Forum Statistika dan Komputasi, Oktoberl 2005, p: Vol. 10 No. 2 ISSN :

dokumen-dokumen yang mirip
Analisis Regresi dan Korelasi

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

Analisis Korelasi dan Regresi

BAB 2 LANDASAN TEORI

PROGRAM LINIEAR DENGAN METODE SIMPLEX

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

TINJAUAN PUSTAKA Konsep Dasar Pendugaan Area Kecil

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

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

PENGARUH MODAL KERJA TERHADAP PENDAPATAN PENGRAJIN INDUSTRI KECIL TEMPE DI DESA SAMBAK KECAMATAN KAJORAN KABUPATEN MAGELANG

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

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

DEFICIENCY DUA PENAKSIR PADA DISTRIBUSI KELUARGA EKSPONENSIAL DENGAN SATU PARAMETER. Oleh: Dr. Dadang Juandi, M.Si Rani G Yuniar, S.Si.

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

II. TINJAUAN PUSTAKA. variabel. Dalam regresi sederhana dikaji dua variabel, sedangkan dalam regresi

Rancangan Acak Kelompok

ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA : PERSOALAN ESTIMASI DAN PENGUJIAN HIPOTESIS

II. LANDASAN TEORI. Pada bab II ini, akan dibahas pengertian-pengertian (definisi) dan teorema-teorema

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

V. PENDEKATAN BAYES PADA MODEL ACAK

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

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

PEMODELAN STATISTIKA DENGAN TRANSFORMASI BOX COX

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Reliabilitas Stress-Strength dengan Distribusi Weibull Relibility Stress-Strength with Weibull Distribution

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PEMODELAN STATISTIKA DENGAN TRANSFORMASI BOX COX

INTERPOLASI. FTI-Universitas Yarsi

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

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

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

BAB II LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI

II. TINJAUAN PUSTAKA

Bab VII Contoh Aplikasi

INTERPOLASI INTERPOLASI LINIER INTERPOLASI KUADRATIK

I adalah himpunan kotak terbatas dan tertutup yang berisi lebih dari satu

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

PERTEMUAN 14-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK

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

BAB III METODE PENELITIAN

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

Hubungan antara G dengan T dan P untuk sistem tertutup: Untuk fluida fasa tunggal dalam sistem tertutup tanpa reaksi kimia:

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat

ANALISIS MASALAH GENERATOR DARI POSSIBLE DAN UNIVERSAL EIGENVECTOR PADA MATRIKS INTERVAL DALAM ALJABAR MAX-PLUS

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

I. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2. Tinjauan Teoritis

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

( ) ( ) ( ) ( ) ( ) III MODEL. , θ Ω. 1 Pendugaan parameter dengan metode maximum lkelihood estimation dapat diperoleh dari:

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

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

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

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

Pertemuan 3 Luas Daerah Bidang Datar, dan Volume Benda Padat dengan Metode Bidang Irisan Sejajar

Penerapan Peta Kendali Demerit dan Diagram Pareto Pada Pengontrolan Kualitas Produksi (Studi Kasus: Produksi Botol Sosro di PT.

Jurnal Matematika Murni dan Terapan Vol. 4 No.2 Desember 2010: ANALISIS REGRESI LINEAR BERGANDA DENGAN SATU VARIABEL BONEKA (DUMMY VARIABLE)

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

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

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

DISTRIBUSI BINOMIAL. (sukses sebanyak x kali, gagal sebanyak n x kali)

METODE FUZZY AHP DAN FUZZY TOPSIS UNTUK PEMILIHAN DISTRO LINUX

ANALISIS AVAILABILITAS SISTEM SERI DENGAN PENDEKATAN ANALISIS MARKOV (STUDI KASUS DI PT X )

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

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

REGRESI LINIER SEDERHANA

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF

IMPLEMENTASI DAN KOMPARASI ATURAN SEGIEMPAT UNTUK PENYELESAIAN INTEGRAL DENGAN BATAS MENGGUNAKAN MATLAB

Buletin Ilmiah Mat. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 6, No. 02 (2017), hal

TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan dilapangan SMP Negeri 11 Tamalate

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

BAB 3 Interpolasi. 1. Beda Hingga

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

Percobaan Faktor Tunggal (RAL, RAKL, RBSL)

