MODEL REGRESI DUA LEVEL CAPAIAN NILAI AKHIR METODE STATISTIKA TAHUN 2008/2009 WIWID WIDIYANI
|
|
- Hadi Suharto Susman
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 MODEL REGRESI DUA LEVEL CAPAIAN NILAI AKHIR METODE STATISTIKA TAHUN 008/009 WIWID WIDIYANI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 009
2 RINGKASAN WIWID WIDIYANI. Model Regresi Dua Level Capaian Nilai Akhir Metode Statistika Tahun 008/009. Dibimbing oleh INDAHWATI dan DIAN KUSUMANINGRUM. Salah satu metode analisis yang dapat digunakan untuk data berjenjang (hierarchical) adalah analisis multilevel. Dalam struktur data berjenjang individu-individu dalam kelompok yang sama cenderung mirip, sehingga antar amatan pada level yang lebih rendah tidak saling bebas. Hal tersebut dapat menyebabkan asumsi kebebasan terlanggar dalam pendekatan statistika konvensional (misalnya model regresi satu level). Jika hal ini diabaikan maka dugaan galat baku koefisien regresi cenderung berbias ke bawah, sehingga akan menghasilkan kecenderungan hubungan yang signifikan secara statistik dalam pengujian hipotesis. Hal inilah yang menjadi salah satu alasan mengapa diperlukan analisis multilevel pada struktur data berjenjang. Capaian nilai akhir Metode Statistika memiliki struktur data berjenjang, dimana mahasiswa (level kesatu) tersarang dalam kelas paralel (level kedua). Berdasarkan hasil regresi dua level, faktor-faktor yang berpengaruh terhadap capaian nilai akhir Metode Statistika adalah IPK TPB, jenis kelamin, interaksi antara IPK TPB dengan asal daerah, dan interaksi antara persentase huruf mutu Pengantar Matematika minimal B dengan jenis kelamin. Saat tidak ada faktor-faktor yang mempengaruhi model, proporsi keragaman nilai akhir Metode Statistika antar kelas sebesar 8.19%. Berdasarkan nilai dugaan keragaman yang diperoleh, keragaman nilai akhir Metode Statistika antar mahasiswa di dalam kelas lebih tinggi dibandingkan keragaman nilai akhir mahasiswa antar kelas. Nilai dugaan keragaman kemiringan IPK TPB serta nilai dugaan keragaman perbedaan nilai akhir Metode Statistika antar kelas antara laki-laki dan perempuan, masing-masing bernilai dan 7.58.
3 MODEL REGRESI DUA LEVEL CAPAIAN NILAI AKHIR METODE STATISTIKA TAHUN 008/009 WIWID WIDIYANI Skripsi sebagai salah satu syarat untuk memperoleh gelar Sarjana Statistika pada Departemen Statistika DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 009
4 Judul Skripsi : Model Regresi Dua Level Capaian Nilai Akhir Metode Statistika Tahun 008/009 Nama : Wiwid Widiyani NIM : G Menyetujui: Pembimbing I, Pembimbing II, (Ir. Indahwati, M.Si) NIP (Dian Kusumaningrum, S.Si) Mengetahui: Ketua Departemen, (Dr. Ir. Hari Wijayanto, MS) NIP Tanggal Lulus:
5 RIWAYAT HIDUP Penulis bernama Wiwid Widiyani lahir pada tanggal 08 Mei 1987 di Bogor. Penulis adalah putri kelima dari lima bersaudara, dari pasangan Sulaiman dan Titin. Penulis menyelesaikan pendidikan dasar di SDN SINDANG BARANG III BOGOR pada tahun Kemudian menyelesaikan pendidikan menengah di SMPN 7 BOGOR pada tahun 00 dan di SMAN BOGOR pada tahun 005. Pada tahun yang sama penulis diterima di Institut Pertanian Bogor melalui jalur USMI dengan sistem Mayor Minor. Setelah satu tahun menjalani perkuliahan di TPB, pada tahun 006 penulis diterima di Departemen Statistika IPB dengan mayor Statistika dan minor Manajemen Fungsional. Selama mengikuti perkuliahan penulis aktif dalam Kegiatan Himpunan Keprofesian Gamma Sigma Beta. Pada tahun 007 penulis menjadi staf departemen Olahraga dan Seni dan tahun 008 menjadi staf departemen Database and Computational Himpunan Keprofesian Gamma Sigma Beta. Selain itu, penulis juga aktif mengikuti beberapa kegiatan kepanitiaan seperti Statistika Ria 006, Statistika Ria 007, COSMIC 007, Pesta Sains 007 dan Pesta Sains 008. Penulis juga pernah menjadi Asisten Dosen mata kuliah Analisis Data Kategorik pada tahun 008. Pada bulan Februari April 009, penulis melaksanakan kegiatan Praktek Lapang di Research Institute For Tea and Cinchona, Gambung, Bandung.
6 KATA PENGANTAR Bismillaahirrahmaanirrahiim, Alhamdulillah, segala puji dan syukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas limpahan nikmat dan karunia-nya sehingga penulis dapat menyelesaikan karya ilmiah ini. Shalawat serta salam semoga senantiasa tercurahkan kepada Rasulullah Muhammad SAW beserta keluarga dan para sahabatnya. Karya ilmiah ini berjudul Model Regresi Dua Level Capaian Nilai Akhir Metode Statistika Tahun 008/009. Karya ilmiah ini adalah salah satu syarat kelulusan yang harus dipenuhi untuk mendapatkan gelar Sarjana Statistika pada Departemen Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor. Terima kasih penulis ucapkan kepada semua pihak yang berperan serta dalam penyusunan karya ilmiah ini, antara lain: 1. Ibu Ir. Indahwati, M.Si dan Ibu Dian Kusumaningrum, S.Si yang selalu memberikan saran, kritik, masukan, dan nasihat selama penyusunan karya ilmiah ini.. Direktorat Tingkat Persiapan Bersama (TPB), Departemen Statistika, dan Dosen pengajar Metode Statistika atas data yang telah diberikan sehingga penelitian ini dapat dilaksanakan. 3. Penguji luar, Bapak Anang Kurnia, S.Si, M.Si. 4. Dosen-dosen dan staf pengajar Departemen Statistika yang telah memberikan ilmu serta wawasan selama penulis menuntut ilmu di Departemen Statistika IPB. 5. Bapak, Ibu, Teteh, Aa, Menik, Ehan dan Puput atas doa, kasih sayang, dukungan serta semangat yang diberikan selama ini. 6. Seluruh staf Departemen Statistika, Pak Iyan, bu Markonah, bu Tri, bu Aat, bu Sulis, bu Dedeh, mang Sudin, mang Ndur, mang Herman dan Pak Edi atas bantuan dan keramahannya. 7. Teman seperjuangan, Tri Wuri Sastuti atas masukan dan belajar bersamanya juga sebagai pendorong semangat serta Pembahas seminar, Laela Fitriyana dan Isna Husniyati. 8. Sahabat-sahabatku Tersayang Fira, Wiwi, Poppy, Trimi, Mieuw, Dini, Ankis, Indut, Mel, Viar, Arie, Ndut, Angga, Mojo, Fufu, Aming, Dina, Momon, Ani, Lani, Try A, Wite, Mbak Itcieh, Nadicul, Mas Erwin, Trizar, ka Dous, ka Bekbek, ka Romy, ka Efril, Omenk, Occu, Chaur s Family dan teman-teman di Statistika 4 atas bantuan, semangat, keceriaan dan kebersamaannya selama 3 tahun ini. 9. Teman-teman basket FMIPA IPB dan Statistika IPB. 10. Kakak-kakak dan Teman-teman STK 40, 41, 43, 44, dan 45 atas keceriaannya. 11. Semua pihak yang tidak mungkin disebutkan satu-persatu yang telah membantu penulis selama ini. Semoga semua amal baik dan bantuan yang telah diberikan kepada penulis mendapat balasan dari Allah SWT dan semoga karya ilmiah ini dapat bermanfaat bagi semua pihak yang membutuhkan. Bogor, Desember 009 Penulis
7 DAFTAR ISI Halaman DAFTAR TABEL... viii DAFTAR GAMBAR... viii DAFTAR LAMPIRAN... viii PENDAHULUAN Latar Belakang... 1 Tujuan... 1 TINJAUAN PUSTAKA Pemodelan Multilevel...1 Model Regresi Dua Level...1 Pendugaan Parameter dan Pembandingan Model... Pemilihan Model Terbaik pada Regresi Dua Level...3 Keragaman yang Dapat Dijelaskan...3 Centering Covariates...3 BAHAN DAN METODE Bahan...3 Metode...4 HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data...4 Eksplorasi Data...5 Korelasi Intraklas dan Keragaman yang Dapat Dijelaskan...5 Model Regresi Dua Level...6 Memilih Struktur Efek Tetap...6 Memilih Struktur Kemiringan Acak...6 Menyusun Model Terbaik...6 Analisis Regresi Satu Level...7 KESIMPULAN...8 DAFTAR PUSTAKA...8 LAMPIRAN...9
8 DAFTAR TABEL Halaman 1. Statistika deskriptif nilai akhir Metode Statistika seluruh kelas...4. Hasil uji hipotesis dalam memilih struktur efek tetap Hasil uji hipotesis dalam memilih efek kemiringan acak Nilai dugaan parameter efek tetap Model dugaan berdasarkan kategori Nilai dugaan parameter ragam dan koragam Hasil analisis regresi satu level...7 DAFTAR GAMBAR Halaman 1. Boxplot nilai akhir Metode Statistika per kelas paralel...4. Komposisi mahasiswa berdasarkan jenis kelamin dan asal daerah Keragaman capaian nilai akhir Metode Statistika antar kelas...5 DAFTAR LAMPIRAN Halaman 1. Kelas-kelas paralel pada mata kuliah Metode Statistika Struktur data berjenjang capaian nilai akhir Metode Statistika Statistika deskriptif nilai akhir Metode Statistika Eksplorasi peubah penjelas Eksplorasi interaksi antara peubah penjelas pada level yang sama Eksplorasi interaksi antara peubah penjelas pada level yang berbeda Keragaman intersep dan kemiringan IPK TPB terhadap nilai akhir Metode Statistika...15
