Model Regresi Logistik pada Kelulusan Ujian Sertifikasi Pengadaan Barang dan Jasa Pemerintah
|
|
- Leony Jayadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 JEKT JURNAL EKONOMI 9 [] : 80 KUANTITATIF - 84 TERAPAN Vol. 9 No. FEBRUARI 06 ISSN : Modl Rrs Lost pada Klulusa Uja Srtfas Padaa Bara da Jasa Pmrtah Ru *) ABSTRAK Modl rrs mrupaa alat utu maalss hubua atara varabl rspo da varabl prdtor. Modl rrs lost duaa saat varabl rspoya brsfat ualtatf. Modl ya ssua dprolh pmrtah d Pusdlat BPS RI lomba II Tahu 05. Data ya duaa sbaya 94 ora.hasl bara da jasa pmrtah usa ura dar 35 tahu, maa cdrua utu lulus sma mat. rs lost Procurmt of Govrmt Goods ad Srvcs ABSTRACT of a, th cras tdcy to pass. Kywords: PENDAHULUAN Pmrtah dalam mjalaa fus pmrtahaya, sudah past dbutuha lost, pralata da jasa ua muja optmalya rja stas trsbut.kbutuha dpuh olh bbrapa pha, ba tu prusahaa ml pmrtah maupu swasta.brbda da padaa bara da jasa d stas da prusahaa swasta, padaa bara da jasa d stas pmrtaha lbh rumt ara brhubua da prhtua APBN/APBD ya duaa utu mmbayar bara atau jasa trsbut. Trlbh la ada bbrapa atura ya matur pross padaa bara da jasa trsbut, tata *) E-mal: ru@bps.o.d cara padaa bara da jasa datur dalam Prprs 54 tahu 00 ya muda dprbaharu da Prprs 70 Tahu 0 da prubaha ya trahr atau prubaha mpat dar Prprs No. 54 Tahu 00 yatu Prprs 4 tahu 05. Brdasara Prprs trsbut orasas padaa bara da jasa (Pjabat Pmbuat Komtm (PPK), Ut Layaa Padaa (ULP)/Pjabat Padaa) harus m- padaa bara da jasa tu tda bsa dlaua a padaa bara da jasa adalah tada but paua dar pmrtah atas ompts da mampua profs d bda Padaa Bara Jasa. Sr da prapa atura ya baru d- 80
2 Modl Rrs Lost pada Klulusa Uja Srtfas Padaa Bara da Jasa Pmrtah [Ru] harapa smua stas dapat mlaua pross padaa bara da jasa da bada dharapa dapat matas dala da prmasalaha ya dhadap dalam padaa bara da jasa. Sla msyarata PPK,ULP/Pjabat Padaa mml t brtau jawab, mml mampua maaral, mmaham prjaa srta mmaham pross padaa ya dlasaaa. Sha mas-mas Kmtra/ Lmbaa/ Dpartm/ Istas (K/L/D/I) mmprsapa SDM ya padaa bara da jasa pmrtah. Ta jara bara da jasa lasu lulus. Brdasara hasl Pusdlat BPS RI pada Glomba II tahu 05, tryata tda mudah utu mcapa lulusa 00 prs. Star 50 prs ya dyataa lulus, padahal dalam uja trsbut dprbolha mmbua Prprs. Hal lah ya mjad pt utu dtlt lbh lajut fator apaah ya mmparuh pmrtah trsbut. Ptahua hubua lulusa da fator ya mmparuhya mjad hal pt utu mmprmudah pross padaa bara da jasa pmrtah. Ja hubua tu dapat dtahu maa laah-laah ya dambl dapat lbh trarah. Modl statst ya dpaa scara luas utu mtahu hubua atara varabl rspo da varabl prdtor adalah aalss rrs. Modl rrs ya dtrapa pada saat varabl rspoya brsfat ualtatf adalah modl rrs lost. Uj cocoa modl harus dlaua pada modl rrs lost. Kura cocoya modl dapat mmbra smpula ya salah trhadap data hasl obsrvas. Uj cocoa dprlua utu mtahu apaah modl statst suda laya atau blum yatu muaa uj Hosmr da Lmshow. Modl rrs lost Modl rrs mrupaa alat utu maalss hubua atara varabl rspo da varabl prdtor. Rrs lost mrupaa modl rrs ya duaa bla varabl rspoya brsfat ualtatf, (Hosmr da Lmshow, 989).Murut Kucoro (00, hal:7) rrs lost cuup ba da sr duaa ara rrs lost mml bbrapa utua dbad rrs laya. Rrs lost tda mmrlua asums ormaltas, htrosdaststas, da autoorlas daraa varabl trat ya trdapat pada rrs lost mrupaa varabl dummy (0 da ), sha rsdualya tda mmrlua ta puja trsbut. Modl rrs lost sdrhaa yatu modl rrs lost utu satu varabl prdtor X da varabl rspo Y ya brsfat dotom. Nla varabl Y myataa adaya suatu aratrst da Y 0 myataa tda adaya suatu aratrst. Murut Hosmr da Lmshow (989) modl rrs lost ya dparuh olh p varabl prdtor dapat dyataa sbaa la harapa dar Y da dbra la X. EY ( x) = + p 0 + x = p 0 + x =...() da 0 EY ( x) da Y mmpuya la 0 atau. Nla EY ( x) mrupaa probabltas suss, sha dapat dyataa da px, ( ) sha prsamaa () mjad px ( ) = + p 0 + x = p 0 + x =...() da myataa paramtr-paramtr rrs, x adalah pamata varabl prdtor - dar sjumlah p varabl prdtor. Trasformas lot dtrapa pada modl rrs lostc sprt pada prsamaa (3) brut. px ( ) Lot( p( x)) = ( x) = l px ( )...(3) x p = 0 + = Trasformas lot brtujua utu mmbuat fus lar dar paramtr-paramtrya. Fus x ( ) lar trhadap paramtr da mml ra (, ), tratu dar ra varabl prdtor X. Pasra Paramtr Modl Mtod pasra paramtr ya baya duaa dalam rrs lost adalah mtod masmum llhood. Stap obsrvas utu modl rrs lost adalah varabl radom dar dstrbus Broull, (Nttr t al., 996). Murut Hosmr da Lmshow (989), fus llhood dstrbus Broull utu sampl dpd adalah sprt drumusa pada Prsamaa (4). 8
