Model Regresi Logistik Biner Stratifikasi Pada Partisipasi Ekonomi Perempuan Di Provinsi Jawa Timur

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Model Regresi Logistik Biner Stratifikasi Pada Partisipasi Ekonomi Perempuan Di Provinsi Jawa Timur"

Transkripsi

1 Moel Regres Logstk Bner Stratfkas Paa Partsas Ekonom Peremuan D Provns Jawa Tmur Munah Kusnul Kotmah an Sr Pngt Wulanar Jurusan Statstka, Fakultas Matematka an Ilmu Pengetahuan Alam, Insttut Teknolog Seuluh Noember (ITS Jl. Aref Rahman Hakm, Surabaya 6 E-mal: chusnul9@gmal.com, sr_ngt@statstka.ts.ac. Abstrak Berasarkan ata BPS Jawa Tmur, jumlah tenaga kerja eremuan aa Agustus 8 mencaa 7,499 juta jwa atau nak cuku sgnfkan yakn 3, rbu orang banngkan aa tahun 7 hanya sebesar 7,67 juta jwa. Aanya kons n maka erlu lakukan analss mengena faktor-faktor yang memengaruh eremuan bekerja alam katannya engan kons erekonoman. Data yang gunakan aalah ata sekuner BPS-SUSENAS 9. Untuk mengentfkas faktor-faktor yang berengaruh terhaa artsas ekonom eremuan Provns Jawa Tmur aa wlayah erkotaan an eresaan gunakan metoe regres logstk bner engan stratfkas. Dalam eneltan n faktor-faktor yang gunakan sebaga rektor aalah umur, status ernkahan, status alam keluarga, jumlah ART, enkan, an jumlah jam kerja/mnggu. Hasl analss eskrtf menunjukkan bahwa karakterstk eremuan wlayah erkotaan yang bekerja mayortas lulusan PT, bekerja bang eragangan, an berstatus egawa/karyawan, seangkan eremuan yang bekerja an tnggal eresaan mayortas aalah berenkan SMP, bekerja bang ertanan an berstatus ekerja tak bayar. Hasl uj engan regres logstk bner menunjukkan bahwa untuk strata erkotaan aa 3 varabel yang sgnfkan yatu status ernkahan, status alam keluarga, an enkan, seangkan untuk strata wlayah eresaan aa varabel sgnfkan yatu status ernkahan an enkan. Hasl uj wal menunjukkan teraat erbeaan antara erkotaan an eresaan. Kata kunc - Partsas ekonom eremuan, Regres Logstk Bner engan Stratfkas. I. PENDAHULUAN P ERKEMBANGAN suatu wlayah sangat bergantung aa keberhaslan wlayah tersebut alam mengelola otens sumber aya alam an sumber aya manusa yang tersea. Salah satu nkator untuk menla berkembang atau taknya suatu wlayah aalah enngkatan kegatan-kegatan rouks yang memlk nla ekonom serta kemamuan wlayah tersebut alam menctakan kesematan kerja. Berasarkan ata Sakernas tahun 8 [], Prons Jawa Tmur aalah salah satu rons yang memunya jumlah enuuk terbesar keua Inonesa setelah DKI Jakarta. Jawa Tmur juga meruakan salah satu Provns yang alng banyak menyera tenaga kerja untuk bekerja. Berasarkan catatan Dsnaker (6 jumlah angkatan kerja Jawa Tmur aa sebanyak jwa, sementara kesematan kerja yang tersea hanya jwa, an aa Januar 6 jumlah engangguran tercatat sebesar.89.4 jwa. Secara struktural angkatan kerja eremuan meruakan bagan ar enuuk usa kerja, sehngga jumlah angkatan kerja eremuan sangat bergantung aa jumlah enuuk usa kerja yang masuk kealam angkatan kerja. Perbeaan besaran angkatan kerja juga bervaras antar erkotaan an eresaan yang salah satunya sebabkan oleh erbeaan kesematan memeroleh enaatan. Aanya embagan kawasan/wlayah Provns Jawa Tmur yatu kawasan erkotaan an eresaaan menja alasan menggunakan metoe Regres Logstk Bner Daengan Stratfkas untuk memoelkan artsas angkatan kerja eremuan sehnggga harakan mamu memberkan moel terbak yang teat an lebh nformatf. II. TINJAUAN PUSTAKA A. Regres Logstk Bner Regres logstk bner aalah suatu metoe analss ata yang gunakan untuk mencar hubungan antara varabel reson (y yang bersfat bner engan varabel rektor (x (Hosmer an Lemeshow, []. Varabel reson y terr ar kategor yatu sukses an gagal yang notaskan engan y (sukses an y (gagal. Dalam keaaan emkan, varabel y mengkut strbus Bernoull untuk seta observas tunggal. Fungs Probabltas untuk seta observas aalah berkan sebaga berkut. y y f ( y, ( ; y, ( Dmana jka y maka f(y an jka y maka f(y. Fungs regres logstknya aat tulskan sebaga berkut z e f ( z ( z e Moel regres logstknya aalah sebaga berkut ex(β + βx βx ( (3 + ex(β + βx βx Dmana banyaknya varabel rektor Moel transformas logt ar (x ar ersamaan atas aat tulskan sebaga berkut:

2 (x g( ln β + β β (x (4 B. Uj Serentak Uj serentak lakukan untuk mengetahu sgnfkans arametβ terhaa varabel reson secara keseluruhan. Pengujan sgnfkans arameter tersebut menggunakan statstk uj G, mana statstk uj G mengkut strbus Ch-Square []. Hotess yang gunakan: H : β β... β H : alng sekt aa satu β j, engan,,, Statstk Uj : n n G ln n y ˆ n n n ( ( y ˆ Daerah enolakan : tolak Ho jka G > χ (v, α C. Uj Parsal Hasl engujan secara nvual akan menunjukkan aakah suatu varabel rektor layak untuk masuk alam moel atau tak. Hotess yang gunakan aalah H : β j n H : β j engan j,, 3,, Statstk Uj : StatstkUj Wal W ˆ β j (6 SE ( ˆ β j Tolak Ho jka W > Zα/ D. Regrs Logstk Bner engan Stratfkas Regres logstc banyak gunakan terutama bang sosal. Paa bang n, serngkal aatkan bahwa latar belakang samel atau oulas berbea, alam hal n terstratfkas. Jka n terja, maka erlukan suatu erbanngan antara moel regres aa seta strata an uj aakah masng-masng strata memlk moel yang berbea [3]. Msalkan aa D strata yang akan amat, maka moel regres logstknya aat tulskan sebaga berkut: ex( g ( x ( x + ex( g ( x Berasarkan aa rujukan [4] bahwa ersamaan (7 meruakan bentuk ersamaan ar ex(β + βx E( Y ( ex(β + βx mana ( x aalah moel regres logstk untuk strata yang ke- engan g ( x β + β + + β,,,..., D. (5 (7 Moel regres logstk engan stratfkas aat tulskan sebaga berkut: ex β j x j j ( x + ex β j x j j (8 E. Ketenagakerjaan Tenaga kerja aalah besarnya bagan ar enuuk yang aat kutsertakan alam roses ekonom. Baan Pusat Statstk (BPS mengambl kelomok umur 5 tahun keatas sebaga kelomok enuuk usa kerja..d Inonesa enuuk usa kerja yatu enuuk yang berumur 5-64 tahun yang secara aktf melakukan kegatan ekonom, terr ar enuuk yang bekerja, memunya ekerjaan teta teta sementara tak bekerja an tak memunya ekerjaan sama sekal teta mencar ekerjaan secara aktf. Seangkan artsas ekonom aalah nvu yang secara aktf terlbat alam kegatan erekonoman yatu engan bekerja engan tujuan untuk memenuh semua kebutuhan hunya. Berasarkan aa teor alokas waktu menurut Becker (99 an Tansel (, artsas tenaga kerja eremuan meruakan gabungan roses ar rumah tangga, alokas waktu ekerjaan rumah, ekerjaan luar rumah an waktu luang untuk rba. III. METODOLOGI PENELITIAN A. Sumber Data Data yang gunakan alam eneltan n berasal ar ata nvu ar hasl Surve Sosal Ekonom Nasonal (SUSENAS Provns Jawa Tmur tahun 9. Dengan jumlah samel nvu sebanyak 7.57 orang. Dar ata tersebut eroleh jumlah ata nvu atau jumlah eremuan yang termasuk alam angkatan kerja yatu nvu yang berusa 5-64 tahun an aatkan ata sebanyak orang. Langkah selanjutnya aalah membag ata tersebut menja samel yatu untuk strata wlayah an strata wlayah Peresaan. Dar.83 wlayah aatkan jumlah samel sebanyak orang an ar sebanyak 5.67 wlayah Peresaan eroleh samel sebanyak.76 orang. B. Varabel Peneltan Dalam eneltan n varabel reson (Y yang gunakan memlk kategor yatu Y untuk eremuan yang tak bekerja Y untuk eremuan yang bekerja Varabel rektor yang gunakan asarkan aa beberaa eneltan yang telah lakukan eremuan berasarkan engelomokan strata wlayah erkotaan an eresaan aat lhat aa Tabel bawah n. Tabel Varabel eneltan No Jens Varabel Keterangan Te Data Partsas Ekonom Tak bekerja Bekerja Peremuan (Y Usa ( 5-4 Tahun 5-49 Tahun 5-64 Tahun 3 Status ernkahan ( Belum Menkah Menkah Cera Nomnal Ornal Nomnal