9 1 PENDAHULUAN Latar Belakang Pemodelan multilevel merupakan suatu teknik statistika yang digunakan untuk menganalisis data dengan struktur berjenjang. Struktur multilevel mengindikasikan bahwa data yang akan dianalisis berasal dari beberapa level, dimana level yang lebih rendah tersarang dalam level yang lebih tinggi. Dalam struktur berjenjang individu-individu dalam kelompok yang sama cenderung mirip, sehingga antar amatan pada level yang lebih rendah tidak saling bebas. Hal ini dapat mengakibatkan pelanggaran asumsi kebebasan jika menggunakan model regresi satu level. Jika hal ini diabaikan maka dugaan galat baku koefisien regresi cenderung berbias ke bawah, sehingga akan menghasilkan kecenderungan hubungan yang signifikan secara statistik dalam pengujian hipotesis ( Metode Statistika (STK11) merupakan salah satu mata kuliah interdep yang berada di bawah koordinasi Departemen Statistika. Pada tahun akademik 008/009 terdapat 30 kelas paralel yang diasuh oleh dosen Departemen Statistika maupun dosen departemen lain yang terbiasa mengajar mata kuliah ini pada beberapa departemen tertentu. Banyaknya kelas paralel yang diasuh oleh dosen yang berbeda-beda dengan metode pengajaran yang berbeda diduga menimbulkan keragaman dalam capaian nilai mata kuliah ini. Demikian pula dengan kondisi awal mahasiswa (misalnya IPK TPB) yang diduga berpengaruh terhadap capaian nilai akhir mahasiswa. Dengan memperhatikan adanya struktur berjenjang dalam data capaian nilai mahasiswa yaitu mahasiswa (level kesatu) tersarang dalam kelas paralel (level kedua), maka dalam penelitian ini digunakan regresi dua level untuk memodelkan capaian nilai akhir Metode Statistika dengan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Beberapa penelitian mengenai pendekatan data struktur berjenjang diantaranya dilakukan oleh Singer (1998) terhadap data pendidikan dan data pertumbuhan individu, juga Tantular (009) terhadap data pendidikan dan data nilai ujian STK 511. Tujuan Tujuan penelitian ini adalah: 1. Mengkaji penerapan model regresi dua level untuk menganalisis hubungan antara capaian nilai akhir Metode Statistika dengan faktor-faktor yang mempengaruhinya.. Mencari faktor-faktor yang berpengaruh terhadap keragaman capaian nilai akhir Metode Statistika. 3. Menduga komponen-komponen ragam capaian nilai akhir Metode Statistika. TINJAUAN PUSTAKA Pemodelan Multilevel Struktur multilevel mengindikasikan bahwa data yang akan dianalisis berasal dari beberapa level, dimana level yang lebih rendah tersarang dalam level yang lebih tinggi. Pemodelan multilevel merupakan suatu pemodelan statistik untuk menduga hubungan antar peubah yang diamati pada level-level yang berbeda dalam struktur data berjenjang. Model yang paling sederhana adalah model dua level dimana level kesatu adalah data individu dan level kedua adalah data kelompok (West et al., 007). Model Regresi Dua Level Regresi dua level merupakan salah satu metode analisis statistika yang digunakan untuk manganalisis struktur data berjenjang (Hox, 00). Model regresi dua level merupakan model untuk data yang terdiri dari dua level. Model regresi dua level adalah model yang paling sederhana dimana level kesatu merupakan data individu dan level kedua adalah data kelompok. Peubah respon diukur pada level paling rendah (level kesatu) dan peubah penjelas dapat diukur pada setiap level. Pada model regresi dua level, misalkan terdapat data yang memiliki j kelompok dan dalam masing-masing kelompok terdapat N j individu. Pada level terendah, terdapat peubah respon Y ij dan peubah penjelas X ij serta pada level kedua peubah penjelasnya adalah Z j. Maka persamaan regresi untuk setiap kelompok dapat dinyatakan sebagai berikut: Y ij = β 0j + β 1j X ij + e ij...(1) Pada persamaan (1), koefisien regresi 0 dan 1 memiliki indeks j untuk kelompok, yang mengindikasikan bahwa koefisien regresi bervariasi antar kelompok. Keragaman koefien regresi ini dimodelkan oleh peubah penjelas dan sisaan acak pada level kelompok sebagai berikut: β 0j = γ 00 + γ 01 Z j + u 0j....() β 1j = γ 10 + γ 11 Z j + u 1j...(3)
10 Dengan mensubstitusikan persamaan () dan (3) terhadap persamaan (1), maka akan dihasilkan persamaan model regresi dua level pada persamaan (4): Y ij = γ 00 + γ 10 X ij + γ 01 Z j + γ 11 X ij Z j + u 1j X ij + u 0j + e ij...(4) Pada umumnya ada lebih dari satu peubah penjelas pada level terendah, demikian pula pada level-level yang lebih tinggi. Jika diasumsikan ada P peubah penjelas (X) pada level terendah sebanyak p (p = 1,,..., P), dan Q peubah penjelas (Z) pada level tertinggi sebanyak q (q = 1,,..., Q), maka persamaan (4) menjadi persamaan yang lebih umum sebagai berikut: Y ij γ 00 γ X pij γ Z p p0 q 0q qj γ pij Z p q pqx qj u X pij u 0j e p pj ij... (5) Pada persamaan (5), adalah koefisien regresi. u adalah sisaan pada level kelompok, dan e merupakan sisaan pada level individu. Secara umum model regresi multilevel untuk setiap kelompok ke-j (j=1,,,j) dapat diformulasikan dalam bentuk matriks dan vektor sebagai berikut: Y j = X j β + Z u j + ε j.(6) * j bagian tetap bagian acak dimana u j ~ N (0, D) dan ε j ~ N (0, R j ) dengan: Y j = vektor peubah respon X j = matriks peubah penjelas untuk parameter tetap β = vektor parameter efek tetap Z * j = matriks peubah penjelas untuk parameter acak u j = vektor efek acak menyebar N (0, D) ε j = vektor galat menyebar N (0, R j ) D =matriks ragam-koragam untuk setiap efek acak dalam u j R j = matriks ragam-koragam untuk setiap efek acak dalam ε j Jika data yang dimiliki adalah data dengan struktur berjenjang yang sederhana, maka regresi multilevel dapat digunakan untuk memberikan nilai dugaan bagi korelasi intraklas (Hox, 00). Model yang digunakan untuk tujuan ini adalah model yang tidak memiliki peubah penjelas dalam setiap levelnya, yang dikenal sebagai intercept-only model. Jika tidak ada peubah penjelas dalam level terendah, maka persamaan (1) menjadi: Y ij = β 0j + e ij...(7) Sedangkan persamaan () tereduksi menjadi: β 0j = γ 00 + u 0j (8) Dengan mensubstitusikan persamaan (8) ke persamaan (7) akan dihasilkan persamaan (9): Y ij = γ 00 + u 0j + e ij...(9) Dengan menggunakan model ini korelasi intraklas dapat diformulasikan sebagai berikut: dengan tertinggi u 0 u 0 j u 0 u 0... (10) e adalah ragam dari galat pada level dan e adalah ragam dari galat pada level terendah. Korelasi intraklas ( ) menunjukkan proporsi keragaman yang dijelaskan oleh struktur kelompok dalam populasi, yang dapat juga diinterpretasikan sebagai korelasi harapan antara dua unit yang dipilih secara acak yang berada dalam kelompok yang sama (Hox, 00). Pendugaan Parameter dan Pembandingan Model Metode pendugaan parameter (koefisien regresi dan komponen ragam) yang dapat digunakan pada pemodelan regresi dua level adalah metode Maximum Likelihood (ML) atau Restricted Maximum Likelihood (REML) (Goldstein, 1999). Hipotesis dari dua model yang memiliki hubungan tersarang dapat dibuat menjadi suatu formula. Model reference (model penuh) merupakan model yang lebih umum yang mencakup kedua hipotesis (H 0 dan H 1 ). Sedangkan model yang hanya mencakup H 0 disebut sebagai model nested (model tersarang). Model penuh terdiri dari semua parameter yang diuji sedangkan model tersarang tidak. Salah satu analisis yang digunakan untuk membandingkan kedua model tersebut adalah Likelihood Ratio Tests (LRTs). LRTs merupakan suatu uji yang membandingkan nilai fungsi likelihood antara model tersarang dan model penuh dengan formulasinya sebagai berikut:
11 3 -log( L tersarang L penuh ) = - log (L tersarang ) (-log(l penuh ))~..(11) df dengan: L tersarang = nilai fungsi likelihood pada model tersarang L penuh = nilai fungsi likelihood pada model penuh df adalah derajat bebas model (pengurangan jumlah parameter antara model penuh dan model tersarang). Pemilihan Model Terbaik pada Regresi Dua Level Berdasarkan Hox (00), langkah-langkah pemilihan model terbaik adalah sebagai berikut: 1. Memilih struktur efek tetap 1.1 Menyusun model tanpa peubah penjelas. 1. Menyusun model dengan menambahkan seluruh peubah penjelas di level kesatu. 1.3 Menyusun model dengan menambahkan seluruh peubah penjelas di level kedua.. Memilih struktur kemiringan acak (slope) dengan cara menguji keragaman kemiringan pada setiap peubah penjelas di level individu. 