JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) ( X Print) D-277

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) ( X Print) D-277"

Transkripsi

1 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. ( (30-98X Prt D-77 Pemodela da Pemetaa Kasus Demam Berdarah Degue d Provs Jawa Tmur Tahu 04 dega Geeralzed Posso Regresso, Regres Bomal Negatf da Flexbly Shaped Spatal Sca Statstc Nedy Sept Arva da Purhad Jurusa Statstka, Fakultas MIPA, Isttut Tekolog Sepuluh Nopember (ITS Jl. Aref Rahma Hakm, Surabaya 60 Idoesa e-mal: purhad@statstka.ts.ac.d Abstrak Salah satu peyakt meular yag mejad masalah utama kesehata masyarakat d Idoesa adalah peyakt Demam Berdarah Degue (DBD. DBD dtularka oleh vektor yamuk Ades Aegypt melalu ggta. Tempat yag palg bayak yamuk berada yatu d lgkuga yag buruk, lembab. Salah satu Provs yag Kasus DBD mash tgg yatu Provs Jawa Tmur. Jumlah kasus DBD d Jawa Tmur hgga akhr Jauar 05 sebayak.87 kasus. Dalam peelta dlakuka pemodela jumlah kasus DBD dega metode Geeralzed Posso Regresso (GPR da Regres Bomal Negatf utuk meaga kasus overdspers. Pedeteksa wlayah yag mejad katog DBD megguaka metode Flexbly Shaped Spatal Sca Statstc. Pemodela megguaka GPR da regres bomal egatf ddapatka varabel berpegaruh terhadap kasus DBD d Jawa Tmur Tahu 04 adalah persetase rumah sehat (X3 da raso saraa kesehata per 000 peduduk (X4. Hasl pedeteksa katog DBD berdasarka model GPR da BNR ddapat sepuluh katog DBD. Katog dega la resko tertgg terdapat pada Kota Surabaya dega la resko sebesar 3,3 dega pemodela GPR, da,84 dega pemodela regres bomal egatf. Kata Kuc DBD, Flexbly Shaped Spatal Sca Statstc, GPR, Regres Bomal Negatf. D I. PENDAHULUAN emam Berdarah Degue (DBD merupaka masalah utama kesehata masyarakat d Idoesa da agka kemata DBD selalu megkat dar tahu ke tahu. DBD serg mucul sebaga kejada luar basa (KLB dega agka kemata relatf tgg. DBD dtularka oleh vektor yamuk Ades Aegypt melalu ggta. Tempat yag palg bayak yamuk berada yatu d lgkuga yag lembab, curah huja yag tgg, geag ar d dalam maupu d luar rumah. Faktor la peyebab DBD adalah kepadata peduduk, perlaku masyarakat yag tdak sehat. Departeme Kesehata Republk Idoesa telah megupayaka berbaga strateg dalam megatas kasus DBD yag salah satu dataraya adalah dega cara Pemberatasa Sarag Nyamuk Demam Berdarah Degue (PSN DBD, amu teryata Kasus DBD d Provs Jawa Tmur mash tgg. Meurut kemetra kesehata sebayak.87 kasus demam berdarah degue (DBD d Provs Jawa Tmur hgga akhr Jauar 05 []. Jumlah kasus DBD merupaka salah satu cotoh data cout, sehgga aalss yag dapat dguaka utuk megetahu faktor berpegaruh adalah regres posso. Dalam aalss regres posso, serg kal mucul feomea overdspers []. Metode yag dguaka uuk megatas overdspers dalam regres posso adalah Geeralzed Posso Regresso (GPR da Regres Bomal Negatf. Utuk megetahu model terbak dar ketga metode tersebut, maka dlakuka pemlha model terbak dega meghtug la AIC (Akake Iformato Crtero. Model dkataka terbak jka mempuya la AIC terkecl. Peelta dlakuka pemetaa utuk megetahu wlayah yag mejad katog-katog DBD d Jawa Tmur dega Flexbly Shaped Spatal Sca Statstc, sehgga upaya meaga atau megatas wlayah yag palg bayak terjagkt DBD dega adaya pemetaa wlayah, sehgga peaggaa lebh efektf da tepat sasara da megurag pederta peyakt Demam Berdarah Degue (DBD. II. Multkolertas TINJAUAN PUSTAKA Salah satu syarat yag harus dpeuh dalam pembetuka model regres adalah tdak adaya kasus multkolertas. Pedeteksa kasus multkolertas dlakuka dega megguaka koefse korelas megguaka krtera la VIF (Varace Iflato Factors. Terdapat kasus multkolertas jka koefse korelas lebh besar 0,95. Nla VIF yag lebh besar dar 0 meujukka adaya kasus multkolertas atar varabel predktor. Nla VIF dyataka sebaga berkut VIF ( dega R j merupaka la koefse determas atara varabel x j dega varabel predktor laya [3]. Regres Posso Regres posso merupaka aalss regres olear dguaka dalam megaalss data dskrt (cout. Jka R j

