ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PRODUKSI KEDELAI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE
|
|
|
- Yulia Liana Lesmono
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 ANAISIS FATOR-FATOR YANG MEMPENGARUHI PRODUSI EDEAI DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN METODE REGRESI SEMIPARAMETRI SPINE Da Amela, I Nyoma Budaara Jurusa Sasa, FMIPA, Isu Teolog Seuluh Noember (ITS Jl. Aref Rahma Ham, Surabaya 6 Idoesa e-mal: daamela9@gmal.com, _yoma_b@sasa.s.ac.d Absra Jawa Tmur meruaa orbuor erbesar uu oal rodus edela d Idoesa. Produs edela dalam eger saa baru mamu memeuh 97. o (4,% dar ebuuha sedaga euragaya berasal dar mor. Uu megaas defs rodus daraha ada uaya meea mor da megaa rodus. Oleh area u erlu dlaua aalss yag ea uu memodela jumlah rodus edela sera faor-faor yag memegaruh. Peela megguaa eam varabel yag dduga memegaruh rodus edela. Daa yag dguaa adalah daa ada ahu. Faor-faor yag memegaruh rodus edela, sebaga meml ola ereu (aramer da sebaga lag da meml ola ereu (oaramer sehgga emodela erba uu rodus edela adalah dega regres semaramer. Peela megguaa edeaa sle dega o omum ddaaa dar meode Geeralzed Cross Valdao (GCV. Berdasara hasl aalss ddaaa varabel luas ae edela, aloas uu bersubsd, da egga raa-raa dar ermuaa lau meruaa varabel membera egaruh sgfa erhada rodus edela. Nla oefse deermas yag dhasla dar model regres semaramer sle sebesar 98,%. aa uc gcv, rodus edela, regres semaramer, sle. I. PENDAHUUAN NDONESIA meruaa egara agrars. Taama aga IIdoesa daaraya adalah ad, jagug, edela, acag aah, acag hjau, ub ayu, da ub jalar. Sebaga salah sau aama aga, edela baya dmafaaa dalam rodus ahu, eme, eca, da juga susu. edela meruaa sumber roe aba yag eg d Idoesa []. ebuuha aa omod edela erus mega dar ahu e ahu ba sebaga baha aga uama, aa era mauu sebaga baha bau dusr sala besar/abra hgga sala ecl/rumah agga []. Berdasara [], oal luas ae aama edela d rovs d Idoesa mecaa 6.4 Ha dega rovs yag meml luas ae erbesar adalah rovs Jawa Tmur seluas.8 Ha. Tahu, Jawa Tmur membera orbus sebesar 4,49% uu oal rodus edela asoal [4]. Uu memeuh ebuuha edela ersebu, rodus dalam eger saa baru mamu memeuh 97. o (4,% dar ebuuha sedaga ARAM III Tahu baru mecaa o aau 7,8% dar oal ebuuha, sedaga euragaya berasal dar mor. Besarya mor ersebu, meyebaba ehlaga devsa egara yag cuu besar da saga rea erhada eahaa Paga Nasoal []. Uu megaas defs rodus da egaa daya sag edela loal ada asar asoal daraha ada uaya meea mor da megaa rodus []. Oleh area u, erlu dlaua aalss yag ea megeahu faor-faor yag memegaruh rodus edela. Peela eag reds eawara da ermaa edela megguaa meode Aalss Dere Wau dlaua oleh [6] da [7]. Semeara u, [8] megguaa eor ermaa eawara sera eor elassas dalam eelaya. Berdasara sud awal yag dlaua oleh eel, faor-faor yag memegaruh rodus edela, sebaga meml ola ereu (aramer da sebaga lag da meml ola ereu (oaramer. Abaya, uu medaaa model rodus edela erba adalah dega Regres Semaramer. Aalss dega meode Regres Semaramer juga erah dlaua oleh [9] da []. Sebaga lagah awal aalss adalah meeua varabel-varabel redor yag berda sebaga varabel omoe aramer da varabel omoe oaramer. Cara uu meeua hal ersebu adalah dega meyeld lo aara masg-masg varabel redor dega varbel reso []. Ja lo aara varabel redor dega varabel reso megarah e suau beu urva ereu maa varabel redor ersebu meruaa varbel omoe aramer. Sedaga ja lo ersebu da megu ola ereu maa varabel redor ersebu adalah varabel omoe oaramer []. Oleh area u meode regres semaramer sle adalah meode yag ea uu memodela rodus edela. Pedeaa sle dguaa area mudah dalam erreas model. Tujua dar eela yau uu megeahu faor-faor yag memegaruh rodus edela d Jawa Tmur. Peela dbaas ada abuae/oa eghasl edela. II. TINJAUAN PUSTAA A. Regres Paramer Dalam regres aramer erdaa asums yag saga au da ua yau beu urva regres deahu, msalya lear, uadra, ub, olomal deraja, esoe, da la-la []. Beu urva ersebu umumya dlha melalu scaer lo yag dlaua d awal. Aabla ada scaer lo erlha bahwa daa meml ecederuga megu ola
