BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN. adalah banyaknya hari hujan.

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN. adalah banyaknya hari hujan."

Transkripsi

1 BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1 Kesimpulan Berdasarkan analisis data dan pembahasan, dapat diambil beberapa kesimpulan yaitu sebagai berikut : 1. Modul Neo-Normal dapat diaplikasikan ke dalam WinBUGS karena pada saat simulasi densitas hasil yang diperoleh telah sesuai dengan yang diharapkan, yaitu dapat menangkap kemiringan dari suatu data. 2. Pada penelitian ini diperoleh model yang lebih baik adalah hasil dari regresi linear menggunakan metode Bayesian dengan nilai MSE lebih kecil jika dibandingkan hasil OLS ( ) yaitu sebesar , sehingga diperoleh model regresi linear sebagai berikut : yˆ ,333 x1 20,91 x3 101,9 x 4 dimana y merupakan Produksi padi dalam ton, kemudian x 1 luas lahan panen (Ha), x 3 luas kerusakan atau puso (Ha) serta x 4 adalah banyaknya hari hujan. 6.2 Saran Modul Neo-Normal ini merupakan tahap awal pembuatan modul Neo-Normal sehingga diharapkan untuk penelitian selanjutnya dapat dikembangkan lagi untuk dicoba ke analisis data yang lain. 51

2 52 Halaman ini sengaja dikosongkan

3 DAFTAR PUSTAKA Box, G.E.P. dan Tiao, G.C Bayesian Inference in Statistical Analysis. MA : Addison-Wesley. Burr, I.W Ann. Mathematics Statistics. 13, pp Carlin, B.P. dan Chib, S Bayesian Model Choice via Markov Chain Monte Carlo Method, Journal of the Royal Statistical Society, Series B, 57(3), pp Chaturvedi, A., Hasegawa, H. dan Asthana, S Bayesian Analysis of The Linear Regression Model with Non- Normal Disturbances, Australian Journal of Statistics, 39(3), pp Casella, G dan Berger, R.L Explaining Gibbs Sampler, Journal of the American Statistical Association, 46(3), pp Congdon, P Applied Bayesian Modelling. England : John Wiley & Sons Ltd. Cox, D. R Regression Models and Life Tables (with discussion), Journal of the Royal Statistical Society, B 34, pp Dewi, M dan Yuliawati, E Laporan Kerja Praktek di Badan Pusat Statistik (BPS) Propinsi Jawa Timur. Laporan Kerja Praktek tidak diterbitkan. Surabaya : Jurusan Statistika ITS. Fernández, C. dan Steel, M. F. J On Bayesian Modeling of Fat Tails and Skewness, Journal of the American Statistical Association, 93,

4 54 Galton, Francis Regression Towards Mediocrity in Hereditary Stature, Journal of the Anthropological Institute, 15, pp Gelman, A., Carlin, J.B., Stern, H.S. dan Rubin, D.B Bayesian Data Analysis, Chapman & Hall, London. Iriawan, N On Stable and Adaptive Neo-Normal Distributions. Paper presented at South-East Asia Mathematics Seminar (SEAMS), UGM-Yogyakarta. Iriawan, N Computationally Intensive Approaches to Inference in Neo-Normal Linear Models. Tesis tidak diterbitkan. Perth : Cortin University of Technology. Iriawan, N Buku Ajar : Teknik Simulasi. Jurusan Statistika ITS Surabaya. Iriawan, N Bayesian MCMC Menggunakan WinBUGS pada Estimasi Model Regresi Linear. Majalah IPTEK 15, 1:1-8. Hogg, R.V. dan Craig, A.T Introduction to Mathematical Statistics, fifth edition. New-Jersey : Prentice-Hall International, Inc. Widodo Buku Ajar : Analisis Data I. Jurusan Statistika ITS Surabaya. Zellner, A An Introduction to Bayesian Inference in Econometrics. New York : Wiley. Zellner, A Bayesian and non-bayesian Analysis of the Regression Model with Multivariate Student-t Error Terms, Journal of the American Statistical Association,71,

5 BIODATA PENULIS Restika Shary merupakan anak pertama dari dua bersaudara, lahir di Tegal pada tanggal 19 November Penulis merasakan bangku pendidikan di TK Artha Kencana Kediri, setelah itu penulis melanjutkan pendidikannya di SDN Sukorame 2 Kediri selama 6 tahun, yang kemudian pendidikannya dilanjutkan di SLTP Negeri 4 Kediri pada tahun Pada tahun 2002, penulis melanjutkan pendidikan di sekolah yang selalu diinginkannya, yaitu SMU Negeri 2 Kediri. Setelah menyelesaikan pendidikan di SMA, penulis berkeinginan melanjutkan pendidikan yang lebih tinggi di kota lain 9 tahun berkutat di daerah Kediri. Berbekal kemauan, tekad, kerjakeras, dan doa dari orang tua, penulis mendapat kesempatan untuk merasakan atmosfer kuliah di Jurusan Statistika Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya melalui jalur Seleksi Penerimaan Mahasiswa Baru (SPMB) pada tahun Masuk sebagai angkatan ke-16 dengan NRP Selama berkuliah penulis aktif di Pengabdian Masyarakat BEM ITS periode serta di Statistics Computer Course (SCC) Himasta ITS pada 2006 hingga Bagi pembaca yang memiliki saran, kritik, dan lain sebagainya bisa disampaikan melalui r3st_19@yahoo.com

PEMODELAN SEEMINGLY UNRELATED REGRESSION DENGAN PENDEKATAN BAYESIAN PADA SEKTOR UTAMA DI JAWA TIMUR

PEMODELAN SEEMINGLY UNRELATED REGRESSION DENGAN PENDEKATAN BAYESIAN PADA SEKTOR UTAMA DI JAWA TIMUR PEMODELAN SEEMINGLY UNRELATED REGRESSION DENGAN PENDEKATAN BAYESIAN PADA SEKTOR UTAMA DI JAWA TIMUR Agus Budhi Santosa 1, Nur iriawan 2, Seiawan 3, Mohammad Dokhi 4 S - 3 1,2,3 Jurusan Statistika FMIPA-ITS,

Lebih terperinci

Optimalisasi Portofolio Saham Dengan Bayesian Markov Chain Monte Carlo Menggunakan Pendekatan Model Mixture of Mixture

Optimalisasi Portofolio Saham Dengan Bayesian Markov Chain Monte Carlo Menggunakan Pendekatan Model Mixture of Mixture Optimalisasi Portofolio Saham Dengan Bayesian Markov Chain Monte Carlo Menggunakan Pendekatan Model Mixture of Mixture Oleh: Dina Ristiningtyas (37 33) Pembimbing: Prof. Drs. Nur Iriawan, M. Ikom., Ph.D.

