MODEL REGRESI POISSON (Studi Kasus : Jumlah Kematian Ibu yang Terjadi di Kota Bengkulu) ( )

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "MODEL REGRESI POISSON (Studi Kasus : Jumlah Kematian Ibu yang Terjadi di Kota Bengkulu) ( )"

Transkripsi

1 MODEL REGRESI POISSON (Stud Kasus : Jumlah Kemata Ibu yag Terjad d Kota Begkulu) Herla 1, Sgt Nugroho, da Jose Rzal 1 Alum Jurusa Matematka Fakultas MIPA Uverstas Begkulu Staf Pegajar Jurusa Matematka Fakultas MIPA Uverstas Begkulu ABSTRAK Regres Posso adalah regres oler yag berdstrbus Posso, dguaka utuk megaalss varabel respo dskrt da teger tdak egatf. Estmas parameter modelya dtaksr dega megguaka Maxmum Lkelhood Estmato (MLE). Tujua dar peelta adalah utuk mempelajar salah satu aalss regres oler yatu aalss Regres Posso serta memberka telada peerapaya yatu pada peelta kesehata masyarakat dega stud kasus pada Jumlah Kemata Ibu yag terjad d Kota Begkulu pada tahu 00. Dar hasl pegolaha data dega megguaka paket program SAS vers 9.1 da SPSS 16 dperoleh model regres posso yatu : µ = exp X + 0, 5166 X 0.341X X ( ) Dar model d atas dapat dsmpulka bahwa varabel yag berpegaruh terhadap Jumlah Kemata Ibu yag terjad d Kota Begkulu pada tahu 00 adalah Jumlah Ibu Bersal, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Pertama, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Keempat, da Jumlah Ibu Haml Resko Tgg. Kata Kuc : Regres Noler, Dstrbus Posso, Regres Posso. Pedahulua Aalss regres merupaka aalss statstka yag dguaka secara luas dalam lmu pegetahua terapa, dmaa aalss regres dapat dguaka utuk meduga atau meggambarka pegaruh suatu varabel terhadap varabel la. Varabel yag laya dpegaruh varabel yag la dsebut varabel tdak bebas atau varabel respo (Depedet varable), sedagka varabel-varabel yag laya mempegaruh la varabel tdak bebas dsebut varabel bebas (Idepedet varable). Hubuga fugsoal yag berlaku d atara varabel-varabel tersebut dapat berbetuk regres ler da oler. Sela utuk meduga pegaruh suatu varabel terhadap varabel yag la, regres dguaka utuk megestmas atau meduga la varabel tdak bebas (depede) Y dega syarat bahwa la varabel bebas (depede) X dketahu. Salah satu jes regres yag serg dguaka utuk meggambarka hubuga atara satu varabel bebas dega satu varabel tdak bebas dalam betuk persamaa ler dsebut regres sederhaa. Y = β0 + β1x + ε = 1,,..., Apabla la varabel tdak bebas dduga berdasarka dua atau lebh varabel bebas, maka model regres tersebut merupaka regres ler bergada. Y = β0 + β1x1 + βx βk xk + ε = 1,,...,

2 Jka suatu varabel acak mempuya tpe dskrt da meyataka bayakya kejada dalam terval tertetu (waktu, area, da la-la), maka varabel acak tersebut Y berdstrbus posso maka model berdstrbus posso da apabla varabel respo ( ) regres yag dguaka adalah Regres Posso. Metode basaya dterapka pada peelta kesehata masyarakat, bolog, tekk, peddka, da la-la. Tggya jumlah agka kemata bu mecermka mash burukya status gz da kesehata bu, kods kesehata lgkuga, tgkat pelayaa kesehata terutama utuk bu haml, melahrka da masa fas (kualtas pelayaa prakelahra), pertologa persala, da perawata pasca persala belum dmafaatka secara maksmal. (Depkes Props Begkulu, 1999). Jumlah kemata bu yag terjad d kota Begkulu sebaga varabel acak Y (varabel respo) dalam peelta dapat dasumska megkut Dstrbus Posso karea kejada tersebut jarag terjad dalam ruag sampel yag besar. Da oleh kareaya hubuga atara Jumlah Kemata Ibu dega faktor-faktor yag berpegaruh dapat dketahu melalu Regres Posso. Sehgga, dar latar belakag yag telah duraka maka peuls tertark utuk megetahu faktor-faktor apa saja yag mempegaruh Jumlah Kemata Ibu d kota Begkulu dar Jauar sampa Desember 00. Adapu Tujua dar peelta adalah : 1. Mempelajar salah satu aalss regres oler yatu aalss Regres Posso da memberka pejelasa megea Dstrbus Posso, Model Regres Poso, pedugaa parameter Regres Posso, peguja parameter Regres Posso, koefse determas ( R ), da meerapka model Regres Posso pada peelta kesehata masyarakat yatu terhadap Jumlah Kemata Ibu yag terjad d kota Begkulu.. Utuk megetahu varabel-varabel bebas apa saja yag berpegaruh terhadap Jumlah Kemata Ibu yag terjad d kota Begkulu. Dalam regres, hubuga fugsoal yag berlaku d atara varabel dapat Dstrbus Posso Suatu proses posso memlk sfat-sfat berkut : 1. Jumlah kejada yag terjad dalam suatu terval waktu atau daerah tertetu adalah depede terhadap jumlah kejada dalam terval waktu atau daerah yag la.. Probabltas suatu kejada yag terjad pada terval waktu atau daerah yag sagat kecl adalah proporsoal terhadap pajag terval waktu atau luas daerah da tdak tergatug pada jumlah kejada yag terjad d luar terval waktu atau daerah. 3. Probabltas lebh dar satu kejada dalam terval waktu atau daerah yag sagat kecl adalah dabaka. Msalka Y suatu varabel acak dega dstrbus dskrt. Y berdstrbus posso dega parameter µ, dapat dtuls sebaga Y Posso ( µ ) jka da haya jka fugs peluag dyataka dalam betuk: µ y e µ ( ) 0,1,,... f y = y = ( y! Mea da vara pada peluag dstrbus posso adalah: E Y y f y = ( ) ( ) Y = 0

