Analisis Regresi 1. Model-model Regresi yang Lebih Lanjut. Pokok Bahasan : Itasia & Y Angraini Dep. STK FMIPA-IPB
|
|
- Sri Pranata
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Analisis Regresi Pokok Bahasan : Model-model Regresi yang Lebih Lanjut Itasia & Angraini Dep. STK FMIPA-IPB
2 Macam-macam Model Regresi Model Regresi peubah penjelas > peubah penjelas Sederhana Berganda Linier Non Linier Linier Non Linier Polinom Multiplikatif Reciprocal Log Eksponensial Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
3 Sederhana Linier Hubungannya linier Non Linier Polinom Contoh : Macam-macam Model Regresi β β β β β ε ε Multiplikatif β β ε Eksponensial β e β ε β e β ε Reciprocal β β ε Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
4 Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB Model-model Regresi yang Lebih Lanjut SEDERHANA, NONLINIER dalam PARAMETER BERGANDA, LINIER dalam PARAMETER hubungannya LINIER : Ada interaksi : k k
5 Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB BERGANDA, POLINOM Ordo DUA : Ordo TIGA : (lanjutan) Model-model Regresi yang Lebih Lanjut
6 Model Regresi yang Lebih Lanjut BERGANDA, NONLINIER dalam PARAMETER (lanjutan) MULTIPLIKATIF EKSPONENSIAL e 3 3. RESIPROKAL Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
7 Transformasi untuk Meluruskan Pola Garis Pada analisis regresi transformasi terhadap peubah penjelas dan atau peubah respon dimaksudkan untuk : Memenuhi asumsi yang disyaratkan pada suatu metode, agar metode tsb sah digunakan (mis. MKT untuk menduga parameter, uji t dan uji F untuk menguji parameter) Meluruskan pola dugaan garis regresi, agar analisis dapat dilakukan dengan menggunakan model garis lurus (regresi linier yang hubungannya linier, banyaknya parameter sedikit) pengerjaannya lebih sederhana/tidak rumit Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
8 Transformasi untuk Meluruskan: Pola Parabola PERSAMAAN REGRESI : β β β POLA GARIS : β > β > β < β > X TRANSFORMASI: X diperbesar X diperkecil / TRANSFORMASI: X diperkecil X / diperkecil / β < β < β > β < X TRANSFORMASI: X diperbesar X diperbesar TRANSFORMASI: X diperkecil X / diperbesar X X Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
9 Contoh: Transformasi untuk Meluruskan Tebaran Pola Parabola Persamaan Regresi: β β β di TRANSFORMASI : * Scatterplot of y vs Scatterplot of akar vs X y akar X 6 8 Transformasi *= akar telah mampu meluruskan pola tebaran menjadi garis lurus. Analisis dilakukan thdp data yg ditransformasi, menggunakan model linier sederhana. Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
10 Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB Transformasi untuk Meluruskan: Pola Hiperbola PERSAMAAN REGRESI : TRANSFORMASI : Ke dua ruas dibalik X X POLA GARIS : * * * *,,, lurus garis
11 Contoh: Transformasi untuk Meluruskan Tebaran Pola Hiperbola Persamaan Regresi : di TRANSFORMASI : * = / X * = /X Scatterplot of y vs Scatterplot of /y vs / y.5 /y /.6.8. Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
12 Transformasi untuk Meluruskan: Pola Eksponensial PERSAMAAN REGRESI : POLA GARIS : e β X X TRANSFORMASI : Ke dua ruas di ln ln y ln e ln * * ln y, garis ln, lurus Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
13 Contoh: Transformasi untuk Meluruskan Tebaran Pola Eksponensial e Persamaan Regresi : di TRANSFORMASI : β * ln Scatterplot of y vs r =.97 Scatterplot of ln(y) vs r = y 3 ln(y) Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
14 Transformasi untuk Meluruskan: Pola Pangkat MODEL REGRESI : POLA GARIS : β TRANSFORMASI : X Ke dua ruas di ln ln y ln ( ) ln ln * * ln y, * * ln garis lurus, ln, Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
15 Contoh: Transformasi untuk Meluruskan Tebaran Pola Pangkat Persamaan Regresi : di TRANSFORMASI : β *= ln X*= ln X Scatterplot of y vs r=.89 Scatterplot of ln(y) vs ln() r= y ln(y) ln().5..5 Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
16 Transformasi untuk Meluruskan: Pola Kebalikan Eksponensial PERSAMAAN REGRESI : e TRANSFORMASI : POLA GARIS : e X e X Ke dua ruas di ln ln y ln ( e ln ) * * β β ln, * * garis lurus, β ln, β β Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
17 Contoh: Transformasi untuk Meluruskan Tebaran Pola Kebalikan Eksponensial e Persamaan Regresi : di TRANSFORMASI : *= ln X*= /X Scatterplot of y vs r=-.735 Scatterplot of ln(y) vs / r= y 8 4 ln(y) /.6.8. Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
18 Model Hasil Transformasi Hati-hati dengan asumsi sisaan jika ditransformasi Sisaan = transformasi transformasi Didiagnosa seperti yang telah diterangkan pada pokok bahasan DIAGNOSA SISAAN, untuk mengetahui apakah sisaan tersebut memenuhi kondisi Gauss-Markov pada MKT dan atau sebaran Normal. Interpretasi hasil dilakukan terhadap transformasi balik dugaan garis regresi yang didapat Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