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

BAB 2 LANDASAN TEORI

Aturan Cramer dalam Aljabar Maks-Plus Interval

PRAKTIKUM 7 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

PRAKTIKUM 5 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Secant Dengan Modifikasi Tabel

Transkripsi:

Foru Statstka da Koputas, Oktoerl 005, p: 5 3 Vol 0 No ISSN : 0853-85 PENDUGAAN PRODUKTIVITAS KENTANG DENGAN METODE KEMUNGKINAN MAKSIMUM UNTUK MODEL ACAK Har Wjaato, Kharl Awar Notodputro, Barz Departee Statstka, FMIPA IPB Ed Adurracha Pusat Data da Iforas Pertaa, Departee Pertaa RI Rgkasa Metode keugka aksu erupaka salah satu etode ag palg uu dguaka utuk pedugaa paraeter populas Dala peerapaa pada odel acak, etode keugka aksu eghadap eraga kedala dala prosedur pedugaa paraeter populas terutaa utuk kasus data ag tdak seag Pada tulsa dahas pegguaka etode keugka aksu pada odel acak utuk pedugaa produktvtas koodtas ketag Kewords: : rado odel, axu lkelhood ethod, profle lkelhood, ackfttg algorth, potatoe productvt PENDAHULUAN Pedugaa produktvtas koodtas hortkultura ag erass pada plot cotoh, telah dkeagka da dujcoa oleh Pusat Data da Iforas pertaa (Pusdat Depta Metode percotoha utuk eetuka plot cotoh egguaka ult-stage saplg Utuk pedugaa pada level kaupate, pearka cotoha dula dar peetua kecaata cotoh, keuda dlajutka dega peetua desa, dusu, peta, petak, da plot cotoh Peetua kecaata da desa cotoh serta aaka plot cotoh ag dalokaska proposoal terhadap perkraa luas pae Pada satu desa cotoh haa dplh satu dusu cotoh secara acak, keuda pada satu dusu cotoh dplh peta cotoh secara acak seaak julah plot cotoh ag dalokaska utuk desa cotoh ag ersagkuta Pada setap peta cotoh dplh satu petak cotoh, da pada satu petak cotoh dtetuka satu plot cotoh Dega peerapa etode percotoha sepert, peetua raga dugaa egguaka etode kovesoal ejad tdak dapat dlakuka karea raga pada setap tahap (stage tdak dapat dtetuka Peerapa odel perarka cotoh sepert terseut d atas seeara dapat dodelka seaga erkut: j µ ε,,,, a j da j,,, ( dega: j respo (hasl ua pada dusu ke-, peta ke-j µ rataa uu pegaruh dusu ke- ε galat pada dusu ke-, peta ke-j j Asus ag uu dguaka utuk odel adalah atarε salg eas da eear j oral dega la tegah 0 da raga Sedagka faktor dusu, karea erupaka cotoh acak dar eraga keugka dusu ag ada, asaa dseut seaga faktor acak (rado factor da dasuska: ~ N(0, Dega asus ahwa eas terhadap ε j aka raga dar suatu oservas atau pegaata ejad: V ( Raga da j dseut seaga kopoe raga Sedagka odel ag faktora acak sepert dseut seaga kopoe raga atau odel pegaruh acak (Motgoer, 99 Kasus d atas aka leh rut jka pada satu peta dapat dlakuka pegala plot cotoh leh dar satu plot Sehgga odel ( aka ejad odel tersarag (ested seaga erkut: 5

