BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

dokumen-dokumen yang mirip
BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

BAB III METODE SCHNABEL

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL. Sutriani Hidri. Ja faruddin. Syafruddin Side, ABSTRAK

PENYELESAIAN PERSAMAAN LOTKA-VOLTERRA DENGAN METODE TRANSFORMASI DIFERENSIAL SUTRIANI HIDRI

Optimasi Non-Linier. Metode Numeris

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

VARIASI NILAI BATAS AWAL PADA HASIL ITERASI PERPINDAHAN PANAS METODE GAUSS-SEIDEL

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. analisis multivariat dengan metode dependensi (dimana hubungan antar variabel

2. Menentukan koleksi inti ubi kayu dan mengevaluasi kebaikan koleksi inti yang diperoleh. METODE. Data

BAB 3 METODE PENELITIAN

TUGAS I RANCANGAN PERCOBAAN BAB I

Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII

4. 1 Spesifikasi Keadaan dari Sebuah Sistem

ANALISA STATIK DAN DINAMIK GEDUNG BERTINGKAT BANYAK AKIBAT GEMPA BERDASARKAN SNI DENGAN VARIASI JUMLAH TINGKAT

II. TINJAUAN PUSTAKA. sebuah teknik yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TEORI PENUNJANG

Aplikasi diagonalisasi matriks pada rantai Markov

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

KECENDERUNGAN PENGGUNAAN JENIS ALAT KONTRASEPSI PESERTA KB AKTIF PADA KABUPATEN SIDOARJO TAHUN 2009

BAB IV APLIKASI PADA MATRIKS STOKASTIK

Penggunaan Induksi Matematika untuk Mengubah Deterministic Finite Automata Menjadi Ekspresi Reguler

PENGARUH PELAYANAN TERHADAP KEPUASAN TERHADAP KEPUASAN NASABAH UNIT MOTOR S CENTRE FINANCING PLAZA MOTOR DI SAMARINDA

BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI YANG TIDAK LINIER DENGAN ANALISIS REGRESI FOURIER

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BEBERAPA SIFAT HIMPUNAN KRITIS PADA PELABELAN AJAIB GRAF BANANA TREE. Triyani dan Irham Taufiq Universitas Jenderal Soedirman

Variasi Spline Kubik untuk Animasi Model Wajah 3D

BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN

( s) PENDAHULUAN tersebut, fungsi intensitas (lokal) LANDASAN TEORI Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III MODEL KANAL WIRELESS

Aplikasi Analisis Korelasi Somers d pada Kepemimpinan dan Kondisi Lingkungan Kerja

PENERAPAN DYNAMIC PROGRAMMING DALAM WORD WRAP Wafdan Musa Nursakti ( )

BAB II LANDASAN TEORI

PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR

Studi dan Analisis mengenai Hill Cipher, Teknik Kriptanalisis dan Upaya Penanggulangannya

Analisis Varians = Analysis of Variance = ANOVA

BAB III DESAIN DAN APLIKASI METODE FILTERING DALAM SISTEM MULTI RADAR TRACKING

Uji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Jonckheere Terpstra dan Modifikasinya Ridha Ferdhiana 1 Statistics Peer Group

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER. Abstrak

ANALISIS VARIANSI (ANOVA)

MODEL REGRESI INTERVAL DENGAN NEURAL FUZZY UNTUK MEMPREDIKSI TAGIHAN AIR PDAM

ANALISIS DISKRIMINAN

ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE)

3. Sebaran Peluang Diskrit

Analisis Varians = Analysis of Variance = ANOVA

KINETIKA REAKSI KIMIA TIM DOSEN KIMIA DASAR FTP UB 2012

PELABELAN FUZZY PADA GRAF. Siti Rahmah Nurshiami, Suroto, dan Fajar Hoeruddin Universitas Jenderal Soedirman.

