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

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

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

Transkripsi

1 JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5, No., (6) (3-98X Prt) D-7 Aalss Pola ubuga PDRB dega Faktor Pecemara Lgkuga d Idoesa Megguaka Pedekata Geographcally Weghted Regresso (GWR) Rza Damayat da Mutah Salamah Chamd Jurusa Statstka, FMIPA, Isttut ekolog Sepuluh Nopember (IS) Jl. Aref Rahma akm, Surabaya 6 Idoesa e-mal: mutah_s@statstka.ts.ac.d Abstrak PDRB merupaka salah satu dkator perekooma suatu wlayah. Perhtuga PDRB salah satuya megguaka pedekata la tambah atau produks, yag berkata dega pegguaa sumber daya alam. Faktor pecemara lgkuga berpegaruh terhadap ketersedaa sumber daya alam, sehgga mempuya pegaruh dalam meetuka tgg redahya PDRB suatu provs. Berbaga peelta PDRB dega metode statstka sudah bayak dlakuka. Namu, peelta tersebut belum ada yag memodelka atara PDRB dega faktor pecemara lgkuga yag memperhatka faktor spasal. Oleh karea tu, dalam peelta dlakuka aalss spasal dega Geographcally Weghted Regresso (GWR). Metode GWR dguaka utuk memodelka PDRB d Idoesa serta megetahu faktor dar seg lgkuga yag berpegaruh secara sgfka d tap provs. asl pemodela dega GWR dperoleh model yag berbeda-beda utuk tap provs. Model GWR meuukka hasl yag lebh bak dbadgka model regres global, terlhat dar la AIC maupu SSE yag lebh kecl, da R yag lebh besar. Kata Kuc: GWR, Lgkuga, PDRB, Regres Ler Bergada P I. PENDAULUAN RODUK Domestk regoal Bruto (PDRB) merupaka salah satu alat ukur dkator perekooma suatu wlayah. PDRB meuukka la bersh barag da asa akhr yag dhaslka oleh berbaga kegata ekoom d suatu daerah dalam suatu prode []. Perhtuga PDRB salah satuya megguaka pedekata la tambah atau produks, yag berkata dega pegguaa sumber daya alam. Oleh karea tu, besara PDRB yag dhaslka oleh masgmasg daerah sagat bergatug kepada pegelolaa sumber daya alam da faktor produks daerah tersebut. Adaya keterbatasa dalam pegelolaa sumber daya alam da peyedaa faktor-faktor tersebut meyebabka besara PDRB bervaras atar daerah. Namu, saat sumber daya alam megalam peurua yag cepat tapa adaya peggat yag memada. Daya dukug alam semak meuru, membuat pertumbuha perekooma masyarakat tergaggu kestablaya. Kemetera Lgkuga dup pada tahu 9 mula megembagka alat ukur sederhaa yag dsebut dega Ideks Kualtas Lgkuga dup (IKL). Ideks kualtas lgkuga dapat dmafaatka utuk megukur keberhasla program-program pegelolaa lgkuga. IKL haya megambl tga dkator kualtas lgkuga, yatu kualtas ar suga suga, kualtas udara, da tutupa huta yag dhtug pada tgkat provs. Peelta megea polus udara dega tgkat pertumbuha suatu Negara mempuya hubuga yag berbadg lurus, dmaa semak tgg polus udara maka pedapata egara tersebut semak besar []. al dkareaka dustralsas yag megkat, dkut dega pegkata polus udara. Sela tu, peelta megea dampak pertumbuha ekoom da kemska terhadap degradas lgkuga d Jawa Barat dlakuka oleh Darah [3]. Berdasarka peelta tersebut terbukt bahwa megkatya degradas lgkuga telah megkatka pertumbuha ekoom da kemska. Peelta pemodela kuadratk utuk membuktka hpotess Evrometal Kuzets Curve, dega PDRB provs sebaga varabel depede, da deks kualtas udara, ar suga, tutupa huta sebaga varabel depede dlakuka oleh Idrs [4]. Model regres yag dguaka adalah ler sederhaa, sehgga meghaslka 3 buah model persamaa. Dar hasl peelta tersebut dapat dsmpulka bahwa haya deks tutupa huta yag berpegaruh sgfka terhadap PDRB. Beberapa peelta megea pemodela PDRB dega metode statstka sudah bayak dlakuka. Namu, peelta tersebut belum memperhatka faktor petg dar lgkuga da megkatkaya dega faktor spasal. Oleh karea tu, dlakuka peelta utuk memodelka PDRB d setap Provs dega mempertmbagka faktor lgkuga. Selautya dlakuka pemodela PDRB utuk megetahu faktor yag berpegaruh secara sgfka d tap lokas megguaka metode Geographcally Weghted Regresso (GWR) karea adaya faktor spasal. Berdasarka uraa yag telah delaska, maka dalam tugas akhr aka dlakuka peelta terhadap PDRB berdasarka faktor spasal. Dalam peelta dharapka mampu memberka formas persebara PDRB serta faktorfaktor yag berpegaruh d tap Provs. A. Multkolertas II. INJAUAN PUSAKA Salah satu syarat yag harus dpeuh dalam pembetuka model regres dega beberapa varabel predktor adalah tdak

