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

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

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

Transkripsi

1 p-issn e-issn MEDIA STATISTIKA 0() 07: ANALISIS REGRESI SPASIAL DAN POLA PENYEBARAN PADA KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE (DBD) DI PROVINSI JAWA TENGAH Ia Frdra Fatat, Har Wjayato, Agus M. Soleh 3,,3 Fakultas MIPA, Isttut Pertaa Bogor (IPB) e-mal: DOI: 0.470/medstat Artcle Ifo: Receved: 3 Me 07 Accepted: 3 Desember 07 Avalable Ole: 30 Desember 07 Keywords: DHF Dsease, Spatal Assocato, Spatal Aalyss, SAR Model Abstract: Degue Hemorrhagc Fever (DHF) s oe of the dseases that threate huma health. The cases of degue fever the dstrct / cty certaly has dfferet characterstcs, geographc codto, the potetal of the rego, health facltes, as well as other matters that le behd them. Based o local mora dex values are vsualzed through thematc maps, some area adjacet quadrat teds to be the same group. There are two sgfcat quadrat descrbg the patter of spread of degue cases amely quadrat hgh-hgh ad lowlow. Ths dcates a spatal effect o the umber of degue cases, so that the spatal regresso aalyss. Based o the value of ad AIC, autoregressve spatal models (SAR) s good eough to be used modelg the umber of degue cases the provce of Cetral Java. Factors that fluece the umber of degue cases Cetral Java provce 05 s the umber of health ceters per 000 populato, the umber of poldes per 000 populato, populato desty ( ), percetage of people wth access to drkg water sustaable decet ( ), the percetage of water qualty et free of bactera, fug ad chemcals ( ), ad the umber of facltes protected sprgs ( ).. PENDAHULUAN Peyakt demam berdarah degue (DBD) merupaka salah satu peyakt yag megacam kesehata mausa. Peulara peyakt dsebabka oleh vrus degue melalu ggta yamuk Ades Aegepty beta. Apabla peyakt tersebut membulka pegkata jumlah pederta atau wlayah yag terjagkt secara berkala dapat daggap sebaga kejada luar basa (KLB). Peyakt DBD d Provs Jawa Tegah mash mejad masalah kesehata prortas. Pada tahu 05 Jawa Tegah merupaka provs yag memlk jumlah kasus DBD tertgg omor tga d Idoesa (Kemekes, 06). Jumlah kasus DBD d Provs Jawa Tegah pada tahu 05 sebayak 679 dega 44 yag meggal. Agka Meda Statstka 0()07:

2 tersebut megkat apabla dbadgka dega jumlah kasus DBD tahu 04 sebesar 49 dega 0 yag meggal (Kemekes, 06). Hal megdkaska bahwa peagaa kasus peyebara peyakt DBD belum maksmal. Berbaga upaya dapat dlakuka utuk megatas permasalaha tersebut dataraya dega melakuka aalss pola peyebara da megdetfkas faktor-faktor yag dduga mempegaruhya. Bayakya kasus DBD pada kabupate/kota tetuya memlk karakterstk yag berbeda-beda, melhat kods geografs, potes wlayah, fasltas kesehata, maupu halhal la yag melatarbelakagya. Berdasarka alasa tersebut, maka pada peelta meyertaka pegaruh spasal berupa lokas (kabupate/kota) dalam aalss dega harapa dapat meambahka formas dar model yag terbetuk. Tujua dar peelta adalah megdetfkas pola peyebara kasus DBD berdasarka la autokorelas spasal da meetuka faktor-faktor yag mempegaruh jumlah kasus DBD d Provs Jawa Tegah melalu peerapa regres spasal.. TINJAUAN PUSTAKA.. Ideks Mora Ideks Mora adalah la statstk uj yag dguaka utuk melakuka peguja terhadap la autokorelas spasal. Nla Ideks Mora berada pada selag atara - da (- meujukka autokorelas egatf sempura da meujukka autokorelas postf sempura). Nla Ideks Mora dapat dhtug dega megguaka persamaa sebaga berkut (Lee da Wog, 00) : ( x) = β + β ( x) x + β x + β π x 0 π logt[ π ( x) ] = l... + I Keteraga : j = j= = = j= w j w ( x x)( x x) ( x x) = : bayakya pegamata : la rata-rata dar dar lokas : la amata pada lokas ke- : la amata pada lokas ke-j : eleme matrks pembobot spasal bars ke- kolom ke-j j () Hpotess yag dguaka adalah sebaga berkut : H 0 : I = 0 (tdak ada autokorelas atar lokas) H : I 0 (ada autokorelas atar lokas) Meurut Bvad et al. (008), statstk uj Ideks Mora adalah : 96 Ia Frdra (Regres Spasal da Pola Peyebara)

