PENDUGAAN MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK MENGGUNAKAN PENDUGA KERNEL [SKRIPSI] KOMPETENSI STATISTIKA
|
|
- Utami Johan
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PENDUGAAN MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK MENGGUNAKAN PENDUGA KERNEL [SKRIPSI] KOMPETENSI STATISTIKA oleh: NI PUTU PERDINA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS UDAYANA 2012
2 LEMBAR PERSEMBAHAN Tempat Tinggal-Ku yang paling utama itu tidak diterangi oleh matahari, bulan, api maupun listrik, orang yang mencapai tempat tinggal itu tidak pernah kembali lagi ke dunia material ini (Bhagawad-Gita 15.6) Karya ini ku persembahkan untuk: My Sweet Lord Krsna atas segala Karunia-Nya kepada Penulis,, Bapak, Mama, Adik tersayang Kadek ayu dan Mang yoga untuk doa, nasehat, dan semangatnya; Kadoy, sahabat yang paling baik Risna, Dayu, n Melissa atas semangat, dukungan, doa, dan segalanya. Tidak lupa juga untuk para dosen pembimbing dan penguji yang sudah sangat baik membantu dalam penyelesaian tugas akhir ini. Temen-temen di Matematika khususnya angkatan 2008 yang juga telah banyak mendukung; Kak Chandra dan Temen-temen di Pasraman Sri-Sri Radha Rasesvara, atas doa dan semangatnya Terima Kasih buat semuanya.. ii
3 PENDUGAAN MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK MENGGUNAKAN PENDUGA KERNEL KOMPETENSI STATISTIKA [SKRIPSI] Sebagai syarat untuk memeroleh gelar Sarjana Sains bidang Matematika pada Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Udayana Tulisan ini merupakan hasil penelitian yang belum pernah dipublikasikan NI PUTU PERDINA Pembimbing II Pembimbing I Dra. Ni Luh Putu Suciptawati, M.Si NIP IGA Made Srinadi, S.Si, M.Si NIP iii
4 LEMBAR PENGESAHAN TUGAS AKHIR Judul : Pendugaan Model Regresi Semiparametrik Menggunakan Penduga Kernel Kompetensi Nama : Statistika : Ni Putu Perdina Nim : Tanggal Ujian : 23 April 2012 Disetujui oleh: Pembimbing II Pembimbing I Dra. Ni Luh Putu Suciptawati, M.Si NIP IGA Made Srinadi, S.Si, M.Si NIP Penguji III Penguji II Penguji I Ni Made Asih, S.Pd, M.Si NIP Made Susilawati, S.Si, M.Si NIP Ir. I Komang Gde Sukarsa, M.Si NIP Mengetahui Ketua Jurusan Matematika FMIPA UNUD Ir. Komang Dharmawan, M.Math, Ph.D NIP iv
5 Judul : Pendugaan Model Regresi Semiparametrik Menggunakan Penduga Kernel Nama : Ni Putu Perdina (NIM: ) Pembimbing : 1. I Gusti Ayu Made Srinadi, S.Si, M.Si : 2. Dra. Ni Luh Putu Suciptawati, M.Si ABSTRAK Analisis Regresi Semiparametrik merupakan gabungan antara metode parametrik dan nonparametrik. Ada variabel bebas yang memenuhi asumsi parametrik dan ada yang tidak memenuhi asumsi parametrik. Variabel bebas yang memenuhi asumsi parametrik dapat diduga dengan metode analisis regresi linier, sedangkan yang tidak memenuhi asumsi parametrik diduga dengan metode nonparametrik. Teknik pemulusan (smoothing) kurva regresi pada komponen nonparametrik yang digunakan pada penelitian ini menggunakan fungsi kernel triangle. Kurva regresi pada komponen nonparametrik dipengaruhi oleh bandwidth (h). Agar memperoleh kurva regresi yang mulus, diperlukan bandwidth (h) yang optimal. Pemilihan bandwidth (h) optimal berdasarkan nilai GCV (Generalized Cross Validation) minimum. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui hasil pendugaan model semiparametrik dengan menggunakan penduga kernel. Respon dari data yang digunakan adalah data berat badan balita saat ditimbang.terdapat dua variabel bebas yaitu umur dan berat lahir. Umur merupakan komponen parametrik sedangkan berat lahir merupakan komponen nonparametrik. Bandwidth (h) optimal berdasarkan kriteria GCV minimum diperoleh sebesar Bila dibandingkan dengan menggunakan analisis regresi linier berganda, hasil pendugaan menggunakan regresi semiparametrik jauh lebih baik. Dilihat dari MSE (Mean Squared Error) yang dihasilkan. Dengan menggunakan regresi linier berganda menghasilkan MSE sebesar 3.65, sedangkan dengan menggunakan regresi semiparametrik menghasilkan MSE sebesar Kata kunci: Regresi Semiparametrik, Kernel, Bandwidth, GCV v
6 Title : Estimates of Semiparametric Regression Model Using Kernel Estimator Name : Ni Putu Perdina (NIM: ) Supervisors : 1. I Gusti Ayu Made Srinadi, S.Si, M.Si : 2. Dra. Ni Luh Putu Suciptawati, M.Si ABSTRACT Semiparametric regression analysis is combine between parametric method and nonparametric method. There s predictor variables that satisfy parametric assumption and not. If predictor variables satisfy the parametric assumption, it can estimate by using linear regression analysis method. But if not it can estimate with nonparametric method. Smoothing method for regression curve in nonparametric component in this research used kernel triangle function. The regression curve of nonparametric component be affected by bandwidth (h). To get smooth of the regression curve, optimal of bandwidth (h) must be obtained. Choos optimal of bandwidth (h) by choosing minimum value of GCV (Generalized Cross Validation). The purposed of this research to know the estimated semiparametric regression with estimator kernel. The Respon of data in this research is weight of toddlers when weighed. There are two predictors,age and birth weight. Age is parametric component and birth weight is nonparametric component. Bandwidth (h) obtained by minimum of GCV is If compared with multiple linear regression analysis, estimated with semiparametric regression is better. It can be seen from MSE (Mean Squared Error). MSE in multiple linear regression analysis is 3.65, but semiparametricc regression is Keywords: Semiparametric Regression, Kernel, Bandwidth, GCV vi
7 BIODATA ALUMNI Nama Lengkap : Ni Putu Perdina NIM : Kompetensi : Statistika Jenis Kelamin : Perempuan Tempat/Tanggal Lahir : Denpasar, 13 Pebruari 1990 Alamat Asal : Jl. Patih Nambi No.5 Ubung Kaja, Denpasar Utara, Bali Alamat Sekarang : Jl. Patih Nambi No.5 Ubung Kaja, Denpasar Utara, Bali Agama : Hindu Tanggal Lulus : 23 Juli 2012 Tanggal Wisuda : 11 Agustus 2012 IP Komulatif : 3.06 Predikat Kelulusan : Sangat Memuaskan Nilai TOEFL Lokal : 507 Alamat math_dina@yahoo.com Telepon/HP : (081) Nama Ayah : I Nyoman Yasa Nama Ibu : Nengah Srinatih Alamat Ayah/Ibu : Jl. Patih Nambi No.5 Ubung Kaja, Denpasar Utara, Bali Telepon/Hp : (081) vii
