Peramalan Jumlah Wisatawan di Agrowisata Kusuma Batu Menggunakan Metode Analisis Spektral
|
|
- Fanny Sudirman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 JURAL SAIS DA SEI ITS Vol., o., (Sep. 0) ISS: 30-98X A-40 Peramalan Jumlah Wsawan d Agrowsa Kusuma Bu Menggunaan Meode Analss Speral swul Maghfroh, Sr Suprap Har, ur Wahyunngsh Jurusan Mema, Faulas Mema dan Ilmu Pengeahuan Alam, Insu Tenolog Sepuluh opember (ITS) Jl. Aref Rahman Ham, Surabaya 60 E-mal: nur@mema.s.ac.d Absra- Parwsa meml peranan penng dalam seor eonom d Indonesa. Oleh arena u, meramalan jumlah wsawan menjad hal yang menar unu del. Pada penelan n dlauan peramalan jumlah wsawan d Agrowsa Kusuma Bu menggunaan meode analss speral. Pada seumpulan da runun wu (me seres) aan denuan model dan polanya yang emudan aan dgunaan unu menduga au mempreds eadaan yang aan dang. Sedangan unu mendapan nformas yang lebh lengap mengena arers da runun wu dperluan elaahan perodesasnya. Telaahan perodesas da dap erselesaan ja danalss pada doman freuens. Mempelajar perodesas da runun wu pada doman freuens dnamaan analss speral. Berdasaran hasl analsa deahu bahwa model jumlah wsawan d Agrowsa Kusuma Bu adalah Seasonal ARIMA (,0,) (,0,0) dengan nla MAPE sebesar %. Ka unc- Analss Speral, Parwsa, Seasonal ARIMA, Tme Seres. I. PEDAHULUA ERAMALA merupaan al banu yang penng dalam Phal perencanaan yang efef dan efsen []. Peranan peramalan sang dbuuhan dalam bdang parwsa mengng parwsa Indonesa merupaan seor eonom penng d Indonesa. Pada peramalan model me seres pendugaan eadaan masa depan dlauan berdasaran masa lalu. Pendean me seres dap menggunaan beberapa meode, dap berupa analss yang menggunaan fungs auoorelas dan fungs auoorelas parsal unu mempelajar perubahan da me seres dengan model paramer yang denal dengan analss doman wu seper ARIMA. Selan u juga ada pendean alernf yang dap dgunaan seper meode analss speral. Dmana meode analss speral n merupaan salah su benu dar ransformas Fourer []. Penelan yang elah dlauan mengena meode analss speral adalah analss speral musman dalam permnaan parwsa []. Penelan ersebu menganalss pola musman yang mendasar permnaan parwsa d ew Zealand dmana wsawan yang dang dar Ausrala dan Amera dengan meode analss speral. Penelan lan yan analss speral unu uj esablan reference freuens pada rado base son (RBS) d PT. Merosel usanara Surabaya []. Penelan ersebu mengaplasan meode analss speral unu menenuan freuens erba yang aan dgunaan unu pengamblan suu epuusan au ebjaan. Dan penelan enang aplas analss speral unu peramalan anga pengangguran d Ausrala [3]. Berdasaran penelan sebelumnya ersebu, penelan al n menggunaan meode analss speral dalam meramalan da me seres yan jumlah wsasan yang dang e Agrowsa Kusuma Bu. Dalam arel n aan daj model peramalan dan mplemenas meode analss speral unu meramalan da wsawan d Agrowsa Kusuma Bu. Da yang dgunaan merupaan da jumlah wsawan ba wsawan nusanara maupun wsawan asng d Agrowsa Kusuma Bu dar bulan Januar 006 sampa Desember 0. Berdasaran ajan dan mplemenas dharapan memperoleh model peramalan jumlah wsawan edepannya. Sehngga dap mempreds jumlah wsawan yang dang e Agrowsa Kusuma Bu dan dap dgunaan sebaga bahan permbangan unu membu suu ebjaan unu menngan pelayanan d Agrowsa Kusuma Bu. II. URAIA PEELITIA A. Sud Lerur Sud Lerur dlauan unu mendapan nformas mengena pusaa er mengena meode analss speral danaranya yan: ) Sasoneras Da Asums yang palng penng pada analss me seres adalah sasoneras da. Pemersaan esasoneran da dap dlauan dengan banuan plo me seres menggunaan scer plo. Kedasasoneran dalam mean dap das dengan proses pembedaan (dfferencng). Soneras da dalam varans dap dlh dengan nla λ (lamda) esme pada ransformas Box-Cox [4]. ) Auocorrelon Suu proses yang sasoner { X }, auoorelas pada lag ddefnsan sebaga beru [5] Cov(, ) X X () Var( X ) Var( X ) dmana merupaan nla auocorrelon funcon (ACF), X merupaan da pada wu e-, dan X merupaan da pada wu e-. Persamaan () dap desmas sebaga beru r ( X X )( X X X X ) Besaran ss lan yang dperluan dalam me seres yan paral auocorrelon funcon (PACF) yang ddefnsan sebaga beru [5]: ()