3. Menyusun model terbaik dengan menambahkan interaksi antara peubah penjelas level kedua dan peubah penjelas level kesatu yang memiliki keragaman kemiringan yang signifikan. Keragaman yang Dapat Dijelaskan Dalam analisis regresi, keragaman respon yang dapat dijelaskan oleh peubah penjelas dalam model disebut koefisien determinasi. Pada model multilevel juga akan diperoleh koefisien determinasi, namun nilai koefisien determinasi yang didapatkan akan lebih dari satu. Menurut Hox (00), koefisien determinasi pertama didefinisikan pada level kesatu, dengan rumus: dengan: ˆ e p σˆ e σˆ e p R 1 = ( ) σˆ 0 (1) e0 = penduga ragam dari galat pada level kesatu dengan p peubah penjelas ˆ e0 = penduga ragam dari galat pada level kesatu tanpa peubah penjelas Koefisien determinasi kedua didefinisikan pada level kedua, dengan rumus: dengan: ˆ u 0 p ˆ u0 ˆ ˆ u 0 u0 p R = ( ) ˆ u 0 (13) = penduga ragam dari galat pada level kedua dengan p peubah penjelas = penduga ragam dari galat pada level kedua tanpa peubah penjelas Centering Covariates Centering covariates berfungsi untuk mengubah interpretasi intersep dalam model. Biasanya intersep diartikan sebagai nilai tengah dari peubah respon saat peubah penjelasnya (covariate) bernilai nol, yang umumnya nilai nol sering berada diluar kisaran data. Maka dilakukan centering terhadap data covariates sehingga dapat mewakili nilai harapan dari nilai peubah responnya pada nilai peubah penjelas tertentu (misalnya nilai mean). Selain itu, centering covariates juga dapat mengurangi kolinearitas diantara peubah penjelas di dalam model (West et al., 007). BAHAN DAN METODE Bahan Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data capaian nilai akhir Metode Statistika mahasiswa angkatan 007 pada tahun akademik 008/009 yang berjumlah 0 dan berasal dari 30 kelas paralel (Lampiran 1). Data ini menjadi peubah respon pada level terendah (level mahasiswa). Peubah penjelas didefinisikan pada setiap level, meliputi: Level kesatu (mahasiswa) 1. IPK TPB mahasiswa. Jenis kelamin mahasiswa 0 = perempuan 1 = laki-laki 3. Asal Daerah 0 = pulau Jawa 1 = luar pulau Jawa Level kedua (kelas paralel) 1. Persentase huruf mutu Pengantar Matematika minimal B. Jumlah mahasiswa dalam setiap kelas paralel
12 4 Struktur data berjenjang dalam penelitian ini dapat dilihat pada Lampiran, dimana mahasiswa sebagai level kesatu tersarang dalam kelas paralel sebagai level kedua. Metode Tahapan-tahapan yang dilakukan dalam penelitian ini adalah: 1. Melakukan konversi nilai akhir Metode Statistika untuk kelas paralel yang nilai maksimumnya lebih dari Melakukan analisis statistika deskriptif terhadap data. 3. Mengeksplorasi hubungan antara capaian nilai akhir Metode Statistika dengan peubah-peubah penjelasnya secara grafis. 4. Melakukan centering terhadap beberapa peubah penjelas, yaitu mengurangkan data dengan rataannya (mean). Peubah penjelas tersebut adalah IPK TPB, persentase huruf mutu Pengantar Matematika, dan jumlah mahasiswa. 5. Memodelkan hubungan antara capaian nilai akhir Metode Statistika dengan peubah-peubah penjelas level mahasiswa dan level kelas paralel dengan regresi dua level dengan cara mencari model-model terbaiknya. 6. Menduga komponen ragam capaian nilai akhir Metode Statistika. Analisis data dilakukan dengan menggunakan software SAS 9.1 (Proc Mixed), MINITAB 14 dan Microsoft Excel 007. HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data Pada umumnya kelas paralel identik dengan departemen tertentu kecuali pada kelas paralel kesatu (Departemen Statistika) terdapat satu mahasiswa yang berasal dari Departemen Gizi Masyarakat, kelas paralel kedua (Departemen Manajemen Sumber Daya Lahan) terdapat lima mahasiswa yang berasal dari Departemen Teknik Pertanian dan pada kelas paralel ketujuh (Departemen Biokimia) terdapat satu mahasiswa yang berasal dari Departemen Biologi. Nilai akhir Metode Statistika yang dikonversi adalah nilai akhir departemen Statistika, Kedokteran Hewan, IPTP, INTP, dan Teknologi Pangan. Rata-rata IPK TPB untuk seluruh kelas adalah sebesar.86, dengan rata-rata jumlah mahasiswa per kelas sebanyak 85, dan ratarata persentase huruf mutu Pengantar Matematika minimal B per kelas sebesar 49.30%. Deskripsi mengenai nilai akhir Metode Statistika seluruh kelas dapat dilihat pada Tabel 1, sedangkan boxplot nilai akhir Metode Statistika untuk setiap kelas disajikan pada Gambar 1. Tabel 1 Statistika deskriptif nilai akhir Metode Statistika seluruh kelas Rataan Minimum 6.00 Maksimum Q Median Q Standar Deviasi 13.6 NilaiAkhir Metode Statistika Boxplotnilai akhirmetodestatistikaperkelasparalel KelasParalel Gambar 1 Boxplot nilai akhir Metode Statistika per kelas paralel Berdasarkan boxplot dan hasil analisis statistika deskriptif untuk masing-masing kelas paralel (Lampiran 3), rata-rata nilai akhir Metode Statistika dan nilai median tertinggi terdapat pada kelas paralel 5 (Ilmu Ekonomi) yaitu masing-masing sebesar dan Kelas ini memiliki 93 mahasiswa, 75% diantaranya perempuan dan 90% berasal dari pulau Jawa. Selain itu, rata-rata IPK TPB kelas tersebut sebesar.7 dan persentase huruf mutu Pengantar Matematika minimal B sebanyak 33%. Sedangkan rata-rata nilai akhir Metode Statistika dan nilai median terendah terdapat pada kelas paralel 4 (Matematika), masing-masing bernilai dan Kelas ini memiliki 79 mahasiswa, 6% diantaranya berjenis kelamin perempuan dan sebanyak 89% berasal dari pulau Jawa. Kelas ini memiliki rata-rata IPK TPB sebesar.98 dan persentase huruf mutu Pengantar Matematika minimal B cukup besar yaitu sebanyak 77%. Berdasarkan wawancara dengan beberapa mahasiswa Departemen Matematika, soal Metode Statistika dirasakan memiliki tingkat kesulitan yang cukup tinggi. Rata-rata IPK TPB tertinggi dimiliki oleh kelas paralel Teknologi Pangan yaitu sebesar 3.41 dan rata-rata IPK TPB terendah pada kelas paralel Silvikultur yaitu sebesar.50.
13 5 Jumlah mahasiswa terbanyak terdapat pada kelas paralel Teknologi Industri Pertanian yaitu sebanyak 147 mahasiswa. Sedangkan kelas paralel Fisika memiliki jumlah mahasiswa paling sedikit yaitu sebanyak 38. Persentase huruf mutu Pengantar Matematika minimal B tertinggi adalah kelas paralel Teknologi Pangan sebesar 0.89 dan persentase terkecil dimiliki oleh kelas paralel KPM yaitu sebesar 0.8. Kelas paralel dengan keragaman nilai akhir yang cukup tinggi adalah kelas paralel 19, 0 dan. Kelas-kelas tersebut merupakan kelas pada Fakultas Kehutanan. Pada Gambar disajikan komposisi mahasiswa berdasarkan jenis kelamin dan asal daerah. Tampak bahwa sebagian besar mahasiswa berasal dari Jawa dengan jenis kelamin perempuan. Gambar Komposisi mahasiswa berdasarkan jenis kelamin dan asal daerah Eksplorasi Data Analisis regresi dua level dilakukan karena adanya struktur berjenjang pada capaian nilai akhir Metode Statistika. Selain itu, regresi dua level digunakan karena adanya keragaman capaian nilai akhir Metode Statistika diantara kelas paralel (Gambar 3). Grafik tersebut menggambarkan keragaman rataan nilai akhir antar kelas di sekitar rataan umumnya sebelum ditambahkan peubah penjelas ke dalam model. Dengan nilai tengah sebesar 65.79, terlihat bahwa banyaknya kelas paralel yang berada di atas dan di bawah nilai tengah tersebut hampir sama. Nilai tengah Metode Statistika Plot nilai akhir Metode Statistika antar kelas Kelas Paralel Gambar 3 Keragaman capaian nilai akhir Metode Statistika antar kelas Berdasarkan eksplorasi data dapat kita lihat bahwa capaian nilai akhir mahasiswi lebih tinggi dibandingkan mahasiswa. Dan mahasiswa yang berasal dari luar pulau Jawa memiliki kecenderungan nilai yang sedikit lebih rendah dibandingkan mahasiswa yang berasal dari pulau Jawa (Lampiran 4). Pada level yang sama terdapat indikasi adanya interaksi antara IPK TPB dengan asal daerah (Lampiran 5) sedangkan antara IPK TPB dengan jenis kelamin tidak ada indikasi adanya interaksi karena plot interaksinya cenderung sejajar. Dari gambar pada Lampiran 5 terlihat adanya kecenderungan interaksi antara IPK TPB dengan asal daerah dimana saat IPK TPB lebih dari 3.51, mahasiswa yang berasal dari luar pulau Jawa cenderung memiliki nilai akhir Metode Statistika yang lebih tinggi dibandingkan dengan yang berasal dari pulau Jawa. Sebaliknya untuk IPK yang lebih rendah (<3.51), mahasiswa yang berasal dari pulau Jawa memiliki nilai akhir Metode Statistika yang lebih tinggi dibandingkan yang berasal dari luar pulau Jawa. Pada Lampiran 6, kecenderungan interaksi antar peubah penjelas pada level yang berbeda terjadi antara jenis kelamin dengan persentase huruf mutu Pengantar Matematika minimal B. Sedangkan plot interaksi lainnya cenderung sejajar sehingga diindikasikan tidak terjadi interaksi. Adanya keragaman pada intersep dan kemiringan model yang diperoleh dari hasil eksplorasi data perlu dilanjutkan dengan pengujian. Secara eksploratif, garis regresi terhadap 30 kelas paralel dapat dibuat dimana peubah respon adalah capaian nilai akhir Metode Statistika dan IPK TPB sebagai peubah penjelas (Lampiran 7). Pada gambar di Lampiran 7 dapat diketahui bahwa model dengan peubah penjelas IPK TPB memiliki keragaman intersep dan kemiringan. Korelasi Intraklas dan Keragaman yang Dapat Dijelaskan Ketika di dalam model tidak ada peubah penjelas, diperoleh dugaan korelasi intraklas untuk regresi dua level sebesar Artinya tanpa mempertimbangkan faktorfaktor yang mempengaruhi nilai akhir Metode Statistika, 8.19% proporsi keragaman nilai akhir Metode Statistika dapat dijelaskan oleh struktur kelas paralel. Peubah-peubah penjelas level kesatu dapat menjelaskan 37.0% keragaman nilai akhir antar mahasiswa sedangkan peubah penjelas level kedua tidak dapat menggambarkan keragaman nilai akhir antar mahasiswa di
