Pemodelan Pengangguran Terbuka di Jawa Timur dengan Menggunakan Pendekatan Regresi Spline Multivariabel
|
|
- Susanti Sanjaya
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Set. 0) ISSN: 0-98X D-6 Pemodela Pegaggua Tebua d Jawa Tmu dega Megguaa Pedeata Reges Sle Multvaabel Rul Sata Sa da I Nyoma Budataa Juusa Statsta, Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam, Isttut Teolog Seuluh Noembe (ITS) Jl. Aef Rahma Ham, Suabaya 60 E-mal: _yoma_b@statsta.ts.ac.d Absta Pegaggua meuaa salah satu masalah yag cuu seus yag dhada emetah Idoesa. Jawa Tmu yag meuaa salah satu ovs teadat da eyumbag jumlah egaggu tebesa etga d Idoesa. Pemodela egaggua tebua d Jawa Tmu dega megguaa eges sle mamu megestmas data yag tda meml ola tetetu. Model sle teba adalah model dega la GCV mmum. Peelta betujua utu megetahu fato yag beegauh tehada egaggua tebua d Jawa Tmu dega megguaa eges sle. Hasl emodela meujua bahwa dega eges sle le ombas tga ot meghasla GCV mmum dega esamaa y ˆ 0,6t 7,9t 7,8 8t,48 0,6t6. 0,t 6 0,74 0,0 t6, Vaabel yag beegauh sgfa tehada egaggua tebua d Jawa Tmu adalah esetase edudu usa eja beumu tahu e atas bedasaa edda tetgg yag dtamata adalah SMA/SMK, Aga Patsas Kasa, da tgat vestas meuut abuate/ota dega la R sebesa 99,0 ese da la MSE sebesa 0,64. Kata Kuc GCV, Pegaggua Tebua, R, Reges Sle T I. PENDAHULUAN ERCAPAINYA esejahteaa masyaaat meuaa wujud da emetah Idoesa dalam megata embagua asoal. Salah satu uaya emetah dalam megata esejahteaa adalah megata stabltas asoal, memacu etumbuha eoom, meg-ata lm vestas, da meea aga egaggua. Pegaggua meuaa beba eejaa etg yag haus segea dtaga oleh emetah, hususya Das Teaga Keja. Tggya aga egaggua d Idoesa dsebaba aea tda ada esesuaa ataa eawaa teaga eja dega ebutuha d asa teaga eja. Seta jumlah edudu yag sema megat yag tda dmbag dega etumbuha laaga usaha yag ada. Jawa Tmu adalah salah satu ovs dega eadata da etumbuha edudu yag cuu tgg. Pada tahu 0 Jawa Tmu meuaa eyumbag egaggua tebesa etga setelah Jawa Baat da Jawa Tegah. Hal dtujua dega jumlah agata eja sebesa 9,76 juta jwa da jumlah esemata eja yag tesea sebesa 8,94 juta jwa. Jad jumlah egaggua ada tahu tesebut sebesa 8.46 jwa. Masalah eteagaejaa degauh oleh tgat eoom da masg masg daeah. Dmaa masg-masg daeah meml emamua yag bebeda utu megembaga otes seto eujag eeoom-a. Bebeaa seto eujag yag meyea teaga eja cuu besa adalah seto e-dagaga, dust, da e-taa. Dalam eelta meml tea dalam embatas-a jumlah daeah yag aa daalss. Ktea yag dgua-a bedasaa data PDRB meuut haga osta dmaa daeah yag meml ea d seto edagaga da dust d atas 0 ese da daeah yag meml ea d seto etaa uag da 0 ese meuaa daeah yag aa daalss lebh lajut. Pemlha dtujua utu meghda esalaha eses adaya egaggua musma. Tujua da eelta adalah utu megetahu vaabel yag beegauh sgfa/yata tehada egaggua tebua d Jawa Tmu dega megguaa edeata eges sle. Peelta tetag egaggua telah dlau-a dega megelomoa fato-fato yag memegauh tgat egaggua tebua d Jawa Tmu [][]. Rujua [] memodela fato yag be-egauh tehada egaggua tebua d Jawa Tmu dega megguaa eges le multvaate. Pada e-elta melhat tda adaya ola tetetu ataa vaabel eso dega vaabel edto edtoya sehgga ddeat dega megguaa eges sle. Reges sle meuaa aalss eges yag mamu megestmas data yag tda meml ola tetetu da meml ecedeuga dalam meca sed estmas data da ola yag tebetu [4]. Da uaa d atas, maa dlaua eelta tetag emodela egaggua tebua dega megguaa eges sle. II. METODE PENELITIAN A. Reges Sle Multvaabel Pada eelta megguaa metode eges sle aea ola hubuga ataa vaabel eso dega vaabel edto-edtoya tda membetu suatu ola tetetu. Oleh aea tu, metode yag sesua utu asus adalah eges sle. Sle adalah salah satu otoga olomal yag meml sfat flesbltas yag lebh ba da olomal basa. Sle juga meml emamua yag sagat
2 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Set. 0) ISSN: 0-98X D-7 ba utu meaga data yag elauya beubah-ubah ada sub-sub teval tetetu. Secaa umum, esamaa fugs sle beode dega tt ot K, K,, K daat dtuls sebaga beut [4] : dega t K dmaa 0 f ( t) t ( t K) 0 j ; t K ; t K t j K j adalah aamete olomal, () j adalah aamete da otoga olomal, da K j adalah tt ot. Tt ot adalah tt eadua besama yag meujua eubaha ola elau data ([] da [4]). Dalam aalss eges sle, ja dbea satu vaabel eso da vaabel edtoya lebh da satu maa dsebut eges sle multvaabel. Model eges sle multvaabel daat dtuls sebaga beut : y f t f t... f t l f tl dega f tl ltl lj t l Klj 0 j da ( t l Klj) ; tl Kl t l Klj 0 ; tl Kl Dalam eges oaamet sagat etg dalam mee-tua tt ot otmal. Ja deoleh tt ot otmal maa membea fugs sle yag teba. Salah satu metode utu emlha tt ot otmal adalah Geealzed Coss Valdato (GCV) ([4]). Fugs GCV daat dtuls mejad : GCV K, K,.., K MSEK, K,.., K tace K, K,.., K ˆ dega MSE( K, K,, K ) y y, K, K,.., K adalah tt ot, da mat K, K,.., K yag deoleh da esamaa K, K,.., K y. Setelah deoleh model eges sle teba, selajutya dlaua eguja esesuaa aamete model eges sle. Ada dua macam eguja aamete model yatu uj secaa seeta (uj-f) da uj secaa asal (uj-t).. Uj seeta Uj seeta dguaa utu megetahu aaah aamete model eges sle sudah sgfa atau belum. Peguja dlaua secaa seeta dega aamete yag ada dalam model. Hotess utu uj seeta sebaga beut : H : H : Mmalada satu 0,,,...,. Statst uj yag dguaa : MSeges Fhtug. MS eo () () (4) Keutusa : tola H 0 ja F htug lebh besa da F tabel F ;(, ).. Uj asal Uj asal dguaa utu megetahu aamete yag sgfa secaa dvdu tehada model. Hotess utu uj asal adalah sebaga beut : H : 0 0 H : 0,,,..., Statst uj yag dguaa : ˆ t htug st. eo ˆ. Keutusa : tola H 0 ja t htug lebh besa da t tabel t ;. Setelah dlaua uj esesua aamete model eges sle, selajutya memesa asums esdual da model eges sle. Pemesaa asums esdual da model eges sle besfat sama seet halya emesaa esdual eges aamet yatu asums IIDN.. Asums esdual deede Uj deede dguaa utu megetahu ada tdaya oelas ata esdual. Caa medetes esdual besfat deede atau tda ada dua caa yatu caa vsual utu medetes oelas ata esdual dega megguaa lot Autocoelato Fucto (ACF). Ja hasl lot meujua tda ada lag yag elua da batas maa esdual besfat deede. Sela tu, utu lebh meyaa dlaua uj Dub Watso dega hotess sebaga beut [6] : H : 0 (esdual deede) 0 H : 0 (esdual tda deede) Statst uj yag dguaa adalah : d htug Keutusa : tola H 0 ja d dhtug du. L, 4, e e e d htug d L, atau. Asums esdual det Uj det dguaa utu melhat homogetas da vaas esdual. Ja tda homoge maa tejad heteoeststas. Caa medetes homoge tdaya esdual ada dua caa yatu secaa vsual dega membuat scatte lot ataa esdual daga estmas vaabel eso ŷ. Ja hasl lot meujua suatu ola yag membetu coog, atau gas melegug maa ada das adaya heteoedaststas atau vaas tda homoge. Yag edua melaua uj gletse [6]. Hotess yag dguaa adalah : H 0 : H : malada satu ;,,, Statst uj yag dguaa adalah : () (6)
3 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Set. 0) ISSN: 0-98X D-8 eˆ e. (7) Fhtug e eˆ Keutusa : : tola H 0 ja F htug lebh besa daada F tabel F ;( s, s). Nla s adalah bayaya aamete model gletse.. Asums esdual bedstbus omal Uj omal dguaa utu melhat aaah esdual megut dstbus omal atau tda. Uj yag dguaa adalah uj Kolmogoov Smov dega hotess sebaga beut [7] : H : Resdual megut dstbus omal H 0 : Resdual tda megut dstbus omal Statst uj yag dguaa adalah : Z Su F x F x htug 0 x Keutusa : tola H 0 ja Z htug lebh besa daada Z B. Sumbe Data Data yag dguaa dalam eelta adalah data yag dambl da hasl Suvey Agata Keja Nasoal (Saeas) BPS Povs Jawa Tmu, data Publas Mao Sosal da Eoom Jawa Tmu, data Podu Domest Regoal Buto (PDRB) Kabuate/Kota Povs Jawa Tmu, data Povs Jawa Tmu dalam Aga Tahu 0, da data vestas da Bada Peaama Modal Povs Jawa Tmu ada tahu 00 yag mecau tetag egaggua tebua da fato-fato yag memegauhya. Loas eelta adalah abuate / ota d Jawa Tmu. Dalam eelta vaabel eso (y) adalah esetase egaggua tebua da vaabel edto (t) tedaat tujuh vaabel yatu. Pesetase edudu usa eja beumu tahu e atas bedasaa edda tetgg yag dtamata (T ).. Aga Patsas Kasa meuut abuate/ota (T ).. Laju etumbuha eoom daeah (T ). 4. Laju etumbuha edudu meuut abuate/ota (T 4 ).. Pesetase eusahaa meuut abuate/ota (T ). 6. Tgat vestas meuut abuate/ota (T 6 ). 7. Tgat uah mmum meuut abuate/ota (T 7 ). Peasa model yag dguaa dalam eges sle adalah model eges sle le dega megguaa ot da ombasya. Model yag teba adalah model yag meml la GCV teecl da ta-ta ombas ot yag dhasla. III. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Aalss Pegaggua Tebua d Jawa Tmu Seta abuate/ota d Jawa Tmu meml wlayah demogafs yag bebeda-beda. Sehgga meyebaba (8) aatest eeooma d masg-masg daeah bebeda ula. Abat adaya ebedaa otes da masg-masg daeah megabata tgat eoom da tgat eteagaejaa bebeda. Ja d daeah yag uggul d seto etaa, ada ecedeuga da masyaaat beeja ada saat musm taam da musm ae. Ja ada musm tu telalu, basaya meea beeja seabuta. Da hal, juga bebeda utu daeah meml otes dust atau edagaga, hotel, da umah maa. Utu daeah ds, masyaaat yag tda beeja beat masyaaat tesebut sedag meca eejaa atau megaggu. Beut, gamba da abuate/ota yag aa daalss : TUBAN BANGKALAN GRESIK SAMPANG SUMEN EP LA MO NGAN PAMEKASAN BOJONEGORO SURABAYA (KOTA) NGAW I SIDOARJO NGANJUK MOJOKERTO MADIUN JOMBAN G MAGETAN PASURU AN KEDIRI PROBOLINGGO SITUBONDO PONOROGO MALANG (KOTA) BONDO W OSO PAC ITAN BLITAR MALANG TRENGGALEK LU MA JAN G JEMBER Keteaga BAN YUW ANGI ab/ota yag tda dlh ab/ota yag dlh(daalss) Gamba.. Pemlha Kabuate/Kota d Jawa Tmu. Gamba meujua bahwa tda semua abuate / ota dguaa, sehgga haya yag telh yag selajutya aa daalss. Bebeaa abuate /ota yag daalss yatu Kota Suabaya, Kota Pasuua, Kota Batu, Kab. Jembe, Kab. Ges, Kab. Sdoajo da laya. B. Model Reges Sle Le Multvaabel Pemodela dega megguaa eges sle dlaua dega memodela,,, da ombas tt ot. Da hasl emodela dhtug ula la GCV da masg-masg model. Beut dtamla la GCV da emodela utu masg-masg tt ot. Model Reges Sle Tabel. Nla GCV da Model Reges Sle Nla GCV ot,9 ot 9,8 ot,9 Kombas ot 0,8 Bedasaa Tabel detahu bahwa model eges sle yag meghasla la GCV alg mmum adalah model eges sle dega megguaa ombas tga ot. Nla GCV alg mmum sebesa 0,8 dmaa leta tt ot beada d T =86,0; T =9,8 da 9,48; T =6,8 da 6,90; T 4 =0,; T =0,4; T 6 =0,74 da,; da T 7 =0,8. Sehgga model eges sle teba adalah model dega megguaa ombas tt ot, yag daat dtulsa sebaga beut :
