Oleh : Amilia Firda Rahmana ( ) Dosen Pembimbing : Santi Puteri Rahayu, M.Si, Ph.D
|
|
- Widya Irawan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Analisis Pola Hubungan Besarnya Kerugian Negara Akibat Korupsi Dengan Demografi Koruptor di Jawa Timur Oleh : Amilia Firda Rahmana ( ) Dosen Pembimbing : Santi Puteri Rahayu, M.Si, Ph.D Seminar Hasil Tugas Akhir 5 Juli 2013
2 I PENDAHULUAN LATAR BELAKANG Dari 133 negara
3 I PENDAHULUAN LATAR BELAKANG Indonesia memiliki nilai IPK lebih rendah dari pada negara Papua Nugini, Vietnam, Philipina, Malaysia dan Singapura. Sedangkan pada tingkat dunia, negara-negara yang ber-ipk lebih buruk dari Indonesia merupakan negara yang sedang mengalami konflik
4 I PENDAHULUAN LATAR BELAKANG Kasus korupsi dengan analisis korespondensi dan model log linear
5 I PENDAHULUAN TUJUAN 1 Karakteristik demografi kasus dugaan korupsi 2 Signifikansi dependensi kerugian negara akibat korupsi dengan demografi koruptor 3 Pola hubungan antara besarnya kerugian negara dengan variabel demografi koruptor
6 I PENDAHULUAN MANFAAT 1 Memberikan analisis statistika pada bidang hukum di Jawa Timur khususnya kasus korupsi 2 Membantu memberikan upaya perventif pemberantasan kasus korupsi yang terjadi di Jawa Timur maupun Indonesia
7 I PENDAHULUAN BATASAN PENELITIAN Data yang digunakan adalah data kasus korupsi di Jawa Timur pada tahun baik yang sudah diputus maupun belum diputus sampai dengan akhir tahun 2012.
8 II TINJAUAN PUSTAKA STATISTIKA DESKRIPTIF Statistika deskriptif adalah metode-metode yang berkaitan dengan pengumpulan dan penyajian suatu gugus data sehingga memberikan informasi yang berguna (Walpole, 1995). Statistika deskriptif memberikan informasi yang hanya mengenai data itu sendiri dan dapat diketahui karakteristik dan frekuensi atau presentase yang didapat dari setiap variabel yang diteliti.
9 II TINJAUAN PUSTAKA TABEL KONTINGENSI Tabulasi silang dua variabel ordinal yang berisi frekuensi-frekuensi respon dalam setiap sel matriks. Masing-masing kategori variabel tersebut harus memenuhi syarat Homogen Mutually Exclusive Mutually Exchaustive Skala Nominal atau Ordinal
10 II TINJAUAN PUSTAKA UJI INDEPENDENSI Digunakan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antar dua variabel yang telah ditetapkan. Hipotesis untuk pengujian independensi adalah sebagai berikut. H 0 : tidak ada hubungan antar variabel A dan variabel B H 1 : ada hubungan antar variabel A dan variabel B Statistik uji : I J 2 ( nij mˆ 2 ij ) χ = mˆ i= 1 j= 1 ij
11 II TINJAUAN PUSTAKA ANALISIS KORESPONDENDSI Bagian analisis multivariat yang mempelajari hubungan antara dua atau lebih variabel dengan memperagakan baris dan kolom secara bersama dari tabel kontingensi dua arah dalam ruang vektor berdimensi rendah (dua). Digunakan untuk mereduksi dimensi variabel dan menggambarkan profil vektor baris dan vektor kolom suatu matriks data dari tabel kontingensi. Hasil dari analisis korespondensi biasanya mengikutkan dua dimensi terbaik untuk mempresentasikan data, yang menjadi koordinat titik dan suatu ukuran jumlah informasi yang ada dalam setiap dimensi yang biasa dinamakan inersia (Johnson dan Wichern 2002).
12 II TINJAUAN PUSTAKA MODEL LOG LINEAR Suatu model untuk memperoleh model statistika yang menyatakan hubungan antara variabel dengan data yang bersifat kualitatif (skala nominal atau ordinal) dan dapat diketahui model matematikanya secara pasti serta level atau kelas mana yang cenderung menimbulkan adanya hubungan atau dependensi. Uji Goodness of Fit Uji K-Way Uji Asosiasi Parsial Seleksi Model Pengujian Residual
13 II TINJAUAN PUSTAKA Gejala dimana pejabat, badan-badan negara yang menyalahgunakan wewenang dengan terjadinya penyuapan, pemalsuan. Suatu perbuatan tidak jujur atau penyelewengan yang dilakukan karena adanya suatu pemberian. Kekuasaan tanpa aturan hukum. Oleh karena itu, selalu ada praduga pemakaian kekuasaan untuk mencapai suatu tujuan selain tujuan yang tercantum dalam pelimpahan kekuasaan tersebut.
14 III METODOLOGI PENELITIAN SUMBER DATA Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder kasus dugaan korupsi di Jawa Timur mulai Januari 2011 hingga Desember Data didapat dari Pengadilan Tipikor (Tindak Pidana Korupsi) Jawa Timur. Jumlah kasus korupsi di Jawa Timur dari Januari 2011 hingga Desember 2012 sebanyak 286 kasus, baik yang sudah diputus maupun belum diputus.
15 III METODOLOGI PENELITIAN VARIABEL PENELITIAN Variabel Keterangan Kerugian Negara 1. Kategori A (< ) 2. Kategori B ( sampai ) 3. Kategori C ( > ) Usia 1. < 40 tahun tahun 50 tahun 3. > 50 tahun Jenis Kelamin 1. Laki-Laki 2. Perempuan
16 III METODOLOGI PENELITIAN VARIABEL PENELITIAN Variabel Daerah Kejaksaan Pekerjaan Pendidikan Keterangan 1. Zona Utara 2. Zona Tengah 3. Zona Selatan 1. PNS 2. Swasta/Wiraswasta 3. Pejabat Parpol 1. SD/SMP/SMA 2. D3/S1 3. S2/S3
17 III METODOLOGI PENELITIAN LANGKAH ANALISIS Untuk menganalisis karakteristik demografi kasus dugaan korupsi di Jawa Timur digunakan statistika deskriptif dengan menggunakan pie chart. Mengetahui signifikansi dependensi besarnya kerugian negara akibat korupsi dengan variabel demografi koruptor di Jawa Timur dilakukan langkah analisis sebagai berikut. i. Membuat tabel tabulasi silang dua dimensi antara variabel besarnya kerugian negara dengan variabel-variabel demografi. ii. Melakukan uji independensi dengan menggunakan uji chisquare antara variabel kerugian negara dengan variabelvariabel demografi.
18 III METODOLOGI PENELITIAN LANGKAH ANALISIS Untuk mengetahui pola hubungan antara besarnya kerugian negara akibat korupsi dengan variabel demografi koruptor di Jawa Timur dilakukan langkah analisis sebagai berikut. Melakukan analisis korespondensi dengan langkah-langkah : i. Menghitung profil baris dan profil kolom. ii. Menentukan nilai inersia. iii. Menentukan nilai kontribusi relatif dan kontribusi mutlak dari masing-masing baris dan kolom. iv. Visualisasi dengan melihat plot yang terbentuk.
19 III METODOLOGI PENELITIAN LANGKAH ANALISIS Melakukan analisis model log linear dengan langkah-langkah : i. Menentukan variabel yang memiliki kategori dependen. ii. Membentuk model log linear dari tabel dua dimensi untuk mencari model matematis secara pasti. iii. Melakukan uji Goodness of Fit dengan menggunakan uji Chi Square Pearson dan Ratio Likelihood untuk menguji hipotesis dari tiap model yang terbentuk. iv. Melakukan seleksi model terbaik dengan metode eliminasi backward. v. Melakukan pengujian residual untuk mengetahui level mana yang cenderung menimbulkan adanya hubungan atau dependensi. Pengujian residual ini menggunakan nilai adjusted residual yang dibandingkan dengan nilai pada distribusi normal standart.
