Digital Library: No conditions. Results ordered -Date Deposited. 2024-03-28T11:35:14ZEPrintshttp://digilib.unila.ac.id/images/sitelogo.pnghttp://digilib.unila.ac.id/2023-01-12T04:11:06Z2023-01-12T04:11:06Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/68209This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/682092023-01-12T04:11:06ZPEMODELAN DATA DERET WAKTU ASIMETRIK DENGAN
EXPONENTIAL GENERALIZED AUTOREGRESSIVE CONDITIONAL
HETEROSCEDASTICITY (EGARCH) PADA DATA RETURN
PENUTUPAN HARGA SAHAMTime series data, especially financial data, often show a phenomenon of non-
constant variance called heteroscedasticity. The appropriate time series model to
solve this heteroscedasticity problem is ARCH-GARCH model where the mean
and variance of time series data are modeled simultaneously. However, this
ARCH-GARCH model cannot be applied on time series data that have an
asymmetric effect, namely the downward and increase tendency in the level of
volatility when returns rise and vice versa. One method that can be used to
analyse data with asymmetric effect is the Exponential Generalized
Autoregressive Conditional Heteroscedasticity (EGARCH) method. The purpose
of this study is to apply the best EGARCH model to the closing return data of PT.
Borneo Olah Sarana Sukes Tbk.
Based on the results of this study, it was found that the best models were
ARMA(3,0) and EGARCH(1,2) with the following equation:
(
) (
)
√
[
|
|
√
|
|
√
√
]
Keyboar: time series, volatility, asymmetric, EGARCH
Data deret waktu terutama data keuangan sering kali menunjukan fenomena
varians tak konstan yang disebut heteroskedastisitas. Pemodelan deret waktu
yang sesuai untuk masalah heteroskedastisitas ini adalah menggunakan model
ARCH- GARCH dimana rata-rata dan ragam suatu data deret waktu dimodelkan
secara simultan. Namun model ARCH-GARCH ini tidak dapat digunakan pada
data deret waktu yang memiliki efek asimetrik, yaitu kecenderungan turun dan
naik pada tingkat volatilitas saat return naik dan sebaliknya. Salah satu metode
yang dapat digunakan untuk mengatasi data dengan perubahan yang asimetrik
adalah metode Exponential Generalized Autoregressive Conditional
Heteroscedasticity (EGARCH). Tujuan penelitian ini adalah untuk menerapkan
model EGARCH terbaik pada data return penutupan harga saham PT. Borneo
Olah Sarana Sukes Tbk.
Berdasarkan hasil dari penelitian ini diperoleh bahwa model terbaik adalah
ARMA(3,0) dan EGARCH(1,2) dengan persamaan sebagai berikut:
(
) (
)
√
[
|
|
√
|
|
√
√
]
Kata kunci : data deret waktu, volatilitas, asimetrik, EGARCH,1617031048 SUSI YANTIsusi1207.yanti@gmail.com2023-01-09T00:48:34Z2023-01-09T00:48:34Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/68122This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/681222023-01-09T00:48:34ZANALISIS PERTUMBUHAN FASE SUPERKONDUKTOR BSCCO-2212
DAN BPSCCO-2212 AKIBAT VARIASI SUHU SINTERING
MENGGUNAKAN METODE PENCAMPURAN BASAHPenelitian dilakukan untuk mengetahui pengaruh variasi suhu sintering terhadap
tingkat kemurnian fase superkonduktor BSCCO-2212 dan BPSCCO-2212
menggunakan metode pencampuran basah. Variasi suhu sintering yang digunakan
adalah 825, 830, 835 dan 840°C selama 20 jam. Hasil XRD menunjukkan bahwa
tingkat kemurnian fase pada superkonduktor BSCCO-2212 dan BPSCCO-2212
meningkat hingga mencapai titik optimum pada suhu sintering 835°C kemudian
mengalami penurunan pada suhu sintering 840°C. Fraksi volume tertinggi sampel
BSCCO-2212 didapatkan pada suhu sintering 835°C sebesar 71,09% dan derajat
orientasi tertinggi didapatkan pada suhu sintering 830°C sebesar 23,38%. Pada
sampel BPSCCO-2212 fraksi volume tertinggi didapatkan pada suhu sintering
835°C sebesar 52,59% dan derajat orientasi tertinggi pada suhu sintering 830°C
sebesar 43,49%. Hasil perbandingan sampel BSCCO-2212 dan BPSCCO-2212
diperoleh bahwa sampel BPSCCO-2212 memiliki tingkat kemurnian fase yang
lebih tinggi dibandingkan BSCCO-2212.