2 lear maa maa dguaa model regres aramer lear, begu ula dega beu urva yag laya. Aabla dmsala erdaa buah varabel redor da sau varabel reso yag deahu bahwa ola daa megu ola lear maa regres yag dguaa adalah regres aramer lear bergada dega model regres y = β β β... β ε, ( Aabla dsaja dalam beu mars mejad : y y y = y β ε β ε β ε β ε B. Regres No Paramer Berbeda dega regres aramer, ada regres oaramer beu urva regres dasumsa da deahu. Tujua uama dar regres adalah mecar esmaor uu urva regres da dalam edeaa regres oaramer aa megguaa asums yag loggar sehgga eel da memasaa memaa beu urva yag au amu membara daa sedr yag aa mecar beu esmas dar urva regresya. urva regres dalam regres oaramer dasumsa halus (smooh da ermua dalam suau ruag fugs ereu. Beberaa model regres oaramer yag baya dguaa daaraya Sle, erel, Dere Fourer, da MARS. C. Regres Semaramer Sle Dalam regres semaramer, erdaa dua omoe yau omoe aramer da omoe oaramer []. omoe aramer dmaa beu urvaya deahu, da omoe oaramer dmaa beu urvaya da deahu. Model regres semaramer yag baya dguaa dalam dasawarsa erahr adalah regres semaramer sle. Sle meruaa ama sebuah fugs yag erama al dembaga Whaer ada Tahu 9. Sle meml emamua yag saga ba uu meaga daa yag erlauya berubah-ubah ada sub-sub erval ereu []. Msala erdaa urva regres semaramer : h(,,,, = lβ f ( ε ( =,,,, l =,,, Dega f fugs omoe oaramer yag ermua d dalam ruag Sobolev W m [ a, b] da lβ omoe aramer. Ruag Sobolev W m [ a, b] ddefsa sebaga beru []. b m ( m W [ a, b] = f ; ( f ( d < (4 a Esmaor urva regres fˆ da βˆ deroleh dar memmuma Pealzed eas Square (PS beru : ( = b ( m ( y l f ( γ ( f ( β d (. Sle meruaa ooga olomal yag memua o. T o meruaa eradua bersama dmaa erjad erubaha ola erlau fugs. Secara umum, fugs sle dega order da o daa dulsa, m uu sea f W [ a, b] j= j f ( = ( (6 j = Dmsala meruaa varabel omoe aramer da meruaa varabel omoe oaramer maa model regres semaramer sle daa dulsa, y = β β β f ( f ( f ( ε l = β f ( f ( = β l Q q= q q f ( ε Q a f ( Beu f daa djabara, f q q ( q j= j ( = q jq q = Q ( q ε ( q Q (7 (8 dega adalah order aau deraja sle da adalah jumlah o dalam sle. ( q meruaa oogaooga dega la, ( q, q ( q = (9, q < D. Geeralzed Cross Valdao (GCV Meode yag dguaa uu memlh o yag omal adalah dega meode Geeralzed Cross Valdao (GCV. Meode GCV daa dulsa sebaga beru [4]. MSE(,,, GCV (,,, = ( race[ I A( ],,, dmaa, da ˆ,,, = =,, meruaa - o. ( y y MSE( (, III. METODOOGI PENEITIAN Daa yag dguaa dalam eela adalah daa seuder yag ddaaa dar Das Peraa Provs Jawa Tmur, Bada eahaa Paga Provs Jawa Tmur, Bada Pusa Sas Provs Jawa Tmur, da Das PU Pegara Provs Jawa Tmur. U egamaa yag dguaa adalah abuae/oa d Provs Jawa Tmur. Varabel reso da varabel redor yag dguaa dalam eela adalah :
3 . Produs edela (y. uas Pae edela (. uas Puso edela ( 4. osums edela (. Curah Huja ( 6. Aloas Puu Bersubsd ( 4 7. egga Raa-raa dar Permuaa au ( Sruur daa eela erera ada Tabel. Reso ( y omoe Paramer ( Tabel. Sruur Daa Peela Predor omoe Noaramer ( y,,, y,,, Adau lagah-lagah aalss daa yag dlaua dalam eela adalah :. Mejelasa daa yag deroleh secara desrf. Membua scaer lo uu masg masg redor dega reso. Meeua varabel omoe aramer da omoe oaramer dalam regres semaramer 4. Memodela daa dega edeaa Regres Semaramer Sle. Memlh o omal dega meode Geeralzed Cross Valdao (GCV 6. Meeua model erba 7. Meghug oefse Deermas R da MSE 8. Melaua eguja sgfas arameer 9. Melaua uj asums resdual, yau de, deede, da berdsrbus ormal (IIDN. esmula IV. HASI DAN PEMBAHASAN A. Desrs Produs edela d Provs Jawa Tmur besera Faor-faor yag Dduga Memegaruh Sebaga rovs dega jumlah rodus edela erbesar d Idoesa, Jawa Tmur meruaa ase berharga bag eraa Idoesa. Gambar meujua egelomoa abuae/oa d Jawa Tmur berdasara jumlah rodus edela yag dhasla. Blo berwara uh meujua abuae/oa yag da meghasla rodus edela area memag da erdaa laha eaama edela, abuae/oa yag dmasud adalah oa Probolggo, oa Malag, da oa Blar. Sebaga besar abuae/oa meghasla rodus edela d bawah aga.4 o. abuae Bayuwag meruaa abuae eghasl edela erbesar d Jawa Tmur dega rodus lebh dar 49.4 o. y,,, Tabel. Desrs Jumlah Produs edela d Jawa Tmur besera Faor-faor yag Dduga Memegaruhya Varabel Raa-raa Varas Mmum Masmum y ,89 89,7, 7, , ,7 74, 7, ,7 9787,, 8, Gambar.. Jumlah Produs edela Ta abuae/oa d Jawa Tmur B. Dees Ouler ada Daa Produs edela Berdasara embahasa sebelumya, deahu bahwa varas ada daa rodus edela amalah besar. Hal meyebaba muculya dugaa erjadya ouler ada daa rodus edela. Dugaa ouler delusur dega meguj esamaa mea aara raa-raa dega Wmea daa rodus edela. Tabel. Nla Raa-raa, Tmea, da Wmea ada Daa Produs edela eeraga Alha Nla Raa-raa Tmea, 8699,87 Wmea, 9479,7 agah selajuya adalah meguj esamaa mea aara la raa-raa da Wmea rodus edela dega hoess sebaga beru. H : µ = 9479,7 H : µ 9479,7 dega megguaa araf sgfas % ddaaa la =, 6667 yag membera euusa gagal ola H, arya da erdaa erbedaa la mea aara raaraa da Wmea daa rodus edela. Hasl ersebu megdasa bahwa da erjad ouler ada daa rodus edela sehgga daa daa dguaa uu aalss lebh laju.