4 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Set. 0) ISSN: 0-98X D-9,9 0,6 t 0,0t 86,0 0,9 t 7,9 t 9,8 8t 9,48 0,46 t 9,6 t 6,8, t 6,90 0,7 t 4,4t 4 0, 9,7 6,60 0,4 t t 0,6 t6 0,t 6 0,74 0,0 t6,, t7 7,08 t7 0,8 da model yag telah deoleh selajutya dlaua uj esesuaa aamete model da asums esdual. C. Peguja Paamete Model secaa Seeta Hotess yag dguaa utu megetahu egauh aamete secaa seeta tehada model yag telah deoleh sebaga beut : H 0 : H : Mmal ada satu 0,,,...,7. Tabel ANOVA Model Reges Sle Le Souce of Mea df Sum of Squae Vaato Squae F htug Regesso 7 4,7709 7,977 4,88 Eo 6,984 0,64 Total 6,79 Bedasaa hasl eguja ANOVA ada Tabel deoleh la F htug sebesa 4,88, sedaga la F (0,;7;6) sebesa,4477. Jad da hotess d atas daat dutusa tola H 0 yag beat dega uj seeta alg tda ada satu aamete model beegauh sgfa tehada model eges sle le multvaabel. D. Peguja Paamete Model secaa Pasal Setelah dlaua uj aamete secaa seeta maa selajutya adalah dlaua eguja aamete secaa asal dega hotess sebaga beut. Hotess H 0 : 0 H : 0,,,...,7 Tabel. Peguja Paamete Model secaa Pasal Paamete Coef t htug t (0,07;6) Keutusa -0,66,764,6994 sgfa -0,00 0,440,6994 tda sgfa 0,9,06,6994 tda sgfa 4-7,998,8789,6994 sgfa 8,00,886,6994 sgfa -0,469 0,609,6994 tda sgfa 6 9,60 0,674,6994 tda sgfa 7 -,70 0,794,6994 tda sgfa 8 0,787 0,7,6994 tda sgfa 9,478 0,7786,6994 tda sgfa 0-9,74,0 0-6,6994 tda sgfa 6,606 0,7906,6994 tda sgfa 0,677,40,6994 sgfa 4-0,06,6406,6994 sgfa 0,00,8,6994 sgfa Tabel. Peguja Paamete Model secaa Pasal (Lajuta) Paamete Coef t htug t (0,07;6) Keutusa,4,9 0-6,6994 tda sgfa 6-7,08 0,846,6994 tda sgfa 7 Tabel meujua bahwa da eseluuha aamete model yag deoleh teyata, 4,,, 4, yag beegauh sgfa secaa asal tehada model eges sle le. Hal detahu aea la t htug > t (0,07;6). Sehgga da uj aamete secaa seeta mauu asal daat dtulsa model eges sle le yag sgfa sebaga beut : 0,6 t 7,9t 7,8 8 t,48 0,6 t6 0,t 6 0,74 0,0 t6,. Bedasaa etujuh vaabel edto yag dduga beegauh tehada egaggua tebua tedaat tga vaabel edto yag sgfa. Ja dasumsa (t ) da (t 6 ) adalah osta maa model sle le utu t adalah 0,6t. Da model tesebut mejelasa bahwa egaggua tebua aa betambah sebesa 0,6 ese ja vaabel edudu usa eja beumu tahu e atas bedasaa edda tetgg yag dtamata adalah SMA/SMK (t ) betambah satu ese. Da model tesebut megfomasa bahwa egauh edda cuu besa tehada egaggua tebua. Hal daeaa, ja seseoag meml tgat edda yag tgg da etamla yag memada maa sema odutf seseoag dalam beeja. Bla hal seseoag membua laaga usaha, maa jumlah egaggua tebua aa tuu. Sesua dega eelta [8] yag meyataa bahwa eaa edda memegauh egaggua, sehgga elu egata ualtas da uattas. Selajutya model sle le utu (t ) dega asums (t ) da (t 6 ) osta adalah 7,9 t 7,8 8 t,48 0, 7,9t ; 7,8 t,48 0,6 0,09 t ; t,48 Da model d atas tedaat dua segme yag meujua ada Aga Patsas Kasa (t ) ataa 7,8 sama dega,48 maa egaggua tebua aa beuag sebesa 7,9 ese ja Aga Patsas Kasa betambah satu ese. Sedaga, ada Aga Patsas Kasa lebh da,48 maa egaggua tebua aa betambah sebesa 0,09 ese ja Aga Patsas Kasa betambah satu ese. Aga Patsas Kasa dguaa utu melhat esetaaa gede d bdag edda yag tesea d asa eja. Da model se utu (t ) megfomasa bahwa sema tgg Aga Patsas Kasa maa jumlah egaggua sema megat. Pada emodela uag sesua dega teo sosal, aea sehausya sema tgg Aga Patsas Kasa maa egaggua aa tuu. Ketdasesuaa model dsebaba emuga adaya otoom daeah dalam megata ualtas edda sehgga tejad ebedaa fasltas da ualtas yag d-daata utu daeah eotaa
5 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Set. 0) ISSN: 0-98X D-40 dega edesaa. Utu tu, elu ada uaya da emetah utu megata fasltas da ualtas d edesaa aga tda tetggal jauh dega daeah eotaa. Sela tu, utu model sle le (t 6 ) dega asums (t ) da (t ) osta adalah 0,6 t6 0,t 6 0,74 0,0, t6 0,6 t6 ; t6 0,74, 0, t6 ; 0,74 t6,,7 0,0 t6 ; t6, Utu model etga tebag mejad tga segme yatu utu segme etama tgat vestas (t 6 ) uag da 0,74 ese maa egaggua tebua aa betambah sebesa 0,6 ese ja vaabel tgat vestas (t 6 ) betambah satu ese. Utu segme edua ja tgat vestas (t 6 ) ataa 0,74 sama uag da, ese maa egaggua tebua aa beuag sebesa 0, ese aabla tgat vestas betambah satu ese. Sedaga tgat vestas lebh da, ese, maa egaggua tebua aa betambah sebesa 0,0 ese ja tgat vestas daa sebesa satu ese. Ivestas meuaa salah satu uaya yag dlaua aa elau eml usaha dalam megata egembaga usaha meea, sehgga dega sema tgg la vestas d suatu eusahaa maa aa meyea jumlah teaga eja yag cuu besa. Meuut ujua [9] meyataa bahwa egata vestas ba da dalam ege mauu lua ege beegauh tehada etumbuha seto eoom da jumlah teaga eja yag tesea. Da model yag dhasla d atas deoleh la R sebesa 99,0 ese da la MSE sebesa 0,64 sehgga model eges sle le daat dataa ba dalam memodela egaggua tebua d Jawa Tmu. E. Pemesaa Asums Resdual Peguja asums esdual melut uj deede, det, da esdual bedstbus omal. Beut aa dtamla lot da masg-masg uj asums esdual. Hasl eguja asums esdual meujua utu uj esdual deede dlhat da hasl lot ACF esdual telhat tda ada lag yag elua da gas sehgga daat dsmula bahwa asums esdual telah deede teeuh. Utu uj esdual det telhat hasl lot ataa dega meujua ola yag meyeba da tda telhat suatu ola coog, gas luus atau gas melegug, sehgga da lot d atas daat dsmula bahwa asums esdual besfat det telah teeuh. Sedaga utu uj omaltas Gamba (c) deoleh la KS sebesa 0,094 da -value lebh da 0, beat bahwa esdual megut dstbus omal. Autocoelato esdual Pecet (a) (b) Lag 6 y.hat Resdual Mea StDev 0.9 N KS P-Value >0.0 (c) Gamba.. Uj Pemesaa Asums Resdual (a) Plot ACF da Resdual (b) Plot ataa y.hat dega Resdual (c) Pobablty Plot Resdual.