3 = µ ( Y ) E ( Y ) ( E ( Y )) σ = = µ Berdasarka hasl peurua rumus d atas maka mea da vara dar varabel Y yag berdstrbus posso dega parameter µ, mempuya la yag sama yatu µ atau E ( Y ) ( Y ) = σ = µ. Model Regres Posso Model Regres Posso dyataka dalam betuk berkut: Y E Y ε = ( ) + = 1,,..., (karea ( ) E Y = µ ) = µ + ε ( µ dasumska dega varabel bebas x1, x,..., xp 1. Dega megguaka otas, ) µ β utuk meujukka fugs hubuga mea varabel respo ( ) varabel bebas ) dega 1,,..., µ oleh = da β adalah la koefse regres, maka model regres posso dapat pula dtuls dalam betuk: Y = µ X, β + ε = 1,,..., ( ( ) Dalam Kuter, 004 terdapat beberapa fugs yag basa dguaka dalam model regres posso yatu: X β µ = µ, β ) = exp β ) ( loge β ) Pedugaa Parameter Regres Posso Jka pedugaa koefse regres dega megguaka metode kuadrat terkecl dlakuka dega cara memmumka jumlah kuadrat galat, maka berbeda dega metode maksmum lkelhood. Pedugaa dega megguaka metode dlakuka dega cara memaksmumka suatu fugs lkelhood (lkelhood fucto). Apabla fugs suatu peduga dega varabel respo berdstrbus posso adalah sebaga berkut: y µ exp( µ ) f ( y ) = y = 0,1,,... ( y! dmaa µ = µ, β ). Maka fugs lkelhood µ µ, β ) ( β ) = ( ) L f Y = 1 = 1 Y, ) exp, ) = adalah µ β µ β = ( Y! Sehgga dperoleh persamaa fugs lkelhood sebaga berkut: 3

4 L ( β ) Y, ) exp, ) µ β µ β = 1 = 1 = Y! Fugs l (logartma atural) dar fugs lkelhood µ µ, β ) = 1 = adalah: ( β ) = l ( β ) = µ ( β ) µ ( β ) ( ) l L Y l X, X, l Y! = 1 = 1 = 1 = 1 ( ) ( ) ( ) = Y l µ X, β µ X, β l Y! (8) Nla β yag membuat fugs lkelhood mecapa la terbesar merupaka peduga maksmum lkelhood bag β (maxmum lkelhood estmator). Utuk memperoleh β dapat memaksmumka fugs lkelhood adalah dega meyelesaka persamaa: L( β ) = 0 = 1,,..., k β Karea sult utuk meetuka turua dar fugs lkelhood maka persamaa d atas dselesaka melalu fugs l (logartma atural) dar fugs lkelhood ( β ) = 0 = 1,,..., k β l (10) l ( β ) β Y l exp β ) exp β ) l ( Y!) = 1 = β = 0 ( ) = X Y exp X β (1 Peduga maksmum lkelhood ˆβ merupaka la β yag dperoleh dega memaksmumka fugs lkelhood l ( ˆ β ) = X exp( ˆ Y X β ) = 0 ˆ β = 1 Utuk meaksr parameter ˆβ pada persamaa logartma atural dega megguaka matrks Hessa da metode Iteras Newto-Raphso. () (9) (1 Matrks Hessa dotaska H ( β ) yak suatu matrks yag dperoleh dar turua kedua dar logartma atural (l) terhadap β : H ( β ) ( β ) l = β β = 0 ˆ β ) = exp X X (1 4

5 Persamaa (1 dapat dtuls dega megguaka matrks yag berbetuk : l( ˆ β ) H ( ˆ β ) = ˆ β ˆ k β1 k xk Karea X Y β ) = 1 pedugaa parameter (1 exp = 0 merupaka persamaa oler maka ˆβ dperoleh dega megguaka metode teras Newto- Raphso. Sehgga pedugaa parameter ˆβ pada teras ke-t, ( t = 0,1,,... ) adalah ˆ β 1 ( ˆ β ) l( ˆ β ) l = ˆ β ˆ β ˆ β ˆ β + 1 t t t t 1 ) X X X ( Y exp) ) ˆ ˆ exp ˆ = βt + β β = 1 = 1 Uj Kesesuaa Model (Goodess Of Ft) (1 Statstk Uj yag dguaka adalah Pearso Ch-Square ( χ ) χ ( Y µ ) = (1 = 1 µ Uj Parameter Secara Parsal (Wald Test) Statstk Uj yag dguaka adalah statstk uj Wald: ˆ β j Wj = se( ˆ β j ) Uj Sgfka Model (Lkelhood Rato Test) Statstk uj-g (Lkelhood Rato) adalah: G = l l0 ( l l k ) l 0 = l lk (1) (18) Metode Peelta Peelta merupaka peelta terapa (appled research), yatu suatu peelta yag dtujuka utuk meerapka metode aalss yag sesua terhadap stud yag dplh, dalam kataya dega pemafaata dalam bdag kesehata masyarakat. Populas da sampel yag dguaka dalam peelta adalah seluruh bu haml yag ada d kota Begkulu dar Jauar sampa Desember 00. Data yag dpaka dalam peelta adalah data sekuder, adalah berupa arsp jumlah kemata bu dar Jauar sampa Desember 00 d Das Kesehata Kota Begkulu. Dalam peelta, model Regres Posso dguaka utuk 5