20 IV Analisis Deskriptif
21 IV Analisis Deskriptif
22 IV Analisis Deskriptif
23 2 χ Signifikansi Dependensi Kerugian Negara VS Usia IV Kerugian Negara Usia < 100 juta 100 juta 1 M 1 M Total < 40 tahun 40 tahun 50 tahun >50 tahun Total Jumlah Persentase 8.4% 9.8% 0.7% 18.9% Nilai Harapan Jumlah Persentase 15% 19.2% 9.4% 43.7% Nilai Harapan Jumlah Persentase 10.1% 18.5% 8.7% 37.4% Nilai Harapan Jumlah Persentase 33.6% 47.5% 18.9% 100% Chi Square P-value 12,108 0,017 Ada Hubungan antara Kerugian Negara dan Usia Lanjut ke Analisis Model Log Linear dan Analisis Korespondensi
24 2 χ Signifikansi Dependensi Kerugian Negara VS Jenis Kelamin IV Kerugian Negara Jenis Kelamin Laki-Laki Perempuan Total < 100 juta 100 juta 1 M 1 M Total Jumlah Persentase 30.1% 40.5% 16.1% 86.7% Nilai Harapan Jumlah Persentase 3.5% 7.0% 2.8% 13.3% Nilai Harapan Jumlah Persentase 33.6% 47.5% 18.9% 100% Chi Square P-value 1,034 0,596 Tidak Ada Hubungan antara Kerugian Negara dan Jenis Kelamin Tidak dilanjutkan ke Analisis Model Log Linear dan Analisis Korespondensi
25 2 χ Signifikansi Dependensi Kerugian Negara VS Daerah Kejaksaan IV Kerugian Negara Daerah Kejaksaan < 100 juta 100 juta 1 M 1 M Total Utara Tengah Selatan Total Jumlah Persentase 12.6% 11.5% 8.7% 32.9% Nilai Harapan Jumlah Persentase 12.9% 17.5% 4.2% 34.6% Nilai Harapan Jumlah Persentase 8.0% 18.5% 5.9% 32.5% Nilai Harapan Jumlah Persentase 33.6% 47.5% 18.9% 100% Chi Square P-value 13,579 0,009 Ada Hubungan antara Kerugian Negara dan Daerah Kejaksaan Lanjut ke Analisis Model Log Linear dan Analisis Korespondensi
26 2 χ Signifikansi Dependensi Kerugian Negara VS Pekerjaan IV Kerugian Negara Pekerjaan < 100 juta 100 juta 1 M 1 M Total PNS Swasta / Wiraswasta Pejabat Partai Politik Total Jumlah Persentase 22.7% 23.8% 8.7% 55.2% Nilai Harapan Jumlah Persentase 10.5% 22.7% 6.6% 39.9% Nilai Harapan Jumlah Persentase 0.3% 1% 3.5% 4.9% Nilai Harapan Jumlah Persentase 33.6% 47.5% 18.9% 100% Terdapat sel yang memiliki nilai harapan < 5 sebanyak 22,2%, maka perlu dilakukan Penggabungan Sel
27 2 χ Signifikansi Dependensi Kerugian Negara VS Pekerjaan IV Kerugian Negara Pekerjaan < 100 juta 100 juta 1 M 1 M Total PNS Swasta / Wiraswasta Total Jumlah Persentase 23% 24.8% 12.2% 60.1% Nilai Harapan Jumlah Persentase 10.5% 22.7% 6.6% 39.9% Nilai Harapan Jumlah Persentase 33.6% 47.5% 18.9% 100% Chi Square P-value 7,032 0,030 Ada Hubungan antara Kerugian Negara dan Pekerjaan Lanjut ke Analisis Model Log Linear dan Analisis Korespondensi
28 2 χ Signifikansi Dependensi Kerugian Negara VS Pendidikan IV Kerugian Negara Pendidikan < 100 juta 100 juta 1 M 1 M Total SD / SMP / SMA D3 / S1 S2 / S3 Total Jumlah Persentase 18.9% 13.6% 0.7% 33.2% Nilai Harapan Jumlah Persentase 12.2% 22.0% 8.7% 43% Nilai Harapan Jumlah Persentase 2.4% 11.9% 9.4% 23.8% Nilai Harapan Jumlah Persentase 33.6% 47.5% 18.9% 100% Chi Square P-value 58,454 0,000 Ada Hubungan antara Kerugian Negara dan Pendidikan Lanjut ke Analisis Model Log Linear dan Analisis Korespondensi
29 Pola Hubungan Kerugian Negara VS Usia ANALISIS KORESPONDENSI PROFIL BARIS Usia Kerugian Negara < 100 juta 100 juta 1M 1 M Massa < 40 tahun 0,444 0,519 0,037 0, tahun 50 tahun 0,344 0,440 0,216 0,346 >50 tahun 0,271 0,495 0,234 0,325 IV NILAI INERSIA PROFIL KOLOM Dimensi Inersia Proporsi Proporsi Kumulatif 1 0,039 0,921 0, ,003 0,079 1,000 Usia Kerugian Negara < 100 juta 100 juta 1 M 1 M < 40 tahun 0,250 0,206 0, tahun 50 tahun 0,448 0,404 0,500 >50 tahun 0,302 0,390 0,463 Massa 0,336 0,475 0,189
30 Pola Hubungan Kerugian Negara VS Usia ANALISIS KORESPONDENSI KONTRIBUSI MUTLAK DAN RELATIF (PROFIL BARIS) IV Usia Kontribusi Mutlak Kontribusi Relatif Dimensi 1 Dimensi 2 Dimensi 1 Dimensi 2 < 40 tahun 0,777 0,034 0,996 0, tahun 50 tahun 0,030 0,533 0,398 0,602 >50 tahun 0,192 0,434 0,838 0,162 KONTRIBUSI MUTLAK DAN RELATIF (PROFIL KOLOM) Kerugian Negara Kontribusi Mutlak Kontribusi Relatif Dimensi 1 Dimensi 2 Dimensi 1 Dimensi 2 < 100 juta 0,258 0,407 0,881 0, juta 1 M 0,013 0,512 0,222 0,778 1 M 0,730 0,081 0,991 0,009
31 Pola Hubungan Kerugian Negara VS Usia ANALISIS KORESPONDENSI PLOT KORESPONDENSI IV
32 Pola Hubungan Kerugian Negara VS Usia ANALISIS MODEL LOG LINEAR IV UJI K-WAY Likelihood Ratio Pearson Uraian K Db Chi-Square P-value Chi-Square P-value ,212 0,004 12,108 0,017 K-Way and Higher Order Effects K-Way Effects ,851 0,000 67,769 0, ,639 0,000 55,661 0, ,212 0,004 12,108 0,017 UJI ASOSIASI PARSIAL Efek db Partial Chi- Square P-value Kerugian Negara 2 36,586 0,000 Usia 2 31,053 0,000
33 Pola Hubungan Kerugian Negara VS Usia ANALISIS MODEL LOG LINEAR ELIMINASI BACKWARD IV Efek Chi-Square db P-value Sehingga model yang terbentuk : Model 0 0,000 0 Model 1 15, ,004 x y xy Log m ij = µ + λ + λ + λ i j ij PENGUJIAN RESIDUAL Kerugian Negara Usia < 100 juta 100 juta 1 M 1 M < 40 tahun Adj. Resi tahun 50 tahun Adj. Resi >50 tahun Adj. Resi
34 Pola Hubungan Kerugian Negara VS Daerah Kejaksaan ANALISIS KORESPONDENSI PROFIL BARIS Daerah Kerugian Negara Massa Kejaksaan < 100 juta 100 juta 1 M 1 M Zona Utara 0,383 0,351 0,266 0,329 Zona Tengah 0,374 0,505 0,121 0,346 Zona Selatan 0,247 0,570 0,183 0,325 IV NILAI INERSIA Dimensi Inersia Proporsi Proporsi Kumulatif 1 0,035 0,737 0, ,012 0,263 1,000 PROFIL KOLOM Daerah Kejaksaan Kerugian Negara < 100 juta 100 juta 1 M 1 M Zona Utara 0,375 0,243 0,463 Zona Tengah 0,385 0,368 0,222 Zona Selatan 0,240 0,390 0,315 Massa 0,336 0,475 0,189
35 Pola Hubungan Kerugian Negara VS Daerah Kejaksaan ANALISIS KORESPONDENSI KONTRIBUSI MUTLAK DAN RELATIF (PROFIL BARIS) IV Daerah Kontribusi Mutlak Kontribusi Relatif Kejaksaan Dimensi 1 Dimensi 2 Dimensi 1 Dimensi 2 Zona Utara 0,661 0,010 0,994 0,006 Zona Tengah 0,104 0,550 0,346 0,654 Zona Selatan 0,235 0,440 0,599 0,401 KONTRIBUSI MUTLAK DAN RELATIF (PROFIL KOLOM) Kerugian Kontribusi Mutlak Kontribusi Relatif Negara Dimensi 1 Dimensi 2 Dimensi 1 Dimensi 2 < 100 juta 0,131 0,533 0,408 0, juta 1 M 0,484 0,041 0,971 0,029 1 M 0,385 0,426 0,717 0,283
36 Pola Hubungan Kerugian Negara VS Daerah Kejaksaan ANALISIS KORESPONDENSI PLOT KORESPONDENSI IV
37 Pola Hubungan Kerugian Negara VS Daerah Kejaksaan ANALISIS MODEL LOG LINEAR IV UJI K-WAY Likelihood Ratio Pearson Uraian K db Chi- Chi- P-value P-value Square Square ,971 0,007 13,579 0,009 K-Way and Higher Order Effects K-Way Effects ,773 0,000 49,140 0, ,802 0,000 35,561 0, ,971 0,007 13,579 0,009 UJI ASOSIASI PARSIAL Efek db Partial Chi- Square P-value Daerah Kejaksaan 2 0,216 0,898