3 JURNAL EKONOMI KUANTITATIF TERAPAN Vol. 9 No. FEBRUARI 06 Y l( ) = p( x ) ( p( x )) = Y...(4) da atau loartma atural fus probabltas brsamaya drumusa pada prsamaa (5) brut. Y L( ) = l p( x ) ( p( x )) = = = = Y( + x ) 0 Y [ x ] l + xp( + ) 0... (5) Tasra paramtr, dprolh da mdfrsala fus trhadap,da = 0,. Nla masmum dprolh bla hasl dfrsal fus brla ol. Uj Sfas Paramtr Puja dlaua utu mtahu apaah tasra paramtr ya dprolh brparuh sbrapa bsar paruh mas-mas paramtr scara trpsah. dlaua da uj raso llhood. Murut Hosmr da Lmshow (989), suatu statst uj raso llhood G adalah fus dar L0 da L ya brdstrbus () da drajat bbas p (bayaya varabl prdtor ya ada dalam modl) G ( L L )... (6) 0 da L 0 adalah lo-llhood dar modl tapa varabl prdtor, sdaa L adalah llhood dar modl da p varabl prdtor. Nla dhtu brdasara prsamaa (5). Hpotss olya adalah = 0, utu smua =,,..., ya brart bahwa smua varabl ol dtola jag X( a ; p) ataula sfas < modl. Uj Wald duaa utu muj Wald (7) brut. W ˆ = SE ˆ ( ˆ ) (.7) da =,,, Statst uj W mdat dstrbus da drajat bbas. Hpotss olya adalah = 0, utu stap =,,..., ya brart bahwa varabl prdtor - modl. Hpotss ol dtola ja W X( a ;) atau Uj Kcocoa Modl Uj cocoa modl duaa utu mvaluas coco tdaya modl da data, la obsrvas ya dprolh sama atau mdat da ya dharapa dalam modl. Coco tdaya modl rrs lost dla da muaa uj Hosmr da Lmshow. Ja uj Hosmr da Lmshow dpuh maa modl mampu mmprds la obsrvasya atau dapat dataa modl dapat dtrma ara ssua da data obsrvasya. Uj Hosmr da Lmshow ya dtuls da uj Ĉ, dhtu brdasara tasra probabltas, (Hosmr da Lmshow, 989).Statst uj Hosmr da Lmshow Ĉ ya dhtu brdasara la y = drumusa pada Prsamaa (8). ' ( or rp r) Cˆ =, p...(8) ( p ) ' r= r r r da p r myataa rata-rata tasra probabltas suss lompo -r, or adalah jumlah sampl jada suss dalam lompo -r, r adalah total sampl lompo -r, da r, da r,,,. Statst uj Ĉ mdat dstrbus da drajat bbas, (Hosmr da Lmshow, 989). Hpotss ol myataa bahwa modl coco da data. Hpotss ol dtola ja C X a atau la sas <0,05. ( ; ) DATA DAN METODOLOGI Data ya duaa dalam plta adalah data psrta uja srtfas padaa bara da jasa pmrtah ya dlasaaa olh BPS lomba II tahu 05 brtmpat d Pusat Pdda da Platha (Pusdlat) BPS RI. Jumlah psrta sbaya 94 psrta dar pawa BPS d bbrapa BPS Provs/ Kabupat/ Kota s- Idosa. Adapu varabl rspo adalah hasl uja Smtara varabl prdtor mlput usa psrta, 8
4 Modl Rrs Lost pada Klulusa Uja Srtfas Padaa Bara da Jasa Pmrtah [Ru] Tabl. Varabl Plta Varabl Kod Kator 0 Tda lulus Hasl Uja (Y) Lulus 0 >35 Tahu Usa (X) <35 Tahu 0 >0 Tahu Masa Krja (X) <0 Tahu La-la Js Klam (X3) Prmpua Sumbr: dsa plta, 06 Tabl. Ovral Tst df S. 45,898 3,000 Bloc 45,898,000 Modl 45,898 3,000 Sumbr: hasl olah data, 06 Tabl 3. Partal Tst Hasl Uj Sfas Scara Ksluruha (Ovrall Tst) Formula hpotss pada puja sluruha, djabara sbaa brut: () H o : j =0, utu smua j=0, da =,, (maa tda ada varabl prdctor ya brparuh); () H : Trdapat pal tda satu varabl prdctor ya brparuh. Ptua hasl statst uj adalah Tola H 0 ja hasl olah data ovrall tst. Hasl puja scara sluruha dapat da sfas 0,000 ya brart bahwa da tat yaa 95 prs, ada mmal satu varabl bbas ya brparuh pada varabl ta bbas (varabl prdtor). Sha dapat dsmpula bahwa modl dapat duaa utu aalss lbh lajut. B S.E Wald df S. Efp(B) Stp a Usa(),65,748,6,000 3,666 Masa_rja(),80,708,064,800,97 JK() -,33,339,47,49,79 Costat -,908,78 5,967,05,48 Sumbr: hasl olah data, 06 Ktraa : a. Varabl(s) trd o stp : Usa, Masa_rja, JK masa rja da js lam. Plta muaa aalss rrs lost, ara varabl rspoya brsfat ualtatf sha dbtu varabl dummy (0 da ). Adapu laah-laah dalam pmbtua modl rrs lost mlput uj cocoa modl. HASIL DAN PEMBAHASAN Aalss data ya duaa dalam plta adalah aalss statst ya dlaua da muaa batua softwar SPSS vrs 6. Laah prtama ya dlaua yatu uj pasra paramtr mtod ya baya duaa adalah mtod masmum llhood da alasa lbh prats (Nachrow da Usma, 00). Mtod masmum llhoood mdua paramtr da la ya mmasmuma fus llhood (llhood fucto). modl scara sluruha (ovrall tst) da uj sfas scara parsal ( ). Masmas hasl tahapa puja slajutya aa djabara pada pmbahasa brut. Hasl Uj Sfas Scara Parsal (Partal Tst) Formula hpotss pada puja parsal adalah sbaa brut: () H o : j = 0, (varabl prdtor - pada j ( x) da (). H o : j 0, (Varabl prdtor - pada j ( x) statst uj adalah Tola H0 0,05. Tabl 3 mjabara hasl prhtua statstc Hasl uj scara parsal dapat dtujua bahwa da tat yaa 95 prs varabl usa sfa mmparuh lulusa. Hal 0,000 da ura dar 0,05. Smtara varabl masa rja da js lam tda sfa mmparuhlulusa. Laah ta uj layaa ataupu ssuaa modl, apaah modl tu laya scara statst. Hal trsbut dataraya tlah dlaua dawal yatu ovrall tst da. Krtra statst laya adalah uj layaa modl da Hasl uj statstc dar dua rtra uj aa dbahas satu-prsatu pada pmbahasa brut. 83