6 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Set. 0) ISSN: 0-98X D-4 IV. KESIMPULAN Kesmula yag daat dambl da eelta adalah emodela esetase egaggua tebua d Jawa Tmu dega megguaa eges sle le multvaabel adalah sebaga beut : 0,6t 7,9t 7,8 8 t,48 0,6t 6 0,t 6 0,74 0,0 t6, Model eges sle meghasla R sebesa 99,0 ese da la MSE sebesa 0,64. Vaabel yag beegauh sgfa tehada model esetase egaggua tebua adalah esetase edudu usa eja beumu tahu e atas bedasaa edda tetgg yag dtamata adalah SMA/SMK, Aga Patsas Kasa, da tgat vestas meuut abuate/ota d Jawa Tmu. DAFTAR PUSTAKA [] Satoso, N. (009). Klasfas Kabuate/ota d Jawa Tmu Bedasaa Tgat Pegaggua Tebua dega Pedeata Multvaate Adatve Regesso Sle (MARS). Suabaya: Isttut Teolog Seuluh Noembe [] Lalya, A. R. (0). Pegelomoa Kabuate/Kota d Jawa Tmu Bedasaa Kesamaa Nla Fato-Fato yag Memegauh Tgat Pegaggua Tebua dega Metode Ha da Noha. Suabaya: Isttut Teolog Seuluh Noembe. [] Ast, F. (0). Reges Multvaate ada Fato yag Beegauh tehada Pegaggua Tebua d Jawa Tmu. Suabaya: Isttut Teolog Seuluh Noembe. [4] Budataa, I. N. (009). "Sle dalam Reges Noaamet da Semaamet : Sebuah Pemodela Statsta Masa K da Masa Medatag", Pdato Peguuha utu Jabata Guu Besa dalam Bdag Ilmu Matemata Statsta da Pobabltas, ada Juusa Statsta, Faultas MIPA. Suabaya: ITS Pess. [] Euba, R. (999). Noaametc Regesso ad Sle Smoothg d Edto. New Yo: Macel Dee. [6] Gujaat, D. N. (006). Dasa-Dasa Eoometa Eds Petama. Jaata: Elagga. [7] Kvam, P. H., da Vdaovc, B. (007). Noaametc Statstcs wth Alcatos to Scece ad Egeeg. New Jesey: Joh Wley & Sos. [8] Mezal, Y. (008). Aalss Pegauh Pedda, Tgat Uah Mmum Kabuate, da Kesemata Keja tehada Pegaggua Tedd d Kabuate Semaag. Semaag: Uvestas Doegoo. [9] Stomul, N. L. (008). Aalss Pegauh Ivestas da Teaga Keja tehada PDRB Sumatea Utaa. Meda: Uvestas Sumatea Utaa.
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEORI Dalam bab aa djelasa teor-teor yag berhubuga dega peelta yag dapat djada sebaga ladasa teor atau teor peduug dalam peelta Ladasa teor aa mempermudah pembahasa hasl peelta pada bab 3 Adapu
Lebih terperinciKoefisien Korelasi Spearman
Koefe Koela Speama La hala dega oefe oela poduct-momet Peao, oela Speama dapat dguaa utu data beala mmal odal utu edua vaabel ag heda dpea oelaa. Lagah petama ag dlaua utu meghtug oefe oela Speama adalah
Lebih terperinciSTATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
Lebih terperinciPemodelan Angka Pengangguran Pernah Bekerja dan Belum Pernah Bekerja di Jawa Timur Menggunakan Metode Regresi Multivariat
D-390 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (06) 337-350 (30-98X Prt) Pemodela Aga Perah Beerja da Belum Perah Beerja d Jawa Tmur Megguaa Metode Regres Multvarat Arda Nur Lathfah, da Wahyu Wbowo Jurusa
Lebih terperinciKAJIAN MODEL REGRESI ASYMTOTIC
Podg Sema Naoal Peelta, Pedda da Peeaa MIPA aulta MIPA, Uveta Nege Yogaata, 6 Me 009 KAJIAN MODEL REGRESI ASYMOIC Yul Ada, Da Cahawat, da Nov Yat Juua Matemata MIPA UNSRI Abta Model Rege ole meml ebaa
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II, aa djelasa tetag teor yag dpaa dalam semvarogram asotrop. Sela tu juga aa dbahas megea teor peduug dalam melaua peasra aduga cadaga baust d daerah Mempawah Kalmata, dataraya
Lebih terperinciPemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Angka Morbiditas di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No., (7) ISSN: 337-35 (-98X Prt) D-5 Pemodela Fator-Fator yag Mempegaruh Aga Morbdtas d Jawa Tmur Megguaa Regres Noparametr Sple Krsa Wuladar, I Nyoma Budatara, da Madu
Lebih terperinciPemodelan Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 dengan Geographically Weighted Regression
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prt) D-361 Pemodela Aga Buta Huruf d Provs Sumatera Barat Tahu 014 dega Geographcally Weghted Regresso Rath Mahara da Wwe Setya Wahju Jurusa
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.
ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.. Watu da Temat Peelta Peelta srs dlaua d Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Lamug ada tahu aadem 2009/200. 3.2. Metode Peelta Secara umum, elasaaa
Lebih terperinciPEMILIHAN KNOT OPTIMAL DALAM ESTIMATOR SPLINE TERBOBOT PADA REGRESI NONPARAMETRIK HETEROSKEDASTIK DATA LONGITUDINAL
Sema Nasoal Statsta IX Isttut Teolog Sepuluh Nopembe, 7 Novembe 009 PEMILIHAN KNOT OPTIMAL DALAM ESTIMATOR SPLINE TERBOBOT PADA REGRESI NONPARAMETRIK HETEROSKEDASTIK DATA LONGITUDINAL I Nyoma Budataa Juusa
Lebih terperinciKarakterisasi Produk Tensor l ( Δ) l. Muslim Ansori
Ruag Basa Sesh ( Δ ),< < da Bebeaa Pemasaaha Kaatesas Podu Teso ( Δ) ( Δ) Musm Aso Juusa Matemata, FMIPA, Uvestas Lamug J. Soemat Bodoegoo No. Bada Lamug 3545 E-ma: asomath@ahoo.com ABSTRACT I ths ae we
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian
3 III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Peelta dlaksaaka d SMAN Teusa Nuya. Populas dalam peelta adalah seluuh sswa kelas X SMAN Teusa Nuya semeste geap tahu pelajaa / yag bejumlah lma kelas. Kemampua
Lebih terperinciPemodelan Kondisi Jaringan Listrik PT. PLN (Persero) Area Surabaya Selatan dengan Analisis Regresi Logistik Ordinal
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No., (7) ISSN: 7-0 (-98X Prt) D86 Pemodela Kods Jarga Lstr PT. PLN (Persero) Area Surabaya Selata dega Aalss Regres Logst Ordal Des Olva Sswadar da Haryoo Dearteme Statsta,
Lebih terperinciPemodelan Angka Prevalensi Kusta dan Faktor- Faktor yang Mempengaruhi di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMIS Vol., No., () 7-5 (-98X Prt) D-75 Pemodela Aga Prevales Kusta da Fator- Fator yag Memegaruh d Jaa mur dega Pedeata Geograhcally Weghted Regresso (GWR) Alefa Maulda Dzra, Sat
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-159
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Set. 1 ISSN: 31-X D-15 Pemodela Fator-Fator Yag Beregaruh Terhada Prevales Balta Kurag Gz D Provs Jawa Tmur Dega Pedeata Geograhcally Weghted Logstc Regresso (GWLR
Lebih terperinciBAB III MATERI DAN METODE. non karkas kambing Jawarandu betina dilaksanakan pada bulan Juli sampai
BAB III MATERI DAN METODE Peelta tetag hubuga ataa bobot potog dega bobot kakas da o kakas kambg Jawaadu beta dlaksaaka pada bula Jul sampa dega Oktobe 2016 d tempat pemotoga hewa (TPH) Bustama d Jala
Lebih terperinciMedia Informatika, Vol. 2, No. 1, Juni 2004, 1-10 ISSN:
eda Ifomata, Vol., No., Ju 004, -0 ISSN: 0854-4743 FUZZY QUANTIFICATION THEORY I UNTUK ANAISIS HUBUNGAN ANTARA PENIAIAN KINERJA DOSEN OEH AHASISWA, KEHADIRAN DOSEN, DAN NIAI KEUUSAN AHASISWA ENGGUNAKAN
Lebih terperinciPenaksiran Parameter dari Variansi Vektor pada Pengujian Hipotesis Kesamaan Matriks Kovariansi
Vol. 3 No. 7-77 Jul 06 Penasan Paaete da Vaans Veto ada Pengujan Hotess Kesaaan Mats Kovaans Nasah Sajang Absta Vaans veto euaan salah satu uuan dses data yang ddefnsan sebaga julah da seua eleen dagonal
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu tejad dega sedrya, amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu terjad dega sedrya amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
Lebih terperinciII. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan
II. LANDASAN TEORI.1. Data Kategor Wallpole (1995, medefsa data ategor sebaga data yag dlasfasa meurut rtera tertetu. Data ategor dsebut uga data ometr atau data yag bua merupaa hasl peguura. Data ategor
Lebih terperinciadalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H
Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya
Lebih terperinciBAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BB I PNDHULUN Latar Belaag Data merupaa seumlah formas yag dapat membera gambara/eteraga tetag suatu eadaa Iformas yag dperoleh membera eteraga, gambara, atau fata megea suatu persoala dalam betu ategor,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga searag adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut (ja data tu ualtatg) da megea sebuah araterst (ja data tu uattatf).
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA YP Unila Bandarlampung yang berlokasi
III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Peelta dlaksaaka d SMA YP Ula Badalampug yag belokas d Jl. Jedal R. Supapto No.88 Tajug Kaag Badalampug. Populas yag dguaka dalam peelta adalah seluuh sswa kelas
Lebih terperinciANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)
ANALSS DSRNAN (asus : Lebh dar elompo) Hazmra Yozza Jur. atemata FPA Uad LOGO POP POP POP 4 : POP Uura sampel : Sampel telah detahu dar elompo maa berasal Terhadap masg-masg obe damat/duur p peubah POP
Lebih terperinciRegresi Logistik Ordinal untuk Menganalisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perilaku Sexual Remaja
Jural EKSONENSIAL Volume, Nomor, Me 0 ISSN 085-789 Regres Logst Ordal utu Megaalss Fator-Fator yag Memegaruh erlau Seual Remaa Ordal Logstc Regresso for Aalyss Factors of Ifluece Behavor Adolecet Seual
Lebih terperincititik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas
STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e
Lebih terperinciProsiding Statistika ISSN:
Prosdg Statsta ISSN: 246-6456 Pemodela Aga Kemata Ba d Kabuate Kuga ahu 24 dega Regres Geeralzed Posso da RegresBomal Negatf Modelled Number Of Brth Mortalt I Kuga Resdece I 24 B Geeralzed Posso Regresso
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
Lebih terperinciKAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT
Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real
Lebih terperinciPemodelan Penduduk Miskin di Jawa Timur Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (GWR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (013) 337-350 (301-98X Prt) D-39 Pemodela Pedudu Ms d Jawa Tmur Megguaa Metode Geographcally Weghted Regresso (GWR) Yuata Damayat, Vta Ratasar Jurusa Statsta, Faultas
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) ( X Print) D-272
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., (05) 337-350 (30-98X Prt) D-7 Pemodela da Pemetaa Jumlah Kasus DBD d Kota Surabaya dega Geograhcally Weghted Negatve Bomal Regresso (Gwbr) da Flexbly Shaed Satal
Lebih terperinciPEMILIHAN VARIABEL PADA MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION. Hasbi Yasin Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP.
Pemlha Varabel (Hasb Yas) PEMILIHAN VARIABEL PADA MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED REGRESSION Hasb Yas Staf Pegajar Program Stud Statsta FMIPA UNDIP Abstract Regresso aalyss s a statstcal aalyss that ams to
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI TANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR
Bulet Ilmah Mat. Stat. da eapaa (Bmaste) Volume 0, No. (0), hal 79-86. ANALISIS FAKOR-FAKOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI ANAMAN KEDELAIMENGGUNAKAN DIAGRAM JALUR Zaal Ap, Muhlasah Novtasa Maa, Neva Satahadew
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
5 A II LANDASAN TEORI Pada bab aa dbahas bebeapa teo alaba le yag meduug dalam peuua Teo Peo-Fobeus pada ab III Teo-teo yag aa dbahas beupa subuag vaa, poyeto, des mats, deomposs coe-lpotet, seta om da
Lebih terperinciMODEL KELUARGA SPLINE POLINOMIAL TRUNCATED DALAM REGRESI SEMIPARAMETRIK
I Nyoma Budataa, Model Keluaga SPle MODEL KELUARGA SPLINE POLINOMIAL TRUNCATED DALAM REGRESI SEMIPARAMETRIK (Model of Tucated Polyomal Sle famly Semaametc Regesso) I Nyoma Budataa Juusa Statstka FMIPA-ITS
Lebih terperinciPENERAPAN ANALISIS REGRESI DAN KORELASI DALAM MENENTUKAN ARAH HUBUNGAN ANTARA DUA FAKTOR KUALITATIF PADA TABEL KONTINGENSI
PNRAPAN ANALISIS RGRSI DAN KORLASI DALAM MNNTUKAN ARAH HUBUNGAN ANTARA DUA FAKTOR KUALITATIF PADA TABL KONTINGNSI Iwa Sugawa Mathematcs & Statstcs Depatmet, School o Compute Scece, Bus Uvesty Jl. K.H.
