TINJAUAN PUSTAKA. Model Regresi Linier Ganda
|
|
- Teguh Gunardi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 TINJAUAN PUSTAKA Model Regresi Linier Ganda Hubungan antara y dan X dalam model regresi linier umum adalah y = X ß + e () dengan y merupakan vektor pengamatan pada peubah respon (peubah tak bebas) berukuran (n x ) dan X adalah matriks berukuran (n x p) dengan p peubah bebas dan n pengamatan, ß adalah vektor koefisien regresi (parameter) berukuran (p x ) dan e adalah vektor sisaan berukuran (n x ). Model regresi linier umum memiliki asumsi baha: () ε i merupakan suatu peubah acak, ε i ~ N(0, σ ), () ε i dan ε j tidak berkorelasi, sehingga ragam-peragam ( ε i, ε j ) = 0, dengan i j (Draper & Smith 98). Metode kuadrat terkecil sering digunakan untuk menduga parameter. Penduga yang dihasilkan metode kuadrat terkecil tidak berbias, terbaik dan konsisten. Ragam penduganya bernilai minimum dibandingkan dengan ragam penduga tak bias lainnya. Penggunaan metode kuadrat terkecil ini peka terhadap penyimpangan asumsi-asumsi yang diperlukan, sehingga adanya pengamatan pencilan dalam data dapat mengakibatkan persamaan regresi yang diperoleh memiliki penduga yang tidak tepat (Aunuddin 989) Kolinieritas Kolinieritas pada regresi linier ganda terjadi karena adanya korelasi yang cukup tinggi di antara peubah bebas. Suatu metode formal untuk mendeteksi adanya kolinieritas adalah Variance Inflation Factors (VIF). VIF merupakan faktor yang mengukur seberapa besar kenaikan ragam koefisien regresi dugaan b k dibandingkan terhadap peubah bebas lainnya yang saling ortogonal. VIF diformulasikan dalam bentuk : VIF k = (Fox dan Monette 99) ( R k )
2 5 dengan R k adalah koefisien determinasi dari peubah bebas X k diregresikan terhadap semua peubah bebas X yang lainnya di dalam model. Nilai VIF yang lebih besar dari 0 mengindikasikan baha terjadi kolinieritas dalam data (Neter et al. 990). Pendeteksian Pencilan Pendeteksian pengamatan pencilan terhadap nilai-nilai X dapat digunakan matriks H (hat matrix) yang didefinisikan sebagai : H = X(X X) - X () Unsur ke- i pada diagonal utama matriks H dinamakan dalam matriks H dapat diperoleh dari nilai h ii = ' x i (X X) - n h ii berkisar antara 0 dan, dan h ii i= h ii. Unsur diagonal h ii di x i (3) = p, dengan p adalah banyaknya koefisien regresi di dalam fungsi termasuk konstanta (intercept) (Neter et al. 990). Unsur diagonal h ii dinamakan leverage ke-i yang merupakan ukuran jarak antara nilai X untuk pengamatan ke-i dan rataan X untuk semua pengamatan. Nilai h ii yang lebih besar dari p/n dinyatakan sebagai pengamatan pencilan dan berpengaruh. Nilai h ii yang semakin besar menunjukkan semakin besar potensinya untuk berpengaruh (Aunuddin 989). Pendeteksian pencilan juga dapat dilakukan dengan menggunakan nilai R- student (externally studentized residual) yang didefinisikan sebagai : t i = s y yˆ i i ( i ) dengan y i adalah nilai peubah respon pada pengamatan ke-i, h ii (4) ŷ i adalah nilai dugaan y pada pengamatan ke-i, s (-i) merupakan dugaan simpangan baku tanpa pengamatan ke-i. R-student menyebar mengikuti sebaran t-student dengan derajat bebas (n-p-). Suatu pengamatan dikatakan pencilan jika t > t (n-p-;α/) dalam taraf nyata α (Myers 990).
3 6 Pendeteksian Pengamatan Berpengaruh Pendeteksian pengamatan berpengaruh ditentukan berdasarkan nilai DFFITS dan Cook s D. Nilai DFFITS i merupakan suatu ukuran pengaruh yang ditimbulkan oleh pengamatan ke-i terhadap nilai dugaan ke-i dihapus. Nilai DFFITS i diperoleh dari rumus berikut : (DFFITS) i = yˆ i s ( i) yˆ i, i hii ŷ i apabila pengamatan (5) dengan ˆ adalah nilai dugaan y i tanpa pengamatan ke i. Suatu pengamatan yi, i dikatakan berpengaruh apabila nilai / p DFFITS i > (Myers 990). Cook s D merupakan suatu ukuran pengaruh pengamatan ke-i terhadap semua koefisien regresi dugaan. Pada Cook s D, pengaruh pengamatan ke-i diukur n oleh jarak D i. Jarak tersebut diperoleh dari rumus berikut : D i = ( b b ) ' ( X' X )( b b ) ps dengan b -i adalah vektor koefisien regresi dugaan tanpa pengamatan ke-i, b adalah vektor koefisien regresi dugaan termasuk pengamatan ke-i, p merupakan banyaknya parameter regresi di dalam model termasuk konstanta. Suatu pengamatan merupakan pengamatan berpengaruh apabila mempunyai nilai D > F (p; n-p; α) dengan taraf nyata α (Myers 990). (6) Pengaruh Lokal Teknik pengaruh lokal diperkenalkan oleh Cook (986) sebagai alat diagnosis umum untuk metode kemungkinan maksimum. Pada regresi linier ganda, metode pengaruh lokal berbeda dengan metode penghapusan (Cook s D). Metode pengaruh lokal digunakan untuk menaksir dampak pembobotan di titik pengamatan tertentu dalam suatu model, sedangkan Cook s D menaksir dampak pengahapusan di titik pengamatan tertentu dalam suatu model. Metode pengaruh lokal menyatakan baha pengamatan yang pembobotnya lebih besar adalah pengamatan paling berpengaruh.