6 megetahu varabel-varabel pejelas. varabel-varabel dalam Regres Posso adalah Varabel respo adalah Jumlah Kemata Ibu yag terjad d kota Begkulu dar Jauar sampa Desember 00 da Varabel-varabel yag mempegaruh varabel respo. Tahapa metode yag dlakuka dalam peelta yatu dega lagkahlagkah yag aka dlakuka adalah sebaga berkut : 1. Aalss statstka deskrptf terhadap jumlah kemata bu d kota Begkulu.. Peguja dstrbus posso. Data jumlah kemata bu yag dperoleh duj dstrbusya apakah data tersebut berdstrbus posso atau tdak. 3. Medeteks apakah terdapat overdspers pada data yag dguaka. Pedeteksa overdspers dlakuka dega dua cara yatu dega melhat la pearso chsquare da devace 4. Melakuka aalss pedugaa parameter Regres Posso utuk megetahu faktorfaktor yag berpegaruh terhadap Jumlah Kemata Ibu d kota Begkulu, yatu dega dua tahap aalss sebaga berkut : a. Aalss pedugaa parameter Regres Posso dega megguaka data kategork. b. Aalss pedugaa parameter Regres Posso dega megguaka data asl. 5. Iterpretas model Regres Posso 6. Peguja parameter dega uj wald, lkelhood rato test da goodess ft Pegolaha data utuk meghaslka seluruh aalss dalam peelta megguaka Software Mcrosoft excel 003, Statstcal Package for Socal Scece (SPSS) 16, da Statstcal Aalyss System (SAS) vers 9.1. Hasl Da Pembahasa Deskrps Data Rata-rata Jumlah Kemata Ibu adalah sebesar 0.41 da Jumlah Kemata Ibu tertgg terdapat d puskesmas Nusa Idah kecamata Ratu Agug da puskesmas Aggut Atas Kecamata Ratu Samba sebayak orag da teredah ol atau tdak ada yag meggal terdapat d puskesmas Lgkar Barat da puskesmas Lgkar Tmur kecamata Gadg Cempaka, puskesmas Kuala Lempug kecamata Ratu Agug, puskesmas Pasar Ika da puskesmas Kampug Bal kecamata Teluk Segara, puskesmas Sukamerdu kecamata Suga Serut, puskesmas Ratu Agug da puskesmas Berg Raya kecamata Muara Bagkahulu, puskesmas Basuk Rahmad da puskesmas Betuga kecamata Selebar, puskesmas Kadag da puskesmas Padag Sera kecamata Kampug Melayu dega Rage. Data tetag Jumlah Ibu Bersal d tap kecamata d kota Begkulu dar Jauar sampa Desember 00 dalam peelta, yatu Jumlah Ibu Melahrka tertgg terdapat d puskesmas Lgkar Tmur kecamata Gadg Cempaka yatu sebayak 1.04 orag da teredah terdapat d puskesmas Kuala Lempug Kecamata Ratu Agug yatu sebayak 136 orag dega Rage 888 da rata-rata Jumlah Ibu Bersal adalah sebesar 518,18. Data tetag Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Pertama (K d tap puskesmas kota Begkulu dar Jauar sampa Desember 00 dalam peelta, yatu jumlah tertgg terdapat d puskesmas Lgkar Tmur kecamata Gadg Cempaka yatu 103 da teredah terdapat d puskesmas Kuala Lempug kecamata 6