8 KATA PENGANTAR Puji syukur penulis panjatkan kehadapan Tuhan Yang Maha Esa, karena atas berkat dan rahmat-nya, penulis dapat menyelesaikan Tugas Akhir yang berjudul Pendugaan Model Regresi Semiparametrik Menggunakan Penduga Kernel. Sehubungan dengan telah terselesaikannya Tugas Akhir ini, maka melalui kesempatan ini penulis menyampaikan penghargaan dan ucapan terima kasih kepada berbagai pihak yang telah membantu penyusunan Tugas Akhir ini, antara lain: 1. Bapak Ir. Komang Dharmawan, M.Math, Ph.D selaku Ketua Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Udayana. 2. Ibu I Gusti Ayu Made Srinadi, S.Si, M.Si sebagai pembimbing I yang telah dengan sabar memberikan bimbingan, saran, dan nasehat yang sangat membantu bagi penulis. 3. Ibu Dra. NLP Suciptawati, M.Si sebagai pembimbing II yang juga dengan sabar memberikan bimbingan, saran, dan nasehat yang membantu bagi penulis. 4. Bapak Ir. I Komang Gde Sukarsa, M.Si sebagai penguji yang telah banyak memberikan saran dan masukan kepada penulis. 5. Ibu Made Susilawati, S.Si, M.Si dan Ibu Ni Made Asih, S.Pd, M.Si sebagai penguji yang telah banyak memberikan saran dan masukan kepada penulis. viii
9 6. Kedua orang tua dan adik yang telah memberikan motivasi, semangat, dan doa dalam menyelesaian Tugas Akhir ini. 7. Para Sahabat dan teman-teman di Jurusan Matematika, khususnya angkatan 2008, terima kasih atas bantuan, semangat, dan dukungannya. 8. Semua pihak yang turut membantu penyelesaian Proposal Tugas Akhir ini, yang tidak dapat penulis sebutkan satu persatu. Penulis menyadari bahwa Tugas Akhir ini masih terdapat banyak kesalahan dan kekurangan yang disebabkan karena keterbatasan kemampuan dan pengalaman penulis. Oleh karena itu, diharapkan masukan dan saran yang mendukung penyempurnaan Tugas Akhir ini. Semoga Tugas Akhir ini dapat bermanfaat bagi pembaca. Denpasar, Juli 2012 Penulis ix
10 DAFTAR ISI Halaman LEMBAR JUDUL... LEMBAR PERSEMBAHAN... i ii LEMBAR PERNYATAAN... iii LEMBAR PENGESAHAN... ABSTRAK ABSTRACT iv v vi BIODATA ALUMNI vii KATA PENGANTAR... viii DAFTAR ISI... DAFTAR GAMBAR... x xi DAFTAR TABEL... xii DAFTAR LAMPIRAN... ix BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian... 4 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Regresi Parametrik Regresi Nonparametrik... 5 x
11 2.3 Regresi Semiparametrik Penduga Densitas Kernel Regresi Nonparametrik Kernel Pemilihan Bandwidth Optimal Pertumbuhan Balita BAB III METODE PENELITIAN Tempat dan Waktu Penelitian Sumber Data Identifikasi Variabel Metode Analisis Data BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data Menentukan Komponen Parametrik dan Komponen Nonparametrik Menentukan Bandwidth h Optimal Pendugaan y i pada Regresi Semiparametrik BAB V SIMPULAN DAN SARAN SIMPULAN SARAN DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN xi
12 DAFTAR GAMBAR Gambar Halaman 2.1 Bentuk Kurva dari Masing-Masing Fungsi Kernel pada selang [-1,1] Kurva regresi dengan menggunakan bandwidth (h) yang terlalu kecil Kurva regresi dengan menggunakan bandwidth (h) yang terlalu besar Kurva regresi dengan menggunakan bandwidth (h) yang optimal Scatterplot Umur (bulan) dengan Berat Timbang (kg) Scatterplot antara Berat Lahir (kg) dengan Berat Timbang (kg) Plot antara Bandwidth dengan GCV dengan kenaikan h= Plot antara Berat Lahir dengan Berat Timbang (Y) dan y.duga ( ) 30 xii
13 DAFTAR TABEL Tabel Halaman 4.1 Statistika Deskriptif Data Berat Badan Balita Korelasi antara Berat Lahir (V1) dengan Umur (V2) Nilai Berat Timbang (Y) Observasi dengan Dugaan ( ) Analisis Ragam 31 xiii
14 DAFTAR LAMPIRAN Lampiran 1 Data Berat Badan Balita yang Mengikuti Posyandu di Banjar Dinas Permata Anyar 2 Output Program Statistika Deskriptif Menggunakan Software S- Plus Matriks Korelasi dan Hasil Analisis Regresi Linier Berganda antara Berat Timbang(Y), Umur (X) dan Berat Lahir (t) dengan bantuan MINITAB 15 4 Program Untuk Menentukan Nilai Bandwidth Optimal dengan Kernel Triangle dengan bantuan Software R Output Nilai Bandwidth (h) dan GCV dengan Kernel Triangle pada selang kenaikan h= Output Nilai Bandwidth (h) dan GCV dengan Kernel Triangle pada selang kenaikan h= Output Nilai Bandwidth (h) dan GCV dengan Kernel Triangle pada selang kenaikan h= Program Untuk Menentukan Pendugaan dengan Kernel Triangle dengan bantuan Software R Output Pendugaan dengan Kernel Triangle dengan Bandwidth (h)=0.005 xiv
15 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis regresi digunakan untuk melihat pengaruh variabel bebas (prediktor) terhadap variabel terikat (respon) dengan terlebih dahulu melihat pola hubungan variabel tersebut. Pada umumnya, hal ini dapat dilakukan melalui dua pendekatan yaitu pendekatan parametrik dan pendekatan nonparametrik. Pendekatan yang paling umum digunakan adalah pendekatan parametrik. Pendekatan parametrik dapat digunakan apabila bentuk hubungan antara variabel prediktor dan responnya diketahui dari bentuk kurva regresinya. Asumsi-asumsi pada regresi parametrik juga harus semuanya terpenuhi, misalnya sebaran galat menyebar normal dan memiliki variansi yang konstan. Apabila asumsi pada regresi parametrik tidak terpenuhi dan tidak ada informasi apapun tentang bentuk dari fungsi regresi, maka pendekatan yang digunakan adalah pendekatan nonparametrik. Pendekatan nonparametrik merupakan metode pendugaan model yang dilakukan berdasarkan pendekatan yang tidak terikat asumsi bentuk kurva tertentu (Hardle, 1994). Pendekatan nonparametrik tidak tergantung pada asumsi bentuk kurva tertentu, sehingga memberikan fleksibilitas yang lebih besar. Misalkan X adalah variabel prediktor dan Y adalah variabel respon untuk n pengamatan berpasangan x n i, y i i 1, maka hubungan linear antara variabel prediktor dan variabel respon tersebut dapat dinyatakan sebagai berikut: 1
16 2 y i = f(t i ) + ε i, i = 1,2,, n (1.1) dengan i adalah sisaan yang diasumsikan independen dengan rataan nol dan keragaman 2, serta f(t i ) adalah fungsi regresi atau kurva regresi (Eubank, 1988). Pada kasus khusus, pendugaan model regresi tidak tepat diselesaikan dengan menggunakan pendekatan parametrik saja, maupun pendekatan nonparametrik saja. Hal ini dapat diatasi dengan menggunakan regresi semiparametrik. Regresi semiparametrik merupakan gabungan antara regresi parametrik dan regresi nonparametrik. Regresi semiparametrik digunakan untuk menduga parameterparameter pada komponen parametrik dan menduga kurva regresi pada komponen nonparametrik. Variabel yang memiliki sebaran data yang dapat diketahui atau terdapat informasi mengenai sebaran data variabel tersebut, dapat diduga dengan regresi parametrik. Sedangkan pada variabel yang tidak diketahui sebaran datanya atau tidak ingin terikat dengan bentuk sebaran data dari variabel tersebut, diduga dengan menggunakan regresi nonparametrik. Model semiparametrik pertamakali diperkenalkan oleh Wahba; Engle, Granger, Rise, dan Weiss; Green, Jennison, Seheult; dan Heckman dalam Purnomo (2011). Model semiparametrik dirumuskan sebagai berikut: y i = X T i β + f(t i ) + ε i, i = 1,2,3,, n (1.2) y i adalah variabel respon ke-i, X i adalah komponen parametrik, f(t i ) adalah fungsi regresi yang tidak diketahui, dan ε i adalah galat acak (random error), dimana ε i ~N(0, σ 2 ).
