PENERAPAN METODE TRANSFORMASI WAVELET KONTINU DAN PARTIAL LEAST SQUARES PADA DATA GINGEROL ABSTRACT ABSTRAK
|
|
- Erlin Makmur
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PENERAPAN METODE TRANSFORMASI WAVELET KONTINU DAN PARTIAL LEAST SQUARES PADA DATA GINGEROL Margaretha Ohyver Jurusan Matematika dan Statistika, Fakultas Sains dan Teknologi, Universitas Bina Nusantara Jln. K. H. Syahdan No. 9, Palmerah, Jakarta Barat ABSTRACT The purpose of multivariate calibration model is estimation of more expensive measurements using cheaper and easier to acquire measurements. There are some problems in multivariate modelling, such as multicollinearity, (n < p), and noise. Continuous wavelet transform (CWT) and partial least squares (PLS) are combined to handle these problems. This study aims to implement CWT and PLS on gingerol data. Based on R 2 and RMSE for gingerol data, it is obtained that the CWT-PLS method is better than PLS method in developing calibration models. Keywords: multivariate calibration model, partial least squares, continuous wavelet transformation ABSTRAK Model kalibrasi peubah ganda bertujuan untuk menduga ukuran-ukuran yang mahal diperoleh dengan menggunakan ukuran-ukuran yang murah dan mudah. Ada beberapa masalah yang sering terjadi pada pemodelan kalibrasi, diantaranya multikolinier,, dan adanya noise. Untuk mengatasi permasalahan tersebut digunakan metode transformasi wavelet kontinu (TWK) yang digabungkan dengan partial least squares (PLS). Penelitian dilakukan dengan tujuan menerapkan metode TWK dan PLS pada data gingerol. Berdasarkan nilai dan untuk data gingerol, maka diperoleh bahwa metode TWK dan PLS adalah metode yang baik dalam pembentukan model kalibrasi. Kata kunci: kalibrasi peubah ganda, partial least square, transformasi wavelet kontinu Penerapan Metode... (Margaretha Ohyver) 27
2 PENDAHULUAN Penelitian dan ilmu pengetahuan bagaikan dua sisi mata uang. Keduanya tidak dapat dipisahkan satu sama lainnya. Penelitian digunakan untuk kebutuhan ilmu pengetahuan dan sebaliknya ilmu pengetahuan tidak akan berkembang apabila tidak dilakukan penelitian. Salah satu contohnya adalah penelitian mengenai kandungan (konsentrasi) senyawa aktif suatu tanaman. Khasiat dan kualitas tanaman obat tidak terlepas dari senyawa aktif yang dikandungnya. Alat ukur yang dapat digunakan untuk menentukan kadar senyawa aktif dari tanaman adalah high performance liquid chromatography (HPLC) dan fourier transform infrared (FTIR). Proses pengukuran dengan menggunakan FTIR merupakan proses yang sederhana dan biaya yang dibutuhkan lebih murah. Sedangkan proses pengukuran dengan menggunakan HPLC akan memerlukan tahapan yang panjang dan rumit, serta tenaga dan biaya yang besar. Karena proses pengukuran dengan HPLC tidak efisien dalam hal tenaga, waktu, dan biaya, maka digunakanlah model kalibrasi peubah ganda. Model ini bertujuan untuk menduga ukuran-ukuran yang mahal diperoleh dengan menggunakan ukuran-ukuran yang murah dan mudah diperoleh secara tepat dan akurat (Arnita, 2005). Data yang diperoleh dari FTIR merupakan data kontinu terhadap wavenumber (bilangan gelombang). Nilai pengukuran pada suatu gelombang dipengaruhi oleh nilai-nilai pada bilangan gelombang sebelumnya. Karena adanya hal ini, maka masalah multikolinier menjadi salah satu kendala dalam pemodelan kalibrasi. Selain itu, permasalahan dimana banyaknya pengamatan lebih kecil daripada banyaknya peubah juga merupakan kendala lain yang harus diatasi (Arnita, 2005). Untuk mengatasi permasalahan di atas, dapat digunakan metode partial least squares (PLS). Metode PLS sangat baik digunakan jika peubah bebasnya banyak dan saling berkorelasi. Untuk membentuk hubungan antara peubah respon dan peubah bebas, PLS membentuk peubah baru yang disebut faktor, peubah laten, atau komponen (Garthwaite, 1994). Pembentukan model kalibrasi dengan menggunakan metode PLS telah banyak dilakukan. Diantaranya aplikasi PLS dalam penentuan Chlorogenic Acid pada sampel tanaman (Shao dan Zhuang, 2004), dan aplikasi PLS yang didasarkan pada resolusi spektra near infrared (NIR) yang berbeda (Chung, Choi, Choo, dan Lee, 2004). Pada pembentukan model kalibrasi, perlu dilakukan langkah pra-pemrosesan data. Hal ini disebabkan seringnya data dipengaruhi oleh adanya noise. Menurut Shao dan Zhuang, adanya noise ini dapat mempengaruhi hasil akhir kalibrasi. Salah satu metode pra-pemrosesan data yang dapat digunakan adalah transformasi wavelet. Metode transformasi wavelet mempunyai peranan penting dalam kimia analitik. Hal ini terlihat pada keberhasilan transformasi wavelet kontinu (TWK) yang digabungkan dengan teknik chemometric dalam mengatasi noise dari data spektra. Selain dengan teknik chemometric, TWK juga dapat digabungkan dengan metode PLS dan principal component regression (PCR). Dimana hasil yang diperoleh lebih baik daripada penggabungan antara TWK dan teknik-teknik chemometric (Dinc, Baleanu, Kanbur, 2004). Transformasi wavelet telah banyak digunakan di berbagai penelitian. Diantaranya penggunaan TWK untuk menghasilkan spectograms yang menunjukkan frekuensi suara (Lang dan Forinash, 1998), analisis deret waktu chaotic dengan wavelet (Murguia dan Campos- Canton, 2005), dan penaksiran koefisien wavelet dalam regresi nonparametrik (Antoniadis, Bigos, dan Sapatinas, 2001). Jahe merupakan salah satu dari beberapa tanaman yang digunakan secara tradisional sebagai obat rematik, demam, radang, dan lain-lain. Menurut Young, rimpang jahe mengandung dua bagian utama yaitu volatil (minyak esensial) yang memberikan aroma dan gingerol yang merupakan pembawa rasa pedas. Kandungan gingerol yang cukup tinggi pada rimpang jahe, menyebabkan jahe memiliki peranan yang sangat penting. Peranan penting yang dimaksud adalah peranan dalam dunia 28 Jurnal Mat Stat, Vol. 11 No. 1 Januari 2011: 27-33
