1,720,971 research outputs found
PEMODELAN REGRESI ROBUST LEAST TRIMMED SQUARE (LTS) (Studi Kasus : Faktor -Faktor yang Mempengaruhi Penyebaran Penyakit Malaria di Indonesia)
No full textMetode Oridnary Least Square (OLS) didasarkan pada distribusi normal, sehingga kurang tepat untuk menganalisis sejumlah data yang tidak simetris atau mengandung outlier. Oleh karena itu, regresi robust Least Trimmed Square (LTS). Penelitian ini membandingkan regresi Robust LTS dengan OLS pada kasus faktor-faktor yang mempengaruhi penyakit malaria di Indonesia. Diperoleh hasil bahwa dengan menggunakan metode OLS diperolehsebesar 0,681 dan regresi robust LTS sebesar 0,732. sehingga diperoleh model terbaik yaitu model model regresi robust LTS. Lebih lanjut diperoleh hasil bahwa faktor utama penyebab penyebaran penyakit malaria di Indonesia yaitu faktor kemiskinan, faktor tenaga kesehatan dan faktor air bersih
PERBANDINGAN ESTIMASI PARAMETER REGRESI QUANTIL DENGAN REGRESI ROBUST LEAST TRIMMED SQUARE (LTS) (STUDI KASUS : FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENYEBARAN PENYAKIT MALARIA DI INDONESIA)
Get PDFEstimasi metode OLS didasarkan pada distribusi normal, sehingga kurang tepat untuk menganalisis sejumlah data yang tidak simetris atau mengandung outlier. Oleh karena itu, dikembangkan Regresi Quantil yang tidak terpengaruh oleh adanya pencilan (outliers). Selain Regresi Quantil, Regresi Robust LTS juga dapat digunakan sebagai alternatif untuk menyelesaikan permasalahan data yang fluktuatif dan mengandung outlier. Penelitian ini membandingkan Regresi Quantil dengan Regresi Robust LTS pada kasus faktor-faktor yang mempengaruhi penyebaran penyakit malaria di Indonesia. Diperoleh hasil bahwa dengan menggunakan metode OLS diperoleh sebesar 0.681, regresi robust LTS sebesar 0.732 dan regresi quantil dengan sebesar 0.832, sehingga model terbaik yang diperoleh adalah model regresi quantil. Lebih lanjut diperoleh hasil bahwa faktor utama penyebab penyebaran penyakit malaria di Indonesia adalah faktor presentase rumah layak huni, faktor presentase penduduk miskin dan faktor rasio tenaga dokter.
=======================================================================================================
OLS estimation method based on the normal distribution, therefore OLS is not suitable method to analyze unsymetric data or contain data outliers. Quantile regression and LTS Robust Regression are alternative methods to solve the problem. Aim of this study is to compare quantile regression and LTS robust regression in case of factors that contribute to spreading of malaria desease in Indonesia. The results obtain 0.681, 0.732, and 0.832 using OLS, LTS, and Quantile Regression ( = 0.95) methods respectively. Conclusion of this study is quantile regression as the best model. Moreover the main factors that contribute to malaria disease spreading are the percentage of livable housing, the percentage of poor people, and doctors ratio
Penerapan Metode K-Nearest Neighbor untuk Mengklasifikasi Penyebaran Kasus Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kabupaten Maluku Tenggara
Get PDFDemam Berdarah Dengue (DBD) merupakan penyakit yang disebabkan oleh virus dengue yang ditularkan melalui gigitan nyamuk Aedes Aegypti dan masuk ke peredaran darah manusia. Penyakit ini merupakan penyakit berbahaya yang sering menimbulkan kekhawatiran masyarakat karena perjalanan penyakitnya cepat dan dapat meyebabkan kematian dalam waktu singkat. Oleh karena itu, perlu dilakukan kajian tentang penyebarannya sehingga dapat diambil tindakan cepat dalam mencegah kasus tersebut, Salah satu metode yang dapat digunakan yaitu metode K-Nearest Neighbor (KNN). K-NN merupakan suatu bentuk model pendukung keputusan yang dapat megklasifikasikan data berdasarkan jarak terdekat. Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari BPS Kabupaten Maluku Tenggara tahun 2021. Penelitian ini diperoleh hasil bahwa terdapat 2 kelompok penyebaran DBD di Kabupaten Maluku Tenggara yaitu Kecamatan yang berpotensi DBD tinggi yaitu terdiri dari Kecamatan Kei Besar, Kecamatan Kei Kecil dan Kecamatan Kei Besar Selatan Barat. Selanjutnya kecamatan yang berpotensi penyebaran DBD rendah yaitu Kecamatan Kei Besar Utara Barat, Kecamatan Kei Besar Selatan, Kecamatan Kei Besar Timur Selatan, Kecamatan Kei Besar Utara Timur, Kecamatan Hoat Sorbay, Kecamatan Kei Kecil Barat, Kecamatan Kei Kecil Timur dan Kecamatan Manyeuw.Kata Kunci: Demam Berdarah Dengue, K-Nearest Neighbor, Maluku Tenggara
PEMODELAN REGRESI ROBUST LEAST TRIMMED SQUARE (LTS) (Studi Kasus : Faktor -Faktor yang Mempengaruhi Penyebaran Penyakit Malaria di Indonesia)
No full textMetode Oridnary Least Square (OLS) didasarkan pada distribusi normal, sehingga kurang tepat untuk menganalisis sejumlah data yang tidak simetris atau mengandung outlier. Oleh karena itu, regresi robust Least Trimmed Square (LTS). Penelitian ini membandingkan regresi Robust LTS dengan OLS pada kasus faktor-faktor yang mempengaruhi penyakit malaria di Indonesia. Diperoleh hasil bahwa dengan menggunakan metode OLS diperolehsebesar 0,681 dan regresi robust LTS sebesar 0,732. sehingga diperoleh model terbaik yaitu model model regresi robust LTS. Lebih lanjut diperoleh hasil bahwa faktor utama penyebab penyebaran penyakit malaria di Indonesia yaitu faktor kemiskinan, faktor tenaga kesehatan dan faktor air bersih
Analysis of Online Learning During the Covid-19 Period using the Ordinary Least Square (OLS) Method
Get PDFEducation is the main capital to create quality human resources to face the challenges of the times that continue to develop rapidly. At the end of 2019, Indonesia experienced an outbreak of the COVID-19 pandemic. It makes learning activities carried out from home or online. Online learning aims to meet educational standards by utilizing information technology using a computer or mobile devices that are interconnected between students and teachers via an internet connection. However, there are several problems in the online learning process, both among teachers and students, as well as the facilities used in learning. The method of least squares (Ordinary Least Square) is one of the estimation methods used to analyze the relationship between the predictor variable (independent variable) and the response variable (dependent variable). This study aimed to identify and analyze online learning problems during the covid-19 pandemic. The data used in this study were sourced from Public Senior High School 11 Ambon, with the variables used being learning motivation (X1), teacher's role (X2), and student learning outcomes (Y). This study concluded that student learning outcomes in online learning at Public Senior High School 11 Ambon were in a low category, student motivation in learning is in the moderate category, and the role of the teacher is in the moderate category. In addition, the variables of learning motivation and the role of the teacher together have a positive effect on student learning outcomes. The amount of the contribution of the influence of learning motivation and the role of the teacher to student learning outcomes at Public Senior High School 11 Ambon is 61.9%, while other factors outside the study influence the remaining 38.1%
Going Beyond Counting First Authors in Author Co-citation Analysis
Get PDFThe present study examines one of the fundamental aspects of author co-citation analysis (ACA) - the way co-citation
counts are defined. Co-citation counting provides the data on which all subsequent statistical analyses and mappings
are based, and we compare ACA results based on two different types of co-citation counting - the traditional type that
only counts the first one among a cited work's authors on the one hand and a non-traditional type that takes into