3 Z ( I ) ( I ) ( I ) I E = ~ N( 0,) () Var Nla statstk uj dmaa Z (I) megkut sebara ormal, yag artya aka tolak Z I >. Z α / apabla ( ).. Ideks Local Idcator of Spatal Autocorrelato (LISA) Nla Ideks LISA merupaka la dkator lokal dar asosas spasal. la bergua utuk medeteks hotspot atau coldspot pada data area. Adapu rumus deks LISA ddefska sebaga berkut : I = ( x x) wj ( x j x) j= σ x dega merupaka la pegamata pada lokas ke-, adalah la pegamata pada lokas ke-j, adalah la rataa dar varabel pegamata, adalah pembobot spasal, da adalah la smpaga baku dar varabel..3. Regres Spasal Regres spasal adalah aalss yag megevaluas hubuga atara satu varabel dega beberapa varabel la dega memberka efek spasal pada beberapa lokas yag mejad pusat pegamata. Pada model regres spasal terdapat efek spasal yatu spatal depedece da spatal heterogety (Asel 988). Meurut Asel (988), Betuk umum model regres spasal adalah sebaga berkut : y = ρ Wy + Xβ + u u = λwu + ε ( 0, I) ε ~ N σ dega y adalah vektor varabel respo berukura, X adalah matrks varabel pejelas berukura ( p +), adalah vektor koefse parameter regres berukura ( p + ), adalah matrks pembobot spasal berukura, u adalah vektor galat yag dasumska megadug autokorelas berukura, ε adalah vektor galat yag bebas autokorelas berukura, adalah koefse autoregres lag spasal, adalah koefse autoregres galat spasal, da I adalah matrks dettas berukura. Berdasarka model umum yag tertera dapat dperoleh model regres spasal dataraya sebaga berkut : a. Model Autoregresf Spasal atau Spatal Autoregressve Model (SAR) jka la 0 da =0 maka model tersebut merupaka model SAR (Spatal Autoregressve Regresso). Hal berart bahwa model memlk varabel respo yag berkorelas spasal. Model regres spasalya mejad (Bvad et al. 008) : y = ρ Wy + Xβ + ε (3) dega asums ε ~ N ( 0, σ I). Dar persamaa (3) dperoleh: (3) Meda Statstka 0()07:

4 ε = y ρ Wy Xβ ( I W) y Xβ = ρ (4) dmaa y adalah varabel respo, adalah matrks varabel pejelas, adalah matrks pembobot spasal, da adalah koefse predktor model spasal lag. Model persamaa megasumska bahwa proses autoregressve haya pada varabel respo. b. Model Galat Spasal atau Spatal Error Model (SEM) jka la =0 da 0 maka model tersebut adalah model SEM (Spatal Error Model). Hal berart bahwa model tersebut memlk varabel galat yag berkorelas spasal. Model regres spasalya mejad : y = Xβ + u u = λ Wu + ε ( I W)( y Xβ) ε = λ (7).4. Peguja Efek Spasal Regres spasal memlk dua efek yatu ketergatuga spasal da keragama spasal. Peguja efek ketergatuga spasal megguaka uj Lagrage Multpler sedagka uj efek keragama spasal megguaka uj Breush-Paga. Peguja hpotess Lagrage Multpler adalah sebaga berkut : a. Lagrage Multpler Lag Hpotess yag dguaka adalah (Asel 988): H 0 : ρ = 0 (tdak ada ketergatuga spasal pada varabel respo) H : ρ 0 (ada ketergatuga spasal pada varabel respo) Statstk uj yag dguaka: dmaa [ e WY /( ee / ) ] LM ρ = (8) D ' ( WXβ) ( I X( X X) X )( WXβ) = σ D + tr ( W W + WW) Keputusa tolak H 0 jka la LM ρ > χ α ( p) tabel, dega p adalah bayakya parameter spasal. Sehgga, model yag dbuat adalah model autoregresf spasal (SAR). b. Lagrage Multpler Error Hpotess peguja yag dguaka : H 0 : λ = 0 (tdak ada ketergatuga spasal pada galat) H : λ 0 (ada ketergatuga spasal pada galat) Statstk uj yag dguaka: (5) (6) 98 Ia Frdra (Regres Spasal da Pola Peyebara)