2 JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5, No., (6) (3-98X Prt) D-8 ada kasus multkolertas atau tdak terdapat korelas atara satu varabel predktor dega varabel predktor yag la. Dalam model regres, adaya korelas atar varabel predktor meyebabka taksra parameter regres yag dhaslka aka memlk error yag sagat besar. Pedeteksa kasus multkolertas dlakuka megguaka krtera la VIF. Jka la VIF (Varace Iflato Factor) lebh besar dar meuukka adaya multkolertas atar varabel predktor. Nla VIF dyataka sebaga berkut [5]. VIF () R dega adalah koefse determas atara satu varabel predktor ( ) dega varabel predktor laya. B. Regres Ler Metode regres adalah metode yag dguaka utuk meyataka pola hubuga atara satu varabel respo dega satu atau lebh varabel predktor. Model persamaa regres utuk pegamata sebayak dega varabel predktor sebayak maka dapat dtulska dalam persamaa sebaga berkut [6]. y p x () k k k dmaa, adalah la observas varabel respo pada pegamata ke- dega ; adalah parameter model da adalah error pegamata ke- dega asums detk,depede,da berdstrbus ormal dega mea ol da varas kosta. Model regres ler bergada dapat dotaska dalam betuk matrk sebaga berkut [6]. dega, y Xβε (3) y x x x p y x x x p y, X, β, ε y x x x p p C. U Aspek Spasal dar Data U depedes spasal dlakuka utuk melhat apakah pegamata d suatu lokas berpegaruh terhadap pegamata d lokas la yag letakya berdekata. Pegua depedes spasal dlakuka dega u Mora s I dega hpotess terhadap sebaga berkut [7]. : I (dak ada autokorelas spasal/depedes spasal) : I (Ada autokorelas spasal/depedes spasal) Dega statstk u sebaga berkut. dega Z I ˆ Iˆ E I (4) Var( Iˆ ) w y y y y Iˆ S y y (5) ˆ ˆ I E I (6) S S S Var( Iˆ ) 3 E I ˆ S dega, Iˆ deks Mora's I Z I la statstk u deks Mora's I EI ( ˆ) la ekspektas deks Mora's I Var( Iˆ ) la varas dar deks Mora's I y = Rata-rata varabel y w S S = Eleme matrk pembobot w w w S w w.. (7) Daerah krts tolak ka > yag berart bahwa terdapat depedes spasal atar lokas dega adalah tgkat sgfkas. U heterogetas spasal dlakuka utuk megetahu apakah terdapat karakterstk atau keuka sedr d setap lokas pegamata. Adaya heterogetas spasal dapat meghaslka parameter regres yag berbeda-beda d setap lokas pegamata. eterogetas spasal du megguaka statstk u Breusch-Paga dega hpotess sebaga berkut [8]. : = (homoskedaststas) : mmal ada satu (heteroskedaststas) Statstk u: BP f Z Z Z Z f (8) dega eleme vektor e f adalah f ˆ dmaa e y yˆ adalah least square resdual utuk pegamata ke- da Z merupaka matrks berukura bers vektor yag sudah d ormal stadarka utuk tap pegamata. Daerah peolaka: olak, ka atau ka p - value dega adalah bayakya predktor. D. Geographcally Weghted Regresso Model GWR adalah pegembaga dar model regres dmaa setap parameter dhtug pada setap ttk lokas, sehgga setap ttk lokas geografs mempuya la parameter regres yag berbeda-beda. Model GWR dapat drumuska sebaga berkut [9]. p y u, v u, v x ;,,..., (9) k k k

