DISTRIBUSI WEIBULL DAN PARETO UNTUK DATA TINGGI GELOMBANG TSUNAMI ACEH 2004
|
|
|
- Adi Sasmita
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Vol. 9. No. 2, 22 Jural Sas, Teolog da Idustr DISTRIBUSI WEIBULL DAN PARETO UNTUK DATA TINGGI GELOMBANG TSUNAMI ACEH 24 Ar Pa Desva, 2 Marta Erd,2 Jurusa Matemata Faultas Sas da Teolog UIN Susa Rau E-mal: aradesva@gmal.com ABSTRAK Peelta membahas tetag eeraa metode statst dalam meetua model dstrbus yag sesua utu data tgg gelombag tsuam d Aceh ada 26 Desember 24, dstrbus statst yag dguaa dalam eelta ada dua yatu Webull dua arameter da Pareto. Estmas arameter yag dguaa ada edua dstrbus tersebut adalah metode masmum lelhood da megguaa uj ebaa (Goodess of Ft) Kolmogorov-Smrov (D) da Aderso-Darlg (A 2 ). Hasl yag deroleh meujua bahwa, model dstrbus Pareto lebh sesua dbadga dega dstrbus Webull dua arameter utu data tgg gelombag tsuam d Aceh, area model dstrbus Pareto meujua lebh medeat betu urva ormal. Kata uc: data tgg gelombag tsuam, dstrbus Pareto, dstrbus Webull, goodess of ft, metode masmum lelhood ABSTRACT Ths study dscusses the alcato of statstcal methods determg model arorate dstrbuto for the tsuam wave heght data Aceh o December 26, 24, the dstrbuto of the statstcs used ths study that s the two arameter Webull ad Pareto. Estmato of the arameters used both the dstrbuto s the maxmum lelhood method ad by usg the goodess (Goodess of Ft) that s Kolmogorov-Smrov (D) ad Aderso-Darlg (A2). The results obtaed show that, Pareto dstrbuto model s more arorate tha the two arameter Webull dstrbuto for tsuam wave heght data Aceh, because Pareto dstrbuto model show more come ear ormal curve. Key Words: goodess of Ft, maxmum lelhood method, Pareto dstrbuto, tsuam wave heght data, Webull dstrbuto PENDAHULUAN Provs Aceh megalam becaa tsuam yatu ada taggal 26 Desember 24, uul 7:58:53 d sebelah baga barat ata Sumatera Utara. Kejada tersebut dsebaba adaya gema bum teto bereuata 8,5 sala rhter yag berusat d Samudera Hda ada 2,9 LU da 95,6 BT d edalama 2 m. Tsuam tersebut meghasla tgg gelombag melebh 3 meter. Tsuam yag terjad d Aceh telah meela orba lebh dar 22. jwa edudu Idoesa (BMKG Peabaru, 24). Tsuam juga meghacura darata da aa saja yag dlaluya, seert bagua, tumbuh-tumbuha, serta meyebaba geaga, erusaa ata, ecemara ar as laha ertaa, taah da ar bersh. Besarya etgga gelombag tsuam yag terjad megabata sebaga ota hacur (Prager, 26). Permasalaha yag alg umum yatu uragya ersaa formas dalam membera ergata awal terjadya tsuam, daerah yag sult djagau, uragya baya, serta dbutuha watu yag cuu lama utu mejagau daerah becaa. Hal mejad alasa utu megguaa metode statst yag teat utu memodela betu dstrbus data tgg gelombag tsuam dalam meafsra abat-abat yag terjad dar feomea tersebut (Cho, 22). Bayaya ermasalaha yag dsebaba oleh tsuam, membuat baya eelt mejada tsuam sebaga to dalam eeltaya, yatu data tgg gelombag tsuam daat dmodela dalam Matemata dega megguaa dstrbus 42
2 Vol. 9. No. 2, 22 Jural Sas, Teolog da Idustr statst yag sesua utu data tersebut. Cho, d (22) dalam eeltaya megguaa dstrbus Logormal da Webull utu meetua dstrbus yag sesua utu data tgg gelombag tsuam yag terjad d Laut Jeag Tmur. Hasl dar eeltaya meyataa bahwa dstrbus yag sesua utu memodela data tersebut adalah dstrbus Log-ormal. Da azum, d (2) dalam eeltaya megguaa dstrbus Pareto, Exoesal, Beta da Gamma utu meetua dstrbus yag sesua utu data testas curah huja d Malaysa. Hasl dar eeltaya meyataa bahwa dstrbus Pareto adalah dstrbus yag sesua utu memodela data tersebut. Berdasara etgya megetahu gejala terjadya tsuam, maa eelta mecoba membera suatu betu edeata model statst dalam meetua dstrbus yag sesua utu data tgg gelombag tsuam d Aceh. Sehgga dega adaya dstrbus yag sesua, maa daat membera gambara ods lasa taah dbawah laut yag aa megabata terjadya gema bum da tsuam. Peelta bertujua utu meeraa dstrbus Webull da Pareto utu memodela data tgg gelombag tsuam d Aceh ada Tahu 24. Selajutya memeroleh dstrbus yag sesua atara dstrbus Webull da Pareto utu memodela data tgg gelombag tsuam d Aceh ada Tahu 24. Tjaua Pustaa a. Model Statst Dstrbus Webull Dstrbus Webull adalah dstrbus yag dembaga dar dstrbus esoesal. Nama dstrbus berasal dar ama ahl Fsa yag berasal dar Swede yatu W. Webull. Dstrbus meruaa dstrbus yag serg dguaa area meggambara eseluruha data secara jelas terutama dalam eguja da memodela data. Dstrbus juga serg dalasa utu emodela atara la emodela dbdag teolog, eceata ag, usurusur ma da juga dbdag hdrolog. Karaterst dar dstrbus Webull utu dua arameter yatu da, dmaa da, dega fugs eeata eluag (f) adalah (Re, 29): x x f x ex () Fugs dstrbus umulatf (cdf) bag fugs dstrbus adalah: x Fx ex (2) dega x adalah data tgg gelombag tsuam, adalah arameter betu da adalah arameter sala (Re, 29). Dstrbus Pareto Dstrbus Pareto adalah dstrbus yag deala oleh seorag aar eoom Itala berama Vlfredo Pareto. Dstrbus Pareto dguaa utu emodela d bdag hdrolog, yatu emodela bajr atau ejada hdrolog yag estrm. Sela tu, dstrbus juga dguaa dalam emodela freues atau data dega model gelombag dalam robabltas raat eadata. Dstrbus Pareto memuya dua arameter yatu da (Krshamoorthy, 26). Dstrbus Pareto juga termasu dstrbus aca otu yag juga memuya fugs eeata eluag sebaga berut: f x,, (3) x dega x,,. Sedaga fugs dstrbus umulatfya adalah: Fx,, (4) x dega x,,. b. Estmas Parameter Dalam meetua model dstrbus yag sesua utu suatu data, terlebh dahulu dtetua arameter dar dstrbus tersebut. Metode masmum lelhood adalah salah satu metode yag dguaa dalam meetua arameter dar sebuah dstrbus. Dalam eelta aa dguaa metode tersebut utu meetua arameter dar dstrbus Webull da Pareto (Krshamoorthy, 26). 43