Lebih terperinciISSN: X 45 SIFAT ASIMTOTIK ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN KERNEL ORDE TAK HINGGA. Maria Suci Apriani a, Sri Haryatmi b
ISSN: 088-687X 5 SIFAT ASIMTOTIK ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN KERNEL ORDE TAK HINGGA Mara Suc Ara a, Sr Haryatm b a rogram Stud edda Matemata FKI USD Kamus 3 aga, Yogyaarta 558, marasuc@usdacd b Jurusa
Lebih terperinciHIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w
Lebih terperinciAnalisis Regresi Eksponensial Berganda (Studi Kasus: Jumlah Kelahiran Bayi di Kalimantan Timur pada Tahun 2013 dan 2014)
Jural EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 5 ISSN 85-789 Aalss Regres Espoesal Bergada (Stud Kasus: Jumlah Kelahra Bay d Kalmata Tmur pada Tahu 3 da 4) Double Expoetal Regresso Aalyss (Case Study: Number
Lebih terperinciPemilihan Model Regresi Terbaik Menggunakan Metode Akaike s Information Criterion dan Schwarz Information Criterion
Jural Iformata Mulawarma Vol 4 No. 3 September 009 37 Pemlha Model Regres erba Megguaa Metode Aae s Iformato Crtero da Schwarz Iformato Crtero M. Fathurahma Program Stud Ilmu Komputer, FMIPA Uverstas Mulawarma
Lebih terperinciEstimasi VaR Dengan Pendekatan Extreme Value * (Estimation of VaR by Extreme Value Approach)
Estmas VaR Dea Pedeata Exteme Value Estmato of VaR by Exteme Value Appoach Suoo, Subaa 2 & Ded Rosad 3 Juusa Matemata FMIPA UNPAD Badu, e-mal : fsuoo@yahoo.com 2 Juusa Matemata FMIPA UGM Yoyaata, e-mal
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Teknik Elektro Universitas Lampung dan dusun Margosari, desa Pesawaran Indah
3 III. METODE ENELITIAN 3.1 Watu da Tempat eelta da peracaga tugas ahr dlaua d Laboratorum Terpadu Te Eletro Uverstas Lampug da dusu Margosar, desa esawara Idah abupate esawara pada bula Agustus 1 sampa
Lebih terperinciBAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t)
BAB II KONSEP DASAR Kosep dasar yag dtuls dalam bab, merupaa beberapa dasar acua yag aa dguaa utu megaalsa model rso las da meetua fugs sebara peluag bertaha dalam model rso las Datara dasar acua tersebut
Lebih terperinciH dinotasikan dengan B H
Delta-P: Jural Matemata da Pedda Matemata ISSN 089-855X Vol., No., Aprl 03 OPERATOR KOMPAK Mustafa A. H. Ruhama Program Stud Pedda Matemata, Uverstas Kharu ABSTRAK Detahu H da H dua ruag Hlbert, B H )
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (2013) ( X Print) D-311
JURNAL SAINS DAN SENI POMIS Vol., No., (03) 337-350 (30-98X Prt) D-3 Pemodela Fator-Fator yag Memegaruh Jumlah Kemata Ibu d Jatm dega Pedeata GWPR (Geograhcally Weghted Posso Regresso) Dtau dar Seg Fasltas
Lebih terperinciBAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
Lebih terperinciPemodelan Angka Putus Sekolah Usia SMA di Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Spline Multivariabel
Seminar Hasil Tugas Akhir Pemodelan Angka Putus Sekolah Usia SMA di Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Spline Multivariabel Mega Pradipta 1309100038 Pembimbing I : Dra. Madu Ratna, M.Si Pembimbing II
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas
Lebih terperinciSTATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data, blaga ataupu
Lebih terperinciPemodelan Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Jawa Timur Dengan Menggunakan Metode Regresi Logistik Ridge
JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 4, No., (015 337-350 (301-98X Pt D175 Pemodela Ideks Pembagua Mausa (IPM Povs Jawa mu Dega Megguaka Metode Reges Logstk Rdge Dw Maumee Puta da Vta Ratasa Juusa Statstka, Fakultas
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA
BAB II KAJIAN PUSTAKA Beberapa teor yag dperlua utu meduug pembahasa dataraya adalah varabel radom, regres lear bergada, metode uadrat terecl (MKT), peguja asums aalss regres, pecla (outler), regres robust,
Lebih terperinciBAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga
BAB Iterpolas. Hgga. Iterpolas Lear da Kuadrat. Iterpolas -Maju da -Mudur Newto 4. Polo Iterpolas Terbag Newto 5. Polo Iterpolas Lagrage . Hgga Msala dbera suatu tabel la-la uers j j dar suatu ugs pada
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska
Lebih terperinciLampiran 1 LAPORAN REALISASI DAU, PAD TAHUN 2010 DAN REALISASI BELANJA DAERAH TAHUN 2010 KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR (dalam Rp 000)
Lampiran 1 LAPORAN REALISASI DAU, PAD TAHUN 2010 DAN REALISASI BELANJA DAERAH TAHUN 2010 KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR (dalam Rp 000) Kabupaten/Kota DAU 2010 PAD 2010 Belanja Daerah 2010 Kab Bangkalan 497.594.900
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Lebih terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 1, Mei 2016 ISSN
Jural EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 1, Me 016 ISSN 085-789 Peeraa Geeralzed Posso Regresso I Utu Megatas Overdsers Pada Regres Posso (Stud Kasus: Pemodela Jumlah Kasus Kaer Servs d Provs Kalmata Tmur) Alcato
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini bertujuan mengetahui hubungan intensitas kegiatan
III. METODE PENELITIAN A. Metode Peelta Peelta betujua megetahu hubuga testas kegata ekstakulkule Pamuka, da PMR pada sswa Kelas VIII SMP Nege Guug Labuha Way Kaa dega pestas belaja IPS semeste gajl tahu
Lebih terperinciPEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU TAHUN 2010 DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON
Jural Bareeg Vol. 5 No. Hal. 3 7 () PEMODELAN JUMLAH KEMAIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU AHUN DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON SALMON N. AULELE Staf Jurusa Matemata, FMIPA, Upatt Jl. Ir. M. Putuhea, Kampus