14 6 dalam kelas. Proporsi keragaman nilai akhir antar kelas dapat dijelaskan oleh peubah penjelas level kesatu sebesar 7.7% dan 16.1% keragaman nilai akhir antar kelas dijelaskan oleh peubah penjelas level kedua. Model Regresi Dua Level Dari peubah penjelas yang ada pada setiap level, ingin diketahui faktor-faktor yang berpengaruh terhadap capaian nilai akhir Metode Statistika. Pemilihan model terbaik meliputi pemilihan struktur efek tetap, pemilihan struktur kemiringan acak, dan penyusunan model terbaik dijelaskan di bawah ini. Memilih Struktur Efek Tetap Pada langkah ini, dilakukan pengujian terhadap efek tetap. Pendugaan parameternya menggunakan metode Maximum Likelihood (ML). Peubah-peubah penjelas yang digunakan adalah peubah penjelas di level kesatu termasuk interaksi antara IPK TPB dengan asal daerah yang diperoleh berdasarkan eksplorasi serta peubah penjelas pada level kedua. Adapun model-model yang dibentuk adalah model dengan intersep acak sebagai berikut: 1. Model M1.1 adalah model tanpa peubah penjelas.. Model M1. adalah model dengan seluruh peubah penjelas level kesatu. 3. Model M1.3 adalah model berdasarkan pemilihan M1.1 dan M1. ditambah dengan seluruh peubah penjelas pada level kedua. Berdasarkan hasil pengujian terhadap model untuk efek tetap (Tabel ), perbandingan antara Model M1.1 dengan Model M1. diperoleh model yang dipilih adalah Model M1.. Hal ini dikarenakan peubah-peubah penjelas level kesatu yang dimasukkan dalam model memberikan kontribusi terhadap capaian nilai akhir Metode Statistika. Selanjutnya perbandingan antara Model M1. dengan Model M1.3, model yang dipilih adalah Model M1. karena peubah penjelas level kedua yang ditambahkan pada Model M1.3 tidak memberikan kontribusi terhadap capaian nilai akhir mahasiswa. Sehingga model yang terbaik pada tahap ini adalah Model M1. dengan peubah penjelas IPK TPB, jenis kelamin, asal daerah, dan interaksi antara IPK TPB dengan asal daerah. Tabel Hasil uji hipotesis dalam memilih struktur efek tetap Perbandingan model Nilai-P M1.1 dengan M M1. dengan M Memilih Struktur Kemiringan Acak Dalam memilih struktur kemiringan acak, metode pendugaan yang digunakan adalah metode Restricted Maximum Likelihood (REML). Peubah penjelas yang digunakan adalah peubah penjelas yang diperoleh pada langkah pertama (Model M1.) yaitu IPK TPB, jenis kelamin, asal daerah, dan interaksi antara IPK TPB dengan asal daerah. Efek kemiringan acak yang akan diuji meliputi efek kemiringan acak pada level individu yaitu IPK TPB, jenis kelamin, dan asal daerah. Adapun model yang akan diuji adalah: 1. Model M.1 adalah model dengan intersepnya saja yang acak.. Model M.., M..3, dan M..4 adalah model dengan intersep dan kemiringan acak masing-masing untuk IPK TPB, jenis kelamin, dan asal daerah. Tabel 3 Hasil uji hipotesis dalam memilih efek kemiringan acak Perbandingan model M.1 dengan M. M.1 dengan M.3 M.1 dengan M.4 Nilai-P Berdasarkan hasil pengujian pada Tabel 3, peubah penjelas yang memiliki kemiringan yang acak terhadap capaian nilai akhir Metode Statistika adalah efek kemiringan IPK TPB dan jenis kelamin. Sehingga model terbaik pada tahap ini adalah Model M. dan Model M.3. Menyusun Model Terbaik Pada langkah pertama dan kedua, diperoleh efek tetap yaitu peubah-peubah penjelas pada Model M1. serta efek kemiringan acak IPK TPB dan jenis kelamin kemudian ditambahkan dengan interaksi antar peubah penjelas pada level yang berbeda. Berdasarkan eksplorasi, dipilih interaksi antara jenis kelamin dengan persentase huruf mutu Pengantar Matematika minimal B untuk dimasukkan ke dalam model sehingga diperoleh model terbaik dengan nilai dugaan parameter efek tetap yang dapat dilihat pada Tabel 4.
15 7 Tabel 4 Nilai dugaan parameter efek tetap Efek Nilai Dugaan Nilai P Intersep IPK TPB <.0001 <.0001 Jenis kelamin -3.4 <.0001 Asal IPK TPB*asal JK*%PM Pada Tabel 4 di atas terlihat bahwa parameter peubah penjelas yang berpengaruh terhadap capaian nilai akhir Metode Statistika adalah IPK TPB, jenis kelamin, interaksi antara IPK TPB dengan asal daerah, dan interaksi antara persentase huruf mutu Pengantar Matematika minimal B dengan jenis kelamin. Rata-rata nilai akhir mahasiswi yang berasal dari pulau Jawa saat IPK TPB.86 adalah sebesar Dengan memasukkan kategori jenis kelamin dan asal daerah, model terbaik tersebut dapat diuraikan menjadi empat model dugaan (Tabel 5). Tabel 5 Model dugaan berdasarkan kategori Model Dugaan Laki-laki yang berasal dari Jawa Yˆ PM 1. 87IPK Laki-laki yang berasal dari luar Jawa Yˆ PM IPK Perempuan yang berasal dari Jawa Yˆ IPK Perempuan yang berasal dari luar Jawa Yˆ IPK Keterangan: PM = persentase huruf mutu Pengantar Matematika minimal B Dari model dugaan tersebut, model dengan kategori laki-laki merupakan fungsi dari IPK TPB dan persentase huruf mutu Pengantar Matematika minimal B, sedangkan model dengan kategori perempuan merupakan fungsi dari IPK TPB. Pengaruh perubahan IPK TPB terhadap rata-rata nilai akhir mahasiswa yang berasal dari luar Jawa lebih tinggi dibandingkan mahasiswa yang berasal dari Jawa. Pada Tabel 6 disajikan nilai dugaan komponen ragam berdasarkan model terbaik. Berdasarkan Tabel 6 terlihat bahwa keragaman nilai akhir Metode Statistika mahasiswa dalam kelas lebih tinggi dibandingkan keragaman nilai akhir antar kelas. Nilai dugaan keragaman kemiringan IPK TPB antar kelas sebesar dan nilai dugaan keragaman perbedaan nilai akhir antara laki-laki dan perempuan sebesar Pada taraf nyata = nilai koragam antara intersep dan kemiringan IPK TPB nyata. Nilai koragam sebesar menandakan adanya hubungan negatif antara intersep dan kemiringan IPK TPB. Artinya pengaruh IPK TPB untuk kelas-kelas dengan intersep rendah lebih besar daripada kelaskelas yang memiliki intersep tinggi, demikian pula sebaliknya. Tabel 6 Nilai dugaan parameter ragam dan koragam Parameter Nilai dugaan Nilai-P σint:kelas σintipk:kelas σipk:kelas σintjk:kelas σipkjk:kelas σ jk:kelas σsisaan Analisis Regresi Satu Level Jika dibandingkan dengan analisis regresi satu level, semua faktor yang dimasukkan ke dalam model seperti IPK TPB, jenis kelamin, asal daerah, persentase huruf mutu Pengantar Matematika minimal B, jumlah mahasiswa, interaksi antara IPK TPB dengan asal daerah dan interaksi antara persentase huruf mutu Pengantar Matematika minimal B dengan jenis kelamin dapat memberikan kontribusi terhadap capaian nilai akhir Metode Statistika (Tabel 7). Asumsi sisaan saling bebas pun terlanggar (berdasarkan hasil Run Test dengan nilai-p sebesar 0.000). Hal ini mendukung bahwa struktur data berjenjang tidak cocok digunakan pada analisis regresi satu level. Tabel 7 Hasil analisis regresi satu level Peubah Penjelas Koefisien Nilai-P Intersep % PM Jumlah mahasiswa IPK TPB Jenis kelamin Asal daerah IPK*asal JK*% PM
16 8 KESIMPULAN Pada level kelas paralel, tidak ada satupun faktor yang memberikan kontribusi terhadap capaian nilai akhir Metode Statistika. Faktorfaktor yang berpengaruh terhadap capaian nilai akhir Metode Statistika adalah IPK TPB, jenis kelamin, interaksi IPK TPB dengan asal daerah dan interaksi persentase huruf mutu Pengantar Matematika minimal B dengan jenis kelamin. Keragaman nilai akhir Metode Statistika mahasiswa dalam kelas lebih tinggi dibandingkan keragaman nilai akhir antar kelas. Nilai dugaan keragaman kemiringan IPK TPB antar kelas dan dugaan keragaman perbedaan nilai akhir antara laki-laki dengan perempuan, masing-masing bernilai dan DAFTAR PUSTAKA [Anonim] /documentation/mlwin/what-is.asp [3 Desember 008, 10:0:0] Goldstein H Multilevel Statistical Models. London: Institute of Education, Multilevel Model Project. Hox J. 00. Multilevel Analysis Techniques and Applications. New Jersey: Lawrence Erlbaum Associates, Inc. Singer JD Using SAS PROC MIXED to Fit Multilevel Models, Hierarchical Models, and Individual Growth Models. Journal of Educational and Behavioral Statistics. 4: Tantular B Penerapan Model Regresi Linier Multilevel pada Data Pendidikan dan Data Nilai Ujian [Tesis]. Bogor: Program Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor. West BT, Welch KB, Galecki AT Linear Mixed Models: A Practical Guide Using Statistical Software. New York: Chapman & Hall.