3 Vol. 9. No. 2, 22 Jural Sas, Teolog da Idustr Estmas Parameter Dstrbus Webull Estmas arameter dstrbus Webull dega megguaa estmas masmum lelhood utu arameter betu da arameter sala adalah: ˆ x l l x l x l ˆ x (5) dega x adalah samel data da adalah jumlah eseluruha dar data. Estmas Parameter Dstrbus Pareto Estmas arameter dstrbus Pareto dega megguaa estmas masmum lelhood utu arameter adalah: ˆ (6) l x Selajutya, utu arameter dalam dstrbus Pareto tda erlu dturua dar fugs lelhood yag telah dmasmuma dega fugs logartma, area arameter meruaa la yag terecl dar ada data, dega adalah data tgg gelombag tsuam. Maa daat dtuls sebaga berut: (7) c. Metode Newto-Rahso utu Meghamr Nla Parameter Metode Newto-Rahso adalah roses teras yag dlaua dalam metode umer yag daat dguaa utu mecar solus atau emecaha suatu ersamaa. Proses teras adalah suatu te eghamra yag dlaua secara berulagulag, dmaa seta egulaga dsebut teras. Pada umumya ara ahl statst serg megguaa metode Newto-Rahso utu meghamr la arameter dar suatu ersamaa (Yedra, 2). Metode Newto-Rahso utu mecar emecaha dar sehgga: (8) emuda msala adalah turua arsal dar terhada atau daat dtuls sebaga. Selajutya dbetu e dalam sebuah matrs yag dsebut dega matrs Jacoba, yatu: (9) emuda dcar vers dar ersamaa (9), yatu: () selajutya msala adalah la-la hamra ada teras e, da msala adalah la-la yag berhubuga dega fugs, yatu: () da msala adalah eleme dar yag dhasla ada, maa hamra teras selajutya daat dbetu secara umum, yatu: x b f b f b x x2 x2 2f b2 x x b f b f f (2) Proses teras daat dmula dega eetua la-la awal terlebh dahulu. Nla awal daat dcar salah satuya dega meghamr fugs umulatf da membetu ersamaa regres ler sederhaa. Selajutya, roses teras daat dheta ja teras yag deroleh meghasla la yag sama dega teras sebelumya (Yedra, 2). 44
4 Vol. 9. No. 2, 22 Jural Sas, Teolog da Idustr d. Uj Kebaa (Goodess of Ft) Uj ebaa (Goodess of Ft) adalah uj yag dlaua utu memeroleh model dstrbus yag sesua terhada data observas yag dguaa dalam sebuah eelta. Uj ebaa dguaa berdasara fugs dstrbus umulatf secara lega dega arameter-arameter yag telah dtetua. Pada eelta, model dstrbus yag sesua utu data aa dtetua dega megguaa uj Kolmogorov-Smrov da Aderso-Darlg (Thode, 22). Uj Kolmogorov-Smrov Uj statst Kolmogorov-Smrov dtujua ada ersamaa berut: (3) dmaa, da, (4) (5) dega adalah fugs dstrbus umulatf. Nla berdasara ada jara masmum atara da. Model dstrbus dataa sesua utu data ja uj statst ada suatu model dstrbus tersebut berla mmum (Thode, 22). Uj Aderso-Darlg Uj Aderso-Darlg dtujua ada ersamaa berut: 2 l Fx 2 A (6) 2 2 l F x dega adalah fugs dstrbus umulatf. Model dstrbus dataa sesua utu data ja uj statst ada suatu model dstrbus tersebut berla mmum (Pa, 29). BAHAN DAN METODE Data Peelta Data-data yag dguaa adalah data tgg gelombag tsuam d Aceh tahu 24. Data yag dguaa dalam eelta tda dambl secara lagsug dar laaga. Karea belum tersedaya data d Idoesa, eelt megambl data yag sudah ada (dcatat) oleh Tsuam Laboratory, Novosbrs, Uverst Kebagsaaa Malaysa (UKM). Hal dsebaba area mash uragya saraa da rasaraa alat edetes gelombag tsuam d Idoesa. Adau data yag dhasla adalah 7 data tgg gelombag tsuam dalam m/s.. Metode Peelta Pegolaha data dalam eelta megguaa software statst yatu Easyft. Jalaya eelta memuya atura-atura husus dalam memasua data utu daalss, yag dsebut sebaga rosedur smulas seert dtujua ada Gambar dbawah : Mula Data Tgg Gelombag Tsuam d Aceh ada Tahu 24 Dstrbus Webull Dua Parameter Dstrbus Pareto Dua Parameter Estmas Parameter dega Megguaa Masmum Lelhood Uj Kebaa (Goodess of Ft) Megguaa Kolmogorov-Smrov da Aderso-Darlg Outut. Parameter ( da ) 2. Model Dstrbus yag Sesua Utu Data Tgg Gelombag Tsuam d Aceh ada Tahu 24. Selesa Gambar. Flowchart metodelog eelta HASIL DAN PEMBAHASAN a. Statst Desrtf Gambar berut adalah hstogram data tgg gelombag tsuam yag terjad d Aceh ada Tahu