3 JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5, No., (6) (3-98X Prt) D-9 dega, y : la observas varabel respo utuk lokas ke- x : la observas varabel predktor ke- k pada lokas k pegamata ke-, k,,..., p ( u, v ) : koefse regres varabel predktor ke- k pada lokas k pegamata ke- ( u, v) : koordat letak geografs (ltag,buur) dar lokas pegamata ke- : error pegamata ke- yag dasumska detk, depede, da berdstrbus ormal dega mea ol da varas kosta Parameter model GWR berbeda-beda pada setap lokas, hal berbeda dega regres global yag la parameter modelya kosta. Proses peaksra parameter model GWR d suatu ttk ( u, v ) membutuhka pembobot spasal dmaa pembobot yag dguaka adalah fugs kerel gaussa sebaga berkut. d w ( u, v ) exp b () dmaa, d u u v v adalah arak Eucldea atara lokas ( u, v ) ke lokas ( u, v ) da b adalah la parameter peghalus badwdth [7]. Badwdth merupaka radus suatu lgkara dmaa ttk yag berada dalam radus lgkara mash daggap berpegaruh dalam membetuk paramater model lokas. U hpotess model GWR ada dua macam, yatu.. U Kesesuaa Model GWR Pegua kesesuaa model GWR dlakuka dega hpotess sebaga berkut. : k ( u, v ) k, k,,..., p,,,..., : mmal ada satu ( u, v ) k k Berkut merupaka statstk u kesesuaa model GWR [9]. SSE SSE F htug v SSE Dega da, dmaa deraat () bebas yag dguaka adalah da dega da tr R. Sehgga tolak ka. * v tr R R F htug F, df, df. U Sgfkas Parameter Model GWR U dlakuka utuk megetahu parameter maa saa yag berpegaruh secara sgfka terhadap varabel respo pada model GWR. potess yag dguaka adalah sebaga berkut. : u, v k : u, v ;,,..., ; k,,.., p k Statstk u: dega htug ˆ k u, v ˆ g kk adalah eleme dagoal ke- dar matrk, u, v dega u v ddapatka () GG G X W X X W sehgga ˆ k ( u, v ) k ( u, v ) ~ N(,). Jka tgkat ˆ g sgfkas yag dberka sebesar ka p - value E. PDRB htug. kk maka keputusa tolak t dega atau ka ; df PDRB ddefska sebaga umlah la barag da asa akhr yag dhaslka oleh seluruh ut ekoom. PDRB atas dasar harga kosta meuukka la tambah barag da asa tersebut yag dhtug megguaka harga pada satu tahu tertetu sebaga dasar (tahu ). PDRB atas dasar harga harga kosta dguaka utuk megetahu pertumbuha ekoom dar tahu ke tahu. erdapat tga pedekata yag dguaka dalam meghtug PDRB, yatu pedekata la tambah, pedapata, da pegeluara. Dalam kataya dega pegguaa sumber daya alam, pedekata yag dguaka adalah pedekata la tambah (produks). III. MEODOLOGI PENELIIAN A. Sumber Data Data yag dguaka dalam peelta adalah data sekuder megea PDRB atas dasar harga kosta tahu 3 yag dperoleh melalu Bada Pusat Statstk (BPS) da faktor-faktor pecemara lgkuga yag dperoleh melalu Kemetra Lgkuga dup, yatu data deks kualtas udara, ar suga da deks tutupa huta. Sela tu data kepadata peduduk uga dperoleh melalu BPS berupa data publkas. Ut peelta adalah 33 provs d Idoesa. B. Varabel Peelta Varabel peelta yag dguaka dega metode Geographcally Weghted Regresso terdr dar varabel respo (Y) da varabel predktor (X). Berkut merupaka detfkas dar varabel peelta yag tertera pada abel sebaga berkut. Varabel Y X X X 3 X 4 C. Lagkah Aalss abel. Varabel Peelta Defs Operasoal PDRB atas dasar harga kosta Ideks kualtas udara Ideks kualtas ar suga Ideks tutupa huta Kepadata peduduk Lagkah aalss yag dlakuka dalam peelta adalah sebaga berkut.. Medeskrpska data PDRB provs pada tahu 3.. Melakuka pemodela dega metode regres ler da Geographcally Weghted Regresso, sebaga berkut. ) Medeteks kasus multkolertas.