Kata kunci : Superkonduktor BSCCO-2212, Suhu Sintering, Fraksi Volume
The research is done to see how variations of sintering temperatures would affect
the level of chasteness of the superconducting phases of BSCCO-2212 and the
BPSCCO-2212 using methods of moist mixing. Variations of sintering
temperatures used are 825, 830, 835 and 840°C over 20 hours. XRD results show
that the level of phase innocence on the superconductors of BSCCO-2212 and the
BPSCCO-2212 increased to the point of optimum at sintering temperature 835°C
then went down at sintering 840°C. The higher-volume fraction of the BSCCO-
2212 obtained at sintering temperature 835°C by 71,09% and the highest degree
of orientation obtained at sintering temperature 830°C by 23.38%. On sample
BPSCCO-2212 fractions of the highest volume found at sintering temperature
835°C for 52.59% and the highest degree of orientation at sintering temperature
830°C by 43.49%. The ratio of sample BSCCO-2212 and BPSCCO-2212 were
obtained that sample BPSCCO-2212 had a higher level of phase purity than
BSCCO-2212.
Keywords: Superconductor BSCCO-2212, Sintering Temperature, Volume
Fraction1617041028 Risky Putra Ramadhanrizkyyy13198@gmail.com2022-12-20T07:07:25Z2022-12-20T07:07:25Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/67878This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/678782022-12-20T07:07:25ZHAMPIRAN SOLUSI ANALITIK MASALAH PERTUBASI SINGULAR
MODEL SUBSTRAT INHIBITOR ENZIM MICHAELIS-MENTEN
MENGGUNAKAN METODE MATCHED ASYMPTOTICMekanisme paling sederhana dalam reaksi menggunakan katalis enzim adalah
mekanisme reaksi enzim Michaelis dan Menten. Reaksi ini melibatkan substrat
yang bereaksi dengan enzim untuk membentuk senyawa kompleks, yang akan
diubah menjadi sebuah produk dan enzim. Pada artikel ini mempertimbangkan
sebuah situasi dimana dua substrat bersaing untuk sebuah enzim tunggal, dimana
salah satu subtrat akan menghambat reaksi enzim atau berperansebagai inhibitor.
Mekanisme ini dapat dimodelkan dalam bentuk sistem persamaan diferensial
nonlinier. Selanjutnya dengan melakukan proses nondimensionalisasi dikontruksi
suatu masalah perturbasi singular dengan parameter kecil yang terkandung pada
persamaan peubah kompleks enzim substrat. Dengan memertimbangkan kondisi
pseudo steady state, masalah tersebut diselesaikan dengan metode matched
asymtotic untuk mendapatkan hampiran solusi analitiknya.