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI MULTIVARIAT BAYESIAN DENGAN DISTRIBUSI PRIOR INFORMATIF 1. PENDAHULUAN

ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI MULTIVARIAT BAYESIAN DENGAN DISTRIBUSI PRIOR INFORMATIF 1. PENDAHULUAN ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI MULTIVARIAT BAYESIAN DENGAN DISTRIBUSI PRIOR INFORMATIF Dina Ariek Prasdika, Dewi Retno Sari Saputro, Purnami Widyaningsih Program Studi Matematika Fakultas Matematika

Lebih terperinci

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan dapat diambil kesimpulan sebagai berikut, 1. Karakteristik perempuan yang bekerja di bidang informal mayoritas pada perempuan

Lebih terperinci

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Berdasarkan analisis data dan pembahasan pada Bab IV, kesimpulan penelitian ini adalah sebagai berikut. 1. Model VARIMA yang sesuai untuk data penjualan obat I,

Lebih terperinci

ESTIMASI MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL MELALUI PENDEKATAN BAYESIAN (Studi Kasus: Data Kinerja Pegawai Universitas Bina Darma Palembang)

ESTIMASI MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL MELALUI PENDEKATAN BAYESIAN (Studi Kasus: Data Kinerja Pegawai Universitas Bina Darma Palembang) ESTIMASI MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL MELALUI PENDEKATAN BAYESIAN (Studi Kasus: Data Kinerja Pegawai Universitas Bina Darma Palembang) Didin Astriani P 1, Jadi Suprijadi 2, Zulhanif 3 Program Pendidikan

Lebih terperinci

Mega Khoirunnisak 1, Nur Iriawan 2

Mega Khoirunnisak 1, Nur Iriawan 2 1 PEMODELAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MAHASISWA BERHENTI STUDI (DROP OUT) DI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER MENGGUNAKAN ANALISIS BAYESIAN MIXTURE SURVIVAL Mega Khoirunnisak 1, Nur Iriawan 2

Lebih terperinci

Penerapan Metode Bayes dalam Menentukan Model Estimasi Reliabilitas Pompa Submersible pada Rumah Pompa Wendit I PDAM Kota Malang

Penerapan Metode Bayes dalam Menentukan Model Estimasi Reliabilitas Pompa Submersible pada Rumah Pompa Wendit I PDAM Kota Malang JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 6, No.2, 2017 2337-3520 2301-928X Print A33 Penerapan Metode Bayes dalam Menentukan Model Estimasi Reliabilitas Pompa Submersible pada Rumah Pompa Wendit I PDAM Kota Malang

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER DAN INTERVAL KREDIBEL DENGAN MODEL REGRESI LINIER BERGANDA BAYESIAN

ESTIMASI PARAMETER DAN INTERVAL KREDIBEL DENGAN MODEL REGRESI LINIER BERGANDA BAYESIAN ESTIMASI PARAMETER DAN INTERVAL KREDIBEL DENGAN MODEL REGRESI LINIER BERGANDA BAYESIAN Vania Mutiarani a, Adi Setiawan b, Hanna Arini Parhusip c a Program Studi Matematika FSM UKSW Jl. Diponegoro 52-6

Lebih terperinci

PEMODELAN DATA MIGRASI MENGGUNAKAN MODEL POISSON BAYESIAN

PEMODELAN DATA MIGRASI MENGGUNAKAN MODEL POISSON BAYESIAN PEMODELAN DATA MIGRASI MENGGUNAKAN MODEL POISSON BAYESIAN Preatin 1, Iriawan N. 2, Zain I. 3, Hartanto W. 4 S - 25 1,2,3 Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, ITS Surabaya, 4 BKKBN Jakarta 1 preatin10@mhs.statistika.its.ac.id,

Lebih terperinci

MODEL REGRESI WEIBULL DENGAN ADDITIVE FRAILTIES PADA DATA SURVIVAL. Universitas Hasanuddin

MODEL REGRESI WEIBULL DENGAN ADDITIVE FRAILTIES PADA DATA SURVIVAL. Universitas Hasanuddin MODEL REGRESI WEIBULL DENGAN ADDITIVE FRAILTIES PADA DATA SURVIVAL 1 Rima Ruktiari, 2 Sri Astuti Thamrin, 3 Armin Lawi 1,2,3 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas

Lebih terperinci

ESTIMASI MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL MELALUI PENDEKATAN BAYESIAN (Studi Kasus: Data Kinerja Pegawai Universitas Bina Darma Palembang)

ESTIMASI MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL MELALUI PENDEKATAN BAYESIAN (Studi Kasus: Data Kinerja Pegawai Universitas Bina Darma Palembang) BIAStatistics (215) Vol. 9, No. 2, hal. 1-6 ESTIMASI MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL MELALUI PENDEKATAN BAYESIAN (Studi Kasus: Data Kinerja Pegawai Universitas Bina Darma Palembang) 1 Didin Astriani P, 2 Jadi

Lebih terperinci

PEMODELAN KESEHATAN BANK DI INDONESIA MENGGUNAKAN PROPORTIONAL HAZARD DENGAN PENDEKATAN BAYESIAN

PEMODELAN KESEHATAN BANK DI INDONESIA MENGGUNAKAN PROPORTIONAL HAZARD DENGAN PENDEKATAN BAYESIAN PEMODELAN KESEHATAN BANK DI INDONESIA MENGGUNAKAN PROPORTIONAL HAZARD DENGAN PENDEKATAN BAYESIAN Cemara Avriliwan Putra 1) dan Nur Iriawan 2) 1) Manajemen Teknologi, Institut Teknologi Sepuluh Nopember

Lebih terperinci

KESIMPULAN DAN SARAN SARAN

KESIMPULAN DAN SARAN SARAN KESIMPULAN DAN SARAN 1. Peramalan dengan menggunakan ensemble tiruan menghasilkan peramalan berupa pdf dan memiliki interval. Ensembel tiruan pada lead pertama dapat menangkap observasi kecepatan angin

Lebih terperinci

PROSIDING SEMINAR NASIONAL STATISTIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO 2011 ISBN:

PROSIDING SEMINAR NASIONAL STATISTIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO 2011 ISBN: 161 STRUCTURAL EQUATION MODELLING (SEM) DENGAN MODEL STRUKTURAL REGRESI SPASIAL Tisti Ilda Prihandini 1, Sony Sunaryo 2 1) Mahasiswa Magister Jurusan Statistika ITS 2) Dosen Jurusan Statistika ITS Abstrak

Lebih terperinci

BAB IV PENUTUP. berkorelasi secara contemporaneous. Korelasi galat contemporaneous terjadi

BAB IV PENUTUP. berkorelasi secara contemporaneous. Korelasi galat contemporaneous terjadi 76 BAB IV PENUTUP A. Kesimpulan Model Seemingly Unrelated Regression (SUR) merupakan perluasan dari analisis regresi linear yang berupa sistem persamaan yang terdiri dari beberapa persamaam regresi yang