4 JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5, No., (6) (3-98X Prt) D- ) Melakuka pemodela PDRB dega regres ler. 3) Melakuka pegua aspek spasal, yatu u depedes da heterogetas spasal pada data PDRB 4) Melakuka pemodela GWR pada PDRB dega faktor-faktor lgkuga. 5) Membadgka la AIC, SSE, da R model regres ler (global) dega model GWR. Nla AIC da SSE yag terkecl, da R yag terbesar merupaka model yag terbak. IV. ANALISIS DAN PEMBAASAN A. Gambara PDRB PDRB d Idoesa tahu 3 meyebar atar provs sepert dsaka pada Gambar sebaga berkut. Gambar. Persebara PDRB Gambar meuukka pembaga PDRB yag dbag mead 3 kelompok megguaka metode Natural Breaks, yak kelompok redah, sedag, da tgg. Kelompok provs dega kategor PDRB redah yatu kurag dar Rp ,8 Mlar terdr dar 5 provs. Kelompok provs dega kategor PDRB sedag yatu berada pada rage Rp Mlar sampa dega Rp. 3. Mlar terdr dar 5 provs. erdapat 3 provs dega kategor PDRB tgg yatu pada rage Rp Mlar sampa dega Rp Mlar, yatu DKI Jakarta, Jawa mur, da Jawa Barat. Berdasarka hasl aalss pemetaa, terlhat bahwa varas PDRB d Pulau Jawa sagat beragam apabla dbadgka dega pulau la. al dkareaka terdapat 3 kategor (atau 3 wara) yag tersebar d Pulau Jawa, muladar kategor redah hgga tgg, yag megdkaska bahwa persebara PDRB dalam pulau tersebut belum merata. Provs d Pulau Jawa mempuya PDRB yag lebh tgg dbadgka provs la. Sehgga, dapat dsmpulka pembagua ekoom mash cederug terkosetras d Pulau Jawa. B. Aalss dega Geographcally Weghted Regresso (GWR) Aalss megguaka metode Geographcally Weghted Regresso (GWR) bertuua utuk megetahu varabel yag berpegaruh terhadap PDRB. B.Deteks Multkolertas Pedeteksa multkolertas dlakuka berdasarka la VIF. Nla VIF masg-masg varabel predktor kurag dar, maka dsmpulka tdak terad kasus multkolertas atar varabel predktor. Oleh karea tu, semua varabel predktor dapat dguaka dalam pemodela regres ler bergada. B.Pemodela PDRB dega Regres Ler Bergada Berkut merupaka hasl pemodela PDRB dega regres ler bergada. l Yˆ 6, 4, 59 X, X, 59 X 3, 9 X 4 Nla R yag dhaslka medekat 5 perse yatu sebesar 48,5 perse, dartka varabel predktor yag dduga mempegaruh mampu meelaska varabel respo sebesar 48,5 perse, sedagka 5,5 perse ssaya delaska oleh varabel la d luar model. potess utuk u sgfkas parameter secara seretak pada model regres ler bergada adalah sebaga berkut. : 3 4 : mmal ada satu ; k,,3, 4 k Berdasarka hasl pegua ddapatka sebesar 6,58 da p-value sebesar,. Berdasarka la p-value, maka pegua meghaslka kesmpula tolak dega megguaka taraf sgfkas lebh dar %. al berart pemodela dega regres ler bergada secara seretak meghaslka parameter yag sgfka. Selautya utuk megetahu varabel predktor maa saa yag memberka pegaruh secara sgfka, maka dlakuka pegua parameter secara parsal (dvdu). U parameter secara parsal dlakuka dega hpotess sebaga berkut. : k : ; k,,3, 4 k Dega taraf sgfkas % maka dapat dkataka bahwa varabel predktor yag berpegaruh secara sgfka terhadap model secara parsal adalah varabel deks kualtas udara (X ) da varabel deks tutupa huta (X 3 ). Pegua asums resdual detk megguaka u Breusch-Paga meghaslka keputusa gagal tolak, karea (,795 < 9,49). Sehgga, dsmpulka bahwa asums varas resdual homoge (detk) terpeuh. Pegua asums resdual depede dlakuka dega statstk u Durb-Watso. Berdasarka hasl perhtuga dperoleh la d =,587 dega la p-value,95, sehgga dputuska tolak karea la p-value< (,5). al tersebut meuukka bahwa ada hubuga atar resdual, sehgga dapat dkataka bahwa asums resdual depede tdak terpeuh. Pada peelta, asums tdak terpeuhya resdual depede tdak datas. al dkareaka apabla asums tersebut datas, maka varabel yag berpegaruh sgfka berkurag. Pegua resdual berdstrbus ormal yatu dlakuka dega u Kolmogorov Smrov. Pada taraf sgfkas 5% dperoleh p-value sebesar lebh dar,5 maka dputuska gagal tolak yag artya bahwa resdual dar regres ler bergada megkut dstrbus ormal. B3.U Aspek Spasal dar Data U aspek spasal dlakuka utuk megetahu apakah terdapat depedes atau heterogetas spasal. Pegua depedes

