BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

dokumen-dokumen yang mirip
Analisis Variansi satu faktor Single Factor Analysis Of Variance (ANOVA)

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)

Analisis Variansi satu faktor (Analysis Of Variance / ANOVA)

Bab 4 ANAKOVA (ANALISIS KOVARIANSI)

Dr.Eng. Agus S. Muntohar Department of Civil Engineering

BAB 2 ANAVA 2 JALAN. Merupakan pengembangan dari ANAVA 1 Jalan Jika pada ANAVA 1 jalan 1 Faktor Jika pada ANAVA 2 jalan 2 Faktor

Bab 1. Anava satu. Analisis Variansi (Analysis Of Variance / ANOVA) satu faktor

BAB 1 PENDAHULUAN. perkebunan karet. Karet merupakan Polimer hidrokarbon yang terkandung pada

REGRESI. Curve Fitting. Regresi Eksponensial. Regresi 1

REGRESI. Curve Fitting Regresi Linier Regresi Eksponensial Regresi Polynomial. Regresi 1

BAB VI ANALISIS REGRESI

( X ) 2 ANALISIS REGRESI

Bab 4 ANALISIS REGRESI dan INTERPOLASI

CNH2B4 / KOMPUTASI NUMERIK

Model Tak Penuh. Definisi dapat di-uji (testable): nxp

PRAKTIKUM 22 Interpolasi Linier, Kuadratik, Polinomial, dan Lagrange

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

KAJIAN BATAS KESALAHAN MINIMUM METODE RUNGE-KUTTA ORDE KEDUA, KETIGA, DAN KEEMPAT

PRAKTIKUM 12 Regresi Linier, Regresi Eksponensial dan Regresi Polinomial

PENCOCOKAN KURVA (CURVE FITTING) INTERPOLASI

DIGRAF EKSENTRIS PADA DIGRAF SIKEL, DIGRAF KOMPLIT DAN DIGRAF KOMPLIT MULTIPARTIT. Jl. Prof. H. Soedarto SH Semarang 50275

1 yang akan menghasilkan

I PENDAHULUAN II LANDASAN TEORI

PRAKTIKUM 10 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss Seidel

BAB V ANALISIS REGRESI

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. mempengaruhi sering disebut variabel bebas, variabel independen atau variabel

bila nilai parameter sesungguhnya adalah. Jadi, K( ) P( SU jatuh ke dalam WP bila nilai parameter sama dengan )

III PEMBAHASAN. x x. 3.1 Analisis Metode Perhatikan persamaan integral Volterra berikut. x. atau (11)

JURUSAN FISIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER 1

CATATAN KULIAH Pertemuan XIII: Analisis Dinamik dan Integral (1)

a home base to excellence Mata Kuliah : Kalkulus Kode : TSP 102 Integral Pertemuan - 6

PENENTUAN MODEL REGRESI TERPOTONG ATAS DENGAN METODE MAKSIMUM LIKEHOOD. Dydaestury Jalarno 1,Dwi Ispriyanti 2. Alumni Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

Bab 2 LANDASAN TEORI

PRAKTIKUM 8 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan Metode Eliminasi Gauss

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN REGRESI ROBUST PADA SAMPING ACAK SEDERHANA.

Anuitas. Anuitas Akhir

VARIASI PEMBAYARAN ANUITAS DENGAN POLA DERET ARITMATIKA

Pemain P 1. Teorema 4.1 (Teorema minimax). Untuk setiap matriks pembayaran (pay off matrix), terdapat strategi optimal x* dan y* sedemikian sehingga

III PEMBAHASAN. peubah. Sistem persamaan (6) dapat diringkas menjadi Bentuk Umum dari Magic Square, Bilangan Magic, dan Matriks SPL

( ) τ k τ HASIL DAN PEMBAHASAN. Perumusan Penduga Bagi θ

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: 30-37

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB I PENDAHULUAN. Populasi merupakan kumpulan dari individu organisme yang memiliki

