Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Model pilihan diskrit adalah model yang digunakan untuk memodelkan pilihan. Model pilihan diskrit dapat diturunkan dari fungsi utilitas yang direpresentasikan dalam probabilitas pembuat keputusan memilih alternatif pilihan yang memberikan utilitas maksimum. Salah satu model pilihan diskrit adalah Model Mixed Logit. Model ini mengasumsikan koefisien dari variabel penjelasnya bersifat random yang dapat menggambarkan selera antar pembuat keputusan yang berbeda-beda dalam menentukan pilihan; dan komponen error berdistribusi Gumbel. Model Mixed Logit merupakan campuran antara Model Logit dan distribusi dari koefisien random variabel penjelas. Parameter yang akan ditaksir pada Model Mixed Logit adalah parameter dari distribusi koefisien random, seperti mean dan variansi. Penaksiran parameter Model Mixed Logit menggunakan metode Maximum Simulated Likelihood Estimator (MSLE) berdasarkan metode Halton Sequence. Setelah diperoleh taksiran parameter, selanjutnya probabilitas pembuat keputusan untuk masing-masing pilihan dihitung, sehingga diperoleh alternatif pilihan yang memaksimumkan utilitas pembuat keputusan.

---

A discrete choice model is a model that be used to modelling the choices. A discrete choice model can be derived from a utility function which represented in probability of decision maker chooses an alternative which give maximum utility. Mixed Logit model is one of these choice type models. Mixed Logit model assumes that random coefficient of variable which can capture different taste variation over decision makers; and error term is Gumbel distributed.

Mixed Logit model is a mixture between Logit model and distribution of random coefficient. Estimated parameter in Mixed Logit model is parameter of random coefficient distribution, i.e mean and variance. The method of parameter estimation of this model is Maximum Simulated Likelihood Estimator (MSLE) which based on Halton Sequence method. After estimator is obtained, then probability that decision maker for each alternative calculated, so that an alternative which maximize utility of decision maker is obtained."

"Data count adalah data yang berupa bilangan bulat non-negatif. Analisis regresi yang biasa digunakan untuk variabel respon yang berupa data count adalah regresi Poisson. Regresi Poisson memerlukan asumsi bahwa mean pada variabel respon sama dengan variansinya. Jika asumsi tersebut dilanggar yaitu pada saat variansi lebih besar dibanding mean atau disebut kondisi overdispersi, maka regresi Poisson tidak sesuai untuk menganalisis data tersebut. Overdispersi pada regresi Poisson dapat membuat standard error dari taksiran parameter regresi cenderung lebih rendah dari seharusnya, sehingga menghasilkan kesimpulan yang tidak valid. Model regresi Binomial Negatif merupakan salah satu model yang dapat digunakan saat terjadi overdispersi pada data count. Tugas akhir ini akan membahas mengenai penaksiran parameter model regresi Binomial Negatif dengan metode maksimum likelihood dimana solusi dari fungsi likelihood-nya diselesaikan dengan metode Newton-Raphson. Uji kesesuaian model yang digunakan mencakup statistik pseudo-R2, uji rasio likelihood, dan uji Wald.

---

Count data is the non-negative integer data. Regression analysis is commonly used for count dependent data variabel is Poisson Regression. Poisson Regression has an assumption that mean of response variable equal to its variance. If the assumption is violated, where the variance is greater than mean, called overdispersion, then Poisson regression is inconvenient to analyze the data. Overdispersion on Poisson regression may underestimate the standard errors of regression parameters and consequently, giving misleading inference about the regression parameters.

Negative Binomial regression model is one of the models that can be used when there is evidence of overdispersion count data. This final task will discuss about estimating parameter of Negative Binomial regression model by maximum likelihood methods, which the maximum likelihood estimates may be solved by using the Newton-Raphson iteration. Goodness of fit testing of this model includes pseudo-R2 statistic, likelihood ratio, and Wald test. "

"Suatu runtun waktu yang memiliki variabel respon biner disebut runtun waktu biner. Runtun waktu biner dapat dimodelkan menggunakan model umum Autoregressive dengan pendekatan regresi non-linier. Kedem Fokianos 2000 mengenalkan model runtun waktu biner melalui pendekatan Autoregressive dan regresi logistik. Metode yang digunakan untuk penaksiran parameter yaitu metode Partial Likelihood. Metode Partial Likelihood ini dilakukan dengan menentukan fungsi Partial Likelihood yang dibentuk dari probability density function pdf marginal distribusi Bernoulli. Namun, dalam proses penaksiran parameter menggunakan metode Partial Likelihood ditemukan kesulitan untuk mendapatkan solusi secara langsung dikarenakan persamaan yang tidak linier closed form. Oleh karena itu, untuk mengatasi hal tersebut dilakukan iterasi menggunakan metode Fisher Scoring. Aplikasi data pada penaksiran parameter untuk model runtun waktu biner dalam tugas akhir ini menggunakan data kompetisi balap perahu antara Universitas Cambridge dan Universitas Oxford yang dicatat pada tahun 1946 sampai 2011 dengan jumlah data berbeda yaitu 22, 44, dan 66 data. Berdasarkan aplikasi data yang dilakukan, diperoleh hasil bahwa penaksiran parameter untuk model runtun waktu biner menggunakan Partial Likelihood dengan jumlah data yang berbeda menghasilkan penaksir parameter yang relatif sama atau tidak memiliki perbedaan yang signifikan.