5 Vol. 9. No. 2, 22 Jural Sas, Teolog da Idustr Gambar 2. Hstogram Data Tgg Gelombag Tsuam Aceh Tahu 24 Berdasara Gambar 2 tersebut daat dlhat bahwa hstogram data tersebut memuya emrga yag megarah e aa, jad edua fugs dstrbus tersebut daat dguaa utu memodela data tgg gelombag tsuam. Tabel berut meujua tetag statst desrtf bag data. Tabel. Statst Desrtf Data Tgg Gelombag Tsuam d Aceh Tahu 24 Statst Desrtf utu Data Tgg Gelombag Tsuam (m/s) N 7 Rata-rata Stadar Devas Nla Mmum 3.2 Nla Masmum Kurtoss Kemrga.954 Berdasara statst desrtf yag ada ada Tabel d atas, maa deroleh hasl bahwa rata-rata utu data tgg gelombag tsuam d Aceh adalah m/s. Data egamata yag dguaa adalah data tgg gelombag tsuam dega jumlah egamata 7. Tgg gelombag tsuam yag mmum adalah 3.2 m/s, sedaga tgg gelombag tsuam yag masmum adalah m/s. Nla erucga da emrga utu data berturut-turut adalah m/s da.954 m/s, yag berart bahwa hstogram dar data tgg gelombag tsuam memuya emrga yag megarah e aa. b. Meetua Nla Parameter Dstrbus Webull Nla arameter dar dstrbus Webull deroleh dega cara megguaa metode Newto-Rahso utu meghamr la arameterya, area metode Newto- Rahso memerlua la awal, maa terlebh dahulu aa dcar la awal dega meghamr fugs umulatfya ada x Persamaa (2), yatu: F x,, e dega, maa: F l t t e t l l l F t (7) Persamaa (7) membetu ersamaa regres ler sederhaa, yatu: y a b x dega megguaa la hamra.5. Sehgga la a da t F,,2,..., b utu ersamaa regres ler sederhaa adalah a da b Jad, la arameter awal da adalah.987 da Setelah deroleh la arameter awal, emuda dlajuta dega mecar la hamra arameter da megguaa metode Newto-Rahso dega teras seert ada ersamaa (2). Iteras Pertama: Tetua la f da f 2 dega megguaa Persamaa (8) adalah f da f Selajutya la dsubsttusa e dalam matrs Jacoba megguaa Persamaa (9), yatu: J maa matrs vers dar matr Jacoba adalah: J.87.5 Sehgga deroleh la da adalah.3822 da Iteras berutya daat dcar dega lagah yag sama, area data yag dguaa dalam jumlah besar maa la da utu teras berutya daat dtetua dega 46
6 Vol. 9. No. 2, 22 Jural Sas, Teolog da Idustr batua software Male. Sehgga deroleh hasl teras berutya yatu: Iteras Kedua yatu da Iteras Ketga yatu da Iteras Keemat yatu da Iteras Kelma yatu da Nla teras yag dhasla ada teras eemat sama dega la teras elma, maa roses teras dheta. Dstrbus Pareto Nla arameter ada dstrbus Pareto daat dcar dega rumusa arameter yag telah deroleh sebelumya ada Persamaa (6), yatu: da la arameter daat dcar dega megguaa Persamaa (7), yatu. Estmas arameter utu seta dstrbus daat dtujua ada Tabel 2 berut : Tabel 2. Estmas Parameter bag Model Dstrbus Dstrbus Parameter Webull Dua Parameter Pareto Gambar 3. Model Dstrbus Webull utu Data Tgg Gelombag Tsuam d Aceh Tahu 24 Berdasara Gambar 3 tersebut meujua hubuga atara data tgg gelombag tsuam d Aceh ada 26 Desember 24 terhada fugs eadata eluag dstrbus Webull. Hubuga tersebut membetu hstogram yag belum medeat urva ormal, sehgga model dstrbus Webull belum sesua utu data tgg gelombag tsuam Aceh ada Tahu 24. Dstrbus Pareto Berut adalah gambar model dstrbus Pareto utu data tgg gelombag tsuam d Aceh ada 26 Desember 24, yatu: c. Model Dstrbus utu Data Tgg Gelombag Tsuam d Aceh Tahu 24 Dstrbus Webull Model dstrbus Webull utu data tgg gelombag tsuam d Aceh ada 26 Desember 24 daat dlhat ada gambar berut: Gambar 4. Model Dstrbus Pareto utu Data Tgg Gelombag Tsuam d Aceh Tahu 24 47
7 Vol. 9. No. 2, 22 Jural Sas, Teolog da Idustr Berdasara Gambar 4 tersebut, meujua hubuga atara data tgg gelombag tsuam d Aceh ada 26 Desember 24 terhada fugs eadata eluag dstrbus Pareto. Hubuga tersebut membetu hstogram yag medeat urva ormal, sehgga model dstrbus Pareto sesua utu data tgg gelombag tsuam Aceh ada Tahu 24. Berdasara edua lot dar edua model dstrbus tersebut, maa dstrbus yag sesua utu data tgg gelombag tsuam d Aceh adalah model dstrbus Pareto, area hstogram yag terbetu medeat urva ormal. Sela daat dtujua dega lot d atas, model dstrbus yag sesua juga daat dtujua dega melaua uj ebaa (Goodess of Ft). d. Uj Kebaa (Goodess of Ft) Hasl uj ebaa (goodess of ft) model utu model dstrbus Webull dua arameter da model dstrbus Pareto, yatu: Tabel 3. Hasl Uj Kebaa dar Kedua Model Dstrbus Dstrbus Kolmogorov- Smrov Aderso- Darlg Webull Dua Parameter Pareto Tabel 3 meujua estmas uj ebaa bag seta model dstrbus. Berdasara tabel d atas deroleh estmas bag D da AD yag mmum adalah dtujua oleh dstrbus Pareto yatu D =.293 da AD= Sehgga, model dstrbus Pareto adalah model dstrbus yag alg sesua bag data tgg gelombag tsuam d Aceh ada Tahu 24 ja dbadga dega dstrbus Webull dua arameter. KESIMPULAN DAN SARAN Kesmula Peelta meetua model dstrbus yag sesua bag data tgg gelombag tsuam yag terjad d Aceh ada Tahu 24, data deroleh dar megambl data yag sudah ada (dcatat) oleh Tsuam Laboratory, Novosbrs, Uverst Kebagsaaa Malaysa (UKM). Aalss utu data megguaa dua model dstrbus yatu dstrbus Webull dua arameter da dstrbus Pareto. Model dstrbus yag alg sesua bag data tgg gelombag tsuam d Aceh dtetua dega megguaa uj ebaa. Sehgga, deroleh model dstrbus yag alg sesua bag data tgg gelombag tsuam adalah model dstrbus Pareto. Hal dtujua bahwa urva model dstrbus Pareto lebh medeat urva ormal. Kemuda hasl uj ebaa (goodess of ft) Kolmogorov-Smrov da Aderso-Darlg dar dstrbus Pareto meujua la mmum dbadga dega dstrbus Webull dua arameter. Sara Peelta membahas tetag eetua model dstrbus yag sesua utu data tgg gelombag tsuam d Aceh ada 26 Desember 24, dega