEL UNTUK DATA REPEATED MEASURES
PENDEKATAN MODEL MULTILEVEL UNTUK DATA REPEATED MEASURES Bertho Tantular 1 S-1 1 Jurusan Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran 1 bertho@unpad.ac.id Abstrak Data yang diperoleh dari pengukuran berulang
Lebih terperinciPROSEDUR PENAKSIRAN PARAMETER MODEL MULTILEVEL MENGGUNAKAN TWO STAGE LEAST SQUARE DAN ITERATIVE GENERALIZED LEAST SQUARE
Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan dan Penerapan MIPA, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta, 14 Mei 2011 PROSEDUR PENAKSIRAN PARAMETER MODEL MULTILEVEL MENGGUNAKAN TWO STAGE LEAST
Lebih terperinciPEMODELAN REGRESI 2-LEVEL DENGAN METODE ITERATIVE GENERALIZED LEAST SQUARE (IGLS) (Studi Kasus: Tingkat pendidikan Anak di Kabupaten Semarang)
PEMODELAN REGRESI 2-LEVEL DENGAN METODE ITERATIVE GENERALIZED LEAST SQUARE (IGLS) (Studi Kasus: Tingkat pendidikan Anak di Kabupaten Semarang) SKRIPSI Oleh: DYAN ANGGUN KRISMALA NIM: J2E 009 040 JURUSAN
Lebih terperinciPemodelan Regresi 2-Level Dengan Metode Iterative Generalized Least Square (IGLS) (Studi Kasus: Tingkat Pendidikan Anak di Kabupaten Semarang)
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 1, Tahun 2014, Halaman 51-60 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian Pemodelan Regresi 2-Level Dengan Metode Iterative Generalized
Lebih terperinciII LANDASAN TEORI Definisi 1 (Prestasi Belajar) b. Faktor Eksternal Definisi 2 (Faktor-Faktor yang mempengaruhi prestasi) a.
II LANDASAN TEORI Definisi 1 (Prestasi Belajar) Prestasi belajar adalah suatu bukti keberhasilan belajar atau kemampuan seseorang siswa dalam melakukan kegiatan belajarnya sesuai dengan bobot yang dicapainya.
Lebih terperinciBAB III. Model Regresi Linear 2-Level. Sebuah model regresi dikatakan linear jika parameter-parameternya bersifat
BAB III Model Regresi Linear 2-Level Sebuah model regresi dikatakan linear jika parameter-parameternya bersifat linear. Untuk data berstruktur hirarki 2 tingkat, analisis regresi yang dapat digunakan adalah
Lebih terperinciPEMODELAN REGRESI TIGA LEVEL PADA DATA PENGAMATAN BERULANG. Indahwati, Yenni Angraeni, Tri Wuri Sastuti
S-25 PEMODELAN REGRESI TIGA LEVEL PADA DATA PENGAMATAN BERULANG Indahwati, Yenni Angraeni, Tri Wuri Sastuti Departemen Statistika FMIPA IPB Email : Indah_stk@yahoo.com Abstrak Pemodelan multilevel adalah
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
14 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Model multilevel merupakan teknik statistik yang telah mengalami pengembangan dari regresi klasik/sederhana. Pengembangan itu didasari karena dalam penelitian diberbagai
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER PADA MODEL REGRESI LINIER MULTILEVEL DENGAN METODE RESTRICTED MAXIMUM LIKELIHOOD (REML) abang Semarang SKRIPSI.