SISTEM PERSAMAAN LINEAR. Nurdinintya Athari (NDT)

FUNGSI KARAKTERISTIK. penelitian ini akan ditentukan fungsi karakteristik dari distribusi four-parameter

METODE UNWEIGHTED MEANS UNTUK FAKTORIAL TAK SEIMBANG DISPROPORSIONAL

ESTIMASI DAN RELIABILITAS PADA DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN METODE BAYES

Metode Numerik. Regresi. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2008 PENS-ITS

Bentuk Umum Perluasan Teorema Pythagoras

MAKALAH STATISTIK DAN STOKASTIK

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

PROGRAM LINEAR BILANGAN BULAT DUAL SKRIPSI

BAB III NORM MATRIKS PADA HIMPUNAN DARI MATRIKS-MATRIKS TOEPLITZ. Definisi 3.1 Matriks Toeplitz adalah suatu matriks., dengan nilai,, dan indeks yang

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR DENGAN METODE JACOBI. Prasetyo Budi Darmono Jurusan Pendidikan Matematika FKIP Universitas Muhammadiyah Purworejo

BAB IV METODA ANALISIS RANGKAIAN

1. Kepekatan bakteria pencemar p(t), di dalam secawan teh tarik yang dibiarkan selama beberapa jam diberikan oleh: p(t) = 50e -1.5t + 15e -0.

Bab 2 Landasan Teori

Nuryanto,ST.,MT. Integral merupakan operasi invers dari turunan. Jika turunan dari F(x) adalah F (x) = f(x), maka F(x) = f(x) dx.

MENENTUKAN KOEFISIEN REGRESI EKSPONENSIAL DENGAN METODE KUADRAT TERKECIL SEDERHANA DAN METODE KUADRAT TERKECIL BERBOBOT

BASIS ORTOGONAL. Bila V ruang Euclides, S V disebut Himpunan Ortogonal bila tiap dua unsur S ortogonal.

Soal-soal dan Pembahasan Matematika Dasar SBMPTN - SNMPTN 2008

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. a 1. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

INTEGRASI NUMERIK C 1. n ax. ax e. cos( 1 1. n 1. x x. 0 Fungsi yang dapat dihitung integralnya : 0 Fungsi yang rumit misal :

Kalkulus 2. Deret Pangkat dan Uji Konvergensi. Department of Chemical Engineering Semarang State University. Dhoni Hartanto S.T., M.T., M.Sc.

MA SKS Silabus :

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

Solusi Sistem Persamaan Linear

PENERAPAN CLUSTERING K-MEANS PADA CUSTOMER SEGMENTATION BERBASIS RECENCY FREQUENCY MONETARY (RFM) (STUDI KASUS : PT. SINAR KENCANA INTERMODA SURABAYA)

Bila kita mempunyai suatu sistem persamaan linier 2x + 3y + 3z = 0 x + y + 3z = 0 x + 2y z = 0

PENAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI BINOMIAL NEGATIF PADA KASUS OVERDISPERSI SKRIPSI SHAFIRA

x 1 M = x 1 m 1 + x 2 m x n m n = x i

INTEGRASI NUMERIK. n ax. ax e. n 1. x x. Fungsi yang dapat dihitung integralnya : Fungsi yang rumit misal :

Metode Iterasi Gauss Seidell

Penyelesaian Persamaan Linier Simultan

BAB 2 LANDASAN TEORI

MetodeLelaranUntukMenyelesaikanSPL

PENYELESAIAN SISTEM PERSAMAAN TAK LINIER DENGAN METODE NEWTON-RAPHSON

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 12 METODE SIMPLEX

SOLUSI DERET PANGKAT TETAP DENGAN FUNGSI PEMBANGKIT

Aljabar Linear Elementer

METODE NUMERIK PERTEMUAN : 5 & 6 M O H A M A D S I D I Q 3 S K S - T E K N I K I N F O R M A T I K A - S1

PEMECAHAN SISTEM PERSAMAAN LINIER NON HOMOGEN DENGAN METODE SAPUAN GANDA CHOLESKY. Oleh : Yusup Fakultas Ilmu Komputer, Universitas AKI Semarang

dan mempunyai vektor normal n =(a b c). Misal P(x,y,z) suatu titik berada pada bidang. 1. Persamaan bidangnya adalah n P P

