PENERAPAN METODE GENERAL REGRESSION DALAM PENDUGAAN PENGELUARAN PER KAPITA MASYARAKAT KOTA BOGOR RAHAYU WULANDARI

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PENERAPAN METODE GENERAL REGRESSION DALAM PENDUGAAN PENGELUARAN PER KAPITA MASYARAKAT KOTA BOGOR RAHAYU WULANDARI"

Transkripsi

1 PENERAPAN METODE GENERAL REGRESSION DALAM PENDUGAAN PENGELUARAN PER KAPITA MASYARAKAT KOTA BOGOR RAHAYU WULANDARI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 008

2 RINGKASAN RAHAYU WULANDARI. Penerapan Metode General Regresson dala Pendugaan Pengeluaran Per Kapta Masyarakat Kota Bogor. Dbbng oleh ANANG KURNIA dan BAGUS SARTONO. Pendugaan paraeter secara langsung pada area kecl atau subpopulas enghaslkan dugaan dengan press yang rendah karena ukuran contoh yang kecl. Sall area estaton erupakan solus untuk eperoleh sall area statstcs yang akurat dengan penngkatan efektvtas ukuran contoh dan eanfaatkan nforas dar luar area, dar dala area tu sendr dan dar luar survey. Salah satu etode yang dkebangkan dala sall area estaton adalah general regresson (GREG). Metode GREG erupakan etode yang dgunakan pada proses pendugaan berbass rancangan (desgn based estaton) dengan koreks nforas (auxlary varable). Pendekatan berbass rancangan engandung art baha besarnya penduga langsung dan pebobot ddasarkan pada etode penarkan contoh yang dgunakan dala pelaksanaan survey. Perbandngan kebakan antara penduga langsung dengan penduga GREG dapat dlhat dar nla Relatve Root Mean Squared Error (RRMSE) yang dperoleh. Penduga GREG pada kasus pendugaan pengeluaran per kapta pada beberapa desa/kelurahan d Kota Bogor elk nla RRMSE yang lebh kecl dbandngkan nla RRMSE yang dperoleh dar penduga langsung. Hal tersebut juga berlaku untuk setap etode penarkan contoh yang dgunakan. Dengan dekan, penduga GREG apu eperbak press dan akuras dar penduga langsung.

3 PENERAPAN METODE GENERAL REGRESSION DALAM PENDUGAAN PENGELUARAN PER KAPITA MASYARAKAT KOTA BOGOR OLEH : RAHAYU WULANDARI G40305 Skrps Sebaga Salah Satu Syarat untuk Meperoleh Gelar Sarjana Sans pada Departeen Statstka DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR 008

4 Judul : Penerapan Metode General Regresson dala Pendugaan Pengeluaran Per Kapta Masyarakat Kota Bogor Naa : Rahayu Wulandar NRP : G40305 Menyetuju, Pebbng I Pebbng II Anang Kurna, M.S Bagus Sartono, M.S NIP NIP 3393 Mengetahu, Dekan Fakultas Mateatka dan Ilu Pengetahuan Ala Insttut Pertanan Bogor Dr. Drh. Has, DEA NIP Tanggal Lulus :

5 RIWAYAT HIDUP Penuls dlahrkan d Kota Bogor pada tanggal 5 Jul 985 sebaga anak pertaa dar dua bersaudara, anak pasangan Waan Gunaan dan Jul Astut. Pada tahun 997 penuls lulus dar SD Neger Pengadlan Bogor, dan elanjutkan ke sekolah enengah pertaa d SLTP Neger Bogor dan lulus tahun 000. Penuls enyelesakan stud d SMU Neger Bogor pada tahun 003 dan pada tahun yang saa penuls dtera d Departeen Statstka, Fakultas Mateatka dan Ilu Pengetahuan Ala, Insttut Pertanan Bogor (IPB) elalu jalur Undangan Seleks Masuk IPB (USMI). Selaa engkut perkulahan, penuls pernah enjad assten dosen ata kulah Analss Data Kategork. Penuls engkut kegatan praktk lapang d PT. Grup Rset Potensal Jakarta pada bulan Februar Aprl 007. Penuls juga pernah engkut Senar Nasonal Mateatka dan Penddkan Mateatka 007 yang erupakan bagan dar skrps penuls dengan judul Pengaruh Msspesfkas Desan Survey pada Pendugaan Area Kecl dengan Pendekatan Generalzed Regresson pada bulan Nopeber 007.

6 PRAKATA Puj dan syukur penuls panjatkan kehadrat Allah SWT atas segala lpahan rahat dan karuna-nya sehngga karya lah n dapat dselesakan. Shalaat serta sala seoga selalu tercurahkan kepada Nab Muhaad SAW beserta keluarga, para sahabat dan uatnya hngga akhr zaan. Karya lah n berjudul Penerapan Metode General Regresson dala Pendugaan Pengeluaran Per Kapta Masyarakat Kota Bogor. Peneltan n dlakukan dengan tujuan untuk engkaj etode General Regresson (GREG) pada sall area estaton dan engaplkaskannya dala kasus contoh berukuran kecl (sall area) pada pelaksanaan survey ekono d kota Bogor, yatu dengan enduga pengeluaran per kapta pada beberapa desa/kelurahan d kota Bogor. Banyak lu, pelajaran dan asukan yang beranfaat drasakan oleh penuls selaa enyelesakan karya lah n, sehngga pada kesepatan kal n penuls ngn engucapkan tera kash, kepada :. Bapak Anang Kurna, M.S dan Bapak Bagus Sartono, M.S selaku pebbng I dan pebbng II yang telah eluangkan aktu dan eberkan arahan, saran yang sangat beranfaat bag penuls serta perhatannya kepada penuls.. Seluruh dosen Departeen Statstka IPB atas segala lu yang beranfaat. 3. Karya n kupersebahkan kepada kedua orang tuaku, Papahku dan Maahku tersayang (tera kash untuk doanya, kash sayang dan otvas), serta adkku tercnta Lntang Kusua De (tera kash untuk keceraannya). 4. Hard Ardhansyah, tera kash untuk perhatan dan dukungannya. 5. Keluarga-keluargaku d Bogor dan keluarga Haerudn (terutaa tante Ceuceu untuk doanya). 6. Sahabat sahabatku, Ran, Adst, Vna, Meylnda dan Yun, thanks for the great 4 years. Hope our frendshp ll last forever. 7. Sahabat karbku, St. Seoga kta berteu lag dala kesuksesan. 8. Yud (tean seperjuangan aktu PL), Aang, Edo, Adt, Rko, Rost, D (tean satu PS), Lala, Rara, Bayu, Daus, Wondo, Mut, dan seua tean-teanku d STK Adk kelas STK 4, 4 atas keceraannya. 0. Ibu Dedeh, Ibu Markonah, Ibu Suls, Bang Sudn, Pa Iyan, Pa Her, Mang Heran dan Mang Dur.. Serta seua phak yang tdak tertulskan satu per satu yang telah ebantu penuls dala enyelesakan karya lah n. Penuls enyadar baha penulsan karya lah n ash jauh dar sepurna. Terlepas dar segala kekurangan yang ada, seoga karya lah n dapat beranfaat bag phak yang ebutuhkan. Bogor, Januar 008 Rahayu Wulandar

7 DAFTAR ISI Halaan DAFTAR GAMBAR... v DAFTAR LAMPIRAN... v PENDAHULUAN Latar Belakang... Tujuan... TINJAUAN PUSTAKA Sall Area Estaton... Drect Estator... General Regresson... BAHAN DAN METODE Bahan... 3 Metode... 3 HASIL DAN PEMBAHASAN Eksploras Data... 4 Pendugaan Paraeter dengan Penduga Langsung... 4 Pendugaan Paraneter dengan Penduga GREG... 5 Perbandngan Pendugaan Langsung dan Pendugaan GREG... 6 KESIMPULAN... 7 DAFTAR PUSTAKA... 7 LAMPIRAN... 9

8 DAFTAR GAMBAR Halaan Gabar. Perbandngan Nla RRMSE antara Penduga Langsung dengan Penduga GREG untuk Metode PCAS... 6 Gabar. Perbandngan Nla RRMSE antara Penduga Langsung dengan Penduga GREG untuk Metode PCA G Tahap... 6

9 DAFTAR LAMPIRAN Halaan. Dagra Pencar dan Nla Korelas Peubah-Peubah Pendukung (x ) Data Peneltan Dugaan Langsung bag Pengeluaran Per Kapta dengan Metode PCAS dan PCA G Tahap Dugaan GREG bag Pengeluaran Per Kapta dengan Metode PCAS dan PCA G Tahap Statstka Deskrptf dar Nla RRMSE untuk setap Metode dan Metode Penarkan Contoh Plot Data dar Nla RRMSE untuk setap Metode dan Metode Penarkan Contoh Ruus Penduga Langsung dan Penduga GREG untuk setap Metode PCAS dan PCA G Tahap... 5