5 JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5, No., (6) (3-98X Prt) D- spasal dlakuka dega u Mora s I da ddapatka la p- value sebesar sehgga dputuska tolak (karea p-value < ). al berart bahwa terdapat depedes atau korelas atar wlayah. Pegua heterogetas spasal megguaka statstk u Breusch-Paga. asl pegua pada taraf sgfkas 5% dhaslka la statstk u BP sebesar,93 dega la p-value,866 maka dputuska gagal tolak yag artya varas d tap lokas sama (homoge). Meskpu tdak memeuh asums heterogetas spasal, amu sesua dega batasa masalah maka aalss tetap dlautka dega megguaka metode GWR. B4.Pemodela PDRB dega GWR U hpotess model GWR terdr dar dua macam u, yatu u kesesuaa model GWR da u sgfkas parameter model GWR. Pegua kesesuaa model megguaka hpotess sebaga berkut. : ( u, v ) ;,,...,33; k,,3, 4 (tdak ada perbedaa k k sgfka atara model regres global da model GWR) : mmal ada satu ( u, v ) (ada perbedaa sgfka k k atara model regres global da model GWR) Pada taraf sgfkas %, dperoleh la sebesar,56798 da sebesar,5838, sehgga dputuska tolak yag artya terdapat perbedaa sgfka atara model regres global da model GWR. Pegua sgfkas parameter model megguaka hpotess sebaga berkut. : u, v k : u, v ;,,...,33; k,,3, 4 k Pada taraf sgfkas %, dperoleh la,33. Berkut dsaka pegelompoka berdasarka varabel yag sgfka. abel Pegelompoka Provs Berdasarka Varabel Sgfka Varabel No yag Provs Sgfka X Bagka Beltug, Jamb, Sumatera Selata, Lampug, Bate, DI Yogyakarta, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa egah, Jawa tmur, Bal, NB, Kalmata Barat, Kalmata Selata, Kalmata egah, Kalmata mur, Maluku, Maluku Utara, Sulawes Barat, Sulawes egah, Sulawes eggara, Sulawes Utara, Papua Barat, Papua. X,X Begkulu 3 X, X 4 Gorotalo, N, Sulawes Selata 4 apa NAD, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Varabel Kepulaua Rau, Rau Sgfka Gambar. Peta Persebara Provs Berdasarka Varabel Sgfka Berdasarka abel da Gambar, terlhat pegelompoka provs berdasarka varabel yag sgfka, yak terbetuk 4 kelompok. Varabel deks kualtas udara (X ) sgfka pada 4 Provs d Idoesa, yak pada semua provs d Pulau Jawa, Pulau Kalmata, Bal, NB, da Papua. Varabel X sgfka pada Provs Jawa mur dkareaka deks kualtas udara d provs tersebut sagat redah (uruta 5 terbawah dar seluruh provs d Idoesa). Ideks yag sagat redah tersebut meggambarka kualtas udara yag buruk d provs tersebut. Peyebab redahya kualtas udara d Provs Jawa mur adalah peyumbag struktur PDRB yag ddomas oleh tga sektor, salah satuya adalah dustr maufaktur (6,6%). Idoesa tahu 3 memlk 3 kawasa dustr, dega 3 kawasa dustr dataraya berada d Jawa mur. Jumlah kawasa dustr d Jawa mur yag cukup besar, turut meyumbag pemasuka bag PDRB provs tersebut, amu dss la uga megakbatka redahya kualtas udara d Jawa mur. Model GWR yag ddapatka setap Provs berbedabeda. Berkut merupaka terpretas dar model GWR d Provs Jawa mur. Berdasarka model regres lokal tersebut, dapat dketahu bahwa setap peambaha satu satua deks kualtas udara, maka aka megakbatka peurua PDRB d Jawa mur sebesar atau meuru sebesar Rp dega asums varabel la tetap. Semak bak kualtas udara (semak tgg), aka meuruka la PDRB. al dkareaka kualtas udara yag memburuk sebaga akbat berbaga kegata dustr, polus dar kedaraa bermotor, dmaa kedua hal tersebut sebaga peggerak utama perekooma yag meyumbag pegkata terhadap PDRB, amu dss la meuruka kualtas udara. Oleh karea tu, sudah seharusya pemertah provs meerapka pembagua yag berkelauta, yag tdak haya memperhatka dar seg ekoom saa amu uga meyembagkaya dega aspek lgkuga, sehgga keseahteraa masyarakat aka lebh teram B5.Pemlha Model erbak Utuk megetahu model maa yag terbak, perlu dlakuka pemlha model terbak dar kedua model yatu model regres ler bergada da model Geographcally Weghted Regresso (GWR). Krtera yag dguaka utuk