17 LAMPIRAN
18 10 Lampiran 1 Kelas-kelas paralel pada mata kuliah Metode Statistika Kelas Paralel Departemen Kelas Paralel 1 STK* 16 ITK MSL** 17 PTP 3 GFM 18 NTP 4 MAT 19 MNH 5 ILKOM 0 THH 6 FIS 1 KSH 7 BIK*** SVK 8 KIM 3 ITP 9 AGH 4 TIN 10 ARL 5 IE 11 FKH 6 MAN 1 BDP 7 ESL 13 MSP 8 GIZ 14 THP 9 IKK 15 PSP 30 KPM Departemen Keterangan : *) ditambah satu mahasiswa dari Departemen Gizi **) ditambah lima mahasiswa dari Departemen Teknik Pertanian ***) ditambah satu mahasiswa dari Departemen Biologi Lampiran Struktur data berjenjang capaian nilai akhir Metode Statistika Kelas Par 1 Kelas Par Kelas Par 3 Kelas Par 30 Level kedua M1 Mn M1 Mn M1 Mn M1 Mn Level kesatu
19 11 Lampiran 3 Statistika deskriptif nilai akhir Metode Statistika Kelas Paralel Jenis Kelamin Persentase Asal Daerah Huruf mutu Pengantar Matematika minimal B Rataan Nilai Akhir Metstat IPK TPB Jmlh Mhsw Luar Simpangan Ragam L P Jawa Jawa Baku Seluruh Kelas
20 1 Lampiran 4 Eksplorasi peubah penjelas InteractionPlot (datameans) for Respon Nilai tengah Metode Statistika jns kelamin L P Kelas Paralel Jenis kelamin Nilai tengah Metode Statistika InteractionPlot (data means) for Respon asal daerah Jawa Luar Jawa Kelas Paralel Asal daerah
21 13 Lampiran 5 Eksplorasi interaksi antara peubah penjelas pada level yang sama Nilai tengah Metode Statistika Interaction Plot (data means) for Respon ipk <.76 >= L Jenis kelamin P Interaksi IPK TPB dengan jenis kelamin Nilai tengah Metode Statistika Interaction Plot (data means) for Respon ipk <.76 >= Jawa Asal daerah Luar Jawa Interaksi IPK TPB dengan asal daerah
22 14 Lampiran 6 Eksplorasi interaksi antara peubah penjelas pada level yang berbeda InteractionPlot(datameans)forRespon InteractionPlot(datameans)forRespon NilaitengahMetode Statistika jnskelamin L P NilaitengahMetode Statistika jnskelamin L P 60 <0.50 >=0.50 PersentasenilaiPengantarMatematika 60 <=70 Jumlahmahasiswa >70 Persentase nilai Pengantar Matematika*jenis kelamin Jumlah mahasiswa*jenis kelamin InteractionPlot(datameans)forRespon InteractionPlot(datameans)forRespon NilaitengahMetode Statistika asaldaerah Jawa LuarJawa NilaitengahMetode Statistika asaldaerah Jawa LuarJawa 63 <0.50 >=0.50 PersentasenilaiPengantarMatematika 6 <=70 Jumlahmahasiswa >70 Persentase nilai Pengantar Matematika*asal daerah Jumlah mahasiswa*asal daerah InteractionPlot(datameans)forRespon InteractionPlot(datameans)forRespon NilaitengahMetode Statistika ipk <.76 >= Nilai tengahmetode Statistika ipk <.76 >= <0.50 >=0.50 PersentasenilaiPengantar Matematika <=70 Jumlahmahasiswa >70 IPK TPB*persentase nilai Pengantar Matematika Keterangan : (*) interaksi IPK TPB*jumlah mahasiswa
23 Lampiran 7 Keragaman intersep dan kemiringan IPK TPB terhadap nilai akhir Metode Statistika 15
APLIKASI REGRESI DUA LEVEL TERHADAP NILAI AKHIR METODE STATISTIKA. Indahwati, Dian Kusumaningrum, Wiwid Widiyani
S-4 APLIKASI REGRESI DUA LEVEL TERHADAP NILAI AKHIR METODE STATISTIKA Indahwati, Dian Kusumaningrum, Wiwid Widiyani Departemen Statistika FMIPA IPB Email : Indah_stk@yahoo.com Abstrak Metode Statistika
Lebih terperinciPEMODELAN REGRESI TIGA LEVEL PADA DATA PENGAMATAN BERULANG. Indahwati, Yenni Angraeni, Tri Wuri Sastuti
S-25 PEMODELAN REGRESI TIGA LEVEL PADA DATA PENGAMATAN BERULANG Indahwati, Yenni Angraeni, Tri Wuri Sastuti Departemen Statistika FMIPA IPB Email : Indah_stk@yahoo.com Abstrak Pemodelan multilevel adalah
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 terperinciPEMODELAN REGRESI TIGA LEVEL PADA DATA PENGAMATAN BERULANG (Studi Kasus: Nilai Capaian Mahasiswa dalam Mata Kuliah Metode Statistika Tahun 2008/2009)
PEMODELAN REGRESI TIGA LEVEL PADA DATA PENGAMATAN BERULANG (Studi Kasus: Nilai Capaian Mahasiswa dalam Mata Kuliah Metode Statistika Tahun 2008/2009) TRI WURI SASTUTI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciPENERAPAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL MULTILEVEL TERHADAP NILAI AKHIR METODE STATISTIKA FMIPA IPB IIN MAENA
PENERAPAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL MULTILEVEL TERHADAP NILAI AKHIR METODE STATISTIKA FMIPA IPB IIN MAENA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
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 2 LANDASAN TEORI
19 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Metode Analisis Data 2.1.1. Uji Validitas Validitas adalah suatu ukuran yang membuktikan bahwa apa yang diamati peneliti sesuai dengan apa yang sesungguhnya ada dalam dunia
Lebih terperinciMETODE LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) PADA ANALISIS REGRESI DENGAN PENCILAN AMIR A DALIMUNTHE
METODE LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) PADA ANALISIS REGRESI DENGAN PENCILAN AMIR A DALIMUNTHE DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2010 RINGKASAN
Lebih terperinciForum Statistika dan Komputasi, Oktober 2010 p : ISSN :
, Oktober 2010 p : 23-31 ISSN : 0853-8115 Vol 15 No.2 APLIKASI REGRESI LOGISTIK ORDINAL MULTILEVEL UNTUK PEMODELAN DAN KLASIFIKASI HURUF MUTU MATA KULIAH METODE STATISTIKA (The Application of Multilevel
Lebih terperinciPENERAPAN REGRESI LOGISTIK BINER MULTILEVEL TERHADAP NILAI AKHIR METODE STATISTIKA TAHUN 2008/2009 (Studi Kasus : Fakultas MIPA IPB) ISNA HUSNIYATI
PENERAPAN REGRESI LOGISTIK BINER MULTILEVEL TERHADAP NILAI AKHIR METODE STATISTIKA TAHUN 28/29 (Studi Kasus : Fakultas MIPA IPB) ISNA HUSNIYATI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. level, model regresi tiga level, penduga koefisien korelasi intraclass, pendugaan
6 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada Bab II akan dibahas konsep-konsep yang menjadi dasar dalam penelitian ini yaitu analisis regresi, analisis regresi multilevel, model regresi dua level, model regresi tiga
Lebih terperinciKAJIAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE PADA MODEL KALIBRASI. Oleh : SITI NURBAITI G
KAJIAN PENDEKATAN REGRESI SINYAL P-SPLINE PADA MODEL KALIBRASI Oleh : SITI NURBAITI G14102022 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2007 ABSTRAK SITI
Lebih terperinciPemodelan Regresi 2-Level Dengan Metode Iterative Generalized Least Square (IGLS) (Studi Kasus: Tingkat Pendidikan Anak di Kabupaten Semarang)
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 3, Nomor 1, Tahun 2014, Halaman 51-60 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian Pemodelan Regresi 2-Level Dengan Metode Iterative Generalized
Lebih terperinciPelanggaran Asumsi Normalitas Model Multilevel Pada Galat Level yang Lebih Tinggi. Bertho Tantular 1)
Pelanggaran Asumsi Normalitas Model Multilevel Pada Galat Level yang Lebih Tinggi S-28 Bertho Tantular 1) 1) Staf Pengajar Jurusan Statistika FMIPA UNPAD berthotantular@gmail.com Abstrak Secara umum model
Lebih terperinciLampiran 1. Hasil Analisis Chi Square Hubungan antara Jenis Kelamin dengan Kreativitas.
LAMPIRAN Lampiran 1. Hasil Analisis Chi Square Hubungan antara Jenis Kelamin dengan Kreativitas. JK * Kreativitas Crosstabulation Kreativitas Sedang Tinggi Total JK 1 Count 17 10 27 Expected Count 18.0
Lebih terperinciEVALUASI PELAKSANAAN KURIKULUM SISTEM MAYOR-MINOR PROGRAM PENDIDIKAN SARJANA (S1) INSTITUT PERTANIAN BOGOR DICKY PRATAMA YENDRA
EVALUASI PELAKSANAAN KURIKULUM SISTEM MAYOR-MINOR PROGRAM PENDIDIKAN SARJANA (S1) INSTITUT PERTANIAN BOGOR DICKY PRATAMA YENDRA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
Lebih terperinciPENERAPAN DAN PERBANDINGAN CARA PENGUKURAN RESPON PADA ANALISIS KONJOIN
PENERAPAN DAN PERBANDINGAN CARA PENGUKURAN RESPON PADA ANALISIS KONJOIN (Studi Kasus: Preferensi Mahasiswa Statistika IPB Angkatan 44, 45, dan 46 terhadap Minat Bidang Kerja) DONNY ARIEF SETIAWAN SITEPU
Lebih terperinciB. Asal SLTA, Sebaran Nilai, Jalur Masuk, dan Kondisi Sosial Ekonomi Mahasiswa TPB IPB
B. Asal SLTA, Sebaran Nilai, Jalur Masuk, dan Kondisi Sosial Ekonomi Mahasiswa TPB IPB Tabel B.1 Jumlah Mahasiswa Baru TPB IPB Berdasarkan Jalur Masuk dan Jenis Kelamin Tahun 2012/2013 SNMPTN-UNDANGAN
Lebih terperinciPEMODELAN REGRESI 2-LEVEL DENGAN METODE ITERATIVE GENERALIZED LEAST SQUARE (IGLS) (Studi Kasus: Tingkat pendidikan Anak di Kabupaten Semarang)
PEMODELAN REGRESI 2-LEVEL DENGAN METODE ITERATIVE GENERALIZED LEAST SQUARE (IGLS) (Studi Kasus: Tingkat pendidikan Anak di Kabupaten Semarang) SKRIPSI Oleh: DYAN ANGGUN KRISMALA NIM: J2E 009 040 JURUSAN
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
3 HASIL DAN PEMBAHASAN Analisis Dekriptif Analisis deskripsi merupakan teknik eksplorasi data untuk melihat pola data secara umum. Dari data TIMSS 7 rata-rata capaian matematika siswa Indonesia sebesar
Lebih terperinciD. HASIL EVALUASI BELAJAR MAHASISWA TPB IPB
D. HASIL EVALUASI BELAJAR MAHASISWA TPB IPB Tabel D.1 Sebaran Nilai Akhir Mata Kuliah TPB IPB Tahun Akademik 2012/2013 No Kode MK 1 AFF211 2 AGB100 3 AGB111 4 ARL110 5 ARL211 6 BIK200 7 BIO100 Jalur Masuk
Lebih terperinciPEMODELAN DATA PANEL SPASIAL DENGAN DIMENSI RUANG DAN WAKTU TENDI FERDIAN DIPUTRA
PEMODELAN DATA PANEL SPASIAL DENGAN DIMENSI RUANG DAN WAKTU TENDI FERDIAN DIPUTRA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2012 RINGKASAN TENDI
Lebih terperinciLampiran 1 Formulir Evaluasi Proses Belajar Mengajar
LAMPIRAN Lampiran 1 Formulir Evaluasi Proses Belajar Mengajar 12 13 Lampiran 2 Hasil pembersihan data EPBM mata kuliah Fakultas R Null Null(%) R1 Redu Redu(%) R2 FEM 1087 39 0.35% 1048 738 6.62% 310 TPB
Lebih terperinciANALISIS KORELASI KANONIK ANTARA CURAH HUJAN GCM DAN CURAH HUJAN DI INDRAMAYU. Oleh : Heru Novriyadi G
ANALISIS KORELASI KANONIK ANTARA CURAH HUJAN GCM DAN CURAH HUJAN DI INDRAMAYU Oleh : Heru Novriyadi G4004 PROGRAM STUDI STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA TIMSS 2007
3 TINJAUAN PUSTAKA TIMSS 007 TIMSS ( Trends in Mathematics and Science Study) merupakan penelitian yang dilakukan oleh IEA (International Association for the Evaluation of Educational Achievement) yang
Lebih terperinciRata-rata Nilai. 2 saudara 25%
Nilai Rata-rata UASBN.4.2 23.8 23.6 23,96 laki-laki,36 perempuan Gambar 6.2 Bar Chart Nilai Rata-Rata UASBN 2009/2010 Menurut Jenis Kelamin Berdasarkan Gambar 6.2, dapat diketahui hubungan antara nilai
Lebih terperinciPENDEKATAN MODEL MULTILEVEL UNTUK DATA REPEATED MEASURES
PENDEKATAN MODEL MULTILEVEL UNTUK DATA REPEATED MEASURES Bertho Tantular 1 S-1 1 Jurusan Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran 1 bertho@unpad.ac.id Abstrak Data yang diperoleh dari pengukuran berulang
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. mencanangkan program wajib belajar sembilan tahun. Program ini dimulai dari
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Sebagai upaya peningkatan mutu pendidikan di Indonesia, pemerintah mencanangkan program wajib belajar sembilan tahun. Program ini dimulai dari pendidikan Sekolah Dasar
Lebih terperinciPEMODELAN REGRESI 3-LEVEL DENGAN METODE ITERATIVE GENERALIZED LEAST SQUARE (IGLS) (Studi Kasus: Lamanya pendidikan Anak di Kabupaten Semarang)
PEMODELAN REGRESI 3-LEVEL DENGAN METODE ITERATIVE GENERALIZED LEAST SQUARE (IGLS) (Studi Kasus: Lamanya pendidikan Anak di Kabupaten Semarang) SKRIPSI Oleh: AMANDA DEVI PARAMITHA NIM: 24010210141036 JURUSAN
Lebih terperinciPENGARUH POLA ASUH BELAJAR, LINGKUNGAN PEMBELAJARAN, MOTIVASI BELAJAR DAN POTENSI AKADEMIK TERHADAP PRESTASI AKADEMIK SISWA SEKOLAH DASAR
63 PENGARUH POLA ASUH BELAJAR, LINGKUNGAN PEMBELAJARAN, MOTIVASI BELAJAR DAN POTENSI AKADEMIK TERHADAP PRESTASI AKADEMIK SISWA SEKOLAH DASAR KARTIKA WANDINI PROGRAM STUDI GIZI MASYARAKAT DAN SUMBERDAYA
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER PADA MODEL REGRESI LINIER MULTILEVEL DENGAN METODE RESTRICTED MAXIMUM LIKELIHOOD (REML) abang Semarang SKRIPSI.