3 No Jens Varabel Keterangan Te Data 4 Status alam keluarga ( 3 Bukan Keala Keluarga Nomnal 5 Jumlah anggota keluarga( 4 Keala Keluarga Kurang ar 4 orang Lebh ar 4 orang 6 Penkan ( 5 Tak sekolah SD/Seerajat SMP/Seerajat 3 SMA/Seerajat 4 PT 7 Jumlah jam Kerja/Mnggu ( 6 Tabel. (Lanjutan Tak Bekerja Kurang ar 35 Jam Lebh ar 35 Jam Nomnal Ornal Ornal C. Langkah Analss Langkah-langkah analss yang gunakan alam eneltan n yatu sebaga berkut :. Menyusun ata berasarkan strata wlayah.. Melakukan analss ata engan statstk eskrtf. 3. Melakukan uj neenens untuk semua varabel aa masng-masng strata wlayah engan menggunakan uj earson ch-square. 4. Melakukan engujan arameter secara serentak an arsal untuk seta strata wlayah. 5. Melakukan emlhan moel terbak untuk masng-masng strata. 6. Melakukan uj kesesuaan moel untuk masngmasng strata. 7. Melakukan uj keteatan klasfkas. 8. Melakukan uj kesamaan ua moel alam regres logstk bner. 9. Melakukan estmas arameter ar varabel yang sgnfkan terhaa masng-masng strata.. Mencar matrks varan kovaran untuk keua strata wlayah.. Melakukan uj wal. Membuat kesmulan. IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Karakterstk Angka Haraan Hu an faktor yang uga Memengaruh Tabel Karakterstk Peremuan D Wlayah Dan Peresaa Tak Umur Wlayah Bekerja Bekerja Total,74 6,9 9, Peresaan,3 8,5,74,74 4,56 6, Peresaan 3,8 8,83 3, 3,7 5,3 9, 5-64 Peresaan 5,5 6,8,3 Tabel. (Lanjutan Umur Wlayah Bekerja Tak Bekerja Total Status Pernkahan 5,54 3,43 8,97 Belum Menkah Peresaan 4,79,44 6,3 8,96,8 3,4 Menkah Peresaan 6,45 6, 4,55,6,67 4,93 Cera Peresaan,9 3,36 6,7 Total 6,9 39,8 Status Dalam Keluarga,36,8 4,7 Keala Keluarga Peresaan,8 4,8 Bukan Keala 5,8 4,97 4,78 Keluarga Peresaan 8,9 3,6 5,5 Jumlah Anggota Keluarga 6,93 8,39 5,3 4 orang Peresaan 9,46,8,64,4 8,38 9,6 > 4 orang Peresaan,44,97 33,4 Penkan Tertngg 3,76,6 6,38 Tak Sekolah Peresaan 4,5 4,7 9,,33,76 5,9 SD/Seerajat Peresaan 5,7 6,57,64 3,79 6,45,4 SMP/Seerajat Peresaan 7,9,5 9,4 SMU/Seerajat 3,5 7,,5 Peresaan,43 7,3 9,66 5,5 7,75,99 PT Peresaan,79 3,59 5,39 Jumlah Jam Kerja/Mnggu,3,3 Tak Bekerja Peresaan 3,8 3,8 3,87,85 6,7 < 35 Jam Peresaan 8,66 8,9 7,58 4,3,6 5,9 35 Jam Peresaan,4,6 4,9 Tabel menunjukkan teraat ersamaan antara wlayah erkotaan an eresaan yatu eremuan engan usa 5-49 tahun meruakan usa ynag rouktf untuk bekerja engan status ernkahan telah menkah, bukan keala keluarga, enganjumlah anggota keluarga lebh ar 4 orang. Perbeaan antara eremuan yang bekerja an tnggal erkotaan mayortas lulusan PT engan ersentase sebanyak 5,5%, seangkan untuk wlayah eresaan mayortas eremuan yang bekerja mayortas lulusan SMP engan ersentase sebanyak 7,9%. B. Uj Ineenens Varabel Paa Strata Wlayah erkotaan Pearson Ch- Square engan tngkat keercayaan α 5%. Hotessnya aalah: 3

