Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Model regresi data panel spasial error dinamis adalah model regresi data panel yang melibatkan lag dari variabel dependen dan komponen dependensi spasial error. Karena terdapat korelasi antara lag dari variabel dependen dan komponen error, estimasi dengan Ordinary Least Squares menjadi bias dan tidak konsisten. Oleh karena itu, dibutuhkan metode lain untuk menaksir parameter dalam model. Metode yang dapat digunakan adalah perluasan metode Arellano dan Bond yang mencakup metode instrumental variabel menggunakan variabel instrumen yang disarankan oleh Mutl (2006) dan prinsip Generalized Method of Moments (GMM). Kemudian ditambah dengan metode pendekatan Kapoor, Kelejian, dan Prucha (KKP) sehingga dihasilkan taksiran yang konsisten.

---

The dynamic spatial error panel data regression model is panel data regression model which involves lag of the dependent variable and error spatial dependence. Because there is correlation between the lag of the dependent variable and error components, the ordinary least squares estimator becomes biased and inconsistent. Therefore, we need another method to estimate parameters in the model. The method which can be used is the extended method of Arellano and Bond covering instrumental variable method using instrument variables suggested by Mutl (2006) and the principle of the Generalized Method of Moments (GMM). Then the method is coupled with the method of Kapoor, Kelejian, and Prucha (KKP) approach so that it produces consistent estimators."

"Dalam tugas akhir ini dibahas teknik analisis regresi untuk data yang dikelompokkan menurut nirai rata-rata kelompok, dengan klasifikasi silang dan klasifikasi silang sebagian, pada prinsipnya teknik analisis untuk data yang dikelompokkan merupakan perluasan teknik analisis untuk data individu. Sedangkan pembahasannya terdiri dari matrik kelompok, Matematika, penaksiran parameter dan pengujian hipotesis, suatu contoh penggunaan analisis regresi dengan data dikelompokkan."

"Analisis regresi merupakan suatu metode yang digunakan untuk menganalisis hubungan antar variabel yang diekspresikan dalam bentuk persamaan antara variabel dependen dengan variabel bebas. Dalam analisis regresi terdapat beberapa asumsi yang harus dipenuhi. Spasial dependen pada suatu kumpulan data sampel berarti observasi pada suatu lokasi berkorelasi dengan observasi pada lokasi lain. Sehingga asumsi error antar observasi yang saling bebas tidak terpenuhi. Oleh karena itu, dibutuhkan suatu model yang memperhitungkan adanya korelasi spasial yaitu model spasial dependen. Model spasial dependen terbagi dua yaitu spasial lag dan spasial error. Model spasial lag merupakan model regresi linier dimana pada variabel dependennya terdapat korelasi spasial sedangkan model spasial error merupakan model regresi linier dimana pada errornya terdapat korelasi spasial. Penaksiran parameter menggunakan metode maksimum likelihood. "

"Dalam analisis data, saat data mempunyai outlier dan outlier yang ada bukan merupakan suatu kesalahan, taksiran parameter yang diperoleh dengan metode Ordinary Least Square (OLS) akan bias karena metode OLS tidak robust terhadap adanya outlier. Oleh karena itu, dicari metode lain yang robust terhadap adanya outlier, salah satunya ialah metode regresi robust dengan menggunakan fungsi Huber. Pada skripsi ini akan dibahas mengenai taksiran parameter pada model regresi robust sederhana dan berganda dengan menggunakan fungsi Huber. Selain itu, akan dibandingkan antara taksiran parameter model regresi robust dengan menggunakan fungsi Huber dan taksiran parameter yang didapat dengan metode OLS dilihat dari nilai effisiensi taksiran parameter. Hasil yang diperoleh dari contoh penerapan menunjukkan bahwa untuk data ada outlier taksiran parameter yang diperoleh dengan metode regresi robust dengan fungsi Huber lebih effisien dibandingkan metode OLS, sedangkan untuk data tanpa outlier taksiran parameter yang diperoleh dengan metode OLS lebih effisien dibandingkan metode regresi robust dengan fungsi Huber."

