Penggunaan Uji Kointegrasi pada Data Kurs IDR terhadap AUD
|
|
- Inge Chandra
- 6 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Vol. 7, No., 3-33, Jul Pegguaa Uj Koegras pada Daa Kurs IDR erhadap AUD Asa Absrak Peela megkaj peerapa Saska pada daa ruu waku yag megkaj uj koegras pada daa ersebu. Koegras adalah suau uj yag dguaka uuk melha kesasoera dar kombas ler varabel pembagu srukur varas model ruu waku yag osasoer, da berujua uuk megeahu kesabla jagka pajag dar varabelvarabel ersebu. Hasl peela meujukka bahwa kurs bel IDR erhadap AUD dapa mempegaruh kurs jualya, aau dega kaa la kedua varabel ersebu salg berkoegras. Sehgga erdapa kesabla jagka pajag aara la jual da la bel IDR erhadap AUD. Kaa Kuc: Koegras, kesabla jagka pajag, osasoer.. Pedahulua Aalss daa ruu waku adalah aalss daa yag bergaug pada waku. Dewasa aalss daa ruu waku elah derapka dalam berbaga bdag, bak d bdag bss da ekoom yau predks suku buga bak mggua, d bdag meeorolog yau predks kecepaa ag yag aka mbul, d bdag bolog yau akvas jaug secara elekrk pada erval mldek, d bdag pemasara yau pejuala dega ekk ereu per bula, da sebagaya. Sesua dega eks aalss daa ruu waku, maka dperluka adaya peguja kesasoera daa erlebh dahulu. Sebuah daa ruu waku dkaaka sasoer jka dak erdapa perubaha ssemak pada raa-raa aau dak ada red. Dega kaa la, daa memlk varas yag relaf homoge da mempuya kecederuga uuk medeka la raa-raaya. Ide dasar dar sasoer adalah bahwa aura peluag megaur suau proses dak aka berubah serg dega waku, da proses ersebu berada dalam kesembaga secara sask aau sascal equlbrum (Cryer,986. Pegabaa erhadap asums sasoeras dapa meyebabka muculya regres lacug (spurous regresso, yag dada dega la R yag gg amu la sask Durb Wasoya redah (Nusaara & Asuk,. Sask Durb-Waso dguaka uuk melha apakah erjad auokorelas pada ssaa aau dak. Hal meark dalam ekoomerka adalah peaksr dar srukur persamaa aau VAR (Vecor Auoregressve memua varabel osasoer. Dalam model uvara, erlha bahwa red sokask dapa dhlagka dega dfferecg aau pesasoera. Hasl ragkaa sasoer dapa daksr dega megguaka ekk Bo-Jeks uvara. Namu, cara membukka aggapa varabel osasoer dak sesederhaa dalam koeks mulvara, karea adaya kombas lear sasoer dar varabel-varabel acak osasoer. Kombas varabel u dsebu berkoegras aau coegrao (Eders, 4. Jurusa Maemaka, Fakulas Maemaka da Ilmu Pegeahua Alam, Uversas Hasaudd Makassar
2 Asa 4 Koegras mejad subjek peela esf seelah Grager (983 da Egle & Grager (987 memperkealka kosepya. Dugaa dar koegras mucul dar soal kelacuga aau regres semrawu dalam ruu waku. Uj koegras merupaka uj erhadap model aalss erhadap persoala regres lacug. Sela u, uj dapa juga dguaka uuk megeahu kemugka erjadya kesembaga aau kesabla jagka pajag daara varabel-varabel yag dama. Jad sebelum megguaka model harus dyak bahwa daa ruu waku yag dguaka mempuya deraja aau orde egras yag sama (Nusaara & Asuk,. Pada peela, masalah haya dbaas pada uj koegras khususya pada daa kurs IDR erhadap AUD uuk megeahu kemugka erjadya kesembaga aau kesabla jagka pajag d aara varabel-varabel yag dama. Daa kurs yag dama adalah daa dar aggal Jauar 4 sampa dega 3 Aprl 8 yag dperoleh dar lapora Bak Idoesa (sumber : Ladasa Teor Jka ada kombas lear sasoer dar varabel acak osasoer maka kombas varabel ersebu dsebu berkoegras. Msalka da y adalah varabel yag osasoer da kombas lear dar varabel-varabel ersebu adalah sasoer maka aka dlakuka uj koegras, dmaa uj dlakuka uuk megeahu kemugka erjadya kesembaga aau kesabla jagka pajag d aara varabel-varabel yag dama. Namu sebelum melakuka uj koegras erlebh dahulu dlakuka uj akar u da uj deraja egras uuk melha sasoer aau dakya daa yag dguaka (Saga, 3. Sebuah ruu waku dkaaka sasoer jka dak erdapa perubaha ssemak pada raa-raa (dak ada red, dak erdapa perubaha ssemak pada varas da perodk oal elah dsgkrka. Ide dasar dar sasoer adalah bahwa aura peluag megaur suau proses dak aka berubah serg dega waku, dega kaa la proses u berada dalam kesembaga secara sask (sascal equlbrum. Secara spesfk, sebuah ruu waku dkaaka sasoer legkap/oal (srcly saoary jka dsrbus gabuga dar Z, Z(,, Z( adalah ( sama dega dsrbus gabuga dar Z( k, Z( k,, Z( k uuk semua,,, da me lag k (Cryer, 986. Perlaku daa yag sasoer memlk varas yag dak erlalu besar da