10 PENDAHULUAN Latar Belakang Survey Sosal Ekono Nasonal (SUSENAS) yang dlakukan oleh Badan Pusat Statstk (BPS) ddesan untuk skala nasonal. Apabla dar survey tersebut ngn dlakukan pendugaan untuk subpopulas yang basanya elk ukuran contoh yang kecl, pendugaan dengan enggunakan penduga langsung (drect estator) akan elk press yang rendah. Usaha untuk enngkatkan press dala kasus contoh berukuran kecl elalu penngkatan efektvtas ukuran contoh dkenal dengan stlah Sall Area Estaton (SAE). SAE erupakan suatu etode untuk enduga paraeter pada area kecl (sall area) dengan eanfaatkan nforas dar luar area, dar dala area tu sendr dan dar luar survey (Longford, 005). Salah satu pendekatan yang dapat dgunakan pada SAE adalah general regresson (GREG). Metode GREG erupakan pendugaan yang enggunakan pendekatan berbass rancangan (desgn-based) dengan koreks nforas tabahan (auxlary varable). D Indonesa, etode SAE berkebang sejak aal tahun 000. SAE n dgunakan untuk endapatkan statstk asng-asng daerah d layah Indonesa untuk kasus populas tertentu, sepert yang dlakukan oleh The SMERU Research Insttute, yatu oleh Suryahad et al (003) dala ebuat peta kesknan d Propns Kalantan Tur, DKI Jakarta dan Jaa Tur berdasarkan odel konsus. Selanjutnya Suryahad et al (005) elakukan hal yang saa dengan perluasan layah untuk seluruh propns d Indonesa. Saat n, kepentngan SAE d Indonesa enngkat serng dengan berkebangnya era otono daerah, yatu setap peerntah daerah elk eenang yang lebh besar untuk engatur daerahnya asng-asng. Tujuan Peneltan Peneltan n bertujuan untuk :. Mengkaj etode General Regresson (GREG) pada sall area estaton.. Mengaplkaskan etode GREG dala kasus contoh berukuran kecl (sall area) pada pelaksanaan survey ekono d Kota Bogor, yatu dengan enduga pengeluaran per kapta pada beberapa desa/kelurahan d Kota Bogor. TINJAUAN PUSTAKA Sall Area Estaton Sall area estaton enjad pentng dala analss data hasl survey karena adanya penngkatan perntaan untuk sall area statstcs dar sektor peerntah aupun sasta. Sall area basanya dgabarkan sebaga sebuah area geografs kecl sepert provns, kabupaten, kecaatan ataupun kelurahan/desa. Dar seg statstka, sall area erupakan sall doan, yatu enggabarkan subpopulas kecl untuk deograf tertentu aupun sekupulan orang yang elk sosal ekono tertentu yang berada dala area geografs yang berukuran lebh besar (Ghosh dan Rao, 994). Pengertan dar seg statstka tersebut enekankan pada ukuran contoh yang kecl (sall saple). Proses pendugaan suatu doan atau subpopulas dapat dbag enjad dua aca, yatu :. Desgn Based Estators Pendugaan pada desgn based estator erupakan pendugaan pada suatu doan berdasarkan data contoh dar doan tersebut. Pada proses pendugaan n dapat dgunakan nforas tabahan (auxlary nforaton) untuk enduga paraeter yang enjad perhatan (?). Pendekatan yang dgunakan pada proses pendugaan n adalah pendekatan berbass rancangan (desgn-based). Pada pendugaan n dasuskan tdak terjad galat pengukuran.. Model Based Estators Pendugaan pada odel based estator erupakan pendugaan pada suatu doan dengan cara enghubungkan nforas pada area tersebut dengan area lan elalu odel yang tepat. Hal n berart baha dugaan tersebut encakup data dar doan lan (Kurna dan Notodputro, 006). Penduga tdak langsung (ndrect estator) berdasarkan odel area kecl (sall area odels) dkatakan sebaga Model Based Estators (Rao, 003). Drect Estator Penduga langsung (drect estator) erupakan penduga berbass rancangan (desgn based estator) dan hanya dapat dgunakan jka seua area dala suatu populas dgunakan sebaga contoh. Bentuk dar penduganya adalah sebaga berkut :

11 Y DIRECT j, k s jk j, k s dengan bobot jk erupakan kebalkan (nverse) dar peluang pengablan contoh yatu : jk dan notas erupakan p( s) { j, k s } ndeks untuk setap desa/kelurahan (sall area). Notas j erupakan ndeks untuk setap blok sensus dan notas k erupakan ndeks untuk setap ruah tangga. General Regresson General regresson (GREG) erupakan suatu etode pendugaan paraeter yang eungknkan untuk enggunakan beberapa nforas tabahan dan drancang untuk enngkatkan press dan akuras dengan enggunakan nforas tabahan x yang berkorelas dengan y. Metode n dapat dgunakan untuk enduga total populas, nla tengah populas ataupun propors populas. Metode GREG pada peneltan n ddasarkan atas odel lnear, yatu : y T Χ β + ε Model lnear tersebut dgunakan untuk enduga koefsen regres (ß) pada persaaan. Metode GREG terasuk dala kelopok pendugaan berbass rancangan karena pada etode n tdak dapat enduga area yang tdak tersurvey. Penduga GREG dar odel n adalah : Y GREG dengan : j s jky jk+ Χ Νj Νj Y DIRECT T ( ) β Κ ( ) +Χ Χ ( ) T jk y s jk T β jkx jk Χ Χ,,..., Χ, p adalah vektor dar nla tengah p populas Ν j jk j, k s jk { j, k s } p( s) jk jk Ν Χ x Y ( x) j j s Ν DIRECT Y y Y ( y) Κ ( ) j j s jk jk Pendugaan dengan etode GREG enggunakan pendekatan berbass rancangan karena penduga langsung ( DIRECT Ŷ ) pada persaaan dan besarnya pebobot ( ) dperoleh berdasarkan etode penarkan contoh yang dgunakan dala pelaksanaan survey. Penduga bag ß dapat dperoleh dengan enggunakan beberapa etode sepert etode kuadrat terkecl (least squares ethod). Secara uu bentuknya adalah sebaga berkut : β j, k s jk x jk x jk j, k s jk x jk y jk Κ ( 3) Beberapa karakterstk penduga GREG sepert yang djelaskan dar Rao (003) dantaranya :. Bagan pentng dar penduga GREG yatu total dar nforas pendukung (X), ddefnskan sebaga : GREG X jk xjk j s j Berkatan dengan bagan pentng tersebut, penduga GREG dsebut juga sebaga penduga kalbras (calbraton estator).. Pada kasus yang hanya terdapat satu peubah penyerta (sngle auxlary varable) penduga GREG dapat dkatakan sebaga penduga raso (rato estator), yatu : Y Y RATIO Χ Χ y Hal tersebut terjad jka β sehngga x y GREG y ( X x) X Y y y + RATIO x x 3. Jka x j (x j,, x Gj ) T dengan x gj ( x j ) aka X (N,, N G ) T, peubah GREG akan enjad penduga poststratfed (poststratfed estator), yatu : N. g Y g g N Y PS.. g Pada saat n penggunaan penduga GREG sudah banyak berkebang, dantaranya :. Ugarte dan Mltno (007) dar Unverstas Publcs de Navarra elakukan peneltan engena perbandngan dar beberapa odel pendugaan (desgn-based, odel-asssted, dan odel-based) dengan enggunakan nforas tabahan yang berbeda-beda

12 dala enduga populas pengangguran d 7 daerah d Propns Navarra, Spanyol. Pada kasus n, penggunaan nforas tabahan dapat enngkatkan keakuratan dar suatu pendugaan.. Vallant (00) dala tulsannya enjelaskan engena penggunaan robust estator untuk enduga raga dar penduga GREG. Model raga dar penduga robust dapat dgunakan alaupun odel yang dgunakan pada GREG n elk paraeter raga yang kurang tepat (ncorrect). Hal pentng dar robust estator n adalah penyesuaan ssaan kuadrat (squared resduals) oleh faktor analog pada pengaruh penggunaan dala analss regres. 3. Rao (005) enjelaskan engena pendugaan langsung (drect estaton), pendugaan tdak langsung (ndrect estaton) dengan enggunakan odel untuk sall area estaton, yatu area level odel dan unt level odel. 4. Lehtonen (006) dala tulsannya enjelaskan engena pendugaan untuk subpopulas dan sall area dengan enggunakan etode GREG dan Eprcal Best Lnear Unbased Predcton (EBLUP). Pada bagan dua dala tulsan tersebut djelaskan engena sfat-sfat dar penduga GREG dan EBLUP dala enduga total dar subpopulas, yatu bas dan keakuratan. 5. Sostra (006) enjelaskan engena pengebangan dar etode GREG yatu general restrcton estator. Metode general restrcton (GR) estator n dgunakan pada konds yakn pendugaan yang dperoleh tdak eenuh krtera baha penjulahan dar pendugaan total area kecl (estated sall area totals) saa dengan pendugaan total populas, Y D Y. BAHAN DAN METODE Bahan Suber data yang dgunakan pada peneltan n adalah () SUSENAS 005 dengan ater nforas berbass ruah tangga, () Potens Desa (PODES) 005, dan () Laporan Fakta dan Analsa Bapeda Bogor 007. Peubah yang daat dala peneltan n adalah pengeluaran per kapta (y ) pada beberapa desa/kelurahan d Kota Bogor. Peubah pendukung yang dasuskan elk hubungan dengan pengeluaran per kapta, yatu luas lanta ( ). Peubah yang dgunakan untuk data populas adalah luas peukan ( ). Metode Metode penarkan contoh yang dlakukan BPS pada level desa adalah dengan terlebh dahulu enentukan blok sensus, dan keudan enentukan ruah tangga objek survey d dala blok sensus terplh. Naun dekan, pada peneltan n akan dkaj dua pendekatan, yatu etode penarkan contoh acak sederhana (PCAS) dan etode penarkan contoh acak gerobol dua tahap (PCA G tahap). Hal n dlakukan dengan alasan :. Banyak pengguna data SUSENAS engasuskan desan PCAS.. Jka blok sensus sudah dtentukan (tdak dacak) aka etode PCAS dapat dgunakan. 3. Jka blok sensus dacak, aka desan survey adalah PCAG tahap. Prosedur yang dlakukan pada etode PCAG tahap adalah sebaga berkut : a. Pada tahap pertaa dlakukan pelhan blok sensus dengan enggunakan etode penarkan contoh acak sederhana (PCAS). b. Pada tahap kedua dlakukan pelhan ruah tangga dala blok sensus yang terplh dengan enggunakan etode penarkan contoh acak sederhana. Tahapan yang dlakukan pada peneltan n adalah sebaga berkut :. Melh peubah-peubah pendukung (x ) yang dasuskan elk hubungan dengan pengeluaran per kapta berdasarkan eksploras data.. Menentukan besarnya pebobot ( ) untuk setap etode penarkan contoh yang dgunakan. 3. Menduga pengeluaran per kapta asngasng kelurahan/desa dengan penduga langsung untuk setap etode penarkan contoh yang dgunakan. 4. Menduga ß dengan enggunakan etode kuadrat terkecl terbobot (eghted least squares). 5. Menduga pengeluaran per kapta asngasng kelurahan/desa untuk setap etode penarkan contoh yang dgunakan dengan enggunakan etode GREG. 3

