Partial Least Squares (PLS) Generalized Linear dalam Regresi Logistik 1

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Partial Least Squares (PLS) Generalized Linear dalam Regresi Logistik 1"

Transkripsi

1 Abstra Partial Last Squars (PLS) Gnralizd Linar dala Rgrsi Logisti Rtno Subti Kasus ultioliniritas sringali diuai dala rgrsi yang ngaibatan sala intrrtasi odl rgrsi yang trbntu. Srti alnya dala rgrsi linar, dala rgrsi logistic asus ultiolinaritas uga daat nadi asala, arna adanya orlasi yang cuu tinggi antara variabl rditornya. Singga untu ngatasi asala srti ini, aan digabaran aliasi rosdur artial last squars trada suatu asus rgrsi logistic ususnya dala conto asus aala ini adala rgrsi logistic ordinal. Kata unci : Partial Last Squar gnralizd linir, ultioliniritas, rgrsi logistic. Pndauluan Bbraa al yang rlu diratian tia ita lauan analisis rgrsi linar antara lain adala asusi-asusi srti noralitas, linaritas dan oosdastisitas. Aabila diantara variabl rditor/indndnnya trnyata trdaat orlasi yang cuu tinggi, ita biasanya nggangga adanya indiasi ultioliniritas yang cuu tinggi, bbraa subr nybutan ia orlasi yang ada lbii 80% aa ita rlu lbi srius nangani asala ultioliniritas yang tradi ada data singga tida nibulan sala nafsiran saat ngintrrtasian outut yang diasilan. Diian uga ada analisis rgrsi logistic, asusi tida adanya ultiolinritas ini rlu diratian. Singga bbraa ndatan untu ngatasi asala ini daat dicoba untu ndaatan siulan yang lbi bralasan, isalnya rgrsi stwis, PCR dan PLS. Srti ada [] sblunya nulis ncoba aaran bagaiana PLS dala conto asus rgrsi brganda, ali ini aan ita liat bagaiana ia asala yang diadai adala rgrsi logistic. Scara ringasnya algorita PLS-GLR :. Koutasi oonn PLS t ( =,,, ). GLR dari y ada oonn PLS yang digunaan 3. Transforasi oonn PLS variabl aslinya. Disaaian dala Sinar MIPA Nasional yang dislnggaraan ol FMIPA UNY, Yogyaarta 5 Agustus 007

2 Tuuan Multioliniritas adala robl yang sring diuai saat lauan rgrsi, singga rlu dilauan ndatan lain agar tida ngasilan intrrtasi odl atauun ofisin rgrsi yang tida tat dan ungin saa salaan ngabilan utusan. Karna uunya ita aan ngabil tindaan buang variabl yang saling brorlasi cuu tinggi, adaal nyataannya variabl trsbut cuu brngaru trada variabl rsonnya. Slain arna adaya orlasi yang cuu tinggi antar variabl indndnnya, ultioliniritas daat uga disbaban arna ula obsrvasi yang rlatif cil dngan variabl indndn yang cuu banya. Jia ada aala sblunya nulis ncoba ngaliasian rosdur PLS ada asus rgrsi brganda, ali ini aan dicoba bagaiana ia asala ultioliniritas tradi ada asus rgrsi logisti. Rgrsi Partial Last Squar Scara Singat Jia trdaat sula variabl indndn dan sbua variabl dndn/rson, dala ross PLS ita asusian sua variabl suda dala bntu bau/standard. Modl rgrsi PLS dngan oonn diruusan sbagai : Y = c ( w x ) + sisa () = Pritungan oonn ls rtaa, t = Xw didfinisian sbagai t = cov( y, x ) cov( y, x ) x () variabl x ini diili yang brorlasi tinggi dngan y dan cuu uat variabilitasnya. Slanutnya untu ofisin rgrsi a daat digunaan untu nasir sbraa nting variabl x dala bntuan t. Rgrsi sdrana y trada x diruusan: Y = a x + sisa (3) Jia a tida signifian atau tida brbda nyata dngan 0 aa dala () stia ovariansi yang tida signifian daat diganti dngan 0 dan artinya ita daat ngabaian ubungan variabl indndnnya. Pritungan oonn ls dua, t

3 Koonn ls dua, t didfinisian sbagai t = ) ) x (4) diana sblunya dilauan dua al yaitu :. rgrsi sdrana y trada stia x. rgrsi x trada t Y = c t + y (5) X = t + x (6) oonn ls dua daat uga ditulisan sbagai t = t ) t ) x (7) Karna orlasi arsial antara y dan x ia ditaui t didfinisian sbagai orlasi antara rsidual y dan x aa ovariansi arsial antara y dan x ditaui t uga didfinisian sbagai ovariansi antara rsidu y dan x. Cov(y,x t ) = cov(y, x ) (8) untu liat ontribusi x dala bntuan t, daat ditaui lalui rgrsi y trada t dan x. Y = c t + a x + rsidu (9) Sdangan ui ofisin rgrsi a daat digunaan untu nasir sbraa nting variabl x dala bntuan t. Jia tida signifian aa ubungan variabl indndnnya tidala nting dala bntuan oonn ls dua trsbut. Pritungan oonn PLS briutnya dan aturan ngntiannya. Dngan rosdur yang saa srti ncari t, dicari oonn PLS -, t = Xw. Pncarian oonn baru brnti ia sua ovariansi arsialnya tida signifian. Prsaaan Rgrsi Partial Last Squar Dala () ofisin c distiasi ol rgrsi brganda dari y trada oonn PLS t. Prsaaan rgrsi stiasinya slanutnya daat ditulis dala variabl x yang asli. y ) = c ( w x ) = ( c w ) x = = = b x (0) 3

4 Rgrsi logistic Srti alnya ada saat ita aan lauan analisis rgrsi, ita biasanya liat bagaiana ola sbaran datanya trlbi daulu, aaa ada cndrungan linir, uadrati atau ola lainnya. Jia variabl dndn/rsonnya adala data uantitatif dan adanya ola linir aa analisis rgrsi linir diunginan untu digunaan dala ngola data trsbut. Ttai ia ita ngadai asus diana variabl rson adala data ualitatif (noinal, ordinal, atgori), isalnya Y unyai dua nilai, ita angga 0 dan (Y dinaaan diotous) aa rgrsi linir biasa buanla alat yang tat untu ngola data trsbut lainan ita rlu ngubanya nadi rgrsi dala bntu luang atau rgrsi logisti. Y = 0 E(Y) = P (Y = ) = π Jadi odl rgrsi logistic π = P (Y = ) = + α + + L+ α + + L+ P (Y = ) = π aa P (Y = 0) = -π = + α + βx+ L+ Transforasi dari π ini yang dinaaan logit transforation, yaitu Odds = Log odds = log P (Y = ) π = P (Y = 0) -π α + β X+ L+ = α + + L+ = α + + βx + Lβ X Sdangan ia variabl rsondnnya adala data ordinal (brtingat) aa rgrsi logistic yang diili adala rgrsi logistic ordinal. Modl Rgrsi logistic Ordinal P(y ) = α + + L+ + α + + L+ Conto Kasus Rgrsi Logistic Dala aala ini digunaan data Bordaux Win dala Bastin, P., Vinzi, VE., Tnnaus, M., 004, yang trnyata dngan bantuan softwar yang suda banya brdar srti SPSS 4 dan Minitab 4 ita daat ngaliasian algorita di atas untu 4