SISTEM ADAPTIF PREDIKSI PENGENALAN ISYARAT VOKAL SUARA KARAKTER

khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika

khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 2 LANDASAN TEORI

ALGORITMA PENYELESAIAN PERSAMAAN DINAMIKA LIQUID CRYSTAL ELASTOMER

APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID

BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA

Penentuan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perkotaan Menggunakan Metode Time Headway

PENENTUAN FAKTOR KALIBRASI ACCELEROMETER MMA7260Q PADA KETIGA SUMBU

IDENTIFIKASI PERUBAHAN POLA CURAH HUJAN MELALUI PERIODOGRAM STANDAR. Gumgum Darmawan Statistika FMIPA UNPAD

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder bersifat runtun waktu (time series)

PEBANDINGAN METODE ROBUST MCD-LMS, MCD-LTS, MVE-LMS, DAN MVE-LTS DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA

Penerapan Sistem Persamaan Lanjar untuk Merancang Algoritma Kriptografi Klasik

SATUAN ACARA PERKULIAHAN ( SAP )

Perhitungan Kehilangan Pratekan Total dengan Memakai Teori Kemungkinan ABSTRAK

SUATU KLAS BILANGAN BULAT DAN PERANNYA DALAM MENGKONSTRUKSI BILANGAN PRIMA

Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan Jasa Pengiriman Pos Kilat Khusus

HUBUNGAN PENERAPAN KAWASAN TANPA ROKOK (KTR) DENGAN PERILAKU MEROKOK MAHASISWA KESEHATAN MASYARAKAT DI KOTA SEMARANG

Metode Penggerombolan Berhirarki

PENCARIAN JALUR TERPENDEK MENGGUNAKAN ALGORITMA SEMUT

RINGKASAN SKRIPSI MODUL PERKALIAN

Sah Tidaknya Sidik Ragam. Data Bermasalah. Data Bermasalah PERANCANGAN PERCOBAAN (DATA BERMASALAH)

VI. PEMILIHAN MODA (Modal Split/Choice)

Makalah Seminar Tugas Akhir

Modifikasi ACO untuk Penentuan Rute Terpendek ke Kabupaten/Kota di Jawa

UJI BARTLETT. Elty Sarvia, ST., MT. Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung. Scheffe Multiple Contrast Procedure

PERBANDINGAN PERFORMANSI ALGORITMA GENETIKA DAN ALGORITMA SEMUT UNTUK PENYELESAIAN SHORTEST PATH PROBLEM

OSN 2014 Matematika SMA/MA

mungkin muncul adalah GA, GG, AG atau AA dengan peluang masing-masing

PEMANFAATAN METODE HEURISTIK DALAM PENCARIAN JALUR TERPENDEK DENGAN ALGORITMA SEMUT DAN ALGORITMA GENETIKA

KONTROL MOTOR PID DENGAN KOEFISIEN ADAPTIF MENGGUNAKAN ALGORITMA SIMULTANEOUS PERTURBATION

MATA KULIAH MATEMATIKA TEKNIK 2 [KODE/SKS : KD / 2 SKS] Ruang Vektor

MODEL MATEMATIKA KONSENTRASI OKSIGEN TERLARUT PADA EKOSISTEM PERAIRAN DANAU

PEMODELAN IPM PROVINSI JAWA TIMUR, JAWA TENGAH, JAWA BARAT DAN SUMATERA UTARA DENGAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL

BAB 5 RUANG VEKTOR UMUM. Dr. Ir. Abdul Wahid Surhim, MT.

BAB II LANDASAN TEORI

PERHITUNGAN KEHILANGAN PRATEKAN (LOSS OF PRESTRESS) AKIBAT SUSUT DAN RANGKAK PADA BETON DENGAN MEMPERHITUNGKAN VARIABILITAS SIFAT-SIFAT BETON

Studi Perbandingan Perpindahan Panas Menggunakan Metode Beda Hingga dan Crank-Nicholson

METODE TAGUCHI UNTUK OPTIMALISASI PRODUK PADA RANCANGAN FAKTORIAL. Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP

( x) LANDASAN TEORI. ω Ω ke satu dan hanya satu bilangan real X( ω ) disebut peubah acak. Ρ = Ρ. Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

KAJIAN METODE BERBASIS MODEL PADA ANALISIS KELOMPOK DENGAN PERANGKAT LUNAK MCLUST

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

Kata Kunci : Multipath, LOS, N-LOS, Network Analyzer, IFFT, PDP. 1. Pendahuluan

Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline Untuk Pemodelan Laju Pertumbuhan Ekonomi (LPE) di Jawa Timur

STUDI PENYELESAIAN PROBLEMA MIXED INTEGER LINIER PROGRAMMING DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRANCH AND CUT OLEH : RISTA RIDA SINURAT