13 6. Mebandngkan penduga langsung dan penduga GREG dengan elhat nla RRMSE (Relatve Root Mean Squared Error) yang dperoleh dengan perhtungan sebaga berkut : RRMSE ( ΜSΕ Υ ) ( Υ ) Υ 00% Softare yang dgunakan dala peneltan n adalah Mcrosoft Excel, Mntab 4 dan SAS 9.. HASIL DAN PEMBAHASAN Eksploras Data Peubah pendukung yang dasuskan elk hubungan dengan pengeluaran per kapta (y ) dplh berdasarkan eksploras elalu dagra pencar yang dsajkan pada Lapran dan dsesuakan dengan ketersedaan data populas pada data PODES 005. Dagra pencar dar data untuk peubah pendukung enunjukkan baha terdapat 5 peubah pendukung yang elk hubungan dengan pengeluaran per kapta. Pada peneltan n hanya dgunakan satu peubah pendukung, yatu luas lanta. Hal n dkarenakan tdak tersedanya data populas untuk peubah-peubah lannya. Data populas untuk luas lanta adalah luas bangunan ruah tnggal yang erupakan raso antara lahan untuk peukan pada desa ke- dengan julah keluarga pada desa ke-, keudan dkalkan dengan angka koreks untuk desa, ruah tangga dan konds d lapangan. Secara ateats dsajkan sebaga berkut : L Χ a b c d dengan L lahan untuk peukan pada desa ke- a angka koreks untuk desa ke- b angka koreks untuk ruah tangga pada desa ke- c angka koreks untuk konds d lapangan pada desa ke- d julah keluarga pada desa ke- X luas bangunan ruah tnggal pada desa ke- Angka koreks yang dgunakan untuk setap kelurahan/desa (a ) dperoleh berdasarkan Peraturan Daerah (Perda) Kota Bogor tahun 00. Angka koreks untuk ruah tangga pada setap desa (b ) erupakan koreks lahan peukan per ruah tangga dan angka n dtentukan berdasarkan konds pada uu nya, yakn sebesar 0.7. Angka koreks untuk konds d lapangan (c ) dtentukan secara subyektf dan dsesuakan dengan keadaan d lapangan. Data yang dgunakan dala peneltan n dapat dlhat pada Lapran. Dagra pencar pada Lapran untuk peubah luas lanta (x ), enunjukkan baha seakn bertabah luas lanta suatu ruah aka pengeluaran per kapta akan cenderung enngkat. Pendugaan Paraeter dengan Penduga Langsung Proses pendugaan paraeter dlakukan dengan dua cara, yatu : () enganggap contoh dabl dengan etode PCAS, dan () enganggap contoh dabl dengan etode PCAG tahap. Hal n dlakukan karena pada uunya dala pelaksanaan suatu survey, unt terkecl sepert RT (Rukun Tetangga), blok sensus atau unt lannya serng dabakan. Hasl yang dperoleh dar penduga langsung dengan kedua etode penarkan contoh dapat dlhat pada Lapran 3. Pada peneltan n daat 36 desa/kelurahan dengan banyaknya contoh yang dabl pada asng-asng kelurahan sebesar 6 ruah tangga, kecual untuk kelurahan Kedung Halang (5 ruah tangga), kelurahan Pabaton ( ruah tangga) dan kelurahan Kedung Badak (3 ruah tangga). Hasl pada Lapran 3 enunjukkan baha pendugaan dengan enggunakan etode PCAS enghaslkan nla dugaan yang saa dengan pendugaan enggunakan etode PCAG tahap. Hal n dkarenakan :. Untuk setap desa banyaknya gerobol (blok sensus) yang dabl sebanyak satu gerobol saja, kecual pada kelurahan Kedung Badak ( gerobol).. Total ruah tangga dala setap blok sensus (M j ) tdak dketahu sehngga besarnya dduga dengan raso antara total ruah tangga desa ke- dengan julah blok sensus dala desa ke- ( Μ Μ. Ν ), sehngga ukuran blok sensus seraga untuk setap blok sensus d dala satu desa. Karena alasan pada pon, aka besarnya bobot ( ) untuk etode PCAG tahap akan saa dengan bobot pada etode PCAS. Hal n dapat dlhat pada pebuktan berkut :, π jk Ν n Μ j j 4

14 karena M j tdak dketahu aka dduga dengan Μ enjad dengan : N julah blok sensus dala desa ke- n banyaknya blok sensus yang terplh dengan PCAS dala desa ke - M j julah ruah tangga (RT) dala blok sensus ke-j desa ke- Μ.,,,,, Ν Μ j Ν n j Ν n Μ. j Μ j, SRS j Μ j Μ n.. Ν julah RT dala desa ke- Μ. Μ rata-rata ukuran blok sensus Ν dala suatu desa ke- j banyaknya RT yang terplh dengan PCAS dala blok sensus ke-j pada desa ke- Apabla dlhat dar nla RRMSE pada Lapran 3 pendugaan dengan etode PCAG tahap enghaslkan nla dugaan yang elk akuras yang lebh bak dbandngkan pendugaan dengan etode PCAS. Hal n enunjukkan baha :. Suatu pelaksanaan survey yang tdak engabakan etode penarkan contoh yang dgunakan d lapangan akan enghaslkan dugaan dengan press dan akuras lebh bak dbandngkan dengan pelaksanaan survey yang enganggap etode penarkan contoh yang dgunakan adalah PCAS.. Proses pelaksanaan survey d lapangan. Penggunaan etode PCAG tahap dapat eudahkan pelaksanaan survey karena satu layah desa dapat dbag enjad beberapa blok sensus. Pendugaan Paraeter dengan Penduga GREG Langkah pertaa yang dlakukan dala pendugaan paraeter dengan penduga GREG, n adalah enduga koefsen regres (ß). Penduga dar ß dperoleh dengan enggunakan etode kuadrat terkecl terbobot. Pada etode PCAS, pendugaan ß bobotnya dapat dabakan karena asng-asng ndvdu dala suatu desa elk bobot yang saa. Penduga ß dperoleh berdasarkan odel regres sederhana tanpa ntersep. Dugaan bag ß yang dperoleh dengan etode PCAS elk nla yang saa dengan enggunakan etode PCAG tahap, yatu sebesar Hal n karena bobot yang dberkan kepada setap ruah tangga saa sepert telah durakan pada pebahasan sebelunya. Berkut adalah pebuktan baha penduga ß pada etode PCAG tahap saa dengan penduga ß pada etode PCAS : β jk xjk xjk jk xjk yjk j, k s j, k s karena bobot setap ruah tangga saa aka jk a (konstanta), sehngga β β β β β β β β β j, k s ax y jk jk ax jk x jk j, k s j, k s ( ax ) j y j ax jk y jk ( ax j x j ax jk x jk ) a ( x j y j x jk y jk ) a ( x x x x ) j j jk jk ( x y x y ) j j jk jk ( x ) j x j x jk x jk x jk y jk j, k s j, k s jk j, k s SRS x ax jk x jk x jk x x jk jk j, k s j, k s x ax Kasus datas berlaku jka setap gerobol elk ukuran yang saa dan bobot setap ruah tangga saa pada setap gerobol. Pendugaan pengeluaran per kapta dengan enggunakan penduga GREG untuk asngasng etode penarkan contoh dsajkan pada La pran 4. Hasl yang dperoleh enunjukkan baha pendugaan dengan etode PCAS enghaslkan nla dugaan yang saa dengan jk jk y jk y jk 5