5 JURNAL EKONOMI KUANTITATIF TERAPAN Vol. 9 No. FEBRUARI 06 Tabl 4. Hasl Uj Klayaa Modl Hosmr ad Lmshow Tst Stp df S.,969 4,74 Sumbr: hasl olah data, 06 Tabl 5. Ktpata Modl Prdctd Hasl uja Obsrvd Prcta Tda Lulus Corrct Lulus Stp Hasl Uja Tda lulus ,0 Lulus ,7 Ovrall Prcta 70,6 Sumbr: hasl olah data, 06 Ktraa : a. Cut valu adalah 0,500 Uj Klayaa Modl Formula hpotss pada uj layaa modl plta adalah: () H 0 : Modl tlah cuup mampu mjlasa data/ ssua; da () H : Modl tda cuup mampu mjlasa data. Krtra hasl puja adalah Tola H0 ja la s < 0,05. Hasl olah data statstc uj layaa modl djabara pada Tabl 4. Brdasara hasl output pada Tabl 4 trlhat lbh bsar 0,05. Sha dapat dsmpula da tat yaa 95 prs dapat dya bahwa modl rrs lost ya duaa tlah cuup mampu mjlasa data/ssua. Clasfcato Plot Krtra statst brutya adalah Hasl olah data tpata modl da Tabl 5. Hasl pada Tabl 5 mujua bahwa modl rrs lost ya dhasla tlah cuup ba, ara mampu mba da bar 70,6 prs ods ya trjad. tahu mua lulus sma mat; (). Ja dlhat scarastatst bahwa varabl masa bua brart paruhya tda ada, mlaa ada paruhya haya saja paruhya saat cl. SARAN Sara ya dapat dsampaa brdasara hasl plta adalah, pada plta lajuta prlu mambaha varabl prdtor laya sprt formas palama prah brapa al mut uja srupa sblumya srta tat pdda. Harapaya adalah aar hasl dar modl ya ddapata lbh aurat. REFERENSI Hosmr, D.W, ad Lmshow, S. (989). Rrsso. Joh Wlly, Nw Yor. Mudrajad Kucoro(00).Mtod Kuattatf (Tor da Aplas utu Bss da Eoom), Ut Prbt da Prctaa AMP YKPN, Yoyaarta. Nachrow Djalal da Hardus Usma (00). Puaa Th Eoomtr Nttr, J., Kutr, M.H., Nachtsm, C.J ad Wassrma, W. (996).. Fourth dto. Th McGraw-Hll Compas, Ic., Utd Stats of Amrca. Pratura Prsd Rpubl IdosaNo. 54 Tahu 00 Pratura Prsd Rpubl Idosa No. 70 Tahu 0 Pratura Prsd Rpubl Idosa No 4 Tahu 05 Pmrtah. Pusat Pdda da Platha (Pusdlat) BPS RI, Data Pmrtah Glomba II Tahu 05. SIMPULAN Brdasara hasl pmbahasa dapat drumusa bbrapa smpula plta sbaa brut: () modl rrs lost ya dprolh adalah x ( ) p = 0 + xdmaa =,908 +,65x = + 0,80x 0,33x 3 ; (). Varabl ya brparuh bara da jasa pmrtah adalah varabl usa. Sma baya psrta uja usa ura dar 35 84
Interpretasi Parameter dalam Model Regresi Logistik untuk Variabel Bebas Dikotomus
Jural EKSPONENSIAL Volum 3, Nomor, M 22 ISSN 285-7829 Itrprtas Paramtr dalam Modl Rgrs Logst utu Varabl Bbas Dotomus Paramtr Itrprtato Logstc Rgrsso Modls for Dcotomus Idpdt Varabl Darah A. Noh Program
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER PADA DISTRIBUSI EKSPONENSIAL
Jural Matmata Mur da Traa Vol5 No Dsmbr : 4-5 ESTIMASI PARAMETER PADA DISTRIBUSI EKSPONENSIA Ry Aula Hj Noor Fajrah Nur Salam Proram Stud Matmata Faultas MIPA Ulam Bajarbaru Kalsl ABSTRAK Estmas tt dar
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Bbrapa tor yag dprlua utu mduug pmbahasa dataraya adalah rgrs lar brgada, mtod uadrat trcl (MKT), pguja asums aalss rgrs, outlr, rgrs robust, ofs dtrmas, bradow pot. A. Rgrs Lar Brgada
Lebih terperinciJurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor 2, Nopember 2016 ISSN
Jural EKSPONENSIAL Volum 7, Nomor, Nombr 06 ISSN 085-789 Prbadga Hasl Klasfas Mgguaa Rgrs logst da Aalss Dsrma Kuadrat Pada Kasus Pglasfasa Jurusa D SMA Ngr 8 Samarda Tahu Aara 04/05 Comarso of Classfcato
Lebih terperinciEFEKTIVITAS PEMBELAJARAN MATEMATIKA DENGAN MODEL QUANTUM TEACHING (QT) DITINJAU DARI KREATIVITAS BELAJAR SISWA KELAS VIII SMP N 2 TURI
EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN MATEMATIKA DENGAN MODEL QUANTUM TEACING (QT) DITINJAU DARI KREATIVITAS BELAJAR SISWA KELAS VIII SMP N TURI Mota Dwya ), N Wahyu Utam, M. Pd. ) Program Stud Pdda Matmata Faultas
Lebih terperinci(1) dengan yi = 0,1. Kata Kunci regresi logistik biner, model logit dan probit, orientasi pasar, usaha kecil menengah, industri produk kulit.