megguaa dua dstrbus yatu dstrbus Webull dua arameter da Pareto. Bag embaca yag bermat melajuta eelta, maa euls meyaraa utu megguaa dstrbus statst yag la dega araterst yag meduug utu data tersebut dalam meetua model yag sesua bag data tgg gelombag tsuam Aceh Tahu 24. DAFTAR PUSTAKA Cho, B. H., et. al. (22). Dstrbuto Fuctos of Tsuam Wave Heghts. Natural Hazard 25: -2. Da azum, Salsu, et. al. (2). Modelg the Dstrbuto of Rafall Itesty Usg Hourly Data. Amerca Joural of Evrometal Sceces 6 (3): E Walole, Roald da Raymod H Mayers. (989). Ilmu Peluag da Statsta utu Isyur da Ilmuwa. Badug: ITB Badug. Husa, G. J., et. al. (27). Use of The Gamma Dstrbuto to Rereset Mothly Rafall Afrca for Drought Motorg Alcatos. Iteratoal Joural of Clmatology, 27:
8 Vol. 9. No. 2, 22 Jural Sas, Teolog da Idustr J Dudewcz, Edward da Satya N Mshra. (988). Moder Mathematcal Statstcs. Joh Wley ad Sos, Ic. Koutsoyas, Demetrs. (23). O The Arorateess of The Gumbel Dstrbuto Modellg Extreme Rafall. Proceedgs of the ESF LESC Exloratory Worsho Held at Bologa, Italy, October Krshamoorthy, K. (26). Hadboo of Statstcal Dstrbutos wth Alcatos. Chama & Hall/CRC. Yedra, Rado, d. (2). Aalss Survval da Program R. Yayasa Pusaa Rau: Peabaru. Zaharm, Azam, et, al. (29). Fttg of Statstcal Dstrbutos to Wd Seed Data Malaysa. Euroa Joural of Scetfc Research Vol : 6-2. Zaharm, Azam, et, al. (28). The Sutablty of Statstcal Dstrbuto Fttg Wd Seed Data. WSEAS Trasactos o Mathematcs, Vol 7. Lee, E. T., Wag, J. W. (23). Statstcal Methods for Survval Data Aalyss. 3 d ed. Joh Wley & So, Ic. Mojfeld, H. O. (2). Forecastg the Heghts of Later Wave Pacfc-Wde Tsuams. Natural Hazard 22: Pa, Ar. (29). Model Statst utu Data Karbo Moosda (CO). Prosdg Smosum Kebagsaa Sas Matemat, Fault Sas, Uverst Putra Malaysa: 7. Prager, E. J., et. al. (26). Sas da Sfat Gema Bum, Guug Bera, da Tsuam. Paar Karya: Badug. Thode, H. C. (22). Testg for Normalty. Marcel Deer. Ic. Re, H. (29). The Webull Dstrbuto A Hadboo. Chama & Hall/CRC. Rousas, George. (23). A Itroducto to Probablty ad Statstcal Iferece. Academc Press. Sulaha, Jamalud, et. al. (27). Fttg Daly Rafall Amout Malaysa Usg the Normal Trasform Dstrbuto. Joural of Aled Sceces 7 (4):
III. METODOLOGI PENELITIAN
III. METODOLOGI PENELITIAN 3.. Watu da Temat Peelta Peelta srs dlaua d Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Lamug ada tahu aadem 2009/200. 3.2. Metode Peelta Secara umum, elasaaa
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga saat adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut da megea sebuah varabel dsrt atau otu. Tetap, sebagamaa dsadar, baya
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaag Metode aalss yag telah dbcaraa hgga searag adalah aalss terhadap data megea sebuah araterst atau atrbut (ja data tu ualtatg) da megea sebuah araterst (ja data tu uattatf).
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDAAN TEORI Dalam bab aa djelasa teor-teor yag berhubuga dega peelta yag dapat djada sebaga ladasa teor atau teor peduug dalam peelta Ladasa teor aa mempermudah pembahasa hasl peelta pada bab 3 Adapu
STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran
KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua
adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H
Uj Nsbah Kemuga Lema Neyma-Pearso dapat dguaa utu meemua uj palg uasa bag hpotess sederhaa bla sebara dataya haya dtetua oleh satu parameter yag tda detahu. Lema tersebut juga adaalaya dapat dguaa utu
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
II. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan
II. LANDASAN TEORI.1. Data Kategor Wallpole (1995, medefsa data ategor sebaga data yag dlasfasa meurut rtera tertetu. Data ategor dsebut uga data ometr atau data yag bua merupaa hasl peguura. Data ategor
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu terjad dega sedrya amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
Regresi Logistik Ordinal untuk Menganalisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perilaku Sexual Remaja
Jural EKSONENSIAL Volume, Nomor, Me 0 ISSN 085-789 Regres Logst Ordal utu Megaalss Fator-Fator yag Memegaruh erlau Seual Remaa Ordal Logstc Regresso for Aalyss Factors of Ifluece Behavor Adolecet Seual
BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab II, aa djelasa tetag teor yag dpaa dalam semvarogram asotrop. Sela tu juga aa dbahas megea teor peduug dalam melaua peasra aduga cadaga baust d daerah Mempawah Kalmata, dataraya
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu tejad dega sedrya, amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu
III. METODE PENELITIAN. Teknik Elektro Universitas Lampung dan dusun Margosari, desa Pesawaran Indah
3 III. METODE ENELITIAN 3.1 Watu da Tempat eelta da peracaga tugas ahr dlaua d Laboratorum Terpadu Te Eletro Uverstas Lampug da dusu Margosar, desa esawara Idah abupate esawara pada bula Agustus 1 sampa
ANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.