19 Contoh: Menduga Parameter Regresi Pola Pangkat Persamaan Regresi : di TRANSFORMASI : β *= ln X*= ln X y Scatterplot of y vs r=.89 ln(y) Scatterplot of ln(y) vs ln() ln().5 r= Karena bentuk tebarannya tidak linier, maka dilakukan transformasi agar menjadi linier. Setelah linier maka selanjutnya dilakukan analisis regresi linier sederhana. Persamaan Regresi yang Digunakan : ln ln garis lurus MENGUJI APAKAH MODEL REGRESI LINIER PAS? Sequential Analysis of Variance Source DF SS F P Linear Quadratic Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB Penambahan pengaruh kuadratik ke dlm model tidak nyata pers.linier pas
20 Contoh: Menduga Parameter Regresi Pola Pangkat (lanjutan) The regression equation is: ln(y) = ln() dan Predictor Coef SE Coef T P Constant ln() S =.7943 R-Sq = 86.5% R-Sq(adj) = 85.5% Dugaan garis regresi yang digunakan : ln(y) = ln() MENDIAGNOSA SISAAN Residuals Versus the Fitted Values (response is ln(y)) Dari hasil tebaran sisaan terhadap nilai dugaannya didapatkan bahwa : - Sisaan di sekitar nol E - Lebar pita hampir sama ragam homogen - Tebaran tidak berpola sisaan saling bebas Residual Sisaan memenuhi asumsi Gauss-Markov Fitted Value Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
21 Contoh: Menduga Parameter Regresi Pola Pangkat APAKAH SISAAN MENEBAR NORMAL? (lanjutan) Normal Probability Plot of the Residuals (response is ln(y)) Plot antara sisaan dan peluang normal menunjukkan pola garis lurus sisaan menyebar Normal Uji t dapat digunakan Percent Residual.5.5 Predictor Coef SE Coef T P Constant ln() Kesimpulan : ln berpengaruh linier terhadap ln ln() = ln() Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
22 Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB Contoh: Menduga Parameter Dugaan persamaan garis regresi : ln = ln Transformasi balik : e ln Regresi Pola Pangkat INTERPRETASI DUGAAN GARIS REGRESI HASIL TRANSFORMASI.64.44ln Interpretasi : perubahan dari i ke i+ mengubah sebesar e e e e. e. ln e.64 i i i i.44 (lanjutan) e..
23 Model Regresi Polinomial ORDO KE-SATU hubungannya linier Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB Satu peubah penjelas Dua peubah penjelas K peubah penjelas ORDO KE-DUA Satu peubah penjelas Dua peubah penjelas β βx ε β βx βx β β β X β X ε... β X k k β X β Banyaknya parameter ordo ke- dg k peubah = ½( k +3k) + X β βx βx βx βx βxx ε ε ε
24 Model-model Regresi Berdasarkan Peubah Penjelas-nya Eplanatory Variable Quantitative Variable or More Quantitative Variables Qualitative Variable st Order Model nd Order Model 3rd Order Model st Order Model Inter- Action Model nd Order Model Dummy Variable Model Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
25 Model Ordo ke- dengan Peubah Penjelas. Hubungan antara peubah penjelas dengan peubah respon merupakan fungsi linier.. Diasumsikan tidak ada interaksi antara X & X Pengaruh X terhadap tidak dipengaruhi nilai X 3. Model Regresinya β β X β X ε Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
26 Model Ordo ke- dengan Peubah Penjelas Tidak ada interaksi = + X + 3X X Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
27 Model Ordo ke- dengan Peubah Penjelas Tidak ada interaksi E() = + X + 3X 8 4 E() = + X + 3() = + X.5.5 X Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
28 Model Ordo ke- dengan Peubah Penjelas Tidak ada interaksi E() = + X + 3X 8 4 E() = + X + 3() = 4 + X E() = + X + 3() = + X.5.5 X Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
29 Model Ordo ke- dengan Peubah Penjelas Tidak ada interaksi E() = + X + 3X 8 4 E() = + X + 3() = 7 + X E() = + X + 3() = 4 + X E() = + X + 3() = + X.5.5 X Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
30 Model Ordo ke- dengan Peubah Penjelas Tidak ada interaksi E() = + X + 3X 8 4 E() = + X + 3(3) = + X E() = + X + 3() = 7 + X E() = + X + 3() = 4 + X E() = + X + 3() = + X.5.5 X Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
31 Model Ordo ke- dengan Peubah Penjelas Tidak ada interaksi E() = + X + 3X 8 4 E() = + X + 3(3) = + X E() = + X + 3() = 7 + X E() = + X + 3() = 4 + X E() = + X + 3() = + X.5.5 X Pengaruh X thdp tidak bergantung pada X Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
32 Model-model Regresi Berdasarkan Peubah Penjelas-nya Eplanatory Variable Quantitative Variable or More Quantitative Variables Qualitative Variable st Order Model nd Order Model 3rd Order Model st Order Model Inter- Action Model nd Order Model Dummy Variable Model Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
33 Model Interaksi dengan Peubah Penjelas. Anggap ada peubah penjelas yang saling berinteraksi Pengaruh peubah penjelas yang satu (mis. X) berubah-ubah tergantung pada nilai peubah penjelas lainnya (mis. X). Model regresi-nya : β βx βx β3xx ε 3. Dapat dikombinasikan dengan model lainnya, mis. Model peubah boneka Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
34 Efek Interaksi. Model Regresi-nya: X 3 X. Tanpa Interaksi, efek X terhadap diukur oleh 3. Ada Interaksi, efek X terhadap diukur oleh + 3 X Efek naik jika X naik X X Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
35 Hubungan Model Interaksi = + X + 3X + 4X X X Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
36 Hubungan Model Interaksi = + X + 3X + 4X X 8 4 = + X + 3() + 4X () = + X.5.5 X Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
37 Hubungan Model Interaksi = + X + 3X + 4X X = + X + 3() + 4X () = 4 + 6X 8 4 = + X + 3() + 4X () = + X.5.5 X Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