3 pengobatan baik pengobatan tradisional atau skala industri dengan memanfaatkan kemajuan teknologi. Data gingerol ini sebelumnya telah digunakan pada beberapa penelitian. Diantaranya digunakan untuk penerapan metode neural network dan principal component (Atok dan Notodiputro, 2004), untuk penerapan PCR (Arnita, 2005), untuk penerapan transformasi wavelet diskrit (TWD) dengan menggunakan mother wavelet Haar dan PCR (Sunaryo, 2005), untuk penerapan TWD dengan menggunakan mother wavelet Daubechies dan PLS (Sunaryo dan Retnaningsih, 2008), serta untuk penerapan metode PLS (Ohyver, 2010). Hasil dari tiga penelitian terakhir adalah sebagai berikut. Hasil penelitian dengan menggunakan TWD dan principal component regression (PCR) adalah 96,7% untuk kelompok kalibrasi (nilai root mean squared error (RMSE) tidak dituliskan) serta 93,9% dan 0,1072 untuk kelompok data validasi. Hasil penelitian dengan menggunakan TWD dan partial least squares (PLS) adalah 97,3% untuk kelompok data kalibrasi (nilai tidak dituliskan) serta 97,4% dan 0, untuk kelompok data validasi. Hasil penelitian dengan menggunakan PLS adalah 83,8% dan 0, untuk kelompok data kalibrasi serta 84,2% dan 0, untuk kelompok data validasi. Berdasarkan hal tersebut maka makalah ini akan membahas penerapan metode transformasi wavelet kontinu (TWK) dan PLS pada data yang sama, yaitu data gingerol pada rimpang jahe. Mother wavelet yang akan digunakan adalah dengan Mexican Hat. Alasan pemilihan Mexican Hat adalah karena mother wavelet ini sangat baik dalam mengilustrasikan sifat-sifat TWK (Addison, 2002). Alasan penggunaan TWK dan PLS adalah karena keberhasilan kedua metode ini pada pendugaan model kalibrasi peubah ganda (Shao dan Zhuang, 2004; Dinc, dkk., 2004). Dengan hasil yang diperoleh ini, diharapkan dapat memberikan alternatif lain dalam mengembangkan model kalibrasi peubah ganda. METODE PENELITIAN Data yang digunakan adalah data sekunder. Data ini diperoleh dari peneliti sebelumnya (Sunaryo, 2005). Peubah yang akan digunakan adalah hasil pengukuran FTIR sebagai peubah bebas (X) dan hasil pengukuran HPLC sebagai peubah respon (Y). Hasil pengukuran dengan FTIR berupa data spektra % transmitan. Setiap bentuk spektrum % transmitan akan mencerminkan gugus fungsi yang terdapat pada senyawa (dalam hal ini gingerol) dari suatu sampel rimpang jahe. Adapun Pengolahan datanya dilakukan dengan menggunakan Microsoft Excel, Matlab, SAS, dan MINITAB. Gambar 1 Spektra % Transmitan 1866 Titik Penerapan Metode... (Margaretha Ohyver) 29
4 Dari penelitian sebelumnya, diketahui bahwa rimpang jahe mengalami masa simpan yang berbeda-beda pada tiap sampel (Sunaryo, 2005; Arnita, 2005). Oleh karena itu peubah dummy akan diikutkan sebagai peubah bebas. Sehingga ada sebanyak 1867 peubah bebas dan 1 peubah respon, dengan pengamatan sebanyak dua puluh. Penelitian ini dilakukan dengan langkah-langkah sebagai berikut. Pertama, membagi data menjadi dua bagian. Lima belas pengamatan digunakan untuk membentuk model kalibrasi peubah ganda dan lima pengamatn untuk membentuk model validasi. Kedua, mentransformasi wavelet peubah bebas, tanpa peubah dummy. Ketiga, membentuk model kalibrasi peubah ganda dengan menggunakan metode TWK dan PLS. Keempat, menentukan banyaknya komponen pada metode TWK dan PLS dengan menggunakan akar rataan prediction sum of squares (ARP). Kelima, menghitung dan untuk kelompok data kalibrasi dan kelompok data validasi. HASIL DAN PEMBAHASAN Dalam penelitian ini, mother wavelet yang akan digunakan adalah Mexican Hat dengan skala 1, 2, 3, 4, dan 5. Dengan demikian akan dihasilkan koefisien-koefisien wavelet pada masing-masing skala. Koefisien-koefisien ini masih saling berkorelasi. Hal ini dapat dilihat dari nilai-nilai VIF yang lebih dari 10. Karena adanya masalah korelasi ini maka akan dilanjutkan dengan menggunakan metode PLS. Hasil metode PLS untuk koefisien wavelet adalah sebagai berikut. Nilai ARP terkecil untuk skala 1 adalah 25,8546 untuk 1 komponen. Akan tetapi persentase keragaman untuk peubah X hanya sebesar 31,0572 % dan persentase keragaman untuk peubah Y hanya sebesar 32,1957 %. Sehingga untuk skala 1 ini dipilih model dengan 11 komponen. Nilai ARP untuk 11 komponen ini adalah 32,2649. Dengan 11 komponen, persentase keragaman untuk peubah X adalah 98,2260 % dan persentase keragaman untuk peubah Y adalah 99,9973 %. Nilai ARP terkecil untuk skala 2 adalah 57,943 untuk 1 komponen. Akan tetapi persentase keragaman untuk peubah X hanya sebesar 31,6909 % dan persentase keragaman untuk peubah Y hanya sebesar 30,5220 %. Sehingga untuk skala 2 dipilih model dengan 7 komponen. Nilai ARP untuk 7 komponen ini adalah 130,044. Persentase keragaman untuk peubah X adalah sebesar 91,3334 % dan persentase keragaman untuk peubah Y adalah sebesar 97,4976 %. Nilai ARP terkecil untuk skala 3 adalah 88,578 untuk 1 komponen. Akan tetapi persentase keragaman untuk peubah X hanya sebesar 46,8888 % dan persentase keragaman untuk peubah Y hanya sebesar 20,0029 %. Sehingga untuk skala 3 dipilih model dengan 7 komponen dengan nilai ARP sebesar 371,061. Persentase keragaman untuk peubah X adalah sebesar 92,6910 % dan persentase keragaman untuk peubah Y adalah sebesar 95,0790 %. Nilai ARP terkecil untuk skala 4 adalah 96,489 untuk 1 komponen. Akan tetapi persentase keragaman untuk peubah X hanya sebesar 16,9193 % dan persentase keragaman untuk peubah Y hanya sebesar 42,2347 %. Sehingga untuk skala 4 dipilih model dengan 8 komponen dengan nilai ARP sebesar 613,717. Persentase keragaman untuk peubah X adalah sebesar 90,0907 % dan persentase keragaman untuk peubah Y adalah sebesar 98,7674 %. Nilai ARP terkecil untuk skala 5 adalah 106,634 untuk 1 komponen. Akan tetapi persentase keragaman untuk peubah X hanya sebesar 19,6845 % dan persentase keragaman untuk peubah Y hanya sebesar 39,4055 %. Sehingga untuk skala 5 dipilih model dengan 8 komponen dengan nilai ARP sebesar 721,646. Persentase keragaman untuk peubah X adalah sebesar 91,3146 % dan persentase keragaman untuk peubah Y adalah sebesar 98,0245 %. 30 Jurnal Mat Stat, Vol. 11 No. 1 Januari 2011: 27-33