4 4 C. Plo aara Produs edela dega Faor-faor yag Dduga Memegaruhya Uu meeua varabel-varabel yag ermasu dalam omoe aramer aauu omoe o aramer maa daa dlha berdasara scaer lo aara varabel reso jumlah rodus edela ( y dega masg-masg varabel redor yag dduga memegaruhya. Gambar memerlhaa masg-masg lo yag erbeu uu eam varabel yag dduga beregaruh. Produs (To Curah Huja er Tahu (mm Puu (To Tgg dar Permuaa (m 6 4 uas Pae (Ha uas erusaa / Puso (Ha Berdasara Gambar daa dlha bahwa erdaa eam buah scaer lo dega masg-masg sebara yag berbeda-beda. Plo aara rodus edela ( y dega varabel luas ae edela ( membeu ola sebara yag cederug lear sehgga ermasu dalam omoe aramer. Semeara u scaer lo aara varabel reso dega varabel redor sela luas ae da megu suau ola ereu, sehgga varabel-varabel ersebu dmasua dalam omoe oaramer. D. Pemlha T o Omal osums (To Gambar.. Scaerlo aara Produs edela dega Faor-faor yag Dduga Memegaruhya Dalam edeaa regres semaramer sle, deal adaya yag dsebu dega o yau eradua bersama dmaa erjad erubaha ola erlau fugs. Tabel 4. Nla GCV Megguaa T o, T o, T o, da o ombas No. o GCV T o T o 47 T o 86 4 ombas o 7886 Cea ebal Nla GCV erecl Meode GCV dguaa uu meeua lea o omal dalam sea varabel yag ermasu omoe oaramer. o yag dguaa beragam yau sebaya sau o, dua o, ga o, da juga ombas. Nla GCV erecl erdaa ada hasl o ombas seer ada Tabel 4, sehgga o ombas alg omal yag aa dguaa uu roses emodela. Sebagamaa yag erera dalam Tabel, o ombas omal membera jumlah o yag berbeda uu sea omoe oaramer. 6 4 E. Pemodela Regres Semaramer Sle T o omal yag deroleh dar o ombas dguaa dalam emodela regres semaramer sle da membeu ersamaa sebaga beru. yˆ =,,89,44,447( 68,49,44,749( 8,8,47,7( 768, 9,86( 8,,6 4 9,888( 4 8,8 69,96( 6, 4 4,4( 4 499,6,898,4( 84,8 F. Uj Parameer Model Regres Peguja secara overall dlaua uu melha sgfas arameer erhada varabel reso secara eseluruha dega melbaa seluruh varabel redor. Hasl dar uj overall daa dlha ada Tabel 6. Tabel 6. ANOVA Model Regres Semaramer Sle Sumber Varas df SS MS F P- Regres Error Toal ,, Tabel 7. Uj Parsal Model Regres Semaramer Sle Varabel Parameer oefse hug P- - β -, -,4,6786 β,89 6,8,* -,44 -,78,6 -,447 -,948,644 -,44 -,487,648,749,7,7698,47,479,674 -,7 -,99,864 9,86,44,647 4,6,974, Tabel. T o Omal ada o ombas o 4 68,49 8,8 768, 8,8 84,8 8, 6, 499,6 4 9,888 4,8,86689* 4-69,96-4,7469,66* 44 4,4,68,66* -,898 -,48,746 -,4 -,689,49778* * Membera egaruh yag sgfa ada alha,
5 Berdasara Tabel 6 deahu la sebesar,. Dega membadga la erhada la sebesar % ddaaa euusa uu ola H yag berar bahwa erdaa mmal sau varabel yag membera egaruh sgfa erhada model. Uu megeahu secara lebh jelas varabel-varabel maa sajaah yag membera egaruh sgfa erhada model maa dlaua eguja arsal sebagamaa dalam Tabel 7. Dalam Tabel 7 dbera la hug da dar masg-masg esmas arameer. Aabla dbadga aara dega sebesar % maa ddaaa lma arameer yag membera egaruh yag sgfa erhada model. Masg-masg esmas arameer yag sgfa ersebu meruaa arameer dar varabel luas ae edela aau (, aloas uu bersubsd ( 4, da egga raa-raa dar ermuaa lau (. Varabelvarabel ersebu daaa sebaga varabel yag beregaruh secara sgfa. G. Uj Asums Resdual Terdaa asums resdual yag harus deuh dalam aalss regres yau asums resdual de, deede, da berdsrbus ormal. Asums de aau homosedassas daa duj megguaa meode formal seer uj glejser. Beru adalah hasl eguja asums resdual de dega uj glejser. Tabel 8. ANOVA uu Uj Glejser Sumber df SS MS F P- Varas Regres Error Toal ,8466,7 Dar hasl eguja ddaaa la F hug sebesar,8466 dega sebesar,7. area la lebh besar dbadga araf sgfas sebesar, maa gagal meola H sehgga esmula yag ddaa adalah da erjad asus heerosedassas ada resdual aau asums resdual de ereuh. Asums resdual selajuya yag harus deuh dalam emodela regres adalah asums deede ada resdual. Asums resdual deede yau asums bahwa da ada orelas aar resdual. Salah sau cara uu megeahu ada daya orelas dar resdual yau dega melha lo ACF aau Auocorrelao Fuco. Dar lo ACF yag ada ada Gambar, erlha bahwa dar 4 lag yag ada, da ada sauu lag yag eluar dar baas oleras. area da ada lag yag eluar dar baas oleras maa daa daaa bahwa asums resdual deede ereuh. Sela memeuh asums de da deede, resdual juga harus memeuh asums dsrbus ormal. Peguja asums resdual berdsrbus ormal dlaua dega megguaa uj olmogorov Smrov da ddaaa hasl uu la D,; =,. Semeara la uu D adalah : D = Su F ( F ( =,6686 area la D < D berar gagal ola H ; sehgga daa dsmula bahwa umula daa resdual ersebu berdsrbus ormal. Dega ereuhya asums resdual berdsrbus ormal ersebu, maa resdual dar model regres semaramer sle elah memeuh semua asums resdual yag dsyaraa. Auocorrelao Gambar.. Plo Auocorrelao Fuco (ACF Resdual ag H. Faor-faor yag Memegaruh Produs edela d Jawa Tmur Seelah dlaua eguja arameer model regres da semua asums resdual elah ereuh, maa model regres yag ddaaa ersebu daa derreasa uu lebh memermudah emahama erhada model. Berdasara aalss ddaaa la oefse deermas aau R sebesar 98,% yag berar varabel luas ae edela, luas uso edela, osums edela, curah huja, aloas uu bersubsd, da egga raa-raa dar ermuaa lau mamu mejelasa varablas rodus edela sebesar 98,%. Berdasara Gambar 4 deahu bahwa lo aara rodus edela aual dega rodus edela hasl emodela (fs dgambara oleh dua gars yag berhm. Hasl meujua bahwa model regres semaramer sle yag erbeu meruaa model yag ba uu memodela rodus edela area meghasla dugaa yag medea la aualya. Produs edela (o order 4 Varable Produs Aual Produs Pemodela (Fs Gambar 4. Plo aara Produs edela Aual dega Fs