38 Hubungan Model Interaksi = + X + 3X + 4X X = + X + 3() + 4X () = 4 + 6X 8 4 = + X + 3() + 4X () = + X.5.5 X Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB Efek/kemiringan X thdp bergantung pd X
39 Worksheet untuk Model Interaksi Case, i i X i X i X i X i : : : : : Kalikan X dg X untuk mendapatkan X X. Lakukan regresi X, X, X X thdp Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
40 Model-model Regresi Berdasarkan Tipe Peubah Penjelas-nya Eplanatory Variable Quantitative Variable or More Quantitative Variables Qualitative Variable st Order Model nd Order Model 3rd Order Model st Order Model Inter- Action Model nd Order Model Dummy Variable Model Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
41 Peubah Boneka (Dummy variable) Peubah boneka adalah peubah bebas/penjelas yang tipenya kategorik dengan dua taraf: yes atau no, on atau off, male atau female, nilainya atau Peubah Respon () Banyaknya barang yang terjual dalam satu minggu Kecepatan reaksi bahan kimia Kuantitatif.Harga barang.biaya iklan.suhu.tekanan Peubah Penjelas () Kategorik Adanya hari libur dalam minggu tersebut Jenis katalisator yang digunakan Model Regresinya : 33 Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
42 Peubah Boneka (Dummy variable) Jika uji parameter peubah boneka nyata peubah boneka berpengaruh nyata (lanjutan) ada persamaan (grafik): kategori- dan kategori- yˆ b b b () (b b ) b yˆ b b b () b b Intersep berbeda Slope sama Koef intersep untuk ke-dua kategori berbeda Slope untuk ke-dua kategori tersebut sama Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
43 Contoh : Penggunaan Peubah Boneka Sebuah toko kue ingin memprediksi banyaknya pie yang terjual per minggu. Untuk itu dikumpulkan data penjualan selama 5 minggu, beserta data peubah-peubah penjelas yang diperkirakan mempengaruhi banyaknya penjualan pie. aitu peubah harga, dan peubah ada/tidak-nya hari libur pd minggu ybs. Persamaan regresinya : = banyaknya pie yg terjual/minggu = harga pie = hari libur (X = jika dalam minggu tsb ada hari libur) (X = jika dalam minggu tsb tidak ada hari libur) P Boneka Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
44 Contoh : Penggunaan Peubah Boneka (lanjutan) b b b ( ) b b b Ada hari libur b b b ( ) b b Tidak ada hari libur y (banyaknya pie yg terjual) b + b b Jika H : β = ditolak, maka Hari Libur berpengaruh nyata thdp banyaknya penjualan pie Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB (Harga)
45 Interpretasi Koefisien Peubah Boneka Contoh: Ŷ Penjualan 3-3(harga) 5(hari libur) Penjualan = banyaknyam pie yg terjual/minggu Harga hari libur = harga pie jika dalam minggu tsb ada hari libur jika dalam minggu tsb tidak ada hari libur b = 5: rata-rata, banyaknya pie yg terjual 5 unit lebih banyak dalam minggu yg ada hari liburnya dibanding dg dalam minggu yg tidak ada hari liburnya Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB
46 Menyusun Worksheet-nya Itasia & Angraini Dep.STK FMIPA-IPB Case, i i X i X i : : : : Taraf X : jika termasuk kategori = jika termasuk kategori =
Pencilan. Pencilan adalah pengamatan yang nilai mutlak sisaannya jauh lebih besar daripada sisaan-sisaan lainnya
Pencilan Pencilan adalah pengamatan yang nilai mutlak sisaannya jauh lebih besar daripada sisaan-sisaan lainnya Bisa jadi terletak pada tiga atau empat simpangan baku atau lebih jauh lagi dari rata-rata
Lebih terperinciANALISIS REGRESI 1. Pokok Bahasan : REGRESI LINIER SEDERHANA
ANALISIS REGRESI Pokok Bahasan : REGRESI LINIER SEDERHANA Deskripsi Model Macam-macam Model Regresi Model Regresi peubah penjelas > peubah penjelas Sederhana Berganda Linier Non Linier Linier Non Linier
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 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 terperinciAnalisis Regresi 1. Diagnosa Model Melalui Pemeriksaan Sisaan dan Identifikasi Pengamatan Berpengaruh. Pokok Bahasan :
Analss Regres Pokok Bahasan : Dagnosa Model Melalu Pemerksaan Ssaan dan Identfkas Pengamatan Berpengaruh Itasa & Y Angran Dep. Statstka FMIPA-IPB Ssaan Ssaan adalah menympangnya nla amatan y terhadap dugaan
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 terperinciAnalisis Regresi 1. Pokok Bahasan : Pengenalan Analisis Regresi. Itasia & Y Angraini, Dep. Statistika FMIPA-IPB
Analisis Regresi 1 Pokok Bahasan : Pengenalan Analisis Regresi Itasia & Y Angraini, Dep. Statistika FMIPA-IPB Analisis Regresi Analisis regresi merupakan alat statistika untuk mengevaluasi hubungan antara
Lebih terperinciSTK511 Analisis Statistika. Pertemuan 10 Analisis Korelasi & Regresi (1)
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 10 Analisis Korelasi & Regresi (1) Analisis Hubungan Jenis/tipe hubungan Ukuran Keterkaitan Skala pengukuran peubah Pemodelan Keterkaitan anang kurnia (anangk@apps.ipb.ac.id)
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 terperinciREGRESI LINEAR SEDERHANA
REGRESI LINEAR SEDERHANA y (x 3,y 3 ) d 3 (x 5,y 5 ) d 5 d 2 (x 2,y 2 ) d (x 1 1,y 1 ) d 4 (x 4,y 4 ) x Definisi: Dari semua kurva pendekatan terhadap satu set data, kurva yang memenuhi sifat bahwa nilai
Lebih terperinciMetode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi
Metode Statistika Pertemuan XII Analisis Korelasi dan Regresi Analisis Hubungan Jenis/tipe hubungan Ukuran Keterkaitan Skala pengukuran variabel Pemodelan Keterkaitan Relationship vs Causal Relationship
Lebih terperinciPengujian Kestabilan Parameter pada Model Regresi Menggunakan Dummy Variabel
Statistika, Vol. 10 No. 2, 99 105 Nopember 2010 Pengujian Kestabilan Parameter pada Model Regresi Menggunakan Dummy Variabel Teti Sofia Yanti Program Studi Statistika Universitas Islam Bandung Email: buitet@yahoo.com
Lebih terperinciAnalisis Korelasi dan Regresi. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB
Analisis Korelasi dan Regresi Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB - 015 1 Hubungan Dua Peubah atau Lebih PEUBAH KASUS PENGUMPULAN DATA JENIS HUBUNGANNYA 1.Dosis pupuk.banyaknya padi yg dihasilkan
Lebih terperinciPengaruh Suku Bunga, Inflasi dan Kurs terhadap Perkembangan Harga Saham PT. Telkom Tbk Menggunakan Analisis Regresi
Pengaruh Suku Bunga, Inflasi dan Kurs terhadap Perkembangan Harga Saham PT. Telkom Tbk Menggunakan Analisis Regresi Novita Homer 1, Jantje D. Prang 2, Nelson Nainggolan 3 1 Program Studi Matematika, FMIPA,
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 terperinciKualitas Fitted Model
Kualitas Fitted Model Apakah model regresi sudah cukup pas mewakili data? Apakah model regresi cukup baik untuk model peramalan? Tebaran titik amatan / scatter plot y Mana di antara gambar gambar ini yang
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 terperinciTabel Perhitungan Waktu Standar
waktu baku = = waktu 3,39 normal 100 % 100 % 17 % 100 % 100 % % allowance = 4,08 menit /container. Tabel Perhitungan Waktu Standar No 1 2 3 Proses Kerja Memindakan container dari tanah ke truk (L1) Memindakan
Lebih terperinciJumlah tanggungan (org) Lama bekerja di kawasan TWA (thn)
LAMPIRAN 88 Lampiran 1. Data Responden Masyarakat Desa Karang Tengah 11 No Jenis pekerjaan Jenis kelamin (L=1 ; P=) Umur (thn) Lama pendidikan (thn) Jumlah tanggungan (org) Lama bekerja di kawasan TWA
Lebih terperinciOleh : Fuji Rahayu W ( )
Oleh : Fuji Rahayu W (1208 100 043) JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2012 Indonesia sebagai negara maritim Penduduk Indonesia
Lebih terperinciOPTIMASI PRODUKSI DENGAN METODE RESPONSE SURFACE (Studi Kasus pada Industri Percetakan Koran)
Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 05, No. 2 (2016), hal 113 118. OPTIMASI PRODUKSI DENGAN METODE RESPONSE SURFACE (Studi Kasus pada Industri Percetakan Koran) Eka Dian Rahmawati,
Lebih terperinciDidonwload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN Pada bab sebelumnya telah dibahas rancangan faktorial secara umum, seringkali peneliti berhadapan pada rancangan yang melibatkan sejumlah faktor yang masing-masing faktor hanya terdiri
Lebih terperinciMODEL MODEL LEBIH RUMIT
08/0/06 MODEL MODEL LEBIH RUMIT Di susun oleh Nurul Hani Ulvatunnisa Kanthi Wulandari Sri Siska Wirdaniyati Kamal Adyasa Unib Sedya Pramuji 08/0/06 Model Polinom Berbagai Ordo Model Yang Melibatkan Transformasi
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 terperinciPENGGUNAAN MODEL LINIER SEBAGAI ALTERNATIF ANOVA RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL TERSARANG PADA DATA NON NORMAL
PENGGUNAAN MODEL LINIER SEBAGAI ALTERNATIF ANOVA RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL TERSARANG PADA DATA NON NORMAL Prasetyo Universitas Negeri Malang E-mail : pras_kazekage@yahoo.com Pembimbing: (I) Ir. Hendro
Lebih terperinciMata Kuliah: Statistik Inferensial
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BERGANDA OUTLINE Bagian I Statistik Induktif Metode dan Distribusi Sampling Teori Pendugaan Statistik Pengujian Hipotesa Sampel Besar Pengertian Bentuk Fungsi, Variabel, dan
Lebih terperinciSTATISTIKA I. Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta. Kode Matakuliah: PAI111, 2sks Tujuan Instruksional Umum:
STATISTIKA I Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta Kode Matakuliah: PAI111, 2sks Tujuan Instruksional Umum: Setelah mengikuti mata kuliah ini selama satu semester, mahasiswa akan dapat
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 terperinciVII. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HARGA LAHAN. harga lahan di sekitar Bandara Raja Haji Fisabilillah, Kepulauan Riau adalah
VII. FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HARGA LAHAN Model yang digunakan dalam menduga faktor-faktor yang mempengaruhi harga lahan di sekitar Bandara Raja Haji Fisabilillah, Kepulauan Riau adalah model double
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
2 5. Pemilihan Pohon Contoh BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN Pohon contoh yang digunakan dalam penyusunan tabel volume ini adalah jenis nyatoh (Palaquium spp.). Berikut disajikan tabel penyebaran pohon contoh
Lebih terperinciAnalisis Regresi Linier Berganda Untuk Mengetahui Hubungan Antara Beberapa Aktifitas Promosi dengan Penjualan Produk
Analisis Regresi Linier Berganda Untuk Mengetahui Hubungan Antara Beberapa Aktifitas Promosi dengan Penjualan Produk Suhermin Ari Pujiati Pasca Sarjana Jurusan Statistika FMIPA ITS Suhermin97@yahoo.com.