mempuya kecederuga uuk medeka la raa-raaya. Kosep erk yag bayak dpaka uuk meguj kesasoera daa ruu waku adalah Uj Akar U (U Roo Tes aau dkeal juga dega uj Dckey Fuller (DF da uj Augmeed Dckey Fuller (ADF... Uj Deraja Iegras Uj deraja egras dlakuka apabla daa dak sasoer pada waku uj kesasoera. Uj dmaksudka uuk melha pada deraja keberapa daa aka sasoer. Dalam kasus dmaa daa yag dguaka dak sasoer, Grager & Newbold (974 berpedapa bahwa regres yag megguaka daa ersebu basaya mempuya la R yag relaf gg amu memlk sask Durb-Waso yag redah. Hal erjad karea ekoom ruu waku ddomas oleh adaya red yag berkepajaga, dmaa red merupaka perubaha jagka pajag dalam level raa-raa. Hasl memberka dkas bahwa erjad regres lacug (spurous regresso. Secara umum apabla suau daa memerluka dferesas sampa ke d supaya sasoer, maka dapa dyaaka sebaga I(d. Uj dlakuka dega peaksra model auoregressve dega OLS (Ordary Leas Square:
3 5 Asa p b a a ( p d c T c c ( Jka varabel beregras pada deraja yag berbeda, maka dsmpulka bahwa varabel dak berkoegras (Eders, 4... Uj Koegras (Coegrao Tes Kosep koegras dperkealka perama kal oleh Grager (98, dmaa berkaa dega masalah peeua hubuga kesembaga ekoom jagka pajag. Koegras merupaka mplkas secara sask eag adaya hubuga jagka pajag aara varabelvarabel ekoom. Adapu ujua uama dar uj koegras adalah uuk meguj apakah ssaa regres koegras sasoer aau dak (Isqomah & Masoer, 5. Jka pada uj deraja egras, varabel eregras pada deraja yag sama maka lagkah selajuya meduga hubuga kesembaga jagka pajag dalam beuk e,,, ; (3 dmaa: = varabel ak bebas = varabel bebas e = kesalaha (error Dar persamaa d aas dperoleh ssaa regres koegras yau, ( e e ( (4 da uuk meeuka la da maka dlakuka meode OLS uuk memperoleh e mmum, yau e ( ( (5 e ( ( (6 Jka persamaa (5 dbag dega maka dperoleh
4 Asa 6 selajuya subsus ke persamaa (6 maka dperoleh ( / / ( yag selajuya dlakuka peaksr erhadap ssaa dega OLS: dmaa: De a e (7 D e e e Jka ssaa dar persamaa (7 dak ampak seper whe ose, maka model augmeed pada uj dapa dguaka sebaga gaya, yau: De a e a e (8 Apabla varabel-varabel yag dguaka beregras pada deraja yag sama da resdual regres koegras sasoer, dalam ar varabel bebas (depede varable da varabel dak bebas (depede varable berkoegras maka kesabla daa jagka pajag dapa dlha. 3. Meodolog Peela Daa yag dguaka dalam peela merupaka daa sekuder berupa daa kurs IDR erhadap AUD yag dambl dar lapora Bak Idoesa (sumber : Daa berupa daa hara dar aggal Jauar 4 sampa dega 3 Aprl 8, sehgga jumlah daa adalah 57 daa. Hal megga rasaks yag erjad uuk IDR erhadap AUD haya berlagsug dar har Se sampa Juma kecual har lbur. Lagkah-lagkah yag dlakuka dalam peela duraka dalam beuk prosedur kerja berku:. Megdefkas daa pada masg-masg varabel bebas (depede da varabel ak bebas (depede.. Meguj kesasoera daa. Apabla daa dak sasoer maka dlakuka uj deraja egras. 3. Jka dperoleh deraja egras yag sama pada masg-masg varabel maka dapa dlajuka dega uj ssaa koegras. 4. Uj ssaa dlakuka uuk meguj apakah ssaa regres yag dhaslka sasoer aau dak, da jka ssaaya sasoer maka varabel bebas da varabel ak bebas berkoegras sehgga kesabla daa jagka pajag dapa dlha.
5 Asa 7 4. Hasl da Pembahasa 4.. Deskrps Daa Plo daa ruu waku yag dguaka pada peela dberka pada gambar berku KURS_JUAL Gambar. Plo Daa Kurs Jual IDR Terhadap AUD Trasaks Jauar 4 3 Aprl 8. Dar gambar d aas erlha bahwa daa kurs jual meujukka pola yag dak sasoer, sehgga uuk dapa laju ke uj koegras perlu dlha bahwa daa kurs jual aka sasoer pada suau orde ereu. Proses dsebu dega proses pesasoera dega uj Augmeed Dckey Fuller. Selajuya, rgkasa sask daa kurs jual yag dguaka dberka pada Tabel berku. Tabel. Rgkasa Sask Daa Kurs Jual IDR Terhadap AUD Trasaks Jauar 4 3 Aprl 8. Sask Nla Mea Mamum Mmum Sadar Devas Uj Akar U da Deraja Iegras Uuk memperkua deskrps bahwa daa yag dguaka dak sasoer, maka dlakuka peguja akar u Augmeed Dckey Fuller (ADF, bak megguaka red maupu apa megguaka red. Uuk peguja kesasoera, sebuah daa ruu waku dkaaka sasoer apabla la mulak ADF es sasc lebh kecl dar la mulak MacKo crcal values dega besara α yag sudah deuka (Kurawa, 4. Hasl peguja akar-akar u pada kurs jual IDR erhadap AUD dapa dlha pada abel berku. Tabel. ADF U Roo Tes Kurs Jual Tapa Tred pada Lag.