Prbadga Modl Logt da Probt Utu Mgaalss Fator-Fator yag Mmgaruh Draat Ortas Pasar Usaha Kcl Mgah (Stud Kasus d Stra Idustr Produ Kult d Kabuat Sdoaro Ryo Fbrawa, Luca Ardat da Wbawat Jurusa Statsta, Faultas
Lebih terperinciPEMODELAN REGRESI ZERO INFLATED POISSON (APLIKASI PADA DATA PEKERJA SEKS KOMERSIAL DI KLINIK REPRODUKSI PUTAT JAYA SURABAYA) Abstrak
Pmodla Rgrs Zro Ilatd Posso... Ala star PEMODEAN REGRESI ZERO INFAED POISSON APIKASI PADA DAA PEKERJA SEKS KOMERSIA DI KINIK REPRODUKSI PUA JAYA SURABAYA Ala star Purhad Madu Rata Jurusa Spl Uvrstas Ad
Lebih terperinciISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman Online di:
ISSN: 339-541 JURNAL GAUSSIAN, Volum 4, Nomor 4, Tahu 015, Halama 97-936 Ol d: http://joural-s1.udp.ac.d/dx.php/gaussa ANALISIS KEPUTUSAN KONSUMEN MEMILIH BAHAN BAKAR MINYAK (BBM MENGGUNAKAN MODEL REGRESI
Lebih terperinciAbstract. Keywords: The Selection Of Laptop Brand, Product, Price, Promotion, Multinomial Logistic Regression
Aalss Paruh Faqotul Hah ANAISIS PENGARUH STRATEGI BAURAN PEMASARAN TERHADAP PEMIIHAN MEREK APTOP MENGGUNAKAN REGRESI OGISTIK MUTINOMIA Stud Kasus Mahasswa Uvrstas Dpooro Faqotul Hah, Trastut Wuradar, Abdul
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciSTATISTIKA: 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
Lebih terperinciadalah 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
Lebih terperinciJURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2013) ( X Print) D-1
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (3) 33-3 (3-8 Prt) D- Pmodla Partspas Wata dalam Kgata Ekoom Rumah Tagga Nlaya d Pssr Tmur Surabaya (Stud Kasus Kcamata Kcamata Bulak, Mulyorjo, da Kjra) Irma Harlagtyas,
Lebih terperinciII. 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
Lebih terperinciUJI CHI KUADRAT (χ²) 1.1. Pengertian Frekuensi Observasi dan Frekuensi Harapan
UJI CHI KUADRAT (χ²) 1. Pndahuluan Uj Ch Kuadrat adalah pngujan hpotss mngna prbandngan antara : frkuns obsrvas/yg bnar-bnar trjad/aktual dngan frkuns harapan/kspktas 1.1. Pngrtan Frkuns Obsrvas dan Frkuns
Lebih terperincib. peluang terjadinya peristiwa yang diperhatikan mendekati nol (p 0). c. perkalian n.p =, sehingga p = /n.