4 4 H : Tak aa hubungan antara varabel engan Y H : Aa hubungan antara varabel engan Y Tolak H bla P-value lebh kecl ar α 5%. Tabel 3 Uj Ineenens Strata Pearson Varabel Ch-Square P-Value Umur ( 84,64, Status ernkahan ( 59,946, Status alam keluarga ( 3 86,696, Jumlah anggota keluarga ( 4 8,97, Penkan Tertngg ( 5 554,979, Jumlah jam kerja ( 6 85,45, Tabel 3 hasl uj earson ch-square menunjukkan bahwa semua varabel rektor memlk hubungan berart terhaa artsas ekonom eremuan karena nla P- Value < α 5%. C. Uj Serentak Paa Moel Regres Logstk Strata Wlayah Hasl uj serentak aatkan nla _value,, sehngga smulkan bahwa teraat mnmal satu varabel rektor yang berengaruh sgnfkan terhaa varabel reson. D. Uj Parsal Paa Moel Regres Logstk Strata Wlayah Uj arsal lakukan untuk mengetahu varabel rektor yang berengaruh sgnfkan terhaa varabel reson. Hasl uj arsal at lhat aa Tabel 4. Tabel 4.Uj Parsal Moel Strata Wlayah Os Varabel B Wal P-Value Raso Umur 78,347, 5-4 Tahun -,564,8,, Tahun,44,469,,55 Constant -,36 4,8,,698 Status Pernkahan 56,364, Belum Menkah -,648 9,947,,53 Menkah -,68 47,646,,539 Constant,67,5,,8 KK,78 8,699,,7 Constant -, ,85,,633 < 4 Orang,3 8,76,,35 Constant -,49 6,446,,6 Penkan 536,4, SD -,53 7,943,,588 SMP -,893 75,477,,49 SMA -,3 493,663,,94 PT -,75 5,33,,47 Constant,36 74,634,,437 Jam Kerja 994,79, < 35 Jam -,5,,96 4,5E- 35 Jam 3,38,3, Constant -,3,,96,4 Tabel 4 menunjukkan bahwa semua varabel rektor sgnfkan terhaa varabel reson kecual jam kerja yang tak sgnfkan karena nla -value menunjukkan lebh ar α 5%. E. Pemlhan Moel Terbak Strata Wlayah Hasl emlhan moel terbak aalah sebaga berkut. Tabel 5. Pemlhan Moel Terbak Strata Wlayah Varabel B Wal Sg. Ex(B Belum Menkah,69,758,,839 Menkah -,395 8,556,3,674 KK,383 6,563,,467 SD -,54 3,885,,583 SMP -,63 4,57,,536 SMA -,778 54,359,,459 PT -,5 6,88,,599 Constant -,68,,96,4E- Tabel 5 menunjukkan bahwa varabel rektor yang berengaruh sgnfkan terhaa varabel reson aalah status ernkahan (,status alam keluarga ( 3, an enkan ( 5. Berasarkan nla Os raso yang haslkan maka aat jelaskan sebaga berkut: a. Status Pernkahan Peremuan yang tnggal erkotaan an belum menkah memlk resko bekerja sebesar,839 kal banngkan engan eremuan yang berstatus cera, seangkan eremuan yang telah menkah memlk eluang kerja sebesar,674 kal banngkan engan eremuan yang bercera. b. Status alam keluarga Peremuan yang berstatus keala keluarga memlk resko untuk bekerja kerja engan eluang sebesar,467 kal lebh besar banngkan engan eremuan yang berstatus bukan keala keluarga. c. Penkan Peremuan yang tnggal wlayah erkotaan an menemuh enkan formal memlk eluang yang lebh besar untuk bekerja banngkan engan eremuan yang tak menemuh enkan sama sekal. Sehngga moel terbak yang mamu menjelaskan artsas ekonom eremuan strata wlayah erkotaan aalah sebaga berkut : ( x ex(,68,69 ex(,68,69 ( x ex(,68,69 ( (,395 (,395 ( +,383,395 +,383 ( ( +,383,54 3( 3( 5(,63,54 5(,63,54,63 3( 5(,778,778,778 5(3 5(3,5 5(4,5 5(4,5 Keterangan: ˆ ( x Peluang artsas eremuan yang tak bekerja ( x Peluang artsas eremuan yang bekerja ˆ F. Uj Kesesuaan Moel Regres Logstk Bner Paa Moel Strata Wlayah Hasl uj kesesuaan menunjukkan bahwa nla Ch- Square yang eroleh sebesar 7,558 an P-value,479. Daat artkan bahwa gagal tolak H karena Pvalue > α 5(3 5(4

5 5 engan α 5%. Ja aat smulkan bahwa moel sesua atau tak teraat erbeaan yang nyata antara observas engan reks moel. F. Keteatan Klasfkas Preks moel yang haslkan aalah sebesar 9, %, sehngga aat smulkan bahwa moel yang eroleh telah sesua. G. Pemoelan Partsas Ekonom Peremuan D Provns Jawa Tmur aa Wlayah Peresaan Paa bagan n akan jelaskan tentang faktor-faktor aa saja yang memengaruh artsas ekonom eremuan berbaga Kabuaten Provns Jawa Tmur yang melut sebanyak 5.67 eresaan. Hasl analss aat lhat ar uj regres logstk bner sebaga berkut. H. Uj Ineenens Varabel Paa Strata Wlayah Peresaan Uj Ineenens gunakan untuk mengetahu aakah teraat korelas antara varabel reson engan varabel rektor. Uj neenens lakukan engan menggunakan statstk uj Pearson Ch- Square engan tngkat keercayaan α 5%. Hotessnya aalah: H : Tak aa hubungan antara varabel engan Y H : Aa hubungan antara varabel engan Y Tolak H bla χχ > χ( α ;( r ( n atau bla P-value lebh kecl ar α 5%. Tabel 6. Uj Ineenens Strata Peresaan Varabel Pearson Ch-Square P-Value Umur 637,395, Status Pernkahan 453,943, Status Dalam Keluarga 3 343,6, Jumlah anggota keluarga 4 84,535,4 Penkan 5 496,769, Jumlah jam kerja 6 65,866, Tabel 6 menunjukkan bahwa semua varabel rektor yang gunakan berengaruh sgnfkan terhaa artsas ekonom eremuan Provns Jawa Tmur untuk strata wlayah eresaan. I. Uj Serentak Paa Moel Regres Logstk Strata Wlayah Peresaan Hasl uj serentak menunjukkan nla P-value < α 5% yatu,, sehngga keutusannya aalah tolak H. Artnya teraat satu atau lebh rektor yang berengaruh sgnfkan terhaa varabel reson. J. Uj Parsal Paa Moel Regres Logstk Strata Wlayah Peresaan Setelah lakukan uj serentak maka langkah selanjutnya aalah melakukan uj arsal. Uj arsal atau uj secara nvu lakukan untuk mengetahu varabel rektor yang berengaruh sgnfkan terhaa varabel reson. Hasl uj arsal at lhat aa Tabel 9. Tabel 7 Uj Parsal Moel Strata Wlayah Peresaan Varabel B Wal P- Os Value Raso Umur 63,445, 5-4 Tahun -,8 53,75,, Tahun -,43 6,44,,867 Constant -,4 5,9,,87 Status Pernkahan 436,649, Belum menkah -,345 43,384,,6 Menkah -,64 4,7,,57 Constant,44,98,,55 KK,94 36,74,,494 Constant -,575 4,,,563 < 35 Jam,4 83,766,,49 Constant -,653 8,8,,5 Penkan 485,34, SD -,4,578,,87 SMP -,485 3,5,,66 SMA -,45 48,63,,35 PT -,65,544,,5 Constant -,45,7,9,956 Jam Kerja 5,4, < 35 Jam -,7,,96 6,397E- 35 Jam,99,3, Constant -,,,96 6,E- Tabel 7 menunjukkan bahwa semua varabel sgnfkan terhaa varabel reson kecual varabel jam kerja ( 6 karena nla P-value menunjukkan lebh besar ar α 5%. K. Pemlhan Moel Terbak Strata Wlayah Peresaan Langkah n lakukan untuk menaatkan moel terbak yang aat menjelaskan artsas ekonom eremuan aa strata wlayah eresaan. Tabel 8. Pemlhan Moel Terbak Strata Wlayah Peresaan P- Os B Wal Varabel Value Raso Menkah -,584 34,85,,558 SD -,9 9,37,,85 SMP -,9,64,,83 SMA -,45 4,6,,667 Constant -,655,,96, Tabel 8 menunjukkan bahwa varabel rektor yang berengaruh sgnfkan terhaa varabel reson aalah status ernkahan, enkan an jumlah jam kerja. Berasarkan nla Os raso yang haslkan maka aat jelaskan sebaga berkut: a. Status Pernkahan Peremuan yang berstatus menkah memlk eluang bekerja sebesar,558 kal banngkan eremuan yang bercera. b. Penkan Peremuan yang tnggal wlayah Peesaan an ernah menemuh enkan formal memlk eluang kerja lebh besar banngkan engan eremuan yang tak menemuh enkan formal sama sekal.