15 etode PCAG tahap. Hal n karena nla dugaan ß untuk etode PCAS dan PCAG tahap adalah saa sehngga pengaruh dar bobot pada nla dugaan ß dapat dabakan sepert yang telah durakan sebelunya pada bagan pendugaan ß. Apabla dlhat dar nla RRMSE pada Lapran 4, penduga GREG dengan etode PCAG tahap enghaslkan nla RRMSE yang lebh kecl dbandngkan nla RRMSE yang dhaslkan dengan etode PCAS. Dengan dekan, penduga GREG dengan etode PCAG tahap elk akuras lebh bak dbandngkan penduga GREG dengan etode PCAS. Perbandngan Hasl Pendugaan Paraeter Penduga Langsung dengan Penduga GREG Perbandngan antara penduga langsung dengan penduga GREG dlakukan dengan elhat nla RRMSE. Nla RRMSE kecl enandakan baha suatu penduga elk press dan akuras yang bak. Tabel. Nla RRMSE untuk penduga langsung dan penduga GREG Naa Desa PCAS PCAG TAHAP Drect GREG Drect GREG PAMOYANAN GENTENG HARJASARI CIPAKU BATUTULIS EMPANG CIKARET SINDANGRASA KATULAMPA BARANANGSIANG SUKASARI BANTARJATI TEGALGUNDIL TANAHBARU CIMAHPAR CIBULUH KEDUNGHALANG CIPARIGI BABAKANPASAR TEGALLEGA PABATON KEBONKELAPA PASIRMULYA PASIRJAYA GUNUNGBATU MENTENG CILENDEK BARAT SINDANGBARANG SITUGEDE SEMPLAK KEDUNGWARINGIN KEDUNGJAYA KEBONPEDES KEDUNGBADAK KAYUMANIS KENCANA Tabel enunjukkan baha hasl penduga GREG elk nla RRMSE yang lebh kecl dbandngkan dengan hasl yang dperoleh dar penduga langsung dengan etode PCAS. Hal n berart untuk etode PCAS, penduga GREG lebh bak dgunakan jka dbandngkan dengan penduga langsung. Tabel juga enunjukkan baha hasl penduga GREG elk nla RRMSE yang lebh kecl dbandngkan dengan hasl yang dperoleh dar penduga langsung dengan etode PCAG tahap. Hal n berart untuk etode PCAG tahap, penduga GREG lebh bak dgunakan jka dbandngkan dengan penduga langsung. Jka elhat nla RRMSE pada penduga langsung, terdapat perubahan yang cukup nyata antara penggunaan dengan etode PCAS dengan etode PCAG tahap. Hal n bsa dlhat dar grafk yang enggabarkan perbedaan yang cukup nyata jka enggunakan etode PCAG tahap. Nla RRMSE (%) kode de sa/ kelura ha n Gabar. Perbandngan nla RRMSE antara penduga langsung dengan penduga GREG untuk etode penarkan contoh PCAS Nla RRMSE(%) kode de sa/ kelurahan Gabar. Perbandngan nla RRMSE antara penduga langsung dengan penduga GREG untuk etode penarkan contoh PCAG tahap Gabar dan enunjukkan baha terdapat epat ttk yang nla RRMSE pada penduga langsung lebh kecl dbandngkan nla RRMSE pada penduga GREG. Hal tersebut dapat dlhat juga pada Lapran 6 yang enyajkan plot nla ndvdu (ndvdual value plot). Nla yang dgunakan Varab le Varab le drect pca s greg p cas d rect p cag th p g reg p cag t hp 6

16 erupakan selsh nla RRMSE suatu penduga dengan penduga lannya. Jka selsh tersebut lebh kecl atau saa dengan nol aka penduga tersebut elk press yang lebh bak dbandngkan penduga yang lannya. Rata-rata nla RRMSE yang dhaslkan pada etode PCAG tahap sebesar 4.54 sedangkan rata-rata nla RRMSE yang dhaslkan pada etode PCAS sebesar 36.. Dengan dekan, pelaksanaan survey dengan eperhtungkan etode penarkan contoh yang benar dlakukan d lapangan akan enghaslkan penduga dengan press dan akuras yang lebh bak dbandngkan jka engabakan etode penarkan contoh tersebut dan enganggap etode penarkan contoh yang dgunakan adalah PCAS. Pada etode PCAG tahap, unt yang lebh kecl, sepert blok sensus, yang dgunakan dala pelaksanaan survey eberkan pengaruh pada proses pendugaan. Berdasarkan hasl analss, dperoleh d esa/kelurahan yang elk pengeluaran per kapta tertngg pada penduga langsung adalah Kelurahan Pabaton dan Kebon Kelapa. Adapun desa/kelurahan yang elk pengeluaran per kapta tertngg pada penduga GREG adalah Kelurahan Pabaton dan Tanah Baru. Kelurahan-kelurahan tersebut suber penghaslan utaa sebagan besar penduduknya adalah jasa dan perdagangan, ruah akan, dan akoodas. KESIMPULAN Penduga GREG dengan etode PCAS aupun etode PCAG tahap cukup bak dterapkan pada kasus pendugaan pengeluaran per kapta pada beberapa desa/kelurahan d Kota Bogor. Pendugaan pengeluaran per kapta yang dhaslkan dengan etode PCAS adalah saa dengan hasl pendugaan dengan etode PCAG tahap karena () banyaknya blok sensus yang dabl d setap desa adalah satu, () total ruah tangga dala setap blok sensus (M j ) dduga dengan raso antara total ruah tangga dala suatu desa dengan julah blok sensus dala desa, sehngga ukuran blok sensus seraga untuk setap blok sensus d dala satu desa. Pendugaan dengan penduga GREG apu eperbak press dan akuras penduga langsung, dan dtunjukkan dengan nla RRMSE yang lebh kecl. Pendugaan dengan etode PCAG tahap lebh bak dbandngkan dengan pendugaan enggunakan etode PCAS. Metode PCAG tahap selan enghaslkan pendugaan dengan press dan akuras yang lebh bak, juga dapat eperudah proses pelaksanaan survey d lapangan. DAFTAR PUSTAKA Badan Perencanaan Daerah Peerntah Kota Bogor Laporan Fakta dan Analsa. Bogor : Bapeda Kota Bogor. Ghosh, M. dan Rao, J. N. K Sall Area Estaton : An Apprasal. Statstcal Scence, Vol 9, No., p : Kurna, A. dan Notodputro, K. A Penerapan Metode Jacknfe dala Pendugaan Area Kecl. Foru Statstka dan Koputas, Aprl 006, p : -5. Lehtonen, R The Role of Models n Model-Asssted and Model-Dependent Estaton for Doans and Sall Areas. ers/presentatons/w006_presentaton_ 04_lehtonen.pps. [8 Jun 007] Longford, N. T Mssng Data and Sall Area Estaton : Modern Analytcal Equpent for the Survey Statstcan. Ne York : Sprnger Scence+Busness Meda, Inc. Rao, J. N. K Sall Area Estaton. Ne York : John Wlley and Sons. Rao, J. N. K Inferental Issues n Sall Area Estaton : Soe Ne Developents. Statstcal Transton, Deseber 005, Vol. 7, No. 3, p : Sostra, K General Restrcton Estator n Sall Area Estaton /4748//sostra_kaja.pdf. [5 Deseber 007] Suryahad, A, et al Developng a Poverty Map for Indonesa : An Intatory Work n Three Provnces. SMERU Research Insttue. blc/docuents/apcity/unpan pdf. [5 Deseber 007] 7

17 Suryahad, A, et al Developng a Poverty Map for Indonesa : A Tool for Better Targetng n Poverty Reducton and Socal Protecton Progras. SMERU Research Insttue..basproject.org.uk/papers/poster_goe_zeta l_london.pdf. [5 Deseber 007] Ugarte, M.D. dan Mltno A.F Sall Area Estaton n Econoy, th Applcatons n Labour Force Surveys. [8 Jun 007] Vallant, R. 00. Varance Estaton for the General Regresson Estator. Survey Methodology, Jun 00, Vol. 8, No., p :

18 LAMPIRAN 9

19 Lapran. Dagra pencar dan nla korelas peubah-peubah pendukung (x ) Scatterplot of y vs x, x, x3, x4, x5, x6, x7, x8,... x x x3 x x5 x6 x7 x y x9 x0 x x x3 x4 x Korelas x dengan y : r y,x r y,x 0.46 r y,x r y,x r y,x r y,x r y,x7-0.3 r y,x8-0. r y,x r y,x r y,x r y,x -0. r y,x3-0.3 r y,x r y,x Y Scatterplot of Y vs X populas X populas Keterangan : x luas lanta ( ) x julah noor HP yang dlk d ruah tangga ke-k x 3 julah anggota ruah tangga yang enggunakan fasltas nternet x 4 ada/tdaknya anggota ruah tangga yang enggunakan nternet d arnet sebulan yang lalu x 5 ada/tdaknya anggota ruah tangga yang enggunakan nternet d kantor/sekolah sebulan yang lalu x 6 ada/tdaknya anggota ruah tangga yang enggunakan nternet d tepat lannya sebulan yang lalu x 7 luas lahan saah yang dlk (bel, arsan, hbah, dsb) saat pencacahan (Ha) x 8 luas lahan kerng yang dlk (bel, arsan, hbah, dsb) saat pencacahan (Ha) x 9 luas lahan saah yang dlk (bel, arsan, hbah, dsb) setahun yang lalu (Ha) x 0 luas lahan kerng yang dlk (bel, arsan, hbah, dsb) setahun yang lalu (Ha) x luas lahan saah yang dkuasa saat pencacahan (Ha) x luas lahan kerng yang dkuasa saat pencacahan (Ha) x 3 luas lahan saah yang dkuasa setahun yang lalu (Ha) x 4 luas lahan kerng yang dkuasa setahun yang lalu (Ha) x 5 luas lahan saah yang dusahakan untuk pertanan setahun yang lalu (Ha) 0