6 JURNAL SAINS DAN SENI IS Vol. 5, No., (6) (3-98X Prt) D- pemlha model terbak adalah la AIC, SSE, da R dar tap model. Model terbak adalah model yag memlk la AIC da SSE yag mmum, da R yag palg tgg. Berkut dsaka perbadga la AIC dar kedua model. abel 3. Nla AIC Model Regres Global da GWR Model AIC R SSE Regres Ler Bergada (Global) 95,95 48,5 7,54 Geographcally Weghted Regresso (GWR) 83, 65,98 7,857 Berdasarka la AIC pada abel 3, model GWR memlk la AIC da SSE yag mmum, da R yag palg besar. Oleh karea tu, dsmpulka bahwa model GWR merupaka model yag terbak. V. KESIMPULAN DAN SARAN Berdasarka aalss da pembahasa peelta yag telah dlakuka, maka dperoleh kesmpula bahwa persebara PDRB mempuya pola hubuga yag egatf dega kualtas lgkuga, dmaa semak redah kualtas lgkuga d suatu provs, PDRB aka semak tgg. al dkareaka berbaga kegata yag meuag perekooma, sepert kegata dustr, mobltas peduduk yag meghaslka polus dar kedaraa bermotor, lmbah dar pabrk maupu rumah tagga, telah berhasl megkatka PDRB, amu dss la kurag teragaya aspek lgkuga megakbatka kualtas lgkuga yag semak meuru. Berdasarka u kesesuaa model GWR, meghaslka kesmpula bahwa terdapat perbedaa atara model regres ler dega model GWR. asl pemodela dega GWR dperoleh model yag berbeda-beda utuk tap provs. Berdasarka varabel yag sgfka utuk tap provs, terbetuk 4 kelompok provs yag memlk kesamaa varabel yag berpegaruh terhadap PDRB. Model GWR memlk la AIC da SSE yag mmum, uga R yag lebh besar dbadg model regres global, sehgga dapat dkataka bahwa model GWR adalah model yag terbak ka dbadgka dega model regres ler bergada. Pada peelta selautya dsaraka dalam pemlha varabel predktor yag mempegaruh dalam aspek lgkuga sebakya dtambah. Sara utuk pemertah d masg-masg provs tetap memperhatka aspek lgkuga dalam pembagua, sehgga keseahteraa masyarakat aka tetap teram dega meaga kesembaga lgkuga. [3] Darah, R.A. (6). Dampak Pertumbuha Ekoom da Degradas Lgkuga d Jawa Barat. ess. Semarag: Uverstas Dpoegoro. [4] Idrs. (8). Peerapa Kosep Sustaable Developmet Sebaga Lagkah Strategs Utuk Mempersapka Masa Depa Bagsa, Artkel Jural ECONOMAC Volume II No. FE UNP Padag. [5] ockg, R. R. (996). Method ad Applcatos of Lear Models (d Edto ed.). New York: Joh Wley & Sos, Ic. [6] Draper, N. R., da Smth,. (998). Appled Regresso Aalyss (3rd Edto ed.). New York: Joh Wley & Sos, Ic. [7] Lee, J., da Wog, D. W. (). Statstcal Aalyss wth ArcVew GIS. Caada: Joh Wlley & Sos, Ic. [8] Asel, L. (988). Spatal Ecoometrcs: Methods ad Models. Dordrecht: Kluwer Academc Publsher [9] Fothergham, A. S., Brusdo, C., da Charlto, M. E. (). Geographcally Weghted Regresso: he Aalyss of Spatally Varyg Relatoshps. Chchester: Joh Wley & Sos, Ic. DAFAR PUSAKA [] Sasaa, ad. (6). Jural Bss da Ekoom (JBE) ISSN: 4-36, Aalss Determa Belaa Daerah d Kabupate/Kota Provs Jawa Barat Dalam Era Otoom da Desetralsas Fskal. Uverstas Dpoegoro. Semarag. [] utabarat, Lamhot. (). Pegaruh PDRB Sektor Idustr erhadap Kualtas Lgkuga Dtau Dar Ems Sulfur da CO d Lma Negara Aggota Asea Perode 98-. Skrps Fakultas Ekoom Uverstas Dpoegoro.