ESTIMASI PARAMETER PADA MODEL REGRESI LINIER MULTILEVEL DENGAN METODE RESTRICTED MAXIMUM LIKELIHOOD (REML) abang Semarang PT Jasa Marga ro) C SKRIPSI Disusun Oleh : ISNI RAKHMI DIANTI J2E 006 018 PROGRAM
Lebih terperinciPROSEDUR PENAKSIRAN PARAMETER MODEL MULTILEVEL MENGGUNAKAN TWO STAGE LEAST SQUARE DAN ITERATIVE GENERALIZED LEAST SQUARE
Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan dan Penerapan MIPA, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta, 14 Mei 2011 PROSEDUR PENAKSIRAN PARAMETER MODEL MULTILEVEL MENGGUNAKAN TWO STAGE LEAST
Lebih terperinciMODEL REGRESI LOGISTIK UNTUK KEJADIAN INFEKSI LUKA OPERASI NOSOKOMIAL ANTON
MODEL REGRESI LOGISTIK UNTUK KEJADIAN INFEKSI LUKA OPERASI NOSOKOMIAL ANTON DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2006 Untuk Mama dan Andri Aku tahu
Lebih terperinciSIFAT FISIS MEKANIS PANEL SANDWICH DARI TIGA JENIS BAMBU FEBRIYANI
SIFAT FISIS MEKANIS PANEL SANDWICH DARI TIGA JENIS BAMBU FEBRIYANI DEPARTEMEN HASIL HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2008 RINGKASAN Febriyani. E24104030. Sifat Fisis Mekanis Panel Sandwich
Lebih terperinciOLEH: SINDY FEBRI A DOSEN PEMBINGBING: Ir. ARIE KISMANTO, M.Si. Monday, July 18, 2011 Seminar Tugas Akhir Jurusan Statistika ITS 1
ANALISIS REGRESI MULTILEVEL TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI NILAI UASBN SD/MI (Studi Kasus Nilai UASBN SD/MI di Kecamatan Tulangan Tahun Ajaran 2009/2010) OLEH: SINDY FEBRI A. 1307 100 066 DOSEN
Lebih terperinciDAMPAK KEBIJAKAN PEMERINTAH DAN PERUBAHAN FAKTOR LAIN TERHADAP PERMINTAAN DAN PENAWARAN BERAS DI INDONESIA: ANALISIS SIMULASI KEBIJAKAN
DAMPAK KEBIJAKAN PEMERINTAH DAN PERUBAHAN FAKTOR LAIN TERHADAP PERMINTAAN DAN PENAWARAN BERAS DI INDONESIA: ANALISIS SIMULASI KEBIJAKAN LYZA WIDYA RUATININGRUM DEPARTEMEN EKONOMI SUMBERDAYA DAN LINGKUNGAN
Lebih terperinciANALISIS KINERJA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BERDASARKAN SURVEI KEPUASAN MAHASISWA DAN EPBM AHMAD CHAERUS SUHADA
ANALISIS KINERJA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BERDASARKAN SURVEI KEPUASAN MAHASISWA DAN EPBM AHMAD CHAERUS SUHADA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciKAJIAN TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENCAPAIAN SISWA BIDANG MATEMATIKA MENGGUNAKAN PEMODELAN MULTILEVEL MURWATI WIDIASTUTI
KAJIAN TERHADAP FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENCAPAIAN SISWA BIDANG MATEMATIKA MENGGUNAKAN PEMODELAN MULTILEVEL MURWATI WIDIASTUTI SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 ii PERNYATAAN
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
39 III. METODE PENELITIAN 3.1. Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder tersebut merupakan data cross section dari data sembilan indikator
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP SIKAP DAN PERILAKU MEMBELI BUKU BAJAKAN PADA MAHASISWA IPB PUSPA WIDYA UTAMI
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP SIKAP DAN PERILAKU MEMBELI BUKU BAJAKAN PADA MAHASISWA IPB PUSPA WIDYA UTAMI DEPARTEMEN ILMU KELUARGA DAN KONSUMEN FAKULTAS EKOLOGI MANUSIA INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
HASIL DAN PEMBAHASAN Implementasi Biplot Kanonik dan Analisis Procrustes dengan Mathematica Biplot biasa dengan sistem perintah telah terintegrasi ke dalam beberapa program paket statistika seperti SAS,
Lebih terperinciREGRESI LINIER NONPARAMETRIK DENGAN METODE THEIL
Jurnal Matematika UNAND Vol. 2 No. 3 Hal. 167 174 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND REGRESI LINIER NONPARAMETRIK DENGAN METODE THEIL ALDILA SARTI Program Studi Matematika, Fakultas Matematika
Lebih terperinciANALISIS PENGARUH DANA PIHAK KETIGA DAN KREDIT BERMASALAH TERHADAP LABA (STUDI KASUS PT BANK X Tbk) Oleh HENI ROHAENI H
ANALISIS PENGARUH DANA PIHAK KETIGA DAN KREDIT BERMASALAH TERHADAP LABA (STUDI KASUS PT BANK X Tbk) Oleh HENI ROHAENI H24053163 DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciMANAJEMEN DATA PENCILAN PADA ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA MAGRI HANDOKO
MANAJEMEN DATA PENCILAN PADA ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA MAGRI HANDOKO DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2011 RINGKASAN MAGRI HANDOKO. Manajemen
Lebih terperinciAnalisis Regresi Multilevel dalam Menentukan Variabel Determinan Nilai Ujian Akhir Nasional Siswa
Jurnal Matematika Vol. 6 No. 1, Juni 2016. ISSN: 1693-1394 Analisis Regresi Multilevel dalam Menentukan Variabel Determinan Nilai Ujian Akhir Nasional Siswa Ni Luh Putu Ayu Fitriani Jurusan Matematika,
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Deskripsi Data
metode penarikan contoh yang tepat di survei tahap I. 3. Melaksanakan survei tahap I, untuk mengetahui karakteristik pelayanan program sarjana yang diinginkan mahasiswa. 4. Menyusun kuesioner untuk survei
Lebih terperinciPENGGEROMBOLAN DUA TAHAP DESA-DESA DI JAWA TENGAH ALIFTA DIAH AYU RETNANI
PENGGEROMBOLAN DUA TAHAP DESA-DESA DI JAWA TENGAH ALIFTA DIAH AYU RETNANI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2012 RINGKASAN ALIFTA DIAH AYU RETNANI.