6 6 Model regres yag erbeu megguaa o omal yag berasal dar o ombas yau: yˆ =,,89,44,447( 68,49,44,749( 8,8,47,7( 768, 9,86( 8,,6 4 9,888( 4 8,8 69,96( 6, 4 4,4( 4 499,6,898,4( 84,8 Ierreas model uu varabel-varabel yag sgfa dlaua uu megeahu egaruh dar masg-masg varabel ersebu erhada jumlah rodus edela, Varabel luas ae edela ( memegaruh jumlah rodus edela secara lear ya bla luas ae edela a sebesar sau hear maa jumlah rodus edela cederug a sebesar,89 o dega asums varabel la osa. Ierreas model erhada varabel aloas uu bersubsd ( 4 dega asums varabel la osa alah sebaga beru.,64 ; 4 < 8,84 776,6 9,44 ; 8,84 4 < 6,8 yˆ = 44799,69 9,7764 ; 6,8 4 < 499,6 6874,9 4,4984 ; 4 499,6 Saa aloas uu bersubsd urag dar.8,84 o maa bla aloas uu bersubsd a sebesar o, maa jumlah rodus edela cederug berambah sebesar,6 o. Pada saa aloas uu bersubsd erlea aara.8,84 o hgga.6,8 o maa bla aloas uu bersubsd a sebesar o aa cederug meambah jumlah rodus edela sebesar 9,4 o. Pada saa aloas uu bersubsd erlea ada segme.6,8 da 4.99,6 o maa bla aloas uu bersubsd a sebesar o, jumlah rodus edela cederug meuru sebesar 9,776 o yau eaya uu abuae Bayuwag, amoga, da Tuba. Sedaga jumlah rodus edela cederug mega sebesar 4,498 o dega aloas uu bersubsd a sebesar o, aabla aloas uu bersubsd erlea ada aga lebh dar 4.99,6 o yau uu abuae Jember. Ierreas model erhada varabel egga raa-raa dar ermuaa lau ( dega asums varabel la osa adalah:,898 ; < 84,86 y ˆ = 76,788,8 ; 84,86 Saa egga raa-raa wlayah urag dar 84,86 meer dar ermuaa lau, maa bla varabel egga raa-raa dar ermuaa lau a sebesar sau meer, maa jumlah rodus edela Jawa Tmur cederug uru sebesar,898 o. Sedaga saa egga raa-raa wlayah lebh dar aau sama dega 84,86 meer dar ermuaa lau, maa bla varabel egga raa-raa dar ermuaa lau a sebesar sau meer, maa jumlah rodus edela Jawa Tmur cederug uru sebesar,8 o yau uu oa Bau. V. ESIMPUAN DAN SARAN Faor-faor yag memegaruh rodus edela d Jawa Tmur yau varabel luas ae edela, aloas uu bersubsd, da varabel egga raa-raa dar ermuaa lau. Nla oefse deermas aau R sebesar 98,% sehgga daa daaa bahwa model regres semaramer sle yag dhasla meruaa model yag ba. Sara yag daa dsamaa berdasara hasl aalss da embahasa yag elah dlaua yau uu ha sas era agar dalam egambla ebjaa uu egaa rodus edela hedaya dsesuaa dega wlayah yag meml egga yag sesua, sera meguayaa eyedaa uu yag ea uamaya uu daerah oesal seer abuae Bayuwag, amoga, da Tuba. Sedaga uu egembaga dar eela, hedaya meambah varabel la yag juga dduga memegaruh dmaa uu saa mash eredala dalam hal eyedaa daa. Varabel yag dmasud ya harga rl edela ga roduse, harga rl beh edela, volume mor edela, da harga rl edela mor. DAFTAR PUSTAA [] D. Murso, Herablas da Sd as araer Feo Beberaa Galur edela (Glyce Ma. ( Merrll, Srs Sarjaa, Uversas Sebelas Mare, Suraara (. [] Drje Taama Paga, Pedoma Tes Produs Taama edela, emeera Peraa RI (. [] BPS, Tabel uas Pae-Produvas-Produs Taama edela Seluruh Provs, Jaara (. [4] Das Peraa Provs Jawa Tmur, Tabel orbus Jawa Tmur erhada Nasoal uu Taama edela Tahu 97-, Surabaya (. [] D. Hadaya, T. Baacu, J. M. Muadar, da S. Budjao, Smulas ebjaa Daya Sag edela oal ada Pasar Domes, J. Te. Id. Peraa, Vol 9, (9 7-. [6] W. B. omalasar, Preds Peawara da Permaa edela Dega Aalss Dere Wau, Iformaa Peraa, Vol 7, No. (8. [7] D. Mareha, Peramala Produs da osums edela Nasoal Sera Imlasya Terhada Sraeg Pecaaa Swasembada edela Nasoal, Srs Sarjaa, Isu Peraa Bogor, Bogor (8. [8] R. Puramasar, Aalss Faor-faor yag Memegaruh Produs da Imor edela d Idoesa, Srs Sarjaa, Isu Peraa Bogor, Bogor (6. [9] M. A. adr, R. J. Carroll, ad M. P. Wad, Margal logudal semaramerc regresso va ealzed sles, Sa.Probab.e, Vol 8, ( 4-. [] I. N. Budaara, Model eluarga Sle Polomal Trucaed Dalam Regres Semaramer, Berala MIPA, Vol, ( [] I. N. Budaara, Sle dalam Regres Noaramer da Semaramer, Sebuah Pemodela Sasa Masa da Masa Medaag, Pdao Peguuha Guru Besar, Isu Teolog Seuluh Noember, Surabaya (9. [] I. Yahya, I. N. Budaara,. Frasar, Aalss Regres Semaramer Pada asus Hlagya Reso, Jural Maemaa, Vol. 9, (6 4-. [] D. Ruer, M. P. Wad, ad R. J. Carrol, Semaramerc Regresso, New Yor: Cambrdge Uversy Press (. [4] G. Wahba, Sle Models for Observao Daa, Pesylvaa: Uversy of Wscos a Madso (99.