6 Asa 8 ADF Tes Sasc % Crcal Value* *MacKo crcal values for rejeco of hypohess of a u roo. 5% Crcal Value % Crcal Value Tabel 3. ADF U Roo Tes Kurs Jual Tapa Tred pada Lag 4. ADF Tes Sasc % Crcal Value* % Crcal Value % Crcal Value *MacKo crcal values for rejeco of hypohess of a u roo. Berdasarka hasl uj ADF apa red pada lag erlha bahwa daa dak sasoer, yag dada dega la mulak ADF es sasc.3694 lebh kecl dar la mulak MacKo crcal values pada araf %. Begupu dega uj ADF apa red pada lag 4 la mulak ADF es sasc.5779 lebh kecl dar la mulak MacKo crcal values pada araf %. Jad daa dak sasoer pada lag berapapu pada uj ADF apa red. Maka selajuya dlakuka uj ADF dega red, da haslya dberka pada abel berku. Tabel 4. ADF U Roo Tes Kurs Jual dega Tred pada Lag. ADF Tes Sasc % Crcal Value* % Crcal Value % Crcal Value -3.3 *MacKo crcal values for rejeco of hypohess of a u roo. Berdasarka abel d aas, daa kurs jual IDR erhadap AUD memlk la mulak ADF es sasc.676 yag lebh kecl dar la mulak MacKo crcal values pada araf %. Hal berar kurs jual IDR erhadap AUD dak sasoer pada lag. Tabel 5. ADF U Roo Tes Kurs Jual dega Tred pada Lag 4. ADF Tes Sasc % Crcal Value* % Crcal Value % Crcal Value -3.3 *MacKo crcal values for rejeco of hypohess of a u roo. Uj akar u dega red pada lag 4 juga dlakuka, da berdasarka Tabel 5 d aas erlha bahwa la mulak ADF es sasc.684 yag lebh kecl dar la mulak MacKo crcal values Hal berar daa belum sasoer bak pada lag maupu lag 4. Sehgga dapa dyaaka bahwa pada uj akar u ADF dega red daa dak sasoer pada lag berapapu juga. Begu pula halya dega daa kurs bel IDR erhadap AUD yag pada peguja akarakar u, daaya dak sasoer dmaa hasl plo daa kurs bel IDR erhadap AUD dapa dlha pada gambar berku.
7 Asa KURS_BELI Gambar. Plo Daa Kurs Bel IDR Terhadap AUD Trasaks Jauar 4 3 Aprl 8. Dar gambar d aas erlha bahwa daa kurs bel juga meujukka pola yag dak sasoer, da rgkasa sask daa kurs bel yag dguaka dberka pada Tabel 6 berku. Tabel 6. Rgkasa Sask Daa Kurs Bel IDR erhadap AUD Trasaks Jauar 4 3 Aprl 8. Sask Nla Mea Mamum 86.8 Mmum Sadar Devas Peryaaa bahwa daa kurs bel IDR erhadap AUD dak sasoer, dperkua dega melakuka uj ADF, yag haslya dberka pada abel berku. Tabel 7. ADF U Roo Tes Kurs Bel Tapa Tred pada Lag. ADF Tes Sasc % Crcal Value* % Crcal Value % Crcal Value *MacKo crcal values for rejeco of hypohess of a u roo. Tabel 8. ADF U Roo Tes Kurs Bel Tapa Tred pada Lag 4. ADF Tes Sasc % Crcal Value* % Crcal Value % Crcal Value
8 Asa 3 *MacKo crcal values for rejeco of hypohess of a u roo. Berdasarka hasl yag erlha pada Tabel 7 da 8 d aas dega megguaka uj akar u ADF apa red bak pada lag maupu lag 4, erlha bahwa daa belum sasoer dmaa pada Tabel 7 erlha bahwa la mulak ADF es sasc yag lebh kecl dar la mulak MacKo crcal values Begu juga yag erlha pada Tabel 8 dmaa la mulak ADF es sasc yag lebh kecl dar la mulak MacKo crcal values Jad dapa dyaaka bahwa daa kurs bel IDR erhadap AUD pada uj akar u ADF apa red, daaya belum sasoer pada lag berapa pu. Selajuya dlakuka uj akar u ADF dega red pada lag da lag 4, yag haslya dberka pada abel berku. Tabel 9. ADF U Roo Tes Kurs Bel dega Tred pada Lag. ADF Tes Sasc -.4 % Crcal Value* % Crcal Value % Crcal Value -3.3 *MacKo crcal values for rejeco of hypohess of a u roo. Pada Tabel 9 erlha bahwa la mulak ADF es sasc.4 yag lebh kecl dar la mulak MacKo crcal values 3.978, sehgga dkaaka bahwa daa dak sasoer. Da uuk memperkua peryaaa bahwa pada uj akar u ADF dega red daa kurs bel dak sasoer, maka dlakuka kembal uj akar u ADF dega red pada lag 4, da dperoleh haslya sebaga berku. Tabel. ADF U Roo Tes Kurs Bel dega Tred pada Lag 4. ADF Tes Sasc % Crcal Value* % Crcal Value % Crcal Value -3.3 *MacKo crcal values for rejeco of hypohess of a u roo. Tabel memperlhaka bahwa daa kurs bel dak sasoer, dmaa la mulak ADF es sasc.6544 yag lebh kecl dar la mulak MacKo crcal values Dar uj ADF bak megguaka red maupu apa megguaka red dperoleh la mulak ADF es sasc yag lebh kecl dar la mulak MacKo crcal values pada araf %, da meadaka bahwa daa kurs bel dak sasoer pada lag berapa pu. Uuk u dlakuka uj deraja egras uuk melha pada egras berapa daa aka sasoer. Haslya dberka pada abel berku. Tabel. ADF U Roo Tes Kurs Jual Dfferecg pada Lag. ADF Tes Sasc % Crcal Value* % Crcal Value % Crcal Value -3.3 *MacKo crcal values for rejeco of hypohess of a u roo.