Lebih terperinciSTUDI EFEKTIVITAS BAHAN PENGAWET ALAMI DALAM PENGAWETAN TAHU. Ria Mariana Mustafa
STUDI EFEKTIVITAS BAHAN PENGAWET ALAMI DALAM PENGAWETAN TAHU Ria Mariana Mustafa PROGRAM STUDI GIZI MASYARAKAT DAN SUMBERDAYA KELUARGA FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2006 RINGKASAN RIA MARIANA
Lebih terperinciPENGARUH METODE PENGOLAHAN TERHADAP KANDUNGAN MINERAL REMIS (Corbicula javanica) RIKA KURNIA
PENGARUH METODE PENGOLAHAN TERHADAP KANDUNGAN MINERAL REMIS (Corbicula javanica) RIKA KURNIA DEPARTEMEN TEKNOLOGI HASIL PERAIRAN FAKULTAS PERIKANAN DAN ILMU KELAUTAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011
Lebih terperinciMasalah Overdispersi dalam Model Regresi Logistik Multinomial
Statistika, Vol. 16 No. 1, 29 39 Mei 2016 Masalah Overdispersi dalam Model Regresi Logistik Multinomial Annisa Lisa Nurjanah, Nusar Hajarisman, Teti Sofia Yanti Prodi Statistika, Fakultas Matematika dan
Lebih terperinciLampiran 1. Arsitektur Mondrian (Julian Hyde 2005)
LAMPIRAN 16 Lampiran 1. Arsitektur Mondrian (Julian Hyde 2005) 16 Lampiran 2. Arsitektur Three-tier Data Warehousing (Han & Kamber 2006) 16 Lampiran 3. Data Tabel dalam Dimensi a. Data tabel dim_angkatan
Lebih terperinciARI SUPRIYATNA A
ANALISIS INTEGRASI PASAR JAGUNG DUNIA DENGAN PASAR JAGUNG DAN DAGING AYAM RAS DOMESTIK, SERTA PENGARUH TARIF IMPOR JAGUNG DAN HARGA MINYAK MENTAH DUNIA Oleh: ARI SUPRIYATNA A14303050 PROGRAM STUDI EKONOMI
Lebih terperinciANALISIS IPK RENDAH MAHASISWA TPB IPB TAHUN AKADEMIK 2009/2010 DHIMA PIANTI
ANALISIS IPK RNAH MAHASISWA TP IP TAHUN AKAMIK 29/2 HIMA PIANTI PARTMN STATISTIKA FAKULTAS MATMATIKA AN ILMU PNGTAHUAN ALAM INSTITUT PRTANIAN OGOR OGOR 2 ASTRAK HIMA PIANTI. Analisis IPK Rendah Mahasiswa
Lebih terperinciPENGARUH NILAI UJIAN NASIONAL FISIKA DAN KIMIA TERHADAP HASIL NILAI UJIAN NASIONAL MATEMATIKA SISWA KELAS AKSELERASI IPA DI SMAN 3 BANDUNG
PENGARUH NILAI UJIAN NASIONAL FISIKA DAN KIMIA TERHADAP HASIL NILAI UJIAN NASIONAL MATEMATIKA SISWA KELAS AKSELERASI IPA DI SMAN 3 BANDUNG 1. Pendahuluan Latar Belakang Ujian Nasional biasa disingkat UN
Lebih terperinciPERBANDINGAN METODE MKT, LTS, WIN, DAN THEIL PADA PENDUGAAN PARAMETER REGRESI APABILA GALATNYA MENYEBAR EKSPONENSIAL HELGA ARINA PRAMUDITYA
PERBANDINGAN METODE MKT, LTS, WIN, DAN THEIL PADA PENDUGAAN PARAMETER REGRESI APABILA GALATNYA MENYEBAR EKSPONENSIAL HELGA ARINA PRAMUDITYA STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
Lebih terperinciPENERAPAN METODE PENGGEROMBOLAN BERDASARKAN GAUSSIAN MIXTURE MODELS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA EXPECTATION MAXIMIZATION ULA SUSILAWATI
PENERAPAN METODE PENGGEROMBOLAN BERDASARKAN GAUSSIAN MIXTURE MODELS DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA EXPECTATION MAXIMIZATION ULA SUSILAWATI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. Tabel 2. Statistik skor mahasiswa UAS TPB IPB mata kuliah Fisika
6 c. Menghitung sebaran pilihan jawaban dan reliabilitas soal. 3. Penerapan teori respon butir dengan menggunakan model IRT 1PL, IRT 2PL, dan IRT 3PL. a. Pengujian asumsi model IRT b. Menghitung parameter
Lebih terperinciANALISIS PORTOFOLIO KREDIT (KONSUMTIF DAN PRODUKTIF) DAN PENGARUHNYA TERHADAP LABA (STUDI KASUS PT BANK X Tbk) Oleh DIAH RISMAYANTI H
1 ANALISIS PORTOFOLIO KREDIT (KONSUMTIF DAN PRODUKTIF) DAN PENGARUHNYA TERHADAP LABA (STUDI KASUS PT BANK X Tbk) Oleh DIAH RISMAYANTI H24051975 DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Analisis regresi (regressison analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan
BAB II LANDASAN TEORI 21 Konsep Dasar Analisis Regresi Analisis regresi (regressison analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat perkiraan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang
14 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Model multilevel merupakan teknik statistik yang telah mengalami pengembangan dari regresi klasik/sederhana. Pengembangan itu didasari karena dalam penelitian diberbagai
Lebih terperinciANALISIS VAR (VECTOR AUTOREGRESSIVE) UNTUK MEKANISME PEMODELAN PRODUKSI, KONSUMSI, EKSPOR, IMPOR, DAN HARGA MINYAK BUMI AGUS WAHYULI
ANALISIS VAR (VECTOR AUTOREGRESSIVE) UNTUK MEKANISME PEMODELAN PRODUKSI, KONSUMSI, EKSPOR, IMPOR, DAN HARGA MINYAK BUMI AGUS WAHYULI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Lebih terperinciPENGGUNAAN REGRESI SPLINE ADAPTIF BERGANDA UNTUK DATA RESPON BINER AZWIRDA AZIZ SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2005
1 PENGGUNAAN REGRESI SPLINE ADAPTIF BERGANDA UNTUK DATA RESPON BINER AZWIRDA AZIZ SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2005 2 SURAT PERNYATAAN Dengan ini saya menyatakan bahwa tesis yang berjudul
Lebih terperinciModel Cox Extended dengan untuk Mengatasi Nonproportional Hazard pada Kejadian Bersama
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Model Cox Extended dengan untuk Mengatasi Nonproportional Hazard pada Kejadian Bersama Anita Nur Vitriana, Rosita Kusumawati Program Studi
Lebih terperinciANALISIS REGRESI MULTILEVEL DALAM MENENTUKAN VARIABEL DETERMINAN NILAI UJIAN AKHIR NASIONAL SISWA
ANALISIS REGRESI MULTILEVEL DALAM MENENTUKAN VARIABEL DETERMINAN NILAI UJIAN AKHIR NASIONAL SISWA Ni Luh Ayu Fitriani 1, Eka N. Kencana 2, IW. Sumarjaya 3 1 Jurusan Matematika Universitas Udayana, INDONESIA
Lebih terperinciANALISIS STRATEGI PENGEMBANGAN USAHA INDUSTRI KECIL OLAHAN CARICA
ANALISIS STRATEGI PENGEMBANGAN USAHA INDUSTRI KECIL OLAHAN CARICA (Studi Kasus pada Industri Kecil Olahan Carica di Kecamatan Mojotengah, Kabupaten Wonosobo) SKRIPSI SHINTA KARTIKA DEWI H34050442 DEPARTEMEN
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Setiabudi 8
IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian mengenai sikap konsumen terhadap daging sapi lokal dan impor ini dilakukan di DKI Jakarta, tepatnya di Kecamatan Setiabudi, Kotamadya Jakarta
Lebih terperinciFAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEBERHASILAN BELAJAR MAHASISWA PENDIDIKAN MATEMATIKA DENGAN REGRESI LOGISTIK
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEBERHASILAN BELAJAR MAHASISWA PENDIDIKAN MATEMATIKA DENGAN REGRESI LOGISTIK SKRIPSI Diajukan untuk Memenuhi Syarat Memperoleh Gelar Sarjana S1 Oleh Purwita Erviana 0901060024
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Model Regresi Linier Ganda
TINJAUAN PUSTAKA Model Regresi Linier Ganda Hubungan antara y dan X dalam model regresi linier umum adalah y = X ß + e () dengan y merupakan vektor pengamatan pada peubah respon (peubah tak bebas) berukuran
Lebih terperinciFAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI OPINI MAHASISWA TPB IPB TAHUN AKADEMIK 2005/2006 UNTUK MEMILIH MAYOR STATISTIKA SEBAGAI PILIHAN PERTAMA KARLINA SERAN
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI OPINI MAHASISWA TPB IPB TAHUN AKADEMIK 2005/2006 UNTUK MEMILIH MAYOR STATISTIKA SEBAGAI PILIHAN PERTAMA KARLINA SERAN DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU
Lebih terperinciANALISIS STRATEGI PEMASARAN BAWANG GORENG di UD Cahaya Tani, Banjaratma, Kecamatan Bulakamba, Kabupaten Brebes. Oleh : ARWANI AMIN A
ANALISIS STRATEGI PEMASARAN BAWANG GORENG di UD Cahaya Tani, Banjaratma, Kecamatan Bulakamba, Kabupaten Brebes Oleh : ARWANI AMIN A14103034 PROGRAM STUDI MANAJEMEN AGRIBISNIS FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT
Lebih terperinciPEMODELAN PRODUKSI KEDELAI NASIONAL DENGAN METODE SUR PAULUS BASUKI KUWAT SANTOSO
PEMODELAN PRODUKSI KEDELAI NASIONAL DENGAN METODE SUR PAULUS BASUKI KUWAT SANTOSO SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2006 PERNYATAAN MENGENAI TESIS DAN SUMBER INFORMASI Dengan ini saya
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR FISIK YANG MEMPENGARUHI PRODUKTIVITAS PADI SAWAH DENGAN APLIKASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR FISIK YANG MEMPENGARUHI PRODUKTIVITAS PADI SAWAH DENGAN APLIKASI SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS (Studi Kasus di Kabupaten Bogor, Jawa Barat) RANI YUDARWATI PROGRAM STUDI MANAJEMEN SUMBERDAYA
Lebih terperinciPENGARUH MIXED DISTRIBUTION PADA PENDEKATAN QUASI-LIKELIHOOD DALAM MODEL LINEAR 1)
PENGARUH MIXED DISTRIBUTION PADA PENDEKATAN QUASI-LIKELIHOOD DALAM MODEL LINEAR 1) Anang Kurnia Departemen Statistika FMIPA IPB Jl. Meranti, Wing 22 Level 4 Kampus IPB Darmaga, Bogor Email: anangk@ipb.ac.id