38 Pola Hubungan Kerugian Negara VS Daerah Kejaksaan ANALISIS MODEL LOG LINEAR ELIMINASI BACKWARD IV Efek Chi-Square db P-value Model 0 0,000 0 Model 1 13, ,007 Sehingga model yang terbentuk : Log mij x i y j = µ + λ + λ + λ xy ij PENGUJIAN RESIDUAL Kerugian Negara Daerah Kejaksaan < 100 juta 100. juta 1 M 1 M Utara Adj. Resi Tengah Adj. Resi Selatan Adj. Resi
39 Pola Hubungan Kerugian Negara VS Pekerjaan ANALISIS MODEL LOG LINEAR IV UJI K-WAY Likelihood Ratio Pearson Uraian K db Chi-Square P-value Chi-Square P-value 2 2 7,069 0,029 7,032 0,030 K-Way and Higher Order Effects K-Way Effects ,499 0,000 51,930 0, ,430 0,000 44,898 0, ,069 0,029 7,032 0,030 UJI ASOSIASI PARSIAL Efek db Partial Chi- Square P-value Pekerjaan 1 11,844 0,001
40 Pola Hubungan Kerugian Negara VS Pekerjaan ANALISIS MODEL LOG LINEAR ELIMINASI BACKWARD IV Efek Chi-Square db P-value Model 0 0,000 0 Model 1 7, ,029 Sehingga model yang terbentuk : Log mij x i y j = µ + λ + λ + λ xy ij PENGUJIAN RESIDUAL Kerugian Negara Pekerjaan < 100 juta 100 juta 1 M 1 M PNS Adj. Resi Swasta / Wiraswasta Adj. Resi
41 Pola Hubungan Kerugian Negara VS Pendidikan ANALISIS KORESPONDENSI IV PROFIL BARIS Pendidikan Kerugian Negara < 100 juta 100. juta 1 M 1 M Massa SD/SMP/SMA 0,568 0,411 0,021 0,332 D3/S1 0,285 0,512 0,203 0,430 S2/S3 0,103 0,500 0,397 0,238 NILAI INERSIA Dimensi Inersia Proporsi Proporsi Kumulatif 1 0,202 0,987 0, ,003 0,013 1,000 PROFIL KOLOM Pendidikan Kerugian Negara < 100 juta 100. juta 1 M 1 M SD/SMP/SMA 0,563 0,287 0,037 D3/S1 0,365 0,463 0,463 S2/S3 0,073 0,250 0,500 Massa 0,336 0,476 0,189
42 Pola Hubungan Kerugian Negara VS Pendidikan ANALISIS KORESPONDENSI KONTRIBUSI MUTLAK DAN RELATIF (PROFIL BARIS) Pendidikan Kontribusi Mutlak Kontribusi Relatif Dimensi 1 Dimensi 2 Dimensi 1 Dimensi 2 SD/SMP/SMA 0,524 0,144 0,996 0,004 D3/S1 0,018 0,552 0,706 0,294 S2/S3 0,458 0,304 0,991 0,009 IV KONTRIBUSI MUTLAK DAN RELATIF (PROFIL KOLOM) Kerugian Kontribusi Mutlak Kontribusi Relatif Negara Dimensi 1 Dimensi 2 Dimensi 1 Dimensi 2 < 100 juta 0,470 0,194 0,995 0, juta 1 M 0,015 0,509 0,694 0,306 1 M 0,515 0,297 0,992 0,008
43 Pola Hubungan Kerugian Negara VS Pendidikan ANALISIS KORESPONDENSI PLOT KORESPONDENSI IV
44 Pola Hubungan Kerugian Negara VS Pendidikan ANALISIS MODEL LOG LINEAR UJI K-WAY IV Likelihood Ratio Pearson Uraian K db Chi-Square P-value Chi-Square P-value ,137 0,000 58,454 0,000 K-Way and Higher Order Effects K-Way Effects ,789 0,000 97,727 0, ,652 0,000 39,273 0, ,137 0,000 58,454 0,000 UJI ASOSIASI PARSIAL Efek db Partial Chi- Square P-value Pendidikan 2 16,066 0,000
45 Pola Hubungan Kerugian Negara VS Pendidikan ANALISIS MODEL LOG LINEAR ELIMINASI BACKWARD IV Efek Chi-Square db P-value Model 0 0,000 0 Model 1 65, ,000 Sehingga model yang terbentuk : Log mij x i y j = µ + λ + λ + λ xy ij PENGUJIAN RESIDUAL Kerugian Negara Pendidikan < 100 juta 100. juta 1 M 1 M SD / SMP / SMA Adj. Resi D3 / S1 Adj. Resi S2 / S3 Adj. Resi
46 KESIMPULAN V KESIMPULAN DAN SARAN 1. Mayoritas koruptor di Jawa Timur melakukan korupsi pada kategori B (antara Rp hingga Rp ) dengan persentase sebesar 47 persen, berusia antara 40 tahun hingga 50 tahun, berjenis kelamin laki-laki, berasal dari daerah kejaksaan Zona Tengah, bekerja sebagai PNS (Pegawai Negeri Sipil), dan berpendidikan terakhir D3/S1. 2. Variabel kerugian negara memiliki hubungan yang signifikan dengan variabel usia, daerah kejaksaan, pekerjaan, dan pendidikan. Sedangkan variabel kerugian negara dengan variabel jenis kelamin tidak memiliki hubungan.
47 KESIMPULAN V KESIMPULAN DAN SARAN 3. Hasil pola hubungan antara variabel kerugian negara dengan variabel usia menunjukkan informasi yang berbeda antara analisis korespondensi dan analisis model log linear. Hasil pola hubungan antara variabel kerugian Negara dengan daerah kejaksaan dan pola hubungan antara variabel kerugian Negara dengan pendidikan dari hasil analisis korespondensi dan model log linear menunjukkan hasil yang sama.
48 SARAN V KESIMPULAN DAN SARAN Variabel yang terdapat pada penelitian masih sangat terbatas, yaitu baru terbatas pada variabel demografi dari koruptor. Maka saran untuk penelitian selanjutnya adalah menggunakan variabel yang lebih luas agar didapatkan hasil yang lebih bagus dan lebih bermanfaat.
49 DAFTAR PUSTAKA Agresti, A., 1990, Categorical Data Analysis, John Wiley and Sons, New York. Arifin, Donny, 2002, Korupsi di sektor pelayanan Publik dalam Basyaib, H., dkk. (ed.) 2002, Mencuri Uang Rakyat: 16 kajian Korupsi di Indonesia, Buku 2, Yayasan Aksara dan Patnership for Good Governance Reform, Jakarta. Bernardi R.A., 1994, Fraud Detection : The Effect of Client Integrity and Competence and Auditor Cognitive Style, Auditing : A Journal of Practice and Theory 13 (Supplement). Everitt, B.S., 1992, The Analysis of Contingency Tables, Second Edition, Chapman & Hall, London. Fadjar, Mukti., 2002, Korupsi dan Penegakan Hukum dalam pengantar Kurniawan, L, 2002, Menyingkap Korupsi di Daerah, Intrans, Malang. Greenacre,M.J., 1984, Theory and Aplications of Correspondence Analysis, Academic Press Inc., London. Hamzah, A., 1991, Korupsi Di Indonesia Masalah dan Pemecahannya, Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
50 DAFTAR PUSTAKA Hartanti, E., 2005, Tindak Pidana Korupsi, Sinar Grafika, Jakarta. Hermien H.K., 1994, Korupsi di Indonesia: dari delik Jabatan ke Tindak Pidana Korupsi, Citra Aditya Bakti, Bandung. Hosmer, D. W., Lemeshow, 2000, Applied Logistic Regression, John Wiley and Sons, USA. Johnson, R. A. dan Wichern, D. W Applied Multivariate Statistical Analysis. Edisi keenam. New Jersey : Prentice Hall, Englewood Cliffs. Wahyudi, I., 2009, Analisis Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Korupsi Anggaran Pendapatan Belanja Daerah (APBD) Di Malang Raya, Universitas Muhammadiyah, Gresik. Walpole, R. E., 1995, Pengantar Statistika Edisi Ke tiga, Gramedia Pustaka Utama, Jakarta. Wayne, W. Daniel., 1998, Statistik Non Parametrik Terapan, PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
51
Laporan Tugas Akhir D3-Statistika 2009
Laporan Tugas Akhir D3-Statistika 2009 Selasa, 12 Juni 2012 ANALISIS KORESPONDENSI KECENDERUNGAN DARI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI GIZI BALITA DI JAWA TIMUR OLEH : RATNA AYU M DOSEN PEMBIMBING : IR.