5 [ e We /( ee / )] ( W W + WW) LM λ = (9) tr Keputusa tolak H 0 jka la LM λ > χ α ( p) tabel, dega p adalah bayakya parameter spasal dalam model (Arsat 0). c. Peguja efek keragama spasal adalah dega megguaka hasl perhtuga Breush-Paga. Adapu Hpotess yag dguaka sebaga berkut : = 3 = H 0 : α α =... = α 0 (terdapat homogetas spasal) H : mmal ada satu α 0 (terdapat heterogetas spasal) Adapu statstk uj Breusch-Paga (BP) yatu (Arba 006) : dega : ' = ' BP x f x x x f (0) = = = f ˆ ε = ˆ σ ( y βˆ x ) εˆ = ˆ σ = = εˆ Uj statstk BP megkut sebara χ α ( p ) dega p adalah bayakya parameter regres. Keputusa tolak jka la BP > χ α ( p ). 3. METODE PENELITIAN 3.. Sumber Data da Varabel Peelta Peelta megguaka data sekuder yag dperoleh dar Das Kesehata (Dkes) Provs Jawa Tegah tahu 05 da Bada Pusat Statstk (BPS) Provs Jawa Tegah 05. Varabel yag mejad respo dalam peelta adalah jumlah kasus Demam Berdarah Degue (DBD) dega 9 varabel pejelas d tap kabupate/kota. Adapu kesembla varabel pejelas tersebut adalah jumlah rumah sakt per 000 peduduk, jumlah poldes per 000 peduduk, kepadata peduduk, persetase rumah tagga yag berperlaku hdup bersh da sehat, persetase rumah sehat, persetase peduduk terhadap akses ar mum berkelajuta layak, persetase kualtas ar bebas bakter, jamur da baha kma, jumlah saraa mata ar terldug da jumlah saraa peampuga ar huja. Jumlah kabupate/kota d Provs Jawa Tegah berjumlah Metode Aalss Metode aalss yag dguaka dalam peelta dapat djelaska secara rc sebaga berkut :. Melakuka eksploras data kasus DBD d Provs Jawa Tegah tahu 05. Meda Statstka 0()07:

6 . Meguj la autokorelas spasal terhadap data jumlah kasus DBD megguaka la deks Mora. 3. Meguj efek kehomogea ragam spasal megguaka uj Breush-Paga. 4. Meguj efek ketergatuga spasal megguaka uj Lagrage Multpler. 5. Melakuka pedugaa da peguja parameter model regres spasal yag terplh berdasarka uj Lagrage Multpler. 6. Meguj asums ssaa pada model regres spasal (keormala ssaa, kehomogea ssaa, da kebebasa atar ssaa) 7. Melakuka perbadga model atara model regres spasal yag terplh dega regres ler bergada megguaka la AIC, Adjusted R, da R 4. HASIL DAN PEMBAHASAN Jumlah peemua kasus DBD pada tap kabupate/ kota d Provs Jawa Tegah pada tahu 05 dsajka pada Gambar. Kasus peyakt demam berdarah degue (DBD) merupaka salah satu peyakt yag meyebar d seluruh wlayah kabupate/kota d Provs Jawa Tegah. Peyebara peyakt melput 9 kabupate da 6 kota. Gambar tersebut meujukka bahwa jumlah kasus DBD tertgg berada d Kota Semarag dega jumlah kasus 69, sedagka kasus DBD teredah berada d Kota Pekaloga da Kabupate Woosobo sejumlah 8 kasus. Adapu jumlah keseluruha kasus DBD yag ada d Provs Jawa tegah adalah 679 jwa. Gambar Jumlah Kasus DBD Tap Kabupate/Kota Tahu 05 Bayakya kasus DBD yag terjad d Provs Jawa Tegah tahu 05 memlk pegaruh dar tetagga sektarya. Hal dapat dketahu berdasarka la deks Mora global da lokal. Adapu la deks Mora yag ddapatka adalah 0.30 dega la-p 00 Ia Frdra (Regres Spasal da Pola Peyebara)

