BAB 2 LANDASAN TEORI

dokumen-dokumen yang mirip
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran

adalah nilai-nilai yang mungkin diambil oleh parameter jika H

BAB II LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dijelaskan tentang teori yang dipakai dalam

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

Created by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)

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

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

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

titik tengah kelas ke i k = banyaknya kelas

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

BAB II KONSEP DASAR. adalah koleksi dari peubah acak. Untuk setiap t dalam himpunan indeks T, N ( t)

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

BAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 2 LANDASAN TEORI. Istilah regresi diperkenalkan oleh seorang yang bernama Francis Gulton dalam

STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

BAB 2. Tinjauan Teoritis

E ax by c ae X be Y c. 6.1 Pengertian Umum

PENAKSIR RANTAI RASIO-CUM-DUAL UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING GANDA

KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT

HIMPUNAN RENTANGAN DAN BEBAS LINIER. di V. Vektor w dikatakan sebagai kombinasi linier dari vektor-vektor v, 1

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

H dinotasikan dengan B H

STATISTIKA ELEMENTER

Rangkuman 1. Statistik menyatakan kumpulan data yang dapat berupa angka yang dinamakan data kuantitatif maupun non angka yang dinamakan data

Pemilihan Model Regresi Terbaik Menggunakan Metode Akaike s Information Criterion dan Schwarz Information Criterion

Kajian Hubungan Koefisien Korelasi Pearson (r), Spearman-rho (ρ), Kendall-Tau (τ), Gamma (G), dan Somers ( d

Bukti Teorema Sisa China dengan Menggunakan Ideal Maksimal

BAB IX. STATISTIKA. Contoh : hasil ulangan Matematika 5 siswa sbb: Pengertian Statistika dan Statistik:

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

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

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

9. SOAL-SOAL STATISTIKA

9. SOAL-SOAL STATISTIKA

BAB 2 LANDASAN TEORI

ANALISIS JUMLAH TENAGA KERJA TERHADAP JUMLAH PASIEN RSUD ARIFIN ACHMAD PEKANBARU MENGGUNAKAN METODE REGRESI GULUD

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

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

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

BAB II KAJIAN TEORI. tertentu (Martono, 1999). Sistem bilangan real dinotasikan dengan R. Untuk

UKURAN DASAR DATA STATISTIK

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

Analisis Regresi Eksponensial Berganda (Studi Kasus: Jumlah Kelahiran Bayi di Kalimantan Timur pada Tahun 2013 dan 2014)

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

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

PENDETEKSIAN HETEROSKEDASTISITAS DENGAN PENGUJIAN KORELASI RANK SPEARMAN DAN TINDAKAN PERBAIKANNYA

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

PROSEDUR PENGUJIAN HIPOTESIS SEHUBUNGAN DENGAN AKAR-AKAR LATEN DARI MATRIKS KOVARIANS (Dalam Analisis Komponen Utama)

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel

Ir. Tito Adi Dewanto

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

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

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

LEMMA HENSTOCK PADA INTEGRAL. Muslich Jurusan Matematika FMIPA UNS fine dan integral M

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

METODE PENELITIAN. Populasi dari penelitian ini adalah seluruh peserta didik kelas VII semester genap

Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Angka Morbiditas di Jawa Timur Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline

REGRESI SEDERHANA Regresi

MINGGU KE-10 HUBUNGAN ANTAR KONVERGENSI

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

METODE NUMERIK ROSENBERG DENGAN ARAH PENCARIAN TERMODIFIKASI PENAMBAHAN KONSTANTA l k

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

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

8.4 GENERATING FUNCTIONS

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

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

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

Prosiding SPMIPA. pp , 2006 ISBN : PERKEMBANGAN ESTIMATOR DENSITAS NON PARAMETRIK DAN APLIKASINYA

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

BAB II LANDASAN TEORI. digunakan dengan mengabaikan asumsi-asumsi yang melandasi penggunaan metode

Bab II Teori Pendukung

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

STUDI PEMODELAN PERAMBATAN GELOMBANG SURJA PETIR PADA SALURAN TRANSMISI 150 KV MENGGUNAKAN METODE MULTI- CONDUCTOR TRANSMISSION LINE

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

BAB III FUZZY C-MEANS. mempertimbangkan tingkat keanggotaan yang mencakup himpunan fuzzy sebagai

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. analisis regresi logistik, dan analisis regresi logistik rare event.