7 Ratu Agug yatu sebayak 11 dega Rage 906 da rata-rata Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Pertama (K adalah sebesar 490,65. Data tetag Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Keempat (K d tap puskesmas kota Begkulu dar Jauar sampa Desember 00 dalam peelta, yatu jumlah tertgg terdapat d puskesmas Lgkar Tmur kecamata Gadg Cempaka yatu 910 da teredah terdapat d puskesmas Kuala Lempug kecamata Ratu Agug Bagkahulu yatu 116 dega Rage 94 da rata-rata Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Keempat (K adalah sebesar 430,35. Data tetag Jumlah Ibu Haml Resko Tgg d tap puskesmas kota Begkulu dar Jauar sampa Desember 00 dalam peelta, yatu jumlah tertgg terdapat pada puskesmas Betuga kecamata Selebar yatu da teredah terdapat d puskesmas Jembata Kecl kecamata Gadg Cempaka, puskesmas Nusa Idah kecamata Ratu Agug, puskesmas Ratu Agug da puskesmas Berg Raya kecamata Muara Bagkahulu, puskesmas Basuk Rahmad kecamata Selebar yatu 0 atau tdak ada dega Rage da rata-rata Jumlah Ibu Haml Resko Tgg adalah sebesar,18. Data tetag Jumlah Pertologa Persala oleh Teaga Kesehata d tap puskesmas kota Begkulu dar Jauar sampa Desember 00 dalam peelta, yatu jumlah tertgg terdapat d puskesmas Lgkar Tmur kecamata Gadg Cempaka yatu 860 da teredah terdapat d puskesmas Kuala Lempug kecamata Ratu Agug yatu 0 dega Rage 90 da rata-rata Jumlah Pertologa Persala oleh Teaga Kesehata adalah sebesar 404,4. Data tetag Jumlah Teaga Meds d tap puskesmas kota Begkulu dar Jauar sampa Desember 00 dalam peelta, yatu tertgg terdapat d puskesmas Sukamerdu kecamata Suga Serut yatu sebayak 4 orag da teredah terdapat d puskesmas Padag Sera kecamata Kampug Melayu yatu sebayak 1 orag dega Rage 3 da rata-rata Jumlah Teaga Meds adalah sebesar,35. Data tetag Jumlah Teaga Perawat da Bda d tap puskesmas kota Begkulu dar Jauar sampa Desember 00 dalam peelta, yatu tertgg terdapat d puskesmas Basuk Rahmad kecamata Selebar yatu sebayak 6 orag da teredah terdapat d puskesmas Kuala Lempug kecamatam Ratu Agug yatu sebayak 11 orag dega Rage 15 da rata-rata Jumlah Teaga Perawat da Bda adalah sebesar 1,8. Data tetag Jumlah Teaga Kesehata Masyarakat d tap puskesmas kota Begkulu dar Jauar sampa Desember 00 dalam peelta, yatu tertgg terdapat d puskesmas Ratu Agug kecamata Muara Bagkahulu yatu sebayak 3 orag da teredah terdapat d puskesmas Jembata Kecl da puskesmas Lgkar Barat kecamata Gadg Cempaka, puskesmas Kuala Lempug da puskesmas Nusa Idah kecamata Ratu Agug, puskesmas Berg Raya kecamata Muara Bagkahulu, puskesmas Padag Sera kecamata Kampug Melayu yatu sebayak 0 orag atau tdak ada dega Rage 3 da rata-rata Jumlah Teaga Kesehata Masyarakat adalah sebesar 1,06. Peguja Dstrbus Posso Data tetag Jumlah Kemata Ibu yag terjad d kota Begkulu duj dstrbusya, dmaa uj hpotessya adalah : H 0 : Data Jumlah Kemata Ibu megkut Dstrbus Posso. H 1 : Data Jumlah Kemata Ibu tdak megkut Dstrbus Posso.

8 Berdasarka hasl aalss megguaka statstk uj Kolmogorov-Smrov dega batua software SPSS 16 dperoleh hasl sebaga berkut bahwa la sgfkas sama dega yag laya lebh besar dar la α = Jad dapat dsmpulka bahwa H 0 dterma yag meyataka bahwa data Jumlah Kemata Ibu d kota Begkulu megkut Dstrbus Posso. Overdspers Pada Regres Posso Jackma (00 mejelaska feomea Overdspers terjad sebaga akbat adaya sumber keragama yag tdak teramat pada data atau adaya varabel la yag megakbatka peluag terjadya suatu kejada tergatug pada kejada sebelumya. Berkut hasl pedeteksa overdspers pada data Jumlah Kemata Ibu yag terjad d kota Begkulu dar Jauar sampa Desember 00. Tabel 4. Hasl Uj Overdspers pada Jumlah Kemata Ibu dar Jauar sampa Desember 00 Pearso Ch-Squares Devace Pada Tabel d atas dapat dlhat hasl uj Overdspers pada Jumlah Kemata Ibu dar Jauar sampa Desember 00 yag terjad d kota Begkulu, sehgga dapat dsmpulka bahwa tdak terjad Overdspers pada data Jumlah Kemata Ibu Dar Jauar sampa Desember 00 d kota Begkulu yag dtujukka oleh la Pearso Ch-Squares da Devace dbag dega derajat bebasya berla lebh kecl dar 1 (Tabel. Pedugaa Parameter Regres Posso Pada bab II telah djelaska bahwa model pada Regres Posso adalah pemodela la harapa dar la varabel respo ( E ( Y )) sebaga fugs ekspoesal dar sejumlah varabel bebas X, X, 1..., X (dmaa adalah jumlah varabel bebas), maka dalam aalss selajutya dlakuka pemodela la harapa jumlah kemata bu sebaga fugs ekspoesal varabel bebas X 1, X,..., da X 8 yatu : ( ) E Y = µ = β + β 8 exp 0 j X j j = 1 8 β0 + β j X j j = 1 = e Pegaruh varabel bebas (Jumlah Ibu Bersal, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Pertama, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Keempat, Jumlah Ibu Haml Resko Tgg, Jumlah Pertologa Bersal oleh Teaga Kesehata, Jumlah Teaga Meds, Jumlah Teaga Bda da Perawat, da Jumlah Teaga Kesehata Masyarakat) terhadap varabel Respo (Jumlah Kemata Ibu) daalss dega megguaka Model Regres Posso. Pembahasa Pedugaa Parameter Regres Posso dega Data Kategork. Data Dua Kategork Aalss pedugaa parameter utuk koefse parameter Regres Posso pada data Jumlah Kemata Ibu yag terjad d kota Begkulu dar Jauar sampa Desember 8