Lebih terperinciPerbandingan Tingkat Kemudahan Tiga Metode Konjoin pada Preferensi Mahasiswa terhadap Kualitas Dosen STIS
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY S - Perbandingan Tingkat Kemudahan Tiga Metode Konjoin pada STIS Fitri Catur Lestari Sekolah Tinggi Ilmu Statistik fitricaturlestari@stis.ac.id
Lebih terperinciREGRESI KEKAR SIMPANGAN MUTLAK TERKECIL DENGAN MODIFIKASI SIMPLEKS MUHAMMAD YUSUF DWIHARJANGGI
REGRESI KEKAR SIMPANGAN MUTLAK TERKECIL DENGAN MODIFIKASI SIMPLEKS MUHAMMAD YUSUF DWIHARJANGGI DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2011 ABSTRAK
Lebih terperinciPROGRAM STUDI GIZI MASYARAKAT DAN SUMBERDAYA KELUARGA FAKULTAS PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
PENGARUH STIMULASI PSIKOSOSIAL, PERKEMBANGAN KOGNITIF, DAN PERKEMBANGAN SOSIAL EMOSI TERHADAP PERKEMBANGAN BAHASA ANAK USIA PRASEKOLAH DI KABUPATEN BOGOR GIYARTI PROGRAM STUDI GIZI MASYARAKAT DAN SUMBERDAYA
Lebih terperinciPENGARUH KONSENTRASI NATRIUM BENZOAT TERHADAP UMUR SIMPAN MINUMAN BERAROMA APEL. Oleh : DEWI RATIH PUJIHASTUTI F
PENGARUH KONSENTRASI NATRIUM BENZOAT TERHADAP UMUR SIMPAN MINUMAN BERAROMA APEL Oleh : DEWI RATIH PUJIHASTUTI F34103016 2007 FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciANALISIS REGRESI MULTILEVEL TERHADAP NILAI UJIAN NASIONAL SISWA KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI NI LUH AYU FITRIANI JURUSAN MATEMATIKA
LEMBAR JUDUL ANALISIS REGRESI MULTILEVEL TERHADAP NILAI UJIAN NASIONAL SISWA KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI NI LUH AYU FITRIANI 1008405024 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Lebih terperinciANALISIS PENGARUH KARAKTERISTIK RUMAH TANGGA TERHADAP PELUANG PERMINTAAN KREDIT SEPEDA MOTOR OLEH MOCHAMAD GIRI AKBAR H
ANALISIS PENGARUH KARAKTERISTIK RUMAH TANGGA TERHADAP PELUANG PERMINTAAN KREDIT SEPEDA MOTOR OLEH MOCHAMAD GIRI AKBAR H14103098 DEPERTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN
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 DAMPAK OTONOMI DAERAH TERHADAP KONDISI KETIMPANGAN PENDAPATAN ANTAR KABUPATEN/KOTA DI PULAU SUMATERA OLEH AULIA FABIA H
ANALISIS DAMPAK OTONOMI DAERAH TERHADAP KONDISI KETIMPANGAN PENDAPATAN ANTAR KABUPATEN/KOTA DI PULAU SUMATERA OLEH AULIA FABIA H14102054 DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep dan Definisi Pendapatan Regional adalah tingkat (besarnya) pendapatan masyarakat pada wilayah analisis. Tingkat pendapatan dapat diukur dari total pendapatan wilayah maupun
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN EKSPOR BATUBARA INDONESIA DI PASAR JEPANG OLEH ROCHMA SUCIATI H
i ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN EKSPOR BATUBARA INDONESIA DI PASAR JEPANG OLEH ROCHMA SUCIATI H14053157 DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciHUBUNGAN MUTU PELAYANAN DENGAN LOYALITAS PELANGGAN JASA PENGIRIMAN PAKET PADA KANTOR POS KOTA DEPOK. Oleh EMMA RAHMAWATI H
HUBUNGAN MUTU PELAYANAN DENGAN LOYALITAS PELANGGAN JASA PENGIRIMAN PAKET PADA KANTOR POS KOTA DEPOK Oleh EMMA RAHMAWATI H24062692 DEPARTEMEN MANAJEMEN FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciHUBUNGAN PENGUASAAN LAHAN SAWAH DENGAN PENDAPATAN USAHATANI PADI
HUBUNGAN PENGUASAAN LAHAN SAWAH DENGAN PENDAPATAN USAHATANI PADI (Studi Kasus Kelompok Tani Harum IV Kelurahan Situmekar, Kecamatan Lembursitu, Kota Sukabumi) SKRIPSI OCTIASARI H34070084 DEPARTEMEN AGRIBISNIS
Lebih terperinciA. Sekilas tentang Pemodelan Multilevel
Analisis Pemodelan Multilevel Melalui Program SPSS Wahyu Widhiarso Fakultas Psikologi UGM Responden penelitian tentunya tidak hanya berasal dari satu jenis latar belakang saja, akan tetapi berasal dari
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Banyak jenis data memiliki struktur hirarki, tercluster, atau bersarang (nested). Hirarki tersebut dapat hadir secara alami dalam pengamatan observasional
Lebih terperinciANALISIS AKSES PANGAN SERTA PENGARUHNYA TERHADAP TINGKAT KONSUMSI ENERGI DAN PROTEIN PADA KELUARGA NELAYAN IDA HILDAWATI A
ANALISIS AKSES PANGAN SERTA PENGARUHNYA TERHADAP TINGKAT KONSUMSI ENERGI DAN PROTEIN PADA KELUARGA NELAYAN IDA HILDAWATI A54104039 PROGRAM STUDI GIZI MASYARAKAT DAN SUMBERDAYA KELUARGA FAKULTAS PERTANIAN
Lebih terperinciTEKNIK PEMBIUSAN MENGGUNAKAN SUHU RENDAH PADA SISTEM TRANSPORTASI UDANG GALAH (Macrobrachium rosenbergii) TANPA MEDIA AIR
TEKNIK PEMBIUSAN MENGGUNAKAN SUHU RENDAH PADA SISTEM TRANSPORTASI UDANG GALAH (Macrobrachium rosenbergii) TANPA MEDIA AIR Oleh : Wida Handini C34103009 PROGRAM STUDI TEKNOLOGI HASIL PERIKANAN FAKULTAS
Lebih terperinciANALISIS PERSEPSI DAN SIKAP TERHADAP PERAN GENDER PADA MAHASISWA FAKULTAS EKOLOGI MANUSIA INSTITUT PERTANIAN BOGOR NI NYOMAN SUSI RATNA DEWANTI
ANALISIS PERSEPSI DAN SIKAP TERHADAP PERAN GENDER PADA MAHASISWA FAKULTAS EKOLOGI MANUSIA INSTITUT PERTANIAN BOGOR Oleh: NI NYOMAN SUSI RATNA DEWANTI PROGRAM STUDI GIZI MASYARAKAT DAN SUMBERDAYA KELUARGA
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH PENDUDUK KABUPATEN LABUHANBATU TAHUN DENGAN MENGGUNAKAN PERTUMBUHAN EKSPONENSIAL TUGAS AKHIR SUMARYANI MANURUNG
PERAMALAN JUMLAH PENDUDUK KABUPATEN LABUHANBATU TAHUN 2015-2017 DENGAN MENGGUNAKAN PERTUMBUHAN EKSPONENSIAL TUGAS AKHIR SUMARYANI MANURUNG 132407040 PROGRAM STUDI D3 STATISTIKA DEPARTEMENMATEMATIKA FAKULTAS
Lebih terperinciPENYELESAIAN MASALAH PENGIRIMAN PAKET KILAT UNTUK JENIS NEXT-DAY SERVICE DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK PEMBANGKITAN KOLOM. Oleh: WULAN ANGGRAENI G
PENYELESAIAN MASALAH PENGIRIMAN PAKET KILAT UNTUK JENIS NEXT-DAY SERVICE DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK PEMBANGKITAN KOLOM Oleh: WULAN ANGGRAENI G54101038 PROGRAM STUDI MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan suatu metode yang digunakan untuk
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analisis regresi merupakan suatu metode yang digunakan untuk menganalisis hubungan antar variabel. Hubungan tersebut dapat dinyatakan dalam bentuk persamaan
Lebih terperinciPENGARUH PENAMBAHAN KALSIUM KARBONAT PADA MEDIA BERSALINITAS 3 PPT TERHADAP TINGKAT KELANGSUNGAN HIDUP DAN PERTUMBUHAN BENIH IKAN PATIN Pangasius sp.
PENGARUH PENAMBAHAN KALSIUM KARBONAT PADA MEDIA BERSALINITAS 3 PPT TERHADAP TINGKAT KELANGSUNGAN HIDUP DAN PERTUMBUHAN BENIH IKAN PATIN Pangasius sp. YENI GUSTI HANDAYANI SKRIPSI PROGRAM STUDI TEKNOLOGI
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. dengan hipotesis nolnya adalah antar peubah saling bebas. Statistik ujinya dihitung dengan persamaan berikut:
. Menyiapkan gugus data pencilan dengan membangkitkan peubah acak normal ganda dengan parameter µ yang diekstrimkan dari data contoh dan dengan matriks ragam-peragam yang sama dengan data contoh. Proses
Lebih terperinciPENGARUH HARGA, PELAYANAN DAN LOKASI TERHADAP LOYALITAS KONSUMEN PADA TOKO OLI SUMBER REJEKI SUKOHARJO SKRIPSI
PENGARUH HARGA, PELAYANAN DAN LOKASI TERHADAP LOYALITAS KONSUMEN PADA TOKO OLI SUMBER REJEKI SUKOHARJO SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Tugas dan Syarat-syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Ekonomi Jurusan
Lebih terperinciKATA PENGANTAR. Bandung, Juli Ariani Arsad
KATA PENGANTAR Assalamualaikum Wr. Wb. Segala puji dan syukur penulis ucapkan kehadirat Allah SWT dan mengharapkan ridho yang telah melimpahkan rahmat-nya sehingga penulis dapat menyelesaikan tesis yang
Lebih terperinciPERSEPSI DAN SIKAP KONSUMEN TERHADAP KEAMANAN PANGAN SUSU FORMULA DENGAN ADANYA ISU BAKTERI Enterobacter sakazakii DI KECAMATAN TANAH SAREAL BOGOR
PERSEPSI DAN SIKAP KONSUMEN TERHADAP KEAMANAN PANGAN SUSU FORMULA DENGAN ADANYA ISU BAKTERI Enterobacter sakazakii DI KECAMATAN TANAH SAREAL BOGOR SKRIPSI INTAN AISYAH NASUTION H34066065 DEPARTEMEN AGRIBISNIS
Lebih terperinciPENENTUAN LUASAN OPTIMAL HUTAN KOTA SEBAGAI ROSOT GAS KARBONDIOKSIDA (STUDI KASUS DI KOTA BOGOR) HERDIANSAH
PENENTUAN LUASAN OPTIMAL HUTAN KOTA SEBAGAI ROSOT GAS KARBONDIOKSIDA (STUDI KASUS DI KOTA BOGOR) HERDIANSAH DEPARTEMEN KONSERVASI SUMBERDAYA HUTAN DAN EKOWISATA FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL FINITE LENGTH LINE SOURCE UNTUK MENDUGA KONSENTRASI POLUTAN DARI SUMBER GARIS (STUDI KASUS: JL. M.H. THAMRIN, DKI JAKARTA)
PENERAPAN MODEL FINITE LENGTH LINE SOURCE UNTUK MENDUGA KONSENTRASI POLUTAN DARI SUMBER GARIS (STUDI KASUS: JL. M.H. THAMRIN, DKI JAKARTA) EKO SUPRIYADI DEPARTEMEN GEOFISIKA DAN METEOROLOGI FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinci