Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"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."

"Laporan ini menganalisa tentang apakah mahasiswa internasional di Melbourne, Australia, sesungguhnya membayar jasa trem. Pada saat itu, terdapat isu tentang pelanggaran tiket trem oleh mahasiswa internasional, hal ini membuat kami memutuskan untuk membuat riset tentang jasa trem dan pelanggaran tiket trem oleh mahasiswa internasional. Model regresi pada laporan ini dibuat berdasarkan kuesioner yang dibagikan secara acak kepada 158 koresponden yang seluruhnya merupakan mahasiswa internasional yang pada saat itu tinggal dan belajar di Melbourne. Riset ini menghasilkan konklusi bahwa terdapat 65.08% mahasiswa internasional di Melbourne yang sesungguhnya membayar jasa trem dan persentase ini akan bertambah jika pemerintah Australia memberikan subsidi transportasi umum kepada mahasiswa internasional.

---

This report analyze about whether international students in Melbourne, Australia, were actually pay for tram services. Lately, there had been an issue of tram fare invasion by international students, so we decided to plot our research around tram services and international student fare invasion. Regression model in this report is based on questionnaire that we distribute to 158 random correspondents, which all of them are international students that are currently studying and living in Melbourne. The research results in 65.08% of international students in Melbourne were actually paid for tram ticket and this number is likely to increase if the Australian government implied public transport concession policy for international students. "

"Dalam dunia ekonomi, terdapat variabel yang tidak berubah terhadap waktu dan mempengaruhi variabel dependen, sehingga Hausman dan Taylor mengadakan penyesuaian untuk model data panel biasa. Model data panel Hausman Taylor merupakan model data panel yang memperhitungkan adanya time variant variable dan time invariant variable. Jika pada model data panel Hausman Taylor terdapat variabel penjelas yang dicurigai berkorelasi dengan efek individu, maka penaksiran parameter dengan metode OLS menjadi bias dan inkonsisten. Oleh karena itu, untuk mendapatkan estimasi parameter model yang konsisten dan efisien, maka digunakan instrument variable, dan metode penaksiran yang digunakan adalah Generalized Method of Moment dan Two Stage Least Square."

"ABSTRAKBanyak studi telah dilakukan untuk mengetahui hubungan antara pendidikan dan fertilitas. Namun, sebagian besar studi tersebut hanya berfokus pada pendidikan salah satu perempuan atau laki-laki saja. Masih belum banyak studi yang menggunakan pendidikan sebagai perspektif pasangan, dan biasanya studi tersebut dilakukan di negara maju. Namun di Indonesia, sebagai salah satu negara berkembang, belum banyak studi yang menggunakan pendekatan pasangan ini. Studi ini bertujuan untuk melihat apakah tingkat pendidikan pasangan memengaruhi childlessness di Indonesia. Selain itu, akan ditambahkan juga karakteristik sosial ekonomi sebagai variabel kontrol. Dengan menggunakan data IFLS 2014, studi ini menginvestigasi pasangan menikah dengan usia 24 tahun atau lebih. Model regresi Probit digunakan untuk mengestimasi efek kovariat. Hasilnya menunjukkan bahwa ada hubungan positif antara tingkat pendidikan pasangan dan childlessness. Sementara pada tingkat pendidikan yang tidak setara antara suami dan istri, pasangan hypogamy lebih cenderung untuk menjadi childless.

---

ABSTRACT There are many studies to explore the relationship between education and fertility. However, most of them focus on the education of women or men only. And only a few studies examine education from a couple rsquo s perspective, and they usually analyzed in the case of developed countries. Yet in Indonesia, as a developing country, not many studies use this approach. This study aims to investigate whether couples 39 educational level affect childlessness in Indonesia. Besides that, it is considered to include the socioeconomic characteristics of a couple as control variables. Using data from the Indonesian Family Life Survey IFLS 2014, this study investigates married couples aged 24 or older and uses a Probit regression model to estimate the predictors. The result shows that in Indonesia couples 39 educational level is positively associated with childlessness. Regarding inequality on the couples rsquo joint educational level, the hypogamy couples tend to be childless. "