2 JURAL SAIS DA SEI ITS Vol., o., (Sep. 0) ISS: 30-98X A-4 r ˆ r, j j j ˆ (3) ˆ r j, j dmana merupaan nla esmas PACF. ˆ 3) Perodogram Perodogram merupaan fungs sperum uasa as feuensnya. Persamaan perodogram dap dulsan sebaga beru [6] R p I p 4 (4) Dmana p merupaan freuens dengan suan radan per suan wu. Sedangan R p merupaan ampludo. 4) Model Tme Seres Model me seres danaranya yan sebaga beru [5]: a. AR (auoregressve) secara umum model dulsan p BX b. MA (movng average) secara umum model dulsan X q ( B) c. ARMA (auoregressve movng average) secara umum model dulsan p ( B ) X q ( B) d. ARIMA (auoregressve nreged movng average) secara umum model dulsan d p ( B ) ( B) X q ( B) Terdap pula model seasonal ARIMA dengan benu umum persamaan dulsan d D B p B B X q ( B) q ( B) p B s Dmana X adalah da (observas), a adalah nla resdual (error) pada wu e-, p adalah oefsen parameer model auoregressve e- p, q adalah oefsen parameer model movng average e- q, p adalah oefsen parameer model seasonal auoregressve, dan q adalah oefsen parameer model seasonal movng average. B. Sumber Da Da yang dgunaan merupaan da seunder jumlah wsawan d Agrowsa Kusuma Bu dar bulan Januar 006 sampa bulan Desember 0. C. Analss Model Peramalan Da Runun Wu Dengan Meode Analss Speral Meode analss speral merupaan salah su meode yang dap dgunaan dalam peramalan da runun wu (me seres), dmana perodesas pada meode n berada dalam doman freuens. D. Mengmplemenasan Pada Da Jumlah Wsawan D Agrowsa Kusuma Bu Langah-langah unu mengmplemenasan meode anlss speral dengan menggunaan da jumlah wsawan j d Agrowsa Kusuma Bu yan mengdenfas sasoneras da, menghung perodogram, mencar sperum uasa, dan mencar model peramalan. E. Analss Hasl Dan Penaran Kesmpulan Penaran esmpulan dperoleh berdasaran hasl analss model peramalan da runun wu (me seres) dengan menggunaan meode analss speral. III. AALISIS DA PEMBAHASA A. Analss Speral Pada Da Runun Wu Analss speral au yang serng juga dsebu analss sperum merupaan meode unu mengesmas specral densy funcon (SDF) au sperum dar da runun wu. Agar da dap danalss dengan menggunaan analss speral maa da harus sasoner erlebh dahulu. Sasoneras da harus dalam mean dan varans. Da yang da sasoner dalam mean perlu dlauan pembedaan (dfferencng). Proses pembedaannya dlauan dengan dfference operor yu menggunaan operor bacward shf sebaga beru d B d Dengan B adalah operor mundur sedangan d adalah orde dfferencng. Soneras da dalam varans dap dlh dengan nla λ (lamda) esme pada ransformas Box-Cox. la λ esme sebesar berar da sudah sasoner dalam varans, sedangan nla λ da sebesar berar da da sasoner dalam varans maa dperluan ransformas Box-Cox [4]. λ Tabel. Transformas Box- Cox Transformas X X X 0.5 ln X.0 X (da dransformas) la λ dperoleh dengan menggunaan persamaan sebaga beru W X / G unu 0 W G lny unu 0 dan MR maxw,..., W W,..., W r r MR... MR /( r ) MR dmana X adalah da (observas), G adalah geomerc mean, adalah jumlah da, MR adalah movng range, dan MR adalah ra-ra movng range. la λ da jumlah wsawan yan sebesar (su).
3 JURAL SAIS DA SEI ITS Vol., o., (Sep. 0) ISS: 30-98X A-4 Gambar menunjuan bahwa plo da berfluuas dsear nla erenu. Hal ersebu menunjuan da mash cuup sabl. Dengan deman dap daan da sudah sasoner erhadap mean. Gambar.. Plo me seres da wsawan. Dengan menggunaan persamaan () dan persamaan (3) dperoleh nla ACF dan PACF unu,,..., 4 seper pada Tabel. p a p X cos p b p X sn p,,...,, p Persamaan (4) dap pula duls dalam benu blangan omples sebaga beru n I X e (5) n Mencar nla perodogram dap pula dengan menggunaan algorma Fas Fourer Transform sebaga beru r p / R p a p b p A( p0, 0) e r 0 Graf perodogram erlh seper pada Gambar. Tabel. la ACF dan PACF da yang elah sasoner Lag r ˆ * 0.375* * * * * a * - lag yang eluar dar bas normal. B. Analss Perodogram Perodogram merupaan fungs sperum uasa as freuensnya. Sedangan unu menelaah perodesas da dlauan erhadap freuens yang berpasangan dengan punca gars sperumnya [4]. Secara mems dap dulsan seper pada persamaan (4). Dmana R p merupaan ampludo yang drumusan R p a p b p Dengan a p dan b p merupaan oefsen Fourer yang dulsan sebaga beru Gambar. Plo perodogram da wsawan. Berdasaran Gambar deahu bahwa fungs perodogram erlh adanya eperodan da pada perode erenu. Dengan deman menunjuan bahwa da wsawan merupaan da yang musman (seasonal). C. Hubungan Perodogram Dengan Fungs Auocovarans Perodogram I dan fungs auoovarans, eduanya merupaan benu uadr dar da x. Perodogram merupaan Fne Fourer Transform [7]. Persamaan (5) dap dulsan n n I X e X n sn n n I X e n sn Dengan mensubsusan s, maa I s e n s n ( s) X s nssn nns n X s nssn e s