5 Tabel 1 Perbandingan Nilai untuk Skala 1, 2, 3, 4, 5 Hasil TWK dan PLS Skala Banyaknya komponen ARP 2 R x (%) 2 R y (%) 1 Sebelas 32, , , Tujuh 130,044 91, , Tujuh 371,061 92, , Delapan 613,717 90, , delapan 721,646 91, ,0245 Nilai ARP terkecil untuk masing-masing skala dapat dilihat pada Tabel 1. Terlihat bahwa nilai ARP terkecil adalah pada skala 1 dengan ARP sebesar 32, Sehingga untuk membentuk model kalibrasi dipilih koefisien-koefisien wavelet pada skala 1 dengan 11 komponen. 1,3 1,1 1,0 ybenar 0,9 0,8 0,7 0,5 0,5 0,7 0,8 0,9 yduga 1,0 1,1 1,3 Gambar 2 Plot Y dengan Yˆ untuk Kelompok Data Kalibrasi dengan Metode TWK dan PLS 1,8 1,6 1,4 ybenar 1,0 0,8 0,4 0,2 0,0 0,0 0,2 0,4 0,8 1,0 yduga 1,4 1,6 1,8 Gambar 3 Plot Y dengan Yˆ untuk Kelompok Data Validasi dengan Metode TWK dan PLS Penerapan Metode... (Margaretha Ohyver) 31
6 Nilai-nilai dugaan peubah Y untuk kelompok data kalibrasi dan kelompok data validasi dapat dilihat pada Tabel 2. Dari nilai-nilai tersebut diperoleh 100% dan 0, untuk kelompok data kalibrasi. Sedangkan untuk kelompok data validasi diperoleh 18,6% dan 0, Berdasarkan hal ini, maka dapat dikatakan bahwa metode TWK dan PLS mempunyai kelebihan dan kelemahan. Kelebihannya adalah metode ini sangat baik dalam pembentukan model kalibrasi. Sedangkan kelemahannya adalah ketika diberikan nilai-nilai peubah bebas yang baru, maka hasil dugaannya kurang baik. Tabel 2 Nilai Y dan Yˆ untuk Gingerol Rimpang Jahe dengan Metode TWK dan PLS Kelompok Data Kalibrasi Kadar Gingerol dari HPLC (%) Dugaan (%) Kelompok Data Validasi Kadar Gingerol dari HPLC (%) Dugaan (%) ,72 0, ,53 0, ,52 0, ,78 0, ,58 0, ,60 0, ,53 0, ,14 1, ,54 0, ,79 0, ,78 0, ,78 0, ,79 0, ,18 1, ,07 1,07029 Jika dibandingkan dengan tiga penelitian terakhir maka diperoleh perbandingan seperti pada Tabel 3. Pada tabel dapat dilihat bahwa metode terbaik untuk kelompok data kalibrasi adalah metode TWK dan PLS. Akan tetapi untuk kelompok data validasi, metode terbaik adalah TWD dan PLS. Tabel 3 Perbandingan metode TWD dan PCR, TWD dan PLS, PLS, dan TWK dan PLS TWD dan PCR TWD dan PLS PLS TWK dan PLS Kalibrasi 96,7% 97,3% 83,8% 100% * * 0, , Validasi 93,9% 97,3365% 84,2% 18,6% 0,1072 0, , , PENUTUP Seleah melakukan penerapan metode TWK dan PLS pada data gingerol, maka diperoleh kesimpulan sebagai berikut. Metode TWK dan PLS sangat baik pada pembentukan model kalibrasi. Hal ini dapat dilihat pada nilai dan. 32 Jurnal Mat Stat, Vol. 11 No. 1 Januari 2011: 27-33
7 DAFTAR PUSTAKA Addison, P. (2002), The Illustrated Wavelet Transform Handbook, Institute of Physics Publishing, London. Antoniadis, A., Bigos, J., dan Sapatinas, T. (2001), Wavelet Estimators in Nonparametric Regression: A Comparative Simulation Study, Journal of Statistical Software, Vol. 6, hal Arnita. (2005). Koreksi Pencaran pada Data Kalibrasi Rimpang Jahe (Zingiber offcinale), Tesis tidak diterbitkan, Bogor: Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. Atok, R. M., dan Notodiputro, K. A. (2004). Metode NN (Neural Network) dengan Principle Component sebagai Pre-processing pada Data. Proceeding Seminar Nasional Statistika, Bogor: Institut Pertanian Bogor. Chung, H., Choi, S. Y., Choo, J., dan Lee, Y. (2004). Investigation of Partial Least Squares (PLS) Calibration Performance based on Different Resolutions of Near Infrared Spectra. Bull. Korean Chem. Soc, Vol. 25, No. 5, pp Dinc, E., Baleanu, D., dan Kanbur, M. (2004). Spectrophotometric Multicomponent Determination of Tetramethrin, Propoxur and Piperonyl Butoxide in Insecticide Formulation by Principal Component Regression and Partial Least Squares Techniques with Continuous Wavelet Transform. Canadian Journal of Analytical Sciences and Spectroscopy, pp Garthwaite, P. H. (1994). An Interpretation of Partial Least Squares. Journal of the American Statistical Association, Vol. 89, pp Lang, W. C., dan Forinash, K. (1998). Time-Frequency Analysis with the Continuous Wavelet Transform. Am. J. Phys, Vol. 66, pp Murguia, J. S., dan Campos-Canton, E. (2005). Wavelet Analysis of Chaotic Time Serie. Revista Mexicana De Fisica, Vol. 52(2), pp Ohyver, M. (2010). Penerapan Partial Least Squares pada Data Gingerol. Comtech, Vol. 1 No 1, pp Shao, X., & Zhuang, Y. (2004). Determination of Chlorogenic Acid in Plant Samples by Using Near- Infrared Spectrum with Wavelet Transform Preprocessing. Analytical Sciences, Vol. 20, pp Sunaryo, S. (2005), Model Kalibrasi dengan Transformasi Wavelet sebagai Metode Pra-Pemrosesan. Disertasi tidak diterbitkan. Bogor: Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. Sunaryo, S., dan Retnaningsih, S. M. (2008). Pemodelan Kalibrasi dengan Metode Gabungan Transformasi Wavelet Diskrit dan Partial Least Squares. Jurnal Ilmu Dasar. Vol 9 Penerapan Metode... (Margaretha Ohyver) 33
PENERAPAN PARTIAL LEAST SQUARES PADA DATA GINGEROL
PENERAPAN PARIAL LEA QUARE PADA DAA GINGEROL Margaretha Ohyver Jurusan Matematika dan tatistik, Fakultas ains dan eknologi, Universitas Bina Nusantara Jln. K.H. yahdan No. 9, Palmerah, Jakarta Barat 480
Lebih terperinciPEMODELAN TINGKAT PENGHUNIAN KAMAR HOTEL DI KENDARI DENGAN TRANSFORMASI WAVELET KONTINU DAN PARTIAL LEAST SQUARES
PEMODELAN TINGKAT PENGHUNIAN KAMAR HOTEL DI KENDARI DENGAN TRANSFORMASI WAVELET KONTINU DAN PARTIAL LEAST SQUARES Margaretha Ohyver; Herena Pudjihastuti Mathematics and Statistics Department, School of
Lebih terperinciPEMODELAN PRINCIPAL COMPONENT REGRESSION DENGAN SOFTWARE R
PEMODELAN PRINCIPAL COMPONENT REGRESSION DENGAN SOFTWARE R Margaretha Ohyver Mathematics & Statistics Department, School of Computer Science, Binus University Jln. K.H. Syahdan No. 9, Palmerah, Jakarta
Lebih terperinciMODEL KALIBRASI DENGAN TRANSFORMASI WAVELET SEBAGAI METODE PRA-PEMROSESAN SONY SUNARYO