4 7 Misalkan βˆ merupakan penduga kemungkinan maksimum dari model regresi linier ganda dari persamaan (), yang diperoleh dari fungsi kemungkinan maksimum L (β;y). Misalkan W adalah matriks pembobot berukuran n x p dituliskan sebagai berikut : W = M n n+ n + n O n + L 3n L L L p( n ) + p( n ) + Pembobot W dimasukkan ke dalam model sehingga model regresi linier ganda menjadi M pn y = (X+ W) ß + e (7) Misalkan βˆ merupakan penduga kemungkinan maksimum dari persamaan (7) yang diperoleh dari kemungkinan maksimum L (β;y). Misalkan dalam ruang pembobot terdapat pembobot yang tidak berarti 0 (pembobot nol) sehingga L 0 (β;y) = L (β;y), dengan demikian pembobot dapat ditulis sebagai = 0 + a v (8) dengan v meakili arah vektor dan a meakili jarak dari 0. Ukuran dari pembobot dinyatakan sebagai 0 = a (9) Ukuran dari pembobot pada pendugaan kemungkinan maksimum adalah perpindahan kemungkinan (LD) : LD () = [L ( βˆ ;y) L ( βˆ ; y)] (0) fungsinya mencapai nilai minimum nol pada pembobot nol. Penerapan pendekatan deret taylor orde kedua pada persamaan 0 menghasilkan dengan A & = LD() ½ a v A & v () L( βˆ ; y) ' 0, dengan 0 dinotasikan evaluasi pada β = βˆ, = 0 v A & v adalah matriks kuadrat yang menyatakan kurva normal dari grafik pengaruh di 0 mengarah ke v yang merupakan ukuran pembobot. Jika kurva mengarah ke v, t kali lebih besar mengarah ke v, maka pembobot = 0 + av, t kali lebih besar dibandingkan pembobot = 0 + av, oleh karena itu suatu
5 8 pembobot dikatakan berpengaruh jika pembobot pengamatan tersebut lebih besar dibandingkan pembobot pengamatan lainnya. terbesar yang bersesuaian dengan arah C yang merupakan kurva v, dapat dicari dengan menggunakan vektor ciri (eigenvector) dan akar ciri (eigenvalue) dari matriks A &. Matriks A & mempunyai r minimum (p,q) akar ciri λ λ... λ r 0 yang tidak nol, yang bersesuaian dengan vektor ciri v, v,..., v r dengan p adalah banyaknya peubah bebas dan q = n x p. Kurva terbesar adalah bersesuaian dengan arah C = λ, yang v = v. Kurva terbesar kedua adalah λ yang bersesuaian dengan arah v, atau dapat ditulis kurva terbesar ke-r adalah λ r yang bersesuaian dengan arah v r. matriks Untuk memperoleh pengaruh pada βˆ, Cook (986) menunjukkan baha A & yang berukuran np x np adalah : A & = (I p r - βˆ X) ((X X) - r - βˆ (X X) - X ) / σ () dengan menunjukkan perkalian kronecker. Matriks A & mempunyai p akar ciri yang tidak nol yaitu : λ j = (n/δ p-j+ + βˆ / σ ), j =,,, p (3) dengan δ j adalah akar ciri ke-j dari X X. Untuk j = diperoleh λ j = C C = (n/δ j + βˆ / ˆσ ) (4) Matriks didefinisikan sebagai berikut : A & mempunyai p vektor ciri yang bersesuaian dengan akar ciri [ ß] v ϕ p-j+ r - βˆ X ϕ p-j+, dengan j =,,, p (5) j dengan j j adalah vektor ciri ke-j dari X X dan vektor Z j = Xϕ j merupakan komponen utama ke-j. Komponen ini menjelaskan bagian terbesar dari keragaman yang dikandung oleh data. Komponen Z yang lain menjelaskan proporsi keragaman yang semakin kecil sampai semua keragaman datanya terjelaskan. Untuk j = maka v = j v v ϕ p r - ߈ Z p (6)
6 9 plot v terhadap nomor pengamatan akan mengidentifikasi x ij yang paling berpengaruh terhadp ߈ berdasarkan pencaran data yang jauh dari titik nol. Misalkan W dinotasikan sebagai ukuran pembobot dengan definisi : W [ϕ p r - βˆ Z p ϕ p r - βˆ Z p. ϕ pp r - p β Z p ] (7) ij dari W berpengaruh jika pengamatan ke-i sebuah pencilan ( r i besar) atau mempunyai leverage yang besar ( z pi besar). Pembobot yang ditambahkan pada data dapat mengubah penduga koefisien regresi linier ganda (Lesaffre & Verbeke 998). Nilai Pendeteksian Peubah Berpengaruh v digunakan untuk mendeteksi adanya peubah bebas berpengaruh. Nilai x ij pada v yang semakin besar menunjukkan semakin besar potensi peubah bebas ke-j untuk berpengaruh. Suatu peubah bebas dikatakan berpengaruh apabila nilai v untuk pengamatan tersebut lebih besar dari, dengan q menyatakan banyaknya anggota v dalam model yaitu sebesar q n x p (Littell at al. 003). Pendeteksian Pengamatan Pencilan dan Berpengaruh Pendeteksian pengamatan pencilan pada peubah bebas berpengaruh didasarkan oleh besarnya pengaruh dari setiap pengamatan (C i ) yang didefinisikan sebagai berikut : dengan 004). r C i = λ jν ji, i=,,, n (8) j= λ j dan ν ji akar ciri dan vektor ciri dari matriks A & (Zhu & Zhang