Transkripsi:

BAB LANDASAN TEORI. Aalss Regres Perubaha la suatu varabel tda selalu terjad dega sedrya amu perubaha la varabel tu dapat pula dsebaba oleh berubahya varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut. Utu megetahu pola la suatu varabel yag dsebaba oleh varabel la dperlua alat aalss yag memuga ta utu membuat perraa la varabel tersebut pada la tertetu varabel yag mempegaruhya. Te yag umum dguaa utu megaalss hubuga atara dua atau lebh varabel dalam lmu statst adalah aalss regres. Aalss regres adalah te statst yag bergua utu memersa da memodela hubuga datara varabel-varabel. Aalss regres bergua dalam meelaah hubuga dua varabel atau lebh da terutama utu meelusur pola hubuga yag modelya belum detahu dega sempura sehgga dalam peerapaya lebh bersfat esploratf. Persamaa regres yag dguaa utu membuat tasra megea la varabel terat dsebut persamaa regres estmas yatu suatu formula matemats yag meujua hubuga eterata atara satu atau beberapa varabel yag laya sudah detahu dega satu varabel yag laya belum detahu. Sfat hubuga atarvarabel dalam persamaa regres merupaa hubuga sebab abat. Regres yag berart peramala peasra atau pedugaa pertama al dpereala pada tahu 877 oleh Sr Fracs Galto (8 9) sehubuga Uverstas Sumatera Utara

dega peeltaya terhadap mausa. Peelta tersebut membadga atara tggg aa la-la da tgg bada orag tuaya. Istlah regres pada mulaya bertujua utu membuat perraa la suatu varabel (tgg bada aa) terhadap suatu varabel yag la (tgg bada orag tua). Pada perembaga selajutya aalss regres dapat dguaa sebaga alat utu membuat perraa la suatu varabel dega megguaa beberapa varabel la yag berhubuga dega varabel tersebut... Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa adalah aalss regres yag melbata hubuga fugsoal atara satu varabel terat dega satu varabel bebas. Varabel terat merupaa varabel yag laya selalu bergatug dega la varabel la. Dalam hal varabel terat yag laya selalu dpegaruh oleh varabel bebas sedaga varabel bebas adalah varabel yag laya tda bergatug pada la varabel la. Da basaya varabel terat dotasa dega sedaga varabel bebas dotasa dega X. Hubuga-hubuga tersebut dyataa dalam model matemats yag membera persamaa-persamaa tertetu. Betu umum persamaa regres ler sederhaa yag meujua hubuga atara dua varabel yatu varabel X sebaga varabel bebas da varabel sebaga varabel terat adalah dmaa: X varabel terat e- varabel bebas e- a (.) bx a tersep (tt potog urva terhadap sumbu ) b emrga (slope) urva ler Uverstas Sumatera Utara

Gambar. Dagram pecar Metode uadrat terecl adalah suatu metode utu meghtug a da b sebaga perraa A da B sedema rupa sehgga jumlah devas uadrat ( e ) SSD meml la terecl. Model sebearya Model perraa : A BX ε : a bx e Dmaa a b merupaa perraa / tasra atas A B. Ja X durag dega rata-rataya ( X X ) baru dega. Maa persamaaya mejad: aa dperoleh varabel a b e e ( a b ) [ ( a b )] e SSD (.) Metode memmuma jumlah devas uadrat (regres uadrat terecl) yag ddasara pada pemlha a da b sehgga memmala jumlah uadrat devas tt-tt data dar gars yag dcocoa. Uverstas Sumatera Utara