5 ndaatan oonn PLS. Baan MINITAB 4 atau 5 suda nydiaan tabaan nu untu rgrsi brganda PLS dan rgrsi ultivariat PLS. Tabl. Korlasi Parson antara variabl indndnt sunsin 0,7 0,000 TEMPERATURE SUNSHINE HEAT at 0,865 0,646 0,000 0,000 rain -0,40-0,473-0,40 0,06 0,005 0,09 Trliat las adanya orlasi yang cuu rat antara variabl sunsin, tratur dan at, dngan asing-asing anga orlasinya > 0,5. Singga ngindiasian adanya ultioliniritas yang rlu diratian. Dngan variabl indndnt distandardisasian lbi dulu, aa odl rgrsi logistic ordinalnya adala : Logistic Rgrssion Tabl Odds 95% CI Prdictor Cof SE Cof Z P Ratio Lowr Ur Const() -,6638 0, ,87 0,004 Const(),9406 0,97807,35 0,09 t 3,4677,8093,90 0,057 30,78 0,90 054,7 s,7468,0760,6 0,05 5,73 0,70 47,4-0,889079,9488-0,74 0,457 0,4 0,04 4,8 r -,36683,9 -,0 0,036 0,09 0,0 0,86 P(y = ) = P(y ) = +, ,468 t+,746 s 0,889,3668r +, ,468 t+,746 s 0,889,3668r,94+ 3,468 t+,746 s 0,889,3668r,94+ 3,468 t+,746 s 0,889,3668r Diana anya variabl tratur dan rain yang signifian, sdangan variabl sunsin dan at tida signifian arna -valunya > 0,05 adaal variabl sunsin dan at cuu brran nting dala ngarui ualitas win. Ini yang nadi sala satu aibat dari adanya ultioliniritas. Untu ngtaui aaa ang dua variabl trsbut brngaru signifian trada win daat diliat dari tabl briut, yaitu ubungan rgrsi logisti ordinal antara variabl win dngan asing-asing variabl indndnt. 5

6 Tabl. Kofisin rgrsi PREDICTOR COEF SE COEF Z P t 3,069 0, ,78 0,000 s 3,3405 0, ,77 0,000,4457 0,6077 3,53 0,000 r -, , ,5 0,00 Jia odl rgrsi logistic ordinal digunaan aa nilai rdisi dibandingan obsrvasi untu variabl rsonnya adala : obsrvasi rdisi good Avrag oor Good Avrag 8 Poor 0 Dari tabl di atas trliat bawa ada 7 rdisi yang tida ssuai dngan obsrvasi. Pbntuan PLS rgrsi logistic ordinal ) Pritungan oonn PLS rtaa, t Untu bangun t daat diliat dari tabl, diana sua variabl indndnt trnyata signifian brngaru trada ualitas win, adi t dibangun ol at variabl trsbut. t = 3,07x 3,07 + 3,340x +,446 x,7906 x + 3,340 +, ,7906 = 0,5693 tratur + 0,634 sunsin + 0,4054 at - 0,3385 rain Ordinal Logistic Rgrssion: quality vrsus oonn PLS Logistic Rgrssion Tabl Odds 95% CI Prdictor Cof SE Cof Z P Ratio Lowr Ur Const() -,650 0, ,6 0,009 Const(),99 0,848043,7 0,007 oonn PLS, ,7490 3,76 0,000 4,70 3,6 59,68 Log-Liliood = -5,5 Tst tat all slos ar zro: G = 44,45, DF =, P-Valu = 0,000 4 ) Pritungan oonn PLS dua, t Sblunya rlu diliat dulu aaa asi ada variabl indndnt yang bangun oonn PLS dua ini. Untu ngtauinya ita liat dari rgrsi logistic antara ualitas dngan t dan asing-asing variabl indndnt. Briut asil outut asing-asing ofisin rgrsi dan nilai -valunya. Logistic Rgrssion Tabl Prdictor Cof SE Cof Z P 6

7 t -0,63074,5-0,4 0,677 s 0,646,43 0,5 0,603 -,94076,739 -,65 0,098 r -0, , ,4 0,54 arna -valu asing-asing variabl indndnt trnyata > 0,05 aa sua variabl indndnnya suda tida ada yang signifian bangun oonn PLS yang dua. Singga tida ada oonn PLS baru lagi atau oonn PLS yang trbntu anya satu. Ksiulan Jadi rgrsi logistic ordinal PLS nya P(y = ) = P(y ) = +, t +,65+,688 t, t,99+,688 t Jia diuba bntu variabl aslinya aa :,688 t =,5303 t +,697 s +,0897 0,9099 r P(y = ) = P(y ) = + +,65+,5303 t +,697 s +,0897 0,9099 r,65+,5303 t +,697 s +,0897,99+,5303 t +,697 s +,0897 0,9099 r,99+,5303 t +,697 s +,0897 0,9099 r 0,9099 r Daftar Pustaa [] Bastin, P., Vinzi, VE., Tnnaus, M., 004. Partial Last Squar Gnralizd Linar Rgrssion. Coutational Statistics & Data Analysis 48 (005) 7-46 [] Hrv Abdi (003). Partial Last Squar (PLS) Rgrssion. Encyclodia of Social Scincs Rsarc Mtods [3] Hosr,.D.W&Lsow,S. (989). Alid Logistic Rgrssion. Nw Yor, NY : Jon Willy & Sons [4] Myrs, R.H. (996). Classical and Modrn Rgrssion wit Alications. Boston : PWS-KENT Publising Coany [5] Ntr, J., W. Wassran, Kutnr, MH. (990). Alid Linar Statistical Modls Tird Edition, Ricard D. Irwin, Inc., Howood, Illinois 7

Partial Least Squares (PLS) Generalized Linear dalam Regresi Logistik

Partial Least Squares (PLS) Generalized Linear dalam Regresi Logistik Partial Last Squars (PLS) Gnralizd Linar dalam Rgrsi Logistik Rtno Subkti Jurusan Pndidikan Matmatika FMIPA UNY Abstrak Kasus multikoliniritas sringkali diumai dalam rgrsi yang mngakibatkan salah intrrtasi

Lebih terperinci

Pemodelan dan Pemetaan Rata-rata Usia Kawin Pertama Wanita di Provinsi Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Logistik Ordinal

Pemodelan dan Pemetaan Rata-rata Usia Kawin Pertama Wanita di Provinsi Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Logistik Ordinal Pmodlan dan Pmtaan Rata-rata Usia Kawin Prtama Wanita di Provinsi Jawa Timur dngan Pndatan Rgrsi Logisti Ordinal Ang Kusumaningtyas P. Ananto, Dr. Vita Ratnasari, S.Si, M.Si Jurusan Statistia, Faultas

Lebih terperinci

PENERAPAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MENGANALISIS TINGKAT KEPARAHAN KORBAN KECELAKAAN LALU LINTAS KABUPATEN BULELENG

PENERAPAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MENGANALISIS TINGKAT KEPARAHAN KORBAN KECELAKAAN LALU LINTAS KABUPATEN BULELENG E-Jurnal Matmatia Vol. 4 (), Mi,. 4-8 ISSN: -7 PENERAPAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MENGANALISIS TINGKAT KEPARAHAN KORBAN KECELAKAAN LALU LINTAS KABUPATEN BULELENG Dwa Ayu Mad Dwi Yanti Purnami, I

Lebih terperinci

BEBERAPA MODIFIKASI METODE NEWTON RAPHSON UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH AKAR GANDA. Supriadi Putra, M,Si

BEBERAPA MODIFIKASI METODE NEWTON RAPHSON UNTUK MENYELESAIKAN MASALAH AKAR GANDA. Supriadi Putra, M,Si BEBERAPA ODIFIKASI ETODE NEWTON RAPHSON UNTUK ENYELESAIKAN ASALAH AKAR GANDA Suriadi Putra,,Si Laboratorium Komutasi Numeri Jurusan atematia Faultas atematia & Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Riau Kamus

Lebih terperinci

APLIKASI METODE STATED PREFERENCE PADA PEMILIHAN MODA ANGKUTAN UMUM PENUMPANG (RUTE MAKASSAR MAJENE)

APLIKASI METODE STATED PREFERENCE PADA PEMILIHAN MODA ANGKUTAN UMUM PENUMPANG (RUTE MAKASSAR MAJENE) APLIKASI METODE STATED PREFERENCE PADA PEMILIHAN MODA ANGKUTAN UMUM PENUMPANG (RUTE MAKASSAR MAJENE) Abdul Gaus Program Studi Tknik Siil Fakultas Tknik Univrsitas Khairun Trnat Tl/Fax (091) 38049 Irnawaty

Lebih terperinci

KORELASI ANTARA DUA KELOMPOK VARIABEL KUANTITATIF DALAM ANALISIS KANONIK

KORELASI ANTARA DUA KELOMPOK VARIABEL KUANTITATIF DALAM ANALISIS KANONIK Jurnal Pengaaran MIPA, Vol. 0 No. Desember 007 ISSN: -097 KORELASI ANARA DUA KELOMPOK VARIABEL KUANIAIF DALAM ANALISIS KANONIK Oleh : Dewi Rachmatin, S.Si., M.Si. Jurusan Pendidian Matematia FPMIPA Universitas

Lebih terperinci

OLEH: DESTRIYANTI TRI BUDIARTI YULLIA HESTIANA IRWAN SEPTEMBER GUNAWAN

OLEH: DESTRIYANTI TRI BUDIARTI YULLIA HESTIANA IRWAN SEPTEMBER GUNAWAN OLEH: DESTRIYANTI 7 58 TRI BUDIARTI 7 YULLIA HESTIANA 7 5 IRWAN SEPTEBER 7 46 GUNAWAN 7 KELAS : 6. L ATA KULIAH : ATEATIKA LANJUTAN DOSEN PENGASUH : FADLI, S.Si FAKULTAS KEGURUAN DAN ILU PENDIDIKAN UNIVERSITAS

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. analisis multivariat dengan metode dependensi (dimana hubungan antar variabel

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. analisis multivariat dengan metode dependensi (dimana hubungan antar variabel BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3.1 Pengertian Analisis Disriminan Analisis disriminan merupaan sala satu metode yang digunaan dalam analisis multivariat dengan metode dependensi (dimana ubungan antar variabel

Lebih terperinci

PENGARUH BAURAN PEMASARAN TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN (Survei Kepada Konsumen Sepatu Merek Converse di Kota Malang)

PENGARUH BAURAN PEMASARAN TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN (Survei Kepada Konsumen Sepatu Merek Converse di Kota Malang) PENGARUH BAURAN PEMASARAN TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN (Survi Kpada Konsun Spatu Mrk Convrs di Kota Malang) Mrry Blla Fbriana Edy ulianto Sunarti Fakultas Ilu Adinistrasi Univrsitas Brawijaya Malang [email protected]

Lebih terperinci

ANALISIS PERBANDINGAN METODE NUMERIK DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN-PERSAMAAN SERENTAK

ANALISIS PERBANDINGAN METODE NUMERIK DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN-PERSAMAAN SERENTAK ransisus atot Iman Santoso: Analisis Prbandingan Mtod Numri dalam Mnlsaian Prsamaan-prsamaan Srnta 9 ANALISIS PERBANDINAN METODE NUMERIK DALAM MENYELESAIKAN PERSAMAAN-PERSAMAAN SERENTAK ransisus atot Iman

Lebih terperinci

BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK

BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK Proses pengenalan dilauan dengan beberapa metode. Pertama

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Model Loglinier adalah salah satu asus husus dari general linier model untu data yang berdistribusi poisson. Model loglinier juga disebut sebagai suatu model statisti

Lebih terperinci

Uji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Jonckheere Terpstra dan Modifikasinya Ridha Ferdhiana 1 Statistics Peer Group

Uji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Jonckheere Terpstra dan Modifikasinya Ridha Ferdhiana 1 Statistics Peer Group Uji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Joncheere Terpstra dan Modifiasinya Ridha Ferdhiana Statistics Peer Group Jurusan Matematia FMIPA Universitas Syiah Kuala Banda Aceh, Aceh, 23 email:

Lebih terperinci

MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BILANGAN BULAT DAN BILANGAN RASIONAL

MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BILANGAN BULAT DAN BILANGAN RASIONAL MENYELESAIKAN PERSAMAAN DIFFERENSIAL BILANGAN BULAT DAN BILANGAN RASIONAL Sarta Meliana 1, Mashadi 2, Sri Gemawati 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematia 2 Dosen Jurusan Matematia Faultas Matematia dan

Lebih terperinci

METODE PENGUKURAN FERTILITAS

METODE PENGUKURAN FERTILITAS Diisi Pua Aa Kotiu Pua aa iataa otiu jia F P apat ugsi sara ( ( iyataa sagai ( ( F u u R ga : R aala ugsi yag tritgrala. Fugsi isut ugsi pata pluag ari. [Gritt a Stirzar 199] Nilai Harapa Diisi Nilai Harapa

Lebih terperinci

Hubungan Antara Turunan Parsial dan Kekontinuan Pada Fungsi Dua Peubah

Hubungan Antara Turunan Parsial dan Kekontinuan Pada Fungsi Dua Peubah Jurnal EKSPONENSIAL Volue Noor Mei ISSN 85-789 Hubungan Antara Turunan Parsial dan Kekontinuan Pada Fungsi Dua Peuba Relationsip Between Partial Derivatives and Continuit on te Function o Two Variables

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO-PRODUK EKSPONENSIAL YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA

PENAKSIR RASIO-PRODUK EKSPONENSIAL YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA PENAIR RAIO-PRODU EPONENIAL YANG EFIIEN UNTU RATA-RATA POPULAI PADA AMPLING ACA BERTRATA Dess Nuralita 1*, Ruam Efendi, Haposan irait 1 Maasiswa Program 1 Matematia Dosen Jurusan Matematia Faultas Matematia

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Data penelitian diperoleh dari siswa kelas XII Jurusan Teknik Elektronika