9 00 dega faktor-faktor yag berpegaruh terhadap Jumlah Kemata Ibu adalah Jumlah Ibu Bersal, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Pertama, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Keempat, Jumlah Ibu Haml Resko Tgg, Jumlah Pertologa Persala oleh Teaga Kesehata, Jumlah Teaga Meds, Jumlah Teaga Perawat da Bda ), da Jumlah Teaga Kesehata Mayarakat 8) utuk data dua kategork dapat dlhat pada Tabel 5. Tabel 5. Aalss Pedugaa Parameter Regres Posso utuk Data Dua Kategork. Aalss Pedugaa Parameter Parameter DF Estmate Std Ch Pr > Err Square Ch Itercept Jumlah Ibu Bersal (X 1 ) Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Pertama (X ) Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml trsemester Keempat (X 3 ) Jumlah Ibu Haml Resko Tgg (X 4 ) Jumlah Pertologa Bersal oleh Teaga Kesehata (X 5 ) Jumlah Teaga Meds (X 6 ) Jumlah Teaga Perawat da Bda (X ) Jumlah Teaga Kesehata Masyarakat (X 8 ) Pada Tabel d atas dapat dlhat bahwa varabel bebas mempuya la chsquare da peluag atau probabltas > 0.05 sehgga dapat dsmpulka bahwa semua varabel bebas yatu Jumlah Ibu Bersal, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Pertama, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Keempat, Jumlah Ibu Haml Resko Tgg, Jumlah Pertologa Persala oleh Teaga Kesehata, Jumlah Teaga Meds, Jumlah Teaga Perawat da Bda ), da Jumlah Teaga Kesehata Mayarakat 8) tdak sgfka sehgga varabel-varabel tersebut tdak dapat dmasuka dalam model. Data Tga Kategork Aalss pedugaa parameter utuk koefse parameter Regres Posso pada data Jumlah Kemata Ibu yag terjad d kota Begkulu dar Jauar sampa Desember 00 dega faktor-faktor yag berpegaruh terhadap Jumlah Kemata Ibu adalah Jumlah Ibu Bersal, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Pertama, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Keempat, Jumlah Ibu Haml Resko Tgg, Jumlah Pertologa Persala oleh Teaga Kesehata 9

10 , Jumlah Teaga Meds, Jumlah Teaga Perawat da Bda ), da Jumlah Teaga Kesehata Mayarakat 8) utuk data tga kategork dapat dlhat pada Tabel 6. Tabel 6. Aalss Pedugaa Parameter Regres Posso utuk Data Tga Kategork. Aalss Pedugaa Parameter Parameter DF Estmate Std Ch Pr > Err Square Ch Itercept Jumlah Ibu Bersal (X 1 ) Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Pertama (X ) Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml trsemester Keempat (X 3 ) Jumlah Ibu Haml Resko Tgg (X 4 ) Jumlah Pertologa Bersal oleh Teaga Kesehata (X 5 ) Jumlah Teaga Meds (X 6 ) Jumlah Teaga Perawat da Bda (X ) Jumlah Teaga Kesehata Masyarakat (X 8 ) Pada Tabel d atas dapat dlhat bahwa varabel bebas mempuya la chsquare da peluag atau probabltas > 0.05 sehgga dapat dsmpulka bahwa semua varabel bebas yatu Jumlah Ibu Bersal, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Pertama, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Keempat, Jumlah Ibu Haml Resko Tgg, Jumlah Pertologa Persala oleh Teaga Kesehata, Jumlah Teaga Meds, Jumlah Teaga Perawat da Bda ), da Jumlah Teaga Kesehata Mayarakat 8) tdak sgfka sehgga varabel-varabel tersebut tdak dapat dmasuka dalam model. Pembahasa Pedugaa Parameter Regres Posso dega Data Asl. Tabel. Aalss Pedugaa Parameter Regres Posso utuk Semua Varabel Bebas. Aalss Pedugaa Parameter Parameter DF Estmate Std Ch Pr > Err Square Ch Itercept Jumlah Ibu Bersal Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Pertama Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml trsemester Keempat

11 Jumlah Ibu Haml Resko Tgg Jumlah Pertologa Bersal oleh Teaga Kesehata Jumlah Teaga Meds Jumlah Teaga Perawat da Bda ) Jumlah Teaga Kesehata Masyarakat ) 8 Pada Tabel d atas dapat dlhat bahwa varabel bebas utuk Jumlah Pertologa Bersal oleh Teaga Kesehata, Jumlah Teaga Meds, Jumlah Teaga Perawat da Bda ), da Jumlah Teaga Kesehata Masyarakat Laya 8) mempuya derajat bebas sama dega 0. Berdasarka la ch-square da peluag atau probabltas yag dperoleh maka varabel Jumlah Pertologa Bersal oleh Teaga Kesehata, Jumlah Teaga Meds, Jumlah Teaga Perawat da Bda ), da Jumlah Teaga Kesehata Masyarakat Laya 8) tdak sgfka sehgga varabel-varabel tersebut tdak dapat dmasuka dalam model. Berdasarka Tabel d atas dapat dlhat juga bahwa ada empat varabel bebas yatu Jumlah Ibu Bersal, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Pertama, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Keempat, da Jumlah Ibu Haml Resko Tgg yag masuk ke dalam Model Regres Poso. Dalam aalss pedugaa parameter Regres Posso d atas ada empat varabel bebas yag tdak dapat d masukka ke dalam model karea la probabltasya tdak ada atau varabel-varabel tersebut tdak sgfka, selajutya dega melakuka aalss lebh lajut yatu dega meghlagka sedkt mugk varabel-varabel yag tdak sgfka. Dar beberapa aalss Regres Posso d atas, terdapat satu varabel respo da delapa varabel pejelas atau varabel bebas yag dguaka utuk meetuka model terbak. Dar model tersebut, utuk megetahu faktor yag mempegaruh Jumlah Kemata Ibu yag terjad d kota Begkulu dar Jauar sampa Desember 00 duj dega megguaka Regres Posso yatu dega mecar peduga parameter utuk semua varabel da meghlagka sedkt mugk varabel yag tdak sgfka utuk memperoleh varabel bebas yag sgfka terhadap varabel respo. Setelah memasukka semua varabel, kemuda dlakuka aalss, maka varabel bebas yag tdak layak masuk dalam model Regres Posso dhlagka sedkt mugk varabel bebas yag tdak layak masuk dalam model tersebut. Selajutya dar delapa varabel yag masuk dalam persamaa utuk pemlha model terbak, ada empat varabel bebas yag sgfka, yatu Jumlah Ibu Bersal, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Pertama, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Keempat, da Jumlah Ibu Haml Resko Tgg, sehgga dperoleh model Regres Posso sebaga berkut : 11