0 DISTRIBUSI POISSO Distribusi Poisso ii diprolh dari distribusi biomial, apabila dalam distribusi biomial brlau syarat-syarat sbagai briut: a. baya pgulaga sprimya sagat bsar ( ). b. pluag trjadiya pristiwa
Lebih terperinciANALISIS 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
Lebih terperinciKAJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL
Prosdng Smnar Nasonal Pnlan, Pnddan dan Pnrapan MIPA Faultas MIPA, Unvrsas Ngr ogyaarta, 16 M 009 AJIAN ANALISIS REGRESI DENGAN DATA PANEL I Gd Nyoman Mndra Jaya Nnng Sunngsh Staf Pngajar Jurusan Statsta
Lebih terperinciAPLIKASI STATISTIKA DALAM BIDANG KESEHATAN DENGAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL
APIKASI SAISIKA DAAM BIDANG KESEHAAN DENGAN EGESI OGISIK ODINA oha Bdhaa* b_bdhaa@yahoo.co.d SIKES Kota Sabm Abstra Dalam mta varabl-varabl prdtor yag brpgarh trhadap varabl rspo dmaa varabl rspo brsala
Lebih terperinciSISTEM PERSAMAAN LINEAR MIN-PLUS DAN PENERAPANNYA PADA MASALAH LINTASAN TERPENDEK
POSIDING ISBN : 98 99 1 9 SISTEM PESAMAAN LINEA MIN-PLUS DAN PENEAPANNYA PADA MASALAH LINTASAN TEPENDEK M. Ady udhto 1 1 Program Stud Pdda Matmata FKIP Uvrstas Saata Dharma Kampus III USD Paga Maguwoharjo
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER BEBERAPA SEBARAN POISSON CAMPURAN DAN BEBERAPA SEBARAN DISKRET DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITME EM ADE HARIS HIMAWAN
PENDUGAAN PARAMETER BEBERAPA SEBARAN POISSON CAMPURAN DAN BEBERAPA SEBARAN DISKRET DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITME EM ADE HARIS HIMAWAN SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 8 PERNYATAAN MENGENAI
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Blakang Mnmum spannng tr (MST) mrupakan sbuah prmasalahan dalam suatu graph yang mana banyak aplkasnya bak scara langsung maupun tdak langsung yang tlah dplajar. Salah satu
Lebih terperinciBAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM
BAB IV STUDI KASUS NILAI AVL SLJJ PT TELKOM 4.1 Pndahuluan Ktga prtdaksamaan yang tlah dbahas sblumnya akan daplkaskan dalam suatu stud kasus mngna nla AVL (avalablty ntwork) dar sambungan langsung jarak
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciJURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman Online di:
JURNAL GAUSSIAN, Volum, Nomor, ahu 0, Halama 55-64 Ol d: htt://joural-s.ud.ac.d/d.h/gaussa PEMODELAN REGRESI ZERO-INFLAED NEGAIVE BINOMIAL ZINB UNUK DAA RESPON DISKRI DENGAN EXCESS ZEROS Bau Arawa, Suart,
Lebih terperinciANALISIS PENYALURAN RASKIN DI KOTA SEMARANG. Jln. Prof. H. Soedarto, S.H., Tembalang, Semarang
ANAISIS PENYAURAN RASKIN DI KOTA SEMARANG Rosaa Eo N da Ta Wdharh Alum PS Sasa Jurusa Mamaa FMIPA UNDIP PS Sasa Jurusa Mamaa FMIPA UNDIP Jl. Prof. H. Sodaro, S.H., Tmbala, Smara Absrac. Ras Proram s aoal
Lebih terperinciMODIFIKASI METODE NEWTON DENGAN KEKONVERGENAN ORDE TIGA.
MDIFIKASI METDE NEWTN DENGAN KEKNVERGENAN RDE TIGA Fby Satrya HP ), Agusi ), Musraii ) bysatrya@ymail.om ) Mahasiswa Program Studi S Matmatia ) Dos Matmatia, Jurusa Matmatia Faultas Matmatia da Ilmu Pgtahua
Lebih terperincititik 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
Lebih terperinciHIMPUNAN 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
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciPENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA
PEDAHULUA Latar Blaa Prcobaa lua ada ruaa rcobaa ya sr duaa dala lta ulaa taaa da ltalta aroo laya utu a tras ot-lua (oty vrotal tracto). Salah satu cara utu a tras ot-lua adalah da laua rcobaa u daya
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. ANALISIS STATISTIK TERHADAP PENYAKIT KANKER PARU OLEH BAHAN KARSINOGENIK (Studi Kasus Pasien Kanker Paru RSUD Dr.
BAB I PENDAHULUAN ANALISIS STATISTIK TERHADAP PENYAKIT KANKER PARU OLEH BAHAN KARSINOGENIK (Stud Kasus Pas Kakr Paru RSUD Dr. Sotomo Nama Mahasswa : N matus Solkhah NRP : 35 9 5 Jurusa : Statstka FMIPA-ITS
Lebih terperinciANALISIS KEDINAMIKAN SISTEM PADA MASALAH PENJADWALAN FLOW SHOP MENGGUNAKAN ALJABAR MAX-PLUS
Smar Nasoal atmata IV Isttut Tolog Spuluh Nopmbr, Surabaya, 3 Dsmbr 008 ANALISIS KEDINAIKAN SISTE PADA ASALAH PENADWALAN FLOW SHOP ENGGUNAKAN ALABAR AX-PLUS Nur Shofaah, Suboo, urusa atmata FIPA Isttut
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KESEMBUHAN PASIEN PENYAKIT FLU BURUNG
Aalss Faktor-faktor Yucaa W ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KESEMBUHAN PASIEN PENYAKIT FLU BURUNG Yucaa Wladar da Dah Saftr Staf Paar Prod Statstka Jurusa Matmatka FMIPA UNDIP Abstract Ava fluza