Lebih terperinciSTK511 Analisis Statistika. Pertemuan - 1
STK511 Analisis Statistika Pertemuan - 1 PERKULIAHAN 1. Dosen : Anang Kurnia (anangk@apps.ipb.ac.id) 2. Asisten : Septian Rahardiantoro 3. Waktu : Rabu > 08.00 09.40 Jumat > 08.00 10.00 4. Office Hours
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 REGRESI LINIER DALAM MELIHAT KEBERHASILAN BELAJAR SISWA SMU
S-19 MODEL REGRESI LINIER DALAM MELIHAT KEBERHASILAN BELAJAR SISWA SMU Siti Sunendiari Universitas Islam Bandung (Unisba) e-mai : sunen_diari@yahoo.com 1. ABSTRAK Keberhasilan dalam proses belajar mengajar
Lebih terperinciABSTRAK. Pada prakternya tolak ukur yang dapat dilihat oleh keberhasilan mahasiswa adalah
PEMODELAN PRESTASI MAHASISWA TERHADAP MATAKULIAH WAJIB DENGAN ANALISIS REGRESI Anik Rufaidah Program Studi Teknik Industri Sekolah Tinggi Teknik Qomaruddin Jalan Raya No. 01 Bungah Gresik 61152 Indonesia
Lebih terperinciSTK511 Analisis Statistika. Pertemuan 4 Sebaran Penarikan Contoh
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 4 Sebaran Penarikan Contoh Konsep Dasar Suatu statistik, misalnya, adalah fungsi dari peubah acak sering kita tulis. Idea dasaranya : Karena adalah peubah acak, maka
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
19 HASIL DAN PEMBAHASAN Koreksi Pencaran Multiplikatif Data persen transmitan diperoleh dari pengukuran dengan menggunakan FTIR pada 1866 bilangan gelombang yang berkisar antara 4000 400 cm -1. Grafik
Lebih terperinciANALISIS REGRESI DAN KORELASI
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI SEDERHANA LATAR BELAKANG Analisis regresi dan korelasi mengkaji dan mengukur keterkaitan seara statistik antara dua atau lebih variabel. Keterkaitan antara dua variabel regresi
Lebih terperinciLAPORAN PRAKTIKUM. Mata Kuliah : Penerapan Komputer Tanggal : 21 Desember Nama : Desi Aryanti Dosen : Ir. Rini Herlina M.S
LAPORAN PRAKTIKUM Mata Kuliah : Penerapan Komputer Tanggal : 21 Desember 2009 Nama : Desi Aryanti Dosen : Ir. Rini Herlina M.S NRP : D14070066 Asisten Dosen : 1. Revan M. 2. Ratu Fika Hertaviani KORELASI
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN Bab ini akan menguraikan proses, hasil serta pembahasan dari pengolahan data yang telah dilakukan. Analisis pengolahan data dilakukan dengan mengggunakan software Minitab
Lebih terperinciLAMPIRAN A. Daftar Riwayat Hidup. Kartu Mata Kuliah. Surat Keterangan Survey Tugas Akhir
111 LAMPIRAN A Daftar Riwayat Hidup Kartu Mata Kuliah Surat Keterangan Survey Tugas Akhir SURAT KETERANGAN SURVEY TUGAS AKHIR 114 115 LAMPIRAN B Faktor Batas Kendali Peta Variabel FAKTOR BATAS KENDALI
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 terperinciREGRESI BEDA DAN REGRESI RIDGE Ria Dhea Layla N.K 1, Febti Eka P. 2 1)
REGRESI BEDA DAN REGRESI RIDGE Ria Dhea Layla N.K 1, Febti Eka P. 2 1) 1311105003 2) 1311106009 email: 1) riadhea0863@yahoo.co.id 2) febti08.10@gmail.com ABSTRAK Analisis regresi dalam statistika adalah
Lebih terperinciJurnal Gradien Vol. 10 No. 1 Januari 2014 : 957-962 Analisis Model Regresi Linear Berganda dengan Metode Response Surface * Henoh Bayu Murti, Dian Kurniasari, Widiarti Jurusan Matematika, Fakultas Matematika
Lebih terperinciProgram Magister Manajemen dan Bisnis Institut Pertanian Bogor 2014
TUGAS Metode Kuantitatif Manajemen Analisis Regresi pada Data Penjualan Tahunan Lezat Fried Chicken (LFC) Disusun sebagai Tugas Akhir Triwulan I Mata Kuliah Metode Kuantitatif Manajemen Disusun Oleh :
Lebih terperinciLampiran 1. Struktur Organisasi PTP Nusantara VIII Kebun Cianten
LAMPIRAN 71 Lampiran 1. Struktur Organisasi PTP Nusantara VIII Kebun Cianten 72 Lampiran 2. Spesifikasi persyaratan mutu teh hitam (SNI 01-1902-1995) No. Jenis Uji Satuan Spesifikasi 1 Kadar air % b/b
Lebih terperinciJika terdapat k variabel bebas, x dan Y merupakan variabel tergantung, maka diperoleh model linier dari regresi berganda seperti rumus [3.1]. [3.