Lebih terperinciANALISIS KORESPONDENSI PENYAKIT MENULAR DI KABUPATEN BANGKALAN TAHUN 2010
TUGAS AKHIR ANALISIS KORESPONDENSI PENYAKIT MENULAR DI KABUPATEN BANGKALAN TAHUN 2010 Oleh : Danang Wahyu Prasetyo (1307 030 048) Dosen Pembimbing : Dr. rer. pol. Heri Kuswanto Pendahuluan Pendahuluan
Lebih terperinciOleh : Silvira Ayu Rosalia ( ) Pembimbing : Ir. Sri Pingit Wulandari, M.Si
SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR Analisis Model Log Linier untuk Mengetahui Kecenderungan Perilaku Anak Jalanan Binaan di Surabaya (Kasus Khusus Yayasan Arek Lintang-ALIT) Oleh : Silvira Ayu Rosalia (1309 105
Lebih terperinciDOSEN PEMBIMBING : DWI ENDAH KUSRINI, S. Si, M. Si
DOSEN PEMBIMBING : DWI ENDAH KUSRINI, S. Si, M. Si ANALISIS KORESPONDENSI DATA CURANMOR DI WILAYAH POLSEK WONOCOLO SURABAYA PADA BULAN JANUARI 2006-AGUSTUS 2010 Dimas Aditya Yudistira 1307030026 LATAR
Lebih terperinciPemetaan Status Gizi Balita Terhadap Kecamatan-Kecamatan Di Kabupaten Trenggalek Dengan Metode Analisis Korespondensi
Pemetaan Status Gizi Balita Terhadap Kecamatan-Kecamatan Di Kabupaten Trenggalek Dengan Metode Analisis Korespondensi Oleh : Teguh Purianto (0 09 06) Dosen Pembimbing : Wibawati, S.Si., M.Si. ABSTRAK Anak
Lebih terperinciDOSEN PEMBIMBING : DWI ENDAH KUSRINI, S. Si, M. Si
DOSEN PEMBIMBING : DWI ENDAH KUSRINI, S. Si, M. Si EFEKTIFITAS ALIRAN DAN PENGGUNAAN DANA BOS UNTUK PENGEMBANGAN SEKOLAH DI WILAYAH SURABAYA DENGAN METODE ANALISIS KORESPONDENSI Nalini Yaiwan 1307030055
Lebih terperinciANALISIS KORESPONDENSI KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR BERDASARKAN PENYEBARAN PENYAKIT ISPA
ANALISIS KORESPONDENSI KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR BERDASARKAN PENYEBARAN PENYAKIT ISPA IKO PUTRI TYASHENING 1311 030 013 Dosen Pembimbing : Dr Santi Wulan Purnami, MSi PENDAHULUAN PENDAHULUAN RUMUSAN
Lebih terperinciANALISIS KORESPONDENSI TERHADAP DATA KEJADIAN KRIMINALITAS DI POLSEK SIMOKERTO
ANALISIS KORESPONDENSI TERHADAP DATA KEJADIAN KRIMINALITAS DI POLSEK SIMOKERTO Oleh: Putri Rintan Aryasita 308030035 Pembimbing: Ir. Dwi Atmono Agus W, M. Ikom Latar Belakang Penelitian Sebelumnya Hubungan
Lebih terperinciANALISIS KORESPONDENSI UNTUK MENGETAHUI EFEKTIVITAS IKLAN PROVIDER TELEPON SELULER DI MEDIA TELEVISI
ANALISIS KORESPONDENSI UNTUK MENGETAHUI EFEKTIVITAS IKLAN PROVIDER TELEPON SELULER DI MEDIA TELEVISI Maya Evayani Gurning 1308 030 013 Dosen Pembimbing : Dra. Destri Susilaningrum, M.Si LATAR BELAKANG
Lebih terperinciOleh : Fanial Farida Dosen Pembimbing : Santi Wulan Purnami, M.Si. Ph.D
Analisis Korespondensi Pengguna Jenis Alat Kontrasepsi Peserta KB Aktif dan KB Baru Terhadap Kecamatan di Kota Surabaya Oleh : Fanial Farida 1311030064 Dosen Pembimbing : Santi Wulan Purnami, M.Si. Ph.D
Lebih terperinciANALISIS MODEL LOG LINIER UNTUK MENGETAHUI KECENDERUNGAN PERILAKU ANAK JALANAN BINAAN DI SURABAYA (KASUS KHUSUS YAYASAN AREK LINTANG-ALIT)
ANALSS MODEL LOG LNER UNTUK MENGETAHU KECENDERUNGAN PERLAKU ANAK ALANAN BNAAN D SURABAYA (KASUS KHUSUS YAYASAN AREK LNTANG-ALT) Silvira Ayu Rosalia 1,, Sri Pingit Wulandari 2 1 Mahasiswa Statistika TS,
Lebih terperinciPEMETAAN AREA PELAYANAN DAN JARINGAN PT. PLN (PERSERO) DISTRIBUSI JAWA TIMUR BERDASARKAN GOLONGAN PELANGGARAN PELANGGAN
PEMETAAN AREA PELAYANAN DAN JARINGAN PT. PLN (PERSERO) DISTRIBUSI JAWA TIMUR BERDASARKAN GOLONGAN PELANGGARAN PELANGGAN Muhammad Sjahid Akbar dan Saiful Amin Jurusan Statistika ITS Kampus ITS Sukolilo
Lebih terperinciANALISIS KORESPONDENSI UNTUK MENGETAHUI ALASAN MAHASISWA MEMILIH JURUSAN DI FMIPA UNIVERSITAS NEGERI MALANG
1 ANALISIS KORESPONDENSI UNTUK MENGETAHUI ALASAN MAHASISWA MEMILIH JURUSAN DI FMIPA UNIVERSITAS NEGERI MALANG (Studi Kasus Mahasiswa Non Kependidikan FMIPA Universitas Negeri Malang) Chofifatul Jannah
Lebih terperinciLOGO. Prof. Dra. Susanti Linuwih, M.Stat, PhD Wibawati, S.Si, M.Si
LOGO Prof. Dra. Susanti Linuwih, M.Stat, PhD Wibawati, S.Si, M.Si PENDAHULUAN 1 2 3 4 Latar Belakang Tujuan Manfaat Batasan Masalah Latar Belakang Kesempatan memperoleh pendidikan merupakan prioritas utama
Lebih terperinciPROSIDING ISSN: M-19 PROFIL PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN SARANA PELAYANAN KESEHATAN MENGGUNAKAN ANALISIS KORESPONDENSI
M-19 PROFIL PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN SARANA PELAYANAN KESEHATAN MENGGUNAKAN ANALISIS KORESPONDENSI Titi Purwandari 1, Yuyun Hidayat 2 1,2) Departemen Statistika FMIPA Universitas Padjadjaran email
Lebih terperinciPENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL 2014 (Pada Studi Kasus Nilai Ujian Nasional 2014 SMP Negeri 1 Sayung)
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 3, Tahun 2015, Halaman 697-704 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENERAPAN REGRESI LINIER MULTIVARIAT PADA DISTRIBUSI UJIAN NASIONAL
Lebih terperinciModel Log Linear Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perilaku Merokok (Studi Kasus Perokok Di Kelurahan Kandang Limun)
Jurnal Gradien Vol. 11 No. 1 Januari 2015 : 1054-1060 Model Log Linear Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perilaku Merokok (Studi Kasus Perokok Di Kelurahan Kandang Limun) Dian Agustina, Joko Purnomo Jurusan
Lebih terperinciMasalah Overdispersi dalam Model Regresi Logistik Multinomial
Statistika, Vol. 16 No. 1, 29 39 Mei 2016 Masalah Overdispersi dalam Model Regresi Logistik Multinomial Annisa Lisa Nurjanah, Nusar Hajarisman, Teti Sofia Yanti Prodi Statistika, Fakultas Matematika dan
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pengertian lanjut usia menurut undang-undang no.13/1998 tentang
7 BAB TNAUAN PUSTAA 2.1. Pengertian Lanjut Usia Pengertian lanjut usia menurut undang-undang no.13/1998 tentang kesejahteraan lanjut usia yang berbunyi Lanjut Usia adalah seseorang yang mencapai usia 60
Lebih terperinciEFEKTIFITAS PENGGUNAAN DANA BANTUAN OPERASIONAL SEKOLAH (BOS) JENJANG SEKOLAH DASAR (SD) DI SELURUH
ANALISIS KORESPONDENSI EFEKTIFITAS PENGGUNAAN DANA BANTUAN OPERASIONAL SEKOLAH (BOS) JENJANG SEKOLAH DASAR (SD) DI SELURUH WILAYAH SURABAYA Ika Estuningtyas 1307 030 047 www.wondershare.com LOGO Pendahuluan