Berdasarkan plot solusi analitik dan numerik yang menunjukkan untuk nilai ε
yang semakin kecil, hampiran nilai solusi analitik dan numerik untuk substrat dan
inhibitor semakin sama, dan untuk nilai laju reaksi mempengaruhi konsentrasi
kompleks enzimnya
Kata kunci: inhibitor, reaksi enzim Michaelis-Menten, kondisi pseudo steady
state, proses nondimensionalisasi, perturbasi singular, metode matched
asymtotic1517031013 RISNA FITRIYANIrisnafitriyanii@gmail.com2022-06-08T06:51:32Z2022-06-08T06:51:32Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/62757This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/627572022-06-08T06:51:32ZPENERAPAN MODEL LOGISTIC SMOOTH TRANSITION
AUTOREGRESSIVE (LSTAR) UNTUK MERAMALKAN HARGA SAHAMModel yang umum digunakan untuk data deret waktu adalah model
Autoregressive Integrated Moving Average (ARIMA). Namun ARIMA model
deret waktu yang linier sehingga belum cukup baik untuk diterapkan pada
pemodelan yang memiliki kecenderungan perilaku nonlinier seperti kasus data
harga saham yang cenderung fluktuatif atau memiliki kencenderungan
membentuk pola data nonlinier. Salah satu model deret waktu yang digunakan
pada kasus data yang memiliki kecenderungan nonlinier adalah dengan Logistic
Smooth Transition Autoregressive (LSTAR). Tujuan dari penelitian ini adalah
untuk meramalkan data return penutupan harga saham PT Indofood Sukses
Makmur Tbk dengan menggunakan model LSTAR. Hasil dari penelitian ini
didapatkan model terbaik untuk peramalan ragamnya adalah LSTAR (1,1), yaitu
dengan persamaan sebagai berikut:
Xt = −0.4304Xt−1 (1 −
1
1 + e
−100(Xt−1+0.0608)
)
+ 0.3831Xt−1 (
1
1 + e
100(Xt−1+0.0608)
) + αt
Kata kunci: peramalan, nonlinier, logistic smooth transition autoregressive
Models that commonly used for time series data is Autoregressive Integrated
Moving Average (ARIMA) model. However, the ARIMA time series model is
linear so it’s not good enough to be applied to modelling that has a tendency to
nonlinear behavior such as the case of stock price data which tends to fluctuate or
has a tendency to form nonlinear data patterns. One of the time series models
used in the case of data that has a nonlinear tendency is Logistic Smooth
Transition Autoregressive (LSTAR). The aim of this study is to predict return
data on closing stock prices of PT Indofood Sukses Makmur Tbk using the
LSTAR model. The result of this research showed that the best model for
forecasting the data is LSTAR(1,1) that is with equation as following:
Xt = −0.4304Xt−1 (1 −
1
1 + e
−100(Xt−1+0.0608)
)
+ 0.3831Xt−1 (
1
1 + e
100(Xt−1+0.0608)
) + αt
Keywords: forecast, nonlinear, logistic smooth transition autoregressive1717031030 CHATERINA NATALIA GULTOMNataliachaterina@gmail.com2022-06-07T08:20:53Z2022-06-07T08:20:53Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/62703This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/627032022-06-07T08:20:53ZPEMODELAN MATEMATIKA DAN SIMULASI NUMERIK
MODEL PENYEBARAN PENYAKIT BRUCELLOSIS PADA TERNAK
SAPIPenelitian ini membahas tentang analisis dan model matematika penyebaran
penyakit Brucellosis pada ternak sapi. Brucellosis adalah penyakit yang
disebabkan oleh bakteri dari genus Brucella yaitu bakteri Brucella Abortus. Penularan terjadi melalui kontak langsung, yaitu ketika terjadi perkawinan dan
melalui air atau pakan yang sudah terkontaminasi. Dalam penelitian ini model
matematika yang digunakan adalah model (Susceptable, Infected, Recovered),
yang menghasilkan dua titik kesetimbangan yaitu titik kesetimbangan bebas
penyakit dan titik kesetimbangan endemik. Analisis kestabilan titik
kesetimbangan dilalukan dengan menggunakan bilangan reproduksi dasar ( ).
Sebagai ilustrasi dilakukan simulasi komputasi untuk melihat perilaku dari
masing-masing variabel tak bebas. Hasil yang diperoleh menunjukkan pada
waktu tertentu dengan di pengaruhi oleh laju transmisi yang menurun dan tingkat
pengobatan yang meningkat maka penyakit akan hilang dari populasi karena
tidak ada lagi individu yang terinfeksi dan titik kesetimbangan bersifat stabil
asimtotik.