ANALISIS REGRESI Berdasara betu eleara data, model regres dapat dlasfasa mead dua macam yatu lear da o-lear. Ja pola data lear maa dguaa pemodela lear. Begtu uga sebalya apabla pola data tda lear maa dguaa
BAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t)
BAB II KONSEP DASAR Kosep dasar yag dtuls dalam bab, merupaa beberapa dasar acua yag aa dguaa utu megaalsa model rso las da meetua fugs sebara peluag bertaha dalam model rso las Datara dasar acua tersebut
Regresi Logistik pada Data Rare Event
Prosdg Statsta ISSN 46-6456 Regres Logst ada Data Rare Evet Rud Rum Ar Wstara, Sulad, 3 Abdul Kudus,,3 Statsta, Faultas MIPA, Uverstas Islam Badug, Jl. Ragga Malela No. Badug 46 e-mal: rud_ra@mal.com,
( ) ( ) ( ) ( ) ( ) 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
Pemodelan Kondisi Jaringan Listrik PT. PLN (Persero) Area Surabaya Selatan dengan Analisis Regresi Logistik Ordinal
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No., (7) ISSN: 7-0 (-98X Prt) D86 Pemodela Kods Jarga Lstr PT. PLN (Persero) Area Surabaya Selata dega Aalss Regres Logst Ordal Des Olva Sswadar da Haryoo Dearteme Statsta,
Jurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 1, Mei 2016 ISSN
Jural EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 1, Me 016 ISSN 085-789 Peeraa Geeralzed Posso Regresso I Utu Megatas Overdsers Pada Regres Posso (Stud Kasus: Pemodela Jumlah Kasus Kaer Servs d Provs Kalmata Tmur) Alcato
KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT
Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real
H dinotasikan dengan B H
Delta-P: Jural Matemata da Pedda Matemata ISSN 089-855X Vol., No., Aprl 03 OPERATOR KOMPAK Mustafa A. H. Ruhama Program Stud Pedda Matemata, Uverstas Kharu ABSTRAK Detahu H da H dua ruag Hlbert, B H )
Functionally Small Riemann Sums Fungsi Terintegral Henstock-Dunford pada [a,b]
![Functionally Small Riemann Sums Fungsi Terintegral Henstock-Dunford pada [a,b]](/thumbs/64/50715805.jpg "Functionally Small Riemann Sums Fungsi Terintegral Henstock-Dunford pada [a,b]")
Jural Sas da Matemata Vol (3): 58-63 () Fuctoally Small Rema Sums Fugs Tertegral Hestoc-uford ada [a,b] Solh, Sumato, St Khabbah 3,,3 Program Stud Matemata, FSM UNIP Jl Prof Soedarto, SH Semarag, 575 E-mal:
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
PEMODELAN JUMLAH KEMATIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU TAHUN 2010 DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON
Jural Bareeg Vol. 5 No. Hal. 3 7 () PEMODELAN JUMLAH KEMAIAN BAYI DI PROVINSI MALUKU AHUN DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI POISSON SALMON N. AULELE Staf Jurusa Matemata, FMIPA, Upatt Jl. Ir. M. Putuhea, Kampus
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Sept. 2012) ISSN: X D-159
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 1, No. 1, (Set. 1 ISSN: 31-X D-15 Pemodela Fator-Fator Yag Beregaruh Terhada Prevales Balta Kurag Gz D Provs Jawa Tmur Dega Pedeata Geograhcally Weghted Logstc Regresso (GWLR
Prosiding Statistika ISSN:
Prosdg Statsta ISSN: 246-6456 Pemodela Aga Kemata Ba d Kabuate Kuga ahu 24 dega Regres Geeralzed Posso da RegresBomal Negatf Modelled Number Of Brth Mortalt I Kuga Resdece I 24 B Geeralzed Posso Regresso
BAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bab bers defs-defs da sfat-sfat yag petg yag berhubuga dega modul. Hal-hal tersebut dperlua dalam pembahasa megea modul jetf pada Bab III. 2.1. Modul Mata ulah Aljabar Ler membahas
BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data, blaga ataupu
LOCALLY SMALL RIEMANN SUMS FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK-DUNFORD PADA RUANG n EUCLIDE
LOLLY SMLL RIMNN SUMS FUNGSI TRINTGRL HNSTOK-UNFOR P RUNG ULI Solh Program Stud Matemata Faultas Sas da Matemata UNIP Jl Prof Soedarto, SH Semarag 575, sol_erf@yahoocom BSTRK I ths aer we study Hestoc-uford
Pemodelan Angka Pengangguran Pernah Bekerja dan Belum Pernah Bekerja di Jawa Timur Menggunakan Metode Regresi Multivariat
D-390 JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (06) 337-350 (30-98X Prt) Pemodela Aga Perah Beerja da Belum Perah Beerja d Jawa Tmur Megguaa Metode Regres Multvarat Arda Nur Lathfah, da Wahyu Wbowo Jurusa
ANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)
ANALSS DSRNAN (asus : Lebh dar elompo) Hazmra Yozza Jur. atemata FPA Uad LOGO POP POP POP 4 : POP Uura sampel : Sampel telah detahu dar elompo maa berasal Terhadap masg-masg obe damat/duur p peubah POP
ISSN: X 45 SIFAT ASIMTOTIK ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN KERNEL ORDE TAK HINGGA. Maria Suci Apriani a, Sri Haryatmi b
ISSN: 088-687X 5 SIFAT ASIMTOTIK ESTIMATOR NADARAYA-WATSON DENGAN KERNEL ORDE TAK HINGGA Mara Suc Ara a, Sr Haryatm b a rogram Stud edda Matemata FKI USD Kamus 3 aga, Yogyaarta 558, marasuc@usdacd b Jurusa