2 D-78 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. ( (30-98X Prt varabel Y berdstrbus posso maka fugs peluag dar dstrbus posso dapat dyataka sebaga berkut. f(y, μ = e μ μ y, y = 0,,,.. ( y! Dega μ merupaka rata-rata varabel radom Y yag berdstrbus posso dmaa la rata-rata da varas mempuya la lebh dar ol. Persamaa regres posso dapat dyataka sebaga berkut. k exp 0 j xj (3 j Peaksra parameter dlakuka dega megguaka metode Maxmum Lkelhood Estmato (MLE yatu dega cara memaksmumka fugs lkelhood. Fugs lkelhood dar regres posso drumuska sebaga berkut [4]. l L( β x e T β T y x β l( y! (4 Peguja sgfkas parameter terdr dar uj seretak da parsal yatu megguaka Maxmum Lkelhood Rato Test (MLRT. Geeralzed Posso Regresso (GPR Model Geeralzed Posso Regresso (GPR merupaka salah satu alteratf model utuk data yag berupa data cout dmaa terjad pelaggara asums pada dstrbus posso yatu rata-rata da varas mempuya la yag sama. Sela parameter µ dalam model GPR juga terdapat θ sebaga parameter dspers. Msalka y = 0,,,... merupaka varabel respo maka dstrbus respo maka dstrbus Geeralzed Posso adalah sebaga berkut [5]. y y y y (5 f y ; ; exp, y 0,,,... y! Dega mea da varace adalah sebaga berkut. Y da Var Y E Model dar GPR sebaga berkut. exp( 0 x x k xk Peaksra parameter megguaka metode MLE, dega fugs lkelhood model GPR sebaga berkut. l L( β, y l( y l( ( y l( y (6 ( y dmaa l( y! Peguja sgfkas parameter secara seretak utuk estmas parameter model GPR dega hpotess sebaga berkut. H 0 : β = β =... = β k = 0 H : palg sedkt ada satu β j 0; j=,,...,k Statstk uj: L( ˆ D( β ˆ l l l L( ˆ l L( ˆ (7 L( ˆ Tolak H 0 jka la D(β > χ (α;k berart palg sedkt ada satu parameter berpegaruh secara sgfka terhadap model. Peguja dlajutka dega uj secara parsal dega hpotess sebaga berkut. H 0 : β j = 0 (pegaruh varabel ke-j tdak sgfka H : β j 0 (pegaruh varabel ke-j sgfka Statstk uj yag dguaka megkut dstrbus z yatu: ˆ j z (8 se( ˆ j Tolak H 0 jka la dar z htug > z α/ yag berart parameter ke-j sgfka terhadap model. Regres Bomal Negatf Sela megatas kasus overdspers pada regres posso megguaka aalss GPR, dapat juga dlakuka dega regres bomal egatf. Model regres bomal egatf mempuya fugs sebaga berkut. y l( r l( y! y l( (9 l L( β, ( y l( dega y = 0,,,... Estmas parameter regres bomal egatf dyataka sebaga berkut. r exp( 0 x x k xk (0 Peguja sgfkas secara seretak utuk estmas parameter model regres bomal egatf dega hpotess sebaga berkut. H 0 : β = β =... = β k = 0 H : palg sedkt ada satu β j 0, j=,,...,k Statstk Uj: L( ˆ D( β ˆ l l (l L( ˆ l L( ˆ ( L( ˆ Tolak H 0 jka statstk uj D(β > χ (α;k berart palg sedkt ada satu parameter berpegaruh secara sgfka terhadap model. Peguja dlajutka dega uj secara parsal dega hpotess sebaga berkut. H 0 : β j = 0 (pegaruh varabel ke-j tdak sgfka H : β j 0 (pegaruh varabel ke-j sgfka Statstk Uj: ˆ j z ( se( ˆ j Tolak H 0 jka la z htug > z α/ yag berart parameter ke-j sgfka terhadap model. Pemlha Model Terbak Pemlha model terbak megguaka krtera la AIC (Akake s Iformato Crterato [6]. AIC l L(ˆ β k (3 dmaa L(β adalah la lkelhood da k adalah jumlah parameter. Model terbak yag dplh dar la AIC terkecl. Flexbly Shaped Spatal Sca Statstc Spatal Sca Statstc merupaka salah satu metode statstk yag dguaka utuk medeteks cluster pada sebuah lokas yag berupa ttk maupu agregat. Metode Flexbly Spatal Sca Statstc mempuya power lebh tgg darpada metode Crcular Spatal Sca Statstc saat cluster yag ddeteks adalah o-crcular da fleksbel terhadap betuk katog yag dhaslka sehgga tdak terbatas pada betuk lgkara saja [7]. Demam Berdarah Degue (DBD Demam Berdarah Degue (DBD adalah peyakt meular yag dsebabka oleh feks vrus DEN-, DEN-, DEN-3, atau DEN-4 yag dtularka melalu ggta yamuk Aedes Aegypt atau aedes albopctus yag sebelumya telah terfeks oleh vrus degue dar pederta DBD laya.

3 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. ( (30-98X Prt D-79 Masa kubas peyakt DBD, yatu perode sejak vrus degue megfeks mausa hgga membulka gejala kls, atara 3-4 har, rata-rata atara 4-7 har. Peulara peyakt DBD juga dpegaruh oleh teraks tga faktor, yatu sebaga berkut [7]. a. Faktor pejamu (Target peyakt, ag, dalam hal adalah mausa yag reta tertular peyakt DBD. Adapu dkator yag termasuk faktor pejamu adalah kepadata peduduk. b. Faktor peyebar (vektor da peyebab peyakt (age, dalam hal adalah vrus DEN tpe -4 sebaga age peyebab peyakt, sedagka yamuk Aedes Aegypt da Aedes albopctus yag berpera sebaga vektor peyebar peyakt DBD. Adapu dkator yag termasuk faktor peyebab adalah jetk yamuk. c. Faktor lgkuga yatu lgkuga yag memudahka terjadya kotak peulara peyakt DBD. Adapu dkator yag termasuk faktor lgkuga adalah rumah tagga berperlaku hdup bersh da sehat. III. Sumber Data METODOLOGI PENELITIAN Data yag dguaka dalam peelta adalah data sekuder yatu data varabel respo (jumlah pederta peyakt Demam Berdarah Degue (DBD tap kabupate/kota d Provs Jawa Tmur tahu 04 dperoleh dar profl kesehata Das Kesehata Provs Jawa Tmur. Sedagka utuk varabel predktor dperoleh dar profl kesehata Das Kesehata Provs Jawa Tmur da Jawa Tmur Dalam Agka Bada Pusat Statstk. Varabel Peelta Varabel yag dguaka dalam peelta sebaga berkut.. Y : Bayak pederta DBD (jwa. X : Kepadata peduduk (jwa/km 3. X : Persetase rumah tagga yag berperlaku hdup bersh da sehat (perse 4. X 3 : Persetase rumah sehat (perse 5. X 4 : Raso saraa kesehata (per 000 peduduk 6. X 5 : Raso teaga kesehata (per 000 peduduk Lagkah Aalss Lagkah aalss utuk meyelesaka permasalaha adalah sebaga berkut.. Medeskrpska jumlah kasus DBD da faktor-faktor yag mempegaruhya dalam peta tematk.. Pemerksaa multkoleartas dega melhat la VIF da koefse korelas pearso. 3. Megaalss model regres posso da medeteks adaya overdspers pada data dega melhat la Devace yag dbag dega derajat bebasya. 4. Megaalss model GPR dega meaksr parameter GPR da meguj sgfkas parameter model GPR secara seretak da parsal. 5. Megaalss model regres bomal egatf dega meaksr parameter model regres bomal egatf da meguj sgfkas paameter model regres bomal egatf. 6. Pemlha model terbak dega melhat la AIC dar model regres posso, GPR da regres bomal egatf, model terbak dplh dar la AIC terkecl. 7. Medeteks katog-katog DBD d Provs Jawa Tmur dega metode Flexbly Shaped Spatal Sca Statstc dega megguaka model terbak dar lagkah (C6. Dagram Alr Peelta Berdasarka lagkah-lagkah aalss data dapat lebh mudah dpaham dapat dsajka dalam betuk dagram alr sepert pada Gambar berkut. IV. Gambar. Dagram alr peelta ANALISIS DAN PEMBAHASAN Karakterstk Jumlah Kasus DBD Tahu 04 d Jawa Tmur Pada Tahu 04 jumlah kasus DBD d Jawa Tmur mecapa 9.87 kasus. Kasus tertgg terdapat d Kabupate Jember sebesar 90 kasus. Kasus teredah terdapat d Kabupate Mojokerto sebesar 9 kasus. Pada Tabel terlhat rata-rata varabel kepadata peduduk (X d Provs Jawa Tmur sebesar,8936 jwa/km per 000 kepadata peduduk, dega varas yag cukup besar 569,6387 per 000 kepadata peduduk yag artya keragama kepadata peduduk d kabupate/kota d Provs Jawa Tmur sagat beragam. Rata-rata rumah tagga berperlaku hdup bersh da sehat (X sebesar 46,9 % kurag dar 50% rumah tagga yag dpatau telah berperlaku hdup bersh da sehat. Adapu statstka deskrptf dtamplka pada Tabel berkut. TABEL. STATISTIKA DESKRIPTIF VARIABEL PENELITIAN Varabel Rata-Rata Varas Maks M Jumlah Kasus DBD 44, ,49 90,00 9,00 Kepadata peduduk 893, ,7 8683,6 74,70 Persetase rumah tagga ber-phbs 46,9 09,5 68,7 0, Persetase rumah sehat 54,6 8,08 3,98 4,0 Raso saraa kesehata 3,5 75,34 5,0,47 Raso teaga kesehata,87 6,40 5,93 0, Statstka deskrptf sela dsajka dalam betuk tabel juga dsajka dalam betuk peta tematk, Gambar berkut merupaka peta tematk dar peyebara jumlah kasus DBD d Provs Jawa Tmur tahu 04.