Kata kunci: Brucellosis, titik kesetimbangan, analisis kestabilan, bilangan
reproduksi dasar ( ).
This study discusses the analysis and mathematical model of the spread of
Brucellosis in cattles. Brucellosis is a disease caused by bacteria of the genus
Brucella, namely Brucella abortus. This study aims to determine the mathematical
model of the spread of brucellosis in cattles, determine the equilibrium points,
basic reproductive numbers, the stability of equilibrium points and numerical
simulations of the spread of brucellosis in cattles. In this study the model used is
the SIR (Susceptable, Infected, Recovery) model, from the SIR model, two
equilibrium points are produced, namely the disease-free equilibrium point and
the endemic equilibrium point. The analysis carried out produces basic
reproduction numbers ( ). Next, a numerical simulation is performed to find out
the behavior and stability around the equilibrium point.
Key Words: Brucellosis, equilibrium point, stability analysis, basic reproduction
numbers ( ).1517031043 AZZAHRA RIOZIAHazzahra.rioziah1808@gmail.com2022-06-07T03:37:09Z2022-06-07T03:37:09Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/62676This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/626762022-06-07T03:37:09ZIMPLEMENTASI METODE TASK CENTERED SYSTEM DESIGN
DALAM DESAIN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS POSYANDU
BERBASIS MOBILE DAN WEBPemanfaatan perkembangan teknologi informasi dapat merealisasikan upaya
peningkatan kualitas kesehatan masyarakat dengan lebih baik. Sistem Informasi
Geografis Posyandu berbasis mobile dan web dapat menjadi salah satu solusi dari
pemanfaatan teknologi informasi yang dimaksud. Dalam membangun sebuah
sistem informasi, user interface menjadi salah satu bagian penting karena
merupakan penghubung antara sistem dan user. Untuk menghasilkan rancangan
user interface yang baik, tentunya dibutuhkan kaidah perancangan yang sesuai
agar user interface yang dihasilkan dapat memenuhi kebutuhan user. Salah satu
metode yang dapat digunakan adalah Task-Centered System Design. Metode
tersebut digunakan untuk mengidentifikasi task apa saja yang akan dikerjakan oleh
user. Bagaimana agar user dapat dengan mudah mengerjakan task tersebut sesuai
dengan target yang ingin dicapai sistem. Metode Task-Centered System Design
terdiri dari 4 tahapan yaitu Identification, User-Centered Requirement Analysis,
Design through Scenario, dan Walkthrough Evaluation.
Dengan mengimpementasikan metode Task-Centered System Design dalam
membangun desain Sistem Informasi Geografis Posyandu berbasis mobile dan
web didapatkan task sesuai dengan kebutuhan user yaitu sebanyak 12 task untuk
aplikasi berbasis mobile dan 19 task untuk web. Dilakukan dua kali pengujian
untuk menguji desain yang telah dihasilkan. Tahap pertama dengan pengujian
Cognitive Walkthrough dan tahap kedua dengan pendekatan user satisfaction.
Berdasarkan hasil pengujian, desain sistem masuk dalam kriteria yang sangat puas.
Hasil ini menunjukkan bahwa user mengerti dengan sangat baik dan memahami
terhadap komponen-komponen yang membangun task yang berada di dalam
sistem.
Kata Kunci: Task-Centered System Design, User Interface, Posyandu.Utilization of developments in information technology can realize efforts to
improve the quality of public health better. The mobile and web-based Posyandu
Geographic Information System can be one solution to the use of information
technology in question. In building an information system, the user interface
becomes an important part because it is a liaison between the system and the user.