Lebih terperinciDISTRIBUSI WEIBULL DAN PARETO UNTUK DATA TINGGI GELOMBANG TSUNAMI ACEH 2004
Vol. 9. No. 2, 22 Jural Sas, Teolog da Idustr DISTRIBUSI WEIBULL DAN PARETO UNTUK DATA TINGGI GELOMBANG TSUNAMI ACEH 24 Ar Pa Desva, 2 Marta Erd,2 Jurusa Matemata Faultas Sas da Teolog UIN Susa Rau E-mal:
Lebih terperinciπ(x) 1 e JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-277
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. 22) ISSN: 23-928X D-277 Klasfas Pase Hasl Pap Smear Test sebaga Pedetes Awal Upaya Peagaa D pada Peyat Kaer Servs d RS. X Surabaya dega Metode Baggg Logstc Regresso
Lebih terperinciPemodelan Resiko Penyakit Pneumonia pada Balita di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Biner Stratifikasi
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) ISSN: 337-35 (31-98X Prt D-5 Pemodela Reso Peyat Peumoa pada Balta d Jawa Tmur Megguaa Regres Logst Ber Stratfas Ita Novaa, Sr Pgt Wuladar da Purhad Jurusa
Lebih terperinci(R.17) ESTIMASI SMOOTHING SPLINE PADA FUNGSI VARIANSI BERDISTRIBUSI GAMMA DALAM PENDEKATAN REGRESI NONPARAMETRIK
PROSIDING ISSN : 87-59. Semar Nasoal Statsta November Vol, November (R.7) ESIMASI SMOOHING SPLINE PADA FUNGSI VARIANSI BERDISRIBUSI GAMMA DALAM PENDEKAAN REGRESI NONPARAMERIK Sfrya Dose Program Stud Statsta
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI KEDELAI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE
ANAISIS FATOR-FATOR YANG MEMPENGARUHI PRODUSI EDEAI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE REGRESI SEMIPARAMETRI SPINE Da Amela, I Nyoma Budaara Jurusa Sasa, FMIPA, Isu Teolog Seuluh Noember (ITS Jl. Aref
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinci9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Lebih terperinciPemodelan Resiko Penyakit Pneumonia pada Balita di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Biner Stratifikasi
Pemodela Reso Peyat Peumoa pada Balta d Jawa Tmur Megguaa Regres Logst Ber Stratfas Ita Novaa, Sr Pgt Wuladar da Purhad Jurusa Statsta, Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam, Isttut Teolog Sepuluh Nopember
Lebih terperinciJumlah Penduduk Jawa Timur dalam 7 (Tujuh) Tahun Terakhir Berdasarkan Data dari Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kab./Kota
Jumlah Penduduk Jawa Timur dalam 7 (Tujuh) Tahun Terakhir Berdasarkan Data dari Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Kab./Kota TAHUN LAKI-LAKI KOMPOSISI PENDUDUK PEREMPUAN JML TOTAL JIWA % 1 2005 17,639,401
Lebih terperinciAnalisis Tingkat Efisiensi Pelayanan Instalasi Rehabilitasi Medik di Rumah Sakit A dan B dengan Data Envelopment Analysis
Aalss Tgat Efses Pelayaa Istalas Rehabltas Med d Rumah at A da B dega Data Evelopmet Aalyss Yula Wula a (), Dest uslagum () Juusa tatsta, Faultas MIPA, Isttut Teolog epuluh Nopembe (IT) Jl. Aef Rahma Ham,
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS HASIL PENELITIAN. Adapun hasil penelitian akan dijelaskan sebagai berikut : TABEL 4.1
68 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN ANALISIS HASIL PENELITIAN A. Hasl Peelta Adapu hasl peelta aka djelaska sebaga bekut : TABEL 4. Tabel IQ, Iteleges Gada da Tes Hasl Belaja pada Pokok Bahasa Kesebagua Kelas
Lebih terperinciRing Noetherian dan Ring Artinian
Jual Saismat, Maet 2013, Halama 79-83 ISSN 2086-6755 htt://ojs.um.ac.id/idex.h/saismat Vol. II, No. I Rig Noetheia da Rig Atiia The Atiia Rig ad The Noetheia Rig Fitiai Juusa Matematia Seolah Tiggi Ilmu
Lebih terperinciBAB 2 DASAR TEORI ALIRAN DAYA. Sistem tenaga listrik (Electric Power System) terdiri dari tiga komponen
BAB DAAR TEOR ALRAN DAA. Umum,,3,4 stem teaga lstr Electrc ower stem terdr dar tga ompoe utama, atu sstem pembagta teaga lstr, sstem trasms teaga lstr, da sstem dstrbus teaga lstr. Kompoe dasar ag membetu
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data
Lebih terperinciPENELUSURAN KARAKTERISTIK PERILAKU KONSUMEN DENGAN METODE AUTOMATIC INTERACTION DETECTION (AID)
PEELUSURA KARAKTERISTIK PERILAKU KOSUME DEGA METODE AUTOMATIC ITERACTIO DETECTIO AID Agus Rusgyoo Staf Pegajar Prod Statsta Jurusa Matemata FMIPA UDIP Abstract AID methods used to see relato betwee respos
Lebih terperinciKajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman-rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers ( d
Jural Grade Vol4 No Jul 008 : 37-38 Kaja Hubuga Koefse Korelas Pearso (r), Spearma-rho (ρ), Kedall-Tau (τ), Gamma (G), da Somers ( d yx ) Sgt Nugroho, Syahrul Abar, da Res Vusvtasar Jurusa Matemata, Faultas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang. Indonesia merupakan salah satu negara berkembang yang memiliki
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Indonesia merupakan salah satu negara berkembang yang memiliki pertumbuhan ekonomi yang terus meningkat dari tahun ketahun. Pertumbuhan ekonomi dapat didefinisikan sebagai
Lebih terperinciRegresi Logistik pada Data Rare Event
Prosdg Statsta ISSN 46-6456 Regres Logst ada Data Rare Evet Rud Rum Ar Wstara, Sulad, 3 Abdul Kudus,,3 Statsta, Faultas MIPA, Uverstas Islam Badug, Jl. Ragga Malela No. Badug 46 e-mal: rud_ra@mal.com,
Lebih terperinciPENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNYA
PENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNA Srps dsaja sebaga salah satu syarat utu memperoleh gelar Sarjaa Sas Program Stud Matemata Oleh Layyatus
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres
Lebih terperinciSTUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 150 KV MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE
STUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 50 K MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE Kade Ad Dw Purwaa 2205 00 038 dose pembmbg :. Ir. Syarffudd M M.Eg. 2.