Analisis Regresi Analisis regresi merupakan salah satu alat statistika yang sangat populer digunakan user dalam mengolah data statistika. Analisis regresi digunakan untuk mengetahui hubungan satu atau
Lebih terperinciANALISA VARIABEL DUMMY INDEPENDEN NON LINEAR DENGAN REGRESI BERGANDA
ANALISA VARIABEL DUMMY INDEPENDEN NON LINEAR DENGAN REGRESI BERGANDA 1. Tinjauan Teoritis Analisa Dummy Variabel Dummy variabel merupakan variabel-variabel yang sesungguhnya merupakan variabel yang bersifat
Lebih terperinciAnalisis Model Regresi Linear Berganda dengan Metode Response Surface
Jurnal Gradien Vol. 10 No. 1 Januari 2014 : 957-962 Analisis Model Regresi Linear Berganda dengan Metode Response Surface * Henoh Bayu Murti, Dian Kurniasari, Widiarti Jurusan Matematika, Fakultas Matematika
Lebih terperinciAnalisis Regresi 2. Mendeteksi pencilan dan penanganannya
Analss Regres Pokok Bahasan : Mendeteks penclan dan penanganannya TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : Mahasswa dapat mendeteks adanya penclan pada regres lner berganda Penclan Penclan adalah pengamatan yang
Lebih terperinciLAMPIRAN. Lampiran 1. Kuesioner untuk Pengunjung
LAMPIRAN Lampiran 1. Kuesioner untuk Pengunjung Kuesioner penelitian: Penilaian Ekonomi dan Prospek Pengembangan Wisata TWA Gunung Pancar. Oleh: Devina Marcia Rumanthy Sihombing (H44070045). Departemen
Lebih terperinciAPLIKASI FUNGSI PRODUKSI COBB-DOUGLAS DALAM MENESTIMASI PENDAPATAN PAJAK HOTEL KOTA SURAKARTA BERDASARKAN JUMLAH TENAGA KERJA DAN PENGUNJUNG HOTEL
APLIKASI FUNGSI PRODUKSI COBB-DOUGLAS DALAM MENESTIMASI PENDAPATAN PAJAK HOTEL KOTA SURAKARTA BERDASARKAN JUMLAH TENAGA KERJA DAN PENGUNJUNG HOTEL UNG GARBA SKRIPSI: ditulis dan diajukan untuk memenuhi
Lebih terperinciLampiran 1. No. Alat dan Bahan Spesifikasi Unit/Satuan Pemeliharaan dan Percobaan Pengambilan dan Pembuatan Preparat Pengukuran Parameter
LAMPIRAN 4 Lampiran. Alat dan Bahan yang Digunakan pada Penelitian No. Alat dan Bahan Spesifikasi Unit/Satuan Pemeliharaan dan Percobaan. Akuarium pemeliharaan 00 x 4 x 4 cm 2/- 2. Akuarium pemeliharaan
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 terperinciPEMAKAIAN VARIABEL INDIKATOR DALAM PEMODELAN. Mike Susmikanti *
PEMAKAIAN VARIABEL INDIKATOR DALAM PEMODELAN Mike Susmikanti * ABSTRAK PEMAKAIAN VARIABEL INDIKATOR DALAM PEMODELAN. Pemodelan dalam penelitian berbagai bidang khususnya bidang industri, merupakan kebutuhan
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 terperinciStatistik merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang paling banyak
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Analisis Regresi Statistik merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang paling banyak mendapatkan perhatian dan dipelajari oleh ilmuan dari hampir semua ilmu bidang
Lebih terperinciREVIEW REGRESI LINIER BERGANDA. 24/09/2012 MK. Ekonometrika Darmanto, S.Si.
REVIEW REGRESI LINIER BERGANDA 1 PENGANTAR Semakin banyak variabel independen yang relevan muncul dalam model, akan semakin sempurna model yg ada dan akan semakin mengurangi beban dari variabel U dan α.