4 D-80 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. ( (30-98X Prt Gambar. Peyebara Jumlah Kasus DBD d Jawa Tmur Pada Gambar dega dkator wara puth merupaka wlayah dega jumlah kasus DBD tgg atara retag 99,8-90 kasus, yag maa jumlah kasus tertgg terdapat d Kabupate Jember. Kabupate/kota dkelompokka dega jumlah kasus DBD teredah atara retag 9-88,97. Utuk kelompok dega jumlah kasus DBD sedag atara 88,97-99,8 kasus. Pemerksaa Multkolertas Sebelum melakuka aalss dega tga metode, yatu regres posso, Geeralzed Posso Regresso da regres bomal egatf maka perlu dlakuka peguja multkolertas terhadap data yag dguaka utuk melhat atar varabel predktor apakah ada tdakya korelas yag tgg. Berkut merupaka hasl la VIF atara satu varabel predktor dega beberapa varabel predktor laya. TABEL. NILAI VIF DARI VARIABEL PREDIKTOR Varabel VIF X,567 X,4994 X3,80543 X4,0 X5,843 Tabel meujukka la VIF dar masg-masg varabel predktor berla kurag dar 0, maka dapat dsmpulka tdak ada kasus multkolertas. Sehgga dapat dlajutka ke pemodela regres posso, GPR da regres bomal egatf. Pemodela Jumlah Kasus DBD Megguaka Regres Posso Berkut adalah hasl estmas parameter model regres posso. TABEL 3. ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI POISSON Parameter Estmas Stadart Error Zhtug P Value β 0 3,755 0, ,90 < 0,000 β 0, ,84 x0-6,98 0,005 β -0, , ,9 <0,000 β 3 0,077 0, ,6 <0,000 β 4 0, ,0004 9,38 <0,000 β 5 0,0648 0, ,7 <0,000 Devas : 3750,985 DF: 3 AIC : 403,6 * sgfka pada α=0, Hasl dar peguja secara seretak model regres posso dperoleh la devas sebesar 3750,985, hal berart la devas lebh besar dar χ 0,;5 = 9,36. Sehgga dperoleh bahwa palg sedkt ada satu varabel predktor yag berpegaruh terhadap model. Oleh karea tu, perlu dlajutka pada peguja secara parsal Hasl peguja secara parsal, varabel dkataka berpegaruh terhadap model jka la Z htug > Z (0,0/ dmaa Z (0,05 =,64. Berdasarka Tabel 3 meujukka bahwa semua varabel predktor berpegaruh terhadap jumlah kasus DBD. Berkut model regres posso yag dhaslka. ˆ exp(3,755 0,00004X 0,00458X 0,077X 0,03537X 0,0648X Pemodela GPR 5 Hasl pemodela regres posso dperoleh hasl bahwa la devas dbag dega derajat bebasya lebh besar dar, artya data jumlah kasus DBD terjad overdsperso, sehgga dlakuka aalss megguaka metode GPR. Berkut peguja parameter secara seretak da parsal dar pemodela GPR dapat dlhat pada Tabel 4. TABEL 4. ESTIMASI PARAMETER MODEL GPR Parameter Estmas Stadart Error Zhtug P Value β 0 3,8077 0,6966 5,47 <0,000 β -0,0000 0, ,8 0,78 β -0, ,0034-0,74 0,463 β 3 0,03 0,0070,8 * 0,0763 β 4 0,0375 0,084,07 * 0,0455 β 5 0, ,06687,03 0,34 Devas : 480, AIC : 494, * sgfka pada α=0, Peguja seretak model GPR meghaslka keputusa tolak H 0 karea la devas sebesar 480, lebh besar dar χ 0,;5 = 9,36, sehgga dapat dsmpulka bahwa mmal ada satu varabel predktor yag berpegaruh terhadap model. Tabel 4 meujukka bahwa varabel yag berpegaruh terhadap kasus DBD d Jawa Tmur tahu 04 adalah X 3 da X 4, adapu model GPR yag terbetuk sebaga berkut. ˆ exp(3,8077 0,0000X 0,00768X 0,03X 0,0375X 0,06860X 5 Pemodela Regres Bomal Negatf Sela megguaka GPR utuk megatas overdspers pada model regres posso, dapat juga megguaka model regres bomal egatf. Peaksra parameter da peguja parameter secara seretak da parsal. Berkut dtampla hasl estmas parameter model regres bomal egatf. TABEL 5. ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF Parameter Estmas Stadart Error Zhtug P Value β 0 3,834 0,6079 6,307,84 x0-0 β,797 x0-6 5,99 x0-5 0,054 0,95709 β -0, , ,773 0,43956 β 3 0,05 0,004953,473 * 0,0339 β 4 0,0360 0,0334,700 * 0,00693 β 5 0, ,0479,354 0,7558 Devas : 40,643 AIC : 489, * sgfka dega taraf yata 0%