PENAKSIR RANTAI RASIO-CUM-DUAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING GANDA
PEAKI ATAI AIO-CUM-DUAL UTUK ATA-ATA POPULAI PADA AMPLIG GADA Holla Maalu Bustam Haposa rat Mahasswa Program Matemata Dose Jurusa Matemata Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas au Kampus Bawda
titik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas
STATISTIKA Bab 0 UKURAN PEMUSATAN DAN PENYEBARAN. Mea X. a. Data Tuggal... 3 b. Data Kelompo ( dstrbus frewes) f. f. f.... f. 3 3 f f f... f = f. f 3 Ket : tt tegah elas e = bayaya elas f frewes elas e
Kajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman-rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers ( d
Jural Grade Vol4 No Jul 008 : 37-38 Kaja Hubuga Koefse Korelas Pearso (r), Spearma-rho (ρ), Kedall-Tau (τ), Gamma (G), da Somers ( d yx ) Sgt Nugroho, Syahrul Abar, da Res Vusvtasar Jurusa Matemata, Faultas
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
9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
9. SOAL-SOAL STATISTIKA
9. SOAL-SOAL STATISTIKA UN00SMK. Dagram lgara d bawah meyaja jes estrauruler d suatu SMK yag dut oleh 500 orag sswa. Baya sswa yag tda megut estrauruler Pasbra adalah.. A. 00 sswa Olah B. 50 sswa Pasbra
Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Angka Morbiditas di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 6, No., (7) ISSN: 337-35 (-98X Prt) D-5 Pemodela Fator-Fator yag Mempegaruh Aga Morbdtas d Jawa Tmur Megguaa Regres Noparametr Sple Krsa Wuladar, I Nyoma Budatara, da Madu
Bukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal
Vol 5, No, 9-98, Jauar 9 But Teorema Ssa Cha dega egguaa deal asmal Abstra Sstem perogruea yag dapat dcar peyelesaaya secara teor blaga dasar teryata dapat dbuta melalu teor-teor strutur aljabar hususya
BAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga
BAB Iterpolas. Hgga. Iterpolas Lear da Kuadrat. Iterpolas -Maju da -Mudur Newto 4. Polo Iterpolas Terbag Newto 5. Polo Iterpolas Lagrage . Hgga Msala dbera suatu tabel la-la uers j j dar suatu ugs pada
Analisis Regresi Eksponensial Berganda (Studi Kasus: Jumlah Kelahiran Bayi di Kalimantan Timur pada Tahun 2013 dan 2014)
Jural EKSPONENSIAL Volume 6, Nomor, Nopember 5 ISSN 85-789 Aalss Regres Espoesal Bergada (Stud Kasus: Jumlah Kelahra Bay d Kalmata Tmur pada Tahu 3 da 4) Double Expoetal Regresso Aalyss (Case Study: Number
STUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 150 KV MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE
STUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 50 K MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE Kade Ad Dw Purwaa 2205 00 038 dose pembmbg :. Ir. Syarffudd M M.Eg. 2.
JEMBATAN PADA GRAF FUZZY INTUITIONISTIC
JEMTN PD GRF FUZZY INTUITIONISTIC St lfatur Rohmaah, au Surarso, da ambag Irawato 3 Uverstas Islam Darul Ulum Lamoga, a0304@gmalcom Uverstas Dpoegoro Semarag 3 Uverstas Dpoegoro Semarag bstract tutostc
UKURAN DASAR DATA STATISTIK
UKURAN DASAR DATA STATISTIK UKURAN PUSAT Apa yag dapat ta smpula secara gamblag da cepat dar data yag dsodora berut : Tabel 1 Sampel Data Karyawa peserta Jamsoste Nama Sex Status Kerja Gaj/Bl Umur NATUL
Pemodelan Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 dengan Geographically Weighted Regression
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. (016) 337-350 (301-98X Prt) D-361 Pemodela Aga Buta Huruf d Provs Sumatera Barat Tahu 014 dega Geographcally Weghted Regresso Rath Mahara da Wwe Setya Wahju Jurusa
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1
HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBA LINIER HIMPUNAN RENTANGAN Defs (Kombas Ler) Msala V suatu ruag etor atas feld F. w etor d V, da, 1, juga etoretor d V. Vetor w dataa sebaga ombas ler dar etor-etor, 1, ja w
Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (uregstered verso) http://www.smpopdf.com Statst Bss : BAB V. UKURA PEYEBARA DATA.1 Peyebara Uura peyebara data adalah uura statst yag meggambara bagamaa berpecarya data
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
BAB III ISI. x 2. 2πσ
BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)
BAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BB I PNDHULUN Latar Belaag Data merupaa seumlah formas yag dapat membera gambara/eteraga tetag suatu eadaa Iformas yag dperoleh membera eteraga, gambara, atau fata megea suatu persoala dalam betu ategor,
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
BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:
BAB IX. STATISTIKA Pegerta Statsta da Statst: Statsta adalah lmu pegetahua yag membahas metode-metode lmah tetag ara-ara pegumpula data, pegolaha, pegaalsa da peara esmpula. Statst adalah umpula data,
Teknik Mengatasi Data Hilang pada Kasus Rancangan Blok Lengkapacak