9 Asa 3 Tabel. Augmeed ADF U Roo Tes Kurs Bel Dfferecg pada Lag. ADF Tes Sasc % Crcal Value* % Crcal Value % Crcal Value -3.3 *MacKo crcal values for rejeco of hypohess of a u roo. Tabel memperlhaka bahwa la mulak ADF es sasc lebh besar dar la mulak MacKo crcal value pada araf %. Begu pula halya pada Tabel la mulak ADF es sasc juga lebh besar dar la mulak MacKo crcal value pada araf %. Hal u meadaka bahwa varabel sudah sasoer, bak kurs jual maupu kurs bel beregras pada deraja aau orde sau (I( Uj Koegras Seelah dkeahu bahwa varabel-varabel yag dguaka dalam peela mempuya deraja egras yag sama yau beregras pada deraja (I(, maka lagkah selajuya adalah melakuka uj koegras. Pada uj, uuk melha apakah ssaa dar regres koegras sasoer aau dak, maka dlakuka plo daa erhadap ssaa, yag haslya dberka pada gambar berku RESID Gambar 3. Plo Daa Ssaa Koegras. Dar hasl plo daa ssaa koegras d aas, erlha bahwa ssaa elah sasoer yag dada dega sebara daa yag elah medeka la raa-raa. Da hal u pu dperkua dega melakuka uj kesasoera pada daa ssaa ersebu, dmaa haslya dperoleh sebaga berku. Tabel 3. Uj Ssaa Kurs Jual IDR erhadap AUD Trasaks Jauar 4 3 Aprl 8. ADF Tes Sasc % Crcal Value* % Crcal Value % Crcal Value
10 Asa 3 *MacKo crcal values for rejeco of hypohess of a u roo. Karea la mulak ADF es sasc lebh besar dar la mulak MacKo crcal value pada araf % yau , maka ssaa koegras dkaaka sasoer. Oleh karea ssaa koegrasya sasoer maka dapa dsmpulka bahwa daa kurs jual da kurs bel berkoegras, da dega demka aka dperoleh persamaa dar uj koegras sebaga berku, yag hasl legkapya dberka pada Tabel 4. Tabel 4. Uj Koegras Kurs Jual IDR Terhadap AUD Trasaks Jauar 4 3 Aprl 8. Varabel Koefse Sd. Error -Sasc Prob. KURS_BELI C Berdasarka abel d aas, maka persamaa dar uj koegras yag dperoleh adalah KURS_JUAL =.9657*KURS_BELI Koefse C = , meujukka apabla kurs bel berla ol maka kurs jual berla dalam jagka pajag. KURS_BELI =.965, meujukka apabla kurs bel megalam keaka sebesar saua maka kurs jual aka megalam keaka sebesar.965 perse dalam jagka pajag. Model ersebu dapa daggap vald karea la R =.9953, dmaa laya medeka. Dega demka dapa dperoleh kesmpula bahwa kurs bel dapa mempegaruh kurs jual aau erdapa kesabla daa jagka pajag aara la jual da la bel IDR erhadap AUD. 5. Kesmpula da Sara Dar hasl peela maka dapa dsmpulka bahwa berdasarka uj kesasoera daa, dega megguaka uj ADF bak pada daa kurs jual maupu kurs bel IDR erhadap AUD, dperoleh bahwa daa dak sasoer, meskpu kombas dar kedua varabel daa ersebu, ssaaya elah sasoer. Pada uj koegras dperoleh bahwa kurs bel dapa mempegaruh kurs jual, aau dega kaa la kedua varabel berkoegras sehgga dapa dsmpulka bahwa erdapa kesabla daa jagka pajag aara la jual da la bel IDR erhadap AUD. Kaja laju bsa dlakuka dega megguaka Error Correco Model (ECM uuk megeahu kesembaga jagka pedek d aara varabel-varabel yag dama. Dafar Pusaka Cryer, J.D., 986. Tme Seres Aalyss. PWS KENT, Ued Saes of Amerca. Eders, W., 948. Appled Ecoomerc Tme Seres, d edo. Joh Wley & Sos Ic., Ued Saes of Amerca.
11 Asa 33 Isowa, S.,. Aalss Fakor-Fakor yag Mempegaruh Nla Tukar Rupah erhadap Dollar Amerka. STIE Skubak, Semarag. Isqomah, N. da Masoer, F.W., 5. Kausalas Pegeluara Eerg da Perumbuha Ekoom d Idoesa Tahu 97-. Fakulas Ekoom Uversas Gadjah Mada, ogyakara. Kurawa, T., 4. Deerma Tgka Suku Buga Pjama d Idoesa Tahu 983. Fakulas Ekoom Uversas Neger Sebelas Mare, Surakara. Nusaara, A. da Asuk, E.P.,. Aalss Peraa Modal Asg erhadap Perumbuha Ekoom Idoesa. STIE Skubak, Semarag. Pdyck, R.S., 998. Ecoomerc Models Ad Ecoomc Forecass. McGraw-Hll, Sgapore. Saga, V., 3. Aalsa Sumber-sumber Perumbuha Ekoom Flpa Perode Fakulas Ekoom Uversas Trsak, Jakara.