MODEL KALIBRASI DENGAN TRANSFORMASI WAVELET SEBAGAI METODE PRA-PEMROSESAN SONY SUNARYO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2005 PERNYATAAN MENGENAI DISERTASI DAN SUMBER INFORMASI Dengan
Lebih terperinciMEMBANDING METODE MULTIPLICATIVE SCATTER CORRECTION (MSC) DAN STANDARD NORMAL VARIATE (SNV) PADA MODEL KALIBRASI PEUBAH GANDA
Bulletin of Mathematics Vol. 03, No. 01 (2011), pp. 25 38. MEMBANDING METODE MULTIPLICATIVE SCATTER CORRECTION (MSC) DAN STANDARD NORMAL VARIATE (SNV) PADA MODEL KALIBRASI PEUBAH GANDA Arnita dan Sutarman
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 terperinciPENERAPAN METODE TRANSFORMASI LOGARITMA NATURAL DAN PARTIAL LEAST SQUARES UNTUK MEMPEROLEH MODEL BEBAS MULTIKOLINIER DAN OUTLIER
PENERAPAN METODE TRANSFORMASI LOGARITMA NATURAL DAN PARTIAL LEAST SQUARES UNTUK MEMPEROLEH MODEL BEBAS MULTIKOLINIER DAN OUTLIER Margaretha Ohyver Mathematics & Statistics Department, School of Computer
Lebih terperinciPENERAPAN PARTIAL LEAST SQUARE REGRESSION (PLSR)
Prosiding SNaPP2011 Sains, Teknologi, dan Kesehatan ISSN:2089-3582 PENERAPAN PARTIAL LEAST SQUARE REGRESSION (PLSR) PADA PEMODELAN KALIBRASI SENYAWA AKTIF KURKUMIN 1 Vera Maya Santi 1 Jurusan Matematika
Lebih terperinciPENDEKATAN REGRESI KONTINUM DALAM MODEL KALIBRASI SETIAWAN
PENDEKATAN REGRESI KONTINUM DALAM MODEL KALIBRASI SETIAWAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2007 PERNYATAAN MENGENAI DISERTASI DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa disertasi
Lebih terperinciPENDEKATAN REGRESI KONTINUM DALAM MODEL KALIBRASI SETIAWAN
PENDEKATAN REGRESI KONTINUM DALAM MODEL KALIBRASI SETIAWAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2007 PERNYATAAN MENGENAI DISERTASI DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan bahwa disertasi
Lebih terperinciForum Statistika dan Komputasi, April 2011 p : 1-7 ISSN :
, April 2011 p : 1-7 ISSN : 0853-8115 Vol 16 No.1 JARINGAN SYARAF TIRUAN DAN ALGORITMA GENETIKA DALAM PEMODELAN KALIBRASI (STUDI KASUS : TANAMAN OBAT TEMULAWAK) (Artificial Neural Network and Genetic Algorithm
Lebih terperinciDAFTAR ISI... A. Latar Belakang Penelitian B. Rumusan Masalah C. Keaslian Penelitian D. Urgensi Penelitian... 5
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... HALAMAN PERSETUJUAN... PERNYATAAN... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR LAMPIRAN... i ii iii iv vii x xi xiii INTISARI... xvii ABSTRACT...
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 terperinciPENENTUAN SIMULTAN NATRIUM BENZOAT DAN KALIUM SORBAT MENGGUNAKAN SPEKTROFOTOMETRI UV DENGAN PENDEKATAN KALIBRASI MULTIVARIAT
PENENTUAN SIMULTAN NATRIUM BENZOAT DAN KALIUM SORBAT MENGGUNAKAN SPEKTROFOTOMETRI UV DENGAN PENDEKATAN KALIBRASI MULTIVARIAT DEW1 ANGGKAINI SEPTANINGSIH DEPARTEMEN KIMIA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciDATA DAN METODE. Temulawak Jahe Kunyit Kode Keterangan Kode Keterangan Kode Keterangan. No
DATA DAN METODE Data Data yang di gunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang dikumpulkan oleh tim Hibah Pascasarjana tahun 2003-2005 kerjasama Departemen Statistika dengan Pusat Studi Biofarmaka,
Lebih terperinciANALISIS REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI MULTIKOLINIER PADA VARIABEL-VARIABEL YANG MEMPENGARUHI INDEK PRESTASI KUMULATIF MAHASISWA BERBASIS KOMPUTER
ANALISIS REGRESI RIDGE UNTUK MENGATASI MULTIKOLINIER PADA VARIABEL-VARIABEL YANG MEMPENGARUHI INDEK PRESTASI KUMULATIF MAHASISWA BERBASIS KOMPUTER Ferdy Adhiputra Universitas Bina Nusantara, Jakarta, DKI
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
IV. HASIL DAN PEMBAHASAN A. Reflektan Near Infrared Biji Nyamplung (Calophyllum inophyllum L.) Perangkat NIRFlex Solids Petri N-500 yang digunakan dalam penelitian ini, menghasilkan data pengukuran berupa
Lebih terperinciPENERAPAN METODE LEAST MEDIAN SQUARE-MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT (LMS-MCD) DALAM REGRESI KOMPONEN UTAMA
E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.4, Nopember 2013, 6-10 ISSN: 2303-1751 PENERAPAN METODE LEAST MEDIAN SQUARE-MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT (LMS-MCD) DALAM REGRESI KOMPONEN UTAMA I PUTU EKA IRAWAN 1, I KOMANG
Lebih terperinciPRA-PEMPROSESAN DATA LUARAN GCM CSIRO-Mk3 DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT
TUGAS AKHIR - ST 1325 PRA-PEMPROSESAN DATA LUARAN GCM CSIRO-Mk3 DENGAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DISKRIT ANGGREINI SUPRAPTI NRP 1305 100 005 Dosen Pembimbing Dr. Sutikno, S.Si, M.Si JURUSAN STATISTIKA
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil Kalibrasi NIR Spektra Kalibrasi NIR dapat dilakukan apabila telah terkumpul data uji minimal 60 sampel yang telah diubah menjadi spektrum. Pada penelitian ini telah terkumpul
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Tingkat Penerimaan Masyarakat terhadap Bank Syariah
4 TINJAUAN PUSTAKA Pangsa Pasar Menurut Undang-Undang Republik Indonesia No. 5 Tahun 2009 Tentang Larangan Praktik Monopoli dan Persaingan Usaha Tidak Sehat, pangsa pasar adalah persentase nilai jual atau
Lebih terperinciPERKEMBANGAN PEMODELAN KALIBRASI UNTUK MENDUGA KANDUNGAN SENYAWA AKTIF DALAM SUATU TANAMAN ABSTRAK
Seminar Nasional Statistika I Institut eknologi Sepulu Nopember, 7 November 009 PERKEMBANGAN PEMODELAN KALIBRASI UNUK MENDUGA KANDUNGAN SENYAWA AKIF DALAM SUAU ANAMAN Nurwiani, Sony S, Setiawan, Bambang
Lebih terperinciIDENTIFIKASI MULTIKOLINEAR PADA MODEL REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK STATUS GIZI ANAK DI KELURAHAN KARANGKITRI, BEKASI TIMUR
IDENTIFIKASI MULTIKOLINEAR PADA MODEL REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK STATUS GIZI ANAK DI KELURAHAN KARANGKITRI, BEKASI TIMUR Margaretha Ohyver Mathematics & Statistics Department, School of Computer Science,
Lebih terperinciPERBANDINGAN ANALISIS LEAST ABSOLUTE SHRINKAGE AND SELECTION OPERATOR DAN PARTIAL LEAST SQUARES (Studi Kasus: Data Microarray)