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Data penelitian diperoleh dari siswa kelas XII Jurusan Teknik Elektronika BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. DESKRIPSI DATA Data pnlitian diprolh dari siswa klas XII Jurusan Tknik Elktronika Industri SMK Ma arif 1 kbumn. Data variabl pngalaman praktik industri, kmandirian

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Tujuan Makalah ini disusun agar mahasiswa mengetahui bagaimana keadaan elektron dalam sebuah atom kristal

BAB I PENDAHULUAN Tujuan Makalah ini disusun agar mahasiswa mengetahui bagaimana keadaan elektron dalam sebuah atom kristal A I PDAHUUA.. atar blaang oga gang pranan pnting dala hidupan anusia, isalna bsi dala produsi otoobil, tbaga untu pnghantar listri, dan lain-lain. Uuna loga ilii siat uatan isi tinggi, rapatan tinggi,

Lebih terperinci

BAB II TEORI DASAR. 2.1 Fenomena Yang Mempengaruhi Curah Hujan

BAB II TEORI DASAR. 2.1 Fenomena Yang Mempengaruhi Curah Hujan BAB II TEORI DASAR.1 Fnona Yang Mpngaruhi Curah Huan Indonsia sbagai Ngara brili tropis yang trlta blah garis uator, ilii brbagai fnona ili dan cuaca yang pngaruhi tradinya curah huan, McBrid (199) bagi

Lebih terperinci

MODEL REGRESI LOGISTIK ORDINAL IPM PROVINSI JAWA TENGAH PERIODE TAHUN 2007

MODEL REGRESI LOGISTIK ORDINAL IPM PROVINSI JAWA TENGAH PERIODE TAHUN 2007 Seminar Nasional Statistia IX Institut enologi Seuluh Noember, 07 November 009 MODEL REGRESI LOGISIK ORDINAL IPM PROVINSI JAWA ENGAH PERIODE AHUN 007 Citra Fatimah Nur Mahasiswa Jurusan Statistia, Institut

Lebih terperinci

KOMPUTASI DAN DINAMIKA FLUIDA

KOMPUTASI DAN DINAMIKA FLUIDA KOMPUTASI DAN DINAMIKA FLUIDA TUGAS Olh RIRIN SISPIYATI NIM : 006003 Program Studi Matmatia INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG 009 Ercis 40 Ta as initial spctrum a bloc function nonzro for ½. Animat th initial

Lebih terperinci

Catatan Kuliah 8 Memahami dan Menganalisa Optimisasi Pertumbuhan

Catatan Kuliah 8 Memahami dan Menganalisa Optimisasi Pertumbuhan Caaan Kuliah 8 Mahai dan Mnganalisa Opiisasi Prubuhan. Sia dari Fungsi Eksponnsial Fungsi ksponnsial adalah ungsi ang variabl bbasna uncul sbagai pangka. Bnuk uu : b ; b > diana : variabl dpndn Conoh :

Lebih terperinci

BAB VI METODE BELAJAR WIDROW-HOFF

BAB VI METODE BELAJAR WIDROW-HOFF BAB VI METODE BELAJAR WIDROW-HOFF - Aturan laar LMS Last Man Squars lh ftf dar aturan laar rstron. - Aturan laar LMS atau Wdro-Hoff mmnmsasan man squar rror, shngga mnggsr atasan utusan sauh yang sa dlauan

Lebih terperinci

Materi : 5.1. Kapasitas panas fonon 5.2. Rapat keadaan model Debye 5.3. Temperatur Debye 5.4. Persamaan Debye T 3

Materi : 5.1. Kapasitas panas fonon 5.2. Rapat keadaan model Debye 5.3. Temperatur Debye 5.4. Persamaan Debye T 3 IIKAOR Maasiswa arus dapat : Mnntuan rapat adaan modl y. Mngitung tmpratur y. Mngitung apasitas panas fonon. Mnggunaan prsamaan y untu apasitas panas fonon. Matri : 5.. Kapasitas panas fonon 5.. Rapat

Lebih terperinci

Pemanfaatan Software MINITAB Untuk Regresi PLS (Partial Least Square)

Pemanfaatan Software MINITAB Untuk Regresi PLS (Partial Least Square) Abstrak Pemanfaatan Software MINITAB Untuk Regresi PLS (Partial Least Square) Retno Subekti 1 Dalam analisis regresi klasik terdapat asumsi tidak adanya multikolinieritas yaitu tidak adanya korelasi yang

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Di aman searang sebuah adal yang tersusun rapi merupaan ebutuhan bagi setiap individu. Namun masalah penyusunan sebuah adal merupaan sebuah masalah umum yang teradi,

Lebih terperinci

Tinjauan Termodinamika Sistem Partikel Tunggal Yang Terjebak Dalam Sebuah Sumur Potensial. Oleh. Saeful Karim

Tinjauan Termodinamika Sistem Partikel Tunggal Yang Terjebak Dalam Sebuah Sumur Potensial. Oleh. Saeful Karim Tinjauan Trmodinamika Sistm artikl Tunggal Yang Trjbak Dalam Sbua Sumur otnsial Ol Saful Karim Jurusan ndidikan Fisika Fakultas ndidikan Matmatika dan Ilmu ngtauan Alam Univrsitas ndidikan Indonsia 00

Lebih terperinci

PROSIDING ISBN: Uji Kecocokan Chi-Kuadrat Untuk Distribusi Poisson. Pada Data Asuransi

PROSIDING ISBN: Uji Kecocokan Chi-Kuadrat Untuk Distribusi Poisson. Pada Data Asuransi PROSIDING ISBN: 978-979-16353-3- Uji Kecocoan Chi-Kuadrat Untu Distribusi Poisson Pada Data Asuransi S-14 Lisnur Wachidah e-ail: [email protected] Abstra Untu eerluan analisis secara araetri ada suatu

Lebih terperinci

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN KONSUMEN MEMBELI SUATU PRODUK DENGAN METODE ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN KONSUMEN MEMBELI SUATU PRODUK DENGAN METODE ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL J u r n a l E K B I S / V o l. V I / N o. / e d i s i M a r e t 2 0 2 379 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN KONSUMEN MEMBELI SUATU PRODUK DENGAN METODE ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang BAB PENDAHULUAN. Latar belaang Metode analisis yang telah dibicaraan hingga searang adalah analisis terhadap data mengenai sebuah arateristi atau atribut (jia data itu ualitatif) dan mengenai sebuah variabel,

Lebih terperinci

- Persoalan nilai perbatasan (PNP/PNB)

- Persoalan nilai perbatasan (PNP/PNB) PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN DIFERENSIAL Persamaan diferensial biasanya digunaan untu pemodelan matematia dalam sains dan reayasa. Seringali tida terdapat selesaian analiti seingga diperluan ampiran

Lebih terperinci

2. Menentukan koleksi inti ubi kayu dan mengevaluasi kebaikan koleksi inti yang diperoleh. METODE. Data

2. Menentukan koleksi inti ubi kayu dan mengevaluasi kebaikan koleksi inti yang diperoleh. METODE. Data 2 2. Menentuan olesi inti ubi ayu dan mengevaluasi ebaian olesi inti yang dieroleh. METODE Data Data yang digunaan dalam enelitian ini berasal dari Kelomo Peneliti Pengelolaan Sumberdaya Geneti (Kelti