Lebih terperinciMaximum Likelihood Estimation Model Linear dan Log-Linear dalam Regresi Poisson
Prosdg Sar Nasoal Pla Pdda da Prapa MIPA Faulas MIPA Uvrsas Ngr Yogaara 6 M 9 Mau lhood Esao Modl ar da og-ar dala Rgrs Posso Yul Wbawa Jaa Nugraha Jurusa Sasa FMIPA-UII Kapus Trpadu UII Jl Kalurag KM
Lebih terperinciPENERAPAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL DAN REGRESI PROBIT ORDINAL UNTUK MENGESTIMASI PROBABILITAS LAMA MASA STUDI MAHASISWA IST AKPRIND YOGYAKARTA
E-ISSN 57-9378 Jurnal Statsta Industr dan Komutas Volum, No., Januar 07,. 04-4 PENERAPAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL DAN REGRESI PROBIT ORDINAL UNTUK MENGESTIMASI PROBABILITAS LAMA MASA STUDI MAHASISWA
Lebih terperinciPROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESIS SEHUBUNGAN DENGAN AKAR-AKAR LATEN DARI MATRIKS KOVARIANS (Dalam Analisis Komponen Utama)
H. Maa Suhera,Drs.,M.S PROSEDUR PEGUJIA HIPOTESIS SEHUBUGA DEGA AKAR-AKAR LATE DARI MATRIKS KOVARIAS (Dala Aalss Kopoe Utaa) Abstra Utu ebuat espula tetag araterst populas ultvarat husuya populas varat
Lebih terperinciFIXED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PANEL
ta p-iss: 085-5893 -ISS: 54-0458 Vol. 3 o. opmbr 00, Hal. 34-45 ta 00 DOI: http://dx.do.org/0.044/btajtm.v9.7 FIED EFFECT MODEL PADA REGRESI DATA PAEL Alfra Mula Astut Abstrak: Pngamatan trhadap prlakuan
Lebih terperinciPenerapan Pendekatan Gabungan Grey Relational Analysis (GRA) dan Principal Component Analysis (PCA) Pada Metode Taguchi Multirespon
JURNL SINS DN SENI IS Vol., No., (Spt. ) ISSN: -98X D-4 Prapa Pdkata Gabuga Gry Rlatoal alyss (GR) da Prcpal Compot alyss (PC) Pada Mtod aguch Multrspo Nur prla Rahmada, Soy Suaryo da Muhammad Sahd kbar
Lebih terperinciSKRIPSI. oleh: FARIDA KARUNIAWATI NIM
ANALISIS REGRESI DUMMY VARIABLE MODEL LOGIT (Kasus pada Estmas Huja d Karagploso, Malag) SKRIPSI olh: FARIDA KARUNIAWATI NIM. 0650028 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAIN DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS ISLAM NEGERI
Lebih terperinciEFEKTIVITAS PEMBELAJARAN MATEMATIKA DENGAN MODEL QUANTUM TEACHING (QT) DITINJAU DARI KREATIVITAS BELAJAR SISWA KELAS VIII SMP N 2 TURI
EFEKTIVITAS PEMBELAJARAN MATEMATIKA DENGAN MODEL QUANTUM TEACING (QT) DITINJAU DARI KREATIVITAS BELAJAR SISWA KELAS VIII SMP N TURI Moita Dwiyai ), Ni Wahyu Utami ) Faultas Kgurua da Ilmu Pdidia Uivrsitas
Lebih terperinciANALISA PROBABILITAS KELUARAN PADA SISTEM GSM DENGAN DAN TANPA FREKUENSI HOPPING RAHMA YENNI L2F
AALISA PROBABILITAS KELUARA PADA SISTEM GSM DEGA DA TAPA FREKUESI HOPPIG RAHMA YEI LF 30055 ABSTRAK Pada saat tututa masyaraat aa mudaha dalam bromuas sma mgat. Salah satu tolog yag dtrapa dalam sstm GSM
Lebih terperinciBAB 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).
Lebih terperinciTEORI ANTRIAN. Elemen Dasar Model Antrian. Distribusi Poisson dan eksponensial. =, t 0, dimana E { t}
Elm Dasar Modl Atria. TEORI ANTRIAN Aktor utama customr da srvr. Elm dasar :. distribusi kdataga customr.. distribusi waktu playaa. 3. disai fasilitas playaa (sri, parall atau jariga). 4. disipli atria
Lebih terperinciII. PERANAN STATISTIK DALAM ANALISIS PERCOBAAN
II. PERANAN TATITIK DALAM ANALII PERCOBAAN Hal-hal yang prl dplajar. 1. baran Normal dan sbaran t- stdnt. Mmbandngan da harga rata-rata sampl. a. Prbandngan da harga rata-rata sampl tda brpasangan npard
Lebih terperinciANALISIS 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
Lebih terperinciDistribusi Poisson Tergeneralisasi Tak Terbatas dan Beberapa Sifat-Sifatnya ( Suatu pengembangan teori statistika matematika)
Dstrbs osso Trgralsas Ta Trbatas da Bbrapa SfatSfatya Sat pgmbaga tor statsta matmata tjah Solah Tgg Agama Islam Ngr STAIN rworto Jl A Ya No 4A rworto Abstra Dstrbs osso dmbaga mjad Dstrbs osso Trgralsas
Lebih terperinciLOGO. Analisis Sisaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS
Analss Ssaan HAZMIRA YOZZA- JUR.MATEMATIKA FMIPA UNIV.ANDALAS KOMPETENSI Stlah mmplajar topk n, mahasswa dharapkan dapat : mnjlaskan dfns ssaan dan nformasnformas yang dapat dprolh dar ssaan mnghtung nla
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI GENERALIZED WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE KEMUNGKINAN MAKSIMUM
J. Sas MIPA Eds Khusus Tahu 28 Vol. 4 No. Hal.: 7-22 ISSN 978-873 ABSTRACT PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI GENERALIZED WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE KEMUNGKINAN MAKSIMUM Ra Sa Hmta Wasoo da Da Kuasa
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. pada suatu graf sebagai landasan teori pada penelitian ini.