ESTIMASI PARAMETER PADA MODEL REGRESI LINIER MULTILEVEL DENGAN METODE RESTRICTED MAXIMUM LIKELIHOOD (REML) abang Semarang PT Jasa Marga ro) C SKRIPSI Disusun Oleh : ISNI RAKHMI DIANTI J2E 006 018 PROGRAM
Lebih terperinciA. Sekilas tentang Pemodelan Multilevel
Analisis Pemodelan Multilevel Melalui Program SPSS Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi UGM Responden penelitian tentunya tidak hanya berasal dari satu jenis latar belakang saja, akan tetapi berasal dari
Lebih terperinciANALISIS REGRESI MULTILEVEL DALAM MENENTUKAN VARIABEL DETERMINAN NILAI UJIAN AKHIR NASIONAL SISWA
ANALISIS REGRESI MULTILEVEL DALAM MENENTUKAN VARIABEL DETERMINAN NILAI UJIAN AKHIR NASIONAL SISWA Ni Luh Ayu Fitriani 1, Eka N. Kencana 2, IW. Sumarjaya 3 1 Jurusan Matematika Universitas Udayana, INDONESIA
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 terperinciAnalisis Regresi Multilevel dalam Menentukan Variabel Determinan Nilai Ujian Akhir Nasional Siswa
Jurnal Matematika Vol. 6 No. 1, Juni 2016. ISSN: 1693-1394 Analisis Regresi Multilevel dalam Menentukan Variabel Determinan Nilai Ujian Akhir Nasional Siswa Ni Luh Putu Ayu Fitriani Jurusan Matematika,
Lebih terperinciPEMILIHAN MODEL REGRESI LINIER MULTILEVEL TERBAIK (Choice the Best Linear Regression Multilevel Models)
, Oktober 2009 p : 1-7 ISSN : 0853-8115 Vol 14 No.2 PEMILIHAN MODEL REGRESI LINIER MULTILEVEL TERBAIK Bertho Tantular 1, Aunuddin 2, Hari Wijayanto 2 1 Jurusan Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN Model Regresi Poisson
HASIL DAN PEMBAHASAN Model Regresi Poisson Hubungan antara jumlah penderita DBD dan faktor-faktor yang mempengaruhinya dapat diketahui dengan menggunakan analisis regresi. Analisis regresi yang digunakan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA A. Keberhasilan Belajar 1. Pengertian Keberhasilan Belajar Dalam kamus besar bahasa Indonesia, keberhasilan itu sendiri adalah hasil yang telah dicapai (dilakukan, dikerjakan dan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Analisis regresi (regressison analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan
BAB II LANDASAN TEORI 21 Konsep Dasar Analisis Regresi Analisis regresi (regressison analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat perkiraan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Subyek/Obyek Penelitian Penelitian ini dilakukan pada kota/kabupaten yang termasuk dalam Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta. B. Jenis Data Jenis data yang digunakan dalam
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. merupakan nilai peubah bebas ke-p pada merupakan nilai koefisien peubah penjelas merupakan galat acak pengamatan ke-i.
TINJAUAN PUSTAKA Model egresi Berganda egresi linier adalah persamaan matematika yang menggambarkan hubungan antara peubah respon y dan peubah bebas X X X2 Xp. Hubungan antara kedua peubah tersebut dinyatakan
Lebih terperinciPEMODELAN REGRESI 3-LEVEL DENGAN METODE ITERATIVE GENERALIZED LEAST SQUARE (IGLS) (Studi Kasus: Lamanya pendidikan Anak di Kabupaten Semarang)
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 1, Tahun 2016, Halaman 21-30 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PEMODELAN REGRESI 3-LEVEL DENGAN METODE ITERATIVE GENERALIZED
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. extended untuk mengatasi nonproportional hazard dan penerapannya pada kasus
BAB III PEMBAHASAN BAB III PEMBAHASAN Pada Bab III ini akan dibahas tentang prosedur pembentukan model Cox extended untuk mengatasi nonproportional hazard dan penerapannya pada kasus kejadian bersama yaitu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat perkiraan (prediction).