Transkripsi:

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Model Loglinier adalah salah satu asus husus dari general linier model untu data yang berdistribusi poisson. Model loglinier juga disebut sebagai suatu model statisti yang berguna untu menentuan depedensi (ecenderungan) antara beberapa variabel yang bersala ategori. Variabel didefinisian sebagai suatu yang beragam atau bervariasi dan sala ategori merupaan transformasi fungsi nilai dari empat sala uuran observasi yang ada yaitu sala nominal, ordinal, rasio dan interval. Dengan pendeatan loglinier anga anga dalam sel dapat disusun dalam tabel ontingensi. Tabel ontingensi digunaan jia terdapat lebih dari satu variabel ategori, yang mana biasanya data disajian dalam daftar baris dan olom. Variabel ategori yang ada dianalisis dengan mengambil nilai logaritma natural dari freuensi untu setiap sel dalam tabel ontingensi. Dari tabel ontingensi yang terbentu, model loglinier aan menggambaran pola asosiasi atau hubungan yang terjadi antar variabel. Model loglinier tida hanya dapat digunaan untu menganalisis hubungan yang terjadi antar dua variabel ategori, tetapi juga dapat digunaan untu mengevaluasi tabel ontingensi multifator yang meliputi tiga variabel atau lebih. Model loglinier sangat bergantung pada jumlah variabel yang aan dianalisis. Penggunaan variabel yang dibahas pada penulisan ini dielompoan pada dua jenis yaitu variabel dependen dan variabel independen. Variabel dependen adalah variabel yang eberadaannya dipengaruhi oleh variabel lainnya. Sedangan variabel independen yaitu variabel yang bebas (tida dipengaruhi oleh variabel lainnya).

Analisis loglinier digunaan untu menganalisis pola hubungan antar seelompo variabel ategori yang mencaup mulai dari asosiasi satu variabel, asosiasi dua variabel, asosiasi tiga variabel atau lebih, bai secara simultan maupun secara parsial. Pola hubungan antar variabel dapat dilihat dari interasi antar variabel itu sendiri, termasu emunginan adanya hubungan sebab aibat atau hubungan ausal diantara variabel variabel yang ada. Dalam model loglinier, terdapat suatu asumsi bahwa semua variabel yang diselidii mempunyai status yang sama sebagai suatu variabel dependen. Dengan ata lain, tida ada pembedaan yang dibuat antara variabel dependen dan variabel independen arena model loglinier hanya menunjuan depedensi (ecenderungan) antar variabel. Andaian terdapat pembedaan yang dibuat antara satu atau lebih variabelnya yang diperlauan sebagai variabel independen dan variabel lainnya sebagai variabel dependen, maa penggunaan analisis yang sesuai ialah dengan analisis Regresi Logisti. Analisis Regresi Logisti digunaan untu mempredisi variabel yang bersifat ategori (biasanya diotomis) oleh seperangat variabel independen (Jeansonne, 00). Analisis model loglinier bergantung pada jumlah variabel dependen yang termuat di dalamnya. Untu penulisan ini aan diuraian tentang model loglinier yang membahas analisis hubungan antara tiga variabel yang disebut dengan analisis trivariat. Model seperti ini disebut juga sebagai model loglinier tiga fator. Model loglinier tiga fator memuat semua parameter yang mungin dan tida dapat dimasui oleh parameter parameter lainnya. Model seperti ini disebut sebagai model lengap. Secara umum model loglinier tiga fator dapat ditulis sebagai beriut (Agresti, 1990): log mˆ X i j Z X ij XZ i Z j XZ Setelah jumlah variabel ategori diselidii, pembentuan model loglinier penting untu diteliti yang berguna untu menentuan ecocoan model yang memperhatian ada atau tidanya interasi antar variabel. Hal ini menjadi penting