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Pada bagan n akan dbrkan konsp dasar graf dan blangan kromatk lokas pada suatu graf sbaga landasan tor pada pnltan n 21 Konsp Dasar Graf Bbrapa konsp dasar yang dgunakan dalam pnltan
Lebih terperinciPLAGIAT MERUPAKAN TINDAKAN TIDAK TERPUJI
PLGIT ERUPK TIDK TIDK TERPUJI TRSFORSI FOURIER DISKRIT D PLIKSIY PD KOPRESI CITR DIGITL Srps Daua utu muh Salah Satu Syarat mprolh Glar Saraa Sas Program Stud atmata Olh: yu Sr Wuladar I: 44 PROGR STUDI
Lebih terperinciAnalisis Variansi Multivariat
Analss Varans Multvarat Muammad Rdwan Ram - 80909 Program Stud Sstm Tknolog Informas Skola Tknk Elktro Informatka Insttut Tknolog Bandung, Jl. Gansa 0 Bandung 403, Indonsa m.rdwan.ram@gmal.com Abstrak
Lebih terperinciCreated 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
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED ORDINAL LOGISTIC REGRESSION (GWOLR)
ISBN : 978.60.36.00.0 ESIMASI PARAMEER MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHED ORDINAL LOGISIC REGRESSION (GWOLR) Sylf, Vta Ratnasar Mahasswa Jurusan Statstka Insttut knolog Spuluh Nopmbr (IS), Dosn Jurusan Statstka
Lebih terperinciSURVEI INDUSTRI MIKRO DAN KECIL TAHUN 2013
REPUBLIK INDONEIA URVEI INDUTRI MIKRO DAN KECIL TAHUN 2013 PENDATARAN PERUAHAAN/UAHA INDUTRI MIKRO DAN KECIL BADAN PUAT TATITIK VIMK13-L1 BLOK I. KETERANGAN TEMPAT 1. PROVINI 2. KABUPATEN/KOTA *) 3. KECAMATAN
Lebih terperinciSudaryatno Sudirham. Permutasi dan Kombinasi
Sudaryato Sudrham Permutas da Kombas Permutas Permutas adalah bayakya peelompoka sejumlah tertetu kompoe ya dambl dar sejumlah kompoe ya terseda; dalam setap kelompok uruta kompoe dperhatka Msalka terseda
Lebih terperinciPERTIDAKSAMAAN AZUMA PADA MARTINGALE UNTUK MENENTUKAN SUPREMUM PELUANG
PERTIDAKSAMAAN AZUMA PADA MARTINGALE UNTUK MENENTUKAN SUPREMUM PELUANG Sudaro Jurusa Matatka FMIPA UNDIP Jl Prof H Sodarto SH Tbalag Sarag 575 Abstract Coutg probablty a two-tald hypothss dtr lvl of th
Lebih terperinciBAB 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,
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Data Katgor Data statst yang dprhatan dalam stap analss atau pnltan pada umumnya mmuat banya varabl numr maupun varabl atgor Shngga analss data uga dapat dlauan dngan mmaa dua macam
Lebih terperinciREGRESI LOGISTIK BINER
REGRESI LOGISTIK BINER Mtod rgrs mruaka aalss data yag mdskrska hubuga kausaltas atara varabl rso da rdktor (Hosmr da Lmshow, ). Prbdaa mdasar atara rgrs lr da rgrs logstk adalah ty dar varabl rso. Rgrs
Lebih terperinciBAB 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 terperinciAnalisis 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
Lebih terperinciPemilihan 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
Lebih terperinciKoefisien Korelasi Spearman
Koefe Koela Speama La hala dega oefe oela poduct-momet Peao, oela Speama dapat dguaa utu data beala mmal odal utu edua vaabel ag heda dpea oelaa. Lagah petama ag dlaua utu meghtug oefe oela Speama adalah
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB ADASA TEORI. Varabl Varabl adalah arar ag aa d obsrvas dar u amaa. Varabl dalam pla mrupaa suau arbu dar slompo obj ag dl da mml varas aara sau obj dga obj ag la dalam lompo rsbu, msala gg bada da
Lebih terperinciMODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL
MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL Robah P Rahaat da Tatk Wdhah Juusa Matmatka FMIPA UNDIP Jl. Pof. H. Sodato, S.H, Smaag 575 Abstat. Logt umulatv modl s usd to dsb th latoshp btw a spos vaabl
Lebih terperinciPEMODELAN 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
Lebih terperincidan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel
Uura Statt. Pedahulua Uura Statt:. Uura Pemuata Bagamaa, d maa data berpuat? Rata-Rata Htug Arthmetc Mea Meda Modu Kuartl, Del, Peretl. Uura Peyebara Bagamaa peyebara data? Ragam, Vara Smpaga Bau Uura
Lebih terperinciPengklasifikasian Penyakit Jantung Di RSUD Abdul Wahab Sjahranie Samarinda Dengan Menggunakan Regresi Logistik Biner
Pgklasfkasa Pyakt Jatug D RSUD Abdul Wahab Sjahra Samarda Dga Mgguaka Rgrs Logstk Br Classfcato of Hart Dsas RSUD Abdul Wahab Sjahra Samarda Usg Bary Logstk Rgrsso Adras Sutato 1, Darah A. Noh, Syarudd
Lebih terperinciBAB 1 HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT
Catata Kuliah EL Aalisis Numrik BAB HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT. Pgatar Mtod Numrik Ktika kita mylsaika prsamaa-prsamaa matmatika di maa torma-tormaya masih dapat ditrapka, solusi aalitik atau solusi
Lebih terperinci9. 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
Lebih terperinci9. 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
Lebih terperinciEKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK
EKSPEKTASI SATU PEUBAH ACAK Dalam hal n aan dbahas beberapa macam uuran yang dhtung berdasaran espetas dar satu peubah aca, ba dsrt maupun ontnu, yatu nla espetas, rataan, varans, momen, fungs pembangt
Lebih terperinciBAB 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 terperinciANALISIS 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 terperinciESTIMASI TITIK BAYESIAN OBYEKTIF
ESTIMASI TITIK BAYESIAN OBYEKTIF Adi Stiawa (adi_stia_3@yahoo.com) Program Studi Matmatika, Fakultas Sais da Matmatika Uivrsitas Krist Satya Wacaa Jl Dipogoro 52-6 Salatiga 57, Idosia Abstrak Estimasi
Lebih terperinciBAB V DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT
BAB V DISTRIBUSI ROBABILITAS DISKRIT 5.. Distribusi Uniform Disrit Bila variabl aca X mmilii nilai,,... dngan probabilitas yang sama, maa distribusi uniform disrit dinyataan sbagai: f (, ) ;,,... paramtr
Lebih terperinciANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STATUS GIZI BALITA NELAYAN KECAMATAN BULAK SURABAYA
ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STATUS GIZI BALITA NELAYAN KECAMATAN BULAK SURABAYA Citra Elok Mgahardiyai, da Dstri Susilaigrum Mahasiswa Jurusa Statistika
Lebih terperinciHUBUNGAN 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
Lebih terperinciPENANGANAN OVERDISPERSI PADA MODEL REGRESI POISSON MENGGUNAKAN MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF. Rio Tongaril Simarmata 1, Dwi Ispriyanti 2.