Gambar. Suatu pegamata (data) yag tda tepat pada gars regres Kemuda aa dtasr a da b sehgga ja tasra dsubsttusa e dalam persamaa (.) maa jumlah devas uadrat mejad mmum. Dega medfferesala persamaa (.) terhadap a da b dega meetapa dervatf parsal yag dhasla sama dega ol dperoleh: e a a ( a b ) a b aˆ (.3) e b b ( a b ) a b ˆ b (.4) Nla â da bˆ yag dperoleh dega cara dsebut tasra uadrat terecl masg-masg dar a da b. Dega dema tasra persamaa regres dapat dtuls sebaga ˆ aˆ bˆ X yag dsebut persamaa preds. Gars regres bergua utu meetua hubuga pegaruh perubaha varabel yag satu terhadap varabel yag laya. Selajutya dar hubuga dua varabel dapat dembaga utu aalsa tga varabel atau lebh. Uverstas Sumatera Utara

.. Multple Regres Multple regres (regres ler gada) merupaa regres ler yag melbata hubuga fugsoal atara sebuah varabel terat dega dua atau lebh varabel bebas. Sema baya varabel bebas yag terlbat dalam suatu persamaa regres sema rumt meetua la statst yag dperlua hgga dperoleh persamaa regres estmas. Regres ler bergada bergua utu medapata pegaruh dua varabel rterumya atau utu mecar hubuga fugsoal dua varabel predtor atau lebh dega varabel rterumya atau utu meramala dua varabel predtor atau lebh terhadap varabel rterumya. Hubuga ler lebh dar dua varabel yag bla dyataa dalam betu persamaa matemats adalah: dmaa: X X ε varabel terat X X varabel bebas pada varabel e-sampa varabel e-... parameter regres ε la esalaha (error) Metode uadrat terecl dar estmas yag terdr dar mmum ε yag bereaa dega dmaa mmum ε ' ε X megea yatu: ' ε ε ( X )'( X ) ' ' X ' ' X ' X ε ' ε Perbedaa ε ' ε megea da persamaa dperoleh: X ' X ' X atau X ' X X ' (.5) Uverstas Sumatera Utara

( X ' X ) X ' ˆ (.6) Kemuda utu ( X )'( X ) [ X X ( ˆ ˆ )] ' [ X X ( ˆ ˆ )] ( X ˆ ) ' ( X ˆ ) ( ˆ ) ' X ' X ( ˆ ) ( X ˆ ) ' ( X ˆ ) Mmum dar ( X ) ( X ) Solus utu melhat mmum ' adalah ( X ˆ ) ' ( X ˆ ) ε ' ε. dcapa pada ˆ.. Estmas Estmas adalah measr cr-cr tertetu dar populas atau memperraa la populas (parameter) dega memaa la sampel (statst). Dega statsta ta berusaha meympula populas. Dalam eyataaya meggat berbaga fator utu eperlua tersebut dambl sebuah sampel yag represetatf da berdasara hasl aalss terhadap data sampel esmpula megea populas dbuat. Cara pegambla esmpula tetag parameter berhubuga dega cara-cara measr harga parameter. Jad harga parameter sebearya yag tda detahu aa destmas berdasara statst sampel yag dambl dar populas yag bersaguta. Sfat atau cr estmator yag ba yatu tda bas efse da osste:. Estmator yag tda bas Estmator dataa tda bas apabla a dapat meghasla estmas yag megadug la parameter yag destmasa. Msala estmator θˆ dataa estmator yag tda bas ja rata-rata semua harga θˆ yag mug aa sama dega θ. Dalam bahasa espetas dtuls E ( θ ) θ. ˆ Uverstas Sumatera Utara

. Estmator yag efse Estmator dataa efse apabla haya dega retag la estmas yag ecl saja sudah cuup megadug la parameter. Estmator bervaras mmum alah estmator dega varas terecl datara semua estmator utu parameter yag sama. Ja ˆ θ da ˆ θ dua estmator utu θ dmaa varas utu ˆ θ lebh ecl dar varas utu ˆ θ maa ˆ θ merupaa estmator bervaras mmum. 3. Estmator yag osste Estmator dataa osste apabla sampel yag dambl berapa pu besarya pada retagya tetap megadug la parameter yag sedag d estmas. Msala θˆ estmator utu θ yag dhtug berdasara sebuah sampel aca beruura. Ja uura sampel ma besar medeat uura populas meyebaba θˆ medeat θ maa θˆ dsebut estmator osste. Estmas la parameter meml dua cara yatu estmas tt (pot estmato) da estmas selag (terval estmato). a. Estmas tt (pot estmato) Estmas tt adalah estmas dega meyebut satu la atau utu megestmas la parameter. b. Estmas terval (terval estmato) Estmas terval dega meyebut daerah pembatasa dmaa ta meetua batas mmum da masmum suatu estmator. Metode memuat la-la estmator yag mash daggap bear dalam tgat epercayaa tertetu (cofdece terval). Uverstas Sumatera Utara