Lebih terperinci

PENERAPAN MODEL REGRESI LINIER BAYESIAN UNTUK MENGESTIMASI PARAMETER DAN INTERVAL KREDIBEL

PENERAPAN MODEL REGRESI LINIER BAYESIAN UNTUK MENGESTIMASI PARAMETER DAN INTERVAL KREDIBEL PENERAPAN MODEL REGRESI LINIER BAYESIAN UNTUK MENGESTIMASI PARAMETER DAN INTERVAL KREDIBEL Vania Mutiarani 1, Adi Setiawan, Hanna Arini Parhusip 3 1 Mahasiswa Program Studi Matematika FSM UKSW, 3 Dosen

Lebih terperinci

PENERAPAN REGRESI ZERO INFLATED POISSON DENGAN METODE BAYESIAN

PENERAPAN REGRESI ZERO INFLATED POISSON DENGAN METODE BAYESIAN PENERAPAN REGRESI ZERO INFLATED POISSON DENGAN METODE BAYESIAN A. Rofiqi Maulana; Suci Astutik Universitas Brawijaya; arofiqimaulana@gmail.com ABSTRAK. Filariasis (Penyakit Kaki Gajah) adalah penyakit

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI ZERO-INFLATED POISSON (ZIP) MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN

ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI ZERO-INFLATED POISSON (ZIP) MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI ZERO-INFLATED POISSON (ZIP) MENGGUNAKAN METODE BAYESIAN Karima Puspita Sari, Respatiwulan, dan Bowo Winarno Program Studi Matematika FMIPA UNS Abstrak. Model regresi zero-inflated

Lebih terperinci

Estimasi MCMC untuk Model GARCH(1,1) Studi Kasus: Kurs beli JPY dan EUR terhadap IDR

Estimasi MCMC untuk Model GARCH(1,1) Studi Kasus: Kurs beli JPY dan EUR terhadap IDR SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 25 Estimasi MCMC untuk Model GARCH(,) Studi Kasus: Kurs beli JPY dan EUR terhadap IDR Fransisca Cynthia Salim ), Didit Budi Nugroho 2), Bambang

Lebih terperinci

STRUCTURAL EQUATIO MODELLI G (SEM) DE GA MODEL STRUKTURAL REGRESI SPASIAL. Tisti Ilda Prihandini 1, Sony Sunaryo 2

STRUCTURAL EQUATIO MODELLI G (SEM) DE GA MODEL STRUKTURAL REGRESI SPASIAL. Tisti Ilda Prihandini 1, Sony Sunaryo 2 STRUCTURAL EQUATIO MODELLI G (SEM) DE GA MODEL STRUKTURAL REGRESI SPASIAL Tisti Ilda Prihandini 1, Sony Sunaryo 2 1) Mahasiswa Magister Jurusan Statistika ITS, 2) Dosen Jurusan Statistika ITS Abstrak Suatu

Lebih terperinci

PERBANDINGAN HASIL ESTIMASI PARAMETER GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE (GSTAR) DENGAN VARIABEL EKSOGEN BERTIPE METRIK

PERBANDINGAN HASIL ESTIMASI PARAMETER GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE (GSTAR) DENGAN VARIABEL EKSOGEN BERTIPE METRIK PERBANDINGAN HASIL ESTIMASI PARAMETER GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE (GSTAR) DENGAN VARIABEL EKSOGEN BERTIPE METRIK Reza Mubarak ) dan Suhartono ) ) Program Pasca Sarjana Jurusan Statistika, Institut

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI LOGISTIK DENGAN METODE PENDUGA BAYES UNTUK MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEJADIAN BAYI BERAT BADAN LAHIR RENDAH

ANALISIS REGRESI LOGISTIK DENGAN METODE PENDUGA BAYES UNTUK MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEJADIAN BAYI BERAT BADAN LAHIR RENDAH Jurnal Matematika UNAND Vol. 4 No. 1 Hal. 53 60 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND ANALISIS REGRESI LOGISTIK DENGAN METODE PENDUGA BAYES UNTUK MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI

Lebih terperinci

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Kesimpulan yang diperoleh berdasarkan analisis dan pembahasan pada bab sebelumnya adalah sebagai berikut. 1. Bobot lokasi yang digunakan dalam membentuk model

Lebih terperinci

Pemodelan Hazard Proporsional dengan Perkalian Gamma Frailty Menggunakan Pendekatan Bayesian

Pemodelan Hazard Proporsional dengan Perkalian Gamma Frailty Menggunakan Pendekatan Bayesian Pemodelan Hazard Proporsional dengan Perkalian Gamma Frailty Menggunakan Pendekatan Bayesian 1 Ismi Try Amalia Jaya, 2 Armin Lawi, dan 3 Sri Astuti Thamrin 1,2,3 Jurusan Matematika, Fakultas Matematika

Lebih terperinci

Penentuan Daerah Kritis Terbaik dengan Teorema Neyman- Pearson

Penentuan Daerah Kritis Terbaik dengan Teorema Neyman- Pearson Vol. 6, No.1, 44-48, Juli 2009 Penentuan Daerah Kritis Terbaik dengan Teorema Neyman- Pearson Georgina M. Tinungki Abstrak Terdapat beberapa metode untuk membangun uji statistik yang baik, diantaranya

Lebih terperinci

PEMODELAN BAYESIAN KONSUMSI RUMAH TANGGA AGREGAT MENGGUNAKAN PRIOR ZELLNER. Muhammad Fajar Staf BPS Kabupaten Waropen. Abstrak

PEMODELAN BAYESIAN KONSUMSI RUMAH TANGGA AGREGAT MENGGUNAKAN PRIOR ZELLNER. Muhammad Fajar Staf BPS Kabupaten Waropen. Abstrak PEMODELAN BAYESIAN KONSUMSI RUMAH TANGGA AGREGAT MENGGUNAKAN PRIOR ZELLNER Muhammad Fajar Staf BPS Kabupaten Waropen Abstrak Dalam perkembangan statistika terdapat dua pandangan terhadap parameter, yaitu

Lebih terperinci

MODEL PARTISIPASI PEMILIH MASYARAKAT KABUPATEN DHAMASRAYA PADA PEMILU 2014 DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK BAYESIAN

MODEL PARTISIPASI PEMILIH MASYARAKAT KABUPATEN DHAMASRAYA PADA PEMILU 2014 DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK BAYESIAN Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 128 133 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND MODEL PARTISIPASI PEMILIH MASYARAKAT KABUPATEN DHAMASRAYA PADA PEMILU 2014 DENGAN MENGGUNAKAN METODE

Lebih terperinci

REGRESI LINIER BERGANDA

REGRESI LINIER BERGANDA REGRESI LINIER BERGANDA 1. PENDAHULUAN Analisis regresi merupakan salah satu teknik analisis data dalam statistika yang seringkali digunakan untuk mengkaji hubungan antara beberapa variabel dan meramal

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER MODEL MIXTURE AUTOREGRESSIVE (MAR) MENGGUNAKAN ALGORITMA EKSPEKTASI MAKSIMISASI (EM) Abstract