PENAKSIRAN PARAMETER MODEL REGRESI BINOMIAL NEGATIF PADA KASUS OVERDISPERSI SKRIPSI WIDYA WAHYUNI

6. Selanjutnya langkah penyelesaian

A. Pusat Massa Suatu Batang

HUKUM SYLVESTER INERSIA

ESTIMATOR TAK BIAS LINIER TERBAIK PADA MODEL LINIER UNTUK KASUS HOMOSKEDASTIK DAN HETEROSKEDASTIK

Bab 4 Penyelesaian Persamaan Linier Simultan

HUKUM SYLVESTER INERSIA

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS

Pertemuan : 3 Materi : Sistem Persamaan Linear : - Teorema Eksistensi - Reduksi ke Bentuk Echelon

Bab 3 SISTEM PERSAMAAN LINIER

BAB III. METODE PENELITIAN

Metode Numerik. Integrasi Numerik. Umi Sa adah Politeknik Elektronika Negeri Surabaya 2012 PENS-ITS

METODE NUMERIK SISTEM PERSAMAAN ALJABAR LINIER (SPL) SIMULTAN.

HUBUNGAN DERET BERTINGKAT BERDASAR BILANGAN EULERIAN DENGAN OPERATOR BEDA

DETERMINAN MATRIKS dan

Transkripsi:

BAB PENDAHULUAN. Ltr Belkg Smp st, model Regres d model Alss Vrs telh dpdg sebg du hl g tdk berkt. Meskpu merupk pedekt g umum dlm meergk kedu cr pd trf permul, model Alss Vrs dpt dpdg sebg hl khusus model Regres Ler. Dlm peelt megguk eksperme, lss dlkuk megguk Alss Vrs ANAVA berdsrk model d des eksperme g cocok utuk permslh. Des d lss eksperme g berpedom pd pegethu dsr lh g k dbcrk hubug deg Alss Regres. Alss Regres pd dsr dlh stud mege ketergtug vrbel tk bebs deg stu tu lebh vrbel bebs, deg tuu utuk megestms d/tu mempredks rt-rt populs tu l rt-rt vrbel tk bebs berdsrk l vrbel bebs. Hsl Alss Regres dlh berup koefse prmeter utuk msg-msg vrbel bebs. Prosedur Regres bergd utuk memperoleh prmeter, T b X X X T Y tu, dsrtk bhw mtrks X T X bersft tdk sgulr, berrt bhw persm orml hrus terdr ts persm-persm g bebs stu sm l g bk sm deg bk prmeter g hrus ddug. Ak tetp, klu dt dr sutu percob g tercg, perlu dperks bhw semu persm tu bebs, klu tert tdk demk, mk hrus dmbl lgkh-lgkh g dperluk utuk memperoleh l dug. Uversts Sumter Utr