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 terperinciE-Jurnal Matematika Vol. 3 (3), Agustus 2014, pp ISSN:
E-Jurnal Matematika Vol. 3 3), Agustus 2014, pp. 107-115 ISSN: 2303-1751 PERBANDINGAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF DAN REGRESI GENERALISASI POISSON DALAM MENGATASI OVERDISPERSI Studi Kasus: Jumlah Tenaga Kerja
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. menyelidiki hubungan di antara dua atau lebih peubah prediktor X terhadap peubah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis regresi linier berganda merupakan analisis yang digunakan untuk menyelidiki hubungan di antara dua atau lebih peubah prediktor X terhadap peubah respon Y yang
Lebih terperinci1 Sindy Febri Antika, 2 Ir. Arie Kismanto, M.Sc 1 Mahasiswa S1 Statistika ITS Surabaya, 2 Dosen Jurusan Statistika ITS Surabaya
ANALISIS REGRESI MULTILEVEL TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI NILAI UASBN SD/MI (Studi Kasus Nilai UASBN SD/MI di Kecamatan Tulangan Tahun Ajaran 009/010) 1 Sindy Febri Antika, Ir. Arie Kismanto,
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pendahuluan Sebelum melakukan pembahasan mengenai permasalahan dari skripsi ini, akan diuraikan beberapa teori penunjang antara lain: Kredit Macet, Regresi Logistik, Model Terbaik
Lebih terperinciRegresi Linier Sederhana dan Korelasi. Pertemuan ke 4
Regresi Linier Sederhana dan Korelasi Pertemuan ke 4 Pengertian Regresi merupakan teknik statistika yang digunakan untuk mempelajari hubungan fungsional dari satu atau beberapa variabel bebas (variabel
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Ruang lingkup penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Upah
63 III. METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh Upah Minimum Provinsi (UMP) dan Belanja Barang dan Jasa (BBJ) terhadap pembangunan
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Spesifikasi Model Berbagai model dalam pemodelan persamaan struktural telah dikembangkan oleh banyak peneliti diantaranya Bollen
4 TINJAUAN PUSTAKA Spesifikasi Model Berbagai model dalam pemodelan persamaan struktural telah dikembangkan oleh banyak peneliti diantaranya Bollen (1989). Namun demikian sebagian besar penerapannya menggunakan
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER PADA SISTEM PERSAMAAN SIMULTAN DENGAN METODE LIMITED INFORMATION MAXIMUM LIKELIHOOD (LIML) SKRIPSI
ESTIMASI PARAMETER PADA SISTEM PERSAMAAN SIMULTAN DENGAN METODE LIMITED INFORMATION MAXIMUM LIKELIHOOD (LIML) SKRIPSI Oleh : IPA ROMIKA J2E004230 PROGRAM STUDI STATISTIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data Simulasi Plot pencaran titik data antara peubah respon dengan peubah penjelas dapat dilihat pada Gambar 5. Gambar tersebut mengungkapkan bahwa secara keseluruhan pola
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Modal, Dinas Penanaman Modal Kota Cimahi, Pemerintah Kota Cimahi, BPS Pusat
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data tenaga kerja, PDRB riil, inflasi, dan investasi secara berkala yang ada di kota Cimahi.
Lebih terperinciPEMODELAN DENGAN REGRESI LOGISTIK. Secara umum, kedua hasil dilambangkan dengan (sukses) dan (gagal)
PEMODELAN DENGAN REGRESI LOGISTIK 1. Data Biner Data biner merupakan data yang hanya memiliki dua kemungkinan hasil. Secara umum, kedua hasil dilambangkan dengan (sukses) dan (gagal) dengan peluang masing-masing
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Menurut Usman dan Warsono (2000) bentuk model linear umum adalah :
II. TINJAUAN PUSTAKA. Model Linear Umum Menurut Usman dan Warsono () bentuk model linear umum adalah : Y = Xβ + ε dengan : Y n x adalah vektor peubah acak yang teramati. X n x p adalah matriks nxp dengan
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
34 IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Lokasi penelitian faktor-faktor yang mempengaruhi harga komoditas kakao dunia tidak ditentukan. Waktu pengumpulan data dilaksanakan pada bulan Februari
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Regresi Linier Sederhana Dalam beberapa masalah terdapat dua atau lebih variabel yang hubungannya tidak dapat dipisahkan karena perubahan nilai suatu variabel tidak selalu terjadi
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Perkembangan ilmu pengetahuan dewasa ini tidak lepas dari kompleknya permasalahan hidup manusia. Salah satu ilmu yang berkenaan dengan hal tersebut
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Tabel 1.1. Perolehan Skor Rata-Rata Siswa Indonesia Untuk Sains
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Penelitian Seiring dengan adanya upaya peningkatan mutu pendidikan maka evaluasi terhadap segala aspek yang berhubungan dengan kualitas pendidikan terus dilakukan. Hal
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan sebuah alat statistik yang memberi penjelasan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analisis regresi merupakan sebuah alat statistik yang memberi penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua peubah atau lebih (Draper dan Smith, 1992).