Lebih terperinciLam piran 1 K uesioner
LAMPIAN Lam pra K uesoer KUESIONE PENDAHULUAN Saya adalah mahasswa Uverstas Krste Maraatha Badug sedag megadaa peelta dalam pembuata Tugas Ahr. Maa saya megharapa erasamaya utu megs uesoer, saya megharapa
Lebih terperinciGUBERNUR JAWA TIMUR PERATURAN GUBERNUR JAWA TIMUR NOMOR 72 TAHUN 2012 TENTANG UPAH MINIMUM KABUPATEN / KOTA DI JAWA TIMUR TAHUN 2013
GUBERNUR JAWA TIMUR PERATURAN GUBERNUR JAWA TIMUR NOMOR 72 TAHUN 2012 TENTANG UPAH MINIMUM KABUPATEN / KOTA DI JAWA TIMUR TAHUN 2013 GUBERNUR JAWA TIMUR, Menimbang : a. bahwa dalam upaya meningkatkan kesejahteraan
Lebih terperinciEVALUASI/FEEDBACK KOMDAT PRIORITAS, PROFIL KESEHATAN, & SPM BIDANG KESEHATAN
EVALUASI/FEEDBACK PRIORITAS, PROFIL KESEHATAN, & SPM BIDANG KESEHATAN MALANG, 1 JUNI 2016 APLIKASI KOMUNIKASI DATA PRIORITAS FEEDBACK KETERISIAN DATA PADA APLIKASI PRIORITAS 3 OVERVIEW KOMUNIKASI DATA
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 339-541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor, ahu 015, Halama 05-14 Ole d: http://eoural-s1.udp.ac.d/dex.php/gaussa ANALISIS FAKOR FAKOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH KEJAHAAN PENCURIAN KENDARAAN BERMOOR
Lebih terperinciBAB II GAMBARAN UMUM INSTANSI. 2.1 Sejarah Singkat PT PLN (Persero) Distribusi Jawa Timur
BAB II GAMBARAN UMUM INSTANSI 2.1 Sejarah Singkat PT PLN (Persero) Distribusi Jawa Timur PT PLN (Persero) Distribusi Jawa Timur merupakan salah satu unit pelaksana induk dibawah PT PLN (Persero) yang merupakan
Lebih terperinciANALISIS JUMLAH TENAGA KERJA TERHADAP JUMLAH PASIEN RSUD ARIFIN ACHMAD PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE REGRESI GULUD
Jural as, Teolog da Idustr, Vol., No., Desember 04, pp. 48-57 IN 693-390 prt/in 407-0939 ole ANALII JUMLAH TENAGA KERJA TERHADAP JUMLAH PAIEN RUD ARIFIN ACHMAD PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE REGREI GULUD
Lebih terperinciModel Persediaan dengan Batasan Kapasitas Gudang dan Modal pada Kasus Backorder dan Lost Sales
odel ersedaa dega atasa Kapastas Gudag da odal pada Kasus acorder da ost Sales Valeraa utosar urusa atemata Isttut Teolog Sepuluh Nopember Surabaya bstra ada model persedaa terdapat seragaa ebjaa memotor
Lebih terperinciGUBERNUR JAWA TIMUR PERATURAN GUBERNUR JAWA TIMUR NOMOR 2 TAHUN 2014 TENTANG
GUBERNUR JAWA TIMUR PERATURAN GUBERNUR JAWA TIMUR NOMOR 2 TAHUN 2014 TENTANG PERKIRAAN ALOKASI DANA BAGI HASIL CUKAI HASIL TEMBAKAU KEPADA PROVINSI JAWA TIMUR DAN KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR TAHUN ANGGARAN
Lebih terperinciGUBERNUR JAWA TIMUR PERATURAN GUBERNUR JAWA TIMUR NOMOR 121 TAHUN 2016 TENTANG UPAH MINIMUM KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR TAHUN 2017
\ PERATURAN NOMOR 121 TAHUN 2016 TENTANG UPAH MINIMUM KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR TAHUN 2017 DENGAN RAHMAT TUHAN YANG MAHA ESA. Menimbang : a. bahwa dalam upaya meningkatkan kesejahteraan masyarakat khususnya
Lebih terperinciRangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data
Raguma. Statt meyataa umpula data yag dapat berupa aga yag damaa data uattat maupu o aga yag damaa data ualtat yag duu dalam betu tabel da atau dagram/gra, yag meggambara da mempermudah pemahama aa aga
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai
BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres
Lebih terperinciPelabelan Total Super Sisi Ajaib Pada Graf Caterpillar Teratur
Jural Matemata Itegrat ISSN 4-4 Vol. 9 No. Otober 0 pp. -9 Pelabela Total Super Ss Ajab Pada Gra Caterpllar Teratur Trya St Rahmah Nursham Muta Nur Estr Program Stud Matemata Jurusa MIPA Faultas Sas da
Lebih terperinciGUBERNUR JAWA TIMUR PERATURAN GUBERNUR JAWA TIMUR NOMOR 69 TAHUN 2009 TENTANG UPAH MINIMUM KABUPATEN / KOTA DI JAWA TIMUR TAHUN 2010
GUBERNUR JAWA TIMUR PERATURAN GUBERNUR JAWA TIMUR NOMOR 69 TAHUN 2009 TENTANG UPAH MINIMUM KABUPATEN / KOTA DI JAWA TIMUR TAHUN 2010 GUBERNUR JAWA TIMUR, Menimbang Mengingat : a. bahwa dalam upaya meningkatkan
Lebih terperinciGrafik Skor Daya Saing Kabupaten/Kota di Jawa Timur
Grafik Skor Daya Saing Kabupaten/Kota di Jawa Timur TOTAL SKOR INPUT 14.802 8.3268.059 7.0847.0216.8916.755 6.5516.258 5.9535.7085.572 5.4675.3035.2425.2185.1375.080 4.7284.4974.3274.318 4.228 3.7823.6313.5613.5553.4883.4733.3813.3733.367
Lebih terperinciX a, TINJAUAN PUSTAKA
PENELITIAN SEBELUMNYA Statstka Deskrptf TINJAUAN PUSTAKA TINJAUAN STATISTIKA Uj Idepedes Uj depedes dguak utuk megetahu adaya hubuga atara dua varabel (Agrest, 1990). H 0 : tdak ada hubuga atara varabel
Lebih terperinciGUBERNUR JAWA TIMUR PERATURAN GUBERNUR JAWA TIMUR NOMOR 68 TAHUN 2015 TENTANG UPAH MINIMUM KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR TAHUN 2016
GUBERNUR JAWA TIMUR PERATURAN GUBERNUR JAWA TIMUR NOMOR 68 TAHUN 2015 TENTANG UPAH MINIMUM KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR TAHUN 2016 GUBERNUR JAWA TIMUR. Menimbang : a. bahwa dalam upaya meningkatkan kesejahteraan
Lebih terperinci