ESTIMASI MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK MENGGUNAKAN ESTIMATOR KERNEL UNIFORM. (Studi Kasus : Pasien DBD di RS Puri Raharja) KOMPETENSI STATISTIKA
ESTIMASI MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK MENGGUNAKAN ESTIMATOR KERNEL UNIFORM (Studi Kasus : Pasien DBD di RS Puri Raharja) KOMPETENSI STATISTIKA ANNA FITRIANI 1108405001 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciANALISIS MODEL REGRESI NONPARAMETRIK SIRKULAR-LINEAR BERGANDA KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI
ANALISIS MODEL REGRESI NONPARAMETRIK SIRKULAR-LINEAR BERGANDA KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI KOMANG CANDRA IVAN 1108405007 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS UDAYANA
Lebih terperinciTUGAS AKHIR PEMODELAN REGRESI SPLINE. (Studi Kasus: Herpindo Jaya Cabang Ngaliyan) KOMPETENSI STATISTIKA I MADE BUDIANTARA PUTRA JURUSAN MATEMATIKA
TUGAS AKHIR PEMODELAN REGRESI SPLINE (Studi Kasus: Herpindo Jaya Cabang Ngaliyan) KOMPETENSI STATISTIKA I MADE BUDIANTARA PUTRA 1008405010 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Lebih terperinciANALISIS DERAJAT KESEHATAN MASYARAKAT PROVINSI BALI DENGAN MENGGUNAKAN METODE MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS) KOMPETENSI STATISTIKA
ANALISIS DERAJAT KESEHATAN MASYARAKAT PROVINSI BALI DENGAN MENGGUNAKAN METODE MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS) KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI NI WAYAN DIANSUANTARI 1108405041 JURUSAN MATEMATIKA
Lebih terperinciANALISIS REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE MULTIVARIAT UNTUK PEMODELAN INDIKATOR KEMISKINAN DI INDONESIA KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI
ANALISIS REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE MULTIVARIAT UNTUK PEMODELAN INDIKATOR KEMISKINAN DI INDONESIA KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI DESAK AYU WIRI ASTITI 1108405021 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciMETODE PAUTAN TERBAIK DALAM PENGELOMPOKAN DESA/KELURAHAN DI KOTA DENPASAR MENURUT INDIKATOR PENDIDIKAN KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI
35 METODE PAUTAN TERBAIK DALAM PENGELOMPOKAN DESA/KELURAHAN DI KOTA DENPASAR MENURUT INDIKATOR PENDIDIKAN KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI NI WAYAN ARIS APRILIA A.P 1008405033 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS
Lebih terperinciPENERAPAN BOOTSTRAP DALAM METODE MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT (MCD) DAN LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) PADA ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
PENERAPAN BOOTSTRAP DALAM METODE MINIMUM COVARIANCE DETERMINANT (MCD) DAN LEAST MEDIAN OF SQUARES (LMS) PADA ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI NI PUTU IIN VINNY DAYANTI 1108405018
Lebih terperinciPENERAPAN METODE GENERALIZED RIDGE REGRESSION DALAM MENGATASI MASALAH MULTIKOLINEARITAS
PENERAPAN METODE GENERALIZED RIDGE REGRESSION DALAM MENGATASI MASALAH MULTIKOLINEARITAS KOMPETENSI STATISTIKA [SKRIPSI] NI KETUT TRI UTAMI 0808405017 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciADLN-PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA ESTIMASI MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK BIRESPON PADA DATA LONGITUDINAL BERDASARKAN ESTIMATOR LOKAL LINIER
ESTIMASI MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK BIRESPON PADA DATA LONGITUDINAL BERDASARKAN ESTIMATOR LOKAL LINIER SKRIPSI DIAJUKAN UNTUK MEMENUHI SEBAGIAN PERSYARATAN DALAM MEMPEROLEH GELAR SARJANA STATISTIKA DEPARTEMEN
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE BOOTSTRAP DALAM INFERENSI TITIK- TITIK BIPLOT AMMI MODEL AMMI CAMPURAN (MIXED AMMI)
LEMBAR JUDUL IMPLEMENTASI METODE BOOTSTRAP DALAM INFERENSI TITIK- TITIK BIPLOT AMMI MODEL AMMI CAMPURAN (MIXED AMMI) (Studi Kasus: Menduga Stabilitas Genotipe Padi) KOMPETENSI STATISTIKA [SKRIPSI] NI PUTU
Lebih terperinciKata Kunci : regresi semiparametrik, spline, knot, GCV
Judul : Aplikasi Model Regresi Semiparametrik Spline Truncated (Studi Kasus: Pasien Demam Berdarah Dengue (DBD) di Rumah Sakit Puri Raharja) Nama : Ni Wayan Merry Nirmala Yani Pembimbing : 1. I.Gst. Ayu
Lebih terperinciANALISIS HUBUNGAN PENDAPATAN WISATAWAN DAN HARGA PARIWISATA TERHADAP PERMINTAAN PARIWISATA DENGAN VECM KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI
ANALISIS HUBUNGAN PENDAPATAN WISATAWAN DAN HARGA PARIWISATA TERHADAP PERMINTAAN PARIWISATA DENGAN VECM KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI MERARY SIANIPAR 1108405035 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN
Lebih terperinciANALISIS REGRESI MULTILEVEL TERHADAP NILAI UJIAN NASIONAL SISWA KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI NI LUH AYU FITRIANI JURUSAN MATEMATIKA
LEMBAR JUDUL ANALISIS REGRESI MULTILEVEL TERHADAP NILAI UJIAN NASIONAL SISWA KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI NI LUH AYU FITRIANI 1008405024 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Lebih terperinciPERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN AUSTRALIA YANG BERKUNJUNG KE BALI MENGGUNAKAN MODEL TIME VARYING PARAMETER (TVP) KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI
PERAMALAN JUMLAH KUNJUNGAN WISATAWAN AUSTRALIA YANG BERKUNJUNG KE BALI MENGGUNAKAN MODEL TIME VARYING PARAMETER (TVP) KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI I PUTU GEDE DIAN GERRY SUWEDAYANA 1208405012 JURUSAN
Lebih terperinciMETODE QUEST DAN CHAID PADA KLASIFIKASI KARAKTERISTIK NASABAH KREDIT [SKRIPSI] KOMPETENSI STATISTIKA
METODE QUEST DAN CHAID PADA KLASIFIKASI KARAKTERISTIK NASABAH KREDIT (Studi Kasus: Nasabah Adira Kredit Elektronik Cabang Denpasar) [SKRIPSI] KOMPETENSI STATISTIKA NUR FAIZA 0908405045 JURUSAN MATEMATIKA