PERBANDINGAN ANALISIS LEAST ABSOLUTE SHRINKAGE AND SELECTION OPERATOR DAN PARTIAL LEAST SQUARES (Studi Kasus: Data Microarray) KADEK DWI FARMANI 1, I PUTU EKA NILA KENCANA 2, KOMANG GDE SUKARSA 3 1,2,3,
Lebih terperinciPENERAPAN DISKRIMINAN KANONIK PADA KOMPONEN KIMIA AKTIF TANAMAN OBAT HERBAL (TEMULAWAK, BANGLE, KUNYIT) 1 ABSTRAK
Seminar Nasional Statistika IX Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 2009 PENERAPAN DISKRIMINAN KANONIK PADA KOMPONEN KIMIA AKTIF TANAMAN OBAT HERBAL (TEMULAWAK, BANGLE, KUNYIT) 1 UTAMI DYAH
Lebih terperinciTUGAS AKHIR. Metode Regresi Kuadrat Terkecil Parsial Untuk Pra-Pemrosesan Data Luaran GCM CSIRO Mk-3
TUGAS AKHIR Metode Regresi Kuadrat Terkecil Parsial Untuk Pra-Pemrosesan Data Luaran GCM CSIRO Mk-3 Oleh: Alin Fitriani 1306 100 066 Pembimbing: Dr.Ir. Setiawan, M.S NIP 198701 1 001 JURUSAN STATISTIKA
Lebih terperinciPEMODELAN OTENTIKASI KOMPOSISI FITOFARMAKA TENSIGARD MENGGUNAKAN REGRESI KOMPONEN UTAMA MEYLINDA PUSRIANITA SARI
PEMODELAN OTENTIKASI KOMPOSISI FITOFARMAKA TENSIGARD MENGGUNAKAN REGRESI KOMPONEN UTAMA MEYLINDA PUSRIANITA SARI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciAnalisis Regresi: Regresi Linear Berganda
Analisis Regresi: Regresi Linear Berganda Pengantar Pada sesi sebelumnya kita hanya menggunakan satu buah X, dengan model Y = b 0 + b 1 X 0 1 Dalam banyak hal, yang mempengaruhi X bisa lebih dari satu.
Lebih terperinciMETODE PARTIAL LEAST SQUARES UNTUK MENGATASI MULTIKOLINEARITAS PADA MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA
Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 03, No. 3 (2014), hal 169 174. METODE PARTIAL LEAST SQUARES UNTUK MENGATASI MULTIKOLINEARITAS PADA MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA Romika Indahwati,
Lebih terperinciMetode Variasi Kalender untuk Meramalkan Banyaknya Penumpang Kereta Api
Metode Variasi Kalender untuk Meramalkan Banyaknya Penumpang Kereta Api Efek Variasi Kalender dengan Pendekatan Regresi Time Series Nur Ajizah 1, Resa Septiani Pontoh 2, Toni Toharudin 3 Mahasiswa Program
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pendidikan merupakan dasar untuk melakukan banyak hal. Tanpa memiliki
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Pendidikan merupakan hal yang sangat penting dalam kehidupan. Pendidikan merupakan dasar untuk melakukan banyak hal. Tanpa memiliki pendidikan yang baik, orang akan
Lebih terperinciBAB IV KAJIAN SIMULASI: PENDEKATAN BAYES PADA DATA n<<p DAN TERDAPAT KEKOLINEARAN-GANDA
BAB IV KAJIAN SIMULASI: PENDEKATAN BAYES PADA DATA n
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Eksplorasi Pola Spektrum
konsentrasi. Konsentrasi kafein terbagi menjadi 6 konsentrasi, sehingga dari masing-masing komponen diperoleh 24 kombinasi konsentrasi. c. Campuran senyawa tiga komponen, yaitu Vitamin B1, Vitamin B6,
Lebih terperinciANALISIS DATA RUNTUN WAKTU MENGGUNAKAN
ANALISIS DATA RUNTUN WAKTU MENGGUNAKAN METODE WAVELET THRESHOLDING DENGAN MAXIMAL OVERLAP DISCRETE WAVELET TRANSFORM (Studi Kasus : Nilai Tukar Rupiah Terhadap Dollar US Tahun 2004-2014) SKRIPSI Disusun
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
HASIL DAN PEMBAHASAN Absorbsi Near Infrared Sampel Tepung Ikan Absorbsi near infrared oleh 50 sampel tepung ikan dengan panjang gelombang 900 sampai 2000 nm berkisar antara 0.1 sampai 0.7. Secara grafik
Lebih terperinciPENDETEKSIAN OUTLIER PADA MODEL REGRESI GANDA: STUDI KASUS TINGKAT PENGHUNIAN KAMAR HOTEL DI KENDARI
PENDETEKSIAN OUTLIER PADA MODEL REGRESI GANDA: STUDI KASUS TINGKAT PENGHUNIAN KAMAR HOTEL DI KENDARI Margaretha Ohyver; Heruna Tanty Mathematics & Statistics Department, School of Computer Science, Binus
Lebih terperinciPERBANDINGAN REGRESI KOMPONEN UTAMA DAN ROBPCA DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS DAN PENCILAN PADA REGRESI LINEAR BERGANDA
E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.4, Nopember 2013, 1-5 ISSN: 2303-1751 PERBANDINGAN REGRESI KOMPONEN UTAMA DAN ROBPCA DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS DAN PENCILAN PADA REGRESI LINEAR BERGANDA NI WAYAN
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA Kalibrasi Ganda Regresi Kuadrat Terkecil Parsial ( Partial Least Squares/PLS) 1. Model PLS
TINJAUAN PUSTAKA Kalibrasi Ganda Kalibrasi adalah suatu fungsi matematik dengan data empirik dan pengetahuan untuk menduga informasi pada Y yang tidak diketahui berdasarkan informasi pada X yang tersedia
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam statistika dan pemrosesan sinyal, runtun waktu (time series) adalah rangkaian data berupa pengamatan yang diukur selama kurun waktu tertentu. Analisis
Lebih terperinciPENERAPAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DISKRET DAN PARTIAL LEAST SQUARE DISCRIMINANT ANALYSIS
PENERAPAN METODE TRANSFORMASI WAVELET DISKRET DAN PARTIAL LEAST SQUARE DISCRIMINANT ANALYSIS (PLSDA) UNTUK KLASIFIKASI KOMPONEN OBAT BAHAN ALAM (Studi Kasus: Obat Bahan Alam/ Fitofarmaka Penurun Tekanan
Lebih terperinciKOMBINASI SPEKTRUM ULTRAVIOLET DAN MODEL KALIBRASI MULTIVARIAT UNTUK PENENTUAN SIMULTAN KAFEIN, VITAMIN B1, B2, DAN B6 YULIA FATMAWATI
KOMBINASI SPEKTRUM ULTRAVIOLET DAN MODEL KALIBRASI MULTIVARIAT UNTUK PENENTUAN SIMULTAN KAFEIN, VITAMIN B1, B2, DAN B6 YULIA FATMAWATI DEPARTEMEN KIMIA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
Lebih terperinciImplementasi Discrete Wavelet Transform Untuk Prediksi Kandungan Kurkumin Pada Temulawak Dengan Menggunakan Pendekatan Kalibrasi
OPEN ACCESS ISSN 2460-3295 socj.telkomuniversity.ac.id/indosc Ind. Symposium on Computing Sept 2016. pp. 77-86 doi:10.21108/indosc.2016.121 Implementasi Discrete Wavelet Transform Untuk Prediksi Kandungan
Lebih terperincidianalisis dengan menggunakan
4 1. Eksplorasi data keluaran FTIR a. Membuat plot antara nilai absorban dan bilangan gelombang untuk setiap bahan temuan. Sumbu vertikal untuk nilai absorban dan sumbu horizontal untuk bilangan gelombang.