.. Estmas Masmum Lelhood Suatu cara yag petg utu medapat estmator yag ba adalah metode masmum lelhood yag dpereala oleh R. A. Fsher. Masmum lelhood merupaa suatu cara medapat estmator a utu parameter b yag tda detahu dar populas dega memasmuma fugs emuga. Utu data sampel dar dstrbus yag otu dega fugs padat f( ; α) dtetua fugs lelhood sebaga L( ; α) f( ;α) f( ; α). Utu data sampel dstrbus yag dsrt dega la emuga p(x ) p (α) r da freues f f r dtetua dega fugs lelhood sebaga: L f f r (... ; α ) ( p ( α ))...( pr ( α )) f Karea l L merupaa trasformas yag mooto a darpada L maa l L mecapa masmumya pada la α yag sama. Meurut htug dfferesal l L persamaaya mejad α ˆ. Suatu aar persamaa a (... ) memasmuma L dsebut estmas masmum lelhood utu α. α yag.. Masmum Lelhood dalam Multple Regres Masmum lelhood adalah metode yag dapat dguaa utu megestmas suatu parameter dalam regres. ( X X ) Ja X durag dega rata-rataya maa aa dperoleh varabel baru da selsh atara X dega X merupaa perhtuga yag sederhaa area jumlah dar la tersebut adalah sama dega ol Da persamaa multple regresya mejad:. Uverstas Sumatera Utara

dmaa:... ε (.7) varabel terat e- selsh atara varabel bebas X dega la rata-rataya pada pegamata e- parameter regres ε la esalaha (error) Te estmas masmum lelhood mempertmbaga berbaga populas yag mug dega perpdaha gars regres da regres tersebut megellg dstrbus utu semua poss yag mug. Perbedaa poss yag berhubuga dega perbedaa la percobaa utu.... Dalam hal pegamata lelhood aa d estmas. Utu estmas masmum lelhood dplh hpotess populas yag masmum dalam lelhood. Secara umum adaa ta mempuya sampel beruura da ta g megetahu emuga sampel yag damat. Dperlhata fugs la emuga utu... : p (...... ) (.8) Meggat emuga la pertama adalah: p ( ) ( ) e π (.9) Hal d atas adalah dstrbus ormal sederhaa dega rata-rata p da varas ( ) ( ) µ e π yag dsubsttus e dalam. Kemuga la edua sama dega (.9) ecual aga satu dgat dega dua da seterusya utu semua la amata laya. Uverstas Sumatera Utara

(.8) dmaa: Utu la bebas dega megala semua emuga bersama dalam p (...... ) ( ) ( ) e π e π ( ) e π (.) Dega meyataa hasl al emuga bersama utu la yag pegguaaya deal utu espoesal. Hasl (.) dapat dperlhata dega pejumlaha espoe: p (...... ) e π ( ) ( ) (.) Meggat amata yag dbera dpertmbaga utu berbaga la.... Sehgga persamaa (.) damaa fugs lelhood: dmaa: (... ) ( π ) L e (... ) L fugs masmum lelhood pada parameter... (.) parameter yag merupaa smpaga bau utu dstrbus π la osta (π 346) baya data sampel e blaga osta (e 783) varabel terat e- parameter regres e- Uverstas Sumatera Utara

Dar persamaa (.) dperoleh l L(... ) yatu: ( ) ( ) Λ L l l... l π (.3) Dega medfferesala Λ terhadap setap parameter... da meetapa dervatf parsal yag dhasla sama dega ol dperoleh: ( ) Λ ˆ (.4) ( ) Λ (.5) ( ) Λ (.6) Maa hasl yag dperoleh dar peurua parsal d atas dapat dhtug la parameter ˆ ˆ ˆ. Uverstas Sumatera Utara