"Analisis regresi adalah suatu teknik statistik yang digunakan untuk menyelidiki dan menunjukkan hubungan antara variabel-variabel yang dianggap berpengaruh. Hasil analisis, yang disebut model regresi, akan baik jika data pengamatan yang dipakai sudah memenuhi asumsi-asumsi yang ada dan mempunyai pengaruh yang sama pada saat pencocokan regresi, dalam hal ini pada taksiran β. Artinya, tidak ada sebagian atau satu pengamatan yang lebih berpengaruh dibandingkan dengan data pengamatan yang lain. Untuk mengetahui apakah ada data pengamatan yang lebih berpengaruh tersebut, dilakukan pendeteksian terhadap data yang ada dengan menggunakan pendekatan penghapusan. Pendekatan ini menguji bagaimana suatu pengamatan dapat mengubah kuantitas yang terlibat dalam analisis regresi. Ada 2 metode pendeteksian pengamatan yang berpengaruh pada β , yaitu : 1. Berdasarkan jarak titik pada ruang X - Y 1.1 Elemen diagonal matrik V 1.2 Jarak Mahalanobis 1.3 WSSD 1.4 Elemen diagonal matrik VZ 2. Berdasarkan Kurva Pengaruh ( pusat elipsoida keperoayaan) 2.1 Cook distance 2.2 Welsch distance 2.3 Welsch-Kuh distance 2.4 Modifikasi Cook distance."

"Telah dilakukan penelitian terhadap hubungan antara sifat dan struktur dengan aktivitas (HKSA) antioksidan terhadap 36 senyawa flavonoid dengan menggunakan metoda Regresi Multi Linear (RML).Untuk menentukan HKSA dari senyawa flavonoid dilakukan proses optimasi geometri dan Perhitungan logaritma koefisien partisi (LogP), molar refractivity (MR), berat molekul (MW), diameter (D), Molecular Topological Index (Tindx), Polar Surface Area (PSAr), Perubahan Energi (PE) antara energi HOMO dengan energi LUMO sebagai sifat struktur dengan perangkat lunak ChemOffice for Windows versi 9.0. Aktivitas antioksidan senyawa flavonoid yang digambarkan melalui nilai %AA (literatur). HKSA diperoleh dari hasil perhitungan dengan menggunakan metoda Analisis Regresi Multi Linier (RML) dengan perangkat lunak Matlab sehingga diperoleh suatu persamaan yang dapat digunakan untuk mengetahui nilai aktivitas antioksidan suatu senyawa flavonoid secara perhitungan. Dari hasil percobaan diperoleh tiga persamaan HKSA terbaik untuk tiga golongan senyawa favonoid. Yaitu:Untuk kelompok Flavonols & Flavones,AA% = 64,87- 0,86455-LogF* - 0,012724PogP2 - 0,73385MR + 0,00045908.Koef Partisi +0,016951 W + 0,017316J)iam - 0,000023175TIndx - 34,9\3.log(TIndx) +4,5279.log(TIndx)2- 0,037056PSAr + 4,2436X«g PSAr + 0,005276P£Dengan R2 = 0,94518.; n = 24Untuk kelompok Flavanones, diHydroflavanols & Biflavanones:AA% = 0,13916-LogP2 - 0,00010645.Koef Partition + 0.0075968.MW - 0,011973.Diam -0,0001522l.TIndx + 0,0058472.PSAr + 0.26532PEDengan R2= L;n = 7Untuk kelompok isoflavones,AA% = 0,0092819. Koef Partisi + 0,0030657MW Q,Y3527.Diam - 0,00019976.TIndx +0,009263.PSArDengan R2= 1. ;n = 5"

"Industri jasa penerbangan di Indonesia telah mengalami pertumbuhan yang sangat pesat dari tahun ke tahun yang disebabkan oleh lahirnya konsep baru di dunia penerbangan yaitu 'Low Cost Carrier'. Dengan adanya konsep low cost carrier dan tingginya arus globalisasi, menyebabkan orang lebih memilih menggunakan jasa penerbangan untuk memenuhi kebutuhannya tersebut. Ditambah lagi ketika melakukan proses check-in, dimana jumlah check-in counter yang ada tidak sebanding dengan peningkatan jumlah penumpang. Dengan melakukan peramalan jumlah penumpang pesawat 10 tahun ke depan pada waktu puncak menggunakan metode Support Vector Regression dapat ditentukan alokasi jumlah check-in counter terminal bandara untuk 10 tahun ke depan, serta luas yang dibutuhkan untuk penambahan check-in counter. Pada akhirnya dibutuhkan penambahan check-in counter pada terminal domestik di tahun 2020.