Pagaa Ovdss Ro Togl S. PENANGANAN OVERDISPERSI PADA MODE REGRESI POISSON MENGGUNAKAN MODE REGRESI BINOMIA NEGATIF Ro Togal Smamata Dw Isat Alum Pogam Stud Statsta Ud Sta Pgaa Pogam Stud Statsta Ud Abstact
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. kesetimbangan, linearisasi, bilangan reproduksi dasar, analisa kestabilan, kriteria
BAB II LANDASAN EORI Pada bab ii aka dibahas tori tori pdukug yag aka diguaka pada bab slajutya, atara lai modl matmatika, modl pidmik SIR klasik, ilai ig, prsamaaa difrsial, sistm prsamaa difrsial, titik
Lebih terperinciANALISIS CEPSTRUM SINYAL SUARA
MAKALAH ANALII CEPTRUM INYAL UARA Disusu Ol: NENI ARYANI L2F 300 543 JURUAN TEKNIK ELEKTRO FAKULTA TEKNIK UNIVERITA DIPONEGORO E M A R A N G 2 0 0 2 DAFTAR II JUDUL... 1 ABTRAK... 1 1. Pdaulua.... 1 2.
Lebih terperinciHubungan antara K dengan koefisien fugasitas:
Hubungan antara K dngan kofsn fugastas: fˆ f K Kadaan standar untuk gas adalah gas murn pada kadaan gas dal pada tkanan kadaan standar sbsar 1 bar. (1) Karna fugastas gas dal sama dngan tkanannya, f =
Lebih terperinci11/10/2010 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 terperinciKAJIAN 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
Lebih terperinciIII. 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
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu 4.2 Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data
IV METODE PENELITIAN 4. Loas da Watu Peelta dlasaaa d Strawberry Café yag berloas d Jala Gadara No.75 Jaarta Selata. Loas peelta dplh da dtetua dega segaja sesua dega pertmbaga dar peelt. Alasa utama memlh
Lebih terperinciBAB III UKURAN PEMUSATAN (RATA-RATA)
BAB III UKUAN PEMUSATAN (ATA-ATA Salah sat ra mer yag mejelasa cr-cr data yag petg adalah ra pemsata, yat ra yag meja psat seggs data yag telah drta dar yag terecl sampa yag terbesar ata sebalya Ura pemsata
Lebih terperinciBAB 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
Lebih terperinciTEORI ANTRIAN. A. Definisi dan Unsur-unsur Dasar Model Antrian
TEORI ANTRIAN Tori atria mrupaka studi matmatis mgai atria atau waitig lis yag di dalamya disdiaka bbrapa altratif modl matmatika yag dapat diguaka utuk mtuka bbrapa karaktristik da optimasi dalam pgambila
Lebih terperinciX 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 terperinciPERBANDINGAN METODE MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES DALAM PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL
Bult Ilmah Mat. Stat. a Trapaya (Bmastr) Volum, No. (3), hal. 5 56. PRBANDINGAN MTOD MAXIMUM LIKLIHOOD STIMATION (ML) DAN MTOD BAYS DALAM PNDUGAAN PARAMTR DISTRIBUSI KSPONNSIAL Dw Nurlala, Daa Kusaar,
Lebih terperinciPEMODELAN LUAS PANEN PADI DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN INDIKATOR EL NINO SOUTHERN OSCILLATION MELALUI PENDEKATAN ROBUST BOOTSTRAP LEAST TRIMMED SQUARE
PEMODELAN LUAS PANEN PADI DI KABUPATEN LAMONGAN DENGAN INDIKATOR EL NINO SOUTHERN OSCILLATION MELALUI PENDEKATAN ROBUST BOOTSTRAP LEAST TRIMMED SQUARE Bn Haryat dan Sutkno Jurusan Statstka, Fakultas Matmatka
Lebih terperinciJurnal Inovasi Pembelajaran Fisika (INPAFI)
Jurnal Inovas Pmblajaran Fska (INPAFI) Avalabl onln http://jurnal.unmd.ac.d/01/ndx.php/npaf -ssn 59-5, p-ssn 337-6 IMPLEMENTASI PEDAGOGICAL CONTENT KNOWLEDGE (PCK) DALAM PEMBELAJARAN SAINTIFIK UNTUK MENINGKATKAN
Lebih terperinciESTIMASI REGRESI MODEL LOGIT DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD SKRIPSI. Oleh: DINUL WAFA NIM
STIMASI RGRSI MODL LOGIT DNGAN MTOD MAKSIMUM LIKLIHOOD SKRIPSI Olh: DINUL WAFA NIM. 5548 JURUSAN MATMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TKNOLOGI UNIVRSITAS ISLAM NGRI MAULANA MALIK IBRAHIM MALANG 9 STIMASI RGRSI
Lebih terperinciJurnal Mutiara Pendidikan Indonesia, 10/08 (2016), 67-73
67, 1/ (16), 67-73 STUDI OPARASI IPLEENTASI URIULU PADA PEBELAJARAN ASELERASI DAN PEBELAJARAN REGULER (ajia pada las XI CI+BI IPA da las XI IPA di SAN 1 Padag) Yssi Rifmasari STIP Adzkia Padag Email :
Lebih terperinciBukti 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
Lebih terperinci