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV
BAB 4 ENTROPI PADA PROSES STOKASTIK RANTAI MARKOV 4. Proses Sokask Dalam kehdupa yaa, sergkal orag g megama keerkaa sau kejada dega kejada la dalam suau erval waku ereu, yag merupaka suau barsa kejada.
Lebih terperinciBAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL. MESIN OKK Gill BCG1-P2 PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA
BAB III MENENTUKAN JADWAL OPTIMUM PERAWATAN OVERHAUL MESIN OKK Gll BCG1-P PADA BAGIAN DRAWING PT VONEX INDONESIA 3.1 Pedahulua Pada Bab II elah djelaska megea eor eor yag dbuuhka uuk meeuka jadwal opmum
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. instansi pemerintah, diantaranya adalah publikasi data dari Badan Pusat Statistik
III. METODE PENELITIAN A. Jes da Sumber Daa Daa yag dguaka adalah daa sekuder dar publkas das aau sas pemerah, daaraya adalah publkas daa dar Bada Pusa Sask megea PDRB Koa Badar Lampug da PDRB Props Lampug.
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF
Bule Ilmah Mah. Sa. da Terapaya Bmaser Volume 5, No. 3 26, hal 23 22. ESTIMASI PARAMETER MODEL SURVIVAL DISTRIBUSI EKSPONENSIAL DATA TERSENSOR DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD DAN BAYESIAN SELF Syarah
Lebih terperinciBEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA
Jural Maemaka, Vol., No., 2, 6 2 BEBERAPA SIFAT IDEAL GELANGGANG POLINOM MIRING: SUATU KAJIAN PUSTAKA AMIR KAMAL AMIR Jurusa Maemaka, FMIPA, Uversas Hasaudd 9245 Emal : amrkamalamr@yahoo.com INTISARI Msalka
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU
PENGGUNAAN METODE DURBIN WATSON DALAM MENYELESAIKAN MODEL REGRESI YANG MENGANDUNG AUTOKORELASI SKRIPSI SITI RAHAYU 8345 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS SUMATERA
Lebih terperinciMetode Bayes Dan Ketidaksamaan Cramer-Rao Dalam Penaksiran Titik
Jural Jural Maemaka, Saska, & Kompuas Vol. 4 No. Jauar 08 Vol. 3 No Jul 006 p-issn: 858-38 53 e-issn: 64-88 Vol. 4, No., 54-59, Jauar 08 Vol. 4, No., 54-58, Jauar 08 Meode Bayes Da Kedaksamaa Cramer-Rao
Lebih terperinciMODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN METODE BAYESIAN PADA DATA RUNTUN WAKTU INDEKS HARGA KONSUMEN KOTA - KOTA DI PAPUA
Prosdg Semar Nasoal Sas da Peddka Sas IX, Fakulas Sas da Maemaka, UKSW Salaga, Ju 4, Vol 5, No., ISSN :87-9 MODEL KOREKSI KESALAHAN DENGAN MEODE BAYESIAN PADA DAA RUNUN WAKU INDEKS HARGA KONSUMEN KOA -
Lebih terperinciLOGO ANALISIS REGRESI LINIER
LOGO ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Hazmra Yozza Jur. Maemaka FMIPA Uv. Adalas KOMPETENSI megdefkaska model regres ler bergada dalam oas aljabar basa maupu oas marks da asumsya medapaka model regres
Lebih terperinciOleh : Azzahrowani Furqon Dosen Pembimbing Dr. Purhadi, M.Sc.
Aalss Regres Webull uuk Megeahu Fakor-Fakor yag Mempegaruh Laju Perbaka Kods Kls Pedera Sroke Sud kasus RSU Haj Surabaya Oleh : Azzahrowa Furqo 3090004 Dose Pembmbg Dr. Purhad, M.Sc. AGENDA OUTLINE PENDAHULUAN
Lebih terperinciANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:
ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X
Lebih terperinciDISTRIBUSI GAMMA. Ada beberapa distribusi penting dalam distribusi uji hidup, salah satunya adalah distribusi gamma.
DITRIBUI GAMMA Ada beberaa dsrbus eg dalam dsrbus uj hdu, salah sauya adalah dsrbus gamma. A. Fugs keadaa eluag (fk) Fugs keadaa eluag (fk) dar dsrbus gamma dega dua arameer yau da adalah sebaga berku:
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,
Lebih terperinciTRANSMISI HARGA JAGUNG DI PROVINSI LAMPUNG
Jural Agrbss Idoesa (Vol 5 No 1, Ju 2017); halama 75-88 75 TRANSMISI HARGA JAGUNG DI PROVINSI LAMPUNG Ra Purwash 1, Muhammad Frdaus 2, da Sr Haroyo 2 1)Mahasswa Program Magser Ilmu Ekoom Peraa, Sekolah
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska
Lebih terperinciHidraulika Komputasi
Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.