arena tida semua interasi fator model bai tingat -fator maupun 3-fator yang ada pada model lengap menjadi signifian dalam suatu model yang dihasilan. Tentunya aan menjadi suatu permasalahan jia semua interasi dimasuan secara sealigus dalam model tanpa mengetahui terlebih dahulu ecocoan dari interasi fator model yang ada sebelum membentu suatu model yang memang tepat dan signifian setelah melalui uji ecocoan modelnya. Dalam hal ini aan dilauan teni pemodelan loglinier yang aan digunaan sebagai perbandingan dalam pemilihan metode yang lebih bai dalam membentu model permasalahan. Jenis prosedur yang penulis gunaan dalam penyelesaian pemodelan loglinier terbagi pada dua jenis, yaitu prosedur yang memaai metode Hiraris Bacward dan prosedur pemodelan yang menggunaan metode Forward. Untu eperluan analisis data yang memuat hubungan tiga variabel dengan menggunaan sala ategori difousan pada bagaimana penentuan model dengan melauan pengujian terhadap interasi fator model bai tingat -fator maupun 3- fator dengan menggunaan uji goodness of fit model G untu menguji ecocoan modelnya. Pengolahan data dilauan dengan software SPSS 15.0 for Windows. 1. Rumusan Masalah Masalah yang aan dibahas dalam penulisan ini ialah melauan prosedur pemodelan loglinier menggunaan metode Hiraris Bacward dan metode Forward, emudian membandingan edua metode dalam hal mendapatan suatu model ahir yang menggambaran hubungan antar variabel yang diselidii. 1.3 Batasan Masalah Ruang lingup dari penulisan ini dibatasi pada melauan suatu teni pemodelan loglinier menggunaan metode Hiraris Bacward dan metode Forward dengan uji rasio lielihood G untu menguji ecocoan modelnya.

1.4 Tujuan Penelitian Tujuan penulisan ini adalah melauan prosedur pemodelan loglinier menggunaan metode Hiraris Bacward dan metode Forward dan membandingan edua metode tersebut untu dipilih sebagai metode yang yang lebih bai dalam membentu model. 1.5 Kontribusi Penelitian Hasil penulisan ini adalah: 1. Dapat menerapan analisis tabel ontingensi dan metode pemodelan loglinier yang ada untu penyelesaian permasalahan yang beraitan dengan berbagai bidang ehidupan agar lebih mudah diolah, sehingga jelas tujuannya.. Dengan penulisan ini penulis berharap dapat menambah referensi bagi pembaca yang dapat digunaan sebagai alat untu menglasifiasian data yang ingin diteliti dalam memutusan suatu masalah. 1.6 Metodologi Penelitian Dalam penulisan ini penulis melauan studi dengan meneliti buu-buu yang membahas mengenai model loglinier dan metode Hiraris Bacward dan Forward dalam hal pemodelannya, yaitu: 1. Mengumpulan dan mempelajari buu-buu yang beraitan dengan materi penulisan.. Menentuan jumlah variabel ategori yang aan diselidii sebelum dilauan prosedur pemodelan. 3. Menguraian perbedaan penyelesaian pemodelan loglinier menggunaan metode yang ada.

4. Pemodelan dilauan melalui suatu proses selesi sampai model ahir terbentu yang mana setiap ali variabel dihapus maupun ditambahan pada model, dilauan pengujian terhadap interasi fator model bai tingat -fator maupun 3-fator menggunaan uji rasio lielihood melihat p-value yang dihasilan untu menguji ecocoan modelnya. G dan 5. Menyelesaian contoh permasalahan untu memilih metode yang lebih bai dalam membentu suatu model. 1.7 Tinjauan Pustaa Model loglinier merupaan perluasan bentu logaritma natural dari freuensi untu setiap sel sama dengan mean (onstan, mu) ditambah parameter lambda untu memperiraan pengaruh independen pertama, ditambah dengan lambda untu setiap independen lain, ditambah lambda untu semua efe interasi bai itu efe interasi -fator, 3-fator ataupun efe interasi untu order yang lebih tinggi sesuai dengan jumlah independen sehingga model seperti ini sering disebut juga sebagai model lengap (chass.ncsu.edu, 3 Otober 010). Secara umum model lengap untu tiga variabel ategori dapat ditulis sebagai beriut (Agresti, 1990): dengan: log mˆ (1) X i j Z X ij log mˆ = Logaritma dari freuensi sel XZ i Z j XZ = onstanta atau rata rata logaritma seluruh sel X i = Parameter pengaruh variabel pertama yang e-i terhadap model j = Parameter pengaruh variabel edua yang e-j terhadap model Z = Parameter pengaruh variabel etiga yang e- terhadap model X ij = Parameter pengaruh interasi variabel pertama yang e-i dengan