5 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. ( (30-98X Prt D-8 Peguja seretak model regres bomal egatf meghaslka keputusa tolak H 0 karea la devas sebesar 475,06 lebh besar darχ 0,;5 = 9,36, sehgga dapat dsmpulka bahwa mmal ada satu varabel predktor yag berpegaruh terhadap model. Tabel 5 meujukka bahwa varabel yag berpegaruh terhadap kasus DBD d Jawa Tmur tahu 04 adalah X 3 da X 4, model BNR yag terbetuk sebaga berkut. ˆ exp(3,834,797x0 0,06405X 5 6 X 0,006894X 0,05X 3 0,0360X Dar model regres bomal egatf dapat dketahu bahwa setap keaka satu perse rumah sehat (X 3, maka aka megkatka rata-rata jumlah kasus DBD d Jawa Tmur tahu 04 sebesar exp(0,05 =,0 kasus dega syarat semua varabel la kosta, sela tu terpretas yag sama utuk kepadata peduduk (X, raso saraa kesehata (X 4 da raso teaga kesehata (X 5. Jka persetase rumah tagga berperlaku PHBS (X megkat satu perse, maka rata-rata jumlah kasus DBD d Jawa Tmur tahu 04 aka meuru sebesar exp(-0, = 0,993 kasus dega syarat semua varabel la kosta. Pemlha Model Terbak Utuk megetahu model maa yag lebh sesua maka dlakuka perbadga atar model dega Krtera la AIC. Model yag terbak adalah meghaslka la AIC terkecl. TABEL 6. PEMILIHAN MODEL TERBAIK Model Varabel Sgfka Nla AIC Regres Posso X X X 3 X 4 X 5 403,6 GPR X 3 X 4 494, Regres Bomal Negatf X 3 X 4 489, Berdasarka Tabel 6 datas la AIC terkecl dperoleh pada model regres bomal egatf. Maka dapat dsmpulka model terbak utuk jumlah kasus DBD per Kabupate/Kota d Jawa Tmur tahu 04 adalah model regres bomal egatf. Pedeteksa Katog DBD d Jawa Tmur Megguaka Metode Flexbly Shaped Spatal Sca Statstc Peguja tgkat sgfkas dlakuka dega tekk smulas mote carlo, dmaa pegulaga dlakuka sebayak 99, 999 da 9999 meghaslka kesmpula yag sama bak dar ss jumlah DBD yag ddeteks maupu resko relatfya. Perbedaa hasl haya pada keakurata p-value. Berkut adalah hasl pedeteksa katog DBD dega pemodela regres bomal egatf. TABEL 7. HASIL DETEKSI KANTONG DBD DENGAN PEMODELAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF Katog DBD Jumlah Kabupate/ Kota Jumlah Kasus Harapa Resko Relatf 4 P- Value 86 87,0,84 0, ,457,47 0, ,43,30 0, ,567,06 0, ,937,77 0, ,87,37 0, ,84,7 0, ,768,5 0, ,5, 0, ,933,3 0,9548 Deteks kasus DBD d Jawa Tmur dega pemodela regres bomal egatf ddapat 0 katog yag dapat dlhat pada Gambar 3. Gambar 3. Peta Pedeteksa Kasus DBD dega Pemodela Regres Bomal Negatf Berdasarka Tabel 7 da Gambar 3 dperoleh formas utuk setap katog sebaga berkut.. Daerah yag termasuk ada katog adalah Kota Surabaya. Nla resko relatf utuk katog DBD sebesar,84. Artya Kota Surabaya memlk resko dtemukaya kasus DBD,84 kal lebh beresko dbadg dega daerah la yag berada dluar katog.. Katog yag la resko relatf tertgg omor dua. Nla resko relatfya sebesar,47 yatu daerah kabupate Malag. Artya Kabupate Malag memlk resko dtemukaya kasus DBD,47 kal lebh tgg dbadg dega daerah la yag berada dluar katog. 3. Katog ketga yatu Kabupate Poorogo. Nla resko relatf terkea kasus DBD sebesar,30, artya Kabupate Poorogo memlk resko,30 kal lebh tgg dbadg dega daerah la yag berada dluar katog Daerah yag termasuk dalam katog keempat yatu Kabupate Jember da kabupate Bodowoso.Nla resko relatf sebesar,06, artya Kabupate Jember da Kabupate Bodowoso memlk resko terkea kasus DBD,06 kal lebh tgg dbadg dega daerah la yag berada dluar katog Daerah utuk katog kelma yatu Kabupate Treggalek. Nla resko relatf sebesar,77, artya Kabupate Treggalek memlk resko terkea kasus DBD,77 kal lebh besar dbadg dega daerah la yag berada dluar katog. V. KESIMPULAN DAN SARAN Berdasarka hasl aalss da pembahasa yag telah dlakuka, dperoleh kesmpula yatu model terbak utuk kasus DBD d Jawa Tmur tahu 04 adalah model regres bomal egatf dega la AIC sebesar 489,. Faktor-faktor yag mempegaruh jumlah kasus DBD yatu persetase rumah sehat (X 3 da raso saraa kesehata (X 4. Hasl pedeteksa katog DBD d Jawa Tmur tahu 04 dega pemodela GPR da BNR megguaka Flexbly Shaped Spatal Sca Statstc memberka formas bahwa sama-sama ddapatka 0 katog DBD dega masg-masg terdr dar da

6 D-8 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. ( (30-98X Prt kabupate/kota. Dlhat dar la resko relatf tertgg, kabupate/kota yag termasuk pada katog rawa terkea kasus DBD adalah Kota Surabaya. Sara utuk peelta selajutya dapat meambahka beberapa varabel utuk memperoleh hasl yag lebh akurat da formatf, sepert peambaha varabel persetase rumah tagga bebas jetk. UCAPAN TERIMA KASIH Peuls g megucapka terma kash kepada Dr. Purhad, M.Sc selaku dose pembmbg yag telah bayak meluagka waktuya utuk memberka lmu, bmbga, da arahaya kepada peuls dalam peyelesaa Tugas Akhr. Kepada Dr. Sat Wula Puram, S.S, M.S da Sat Puter Rahayu, M.S, Ph.D selaku dose peguj yag telah member sara da krtkya dem kesempuraa Tugas Akhr. Kepada oragtua peuls yag selalu memberka dukuga, semagat serta doa dem keberhasla peuls. DAFTAR PUSTAKA [] Departeme Kesehata. 05. Kemekes Terma Lapora Pegkata Kasus DBD d Jawa Tmur. (Dakses taggal 8 November 05. [] Camero, A.C. da Trved, P.K. (998. Regresso Aalyss of Cout Data. Cambrdge: Cambrdge Uversty Press. [3] Hockg, R. (996. Methods ad Applcato of Lear Models. New York: Joh Wley & Sos. [4] Myers, R. H. (990. Classcalad Moder Regresso wth Applcatos, secod edto. Bosto: PWS-KENT Publshg Compay. [5] Famoye, F., Wulu, J.T. da Sgh, K.P. (004. O The Geeralzed Posso Regresso Model wth a Applcato to Accdet Data. Joural of Data Scece ( [6] Bozdoga, H. (000. Akake s Iformato Crtero ad Recet Developmets Iformato Complexty, Mathematcal Psychology, 44, 6-9. [7] Gajar, Ges. (007. Apa yag Dokter Ada Tdak Kataka Tetag Demam Berdarah. B frst, Yogyakarta.