Lebih terperinciPERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU
PERAMALAN LAJU PRODUKSI MINYAK DENGAN ARPS DECLINE CURVE DAN ANALISIS DERET WAKTU Dyah Rosa STEM Akamgas, Jl. Gajah Mada No. 38 Cepu E-mal: a_dyah@yahoo.com ABSTRAK Peramala produks d masa medaag saga
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai
BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres
Lebih terperinciJawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2
M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe
Lebih terperinciPENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI 1D DENGAN SKEMA FTCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON. Eko Prasetya Budiana 1 Syamsul Hadi 2
PENYELESAIAN NUMERIK PERSAMAAN KONDUKSI D DENGAN SKEMA FCS, LAASONEN DAN CRANK-NICOLSON Eko Praseya Budaa Syamsul Had Absrac, Fe dfferece mehod ( FCS, Laasoe ad Crak-Ncholso scheme) have bee develop for
Lebih terperinciRISK ANALYSIS RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL
RISK ANALYSIS Dr. Mohammad Abdul Mukhy,, SE., MM RESIKO DAN KETIDAKPASTIAN DALAM MEMBUAT KEPUTUSAN MANAJERIAL kepuusa maageral dbua d bawah kods-kods kepasa, kedak-pasa aau resko. Kepasa megacu pada suas
Lebih terperinciBAB 2. Tinjauan Teoritis
BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut
Lebih terperinciINFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2
INFERENSI DAA UJI HIDUP ERSENSOR IPE II BERDISRIBUSI RAYLEIGH Oleh : ak Wdhah Ww Madjya Saf Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Alum Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Absac Aalyss of lfe me s oe of sascal aalyss whch
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. bahkan tidak sedikit orang yang frustasi akibat dari krisis global.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakag Telah dkeahu bahwa saa sedag megalam krss global, dak haya erjad pada Negara yag sedag berkembag, bahka Negara maju juga megalamya, seper Amerka. Akbaya bayak orag yag
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier
BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres
Lebih terperinciRancangan Acak Kelompok
Racaga Acak Kelompok Saua percoaa dak seragam dlakuka pegelompoka egacaka dlakuka per kelompok Model : Y j μ + β + τ + ε dega : Y j respos pada perlakua ke -, ulaga ke - j μ raaa umum j τ pegaruh perlakuake
Lebih terperinci11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN
// REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA
Lebih terperinciANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCULOSIS DENGAN MODEL REGRESI COX
ANAISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KETAHANAN HIDUP PASIEN TUBERCUOSIS DENGAN MODE REGRESI COX Es Okava Sr Seyagsh da A Adrya Program Sud Maemaka Fakulas Maemaka da Ilmu Pegeahua Alam Uversas Pakua
Lebih terperinciSTUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF
STUDI SIMULASI DALAM ESTIMASI BAYESIAN OBYEKTIF A Seawa Program Su Maemaka Iusr a Saska Fakulas Sas a Maemaka Uversas Krse Saya Wacaa Jl Dpoegoro 52-6 Salaga 57 Ioesa e-mal: a_sea_3@yahoocom Absrak Dega
Lebih terperinciPERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka
Lebih terperinciBAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam
BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,
Lebih terperinciRangkaian Listrik 2. Fakultas Program Studi Tatap Muka Kode MK Disusun Oleh
MODU PERKUIAHA Ragkaa srk Idukas da Kapasas Fakulas Program Sud Taap Muka Kode MK Dsusu Oleh FAKUTAS TEKIK TEKIK EEKTRO 0 4009 Yulza ST,MT Absrac Tak ada egaga melas sebuah dukor jka arus ag melalu dukor
Lebih terperinciDi dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu
KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling
BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl
Lebih terperinciBAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI
BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten
BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar
Lebih terperinciAnalisis Survival dengan Model Regresi Cox Weibull pada Penderita Demam Berdarah Dengue (DBD) di Rumah Sakit Haji Sukolilo Surabaya
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (13) 337-35 (31-98X Pr) D-165 Aalss Survval dega Model Regres Cox Webull pada Pedera Demam Berdarah Degue (DBD) d Rumah Sak Haj Sukollo Surabaya Edhy Basya, da I
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu
BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl
Lebih terperinciEstimasi Parameter dan Dalam Pemulusan Eksponensial Ganda Dua Parameter Dengan Metode Modifikasi Golden Section
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol., No., (Sep. 0) ISSN: 0- A- Esmas Parameer a Dalam Pemulusa Ekspoesal Gaa Dua Parameer Dega Meoe Mofkas Gole Seco Nla Yuwa, Lukma Haaf, Nur Wahyugsh Jurusa Maemaka, Fakulas
Lebih terperinciANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS
ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS = 1 + + + + k k + u PowerPot Sldes baa Rohmaa Educato Uverst of Idoesa 007 Laboratorum Ekoom & Koperas Publshg Jl. Dr. Setabud
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegera Peramala Meuru Assaur peramala adalah kegaa uuk memperkraka apa yag aka erjad d masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau suas aau kods yag dperkraka aka erjad pada
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka
Lebih terperinciBAB V ANALISA HASIL. Untuk mendapatkan jenis peramalan yang dinginkan terdapat banyak
BB V NLIS HSIL 5.1 Ukura kurasi Hasil Peramala Uuk medapaka jeis peramala yag digika erdapa bayak parameer-parameer yag dapa diguaka. Seperi yag elah diuraika pada ladasa eori, parameer-parameer ersebu