20 Lapran. Data Peneltan desa naadesa Y x X SKlrg SRT N a b c 000 PAMOYANAN GENTENG HARJASARI CIPAKU BATUTULIS EMPANG CIKARET SINDANGRASA KATULAMPA BARANANGSIANG SUKASARI BANTARJATI TEGALGUNDIL TANAHBARU CIMAHPAR CIBULUH KEDUNGHALANG CIPARIGI BABAKANPASAR TEGALLEGA PABATON KEBONKELAPA PASIRMULYA PASIRJAYA GUNUNGBATU MENTENG CILENDEK BARAT SINDANGBARANG SITUGEDE SEMPLAK KEDUNGWARINGIN KEDUNGJAYA KEBONPEDES KEDUNGBADAK KAYUMANIS KENCANA Keterangan :. Data pengeluaran per kapta (Y) dan luas lanta (x) berasal dar data Susenas 005. Data julah keluarga (SKlrg) dan julah RT (SRT ) berasal dar data PODES Data populas berasal dar data Laporan Fakta dan Analsa Bapeda Bogor Angka koreks untuk kelurahan (a) berdasarkan Peraturan Daerah (Perda) Kota Bogor

21 Lapran 3. Dugaan langsung bag pengeluaran per kapta dengan etode PCAS dan PCAG tahap Kode Desa Naa Desa N Penduga Langsung PCAS PCAG tahap Y StDev RRMSE Y StDev RRMSE 000 PAMOYANAN GENTENG HARJASARI CIPAKU BATUTULIS EMPANG CIKARET SINDANGRASA KATULAMPA BARANANGSIANG SUKASARI BANTARJATI TEGALGUNDIL TANAHBARU CIMAHPAR CIBULUH KEDUNGHALANG CIPARIGI BABAKANPASAR TEGALLEGA PABATON KEBONKELAPA PASIRMULYA PASIRJAYA GUNUNGBATU MENTENG CILENDEK BARAT SINDANGBARANG SITUGEDE SEMPLAK KEDUNGWARINGIN KEDUNGJAYA KEBONPEDES KEDUNGBADAK KAYUMANIS KENCANA Keterangan : PCAS Penarkan Contoh Acak Sederhana PCAG tahap Penarkan Contoh Acak Gerobol Tahap

22 Lapran 4. Dugaan GREG bag pengeluaran per kapta dengan etode PCAS dan PCAG tahap Kode Desa Naa Desa N Penduga GREG PCAS PCAG tahap Y StDev RRMSE Y StDev RRMSE 000 PAMOYANAN GENTENG HARJASARI CIPAKU BATUTULIS EMPANG CIKARET SINDANGRASA KATULAMPA BARANANGSIANG SUKASARI BANTARJATI TEGALGUNDIL TANAHBARU CIMAHPAR CIBULUH KEDUNGHALANG CIPARIGI BABAKANPASAR TEGALLEGA PABATON KEBONKELAPA PASIRMULYA PASIRJAYA GUNUNGBATU MENTENG CILENDEK BARAT SINDANGBARANG SITUGEDE SEMPLAK KEDUNGWARINGIN KEDUNGJAYA KEBONPEDES KEDUNGBADAK KAYUMANIS KENCANA Keterangan : PCAS Penarkan Contoh Acak Sederhana PCAG tahap Penarkan Contoh Acak Gerobol Tahap 3

23 Lapran 5. Statstka deskrptf dar nla RRMSE untuk setap etode dan etode penarkan contoh Varable Mean Var Mn Q Q Q3 Max Range Drect PCAS greg PCAS drect PCAG tahap greg PCAG tahap Lapran 6. Plot data dar nla RRMSE untuk setap etode dan etode penarkan contoh Per bandngan nla RRMSE Varable drect pcas greg pcas drect pcag thp greg pcag thp Data nla RRMSE (%) Penduga GREG dengan Penduga Langsung Metode PCAS dengan Metode PCAG Tahap Selsh nla RRMSE (%) selsh nla RRMSE (%) pcas pcag thp -70 Penduga Langsung Penduga GREG 4

24 Lapran 7. Ruus penduga langsung dan penduga GREG untuk setap etode PCAS dan PCAG tahap PCAS PCAG Tahap Penduga Langsung Bobot Μ. k π k. Penduga nla tengah. DIRECT Υ y k y. k. k k k Penduga raga ( DIRECT s ). V Υ. Μ. Bobot Ν Μ j jk π n jk Penduga nla tengah Υ DIRECT y Penduga raga V DIRECT ( Υ ) n j j j k jk n j j k jk j n Ν Ν j j j s c + Μ j Ν nμ n j j. Μ. Μ j y jk Μ s s Keterangan ( y. k y ). k. s s c j n ( yj y ) j n j ( yjk yj ) k ( ) j Bobot k π k Μ.. Penduga GREG PCAS PCAG Tahap Penduga nla tengah GREG DIRECT Υ Υ + ( Χ Penduga raga V Χ ) T β. ( ) ( ) Υ GREG. e. k e Bobot jk π jk Ν n. Μ. k. Μ Penduga nla tengah GREG DIRECT Υ Υ + ( Χ Penduga raga V Keterangan : e y β x jk jk j j Χ ) T β n ( ) ( ) n Ν ej e j Ν Μ Μ ( jk j ) GREG n j j j e e Υ + jk n Μ. Ν n n Μ j. j k j j j Μ 5

HASIL DAN PEMBAHASAN BAHAN DAN METODE. Eksplorasi dan Deskripsi Data. Bahan

HASIL DAN PEMBAHASAN BAHAN DAN METODE. Eksplorasi dan Deskripsi Data. Bahan 4 BAHAN DAN METODE Bahan Sumber data ang dgunakan pada peneltan n adalah SUSENAS 2005 dan Potens Desa (PODES) 2005. Peubah ang damat dan menad perhatan dalam peneltan n adalah tngkat kemsknan (P) pada

Lebih terperinci

PENERAPAN PENDUGA HUBER M DALAM GENERAL REGRESSION PADA PENDUGAAN AREA KECIL IKA WIDYAWATI

PENERAPAN PENDUGA HUBER M DALAM GENERAL REGRESSION PADA PENDUGAAN AREA KECIL IKA WIDYAWATI PENERAPAN PENDUGA HUBER M DALAM GENERAL REGRESSION PADA PENDUGAAN AREA KECIL IKA WIDYAWATI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 008 ..katakanlah:

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi. BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan

Lebih terperinci

Penerapan Aljabar Matrik Dalam Analisa Masukan-Keluaran Elistya Rimawati 6)

Penerapan Aljabar Matrik Dalam Analisa Masukan-Keluaran Elistya Rimawati 6) ISSN : 693 73 Penerapan Aljabar Matrk Dala Analsa Masukan-Keluaran Elstya Rawat 6) Abstrak Analsa asukan-keluaran bertolak dar anggapan bahwa suatu sste perekonoan terdr atas sector-sektor yang salng berkatan.

Lebih terperinci

PENGARUH PENDUGAAN RAGAM PENARIKAN CONTOH PADA SMALL AREA ESTIMATION

PENGARUH PENDUGAAN RAGAM PENARIKAN CONTOH PADA SMALL AREA ESTIMATION PENGARUH PENDUGAAN RAGAM PENARIKAN CONTOH PADA SMALL AREA ESTIMATION Anang Kurnia Khairil A. Notodiputro Departemen Statistika - IPB Center for Statistics and Public Opinions 1. Pendahuluan Otonomi daerah

Lebih terperinci

PENENTUAN UKURAN CONTOH OPTIMUM DESAIN TWO STAGE CLUSTER SAMPLING (Studi Kasus Pendugaan Variabel Demografi di Kabupaten Blitar)

PENENTUAN UKURAN CONTOH OPTIMUM DESAIN TWO STAGE CLUSTER SAMPLING (Studi Kasus Pendugaan Variabel Demografi di Kabupaten Blitar) J. Sans IPA, Aprl 009, Vol. 5, o., Hal.: 66-70 ISS 978-873 PEETUA UKURA COTOH OPTIU DESAI TWO STAGE CLUSTER SAPLIG (Stud Kasus Pendugaan Varabel Deograf d Kabupaten Bltar) Rusda Yulyant* Pusat Peneltan

Lebih terperinci

Bab VII Contoh Aplikasi

Bab VII Contoh Aplikasi Bab VII Contoh Aplkas Dala bab n akan dberkan lustras tentang aplkas statstk penguj VVVS dala eontor kestablan atrks korelas pada proses produks dudukan kabel tegangan tngg (flange) d PT PINDAD (Persero).