3 Metode g bk dguk utuk meglss dt dr sutu percob g tercg dlh tekk lss rgm. Sergkl tekk dpdg sm sekl berbed dr regres secr umum, belum bk peelt g medr bhw setp mslh lss rgm deg pegruh tetp dpt dtg mellu tekk regres secr umum klu model ddetfks secr ber d lgkhlgkh pecegh telh dmbl gr dperoleh persm orml g bebs. Sutu cr lss rgm dlh model terprmeterssk secr berlebh, rt model megdug lebh bk prmeter dr pd g dbutuhk utuk merepresetsk pegruh-pegruh g dgk. Prmeterss berlebh bs dkompess deg membut kedl terhdp prmeterperemeter. Kedl pd percob utuk klsfks rh tp terks dmbl α β 0 d deg terks β γ α γ 0. Sergkl tp dsdr bhw semu stus lss rgm mempu model, d bhw model tulh g med dsr bg pembut tbel lss rgm. Pedekt regres utuk sutu rcg percob, mk peubh bebs X dber l stu d ol 0, tu deg membut peubh boek g bersft pegelompok.. Perumus Mslh Dlm plks model regres d model lss vrs dguk utuk meg du mslh g berl. Ak tetp, setp model mtemtk g prmeter ler sepert model lss vrs, dpt dpdg sebg hl khusus model regres ler. Yg med mslh dlm peelt dlh bgm tekk lss vrs klsfks du rh dpt dkerk mellu pedekt regres. Uversts Sumter Utr

4.3 Tuu Peelt Megurk cr utuk meelesk persol lss rgm klsfks du rh deg pedekt multple regres deg peggu peubh bebs X g dber l stu d ol 0 tu deg membut peubh boek g bersft pegelompok..4 Kotrbus Peelt. Dpt dkethu bhw Alss Regres merupk model ler g sgt umum d smp bts tertetu dpt dguk meg permslh dlm Alss Vrs. b. Membh wws d memperk ltertur dlm bdg sttstk g berhubug deg Alss Vrs ANOVA deg pedekt regres. c. Megk lebh dlm lg hubug tr Alss Vrs d Alss Regres..5 Tu Pustk Multple regres bk dbhs pd [], [4], [6], [8], []d []. Model regres g megguk lebh dr stu vrbel bebs dsebut model regres bergd. Pd umum, hubug tr k vrbel tu tr Y deg X, X,..., X k deg k vrbel bebs sutu smpel deg observs dlh Y Deg : X Y β β X β X... β X ε 0 β,..., vrbel depede ke- vrbel depede ke- 0, β, β β k prmeter model g k dtksr ε l keslh berdstrbus N0, σ. k k Uversts Sumter Utr

5 Setelh meksr persm regres, pd referes [6] tu mslh berkut mel bk buruk kecocok model regres g dguk deg dt. Perhtk kesm berkut : Vrs regres ss Bl rus kr d k dkudrtk d kemud dumlhk mk dperoleh } {. Perkl g terkhr peuls d pd dhlgk sehgg med. Bg kedu rus k sm deg ol kre 0 Bg pertm rus k ug sm deg ol kre x b 0 b x 0 d persm dpt dtuls kembl sebg berkut: KT KR KS Persm dlh persm dsr dlm lss regres d lss vrs. d deg demk dpt pul dtuls sebg : Vrs Totl Vrs kre Regres Vrs kre Ss. Uversts Sumter Utr

6 Dr referes [6] d [] secr mtemtk model klsfks du rh tp terks dpt dtuls sebg berkut: µ α β ε, deg:,,...,,,,..., Bl kedu fktor d terks, mk bk pegmt per sel hruslh lebh besr dr stu gr terks d ss dpt dpsh. Deg d terks mk persm med k µ α β γ ε, deg:,,,;,,,; k,,...,k. K dlh bk dlm pegmt dlm tp sel. k.6 Metode Peelt. Membetuk model Als Vrs klsfks du rh, tu Model Alss Vrs dpt dtuls dlm betuk umum model Alss Regres deg X,,... medpt l d 0.. Meksr prmeter pd lss vrs klsfks du rh, tu prmeterss g berlebh dlm Alss Vrs dkompess deg membut kedl terhdp prmeter-prmeter. 3. Membetuk tbel Alss Vrs tu, Model Alss Vrs dlh med dsr pembut tbel Alss Vrs klsfks du rh. 4. Pedekt Regres terhdp Alss Vrs klsfks du rh, tu membetuk persm regres bergd deg peggu peubh boek dumm vrbles tu peubh bebs. 5. Megmbl kesmpul dr ls g dperoleh. Uversts Sumter Utr