---

Indonesia's aviation services industry has experienced rapid growth from year to year due to the birth of a new concept in the aviation world that is "Low Cost Carrier". With the concept of low cost carriers and the high currents of globalization, causing people prefer to use aviation services to meet these needs. This is even more aggravating the conditions of an increasingly crowded airport today and the future. When doing the check-in, where the number of check-in counters that available are not proportional to the an increasing number of passengers. By forecasting the number of passengers aboard the next 10 years at the time of peak use Support Vector Regression method to determine the allocation of the number of check-in counter airport terminal for the next 10 years, and extensive additions required to check-in counter. At the end, it takes the addition of check-in counter at domestic's terminal in 2020."

"Berdasarkan Vocabulary Of International Metrology (VIM), kalibrasi merupakan serangkaian kegiatan yang membentuk hubungan antara nilai yang ditunjukkan oleh instrumen (alat) ukur atau nilai observasi, dengan nilai yang sudah diketahui atau nilai aktual yang berkaitan dengan besaran yang diukur dalam kondisi tertentu. Salah satu metode yang digunakan untuk menaksir nilai aktual adalah metode classic. Ekspansi Deret Taylor digunakan untuk menunjukkan bahwa taksiran nilai aktual pada metode classic merupakan taksiran yang asimtotik unbiased. László J. Naszódi melakukan modifikasi penaksir nilai aktual dari metode classic. Dengan Ekspansi Deret Taylor ditunjukkan bahwa taksiran tersebut merupakan taksiran yang asimtotik unbiased namun lebih efisien.

---

Based on the Vocabulary of International Metrology (VIM), calibration is a series of activities that forms the relationship between values indicated by the measurement instrument (tool) or the observation value, with a known value or actual value related to the quantity that is measured under certain conditions. One method that is used to estimate the actual value is the classic method.

The Taylor series expansion is used to indicate that the estimated actual value on the classic method is an asymptotically unbiased estimate. László J. Naszódi modified the estimated actual value of the classic method. By the Taylor series expansion, it is shown that these estimates are asymptotically unbiased estimates, but more efficient. "

"Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh variabel makroekonomi dan instrumen keuangan yaitu sukuk, inflasi, kurs rupiah terhadap US dollar dan harga emas terhadap perhimpunan dana pihak ketiga (DPK) perbankan syariah di Indonesia periode Januari 2008 sampai dengan Desember 2010. Metode penelitian yang digunakan adalah dengan regresi linier berganda.Dari hasil penelitian, variabel tersebut mempunyai pengaruh cukup besar terhadap DPK yaitu sebesar 86,4%. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa sukuk, inflasi, kurs rupiah dengan US Dollar dan harga emas secara simultan signifikan berpangaruh terhadap DPK. Akan tetapi secara parsial dari variabelvariabel tersebut secara siginifikan variabel kurs Rupiah dan harga emas yang berpengaruh terhadap DPK perbankan syariah. Kurs memberikan pengaruh yang negatif dan harga emas berpengaruh positif terhadap DPK perbankan syariah di Indonesia.Penelitian ini menyarankan emas dijadikan sebagai inovasi produk di perbankan syariah di Indonesia. penelitian selanjutnya diharapkan agar peneliti menambahkan variabel makro yang lain dan metode penelitian guna mencari hasil penelitian yang lebih signifikan.

---

This research aimed to analyze the effect of macro economic and finance instrument : sukuk, inflation, kurs and gold value to Syariah Bank Funding in Indonesia between 2008 January until 2010 December. This study uses Multiple Linear Regression analysis.The result of model shows that variables have big impact to Syariah Bank in Indonesia funding until 86,9%. The result of study shows the impact that sukuk, inflation, kurs and gold value impact simultan significantly to funding. But, only kurs and gold value have partial impact to funding. Kurs have negatif impact and gold value have positif impact to Syariah Bank Funding in Indonesia.The research suggested gold to make inovation produc in Indonesian Syariah Banking. In the next research, the researcher get to add macro economic and research method to search significant result."