Jural Sas Matemata da Statsta, Vol. 3, No., Jul 07 ISSN 693-390 prt/issn 407-0939 ole Te Megatas Data Hlag pada Kasus Racaga Blo Legapaca Rado Yedra, Muslm, Jurusa Matemata, Faultas Sas da Teolog, UIN
Proses inferensi pada model logit Agus Rusgiyono. Abstracts
Proses eres ada model logt Agus Rusgoo Let dstrbuto wth Abstracts 3 rereset the resose o a omal radom varable o Beroull P P where s a arameter wth ukow value. Problems o estmatg used smallest square methods
OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK
Jural Ilmah Mrote Vol., No. 4 OPTIMASI PENYUSUNAN PEGAS DENGAN METODE SISTEM PERBEDAAN BATASAN DAN ALGORITMA JALUR TERPENDEK Joha Vara Alfa ), Rully Soelama ), Chaste Fatchah ) ), ), ) Te Iformata, Faultas
HUBUNGAN MATRIKS AB DAN BA PADA STRUKTUR JORDAN NILPOTEN
HUBUNGAN ARKS AB DAN BA ADA SRUKUR ORDAN NLOEN Sodag uraasar aaha (sodag@ub-ut.ac.d) UB-U eda Elva Herawaty FA ateata Uverstas Suatera Utara ABSRAC ths aer, we gve aother roof about the relatosh betwee
BAB III FUZZY C-MEANS. mempertimbangkan tingkat keanggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai
BB III FUZZY C-MENS 3. Fuzzy Klasterg Fuzzy lasterg erupaa salah satu etode aalss laster dega epertbaga tgat eaggotaa yag eaup hpua fuzzy sebaga dasar pebobota bag pegelopoa (Bezde,98). Metode erupaa pegebaga
Penarikan Contoh Acak Berlapis (Stratified Random Sampling) Pertemuan IV
Pearka Cotoh Acak Berlas (Stratfed Radom Samlg Pertemua IV Defs Cotoh acak berlas ddaatka dega cara membag oulas mejad beberaa kelomok ag tdak salg tumag tdh, da kemuda megambl secara acak dar seta kelomokkelomok
Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pembelajarannya. Jurusan Matematika, FMIPA UM. 13 Agustus 2016
Prosdg Semar Nasoal Matemata da Pembelajaraya. Jurusa Matemata, FMIPA UM. Agustus 06 METODE NUMERIK STEPEST DESCENT DENGAN ARAH PENCARIAN RERATA ARITMATIKA Rumoo Bud Utomo Uverstas Muhammadyah Tagerag
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
BAB II KAJIAN PUSTAKA
BAB II KAJIAN PUSTAKA Beberapa teor yag dperlua utu meduug pembahasa dataraya adalah varabel radom, regres lear bergada, metode uadrat terecl (MKT), peguja asums aalss regres, pecla (outler), regres robust,
Pelabelan Total Super Sisi Ajaib Pada Graf Caterpillar Teratur
Jural Matemata Itegrat ISSN 4-4 Vol. 9 No. Otober 0 pp. -9 Pelabela Total Super Ss Ajab Pada Gra Caterpllar Teratur Trya St Rahmah Nursham Muta Nur Estr Program Stud Matemata Jurusa MIPA Faultas Sas da
Pemodelan Resiko Penyakit Pneumonia pada Balita di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Biner Stratifikasi
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) ISSN: 337-35 (31-98X Prt D-5 Pemodela Reso Peyat Peumoa pada Balta d Jawa Tmur Megguaa Regres Logst Ber Stratfas Ita Novaa, Sr Pgt Wuladar da Purhad Jurusa
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
METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l k
Prma: Jural Program Stud Pedda da Peelta Matemata Vol. 6, No., Jauar 07, hal. 7-59 P-ISSN: 0-989 METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l UNTUK BEBERAPA NILAI
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
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
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) ( X Print) D-272
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., (05) 337-350 (30-98X Prt) D-7 Pemodela da Pemetaa Jumlah Kasus DBD d Kota Surabaya dega Geograhcally Weghted Negatve Bomal Regresso (Gwbr) da Flexbly Shaed Satal
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
Implementasi Algoritma Particle Swarm untuk Menyelesaikan Sistem Persamaan Nonlinear
JURNL TKNIK ITS Vol. Sept ISSN: -97 - Implemetas lgortma Partcle Swarm utu Meyelesaa Sstem Persamaa Nolear rdaa Rosta Yudh Purwaato da Rully Soelama Jurusa Te Iformata Faultas Teolog Iformas Isttut Teolog
Pemodelan Resiko Penyakit Pneumonia pada Balita di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Biner Stratifikasi
Pemodela Reso Peyat Peumoa pada Balta d Jawa Tmur Megguaa Regres Logst Ber Stratfas Ita Novaa, Sr Pgt Wuladar da Purhad Jurusa Statsta, Faultas Matemata da Ilmu Pegetahua Alam, Isttut Teolog Sepuluh Nopember
ANALISIS LOSSES JARINGAN DISTRIBUSI PRIMER 20 KV AREA LHOKSEUMAWE
Aalss Losses Jarga Dstrbus Prmer 0 v Area Lhoseumawe....Zamzam ANALSS LOSSES JARNGAN DSTRBUS PRMER 0 AREA LHOSEUMAWE Zamzam 1 1 Dose Jurusa Te Eletro Polte Neger Lhoseumawe ABSTRA Peelta bertujua utu megetahu
7. PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA
Bab 7. PERSAMAAN DIFFERENSIAL BIASA Dalam bdag te serg duma ersamaa suatu eomea alam ag dataa dalam ersamaa deresal basa (PDB Coto: Problem la awal: ( dega ( Y Problem la batas: g( dmaa a
PEMILIHAN VARIABEL PADA MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION. Hasbi Yasin Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP.