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN
18 HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Karakteristik Responden Pra Pemilu 2009 Karakteristik responden berdasarkan peubah demografi yang diamati terdapat pada Gambar 3 sampai Gambar 6. Pada Gambar 3 dapat diketahui
Lebih terperinciANALISIS KEPARAHAN KORBAN KECELAKAAN LALU LINTAS DI SURABAYA TAHUN 2012, ANALISA STATISTIK LOG LINEAR DAN LOGISTIK
ANALISIS KEPARAHAN KORBAN KECELAKAAN LALU LINTAS DI SURABAYA TAHUN 2012, ANALISA STATISTIK LOG LINEAR DAN LOGISTIK 1 Septy Riayanti Saragih, 2 Kresnayana Yahya Jurusan Statistika, Fakultas MIPA, Institut
Lebih terperinciVolume I No. 1, Februari 2016 ISSN
Volume I No., Februari 26 ISSN 252-3764 PERBANDINGAN ANALISIS DISKRIMINAN LINEAR, REGRESI LOGISTIK BINER DAN RADIAL BASIS FUNCTION NEURAL NETWORK (RBFNN) (STUDI KASUS PADA PENGKLASIFIKASIAN KETEPATAN WAKTU
Lebih terperinciFAKTOR-FAKTOR YANG MENYEBABKAN TERKENA DB (DEMAM BERDARAH) DI DAERAH BENGKULU DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER
FAKTOR-FAKTOR YANG MENYEBABKAN TERKENA DB (DEMAM BERDARAH) DI DAERAH BENGKULU DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER RIZKA ARIFANJUNI NRP 1309 030 027 Dosen Pembimbing Dr. Bambang Widjanarko O., M.Si.
Lebih terperinciKegiatan Anak Usia Tahun di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Multinomial: Suatu Peranan Urutan Kelahiran
Kegiatan Anak Usia 10-15 Tahun di Jawa Timur Menggunakan Regresi Logistik Multinomial: Suatu Peranan Urutan Kelahiran Rudi Salam Badan Pusat Statistik, Tinggi Ilmu Statistik, Jakarta, Indonesia rudisalam@stis.ac.id
Lebih terperinciPROSIDING ISBN :
APLIKASI METODE CHAID DALAM MENGANALISIS KETERKAITAN FAKTOR RISIKO LAMA PENYELESAIAN SKRIPSI MAHASISWA (Studi Kasus di Jurusan Matematika FMIPA Universitas Sriwijaya) Dian Cahyawati S., Susi Yohana, Putera
Lebih terperinciPENERAPAN UJI STATISTIK MODEL LOG-LINEAR DALAM MENGANALISIS KARAKTERISTIK MAHASISWA UNIVERSITAS TERBUKA UPBJJ MEDAN. Sondang Purnama Sari Pakpahan
PENERAPAN JI STATISTIK MODEL LOG-LINEAR DALAM MENGANALISIS KARAKTERISTIK MAHASISWA NIVERSITAS TERBKA PBJJ MEDAN sondangp@ut.ac.id Abstrak Penelitian ini bertujuan untuk: mengetahui dimensi karakteristik
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR TERHADAP DATA PENGGUNAAN WEB PERSONAL DOSEN ITS DAN PERBANDINGAN TERHADAP PENCAPAIAN IPK DAN LAMA STUDI MAHASISWA
Seminar Nasional Statistika IX Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 7 November 2009 ANALISIS FAKTOR TERHADAP DATA PENGGUNAAN WEB PERSONAL DOSEN ITS DAN PERBANDINGAN TERHADAP PENCAPAIAN IPK DAN LAMA STUDI
Lebih terperinciEKO ERTANTO PEMBIMBING
UJIAN TUGAS AKHIR Faktor-faktor yang Mempengaruhi Kelengkapan Pemberian Imunisasi Untuk Bayi Dengan Metode Regresi Logistik (Kasus di Kelurahan Keputih Surabaya) YUDHA EKO ERTANTO 1307030054 PEMBIMBING
Lebih terperinciPOLA KETIDAKBERHASILAN STUDI MAHASISWA DI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA (ITS) MENGGUNKAN MODEL LOG LINEAR
POLA KETDAKBERHASLAN STUD MAHASSWA D NSTTUT TEKNOLOG SEPULUH NOPEMBER SURABAYA (TS) MENGGUNKAN MODEL LOG LNEAR Winda Agung Puspitasari, dan Dr. Dra. smaini Zain, M.Si Jurusan Statistika, Fakultas Matematika
Lebih terperinciPENERAPAN ANALISIS KORESPONDENSI PADA DATA JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA DI INDONESIA
Jurnal Matematika UNAND Vol 5 No 2 Hal 56 64 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PENERAPAN ANALISIS KORESPONDENSI PADA DATA JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN MANCANEGARA DI INDONESIA CITRA KOMANG
Lebih terperinciMETODE PREDICTION CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS (PCFA) UNTUK MENENTUKAN KARAKTERISTIK USER DAN NON USER MOTOR X DI JAWA BARAT ABSTRAK
METODE PREDICTION CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS (PCFA) UNTUK MENENTUKAN KARAKTERISTIK USER DAN NON USER MOTOR X DI JAWA BARAT (Studi Kasus PT. XYZ) Muhamad Iqbal Mawardi Departemen Statistika, Universitas
Lebih terperinciANALISIS STATISTIK FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PRESTASI (IP) MAHASISWA DIPLOMA PENERIMA BEASISWA BIDIK MISI DI SURABAYA TAHUN 2010
ANALISIS STATISTIK FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PRESTASI (IP) MAHASISWA DIPLOMA PENERIMA BEASISWA BIDIK MISI DI SURABAYA TAHUN 2010 Disusun Oleh: Hanna Silia Karti (1308030043) Dosen Pembimbing:
Lebih terperincipendekatan regresi logistik biner Oleh :Wida Suliasih ( )
Analisis kepuasan karyawan pt. x dengan pendekatan regresi logistik biner Oleh :Wida Suliasih (1308 030 059) Pembimbing : Wibawati, S.Si, M.Si 1 2 Latar belakang permasalahan Tujuan manfaat Batasan penelitian
Lebih terperinciPENYAJIAN DATA DUA VARIABEL ATAU LEBIH. Disiapkan untuk Materi Perkuliahan Statistik Sosial Program Sarjana Departemen Ilmu Administrasi
+ PENYAJIAN DATA DUA VARIABEL ATAU LEBIH Disiapkan untuk Materi Perkuliahan Statistik Sosial Program Sarjana Departemen Ilmu Administrasi + 2 Tabel Silang Kekuatan Hubungan Dua variabel Nilai pengamatan
Lebih terperinciWara Pramesti. Program Studi Statistika Universitas PGRI Adi Buana Surabaya ABSTRAK
J-Statistika Vol 4 No ANALISIS KORESPONDENSI UNUK MENGEAHUI KEERKAIAN INDAK PIDANA DENGAN USIA, JENIS KELAMIN, INGKA PENDIDIKAN, PEKERJAAN DAN ALASAN MELAKUKAN INDAK PIDANA Wara Pramesti Program Studi
Lebih terperinciDosen Pembimbing : Ir. Mutiah Salamah, M. Kes Dra. Destri Susilaningrum, MSi. Oleh : Firda Velayati
Dosen Pembimbing : Ir. Mutiah Salamah, M. Kes Dra. Destri Susilaningrum, MSi Oleh : Firda Velayati 307 00 05 PENDAHULUAN LATAR BELAKANG Ekonomi masyarakat Pesisir Pendapatan nelayan dinaikkan Penelitian
Lebih terperinciOleh: Dian Cahyawati S. Jurusan Matematika FMIPA Universitas Sriwijaya ABSTRAK
(M.3) ANALISIS HUBUNGAN FAKTOR-FAKTOR YANG BERKAITAN DENGAN RISIKO ANAK PUTUS SEKOLAH PENDIDIKAN DASAR (Kasus : Wilayah Kabupaten Ogan Ilir Provinsi Sumatera Selatan) Oleh: Dian Cahyawati S. Jurusan Matematika
Lebih terperinciMODEL LOG-LINEAR FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HIPERTENSI (STUDI KASUS: RSUD ABDOE RAHEM SITUBONDO)