PERBANDINGAN MODEL EKSPONEN DAN MODEL SPLINE SERTA PENENTUAN LAMA WAKTU OPTIMAL DALAM PROSES SINTERING KERAMIK DI PT. KUALI MAS
PERBANDINGAN MODEL ESPONEN DAN MODEL SPLINE SERA PENENUAN LAMA WAU OPIMAL DALAM PROSES SINERING ERAMI DI P. UALI MAS Ulfa Meda Nurmaa(389) I Noma Budaara Mahasswa Jurusa Sasa FMIPA-IS Dose Pembmbg ugas
Prosiding Statistika ISSN:
Prosdg Sasa ISSN: 460-6456 Aalss Kovaras dalam Desa Peguura Berulag u Megevaluas Efe Perlaua Puu erhada Produs Taama Teh Aalyss of Covarace Reeaed Measureme Desgs o Evaluae Treame Effecs o Tea Produco
PENDUGAAN DURBIN WATSON UNTUK MENGATASI OTOKORELASI DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SKRIPSI
PENDUGAAN DURBIN WATSON UNTUK MENGATASI OTOKORELASI DALAM ANALISIS REGRESI LINEAR SKRIPSI Daua uu Memeuh Persyaraa Peyelesaa Program Saraa Sas Jurusa Maemaa Faulas Maemaa da Ilmu Pegeahua Alam Uversas
III. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.. Watu da Temat Peelta Peelta srs dlaua d Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Lamug ada tahu aadem 2009/200. 3.2. Metode Peelta Secara umum, elasaaa
III. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik
III. METODE PENELITIAN A. Jes da Sumber Daa Daa yag dguaka adalah daa sekuder dar publkas das aau sas pemerah, daaraya adalah publkas daa dar Bada Pusa Sask megea PDRB Koa Badar Lampug da PDRB Props Lampug.
PROSIDING SEMINAR NASIONAL STATISTIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO 2011 ISBN: INTERVAL KONFIDENSI SPLINE KUADRAT
PROSIDING SEMINAR NASIONAL SAISIA UNIVERSIAS DIPONEGORO 0 ISBN: 978-979-097-4-4 INERVAL ONFIDENSI SPLINE UADRA DENGAN PENDEAAN PIVOAL QUANIY Rowa Dafl Saraamual I Noma Budaara ) Mahasswa Magser Jurusa
Buku Refereaqi : Statistlka
Buu Refereaq : Sasla PENGANTAR BOOTSTRAP DAN APLIKASINA Dr. Suarma, M.S., DEA JPMIPA FKIP UAD Press ogyaara PENGANTAR BOOTSTRAP DAN APLIKASINA Oleh : Dr. Suarma, M.S., DEA Ha Ca @ ada Peuls Peerb : JPMIPA
DISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.
DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:
BAB II PEMODELAN STRUKTUR DAN ANALISIS DINAMIK
BAB II PEMODELAN SRUKUR DAN ANALISIS DINAMIK II Pedaulua Aalss da saga dperlua uu bagua-bagua berlaa baya aau yag el egga leb dar eer Respo da sruur dabaa ole beba beba da yag basaya erupaa fugs dar wau
ANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.
ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa
BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II, aa djelasa tetag teor yag dpaa dalam semvarogram asotrop. Sela tu juga aa dbahas megea teor peduug dalam melaua peasra aduga cadaga baust d daerah Mempawah Kalmata, dataraya
MODEL DINAMIS : AUTOREGRESSIVE DAN DISTRIBUSI LAG
MODEL DINAMIS : AUTOREGRESSIVE DAN DISTRIBUSI LAG SKRIPSI Dajua epada Faulas Maemaa da Ilmu Pegeahua Alam Uversas Neger ogyaara uu memeuh sebaga persyaraa gua memperoleh gelar Sarjaa Sas Oleh: Naala Jagrum
BAB I PENDAHULUAN I.1.
BAB I PENDAHULUAN I.. Laar Belaag Pegeahua megea pasag suru d Idoesa dapa dguaa uu peeua baas wlayah, pemeaa bamer, surve hdrograf, da avgas. LAT (Lowes Asroomcal Tde dguaa oleh Idoesa sebaga char daum
adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H
Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu
STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
Pemodelan Angka Pengangguran Pernah Bekerja dan Belum Pernah Bekerja di Jawa Timur Menggunakan Metode Regresi Multivariat
D-390 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (06) 337-350 (30-98X Prt) Pemodela Aga Perah Beerja da Belum Perah Beerja d Jawa Tmur Megguaa Metode Regres Multvarat Arda Nur Lathfah, da Wahyu Wbowo Jurusa
Pemodelan Kondisi Jaringan Listrik PT. PLN (Persero) Area Surabaya Selatan dengan Analisis Regresi Logistik Ordinal
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No., (7) ISSN: 7-0 (-98X Prt) D86 Pemodela Kods Jarga Lstr PT. PLN (Persero) Area Surabaya Selata dega Aalss Regres Logst Ordal Des Olva Sswadar da Haryoo Dearteme Statsta,
Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Angka Morbiditas di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No., (7) ISSN: 337-35 (-98X Prt) D-5 Pemodela Fator-Fator yag Mempegaruh Aga Morbdtas d Jawa Tmur Megguaa Regres Noparametr Sple Krsa Wuladar, I Nyoma Budatara, da Madu
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEORI Dalam bab aa djelasa teor-teor yag berhubuga dega peelta yag dapat djada sebaga ladasa teor atau teor peduug dalam peelta Ladasa teor aa mempermudah pembahasa hasl peelta pada bab 3 Adapu
Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data
LOGO ANALISIS REGRESI LINIER
LOGO ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Hazmra Yozza Jur. Maemaka FMIPA Uv. Adalas KOMPETENSI megdefkaska model regres ler bergada dalam oas aljabar basa maupu oas marks da asumsya medapaka model regres
BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA
BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-159
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Set. 1 ISSN: 31-X D-15 Pemodela Fator-Fator Yag Beregaruh Terhada Prevales Balta Kurag Gz D Provs Jawa Tmur Dega Pedeata Geograhcally Weghted Logstc Regresso (GWLR
BAB I PENDAHULUAN I.1.