7 0 Suatu pengamatan dikatakan berpengaruh apabila ukuran pengaruh pengamatan (C i ) lebih besar dari (Lesaffre & Verbeke 998). n Ci n i= dengan n banyaknya pengamatan Regresi Komponen Utama Regresi komponen utama merupakan salah satu metode untuk mengatasi masalah kolinieritas dalam data. Regresi komponen utama bermula dari analisis komponen utama pada peubah bebas yang akan menghasilkan komponenkomponen utama dari peubah bebas yang saling ortogonal. Komponen utama inilah yang kemudian diperlukan sebagai peubah bebas. Masing-masing komponen utama tidak berkorelasi sehingga tidak ada kolinieritas diantara komponen utama tersebut. Jika semua komponen utama diikutkan dalam regresi komponen utama, model yang dihasilkan ekuivalen dengan metode kuadrat terkecil, namun varian penduga yang besar akibat multikolinieritas tidak tereduksi. Untuk mereduksi varian tersebut tidak semua komponen utama diikutkan dalam regresi komponen utama. Berikut ini algoritma dari regresi komponen utama (Jolliffe 986) : a. Menentukan peubah Xs hasil dari standarisasi peubah X. Xsij X ij X j S j =, i =,,3,..., n dan j =,,3,..., p. b. Menentukan akar ciri dari persamaan Xs Xs - λi = 0. c. Menentukan nilai vektor ciri ϕ j dari setiap akar ciri λ j melalui persamaan (Xs Xs-λ j I) ϕ j = 0. d. Menentukan komponen utama Z j melalui prosedur seleksi akar ciri λ j, Z j = ϕ j Xs + ϕ j Xs ϕ rj Xs r, di mana r < p dan r adalah banyaknya komponen yang terpilih. e. Regresikan komponen utama Z, Z, Z 3,..., Z r dengan peubah respon y. f. Menghitung nilai ŷ
8 g. Melakukan transformasi model regresi dari ŷ = f (Z) ke ŷ = f (Xs) melalui suatu hubungan b = j j * a b = adalah penduga koefisien regresi ŷ = f (Z) a = adalah penduga koefisien regresi ŷ = f (Xs) j j = adalah vektor ciri dari komponen yang ke-j
PENDETEKSIAN PENGAMATAN PENCILAN DAN BERPENGARUH DENGAN METODE PENGARUH LOKAL GOSEN SITANGGANG
PENDETEKSIAN PENGAMATAN PENCILAN DAN BERPENGARUH DENGAN METODE PENGARUH LOKAL GOSEN SITANGGANG SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2006 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan
Lebih terperinciII. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Metode Regresi 2.2 Model Aditif Terampat ( Generalized additive models , GAM)
II. TINJAUAN PUSTAKA. Metode Regresi Analisis regresi merupakan bagian dalam analisis statistika yang digunakan untuk memodelkan hubungan antara peubah tidak bebas (respon) dengan satu atau beberapa peubah
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Matriks adalah suatu susunan bilangan berbentuk segi empat. Bilangan-bilangan
4 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Konsep Dasar Matriks 2.1.1 Matriks Matriks adalah suatu susunan bilangan berbentuk segi empat. Bilangan-bilangan dalam susunan itu disebut anggota dalam matriks tersebut. Suatu
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. September). Data yang dikumpulkan berupa data jasa pelayanan pelabuhan, yaitu
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini berasal dari data sekunder dengan jenis data bulanan mulai tahun 2004 sampai dengan tahun 2011 (bulan September).
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Analisis regresi merupakan suatu teknik statistika untuk menyelidiki dan
TINJAUAN PUSTAKA Analisis Regresi Linier Berganda Analisis regresi merupakan suatu teknik statistika untuk menyelidiki dan memodelkan hubungan diantara peubah-peubah, yaitu peubah tak bebas (respon) dan
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 2, 71-81, Agustus 2001, ISSN :
PENANGANAN MULTIKOLINEARITAS (KEKOLINEARAN GANDA) DENGAN ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA Tatik Widiharih Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Multikolinearitas yang tinggi diantara peubah-peubah bebas,
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data Simulasi Plot pencaran titik data antara peubah respon dengan peubah penjelas dapat dilihat pada Gambar 5. Gambar tersebut mengungkapkan bahwa secara keseluruhan pola
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan sebuah alat statistik yang memberi penjelasan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analisis regresi merupakan sebuah alat statistik yang memberi penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua peubah atau lebih (Draper dan Smith, 1992).