variabel edua yang e-j terhadap model XZ i = Parameter pengaruh interasi variabel pertama yang e-i dan variabel etiga yang e- terhadap model Z j = Parameter pengaruh interasi variabel edua yang e-j dan variabel etiga yang e- terhadap model XZ = Parameter pengaruh interasi variabel pertama yang e-i, variabel edua yang e-j dan variabel etiga yang e- terhadap model Dengan pendeatan loglinier anga anga dalam sel dapat disusun dalam tabel ontingensi. Friendly (000) menyataan tabel ontingensi digunaan etia terdapat lebih dari satu variabel ategori, yang mana biasanya data disajian dalam daftar baris dan olom. Bentu penyajian dalam daftar baris dan olom ini biasanya disebut daftar ontingensi. Analisis tabel ontingensi ini merupaan teni penyusunan data yang cuup sederhana untu melihat hubungan antar variabel dalam satu tabel. Untu menginterpretasian data pada tabel ontingensi, salah satu yang dapat digunaan adalah dengan uji Chi-Square. Uji Chi-Square dilambangan dengan, yang digunaan untu mengetahui adanya hubungan antara variabel yang diuur signifian atau tida. Dalam hal ini analisis variabel yang diuur sebanya tiga variabel atau yang disebut sebagai analisis trivariat. Hipotesis yang berlau untu etiga variabel yang independen dengan asumsi tida terdapat interasi antar variabel, yaitu: H : P 0 Pi.. P. j. P.. H : P 1 Pi.. P. j. P.. Statisti uji Chi-Square yang digunaan untu menguji hubungan antar variabel dapat dirumusan sebagai beriut: i j mˆ () mˆ Sedangan uji Rasio Lielihood untu model independen juga dapat dirumusan:

G ln mˆ i j (3) dengan: mˆ = Observasi pada variabel i, j, dan = Freuensi yang diharapan untu degree of freedom adalah (I-1)(J-1)(K-1) dan diambil = 0,05 Kriteria uji: Tola H 0 jia atau G hitung ; df dan terima H 0 jia hitung < df ; dengan ata lain model log mˆ diterima. X i j Z Pencarian Solusi Pencarian solusi permasalahan pemodelan loglinier dapat dilauan dengan menentuan suatu model secara flesibel dan mendalam serta memilih variabel independen secara inlusif dengan tepat. Hal ini memunginan untu menemuan variabel independen yang terbai yang dapat dipaai serta melihat pada ecocoan model yang memperhatian ada atau tidanya interasi antar variabel. Dalam hal ini dapat menggunaan beberapa metode yang aan digunaan sebagai perbandingan dalam pemilihan metode yang lebih bai dalam membentu suatu model ahir. Metode metode itu diantaranya adalah metode iteratif Hiraris Bacward, Forward dan lain lain. 1) Metode Hiraris Bacward Pemodelan loglinier dengan metode Hiraris Bacward aan membentu model hiraris yang menyataan hubungan dalam umpulan data dengan tepat. Dilauan

dengan menyelesi model lengap dan mulai menghapus interasi yang lebih tinggi sampai uji ecocoan dari model menjadi tida dapat diterima lagi berdasaran standar probabilitas atau p-value yang diadopsi oleh penyidi. Model lengap mencaup semua emunginan efe interasi bai itu efe interasi -fator maupun 3-fator sesuai dengan jumlah variabel yang diselidii dalam penelitian ini. Dimana setiap ali variabel dihapus dilauan uji statisti untu menentuan aurasi predisinya dengan membandingan uji rasio lielihood 14, November 010). G dengan ; df (Chapter ) Metode Forward Penggunaan metode forward yang digunaan dalam penelitian ini menggunaan dua cara yang berbeda namun prinsipnya hampir sama. Agresti (1990) menjelasan pengerjaan metode ini dimulai dengan dibentunya model independen dan menambahan istilah interasi yang lebih omples sampai suatu hasil uji fit diterima yang tida dapat ditingatan dengan menambahan peraturan lebih lanjut. Dengan ata lain, metode ini memilih variabel terlemah hingga teruat secara bertahap. Friel (005) menjelasan pemodelan loglinier dengan metode forward dilauan dengan dibentunya model sederhana (model order nol) emudian menambahan efe order pertama, order edua, dan order etiga untu diuji ecocoan datanya.