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat

Lebih terperinci

BAB III SAMPLING BERKELOMPOK DAN SAMPLING BERKELOMPOK DENGAN PROBABILITY PROPORTIONAL TO SIZE (PPS)

BAB III SAMPLING BERKELOMPOK DAN SAMPLING BERKELOMPOK DENGAN PROBABILITY PROPORTIONAL TO SIZE (PPS) BAB III SAPLING BERKELOPOK DAN SAPLING BERKELOPOK DENGAN PROBABILITY PROPORTIONAL TO SIZE (PPS) 3. Saplng Berkelopok Populas elk konds yang berbeda beda jka dlhat berdasarkan ukurannya. Pada pebahasan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE EMPIRICAL BAYES

PERBANDINGAN METODE EMPIRICAL BAYES PERBANDINGAN METODE EMPIRICAL BAYES (EB) DAN EMPIRICAL BEST LINEAR UNBIASED PREDICTION (EBLUP) PADA PENDUGAAN AREA KECIL (Stud Kasus Pendugaan Pengeluaran Per Kapta d Kota Bogor) AGUSTINA DWI WARDANI DEPARTEMEN

Lebih terperinci

METODE PENDUGAAN AREA KECIL DENGAN TEKNIK EMPIRICAL BAYES PADA PENDUGAAN PROPORSI KELUARGA MISKIN DI KOTA BOGOR WAHYU DWI LAKSONO

METODE PENDUGAAN AREA KECIL DENGAN TEKNIK EMPIRICAL BAYES PADA PENDUGAAN PROPORSI KELUARGA MISKIN DI KOTA BOGOR WAHYU DWI LAKSONO METODE PENDUGAAN AREA KECIL DENGAN TEKNIK EMPIRICAL BAYES PADA PENDUGAAN PROPORSI KELUARGA MISKIN DI KOTA BOGOR WAHYU DWI LAKSONO DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Regres merupakan suatu alat ukur yang dgunakan untuk mengukur ada atau tdaknya hubungan antar varabel. Dalam analss regres, suatu persamaan regres atau persamaan penduga

Lebih terperinci

Penduduk dan Ketenagakerjaan/Population and Employment Penduduk dan Ketenagakerjaan/ Population and Employment

Penduduk dan Ketenagakerjaan/Population and Employment Penduduk dan Ketenagakerjaan/ Population and Employment 3 Penduduk dan Ketenagakerjaan/ Population and Employment Kota Bogor Dalam Angka/Bogor City in Figures 2013 71 72 Kota Bogor Dalam Angka/Bogor City in Figures 2013 PENDUDUK DAN TENAGA KERJA Penduduk Kota

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter Regresi. Itasia & Y Angraini, Dep Statistika FMIPA - IPB

Pendugaan Parameter Regresi. Itasia & Y Angraini, Dep Statistika FMIPA - IPB Pendugaan Parameter Regres Menduga gars regres Menduga gars regres lner sederhana = menduga parameter-parameter regres β 0 dan β 1 : Penduga parameter yang dhaslkan harus merupakan penduga yang bak Software

Lebih terperinci

Model Peramalan Pasokan Energi Primer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Linear Regression (FLR)

Model Peramalan Pasokan Energi Primer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Linear Regression (FLR) JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol 1, No 1, (Sept 2012) ISSN: 2301-928 A-34 Model Peraalan Pasokan Energ Prer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Lnear Regresson (FLR) Hkayangkara Putr Purwareta, I Gust Ngurah Ra

Lebih terperinci

Model Peramalan Pasokan Energi Primer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Linear Regression (FLR)

Model Peramalan Pasokan Energi Primer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Linear Regression (FLR) JURNAL TEKNIK POMITS Vol, No, (22) -6 Model Peraalan Pasokan Energ Prer Dengan Pendekatan Metode Fuzzy Lnear Regresson (FLR) Hkayangkara Putr Purwareta, Nur Wahyunngsh 2, dan I Gust Ngurah Ra Usadha 3

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota

Lebih terperinci

PENDUDUK DAN TENAGA KERJA

PENDUDUK DAN TENAGA KERJA PENDUDUK DAN TENAGA KERJA Penduduk Kota Bogor pada tahun terdapat sebanyak 1.004.831 orang yang terdiri atas 510.884 orang laki-laki dan sebanyak 493.947 perempuan. Dibandingkan dengan tahun 2011 jumlah

Lebih terperinci

SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES 1 ABSTRAK

SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES 1 ABSTRAK SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KOEFISIEN GARIS REGRESI LINEAR DENGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARES Harm Sugart Jurusan Statstka FMIPA Unverstas Terbuka emal: harm@ut.ac.d ABSTRAK Adanya penympangan terhadap asums

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika

BAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Energ sangat berperan pentng bag masyarakat dalam menjalan kehdupan seharhar dan sangat berperan dalam proses pembangunan. Oleh sebab tu penngkatan serta pembangunan

Lebih terperinci

*Corresponding Author:

*Corresponding Author: Prosdng Senar Sans dan Teknolog FMIPA Unul Perode Maret 016, Saarnda, Indonesa ISBN: 978-60-7658-1-3 Pengendalan Kualtas Produk Menggunakan Peta Kendal T Hotellng Dan Analss Keapuan Proses Untuk Data Multvarat

Lebih terperinci

PEMODELAN ANGKA PUTUS SEKOLAH USIA SMA DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE MULTIVARIABEL

PEMODELAN ANGKA PUTUS SEKOLAH USIA SMA DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE MULTIVARIABEL PEMODELAN ANGKA PUTUS SEKOLAH USIA SMA DI AWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE MULTIVARIABEL Mega Pradpta, Madu Ratna, I Nyoan Budantara urusan Statstka Fakultas MIPA Insttut Teknolog Sepuluh Nopeber

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi, BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu

Lebih terperinci

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan

Lebih terperinci

III. EVALUASI METODE PENARIKAN CONTOH PADA PENDUGAAN PRODUKTIVITAS KOMODITAS HORTIKULTURA

III. EVALUASI METODE PENARIKAN CONTOH PADA PENDUGAAN PRODUKTIVITAS KOMODITAS HORTIKULTURA 4 III. VALUASI TOD PNARIKAN CONTOH PADA PNDUGAAN PRODUKTIVITAS KOODITAS HORTIKULTURA 3.. Gabaran Uu etode Penarkan Contoh Penarkan contoh atau saplng erupakan suatu proses nferens engena keseluruhan (populas

Lebih terperinci

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan

Lebih terperinci

Pendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik

Pendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik Pendeteksan Data Penclan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Dagnostk Sally Indra 1, Dod Vonanda, Rry Srnngsh 3 1 Student of Mathematcs Department State Unversty of Padang,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan

Lebih terperinci

Pengendalian Kualitas Proses Produksi Tube Plastik Di Pt. X Menggunakan Peta Kendali P Multivariat

Pengendalian Kualitas Proses Produksi Tube Plastik Di Pt. X Menggunakan Peta Kendali P Multivariat JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (3) 33-35 (3-98X Prnt) D-95 Pengendalan Kualtas Proses Produks Tube Plastk D Pt. X Menggunakan Peta Kendal P Multvarat Ia Rdo Rarso, Luca Ardnant, dan Muhaad Mashur

Lebih terperinci

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Pendekatan dan Jens Peneltan Jens peneltan yang dpaka adalah peneltan kuanttatf, dengan menggunakan metode analss deskrptf dengan analss statstka nferensal artnya penuls dapat

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN Bab n akan menjelaskan latar belakang pemlhan metode yang dgunakan untuk mengestmas partspas sekolah. Propns Sumatera Barat dplh sebaga daerah stud peneltan. Setap varabel yang

Lebih terperinci

BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN JAYAPURA

BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN JAYAPURA BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN JAYAPURA BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN JAYAPURA Sensus Penduduk 2010 merupakan sebuah kegatan besar bangsa Badan Pusat Statstk (BPS) berdasarkan Undang-undang Nomor 16

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut

Lebih terperinci

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA Regres Lnear Tujuan Pembelajaran Menjelaskan regres dan korelas Menghtung dar persamaan regres dan standard error dar estmas-estmas untuk analss regres lner sederhana

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Ketahanan pangan adalah ketersedaan pangan dan kemampuan seseorang untuk mengaksesnya. Sebuah rumah tangga dkatakan memlk ketahanan pangan jka penghunnya tdak berada

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, , Desember 2002, ISSN : JURNAL MATEMATIKA AN KOMPUTER Vol. 5. No. 3, 161-167, esember 00, ISSN : 1410-8518 PENGARUH SUATU ATA OBSERVASI ALAM MENGESTIMASI PARAMETER MOEL REGRESI Hern Utam, Rur I, dan Abdurakhman Jurusan Matematka

Lebih terperinci

RANCANGAN ACAK KELOMPOK TAK LENGKAP (Incomplete Block Design) Dr.Ir. I Made Sumertajaya, M.Si Departemen Statistika-FMIPA IPB 2007

RANCANGAN ACAK KELOMPOK TAK LENGKAP (Incomplete Block Design) Dr.Ir. I Made Sumertajaya, M.Si Departemen Statistika-FMIPA IPB 2007 RANCANGAN ACAK KELOMPOK TAK LENGKAP (Incomplete Block Desgn) Dr.Ir. I Made Sumertajaya, M.S Departemen Statstka-FMIPA IPB 007 Revew Rancangan Acak Kelompok Kta ngn membandngkan t perlakuan Pengelompokan

Lebih terperinci

2. TINJAUAN PUSTAKA. Pada model berbasis area diasumsikan bahwa peubah yang menjadi perhatian merupakan fungsi dari rata-rata peubah respon, = g( )