Lebih terperinciLampiran 1 Deskripsi Statistik Variabel Fungsi Permintaan TMR Tahun 2011
LAMPIRAN 08 Lampiran Deskripsi Statistik Variabel Fungsi Permintaan TMR Tahun 20 Variabel N Rata-rata Minimum Maksimum Standar Deviasi Y 00 3,0 60 6,996 TC 00 54005 5000 400000 74965,665 I 00 25338000
Lebih terperinciUniversitas Negeri Malang
1 Penerapan Metode Regresi New Stepwise untuk Mengetahui Faktor- Faktor yang Mempengaruhi Kekuatan Metallic Box (Studi Kasus di PT. PINDAD (Persero) Turen) Universitas Negeri Malang E-mail: Nisahidayatul@gmail.com
Lebih terperinciVI. FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN RUMAH TANGGA TERHADAP CABAI MERAH KERITING
VI. FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN RUMAH TANGGA TERHADAP CABAI MERAH KERITING 6.1. Model Permintaan Rumah Tangga Terhadap Cabai Merah Keriting Model permintaan rumah tangga di DKI Jakarta
Lebih terperinciPENENTUAN MODEL HUBUNGAN KEPADATAN PENDUDUK DAN FAKTORNYA MENGGUNAKAN METODE FORWARD SELECTION
PENENTUAN MODEL HUBUNGAN KEPADATAN PENDUDUK DAN FAKTORNYA MENGGUNAKAN METODE FORWARD SELECTION (DETERMINING POPULATION DENSITY AND THE FACTORS MODELS BY USING FORWARD SELECTION METHOD) Puji Subekti 1,
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 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 terperinciFaktor-faktor yang Mempengaruhi Perubahan Tekanan Darah Pasien di Puskesmas Malalo Batipuh Selatan dengan Menggunakan Regresi Linier Berganda
Faktor-faktor yang Mempengaruhi Perubahan Tekanan Darah Pasien di Puskesmas Malalo Batipuh Selatan dengan Menggunakan Regresi Linier Berganda Lusi Sasmalinda #1, Syafriandi *2, Helma *3 # Student of Mathematics
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 terperinci6/28/2016 al muiz
6/28/2016 al muiz 2013 1 Unsur-unsur dalam model matematis Varia bel Kons tanta Para meter Unsur model matematis 6/28/2016 al muiz 2013 2 Variabel adalah sesuatu yang besarnya dapat berubah, misalnya sesuatu
Lebih terperinciRegresi. Data : Untuk melakukan regresi linear, langkah-langkah sebagai berikut, 1. Pilih Stat > Regression > Regression
Regresi Fungsi regresi yang tersedia pada Minitab yang dibahas disini adalah regresi tipe least squares regression atau kuadrat terkecil, sedangkan regresi tipe logaritma walaupun juga tersedia dalam Minitab
Lebih terperinciLampiran 1. Harga Beberapa Komoditas Pertanian Jawa Barat Per tanggal 31 Juli 2009
Lampiran 1. Harga Beberapa Komoditas Pertanian Jawa Barat Per tanggal 31 Juli 2009 No Komoditas Harga Per Kg 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Bawang Daun Brokoli Bawang Merah Bawang Putih Buncis
Lebih terperinciBAB VI PENYELESAIAN DERET UNTUK PERSAMAAN DIFERENSIAL
BAB VI PENYELESAIAN DERET UNTUK PERSAMAAN DIFERENSIAL Bila persamaan diferensial linear homogen memiliki koefisien constant maka persamaan tersebut dapat diselesaikan dengan metoda aljabar (seperti yang
Lebih terperinciModel Penduga Produksi Kopal
JMHT Vol. XIII (3): 166-171, Desember 2007 ISSN: 0215-157X Model Penduga Produksi Kopal Prediction Model for Copal Production Wien Setya Budhi Irawan 1, Endang Suhendang 2, dan Juang R. Matangaran 3* 1)
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 terperinciAnalisis Regresi Spline Kuadratik
Analisis Regresi Spline Kuadratik S 2 Oleh: Agustini Tripena Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknik, Univesitas Jenderal Soedirman, Purwokerto tripena1960@yahoo.co.id Abstrak Regresi spline
Lebih terperinciKomputasi Statistika dengan Software R
Komputasi Statistika dengan Software R Analisis Korelasi (Sesi 13) Zulhanif Analisis Korelasi Korelasi menyatakan keeratan hubungan antara suatu variabel dengan variabel lainnya. Korelasi dalam populasi
Lebih terperinciVII ANALISIS FUNGSI PRODUKSI USAHATANI BELIMBING DEWA
VII ANALISIS FUNGSI PRODUKSI USAHATANI BELIMBING DEWA 7.1. Analisis Fungsi Produksi Hasil pendataan jumlah produksi serta tingkat penggunaan input yang digunakan dalam proses budidaya belimbing dewa digunakan
Lebih terperinciPAM 252 Metode Numerik Bab 4 Pencocokan Kurva
PAM 252 Metode Numerik Bab 4 Pencocokan Kurva Mahdhivan Syafwan Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas Semester Genap 2013/2014 1 Mahdhivan Syafwan Metode Numerik: Pencocokan Kurva Permasalahan dan
Lebih terperinciREGRESI LINIER. b. Variabel tak bebas atau variabel respon -> variabel yang terjadi karena variabel bebas. Dapat dinyatakan dengan Y.
REGRESI LINIER 1. Hubungan Fungsional Antara Variabel Variabel dibedakan dalam dua jenis dalam analisis regresi: a. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia.