6 6 Sehngga moel terbak yang mamu menjelaskan kegatan artsas ekonom eremuan strata wlayah eresaan aalah sebaga berkut : ( x ex (,655,584,9,9,45 ex (,655,584 ( x ex (,655,584 ( (,9,9 ( 5( 5(,9,9 5(,45,45 J. Keteatan Klasfkas Hasl reks moel aalah sebesar 8,3%, sehngga aat smulkan bahwa moel tersebut bak. L. Uj Kesamaan Dua Moel alam Regres Logstk Bner Dar embahasan yang suah lakukan atas, aatkan bahwa faktor-faktor yang berengaruh sgnfkan terhaa artsas ekonom eremuan aa keua wlayah aalah Status ernkahan ( 3, an Penkan ( 5. Sehngga aa varabel yang aat masukkan alam moel yatu varabel status ernkahan, an enkan. Hasl engujan tunjukkan aa Tabel 9. Tabel 9. Estmas Parameter Wlayah an Peresaan P- Os Varabel B Wal Value Raso Status Pernkahan (,97, Belum menkah -,54 7,37,,59 Menkah -,576,856,,56 Penkan ( 5 5,855, SD -,594 87,49,,55 SMP -,9 76,85,,46 SMA -, 465,588,,3 PT -,7 9,73,,49 Constant,855 89,78,,35 Peresaan Status Pernkahan ( 8,559, Belum menkah -,4 5,475,,359 Menkah -,49,897,,6 Penkan ( 5 73,8, SD -,99 8,37,,89 SMP -,39 8,596,,677 SMA -,843 48,53,,43 PT -,46 58,9,,63 Constant,354 5,783,,44 Dengan tngkat kesalahan sebesar 5%, maka ersamaan regresnya aalah sebaga berkut. ex (,855 ( x ex ( x ex (,855 ex (,354 (,354,54,54 (,4,4,576 (,594 5(,9,576,594,9 ( (,49,49 ( ( (,99,99 ( 5( 5(,39,39 5(,, 5(3,843,843,7,7 5(3 5(3,46,46 5(3 5(3 5(3 5(3 5(4 5(4 Hotess yang gunakan untuk uj wal aalah H : β β * : * H β β, mana. * Statstk uj yang gunakan aalah statstk Wal, yatu T ˆ ˆ Var ( ˆ Var ( ˆ W β β β + β βˆ βˆ ( [( ] ( * H tolak bla W lebh besar ar χ ( α; w, mana w aalah banyak arameter sgnfkan. W T ( ˆ ˆ ( ˆ ˆ β β Var ( β + Var ( β ( βˆ βˆ 4,356 Peresaan Peresaan * * Peresaan Karena χ (,5; 5, 99,maka gagal tolak H atau aat smulkan bahwa status ernkahan ( an enkan ( 5 alam moel regres untuk strata wlayah erkotaan an eresaan hasl uj statstk menyatakan bahwa teraat erbeaan. V. KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesmulan Hasl engujan engan regres logstk bner aa wlayah erkotaan aa 3 varabel rektor yang berengaruh sgnfkan terhaa tngkat artsas ekonom eremuan yatu status ernkahan, status alam keluarga an tngkat enkan. Seangkan aa wlayah eresaan teraat varabel rektor yang berengaruh sgnfkan yatu status ernkahan an tngkat enkan. Sehngga moel terbak yang mamu menjelaskan artsas ekonom eremuan strata wlayah erkotaan an strata wlayah eresaan aalah sebaga berkut: ex (,855 ˆ ( x ex ˆ ( x ex (,855 ex (,354 (,354,54,54 (,576,594,9 ( 5(,576,594,9 (,4,4 ( (,49,49 ( ( 5(,99,99 ( 5(,39,39 5(, 5(3,7,,7 5(3,843,843 5(3,46 5(4,46 Untuk hasl uj wal menunjukkan bahwa teraat erbeaan antara strata wlayah erkotaan an strata wlayah eresaan. B. Saran Dharakan agar masyarakat khususnya eremuan yang tnggal eresaan suaya memlk enkan mnmal SD/SMP agar lebh muah untuk menaatkan ekerjaan. DAFTAR PUSTAKA [] Sakernas. (8. Penuuk yang Bekerja Menurut Provns. [] Hosmer, D., & Lemeshow, S. (. Alle Logstc Regressons. USA: John Wley & Sons. [3] Suslo, Bagas.(9. Prevalens an Faktor resko HIV aa Generalze Eemc Tanah Paua Menggunakan Metoe regres Logstk engan Stratfkas (stu Kasus Paa Survelans Terau HIV-Perlaku/STHP 6.ITS, Surabaya. [4] Agrest, A. (. Categorcal Data Analyss. New York: John Wley& Sons. 5(3 5(4

Model Regresi Logistik Biner Stratifikasi Pada Partisipasi Ekonomi Perempuan Di Provinsi Jawa Timur

Model Regresi Logistik Biner Stratifikasi Pada Partisipasi Ekonomi Perempuan Di Provinsi Jawa Timur JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (4 337-35 (3-98 Prnt D- Moel Regres Logstk Bner Stratfkas Paa Partsas Ekonom Peremuan D Provns Jawa Tmur Munah Kusnul Kotmah an Sr Pngt Wulanar Jurusan Statstka,

Lebih terperinci

PENENTUAN UKURAN SAMPEL UNTUK SURVEY PILKADA MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYES

PENENTUAN UKURAN SAMPEL UNTUK SURVEY PILKADA MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYES Prosng Semnar Nasonal Matematka an Penkan Matematka (SESIOMADIKA) 017 ISBN: 978-60-60550-1-9 Statstka, hal. 14-18 PENENTUAN UKURAN SAMPEL UNTUK SURVEY PILKADA MENGGUNAKAN PENDEKATAN BAYES NENENG SUNENGSIH

Lebih terperinci

I DEWA AYU MADE ISTRI WULANDARI

I DEWA AYU MADE ISTRI WULANDARI I DEWA AYU MADE ISTRI WULANDARI 1310 100 009 1 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERSENTASE PENDUDUK MISKIN DAN PENGELUARAN PERKAPITA MAKANAN DI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN REGRESI NONPARAMETRIK BIRESPON

Lebih terperinci

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.1, (2014) ( X Print) D-30

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.1, (2014) ( X Print) D-30 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No.1, (2014) 2337-3520 (2301-928X Prnt) D-30 Analss Faktor-Faktor yang Memengaruh Persentase Penduduk Mskn dan Pengeluaran Perkata Makanan d Jawa Tmur menggunakan Regres

Lebih terperinci

BAB III MODEL LINEAR TERGENERALISASI. Perkembangan pemodelan stokastik, terutama model linier, dapat dikatakan

BAB III MODEL LINEAR TERGENERALISASI. Perkembangan pemodelan stokastik, terutama model linier, dapat dikatakan BAB III MODEL LINEAR TERGENERALISASI 3.1 Moel Lnear Perkembangan pemoelan stokastk, terutama moel lner, apat katakan mula paa aba ke 19 yang asar oleh teor matematka yang elaskan antaranya oleh Gauss,

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Tingkat Keberhasilan Mahasiswa Regresi Logistik

TINJAUAN PUSTAKA Tingkat Keberhasilan Mahasiswa Regresi Logistik 5 TINJAUAN PUSTAKA Tngkat Keberhaslan Mahasswa Secara gars besar, faktor-faktor yang memengaruh keberhaslan mahasswa dalam enddkan (Munthe 983, dacu dalam Halm 29 adalah:. Faktor ntelektual seert masalah