Lebih terperinci

Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII

Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII Keonvergenan Kesumawati Prodi Statistia FMIPA-UII June 23, 2015 Keonvergenan Pendahuluan Kalau sebelumnya, suu suu pada deret ta berujung berupa bilangan real maa ali ini ita embangan suu suunya dalam

Lebih terperinci

PEMODELAN FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH HIV DAN AIDS PROVINSI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN REGRESI POISSON BIVARIAT

PEMODELAN FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH HIV DAN AIDS PROVINSI JAWA TIMUR MENGGUNAKAN REGRESI POISSON BIVARIAT PEMODELAN FAKOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH HIV DAN AIDS PROVINSI JAWA IMUR MENGGUNAKAN REGRESI POISSON BIVARIA Novi ri Ratnasari, Purhadi Jurusan Statistia, Faultas MIPA, Institut enologi Sepuluh Nopember

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN 36 BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disain Penelitian Jenis penelitian yang digunaan adalah penelitian desriptif, yaitu penelitian terhadap fenomena atau populasi tertentu yang diperoleh peneliti dari subye

Lebih terperinci

4 Departemen Statistika FMIPA IPB

4 Departemen Statistika FMIPA IPB Suplemen Responsi Petemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 4 Depatemen Statistia FMIPA IPB Poo Bahasan Sub Poo Bahasan Refeensi Watu Ui Hipotesis Tiga Contoh atau Lebih Ui Fiedman (analisis agam dua-aah

Lebih terperinci

METODE EKSTRAKSI FITUR PADA PENGKLASIFIKASIAN DATA MICROARRAY BERBASIS INFORMASI PASANGAN GEN. Nopember, Surabaya, Indonesia.

METODE EKSTRAKSI FITUR PADA PENGKLASIFIKASIAN DATA MICROARRAY BERBASIS INFORMASI PASANGAN GEN. Nopember, Surabaya, Indonesia. METODE EKSTRAKSI FITUR PADA PENGKLASIFIKASIAN DATA MICROARRAY BERBASIS INFORMASI PASANGAN GEN Rully Solaiman,, Sha Agustianty, Yudhi Purwananto, dan I K Eddy Purnama Jurusan Tknik Informatika, Fakultas

Lebih terperinci

Bahan Minggu II, III dan IV Tema : Kerangka acuan inersial dan Transformasi Lorentz Materi :

Bahan Minggu II, III dan IV Tema : Kerangka acuan inersial dan Transformasi Lorentz Materi : Bahan Minggu II, III dan IV Tema : Keranga auan inersial dan Transformasi Lorent Materi : Terdaat dua endeatan ang digunaan untu menelusuri aedah transformasi antara besaran besaran fisis (transformasi

Lebih terperinci

Jurnal MIPA 40 (2) (2017): Jurnal MIPA.

Jurnal MIPA 40 (2) (2017): Jurnal MIPA. Jurnal MIPA 40 (2) (2017): 125-133 Jurnal MIPA ttp://journal.unnes.ac.id/nju/index.pp/jm Analisis Faktor-Faktor dan Peluang yang Berpengaru teradap Tingkat Keparaan Korban Kecelakaan Lalu Lintas di Sleman

Lebih terperinci

TURUNAN RANGKUMAN MATERI. '( x) lim. '( x) lim lim 0. Turunan fungsi f(x) terhadap x didefinisikan sebagai berikut. f (x+h) f (x) x x + h

TURUNAN RANGKUMAN MATERI. '( x) lim. '( x) lim lim 0. Turunan fungsi f(x) terhadap x didefinisikan sebagai berikut. f (x+h) f (x) x x + h TURUNAN RANGKUMAN MATERI Turunan fungsi f() traap ifinisikan sbagai brikut f f ( ) f ( ) '( ) lim 0 f (+) f () + Scara gomtri turunan fungsi i = mrupakan grain/kmiringan kurva fungsi trsbut i =. Torma:

Lebih terperinci

BAB IV APLIKASI PADA MATRIKS STOKASTIK

BAB IV APLIKASI PADA MATRIKS STOKASTIK BAB IV : ALIKASI ADA MARIKS SOKASIK 56 BAB IV ALIKASI ADA MARIKS SOKASIK Salah satu apliasi dari eori erron-frobenius yang paling terenal adalah penurunan secara alabar untu beberapa sifat yang dimilii

Lebih terperinci

MENENTUKAN TURUNAN DAN SIFAT-SIFAT TURUNAN DARI FUNGSI 1/f(x) DAN h(x)/f(x) ABSTRACT

MENENTUKAN TURUNAN DAN SIFAT-SIFAT TURUNAN DARI FUNGSI 1/f(x) DAN h(x)/f(x) ABSTRACT MENENTUKAN TURUNAN DAN SIFAT-SIFAT TURUNAN DARI FUNGSI 1/(x DAN h(x/(x Yuliana Saitri 1, Sri Gemawati 2, Musraini 2 1 Mahasiswa Program Studi S1 Matematia 2 Dosen Jurusan Matematia Faultas Matematia dan

Lebih terperinci

MODEL REGRESI PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) (Studi Kasus : Kinerja Satuan Kerja Sekretariat Daerah Kabupaten Tegal)

MODEL REGRESI PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) (Studi Kasus : Kinerja Satuan Kerja Sekretariat Daerah Kabupaten Tegal) (Studi Kasus : Kinerja Sekretariat Daera Kabupaten Tegal MODEL REGRESI PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) (Studi Kasus : Kinerja Satuan Kerja Sekretariat Daera Kabupaten Tegal) Ole Imam Tayudin Dosen STMIK Amikom

Lebih terperinci

Tinjauan Termodinamika Pada Sistem Partikel Tunggal Yang Terjebak Dalam Sebuah Sumur Potensial

Tinjauan Termodinamika Pada Sistem Partikel Tunggal Yang Terjebak Dalam Sebuah Sumur Potensial injauan rmodinamika ada Sistm artikl unggal Yang rjbak Dalam Sbua Sumur otnsial Dngan mngmbangkan ubungan trmodinamik yang sdrana untuk pngumpulan partikl yang tunggal yang ditmpatkan pada dara potnsial.

Lebih terperinci

Tekanan pra-konsolidasi = 160 kn/m 2

Tekanan pra-konsolidasi = 160 kn/m 2 Soal: Dibrikan suatu lapisan tana sprti trliat pada Gambar 1a. Tbal lapisan pasir 4m dan tbal lapisan lmpung 8m. Muka air tana (MAT) trdapat pada kdalaman 3m dari prmukaan tana. Brat isi pasir di atas

Lebih terperinci

ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE)

ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE) Seminar Nasional Matematia dan Apliasinya, 1 Otober 17 ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE) DALAM PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI FJLB (FINGER JOINT LAMINATING BOARD)

Lebih terperinci

e-journal PENELITIAN PENDIDIKAN IPA

e-journal PENELITIAN PENDIDIKAN IPA 1 -Journal Pnlitan Pndidian IPA -JOUNAL PENELITIAN PENDIDIKAN IPA http://jurnal.unra.ac.id/indx.php/jpp-ipa -ISSN : 407-795X ol 1, No, 1 Januari 015 PENGUKUAN / ltron MENGGUNAKAN TABUNG TELEISI (T) DAN