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Hal ini sangat membantu dalam proses pembuktian sifat-sifat dan perhitungan
6 BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Matriks Persamaan regresi linear berganda dapat dinyatakan dalam bentuk matriks. Hal ini sangat membantu dalam proses pembuktian sifat-sifat dan perhitungan matematis dari
Lebih terperinciAnalisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya
Analisis Regresi 2 Pokok Bahasan : Multikolinier & penanganannya TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : Mahasiswa dapat menjelaskan adanya multikolinieritas pada regresi linier berganda serta prosedur penanganannya
Lebih terperinciMODEL-MODEL LEBIH RUMIT
MAKALAH MODEL-MODEL LEBIH RUMIT DISUSUN OLEH : SRI SISKA WIRDANIYATI 65 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA 04 BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA = (2.2) =
BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Regresi Linear Berganda Regresi linear berganda adalah regresi dimana variabel terikatnya dihubungkan atau dijelaskan dengan lebih dari satu variabel bebas,,, dengan syarat
Lebih terperinciBab 2 LANDASAN TEORI
17 Bab 2 LANDASAN TEORI 2.1 Aljabar Matriks 2.1.1 Definisi Matriks Matriks adalah suatu kumpulan angka-angka yang juga sering disebut elemen-elemen yang disusun secara teratur menurut baris dan kolom sehingga
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. metode kuadrat terkecil (MKT), outlier, regresi robust, koefisien determinasi,
BAB II LANDASAN TEORI Beberapa teori yang diperlukan untuk mendukung pembahasan diantaranya adalah regresi linear berganda, pengujian asumsi analisis regresi, metode kuadrat terkecil (MKT), outlier, regresi
Lebih terperinciPENANGANAN MULTIKOLINEARITAS (KEKOLINEARAN GANDA) DENGAN ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA. Tatik Widiharih Jurusan Matematika FMIPA UNDIP
PENANGANAN MULTIKOLINEARITAS (KEKOLINEARAN GANDA) DENGAN ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA Tatik Widiharih Jurusan Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Multikolinearitas yang tinggi diantara peubah-peubah bebas,
Lebih terperinci= parameter regresi = variabel gangguan Model persamaan regresi linier pada persamaan (2.2) dapat dinyatakan dalam bentuk matriks berikut:
BAB II LANDASAN TEORI 2. Analisis Regresi Linier Berganda Analisis regresi merupakan salah satu analisis statistik yang sering digunakan untuk menganalisis hubungan antara dua variabel atau lebih. Menurut
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Aljabar Matriks 2.1.1 Definisi Matriks Matriks adalah suatu kumpulan angka-angka yang juga sering disebut elemen-elemen yang disusun secara teratur menurut baris dan kolom sehingga
Lebih terperinciMetode Regresi Ridge dengan Iterasi HKB dalam Mengatasi Multikolinearitas
Vol. 14, No. 1, 93-99, Juli 2017 Metode Regresi Ridge dengan Iterasi HKB dalam Mengatasi Multikolinearitas Nurhasanah Abstrak Regresi berganda dengan peubah bebas saling berkorelasi (multikolinearitas)
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. satu peubah prediktor dengan satu peubah respon disebut analisis regresi linier
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Regresi Linier Berganda Analisis regresi pertama kali dikembangkan oleh Sir Francis Galton pada abad ke-19. Analisis regresi dengan satu peubah prediktor dan satu peubah
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang menggambarkan
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Regresi Analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang menggambarkan hubungan fungsional antara variabel respon dengan satu atau beberapa variabel prediktor.
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE LEAST TRIMMED SQUARES DAN PENAKSIR M DALAM MENGATASI PERMASALAHAN DATA PENCILAN
Saintia Matematika Vol. 1, No. 1 (2013), pp. 73 85. PERBANDINGAN METODE LEAST TRIMMED SQUARES DAN PENAKSIR M DALAM MENGATASI PERMASALAHAN DATA PENCILAN Sri Wulandari, Sutarman, Open Darnius Abstrak. Analisis
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Analisis regresi (regressison analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan
BAB II LANDASAN TEORI 21 Konsep Dasar Analisis Regresi Analisis regresi (regressison analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat perkiraan
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Gambar 1 Diagram kotak garis
TINJAUAN PUSTAKA Diagram Kotak Garis Metode diagram kotak garis atau boxplot merupakan salah satu teknik untuk memberikan gambaran tentang lokasi pemusatan data, rentangan penyebaran dan kemiringan pola
Lebih terperinciBAB. IX ANALISIS REGRESI FAKTOR (REGRESSION FACTOR ANALYSIS)
BAB. IX ANALII REGREI FAKTOR (REGREION FACTOR ANALYI) 9. PENDAHULUAN Analisis regresi faktor pada dasarnya merupakan teknik analisis yang mengkombinasikan analisis faktor dengan analisis regresi linier
Lebih terperinciAnalisis Regresi 1. Pokok Bahasan Pengujian pada Regresi Ganda
Analisis Regresi Pokok Bahasan Pengujian pada Regresi Ganda Model Regresi Linier Berganda Model Regresi Linier Berganda, dengan k peubah penjelas : Y β β X β X β X k k Parameter regresi sebanyak k+ diduga
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN PUSTAKA
5 BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Matriks 2.1.1 Definisi Matriks Matriks adalah suatu kumpulan angka-angka yang juga sering disebut elemenelemen yang disusun secara teratur menurut baris dan kolom berbentuk
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Gambar 1 Plot jenis pengamatan pencilan.