Lebih terperinci

STUDI DEMAND PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA MENUJU DAN KELUAR KABUPATEN FAKFAK ABSTRAK

STUDI DEMAND PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA MENUJU DAN KELUAR KABUPATEN FAKFAK ABSTRAK STUDI DEMAND PENUMPANG TRANSPORTASI UDARA MENUJU DAN KELUAR KABUPATEN FAKFAK Wjayanto Mahasswa Magster Bang Keahlan Manajemen Dan Rekayasa Transportas Fakultas Teknk Spl an Perencanaan Insttut Teknolog

Lebih terperinci

Hubungan antara Karakteristik Geuchik dengan Tingkat Kesejahteraan Gampong (Studi Kasus Aceh Selatan)

Hubungan antara Karakteristik Geuchik dengan Tingkat Kesejahteraan Gampong (Studi Kasus Aceh Selatan) Statstka, Vol. 12 No. 2, 51 60 November 2012 Hubungan antara Karakterstk Geuchk dengan Tngkat Kesejahteraan Gamong (Stud Kasus Aceh Selatan) Saful Mahd, Dsna Ftra, dan Ftrana A.R Jurusan Matematka FMIPA

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang

Lebih terperinci

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup

Lebih terperinci

PROSIDING SEMINAR NASIONAL STATISTIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO 2013 ISBN:

PROSIDING SEMINAR NASIONAL STATISTIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO 2013 ISBN: ANALISIS ANGKA KEMATIAN IBU MENGGUNAKAN MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF (Stud kasus : Angka Kematan Ibu d Provns Jawa Tmur Tahun 011) M. Al Ma sum 1, Suart, Dw Isryant 3 1 Mahasswa Jurusan Statstka FSM

Lebih terperinci

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) ( X Print) D-199

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) ( X Print) D-199 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (06) 337350 (3098X Prnt) D99 Pengaruh Karakterstk Sosal Ekonom terhada Angka Haraan Hdu dan Angka Kematan Bay d Kabuaten/Kota Provns Jawa Tmur Menggunakan Analss Regres

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan

BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan 7 BAB III METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel 1. Populas Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas XI SMA Yadka Bandar Lampung semester genap tahun pelajaran 014/ 015 yang berjumlah empat

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN : JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Manova atau Multvarate of Varance merupakan pengujan dalam multvarate yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh varabel respon dengan terhadap beberapa varabel predktor

Lebih terperinci

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman Online di:

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman Online di: ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman 193-204 Onlne d: http://ejournal-s1.undp.ac.d/ndex.php/gaussan PEMODELAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED LOGISTIC REGRESSION (GWLR) DENGAN

Lebih terperinci

PEMODELAN REGRESI POISSON MEMPENGARUHI ANGKA KEMATIAN BAYI DI JAWA TIMUR TAHUN Yayuk Listiani NRP Dr. Purhadi, M. Sc.

PEMODELAN REGRESI POISSON MEMPENGARUHI ANGKA KEMATIAN BAYI DI JAWA TIMUR TAHUN Yayuk Listiani NRP Dr. Purhadi, M. Sc. PEMODELAN REGRESI POISSON PADA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGKA KEMATIAN BAYI DI JAWA TIMUR TAHUN 007 Yayuk Lstan NRP 06 00 068 DOSEN PEMBIMBING Dr. Purhad, M. Sc. JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA

Lebih terperinci

MODEL KLASIFIKASI RUMAHTANGGA MISKIN DENGAN PENDEKATAN METODE MARS

MODEL KLASIFIKASI RUMAHTANGGA MISKIN DENGAN PENDEKATAN METODE MARS Semnar Nasonal Statstka IX Insttut Teknolog Sepuluh Nopember, 7 November 29 MODEL KLASIFIKASI RUMAHTANGGA MISKIN DENGAN PENDEKATAN METODE MARS Stud Kasus : Kota Surabaya Rokhana DB 1, Sutkno 2, Agnes Tut

Lebih terperinci

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PRESTASI MAHASISWA FSM UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMASTER PERTAMA DENGAN MOTODE REGRESI LOGISTIK BINER

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PRESTASI MAHASISWA FSM UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMASTER PERTAMA DENGAN MOTODE REGRESI LOGISTIK BINER UNIVERSITAS DIPONEGORO 013 ISBN: 978-60-14387-0-1 FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PRESTASI MAHASISWA FSM UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMASTER PERTAMA DENGAN MOTODE REGRESI LOGISTIK BINER Saftr Daruyan

Lebih terperinci

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-324

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-324 JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 1, No. 1, (Sept. ) ISSN: 3-98X D-3 Analss Statstk entang Faktor-Faktor yang Mempengaruh Waktu unggu Kerja Fresh Graduate d Jurusan Statstka Insttut eknolog Sepuluh Nopemper

Lebih terperinci

Pemodelan resiko jantung koroner dengan pendekatan logistik nonparametrik berdasarkan estimator polinomial lokal ABSTRAK

Pemodelan resiko jantung koroner dengan pendekatan logistik nonparametrik berdasarkan estimator polinomial lokal ABSTRAK Senar Nasonal Statstka I Insttut Teknolog Seulu Noeber, 7 Noveber 9 Peoelan resko antung koroner engan enekatan logstk nonaraetrk berasarkan estator olnoal lokal Elly Ana, St Aana Pro Mateatka, Unverstas

Lebih terperinci

UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD

UJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD UJI F DAN UJI T Uj F dkenal dengan Uj serentak atau uj Model/Uj Anova, yatu uj untuk melhat bagamanakah pengaruh semua varabel bebasnya secara bersama-sama terhadap varabel terkatnya. Atau untuk menguj

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton

Lebih terperinci

Taksiran Kurva Regresi Spline pada Data Longitudinal dengan Kuadrat Terkecil

Taksiran Kurva Regresi Spline pada Data Longitudinal dengan Kuadrat Terkecil Vol. 11, No. 1, 77-83, Jul 2014 Taksran Kurva Regres Slne ada Data Longtudnal dengan Kuadrat Terkecl * Abstrak Makalah n mengka tentang estmas regres slne khususnya enggunaan ada data longtudnal. Data

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN Bab n akan menjelaskan latar belakang pemlhan metode yang dgunakan untuk mengestmas partspas sekolah. Propns Sumatera Barat dplh sebaga daerah stud peneltan. Setap varabel yang

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang

Lebih terperinci

PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR

PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR Resa Septan Pontoh 1), Neneng Sunengsh 2) 1),2) Departemen Statstka Unverstas Padjadjaran 1) resa.septan@unpad.ac.d,

Lebih terperinci

EVALUASI TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN FIRST ORDER CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS

EVALUASI TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN FIRST ORDER CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS EVALUASI TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN FIRST ORDER CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS Resa Septan Pontoh Departemen Statstka Unverstas Padjadjaran resa.septan@unpad.ac.d ABSTRAK.