12 Tabel 1. Persamaa Regres Posso pada Jumlah Kemata Ibu d kota Begkulu dar Jauar sampa Desember 00 Model Regres Posso X X X ) µ = exp , Pada Tabel 1 terlhat bahwa la dugaa parameter model Pada Jumlah Kemata Ibu d kota Begkulu dar Jauar sampa Desember 00 utuk Jumlah Ibu Bersal, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Keempat, da Jumlah Ibu Haml Resko Tgg berla egatf. Hal meujukka bahwa hubuga atara varabel-varabel tersebut dega µ atau rata-rata dar jumlah kemata bu berbadg terbalk da berlaku sebalkya utuk la dugaa parameter yag berla postf. Dar model d atas dapat djelaska bahwa jumlah kemata bu yag terjad d kota begkulu aka berkurag secara ekspoesal sebesar exp ( ), jka varabel bertambah sebesar satu satua, dega syarat bahwa varabel bebas la adalah kosta. Hal juga berlaku utuk varabel da yatu Jumlah kemata bu aka berkurag secara ekspoesal sebesar exp ( ) jka varabel bertambah sebesar satu satua, dega syarat bahwa varabel bebas la adalah kosta da Jumlah kemata bu aka berkurag secara ekspoesal sebesar exp ( ) jka varabel bertambah sebesar satu satua, dega syarat bahwa varabel bebas la adalah kosta. Sebalkya jumlah kemata bu yag terjad d kota begkulu aka bertambah secara ekspoesal sebesar exp ( ), jka varabel bertambah sebesar satu satua, dega syarat bahwa varabel bebas la adalah kosta. Uj Parameter Secara Parsal (Uj Wald) Statstk uj yag dguaka dalam peelta adalah statstk uj Wald. Statstk uj Wald bertujua utuk meguj peraa setap varabel bebas terhadap varabel Jumlah Kemata Ibu yag terjad d kota Begkulu secara dvdual. Hpotess ol pada peguja adalah tdak ada pegaruh varabel bebas ke-j terhadap varabel Jumlah Kemata Ibu yag terjad d kota Begkulu. Sedagka hpotess pembadgya adalah ada pegaruh varabel bebas ke-j terhadap Jumlah Kemata Ibu yag terjad d kota Begkulu. Tabel 13. Uj Parameter Secara Parsal atau Idvdu Uj Parameter Secara Parsal (Wald Test) Parameter Hypothess Test Wald Ch-Square df Sg Itercep Jumlah Ibu Bersal Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml trsemester Pertama

13 Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml trsemester Keempat Jumlah Ibu Haml Resko Tgg Jumlah Pertologa Bersal oleh Teaga Kesehata Jumlah Teaga Meds Jumlah Teaga Perawat da Bda ) Jumlah Teaga Kesehata Masyarakat 8) Berdasarka Tabel 13 d atas, Uj parameter secara parsal utuk masg-masg varabel Jumlah Ibu Bersal, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Pertama, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Keempat, da Jumlah Ibu Haml Resko Tgg memlk la sgfka ( sg.) > 0.05 artya semua varabel tersebut berpegaruh sgfka secara parsal dalam Regres Posso. Sedagka pada varabel Jumlah Pertologa Bersal oleh Teaga Kesehata, Jumlah Jumlah Teaga Meds, Jumlah Teaga Perawat da Bda, da Jumlah Kesehata Masyarakat tdak berpegaruh sgfka secara parsal dalam Regres Posso. Uj Sgfka Model (Lkelhood Rato Test) Hasl peguja sgfka model dapat dlhat pada Tabel 14 keluara model fttg formato. Keluara memperlhatka bahwa la statstk Ch Squareya adalah dega la p_value karea p_value < 0.05, maka keputusaya adalah meolak hpotess ol. Artya, mmal ada satu varabel bebas yag berpegaruh terhadap jumlah kemata bu yag terjad d kota Begkulu dar Jauar sampa Desember 00. Sehgga dapat dsmpulka bahwa secara smulta atau bersamaa, model yag terbetuk berpegaruh yata. Tabel 14. Uj Sgfka Model Keluara Model Fttg Iformato Model AIC BIC Model Fttg Iformato Model Fttg Crtera Lkelhood Rato Tests - Log Lkelhood Ch-Square Df Sg. Itercept Oly Fal Uj Kesesuaa Model ( Googess Of Ft) Kesesuaa model Regres Posso terhadap varabel respo Jumlah Kemata Ibu yag terjad d kota Begkulu dar Jauar sampa Desember 00 dapat dlhat pada Tabel 15. Kesesua model dapat dlhat dar la pearso ch-square da devace. Pada Tabel dapat dlhat bahwa la sgfka utuk la pearso ch-square da devace sama dega 1, dapat dsmpulka bahwa kesesuaa model Regres Posso layak dalam varabel respo. 13