7 sebesar (< α = 0%). Hal meujukka bahwa terdapat autokorelas spasal postf. Secara global jumlah kasus DBD d Provs Jawa Tegah memlk autokorelas spasal amu jka secara lokal meghaslka keputusa yag berbeda. Besarya la peluag setap wlayah yag ddeteks dega la deks Mora lokal meujuka ada sembla wlayah yag sgfka dega tgkat kesalaha α = 0% yatu Kabupate Pekaloga, Bajaregara, Woosobo, Groboga, Pat, Kudus, Jepara, Demak, da Kota Semarag. Kesembla wlayah tersebut dtetuka ke dalam empat kuadra yag berbeda megguaka plot pecara mora. Adapu hasl aalss eksploras dar Plot Pecara Mora dapat dlhat pada Gambar.,5 0 Kudus Demak Rata-rata tetagga dbakuka,0 0,5 0,0-0,5 Woosobo Bajaregara Pekaloga Pat Groboga Jepara Kota Semarag 0 -,0-0 Nla pegamata yag dbakuka 3 Gambar Plot Pecara Mora Jumlah Kasus DBD Kesembla wlayah tersebut dapat dvsualsaska ke dalam peta tematk pada Gambar 3, dapat dlhat bahwa haya ada kuadra yag dtempat oleh wlayah kabupate/kota yag sgfka yatu kuadra Hgh-hgh da Low-low. Kuadra Hgh-hgh dtempat oleh eam kabupate/kota yag sgfka yatu Jepara, Demak, Kudus, Pat, Groboga, da Kota Semarag. Hal megdkaska bahwa keeam kabupate/kota tersebut memlk jumlah kasus DBD yag tgg da tetagga sektarya juga tgg. Apabla kasus DBD keeam kabupate/kota tdak segera dtaga, maka dapat dmugkaka megakbatka peulara wabah peyakt DBD ke tetagga sektarya. kabupate/kota yag dcrka oleh wara kug termasuk ke dalam kuadra Low-low. Adapu kabupate/kota yag masuk dalam kuadra adalah Pekaloga, Woosobo, da Bajaregara. Hal meujukka bahwa ketga wlayah tersebut memlk jumlah kasus DBD yag redah da tetagga sektarya juga redah. Wlayah yag dber wara abuabu megdkaska kabupate/kota yag tdak sgfka ketka duj la lokal Mora dega tgkat kesalaha α sebesar 0%. Berdasarka la statstk uj pada model SAR adalah dega la-p 0.0 yag meyataka kurag dar α = 0%. Sehgga, hasl tersebut memberka keputusa tolak H0 yag meyataka bahwa terdapat ketergatuga spasal dalam lag da perlu dlajutka dega pembetuka model SAR. Meda Statstka 0()07:

8 Nla statstk uj pada model SEM adalah.547 dega la-p 0.4 yag meyataka lebh dar α = 0%, Sehgga hasl tersebut memberka keputusa terma H 0 yag meyataka bahwa tdak terdapat ketergatuga spasal dalam galat. Sehgga, model yag sesua adalah model SAR. Gambar 3 Peta Tematk Berdasarka Uj Lokal Mora Model regres yag terbetuk pada jumlah kasus DBD d Provs Jawa Tegah megguaka model spatal autoregressve adalah yˆ = X 35.03X X X X X X X X Wy () Hasl pedugaa da peguja model SAR dapat dlhat pada Tabel, dar hasl tersebut dperoleh eam varabel pejelas yag la peluagya kurag dar α = 0%. Hal meadaka bahwa keeam varabel pejelas tersebut memlk pegaruh yata terhadap bayakya kasus DBD d Provs Jawa Tegah dega taraf yata 0%. Keeam varabel pejelas yag sgfka terhadap bayakya kasus DBD yatu jumlah puskesmas per 000 peduduk (X ), jumlah poldes per 000 peduduk (X ), Kepadata peduduk tap (X 3 ), persetase peduduk terhadap akses ar mum berkelajuta layak (X 6 ), persetase kualtas ar bersh yag bebas bakter,jamur da baha kma (X 7 ), 0 Ia Frdra (Regres Spasal da Pola Peyebara) 9