Lebih terperinciTUGAS AKHIR FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI PRODUK DOMESTIK BRUTO INDONESIA DENGAN PERSAMAAN SIMULTAN TWO STAGE LEAST SQUARES (2SLS)
TUGAS AKHIR FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI PRODUK DOMESTIK BRUTO INDONESIA DENGAN PERSAMAAN SIMULTAN TWO STAGE LEAST SQUARES (2SLS) KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI OLEH NI MADE SRI KUSUMAWARDHANI 0808405004
Lebih terperinciPEMODELAN REGRESI SPLINE (Studi Kasus: Herpindo Jaya Cabang Ngaliyan)
PEMODELAN REGRESI SPLINE (Studi Kasus: Herpindo Jaya Cabang Ngaliyan) I Made Budiantara Putra 1, I Gusti Ayu Made Srinadi 2, I Wayan Sumarjaya 3 1 Jurusan Matematika, Fakultas MIPA - Universitas Udayana
Lebih terperinciIMPLEMENTASI METODE MARKOV CHAIN MONTE CARLO DALAM PENENTUAN HARGA KONTRAK BERJANGKA KOMODITAS KOMPETENSI TERAPAN SKRIPSI PUTU AMANDA SETIAWANI
IMPLEMENTASI METODE MARKOV CHAIN MONTE CARLO DALAM PENENTUAN HARGA KONTRAK BERJANGKA KOMODITAS KOMPETENSI TERAPAN SKRIPSI PUTU AMANDA SETIAWANI 1108405014 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU
Lebih terperinciAPLIKASI ANALISIS KORESPONDENSI UNTUK MELIHAT KARAKTERISTIK USAHA PARIWISATA DI PROVINSI BALI KOMPETENSI STATISTIKA [SKIPSI]
APLIKASI ANALISIS KORESPONDENSI UNTUK MELIHAT KARAKTERISTIK USAHA PARIWISATA DI PROVINSI BALI KOMPETENSI STATISTIKA [SKIPSI] AGUST WIRAS ARDI KUSUMA 0908405042 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN
Lebih terperinciMODEL PERSAMAAN STRUKTURAL TINGKAT KEPUASAN MASYARAKAT TERHADAP KUALITAS PELAYANAN JALAN TOL BALI MANDARA KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI
MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL TINGKAT KEPUASAN MASYARAKAT TERHADAP KUALITAS PELAYANAN JALAN TOL BALI MANDARA KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI I PUTU AGUS WIDHIANTARA 1108405002 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciIMPLEMENTASI ALGORITMA CAT SWARM OPTIMIZATION DALAM MENYELESAIKAN JOB SHOP SCHEDULING PROBLEM (JSSP) KOMPETENSI FINANSIAL SKRIPSI
IMPLEMENTASI ALGORITMA CAT SWARM OPTIMIZATION DALAM MENYELESAIKAN JOB SHOP SCHEDULING PROBLEM (JSSP) KOMPETENSI FINANSIAL SKRIPSI I WAYAN RADIKA APRIANA 1108405016 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciMODEL REGRESI NONPARAMETRIK BERDASARKAN ESTIMATOR POLINOMIAL LOKAL KERNEL PADA KASUS PERTUMBUHAN BALITA
MODEL REGRESI NONPARAMETRIK BERDASARKAN ESTIMATOR POLINOMIAL LOKAL KERNEL PADA KASUS PERTUMBUHAN BALITA 1 Mifta Luthfin Alfiani, 2 Indah Manfaati Nur, 3 Tiani Wahyu Utami 1,2,3 Program Studi Statistika,
Lebih terperinciABSTRAK. Kata Kunci : Analisis Komponen Utama, AVaR, Portofolio Markowitz
Judul Nama Pembimbing : Estimasi Nilai Average Value at Risk (AVaR) pada Saham Portofolio dengan Menggunakan Metode Analisis Komponen Utama : Ni Luh Nikasari : 1. Ir. Komang Dharmawan., M.Math., Ph.D.
Lebih terperinciRATA-RATA KUADRAT SESATAN PENDUGA REGRESI DENGAN KOMBINASI LINIER DUA VARIABEL BANTU PADA SAMPEL ACAK SEDERHANA
RATA-RATA KUADRAT SESATAN PENDUGA REGRESI DENGAN KOMBINASI LINIER DUA VARIABEL BANTU PADA SAMPEL ACAK SEDERHANA oleh INTAN LISDIANA NUR PRATIWI NIM. M0110040 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi
Lebih terperinciPENENTUAN MODEL PREMI TIDAK KONSTAN PADA ASURANSI DANA PENSIUN KOMPETENSI TERAPAN SKRIPSI LIA JENITA JURUSAN MATEMATIKA
PENENTUAN MODEL PREMI TIDAK KONSTAN PADA ASURANSI DANA PENSIUN KOMPETENSI TERAPAN SKRIPSI LIA JENITA 1108405009 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS UDAYANA BUKIT
Lebih terperinciAnalisis Regresi Spline Kuadratik
Analisis Regresi Spline Kuadratik S 2 Oleh: Agustini Tripena Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknik, Univesitas Jenderal Soedirman, Purwokerto tripena1960@yahoo.co.id Abstrak Regresi spline
Lebih terperinciPERBANDINGAN REGRESI ZERO INFLATED POISSON (ZIP) DAN REGRESI ZERO INFLATED NEGATIVE BINOMIAL (ZINB) PADA DATA OVERDISPERSION
PERBANDINGAN REGRESI ZERO INFLATED POISSON (ZIP) DAN REGRESI ZERO INFLATED NEGATIVE BINOMIAL (ZINB) PADA DATA OVERDISPERSION (Studi Kasus: Angka Kematian Ibu di Provinsi Bali) KOMPETENSI STATISTIKA SKRIPSI
Lebih terperinciPEMODELAN KASUS KEMISKINAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI NONPARAMETRIK METODE B-SPLINE
PEMODELAN KASUS KEMISKINAN DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI NONPARAMETRIK METODE B-SPLINE SKRIPSI Disusun Oleh : ANISA SEPTI RAHMAWATI 24010212140046 DEPARTEMEN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA
Lebih terperinciABSTRAK. Kata Kunci : copula, produksi padi, ENSO, copula Archimedean, copula Frank
Judul Nama Pembimbing : Analisis Hubungan Produksi Padi dan Indikator ENSO di Kabupaten Tabanan dengan Pendekatan Copula : Luh Gede Udayani : 1. I Wayan Sumarjaya, S.Si., M.Stats. 2. Made Susilawati, S.Si.,
Lebih terperinciBOOTSTRAP AGGREGATING (BAGGING) REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN STATUS GIZI BALITA DI KABUPATEN KLUNGKUNG KOMPETENSI STATISTIKA
BOOTSTRAP AGGREGATING (BAGGING) REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MENGKLASIFIKASIKAN STATUS GIZI BALITA DI KABUPATEN KLUNGKUNG KOMPETENSI STATISTIKA [SKRIPSI] PALUPI PURNAMA SARI 1108405049 JURUSAN MATEMATIKA
Lebih terperinciPERHITUNGAN VaR PORTOFOLIO SAHAM MENGGUNAKAN DATA HISTORIS DAN DATA SIMULASI MONTE CARLO KOMPETENSI TERAPAN SKRIPSI
PERHITUNGAN VaR PORTOFOLIO SAHAM MENGGUNAKAN DATA HISTORIS DAN DATA SIMULASI MONTE CARLO KOMPETENSI TERAPAN SKRIPSI WAYAN ARTHINI 0808405002 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA
GENERALIZED EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS DAN ESTIMATOR LOKAL LINIER MULTIPREDIKTOR DALAM PEMODELAN KALIBRASI SENYAWA AKTIF KURKUMIN SKRIPSI DIAJUKAN UNTUK MEMENUHI SEBAGIAN PERSYARATAN DALAM MEMPEROLEH