4 JURAL SAIS DA SEI ITS Vol., o., (Sep. 0) ISS: 30-98X A-43 I I e 0 I n n X s X s 0 sn ( ) sn D. Model Tme Seres s ( ) s e ( ) e Berdasaran Tabel erbenu suu dugaan model seasonal ARIMA semenara unu da. Model jumlah wsawan yan (0,0,[5])(0,0,). Dmana model ersebu merupaan model ARIMA dengan seasonal. ) Esmas dan Pengujan Parameer Model Hasl esmas parameer model dap dlh pada Tabel 3. Selanjunya dlauan esmas parameer model sebaga beru: a. Uj sgnfans parameer Hpoesa: H 0 : = 0 (da sgnfan) H : 0 (sgnfan) Ss uj: hung abel 0.05,59.00, Krera pengujan: Karena hung abel dengan =0.05 maa H 0 dola yang berar menerma H au parameer sgnfan. b. Uj sgnfans parameer Hpoesa: H 0 : = 0 (da sgnfan) H : 0 (sgnfan) Ss uj: hung abel 0.05,59.00, Krera pengujan: Karena hung abel dengan =0.05 maa H 0 dola yang berar menerma H au parameer sgnfan. Tabel 3. Hasl Esmas Parameer Parameer Esmas Sd. error ) Uj Iden Berdasaran uj sasoneras deahu bahwa da elah sasoner dalam varans maa model ARIMA (0,0,[5])(0,0,) memenuh uj den. 3) Uj Asums Resdual Whe ose Hpoess : H 0 : ( a) ( a)... 6 ( a) 0 H : sebagan dar ( a) 0 Ss uj : 6 r Q 60(60 ) Q 60(60 ) Q 4.49, m p q 0.05, Krera pengujan: Karena Q, m pq dengan = 0.05 maa dola yang berar resdual da whe nose. 4) Uj Resdual Berdsrbus ormal Hpoess: H 0 : Da berdsrbus normal H : Da da berdsrbus normal Ss uj: Sup D S( x) F 0( x) x D(, ) D0.95, Krera pengujan: Karena D D(, ) dengan = 0.05 maa H 0 derma yang berar resdual berdsrbus normal. 5) Pemlhan Model Terba Berdasaran ACF dan PACF pada Tabel dap dbenu beberapa model ARIMA yan (,0,)(,0,0), (,0,[][5])(,0,0), (,0,)(0,0,), dan (,0,[][5])(0,0,) sebaga permbangan dalam overfng. Hasl uj sgnfans parameer, uj asums resdual whe nose, dan uj resdual berdsrbus normal pada ahap overfng dunjuan pada Tabel 4. Karena da sasoner dalam varans maa model ARIMA (,0,)(,0,0), (,0,[][5])(,0,0), (,0,)(0,0,), dan (,0,[][5])(0,0,) memenuh uj den. MA[5], ( ) MA, ( ) Tabel 4. Hasl Uj Sgnfans Parameer, Uj Asums Resdual Whe ose, dan Uj Resdual Berdsrbus ormal Model ARIMA Kesmpulan Uj Sgnfans Parameer Uj Asums Resdual Whe ose Uj Asums Berdsrbus ormal (,0,) (,0,0) Parameer Sgnfan Whe ose Resdual ormal (,0,[] [5]) (,0,0) Parameer Sgnfan Whe ose Resdual ormal (,0,) (0,0,) Parameer Sgnfan Whe ose Resdual ormal (,0,[] [5]) (0,0,) Parameer Sgnfan Whe ose Resdual ormal
5 JURAL SAIS DA SEI ITS Vol., o., (Sep. 0) ISS: 30-98X A-44 Krera yang dgunaan pada n sample yan: ) AIC (Aae s Informon Creron), dmana model erba dplh dengan mempermbangan jumlah parameer dalam model. AIC dulsan sebaga beru: AIC( M ) ln ˆ a M ) SBC (Schwarz Bayesan Creron), dmana crera pemlhan model erba dplh berdasaran nla erecl. Semn ecl nla SBC, maa model yang ddapan seman ba. SBCM ln ˆ a M ln Dengan merupaan jumlah observas, M merupaan jumlah parameer dalam model, dan ˆ a merupaan Esmas masmum lelhood dar a. Model ARIMA Tabel 5. la AIC Dan SBC AIC Resdual SBC (,0,) (,0,0) (,0,[] [5]) (,0,0) (,0,) (0,0,) (,0,[] [5]) (0,0,) (0,0,[5]) (0,0,) Berdasaran Tabel 5 deahu bahwa nla AIC dan SBC unu model ARIMA (,0,[][5])(,0,0) palng ecl. Dengan deman model (,0,[][5])(,0,0) adalah model erba berdasaran rera n sample. Krera yang dgunaan pada ou sample adalah RMSE (Roo Means Square Error) dan MAPE (Mean Absolue Percenage Error) dengan rumus sebaga beru: RMSE MAPE MSE ( x xˆ ) ( x xˆ ) / x 00% IV. KESIMPULA/RIGKASA Berdasaran analsa dan pembahasan pada penelan n dap dambl esmpulan yan. Analss speral dap dgunaan unu mengeahu eperodan pada da dengan mencar perodogram berdasaran ransformas e dere Fourer dap dlauan dengan Fas Fourer Transform.. Da jumlah wsawan merupaan da yang perod dengan eperodan ahunan au bulan. Model me seres yang erba unu meramalan jumlah wsawan d Agrowsa Kusuma Bu yan model Seasonal ARIMA (,0,)(,0,0) dap juga dulsan dengan B B W a dengan W X. Saran yang dap dpermbangan unu penelan selanjunya yan agar lebh erlh eperodannya da yang dgunaan dap berupa da suu ejadan alam dengan nerval wu yang lebh pende. DAFTAR PUSTAKA [] F. Chan, and C. Lm, Specral Analyss of Seasonaly n Toursm Demand, Inernonal Journal of Mhemcs and Compuers n Smulon, Vol. 8, (0) [] F. Hmmah, Analss Speral Unu Uj Kesablan Reference Freuens Pada Rado Base Son (RBS) D PT. Merosel usanara Surabaya. Jurusan Ssa ITS, Surabaya (000). [3] P. J. Wlson, and L. J. Perry, Forecasng Unemploymen Res Usng Specral Analyss, Ausralan Jornal of Labour Economcs, Vol. 7, o. 4, (004) [4] G.E.P. Box, and G.M. Jenns, Tme Seres Analyss Forecasng and Conrol, nd Edon, Holden-Day, San Francsco (976).W.W.S. We, Tme Seres Analyss: Unvare and Mulvare Mehods, Second Edon Pearson Educon, Inc, Uned Se of Amerca (006). [6] Drs. Mulyana, MS, Analss Speral Unu Menelaah Perodesas Tersembuny Dar Da Dere Wu. Faulas Mema dan Ilmu Pengeahuan Alam UPAD, Bandung (004). [7] G.E. Hearn, and A.V. Mecalfe, Specral Analyss n Engneerng, Concep And Cases, Hodder Headlne PLC, London (995). dengan xˆ adalah nla resdual. Tabel 6. la MSE, RMSE, dan MAPE Model MSE RMSE MAPE % (,0,) (,0,0) (,0,[][5]) (,0,0) (,0,) (0,0,) (,0,[][5]) (0,0,) (0,0,[5]) (0,0,) Berdasaran Tabel 6 model (,0,) (,0,0) meml nla MAPE yang ecl yan %, dengan deman model ersebu adalah model yang ba unu meramalan jumlah wsawan d Agrowsa Kusuma Bu.