9 da jumlah saraa mata ar terldug (X 8 ). Sela keeam varabel pejelas yag sgfka tersebut, juga mucul koefse baru yag sgfka yatu. Model SAR yag dperoleh aka tepat dguaka jka memeuh asums. Asums yag harus dpeuh sama sepert asums yag dujka pada model regres ler bergada, yatu ssaa meyebar ormal, ragam ssaa homoge, da ssaa salg bebas. Secara keseluruha, model SAR telah memeuh semua asums. Tabel Peguja da Pedugaa Parameter Model SAR Predktor Koefse Z P Costat * * * * * * * Keteraga : *) yata pada α = 0% Koefse X bertada egatf artya setap keaka jumlah puskesmas per 000 peduduk d suatu kabupate/kota aka cederug meuruka jumlah kasus DBD. Begtu pula dega koefse X yag artya setap keaka jumlah poldes per 000 peduduk satu satua d suatu kabupate/kota aka cederug meuruka jumlah kasus DBD. Hal dsebabka puskesmas da poldes sebaga fasltas kesehata berpera petg dalam proses pembagua kesehata da melaya kesehata masyarakat. Koefse X 3 memlk tada postf yag meggambarka bahwa apabla terjad keaka kapadata peduduk tap km d suatu kabupate/kota maka dapat membulka pegkata kasus DBD. Kepadata peduduk yag semak megkat aka megakbatka wlayah yag kumuh da kotor. Sela tu, semak padat peduduk maka semak mudah utuk terjadya peulara DBD karea jarak terbag yamuk dperkraka sektar 50 m. Kemampua terbag yamuk juga cukup jauh yatu mecapa radus 00 hgga 00 meter (Melasar da Satar, 004). Koefse X 6 memlk tada egatf yag meggambarka bahwa apabla terjad keaka persetase peduduk terhadap akses ar mum berkelajuta layak d suatu kabupate/kota maka cederug dapat megurag jumlah kasus DBD. Akses ar mum yag layak dapat dartka sebaga akses terhadap sumber ar mum yag berkualtas da terldug. Sumber ar mum yag berkualtas meyedaka ar yag ama dkosums bag masyarakat. Semak besar persetase peduduk yag megguaka sumber ar mum layak meujukka semak bakya rumah tagga d suatu daerah tersebut. Meda Statstka 0()07:

10 Koefse X 7 memlk tada postf yag artya apabla persetase kualtas ar bersh yag ama dar bakter,jamur da baha kma megkat d suatu kabupate/kota maka kemugka juga dapat meakka jumlah kasus DBD. Pada dasarya yamuk Aedes Aegypt beta meetaska telurya pada ar yag bersh. Telur yag dtetaska pu dapat mecapa 00 hgga 00 butr (Becker et al., 00). Oleh sebab tu, keberadaa ar yag bersh perlu dkedalka dataraya melalu program 3M (Meguras, Megubur, da Meutup). Sedagka koefse X 8 memlk tada egatf yag artya apabla terjad keaka jumlah saraa mata ar terldug d suatu kabupate/kota maka cederug dapat megurag jumlah kasus DBD. Saraa mata ar terldug yag ada d suatu kabupate/kota sagat berpera petg dalam mempertahaka kebersha sumber ar yag lagsug bersumber dar permukaa taah tapa melalu sstem perppaa da tapa megguaka proses pegolaha/peyarga. Koefse yag sgfka meujukka bahwa suatu daerah kabupate/kota memlk kasus DBD yag dkellg oleh daerah yag memlk kasus DBD laya, maka pegaruh dar masg-masg daerah yag megellgya dapat dukur sebesar koefse dkal dega rata-rata dar daerah yag memlk kasus DBD dsektarya. Krtera yag dguaka utuk memlh model terbak adalah dega membadgka la AIC, R, da Adjusted R. Perbadga atara model SAR dega regres ler bergada dapat dlhat pada Tabel. Tabel Perbadga la ukura kebaka model Model AIC R Adjusted R Regres ler bergada % % SAR % 6.483% Model dkataka lebh bak dbadgka model yag la apabla la AIC lebh kecl, la R da Adjusted R lebh besar. Model SAR memlk la AIC yag lebh kecl, la R da Adjusted R yag lebh besar dar regres ler bergada Hal berart model SAR mampu memberka tambaha formas megguaka ketergatuga lag spasal. Sehgga, model SAR lebh bak dguaka utuk memodelka kasus DBD d Provs Jawa Tegah. 5. KESIMPULAN Pola peyebara kasus DBD d provs Jawa Tegah pada tahu 05 dapat dgambarka melalu peta tematk berdasarka la Ideks Mora Lokal. Ada dua kelompok yag sgfka (α = 0%) yatu kelompok Hgh-hgh da Low-low. Faktorfaktor yag mempegaruh jumlah kasus DBD d Provs Jawa Tegah tahu 05 lebh bak dmodelka dega model SAR, dega memasukka efek ketergatuga lag spasal ke dalam model. Model SAR memlk la AIC yag lebh redah, Adjusted R da R lebh tgg. Adapu faktor yag berpegaruh terhadap jumlah kasus DBD adalah jumlah puskesmas per 000 peduduk (X ), jumlah poldes per 000 peduduk (X ), kepadata peduduk tap km (X 3 ), persetase peduduk terhadap akses ar mum berkelajuta layak (X 6 ), persetase kualtas ar bersh yag bebas bakter, jamur da baha kma (X 7 ), 04 Ia Frdra (Regres Spasal da Pola Peyebara)