ESTIMASI PARAMETER MODEL MIXTURE AUTOREGRESSIVE (MAR) MENGGUNAKAN ALGORITMA EKSPEKTASI MAKSIMISASI (EM) Abstract Estimasi Parameter (Mika Asrini) ESTIMASI PARAMETER MODEL MIXTURE AUTOREGRESSIVE (MAR) MENGGUNAKAN ALGORITMA EKSPEKTASI MAKSIMISASI (EM) Mika Asrini 1, Winita Sulandari 2, Santoso Budi Wiyono 3 1 Mahasiswa

Lebih terperinci

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5. Kesimpulan Berdasarkan hasil analisis sebelumnya, dapat ditarik kesimpulan bahwa :. Model regresi yang mampu menjelaskan hubungan antara angka kematian bayi di Jawa Timur

Lebih terperinci

Analisis Pengaruh Kualitas Layanan, Kepuasan Pelanggan, dan Kepercayaan terhadap Loyalitas Pelanggan Flexi Mobile Broadband

Analisis Pengaruh Kualitas Layanan, Kepuasan Pelanggan, dan Kepercayaan terhadap Loyalitas Pelanggan Flexi Mobile Broadband JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 212) ISSN: 231-928X D-248 Analisis Pengaruh Kualitas Layanan, Kepuasan Pelanggan, dan Kepercayaan terhadap Loyalitas Pelanggan Flexi Mobile Broadband di

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analisis regresi adalah suatu metode yang digunakan untuk menganalisa hubungan antara variabel respon dan variabel prediktor. Pada umumnya analisis regresi

Lebih terperinci

PENAKSIRAN PARAMETER REGRESI LINIER DENGAN METODE BOOTSTRAP MENGGUNAKAN DATA BERDISTRIBUSI NORMAL DAN UNIFORM

PENAKSIRAN PARAMETER REGRESI LINIER DENGAN METODE BOOTSTRAP MENGGUNAKAN DATA BERDISTRIBUSI NORMAL DAN UNIFORM BIAStatistics (2015) Vol. 9, 2, hal. 28-32 PENAKSIRAN PARAMETER REGRESI LINIER DENGAN METODE BOOTSTRAP MENGGUNAKAN DATA BERDISTRIBUSI NORMAL DAN UNIFORM Munawar Jurusan Matematika FMIPA Universitas Syiah

Lebih terperinci

PENDUGAAN DATA HILANG DENGAN MENGGUNAKAN DATA AUGMENTATION. Abstract

PENDUGAAN DATA HILANG DENGAN MENGGUNAKAN DATA AUGMENTATION. Abstract Pendugaan Data Hilang Mesra Nova) PENDUGAAN DATA HILANG DENGAN MENGGUNAKAN DATA AUGMENTATION Mesra Nova 1, Moch. Abdul Mukid 2 1 Alumni Program Studi Statistika UNDIP 2 Staf Pengajar Program Studi Statistika

Lebih terperinci

JURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 3, Tahun 2013, Halaman Online di:

JURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 3, Tahun 2013, Halaman Online di: JURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 3, Tahun 2013, Halaman 209-218 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENGAMBILAN SAMPEL BERDASARKAN PERINGKAT PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

Lebih terperinci

oleh YUANITA KUSUMA WARDANI M

oleh YUANITA KUSUMA WARDANI M ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI PROBIT SPASIAL MENGGUNAKAN SOFTWARE R DENGAN ALGORITME GIBBS SAMPLING oleh YUANITA KUSUMA WARDANI M0111083 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI MULTIVARIAT BAYESIAN DENGAN DISTRIBUSI PRIOR NONINFORMATIF JEFFREYS 1. PENDAHULUAN

ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI MULTIVARIAT BAYESIAN DENGAN DISTRIBUSI PRIOR NONINFORMATIF JEFFREYS 1. PENDAHULUAN ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI MULTIVARIAT BAYESIAN DENGAN DISTRIBUSI PRIOR NONINFORMATIF JEFFREYS Firda Amalia, Dewi Retno Sari Saputro, Purnami Widyaningsih Program Studi Matematika FMIPA Abstrak.

Lebih terperinci

Aplikasi Spline Kuadrat Terkecil dalam Pemodelan Pertumbuhan Anak Berdasarkan Indeks Antropometri

Aplikasi Spline Kuadrat Terkecil dalam Pemodelan Pertumbuhan Anak Berdasarkan Indeks Antropometri Vol. 6, No.1, 0-8, Juli 009 Aplikasi Spline Kuadrat Terkecil dalam Pemodelan Pertumbuhan Anak Berdasarkan Indeks Antropometri Wahidah Sanusi Abstrak Penelitian ini dilakukan untuk mengestimasi model pertumbuhan

Lebih terperinci

Bagan Kendali Rasio Likelihood dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang dan Industri

Bagan Kendali Rasio Likelihood dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang dan Industri Vol. 10, No. 1, 26-34, Juli 2013 Bagan Kendali Rasio Likelihood dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang dan Industri Andi Fitri Ayu 1, Erna Tri Herdiani 1, M. Saleh AF 1, Anisa 1, Nasrah Sirajang 1 Abstrak

Lebih terperinci

BAB VII KESIMPULAN DAN SARAN

BAB VII KESIMPULAN DAN SARAN 105 7.1. KESIMPULAN BAB VII KESIMPULAN DAN SARAN Setelah dilakukan perhitungan dan analisa data baik data primer maupun sekunder yang dibantu dengan program KAJI dan Excel maka didapat sebuah kesimpulan

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN "DON'T LET OTHERS CONTROL YOUR LIFE, IT'S YOURS NOT THEIRS BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 51 BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan Adapun kesimpulan yang didapat dari hasil analisis yaitu sebagai berikut.

Lebih terperinci

Model Cox Extended dengan untuk Mengatasi Nonproportional Hazard pada Kejadian Bersama

Model Cox Extended dengan untuk Mengatasi Nonproportional Hazard pada Kejadian Bersama SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Model Cox Extended dengan untuk Mengatasi Nonproportional Hazard pada Kejadian Bersama Anita Nur Vitriana, Rosita Kusumawati Program Studi

Lebih terperinci

PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Teknik Simulasi Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : NI, PPO Semester : V

PRODI S1 STATISTIKA FMIPA-ITS RENCANA PEMBELAJARAN Teknik Simulasi Kode/SKS: SS / (2/1/0) Dosen : NI, PPO Semester : V RP-S1-SK-04 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014 No.Revisi : 00 Hal: 1 dari 6 A. : 1. CP 3.1 : Membuat suatu sistem informasi manajemen di berbagai bidang 2. CP 9.3 : Mampu merancang pengumpulan data

Lebih terperinci

PERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL G DAN DIAGRAM KONTROL S BESERTA APLIKASINYA

PERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL G DAN DIAGRAM KONTROL S BESERTA APLIKASINYA Program Studi MMT-ITS, Surabaya 7 Juli 03 PERBANDINGAN KINERJA DIAGRAM KONTROL G DAN DIAGRAM KONTROL S BESERTA APLIKASINYA Marlon Stivo Noya Van Delsen, *) dan Muhammad Mashuri ) ) Jurusan Statistika,