Lebih terperinciPEMODELAN DENGAN REGRESI LOGISTIK. Secara umum, kedua hasil dilambangkan dengan (sukses) dan (gagal)
PEMODELAN DENGAN REGRESI LOGISTIK 1. Data Biner Data biner merupakan data yang hanya memiliki dua kemungkinan hasil. Secara umum, kedua hasil dilambangkan dengan (sukses) dan (gagal) dengan peluang masing-masing
Lebih terperinciAnalisis Korelasi & Regresi
Analisis Korelasi & Regresi Oleh: Ki Hariyadi,, S.Si., M.PH Nuryadi, S.Pd.Si UIN JOGJAKARTA 1 Pokok Bahasan Analisis Korelasi Uji Kemaknaan terhadap ρ (rho) Analisis Regresi Linier Analisis Kemaknaan terhadap
Lebih terperinciAnalisis Regresi 1. Pokok Bahasan : Diagnosa Model Melalui Pemeriksaan Sisaan dan Identifikasi Pengamatan Berpengaruh
Analss Regres 1 Pokok Bahasan : Dagnosa Model Melalu Pemerksaan Ssaan dan Identfkas Pengamatan Berpengaruh Ssaan Ssaan adalah menympangnya nla amatan y terhadap dugaan nla harapannya E[Y x] E[Y x] y b
Lebih terperinciSTK511 Analisis Statistika. Pertemuan 9 ANOVA (3)
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 9 ANOVA (3) 9. ANOVA (3) Diagnosis Asumsi dalam Uji Hipotesis 1. bersifat bebas terhadap sesamanya. Nilai harapan dari nol, E 0 3. Ragam homogen, Var 4. Pola sebaran
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 terperinciKata kunci : Regresi linier berganda, Annealing, Kekerasan, Suhu, Waktu
MODEL MATEMATIK : PENGARUH SUHU DAN WAKTU TAHAN PADA PROSES ANNEALING TERHADAP KEKERASAN BAJA KARBON Christina Eni Pujiastut 1, a *, Dody Prayitno 2,b dan Joko Riyono 3,c 1 Jurusan Teknik Mesin FTI-Usakti
Lebih terperinciLedhyane I. Harlyan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Universitas Brawijaya 2013
Regression Ledhyane I. Harlyan Fakultas Perikanan dan Ilmu Kelautan Universitas Brawijaya 2013 TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS Mahasiswa mampu melakukan analisis regresi sederhana dengan menggunakan metode
Lebih terperinciPEMILIHAN MODEL REGRESI LINIER MULTILEVEL TERBAIK (Choice the Best Linear Regression Multilevel Models)
, Oktober 2009 p : 1-7 ISSN : 0853-8115 Vol 14 No.2 PEMILIHAN MODEL REGRESI LINIER MULTILEVEL TERBAIK Bertho Tantular 1, Aunuddin 2, Hari Wijayanto 2 1 Jurusan Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran
Lebih 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 terperinciPada umumnya ilmu ekonomi mempelajari hubungan-hubungan antara. variabel ekonomi. Hubungan-hubungan yang fungsional tersebut mendefinisikan
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Pada umumnya ilmu ekonomi mempelajari hubungan-hubungan antara variabel ekonomi. Hubungan-hubungan yang fungsional tersebut mendefinisikan ketergantungan variabel
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 terperinciSurat Pemberitahuan (SPT) BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. A. Analisis Deskriptif
62 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Deskriptif 1. Perkembangan Penerimaan Surat Pemberitahuan Pajak Pertambahan Nilai (SPT PPN) Jumlah penerimaan SPT PPN yang terdaftar pada KPP Pratama
Lebih terperinciRegression. Fisheries Data Analysis Ledhyane I. Harlyan
Regression Fisheries Data Analysis Ledhyane I. Harlyan TIK (TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS) Mahasiswa mampu melakukan analisis regresi sederhana dengan menggunakan metode fit-by eye dan metode kuadrat terkecil
Lebih terperinciPERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN MODEL REGRESI DENGAN RESIDUAL ARIMA DALAM MENERANGKAN PERILAKU PELANGGAN LISTRIK DI KOTA PALOPO
Perbandingan Model ARIMA... (Alia Lestari) PERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN MODEL REGRESI DENGAN RESIDUAL ARIMA DALAM MENERANGKAN PERILAKU PELANGGAN LISTRIK DI KOTA PALOPO Alia Lestari Fakultas Teknik Universitas
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN A. Statistik Deskriptif. Statistik deskriptif adalah ilmu statistik yang mempelajari cara-cara pengumpulan, penyusunan dan penyajian data suatu penilaian. Tujuannya adalah
Lebih terperinciBAB 2 MODEL REGRESI LINIER
BAB 2 MODEL REGRESI LINIER Model regresi liner merupakan suatu model yang parameternya linier (bisa saja fungsinya tidak berbentuk garus lurus), dan secara kuantitatif dapat digunakan untuk menganalisis
Lebih terperinciModel Regresi Berganda
Model Regres Berganda Huungan lnear (dlm parameter) antara peuah tak eas & atau leh peuah eas Intersep-Y Populas Slope Populas Random Error Y 0 p p Ŷ 0 p p e Peuah tak eas (Respons) utk sampel Peuah eas
Lebih terperinciLampiran 1. Daftar Isian Konsumen Air Rumah Tangga Selama Satu Hari. Nama Waktu Takaran Gayung Pagi
Lampiran 1. Daftar Isian Konsumen Air Rumah Tangga Selama Satu Hari Nama Waktu Takaran Gayung 1 2 3 4 5 6 7 8 Pagi Siang Sore Malam Lampiran 1. Lanjutan Kegiatan RT (mandi,mesak,cuci) Waktu Pagi Takaran
Lebih terperinciLampiran 1. Distribusi Nilai WTP Responden Terhadap Paket Wisata Jogging Track Plus
Lampiran 1. Distribusi Nilai WTP Responden Terhadap Paket Wisata Jogging Track Plus WTP Jumlah Responden Persentase WTPx ΣResponden NO. (Rp) (orang) (%) (Rp) 1 3 6 11,3 18 2 35 6 11,3 21 3 4 2 3,8 8 4
Lebih terperinciLAMPIRAN. Lampiran 1. Tipe Penggunaan Lahan di Kabupaten Bogor
LAMPIRAN Lampiran 1. Tipe Penggunaan Lahan di Kabupaten Bogor No Penggunaan lahan No Reklasifikasi Penggunaan Lahan 1 Tanah Kosong diperuntukkan 1 Tanah kosong 2 Tanah rusak (Terlantar/Rusak/Galian) 3
Lebih terperinciBentuk Fungsional Regresi Linear (Aplikasi Model dengan Program SPSS)
Bentuk Fungsional Regresi Linear (Aplikasi Model dengan Program SPSS) Author: Junaidi Junaidi 1. Pengantar Pengertian model regresi linear bukanlah model yang linear dalam paramater dan variabel, tetapi
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 terperinci