Lebih terperinciMODEL REGRESI KANDUNGAN BATUBARA MENGGUNAKAN METODE LEAST MEDIAN OF SQUARES
PTNBR - BATAN Bandung, 04 Juli 013 MODEL REGRESI KANDUNGAN BATUBARA MENGGUNAKAN METODE LEAST MEDIAN OF SQUARES Kankan Parmikanti 1, Endang Rusyaman 1 dan Emah Suryamah 1 1 Jurusan Matematika FMIPA Universitas
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 terperinciPEMODELAN TIME SERIES DENGAN MAXIMAL OVERLAP DISCRETE WAVELET TRANSFORM. Abstrak
PEMODELAN TIME SERIES DENGAN MAXIMAL OVERLAP DISCRETE WAVELET TRANSFORM Budi Warsito 1, Subanar 2 dan Abdurakhman 3 1) Jurusan Statistika FSM UNDIP 2,3) Jurusan Matematika FMIPA UGM Abstrak Penggunaan
Lebih terperinciPERBANDINGAN ANTARA MODEL NEURAL NETWORK DAN MODEL DUANE UNTUK EVALUASI KETEPATAN PREDIKSI WAKTU KERUSAKAN SUATU KOMPONEN
Feng PERBANDINGAN ANTARA MODEL NEURAL NETWORK DAN MODEL DUANE UNTUK... 211 PERBANDINGAN ANTARA MODEL NEURAL NETWORK DAN MODEL DUANE UNTUK EVALUASI KETEPATAN PREDIKSI WAKTU KERUSAKAN SUATU KOMPONEN Tan
Lebih terperinciPERBANDINGAN TRANSFORMASI BOX-COX DAN REGRESI KUANTIL MEDIAN DALAM MENGATASI HETEROSKEDASTISITAS
E-Jurnal Matematika Vol. 4 (1), Januari 2015, pp. 8-13 ISSN: 2303-1751 PERBANDINGAN TRANSFORMASI BOX-COX DAN REGRESI KUANTIL MEDIAN DALAM MENGATASI HETEROSKEDASTISITAS Ni Wayan Yuni Cahyani 1, I Gusti
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
19 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Penyiapan Lemak Sapi dan Lemak Babi Sebanyak 250 gram jaringan lemak sapi dan babi yang diperoleh dari pasar tradisional Purwokerto,dicuci dan dipotong kecil-kecil untuk
Lebih terperinciPREDIKSI WAKTU KETAHANAN HIDUP DENGAN METODE PARTIAL LEAST SQUARE
PREDIKSI WAKTU KETAHANAN HIDUP DENGAN METODE PARTIAL LEAST SQUARE PANDE PUTU BUDI KUSUMA 1, I GUSTI AYU MADE SRINADI 2, 1, 2 Jurusan Matematika FMIPA Universitas Udayana, Bukit Jimbaran-Bali, e-mail: 1
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. banyak diterapkan pada berbagai bidang sebagai dasar bagi pengambilan
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Dalam masyarakat modern seperti sekarang ini, metode statistika telah banyak diterapkan pada berbagai bidang sebagai dasar bagi pengambilan keputusan / kebijakan.
Lebih terperinciOleh Ni Kadek Anggi Julianti NIM Menyutujui:
Lembar Pengesahan PENGEMBANGAN METODE PENETAPAN KADAR α-mangostin PADA SERBUK SIMPLISIA KULIT BUAH MANGGIS (Garcinia mangostana Linn.) MENGGUNAKAN SPEKTROSKOPI RAMAN DENGAN ANALISIS MULTIVARIAT PARTIAL
Lebih terperinciPERBANDINGAN ANTARA UNWEIGHTED LEAST SQUARES (ULS) DAN PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL MUHAMMAD AMIN PARIS
PERBANDINGAN ANTARA UNWEIGHTED LEAST SQUARES (ULS) DAN PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) DALAM PEMODELAN PERSAMAAN STRUKTURAL MUHAMMAD AMIN PARIS SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN
Lebih terperinciANALISIS REGRESI TERPOTONG BEBERAPA NILAI AMATAN NURHAFNI
ANALISIS REGRESI TERPOTONG DENGAN BEBERAPA NILAI AMATAN NOL NURHAFNI SEKOLAH PASCASARJANAA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya menyatakan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. yang saling berhubungan atau berpengaruh satu sama lain. Ilmu statistika
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Dalam kehidupan, seringkali peneliti dihadapkan dengan suatu kejadian yang saling berhubungan atau berpengaruh satu sama lain. Ilmu statistika mengenal metode
Lebih terperinciPemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi dan Mutu Tembakau Temanggung dengan Kombinasi antara Generalized Least Square dan Regresi Ridge
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 12) ISSN: 2301-928X D-1 Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produksi dan Mutu Tembakau Temanggung dengan Kombinasi antara Generalized Least Square
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 terperinciPRINCIPAL COVARIATE REGRESSION PADA DATA RUNTUN WAKTU
PRINCIPAL COVARIATE REGRESSION PADA DATA RUNTUN WAKTU Nuruma Nurul Malik 1, Fevi Novkaniza 2 Departemen Matematika FMIPA UI, Depok Email korespondensi : fevi.novkaniza@sci.ui.ac.id Abstrak Pada suatu data
Lebih terperinciPERBANDINGAN ORDINARY RIDGE REGRESSION DAN UNBIASED RIDGE REGRESSION DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS PADA DATA
PERBANDINGAN ORDINARY RIDGE REGRESSION DAN UNBIASED RIDGE REGRESSION DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS PADA DATA COMPARISON BETWEEN ORDINARY RIDGE REGRESSION AND UNBIASED RIDGE REGRESSION IN COPING WITH
Lebih terperinciADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA
GENERALIZED EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS DAN ESTIMATOR KERNEL MULTIPREDIKTOR DALAM PEMODELAN KALIBRASI SENYAWA AKTIF KURKUMIN Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan dalam Memperoleh Gelar Sarjana
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. waktu adalah suatu deret observasi yang berurut dalam waktu. Analisis data
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Analisis time series (runtun waktu) banyak digunakan dalam berbagai bidang, misalnya ekonomi, teknik, geofisik, pertanian dan kedokteran. Runtun waktu adalah suatu