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR TERHADAP DATA PENGGUNAAN WEB PERSONAL DOSEN ITS DAN PERBANDINGAN TERHADAP PENCAPAIAN IPK DAN LAMA STUDI MAHASISWA

ANALISIS FAKTOR TERHADAP DATA PENGGUNAAN WEB PERSONAL DOSEN ITS DAN PERBANDINGAN TERHADAP PENCAPAIAN IPK DAN LAMA STUDI MAHASISWA Seminar Nasional Statistika IX Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 2009 ANALISIS FAKTOR TERHADAP DATA PENGGUNAAN WEB PERSONAL DOSEN ITS DAN PERBANDINGAN TERHADAP PENCAPAIAN IPK DAN LAMA STUDI

Lebih terperinci

(M.9) PEMODELAN MELEK HURUF DAN RATA-RATA LAMA STUDI DENGAN PENDEKATAN MODEL BINER BIVARIAT

(M.9) PEMODELAN MELEK HURUF DAN RATA-RATA LAMA STUDI DENGAN PENDEKATAN MODEL BINER BIVARIAT Univeitas Padjadjaran, 3 November 00 (M.9) PEMODELAN MELEK HURUF DAN RATA-RATA LAMA STUDI DENGAN PENDEKATAN MODEL BINER BIVARIAT Vita Ratnasari, Purhadi, Ismaini, Suhartono Mahasiswa S3 Jurusan Statistika

Lebih terperinci

PEMANFAATAN MODEL MIXTURE OF MIXTURE DALAM PENYUSUNAN PORTOFOLIO SAHAM BANK BCA DAN BNI DENGAN MINIM RESIKO

PEMANFAATAN MODEL MIXTURE OF MIXTURE DALAM PENYUSUNAN PORTOFOLIO SAHAM BANK BCA DAN BNI DENGAN MINIM RESIKO PEMANFAATAN MODEL MIXTURE OF MIXTURE DALAM PENYUSUNAN PORTOFOLIO SAHAM BANK BCA DAN BNI DENGAN MINIM RESIKO Esther Laura Christy 1, Deni Saepudin 2, Rian Febrian Umbara 3 School of Computing Telkom University,

Lebih terperinci

PENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL 2014 (Pada Studi Kasus Nilai Ujian Nasional 2014 SMP Negeri 1 Sayung)

PENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL 2014 (Pada Studi Kasus Nilai Ujian Nasional 2014 SMP Negeri 1 Sayung) ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 3, Tahun 2015, Halaman 697-704 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL

Lebih terperinci

ADLN- PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA BAB 1 PENDAHULUAN. metode yang bisaanya digunakan dalam estimasi parameter yakni Ordinary Least

ADLN- PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA BAB 1 PENDAHULUAN. metode yang bisaanya digunakan dalam estimasi parameter yakni Ordinary Least BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Data populasi dalam suatu penelitian berguna untuk mengetahui karakteristik objek yang akan menghasilkan gambaran akurat mengenai karakteristik objek tersebut. Statistik

Lebih terperinci

Taksiran Titik Parameter Populasi pada Small Area dengan Metode Spatial Empirical Bayes Berdasarkan Model Tingkat Area

Taksiran Titik Parameter Populasi pada Small Area dengan Metode Spatial Empirical Bayes Berdasarkan Model Tingkat Area Taksiran Titik Parameter Populasi pada Small Area dengan Metode Spatial Empirical Bayes Berdasarkan Model Tingkat Area Yudistira 1, Titin Siswantining 2 1. Departemen Matematika, FMIPA, Universitas Indonesia,

Lebih terperinci

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 81 BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN Bab ini berisi tentang kesimpulan hasil penelitian dan saran yang diberikan untuk perusahaan maupun penelitian selanjutnya. 6.1 Kesimpulan Berikut ini beberapa kesimpulan

Lebih terperinci

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1 Kesimpulan Kesimpulan yang dapat diberikan pada penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Risiko-risiko yang berpotensi mengganggu kualitas produk antara lain gangguan

Lebih terperinci

RESIDUAL COX-SNELL DALAM MENENTUKAN MODEL TERBAIK DALAM ANALISIS SURVIVAL

RESIDUAL COX-SNELL DALAM MENENTUKAN MODEL TERBAIK DALAM ANALISIS SURVIVAL Jurnal Dinamika, September 204, halaman - ISSN 2087-7889 Vol. 05. No. 2 RESIDUAL COX-SNELL DALAM MENENTUKAN MODEL TERBAIK DALAM ANALISIS SURVIVAL Rahmat Hidayat Program Studi Matematika, Fakultas Sains

Lebih terperinci

Diagram ARL W i & W Ri. Varian

Diagram ARL W i & W Ri. Varian maka nilai RL 1 yang ada ditambah satu sampai ditemui adanya out of control. Menentukan 1 dengan menghitung rata-rata RL 1 dari keseluruhan replikasi. Untuk aplikasi data yang digunakan dalam penelitian

Lebih terperinci

Penaksiran Parameter Regresi Linier Logistik dengan Metode Maksimum Likelihood Lokal pada Resiko Kanker Payudara di Makassar

Penaksiran Parameter Regresi Linier Logistik dengan Metode Maksimum Likelihood Lokal pada Resiko Kanker Payudara di Makassar Vol.14, No. 2, 159-165, Januari 2018 Penaksiran Parameter Regresi Linier Logistik dengan Metode Maksimum Likelihood Lokal pada Resiko Kanker Payudara di Makassar Sutrianah Burhan 1, Andi Kresna Jaya 1

Lebih terperinci

BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN. maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Langkah-langkah dalam menentukan model EGARCH pada pemodelan data

BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN. maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Langkah-langkah dalam menentukan model EGARCH pada pemodelan data BAB IV KESIMPULAN DAN SARAN A. Kesimpulan Berdasarkan uraian dan pembahasan pada bab-bab sebelumnya, maka dapat disimpulkan sebagai berikut: 1. Langkah-langkah dalam menentukan model EGARCH pada pemodelan

Lebih terperinci

ANALISIS PENJUALAN BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) dari PT. PERTAMINA (PERSERO) UPms V SURABAYA dengan METODE ARIMA BOX JENKINS

ANALISIS PENJUALAN BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) dari PT. PERTAMINA (PERSERO) UPms V SURABAYA dengan METODE ARIMA BOX JENKINS ANALISIS PENJUALAN BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) dari PT. PERTAMINA (PERSERO) UPms V SURABAYA dengan METODE ARIMA BOX JENKINS Oleh: Rizky Amlia Rachmawati (1306.030.046) Dosen Pembimbing: Dra. Madu Ratna, M.Si

Lebih terperinci

Kata Kunci: Analisis Regresi Linier, Penduga OLS, Penduga GLS, Autokorelasi, Regresor Bersifat Stokastik

Kata 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 terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HASIL PRODUKSI NIRA MENTAH DAN AMPAS TEBU DI PG CANDI BARU SIDOARJO

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HASIL PRODUKSI NIRA MENTAH DAN AMPAS TEBU DI PG CANDI BARU SIDOARJO TUGAS AKHIR ST 0315 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HASIL PRODUKSI NIRA MENTAH DAN AMPAS TEBU DI PG CANDI BARU SIDOARJO DIKA RHEZTI WITIANDA NRP 1306 030 010 DOSEN PEMBIMBING Dr. Purhadi, M.Sc.