To produce a good user interface design, of course, appropriate design rules are
needed so that the resulting user interface can meet user needs. One method that
can be used is Task-Centered System Design. This method is used to identify what
tasks will be done by the user. How so that the user can easily do the task in
accordance with the target to be achieved by the system. The Task-Centered
System Design method consists of 4 stages, namely Identification, User-Centered
Requirement Analysis, Design through Scenario, and Walkthrough Evaluation.
By implementing the Task-Centered System Design method in building a mobile
and web-based Posyandu Geographic Information System design, we get tasks
according to user needs, which consists of 12 tasks for mobile-based applications
and 19 tasks for the web. The test was carried out twice to test the resulting design.
The first stage is Cognitive Walkthrough testing and the second stage is a user
satisfaction approach. Based on the test results, the system design is in the very
satisfied criteria. These results indicate that the user understands very well and
understands the components that build tasks in the system.
Keywords: Task-Centered System Design, User Interface, Posyandu..
1417051105 Nuha Hanifahnuhahanifah@gmail.com2022-06-06T03:16:16Z2022-06-06T03:16:16Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/62582This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/625822022-06-06T03:16:16ZPENGGUNAAN ALGORITMA PARTICLE SWARM OPTIMIZATION
PADA PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI GAMMA DUA
PARAMETERParameter estimation is one of the most widely used topics in several studies. One
of the parameter estimation methods that often to used is Maximum Likelihood
Estimation (MLE) method. In the process of solving it, the MLE method produces
non-linear equations that generally cannot be solved analytically. Therefore, in
solving the solution used a numerical approach. Many methods are used to solve
non-linear equations, including calculus-based and heuristic-based. Particle Swarm
Optimization Algorithm (PSO) is a heuristic method used in solving population-
based optimization problems. Gamma distribution is a probability density function
distribution that is usually applied to the length of time in work. In this study, the
application of the PSO algorithm to the estimation of the two-parameters Gamma
distribution was studied. To compare the results from PSO, parameter estimates
were also calculated using the Newton-Raphson method. Based on the results
obtained with the data used, PSO obtains results close to the Newton-Raphson
method. So the PSO algorithm is effectively used to estimate the two-parameters
Gamma distribution.
Keywords : Gamma distribution, estimating parameters, Particle Swarm
Optimization
Pendugaan parameter merupakan salah satu topik yang banyak dipakai dalam
beberapa penelitian. Salah satu metode pendugaan parameter yang sering
digunakan adalah Maximum Likelihood Estimation (MLE). Dalam proses
penyelesaiannya, metode MLE menghasilkan persamaan non-linier yang secara
umum tidak bisa diselesaikan secara analitik. Oleh karena itu, dalam penyelesaian
solusi persamaannya digunakan pendekatan numerik. Banyak metode yang sering
digunakan untuk menyelesaikan persamaan non-linier, diantaranya berbasis
kalkulus dan berbasis heuristik. Algoritma Particle Swarm Optimization (PSO)
merupakan salah satu metode heuristik yang digunakan dalam penyelesaian
masalah optimasi berbasis populasi. Distribusi Gamma merupakan distribusi fungsi
padat peluang yang biasa diaplikasikan dalam lamanya waktu dalam pekerjaan.
Pada penelitian ini dikaji penerapan algoritma PSO pada pendugaan parameter
distribusi Gamma dua parameter. Sebagai pembanding hasil dari PSO, penaksiran
parameter juga dilakukan dengan metode Newton-Raphson. Berdasarkan hasil
yang didapat dengan data yang digunakan, PSO mendapatkan hasil yang mendekati
hasil dari metode Newton-Raphson. Sehingga algoritma PSO efektif digunakan
untuk melakukan pendugaan parameter distribusi Gamma dua parameter.