Lebih terperinciPERBANDINGAN TINGKAT AKURASI REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE DAN REGRESI NONPARAMETRIK KERNEL PADA PERTUMBUHAN BALITA DI KOTA SURAKARTA
PERBANDINGAN TINGKAT AKURASI REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE DAN REGRESI NONPARAMETRIK KERNEL PADA PERTUMBUHAN BALITA DI KOTA SURAKARTA oleh FEBRIANI ASTUTI M0111036 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi
Lebih terperinciANALISIS PENGARUH JUMLAH UANG BEREDAR DAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN PEMODELAN REGRESI SEMIPARAMETRIK KERNEL
ANALISIS PENGARUH JUMLAH UANG BEREDAR DAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN PEMODELAN REGRESI SEMIPARAMETRIK KERNEL SKRIPSI Disusun Oleh: DEDEN ADITYA NANDA NIM. 24010212120012
Lebih terperinciESTIMASI NILAI CONDITIONAL VALUE AT RISK MENGGUNAKAN FUNGSI GAUSSIAN COPULA KOMPETENSI FINANSIAL SKRIPSI HERLINA HIDAYATI
ESTIMASI NILAI CONDITIONAL VALUE AT RISK MENGGUNAKAN FUNGSI GAUSSIAN COPULA KOMPETENSI FINANSIAL SKRIPSI HERLINA HIDAYATI 1108405040 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS
Lebih terperinciTUGAS AKHIR PEMILIHAN PORTOFOLIO OPTIMAL DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI UTILITAS EKSPONENSIAL KOMPETENSI TERAPAN
TUGAS AKHIR PEMILIHAN PORTOFOLIO OPTIMAL DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI UTILITAS EKSPONENSIAL KOMPETENSI TERAPAN Ambi Dita Permana 0708405047 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM
Lebih terperinciREGRESI SPLINE SEBAGAI ALTERNATIF DALAM PEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP DOLAR AMERIKA SERIKAT SKRIPSI
REGRESI SPLINE SEBAGAI ALTERNATIF DALAM PEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP DOLAR AMERIKA SERIKAT SKRIPSI Oleh: SULTON SYAFII KATIJAYA NIM : J2E009041 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS
Lebih terperinciPEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP MATA UANG EURO DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE. Sulton Syafii Katijaya 1, Suparti 2, Sudarno 3.
PEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP MATA UANG EURO DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE Sulton Syafii Katijaya 1, Suparti 2, Sudarno 3 1 Mahasiswa Jurusan Statistika FSM UNDIP 2,3 Staff Pengajar Jurusan Statistika
Lebih terperinciPENENTUAN CADANGAN PREMI DENGAN METODE PREMIUM SUFFICIENCY PADA ASURANSI JIWA SEUMUR HIDUP JOINT LIFE KOMPETENSI TERAPAN SKRIPSI
PENENTUAN CADANGAN PREMI DENGAN METODE PREMIUM SUFFICIENCY PADA ASURANSI JIWA SEUMUR HIDUP JOINT LIFE KOMPETENSI TERAPAN SKRIPSI NI PUTU MIRAH PERMATA SARI 1108405039 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciPERBANDINGAN NILAI OPTIMAL PORTOFOLIO SAHAM DENGAN METODE COMPROMISE PROGRAMMING DAN METODE NADIR COMPROMISE PROGRAMMING KOMPETENSI FINANSIAL SKRIPSI
PERBANDINGAN NILAI OPTIMAL PORTOFOLIO SAHAM DENGAN METODE COMPROMISE PROGRAMMING DAN METODE NADIR COMPROMISE PROGRAMMING KOMPETENSI FINANSIAL SKRIPSI WANDI NOVIYANTO 1108405013 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS
Lebih terperinciE-Jurnal Matematika. 1 of 5 11/25/ :00 AM OPEN JOURNAL SYSTEMS. Journal Help USER. Username.
E-Jurnal Matematika http://ojs.unud.ac.id/index.php/mtk/index 1 of 11/2/201 12:00 AM E - J u r n a l M a t e m a t i k a OPEN JOURNAL SYSTEMS Journal Help USER Username Password Remember me Log In NOTIFICATION
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bagian pertama bab ini diberikan tinjauan pustaka yang berisi penelitian sebelumnya yang mendasari penelitian ini Pada bagian kedua bab ini diberikan teori penunjang yang berisi
Lebih terperinciMENENTUKAN PREMI TAHUNAN UNTUK TIGA ORANG PADA ASURANSI JIWA HIDUP GABUNGAN (JOINT LIFE) KOMPETENSI FINANSIAL SKRIPSI TRI YANA BHUANA
MENENTUKAN PREMI TAHUNAN UNTUK TIGA ORANG PADA ASURANSI JIWA HIDUP GABUNGAN (JOINT LIFE) KOMPETENSI FINANSIAL SKRIPSI TRI YANA BHUANA 08405047 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciPENENTUAN MODEL REGRESI SPLINE TERBAIK. Agustini Tripena 1
PENENTUAN MODEL REGRESI SPLINE TERBAIK Agustini Tripena 1 1) Program Studi Matematika, Fakultas Sains dan Teknik, Univesitas Jenderal Soedirman, Purwokerto tripena1960@yahoo.co.id Abstrak Pada paper ini
Lebih terperinciPENERAPAN METODE FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM PENENTUAN SEKTOR-SEKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP PEREKONOMIAN PROVINSI BALI
PENERAPAN METODE FUZZY ANALYTIC HIERARCHY PROCESS DALAM PENENTUAN SEKTOR-SEKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP PEREKONOMIAN PROVINSI BALI KOMPETENSI KOMPUTASI SKRIPSI TJOKORDA GDE AGUNG FRISKA ADNYANA 1108405003
Lebih terperinciDALAM KOMPETENSI SANG AYU
ANALISIS PERILAKU MASYARAKAT DALAM MEMILIH MEREK HANDPHONE DENGANN MENGGUNAKAN ANALISIS FAKTOR (Studi Kasus: Mahasiswa Universitas Udayana) [SKRIPSI] KOMPETENSI STATISTIKA SANG AYU PUTRI INDRIA RATNASARI
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang menggambarkan
5 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Regresi Analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang menggambarkan hubungan antara variabel respon dengan satu atau beberapa variabel prediktor. Misalkan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis regresi merupakan salah satu alat statistika yang banyak digunakan untuk mengetahui hubungan antara sepasang variabel atau lebih. Misalkan X adalah variabel
Lebih terperinci2. Desak Putu Eka Nilakusmawati, S.Si, M.Si ABSTRAK
Judul Nama : Penerapan Analisis Korelasi Kanonik pada Hubungan Kualitas Pelayanan Terhadap Kepuasan Nasabah (Studi kasus: Koperasi Arry Sedana Artha) : Kadek Andrei Prabawa NIM : 1208405042 Pembimbing
Lebih terperinciPEMILIHAN PARAMETER PENGHALUS DALAM REGRESI SPLINE LINIER. Agustini Tripena Br.Sb.