Lebih terperinci

Menampilkan Penaksir Parameter pada Model Linear * Mulyana **

Menampilkan Penaksir Parameter pada Model Linear * Mulyana ** Menampilkan Penaksir Parameter pada Model Linear * Abstrak Pada model linear Mulyana ** Y = X + ε, jika penaksir untuk, maka dua peran. Yaitu sebagai penaksir faktual, hitung, X memiliki Y = X, dan penaksir

Lebih terperinci

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN BAB V KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan yang diambil dalam Bab ini berdasarkan hasil analisis pada Bab sebelumnya. Selain kesimpulan, Bab ini juga berisi saran yang dapat dijadikan pertimbangan untuk penelitian-penelitian

Lebih terperinci

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN 6.1 Kesimpulan Dari hasil pengujian perangkat lunak pada Bab V, maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1. Dengan membuat frekuensi tinggi sama dengan nol, algoritma

Lebih terperinci

Sidang Akhir Tugas Akhir PERAMALAN KETERSEDIAAN BATUBARA MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE MOVING AVERAGE (VARMA) PADA PT.

Sidang Akhir Tugas Akhir PERAMALAN KETERSEDIAAN BATUBARA MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE MOVING AVERAGE (VARMA) PADA PT. Sidang Akhir Tugas Akhir PERAMALAN KETERSEDIAAN BATUBARA MENGGUNAKAN METODE VECTOR AUTOREGRESSIVE MOVING AVERAGE (VARMA) PADA PT.XYZ Immash Kusuma Pratiwi 5208100123 PENDAHULUAN Latar Belakang, Perumusan

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER DALAM MODEL RETURN STOKASTIK DENGAN LOMPATAN MENGGUNAKAN METODE MARKOV CHAIN MONTE CARLO

ESTIMASI PARAMETER DALAM MODEL RETURN STOKASTIK DENGAN LOMPATAN MENGGUNAKAN METODE MARKOV CHAIN MONTE CARLO ESTIMASI PARAMETER DALAM MODEL RETURN STOKASTIK DENGAN LOMPATAN MENGGUNAKAN METODE MARKOV CHAIN MONTE CARLO Yessy Okvita 1), Bambang Susanto 2), dan Hanna Arini Parhusip 3) 1) Mahasiswa Program Studi Matematika

Lebih terperinci

MODEL REGRESI NONPARAMETRIK DENGAN PENDEKATAN DERET FOURIER PADA KASUS TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI JAWA TIMUR

MODEL REGRESI NONPARAMETRIK DENGAN PENDEKATAN DERET FOURIER PADA KASUS TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI JAWA TIMUR UNIVERSITAS DIPONEGORO 01 ISBN: -0-1-0-1 MODEL REGRESI NONPARAMETRIK DENGAN PENDEKATAN DERET FOURIER PADA KASUS TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI JAWA TIMUR Alan Prahutama Dosen Jurusan Statistika Undip

Lebih terperinci

PERENCANAAN OPERASIONAL DISTRIBUSI SURAT KABAR DARI PERCETAKAN KE SEJUMLAH AGEN DI KOTA SURABAYA ABSTRAK

PERENCANAAN OPERASIONAL DISTRIBUSI SURAT KABAR DARI PERCETAKAN KE SEJUMLAH AGEN DI KOTA SURABAYA ABSTRAK PERENCANAAN OPERASIONAL DISTRIBUSI SURAT KABAR DARI PERCETAKAN KE SEJUMLAH AGEN DI KOTA SURABAYA Erma Budhi Kurnia Susanti 1),Ahmad Rusdianyah 2) Program Studi Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi

Lebih terperinci

Regresi Cox pada Survei Kompleks (Studi Kasus: Lama Pemberian ASI)

Regresi Cox pada Survei Kompleks (Studi Kasus: Lama Pemberian ASI) Regresi Cox pada Survei Kompleks (Studi Kasus: Lama Pemberian ASI) Endah Budiarti 1 Septiadi Padmadisastra 2 Bertho Tantular 3 1,2,3 ProgramMagister Statistika Terapan, FMIPA, Universitas Padjadjaran Email:

Lebih terperinci

BAB 7 DISTRIBUSI-COMPOUND DAN GENERALIZED SPASIAL MUHAMMAD NUR AIDI

BAB 7 DISTRIBUSI-COMPOUND DAN GENERALIZED SPASIAL MUHAMMAD NUR AIDI 7.1. Pendahuluan BAB 7 DISTRIBUSI-COMPOUND DAN GENERALIZED SPASIAL MUHAMMAD NUR AIDI Pada bab sebelumnya, penyebaran spatial (konfigurasi spasial) dimana ditunjukan sebagai ragam sampel quadran. Bab ini

Lebih terperinci

Pemodelan Mixture of mixture dalam Pemilihan Portofolio 1

Pemodelan Mixture of mixture dalam Pemilihan Portofolio 1 Pemodelan Mixture of mixture dalam Pemilihan Portofolio 1 Nur Iriawan Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya nur_i@statistika.its.ac.id

Lebih terperinci

PENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI ROKOK UNIT SIGARET KRETEK TANGAN DI PT. X MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT np (Mnp)

PENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI ROKOK UNIT SIGARET KRETEK TANGAN DI PT. X MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT np (Mnp) PENGONTROLAN KUALITAS PROSES PRODUKSI ROKOK UNIT SIGARET KRETEK TANGAN DI PT. X MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL MULTIVARIAT np (Mnp) Oleh: Wenny Rakhmania 1306 100 032 Jurusan Statistika Institut Teknologi

Lebih terperinci

SIMULASI DAMPAK MULTIKOLINEARITAS PADA KONDISI PENYIMPANGAN ASUMSI NORMALITAS

SIMULASI DAMPAK MULTIKOLINEARITAS PADA KONDISI PENYIMPANGAN ASUMSI NORMALITAS SIMULASI DAMPAK MULTIKOLINEARITAS PADA KONDISI PENYIMPANGAN ASUMSI NORMALITAS Joko Sungkono 1, Th. Kriswianti Nugrahaningsih 2 Abstract: Terdapat empat asumsi klasik dalam regresi diantaranya asumsi normalitas.