Lebih terperinciBAB. IX ANALISIS REGRESI FAKTOR (REGRESSION FACTOR ANALYSIS)
BAB. IX ANALII REGREI FAKTOR (REGREION FACTOR ANALYI) 9. PENDAHULUAN Analisis regresi faktor pada dasarnya merupakan teknik analisis yang mengkombinasikan analisis faktor dengan analisis regresi linier
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang dan Permasalahan Dalam penelitian suatu bidang yang melibatkan makhluk hidup terutama manusia sebagai respon atau subjek yang diteliti tentunya harus memperhatikan
Lebih terperinciAnalisis Regresi Linier ( Lanjutan )
Analisis Regresi Linier ( Lanjutan ) Outline - Regresi Berganda - Pemeriksaan Regresi : Koef. Determinasi Standar Error Interval Kepercayaan Uji Hipotesis :t test, F test, - Pelanggaran Asumsi : Multicollinearity
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi merupakan bentuk analisis hubungan antara variabel prediktor
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Analisis Regresi Analisis regresi merupakan bentuk analisis hubungan antara variabel prediktor (variabel independent) dengan variabel outcome (variabel dependen) untuk
Lebih terperinciWiwit Maharesti. Program Studi Sosiologi dan Antropologi Universitas Sebelas Maret Surakarta
HUBUNGAN PENGGUNAAN MEDIA PEMBELAJARAN OLEH GURU DAN MINAT BELAJAR SISWA DENGAN PRESTASI BELAJAR SOSIOLOGI DI SMA NEGERI 1 SUKOHARJO TAHUN PELAJARAN 2013/2014 Wiwit Maharesti Program Studi Sosiologi dan
Lebih terperinciBAB ΙΙ LANDASAN TEORI
7 BAB ΙΙ LANDASAN TEORI Berubahnya nilai suatu variabel tidak selalu terjadi dengan sendirinya, bisa saja berubahnya nilai suatu variabel disebabkan oleh adanya perubahan nilai pada variabel lain yang
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
39 III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder tersebut merupakan data cross section dari data sembilan indikator
Lebih terperinciBAB III MODEL REGRESI DATA PANEL. Pada bab ini akan dikemukakan dua pendekatan dari model regresi data
BAB III MODEL REGRESI DATA PANEL Pada bab ini akan dikemukakan dua pendekatan dari model regresi data panel, yaitu pendekatan fixed effect dan pendekatan random effect yang merupakan ide pokok dari tugas
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di Provinsi Jawa Barat. Pemilihan Provinsi Jawa
BAB III METODE PENELITIAN A. Objek Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Provinsi Jawa Barat. Pemilihan Provinsi Jawa Barat ini didasarkan pada data realisai anggaran menunjukkan bahwa Anggaran Pendapatan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. mengetahui pola hubungan antara dua atau lebih variabel. Istilah regresi yang
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Analisis regresi merupakan suatu model matematis yang dapat di gunakan untuk mengetahui pola hubungan antara dua atau lebih variabel. Istilah regresi yang
Lebih terperinciMETODE LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) PADA ANALISIS REGRESI DENGAN PENCILAN AMIR A DALIMUNTHE
METODE LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) PADA ANALISIS REGRESI DENGAN PENCILAN AMIR A DALIMUNTHE DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2010 RINGKASAN
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang menggambarkan
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Regresi Analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang menggambarkan hubungan fungsional antara variabel respon dengan satu atau beberapa variabel prediktor.