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI. Ramalan pada dasarnya merupakan dugaan atau perkiraan mengenai terjadinya suatu
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala Ramala pada dasarya merupaka dugaa aau perkiraa megeai erjadiya suau kejadia aau perisiwa di waku yag aka daag. Peramala merupaka sebuah ala bau yag peig dalam
Lebih terperinciREFLEKTANSI DAN TRANSMITANSI CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM. Christina Dwi Ratnawati
REFLEKTANS DAN TRANSMTANS CAHAYA PADA LARUTAN GULA DAN LARUTAN GARAM Chrsa Dw Raawa Jurusa Fska Fakulas Maemaka da lmu Pegeahua Alam Uversas Dpoegoro sar : Telah dlakuka kaja erhadap larua gula da larua
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
5 BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Tjaua Pusaka 2.. Defs Pemelharaa Pegera pemelharaa aau perawaa ( maeace ) adalah suau kombas dar berbaga daka yag dlakuka uuk mejaga suau barag aau memperbakya, sampa pada suau
Lebih terperinciPENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan
Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah
Lebih terperinciSIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS
Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas
Lebih terperinciRegresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh
Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,
BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga
Lebih terperinciSTATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis
STATISTIK Ukura Gejala Pusat Ukura Letak Ukura Smpaga, Dspers da Varas Mome, Kemrga, da Kurtoss Notas Varabel dyataka dega huruf besar Nla dar varabel dyataka dega huruf kecl basaya dtuls Tmes New Roma
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3 Meode Pegumpula Daa 3 Jeis Daa Pada peeliia ii aka megguaka jeis daa yag bersifa kuaiaif Daa kuaiaif adalah daa yag berbeuk agka / omial Dalam peeliia ii aka megguaka daa pejuala
Lebih terperinciJumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun
Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban
Lebih terperinciBAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP
BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh
Lebih terperinciS2 MP Oleh ; N. Setyaningsih
S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal
Lebih terperinciDasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB
Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad
Lebih terperinciDeclustering Peaks Over Threshold Pada Data Curah Hujan Ekstrim Dependen di Sentra Produksi Padi Jawa Timur
Decluserg Peaks Over Threshold Pada Daa Curah Huja Eksrm Depede d Sera Produks Pad Jawa Tmur Rosa Malka () da Suko () ()() Jurusa Saska, FMIPA, ITS, Isu Tekolog Sepuluh Nopember (ITS) Jl. Aref Rahma Hakm,
Lebih terperinciFINITE FIELD (LAPANGAN BERHINGGA)
INITE IELD (LAPANGAN BERHINGGA) Muhamad Zak Ryao NIM: /5679/PA/8944 E-mal: zak@malugmacd h://zakmahwebd Dose Pembmbg: Drs Al Sujaa, MSc Jka suau laaga (feld) memua eleme yag bayakya berhgga, maka laaga
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT (UGP)
UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat
Lebih terperinciTAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL Hesty ala, Arsma Ada, Bustam hestyfala@ymalcom Mahasswa Program S Matematka MIPA-UR Dose Matematka MIPA-UR
Lebih terperinci2.2.3 Ukuran Dispersi
3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. pada masa mendatang. Peramalan penjualan adalah peramalan yang mengkaitkan berbagai
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegeria Peramala (orecasig) Peramala (orecasig) adalah suau kegiaa yag memperkiraka apa yag aka erjadi pada masa medaag. Peramala pejuala adalah peramala yag megkaika berbagai
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Hipotesis Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi.
. Pedahulua PENGUJIAN HIPOTESIS Hipoesis Saisik : peryaaa aau dugaa megeai sau aau lebih populasi. Pegujia hipoesis berhubuga dega peerimaa aau peolaka suau hipoesis. Kebeara (bear aau salahya) suau hipoesis
Lebih terperinciBAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah
BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN
PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu
Lebih terperinciBAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU
BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka
Lebih terperinciSTUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc
STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha
Lebih terperinciWAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST
Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.
Lebih terperinciANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL
Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 4 Me ANALISIS PEUBAH PREDIKTOR YANG MEMUAT KESALAHAN PENGUKURAN DENGAN REGRESI ORTOGONAL Ksmat Jurusa Peddka
Lebih terperinciTAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD
TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Eka Mer Krst ), Arsma Ada ), Sgt Sugarto ) ekamer_tross@ymal.com ) Mahasswa Program S Matematka FMIPA-UR
Lebih terperinciBAB III ISI. x 2. 2πσ
BAB III ISI 4. Keadata Normal Multvarat da Sfat-sfatya Keadata ormal multvarat meruaka geeralsas dar keadata ormal uvarat utuk dmes. f ( x) [( x )/ ] / = e x π x = ( x )( ) ( x ). < < (-) (-) Betuk (-)
Lebih terperinciBab 7 NILAI DAN VEKTOR EIGEN
Bab 7 NILAI DAN VEKTOR EIGEN 7 Movas Dmovas bab dega medskuska persamaa a hy by c, dega dak semua dar a, b, da c adalah ol Peryaaa a hy by dsebu beuk kuadrak dalam da y, sera erdapa deas a hy by a h [
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel
BAB LANDASAN TEORI.1 Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varabel terhadap varabel yag la. Varabel yag pertama dsebut dega bermacam-macam stlah:
Lebih terperinciPENAKSIR RASIO REGRESI LINEAR YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN
PENAKIR RAIO REGREI LINEAR ANG EFIIEN UNTUK RATA-RATA POPULAI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Ed Jamlu 1* Harso Haposa rat 1 Mahasswa Program tud 1 Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka
Lebih terperinciPendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin
4/6/015 Oleh : Fauza Am Se, 06 Aprl 015 GDL 11 (07.30-10.50) Pedahulua Aalsa regres dguaka utuk mempelajar da megukur hubuga statstk ag terjad atara dua atau lebh varbel. Dalam regres sederhaa dkaj dua
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN EORI 2.1 Pegeria Peramala Peramala adalah kegiaa uuk memperkiraka apa yag aka erjadi di masa yag aka daag. Sedagka ramala adalah suau siuasi aau kodisi yag diperkiraka aka erjadi pada masa
Lebih terperinciTUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER
TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu
BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka
Lebih terperinciREGRESI LINIER SEDERHANA
MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Dsusu oleh : I MADE YULIARA Jurusa Fska Fakultas Matematka Da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Udayaa Tahu 016 Kata Pegatar Puj syukur saya ucapka ke hadapa Tuha Yag Maha Kuasa
Lebih terperinciIII BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan
III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
III. METODE PENELITIN 3. Jes da Suber Daa Daa uaa yag dguaka uuk eela adalah harga yak bu dua (), harga yak kedela dua (), harga CPO CIF Roerda (), harga CPO FOB Malaysa (PCPOMY), harga eksor CPO (), harga
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013
3. Lokas dan Waku Penelan 3.. Lokas Penelan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penelan n dlaksanakan d SMP Neger 7 Goronalo pada ahun ajaran 0/03 3.. Waku Penelan Penelan n d laksanakan pada semeser genap ahun
Lebih terperinciAnalisis Regresi Robust Menggunakan Kuadrat Terkecil Terpangkas untuk Pendugaan Parameter
Vol. 6, No., 9-6, Jauar Aalss Regres Robust Megguaka Kuadrat Terkecl Terpagkas utuk Pedugaa Parameter Asa, Raupog, Sarmat Zaudd Abstrak Prosedur regres robust dtujuka utuk megakomodas adaya keaeha data,
Lebih terperinciPeramalan Deret Waktu Multivariat Seasonal pada Data Pariwisata dengan Model Var-Gstar
Jural ILMU DASAR Vol. No., uar 2 : 9 Peramala Dere Waku Mulvara Seasoal pada Daa Parwsaa dega Model Var-Gsar Seasoal Mulvara Tme Seres Forecasg O Toursm Daa by Usg Var-Gsar Model Dhorva Urwaul Wusqa )
Lebih terperinciPemecahan Masalah Integer Programming Biner Dengan Metode Penambahan Wawan Laksito YS 6)
Pemecaha Masalah Ieger Programmg Ber Dega Meode Peambaha Wawa Lakso YS 6) ISSN : 1693 1173 Absrak Program Ler adalah perecaaa akfas-akfas uuk memperoleh suau hasl yag opmal. Tdak semua varabel kepuusa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Regres merupaka suatu metode statstka yag dguaka utuk meyeldk pola hubuga atara dua atau lebh varabel.betuk atau pola hubuga varabelvarabel tersebut dapat ddetfkas
Lebih terperinciBab II Teori Pendukung
Bab II Teor Pedukug.. asar Statstka Utuk keperlua peaksra outstadg clams lablty, pegetahua dalam statstka mead hal yag petg. asar statstka yag dguaka dalam tess atara la :. strbus ormal Sebuah peubah acak
Lebih terperinciKRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB
KRITERIA INVESTASI DEPARTEMEN AGRIBISNIS FEM - IPB Sudi kelayaka bisis pada dasarya berujua uuk meeuka kelayaka bisis berdasarka krieria ivesasi Krieria ersebu diaaraya adalah ; 1. Nilai bersih kii (Ne
Lebih terperinciPeramalan Penjualan Sepeda Motor Tiap Jenis di Wilayah Surabaya dan Blitar dengan Model ARIMA Box-Jenkins dan Vector Autoregressive (VAR)
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Prn) D-36 Peramalan Penjualan eda Moor Tap Jens d Wlayah Surabaya dan Blar dengan Model ARIMA Box-Jenkns dan Vecor Auoregressve (VAR) Ade
Lebih terperinciAnalisis Korelasi dan Regresi
Aalss Korelas da Regres Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uad LOGO www.themegaller.com LOGO Data varat Data dega dua varael Terhadap satu pegamata dlakuka pegukurapegamata terhadap varael
Lebih terperinciIII. METODE KAJIAN A.
25 III. METODE KAJIAN A. Lokas da Waku Kaja Lokas kaja d dusr sapu PT. XYZ yag berlokas d Dusu III R.3/05 Desa Kalbuaya, Kecamaa Telagasar, Kabupae Karawag. Pemlha lokas dlakuka secara segaja (purposve),
Lebih terperinciINTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2
INTERVAL KEPERCAAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFIIEN VARIAI DARI DITRIBUI LOGNORMAL I. Pebrya * Bustam. ugarto Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa
Lebih terperinciIII. METODE KAJIAN 1. Lokasi dan Waktu 2. Metode Pengumpulan Data
III. METODE KAJIAN 1. Lokasi da Waku Lokasi kajia berempa uuk kelompok dilaksaaka di kelompok peeraka sapi di Bagka Tegah, Provisi Bagka Beliug, da Kelompok Peeraka Sapi di Cisarua, Bogor, Provisi Jawa
Lebih terperinci4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data
//203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura
Lebih terperinciB A B III METODE PENELITIAN. Objek penelitian dalam penelitian ini adalah menganalisis perbandingan
30 B A B III METODE PENELITIAN 3. Peeapa Lokai da Waku Peeliia Objek peeliia dalam peeliia ii adalah megaalii perbadiga harga jual produk melalui pedekaa arge pricig dega co-plu pricig pada oko kue yag
Lebih terperinci