11 da jumlah saraa mata ar terldug (X 8 ). Sela keeam varabel pejelas yag sgfka tersebut, juga mucul varabel baru yag sgfka yatu kasus DBD d kabupate/kota dsektarya ( ). DAFTAR PUSTAKA Asel, L Spatal Ecoometrcs: Methods ad Models. Kluwer Academc Publshers. Netherlads. Arba, G Spatal Ecoometrcs: Statstcal Foudatos ad Applcatos to Regoal Covergece. Germay: Sprger-Verlag Berl Hedelberg. Arsat, R. 0. Model Regres Spasal utuk Deteks Faktor-Faktor Kemska d Provs Jawa Tmur. Tess. Bogor: Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam, Isttut Pertaa Bogor. Becker, N., Boase, C., Dahl, C., da Kaser, A. 00. Mosqutoes ad Ther Cotrol. New York (Lodo): Sprger. Bvad, R.S., Pebesma, E.J., da Rubo, V.G Appled Spatal Data Aalyss wth R (Use R!). New York (US): Sprger. Dray S, Perre L, Pedro RP Spatal Modelg: A Comprehesve Framework for Prcpal Coordate Aalyss of Neghbor Matrces (PCNM). Ecologcal Modellg, Vol 96, pp [Kemekes] Kemetera Kesehata Republk Idoesa Tata Laksaa Demam Berdarah Degue d Idoesa. [Kemekes] Kemetera Kesehata Republk Idoesa. 06. Kasus Demam Berdarah Degue d Idoesa. mgeerator&tahu=03,04,05,06&kode_property= &jes_wla yah=provs&feld_bars=wlayah&feld_kolom=perode_dkator&seluruh_data = [Kemekes] Kemetera Kesehata Republk Idoesa. 06. Kemekes Keluarka Surat Edara Pemberatasa Sarag Nyamuk Dega 3m Plus da Geraka N Rumah Jumatk [teret]. [duduh 06 Februar 0]. edara-pemberatasa-sarag-yamuk-dega-3m-plus-da-geraka--rumah-- jum.html Lee, J., Wog, D.W.S. 00. Statstcal Aalyss ArchVew GIS. New York: Joh Wley & Sos, Ic. Melasar, M., da Satar, H.I Demam Berdarah Perawata d Rumah & Rumah Sakt. Jakarta: Puspa Swara. [dakses pada taggal 3 Desember 06]. Meda Statstka 0()07:

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

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

Lebih terperinci

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA. Latar Belakang. Demam Berdarah Dengue (DBD)

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA. Latar Belakang. Demam Berdarah Dengue (DBD) PENDAHULUAN Latar Belakag Kods suatu daerah secara umum berkata dega kods d daerah la, terutama daerah yag berdekata. Pola sepert dkeal dega hubuga spasal. Besara autokorelas spasal dapat dguaka utuk megdetfkas

Lebih terperinci

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

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

Lebih terperinci

BAB 2. Tinjauan Teoritis

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

Lebih terperinci

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

JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) ( X Print) D-277 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (06 337-350 (30-98X Prt D-77 Pemodela da Pemetaa Kasus Demam Berdarah Degue d Provs Jawa Tmur Tahu 04 dega Geeralzed Posso Regresso, Regres Bomal Negatf da Flexbly

Lebih terperinci

Pengujian Autokorelasi terhadap Sisaan Model Spatial Logistik

Pengujian Autokorelasi terhadap Sisaan Model Spatial Logistik Pegua Autokorelas terhadap saa Model patal Logstk Utam Dyah yaftr, Bagus artoo, alamatuttazl Abstrak Pemodela dega bass ruag (spatal perlu memerhatka pegaruh atar ruag tersebut. Pemodela klask yag megasumska

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

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

Lebih terperinci

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom

Lebih terperinci

PEMETAAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE DENGAN ANALISIS POLA SPASIAL DI KABUPATEN PEKALONGAN. Hasbi Yasin 1, Ragil Saputra 2.

PEMETAAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE DENGAN ANALISIS POLA SPASIAL DI KABUPATEN PEKALONGAN. Hasbi Yasin 1, Ragil Saputra 2. Pemetaa Peyakt (Hasb Yas) PEMETAAN PENYAKIT DEMAM BERDARAH DENGUE DENGAN ANALISIS POLA SPASIAL DI KABUPATEN PEKALONGAN Hasb Yas 1, Ragl Saputra 1 Jurusa Statstka FSM UNDIP Jurusa Iformatka FSM UNDIP Abstract

Lebih terperinci

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Analisis Autokorelasi Spasialtitik Panas Di Kalimantan Timur Menggunakan Indeks Moran dan Local Indicator Of Spatial Autocorrelation (LISA)

Analisis Autokorelasi Spasialtitik Panas Di Kalimantan Timur Menggunakan Indeks Moran dan Local Indicator Of Spatial Autocorrelation (LISA) Jural EKSPONENSIAL Volume 8, Nomor, Me 7 ISSN 85-789 Aalss Autokorelas Spasalttk Paas D Kalmata Tmur Megguaka Ideks Mora da Local Idcator Of Spatal Autocorrelato (LISA) Aalyss Spatal Autocorrelato Hotspot

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

Lebih terperinci

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PEMODELAN SPASIAL EKONOMETRIK KERUGIAN MAKROEKONOMI AKIBAT BENCANA ALAM 1 Henny Kusumaningrum, 2 Dwi Endah Kusrini dan 3 Destri Susilaningrum

PEMODELAN SPASIAL EKONOMETRIK KERUGIAN MAKROEKONOMI AKIBAT BENCANA ALAM 1 Henny Kusumaningrum, 2 Dwi Endah Kusrini dan 3 Destri Susilaningrum PEMODELAN SPASIAL EKONOMETRIK KERUGIAN MAKROEKONOMI AKIBAT BENCANA ALAM He Kusumagrum, 2 Dw Edah Kusr da 3 Destr Suslagrum Jurusa Statstka, Fakultas MIPA, Isttut Tekolog Sepuluh Nopember (ITS) Jala Aref

Lebih terperinci

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

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

Lebih terperinci

Bab II Teori Pendukung

Bab II Teori Pendukung Bab II Teor Pedukug.. asar Statstka Utuk keperlua peaksra outstadg clams lablty, pegetahua dalam statstka mead hal yag petg. asar statstka yag dguaka dalam tess atara la :. strbus ormal Sebuah peubah acak

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

X a, TINJAUAN PUSTAKA

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

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

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

Lebih terperinci

AUTOKORELASI SPASIAL UNTUK IDENTIFIKASI POLA HUBUNGAN KEMISKINAN DI JAWA TIMUR

AUTOKORELASI SPASIAL UNTUK IDENTIFIKASI POLA HUBUNGAN KEMISKINAN DI JAWA TIMUR AUTOKORELASI SPASIAL UNTUK IDENTIFIKASI POLA HUBUNGAN KEMISKINAN DI JAWA TIMUR Rokhaa Dw Bekt Mathematcs & Statstcs Departmet, School of Computer Scece, Bus Uversty Jl. K.H. Syahda No. 9, Palmerah, Jakarta

Lebih terperinci

Analisis Korelasi dan Regresi

Analisis Korelasi dan Regresi Aalss Korelas da Regres Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uad LOGO www.themegaller.com LOGO Data varat Data dega dua varael Terhadap satu pegamata dlakuka pegukurapegamata terhadap varael

Lebih terperinci

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

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

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB METODE PENELTAN 3.1 Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d areal/wlaah koses huta PT. Sarmeto Parakata Tmber, Kalmata Tegah pada bula Aprl sampa dega Me 007. 3. Baha da Alat Baha ag dguaka utuk