2. TINJAUAN PUSTAKA. Pada model berbasis area diasumsikan bahwa peubah yang menjadi perhatian merupakan fungsi dari rata-rata peubah respon, = g( ) . INJAUAN PUSAKA. Model Area Kecl Model area kecl erupakan odel dasar dala pendugaan area kecl. Model n dkelopokkan enjad dua kelopok yatu odel berbass area (basc area level odel odel berbass unt (basc

Lebih terperinci

PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA,

PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA, PERATURAN PEMERINTAH REPUBLIK INDONESIA NOMOR 2 TAHUN 1995 TENTANG PERUBAHAN BATAS WILAYAH KOTAMADYA DAERAH TINGKAT II BOGOR DAN KABUPATEN DAERAH TINGKAT II BOGOR PRESIDEN REPUBLIK INDONESIA, Menimbang

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PEELITIA 3.1. Kerangka Pemkran Peneltan BRI Unt Cbnong dan Unt Warung Jambu Uraan Pekerjaan Karyawan Subyek Analss Konds SDM Aktual (KKP) Konds SDM Harapan (KKJ) Kuesoner KKP Kuesoner KKJ la

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i

BAB 1 PENDAHULUAN. dependen (y) untuk n pengamatan berpasangan i i i. x : variabel prediktor; f x ) ). Bentuk kurva regresi f( x i BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan analss statstk yang dgunakan untuk memodelkan hubungan antara varabel ndependen (x) dengan varabel ( x, y ) n dependen (y) untuk n pengamatan

Lebih terperinci

REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI)

REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI) REGRESI LINIER SEDERHANA (MASALAH ESTIMASI) PowerPont Sldes byyana Rohmana Educaton Unversty of Indonesan 007 Laboratorum Ekonom & Koperas Publshng Jl. Dr. Setabud 9 Bandung, Telp. 0 013163-53 Hal-hal

Lebih terperinci

Analisis Regresi 1. Diagnosa Model Melalui Pemeriksaan Sisaan dan Identifikasi Pengamatan Berpengaruh. Pokok Bahasan :

Analisis Regresi 1. Diagnosa Model Melalui Pemeriksaan Sisaan dan Identifikasi Pengamatan Berpengaruh. Pokok Bahasan : Analss Regres Pokok Bahasan : Dagnosa Model Melalu Pemerksaan Ssaan dan Identfkas Pengamatan Berpengaruh Itasa & Y Angran Dep. Statstka FMIPA-IPB Ssaan Ssaan adalah menympangnya nla amatan y terhadap dugaan

Lebih terperinci

Nama : Crishadi Juliantoro NPM :

Nama : Crishadi Juliantoro NPM : ANALISIS INVESTASI PADA PERUSAHAAN YANG MASUK DALAM PERHITUNGAN INDEX LQ-45 MENGGUNAKAN PORTOFOLIO DENGAN METODE SINGLE INDEX MODEL. Nama : Crshad Julantoro NPM : 110630 Latar Belakang Pemlhan saham yang

Lebih terperinci

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND E-mal : statstkasta@yahoo.com Blog : Analss Regres SederhanaMenggunakan MS Excel 2007 Lsens Dokumen: Copyrght 2010 sssta.wordpress.com Seluruh dokumen d sssta.wordpress.com dapat dgunakan dan dsebarkan

Lebih terperinci

Pelabelan Total Sisi Ajaib Pada Subkelas Pohon

Pelabelan Total Sisi Ajaib Pada Subkelas Pohon Pelabelan Total Ss Ajab Pada Subkelas Pohon Hlda Rzky Nngtyas, Dr Daraj, SS, MT [] Jurusan Mateatka, Fakultas MIPA, Insttut Teknolog Sepuluh Nopeber (ITS Jl Aref Rahan Hak, Surabaya 60 E-al: daraj@ateatkatsacd

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk

BAB I PENDAHULUAN. Analisis regresi merupakan metode statistika yang digunakan untuk BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan metode statstka ang dgunakan untuk meramalkan sebuah varabel respon Y dar satu atau lebh varabel bebas X, selan tu juga dgunakan untuk

Lebih terperinci

PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR

PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR PEMODELAN KARAKTERISTIK TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN LOG LINEAR Resa Septan Pontoh 1), Neneng Sunengsh 2) 1),2) Departemen Statstka Unverstas Padjadjaran 1) resa.septan@unpad.ac.d,

Lebih terperinci

REKAYASA TRANSPORTASI LANJUT UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA

REKAYASA TRANSPORTASI LANJUT UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA REKAYASA TRANSPORTASI LANJUT UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA Jl. Boulevard Bntaro Sektor 7, Bntaro Jaya Tangerang Selatan 15224 PENDAHULUAN Bangktan perjalanan (Trp generaton model ) adalah suatu tahapan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian merupakan cara atau langkah-langkah yang harus

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian merupakan cara atau langkah-langkah yang harus BAB III METODE PENELITIAN Metode peneltan merupakan cara atau langkah-langkah yang harus dtempuh dalam kegatan peneltan, sehngga peneltan yang dlakukan dapat mencapa sasaran yang dngnkan. Metodolog peneltan

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN. Penelitian mengenai Analisis Pengaruh Kupedes Terhadap Performance

BAB IV METODE PENELITIAN. Penelitian mengenai Analisis Pengaruh Kupedes Terhadap Performance BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan mengena Analss Pengaruh Kupedes Terhadap Performance Busness Debtur dalam Sektor Perdagangan, Industr dan Pertanan dlaksanakan d Bank Rakyat

Lebih terperinci

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas 9 BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3. Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n d laksanakan d Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. Gorontalo pada kelas VIII. Waktu peneltan dlaksanakan pada semester ganjl, tahun ajaran

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. menggunakan strategi pembelajaran mind mapping dalam pendekatan

BAB III METODE PENELITIAN. menggunakan strategi pembelajaran mind mapping dalam pendekatan 35 BAB III METODE PENELITIAN A. Jens dan Desan Peneltan Jens peneltan n adalah kuas ekspermen. Pada peneltan n terdapat dua kelompok subjek peneltan yatu kelompok ekspermen yang dberkan suatu perlakuan

Lebih terperinci

Prosiding Seminar Nasional Matematika, Universitas Jember, 19 November

Prosiding Seminar Nasional Matematika, Universitas Jember, 19 November Prosdng Senar asonal Mateatka, Unverstas Jeber, 19 oveber 014 73 PEDEKAA SMALL AREA ESIMAIO PADA SCA SAISIC UUK PEDEEKSIA KAOG KEMISKIA (Adaptaton Of Sall Area Estaton o Scan StatstcFor Detecton Hotspot

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada

BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada 3 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat Dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Peneltan yang dlakukan oleh penelt berlokas d Kelas Ak 6, SMK Neger I Gorontalo. Penetapan lokas tersebut berdasarkan pada

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen 3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode dan Desan Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode ekspermen karena sesua dengan tujuan peneltan yatu melhat hubungan antara varabelvarabel

Lebih terperinci

BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK:

BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA Contoh : hasl ulangan Matematka 5 sswa sbb: 6 8 7 6 9 Pengertan Statstka dan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN Dalam pembuatan tugas akhr n, penulsan mendapat referens dar pustaka serta lteratur lan yang berhubungan dengan pokok masalah yang penuls ajukan. Langkah-langkah yang akan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan matematika tidak hanya dalam tataran teoritis tetapi juga pada

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan matematika tidak hanya dalam tataran teoritis tetapi juga pada BAB I PENDAHULUAN.. Latar Belakang Masalah Perkembangan matematka tdak hanya dalam tataran teorts tetap juga pada bdang aplkatf. Salah satu bdang lmu yang dkembangkan untuk tataran aplkatf dalam statstka

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN KEPUSTAKAAN

BAB 2 TINJAUAN KEPUSTAKAAN BAB TIJAUA KEPUSTAKAA.1. Gambaran Umum Obyek Peneltan Gambar.1 Lokas Daerah Stud Gambar. Detal Lokas Daerah Stud (Sumber : Peta Dgtal Jabotabek ver.0) 7 8 Kawasan perumahan yang dplh sebaga daerah stud

Lebih terperinci

SMALL AREA ESTIMATION TERHADAP PENGELUARAN PER KAPITA DI KABUPATEN SUMENEP DENGAN METODE EMPIRICAL BAYES. Hasan Fausi 1 dan Sutikno 2

SMALL AREA ESTIMATION TERHADAP PENGELUARAN PER KAPITA DI KABUPATEN SUMENEP DENGAN METODE EMPIRICAL BAYES. Hasan Fausi 1 dan Sutikno 2 SMLL RE ESIMION ERHP PENGELURN PER KPI I KUPEN SUMENEP ENGN MEOE EMPIRICL YES Hasan Faus dan Sutkno Mahasswa Jurusan Statstka IS Surabaa (NRP: 378 osen Pebbng Jurusan Statstka IS Surabaa hasanfaus@gal.co;

Lebih terperinci

Configural Frequency Analysis untuk Melihat Penyimpangan pada Model Log Linear

Configural Frequency Analysis untuk Melihat Penyimpangan pada Model Log Linear SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Confgural Frequency Analyss untuk Melhat Penympangan pada Model Log Lnear Resa Septan Pontoh 1, Def Y. Fadah 2 1,2 Departemen Statstka FMIPA