Kata kunci : distribusi Gamma, parameter penduga, Particle Swarm Optimization1717031084 Obit Ahmad Al Falahobitahmad389@gmail.com2022-06-06T03:12:07Z2022-06-06T03:12:07Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/62576This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/625762022-06-06T03:12:07ZANALISIS CLUSTER ROBUST MENGGUNAKAN METODE K-MEDOIDS
PADA DATA MENGANDUNG PENCILANAnalisis klaster merupakan suatu teknik analisis multivariat yang berguna untuk
mengelompokkan data observasi ataupun variabel-variabel ke dalam klaster
sedemikian rupa sehingga masing-masing klaster bersifat homogen sesuai dengan
faktor yang digunakan untuk melakukan pengklasteran. Ada dua asumsi yang harus
dipenuhi pada analisis klaster, yaitu sampel representatif dan tidak ada
multikolinearitas antara tiap variabel. Pada kenyataannya, tidak semua data
memenuhi kedua asumsi di atas, khususnya untuk asumsi sampel representatif karena
adanya masalah pencilan. Untuk mengatasi masalah pencilan tersebut, terdapat salah
satu metode analisis klaster non hierarki yang tahan terhadap pencilan yaitu K-
Medoids. Metode K-Medoids termasuk dalam teknik penyekatan (partition) yang
membagi atau memisahkan objek ke-k kelompok yang berbeda sehingga objek yang
memiliki karakteristik yang sama masuk ke dalam satu klaster yang sama dan objek
yang mempunyai karakteristik berbeda masuk ke dalam klaster yang lain. Penelitian
ini bertujuan untuk mengkaji analisis klaster robust dengan metode K-medoids
melalui data simulasi dengan beberapa persentase nilai pencilan dan melihat
keefektifan metode K-medoids untuk mengatasi pencilan ditinjau dari nilai validasi
sillhouette index dan Dunn index, dan diperoleh kesimpulan bahwa analisis klaster
metode K-medoids merupakan metode pengklasteran yang efektif digunakan pada
data yang mengandung pencilan. Berdasarkan rata-rata nilai sillhouette index dan
Dunn index diperoleh hasil bahwa metode K-medoids efektif digunakan untuk
pengklasteran pada data dengan jumlah objek kecil, jumlah klaster kecil, dan proporsi
pencilan yang besar.
Kata kunci: Pencilan, Analisis Klaster, K-Medoids, sillhouette index, Dunn index
Cluster analysis is a multivariate analysis technique that is useful for grouping
observational data or variables into clusters in such a way that each cluster is homogeneous
according to the factors used for clustering. There are two assumptions that must be met in
cluster analysis, namely a representative sample and non-multicollinearity between each
variable. In fact, not all data meet the two assumptions above, especially for the assumption
of a representative sample because of the problem of outliers. To overcome the problem of
outliers, there is one method of non-hierarchical cluster analysis that is resistant to outliers,
namely K-Medoids. K-Medoids method including the sealing technique (partition) which
divides or separates objects to different groups so that objects with the same characteristics
are in the same cluster and objects with different characteristics are in another clusters. This
study aims to examine robust cluster analysis with the K-medoids method through
simulation data with several percentages of outlier values and see the effectiveness of the
K-medoids method to overcome outliers in terms of the sillhouette index and Dunn index
validation values, and it is concluded that the analysis the cluster K-medoids method is an
effective clustering method used on data that contains outliers. Based on the average value
of the sillhouette index and Dunn index, the results show that the K-medoids method is
effectively used for clustering data with a small number of objects, a small number of
clusters, and a large proportion of outliers.
Keywords: Outliers, Cluster Analysis, K-Medoids, sillhouette index, Dunn index1757031006 EPMI ANNISA NUR FAJRINAepmiannisa@gmail.com2022-06-03T04:21:45Z2022-06-03T04:21:45Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/62515This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/625152022-06-03T04:21:45ZANALISIS MODEL PERSAMAAN STRUKTURAL
DENGAN FINITE MIXTURE PARTIAL LEAST SQUARE
PADA DATA PERSEPSI MAHASISWA UNIVERSITAS LAMPUNG
TERHADAP SHOPEEStructur Equation Modelling (SEM) adalah teknik analisis statistik yang
dikembangkan guna menutupi keterbatasan yang sering terjadi dalam penelitian di
bidang ilmu sosial dan perilaku. Namun, terkadang pada kasus tertentu terdapat
dugaan heterogenitas pada saat pengumpulan data. Hal ini dapat diatasi dengan
melakukan pendekatan Finite Mixture Partial Least Square. Pada penelitian ini
menggunakan 13 indikator yang terdiri dari 7 indikator untuk mengukur kualitas
pelayanan, 3 indikator untuk mengukur kepercayaan dan 3 indikator untuk
mengukur loyalitas. Tujuan penelitian ini adalah untuk mengetahui persepsi
mahasiswa Universitas Lampung terhadap Shopee dan mengelompokannya
menggunakan metode FIMIX-PLS.
Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa nilai R-Square (R
2
) pada model ini
sebesar 0,677 yang berarti variabel laten loyalitas dapat dijelaskan oleh variabel
kualitas pelayanan dan kepercayaan sebesar 67,7% sedangkan 32,3% dijelaskan
oleh variabel lain di luar penelitian. Segmentasi terbaik yang dilakukan
berdasarkan nilai AIC, BIC, CAIC, dan EN adalah k=3 dengan EN=0,633. Hal ini
berarti terdapat tiga kelompok (segmen) yang dibentuk supaya diperoleh model
yang fit dan kesimpulan yang valid. Pada segmen pertama, terdiri dari 67 sampel,
segmen kedua terdiri dari 24 sampel dan segmen terakhir terdiri dari 9 sampel.
Kata kunci: SEM, FIMIX-PLS, Loyalitas
Structural Equation Modeling (SEM) is a statistical analysis technique developed to
cover limitations that often occur in research in the social and behavioral sciences.
However, sometimes in certain cases there is a suspicion of heterogeneity at the time
of data collection. This can be overcome by using the Finite Mixture Partial Least
Square approach. This study uses 13 indicators consisting of 7 indicators to measure
service quality, 3 indicators to measure trust and 3 indicators to measure loyalty. The
purpose of this study was to determine the perception of Lampung University
students towards Shopee and group them using the FIMIX-PLS method.
The results of this study indicate that the value of R-Square (R2) in this model is
0.677, which means that the latent variable of loyalty can be explained by the service
quality and trust variables of 67,7%, while 32,3% is explained by other variables
outside the study. The best segmentation based on AIC, BIC, CAIC, and EN values is
k = 3 with EN = 0.633. This means that there are three groups (segments) that ere
formed in order to obtain a fit model and valid conclusions. The first segment consists
of 67 samples, the second segment consists of 24 samples and the last segment
consists of 9 samples.
Key: SEM, FIMIX-PLS, Loyalty1417031110 SITI NURSHOLEKHAHsiti.nursholekhah1110@students.unila.ac.id2022-06-03T02:48:32Z2022-06-03T02:48:32Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/62466This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/624662022-06-03T02:48:32ZPENERAPAN ANALISIS REGRESI LOGISTIK BINER DENGAN
METODE PENDUGA MAXIMUM LIKELIHOOD
(Studi Kasus : Tingkat Partisipasi Angkatan Kerja Perempuan Di Indonesia)Analisis regresi logistik biner merupakan suatu teknik statistika yang digunakan
untuk melihat pengaruh variabel bebas terhadap suatu variabel tak bebas dimana
variabel tak bebasnya berskala biner dengan dua kategori, sedangkan variabel
bebasnya dapat berupa kategorik atau kontinu. Penelitian ini bertujuan untuk
menduga variabel apa yang berpengaruh terhadap Tingkat Partisipasi Angkatan
Kerja (TPAK) perempuan di Indonesia menggunakan analisis regresi logistik
biner. Diperoleh hasil bahwa variabel tingkat pendidikan perempuan tamat SMA
umum dan variabel usia produktif perempuan bekerja yaitu 35-54 tahun per
provinsi terbukti memberikan pengaruh terhadap TPAK perempuan dengan
ketepatan klasifikasi sebesar 76,67%. Penelitian ini juga mengkaji pengaruh
ukuran sampel terhadap model regresi logistik biner dengan melakukan simulasi
data. Diperoleh hasil simulasi bahwa model memiliki nilai apparent error rate
(APER) yang konstan seiring dengan bertambahnya ukuran sampel, sehingga
dapat disimpulkan bahwa ukuran sampel tidak memberikan pengaruh terhadap
pendugaan model regresi logistik biner.