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER MUTU BUAH PEPAYA (Carica papaya L.) DENGAN METODE NEAR INFRARED SELAMA PENYIMPANAN DAN PEMERAMAN. Oleh : RINI SUSILOWATI F
PENDUGAAN PARAMETER MUTU BUAH PEPAYA (Carica papaya L.) DENGAN METODE NEAR INFRARED SELAMA PENYIMPANAN DAN PEMERAMAN Oleh : RINI SUSILOWATI F14103074 2007 DEPARTEMEN TEKNIK PERTANIAN FAKULTAS TEKNOLOGI
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 1 PENDAHULUAN. Propinsi Sulawesi Tenggara (Sultra) merupakan salah satu propinsi di
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG Propinsi Sulawesi Tenggara (Sultra) merupakan salah satu propinsi di Indonesia yang memiliki potensi pariwisata yang dapat dikembangkan. Sektor kepariwisataan ini telah
Lebih terperinci(α = 0.01). Jika D i > , maka x i atau pengamatan ke-i dianggap pencilan (i = 1, 2,..., 100). HASIL DAN PEMBAHASAN
4 karena adanya perbedaan satuan pengukuran antar peubah. 1.. Memastikan tidak adanya pencilan pada data dengan mengidentifikasi adanya pencilan pada data. Pengidentifikasian pencilan dilakukan dengan
Lebih terperinciMETODE EKSPLORATIF UNTUK MENGUJI KESAMAAN SPEKTRUM FTIR TEMULAWAK
METODE EKSPLO ORATIF UNTUK MENGUJI KESAMAAN SPEKTRUM FTIR TEMULAWAK EKO WAHYU WIBOWO SEKOLAH PASCASARJANAA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2009 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini
Lebih terperinciREGRESI SPLINE BIRESPON UNTUK MEMODELKAN KADAR GULA DARAH PENDERITA DIABETES MELITUS
REGRESI SPLINE BIRESPON UNTUK MEMODELKAN KADAR GULA DARAH PENDERITA DIABETES MELITUS Dhina Oktaviana P, I Nyoman Budiantara Mahasiswa Jurusan Statistika ITS Surabaya, Dosen Jurusan Statistika ITS Surabaya
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015
III. METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015 bertempat di Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih terperinciKombinasi Regresi Tak Bias Ridge dengan Regresi Komponen Utama untuk Mengatasi Masalah Multikolinieritas
Statistika, Vol. 17 No. 1, 25 31 Mei 2017 Kombinasi Regresi Tak Bias Ridge dengan Regresi Komponen Utama untuk Mengatasi Masalah Multikolinieritas Fitriana Novitasari, Suliadi, Anneke Iswani A. Prodi Statistika,
Lebih terperinciADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA
PEMODELAN NILAI INFLASI KOTA SURABAYA, MALANG DAN KEDIRI BERDASARKAN PENDEKATAN GENERALIZED SPACE TIME AUTOREGRESSIVE SKRIPSI MUHINDRO ASRIONO PROGRAM STUDI S-1 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS
Lebih terperinciSIMULASI DAMPAK MULTIKOLINEARITAS PADA KONDISI PENYIMPANGAN ASUMSI NORMALITAS
SIMULASI DAMPAK MULTIKOLINEARITAS PADA KONDISI PENYIMPANGAN ASUMSI NORMALITAS Joko Sungkono 1, Th. Kriswianti Nugrahaningsih 2 Abstract: Terdapat empat asumsi klasik dalam regresi diantaranya asumsi normalitas.
Lebih terperinciPENAKSIRAN PARAMETER REGRESI LINIER DENGAN METODE BOOTSTRAP MENGGUNAKAN DATA BERDISTRIBUSI NORMAL DAN UNIFORM
BIAStatistics (2015) Vol. 9, 2, hal. 28-32 PENAKSIRAN PARAMETER REGRESI LINIER DENGAN METODE BOOTSTRAP MENGGUNAKAN DATA BERDISTRIBUSI NORMAL DAN UNIFORM Munawar Jurusan Matematika FMIPA Universitas Syiah
Lebih terperinciBEBERAPA METODE PENDUGAAN JUMLAH KOMPONEN DALAM CAMPURAN SENYAWA KIMIA MURDAN ALFA SATYAWAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008
i BEBERAPA METODE PENDUGAAN JUMLAH KOMPONEN DALAM CAMPURAN SENYAWA KIMIA MURDAN ALFA SATYAWAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2008 ii PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE LEAST TRIMMED SQUARES DAN PENDUGA-S DALAM MENGATASI DATA PENCILAN DENGAN SIMULASI DATA SKRIPSI
PERBANDINGAN METODE LEAST TRIMMED SQUARES DAN PENDUGA-S DALAM MENGATASI DATA PENCILAN DENGAN SIMULASI DATA SKRIPSI ANDOS NIKI S. M. SEMBIRING 090803032 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU
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 III PEMAMPATAN DATA KELUARAN Fourier Tansform Infrared (FTIR) MENGGUNAKAN PENDEKATAN REGRESI TERPENGGAL (Segmented Regression)
n W B ˆ ( 1) + = nw (.) W adalah within sequence variance dan B adalah between sequence variance. Konvergensi diperoleh bila ˆ
Lebih terperinciPAH akan mengalami degradasi saat terkena suhu tinggi pada analisis dengan GC dan instrumen GC sulit digunakan untuk memisahkan PAH yang berbentuk
BAB I PENDAHULUAN I.I Latar Belakang Poliaromatik hidrokarbon (PAH) adalah golongan senyawa organik yang terdiri atas dua atau lebih molekul cincin aromatik yang disusun dari atom karbon dan hidrogen.
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Obat golongan sulfonamida digunakan untuk pengobatan penyakit infeksi yang disebabkan oleh bakteri. Kombinasi sulfametoksazol dan trimetoprim, yang lebih dikenal sebagai
Lebih terperinciPENDUGAAN UMUR ANTI KARAT KENDARAAN MOBIL DENGAN METODE REGRESI SPILINES KUADRAT TERKECIL
PENDUGAAN UMUR ANTI KARAT KENDARAAN MOBIL DENGAN METODE REGRESI SPILINES KUADRAT TERKECIL Grace Ratna Sari 1 ; Sutoro 2 ; Haryono Soeparno 3 ABSTRACT The technology is growing fast, especially in the transportation.