MODEL LOG-LINEAR FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI HIPERTENSI (STUDI KASUS: RSUD ABDOE RAHEM SITUBONDO) IMAMUDDIN KAMIL 1, MADE SUSILAWATI 2, I PUTU EKA NILA KENCANA 3 1,2,3, Jurusan Matematika, Fakultas
Lebih terperinciPEMODELAN DISPARITAS GENDER DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN MODEL REGRESI PROBIT ORDINAL
1 PEMODELAN DISPARITAS GENDER DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN MODEL REGRESI PROBIT ORDINAL Uaies Qurnie Hafizh, Vita Ratnasari Jurusan Statistika, Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam, Institut
Lebih terperinciAnalisis Log Linier. Uji K-Way: efek interaksi order ketiga tidak terdapat dalam model
Statistika Deskriptif Hubungan Variabel Analisis Log Linier Uji K-Way: efek interaksi order ketiga tidak terdapat dalam model Uji Asosiasi Parsial: ada hubungan antara lama kelulusan dengan asal instansi
Lebih terperinciPemodelan Angka Putus Sekolah Tingkat SLTP dan sederajat di Jawa Timur Tahun 2012 dengan Menggunakan Analisis Regresi Logistik Ordinal
Pemodelan Angka Putus Sekolah Tingkat SLTP dan sederajat di Jawa Timur Tahun 2012 dengan Menggunakan Analisis Regresi Logistik Ordinal Oleh: DELTA ARLINTHA PURBASARI 1311030086 Dosen Pembimbing: Dr. Vita
Lebih terperinciMODEL REGRESI LOGISTIK BINER UNTUK MENENTUKAN FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP ANAK PUTUS SEKOLAH DI SULAWESI TENGAH
JIMT Vol. 13 No. 1 Juni 2016 (Hal. 24 37) Jurnal Ilmiah Matematika dan Terapan ISSN : 2450 766X MODEL REGRESI LOGISTIK BINER UNTUK MENENTUKAN FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP ANAK PUTUS SEKOLAH DI SULAWESI
Lebih terperinciANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL PADA FAKTOR-FAKTOR BERPENGARUH TERHADAP PENYAKIT MATA KATARAK BAGI PASIEN PENDERITA DI KLINIK MATA UTAMA GRESIK
LAPORAN TUGAS AKHIR ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL PADA FAKTOR-FAKTOR BERPENGARUH TERHADAP PENYAKIT MATA KATARAK BAGI PASIEN PENDERITA DI KLINIK MATA UTAMA GRESIK Latar Belakang Katarak Indonesia Klinik
Lebih terperinciGeneralized Ordinal Logistic Regression Model pada Pemodelan Data Nilai Pesantren Mahasiswa Baru FMIPA Universitas Islam Bandung Tahun 2017
Prosiding Statistika ISSN: 2460-6456 Generalized Ordinal Logistic Regression Model pada Pemodelan Data Nilai Pesantren Mahasiswa Baru FMIPA Universitas Islam Bandung Tahun 2017 Generalized Ordinal Logistic
Lebih terperinciPENERAPAN METODE CHAID DAN REGRESI LOGISTIK DALAM ANALISIS SEGMENTASI PASAR KONSUMEN AQUA DIMAS FAJAR AIRLANGGA
PENERAPAN METODE CHAID DAN REGRESI LOGISTIK DALAM ANALISIS SEGMENTASI PASAR KONSUMEN AQUA DIMAS FAJAR AIRLANGGA DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR
Lebih terperinciAbstrak. Keywords: correspondence analysis, alumni, service.
Persepsi Alumni Matematika Terhadap Layanan dan Fasilitas Akademik Serta Penelitian dan Pengabdian kepada Masyarakat Di Program Studi Matematika FMIPA UNSRAT dengan Menggunakan Analisis Korespondensi 1
Lebih terperinciBagan Kendali Rasio Likelihood dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang dan Industri
Vol. 10, No. 1, 26-34, Juli 2013 Bagan Kendali Rasio Likelihood dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang dan Industri Andi Fitri Ayu 1, Erna Tri Herdiani 1, M. Saleh AF 1, Anisa 1, Nasrah Sirajang 1 Abstrak
Lebih terperinciFaktor Risiko Penyakit Anemia Gizi Besi pada Ibu Hamil di Jawa Timur Menggunakan Analisis Regresi Logistik
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No.2, (2015) 2337-3520 (2301-928X Print) D-305 Faktor Risiko Penyakit Anemia Gizi Besi pada Ibu Hamil di Jawa Timur Menggunakan Analisis Regresi Logistik Fatkhiyatur Rizki,
Lebih terperinciModel Log Linier yang Terbaik untuk Analisis Data Kualitatif pada Tabel Kontingensi Tiga Arah
Malikussaleh Industrial Engineering Journal Vol.2 No.2 (2013) 32-37 ISSN 2302 934X Industrial Management Model Log Linier yang Terbaik untuk Analisis Data Kualitatif pada Tabel Kontingensi Tiga Arah Maryana
Lebih terperinciAnalisis Biplot untuk Pemetaan Posisi dan Karakteristik Usaha Pariwisata di Provinsi Bali
Jurnal Matematika Vol. 6 No. 1, Juni 2016. ISSN: 1693-1394 Analisis Biplot untuk Pemetaan Posisi dan Karakteristik Usaha Pariwisata di Provinsi Bali I Gusti Ayu Made Srinadi Jurusan Matematika, Fakultas
Lebih terperinciMISKLASIFIKASI MAHASISWA BARU F SAINTEK UIN SUNAN KALIJAGA JALUR TES TULIS DENGAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK
MISKLASIFIKASI MAHASISWA BARU F SAINTEK UIN SUNAN KALIJAGA JALUR TES TULIS DENGAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK Mohammad Farhan Qudratullah Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknologi Universitas
Lebih terperinciAnalisis Data Kategorikal
Analisis Data Kategorikal Topik: Data & skala pengukuran Uji hipotesis untuk data kontinu Uji hipotesis untuk data kategorikal Desain penelitian kesehatan Ukuran asosiasi Regresi Logistik Target: Mahasiswa
Lebih terperinciANALISIS KORELASI KANONIK PERILAKU BELAJAR TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA SMP (STUDI KASUS SISWA SMPN I SUKASARI PURWAKARTA)
Prosiding Seminar Matematika dan Pendidikan Matematika ISBN: 978-60-61-0-9 hal 693-703 November 016 ANALISIS KORELASI KANONIK PERILAKU BELAJAR TERHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA SMP (STUDI KASUS SISWA SMPN
Lebih terperinciANALISIS PELUANG STATUS GIZI ANAK DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL BERBASIS KOMPUTER
ANALISIS PELUANG STATUS GIZI ANAK DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL BERBASIS KOMPUTER Kimmy Octavian Yongharto Binus University, DKI Jakarta, Jakarta, Indonesia Abstrak Salah satu
Lebih terperinciANALISIS STATISTIK TERHADAP PELANGGAN INTERNET DI WILAYAH SURABAYA TIMUR DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER
ANALISIS STATISTIK TERHADAP PELANGGAN INTERNET DI WILAYAH SURABAYA TIMUR DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER SEMINAR HASIL TUGAS AKHIR Oleh: DENI DWI WIJAYANTO (1309 100 079) Dosen Pembimbing: Dra.