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Daerah (SKPD) yang ada di pemerintah kabupaten/kota se-provinsi Lampung.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Populasi dan Sampel Populasi yang akan digunakan dalam penelitian adalah Satuan Kerja Perangkat Daerah (SKPD) yang ada di pemerintah kabupaten/kota se-provinsi Lampung.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dijumpai data populasi yang berstruktur hirarki. Struktur data tersebut biasanya
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pada berbagai disiplin ilmu, antara lain ilmu sosial dan biologi, sering dijumpai data populasi yang berstruktur hirarki. Struktur data tersebut biasanya berasal dari
Lebih terperinciREGRESI LINIER BERGANDA. Debrina Puspita Andriani /
REGRESI LINIER BERGANDA 9 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id Outline 03//04 Regresi Berganda : PENGERTIAN 3 Menguji hubungan linier antara variabel dependen (y) dan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. mencanangkan program wajib belajar sembilan tahun. Program ini dimulai dari
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sebagai upaya peningkatan mutu pendidikan di Indonesia, pemerintah mencanangkan program wajib belajar sembilan tahun. Program ini dimulai dari pendidikan Sekolah Dasar
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. 1. Apakah investasi mempengaruhi kesempatan kerja pada sektor Industri alat
43 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tujuan Penelitian Berdasarkan masalah-masalah yang telah peneliti rumuskan, maka tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui: 1. Apakah investasi mempengaruhi kesempatan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. satu peubah prediktor dengan satu peubah respon disebut analisis regresi linier
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Regresi Linier Berganda Analisis regresi pertama kali dikembangkan oleh Sir Francis Galton pada abad ke-19. Analisis regresi dengan satu peubah prediktor dan satu peubah
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Menurut Hardle (1994) analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Regresi Menurut Hardle (1994) analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang menggambarkan hubungan antara variabel respon dengan satu atau beberapa variabel
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. tahun mencakup wilayah kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Timur.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder periode tahun 2001-2010 mencakup wilayah kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Timur. Kabupaten
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Pendidikan dapat diartikan sebagai usaha sadar dan terencana untuk mewujudkan suasana belajar dan proses pembelajaran agar peserta didik secara aktif mengembangkan
Lebih terperinciPENERAPAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL MULTILEVEL TERHADAP NILAI AKHIR METODE STATISTIKA FMIPA IPB IIN MAENA
PENERAPAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL MULTILEVEL TERHADAP NILAI AKHIR METODE STATISTIKA FMIPA IPB IIN MAENA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
46 BAB III METODE PENELITIAN A. Metode Penelitian 1. Pendekatan Pendekatan yang dilakukan dalam penilitian ini yaitu pendekatan kuantitatif. 2. Variable Penelitian a. Variabel X (variabel Independent/bebas)
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Konsep Dasar Statistika Statistik adalah ilmu yang mempelajari tentang seluk beluk data, yaitu tentang pengumpulan, pengolahan, penganalisisa, penafsiran, dan penarikan kesimpulan
Lebih terperinciRegresi Linier Berganda
Regresi Linier Berganda Regresi Berganda Contoh Menguji hubungan linier antara variabel dependen (y) dan atau lebih variabel independen (x n ) Hubungan antara suhu warehouse dan viskositas cat dengan jumlah
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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. series dan (2) cross section. Data time series yang digunakan adalah data tahunan
29 III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder berupa data panel, yaitu data yang terdiri dari dua bagian : (1)
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Ruang lingkup penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pertumbuhan
49 III. METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Ruang lingkup penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pengaruh pertumbuhan ekonomi, inflasi dan kualitas sumber daya manusia terhadap tingkat pengangguran
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Perkembangan statistik sebagai alat bantu untuk mengambil keputusan yang lebih baik telah mempengaruhi hampir seluruh aspek kehidupan. Setiap orang, baik sadar maupun
Lebih terperinciPENDEKATAN ANALISIS MULTILEVEL RESPON BINER DALAM MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI IMUNISASI LENGKAP ABSTRAK
PENDEKATAN ANALISIS MULTILEVEL RESPON BINER DALAM MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI IMUNISASI LENGKAP Bertho Tantular *, I Gede Nyoman Mindra Jaya * * Mahasiswa Pascasarjana Institut Pertanian
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. melakukan penelitian ada tiga jenis, yaitu data deret waktu (time series), data silang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam analisis perekonomian, ketersediaan data yang sesuai sangat mempengaruhi hasil analisis yang diperlukan. Data yang biasa digunakan dalam melakukan penelitian
Lebih terperinciStatistik merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang paling banyak
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Analisis Regresi Statistik merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang paling banyak mendapatkan perhatian dan dipelajari oleh ilmuan dari hampir semua ilmu bidang
Lebih terperinciMasalah Overdispersi dalam Model Regresi Logistik Multinomial
Statistika, Vol. 16 No. 1, 29 39 Mei 2016 Masalah Overdispersi dalam Model Regresi Logistik Multinomial Annisa Lisa Nurjanah, Nusar Hajarisman, Teti Sofia Yanti Prodi Statistika, Fakultas Matematika dan
Lebih terperinciBAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. syarat kriteria BLUE (Best Unbiased Estimato). model regresi yang digunakan terdapat multikolinearitas.