Penerapan Metode Filter Kalman Dalam Perbaikan Hasil Prediksi Cuaca Dengan Metode ARIMA
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No. 2, (24) ISSN: 2337-3539 (23-927 Prn) A-28 Penerapan Meode Fler Kalman Dalam Perbaan Hasl Preds Cuaca Dengan Meode ARIMA Tomy Kurnawan, Luman Hanaf, dan Erna Aprlan
Lebih terperinciE-book Statistika Gratis... Statistical Data Analyst. Uji Asumsi Klasik Regresi Linear
E-boo Sasa Gras... Sascal Daa Anals Uj Asums Klas Regres Lnear Pada penulsan enang Regres Lnear n, penuls aan memberan bahasan mengena Uj Asums Klas epada para pembaca unu memberan pemahaman dan solus
Lebih terperinciPeramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-36 Peramalan Penjualan eda Moor Tap Jens d Wlayah Surabaya dan Blar dengan Model ARIMA Box-Jenkns dan Vecor Auoregressve (VAR) Ade
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan
Lebih terperinciJumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun
Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban
Lebih terperinciPemodelan Indeks Pembangunan Gender dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline di Indonesia
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., ( 337-3 (3-9X Prn D-7 Pemodelan Indes Pembangunan Gender dengan Pendeaan Regres Nonparamer Splne d Indonesa Nurul Fajryyah dan I Nyoman Budanara Jurusan Sasa, Faulas
Lebih terperinciTUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE
TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE Fan Puspasar 201 16019 Program Sud Magser Maemaa Faulas Maemaa dan Ilmu Pengeahuan Alam Insu Tenolog Bandung
Lebih terperinciSEGMETASI BAYESIAN HIRARKI UNTUK MODEL AR STASIONER KONSTAN PER SEGMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA REVERSIBLE JUMP MCMC
Semnar Nasonal Ssem Informas Indonesa, - 4 Desember 03 SEGMETASI BAYESIAN HIRARKI UNTUK MODEL AR STASIONER KONSTAN PER SEGMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA REVERSIBLE JUMP MCMC Suparman Penddan Maemaa FKIP UAD
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla
Lebih terperinciKombinasi Penaksiran Model Lag Terdistribusi Dengan Ekspektasi Adaptif Dan Penyesuaian Parsial
96 Vol. 3, No., 96-, Januar 7 Kombnas Penasran Model Lag Terdsrbus Dengan Espeas Adapf Dan Penyesuaan Parsal Adawaya Rangu Absra Dalam menasr Model Lag Terdsrbus, masalah yang mungn erjad adalah da adanya
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI Defns Parwsaa dan Wsaawan Parwsaa adalah slah yang dberan apabla seseorang wsaawan melauan perjalanan u sendr, aau dengan aa lan avas dan ejadan yang erjad ea seseorang pengunjung melauan
Lebih terperinciBAB V MODEL SEDERHANA DISTRIBUSI TEMPERATUR DAN SIMULASINYA
BAB V MOEL SEERHANA ISTRIBUSI TEMPERATUR AN SIMULASINYA Model matemata yang terdapat pada bab sebelumnya merupaan model umum untu njes uap pada reservor dengan bottom water. Model tersebut merupaan model
Lebih terperinciREGRESI LINIER FUZZY PADA DATA TIME SERIES
Regres Lner Fuzzy Pada Daa Tme Seres REGRESI LINIER FUZZY PADA DATA TIME SERIES Abdul Roza Progam Sud Maemaa Unversas Pesanren Tngg Darul Ulum Jombang abd.roza76@yahoo.co.d Absra Perembangan eor dan alas
Lebih terperinciUSULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG
Usulan Penerapan Teor Marov Dalam Pengamblan Keputusan Perawatan Tahunan Pada Pt. Pupu Kujang USULAN PENERAPAN TEORI MARKOV DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN PERAWATAN TAHUNAN PADA PT. PUPUK KUJANG Nof Ern,
Lebih terperinciMODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE-X (GSTAR-X) DALAM MERAMALKAN PRODUKSI KELAPA SAWIT
Bulen Ilmah Mah. Sa. dan Terapannya (Bmaser) Volume 07, No. (018), hal 85 9. MODEL GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE-X (GSTAR-X) DALAM MERAMALKAN PRODUKSI KELAPA SAWIT Felca Kurna Kusuma Wra Pur, Dadan
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Wisatawan Di Agrowisata Kusuma Batu Menggunakan Metode Analisis Spektral
JURAL TEKK POMTS Peramalan Jumlah Wisaawan Di Agrowisaa Kusuma Bau Menggunaan Meode Analisis Seral iswaul Maghfiroh, uri Wahyuningsih, Sri Surai Haraiai Jurusan Maemaia, Faulas MPA, nsiu Tenologi Seuluh
Lebih terperinciPERAMALAN KURS EURO TERHADAP RUPIAH MENGGUNAKAN MODEL ASYMMETRIC POWER AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (APARCH)
erusaaan.uns.ac.d dglb.uns.ac.d PERAMALAN KURS EURO TERHADAP RUPIAH MENGGUNAKAN MODEL ASYMMETRIC POWER AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY APARCH Oleh BONDRA UJI PRATAMA M007075 SKRIPSI duls
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH WISATAWAN DI AGROWISATA KUSUMA BATU MENGGUNAKAN METODE ANALISIS SPEKTRAL. Oleh: Niswatul Maghfiroh NRP.
PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN DI AGROWISATA KUSUMA BATU MENGGUNAKAN METODE ANALISIS SPEKTRAL Oleh: Niswatul Maghfiroh NRP. 1208100065 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Untuk mengetahui pola perubahan nilai suatu variabel yang disebabkan oleh
BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Untu mengetahu pla perubahan nla suatu varabel yang dsebaban leh varabel lan dperluan alat analss yang memungnan ta unut membuat perraan nla varabel tersebut pada nla
Lebih terperinciBAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel
Lebih terperinciBAB 3 PENYELESAIAN NUMERIK MODEL ADVEKSI-DISPERSI DENGAN IMPLEMENTASI SPREADSHEET
BAB PENYELESAIAN NUMERIK MODEL ADVEKSI-DISPERSI DENGAN IMPLEMENTASI SPREADSHEET MENGENAI METODE NUMERIK Persoalan yang melbaan model maemaa banya munul dalam berbaga lmu pengeahuan seper halnya dalam asus
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL GSTAR(1,1) UNTUK DATA CURAH HUJAN
Bulen Ilmah Mah. Sa. dan Terapannya (Bmaser) Volume 6, o. 03 (017), hal 159 166. PEERAPA MODEL GSTAR(1,1) UTUK DATA CURAH HUJA Ism Adam, Dadan Kusnandar, Hendra Perdana ITISARI Model Generalzed Space Tme
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Analss dsrmnan merupaan ten menganalss data, dmana varabel dependen merupaan data ategor ( nomnal dan ordnal ) sedangan varabel ndependen berupa data nterval atau raso.msalnya
Lebih terperinciPRESENTASI TUGAS AKHIR
Penerapan PID Predcve Ar-Rao Conroller Pada Mesn Mobl Msubsh Type 4G63 Unu Memnmuman Ems Gas Buang Oleh Hendre Angga P 10 105 03 PRESENTASI TUGAS AKHIR Mesn-mesn oomof saa n dunu unu menghaslan performa
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini mengenal dua macam variabel yaitu : 2. Variabel terikat (Y) yaitu : Hasil belajar Sejarah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Varans Peneltan 3.1.1 Varabel Peneltan Peneltan n mengenal dua macam varabel yatu : 1. Varabel bebas (X) yatu : Berpr formal. Varabel terat (Y) yatu : Hasl belajar Sejarah
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. 2.1 Konsep Dasar Infeksi, Saluran Pernafasan, Infeksi Akut, dan Infeksi Saluran Pernafasan Akut (ISPA)
BAB TINJAUAN TEORITIS. Knsep Dasar Infes, Saluran Pernafasan, Infes Aut, dan Infes Saluran Pernafasan Aut (ISPA.. Infes Infes adalah masunya uman atau mrrgansme e dalam tubuh manusan dan berembang ba sehngga
Lebih terperinciPengolahan lanjut data gravitasi
Modul 6 Pengolahan lanjut data gravtas 1. Transformas/proyes e bdang datar (metode Damney atau Euvalen Tt Massa). Pemsahan Anomal Loal/Resdual dan Anomal Regonal a. Kontnuas b. Movng average c. Polynomal
Lebih terperinciPenggerombolan Model Parameter Regresi dengan Error-Based Clustering
Penggerombolan Model Parameer Regres dengan Error-Based Cluserng 1 I Made Sumerajaya 2 Gus Adh Wbawa 3 I Gede Nyoman Mndra Jaya 1 Saf Pengajar Deparemen Sasa IPB 2,3 Mahsswa Pascasarjana Sasa IPB ABSTRAK
Lebih terperinciPERAMALAN DENGAN MODEL ARCH SKRIPSI
PERAMALAN DENGAN MODEL ARCH SKRIPSI Dajuan unu Memenuh Salah Sau Syara Memeroleh Gelar Sarjana Sans (S.S) Program Sud Maemaa Oleh: SUHARTINI NIM : 48 PROGRAM STUDI MATEMATIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS
Lebih terperinciPERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR
B-5-1 PERENCANAAN PERSEDIAAN DAN PENGENDALIAN BAHAN BAKU DI PABRIK PRODUK BETON PT WIJAYA KARYA BETON, BOGOR Wsnu Bud Sunaryo, Haryono ITS Surabaya ABSTRAK Dalam duna konsruks saa n pemakaan produk beon
Lebih terperinciBAB 10. Menginterpretasikan Populasi Variabel Kanonik. Variabel kanonik secara umumnya artifisal. Jika variabel awal X (1) dan X (2)
BB 0 Mengnterpretasan Populas arabel Kanon arabel anon secara umumnya artfsal. Ja varabel awal X ( dan X ( dgunaan oefsen anon a dan b mempunya unt propors dar hmpunan X ( dan X (. Ja varabel awal yang
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Ekonomi Kertajaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4 No. (05) 33-350 (30-9X Prn) D-3 Peramalan Jumlah Penumpang Kerea Ap Kelas Ekonom Keraaya Menggunakan ARIMA dan ANFIS Ilaf Andala dan Irhamah Jurusan Saska Fakulas Maemaka
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
6 BAB II TINJAUAN PUSTAKA. TINJAUAN STATISTIK Tnjaun sas meupaan penjelasan mengena eo-eo sas. Dalam hal n eo sas yang dgunaan adalah enang peamalan. Peamalan dee wau dengan fungs ansfe yang ddea melalu
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Pengendalan Kualtas Statst Pengendalan Kualtas statst merupaan suatu metode pengumpulan dan analss data ualtas, serta penentuan dan nterpretas penguuran-penguuran
Lebih terperinciBAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU
BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas
Lebih terperinciPEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE
PEMODELAN PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK KONSUMSI MAKANAN DI KOTA SURABAYA DAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE Dew Arfanty Azm, Dra.Madu Ratna,M.S. dan 3 Prof. Dr.