Lebih terperinci

DAFTAR PUSTAKA Statistic for Experimenters: An Introduction to Design, Data Analysis, and Model Building, Intruduction to Transportation Planning,

DAFTAR PUSTAKA Statistic for Experimenters: An Introduction to Design, Data Analysis, and Model Building, Intruduction to Transportation Planning, DAFTAR PUSTAKA 1. Box, G.E.P., W.G.Hunter, and J.S.Hunter, Statistic for Experimenters: An Introduction to Design, Data Analysis, and Model Building, Jhon Wiley & Sons, Inc, New York. Bruton, M.J, (1985),

Lebih terperinci

Kematian wanita saat melahirkan dan saat 42 hari setelah melahirkan bukan dikarenakan kecelakaan

Kematian wanita saat melahirkan dan saat 42 hari setelah melahirkan bukan dikarenakan kecelakaan VIF Distribusi Poisson Regresi Poisson Kematian Bayi Kematian Ibu Kematian wanita saat melahirkan dan saat 42 hari setelah melahirkan bukan dikarenakan kecelakaan 1 Pendaharan terberat pada masa nifas

Lebih terperinci

Seminar TUGAS AKHIR. Fariz Mus abil Hakim LOGO.

Seminar TUGAS AKHIR. Fariz Mus abil Hakim LOGO. Seminar TUGAS AKHIR Fariz Mus abil Hakim 2207 100 010 LOGO www.themegallery.com Studi Keandalan Jaringan Distribusi 20 kv Wilayah Malang dengan Metode Monte Carlo Pembimbing: Prof. Ir. Ontoseno Penangsang,

Lebih terperinci

ESTIMASI MCMC UNTUK RETURN VOLATILITY DALAM MODEL ARCH DENGAN RETURN ERROR BERDISTRIBUSI T-STUDENT

ESTIMASI MCMC UNTUK RETURN VOLATILITY DALAM MODEL ARCH DENGAN RETURN ERROR BERDISTRIBUSI T-STUDENT ESTIMASI MCMC UNTUK RETURN VOLATILITY DALAM MODEL ARCH DENGAN RETURN ERROR BERDISTRIBUSI T-STUDENT Imam Malik Safrudin. 1), Didit Budi Nugroho 2) dan Adi Setiawan 2) 1),2), 3) Program Studi Matematika

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI MODEL FUNGSI TRANSFER MENGGUNAKAN PEMODELAN ARIMA OTOMATIS GOMEZ-MARAVALL (STUDI KASUS PADA DATA INFLASI INDONESIA)

IDENTIFIKASI MODEL FUNGSI TRANSFER MENGGUNAKAN PEMODELAN ARIMA OTOMATIS GOMEZ-MARAVALL (STUDI KASUS PADA DATA INFLASI INDONESIA) IDENTIFIKASI MODEL FUNGSI TRANSFER MENGGUNAKAN PEMODELAN ARIMA OTOMATIS GOMEZ-MARAVALL (STUDI KASUS PADA DATA INFLASI INDONESIA) Oleh: R I O J A K A R I A NPM. 140720090023 T E S I S Untuk memenuhi salah

Lebih terperinci

PEMILIHAN MODEL REGRESI LINIER DENGAN BOOTSTRAP. Tarno. Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Semarang. Subanar Jurusan Matematika FMIPA UGM Yogyakarta

PEMILIHAN MODEL REGRESI LINIER DENGAN BOOTSTRAP. Tarno. Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Semarang. Subanar Jurusan Matematika FMIPA UGM Yogyakarta PEMILIHAN MODEL REGRESI LINIER DENGAN BOOTSTRAP Tarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Semarang Subanar Jurusan Matematika FMIPA UGM Yogyakarta Abstrak Tulisan ini membicarakan tentang penerapan bootstrap

Lebih terperinci

OPTIMALISASI PORTOFOLIO SAHAM MENGGUNAKAN MODEL MIXTURE OF MIXTURE

OPTIMALISASI PORTOFOLIO SAHAM MENGGUNAKAN MODEL MIXTURE OF MIXTURE OPTIMALISASI PORTOFOLIO SAHAM MENGGUNAKAN MODEL MIXTURE OF MIXTURE oleh FITRI YANA SARI NIM. M0110027 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains Matematika

Lebih terperinci

PERBANDINGAN BAGAN KENDALI T 2 HOTELLING KLASIK DENGAN T 2 HOTELLING PENDEKATAN BOOTSTRAP PADA DATA BERDISTRIBUSI NON-NORMAL MULTIVARIAT

PERBANDINGAN BAGAN KENDALI T 2 HOTELLING KLASIK DENGAN T 2 HOTELLING PENDEKATAN BOOTSTRAP PADA DATA BERDISTRIBUSI NON-NORMAL MULTIVARIAT Jurnal Matematika UNAND Vol. VI No. 1 Hal. 17 4 ISSN : 303 910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERBANDINGAN BAGAN KENDALI T HOTELLING KLASIK DENGAN T HOTELLING PENDEKATAN BOOTSTRAP PADA DATA BERDISTRIBUSI

Lebih terperinci

OLEH: SINDY FEBRI A DOSEN PEMBINGBING: Ir. ARIE KISMANTO, M.Si. Monday, July 18, 2011 Seminar Tugas Akhir Jurusan Statistika ITS 1

OLEH: SINDY FEBRI A DOSEN PEMBINGBING: Ir. ARIE KISMANTO, M.Si. Monday, July 18, 2011 Seminar Tugas Akhir Jurusan Statistika ITS 1 ANALISIS REGRESI MULTILEVEL TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI NILAI UASBN SD/MI (Studi Kasus Nilai UASBN SD/MI di Kecamatan Tulangan Tahun Ajaran 2009/2010) OLEH: SINDY FEBRI A. 1307 100 066 DOSEN

Lebih terperinci

EstimasiParameter ModelMixture Of Mixture Untuk Pengeluaran Rumah Tangga Pada Data Susenas Kota Semarang

EstimasiParameter ModelMixture Of Mixture Untuk Pengeluaran Rumah Tangga Pada Data Susenas Kota Semarang EstimasiParameter ModelMixture Of Mixture Untuk Pengeluaran Rumah Tangga Pada Data Susenas Kota Semarang Zaenal Abidin Jurusan Matematika FMIPA Universitas Negeri Semarang Abstrak BadanPusatStatistik (BPS)

Lebih terperinci

KAJIAN METODE JACKKNIFE DALAM MEMBANGUN SELANG KEPERCAYAAN DENGAN PARAMETER ARMA(p,q)

KAJIAN METODE JACKKNIFE DALAM MEMBANGUN SELANG KEPERCAYAAN DENGAN PARAMETER ARMA(p,q) UJIAN TUGAS AKHIR KAJIAN METODE JACKKNIFE DALAM MEMBANGUN SELANG KEPERCAYAAN DENGAN PARAMETER ARMA(p,q) Disusun oleh : Novan Eko Sudarsono NRP 1206.100.052 Pembimbing: Dra. Nuri Wahyuningsih, M.Kes Dra.Laksmi