81 BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Uji Kausalitas Penelitian ini menggunakan analisis model GLS (General Least Square). Metode GLS sudah memperhitungkan heteroskedastisitas pada variabel independen
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Obyek/Subyek Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian empiris yang dilakukan untuk mengetahui pengaruh Infrastruktur terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Indonesia yaitu provinsi
Lebih terperinciPENGARUH MIXED DISTRIBUTION PADA PENDEKATAN QUASI-LIKELIHOOD DALAM MODEL LINEAR 1)
PENGARUH MIXED DISTRIBUTION PADA PENDEKATAN QUASI-LIKELIHOOD DALAM MODEL LINEAR 1) Anang Kurnia Departemen Statistika FMIPA IPB Jl. Meranti, Wing 22 Level 4 Kampus IPB Darmaga, Bogor Email: anangk@ipb.ac.id
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Matriks adalah suatu susunan bilangan berbentuk segi empat. Bilangan-bilangan
4 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Konsep Dasar Matriks 2.1.1 Matriks Matriks adalah suatu susunan bilangan berbentuk segi empat. Bilangan-bilangan dalam susunan itu disebut anggota dalam matriks tersebut. Suatu
Lebih terperinciANALISIS KETAHANAN PANGAN PROVINSI SUMATERA UTARA DENGAN METODE REGRESI DATA PANEL
Saintia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 02, No. 03 (2014), pp. 237 251. ANALISIS KETAHANAN PANGAN PROVINSI SUMATERA UTARA DENGAN METODE REGRESI DATA PANEL Doni Silalahi, Rachmad Sitepu, Gim Tarigan Abstrak.
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA. Dalam bab ini akan dibahas beberapa konsep dasar, definisi-definisi serta teorema
II. TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini akan dibahas beberapa konsep dasar, definisi-definisi serta teorema yang berkaitan dalam hal pendugaan parameter pada model linier campuran ini, yaitu sebagai berikut
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. topik penelitian secara keseluruhan. Dalam kaitannya dengan hal ini, metode
III. METODE PENELITIAN Metode penelitian merupakan pendekatan umum untuk membangun topik penelitian secara keseluruhan. Dalam kaitannya dengan hal ini, metode penelitian merupakan sistem atas peraturan-peraturan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan kajian tentang faktor-faktor yang mempengaruhi
41 BAB III METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini merupakan kajian tentang faktor-faktor yang mempengaruhi kemiskinan terhadap ekonomi Indonesia dalam waktu 1996-2013, oleh karena
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
14 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Analisis Regresi Kata regresi (regression) diperkenalkan pertama kali oleh Francis Dalton pada tahun 1886. Menurut Dalton, analisis regresi berkenaan dengan studi
Lebih terperinciPertemuan 4-5 ANALISIS REGRESI SEDERHANA
Pertemuan 4-5 ANALISIS REGRESI SEDERHANA Metode Kuadrat Terkecil (OLS) Persoalan penting dalam membuat garis regresi sampel adalah bagaimana kita bisa mendapatkan garis regresi yang baik yaitu sedekat
Lebih terperinciPENERAPAN HIERARCHICAL LINEAR MODELING UNTUK MENGANALISIS DATA MULTILEVEL