Lebih terperinci

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Data terdr dar dua data utama, yatu data denyut jantung pada saat kalbras dan denyut jantung pada saat bekerja. Semuanya akan dbahas pada sub bab-sub bab berkut. A. Denyut Jantung

Lebih terperinci

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi

ε adalah error random yang diasumsikan independen, m X ) adalah fungsi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analss regres merupakan suatu metode yang dgunakan untuk menganalss hubungan antara dua atau lebh varabel. Pada analss regres terdapat dua jens varabel yatu

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Peneltan n menggunakan peneltan ekspermen; subyek peneltannya dbedakan menjad kelas ekspermen dan kelas kontrol. Kelas ekspermen dber

Lebih terperinci

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN. data, dan teknik analisis data. Kerangka pemikiran hipotesis membahas hipotesis

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN. data, dan teknik analisis data. Kerangka pemikiran hipotesis membahas hipotesis BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN Pada bab n akan durakan kerangka pemkran hpotess, teknk pengumpulan data, dan teknk analss data. Kerangka pemkran hpotess membahas hpotess pengujan pada peneltan, teknk pengumpulan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode BAB III METODE PENELITIAN Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf analts dengan jens pendekatan stud kasus yatu dengan melhat fenomena permasalahan yang ada

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Penentuan lokasi dilakukan secara tertuju (purposive) karena sungai ini termasuk

METODE PENELITIAN. Penentuan lokasi dilakukan secara tertuju (purposive) karena sungai ini termasuk IV. METODE PENELITIAN 4.1. Tempat dan Waktu Peneltan Peneltan n dlakukan d Sunga Sak, Kota Pekanbaru, Provns Rau. Penentuan lokas dlakukan secara tertuju (purposve) karena sunga n termasuk dalam 13 sunga

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang dan Permasalahan BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang dan Permasalahan Matematka dbag menjad beberapa kelompok bdang lmu, antara lan analss, aljabar, dan statstka. Ruang barsan merupakan salah satu bagan yang ada d bdang

Lebih terperinci

PENDEKATAN METODE BAYES UNTUK PENDUGAAN PENGARUH INTERAKSI PADA MODEL AMMI. (Bayesian Approach for Estimating Interaction Effect of AMMI Model)

PENDEKATAN METODE BAYES UNTUK PENDUGAAN PENGARUH INTERAKSI PADA MODEL AMMI. (Bayesian Approach for Estimating Interaction Effect of AMMI Model) PROSIDING ISBN: 978-979-6353-3- PENDEKATAN METODE BAYES UNTUK PENDUGAAN PENGARUH INTERAKSI PADA MODEL AMMI (Bayesan Approach for Estatng Interacton Effect of AMMI Model) Pka Slvant, Kharl A. Notodputro,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. pretest postes control group design dengan satu macam perlakuan. Di dalam

BAB III METODE PENELITIAN. pretest postes control group design dengan satu macam perlakuan. Di dalam BAB III METODE PEELITIA A. Bentuk Peneltan Peneltan n merupakan peneltan ekspermen dengan model pretest postes control group desgn dengan satu macam perlakuan. D dalam model n sebelum dmula perlakuan kedua

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK

BAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.

Lebih terperinci

KORELASI DAN REGRESI LINIER. Debrina Puspita Andriani /

KORELASI DAN REGRESI LINIER. Debrina Puspita Andriani    / KORELASI DAN REGRESI LINIER 9 Debrna Puspta Andran www. E-mal : debrna.ub@gmal.com / debrna@ub.ac.d 2 Outlne 3 Perbedaan mendasar antara korelas dan regres? KORELASI Korelas hanya menunjukkan sekedar hubungan.

Lebih terperinci

MODUL ANALISIS PENGUKURAN FISIKA. Disusun Oleh: Kuncoro Asih Nugroho, M.Pd., M.Sc.

MODUL ANALISIS PENGUKURAN FISIKA. Disusun Oleh: Kuncoro Asih Nugroho, M.Pd., M.Sc. MODUL ANALISIS PENGUKURAN FISIKA Dsusun Oleh: Kuncoro Ash Nugroho, M.Pd., M.Sc. JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKAN DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS NEGERI YOGYAKARTA YOGYAKARTA BAB I METODE

Lebih terperinci

HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT

HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT ABSTRAK STEVANY HANALYNA DETHAN Fakultas Ekonom Unv. Mahasaraswat Mataram e-mal : stevany.hanalyna.dethan@gmal.com

Lebih terperinci

III.METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini subyek yang digunakan adalah siswa VII A SMPN 5

III.METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini subyek yang digunakan adalah siswa VII A SMPN 5 33 III.METODE PENELITIAN A Jens Dan Desan Peneltan. Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan kuanttatf. Peneltan n merupakan peneltan korelas yang bertujuan untuk mengetahu hubungan

Lebih terperinci

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PRESTASI MAHASISWA FSM UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMASTER PERTAMA DENGAN MOTODE REGRESI LOGISTIK BINER

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PRESTASI MAHASISWA FSM UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMASTER PERTAMA DENGAN MOTODE REGRESI LOGISTIK BINER UNIVERSITAS DIPONEGORO 013 ISBN: 978-60-14387-0-1 FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PRESTASI MAHASISWA FSM UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMASTER PERTAMA DENGAN MOTODE REGRESI LOGISTIK BINER Saftr Daruyan

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN SAMPLING ACAK SEDERHANA DAN SAMPLING BERPERINGKAT. ABSTRACT 1.

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN SAMPLING ACAK SEDERHANA DAN SAMPLING BERPERINGKAT. ABSTRACT 1. PEAKSIR RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA SAMPLIG ACAK SEDERHAA DA SAMPLIG BERPERIGKAT Ryan Aresta Ral Suroso, Arsan Adnan, Rusta Efend r_yand7045@yaoo.co Maasswa Progra S Mateatka Dosen Jurusan Mateatka

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and III. METODE PENELITIAN A. Desan Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan (Research and Development). Peneltan pengembangan yang dlakukan adalah untuk mengembangkan penuntun praktkum menjad LKS

Lebih terperinci

BAB IV TRIP GENERATION

BAB IV TRIP GENERATION BAB IV TRIP GENERATION 4.1 PENDAHULUAN Trp Generaton td : 1. Trp Producton 2. Trp Attracton j Generator Attractor - Setap tempat mempunya fktor untuk membangktkan dan menark pergerakan - Bangktan, Tarkan

Lebih terperinci

PENAKSIR PRODUK YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA DAN SAMPLING BERPERINGKAT

PENAKSIR PRODUK YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA DAN SAMPLING BERPERINGKAT PEAKSIR PRODUK AG EFISIE UUK RAA-RAA POPULASI PADA SAMPLIG ACAK SEDERHAA DA SAMPLIG BERPERIGKA Dw Andn *, Frdaus, Arsan Adnan Mahasswa Progra S Mateata Dosen Jurusan Mateata Faultas Mateata Ilu Pengetahuan

Lebih terperinci

ARUS BOLAK BALIK V R. i m

ARUS BOLAK BALIK V R. i m Modul 9 Elektroagnet KEGIATAN BEAJA A. ANDASAN TEOI AUS BOAK BAIK Arus dan tegangan lstrk bolak balk adalah arus dan tegangan lstrk yang berubah terhadap waktu atau erupakan fungs waktu. Yang berubah adalah

Lebih terperinci

(DS.2) MENENTUKAN STATISTIK PENGUJIAN UNTUK EKSPERIMEN FAKTORIAL DENGAN DUA KALI PEMBATASAN PENGACAKAN (Studi kasus untuk Desain Split Plot)

(DS.2) MENENTUKAN STATISTIK PENGUJIAN UNTUK EKSPERIMEN FAKTORIAL DENGAN DUA KALI PEMBATASAN PENGACAKAN (Studi kasus untuk Desain Split Plot) (DS.) MENENTUKAN STATISTIK PENGUJIAN UNTUK EKSPERIMEN FAKTORIAL DENGAN DUA KALI PEMBATASAN PENGACAKAN (Stud kasus untuk Desan Splt Plot) Sr Mulyan Sanro Dra, M.Stat, Enny Supartn Dra, MS. Jurusan Statstka

Lebih terperinci

Pendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan

Pendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan Pendahuluan 0 Data-data ang bersfat dskrt dapat dbuat contnuum melalu proses curve-fttng. 0 Curve-fttng merupakan proses data-smoothng, akn proses pendekatan terhadap kecenderungan data-data dalam bentuk

Lebih terperinci

METODE LEVENBERG MARQUARDT UNTUK MASALAH KUADRAT TERKECIL NONLINEAR

METODE LEVENBERG MARQUARDT UNTUK MASALAH KUADRAT TERKECIL NONLINEAR PROSIDING ISBN : 978 979 6353 3 MEODE LEVENBERG MARQUARD UNUK MASALAH KUADRA ERKECIL NONLINEAR -8 Lusa Krsyat Budash Progra Stud Mateatka Unverstas Sanata Dhara Yogyakarta lusa_krs@sta.usd.ac.d Abstrak

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jens Peneltan Jens peneltan n adalah peneltan quas expermental dengan one group pretest posttest desgn. Peneltan n tdak menggunakan kelas pembandng namun sudah menggunakan

Lebih terperinci