14 Koefse Determas ( R ) Tabel 15. Uj Kesesuaa Model (Goodess Of Ft) Goodess-of-Ft Ch-Square df Sg. Pearso Devace Nla koefse determas ( R ) dguaka utuk megukur seberapa besar propos keragama total dar varabel takbebas Y yag dapat djelaska oleh keragama varabel bebas X dalam model persamaa regres atau utuk megukur besar sumbaga dar varabel bebas X terhadap keragama varabel takbebas Y. Nla koefse determas dapat dlhat pada Tabel 16. Tabel 16. Nla Koefse Determas ( R ) Model R Square Adjusted R Square 1,355,89 Berdasarka Tabel 16 d atas dperoleh la koefse determas ( R ) sebesar 0.355, yatu propors keragama data yag dapat dteragka oleh model sebesar 35.5 %. Sehgga dapat dsmpulka bahwa sektar 35.5 % dar keragama respo Jumlah Kemata Ibu dapat dteragka oleh varabel bebas Jumlah Ibu Bersal, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Pertama, Jumlah Cakupa Kujuga Ibu Haml Trsemester Keempat, Jumlah Ibu Haml Resko Tgg, Jumlah Pertologa Persala oleh Teaga Kesehata, Jumlah Teaga Meds, Jumlah Teaga Perawat da Bda, da Jumlah Teaga Kesehata Masyarakat. Peutup Kesmpula Berdasarka hasl peelta, maka dapat dsmpulka beberapa hal sebaga berkut : 1. Data kategork yag dguaka dalam pembahasa aalss pedugaa parameter Regres Posso meujukka bahwa pegaruh varabel bebas terhadap varabel respo (Jumlah Kemata Ibu) yag terjad d kota Begkulu dapat dsmpulka tdak berpegaruh sgfka, sehgga semua varabel bebas tdak layak dmasukka dalam model karea probabltas la ch-square > Aalss pedugaa parameter Regres Posso dega megguaka data asl meujukka bahwa ada empat varabel bebas yag berpegaruh sgfka terhadap varabel respo (Jumlah Kemata Ibu) yag terjad d kota Begkulu. Adapu model Regres Posso yag terbetuk adalah : µ = exp X + 0, 5166 X 0.341X X ( ) Dalam pegolaha data lajuta dperoleh suatu hasl bahwa ketka dlakuka peghlaga data,, da ) secara parsal, varabel,,, da mejad tdak sgfka. Hal membulka ketdakkosstea peguja. 14

15 Sara Berdasarka pembahasa da kesmpula yag telah djelaska dalam aalss regres posso d atas, maka peuls dapat megemukaka beberapa sara sebaga berkut : 1. Belum bayakya peerapa Regres Posso d bdag Statstk pada kasuskasus yag jarag terjad d bdag kesehata, maka aalss Regres Posso dapat dguaka utuk meelt bdag kesehata la yag jarag terjad.. Utuk peelta selajutya dharapka utuk meelt kasus dega sampel yag lebh bayak dega data berbetuk kategork, sehgga dperoleh hasl aalss yag memuaska. 3. Perlu dlakuka aalss lebh lajut dar hasl kesmpula o. 5. DAFTAR PUSTAKA [1] Aom, 008. AKI Lebh Tgg dar Agka Nasoal. [] Camero, A. Col ad W. Frak A.G R-Squared Measures for Cout Data Regresso Models Wth Applcatos to Health Care Utlzato. Joural of Busess ad Ecoomc Statstcs (forthcomg) USA. [3] Departme Kesehata Props Begkulu Profl Kesehata Props Begkulu. Kawl Depkes : Begkulu. [4] Departeme Kesehata RI-Drektur Jedral Pembaa Kesehata Masyarakat Upaya Pecapaa Peurua Agka Kemata Ibu. Depkes RI : Jakarta. [5] Hard JW ad JM hlbe. 00. Geeralzed Lear Models ad Extesos. A Stata Press Publcato : Texas. [6] Jackma S Notes o Cout Models. Sprg. [] Jacob, J.A. 00. Posso Regresso. Eco 635. [8] Kuter, M.H., et.al Appled Lear Statstcal Models. McGraw-Hll Irw : Amerca, New York. [9] Le, Chap T Itroductory Bostatstcs. Joh Wley & Sos : New York. [10] McCullagh P ad JA Nelder Geeralzed Lear Models. d Ed. Lodo : Chapma ad Hall [11] Muzaham, F Memperkealka Sosolog Kesehata. Uverstas Idoesa press : Jakarta [1] Permata, A Aalss Regres Logstk Status Kemska Peduduk d Kota Begkulu 004. Skrps pada Jurusa Matematka, Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam. Uverstas Begkulu. Tdak Dpublkaska. [13] Sembrg, R.K Aalss Regres. Peerbt ITB : Badug. [14] Soelstyo Dasas-Dasar Ekoometrka. BPFE-Yogyakarta : Yogyakarta. [15] Walpole, R.E. da R. H. Myers Ilmu Peluag da Statstka utuk Isyur da Ilmua. Peerbt ITB : Badug. [16] Wkelma, R ad S. Boes Aalyss of Mcrodata. Spger : New York. [1] Wkelma, R Ecoometrc Aalyss of Cout Data. Spger : New York. [18] Wulasar, AD, 008. Aplkas Posso Regresso (Abstrak). Isttut Tekolog Sepuluh November. 15