Lebih terperinciPENDEKATAN REGRESI TOBIT PADA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK PENDIDIKAN DI JAWA TIMUR
PENDEKATAN REGRESI TOBIT PADA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENGELUARAN RUMAH TANGGA UNTUK PENDIDIKAN DI JAWA TIMUR Neser Ike Cahyaningrum 1307100012 Dosen Pembimbing Dr. Dra. Ismaini Zain, M.Si AGENDA
Lebih terperinciFAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENJURUSAN SISWA MELALUI ANALISIS DISKRIMINAN. Nerli Khairani Lia Anggriani Siregar. Abstrak
97 FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENJURUSAN SISWA MELALUI ANALISIS DISKRIMINAN Nerli Khairani Lia Anggriani Siregar Abstrak Analisis diskriminan adalah metode statistika yang digunakan untuk mengelompokkan
Lebih terperinciFAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS KESEHATAN KABUPATEN DAN KOTA DI PROVINSI JAWA TIMUR
FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS KESEHATAN KABUPATEN DAN KOTA DI PROVINSI JAWA TIMUR Oleh AUDDIE VIENEZA M. NRP 1310030043 DOSEN PEMBIMBING Dr. Vita Ratnasari,M.Si DOSEN PENGUJI Dr. Dra. Ismaini
Lebih terperinciModel Regresi Multivariat untuk Menentukan Tingkat Kesejahteraan Kabupaten dan Kota di Jawa Timur
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2013) 2337-3520 (2301-928X Print) 1 Model Regresi Multivariat untuk Menentukan Tingkat Kesejahteraan Kabupaten dan Kota di Jawa Timur M.Fariz Fadillah Mardianto,
Lebih terperinciANALISIS PENJUALAN BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) dari PT. PERTAMINA (PERSERO) UPms V SURABAYA dengan METODE ARIMA BOX JENKINS
ANALISIS PENJUALAN BAHAN BAKAR MINYAK (BBM) dari PT. PERTAMINA (PERSERO) UPms V SURABAYA dengan METODE ARIMA BOX JENKINS Oleh: Rizky Amlia Rachmawati (1306.030.046) Dosen Pembimbing: Dra. Madu Ratna, M.Si
Lebih terperinciSEMINAR TUGAS AKHIR. Oleh : Arief Yudissanta ( ) Pembimbing : Dra. Madu Ratna, M.Si
Oleh : Arief Yudissanta (1310 105 018) Pembimbing : Dra. Madu Ratna, M.Si Analisis Pemakaian Kemoterapi Pada Kasus Kanker Payudara dengan Menggunakan Metode Regresi Logistik Multinomial (Studi Kasus Pasien
Lebih terperinciHary Mega Gancar Prakosa Dosen Pembimbing Dr. Suhartono, S.Si, M.Sc Co Pembimbing Dr. Bambang Wijanarko Otok, S.Si, M.
KLASIFIKASI KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA DI PROVINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN BOOTSTRAP AGGREGATTING CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES Hary Mega Gancar Prakosa 1307 100 077 Dosen Pembimbing Dr. Suhartono,
Lebih terperinciRENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA
RENCANA PEMBELAJARAN SEMESTER (RPS) PROGRAM STUDI STATISTIKA A. MATA KULIAH Nama Mata Kuliah Analisis Data Kategori Kode/sks : MAS 4232/3 Semester : IV Status (Wajib/Pilihan) : Wajib (W) Prasyarat : MAS
Lebih terperinciAnalisis Korespondensi Terhadap Persepsi Alumni Program Studi Matematika FMIPA Universitas Sam Ratulangi Mengenai Kurikulum Dan Proses Pembelajaran
Analisis Korespondensi Terhadap Persepsi Alumni Program Studi Matematika FMIPA Universitas Sam Ratulangi Mengenai Kurikulum Dan Proses Pembelajaran 1 Prastika Tumilaar, 2 Djoni Hatidja, 3 Jantje D. Prang
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN PEMBELAJARANNYA 2016 VOLUME 2, NO. 1. ISSN
VOLUME 2, NO. 1. ISSN 2303-0992 N. PONTO PENGKAJIAN PEMBENTUKAN MODEL KLASIFIKASI DALAM PENGELOMPOKKAN JURUSAN SISWA DI SMA (Studi Kasus: Siswa SMA Negeri Siau Timur Kabupaten Siau Tagulandang Biaro Propinsi
Lebih terperinciHASIL DAN PEMBAHASAN. dengan hipotesis nolnya adalah antar peubah saling bebas. Statistik ujinya dihitung dengan persamaan berikut:
. Menyiapkan gugus data pencilan dengan membangkitkan peubah acak normal ganda dengan parameter µ yang diekstrimkan dari data contoh dan dengan matriks ragam-peragam yang sama dengan data contoh. Proses
Lebih terperinciPEMBAHASAN Pelaksanaan Survei
4 Populasi penelitian dibagi menjadi dua lapisan berdasarkan cluster perumahan BNR. Cluster-cluster dengan ukuran rumah 1 m 2 digolongkan sebagai lapisan 1 sedangkan cluster-cluster dengan ukuran rumah
Lebih terperinciPREDICTION-CFA PADA CFA REGIONAL
Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan dan Penerapan MIPA, Fakultas MIPA, Universitas Negeri Yogyakarta, 14 Mei 2011 PREDICTION-CFA PADA CFA REGIONAL Resa Septiani Pontoh Jurusan Statistika,
Lebih terperinciANALISIS 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 terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. konsep-konsep dasar pada QUEST dan CHAID, algoritma QUEST, algoritma
BAB II TINJAUAN PUSTAKA Bab ini akan membahas pengertian metode klasifikasi berstruktur pohon, konsep-konsep dasar pada QUEST dan CHAID, algoritma QUEST, algoritma CHAID, keakuratan dan kesalahan dalam
Lebih terperinciDEWA AYU RATIH WEDA ISWARA NRP
Faktor-faktor yang Mempengaruhi Tingkat Konsumsi Pengguna NAPZA Suntik (Penasun) di Yayasan Bina Hati Surabaya Menggunakan Metode Regresi Logistik Ordinal I DEWA AYU RATIH WEDA ISWARA NRP 1310 100 023
Lebih terperinciponsel, purposive sampling, regresi logistik politomus
JURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 1, Tahun 2013, Halaman 49-58 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS PEMILIHAN MEREK TELEPON SELULER PADA MAHASISWA UNIVERSITAS DIPONEGORO
Lebih terperinciIDENTIFIKASI FAKTOR PENDORONG PERNIKAHAN DINI DENGAN METODE ANALISIS FAKTOR
Saintia Matematika Vol. 2, No. 1 (2014), pp. 1 11. IDENTIFIKASI FAKTOR PENDORONG PERNIKAHAN DINI DENGAN METODE ANALISIS FAKTOR Aswin Bahar, Gim Tarigan, Pengarapen Bangun Abstrak. Pernikahan dini merupakan
Lebih terperinci10 Departemen Statistika FMIPA IPB
Suplemen Responsi Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK35) 0 Departemen Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referensi Waktu Tabel Kontingensi Struktur peluang tabel kontingensi Perbandingan
Lebih terperinciProsedur Uji Chi-Square
Prosedur Uji Chi-Square Author: Junaidi Junaidi 1. Pengantar Dalam statistik parametrik ukuran korelasi yang umum digunakan adalah korelasi Product Moment Pearson. Diantara korelasi nonparametrik yang
Lebih terperinciANALISIS STATISTIK PERSEPSI MAHASISWA TERHADAP PERAN DOSEN WALI DI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA
1 SidangTugas Akhir Javelline Putri B. Purba (1310030080) Dosen Pembimbing : Dr.Dra.Ismaini Zain, Msi ANALISIS STATISTIK PERSEPSI MAHASISWA TERHADAP PERAN DOSEN WALI DI INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER
Lebih terperinciBINARY LOGISTIC REGRESSION (BLR) TERHADAP STATUS BEKERJA DI KOTA SURABAYA
BINARY LOGISTIC REGRESSION (BLR) TERHADAP STATUS BEKERJA DI KOTA SURABAYA Moh. Yamin Darsyah 1 Arianto Wijaya 2 1,2 Program Studi S1 Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas
Lebih terperinciBAB IV PENUTUP. berkorelasi secara contemporaneous. Korelasi galat contemporaneous terjadi
76 BAB IV PENUTUP A. Kesimpulan Model Seemingly Unrelated Regression (SUR) merupakan perluasan dari analisis regresi linear yang berupa sistem persamaan yang terdiri dari beberapa persamaam regresi yang
Lebih terperinciANALISIS MINAT SISWA SMA IBRAHIMY SUKOREJO MELANJUTKAN KE IAII SUKOREJO MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER DAN MULTI KORESPONDENSI IIN PUSPITA SARI
ANALISIS MINAT SISWA SMA IBRAHIMY SUKOREJO MELANJUTKAN KE IAII SUKOREJO MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER DAN MULTI KORESPONDENSI IIN PUSPITA SARI DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciJURNAL GAUSSIAN, Volume 2, Nomor 2, April 2013, Halaman Online di:
JURNAL GAUSSIAN, Volume, Nomor, April 013, Halaman 119-18 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian PENENTUAN KOEFISIEN KORELASI KANONIK DAN INTERPRETASI FUNGSI KANONIK MULTIVARIAT Muhamad
Lebih terperinciANALISIS STATISTIK KEPUASAN PENGGUNA WAHANA PERMAINAN BOOM BOOM CAR DI TAMAN REMAJA SURABAYA
TUGAS AKHIR ANALISIS STATISTIK KEPUASAN PENGGUNA WAHANA PERMAINAN BOOM BOOM CAR DI TAMAN REMAJA SURABAYA Any Masruroh 1308 030 065 Dosen Pembimbing Ir. Arie Kismanto, M.Sc PENDAHULUAN Latar Belakang Permasalahan
Lebih terperinciDosen Pembimbing : Dr. Purhadi, M.Sc
Citra Fatimah Nur / 1306 100 065 Dosen Pembimbing : Dr. Purhadi, M.Sc Outline 1 PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA 3 METODOLOGI PENELITIAN 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN 5 KESIMPULAN Latar Belakang 1960-1970 1970-1980
Lebih terperinciAnalisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Anggaran Pembelian Barang Tahan Lama Rumah Tangga di Jawa Timur dengan Menggunakan Regresi Tobit
Analisis Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Anggaran Pembelian Barang Tahan Lama Rumah Tangga di Jawa Timur dengan Menggunakan Regresi Tobit Nama : Margareth G. Shari NRP : 1307 100 026 JURUSAN STATISTIKA
Lebih terperinciAnalisis Biplot pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Variabel-variabel Komponen Penyusun Indeks Pembangunan Manusia (IPM)
Sidang Tugas Akhir Surabaya, 15 Juni 2012 Analisis Biplot pada Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Variabel-variabel Komponen Penyusun Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Wenthy Oktavin Mayasari
Lebih terperinciANALISIS HUBUNGAN ANTARA LAMA STUDI, JALUR MASUK DAN INDEKS PRESTASI KUMULATIF (IPK) MENGGUNAKAN MODEL LOG LINIER
ANALISIS HUBUNGAN ANTARA LAMA STUDI, JALUR MASUK DAN INDEKS PRESTASI KUMULATIF (IPK) MENGGUNAKAN MODEL LOG LINIER (Studi Kasus: Lulusan Mahasiswa FSM UNDIP Periode Wisuda Tahun 2012/2013) SKRIPSI Oleh
Lebih terperinciSTATISTIKA DASAR MAF Dosen: Dr. Lutfi Rohman Wenny Maulina, M.Si
STATISTIKA DASAR MAF 1212 Dosen: Dr. Lutfi Rohman Wenny Maulina, M.Si Pokok Bahasan Pokok Bahasan KONTRAK PERKULIAHAN UTS 35% UAS 35% TUGAS/QUIZ 20% KEHADIRAN 10% REFERENSI: Walpole, Ronald E. 2011. Probability
Lebih terperinciIDENTIFIKASI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MAHASISWA PASCASARJANA IPB BERHENTI STUDI MENGGUNAKAN ANALISIS CHAID DAN REGRESI LOGISTIK
IDENTIFIKASI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI MAHASISWA PASCASARJANA IPB BERHENTI STUDI MENGGUNAKAN ANALISIS CHAID DAN REGRESI LOGISTIK Mohamad Jajuli Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas
Lebih terperinciSaintia Matematika ISSN: Vol. 02, No. 04 (2014), pp
Saintia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol. 02, No. 04 (2014), pp. 313 321. SUATU KAJIAN TENTANG PELAYANAN KESEHATAN DI PUSKESMAS PEMBANTU JATI UTOMO BINJAI Nida Elhaq, Pasukat Sembiring, Djakaria Sebayang
Lebih terperinciBAB IV. HASIL dan PEMBAHASAN
BAB IV HASIL dan PEMBAHASAN 4.1 Gambaran Umum Obyek Penelitian Seperti yang telah dijelaskan sebelumnya, pengumpulan data pada penelitian ini menggunakan instrumen kuesioner. Responden dalam dalam penelitian
Lebih terperinciPENGELOMPOKAN PROPINSI DI INDONESIA BERDASARKAN HASIL PRODUKSI PERTANIAN DAN PETERNAKAN UNTUK MENDUKUNG KETAHANAN PANGAN NASIONAL
PENGELOMPOKAN PROPINSI DI INDONESIA BERDASARKAN HASIL PRODUKSI PERTANIAN DAN PETERNAKAN UNTUK MENDUKUNG KETAHANAN PANGAN NASIONAL Oleh: M. ALFIN FANANDRI (1310 030 045) DOSEN PEMBIMBING Dr. Brodjol Sutijo
Lebih terperinciJurnal Gradien Vol 8 No 2 Juli 2012: Yuli Andriani, Uxti Mezulianti, dan Herlina Hanum
Jurnal Gradien Vol 8 No 2 Juli 2012:809-814 Model Tingkat Kelancaran Pembayaran Kredit Bank Menggunakan Model Regresi Logistik Ordinal (Studi Kasus: Bank Rakyat Indonesia Tbk Unit Pasar Bintuhan) Yuli
Lebih terperinciBAB V HASIL PENELITIAN
BAB V HASIL PENELITIAN Bab ini menjelaskan hasil penelitian tentang faktor-faktor yang mempengaruhi dukungan keluarga dalam perawatan klien Skizofrenia di Poliklinik Jiwa Puskesmas Kumun Kota Sungai Penuh
Lebih terperinciUJI CHI SQUARE. (Uji data kategorik)
UJI CHI SQUAR (Uji data kategorik) A. Pendahuluan Uji statistik nonparametrik ialah suatu uji statistik yang tidak memerlukan adanya asumsi-asumsi mengenai sebaran data populasinya (belum diketahui sebaran
Lebih terperinciIka Purnamasari 1, Fidia Deny Tisna Amijaya 2, Memi Nor Hayati 3 FMIPA Universitas Mulawarman 1,2,3
SEMINAR MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 17 S-11 Analisis Respon Masyarakat Terhadap Jaminan Kesehatan Nasional (JKN) melalui Badan Penyelenggara Jaminan Sosial (BPJS) di Kecamatan Tenggarong Kabupaten
Lebih terperinciJMP : Volume 6 Nomor 1, Juni 2014, hal REGRESI LINEAR BIVARIAT SIMPEL DAN APLIKASINYA PADA DATA CUACA DI CILACAP
JMP : Volume 6 Nomor 1, Juni 014, hal. 45-5 REGRESI LINEAR BIVARIAT SIMPEL DAN APLIKASINYA PADA DATA CUACA DI CILACAP Saniyah dan Budi Pratikno Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Teknik Universitas
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah
1 BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Masalah Chi-square Automatic Interaction Detection (CHAID) adalah merupakan suatu kasus khusus dari algoritma pendeteksian interaksi otomatis yang biasa disebut
Lebih terperinciPendekatan Analisis Konfigurasi Frekuensi untuk Menentukan Store Layout
SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 2016 Pendekatan Analisis Konfigurasi Frekuensi untuk Menentukan Store Layout Resa Septiani Pontoh 1, Defi Y. Faidah 2 1,2 Departemen Statistika
Lebih terperinciANALISIS BIPLOT UNTUK PEMETAAN KARAKTERISTIK KEMISKINAN PADA KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR. Gangga Anuraga ABSTRAK
ANALISIS BIPLOT UNTUK PEMETAAN KARAKTERISTIK KEMISKINAN PADA KABUPATEN/KOTA DI JAWA TIMUR Gangga Anuraga Dosen Program Studi Statistika MIPA Universitas PGRI Adi Buana Surabaya E-mail : ganuraga@gmail.com
Lebih terperinciMETODE BOOTSTRAP AGGREGATING REGRESI LOGISTIK BINER UNTUK KETEPATAN KLASIFIKASI KESEJAHTERAAN RUMAH TANGGA DI KOTA PATI
ISSN: 2339-2541 JURNAL GAUSSIAN, Volume 6, Nomor 1, Tahun 2017, Halaman 121-130 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian METODE BOOTSTRAP AGGREGATING REGRESI LOGISTIK BINER UNTUK KETEPATAN
Lebih terperinci