"Salah satu indikator penting untuk mengetahui miskin atau tidaknya suatu rumah tangga adalah jumlah pengeluaran rumah tangga tersebut per bulan. Tugas akhir mi membandingkan kontribusi pengeluaran pangan dan non pangan pada pengeluaran per bulan dengan memperhatikan karakteristik-karakteristik demografis dan sosial rumah tangga. Metode analisis yang digunakan adalah model regresi linier berganda, berdasarkan data rumah tangga hasil Survei Sosial Ekonomi Nasional 1990 (BPS 1990) untuk wilayah propinsi Jawa Barat. Beberapa model regresi di buat untuk rumah tangga miskin dan tidak miskin baik di kota maupun di desa. Hasil yang didapat adalah adanya perbedaan kontribusi pengeluaran pangan maupun non pangan pada pengeluaran rumah tangga per bulan antara rumah tangga miskin dan tidak miskin baik di kota maupun di desa. Kontribusi pengeluaran pangan pada rumah tangga miskin lebih besar dibandingkan rumah tangga tidak miskin, di kota maupun di desa. Sedangkan kontribusi pengeluaran non pangan pada rumah tangga tidak miskin lebih besar dibandingkan rumah tangga miskin, di kota maupun di desa. Karakteristik-karakteristjk yang diperhatikan dalam model adalah jenis kelamin kepala keluarga, sumber penghasilan utama, status pekerjaan, tingkat pendidikan kepala keluarga, jumlah pekerja dan jumlah anggota rumah tangga."

"Regresi linier merupakan suatu metode yang dapat digunakan untuk memodelkan hubungan antara suatu variabel terikat terhadap satu atau lebih variabel penjelas. Terdapat beberapa asumsi yang harus dipenuhi pada model regresi linier, yaitu komponen error berdistribusi normal dengan mean nol, variansi error konstan (homoskedastis), dan error antar observasi saling bebas. Pada saat menganalisis data spasial dengan menggunakan model regresi linier, asumsi homoskedastis terkadang tidak dapat terpenuhi karena kondisi data pada satu lokasi berbeda dengan kondisi data pada lokasi lainnya. Model Geographically Weighted Regression (GWR) dapat digunakan untuk mengatasi masalah heterogenitas spasial. Parameter model GWR dapat ditaksir dengan menggunakan dasar metode Weighted Least Squares (WLS) dimana bobotnya merupakan fungsi pembobot kernel. Fungsi pembobot kernel yang digunakan pada penelitian ini adalah fungsi pembobot kernel Gaussian. Pada bagian akhir penulisan, diberikan contoh aplikasi model GWR dengan menggunakan data klaim rawat inap peserta asuransi kesehatan PT. XYZ untuk melihat hubungan antara total biaya rawat inap terhadap lamanya pasien dirawat inap dan kelas kamar rumah sakit yang ditempati pasien selama menjalani rawat inap untuk diagnosa tipes, DBD, dan diare. Dari hasil penelitian, hanya diagnosa tipes dan DBD yang dapat dianalisis dengan GWR. Berdasarkan peta penyebaran hasil taksiran parameter model GWR dan taksiran rata-rata total biaya rawat inap pasien dengan diagnosa tipes dan DBD, terlihat adanya variasi biaya di rumah sakit yang satu dengan rumah sakit lainnya.

---

Linear regression is a method that can be used to model the relationship between a dependent variable to one or more explanatory variables. There are some assumptions that must be fulfilled in the linear regression model, such as the error term is normally distributed with mean zero, a constant variance (homoscedastic), and independent among observations. When analyzing spatial data using a linear regression model, sometimes the homoscedastic assumption cannot be fulfilled because data condition on one location differ compared to others.

Geographically Weighted Regression (GWR) model is used to overcome the spatial heterogeneity problem. Parameters of GWR model can be estimated using Weighted Least Squares (WLS) method as the basic of estimating parameters using kernel weighting function. The kernel weighting function used here is Gaussian kernel weighting function. At the last chapter, there is an example of the GWR model application by using inpatient claims data of PT. XYZ members to see the relationship between the total inpatient cost to length of stay and hospital’s room rate for typhoid, DBD, and diarrhea.

From the result, only typhoid and DBD that can be analyzed with GWR model. Based on the map of parameter estimates on GWR model and average of total inpatient cost for typhoid and DBD, it shows that there is a variation of inpatient cost between one hospital and the others."

"ABSTRAKPada saat ini, buah-buahan dilapiskan lilin untuk mempertahankan kualitas dan memperpanjang usia simpan buah. Pengukuran kualitas buah yang dilapiskan lilin umumnya bersifat destruktif. Pengukuran kualitas buah berlapis lilin menggunakan citra VNIR belum pernah dilakukan, sehingga diperlukan pengkajian lebih lanjut mengenai pengaruh lapisan lilin pada pengukuran kualitas buah berbasis citra VNIR. Dalam penelitian ini, lilin lebah digunakan untuk melapiskan apel malang. Partial Least Square Regression (PLSR) dan Regression Tree (RT) digunakan sebagai algoritma seleksi fitur dan model regresi. Dalam penelitian ini, pemodelan dibentuk menggunakan apel tidak berlapis lilin, apel berlapis lilin, gabungan antara apel tidak berlapis lilin dan apel berlapis lilin. Selanjutnya, dilakukan pengujian apel malang berlapiskan lilin terhadap model prediksi kekerasan apel malang tidak berlapiskan lilin. Sistem prediksi kekerasan memiliki performa terbaik jika menggunakan data pelatihan dan data pengujian berupa apel tidak berlapis lilin saja. Hasil dari model PLSR dan RT menggunakan apel tidak berlapis lilin sebesar 0,97 dan 0,88 pada R2; 3,22 dan 6,65 pada RMSE. Berdasarkan hasil tersebut, lapisan lilin pada permukaan buah dapat memengaruhi hasil pengukuran berbasis citra VNIR.

---

ABSTRACTThese days, wax coating was applied on fruits to maintain its quality and extends the shelf life. The quality measurement of the waxed fruit was destructive in most cases. The quality measurement of the waxed fruit with VNIR image had never been done before, so further study about the effect of wax coating for VNIR image-based fruit quality measurement was needed. In this study, beeswax is used to coated Malang apples. Partial Least Square Regression (PLSR) and Regression Tree (RT) used as feature selection and regression model algorithm.  In this study, a regression model was built using non-waxed Malang apples, waxed Malang apples, a combination of non-waxed Malang apples and waxed Malang apples. Next, the waxed Malang apples was tested to the firmness prediction model of the non-waxed Malang apples. Firmness prediction system of Malang apples obtained the best performance if using training data and test data of non-waxed Malang apples. The results of PLSR and RT model using non-waxed Malang apples were 0.97 and 0.88 for R2, 3.22 and 6.55 for RMSE. Based on these results, wax coating on the surface of the fruit could disrupt the measurement results of VNIR image."

"Regresi Poisson adalah model regresi umum yang digunakan untuk menghitung data dengan equidispersion. Namun, perhitungan data tidak selalu memenuhi asumsi ini. Hitungan data tidak terpenuhi asumsi ini ketika overdispersi muncul. Overdispersion adalah suatu kondisi dimana varians lebih besar dari rata-rata. Dalam data verdispersi karena kelebihan nol dan tambahan penyebaran berlebihan dalam nilai-nilai positif, salah satu model alternatif yang dapat digunakan adalah rintangan model binomial negatif. Rintangan model binomial negatif terdiri dari model dua bagian model biner dan model binomial negatif terpotong nol. Tugas akhir ini akan membahas tentang model rintangan konstruksi binomial negatif dan metode Bayesian untuk memperkirakan parameter dalam model binomial negatif rintangan. Algoritma metode Bayesian digunakan dalam proyek ini adalah Markov Chain Monte Carlo-Gibbs Sampling (MCMC-GS). Rintangan negatif model binomial akan diterapkan pada data Parkinson dari Parkinsons Growth Markers Database inisiatif (PPMI). Model diterapkan untuk menemukan faktor risiko dari komplikasi motorik kejadian dan frekuensinya berdasarkan Gerakan Disorder Society-Unified Parkinson Data Skala Timbangan Penyakit (MDS-UPDRS). Variabel signifikan untuk model bagian satu adalah skor total MDS-UPDRS Bagian III dan variabel total skor MDS-UPDRS Bagian II dan III untuk model bagian dua. Hasil lain yang diperoleh dari aplikasi data ini adalah parameter estimasi konvergen.

---

Poisson regression is a general regression model used to calculate data with equidispersion. However, data calculations do not always fit this consideration. Count data not met Suppose this overdispersion compilation appears. Overdispersion is a place where variants are greater than average. In data verdispersion due to zero excess and additional excessive spread in positive values, one alternative model that can be used is the constraints of the negative binomial model. The negative binomial obstacle model consists of a two-part binary model and the negative binomial zero-truncated model. This final project will discuss about the negative binomial constraint construction model and the Bayesian method for estimating parameters in the negative binomial resistance model. The Bayesian method algorithm is used in this project is the Markov Monte Carlo-Gibbs Sampling Chain (MCMC-GS). The negative barriers of the binomial model will be applied to Parkinsons data from Parkinsons Growth Markers Database Implementation (PPMI). The model applied to find risk factors for motor complications of events and their frequency is based on the Disorder-Unified Parkinsons Movement Disease Scale Data (MDS-UPDRS). The significant variable for the part one model is MDS-UPDRS Part III total score and MDS-UPDRS Part II and III total variable variables for the part two model. The results obtained from the application of this data are convergent estimation parameters."