account the first 5 authors of a cited work on the other hand. Results indicate that the picture produced through this non-traditional author co-citation counting contains more coherent author groups and is therefore considerably clearer. However, this picture represents fewer specialties in the research field being studied than that produced through the traditional first-author co-citation counting when the same number of top-ranked authors is selected and analyzed. Reasons for these effects are discussed
ESTIMASI PARAMETER REGRESI KUANTIL DENGAN FUNGSI SPLINE TRUNCATED PADA KASUS DEMAM BERDARAH DENGUE DI KOTA SURABAYA
Get PDFMetode regresi kuantil merupakan perluasan model regresi pada kuantil bersyarat dimana distribusi kuantil bersyarat dari variabel respon dinyatakan sebagai fungsi dari kovariat yang diamati. Spline merupakan potongan polinomial yang kontinu, sehingga dapat menggambarkan karakteristik lokal pada data. Penelitian ini memodelkan Regresi Kuantil dengan Fungsi Spline Truncated pada kasus DBD di Kota Surabaya. Estimasi regeresi kuantil dengan fungsi spline truncated diperoleh koefisien determinasi ( ) sebesar 72% pada kuantil 0,95 dengan menggunakan tiga titik knot. Lebih lanjut diperoleh hasil bahwa faktor utama penyebab penyebaran DBD di Kota Surabaya adalah faktor persentase rumah/bangunan bebas jentik nyamuk Aedes Aegypti, faktor rasio tenaga medis (dokter umum), faktor rasio sarana kesehatan Puskesmas dan faktor persentase rumah tangga yang memiliki tempat sampah sehat.
Pelatihan Aplikasi SPSS untuk Pemecahan Masalah Perhitungan pada Statistika Deskriptif di SMA Negeri 1 Maluku Tengah
Get PDFStatistics is a very difficult material, especially in the process of calculating and analyzing data which tends to be complicated because it requires accuracy and accuracy in its calculations. However, along with the rapid advancement in technology, various computer applications that are specifically designed to help calculate statistical data have emerged, one of which is SPSS. The method of activities held in community service (PKM) is in the form of SPSS training. Participants in this activity were students of SMA Negeri 1 Maluku Tengah. The conclusion obtained in this service is the results of the evaluation given at the end of the activity, of the 28 training participants, all students who took part in the training were able to complete the assigned tasks very well. In addition, teachers must equip students with programming skills, especially statistical and mathematical applications, so that they can arouse students' enthusiasm and interest in learning mathematics and statistics. The necessary follow-up is that it is necessary to carry out further training to hone the interests and abilities of teachers more deeply
ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PENYERAPAN TENAGA KERJA PADA SEKTOR PERHOTELAN DI PROVINSI MALUKU DENGAN MENGGUNAKAN METODE REGRESI DATA PANEL
Get PDFThe hotel sector is one of the sectors that has made a major contribution to employment and economic development in Maluku Province. The more the population, the more difficult it is to find work. The purpose of this study is to analyze the effect of the variable number of accommodation, number of occupancy, number of available beds and minimum wage of employees on labor absorption in the hotel sector in Maluku Province. One method that can be used to solve this problem is the Panel Data Regression method. Panel data regression is a combination of time series data and cross section data. This method can be used to determine the relationship between two or more variables that are quantitative in nature, so that one variable can be predicted from the other variables. The Panel Data Regression model used in this study is the Fixed Effect Model (FEM) with the results obtained, namely that there are three variables that affect labor absorption in the hotel sector in Maluku Province, namely the number of accommodation, the number of occupancy and the minimum wage of employees. Meanwhile, the number of available beds has no effect on labor absorption in the hotel sector in Maluku Province
- …