BAB I PENDAHULUAN I.. Laar Belaag Pasag suru lau adalah feomea pergeraa a uruya permuaa ar lau secara perod yag dsebaba oleh pegaruh gravas beda-beda lag eruama bula da maahar (Poerbadoo da Djuarsjah,
I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI
I PENDAHULUAN. Laar Belaag D alam erdapa baya seal jes mahlu hdup. Mahlu hdup ersebu aa mejala seles alam d maa yag ua yag aa beraha. Salah sau ejada yag dapa dama adalah persaga uu memperoleh maaa dalam
Pemodelan Angka Prevalensi Kusta dan Faktor- Faktor yang Mempengaruhi di Jawa Timur dengan Pendekatan Geographically Weighted Regression (GWR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMIS Vol., No., () 7-5 (-98X Prt) D-75 Pemodela Aga Prevales Kusta da Fator- Fator yag Memegaruh d Jaa mur dega Pedeata Geograhcally Weghted Regresso (GWR) Alefa Maulda Dzra, Sat
Regresi Logistik Ordinal untuk Menganalisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perilaku Sexual Remaja
Jural EKSONENSIAL Volume, Nomor, Me 0 ISSN 085-789 Regres Logst Ordal utu Megaalss Fator-Fator yag Memegaruh erlau Seual Remaa Ordal Logstc Regresso for Aalyss Factors of Ifluece Behavor Adolecet Seual
Pemodelan Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 dengan Geographically Weighted Regression
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prt) D-361 Pemodela Aga Buta Huruf d Provs Sumatera Barat Tahu 014 dega Geographcally Weghted Regresso Rath Mahara da Wwe Setya Wahju Jurusa
Oleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.
Aalss Regres Webull uuk Megeahu Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pedera Sroke Sud kasus RSU Haj Surabaya Oleh : Azzahrowa Furqo 3090004 Dose Pembmbg Dr. Purhad, M.Sc. AGENDA OUTLINE PENDAHULUAN
Uji Median Pengaruh Utama dan Interaksi dalam Percobaan Berfaktor
Jural Grade Vol3 No Jul 007 : 77-8 U Meda Pegaruh Uaa da Ieras dala Peroaa Berfaor Sg Nugroho Jurusa Maeaa, Faulas Maeaa da Ilu Pegeahua Ala, Uversas Begulu, Idoesa Dera Ju 007; Dseuu 6 Jul 007 Asra -
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.
BAB IV SISTEM TUNGGU (DELAY SYSTEM)
38 Da eayaa Traf BB IV SISTM TUGGU (DLY SYSTM) Kedaaga ae buffer erver µ Keberagaa ae Gambar 4. : model em uggu ada em uggu, aggla yag daag ada aa emua bu, aggla erebu meuggu ama ada alura/eralaa yag beba
Prosiding Statistika ISSN:
Prosdg Statsta ISSN: 246-6456 Pemodela Aga Kemata Ba d Kabuate Kuga ahu 24 dega Regres Geeralzed Posso da RegresBomal Negatf Modelled Number Of Brth Mortalt I Kuga Resdece I 24 B Geeralzed Posso Regresso
PEMILIHAN VARIABEL PADA MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION. Hasbi Yasin Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP.
Pemlha Varabel (Hasb Yas) PEMILIHAN VARIABEL PADA MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED REGRESSION Hasb Yas Staf Pegajar Program Stud Statsta FMIPA UNDIP Abstract Regresso aalyss s a statstcal aalyss that ams to
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
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga searag adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut (ja data tu ualtatg) da megea sebuah araterst (ja data tu uattatf).
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) ( X Print) D-272
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., (05) 337-350 (30-98X Prt) D-7 Pemodela da Pemetaa Jumlah Kasus DBD d Kota Surabaya dega Geograhcally Weghted Negatve Bomal Regresso (Gwbr) da Flexbly Shaed Satal
Pemodelan Penduduk Miskin di Jawa Timur Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (GWR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (013) 337-350 (301-98X Prt) D-39 Pemodela Pedudu Ms d Jawa Tmur Megguaa Metode Geographcally Weghted Regresso (GWR) Yuata Damayat, Vta Ratasar Jurusa Statsta, Faultas
ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF
Bule Ilmah Mah. Sa. da Terapaya Bmaser Volume 5, No. 3 26, hal 23 22. ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Syarah
Estimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 0) ISSN: 0- A- Esmas Parameer a Dalam Pemulusa Ekspoesal Gaa Dua Parameer Dega Meoe Mofkas Gole Seco Nla Yuwa, Lukma Haaf, Nur Wahyugsh Jurusa Maemaka, Fakulas
ANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)
ANALSS DSRNAN (asus : Lebh dar elompo) Hazmra Yozza Jur. atemata FPA Uad LOGO POP POP POP 4 : POP Uura sampel : Sampel telah detahu dar elompo maa berasal Terhadap masg-masg obe damat/duur p peubah POP
Pemodelan Indeks Pembangunan Gender dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline di Indonesia
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., ( 337-3 (3-9X Prn D-7 Pemodelan Indes Pembangunan Gender dengan Pendeaan Regres Nonparamer Splne d Indonesa Nurul Fajryyah dan I Nyoman Budanara Jurusan Sasa, Faulas
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w
Jurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 1, Mei 2016 ISSN
Jural EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 1, Me 016 ISSN 085-789 Peeraa Geeralzed Posso Regresso I Utu Megatas Overdsers Pada Regres Posso (Stud Kasus: Pemodela Jumlah Kasus Kaer Servs d Provs Kalmata Tmur) Alcato
E-book Statistika Gratis... Statistical Data Analyst. Uji Asumsi Klasik Regresi Linear
E-boo Sasa Gras... Sascal Daa Anals Uj Asums Klas Regres Lnear Pada penulsan enang Regres Lnear n, penuls aan memberan bahasan mengena Uj Asums Klas epada para pembaca unu memberan pemahaman dan solus
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu terjad dega sedrya amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
Hidraulika Komputasi
Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENGADAAN BAHAN BAKU DINAMIS DENGAN ADANYA DISKON DAN BATAS MASA KADALUARSA
JURNAL NFORMATKA Vol 4, No., Jauar SSTEM PENUKUNG KEPUTUSAN UNTUK PENGAAAN BAHAN BAKU NAMS ENGAN AANYA SKON AN BATAS MASA KAALUARSA S Mahsaah Budja Te dusr, Faulas Teolog dusr Uversas Ahmad ahla ABSTRAK