Pemlha Varabel (Hasb Yas) PEMILIHAN VARIABEL PADA MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED REGRESSION Hasb Yas Staf Pegajar Program Stud Statsta FMIPA UNDIP Abstract Regresso aalyss s a statstcal aalyss that ams to
BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Menurut Daniel L. Schodek (1999), gempa bumi dapat terjadi karena fenomena
Bab II Tjaua Pustaa BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Tjaua Pustaa Meurut Dael L. Schode (999), gempa bum dapat terjad area feomea getara dega ejuta pada era bum. Fator utama adalah betura pergesea era bum yag
STATISTIKA ELEMENTER
STATISTIKA ELEMENTER Statsta Apa tu statsta? Apa beda statsta dega statst? Populas? Sampel? Parameter? Sala Peguura: Nomal Ordal 3 Iterval 4 Raso Bagamaa r-r eempat sala d atas? Bera masg-masg otoh sala
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah
Parameter Quantile-like dalam Pendugaan Area Kecil Melalui Pendekatan Penalized- Splines
Statsta, Vol. 8 No., 3 36 Me 008 Parameter Quatle-le dalam Pedugaa Area Kecl Melalu Pedeata Pealzed- Sles Kusma Sad Teaga Pegaar d Dearteme Statsta IPB, Bogor Jl. Merat, Kamus IPB Darmaga, Bogor 6680,
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
Estimasi dan Statistik Uji pada Model Probit Biner Bivariat. Estimation and Statistical Test in Bivariate Binary Probit Model
Jural ILMU DASAR Vol. No.. 0 : 97-0 97 Estmas da Statstk Uj ada Model robt Ber Bvarat Estmato ad Statstcal est Bvarate Bar robt Model Vta Ratasar, urhad, Isma & Suhartoo Mahasswa S-3 Statstka FMIA IS,
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
E ax by c ae X be Y c. 6.1 Pengertian Umum
6.1 Pegerta Umum Baya permasalaha yag dataya dyataa oleh lebh dar sebuah varabel. Hubuga atara dua atau lebh varabel dapat dyataa secara matemata sehgga merupaa suatu model yag dapat dguaa utu berbaga
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.2, (2013) ( X Print) D-311
JURNAL SAINS DAN SENI POMIS Vol., No., (03) 337-350 (30-98X Prt) D-3 Pemodela Fator-Fator yag Memegaruh Jumlah Kemata Ibu d Jatm dega Pedeata GWPR (Geograhcally Weghted Posso Regresso) Dtau dar Seg Fasltas
KOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI
KOMBINASI PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI, KOEFISIEN KURTOSIS DAN KOEFISIEN VARIASI Defl Ardh 1, Frdaus, Haposa Srat defl_math@ahoo.com
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG MASALAH
BAB ENDAHULUAN. LATAR BELAKANG MASALAH Dalam kehidua yata, sejumlah feomea daat diikirka sebagai ercobaa yag mecaku sederata egamata yag berturut-turut da buka satu kali egamata. Umumya, tia egamata dalam
Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase
BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag
Pemodelan Penduduk Miskin di Jawa Timur Menggunakan Metode Geographically Weighted Regression (GWR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (013) 337-350 (301-98X Prt) D-39 Pemodela Pedudu Ms d Jawa Tmur Megguaa Metode Geographcally Weghted Regresso (GWR) Yuata Damayat, Vta Ratasar Jurusa Statsta, Faultas
Analisis Aliran Daya
Darublc www.darublc.cm Aalss Alra Daa udarat udrham Dalam aalss ragaa lstr, dlaua dealsas. umber dataa sebaga sumber tegaga deal atau sumber arus deal, da beba dataa sebaga medas dega araterst ler. umber
LANDASAN TEORI. x R, untuk suatu fungsi f : R [0, )
LANDASAN TEORI Dalam baga aa dbahas teor-teor yag berata dega embahasa selautya, yag dbera dalam betu defs-defs, beberaa lema da teoremateorema etg Ruag Cotoh, Keada, da Peluag Defs (Percobaa Aca) Percobaa
TAKSIRAN YANG LEBIH EFISIEN UNTUK PARAMETER PADA DISTRUSI WEIBULL. Erma Kusuma Wati 1), Sigit Sugiarto 2), Bustami 2)
TAKSIRAN YANG LEBIH EFISIEN UNTUK PARAMETER PADA DISTRUSI WEIBULL Erma Kusuma Wat, Sgt Sugarto, Bustam emakusumawat7@yahooco Mahasswa Program S Matematka Dose Matematka, Jurusa Matematka Fakultas Matematka
BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas mengenai dasar-dasar teori yang akan
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab aka dbahas megea dasar-dasar teor ag aka dguaka dalam eulsa skrs, atu megea data hrark, model regres -level, model logstk, estmas arameter model logstk, uj sgfkas arameter
ANALISIS JUMLAH TENAGA KERJA TERHADAP JUMLAH PASIEN RSUD ARIFIN ACHMAD PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE REGRESI GULUD
Jural as, Teolog da Idustr, Vol., No., Desember 04, pp. 48-57 IN 693-390 prt/in 407-0939 ole ANALII JUMLAH TENAGA KERJA TERHADAP JUMLAH PAIEN RUD ARIFIN ACHMAD PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE REGREI GULUD
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,
PENGEMBANGAN MODEL RAMALAN CURAH HUJAN UNUK PEMODELAN SAISICAL DOWNSCALLING DENGAN PENDEKAAN REGRESI BAYES PCA Oleh : Ferr Kodo Lembag, Setawa 3 Suto 3 E-mal: free_maxluz6@ahoo.com, setawa@statsta.ts.ac.d,
Oleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.
Aalss Regres Webull uuk Megeahu Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pedera Sroke Sud kasus RSU Haj Surabaya Oleh : Azzahrowa Furqo 3090004 Dose Pembmbg Dr. Purhad, M.Sc. AGENDA OUTLINE PENDAHULUAN
Pemilihan Model Regresi Terbaik Menggunakan Metode Akaike s Information Criterion dan Schwarz Information Criterion
Jural Iformata Mulawarma Vol 4 No. 3 September 009 37 Pemlha Model Regres erba Megguaa Metode Aae s Iformato Crtero da Schwarz Iformato Crtero M. Fathurahma Program Stud Ilmu Komputer, FMIPA Uverstas Mulawarma
LEMMA HENSTOCK PADA INTEGRAL. Muslich Jurusan Matematika FMIPA UNS fine dan integral M
JP : Volue 4 Noor Ju 0 hal. 4-5 LEA HENSTOCK PADA NTEGRAL uslch Jurusa ateata FPA UNS uslch_us@yahoo.co ABSTRACT. Based o the cshae e partto ad cshae tegral t ca be arraged the e partto ad tegral cocepts.
POWER OF THE TESTS DENGAN NON-SAMPLE PRIOR INFORMATION PADA PENGUJIAN HIPOTESIS SATU ARAH
JMP : Vol. 8 No., Des. 6, hal. 89- ISSN 85-456 POWER OF THE TESTS DENGAN NON-SAMPLE PRIOR INFORMATION PADA PENGUJIAN HIPOTESIS SATU ARAH Bud Pratko Jurusa Matematka, Fakultas MIPA, UNSOED Purwokerto bratkto@gmal.com