Lebih terperinci

ANALISIS KEMENANGAN PEMILIHAN GUBERNUR (PILGUB) JAWA TENGAH 2013 DENGAN AUTOKORELASI SPASIAL

ANALISIS KEMENANGAN PEMILIHAN GUBERNUR (PILGUB) JAWA TENGAH 2013 DENGAN AUTOKORELASI SPASIAL Statstka, Vol., No., Me 4 ANALISIS KEMENANGAN PEMILIHAN GUBERNUR (PILGUB) JAWA TENGAH 3 DENGAN AUTOKORELASI SPASIAL Ala Prahutama Jurusa Statstka, Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam, Uverstas Dpoegoro,

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

*( Diah Ayu Novitasari Fakultas Ekonomi Universitas Islam Lamongan ABSTRAK

*( Diah Ayu Novitasari Fakultas Ekonomi Universitas Islam Lamongan ABSTRAK J u r a l E K B I S / V o l. X III/ N o. 1 / e d s M a r e t 0 1 5 69 SPATIAL PATTERN ANALYSIS DAN SPATIAL AUTOCORRELATION PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO (PDRB) SEKTOR INDUSTRI UNTUK MENGGAMBARKAN PEREKONOMIAN

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

JIIA, VOLUME 3 No. 2, APRIL 2015

JIIA, VOLUME 3 No. 2, APRIL 2015 DETERMINAN KEPUTUSAN PETANI TERHADAP KONVERSI LAHAN SAWAH MENJADI PERMUKIMAN (Determats of Farmers Decso for Rce-Feld Coverso to Housg) Umyat Kulsum, Bustaul Arf, Zaal Abd Jurusa Agrbss, Fakultas Pertaa,

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

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

Lebih terperinci

Statistika ITS Surabaya

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

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling.

METODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling. METODE PENELITIAN Desa, Tempat da Waktu Peelta Peelta megguaka desa cross sectoal study. Lokas peelta d Kota Bogor. Pemlha lokas peelta secara purposve dega pertmbaga merupaka salah satu kecamata dega

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

Regresi & Korelasi Linier Sederhana Regres & Korelas Ler Sederhaa. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar la peubah

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

ABSTRAK. Ika Dewi Ariyanti 1 dan Sutikno 2

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

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

Lebih terperinci

IV HASIL DAN PEMBAHASAN

IV HASIL DAN PEMBAHASAN 9 3.3.2.6 Perbadga Kualtas Data dega Parameter Statstka Parameter statstka yag dguaka sebaga alat batu pelaa perbadga kualtas kedua data adalah raso, korelas, MAE, da RMSE. Raso Data CH Dugaa R Data CH

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

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

Lebih terperinci

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA . Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Analisis Spasial pada Aglomerasi Industri Manufaktur

Analisis Spasial pada Aglomerasi Industri Manufaktur UGAS MAA KULIAH ANALISIS SPASIAL Aalss Spasal pada Aglomeras Idustr Maufaktur d Pulau Jawa Dose: Dr. Sutko Dr. Setawa Dsusu Oleh: RINDANG BANGUN PRASEYO NRP. 33 30 70 PROGRAM SUDI DOKOR JURUSAN SAISIKA

Lebih terperinci

Analisis Regresi Robust Menggunakan Kuadrat Terkecil Terpangkas untuk Pendugaan Parameter

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

Lebih terperinci

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi. TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Ftr Yulat, SP. Ms. UKURAN DATA Ukura data Ukura Pemusata data Ukura letak data Ukura peyebara data Mea Meda Jagkaua Meda Kuartl Jagkaua atar

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 6 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Metode Kuadrat Terkecil Aalisis regresi merupaka aalisis utuk medapatka hubuga da model matematis atara variabel depede (Y) da satu atau lebih variabel idepede (X). Hubuga atara

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,

Lebih terperinci

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI I ANALISIS REGRESI KORELASI Aalss regres mempelajar betuk hubuga atara satu atau lebh peubah bebas dega satu peubah tak bebas dalam peelta peubah bebas basaya peubah yag dtetuka oelh peelt secara bebas

Lebih terperinci

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS

ALGORITMA MENENTUKAN HIMPUNAN TERBESAR DARI SUATU MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS LGORITM MENENTUKN HIMPUNN TERBESR DRI SUTU MTRIKS INTERVL DLM LJBR MX-PLUS Rata Novtasar Program Stud Matematka FMIP UNDIP JlProfSoedarto SH Semarag 575 bstract Ths research dscussed about how to obtaed

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama. BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

Analisis Regresi dan Korelasi

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

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

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

Lebih terperinci

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci