Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Tugas Akhir ini membicarakan cara menghadapi masalah multikolinieritas dengan bantuan metode regresi ridge. Penaksiran dengan metode Regresi Ridge memberikan ketepatan (presisi) yang lebih baik daripada penaksiran dengan metode Kuadrat Terkecil Biasa (Ordinary Least Square), walaupun taksiran Regresi Ridge adalah bias. Kelebihtepatan penaksiran dengan metode Regresi Ridge terhadap metode Kuadrat Terkecil Biasa dilihat dari rata-rata kuadrat residualnya. Dibicarakan pula metode Regresi Ridge untuk pemilihan variabel penjelas mana yang akan dimasukkan dalam model regressi serta contoh penggunaan metode Regresi Ridge dalam menaksir pengaruh lag dalam marketing.

Abstrak :
Tugas akhir ini membahas model regressi logistic yang digunakan untuk menganalisa dan memodel hubungan antara variabel respon kualitatif dikotomi dan variabel - variabel bebas.

Abstrak :
Salah satu asumsi pada regresi linier adalah bahwa variansi kesalahan () sama. Bila asumsi ini tidak terpenuhi, keadaan ini di sebut heteroskedastisitas. Pada tugas akhir ini akan dibahas bagaimana pengaruh heteroskedastisitas terhadap sifat-sifat parameter regresi serta bagaimana mendeteksi dan mengatasi heteroskedastisitas tersehut.

Abstrak :
Analisis regresi adalah Suatu teknik statistik yang digunakan untuk nenyelidiki dan menunjukkan hubungan antara variabel-variabel yang diaggap 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 nengetahui apakah ada data penganatan yang lebih berpengaruh tersebut, dilakukan Pendeteksian terhadap data yang ada dengan nenggunakan pendekatan penghapusan. Pendekatan ini menguji bagaimana suatu Pengamatan dapat mengubah kuantitas yang terlibat dalam analisis regresi. Ada 2 metode pendeteksian penganatan 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 keperaayaan) 2.1 Cook distance 2.2 Welsch distance 2.3 Welsch-Kuh dlstance 2.4 Modifikasi Cook distance

Abstrak :
Dalam bidang ekonomi seringkali diperlukan bahasan dalam hubungan fungsional antara variabel-variabel. Hubungan itu dinyatakan dalam bentuk persamaan yang menghubungkan variabel tak bebas dengan satu atau lebih variabel bebas. Dalam studi empiris dl bidang ekonomi sering terjadi variabel tak bebasnya tersensor atau terkelompok pada suatu nilai batas, maka untuk menganalisis masalah dengan variabel tak bebas tersensor dapat digunakan Model Regresi Tersensor atau Model Tobit. Tugas akhir ini akan membahas Model Regresi Tersensor atau Model Tobit, dengan contoh aplikasi menganalisis hubungan antara Tabungan dengan Dpah/gaji, dengan memperhatikan beberapa karakteristik pekerja yaitu Status kerja, Jenis kelamin, Umur, Pendidikan, dan ada tidaknya Bantuan keuangan dari pihak lain sebagai variabel kontrol. Data yang dipakai adalah berdasarkan hasil pilot Survei Tingkat Hidup Pekerja di Kotamadya Semarang 1992, oleh Biro Pusat Statistik. Ternyata dalam konteks variabel-variabel di atas, tabungan dipengaruhi oleh upah pekerja sedangkan karakteristik-karakteristik yang perlu diperhatikan untuk menaksir tabungan pekerja berdasarkan upahnya ialah jenis kelamin, pendidikan, status kerja, dan umur. Selain untuk keperluan penaksiran, model dapat juga digunakan untuk menghitung pengaruh marjinal karakteristik - karakteristik pekerja pekerja pada tabungan.

Abstrak :
Berkson Measurement error model merupakan model regresi dimana nilai dari variabel prediktor yang terobservasi telah ditentukan sebelumnya dan mengandung error pengukuran atau error observasi. Penaksiran parameter model regresi dengan kasus Berkson Measurement error dapat dilakukan dengan beberapa metode diantaranya dengan metode OLS dan metode Minimum Distance. Metode yang digunakan dalam tugas akhir ini adalah metode Minimum Distance berdasarkan momen pertama dan kedua dari variabel respon diberikan variabel prediktor terobservasi yang diperkenalkan oleh Wang (2003). Berdasarkan teorema kekonsistenan yang dinyatakan Wang (2003), penaksir Minimum Distance bersifat konsisten dan dibuktikan berdasarkan lemma dari kekonsistenan Ekstremum Estimator. Dalam tugas akhir ini, metode Minimum Distance diterapkan untuk menaksir parameter model regresi polinomial Berkson. Penaksir parameter model diperoleh dengan mensubstitusikan taksiran dari parameter-parameter baru yang muncul pada momen pertama dan kedua dari variabel respon diberikan nilai variabel prediktor terobservasi. ......Berkson measurement error model is a regression model where the value of the observed predictor variable was determined and contained error of measurement or error of observation.The parameter estimation of regression model with Berkson measurement error case can be estimated with several methods such as by OLS method and Minimum Distance methods. The method used in this minithesis is the Minimum Distance based on the first two conditional moment of the response variable given the value of ​​observed predictor variable that introduced by Wang (2003). Based on the theorem of consistency that was stated by Wang (2003), the Minimum Distance estimator was consistent and it was proved based on the consistency of Ekstremum Estimator theorem. In this minithesis, the Minimum Distance method is applied to estimate parameters polinomial Berkson regression model. Parameter estimator model is obtained by substituting the value of new parameter estimators that appear on the first two conditional moment of the response variable given the value of ​​observed predictor variable.

Abstrak :
Model regresi Poisson tampak tak berhubungan (seemingly unrelated Poisson regression model, SUPREME) merupakan suatu model yang terdiri dari beberapa persamaan dimana variabel-variabel dependen dalam tiap persamaan menyatakan data terhitung (count data) dengan distribusi dari variabel dependen diberikan nilai variabel independen adalah Poisson. Diantara persamaan-persamaan tersebut terdapat keterkaitan satu sama lain yang ditunjukkan dengan adanya korelasi antar error dari setiap persamaan yang diindikasikan dengan terdapatnya paling sedikit satu variabel independen yang sama dalam setiap persamaan. Penaksiran parameter dari model regresi Poisson tampak tak berhubungan dilakukan dengan menggunakan metode maksimum likelihood dengan pendekatan Newton-Raphson. Model regresi Poisson tampak tak berhubungan akan memberikan taksiran parameter yang lebih efisien dibandingkan dengan model regresi Poisson apabila terdapat korelasi antar error dari setiap persamaan.

Abstrak :
Dalam pembuatan model yang melibatkan variabel yang nilainya berupa rata-rata untuk menaksir koefisien regresinya sering digunakan data yang didapat dari satu kali pengukuran saja. Karena hal itu, maka akan terjadi dilution bias atau tidak sesuainya taksiran koefisien regresi dengan koefisien regresi yang sebenarnya.

Agar nilai taksiran koefisien regresi mendekati nilai koefisien regresi yang sebenarnya digunakan faktor koreksi yang akan dikalikan dengan taksiran koefisien regresi yang didapat. Terdapat beberapa metode untuk menaksir faktor koreksi, pada skripsi ini yang akan dibahas dan dibandingkan adalah Rosner Regression Method dan Intraclass Correlation Coefficient. Kedua metode tersebut menaksir faktor koreksi dengan menggunakan pengukuran yang diulang satu kali untuk individu yang sama.

Diantara kedua metode tersebut variansi taksiran faktor koreksi yang lebih kecil didapat dari metode ICC, oleh sebab itu metode ICC lebih baik dalam memperbaiki dilution bias.

Abstrak :
Analisis regresi merupakan suatu metode statistik untuk menyelidiki dan memodelkan hubungan antara satu variabel respon Y dengan satu atau lebih variabel prediktor X . Hubungan antara variabel prediktor X dan variabel respon Y secara umum dapat dimodelkan dengan sebuah fungsi regresi. Menentukan fungsi taksiran regresi dapat dilakukan secara parametrik dan nonparametrik. Dalam tugas akhir ini fungsi regresi ditaksir secara nonparametrik dengan metode regresi polinomial lokal. Regresi polinomial lokal adalah suatu metode regresi nonparametrik, dengan fungsi regresi ditaksir menggunakan bentuk polinomial. Jika pada regresi polinomial biasa persamaan regresi di-fit untuk seluruh wilayah data maka dalam regresi polinomial lokal persamaan regresi di-fit sepotong-sepotong. Kemulusan kurva dari taksiran regresi ini tergantung pada pemilihan parameter pemulus atau bandwidth, sehingga diperlukan pemilihan bandwidth yang optimal, yaitu bandwidth yang meminimumkan GCV. Dalam aplikasi metode regresi polinomial lokal dibandingkan dengan metode Nadaraya-Watson. Hasil yang diperoleh adalah metode regresi polinomial lokal akan baik menaksir data yang nilainya menyimpang jauh dibandingkan nilai data yang lain, sedangkan metode Nadaraya-Watson akan baik menaksir pada data yang berkumpul.

Abstrak :
Perkembangan Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK) telah memberikan pengaruh terhadap dunia pendidikan khususnya dalam proses pembelajaran. Dalam tugas akhir ini diselidiki variabel yang mempengaruhi tingkat perkembangan TIK pada Sekolah Menengah Atas dan Sederajat di Bekasi. Untuk memperoleh variabel tingkat perkembangan TIK, dilakukan analisis two step cluster berdasarkan 2 variabel, yaitu kualitas guru dan sarana prasarana TIK. Lalu, analisis regresi logistik biner dilakukan untuk mengetahui variabel yang mempengaruhi tingkat perkembangan TIK pada Sekolah Menengah Atas dan Sederajat di Bekasi. Diperoleh variabel yang mempengaruhi tingkat perkembangan TIK adalah jumlah komputer dan jumlah printer dan atau scanner. Setelah itu, dengan menggunakan Sistem Informasi Geografis (SIG), diperoleh gambaran penyebaran variabel jumlah komputer dan jumlah printer dan atau scanner pada Sekolah Menengah Atas dan Sederajat di tiap kecamatan di Bekasi.