Lebih terperinciPemodelan Peran Perempuan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi di Jawa Timur Tahun Menggunakan Regresi Data Panel
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prnt) D-305 Pemodelan Peran Perempuan Terhadap Pertumbuhan Eonom d Jawa Tmur Tahun 010-014 Menggunaan Regres Data Panel Putr Rachmawat, Wahu
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR. Analisis Kelompok
BAB II TORI DASAR II.. Analss Kelompo Istlah analss elompo pertama al dperenalan oleh Tryon (939). Ia memperenalan beberapa metode untu mengelompoan obye yang meml esamaan araterst (statsoft, 004). Kesamaan
Lebih terperinciBAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI
BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).
Lebih terperinciVI. KETIDAKPASTIAN. Contoh : Asih mengalami gejala ada bintik-bintik di wajahnya. Dokter menduga bahwa Asih terkena cacar
VI. KETIDAKPASTIAN 12 Dalam enyataan sehar-har banya masalah dduna n tda dapat dmodelan secara lengap dan onssten. Suatu penalaran dmana adanya penambahan fata baru mengabatan etdaonsstenan, dengan cr-cr
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena
Lebih terperinciSIMULASI PERGERAKAN TRAJECTORY PLANNING PADA ROBOT LENGAN ANTHROPOMORPHIC. Moh. Imam Afandi
SIMUASI ERGERAKAN TRAJECTOR ANNING ADA ROBOT ENGAN ANTHROOMORHIC Moh Imam Afand usl KIM-II, Kawasan usppe Serpong, Tangerang 54 INTISARI Robo lengan yang mampu bergera secara oomas membuuhan suau ssem
Lebih terperinciProbabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Diskrit 1. Adam Hendra Brata
Probabltas dan Statsta Dsrt Adam Hendra Brata Unform Bernoull Multnomal Setap perstwa aan mempunya peluangnya masng-masng, dan peluang terjadnya perstwa tu aan mempunya penyebaran yang mengut suatu pola
Lebih terperinciANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI MITRA PINASTHIKA MUSTIKA (MPM) HONDA MOTOR DENGAN PENDEKATAN ARIMA
ANALISIS PERAMALAN PENJUALAN SEPEDA MOTOR DI MITRA PINASTHIKA MUSTIKA (MPM) HONDA MOTOR DENGAN PENDEKATAN ARIMA Oleh : Liviani Nursia 307030040 Dosen Pembimbing: Dr. Brodjol Suijo S.U, MSi Laar Belakang
Lebih terperinciEKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Node. Edge. Gambar 1 Directed Acyclic Graph
TINJAUAN PUSTAKA Bayesan Networks BNs dapat memberkan nformas yang sederhana dan padat mengena nformas peluang. Berdasarkan komponennya BNs terdr dar Bayesan Structure (Bs) dan Bayesan Parameter (Bp) (Cooper
Lebih terperinciAnalisis Penyaluran Kredit kendaraan bermotor Roda Dua Jenis Baru dan Bekas di PT X dengan Metode Vector Autoregressive
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., () 7 (98X Prn) D9 Analss Penyaluran Kred kendaraan bermoor Roda Dua Jens Baru dan Bekas d PT X dengan Meode Vecor Auoregressve Ardhka Surya Pura, Adaul Mukarromah
Lebih terperinciU J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K
Isaro Elevas Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K SABTU JULI OPE N BOOK WAKTU ME NIT PETUNJUK ) Saudara bole menggunaan ompuer unu mengerjaan
Lebih terperinciPARTIAL PROPORTIONAL ODDS MODEL PADA USIA KAWIN PERTAMA WANITA 1. PENDAHULUAN
ISBN : 978.60.36.00.0 PARIAL PROPORIONAL ODDS MODEL PADA USIA KAWIN PERAMA WANIA Mhraunnsa, Isman Zan Mahasswa Jurusan Sasa Insu enolog Sepuluh Nopember (IS) Surabaa Dosen Jurusan Sasa Insu enolog Sepuluh
Lebih terperinciBAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa
BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013
3. Lokas dan Waku Penelan 3.. Lokas Penelan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penelan n dlaksanakan d SMP Neger 7 Goronalo pada ahun ajaran 0/03 3.. Waku Penelan Penelan n d laksanakan pada semeser genap ahun
Lebih terperinciKOLINEARITAS GANDA (MULTICOLLINEARITY) Oleh Bambang Juanda
KOLINEARITAS GANDA MULTICOLLINEARIT Oleh Bambang Juanda Model: = X + X + + X + ε. Hubungan Lnear Sempurna esa, Ja C X 0 C onstanta yg td semuanya 0. Mudah detahu rn td ada dugaan parameter oef dgn OLS,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan
Lebih terperinciZullaikah 1 dan Sutimin 2. Jl. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang Semarang
MODEL PERTUMBUHAN BIOMASSA RUMPUT LAUT GRACILLARIA DENGAN CARRYING CAPACITY BERGANTUNG WAKTU Zullaah dan Sumn, Jurusan Maemaa FMIPA Unversas Dponegoro Jl Prof H Soedaro, SH, Tembalang Semarang Absrac In
Lebih terperinciMODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA LONGITUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERITA HIV. Lilis Laome 1)
Paradgma, Vol. 13 No. 2 Agustus 2009 hlm. 189 194 MODEL REGRESI SEMIPARAMERIK SPLINE UNUK DAA LONGIUDINAL PADA KASUS KADAR CD4 PENDERIA HIV Lls Laome 1) 1) Jurusan Matemata FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan analss statstk yang dgunakan untuk memodelkan hubungan antara varabel ndependen (x) dengan varabel ( x, y ) n dependen (y) untuk n pengamatan
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG MASUK MELALUI PINTU KEDATANGAN BANDARA SOEKARNO HATTA DAN BANDARA JUANDA
PERAMALAN JUMLAH WISATAWAN MANCANEGARA YANG MASUK MELALUI PINTU KEDATANGAN BANDARA SOEKARNO HATTA DAN BANDARA JUANDA Indra Rahm, Sr Png Wulandar Mahasswa Jurusan Saska Insu Teknolog Seuluh Noember Dosen