Lebih terperinci

BAB 3 RUANG BERNORM-2

BAB 3 RUANG BERNORM-2 BAB RUANG BERNORM-. Norm- dan Ruang ` De nisi. Misalan V ruang vetor atas R berdimensi d (dalam hal ini d boleh ta hingga). Sebuah fungsi ; V V! R yang memenuhi sifat-sifat beriut;. x; y 0 ia dan hanya

Lebih terperinci

BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA

BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA Pada penelitian ini, suatu portfolio memilii seumlah elas risio. Tiap elas terdiri dari n, =,, peserta dengan umlah besar, dan

Lebih terperinci

SKEMA AKAR KUADRAT DALAM UNSCENTED KALMAN FILTER UNTUK MENDETEKSI KERAK PADA ALAT PENUKAR PANAS

SKEMA AKAR KUADRAT DALAM UNSCENTED KALMAN FILTER UNTUK MENDETEKSI KERAK PADA ALAT PENUKAR PANAS Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidian dan Penerapan MIPA, Faultas MIPA, Universitas Negeri Yogyaarta, 4 Mei 2 SKEMA AKAR KUADRA DALAM UNSCENED KALMAN FILER UNUK MENDEEKSI KERAK PADA ALA PENUKAR

Lebih terperinci

ANALISIS VARIANSI (ANOVA)

ANALISIS VARIANSI (ANOVA) ANALISIS VARIANSI (ANOVA) ANOVA = Analisis Varians (Anava) = Analisis Ragam = Sidi Ragam Diperenalan oleh R.A. Fisher (195) disebut uji F pengembangan dari uji t dua sampel bebas (independent samples t

Lebih terperinci

Oleh : Bustanul Arifin K BAB IV HASIL PENELITIAN. Nama N Mean Std. Deviation Minimum Maximum X ,97 3,

Oleh : Bustanul Arifin K BAB IV HASIL PENELITIAN. Nama N Mean Std. Deviation Minimum Maximum X ,97 3, Kpdulian trhadap sanitasi lingkungan diprdiksi dari tingkat pndidikan ibu dan pndapatan kluarga pada kluarga sjahtra I klurahan Krtn kcamatan Lawyan kota Surakarta Olh : Bustanul Arifin K.39817 BAB IV

Lebih terperinci

BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN

BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN Berdasaran asumsi batasan interval pada bab III, untu simulasi perhitungan harga premi pada titi esetimbangan, maa

Lebih terperinci

Aplikasi diagonalisasi matriks pada rantai Markov

Aplikasi diagonalisasi matriks pada rantai Markov J. Sains Dasar 2014 3(1) 20-24 Apliasi diagonalisasi matris pada rantai Marov (Application of matrix diagonalization on Marov chain) Bidayatul hidayah, Rahayu Budhiyati V., dan Putriaji Hendiawati Jurusan

Lebih terperinci

Solusi khusus dari masalah nilai awal tersebut dapat ditulis dalam bentuk integral Fourier, yaitu:

Solusi khusus dari masalah nilai awal tersebut dapat ditulis dalam bentuk integral Fourier, yaitu: KARTIKA YULIANTI Jurusan Pndidian Mamaia FPMIPA - Univrsias Pndidian Indonsia Jl. Dr. Syabudhi 9, Bandung Tlp. () 8, Fa () 8 -mail: yar_ia @ yahoo.com DINAMIKA FLUIDA EXERCISE. Ta as iniial spcrum a bloc

Lebih terperinci

BAB VI MODEL ELEKTRON BEBAS ( GAS FERMI )

BAB VI MODEL ELEKTRON BEBAS ( GAS FERMI ) A VI MODL LKRON AS GAS RMI MARI 6.1. ltron bbas dalam satu dimnsi. 6.1.1.tingat nrgi 6.1..distribusi rmi-dirac 6.1..nrgi rmi 6.. ltron bbas dalam tiga dimnsi. 6..1.nrgi rmi untu tiga dimnsi. 6...cpatan

Lebih terperinci

BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI

BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI BAB 3 PRINSIP SANGKAR BURUNG MERPATI 3. Pengertian Prinsip Sangar Burung Merpati Sebagai ilustrasi ita misalan terdapat 3 eor burung merpati dan 2 sangar burung merpati. Terdapat beberapa emunginan bagaimana

Lebih terperinci

BAB V DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT

BAB 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 terperinci

BAB VII SISTEM DAN JARINGAN PIPA

BAB VII SISTEM DAN JARINGAN PIPA BAB VII SISTEM AN JARINGAN PIPA Tujuan Intruksional Umum (TIU) Maasiswa diarapkan dapat mrncanakan suatu bangunan air brdasarkan konsp mkanika luida, tori idrostatika dan idrodinamika. Tujuan Intruksional

Lebih terperinci

PENAKSIR YANG EFISIEN DARI KOMBINASI PENAKSIR RASIO-PRODUK UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA. Mahasiswa Program S1 Matematika

PENAKSIR YANG EFISIEN DARI KOMBINASI PENAKSIR RASIO-PRODUK UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK BERSTRATA. Mahasiswa Program S1 Matematika PEAKIR AG EFIIE DARI KOMIAI PEAKIR RAIO-PRODUK UTUK RATA-RATA POPUAI PADA AMPIG ACAK ERTRATA tevani amosir * Arisman Adnan Haposan irait Maasisa Program Matematia Dosen Jurusan Matematia Faultas Matematia

Lebih terperinci

Penentuan Harga Opsi Asia dengan Metode Monte Carlo

Penentuan Harga Opsi Asia dengan Metode Monte Carlo JURAL AEAIKA AIK Vol. 3 o. 1. ei 217. Penentuan Harga Opsi Asia dengan etode onte Carlo Surya Amami Pramuditya 1 FKIP, Universitas Swadaya Gunung Djati 1, [email protected] 1 DOI: https://doi.org/1.15642/manti.217.3.1.46-5

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder bersifat runtun waktu (time series)

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder bersifat runtun waktu (time series) III. METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunaan data seunder bersifat runtun watu (time series) dalam periode tahunan dan data antar ruang (cross section). Data seunder tersebut

Lebih terperinci

BAB ELASTISITAS. Pertambahan panjang pegas

BAB ELASTISITAS. Pertambahan panjang pegas BAB ELASTISITAS 4. Elastisitas Zat Padat Dibandingan dengan zat cair, zat padat lebih eras dan lebih berat. sifat zat padat yang seperti ini telah anda pelajari di elas SLTP. enapa Zat pada lebih eras?