Jurnal UJMC, Volume 2, Nomor 1, Hal. 16-21 pissn:2460-3333 eissn:2579-907x PENERAPAN HIERARCHICAL LINEAR MODELING UNTUK MENGANALISIS DATA MULTILEVEL Dewi Wulandari 1, Ali Shodiqin 2, dan Aurora Nur Aini
Lebih terperinci3. METODE. Kerangka Pemikiran
25 3. METODE 3.1. Kerangka Pemikiran Berdasarkan hasil-hasil penelitian terdahulu serta mengacu kepada latar belakang penelitian, rumusan masalah, dan tujuan penelitian maka dapat dibuat suatu bentuk kerangka
Lebih terperinciResume 2 : Analysis of sex sequences by means of generalized linear mixed models. Yenni Angraini G
Resume 2 : Analysis of sex sequences by means of generalized linear mixed models Roberto Ambrosini, Diego Rubolini, Nicola Saino Yenni Angraini G161150051 Eksplorasi Data Data Simulasi proportion of male
Lebih terperinciKata Kunci: Analisis Regresi Linier, Penduga OLS, Penduga GLS, Autokorelasi, Regresor Bersifat Stokastik
Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 168 176 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERBANDINGAN PENDUGA ORDINARY LEAST SQUARES (OLS) DAN GENERALIZED LEAST SQUARES (GLS) PADA MODEL REGRESI
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. digambarkan lewat angka simbol, kode dan lain-lain. Data itu perlu dikelompokkelompokkan
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis data dan Sumber Data 3.1.1. Jenis Data Secara umum, data juga dapat diartikan sebagai suatu fakta yang digambarkan lewat angka simbol, kode dan lain-lain. Data itu perlu
Lebih terperinciOleh. Yenni Angraini (G )
Tugas 3 Analisis Data Lanjutan Resume : Analysis of sex sequences by means of generalized linear mixed models Roberto Ambrosini, Diego Rubolini, Nicola Saino Oleh Yenni Angraini (G161150051) SEKOLAH PASCA
Lebih terperinciPEMODELAN REGRESI PANEL TERHADAP BELANJA DAERAH DI KABUPATEN/KOTA JAWA BARAT
Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika (SESIOMADIKA) 2017 ISBN: 978-602-60550-1-9 Statistika, hal. 60-68 PEMODELAN REGRESI PANEL TERHADAP BELANJA DAERAH DI KABUPATEN/KOTA JAWA
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jawa Tengah, Jawa Barat, DI.Yogyakarta, Banten dan DKI Jakarta).
BAB III METODE PENELITIAN Metode penelitian merupakan suatu cara kerja atau prosedur mengenai bagaimana kegiatan yang akan dilakukan untuk mengumpulkan dan memahami objek-objek yang menjadi sasaran dari
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian tentang kemiskinan ini hanya terbatas pada kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah tahun 2007-2011. Variabel yang digunakan dalam menganalisis
Lebih terperinciBAB IV STUDI KASUS. Indeks merupakan daftar harga sekarang dibandingkan dengan
BAB IV STUDI KASUS 4.1 Indeks Harga Konsumen Indeks merupakan daftar harga sekarang dibandingkan dengan sebelumnya menurut persentase untuk mengetahui turun naiknya harga barang. Indeks Harga Konsumen
Lebih terperinciPEMODELAN MULTILEVEL DAN ANALISIS DATA PANEL PADA PENELITIAN PENDIDIKAN (Studi Kasus : Data Ujian Nasional SMA di Jawa Barat) PEPI ZULVIA
PEMODELAN MULTILEVEL DAN ANALISIS DATA PANEL PADA PENELITIAN PENDIDIKAN (Studi Kasus : Data Ujian Nasional SMA di Jawa Barat) PEPI ZULVIA SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2017 PERNYATAAN
Lebih terperinci