JMP : Volume 3 Nomor 1, Juni 2011 PEMILIHAN PARAMETER PENGHALUS DALAM REGRESI SPLINE LINIER Agustini Tripena Br.Sb. Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Jenderal Soedirman Purwokerto, Indonesia ABSTRAK.
Lebih terperinciREGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE TRUNCATED DENGAN SOFTWARE R. Abstract. Keywords: Spline Truncated, GCV, Software R.
REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE TRUNCATED DENGAN SOFTWARE R Tiani Wahyu Utami 1), Alan Prahutama 2) 1 Program studi Statistika, FMIPA, Universitas Mumammadiyah Semarang email: tianiutami@unimus.ac.id 2 Departemen
Lebih terperinciVictoria Concordia Crescit. Victory Comes Through Harmony. - Arsenal FC
LEMBAR PERSEMBAHAN Victoria Concordia Crescit Victory Comes Through Harmony - Arsenal FC Tugas akhir ini saya persembahkan untuk: Ida Sang Hyang Widhi Wasa yang memberikan kelancaran dan berkah dalam penyusunan
Lebih terperinciADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA ESTIMASI MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK BIRESPON PADA DATA LONGITUDINAL BERDASARKAN ESTIMATOR SPLINE TRUNCATED
ESTIMASI MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK BIRESPON PADA DATA LONGITUDINAL BERDASARKAN ESTIMATOR SPLINE TRUNCATED SKRIPSI UMI TRI RUHANA PROGRAM STUDI S-1 STATISTIKA DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN
Lebih terperinciKebanggaan kita yang terbesar adalah bukan tidak pernah gagal, tetapi bangkit kembali setiap kita jatuh (Confusius)
LEMBAR PERSEMBAHAN Kebanggaan kita yang terbesar adalah bukan tidak pernah gagal, tetapi bangkit kembali setiap kita jatuh (Confusius) Tugas Akhir ini kupersembahkan untuk Ida Sang Hyang Widhi Wasa atas
Lebih terperinciMENENTUKAN PREMI TAHUNAN TIDAK KONSTAN PADA ASURANSI JOINT LIFE KOMPETENSI FINANSIAL SKRIPSI
MENENTUKAN PREMI TAHUNAN TIDAK KONSTAN PADA ASURANSI JOINT LIFE KOMPETENSI FINANSIAL SKRIPSI I GEDE BAGUS PASEK SUBADRA 1008405026 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS
Lebih terperinciPERBANDINGAN HASIL PEMODELAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS DAN KERNEL SMOOTHING PADA DATA REGRESI NON LINIER
TUGAS AKHIR - ST 1325 PERBANDINGAN HASIL PEMODELAN ARTIFICIAL NEURAL NETWORKS DAN KERNEL SMOOTHING PADA DATA REGRESI NON LINIER ADITYA HIDAYAT JATI NRP 1302100044 Dosen Pembimbing Dra. Kartika Fitriasari,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. menganalisis hubungan fungsional antara variabel prediktor ( ) dan variabel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analisis regresi merupakan suatu metode yang digunakan untuk menganalisis hubungan fungsional antara variabel prediktor ( ) dan variabel respon ( ), dimana
Lebih terperinciOPTIMALISASI PERENCANAAN PRODUKSI DENGAN PREEMPTIVE GOAL PROGRAMMING (STUDI KASUS: UD. DODOL MADE MERTA TEJAKULA, SINGARAJA)
OPTIMALISASI PERENCANAAN PRODUKSI DENGAN PREEMPTIVE GOAL PROGRAMMING (STUDI KASUS: UD. DODOL MADE MERTA TEJAKULA, SINGARAJA) KOMPETENSI MATEMATIKA TERAPAN [SKRIPSI] NI PUTU DEVIYANTI 1008405049 JURUSAN
Lebih terperinciPERBANDINGAN TINGKAT AKURASI REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE DAN REGRESI NONPARAMETRIK KERNEL PADA PERTUMBUHAN BALITA DI KOTA SURAKARTA
PERBANDINGAN TINGKAT AKURASI REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE DAN REGRESI NONPARAMETRIK KERNEL PADA PERTUMBUHAN BALITA DI KOTA SURAKARTA Febriani Astuti, Kartiko, Sri Sulistijowati Handajani Jurusan Matematika
Lebih terperinciPERBANDINGAN REGRESI KOMPONEN UTAMA DAN ROBPCA DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS DAN PENCILAN PADA REGRESI LINEAR BERGANDA
E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.4, Nopember 2013, 1-5 ISSN: 2303-1751 PERBANDINGAN REGRESI KOMPONEN UTAMA DAN ROBPCA DALAM MENGATASI MULTIKOLINEARITAS DAN PENCILAN PADA REGRESI LINEAR BERGANDA NI WAYAN
Lebih terperinciPEMODELAN DATA INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN. Disusun Oleh : NOVIA AGUSTINA. Skripsi. Jurusan Statistika Fakultas Sains dan Matematika Undip
PEMODELAN DATA INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN MENGGUNAKAN REGRESI PENALIZED SPLINE Disusun Oleh : NOVIA AGUSTINA 24010211130039 Skripsi Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat untuk Memperoleh Gelar Sarjana Sains
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Menurut Hardle (1994) analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Regresi Menurut Hardle (1994) analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang menggambarkan hubungan antara variabel respon dengan satu atau beberapa variabel
Lebih terperinciADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA
ESTIMASI MODEL REGRESI NONPARAMETRIK BIRESPON PADA DATA LONGITUDINAL BERDASARKAN ESTIMATOR POLINOMIAL LOKAL TERBOBOTI SKRIPSI DIAJUKAN UNTUK MEMENUHI SEBAGIAN PERSYARATAN DALAM MEMPEROLEH GELAR SARJANA
Lebih terperinciKOMPETENSI TERAPAN SKRIPSI IDA AYU EGA RAHAYUNI JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS UDAYANA BUKIT JIMBARAN
LEMBAR JUDUL PERBANDINGAN KEEFISIENAN METODE NEWTON-RAPHSON, METODE SECANT DAN METODE BISECTION DALAM MENGESTIMASI IMPLIED VOLATILITIES SAHAM KOMPETENSI TERAPAN SKRIPSI IDA AYU EGA RAHAYUNI 1108405005
Lebih terperinciADLN Perpustakaan Universitas Airlangga
PERBANDINGAN METODE GENERALIZED CROSS VALIDATION DAN GENERALIZED MAXIMUM LIKELIHOOD DALAM REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE UNTUK MEMPERKIRAKAN JUMLAH LEUKOSIT PADA TERSANGKA FLU BURUNG DI JAWA TIMUR RINGKASAN
Lebih terperinciADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA
GENERALIZED EXPLORATORY FACTOR ANALYSIS DAN ESTIMATOR KERNEL MULTIPREDIKTOR DALAM PEMODELAN KALIBRASI SENYAWA AKTIF KURKUMIN Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Persyaratan dalam Memperoleh Gelar Sarjana
Lebih terperinci: Analisis Diskriminan pada Klasifikasi Desa di Kabupaten. Tabanan Menggunakan Metode K-Fold Cross Validation. 2. I Gusti Ayu Made Srinadi, S.Si, M.