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya
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
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
Pemodelan Pengangguran Terbuka di Jawa Timur dengan Menggunakan Pendekatan Regresi Spline Multivariabel
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Set. 0) ISSN: 0-98X D-6 Pemodela Pegaggua Tebua d Jawa Tmu dega Megguaa Pedeata Reges Sle Multvaabel Rul Sata Sa da I Nyoma Budataa Juusa Statsta, Faultas Matemata
Penggunaan Uji Kointegrasi pada Data Kurs IDR terhadap AUD
Vol. 7, No., 3-33, Jul Pegguaa Uj Koegras pada Daa Kurs IDR erhadap AUD Asa Absrak Peela megkaj peerapa Saska pada daa ruu waku yag megkaj uj koegras pada daa ersebu. Koegras adalah suau uj yag dguaka
Jumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun
Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban
III. METODE PENELITIAN. Teknik Elektro Universitas Lampung dan dusun Margosari, desa Pesawaran Indah
3 III. METODE ENELITIAN 3.1 Watu da Tempat eelta da peracaga tugas ahr dlaua d Laboratorum Terpadu Te Eletro Uverstas Lampug da dusu Margosar, desa esawara Idah abupate esawara pada bula Agustus 1 sampa
Rancangan Acak Kelompok
Racaga Acak Kelompok Saua percoaa dak seragam dlakuka pegelompoka egacaka dlakuka per kelompok Model : Y j μ + β + τ + ε dega : Y j respos pada perlakua ke -, ulaga ke - j μ raaa umum j τ pegaruh perlakuake
II. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan
II. LANDASAN TEORI.1. Data Kategor Wallpole (1995, medefsa data ategor sebaga data yag dlasfasa meurut rtera tertetu. Data ategor dsebut uga data ometr atau data yag bua merupaa hasl peguura. Data ategor
PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA
PENDAHULUAN Laar Belaag Pasar saham meruaa salah sau ema aleraif ivesasi yag elah berembag cuu esa di Idoesia. Saham dieal memilii araerisi high ris-high reur. Ariya saham meruaa sura berharga yag memberia
BAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t)
BAB II KONSEP DASAR Kosep dasar yag dtuls dalam bab, merupaa beberapa dasar acua yag aa dguaa utu megaalsa model rso las da meetua fugs sebara peluag bertaha dalam model rso las Datara dasar acua tersebut
Pemodelan Resiko Penyakit Pneumonia pada Balita di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Biner Stratifikasi
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) ISSN: 337-35 (31-98X Prt D-5 Pemodela Reso Peyat Peumoa pada Balta d Jawa Tmur Megguaa Regres Logst Ber Stratfas Ita Novaa, Sr Pgt Wuladar da Purhad Jurusa
Parameter Quantile-like dalam Pendugaan Area Kecil Melalui Pendekatan Penalized- Splines
Statsta, Vol. 8 No., 3 36 Me 008 Parameter Quatle-le dalam Pedugaa Area Kecl Melalu Pedeata Pealzed- Sles Kusma Sad Teaga Pegaar d Dearteme Statsta IPB, Bogor Jl. Merat, Kamus IPB Darmaga, Bogor 6680,
Analisis Jalur / Path Analysis
Analss Jalur / Pah Analyss Analss jalur adalah salah sau benuk model SEM yang dak mengandung varable laen. Tenu saja model n lebh sederhana dbandngkan dengan model SEM lengka. Analss jalur sebenarnya meruakan
ESTIMASI PARAMETER REGRESI GANDA MENGGUNAKAN BOOTSTRAP DAN JACKNIFE.
Prosdg Semar Nasoal Alkas Sas & Tekolog (SNAST) Yogakarta, 6 November 6 ISSN : 979 9X eissn : 54 58X ESTIMASI PARAMETER REGRESI GANDA MENGGUNAKAN BOOTSTRAP DAN JACKNIFE Noerat, Rka Herda,, Jurusa Statstka,
Analisis Survival dengan Model Regresi Cox Weibull pada Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di Rumah Sakit Haji Sukolilo Surabaya
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) 337-35 (31-98X Pr) D-165 Aalss Survval dega Model Regres Cox Webull pada Pedera Demam Berdarah Degue (DBD) d Rumah Sak Haj Sukollo Surabaya Edhy Basya, da I
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu tejad dega sedrya, amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
Pemodelan Resiko Penyakit Pneumonia pada Balita di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Biner Stratifikasi
Pemodela Reso Peyat Peumoa pada Balta d Jawa Tmur Megguaa Regres Logst Ber Stratfas Ita Novaa, Sr Pgt Wuladar da Purhad Jurusa Statsta, Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam, Isttut Teolog Sepuluh Nopember
Declustering Peaks Over Threshold Pada Data Curah Hujan Ekstrim Dependen di Sentra Produksi Padi Jawa Timur
Decluserg Peaks Over Threshold Pada Daa Curah Huja Eksrm Depede d Sera Produks Pad Jawa Tmur Rosa Malka () da Suko () ()() Jurusa Saska, FMIPA, ITS, Isu Tekolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahma Hakm,
Analisis Regresi Eksponensial Berganda (Studi Kasus: Jumlah Kelahiran Bayi di Kalimantan Timur pada Tahun 2013 dan 2014)
Jural EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 5 ISSN 85-789 Aalss Regres Espoesal Bergada (Stud Kasus: Jumlah Kelahra Bay d Kalmata Tmur pada Tahu 3 da 4) Double Expoetal Regresso Aalyss (Case Study: Number
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
PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS KINERJA INSTANSI PEMERINTAH
PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS INSTANSI PEMERINTAH ISI PERATURAN PRESIDEN NO 29 TAHUN 2014 BAB I KETENTUAN UMUM ( 1 asal ) Pasal 1 BAB II PENYELENGGARAAN SAKIP ( 29
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
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (2013) ( X Print) D-311
JURNAL SAINS DAN SENI POMIS Vol., No., (03) 337-350 (30-98X Prt) D-3 Pemodela Fator-Fator yag Memegaruh Jumlah Kemata Ibu d Jatm dega Pedeata GWPR (Geograhcally Weghted Posso Regresso) Dtau dar Seg Fasltas
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Hdrolog Hdrolog meruaka ahaa awal erecaaa suau racag bagua dalam suau DAS uuk memerkraka besarya deb bajr yag erjad ddaerah ersebu. Pada saa ar huja jauh ke bum, sebaga ar jauh
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI. Pemelharaa aau Maeace.. Pegera Pemelharaa Pemelharaa aau dalam slah asgya dsebu maeace adalah kegaa uuk memelhara aau mejaga faslas / eralaa abrk da megadaka erbaka aau eyesuaa /