Foru Statstka da Koputas, Oktoerl 005, p: 5 3 Vol 0 No ISSN : 0853-85 jk µ ε j( jk,,,, a; j,,, ; da k,,, j ( dega: jk respo (hasl plot pada dusu ke-, peta ke-j, da plot ke-k µ rataa uu pegaruh dusu ke- pegaruh peta ke-j pada dusu j( ke- ε galat pada dusu ke-, peta ke-j, jk da plot ke-k Dega asus, j( da ε j salg eas, aka utuk kasus odel raga dar suatu oservas atau pegaata ejad: V ( jk Asus ag erlaku saa dega odel (4 dega taaha asus utuk faktor peta adalah j ( ~ N(0, Utuk kasus dua faktor ag ersfat acak sepert, pedugaa paraeter aka erfokus pada pedugaa terhadap µ da kopoe raga,, da Metode ag uu dguaka utuk eduga paraeter-paraeter adalah etode kuadrat terkecl (ANOVA da etode keugka aksu Pada erkuta aka dahas tetag pedugaa paraeter egguaka etode keugka aksu utuk kedua odel d atas Peahasa aka dawal utuk kasus julah ulaga saa, keuda dlajutka dega kasus ulaga da julah level faktor ag ereda Pada aga akhr derka cotoh peerapa pada kasus koodtas ketag PENDUGAAN DENGAN METODE KEMUNGKINAN MAKSIMUM Model Acak Satu Faktor Peduga keugka aksu ag paraeter θ ( µ,, odel ( dapat dperoleh dar fugs keugkaa seaga erkut: daa exp[ L( θ ( µ ' V (π N V ( µ ] da a ( V ( V (Searle et al, 99 I J ( Dega deka fugs keugka d atas dapat dtulska ejad: L( θ exp ( µ j j a N [ ( N a] (π ( ( µ Sehgga log dar fugs keugkaa ejad: N logl log π ( Nalog log( ( j µ - j ( µ Kasus julah ulaga saa Utuk kasus ulaga saa erart (3 utuk setap, dega deka log fugs keugka (3 ejad: N log L logπ a( log alog( ( j µ ( µ j ( (4 Dua suku terakhr dar persaaa (4 d atas jka dekspreska dala etuk JKA da JKG ejad seaga erkut (Wjaato, 005: JKG [ JKA a( µ ] karea peduga keugka aksu dar suatu fugs paraeter saa dega fugs dar peduga keugka aksu dar paraeter, kta dapat eederhaaka otas dega eulska: λ 6

Foru Statstka da Koputas, Oktoerl 005, p: 5 3 Vol 0 No ISSN : 0853-85 Sehgga persaaa (4 ejad: N JKG JKA a( µ log L log π a( log a log λ Dega euruka secara parsal terhadap µ, da λ da egevaluas ketga persaaa pada la 0, eerka peduga keugka aksu seaga erkut: µ daa KTG ( / a KTA KTG JKA KTA da ( a da JKG KTG a( Peduga terata erupaka peduga ag tak as terhadap, sedagka erupaka peduga ag eras terhadap karea E sedagka ( E( ( a a Peduga da raga ag dhaslka oleh etode kuadrat terkecl (ANOVA da etode keugka aksu terata saa, sedagka peduga ag dhaslka oleh kedua etode terseut ereda Pada eerapa kasus dugkka dperoleha peduga kopoe raga ag egatf Oleh karea tu, utuk eperoleh la harapa peduga keugka aksua leh sult karea tergatug dar la apakah postf atau egatf (Searle et al, 99 Selajuta, utuk eghdar edapatka peduga ag egatf, Searle et al (99 eerka peduga keugka aksu ag da seaga erkut: [( a KTA KTG ]/ ; 0 da KTG ; JKT ; a utuk ( a KTA KTG selaa utuk ( a KTA KTG utuk selaa λ λ Raga dar asg-asg peduga µ,, da dapat dperoleh elalu la harapa dar turua kedua log fugs keugkaa sehgga eghaslka raga seaga erkut: raga( µ a 4 a( a ( raga 4 λ / a ( a a( Kasus julah ulaga tdak saa Peurua peduga keugka aksu utuk kasus ulaga tdak saa aka egacu pada log fugs keugka ag dtulska pada persaaa (3 Dega eotaska keal da λ egekspreska fugs terseut dala etuk JKG da JKA, aka dperoleh persaaa seaga erkut: N JKG ( µ logl log π ( Nalog log λ λ (5Dega euruka secara parsal terhadap µ, da λ da egevaluas fugs turua terhadap µ d atas terhadap 0, dperoleh peduga keugka aksu ag µ seaga erkut: λ µ λ daa: raga ( / var( var( Sedagka utuk kasus ulaga tdak saa, solus secara aaltk ag peduga keugka aksu da tdak dapat dperoleh (Searle et al, 99 Raga dar asg-asg peduga dapat dperoleh elalu la harapa dar turua kedua log fugs keugkaa sehgga dperoleh hasl seaga erkut: raga( µ λ 7

Foru Statstka da Koputas, Oktoerl 005, p: 5 3 Vol 0 No ISSN : 0853-85 raga D Daa 8 λ λ λ N a 4 λ N a 4 D Utuk λ λ λ λ julah ulaga tdak saa, peduga paraeter ag kopoe raga pada uua tdak dapat dperoleh elalu ruus jad (closed for (Searle et al, 99 Salah satu etode ag dapat dguaka utuk eperoleh peduga ag kopoe ragaa utuk kasus ulaga tdak saa adalah algorta teratve ackfttg sepert ag dguaka oleh Pawta (00 Pada aga aka duraka etode pedugaa ag da egguaka algorta teratf ag dkeagka dar Pawta (00 Secara uu, odel ( jka dtulska dala etuk atrks aka ejad: µ Z e ~ N(0, D da ~ N(0, ~ N( µ, V daa V ZDZ Dega asus sedagka e, Log fugs keugka pada paraeter fxed ( µ, θ daa θ adalah, log L ( µ, θ log V ( µ V ( µ Pada la θ ag tetap, turua pertaa fugs terhadap µ da egevaluasa pada la 0 eghaslka peduga µ seaga erkut: µ ( V V Profl lkelhood dar paraeter θ adalah log L ( θ log V ( µ V ( µ (6 Log-lkelhood seluruh paraeter odel ( dega µ,, θ θ, dapat dtetuka (,, atu L ( µ, θ, p( p( erdasarka seara ersaa dar Seara ersarat jka dketahu adalah oral dega la tegah E ( µ Z da raga Sedagka eear oral dega la tegah 0 da raga D, sehgga log L( µ, θ, log ( µ Z x( µ Z log D D Dega erpedoa ahwa (Pawta, 00 : V Z( Z Z D Z DZV ( µ V ( µ ( µ Z ( ( ( ( µ V µ µ Z µ Z D V Z Z D Maka persaaa (6 dapat dtulska keal ejad: log L( θ log ( µ Z x( µ Z log D D log Z Z D log L( θ log L(, µ θ, log Z Z D Dar persaaa terlhat ahwa log L ( erupaka odfkas log L( µ θ, dega eaahka persaaa log Z Z D ag tdak la erupaka foras Fsher dar Selajuta, utuk edapatka peduga ag µ,, da kopoe raga da, θ dapat dlakuka elalu prosedur teratf Dega egasuska: A da D R, daa A da R erupaka atrks ag dketahu da erpagkat N da q (pada aak aplkas, atrks A da R erupaka atrks dettas Dega deka, utuk eperoleh peduga paraeter terseut, fugs tujua ag harus daksuka adalah N q q Q log e A e log log R log Z A Z R daa e Turua Q µ Z terhadap da keuda egevaluas asg-asg pada la 0, da egsolas la da aka dperoleh persaaa teratf seaga erkut: [ e A e teras {( Z A Z R N Z A Z}] [ {( R teras Z A Z R R }] q Dega deka, prosedur teratf utuk

Foru Statstka da Koputas, Oktoerl 005, p: 5 3 Vol 0 No ISSN : 0853-85 eduga µ,, da kopoe raga adalah seaga erkut: Tetuka la awal, da, µ da (Nla awal ag da dapat dal dar peduga kuadrat terkecl, sedagka la awal utuk 0 Htug: µ Htug vektor data terkoreks c µ Z da htug la elalu persaaa c ( Z Z D Z 3 Htug: e µ Z 4 Htug la kopoe raga aru egguaka: [ e A e teras{( Z A Z R N Z A Z}] [ R teras{( Z A Z R R }] q Daa la da seelah kaa egal la pada teras seelua 5 Ulag -5 sapa koverge Algorta teratve ackfttg d dala aljaar ler leh dkeal dega seuta etode Jaco atau Gauss-Sedel Meurut Ato (987, etode Jaco atau Gauss-Sedel terkadag erjupa dega kods ag dverge atau tdak koverge, sehgga etode tdak selalu eerka solus Pelha ekspres dar persaaa paraeter ag aka dduga dapat eatu dperoleha kods ag koverge Model Acak Tersarag Dua Faktor Kasus Julah Taraf da Ulaga Saa Model ( utuk julah taraf & ulaga saa dapat dtulska seaga: jk µ ε,,,, a; j,,, ; da k,,, j Dega asus : ~ N(0, j ~ N(0,, ε ~ N(0, jk jk, Sepert dtujukka dala Wjaato (005, ruus uu tael aalss ragaa dapat dtulska sepert Tael Berdasarka odel da tael aalss raga terseut, fugs keugka ag µ,,, da adalah seaga erkut (Tao & Box, 967 : L( µ,,, 3 ( v ( exp v ( 3 ( ( v3 3 µ v 3 v (7 Log dar fugs keugka persaaa (7 ejad: logl( µ,,, 3 v log v log ( v3 log 3 ( µ v v 3 Turua pertaa fugs terhadap µ,,, da da egevaluas persaaa ag 3 dperoleh terhadap 0 eghaslka µ (a ( KTG Tael Tael aalss raga utuk odel acak tersarag dua faktor dega ulaga saa ( JK d KT E(KT S3 v 3 3 S3 v3 j S ( v S v S ( jk j v S v Keteraga: a( v, v a(, ( a KTG, KTB, 3 KTA v, 3 3 9