Lebih terperinciBab III. Plant Nonlinear Dengan Fase Nonminimum
Bab III Plant Nonlnear Dengan Fase Nonmnmum Pada bagan n dbahas mengena penurunan learnng controller untu sstem nonlnear dengan derajat relatf yang detahu Dalam hal n hanya dperhatan pada sstem-sstem nonlnear
Lebih terperinciU JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK
Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U JIAN A KHIR S EMESTER M ATEMATIKA T EKNIK SENIN, 4 JANUARI 23 OPEN BOOK WAKTU MENIT PETUNJUK ) Saudara tda boleh menggunaan omputer untu mengerjaan soal- soal ujan
Lebih terperinciPENYELESAIAN MULTIKOLINEARITAS MELALUI METODE RIDGE REGRESSION. Oleh : SOEMARTINI
PENYELESAIAN MULTIKOLINEARITAS MELALUI METODE RIDGE REGRESSION Oleh : SOEMARTINI JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA dan ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS PADJADJARAN JATINANGOR 008 DAFTAR ISI Hal DAFTAR
Lebih terperinciBAB III ANALISIS DISKRIMINAN. Analisis diskriminan (discriminant analysis) merupakan salah satu metode
BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3. Analss Dsrmnan Analss dsrmnan (dscrmnant analyss) merupaan salah satu metode yan dunaan dalam analss multvarat. Dalam analss dsrmnan terdapat dua jens varabel yan terlbat
Lebih terperinciBAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinciSpace-time Models. MA5282 Topik dalam Statistika II 21 April 2015 Utriweni Mukhaiyar
Space-me Models MA58 opk dalam Saska II Aprl 5 Urwen Mukhayar Analss Sask Box&Jenkns Ieraon Posulae General Class of Models ACF, PACF, dff Daa Analyss on-paramerc Analyss Sochasc Processes Mulvarae Analyss
Lebih terperinciFUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK)
Semnar Nasonal Aplas Tenolog Informas 00 (SNATI 00) ISSN: 0-0 Yogyaarta, Jun 00 FUZZY BACKPROPAGATION UNTUK KLASIFIKASI POLA (STUDI KASUS: KLASIFIKASI KUALITAS PRODUK) Sr Kusumadew Jurusan Ten Informata,
Lebih terperinciPENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG
INDEPT, Vol., No. 3, Okober 01 ISSN 087 945 PENENTUAN EOQ TERHADAP PRODUK AVTUR DI LANUD HUSEIN SASTRANEGARA BANDUNG Samsul Budaro, ST., MT Dosen Teap Teknk Indusr, Wakl Dekan III akulas Teknk, Unversas
Lebih terperinciBAB II DIMENSI PARTISI
BAB II DIMENSI PARTISI. Defns dasar dan eteratannya dengan metrc dmenson Dalam pembahasan dmens parts, graf yang dbahas adalah graf terhubung sederhana dan tda meml arah. Sebelum mendefnsan graf yang dgunaan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat
BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Manova atau Multvarate of Varance merupakan pengujan dalam multvarate yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh varabel respon dengan terhadap beberapa varabel predktor
Lebih terperinciPendekatan Hurdle Poisson Pada Excess Zero Data
SEMINAR NASIONAL MAEMAIKA DAN PENDIDIKAN MAEMAIKA UNY 05 Pendeatan Hurdle Posson Pada Excess Zero Data S - 7 Def Yust Fadah, Resa Septan Pontoh Departemen Statsta FMIPA Unverstas Padadaran def.yust@unpad.ac.d
Lebih terperinciPemodelan Persentase Penduduk Miskin di Jawa Timur dengan Pendekatan Ekonometrika Panel Spasial
JURAL SAIS DA SEI ITS Vol. 1, o. 1, (Sept. 01) ISS: 301-98X D-183 Pemodelan Persentase Penduduk Mskn d Jawa Tmur dengan Pendekatan Ekonometrka Panel Spasal Alfta Kurna Setawat dansetawan Jurusan Statstka,
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.
BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan
Lebih terperinciMahasiswa Jurusan Statistika FMIPA-ITS ( ) Abstrak
PEMODELAN DAYA LISTRIK DENGAN PENDEKATAN MODEL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL HETEROSCEDASTICITY (GARCH). (STUDI KASUS: PT. PJB UNIT PEMBANGKITAN GRESIK) Firoh Amalia, Drs. Haryono, MSIE Mahasiswa
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas
Lebih terperinciKarakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga
Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember
Lebih terperinciIII FUZZY GOAL LINEAR PROGRAMMING
7 Ilustras entu hmpunan fuzzy dan fungs eanggotaannya dapat dlhat pada Contoh 3. Contoh 3 Msalan seseorang dataan sudah dewasa ja erumur 7 tahun atau leh, maa dalam loga tegas, seseorang yang erumur urang
Lebih terperinciMETODE BEDA HINGGA UNTUK SOLUSI NUMERIK DARI PERSAMAAN BLACK-SCHOLES HARGA OPSI PUT AMERIKA SURITNO
MEODE BEDA HINGGA UNUK OLUI NUMERIK DARI PERAMAAN BLACK-CHOLE HARGA OPI PU AMERIKA URINO EKOLAH PACAARJANA INIU PERANIAN BOGOR BOGOR 8 PERNYAAAN MENGENAI EI DAN UMBER INFORMAI Dengan n saya menyaaan baha
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER PADA REGRESI SEMIPARAMETRIK UNTUK DATA LONGITUDINAL
Abstrak ESIMASI PARAMEER PADA REGRESI SEMIPARAMERIK UNUK DAA LONGIUDINAL Msal y merupakan varabel respon, Lls Laome Jurusan Matematka FMIPA Unverstas Haluoleo Kendar 933 e-mal : lhs@yahoo.com X adalah
Lebih terperinciPEMODELAN TINGKAT KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN PENDEKATAN GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION
PEMODELAN INGKA KERAWANAN DEMAM BERDARAH DENGUE DI KABUPAEN LAMONGAN DENGAN PENDEKAAN GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION Marsa Rfada 1, Purhad 1) Mahasswa Magster Jurusan Statsta, Insttut
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu
Lebih terperinciBab III Model Estimasi Outstanding Claims Liability
Bab III Model Estmas Outstandng Clams Lablty. Model ELRF Suatu model yang dgunaan untu menasr outstandng clams lablty, tda cuup hanya melbatan data pada run-off trangle saa. Sebab, pembayaran lam d masa
Lebih terperinciPemodelan Konsumsi Listrik Berdasarkan Jumlah Pelanggan PLN Jawa Timur untuk Kategori Rumah Tangga R-1 Dengan Metode Fungsi Transfer single input
Pemodelan Konsumsi Listrik Berdasarkan Jumlah Pelanggan PLN Jawa Timur untuk Kategori Rumah Tangga R-1 Dengan Metode Fungsi Transfer single input Oleh : Defi Rachmawati 1311 105 007 Dosen Pembimbing :
Lebih terperinciPenggunaan Model Regresi Tobit Pada Data Tersensor
SEMINAR NASIONAL MAEMAIKA DAN PENDIDIKAN MAEMAIKA UNY 016 S 15 Penggunaan Model Regres obt Pada Data ersensor Def Yust Fadah 1, Resa Septan Pontoh 1, Departemen Statsta FMIPA Unverstas Padjadjaran def.yust@unpad.ac.d
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas analisis deret waktu, diagram kontrol Shewhart, Average Run Length
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pendahuluan Dalam enulsan maer okok dar skrs n derlukan beberaa eor-eor yang mendukung, yang menjad uraan okok ada bab n Uraan dmula dengan membahas analss dere waku, dagram konrol
Lebih terperinciPenempatan Optimal Sensor Dengan Metode Particle Swarm Optimization (PSO) Untuk State Estimation Pada Sistem Distribusi Surabaya
JURNL TEKNIK POMITS Vol 2, No 1, (214) 1 Penempaan Opmal Sensor Dengan Meode Parcle Swarm Opmzaon (PSO) Unu Sae Esmaon Pada Ssem Dsrbus Surabaya j Dharma, Onoseno Penangsang, Rony Seo Wbowo Jurusan Ten
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini aan diemuaan beberapa onsep dasar yang beraian dengan analisis runun wau, dianaranya onsep enang esasioneran, fungsi auoorelasi dan fungsi auoorelasi parsial, macam-macam
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN ORI. Aljabar Matrs.. Defns Matrs Matrs adalah suatu umpulan anga-anga yang juga serng dsebut elemen-elemen yang dsusun secara teratur menurut bars dan olom sehngga berbentu perseg panjang,
Lebih terperinciOleh : Wahyu Safi i Dosen Pembimbing : Drs. Soehardjoepri, M.Si
Analsa Penerapan Metode Robust Locally Weght Regresson Smoothng Scatterplots Pada Oblgas ( Analyss of Applcaton Robust Locally Weght Regresson Smoothng Scatterplots s Method n Oblgaton ) Oleh : Wahyu Saf
Lebih terperinciPRA-PEMROSESAN DATA LUARAN GCM CSIRO-Mk3 DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DAUBECHIES UNTUK PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALING
PRA-PEMROSESAN DATA LUARAN GCM CSIRO-M3 DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DAUBECHIES UNTUK PEMODELAN STATISTICAL DOWNSCALING Vvn Mandasar (306 00 069), Dr Ir Setawan, M S (960030 9870 00) Mahasswa Jurusan
Lebih terperinciPERAMALAN KUNJUNGAN WISATA DENGAN PENDEKATAN MODEL SARIMA (STUDI KASUS : KUSUMA AGROWISATA)
PERAMALAN KUNJUNGAN WISATA DENGAN PENDEKATAN MODEL SARIMA (STUDI KASUS : KUSUMA AGROWISATA) Oleh : Nofinda Lestari 1208 100 039 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
Lebih terperinciHidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal
Hdden Markov Model Oleh : Frdanza, urul Gusran dan Akmal Dosen Jurusan Maemaka FMIPA Unversas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang Km 2, Janangor, Jawa Bara elp. / Fax : 022 7794696 Absrak Hdden Markov
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.. KERANGKA ANALISIS Kerangka analss merupakan urutan dar tahapan pekerjaan sebaga acuan untuk mendapatkan hasl yang dharapkan sesua tujuan akhr dar kajan n, berkut kerangka
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penyusunan laporan tugas akhir ini dilakukan sesuai dengan langkahlangkah
BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penyusunan laporan tugas ahr n dlauan sesua dengan langahlangah peneltan yang aan dperlhatan pada dagram d bawah n, agar peneltan n dapat berjalan secara ba dan terarah. Sehngga
Lebih terperinciEman Lesmana, Riaman. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Padjadjaran, Jl. Raya Bandung-Sumedang km 21 Jatinangor ABSTRAK
PENGGUNAAN MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA PADA PROGRAM PENGGEMUKAN SAPI PO ( PERANAKAN ONGOLE) SERTA ANALISIS BCR ( BENEFIT COST RATIO ) PENGGUNAAN PAKAN BAHAN KERING Eman Lesmana, Raman Jurusan Matemata
Lebih terperinciFaktor-Faktor Eksternal Pneumonia pada Balita di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sept. ) ISSN: 3-98X D-37 Fator-Fator Esternal Pneumona pada Balta d Jawa Tmur dengan Pendeatan Geographcally Weghted Regresson Ftrarma Putr Santoso, Sr Pngt W, dan
Lebih terperinciBAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER
BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER 5.1 Pembelajaran Dengan Fuzzy Program Lner. Salah satu model program lnear klask, adalah : Maksmumkan : T f ( x) = c x Dengan batasan : Ax b x 0 n m mxn Dengan
Lebih terperinci