Lebih terperinciADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA
GENERALIZED EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS DAN ESTIMATOR LOKAL LINIER MULTIPREDIKTOR DALAM PEMODELAN KALIBRASI SENYAWA AKTIF KURKUMIN SKRIPSI DIAJUKAN UNTUK MEMENUHI SEBAGIAN PERSYARATAN DALAM MEMPEROLEH
Lebih terperinciMODEL REGRESI NONPARAMETRIK DENGAN PENDEKATAN DERET FOURIER PADA KASUS TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI JAWA TIMUR
UNIVERSITAS DIPONEGORO 01 ISBN: -0-1-0-1 MODEL REGRESI NONPARAMETRIK DENGAN PENDEKATAN DERET FOURIER PADA KASUS TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI JAWA TIMUR Alan Prahutama Dosen Jurusan Statistika Undip
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. populasi penduduk Indonesia mencapai lebih dari 246 juta jiwa dengan angka
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Penelitian Berdasarkan data World Health Organization (WHO), pada tahun 2010 populasi penduduk Indonesia mencapai lebih dari 246 juta jiwa dengan angka kejadian penyakit
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. A. Latar Belakang Penelitian
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Penelitian Indonesia merupakan salah satu negara penghasil buah alpukat (Persea americana Mill.) yang cukup besar dalam skala global. Data statistik tahun 2013 menunjukkan
Lebih terperinciPENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA
PENDAHULUAN Latar Belakang Obat-obatan tradisional atau jamu sering kali menggunakan tanaman obat seperti jahe sebagai bahan baku. Jahe merupakan tanaman obat berupa tumbuhan rimpang berbatang semu. Jahe
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Analisis regresi merupakan salah satu metode statistik yang sering
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis regresi merupakan salah satu metode statistik yang sering digunakan dalam kehidupan sehari-hari. Tujuan analisis regresi yaitu mengetahui sejauh mana hubungan
Lebih terperinciAnalisis Jarak Microphone Array dengan Teknik Pemrosesan Sinyal Fast Fourier Transform Beamforming
85 Analisis Jarak Microphone Array dengan Teknik Pemrosesan Sinyal Fast Fourier Transform Beamforming Moh Fausi, Agus Naba dan Djoko Santjojo Abstract The main problem in the application of the sound source
Lebih terperinciPENYUSUNAN PERANGKAT LUNAK R-STAT UNTUK PENDUGAAN MODEL KALIBRASI. Oleh : REVARIO OKTANO G
PENYUSUNAN PERANGKAT LUNAK R-STAT UNTUK PENDUGAAN MODEL KALIBRASI Oleh : REVARIO OKTANO G14101036 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2006 Dan Katakanlah:
Lebih terperinciKelas 2. Kelas 1 Mahasiswa. Mahasiswa. Gambar 1 Struktur data kelompok dalam pengukuran berulang pada data Metode Statistika
4 Kelas 2 Kelas 1 N3 N4 N3 N4 Gambar 1 Struktur data kelompok dalam pengukuran berulang pada data Metode Statistika BAHAN DAN METODE Bahan Data yang digunakan adalah data nilai capaian mahasiswa dalam
Lebih terperinciPERBANDINGAN MODEL PADA DATA DERET WAKTU PEMAKAIAN LISTRIK JANGKA PENDEK YANG MENGANDUNG POLA MUSIMAN GANDA ABSTRAK
PERBANDINGAN MODEL PADA DATA DERET WAKTU PEMAKAIAN LISTRIK JANGKA PENDEK YANG MENGANDUNG POLA MUSIMAN GANDA Gumgum Darmawan 1), Suhartono 2) 1) Staf Pengajar Jurusan Statistika FMIPA UNPAD 2) Staf Pengajar
Lebih terperinciKEKONVERGENAN MSE PENDUGA KERNEL SERAGAM FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT
KEKONVERGENAN MSE PENDUGA KERNEL SERAGAM FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN TREN FUNGSI PANGKAT Ro fah Nur Rachmawati Mathematics & Statistics Department, School of Computer Science, Binus
Lebih terperinciPemodelan Autoregressive (AR) pada Data Hilang dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang Rupiah
Vol. 9, No., 9-5, Januari 013 Pemodelan Autoregressive (AR) pada Data Hilang dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang Rupiah Fitriani, Erna Tri Herdiani, M. Saleh AF 1 Abstrak Dalam analisis deret waktu
Lebih terperinciREGRESI ROBUST MM-ESTIMATOR UNTUK PENANGANAN PENCILAN PADA REGRESI LINIER BERGANDA
REGRESI ROBUST MM-ESTIMATOR UNTUK PENANGANAN PENCILAN PADA REGRESI LINIER BERGANDA SKRIPSI Disusun Oleh : SHERLY CANDRANINGTYAS J2E 008 053 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS
Lebih terperinciPEMBAHASAN ... (3) RMSE =
7 kemampuan untuk mengikuti variasi hujan permukaan. Keterandalan model dapat dilihat dari beberapa parameter, antara lain : Koefisien korelasi Korelasi dinyatakan dengan suatu koefisien yang menunjukkan
Lebih terperinciPENDETEKSIAN 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 terperinciGEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (GWRPCA) PADA PEMODELAN PENDAPATAN ASLI DAERAH DI JAWA TENGAH
GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS (GWRPCA) PADA PEMODELAN PENDAPATAN ASLI DAERAH DI JAWA TENGAH SKRIPSI Disusun Oleh : NURMALITA SARI 240102120008 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS
Lebih terperinciPEMODELAN DATA INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN. Disusun Oleh : NOVIA AGUSTINA. Skripsi. Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Undip
PEMODELAN DATA INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN REGRESI PENALIZED SPLINE Disusun Oleh : NOVIA AGUSTINA 24010211130039 Skripsi Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains
Lebih terperinciANALISIS KONTAMINASI LEMAK BABI DALAM MINYAK GORENG SAWIT (RBD PALM OIL) MENGGUNAKAN SPEKTROSKOPI FOURIER TRANSFORM INFRARED (FTIR) DAN KEMOMETRIK
ANALISIS KONTAMINASI LEMAK BABI DALAM MINYAK GORENG SAWIT (RBD PALM OIL) MENGGUNAKAN SPEKTROSKOPI FOURIER TRANSFORM INFRARED (FTIR) DAN KEMOMETRIK PROPOSAL SKRIPSI PUTRI KHOLISOTUN NAWA 082210101015 Kamis,
Lebih terperinciREGRESI KUADRAT TERKECIL PARSIAL UNTUK STATISTICAL DOWNSCALING
REGRESI KUADRAT TERKECIL PARSIAL UNTUK STATISTICAL DOWNSCALING Aji Hamim Wigena Departemen Statistika, FMIPA Institut Pertanian Bogor Jakarta, 23 Juni 2011 Pendahuluan GCM (General Circulation Model) model
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Analisis regresi merupakan salah satu metode analisis dalam statistika yang sangat familiar bagi kalangan akademis dan pekerja. Analisis regresi dapat
Lebih terperinciPengukuran Kandungan Provitamin A dari CPO (Crude Palm Oil) Menggunakan Spektrofotometer UV-Vis dan Spektroskopi Nir (Near Infrared) Tesis
Pengukuran Kandungan Provitamin A dari CPO (Crude Palm Oil) Menggunakan Spektrofotometer UV-Vis dan Spektroskopi Nir (Near Infrared) Tesis Diajukan kepada Program Pascasarjana Magister Biologi untuk memperoleh
Lebih terperinci