Foru Statstka da Koputas, Oktoerl 005, p: 5 3 Vol 0 No ISSN : 0853-85 (c (d KTB KTG ( 3 3 v 3 v3 v3 v33 a v33 a JKA KTB KTG KTG a JKA a KTB Perasalaha ag dhadap dala pedugaa kopoe raga pada odel acak tersarag adalah adaa keugka dperoleha peduga raga ag egatf Searle et al (99 eerka peduga keugka aksu ag kopoe raga agar tdak dperoleh la ag egatf Raga ag µ dapat dperoleh elalu turua kedua dar fugs log L atu: raga( µ a Daa: Var (µ V j j q a j q j j e c j j j PENERAPAN Data ag dguaka adalah data hasl ujcoa peetua produktvtas koodtas hortkultura ag telah dlakuka oleh Pusdat Departee Pertaa pada Tahu 00 d Kaupate Brees Julah plot cotoh seeara adalah 40 plot ag tersear d dua kecaata da la desa Data dsajka pada Tael 7 dala Wjaato (005, ag aka dguaka seaga cotoh aalss utuk kasus julah ulaga tdak saa Sedagka utuk kasus julah ulaga saa (julah peta atau plot cotoh per dusu saa egguaka data Tael 6 dala Wjaato (005 Hasl aalss raga (etode kuadrat terkecl terhadap data ulaga saa adalah seaga erkut: Suer DB JK KT F P Dusus 4 43567 3089 668 000 Peta 5 63300 4653 Total 9 406867 Kasus Data Tdak Seag (Julah Taraf da Ulaga Tdak Saa Meurut Searle et al (99, tdak ada etuk tertutup (closed for persaaa peduga keugka aksu ag kopoe raga pada odel tersarag dua faktor (odel utuk kasus julah ulaga ag tdak saa Khusus utuk peduga ag µ, Searle (970 telah euruka peduga keugka aksua seaga erkut: a a j j k j j q j j j µ a a j k j q j daa j j ( e j j e j k j Sedagka ragaa adalah seaga erkut: Kopoe Raga Suer KopRaga %Total StDev Dusus 4406 4864 099 Peta 4653 536 57 Total 9059 300 Berdasarka tael aalss raga d atas da dega hpotess H 0: 0 > vs H : 0 dapat dspulka ahwa H 0 dtolak, arta produktvtas atar dusu ata eraga Dar tael d atas dapat dlhat ahwa peduga ag raga galat ( da raga atar dusu ( asg-asg seesar 4653 da 4406 Dega egguaka etode keugka aksu terata dperoleh peduga ag da asg-asg seesar 4653 da 3370, sedagka peduga ag µ da var(µ asg-asg seesar 567 da 089 Dar hasl terlhat ahwa hasl dugaa etode kuadrat terkecl ereda dega 30