Pemodelan Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur dengan Pendekatan Generalized Poisson Regression (GPR) dan Regresi Binomial Negatif

Pemodelan Jumlah Kematian Ibu di Jawa Timur dengan Pendekatan Generalized Poisson Regression (GPR) dan Regresi Binomial Negatif Pemodela Jumlah Kemata Ibu d Jawa mur dega Pedekata Geeralzed Posso Regresso (GPR) da Regres Bomal Negatf Retdasyah Rsky Agga Permaa, Mutah Salamah Jurusa Statstka, Fakultas MIPA, Isttut ekolog Sepuluh

Lebih terperinci

Pemodelan Kasus Pneumonia Balita di Kota Surabaya dengan Geographically Weighted Poisson Regression dan Flexibly Shaped

Pemodelan Kasus Pneumonia Balita di Kota Surabaya dengan Geographically Weighted Poisson Regression dan Flexibly Shaped JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., (05) 337-350 (30-98X Prt) Pemodela Kasus Peumoa Balta d Kota Surabaya dega Geographcally Weghted Posso Regresso da Flexbly Shaped Ftra Spatal Nur Maghfroh, Sca I

Lebih terperinci

Pemodelan dan Pemetaan Kasus Pneumonia di Kota Padang Tahun 2014 dengan Geograpghically Weighted Negative Binomial Regression

Pemodelan dan Pemetaan Kasus Pneumonia di Kota Padang Tahun 2014 dengan Geograpghically Weighted Negative Binomial Regression JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (06) 337-350 (30-98 Prt) D-355 Pemodela da Pemetaa Kasus Peumoa d Kota Padag Tahu 04 dega Geograpghcally Weghted Negatve Bomal Regresso Reo War Dva Rahmtr da Wwek Setya

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

Lebih terperinci

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2. Tinjauan Teoritis BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut

Lebih terperinci

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus HIV & AIDS di Provinsi Jawa Timur Tahun 2013 Menggunakan Bivariate Poisson.

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Jumlah Kasus HIV & AIDS di Provinsi Jawa Timur Tahun 2013 Menggunakan Bivariate Poisson. JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 4, No., (5) 337-35 (3-98X Prt) D45 Pemodela Faktor-Faktor yag Mempegaruh Jumlah Kasus IV & AIDS d Provs Jawa mur ahu 3 Megguaka Bvarate Posso Regresso Lucy Da Pusptasar da

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres

Lebih terperinci

Pemodelan Regresi Poisson Inverse Gaussian Studi Kasus: Jumlah Kasus Baru HIV di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2015

Pemodelan Regresi Poisson Inverse Gaussian Studi Kasus: Jumlah Kasus Baru HIV di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2015 JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol 6, No, (7) ISSN: 337-35 (3-98X Prt) D-44 Pemodela Regres Posso Iverse Gaussa Stud Kasus: Jumlah Kasus Baru HIV d Provs Jawa egah ahu 5 Adraa Y Herdrawat, I Nyoma Latra, da

Lebih terperinci

PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2011 DENGAN PENDEKATAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF

PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 2011 DENGAN PENDEKATAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI JAWA TIMUR TAHUN 0 DENGAN PENDEKATAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF Selfy Atka Sary, I Nyoma Latra Jurusa Statstka, Fakultas MIPA, Isttut Tekolog Sepuluh Nopember (ITS)

Lebih terperinci

ANALISIS SURVIVAL DENGAN MODEL REGRESI COX WEIBULL PADA PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI RUMAH SAKIT HAJI SUKOLILO SURABAYA

ANALISIS SURVIVAL DENGAN MODEL REGRESI COX WEIBULL PADA PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI RUMAH SAKIT HAJI SUKOLILO SURABAYA ANALISIS SURVIVAL DENGAN MODEL REGRESI COX WEIBULL PADA PENDERITA DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI RUMAH SAKIT HAJI SUKOLILO SURABAYA Edhy Bastya, da I Nyoma Latra Jurusa Statstka, Fakultas Matematka da

Lebih terperinci

Pemodelan Jumlah Kematian Bayi di Provinsi Jawa Timur Tahun 2011 dengan Pendekatan Regresi Binomial Negatif

Pemodelan Jumlah Kematian Bayi di Provinsi Jawa Timur Tahun 2011 dengan Pendekatan Regresi Binomial Negatif JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (013) 337-350 (301-98X Prt) D-8 Pemodela Jumlah Kemata Bay d Provs Jawa Tmur Tahu 011 dega Pedekata Regres Bomal Negatf Selfy Atka Sary da I Nyoma Latra Jurusa Statstka,

Lebih terperinci

X a, TINJAUAN PUSTAKA

X a, TINJAUAN PUSTAKA PENELITIAN SEBELUMNYA Statstka Deskrptf TINJAUAN PUSTAKA TINJAUAN STATISTIKA Uj Idepedes Uj depedes dguak utuk megetahu adaya hubuga atara dua varabel (Agrest, 1990). H 0 : tdak ada hubuga atara varabel

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka

Lebih terperinci

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN // REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA

Lebih terperinci

Analisis Survival Pada Pasien Demam Berdarah Dengue (DBD) di RSU Haji Surabaya Menggunakan Model Regresi Weibull

Analisis Survival Pada Pasien Demam Berdarah Dengue (DBD) di RSU Haji Surabaya Menggunakan Model Regresi Weibull JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (16) 337-35 (31-98X Pr D-31 Aalss Survval Pada Pase Demam Berdarah Degue (DBD) d RSU Haj Surabaya Megguaka Model Regres Webull Alfa Slf Mufdah da Purhad Jurusa Statstka,

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas: ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan, BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga

Lebih terperinci

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua

Lebih terperinci

Pemodelan Jumlah Balita Gizi Buruk di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Poisson Regression

Pemodelan Jumlah Balita Gizi Buruk di Jawa Timur dengan Geographically Weighted Poisson Regression JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 1) ISSN: 31-98X D-9 Pemodela Jumlah Balta Gz Buruk d Jawa Tmur dega Geographcally Weghted Posso Regresso Rahm Amela da Purhad Jurusa Statstka, Fakultas Matematka