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

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

Lebih terperinci

BAB 2 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. 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

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

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

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

Lebih terperinci

ANALISIS 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 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

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

Lebih terperinci

BAB 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

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 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

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

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

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

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. 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

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

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

Lebih terperinci

BAB 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

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

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

Lebih terperinci

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

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

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

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

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

Lebih terperinci

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

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

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

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

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

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

Lebih terperinci

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 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

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

Lebih terperinci

Pemodelan 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

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA 1. Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable)

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

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

ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL

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

Lebih terperinci

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

PEMBENTUKAN MODEL PROBIT BIVARIAT

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

Lebih terperinci

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin 4/6/015 Oleh : Fauza Am Se, 06 Aprl 015 GDL 11 (07.30-10.50) Pedahulua Aalsa regres dguaka utuk mempelajar da megukur hubuga statstk ag terjad atara dua atau lebh varbel. Dalam regres sederhaa dkaj dua

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

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

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

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

Lebih terperinci

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi Metode Statstka Pertemua XII Aalss Korelas da Regres Aalss Hubuga Jes/tpe hubuga Ukura Keterkata Skala pegukura varabel Pemodela Keterkata Relatoshp vs Causal Relatoshp Tdak semua hubuga (relatoshp) berupa

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

REGRESI SEDERHANA Regresi

REGRESI SEDERHANA Regresi P a g e REGRESI SEDERHANA.. Regres Istlah regres dkemukaka utuk pertama kal oleh seorag atropolog da ahl meteorology Fracs Galto dalam artkelya Famly Lkeess Stature pada tahu 886. Ada juga sumber la yag

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 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

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

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

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

REGRESI LINIER SEDERHANA

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

Lebih terperinci

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 PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

PENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD PENAKSIR PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL PARETO DENGAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Mayag Novhta Sar *, Bustam, Sgt Sugarto Mahasswa Program Stud S Matematka FMIPA Uverstas Rau Dose Fakultas

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

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari: 5 Mamum Lkelhood Estmato Defs Fugs Lkelhood Msalka X, X,, X adalah eubah acak d dega fugs massa eluag ( ; θ, dega θ dasumska skalar da tdak dketahu, maka rosedur fugs lkelhood daat dtulska sebaga berkut

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa

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

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

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

Lebih terperinci

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

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

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

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis STATISTIK Ukura Gejala Pusat Ukura Letak Ukura Smpaga, Dspers da Varas Mome, Kemrga, da Kurtoss Notas Varabel dyataka dega huruf besar Nla dar varabel dyataka dega huruf kecl basaya dtuls Tmes New Roma

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

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

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

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.

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

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 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

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 0 BAB LANDASAN TEORI. Pegerta Regres da Korelas.. Pegerta Regres Regres adalah suatu metode statstka yag ergua utuk memerksa atau memodelka huuga datara varael-varael. Varael-varael terseut dega megguaka

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

Mengatasi Overdispersi pada Model Regresi Poisson dengan Generalized Poisson Regression I

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

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. digunakan dengan mengabaikan asumsi-asumsi yang melandasi penggunaan metode

BAB II LANDASAN TEORI. digunakan dengan mengabaikan asumsi-asumsi yang melandasi penggunaan metode BAB II ANDASAN TEORI. Regres Noparametrk Metode statstka oparametrk merupaka metode statstka ag dapat dguaka dega megabaka asums-asums ag meladas pegguaa metode statstk parametrk. Terutama ag berkata dega

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas

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

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

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 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

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar

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

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

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

Lebih terperinci

2.2.3 Ukuran Dispersi

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

Lebih terperinci

REGRESI LINEAR SEDERHANA

REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR SEDERHANA MODUL Dra. Sr Pagest, S.U. PENDAHULUAN A alss regres merupaka aalss statstk yag mempelajar ubuga atara dua varabel atau leb. Dalam aalss regres lear dasumska berlakuya betuk ubuga

Lebih terperinci

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

PENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN PENAKIR RAIO REGREI LINEAR ANG EFIIEN UNTUK RATA-RATA POPULAI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Ed Jamlu 1* Harso Haposa rat 1 Mahasswa Program tud 1 Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka

Lebih terperinci

*Corresponding Author:

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian sangat diperlukan dalam sebuah penelitian untuk

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian sangat diperlukan dalam sebuah penelitian untuk BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta sagat dperluka dalam sebuah peelta utuk memaham suatu objek peelta da utuk medapatka sejumlah formas tetag masalah pokok yag aka dpecahka. Ada

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

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

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

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

Lebih terperinci

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

Volume 1, Nomor 2, Desember 2007

Volume 1, Nomor 2, Desember 2007 Volume, Nomor, Desember 007 Barekeg, Desember 007. hal.-7 Vol.. No. ESTIMASI PARAMETER DISTRIBUSI EKPONENSIAL PADA LOKASI TERBATAS (Estmatg Parameter Dstrbuto Expoetal At Fte Locato MOZART W TALAKUA, JEFRI

Lebih terperinci

ANALISA GARIS KEINGINAN PERGERAKAN DI KABUPATEN BOLAANG MONGONDOW UTARA

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

Lebih terperinci

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

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

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

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

Lebih terperinci

BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT

BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT 3. Pedahulua Model eurua kods embata destmas dega model robt terurut. Estmas terhada arameter model robt terurut yatu koefse model da threshold dlakuka dega metode

Lebih terperinci