TINJAUAN PUSTAKA Pencilan Aunuddin (1989) mendefinisikan pencilan sebagai nilai ektstrim yang menyimpang agak jauh dari kumpulan pengamatan lainnya, yang secara kasar berada pada jarak sejauh tiga atau
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
14 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Analisis Regresi Kata regresi (regression) diperkenalkan pertama kali oleh Francis Dalton pada tahun 1886. Menurut Dalton, analisis regresi berkenaan dengan studi
Lebih terperinciBAB II KAJIAN PUSTAKA. dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu secara berurutan. Periode waktu dapat
BAB II KAJIAN PUSTAKA 2.1 Konsep Dasar Runtun Waktu Data runtun waktu (time series) merupakan data yang dikumpulkan, dicatat, atau diobservasi sepanjang waktu secara berurutan. Periode waktu dapat berupa
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. menyelidiki hubungan di antara dua atau lebih peubah prediktor X terhadap peubah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis regresi linier berganda merupakan analisis yang digunakan untuk menyelidiki hubungan di antara dua atau lebih peubah prediktor X terhadap peubah respon Y yang
Lebih terperinciAnalisis Regresi 2. Pokok Bahasan : Asumsi sisaan dan penanganannya
Analisis Regresi 2 Pokok Bahasan : Asumsi sisaan dan penanganannya Tujuan Instruksional Khusus : Mahasiswa dapat menjelaskan asumsi-asumsi yang melandasi analisis regresi linier sederhana dan berganda,
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
39 III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder tersebut merupakan data cross section dari data sembilan indikator
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Data merupakan bentuk jamak dari datum. Data merupakan sekumpulan
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Data Data merupakan bentuk jamak dari datum. Data merupakan sekumpulan datum yang berisi fakta-fakta serta gambaran suatu fenomena yang dikumpulkan, dirangkum, dianalisis, dan
Lebih terperinciREGRESI LINIER GANDA. Fitriani Agustina, Math, UPI
REGRESI LINIER GANDA 1 Pengertian Regresi Linier Ganda Merupakan metode yang digunakan untuk memodelkan hubungan linear antara variabel terikat dengan dua/lebih variabel bebas. Regresi linier untuk memprediksi
Lebih terperinciVI. ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI USAHA PEMBESARAN LELE DUMBO DI CV JUMBO BINTANG LESTARI
VI. ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI USAHA PEMBESARAN LELE DUMBO DI CV JUMBO BINTANG LESTARI 6.1. Analisis Fungsi Produksi Model fungsi produksi yang digunakan adalah fungsi Cobb Douglas. Faktor-faktor
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
19 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Metode Analisis Data 2.1.1. Uji Validitas Validitas adalah suatu ukuran yang membuktikan bahwa apa yang diamati peneliti sesuai dengan apa yang sesungguhnya ada dalam dunia
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian dilakukan di Provinsi Lampung yang terdiri dari 14 kabupaten/kota
41 III. METODE PENELITIAN 3.1. Tempat dan Waktu Penelitian dilakukan di Provinsi Lampung yang terdiri dari 14 kabupaten/kota meliputi rumah tangga miskin yang dijadikan sampel Susenas di Provinsi Lampung
Lebih terperinciMETODOLOGI HASIL DAN PEMBAHASAN
3 berada pada jarak sejauh tiga atau empat kali simpangan baku dari nilai tengahnya (Aunuddin 1989). Pendekatan pencilan dapat dilakukan dengan melihat plot peluang normal. Apabila terdapat loncatan vertikal
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat perkiraan (prediction).
Lebih terperinciIV. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Kecamatan Tanjungpinang Timur,
IV. METODOLOGI PENELITIAN 4.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Kecamatan Tanjungpinang Timur, Tanjungpinang, Kepulauan Riau. Pemilihan lokasi dilakukan secara sengaja (purposive)
Lebih terperinciRegresi Linier Berganda
Regresi Linier Berganda Regresi Berganda Contoh Menguji hubungan linier antara variabel dependen (y) dan atau lebih variabel independen (x n ) Hubungan antara suhu warehouse dan viskositas cat dengan jumlah
Lebih terperinciBAB II KAJIAN TEORI. Sebuah Matriks adalah susunan segi empat siku-siku dari bilangan-bilangan.
BAB II KAJIAN TEORI A. Matriks 1. Definisi Matriks Sebuah Matriks adalah susunan segi empat siku-siku dari bilangan-bilangan. Bilangan-bilangan dalam susunan tersebut dinamakan entri dalam matriks (Howard
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2 Analisis Korelasi Analisis korelasi adalah alat statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui deraat hubungan linear antara satu variabel dengan variabel lain (Algifari, 997)
Lebih terperinciBAB III CONTOH KASUS. Pada bab ini akan dibahas penerapan metode robust dengan penaksir M
BAB III CONTOH KASUS Pada bab ini akan dibahas penerapan metode robust dengan penaksir M dan penaksir LTS. Berikut ini akan disajikan aplikasinya pada data yang akan diolah menggunakan program paket pengolah
Lebih terperinciAnalisis Regresi 2. Pokok Bahasan : Review Regresi Linier Sederhana dan Berganda
Analisis Regresi Pokok Bahasan : Review Regresi Linier Sederhana dan Berganda Tuuan Instruksional Khusus : Mahasiswa dapat menelaskan regresi linier sederhana dan berganda dan asumsi-asumsi yang mendasarinya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis Korelasi adalah metode statstika yang digunakan untuk menentukan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Defenisi Analisis Regresi dan Korelasi 1. Analisis Korelasi adalah metode statstika yang digunakan untuk menentukan kuatnya atau derajat hubungan linier antara dua variabel atau
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Dalam bab ini dibahas tentang matriks, metode pengganda Lagrange, regresi
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini dibahas tentang matriks, metode pengganda Lagrange, regresi linear, metode kuadrat terkecil, restriksi linear, multikolinearitas, regresi ridge, uang primer, dan koefisien
Lebih terperinciSTK 511 Analisis statistika. Materi 7 Analisis Korelasi dan Regresi
STK 511 Analisis statistika Materi 7 Analisis Korelasi dan Regresi 1 Pendahuluan Kita umumnya ingin mengetahui hubungan antar peubah Analisis Korelasi digunakan untuk melihat keeratan hubungan linier antar
Lebih terperinciAnalisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya
Analisis Regresi 2 Pokok Bahasan : Multikolinier & penanganannya TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : Mahasiswa dapat menjelaskan adanya multikolinieritas pada regresi linier berganda serta prosedur penanganannya
Lebih terperinciREGRESI LINIER BERGANDA. Debrina Puspita Andriani /
REGRESI LINIER BERGANDA 9 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id Outline 03//04 Regresi Berganda : PENGERTIAN 3 Menguji hubungan linier antara variabel dependen (y) dan
Lebih terperinciBAB III ANALISIS FAKTOR. berfungsi untuk mereduksi dimensi data dengan cara menyatakan variabel asal
BAB III ANALISIS FAKTOR 3.1 Definisi Analisis faktor Analisis faktor adalah suatu teknik analisis statistika multivariat yang berfungsi untuk mereduksi dimensi data dengan cara menyatakan variabel asal
Lebih terperinciAnalisis Regresi 1. Pokok Bahasan : Regresi Linier dengan Dua Peubah Penjelas
Analisis Regresi Pokok Bahasan : Regresi Linier dengan Dua Peubah Penelas Penulisan model regresi linier berganda dengan notasi matriks Model Regresi Linier dengan peubah penelas Model Regresi Linier Berganda
Lebih terperinci(R.14) METODE MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT PADA ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA DENGAN KASUS PENCILAN
(R.14) MEODE MINIMUM COVARIANCE DEERMINAN PADA ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA DENGAN KASUS PENCILAN Dini Aderlina, Firdaniza, Nurul Gusriani Jurusan Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran Jl. Raya
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Bank adalah lembaga keuangan yang merupakan penggerak utama dalam pertumbuhan perekonomian masyarakat Indonesia. Sebagai lembaga Intermediasi, bank memiliki
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. 1. Analisis korelasi adalah metode statistika yang digunakan untuk menentukan
7 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Defenisi Analisis Regresi dan Korelasi 1. Analisis korelasi adalah metode statistika yang digunakan untuk menentukan kuatnya atau derajat hubungan linier antara dua variabel
Lebih terperinciBAB II. Tinjauan Pustaka. kali dikenalkan oleh Francis Galton melalui artikelnya yang berjudul Regression
BAB II Tinjauan Pustaka.1 Metode Kuadrat Terkecil (MKT) Analisis regresi adalah analisis statistika yang bertujuan untuk memodelkan hubungan antara variabel bebas dengan variabel tak bebas. Istilah regresi
Lebih terperinciRegresi Linier Sederhana dan Korelasi. Pertemuan ke 4
Regresi Linier Sederhana dan Korelasi Pertemuan ke 4 Pengertian Regresi merupakan teknik statistika yang digunakan untuk mempelajari hubungan fungsional dari satu atau beberapa variabel bebas (variabel
Lebih terperinciSTUDI KOMPARATIF METODE KUADRAT TERKECIL DENGAN METODE REGRESI ROBUST PEMBOBOT WELSCH PADA DATA YANG MENGANDUNG PENCILAN
Jurnal Matematika UNAND Vol. 2 No. 4 Hal. 18 26 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND STUDI KOMPARATIF METODE KUADRAT TERKECIL DENGAN METODE REGRESI ROBUST PEMBOBOT WELSCH PADA DATA YANG MENGANDUNG
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan diuraikan mengenai landasan teori yang akan digunakan dalam bab selanjutnya. 2.1 Matriks Sebuah matriks, biasanya dinotasikan dengan huruf kapital tebal seperti A,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Rancangan penelitian diperlukan agar penelitian yang dilakukan dapat
BAB III 3.1 Rancangan Penelitian METODOLOGI PENELITIAN Rancangan penelitian diperlukan agar penelitian yang dilakukan dapat berjalan dengan baik, sistematis serta efektif. Lokasi penelitian ini adalah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis Komponen Utama (AKU, Principal Componen Analysis) bermula dari
BAB 2 LANDASAN TEORI 21 Analisis Komponen Utama 211 Pengantar Analisis Komponen Utama (AKU, Principal Componen Analysis) bermula dari tulisan Karl Pearson pada tahun 1901 untuk peubah non-stokastik Analisis
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel
BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertian Regresi Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat pengaruh suatu variabel terhadap variabel yang lain. Variabel yang pertama disebut dengan
Lebih terperinciBAB III LANDASAN TEORI
BAB III LANDASAN TEORI A. Persamaan Regresi Linear Analisis regresi merupakan suatu model matematis yang dapat digunakan untuk mengetahui pola hubungan antara dua atau lebih variabel. Analisis regresi
Lebih terperinciORTHOGONALISASI PEUBAH BEBAS YANG BERKORELASI DALAM SUATU MODEL REGRESI ABSTRACT
ORTHOGONALISASI PEUBAH BEBAS YANG BERKORELASI DALAM SUATU MODEL REGRESI Aidawayati Rangkuti ) Guru Besar tetap pada Fakultas MIPA Universitas Hasanuddin aidarangkuti05@yahoo.com ABSTRACT The research attempts
Lebih terperinciMA5283 STATISTIKA Bab 7 Analisis Regresi
MA5283 STATISTIKA Bab 7 Analisis Regresi Orang Cerdas Belajar Statistika Silabus Silabus dan Tujuan Perkuliahan Silabus Tujuan Peubah bebas dan terikat, konsep relation, model regresi linier, penaksir
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Konsep Dasar Statistika Statistik adalah ilmu yang mempelajari tentang seluk beluk data, yaitu tentang pengumpulan, pengolahan, penganalisisa, penafsiran, dan penarikan kesimpulan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Perubahan nilai suatu variabel dapat disebabkan karena adanya perubahan pada
19 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Analisis Regresi Perubahan nilai suatu variabel dapat disebabkan karena adanya perubahan pada variabel-variabel lain yang mempengaruhinya.misalnya pada seorang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 21 Bootstrap Bootstrap adalah prosedur statistika yang melakukan sampling dari sebuah populasi yang dikerjakan dengan cara resampling dari sampel (http://wwwmathsanueduau/~peter/edgtalk/edgtalk1pdf)
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab ini terdiri dari dua bagian. Pada bagian pertama berisi tinjauan pustaka dari penelitian-penelitian sebelumnya dan beberapa teori penunjang berisi definisi-definisi yang digunakan
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
Konsentrasi lemak ikan (%) Kandungan zat aktif (absorban) HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data Berdasarkan data yang digunakan dalam penelitian ini, akan dilakukan pengidentifikasian multikolinieritas.
Lebih terperinciBAB ΙΙ LANDASAN TEORI
7 BAB ΙΙ LANDASAN TEORI Berubahnya nilai suatu variabel tidak selalu terjadi dengan sendirinya, bisa saja berubahnya nilai suatu variabel disebabkan oleh adanya perubahan nilai pada variabel lain yang
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Dalam proses pengumpulan data, peneliti sering menemukan nilai pengamatan
4 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Definisi Pencilan Dalam proses pengumpulan data, peneliti sering menemukan nilai pengamatan yang bervariasi (beragam). Keberagaman data ini, di satu sisi sangat dibutuhkan dalam
Lebih terperinciPENERAPAN METODE REGRESI GULUD DAN REGRESI KOMPONEN UTAMA DALAM MENGATASI PENYIMPANGAN MULTIKOLINEARITAS PADA ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA
PENERAPAN METODE REGRESI GULUD DAN REGRESI KOMPONEN UTAMA DALAM MENGATASI PENYIMPANGAN MULTIKOLINEARITAS PADA ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA Sri Siska Wirdaniyati 1), Edy Widodo ) 1) Mahasiswa Prodi
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih.. Dalam
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 21 Pengertian Regresi Linier Pengertian regresi secara umum adalah sebuah alat statistik yang memberikan penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. di peroleh dari Website Bank Muamlat dalam bentuk Time series tahun 2009
17 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang di peroleh dari Website Bank Muamlat dalam bentuk Time series tahun 2009
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. A. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional. Untuk memperjelas dan memudahkan pemahaman terhadap variabelvariabel
43 III. METODE PENELITIAN A. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional Untuk memperjelas dan memudahkan pemahaman terhadap variabelvariabel yang akan dianalisis dalam penelitian ini, maka perlu dirumuskan
Lebih terperinciPENERAPAN METODE GENERALIZED RIDGE REGRESSION DALAM MENGATASI MASALAH MULTIKOLINEARITAS
e-jurnal Matematika Vol. 2, No. 1, Januari 2013, 54-59 PENERAPAN METODE GENERALIZED RIDGE REGRESSION DALAM MENGATASI MASALAH MULTIKOLINEARITAS NI KETUT TRI UTAMI 1, I KOMANG GDE SUKARSA 2, I PUTU EKA NILA
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. level, model regresi tiga level, penduga koefisien korelasi intraclass, pendugaan
6 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada Bab II akan dibahas konsep-konsep yang menjadi dasar dalam penelitian ini yaitu analisis regresi, analisis regresi multilevel, model regresi dua level, model regresi tiga
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis Regresi adalah analisis statistik yang mempelajari bagaimana memodelkan sebuah model fungsional dari data untuk dapat menjelaskan ataupun meramalkan suatu
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. karakteristik tertentu (Indriantoro dan Supomo, 2003). Populasi dalam penelitian
20 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Populasi dan Sampel Populasi adalah sekelompok orang, kejadian, atau segala sesuatu yang mempunyai karakteristik tertentu (Indriantoro dan Supomo, 2003). Populasi dalam
Lebih terperinciBAB lll METODE PENELITIAN
BAB lll METODE PENELITIAN A. Objek/Subyek Penelitian Obyek yang digunakan di dalam penelitian ini adalah pada Kabupaten/Kota D.I. Yogyakarta. Populasi dalam penelitian ini adalah Kabupaten/Kota D.I. Yogyakarta
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE COEFFICIENT OF DETERMINATION RATIO DAN REGRESI DIAGNOSTIK DALAM MENDETEKSI OUTLIER PADA ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3 (2015), hal 153 158. PERBANDINGAN METODE COEFFICIENT OF DETERMINATION RATIO DAN REGRESI DIAGNOSTIK DALAM MENDETEKSI OUTLIER PADA ANALISIS
Lebih terperinciBAB III REGRESI TERSENSOR (TOBIT) Model regresi yang didasarkan pada variabel terikat tersensor disebut
BAB III REGRESI TERSENSOR (TOBIT) 3.1 Model Regresi Tersensor (Tobit) Model regresi yang didasarkan pada variabel terikat tersensor disebut model regresi tersensor (tobit). Untuk variabel terikat yang
Lebih terperincihomogen jika titik-titik tersebar secara merata atau seimbang baik di atas maupun dibawah garis, dengan maksimum ragam yang kecil.