---

A time series that has binary respon variable is called a binary time series. Binary time series can be modeled using the Autoregressive general model and nonlinear regression approach. Kedem Fokianos 2000 introduced a binary time series model through the Autoregressive and logistic regression approach. The parameters of binary time series are estimated using the Partial Likelihood method. The Partial Likelihood method is performed by determining the Partial Likelihood function derived from the marginal probability density function pdf of Bernoulli distribution. However, in the process of parameter estimation using this method, the form of final function to obtain parameters is not in the closed form equation. To face this problem, Fisher scoring iterations are perfomed.

The application of parameter estimation of the model uses the data about boat racing competition between the University of Cambridge and Oxford University from 1946 to 2011. Based on the data application, parameter estimation of the binary time series model using partial likelihood with different amounts of data resulting in a relatively same or no significant parameter estimator."

"Model regresi linier berganda adalah model yang dapat digunakan untuk menaksir nilai-nilai suatu variabel terikat berdasarkan lebih dari satu variabel bebas pada data. Metode yang dapat digunakan untuk menaksir model regresi linier berganda adalah maximum likelihood estimator MLE . Namun, MLE memiliki kelemahan, yaitu sensitif terhadap data yang mengandung outlier dan memiliki waktu proses running time yang relative lama. Metode yang digunakan untuk mengatasi kelemahan tersebut adalah metode parallel. Metode parallel adalah metode yang membagi data menjadi beberapa kelompok. Salah satu metode pengelompokan yang sering digunakan untuk mencari banyak atau jumlah cluster adalah k-means clustering. Pada tugas akhir ini, proses MLE dilakukan pada setiap cluster, sehingga metode ini disebut parallel maximum likelihood estimator. Data yang digunakan pada tugas akhir ini berasal dari bankruptcy data bank32nh . Bank32nh adalah data mengenai antrian pada suatu bank XYZ yang terdiri dari 4500 observasi, 1 variabel terikat, dan 31 variabel bebas. Dari hasil aplikasi data, parallel maximum likelihood estimator memiliki waktu proses running time yang lebih singkat dan nilai mean square error MSE yang lebih kecil.

---

Multiple linear regression model can be used to estimate the value between one dependent variable and more than one independent variables on the data. A method that can be used to estimate the parameters of the model is the maximum likelihood estimator MLE. However, MLE has weakness e.i sensitive to the data that contains outlier and has a relatively long running time. To overcome these weaknesses the parallel method is used. In the parallel method, the data is devided into several groups. One of the known clustering methods is "k means clustering".

In this study, the MLE process did on each cluster, so that this method is called the parallel maximum likelihood estimator. The current data used for this research is from bankruptcy data bank32nh . Bank32nh is a dataset about the queue at a XYZ bank which consist of 4500 observations, one dependent variable, and 31 independent variables from experimental results, parallel maximum likelihood estimator the running time is faster and has smaller mean square error MSE."

"Data count sering diasumsikan berdistribusi Poisson yang hanya memiliki satu parameter dengan mean dan variansi sama. Namun pada kenyataannya, sering ditemukan data count dengan variansi yang lebih besar dari mean, keadaan ini dikenal dengan overdispersi. Saat terjadi overdispersi, maka data count tidak berdistribusi Poisson, sehingga perlu dicari distribusi lain yang dapat digunakan untuk menganalisis data count. Salah satu distribusi yang dapat digunakan adalah distribusi Binomial Negatif yang merupakan distribusi Campuran Poisson-Gamma (Mixture Poisson-Gamma Distribution). Pada tugas akhir ini akan dijelaskan mengenai perumusan distribusi Binomial Negatif sebagai distribusi Campuran Poisson-Gamma (Mixture Poisson-Gamma Distribution), penaksiran parameter pada distribusi Binomial Negatif yang merupakan distribusi campuran Poisson-Gamma, serta mempelajari sifat-sifat taksirannya.

---

Counts data, often assumed follows a Poisson distribution has same mean and variance value. But in fact, count data often has variance value greater than mean value, this condition is called by overdispersion. When overdispersion occured, data count doesn't have a Poisson distribution, so need to find another distribution which can be applied for data count analyzing. One of distribution which often be applied is Negative Binomial distribution which is form as a mixture Poisson-Gamma distribution. In this minithesis, estimators of Negative Binomial distribution (Mixture Poisson-Gamma distribution) and their characteristics will be explained."