BAB 2. Tinjauan Teoritis

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

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

Lebih terperinci

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

X a, TINJAUAN PUSTAKA

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

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

Lebih terperinci

Bab II Teori Pendukung

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

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

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

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

Lebih terperinci

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

Lebih terperinci

Analisis Regresi Double Hurdle terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Partisipasi Perempuan Kawin dalam Kegiatan Ekonomi di Jawa Timur

Analisis Regresi Double Hurdle terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Partisipasi Perempuan Kawin dalam Kegiatan Ekonomi di Jawa Timur JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (03) 337-350 (30-98X Prt) D-9 Aalss Regres Double Hurdle terhadap Faktor-Faktor yag Mempegaruh Partspas Perempua Kaw dalam Kegata Ekoom d Jawa Tmur Devma Chrst Mukt

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

PENDEKATAN MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION UNTUK MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH RUMAH TANGGA MISKIN DI PULAU BURU

PENDEKATAN MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION UNTUK MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH RUMAH TANGGA MISKIN DI PULAU BURU Jural Barekeg Vol. 8 No. 2 Hal. 53 57 (2014) PENDEKATAN MODEL GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION UNTUK MENENTUKAN FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI JUMLAH RUMAH TANGGA MISKIN DI PULAU BURU Geographcally

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

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

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Pengujian Autokorelasi terhadap Sisaan Model Spatial Logistik

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

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

Lebih terperinci

ABSTRAK. Ika Dewi Ariyanti 1 dan Sutikno 2

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

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI DOUBLE HURDLE TERHADAP FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PARTISIPASI PEREMPUAN KAWIN DALAM KEGIATAN EKONOMI DI JAWA TIMUR

ANALISIS REGRESI DOUBLE HURDLE TERHADAP FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PARTISIPASI PEREMPUAN KAWIN DALAM KEGIATAN EKONOMI DI JAWA TIMUR ANALISIS REGRESI DOUBLE HURDLE TERHADAP FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PARTISIPASI PEREMPUAN KAWIN DALAM KEGIATAN EKONOMI DI JAWA TIMUR Devma Chrst Mukt Ratau (), Dr. Dra. Isma Za, M. S. () Jurusa Statstka,

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Untuk mengetahui bentuk linear atau nonlinear dapat dilakukan dengan membuat scatterplot seperti berikut : Gambar.