Foru Statstka da Koputas, Oktoerl 005, p: 5 3 Vol 0 No ISSN : 0853-85 etode keugka aksu, sedagka hasl dugaa terhadap saa Lkelhood 0 08 06 04 Profl Lkelhood Pedekata Noral tetap ereda cukup jauh utuk Salah satu peea ketdakkosstea hasl peguja aalss raga dega etode keugka aksu terhadap adalah adaa korelas terclass ag cukup tgg (Pawta, 00 Besara la korelas terclass pada data cotoh terseut d atas adalah: cor ( j, k 04 0 00 00 0 40 60 80 00 0 Sga Gaar Peradga fugs keugka ag dega fugs keugka astotk oral Lkelhood 0 08 06 04 0 00 Prof l Lkelhood Pedekat a Noral 00 50 00 50 00 Sga_ Gaar Peradga fugs keugka ag dega fugs keugka astotk oral Dega egguaka kealka atrks foras Fsher, dperoleh raga ag da asg-asg seesar 70 da 6873 Sesua dega teor astotk oral, seara kedua kopoe raga terseut adalah ~ N (, 70 da ~ N (, 6873 Dega deka selag kepercaaa 95% ag da asg-asg adalah (08, 74 da (-769, 8508 Khusus utuk, selag kepercaaaa ecakup la 0, erart ertetaga dega hasl peguja egguaka aalss raga Peradga fugs keugka ag da dega fugs keugka astotk oral dsajka pada Gaar da Gaar Dar hasl peradga dapat dlhat ahwa terata pedekata fugs keugka oral cukup ak utuk, Hasl aalss raga (etode kuadrat terkecl terhadap data dega ulaga tdak saa adalah seaga erkut: Suer DB JK KT Dusu 4 040576 5044 Peta 35 99934 374 Total 39 334050 Kopoe Raga Suer KopRaga %Total StDev Dusu 6074 605 465 Peta 374 3795 97 Total 9788 39 Dar hasl aalss raga dperoleh peduga kuadrat terkecl ag da asg-asg adalah 374 da 6074 Sedagka egguaka etode keugka aksu dperoleh peduga ag da asg-asg adalah 370 da 3867 (progra perhtuga peduga da egguaka ahasa R dapat dlhat dala Wjaato, (005 Dar hasl pedugaa terhadap terata kedua etode eerka hasl ag relatf saa, tetap terhadap terata kedua etode eerka peredaa hasl ag cukup jauh Sedagka peduga keugka aksu var(µ asg-asg seesar ag µ da 5305 da 0873 DAFTAR PUSTAKA Ato H 987 Eleetar Lear Algera, 5th ed Joh Wle& Sos, New York Baltag BH, Sog SH, ad Jug BC 999 The Ualaced Nested Error Copoet Regresso Model Depster, AP, Lard NM, Ru DB 977 Maxu Lkelhood Estato fro Icoplete Data Va the EM Algorth 3

Foru Statstka da Koputas, Oktoerl 005, p: 5 3 Vol 0 No ISSN : 0853-85 (wth dscusso J Ro Statst Soc, Ser B, 39, -38 Harve WR 970 Estato of Varace Copoet The Mxed Model Boetrcs Septeer 970: 485-504 Khattree R 999 Noegatve Estato of Varace Copoets: A Modfcato to Hederso s Aova Methodolog The Ida Joural of Sttatstcs, Volue 6, Seres B, Pt, pp 6-65 Lev PS, Leeshow S 999 Saplg of Populato, Methods ad Applcato 3 rd Joh Wle & Sos, New York Motgoer DC 99 Desg ad Aalss of Experets 3 rd ed Joh Wle ad Sos, New York Murth MN 967 Saplg Theor ad Methods Statstcal Pulshg Socet Pawta Y 00 I All Lkelhood, Statstcal Modellg ad Iferece Usg Lkelhood Claredo Press, Oxford Pusat da Iforas Pertaa 003 Uj Metodolog Produktvtas Saura d Props Jawa Barat da Jawa Tegah Pusat Data da Iforas Pertaa, Departee Pertaa, Jakarta Searle SR 970 Large Saple Varaces of Maxu Lkelhood Estator of Varace Copoets Usg Ualaced Data Boetrcs, Septeer 970: 505-54 Searle SR, Casella G, McCullach CE 99 Varace Copoets Joh Wle & Sos, Caada Tao GC, Box GEP 967 Baesa Aalss of Three-Copoet Herarchcal Desg Model Boetrka, Vol 54, No &, p09-5 Wjaato H 005 Pedekata Keugka Maksu da Baes utuk Pedugaa Produktvtas Koodtas Hortkultura (Kasus Koodtas Ketag Dsertas Sekolah Pascasarjaa IPB Bogor (Tdak dpulkaska 3