8 koefisien regresi berganda dari variabel tak bebas Y terhadap variabel bebas Xi. Pada kasus ini, persamaan mengandung arti sebagai berikut, seperti yang telah dimodelkan Merdun (23) di Sungai Saluda,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Analisis Regresi Tidak jarang dihadapkan dengan persoalaan yang melibatkan dua atau lebih peubah atau variabel yang ada atau diduga ada dalam suatu hubungan tertentu. Misalnya
Lebih terperinciMODUL TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR
TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR MODUL 9 TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR. Pendahuluan Untuk menginginkan mengumpulkan populasi kita lakukan dengan statistik berdasarkan data yang diambil secara sampling yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel
8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat pengaruh suatu variabel terhadap variabel yang lain. Variabel yang pertama disebut
Lebih terperinciDATA DAN METODE. Data
DATA DAN METODE Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder hasil percobaan padi varietas IR 64 yang dilaksanakan tahun 2002 pada dua musim (kemarau dan hujan). Lokasi penelitian
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN A. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif dalam penelitian ini akan memberikan informasi mengenai variabel-variabel yang digunakan, seperti Profitabilitas, Debt to EquityRatio
Lebih terperinciIII. HASIL DAN PEMBAHASAN
III. HASIL DAN PEMBAHASAN 3.1 Statistik Data Plot Contoh Jumlah total plot contoh yang diukur di lapangan dan citra SPOT Pankromatik sebanyak 26 plot contoh. Plot-plot contoh ini kemudian dikelompokkan
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN Sumber Data
13 METODE PENELITIAN Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan hasil simulasi melalui pembangkitan dari komputer. Untuk membangkitkan data, digunakan desain model persamaan struktural
Lebih terperincipendekatan dalam penelitian ini dinilai cukup beralasan.
Tabel Hasil pendugaan model pengaruh tetap dengan Y sebagai peubah respon dan X, X dan X sebagai C -. 00 X -5 0.50 X.05 00 X 00 R 0.6 Adjusted R 0.6 Hasil pendugaan model data panel dengan Y sebagai peubah
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Berdasarkan sifat penelitiannya, penelitian ini merupakan sebuah penelitian
III. METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Berdasarkan sifat penelitiannya, penelitian ini merupakan sebuah penelitian deskriptif. Definisi dari penelitian deskriptif adalah penelitian yang menggambarkan
Lebih terperinciMENGATASI MULTIKOLINEARITAS MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA)
MENGATASI MULTIKOLINEARITAS MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (PCA) Laporan Praktikum ke-2 Disusun untuk Memenuhi Laporan Praktikum Analisis Regresi Lanjutan Oleh Nama : Faisyal Nim : 125090507111001
Lebih terperinciMA2081 Statistika Dasar
Catatan Kuliah MA2081 Statistika Dasar Orang Cerdas Belajar Statistika Dosen: Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan Statistika - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2015 1 Tentang MA2081 Statistika
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 21 Analisis Regresi Perubahan nilai suatu variabel tidak selalu terjadi dengan sendirinya, namun perubahan nilai variabel itu dapat disebabkan oleh berubahnya variabel lain yang berhubungan
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR (FACTOR ANALYSIS)
ANALISIS FAKTOR (FACTOR ANALYSIS) PENDAHULUAN Analisis faktor: mengkaji hubungan internal dari gugus variabel Data: peubah-peubah yang dianalisis berkorelasi tinggi didalam grupnya sendiri dan berkorelasi
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. topik penelitian secara keseluruhan. Dalam kaitannya dengan hal ini, metode
III. METODE PENELITIAN Metode penelitian merupakan pendekatan umum untuk membangun topik penelitian secara keseluruhan. Dalam kaitannya dengan hal ini, metode penelitian merupakan sistem atas peraturan-peraturan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Bentuk umum persamaan regresi linier berganda adalah
BAB LANDASAN TEORI Regresi Linier Berganda Bentuk umum persamaan regresi linier berganda adalah Y = b 0 + b X + b X + b 3 X 3 + + b k X k + e () dengan: Y = variabel respon b 0 = konstanta regresi b i
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Objek/Subjek Penelitian Objek penelitian data ini adalah Pemerintah Daerah pada 35 Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Tengah. Subjek penelitiannya, yaitu data PAD, DAU, DAK, dan
Lebih terperinci