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

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

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

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

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Pemodelan Angka Buta Huruf di Provinsi Sumatera Barat Tahun 2014 dengan Geographically Weighted Regression

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

Lebih terperinci

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

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

Lebih terperinci

*( Diah Ayu Novitasari Fakultas Ekonomi Universitas Islam Lamongan ABSTRAK

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

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

Lebih terperinci

REGRESI LINIER SEDERHANA

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

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

Lebih terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Analisis Regresi Robust Menggunakan Kuadrat Terkecil Terpangkas untuk Pendugaan Parameter

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Pemodelan Regresi Linier Menggunakan Metode Theil (Studi Kasus: Kompensasi Pegawai di Badan Kepegawaian Daerah Kota Samarinda)

Pemodelan Regresi Linier Menggunakan Metode Theil (Studi Kasus: Kompensasi Pegawai di Badan Kepegawaian Daerah Kota Samarinda) Jural EKSPONENSIAL Volume 4, Nomor 1, Me 2013 ISSN 2085-7829 Pemodela Regres Ler Megguaka Metode Thel (Stud Kasus: Kompesas Pegawa d Bada Kepegawaa Daerah Kota Samarda) Lear Regresso Modelg Wth Thel Method

Lebih terperinci

Analisis Korelasi dan Regresi

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

Lebih terperinci

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

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

Lebih terperinci

Model Peramalan Konsumsi Energi Final dengan Menggunakan Metode Regresi Fuzzy untuk Dataset Kecil (Studi Kasus: Indonesia)

Model Peramalan Konsumsi Energi Final dengan Menggunakan Metode Regresi Fuzzy untuk Dataset Kecil (Studi Kasus: Indonesia) JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 1 Model Peramala Kosums Eerg Fal dega Megguaka Metode Regres Fuzz utuk Dataset Kecl (Stud Kasus: Idoesa) Alf Lalah 1, Nur Wahugsh 2, da IGN. Ra Usadha 3 123

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Analisis Regresi dan Korelasi

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

Lebih terperinci

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

*Corresponding Author:

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

Lebih terperinci

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. Gambar 3.2. Ilustrasi Tabel Input-Output (3 Sektor) Alokasi Permintaan Output Antara Permintaan F 1

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. Gambar 3.2. Ilustrasi Tabel Input-Output (3 Sektor) Alokasi Permintaan Output Antara Permintaan F 1 BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.. Tabel Iput-Output 3... Keragka Umum Tabel Iput-Output Sebaga lustras tabel I-O, msalka haya ada tga sektor dalam suatu perekooma yatu sektor produks, 2 da 3. Tabel trasaks

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

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

Lebih terperinci

Statistika ITS Surabaya

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

Lebih terperinci

Analisis Spasial pada Aglomerasi Industri Manufaktur

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

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

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

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

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

Lebih terperinci

Analisis Regresi Logistik Ordinal terhadap Faktor-faktor yang Mempengaruhi Predikat Kelulusan Mahasiswa S1 di ITS Surabaya

Analisis Regresi Logistik Ordinal terhadap Faktor-faktor yang Mempengaruhi Predikat Kelulusan Mahasiswa S1 di ITS Surabaya JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (013) ISSN: 337-350 (301-98X Prt) D-177 Aalss Regres Logstk Ordal terhadap Faktor-faktor yag Mempegaruh Predkat Kelulusa Mahasswa S1 d ITS Surabaya Stt Imaslhkah,

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

BAB III ESTIMASI MODEL PROBIT TERURUT

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

Lebih terperinci