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN. Kata Kunci kematian ibu hamil, Jawa Timur, regresi poisson, binomial negatif, dan GWPR

I. PENDAHULUAN. Kata Kunci kematian ibu hamil, Jawa Timur, regresi poisson, binomial negatif, dan GWPR Faktor yag Mempegaruh Jumlah Kemata Ibu Haml d Jawa mur Dega Megguaka Regres Bomal Negatf da Geographcally Weghted Posso Regresso(GWPR Rfk Arsta (, da Mutah Salamah ( Jurusa Statstka, Fakultas Matematka

Lebih terperinci

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,

Lebih terperinci

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2 M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe

Lebih terperinci

PEMODELAN JUMLAH KASUS KANKER SERVIKS DI JAWA TIMUR TAHUN 2011 DENGAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF DAN GWPR (GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION)

PEMODELAN JUMLAH KASUS KANKER SERVIKS DI JAWA TIMUR TAHUN 2011 DENGAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF DAN GWPR (GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION) PEMODELAN JUMLAH KASUS KANKER SERVIKS DI JAWA TIMUR TAHUN 0 DENGAN REGRESI BINOMIAL NEGATIF DAN GWPR (GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION Adya Frsaty Ikaprllada Dr. Purhad, M.Sc Jurusa Statstka,

Lebih terperinci

Analisis Pola Hubungan PDRB dengan Faktor Pencemaran Lingkungan di Indonesia Menggunakan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)

Analisis Pola Hubungan PDRB dengan Faktor Pencemaran Lingkungan di Indonesia Menggunakan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR) JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5, No., (6) 337-35 (3-98X Prt) D-7 Aalss Pola ubuga PDRB dega Faktor Pecemara Lgkuga d Idoesa Megguaka Pedekata Geographcally Weghted Regresso (GWR) Rza Damayat da Mutah Salamah

Lebih terperinci

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas

Lebih terperinci

Penerapan Model Regresi Ensemble Non-Hybrid pada Data Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah

Penerapan Model Regresi Ensemble Non-Hybrid pada Data Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah The 6 th Uversty Research Colloquum 7 Peerapa Model Regres Esemble No-Hybrd pada Data Kemska d Provs Jawa Tegah Corela Ardaa Savta, Sr Sulstjowat Hadaja, Bowo Waro 3,3 Program Stud Matematka FMIPA, Uverstas

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu

Lebih terperinci

Analisis Regresi Double Hurdle terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Partisipasi Perempuan Kawin dalam Kegiatan Ekonomi di Jawa Timur

Analisis Regresi Double Hurdle terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Partisipasi Perempuan Kawin dalam Kegiatan Ekonomi di Jawa Timur JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (03) 337-350 (30-98X Prt) D-9 Aalss Regres Double Hurdle terhadap Faktor-Faktor yag Mempegaruh Partspas Perempua Kaw dalam Kegata Ekoom d Jawa Tmur Devma Chrst Mukt

Lebih terperinci

GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION (GWPR) UNTUK PEMODELAN JUMLAH PENDERITA KUSTA DI JAWA TENGAH

GEOGRAPHICALLY WEIGHTED POISSON REGRESSION (GWPR) UNTUK PEMODELAN JUMLAH PENDERITA KUSTA DI JAWA TENGAH Statstka, Vol., No., November 04 GEOGRAPHICALLY WEIGHED POISSON REGRESSION (GWPR) UNUK PEMODELAN JUMLAH PENDERIA KUSA DI JAWA ENGAH Devy Nova, Rochd Wasoo, Idah Mafaat Nur,, Program Stud Statstka FMIPA

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel BAB LANDASAN TEORI.1 Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varabel terhadap varabel yag la. Varabel yag pertama dsebut dega bermacam-macam stlah:

Lebih terperinci

ABSTRAK. Ika Dewi Ariyanti 1 dan Sutikno 2

ABSTRAK. Ika Dewi Ariyanti 1 dan Sutikno 2 Pemodela Aomal Luas Pae Pad da Curah Huja Terbobot (Weghted Rafall Idex) dega Pedekata Robust Bootstrap LTS (Stud Kasus: Pemodela Luas Pae d Kabupate Subag) Ika Dew Aryat da Sutko Mahasswa S Statstka ITS,

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka

Lebih terperinci

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal

Lebih terperinci

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha

Lebih terperinci

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut

Lebih terperinci

PEMODELAN REGRESI POISSON UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGKA KEMATIAN BAYI DI JAWA TENGAH

PEMODELAN REGRESI POISSON UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGKA KEMATIAN BAYI DI JAWA TENGAH Semar Nasoal Statstka IX Isttut Tekolog Sepuluh Nopember, 7 November 009 PEMODELAN REGRESI POISSON UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGKA KEMATIAN BAYI DI JAWA TENGAH Yayuk Lsta 1, Purhad

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh

Lebih terperinci

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk

Lebih terperinci

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal) LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau

Lebih terperinci

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI DOUBLE HURDLE TERHADAP FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PARTISIPASI PEREMPUAN KAWIN DALAM KEGIATAN EKONOMI DI JAWA TIMUR

ANALISIS REGRESI DOUBLE HURDLE TERHADAP FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PARTISIPASI PEREMPUAN KAWIN DALAM KEGIATAN EKONOMI DI JAWA TIMUR ANALISIS REGRESI DOUBLE HURDLE TERHADAP FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PARTISIPASI PEREMPUAN KAWIN DALAM KEGIATAN EKONOMI DI JAWA TIMUR Devma Chrst Mukt Ratau (), Dr. Dra. Isma Za, M. S. () Jurusa Statstka,

Lebih terperinci

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma

Lebih terperinci

Statistika ITS Surabaya

Statistika ITS Surabaya UJIAN TUGAS AKHIR ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STATUS GIZI BALITA MASYARAKAT NELAYAN KECAMATAN BULAK SURABAYA Oleh : Ctra Elok M 305 00 03 Dose Pembmbg

Lebih terperinci

2.2.3 Ukuran Dispersi

2.2.3 Ukuran Dispersi 3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka

Lebih terperinci

Mengatasi Overdispersi pada Model Regresi Poisson dengan Generalized Poisson Regression I

Mengatasi Overdispersi pada Model Regresi Poisson dengan Generalized Poisson Regression I Jural Ekspoesal Volume 2, Nomor 2, Nopember 2011 ISSN 2085-7829 Megatas Overdspers pada Model Regres Posso dega Geeralzed Posso Regresso I Hadlg Overdsperso o Posso Regresso Models wth Geeralzed Posso

Lebih terperinci

Analisis Regresi Logistik Ordinal terhadap Faktor-faktor yang Mempengaruhi Predikat Kelulusan Mahasiswa S1 di ITS Surabaya