Lebih terperinci

III.METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini subyek yang digunakan adalah siswa VII A SMPN 5

III.METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini subyek yang digunakan adalah siswa VII A SMPN 5 33 III.METODE PENELITIAN A Jens Dan Desan Peneltan. Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan kuanttatf. Peneltan n merupakan peneltan korelas yang bertujuan untuk mengetahu hubungan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Bank Indonesia (BI). Data yang

BAB III METODE PENELITIAN. bersumber dari Badan Pusat Statistik (BPS) dan Bank Indonesia (BI). Data yang BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Jens dan Sumber Data Sumber data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder bersumber dar Badan Pusat Statstk (BPS) dan Bank Indonesa (BI). Data yang dgunakan dalam

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Menghadap era globalsas yang penuh tantangan, aparatur negara dtuntut untuk dapat memberkan pelayanan yang berorentas pada kebutuhan masyarakat dalam pemberan pelayanan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan

Lebih terperinci

Oleh : Harifa Hanan Yoga Aji Nugraha Gempur Safar Rika Saputri Arya Andika Dumanauw

Oleh : Harifa Hanan Yoga Aji Nugraha Gempur Safar Rika Saputri Arya Andika Dumanauw Oleh : Harfa Hanan Yoga A Nugraha Gemur Safar ka Sautr Arya Andka Dumanau Dosen : Dr.rer.nat. Ded osad, S.S., M.Sc. Program Stud Statstka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam Unverstas Gadah Mada

Lebih terperinci

ANALISIS PEUBAH RESPON BINER

ANALISIS PEUBAH RESPON BINER Analss Peubah Respon Bner... (Ksmantn) ANALISIS PEUBAH RESPON BINER Ksmantn Jurusan Penddkan Matematka FMIPA Unverstas Neger Yogyakarta Abstrak Pada regres lner klask, peubah respon dasumskan merupakan

Lebih terperinci

Pemodelan Biaya Langsung Proyek Perusahaan Jasa Konstruksi PT. X dengan Multivariate Regression

Pemodelan Biaya Langsung Proyek Perusahaan Jasa Konstruksi PT. X dengan Multivariate Regression JURNAL SAINS DAN SENI POMIS Vol., No., (3) 337-35 (3-98 Prnt) D-48 Pemodelan Baya Langsung Proyek Perusahaan Jasa Konstruks P. dengan Multvarate Regresson Sulstanngrum, Irhamah, dan Muhammad Mashur Jurusan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN. penerapan Customer Relationship Management pada tanggal 30 Juni 2011.

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN. penerapan Customer Relationship Management pada tanggal 30 Juni 2011. 44 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN 4.1 Penyajan Data Peneltan Untuk memperoleh data dar responden yang ada, maka dgunakan kuesoner yang telah dsebar pada para pelanggan (orang tua sswa) d Kumon

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut

Lebih terperinci

Oleh : Deri Akhmad (9738) Johan Arifin (9834) Muhammad Alawido (10830) esi Hapsari (10832) Windu Pramana Putra (10835) Tya Hermoza (10849) Gempur

Oleh : Deri Akhmad (9738) Johan Arifin (9834) Muhammad Alawido (10830) esi Hapsari (10832) Windu Pramana Putra (10835) Tya Hermoza (10849) Gempur Oleh : Der Akhmad (9738) Johan Arfn (9834) Muhammad Alawdo (83) es Hapsar (83) Wndu Pramana Putra (835) Tya Hermoza (849) Gempur Safar (877) Febra Aryan (97) Asr Wdyasar (978) Nur Inayah (4) Adharsa Rakhman

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi, BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang

Lebih terperinci

V. DISTRIBUSI PERJALANAN

V. DISTRIBUSI PERJALANAN V. DISTRIBUSI PERJALANAN 5.. PENDAHULUAN Trp strbuton aalah suatu tahapan yang menstrbuskan berapa jumlah pergerakan yang menuju an berasal ar suatu zona. Paa tahapan n yang perhtungkan aalah :. Sstem

Lebih terperinci

PENGARUH JUMLAH DATA DAN LOKASI TRAFFIC COUNT TERHADAP ESTIMASI MATRIKS ASAL-TUJUAN KOTA BANDAR LAMPUNG BERDASARKAN ARUS LALU LINTAS

PENGARUH JUMLAH DATA DAN LOKASI TRAFFIC COUNT TERHADAP ESTIMASI MATRIKS ASAL-TUJUAN KOTA BANDAR LAMPUNG BERDASARKAN ARUS LALU LINTAS PENGARUH JUMLAH DATA DAN LOKASI TRAFFIC COUNT TERHADAP ESTIMASI MATRIKS ASAL-TUJUAN KOTA BANDAR LAMPUNG BERDASARKAN ARUS LALU LINTAS Wwt Tr Rahayu 1 Abstract The more ata traffc count usng n process wth

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. pelajaran 2011/ Populasi penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X yang

METODE PENELITIAN. pelajaran 2011/ Populasi penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X yang III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n telah dlaksanakan d SMA Neger 1 Bandar Lampung pada tahun pelajaran 011/ 01. Populas peneltan n adalah seluruh sswa kelas X yang terdr dar

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK

ANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK REGRESI NON LINIER ANALISIS REGRESI REGRESI LINEAR REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUADRATIK REGRESI KUBIK Membentuk gars lurus Membentuk Gars Lengkung Regres

Lebih terperinci

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen.

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen. BAB II METODOLOGI PENELITIAN A. Bentuk Peneltan Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan deskrptf dengan analsa kuanttatf, dengan maksud untuk mencar pengaruh antara varable ndependen

Lebih terperinci

SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA 2010 ANALISIS DISKRIMINAN DISKRIT UNTUK MENGELOMPOKKAN KOMPONEN

SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA 2010 ANALISIS DISKRIMINAN DISKRIT UNTUK MENGELOMPOKKAN KOMPONEN AALISIS DISKRIMIA DISKRIT UTUK MEGELOMPOKKA KOMPOE Bernk Maskun Jurusan Statstka FMIPA UPAD jay_komang@yahoo.com Abstrak Untuk mengelompokkan hasl pengukuran yang dukur dengan p buah varabel dmana penlaan

Lebih terperinci

STUDI PEMODELAN SEBARAN PERGERAKAN BARANG POKOK DAN STRATEGIS INTERNAL REGIONAL (Studi Kasus Provinsi Jawa Tengah) Juang Akbardin ABSTRAK

STUDI PEMODELAN SEBARAN PERGERAKAN BARANG POKOK DAN STRATEGIS INTERNAL REGIONAL (Studi Kasus Provinsi Jawa Tengah) Juang Akbardin ABSTRAK STUDI PEMODELAN SEBARAN PERGERAKAN BARANG POKOK DAN STRATEGIS INTERNAL REGIONAL (Stu Kasus Provns Jawa Tengah) Juang Akbarn Teknk Spl - Unverstas Penkan Inonesa, Banung akbaren@yahoo.co. ABSTRAK Penngkatan

Lebih terperinci

MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuhi Tugas Matakuliah Multivariat yang dibimbing oleh Ibu Trianingsih Eni Lestari

MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuhi Tugas Matakuliah Multivariat yang dibimbing oleh Ibu Trianingsih Eni Lestari MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE (MANOVA) MAKALAH Untuk Memenuh Tugas Matakulah Multvarat yang dbmbng oleh Ibu Tranngsh En Lestar oleh Sherly Dw Kharsma 34839 Slva Indrayan 34844 Vvn Octana 34633 UNIVERSITAS

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota

Lebih terperinci

Optimum Simplex Lattice Designs of Low Order Multiresponse Surface Model by D-Optimum Criterion

Optimum Simplex Lattice Designs of Low Order Multiresponse Surface Model by D-Optimum Criterion 7 Otmum Smlex.(Ruslan et al.) Otmum Smlex Lattce Desgns of Low Order Multresonse Surface Model by D-Otmum Crteron Otmum Smlex Lattce Desgns of Low Order Multresonse Surface Model by D-Otmum Crteron ) Ruslan,

Lebih terperinci

BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model

BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN A. Regres Model Log-Log Pada prnspnya model n merupakan hasl transformas dar suatu model tdak lner dengan membuat model dalam bentuk

Lebih terperinci

BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN JAYAPURA

BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN JAYAPURA BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN JAYAPURA BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN JAYAPURA Sensus Penduduk 2010 merupakan sebuah kegatan besar bangsa Badan Pusat Statstk (BPS) berdasarkan Undang-undang Nomor 16

Lebih terperinci

Configural Frequency Analysis untuk Melihat Penyimpangan pada Model Log Linear

Configural Frequency Analysis untuk Melihat Penyimpangan pada Model Log Linear SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Confgural Frequency Analyss untuk Melhat Penympangan pada Model Log Lnear Resa Septan Pontoh 1, Def Y. Fadah 2 1,2 Departemen Statstka FMIPA

Lebih terperinci

KORELASI DAN REGRESI LINIER. Debrina Puspita Andriani /

KORELASI DAN REGRESI LINIER. Debrina Puspita Andriani    / KORELASI DAN REGRESI LINIER 9 Debrna Puspta Andran www. E-mal : debrna.ub@gmal.com / debrna@ub.ac.d 2 Outlne 3 Perbedaan mendasar antara korelas dan regres? KORELASI Korelas hanya menunjukkan sekedar hubungan.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas

Lebih terperinci

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan

Lebih terperinci

Independent Var. Dependent Var. Test. Nominal Interval Independent t-test, ANOVA. Nominal Nominal Cross Tabs, Chi Square, dan Koefisien Kontingensi

Independent Var. Dependent Var. Test. Nominal Interval Independent t-test, ANOVA. Nominal Nominal Cross Tabs, Chi Square, dan Koefisien Kontingensi Independent Var. Dependent Var. Test Nomnal Interval Independent t-test, ANOVA Nomnal Nomnal Cross Tabs, Ch Square, dan Koefsen Kontngens Nomnal Ordnal Mann Whtney, Kolmogorov- Smrnow, Kruskall Walls Ordnal

Lebih terperinci

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data primer dan data

III. METODE PENELITIAN. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data primer dan data 9 III. METODE PENELITIAN 3.1. Jens dan Sumber Data Data yang dgunakan dalam peneltan adalah data prmer dan data sekunder. Data prmer berupa data prmer (cross secton) Surve Khusus Tabungan dan Investas

Lebih terperinci

Faktor yang Mempengaruhi Kematian Ibu Hamil di Jawa Timur Dengan Menggunakan Metode Geographically Weighted Poisson Regression

Faktor yang Mempengaruhi Kematian Ibu Hamil di Jawa Timur Dengan Menggunakan Metode Geographically Weighted Poisson Regression Faktor yang Mempengaruh Kematan Ibu Haml d Jawa Tmur Dengan Menggunakan Metode Geographcally Weghted Posson Regresson Rfk Arsta-1311.105.009 rfk11@mhs.statstka.ts.ac.d Pembmbng : Ir. Mutah Salamah, M.

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Manusa dlahrkan ke duna dengan ms menjalankan kehdupannya sesua dengan kodrat Illah yakn tumbuh dan berkembang. Untuk tumbuh dan berkembang, berart setap nsan harus

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk

BAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan metode statstka ang dgunakan untuk meramalkan sebuah varabel respon Y dar satu atau lebh varabel bebas X, selan tu juga dgunakan untuk

Lebih terperinci

Pemodelan Regresi Zero-Inflated Poisson (ZIP) tentang Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penyakit Tuberkulosis (TBC) di Kabupaten Sorong Selatan

Pemodelan Regresi Zero-Inflated Poisson (ZIP) tentang Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Penyakit Tuberkulosis (TBC) di Kabupaten Sorong Selatan Semnar Hasl Tugas Akhr Pemodelan Regres Zero-Inflated Posson (ZIP) tentang Faktor-Faktor yang Mempengaruh Penyakt Tuberkuloss (TBC) d Kabupaten Sorong Selatan Oleh : Nur Setyanngrum 1307100078 Pembmbng

Lebih terperinci

Evaluasi Tingkat Validitas Metode Penggabungan Respon (Indeks Penampilan Tanaman, IPT)

Evaluasi Tingkat Validitas Metode Penggabungan Respon (Indeks Penampilan Tanaman, IPT) Evaluas Tngkat Valdtas Metode Penggabungan Reson (Indeks Penamlan Tanaman, IPT) 1 Gust N Adh Wbawa I Made Sumertajaya 3 Ahmad Ansor Mattjk 1 Mahasswa S3 Pascasarjana Statstka IPB,3 Staf Pengajar Deartemen

Lebih terperinci

Pemodelan Status Ketahanan Pangan di Provinsi Jawa Timur dengan Pendekatan Metode Regresi Probit Biner

Pemodelan Status Ketahanan Pangan di Provinsi Jawa Timur dengan Pendekatan Metode Regresi Probit Biner JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prnt) D-11 Pemodelan Status Ketahanan Pangan d Provns Jawa mur dengan Pendekatan Metode Regres Probt Bner Febrlan Mastoh, dan Vta Ratnasar Jurusan

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL

ESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL Abstrak ESIMASI PARAMEER PADA REGRESI SEMIPARAMERIK UNUK DAA LONGIUDINAL Msal y merupakan varabel respon, Lls Laome Jurusan Matematka FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar 933 e-mal : lhs@yahoo.com X adalah

Lebih terperinci

Nama : Crishadi Juliantoro NPM :

Nama : Crishadi Juliantoro NPM : ANALISIS INVESTASI PADA PERUSAHAAN YANG MASUK DALAM PERHITUNGAN INDEX LQ-45 MENGGUNAKAN PORTOFOLIO DENGAN METODE SINGLE INDEX MODEL. Nama : Crshad Julantoro NPM : 110630 Latar Belakang Pemlhan saham yang

Lebih terperinci

Analysis of Covariance (ANACOVA)

Analysis of Covariance (ANACOVA) Analss of Covarance ANACOVA Bett Kash Paramtha Ihda Ihsana Gempur Safar Oleh: La Ftran Muhammad Alawdo Erma Aprlana Eka Setanngsh Prof Dr Sr Haratm Kartko Program Stud Statstka FMIPA Unverstas Gadah Mada

Lebih terperinci

2. TINJAUAN PUSTAKA. 18 Universitas Indonesia. Penggunaan non linier..., Arief Suwandi, FT UI, 2009

2. TINJAUAN PUSTAKA. 18 Universitas Indonesia. Penggunaan non linier..., Arief Suwandi, FT UI, 2009 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Goal Programmng Goal Programmng merupakan pengembangan ar Lnear Programmng. Dperkenalkan oleh Charnes an Cooper paa awal tahun 1960. Kemuan teknk n sempurnakan oleh Ijr paa pertengahan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada

BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada 3 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat Dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Peneltan yang dlakukan oleh penelt berlokas d Kelas Ak 6, SMK Neger I Gorontalo. Penetapan lokas tersebut berdasarkan pada

Lebih terperinci

PEMODELAN REGRESI ZERO INFLATED NEGATIVE BINOMIAL (ZINB) PADA KASUS TETANUS NEONATORUMDI PROVINSIJAWA TIMUR

PEMODELAN REGRESI ZERO INFLATED NEGATIVE BINOMIAL (ZINB) PADA KASUS TETANUS NEONATORUMDI PROVINSIJAWA TIMUR ISBN : 978.602.36.002.0 PEMODELAN REGRESI ZERO INFLAED NEGAIVE BINOMIAL (ZINB) PADA KASUS EANUS NEONAORUMDI PROVINSIJAWA IMUR Cndy Cahyanng Asut, Isman Zan 2 Mahasswa Jurusan Statstka Insttut eknolog Sepuluh

Lebih terperinci

ANALISIS HUBUNGAN FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PREDIKAT PERUSAHAAN ASURANSI UMUM DI INDONESIA PERIODE DESEMBER 2013 NOVEMBER 2014

ANALISIS HUBUNGAN FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PREDIKAT PERUSAHAAN ASURANSI UMUM DI INDONESIA PERIODE DESEMBER 2013 NOVEMBER 2014 ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor 3, Tahun 2016, Halaman 563-573 Onlne d: http://ejournal-s1.undp.ac.d/ndex.php/gaussan ANALISIS HUBUNGAN FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PREDIKAT PERUSAHAAN

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.

Lebih terperinci

IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM

IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Perancangan Sstem Sstem yang akan dkembangkan adalah berupa sstem yang dapat membantu keputusan pemodal untuk menentukan portofolo saham yang dperdagangkan d Bursa

Lebih terperinci

ANALISIS KOVARIANSI part 2

ANALISIS KOVARIANSI part 2 ANALISIS KOVARIANSI part Analss Kovarans merupakan suatu analss statstka untuk mengetahu pengaruh satu atau lebh varabel bebas terhadap varable terkat dengan memperhatkan satu atau lebh varable konkomtan

Lebih terperinci

ANALISIS PEUBAH GANDA (MULTIVARIATE ANALYSIS

ANALISIS PEUBAH GANDA (MULTIVARIATE ANALYSIS ANALISIS PEUBAH GANDA (MULTIVARIATE ANALYSIS Pengantar Analss Peubah Ganda Dr.Ir. I Made Sumertajaya, MS Deartemen Statstka-FMIPA IPB Emal : kulah_ag@yahoo.com Password: akmade Mater APG No I II III IV

Lebih terperinci

OVERDISPERSI PADA REGRESI LOGISTIK BINER MENGGUNAKAN METODE BETA BINOMIAL

OVERDISPERSI PADA REGRESI LOGISTIK BINER MENGGUNAKAN METODE BETA BINOMIAL OVERDISPERSI PADA REGRESI LOGISTIK BINER MENGGUNAKAN METODE BETA BINOMIAL Heru Wbowo, Suyono, Wdyant Rahayu Program Stud Matematka, Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Neger Jakarta

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.

Lebih terperinci

ABSTRAK ANALISIS KOMPONEN UTAMA

ABSTRAK ANALISIS KOMPONEN UTAMA JURNAL MATEMATIKA DAN PEMBELAJARANNYA 03 VOLUME, NO.. ISSN 303-099 ABSTRAK ANALISIS KOMPONEN UTAMA Marana, Dosen Penddkan Matematka Fakultas Tarbyah dan Keguruan, IAIN Ambon 0854435773, E-mal: anastt_0@yahoo.com

Lebih terperinci

Prediksi Kelainan Refraksi Berdasarkan Panjang Sumbu Bola Mata Pada Pasien Myopia Axial Melalui Regresi Bootstrap

Prediksi Kelainan Refraksi Berdasarkan Panjang Sumbu Bola Mata Pada Pasien Myopia Axial Melalui Regresi Bootstrap Predks Kelanan Refraks Berdasarkan Panjang Sumbu Bola Mata Pada Pasen Myopa Axal Melalu Regres Bootstrap Oleh: Karyam dan Qorlna Statstka UII ABSTRAKSI Peneltan n dlakukan d Rumah Sakt Mata Dr. YAP Yogyakarta

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Pendekatan dan Jens Peneltan Jens peneltan yang dpaka adalah peneltan kuanttatf, dengan menggunakan metode analss deskrptf dengan analss statstka nferensal artnya penuls dapat

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang

Lebih terperinci

SOLUSI TUGAS MATA KULIAH STATISTIKA II

SOLUSI TUGAS MATA KULIAH STATISTIKA II SOLUSI TUGAS MATA KULIAH STATISTIKA II SOAL : Suatu Peneltan dlakukan untuk menelaah empat metode pengajaran, yatu Metode A (ceramah d kelas), Metode B (mengajak dskus langsung dengan sswa), Metode C (ceramah

Lebih terperinci

OPTIMASI LINTAS LAPISAN PADA SISTEM KOMUNIKASI KOOPERATIF PADA DAERAH BERSHADOWING

OPTIMASI LINTAS LAPISAN PADA SISTEM KOMUNIKASI KOOPERATIF PADA DAERAH BERSHADOWING /7 OTIMASI LINTAS LAISAN ADA SISTEM KOMUNIKASI KOOERATIF ADA DAERAH BERSHADOWING Achma Yusuf 05 00 074 Insttut Teknolog Sepuluh Nopember, Fakultas Teknolog Inustr, Jurusan Teknk Elektro Kampus ITS Sukollo,

Lebih terperinci

Perceptual Mapping Kabupaten dan Kota di Jawa Barat Berdasarkan Sub Lapangan Usaha

Perceptual Mapping Kabupaten dan Kota di Jawa Barat Berdasarkan Sub Lapangan Usaha SEMINAR SAISIKA FMIPA UNPAD 07 (SNS VI) Perceptual Mappng Kabupaten an Kota Jawa Barat Berasarkan Sub Lapangan Usaha t Purwanar, Yuyun Hayat Departemen Statstka Fakultas MIPA Unverstas Paaaran Departemen

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Untuk menjawab permasalahan yatu tentang peranan pelathan yang dapat menngkatkan knerja karyawan, dgunakan metode analss eksplanatf kuanttatf. Pengertan

Lebih terperinci

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI

BAB 4 IMPLEMENTASI DAN EVALUASI 65 BAB IMPLEMENTASI DAN EVALUASI. Penyaan Data Hasl Peneltan Data-ata hasl peneltan yang gunakan alam pengolahan ata aalah sebaga berkut: a. ata waktu kera karyawan b. ata umlah permntaan konsumen c. ata

Lebih terperinci

THE ECONOMICS OF MARRIAGE & DIVORCE. Minggu-11 Page 1

THE ECONOMICS OF MARRIAGE & DIVORCE. Minggu-11 Page 1 THE ECONOMICS OF MARRIAGE & DIVORCE Mnggu-11 Page 1 Page 2 Page 3 Page 4 Fakta d USA 1950 2001 2010 Angka pernkahan per 1000 penduduk Angka perceraan per 1000 penduduk Umur medan lak-lak pertama menkah

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PENEITIAN Peneltan n merupakan peneltan deskrptf, yang dalam penulsannya dmaksudkan untuk menjabarkan penyerapan tenaga kerja berdasarkan konds wlayah peneltan. Analss dlakukan secara kualtatf

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi 3 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SD Al-Azhar Wayhalm Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas V yang terdr dar 5 kelas yatu V A, V B, V

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Di dalam matematika mulai dari SD, SMP, SMA, dan Perguruan Tinggi Daftar Is Daftar Is... Kata pengantar... BAB I...1 PENDAHULUAN...1 1.1 Latar Belakang...1 1.2 Rumusan Masalah...2 1.3 Tujuan...2 BAB II...3 TINJAUAN TEORITIS...3 2.1 Landasan Teor...4 BAB III...5 PEMBAHASAN...5

Lebih terperinci

BAB 1 RANGKAIAN TRANSIENT

BAB 1 RANGKAIAN TRANSIENT BAB ANGKAIAN TANSIENT. Penahuluan Paa pembahasan rangkaan lstrk, arus maupun tegangan yang bahas aalah untuk kons steay state/mantap. Akan tetap sebenarnya sebelum rangkaan mencapa keaaan steay state,

Lebih terperinci

TUGAS AKHIR SS

TUGAS AKHIR SS TUGAS AKHIR SS 145561 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENYAKIT TUBERKULOSIS PARU DI KABUPATEN BANGKALAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK BINER (Stud Kasus RSUD Syarfah Ambam Rato Ebu Bangkalan)

Lebih terperinci

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 41 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Berdasarkan masalah yang akan dtelt dengan melhat tujuan dan ruang lngkup dserta dengan pengolahan data, penafsran serta pengamblan kesmpulan, maka metode

Lebih terperinci