Judul : Analisis Diskriminan pada Klasifikasi Desa di Kabupaten Tabanan Menggunakan Metode K-Fold Cross Validation Nama : Ida Ayu Made Supartini Pembimbing : 1. Ir. I Komang Gde Sukarsa, M.Si 2. I Gusti
Lebih terperinciPemodelan Spline Truncated dalam Regresi Nonparametrik Birespon
Konferensi Nasional Sistem & Informatika 7 STMIK STIKOM Bali, Agustus 7 Pemodelan Spline Truncated dalam Regresi Nonparametrik Birespon Luh Putu Safitri Pratiwi Program Studi Sistem Informasi STMIK STIKOM
Lebih terperinciMENENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL MENGGUNAKAN MODEL CONDITIONAL MEAN VARIANCE KOMPETENSI MATEMATIKA TERAPAN SKRIPSI I GEDE ERY NISCAHYANA
MENENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL MENGGUNAKAN MODEL CONDITIONAL MEAN VARIANCE KOMPETENSI MATEMATIKA TERAPAN SKRIPSI I GEDE ERY NISCAHYANA 1008405058 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN
Lebih terperinciPEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA SERIKAT MENGGUNAKAN
PEMODELAN KURS RUPIAH TERHADAP DOLLAR AMERIKA SERIKAT MENGGUNAKAN REGRESI PENALIZED SPLINE BERBASIS RADIAL SKRIPSI Disusun oleh: KARTIKANINGTIYAS H.S 24010211140076 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN
Lebih terperinciABSTRAK. Kata Kunci: regresi nonparametrik spline, knot, GCV, angka kematian bayi.
Judul : Pemodelan Regresi Nonparametrik Spline Pada Angka Kematian Bayi di Provinsi Bali Nama : Gede Abdi Hadi Suryawan Pembimbing : 1. I.Gst. Ayu Made Srinadi, S.Si.,M.Si. 2. I Wayan Sumarjaya, S.Si.,M.Stats.
Lebih terperinciMENENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL PADA PASAR SAHAM YANG BERGERAK DENGAN MODEL GERAK BROWN GEOMETRI MULTIDIMENSI KOMPETENSI TERAPAN SKRIPSI RISKA YUNITA
MENENTUKAN PORTOFOLIO OPTIMAL PADA PASAR SAHAM YANG BERGERAK DENGAN MODEL GERAK BROWN GEOMETRI MULTIDIMENSI KOMPETENSI TERAPAN SKRIPSI RISKA YUNITA 1108405020 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN
Lebih terperinciKOMPETENSI MATEMATIKA TERAPAN SKRIPSI PUTU AYU DENI JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS UDAYANA
LEMBAR JUDUL PENENTUAN HARGA OPSI DAN NILAI HEDGE MENGGUNAKAN PERSAMAAN NON-LINEAR BLACK-SCHOLES KOMPETENSI MATEMATIKA TERAPAN SKRIPSI PUTU AYU DENI 1108405027 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. hubungan antara variabel respon dengan satu atau beberapa variabel prediktor.
BAB 1 PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Analisis regresi merupakan metode analisis data yang menggambarkan hubungan antara variabel respon dengan satu atau beberapa variabel prediktor. Misalkan X adalah
Lebih terperinciMODEL REGRESI ROBUST MENGGUNAKAN ESTIMASI S DAN ESTIMASI GS
MODEL REGRESI ROBUST MENGGUNAKAN ESTIMASI S DAN ESTIMASI GS (Studi Kasus Produksi Jagung di Indonesia) Oleh VICTOR SATRIA SAPUTERA M0112089 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan
Lebih terperinciAplikasi Spline Kuadrat Terkecil dalam Pemodelan Pertumbuhan Anak Berdasarkan Indeks Antropometri
Vol. 6, No.1, 0-8, Juli 009 Aplikasi Spline Kuadrat Terkecil dalam Pemodelan Pertumbuhan Anak Berdasarkan Indeks Antropometri Wahidah Sanusi Abstrak Penelitian ini dilakukan untuk mengestimasi model pertumbuhan
Lebih terperinciIMPLEMENTASI BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DALAM PRAKIRAAN CUACA DI DAERAH BALI SELATAN HALAMAN JUDUL KOMPETENSI KOMPUTASI SKRIPSI
IMPLEMENTASI BACKPROPAGATION NEURAL NETWORK DALAM PRAKIRAAN CUACA DI DAERAH BALI SELATAN HALAMAN JUDUL KOMPETENSI KOMPUTASI SKRIPSI I MADE DWI UDAYANA PUTRA 1108405026 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA
Lebih terperinciPREDIKSI INFLASI DI PROVINSI JAWA TENGAH DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI KERNEL
PREDIKSI INFLASI DI PROVINSI JAWA TENGAH DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI KERNEL Firmanti Suryandari, Sri Subanti, Bowo Winarno Program Studi Matematika FMIPA UNS ABSTRAK. Inflasi merupakan proses meningkatnya
Lebih terperinciMODEL REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE TRUNCATED PADA PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO TERHADAP INVESTASI DI KABUPATEN TUBAN
MODEL REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE TRUNCATED PADA PRODUK DOMESTIK REGIONAL BRUTO TERHADAP INVESTASI DI KABUPATEN TUBAN Amalia Ma rufa, Sri Subanti, Titin Sri Martini Program Studi Matematika FMIPA UNS
Lebih terperinciDenpasar, 03 Agustus Penulis, Komang Adi Antara
KATA PENGANTAR Puji syukur kehadapan Tuhan Yang Maha Esa, karena berkat atas rahmat- Nya, skripsi yang berjudul Beberapa Faktor Yang Mempengaruhi Pendapatan Pedagang Kaki Lima di Kecamatan Denpasar Barat
Lebih terperinciANALISIS REGRESI NONPARAMETRIK KERNEL DAN SAMPEL TERHAPUS-2. (Studi Kasus: Pemodelan Tingkat Inflasi Terhadap Nilai Tukar Rupiah di
ANALISIS REGRESI NONPARAMETRIK KERNEL MENGGUNAKAN METODE JACKKNIFE SAMPEL TERHAPUS-1 DAN SAMPEL TERHAPUS-2 (Studi Kasus: Pemodelan Tingkat Inflasi Terhadap Nilai Tukar Rupiah di Indonesia Periode 2004-2016)
Lebih terperinciPENDUGAAN AREA KECIL TERHADAP PENGELUARAN PER KAPITA DI KABUPATEN SRAGEN DENGAN PENDEKATAN KERNEL SKRIPSI
PENDUGAAN AREA KECIL TERHADAP PENGELUARAN PER KAPITA DI KABUPATEN SRAGEN DENGAN PENDEKATAN KERNEL SKRIPSI Disusun Oleh : BITORIA ROSA NIASHINTA 24010211120021 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA
Lebih terperinciPEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI SPLINE
PEMODELAN TINGKAT PENGANGGURAN TERBUKA DI PROVINSI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN REGRESI SPLINE SKRIPSI Disusun oleh SETA SATRIA UTAMA 24010210120004 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS
Lebih terperinciE-Jurnal Matematika. 1 of 4 7/9/ :39 PM. Journal Help USER. Username OPEN JOURNAL SYSTEMS
E-Jurnal Matematika http://ojs.unud.ac.id/index.php/mtk 1 of 4 7/9/2015 10:39 PM E - J u r n a l M a t e m a t i k a OPEN JOURNAL SYSTEMS Journal Help USER Username E-Jurnal Matematika http://ojs.unud.ac.id/index.php/mtk
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis regresi merupakan salah satu teknik analisis statistika yang paling banyak digunakan. Pada kejadian sehari hari terdapat hubungan sebab akibat yang muncul,
Lebih terperinciSKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains Matematika
MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE DAN PENERAPANNYA PADA FAKTOR YANG MEMENGARUHI KEPADATAN PENDUDUK DI JAWA TENGAH oleh YOHANI DEVI SUMANTARI M0112095 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian
Lebih terperinciABSTRAK. Kata kunci : Metode Binomial Tree, Opsi Amerika, Variance Matching, Proposional u d = 1, Risk Neutral.