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Pengolahan Data Data yang telah berhasil diumpulan oleh penulis di BB BIOGEN diperoleh hasil bobot biji edelai dengan jumlah varietas yang aan diuji terdiri dari 15

Lebih terperinci

KIMIA ANORGANIK (Kode : D-15) PERPINDAHAN MASSA OKSIGEN DARI UDARA KE AIR SUNGAI DAN BIODEGRADASI ZAT ORGANIK DALAM AIR SUNGAI

KIMIA ANORGANIK (Kode : D-15) PERPINDAHAN MASSA OKSIGEN DARI UDARA KE AIR SUNGAI DAN BIODEGRADASI ZAT ORGANIK DALAM AIR SUNGAI MKH PEDMPI KIMI ORIK (Kode : D-5) IS : 978-979-533-85-0 PERPIDH MSS OKSIE DRI UDR KE IR SUI D IODERDSI ZT ORIK DM IR SUI Maria Enda Prasadja Program Studi Teni Kimia, Faultas Teni, Universitas Setia udi,

Lebih terperinci

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGKA KEJADIAN KARIES GIGI PADA ANAK USIA SEKOLAH DASAR 7-12 TAHUN DI KELURAHAN KENJERAN SURABAYA

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGKA KEJADIAN KARIES GIGI PADA ANAK USIA SEKOLAH DASAR 7-12 TAHUN DI KELURAHAN KENJERAN SURABAYA 1 FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI ANGKA KEJADIAN KARIES GIGI PADA ANAK USIA SEKOLAH DASAR 7-12 TAHUN DI KELURAHAN KENJERAN SURABAYA 1 Izzah Qomarul Haq S, 2 Destri Susilaningrum dan 3 M. Sjahid Abar Jurusan

Lebih terperinci

FAKTOR PENGARUH GADGET TERHADAP KECERDASAN MOTORIK SISWA SD MELALUI REGRESI LOGISTIK ORDINAL

FAKTOR PENGARUH GADGET TERHADAP KECERDASAN MOTORIK SISWA SD MELALUI REGRESI LOGISTIK ORDINAL FAKTOR PENGARUH GADGET TERHADAP KECERDASAN MOTORIK SISWA SD MELALUI REGRESI LOGISTIK ORDINAL Fanny Ayu Octaviana ), Tutut Januar Prtiwi ), Giyanti Linda Purnama 3), Alfisyahrina Hapsry 4), Andriana Yoshinta

Lebih terperinci

Variabel Indikator Deskriptor No. item Motivasi Belajar. 6. Kebiasaan dalam mengikuti pelajaran 7. Semangat dalam mengikuti pelajaran

Variabel Indikator Deskriptor No. item Motivasi Belajar. 6. Kebiasaan dalam mengikuti pelajaran 7. Semangat dalam mengikuti pelajaran Lapiran Kisi-Kisi Skala MotivasiBlajar Variabl Indikator Dskriptor No it + - Motivasi Blajar Ktkunan dala blajar,,, Ult dala nghadapiksul itan Minat dan ktajaan prhatian dala blajar Brprstasi dala blajar

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA SISTEM PERMUKAAN ZAT CAIR

MODEL MATEMATIKA SISTEM PERMUKAAN ZAT CAIR MODEL MATEMATIKA SISTEM PEMUKAAN ZAT AI PENGANTA Pada bagian ini kita akan enurunkan odel ateatika siste perukaan zat cair. Dengan eperkenalkan prinsip resistansi dan kapasitansi untuk siste perukaan zat

Lebih terperinci

PERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI REGRESI LOGISTIK BINER DAN NAIVE BAYES PADA STATUS PENGGUNA KB DI KOTA TEGAL TAHUN 2014

PERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI REGRESI LOGISTIK BINER DAN NAIVE BAYES PADA STATUS PENGGUNA KB DI KOTA TEGAL TAHUN 2014 ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 2, Tahun 2015, Halaman 365-374 Online di: http://eournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PERBANDINGAN METODE KLASIFIKASI REGRESI LOGISTIK BINER DAN NAIVE

Lebih terperinci

PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR

PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR Ngarap Im Mani 1) dan Lim Widya Sanjaya ), 1) & ) Jurs. Matematia Binus University PENGANTAR Perancangan percobaan adalah suatu

Lebih terperinci

Implementasi Algoritma Pencarian k Jalur Sederhana Terpendek dalam Graf

Implementasi Algoritma Pencarian k Jalur Sederhana Terpendek dalam Graf JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 2, No., (203) ISSN: 2337-3539 (230-927 Print) Implementasi Algoritma Pencarian Jalur Sederhana Terpende dalam Graf Anggaara Hendra N., Yudhi Purwananto, dan Rully Soelaiman Jurusan

Lebih terperinci

KAJIAN TEOREMA TITIK TETAP PEMETAAN KONTRAKTIF PADA RUANG METRIK CONE LENGKAP DENGAN JARAK-W

KAJIAN TEOREMA TITIK TETAP PEMETAAN KONTRAKTIF PADA RUANG METRIK CONE LENGKAP DENGAN JARAK-W J. Math. and Its Appl. ISSN: 1829-605X Vol. 8, No. 2, November 2011, 43 49 KAJIAN TEOREMA TITIK TETAP PEMETAAN KONTRAKTIF PADA RUANG METRIK CONE LENGKAP DENGAN JARAK-W Sunarsini. 1, Sadjidon 2 Jurusan

Lebih terperinci

UJI KESELARASAN FUNGSI (GOODNESS-OF-FIT TEST)

UJI KESELARASAN FUNGSI (GOODNESS-OF-FIT TEST) UJI CHI KUADRAT PENDAHULUAN Distribusi chi kuadrat mrupakan mtod pngujian hipotsa trhadap prbdaan lbih dari proporsi. Contoh: manajr pmasaran suatu prusahaan ingin mngtahui apakah prbdaan proporsi pnjualan

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaa Untu menacapai tujuan penulisan sripsi, diperluan beberapa pengertian dan teori yang relevan dengan pembahasan. Karena itu, dalam subbab ini aan diberian beberapa

Lebih terperinci

ESTIMASI PARAMETER DUA LEVEL MODEL GSTARX-GLS

ESTIMASI PARAMETER DUA LEVEL MODEL GSTARX-GLS Program Sudi MMT-ITS, Surabaya Agusus ESTIMASI PARAMETER UA LEVEL MOEL GSTARX- Andria Prima iago dan Suharono Program Sudi Magisr Saisika, Insiu Tknologi Spuluh Nopmbr Jl Arif Rahman Hakim, Surabaya,,

Lebih terperinci

Universitas Tanjungpura Jalan Prof. Dr. Hadari Nawawi, Pontianak, Indonesia * Abstrak

Universitas Tanjungpura Jalan Prof. Dr. Hadari Nawawi, Pontianak, Indonesia *  Abstrak POSITRON, Vol. VII, No. (7), Hal. 4 47 ISSN: 3-497 (print) ISSN: 549-936X (online) Model Sederana Gera Osilator dengan Massa Berua Teradap Watu Menggunaan Metode Runge Kutta Yulia Acu a, Boni Palanop Lapanporo

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bagian landasan teori ini aan dibahas materi-materi aa saja yang menunjang materi yang dibahas ada bab selanjutnya. Adaun materi-materi tersebut adalah analisis variansi, metode

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA KONSENTRASI OKSIGEN TERLARUT PADA EKOSISTEM PERAIRAN DANAU

MODEL MATEMATIKA KONSENTRASI OKSIGEN TERLARUT PADA EKOSISTEM PERAIRAN DANAU MDEL MATEMATIKA KNSENTRASI KSIGEN TERLARUT PADA EKSISTEM PERAIRAN DANAU Sutimin Jurusan Matematia, FMIPA Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Soedarto SH Tembalang, Semarang 5075 E-mail: [email protected]

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. sebuah teknik yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode

II. TINJAUAN PUSTAKA. sebuah teknik yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode 3 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Ragam (Anara) Untu menguji esamaan dari beberapa nilai tengah secara sealigus diperluan sebuah teni yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode

Lebih terperinci

Sensitivitas Metode Ensemble Kalman Filter untuk Mendeteksi Gangguan pada Masalah Konduksi Panas Satu Dimensi

Sensitivitas Metode Ensemble Kalman Filter untuk Mendeteksi Gangguan pada Masalah Konduksi Panas Satu Dimensi Jurnal Matematia & Sains, Desember, Vol. 6 omor 3 Sensitivitas Metode Ensemble Kalman Filter untu Mendetesi Gangguan pada Masalah Kondusi Panas Satu Dimensi Erna Apriliani dan Wiwit Sofiyanti Budiono Departement

Lebih terperinci

ANALISIS PERBANDINGAN KOMULAN TERHADAP BEBERAPA JENIS DISTRIBUSI KHUSUS Analysis of Comulans Comparative on some Types of Special Distribution

ANALISIS PERBANDINGAN KOMULAN TERHADAP BEBERAPA JENIS DISTRIBUSI KHUSUS Analysis of Comulans Comparative on some Types of Special Distribution Jurnal Bareeng Vol. 8 No. Hal. 5 0 (04) ANALISIS PRBANDINGAN OMULAN TRHADAP BBRAPA JNIS DISTRIBUSI HUSUS Analysis of Comulans Comparative on some Types of Special Distribution ABRAHAM ZACARIA WATTIMNA,

Lebih terperinci

HUBUNGAN PENERAPAN KAWASAN TANPA ROKOK (KTR) DENGAN PERILAKU MEROKOK MAHASISWA KESEHATAN MASYARAKAT DI KOTA SEMARANG

HUBUNGAN PENERAPAN KAWASAN TANPA ROKOK (KTR) DENGAN PERILAKU MEROKOK MAHASISWA KESEHATAN MASYARAKAT DI KOTA SEMARANG Volume, Nomor, Juli 6 (ISSN: 56-6) HUBUNGAN PENERAPAN KAWASAN TANPA ROKOK (KTR) DENGAN PERILAKU MEROKOK MAHASISWA KESEHATAN MASYARAKAT DI KOTA SEMARANG Firnanda Zia Azmi *) Tinu Istiarti **) Kusyogo Cahyo

Lebih terperinci

OSN 2014 Matematika SMA/MA

OSN 2014 Matematika SMA/MA Soal 5. Suatu barisan bilangan asli a 1, a 2, a 3,... memenuhi a + a l = a m + a n untu setiap bilangan asli, l, m, n dengan l = mn. Jia m membagi n, butian bahwa a m a n. Solusi. Andaian terdapat bilangan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Masalah untu mencari jalur terpende di dalam graf merupaan salah satu masalah optimisasi. Graf yang digunaan dalam pencarian jalur terpende adalah graf yang setiap sisinya

Lebih terperinci

Vektor-vektor Yang Tegak Lurus dan Vektor-vektor Yang Paralel

Vektor-vektor Yang Tegak Lurus dan Vektor-vektor Yang Paralel Ruang Vetor Vetor-vetor Yang Tega Lurus dan Vetor-vetor Yang Paralel - Dua vetor dan saling tega lurus atau (aitu cos θ 0), ia o 0 atau ia : + + 0 - Dua vetor dan saling paralel ia omponen-omponenna sebanding

Lebih terperinci

TRANFORMASI MATRIKS PADA RUANG BARISAN KONVERGEN

TRANFORMASI MATRIKS PADA RUANG BARISAN KONVERGEN TRANFORMASI MATRIKS PADA RUANG BARISAN KONVERGEN Wahidah Alwi Dosen pada Jurusan Mateatia Faultas Sains dan Tenologi UIN Alauddin Maassar Eail. [email protected] Abstract: The calculus have introduce

Lebih terperinci

Peranan Formulasi Inversi pada Fungsi Karakteristik Suatu Variabel Acak

Peranan Formulasi Inversi pada Fungsi Karakteristik Suatu Variabel Acak Pranan Formulasi Invrsi pada Fungsi Karakrisik Suau Variabl Acak Jon Maspupu Pusfasainsa LAPAN, Jl Dr Djundjunan No 33 Bandung 473, lp 66 Ps 6 Fax 64998 E-mail: jon_mspp@yaoocom Absrac: In probabiliy ory,

Lebih terperinci

PENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursakti ( )

PENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursakti ( ) PENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursati (13507065) Program Studi Teni Informatia, Seolah Teni Eletro dan Informatia, Institut Tenologi Bandung Jalan Ganesha No. 10 Bandung, 40132

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Variabel Variabel ialah sesuatu yang nilainya berubah-ubah menurut watu atau berbeda menurut elemen/tempat. Umumnya nilai arateristi merupaan variabel dan diberi simbol huruf X.

Lebih terperinci

FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP KONDISI GRADE KANKER PAYUDARA DI RUMAH SAKIT ONKOLOGI SURABAYA MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL

FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP KONDISI GRADE KANKER PAYUDARA DI RUMAH SAKIT ONKOLOGI SURABAYA MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL TUGAS AKHIR SS 4556 FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP KONDISI GRADE KANKER PAYUDARA DI RUMAH SAKIT ONKOLOGI SURABAYA MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK ORDINAL ELIYA AINUL FARRI NRP 34 030 040 Pmbimbing Ir. Sri

Lebih terperinci

Kata kunci : Probabilitas pemilihan bus, Logit binner, Stated Preference

Kata kunci : Probabilitas pemilihan bus, Logit binner, Stated Preference PROBABILITAS PENGGUNAAN BUS ANGKUTAN ALTERNATIF PADA RUTE JAYAPURA BANDAR UDARA SENTANI AMIRUDDIN Mahasiswa Magistr Bidang Kahlian Manajmn Dan Rkayasa Transortasi Fakultas Tknik Siil dan Prncanaan Institut

Lebih terperinci

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Penyelesaian Persamaan Ruang Keadaan

Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya. Penyelesaian Persamaan Ruang Keadaan Insiu Tnologi Spuluh Nopmbr Surabaya Pnylsaian Prsamaan Ruang Kadaan Pnganar Mri Conoh Soal Ringasan Lihan ssmn Pnganar Mri Conoh Soal Torma Cayly-Hamilon Pnylsaian Umum Prsamaan Kadaan Homogn Pnylsaian

Lebih terperinci

Pengenalan Pola. Klasifikasi Linear Discriminant Analysis

Pengenalan Pola. Klasifikasi Linear Discriminant Analysis Pengenalan Pola Klasifiasi Linear Discriminant Analysis PTIIK - 2014 Course Contents 1 Analisis Disriminan 2 Linear Classification 3 Linear Discriminant Analysis (LDA 4 Studi Kasus dan Latihan Analisis

Lebih terperinci

STUDI PENYELESAIAN PROBLEMA MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT OLEH : RISTA RIDA SINURAT

STUDI PENYELESAIAN PROBLEMA MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT OLEH : RISTA RIDA SINURAT TUGAS AKHIR STUDI PENYELESAIAN PROBLEMA MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT OLEH : RISTA RIDA SINURAT 040803023 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU

Lebih terperinci