Analisis Regresi Logistik Ordinal terhadap Faktor-faktor yang Mempengaruhi Predikat Kelulusan Mahasiswa S1 di ITS Surabaya JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (013) ISSN: 337-350 (301-98X Prt) D-177 Aalss Regres Logstk Ordal terhadap Faktor-faktor yag Mempegaruh Predkat Kelulusa Mahasswa S1 d ITS Surabaya Stt Imaslhkah,

Lebih terperinci

Oleh: Rendra Erdkhadifa Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc. Seminar Hasil Tugas Akhir Statistika ITS Rabu, 12 Desember 2011

Oleh: Rendra Erdkhadifa Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc. Seminar Hasil Tugas Akhir Statistika ITS Rabu, 12 Desember 2011 Perbadga Geographcally Weghted Posso Regresso Geographcally Weghted Posso Regresso Semparametrc Stud Kasus : Kemata DBD d Jawa Tmur Oleh: Redra Erdkhadfa 308 00 09 Semar Hasl Tugas Akhr Statstka ITS Rabu

Lebih terperinci

REGRESI LINIER SEDERHANA

REGRESI LINIER SEDERHANA MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Dsusu oleh : I MADE YULIARA Jurusa Fska Fakultas Matematka Da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Udayaa Tahu 016 Kata Pegatar Puj syukur saya ucapka ke hadapa Tuha Yag Maha Kuasa

Lebih terperinci

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

3 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka

Lebih terperinci

*Corresponding Author:

*Corresponding Author: Prosdg Semar Sas da Tekolog FMIPA Umul Vol. No. Jul 0, Samarda, Idoesa ISSN : - 0 STRUCTURAL EQUATION MODELLING DENGAN PENDEKATAN PARTIAL LEAST SQUARE (Stud Kasus: Pegaruh Locus of Cotrol, Self Effcacy,

Lebih terperinci

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES * PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka

Lebih terperinci

PENAKSIRAN PARAMETER DAN PENGUJIAN HIPOTESIS MIXED GEOGRAPHICALLY WEIGHTED BIVARIATE GENERALIZED POISSON REGRESSION

PENAKSIRAN PARAMETER DAN PENGUJIAN HIPOTESIS MIXED GEOGRAPHICALLY WEIGHTED BIVARIATE GENERALIZED POISSON REGRESSION ESIS SS450 PENAKSIRAN PARAMEER DAN PENGUJIAN HIPOESIS MIXED GEOGRAPHICALLY WEIGHED BIVARIAE GENERALIZED POISSON REGRESSION (Stud Kasus: Jumlah Kemata Ibu da Bay d Provs Jaa mur ahu 05) ANNISA AYU UAMI

Lebih terperinci

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE) Jural Matematka Mur da Terapa Vol. 4 No. esember : 4 - ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANA ENGAN SATU VARIABEL BONEKA (UMMY VARIABLE Tat Krsawardha Nur Salam da ew Aggra Program Stud Matematka Uverstas Lambug

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI SPASIAL DAN POLA PENYEBARAN PADA KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI PROVINSI JAWA TENGAH. DOI: /medstat.10.2.

ANALISIS REGRESI SPASIAL DAN POLA PENYEBARAN PADA KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI PROVINSI JAWA TENGAH. DOI: /medstat.10.2. p-issn 979 3693 e-issn 477 0647 MEDIA STATISTIKA 0() 07: 95-05 http://ejoural.udp.ac.d/dex.php/meda_statstka ANALISIS REGRESI SPASIAL DAN POLA PENYEBARAN PADA KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI PROVINSI

Lebih terperinci

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Eka Mer Krst ), Arsma Ada ), Sgt Sugarto ) ekamer_tross@ymal.com ) Mahasswa Program S Matematka FMIPA-UR

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013. BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.. Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d SMP Neger 3 Gorotalo kota Gorotalo Props Gorotalo tahu pelajara 0/03. D SMP Neger 3 Gorotalo memlk 6 romboga belajar yag terdr

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka

Lebih terperinci

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,

Lebih terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI 8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara

Lebih terperinci

Spatial Durbin Model untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kematian Ibu di Jawa Timur

Spatial Durbin Model untuk Mengidentifikasi Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Kematian Ibu di Jawa Timur JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 1) ISSN: 31-98 D-16 Spatal Durb Model utuk Megdetfkas Faktor-Faktor yag Mempegaruh Kemata Ibu d Jawa Tmur La Dw Pertw, Mutah Salamah, da Sutko Jurusa Statstka,

Lebih terperinci

Analisis Regresi Robust Menggunakan Kuadrat Terkecil Terpangkas untuk Pendugaan Parameter

Analisis Regresi Robust Menggunakan Kuadrat Terkecil Terpangkas untuk Pendugaan Parameter Vol. 6, No., 9-6, Jauar Aalss Regres Robust Megguaka Kuadrat Terkecl Terpagkas utuk Pedugaa Parameter Asa, Raupog, Sarmat Zaudd Abstrak Prosedur regres robust dtujuka utuk megakomodas adaya keaeha data,

Lebih terperinci

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI BAB STATISTIKA A RINGKASAN MATERI. Pegerta Data adalah kumpula keteraga-keteraga atau catata-catata megea suatu kejada, dapat berupa blaga, smbol, sat atau kategor. Masg-masg keteraga dar data dsebut datum.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat 0 BAB LANDASAN TEORI. Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varael terhadap varael yag la. Varael yag pertama dseut dega ermacam-macam stlah: varael

Lebih terperinci

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL Hesty ala, Arsma Ada, Bustam hestyfala@ymalcom Mahasswa Program S Matematka MIPA-UR Dose Matematka MIPA-UR

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS = 1 + + + + k k + u PowerPot Sldes baa Rohmaa Educato Uverst of Idoesa 007 Laboratorum Ekoom & Koperas Publshg Jl. Dr. Setabud

Lebih terperinci

Faktor - Faktor yang Mempengaruhi Pelayanan Distribusi Air Bersih di Kawasan Permukiman Perkotaan Kabupaten Pamekasan

Faktor - Faktor yang Mempengaruhi Pelayanan Distribusi Air Bersih di Kawasan Permukiman Perkotaan Kabupaten Pamekasan JURNAL TEKNIK POMITS Vol., No. 1, (013) ISSN: 337-3539 (301-971 Prt) 1 Faktor - Faktor yag Mempegaruh Pelayaa Dstrbus Ar Bersh d Kawasa Permukma Perkotaa Kabupate Pamekasa Dew Rupyat Saga da Da Rahmawat

Lebih terperinci

ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL

ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 4 Me ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL Ksmat Jurusa Peddka

Lebih terperinci

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data //203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu

Lebih terperinci

Puasa Pasien Diabetes Mellitus Tipe 2 di Poli Diabetes RSUD Dr. Soetomo Surabaya Menggunakan Regresi Probit Biner

Puasa Pasien Diabetes Mellitus Tipe 2 di Poli Diabetes RSUD Dr. Soetomo Surabaya Menggunakan Regresi Probit Biner D-56 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prt) Faktor yag Memegaruh Kadar Gula Darah Puasa Pase Dabetes Melltus Tpe d Pol Dabetes RSUD Dr. Soetomo Surabaya Megguaka Regres Probt

Lebih terperinci

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2 INTERVAL KEPERCAAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFIIEN VARIAI DARI DITRIBUI LOGNORMAL I. Pebrya * Bustam. ugarto Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas

Lebih terperinci

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Regres merupaka suatu metode statstka yag dguaka utuk meyeldk pola hubuga atara dua atau lebh varabel.betuk atau pola hubuga varabelvarabel tersebut dapat ddetfkas

Lebih terperinci

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah Prosdg Statstka ISSN 40-45 Uj Modfkas Pergkat Bertada Wlcoxo Utuk Masalah Dua Sampel Berpasaga 1 Wl Soldayah St Suedar 3 Lsur Wachdah 1, Statstka, Fakultas MIPA, Uverstas Islam Badug, Jl. Tamasar No. 1

Lebih terperinci

REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA BERAT BADAN BALITA MENURUT UMUR DI KABUPATEN BOJONEGORO TAHUN 2010

REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA BERAT BADAN BALITA MENURUT UMUR DI KABUPATEN BOJONEGORO TAHUN 2010 REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE UNTUK DATA BERAT BADAN BALITA MENURUT UMUR DI KABUPATEN BOJONEGORO TAUN Mahasswa Yulda Federka 9 5 6 Dose Pembmbg Ir. Mutah Salamah,M.Kes da Jerry Dw T.P.,S.S,M.S ABSTRAK Pertumbuha

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. teori dan definisi mengenai variabel random, regresi linier, metode kuadrat

BAB II LANDASAN TEORI. teori dan definisi mengenai variabel random, regresi linier, metode kuadrat BAB II LANDASAN TEORI Sebaga pedukug dalam pembahasa selajutya, dperluka beberapa teor da defs megea varabel radom, regres ler, metode kuadrat terkecl, peguja asums aalss regres, outler, da regres robust.

Lebih terperinci

Peramalan Kebutuhan Listrik Dengan Model Harvey

Peramalan Kebutuhan Listrik Dengan Model Harvey Peramala Kebutuha Lstrk Dega Model Harvey Oleh: Ley Setyag B. (30600006) Pembmbg: Prof. Drs. Nur Irawa, M.IKom, Ph.D Latar Belakag Jumlah Peduduk Megkat Produks megkat Supply < Demad Kebutuha Barag Megkat

Lebih terperinci

Penerapan Analisis Survival untuk Menaksir Waktu Bertahan Hidup bagi Penderita Penyakit Jantung

Penerapan Analisis Survival untuk Menaksir Waktu Bertahan Hidup bagi Penderita Penyakit Jantung Peerapa Aalss Survval utuk Meaksr Waktu Bertaha Hdup bag Pederta Peyakt Jatug Oleh : Ya Hedrajaya (me_ye2@yahoo.co.d), Ad Setawa da Haa A. Parhusp Program Stud Matematka, Fakultas Sas da Matematka Uverstas

Lebih terperinci

Analisis Regresi dan Korelasi

Analisis Regresi dan Korelasi Metode Statstka Pertemua III Aalss Regres da Korelas Pegatar Apa tu aalss regres? Apa edaya dega korelas? Aalss Regres Aalss statstka yag memafaatka huuga atara dua atau leh peuah kuattatf sehgga salah

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI BANYAKNYA KLAIM ASURANSI KENDARAAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN MODEL REGRESI ZERO-INFLATED

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI BANYAKNYA KLAIM ASURANSI KENDARAAAN BERMOTOR MENGGUNAKAN MODEL REGRESI ZERO-INFLATED Aalss Faktor-Faktor (Muhammad aufa) ANALISIS FAKOR-FAKOR YANG MEMPENGARUHI BANYAKNYA KLAIM ASURANSI KENDARAAAN BERMOOR MENGGUNAKAN MODEL REGRESI ZERO-INFLAED POISSON (Stud Kasus d P. Asuras Sar Mas Cabag

Lebih terperinci

Ukuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si.

Ukuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si. Ukura Pemusata Data Arum Had P., M.Sc Ayudyah K., M.S. Notas utuk Populas da Sampel Notas: Mea (rata-rata) Sample x Populas μ Varas s 2 σ 2 Smpaga baku s σ Ukura Pemusata Data 1. Mea (rata-rata) 2. Meda

Lebih terperinci

PEMBENTUKAN MODEL PROBIT BIVARIAT

PEMBENTUKAN MODEL PROBIT BIVARIAT PEMBENTUKAN MODEL PROBIT BIVARIAT SKRIPSI Dsusu Oleh : Yudh Cadra JE 003 66 PROGRAM STUDI STATISTIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 009

Lebih terperinci

PENAKSIR REGRESI CUM RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN SKEWNESS

PENAKSIR REGRESI CUM RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN SKEWNESS PENAKIR REGREI CUM RAIO UNTUK RATA-RATA POPULAI DENGAN MENGGUNAKAN KOEFIIEN KURTOI DAN KOEFIIEN KEWNE usta Wula ar *, Arsma Ada, Haposa rat Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka

Lebih terperinci

ANALISA GARIS KEINGINAN PERGERAKAN DI KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA

ANALISA GARIS KEINGINAN PERGERAKAN DI KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA Jural Ilmah MEDIA ENGINEERING Vol., No., Jul 0 ISSN 087-9334 (96-0) ANALISA GARIS KEINGINAN PERGERAKAN DI KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA Johas E. Lolog Dose Jurusa Spl Fakultas Tekk Uverstas Sam Ratulag

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( ) Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

Lebih terperinci

Pemodelan Regresi Linier Menggunakan Metode Theil (Studi Kasus: Kompensasi Pegawai di Badan Kepegawaian Daerah Kota Samarinda)

Pemodelan Regresi Linier Menggunakan Metode Theil (Studi Kasus: Kompensasi Pegawai di Badan Kepegawaian Daerah Kota Samarinda) Jural EKSPONENSIAL Volume 4, Nomor 1, Me 2013 ISSN 2085-7829 Pemodela Regres Ler Megguaka Metode Thel (Stud Kasus: Kompesas Pegawa d Bada Kepegawaa Daerah Kota Samarda) Lear Regresso Modelg Wth Thel Method

Lebih terperinci