Judul Nama Pembimbing : Penerapan Metode Binomial Tree dalam Mengestimasi Harga Kontrak Opsi Tipe Amerika : I Gusti Ayu Mita Ermia Sari : 1. Ir. Komang Dharmawan., M.Math., Ph.D. 2. Ir. Tjok Bagus Oka.,
Lebih terperincioleh FAIFAR NUR CHAYANINGTYAS M SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains Matematika
MODEL REGRESI B-SPLINE PADA LAJU PERTUMBUHAN PENDUDUK DI INDONESIA oleh FAIFAR NUR CHAYANINGTYAS M0112032 SKRIPSI ditulis dan diajukan untuk memenuhi sebagian persyaratan memperoleh gelar Sarjana Sains
Lebih terperinciJudul : Perhitungan Premi Asuransi Jiwa Endowment Suku Bunga Vasicek dengan Simulasi Monte Carlo ABSTRAK
Judul : Perhitungan Premi Asuransi Jiwa Endowment Suku Bunga Vasicek dengan Simulasi Monte Carlo Nama : Desi Kurnia Sari (NIM: 1208405054) Pembimbing : 1. Drs. I Nyoman Widana, M.Si. 2. Kartika Sari, S.Si,
Lebih terperinciANALISIS INFLASI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE REGRESI NON PARAMETRIK B-SPLINE
ANALISIS INFLASI KOTA SEMARANG MENGGUNAKAN METODE REGRESI NON PARAMETRIK B-SPLINE SKRIPSI Oleh : ALVITA RACHMA DEVI 24010210120017 JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO
Lebih terperinciREGRESI SPLINE BIRESPON UNTUK MEMODELKAN KADAR GULA DARAH PENDERITA DIABETES MELITUS
REGRESI SPLINE BIRESPON UNTUK MEMODELKAN KADAR GULA DARAH PENDERITA DIABETES MELITUS Dhina Oktaviana P, I Nyoman Budiantara Mahasiswa Jurusan Statistika ITS Surabaya, Dosen Jurusan Statistika ITS Surabaya
Lebih terperinciPEMODELAN ANGKA KEMATIAN BAYI DI PROPINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE TUGAS AKHIR ST 1325
TUGAS AKHIR ST 325 PEMODELAN ANGKA KEMATIAN BAYI DI PROPINSI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI NONPARAMETRIK SPLINE LIA DWI JAYANTI NRP 303 00 04 Dosen Pembimbing DR. DRS. I Nyoman Budiantara, MS. JURUSAN
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. bisnis, ekonomi, ilmu-ilmu pengetahuan sosial, kesehatan, dan biologi.
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis regresi telah diterapkan pada berbagai bidang, seperti administrasi bisnis, ekonomi, ilmu-ilmu pengetahuan sosial, kesehatan, dan biologi. Keberhasilan dalam
Lebih terperinciOleh: NI LUH PUTU HERIS MAYUNI NIM :
PENGARUH UPAH, TINGKAT PENDIDIKAN, DAN TEKNOLOGI TERHADAP PRODUKTIVITAS TENAGA KERJA PEREMPUAN PADA INDUSTRI KERAJINAN GENTENG DI DESA PEJATEN KECAMATAN KEDIRI KABUPATEN TABANAN Oleh: NI LUH PUTU HERIS
Lebih terperinciSEBAGAI PREDIKTOR KINERJA INTERNAL AUDITOR DI TOYOTA ASTRA MOTOR WILAYAH BALI SKRIPSI
SEBAGAI PREDIKTOR KINERJA INTERNAL AUDITOR DI TOYOTA ASTRA MOTOR WILAYAH BALI SKRIPSI Diajukan oleh: I WAYAN SUDIKSA NIM: 1115351164 PROGRAM EKSTENSI FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS UDAYANA DENPASAR
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Model regresi yang baik memerlukan data yang baik pula. Suatu data dikatakan baik apabila data tersebut berada di sekitar garis regresi. Kenyataannya, terkadang terdapat
Lebih terperinciADLN PERPUSTAKAAN UNIVERSITAS AIRLANGGA
ESTIMASI MODEL REGRESI NONPARAMETRIK BI-RESPONSE PADA DATA LONGITUDINAL BERDASARKAN ESTIMATOR WEIGHTED SPLINE TRUNCATED SKRIPSI DIAJUKAN UNTUK MEMENUHI SEBAGIAN PERSYARATAN DALAM MEMPEROLEH GELAR SARJANA
Lebih terperinciANALISIS PRIORITAS SOLUSI KEMACETAN LALU LINTAS DI KOTA DENPASAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC NETWORK PROCESS KOMPETENSI KOMPUTASI SKRIPSI
ANALISIS PRIORITAS SOLUSI KEMACETAN LALU LINTAS DI KOTA DENPASAR DENGAN MENGGUNAKAN METODE ANALYTIC NETWORK PROCESS KOMPETENSI KOMPUTASI SKRIPSI NI WAYAN NINING ISMIRANTI 1108405006 JURUSAN MATEMATIKA
Lebih terperinciKLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO MENGGUNAKAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS)
KLASIFIKASI KELULUSAN MAHASISWA FAKULTAS SAINS DAN MATEMATIKA UNIVERSITAS DIPONEGORO MENGGUNAKAN MULTIVARIATE ADAPTIVE REGRESSION SPLINE (MARS) SKRIPSI Disusun oleh : RIZAL YUNIANTO GHOFAR 240102101410029
Lebih terperinciSKRIPSI RIKA LISTYA SARI
PERBANDINGAN METODE DUA TAHAP DURBIN DAN THEIL-NAGAR DALAM MENGATASI MASALAH AUTOKORELASI SKRIPSI RIKA LISTYA SARI 100803016 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS
Lebih terperinci