Lebih terperinci

Peramalan Aset dengan Memperhatikan Dana Pihak Ketiga (DPK) dan Pembiayaan Perbankan Syariah di Indonesia dengan Metode Fungsi Transfer

Peramalan Aset dengan Memperhatikan Dana Pihak Ketiga (DPK) dan Pembiayaan Perbankan Syariah di Indonesia dengan Metode Fungsi Transfer Peramalan Aset dengan Memperhatikan Dana Pihak Ketiga (DPK) dan Pembiayaan Perbankan Syariah di Indonesia dengan Metode Fungsi Transfer 1 Faridah Yuliani dan 2 Dr. rer pol Heri Kuswanto 1,2 Jurusan Statistika

Lebih terperinci

UNIVERSITAS MERCU BUANA FAKULTAS : ILMU KOMPUTER PROGRAM STUDI : Sistem Informasi

UNIVERSITAS MERCU BUANA FAKULTAS : ILMU KOMPUTER PROGRAM STUDI : Sistem Informasi UNIVERSITAS MERCU BUANA FAKULTAS : ILMU KOMPUTER PROGRAM STUDI : Sistem Informasi No. Dokumen 02-3.04.1.02 Distribusi Tgl. Efektif RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER Mata Kuliah Kode Rumpun MK Bobot (SKS) Semester

Lebih terperinci

Pemodelan Mixture of Mixture dalam Pemilihan Portofolio

Pemodelan Mixture of Mixture dalam Pemilihan Portofolio Pemodelan Mixture of Mixture dalam Pemilihan Portofolio Nur Iriawan Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya nur_i@statistika.its.ac.id

Lebih terperinci

DAFTAR PUSTAKA. Bollen, K.A Structural Equation With Latent Variables. New York : John Wiley & Sons.

DAFTAR PUSTAKA. Bollen, K.A Structural Equation With Latent Variables. New York : John Wiley & Sons. 7 DAFTAR PUSTAKA Bollen, K.A. 989. Structural Equation With Latent Variables. New York : John Wiley & Sons. Chin, W.W., Marcolin, B.L. and Newsted, P.R, 996. A Partial Least Squares Latent Variable Modelling

Lebih terperinci

ANALISIS DAN PEMBAHASAN

ANALISIS DAN PEMBAHASAN ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.3 Peta Kendali Hotelling Dalam kehidupan sehari-hari banyak sekali proses produksi yang memiliki karakteristik kualitas lebih dari satu. Proses yang seperti ini disebut dengan

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI BETA DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI BETA DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 2 Hal. 23 28 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI BETA DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD FEBY RIDIANI Program

Lebih terperinci

Model Regresi Multivariat untuk Menentukan Tingkat Kesejahteraan Kabupaten dan Kota di Jawa Timur

Model Regresi Multivariat untuk Menentukan Tingkat Kesejahteraan Kabupaten dan Kota di Jawa Timur JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2013) 2337-3520 (2301-928X Print) 1 Model Regresi Multivariat untuk Menentukan Tingkat Kesejahteraan Kabupaten dan Kota di Jawa Timur M.Fariz Fadillah Mardianto,

Lebih terperinci

2-RP. C. Deskripsi CP secara umum KKNI Level 6

2-RP. C. Deskripsi CP secara umum KKNI Level 6 RP-S1-SK-03 Kurikulum 2014, Edisi : September-2014.Revisi : 00 Hal: 1 dari 5 A. CAPAIAN PEMBELAJARAN : 1. CP 3.3 : untuk mengoptimalkan penggunaan program paket metode statistika yang sudah ada 2. CP 15.1

Lebih terperinci

Informasi Fisher pada Algoritme Fisher Scoring untuk Estimasi Parameter Model Regresi Logistik Ordinal Terboboti Geografis (RLOTG)

Informasi Fisher pada Algoritme Fisher Scoring untuk Estimasi Parameter Model Regresi Logistik Ordinal Terboboti Geografis (RLOTG) SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Informasi Fisher pada Algoritme Fisher Scoring untuk Estimasi Parameter Model Regresi Logistik Ordinal Terboboti Geografis (RLOTG) Aulia Nugrahani

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER REGRESI DENGAN BOOTSTRAP RESIDUAL UNTUK JUMLAH SAMPEL YANG BERVARIASI M a r zu k i, H i zi r S o f y a n Universitas Syiah Kuala marz_ukie@yahoo.com ABSTRAK Penelitian ini bertujuan

Lebih terperinci

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN

BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN Bagian akhir dari laporan penelitian ini adalah garis besar dari hasil penenilitian yang berupa kesimpulan, disesuaikan dengan permasalahan yang diangkat dan tujuan dari penelitian.

Lebih terperinci

METODE PARTIAL LEAST SQUARES UNTUK MENGATASI MULTIKOLINEARITAS PADA MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA

METODE PARTIAL LEAST SQUARES UNTUK MENGATASI MULTIKOLINEARITAS PADA MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 03, No. 3 (2014), hal 169 174. METODE PARTIAL LEAST SQUARES UNTUK MENGATASI MULTIKOLINEARITAS PADA MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA Romika Indahwati,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Berawal dari kebutuhan analisis data untuk memprediksi suatu nilai bila diberikan suatu nilai-nilai variabel prediktor (x) pada beberapa kasus, maka metode regresi

Lebih terperinci

PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENENTUAN PENJADWALAN JOB SHOP SECARA MONTE CARLO

PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENENTUAN PENJADWALAN JOB SHOP SECARA MONTE CARLO TUGAS AKHIR - ST 1325 PENERAPAN ALGORITMA GENETIKA UNTUK PENENTUAN PENJADWALAN JOB SHOP SECARA MONTE CARLO YANTER SIANIFAR BASUKI NRP 1303100049 Dosen Pembimbing Prof. Drs. Nur Iriawan, M.Ikom. Ph.D JURUSAN

Lebih terperinci

ANALISIS TIME SERIES PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS DAN INTERVENSI

ANALISIS TIME SERIES PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS DAN INTERVENSI LAPORAN TUGAS AKHIR ANALISIS TIME SERIES PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS DAN INTERVENSI CITRA KUSUMANINGTYAS NRP 1307 100 505 Dosen Pembimbing Dr. IRHAMAH,

Lebih terperinci

Deteksi Pencilan dengan Pendekatan Bayesian pada Regresi Linear (Studi Kasus Hubungan Pengeluaran Rumah Tangga dengan PDRB di Jawa Barat Tahun 2013)

Deteksi Pencilan dengan Pendekatan Bayesian pada Regresi Linear (Studi Kasus Hubungan Pengeluaran Rumah Tangga dengan PDRB di Jawa Barat Tahun 2013) Deteksi Pencilan dengan Pendekatan Bayesian pada Regresi Linear (Studi Kasus Hubungan Pengeluaran Rumah Tangga dengan PDRB di Jawa Barat Tahun 2013) Dwiningrum Prihastiwi, Dadang Juandi, Nar Herrhyanto

Lebih terperinci