"Error in variable model adalah model regresi dimana variabel independennya mengandung error. Hal ini dikarenakan nilai sebenarnya dari variabel independen tidak diketahui dan tidak dapat diukur dengan tepat sesuai dengan nilai sebenarnya (disebut dengan variabel independen yang tidak terobservasi), sehingga nilai sebenarnya dari variabel independen ini diwakilkan oleh nilai yang didapat dari suatu proses pengukuran yang belum tentu sesuai dengan nilai sebenarnya. Salah satu jenis error in variable model adalah classical error in variable model. Pada classical error in variable model, terdapat dua jenis variabel independen yang tidak terobservasi, yaitu fixed dan random. Pada penulisan tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran parameter pada classical error in variable model dimana variabel independen yang tidak terobservasi berdistribusi normal dengan menggunakan metode maksimum likelihood."

"Tugas akhir ini akan membahas model waktu tunggu kendaraan pada persimpangan dengan lampu lalu lintas saat jam sibuk. Model waktu tunggu kendaraan pada jam sibuk ini dibuat dengan cara memodifikasi kurva dari jumlah kendaraan dalam antrian pada kondisi steady-state dengan kurva jumlah kendaraan dalam antrian pada kondisi deterministik dengan menggunakan metode P. D. Whiting. Hasil modifikasi ini merupakan kurva dari jumlah kendaraan dalam antrian untuk kondisi time-dependent.

---

Vehicle delay model at signalized intersection during peak hour is discussed in this skripsi. This model can be used to approximate how long a vehicle has to queue up at the intersection during peak hour. P. D. Whiting method is used to obtain vehicle queue length of time-dependent curve base on modify vehicles queue length of steady-state curve and vehicles queue length of deterministic curve."

"ABSTRAKTumor merupakan salah satu dampak dari mutasi yang terjadi pada proses pembelahan sel tubuh mahluk hidup. Dalam skripsi ini digunakan model pertumbuhan tumor dalam bentuk sistem PDB Nonlinier yang telah dikembangkan oleh De Pillis & Radunskaya (2003). Model tersebut melibatkan interaksi antara sel normal, sel tumor, dan sel imun. Solusi dari model ditentukan secara kualitatif melalui analisis sistem dinamik. Analisis bifurkasi juga dilakukan untuk mengetahui perubahan sifat kualitatif yang mungkin terjadi ketika adanya perubahan nilai parameter. Simulasi terhadap model yang disajikan pada skripsi ini dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak MatCont dan Wolfram Mathematica.

---

ABSTRACTTumor is one of the mutation effect that can occur in a cell. Tumor growth model that is discussed here has been developed by De Pillis & Radunskaya (2003). The model includes normal cell, tumor cell, and immune cell interaction that is represented into nonlinear ODE system. The solution of the model is determined qualitatively by dynamical system analysis. Bifurcation analysis is also presented to know the qualitative changes that can occur by varying parameter value. Simulation is done by using MatCont and Wolfram Mathematica."

"Pada penelitian survival, kadang kala survival time dipengaruhi oleh faktor-faktor lain. Untuk kondisi tersebut dapat digunakan metode analisis regresi dengan model Cox PH. Dari model Cox ini, diperoleh bahwa hazard ratio untuk dua individu dengan nilai kovariat yang berbeda tidak akan dipengaruhi oleh waktu. Atau dengan perkataan lain, hazard untuk satu individu proporsional dengan hazard individu lainnya dengan keproporsionalan yang konstan, tidak dipengaruhi oleh waktu. Oleh sebab itu, ketika diterapkan pada data harus diperiksa apakah asumsi tersebut terpenuhi. Pengecekan asumsi proportional hazard akan dilakukan dengan dua pendekatan. Pendekatan yang pertama dengan grafik, yaitu grafik log-log, dan yang kedua dengan pengujian goodness-of-fit. Metode grafik memberikan hasil yang subjektif sedangkan pengujian goodness-of-fit memberikan hasil yang objektif berdasarkan pengujian statistik.

---

In survival studies, sometimes the time until the occurrence of an event is influenced by other factors. Cox PH model, which is one of the semi parametric regression method can be applied for the data analysis. From this Cox model, it is found that the hazard ratio for two individuals with different covariates not be affected by time. In other words, hazard for an individual is proportional with hazard from another individual with constant proportionality, not affected by the time. Therefore, when applied to the data, it should be checked whether the assumptions are met. The assumption of proportional hazard will be checked using two approaches. The first approach using graph, the log-log graph, and the second by testing the goodness-of-fit. Graphical method gives subjective results while the goodness-of-fit testing gives objective results based on statistical testing."