BAB II KAJIAN PUSTAKA
BAB II KAJIAN PUSTAKA Beberapa teor yag dperlua utu meduug pembahasa dataraya adalah varabel radom, regres lear bergada, metode uadrat terecl (MKT), peguja asums aalss regres, pecla (outler), regres robust,
STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF
STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF A Seawa Program Su Maemaka Iusr a Saska Fakulas Sas a Maemaka Uversas Krse Saya Wacaa Jl Dpoegoro 52-6 Salaga 57 Ioesa e-mal: a_sea_3@yahoocom Absrak Dega
RISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL
RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Defs Pemelharaa Pemelharaa aau erawaa (maeace) meruaka suau kegaa mejaga aau memelhara faslas da eralaa abrk dega megadaka erbaka aau eyesuaa yag derluka agar ercaa suau keadaa oeras
Koefisien Korelasi Spearman
Koefe Koela Speama La hala dega oefe oela poduct-momet Peao, oela Speama dapat dguaa utu data beala mmal odal utu edua vaabel ag heda dpea oelaa. Lagah petama ag dlaua utu meghtug oefe oela Speama adalah
BAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai
Penerapan Prosedur Lachenbruch Pada Kasus Quadratic Discriminant Analysis
Peeraa Proseur Lahebruh Paa Kasus uara Dsrma Aalyss Dew ahma Jurusa Pea aemaa FPIPA UPI sujaaew@yahoo.om Kaa Sawr Te Elero ITENAS aa@eas.a. ABSTAK Hasl-hasl eela ea Lear Dsrma Aalyss (LDA) mauu uara Dsrma
BAB II TINJAUAN PUSTAKA
ADLN - Perusaaa Uiversias Airlagga BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Kose Daa Time Series Time Series meuru Aswi da Suara (6) meruaa seragaia daa egamaa yag erjadi berdasara ides wau secara berurua dega ierval
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,
Regresi Logistik pada Data Rare Event
Prosdg Statsta ISSN 46-6456 Regres Logst ada Data Rare Evet Rud Rum Ar Wstara, Sulad, 3 Abdul Kudus,,3 Statsta, Faultas MIPA, Uverstas Islam Badug, Jl. Ragga Malela No. Badug 46 e-mal: rud_ra@mal.com,
PENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU
PENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU 8345 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA
Peramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-36 Peramalan Penjualan eda Moor Tap Jens d Wlayah Surabaya dan Blar dengan Model ARIMA Box-Jenkns dan Vecor Auoregressve (VAR) Ade
PEMILIHAN MODEL REGRESI TERBAIK MENGGUNAKAN R 2, Cp MALLOW, dan S PADA KASUS INDEKS HARGA SAHAM BURSA GLOBAL
Majalah Ekoom ISSN 4-950 : Vol. VII No. Des 03 PEMILIHAN MODEL REGRESI TERBAIK MENGGUNAKAN R, C MALLOW, da S PADA KASUS INDEKS HARGA SAHAM BURSA GLOBAL Oleh : Wara Pramest, Martha Suhardyah Fakultas Matematka
PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA
PENDAHULUAN Laar Belaag Jahe (Zgber offcale Rosc. merupaa salah sau es aama oba yag mempuya baya eguaa ba sebaga baha oba aaupu maaa. Jahe besar serg dguaa dalam dusr maaa da muma peghaga. Jahe puh ecl,
Fungsional Aditif Ortogonal pada W 0 (E) di dalam R n. Riyadi. Fakultas Keguruan dan Ilmu Pendidikan Universitas Sebelas Maret
JM Volue I Noor Deseer 0 Fugsoal Ad Orogoal pada W 0 () d dala R Ryad Faulas Kegurua da Ilu Pedda Uversas Seelas Mare Asrac Ths paper dscusses aou a represeao heore o a orhogoally addve ucoal o W 0 ()
(R.17) ESTIMASI SMOOTHING SPLINE PADA FUNGSI VARIANSI BERDISTRIBUSI GAMMA DALAM PENDEKATAN REGRESI NONPARAMETRIK
PROSIDING ISSN : 87-59. Semar Nasoal Statsta November Vol, November (R.7) ESIMASI SMOOHING SPLINE PADA FUNGSI VARIANSI BERDISRIBUSI GAMMA DALAM PENDEKAAN REGRESI NONPARAMERIK Sfrya Dose Program Stud Statsta
PENGEMBANGAN MODEL RAMALAN CURAH HUJAN UNUK PEMODELAN SAISICAL DOWNSCALLING DENGAN PENDEKAAN REGRESI BAYES PCA Oleh : Ferr Kodo Lembag, Setawa 3 Suto 3 E-mal: free_maxluz6@ahoo.com, setawa@statsta.ts.ac.d,
BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai dasar-dasar teori yang akan
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab aka dbahas megea dasar-dasar teor ag aka dguaka dalam eulsa skrs, atu megea data hrark, model regres -level, model logstk, estmas arameter model logstk, uj sgfkas arameter
ISSN: X 45 SIFAT ASIMTOTIK ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN KERNEL ORDE TAK HINGGA. Maria Suci Apriani a, Sri Haryatmi b
ISSN: 088-687X 5 SIFAT ASIMTOTIK ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN KERNEL ORDE TAK HINGGA Mara Suc Ara a, Sr Haryatm b a rogram Stud edda Matemata FKI USD Kamus 3 aga, Yogyaarta 558, marasuc@usdacd b Jurusa
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX
ANAISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCUOSIS DENGAN MODE REGRESI COX Es Okava Sr Seyagsh da A Adrya Program Sud Maemaka Fakulas Maemaka da Ilmu Pegeahua Alam Uversas Pakua
Bukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal
Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya
titik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas
STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e
T 22 Studi dan Implementasi Hill Cipher menggunakan binomial newton berbasis komputer
T 22 Sudi da Imlemeasi Hill Ciher megguaa biomial ewo berbasis omuer Rojali Jurusa Maemaia, Shool Of Shool of Comuer Siee Bius Uiversiy, Jaara, Idoesia 48 email: rojali@bius.edu Absra Algorima Hill Ciher
PERBANDINGAN METODE CROSS VALIDATION DAN GENERALIZED CROSS VALIDATION DALAM REGRESI NONPARAMETRIK BIRESPON SPLINE
Perbadga Metode Cross Valdato Da Geeralzed Cross Valdato Dalam Regres Noarametrk Breso Sle Luh Putu Saftr Pratw PERBANDINGAN METODE CROSS VALIDATION DAN GENERALIZED CROSS VALIDATION DALAM REGRESI NONPARAMETRIK
ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 339-541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor, ahu 015, Halama 05-14 Ole d: http://eoural-s1.udp.ac.d/dex.php/gaussa ANALISIS FAKOR FAKOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH KEJAHAAN PENCURIAN KENDARAAN BERMOOR