Kata kunci: analisis regresi logistik biner, apparent error rate, tingkat partisipasi
angkatan kerja perempuan. Binary logistic regression analysis is a statistical technique used to see the effect
of the independent variable on a dependent variable, where the dependent variable
is a binary scale with two categories. In contrast, the independent variable can be
categorical or continuous. Using binary logistic regression analysis, this study
aims to predict what variables affect the Female Labor Force Participation (FLFP)
in Indonesia. The result shows that the variable education level of women who
graduated from general high school and the variable of working women's
productive age is 35-54 years old per province is proven to influence FLFP with a
classification accuracy of 76.67%. This study also examines the effect of sample
size on binary logistic regression models by performing data simulations. The
simulation results show that the model has a constant apparent error rate (APER)
value as the sample size increases, so we can conclude that the sample size does
not affect the estimation of the binary logistic regression model.
Keywords: binary logistic regression, apparent error rate, female labor force
participation.1717031069 Ayu Nitamiayunitami93@gmail.com2022-06-02T08:09:06Z2022-06-02T08:09:06Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/62422This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/624222022-06-02T08:09:06ZPENERAPAN ARTIFICAL NEURAL NETWORK ALGORITMA
BACKPROPAGATION DALAM MEMPREDIKSI HARGA EMASTime Series adalah pengamatan pada suatu variabel dari waktu lampau dan dicatat
secara berurutan menurut urutan waktu dengan periode yang tetap. Data dari waktu
lampau harga emas merupakan salah satu data time series. Pada umumnya orang
memilih berinvestasi dalam bentuk emas untuk memperoleh keuntungan. Tujuan
dari penelitian ini adalah menjelaskan prosedur pembentukan model Feedforward
Neural Network (FFNN) dengan Algoritma Backpropagation (BP) dan
meramalkan harga emas menggunakan model tersebut.
Proses pembentukan model Feedforward neural network dengan algoritma
Backpropagation pada data time series terdiri atas beberapa tahap, yaitu (1)
menentukan input berdasarkan plot ACF dan PACF, (2) melakukan pembagian data
menjadi 2 yaitu data training dan data testing, (3) menormalisasi data, (4)
membangun model Feedforward neural network dengan algoritma
Backpropagation, yaitu menentukan jumlah neuron pada lapis tersembunyi dan
menentukan bobot model, (5) denormalisasi dan (6) uji kesesuaian model. Langkah
tersebut menghasilkan model yang terbaik, yang dapat digunakan untuk peramalan.
Model FFNN dengan algoritma BP ini diterapkan pada data harga emas bulan
Februari 2013 sampai Februari 2021 dengan variabel inputnya yaitu harga emas
dunia. Struktur jaringan terbaik yang diperoleh adalah dengan 3 neuron input, 5
neuron pada hidden layer 1, dan 4 neuron pada hidden layer 2 dengan
menggunakan fungsi aktivasi Tanh. Hasil peramalan harga emas untuk 10 periode
ke depan menghasilkan error terkecil pada 9 Februari 2021 yaitu sebesar 1.491, dan
error terbesar pada tanggal 5 Februari 2021 sebesar 47.518 dengan menghasilkan
MAPE sebesar 0.74%.
Kata kunci : Feedforward Neural Network, Backpropagation, peramalan, harga
emas Time Series is an observation on a variable from the past and recorded sequentially
according to the time sequence with a fixed period. In general, people choose to
invest in gold to make a profit. The purpose of this study is to explain the procedure
for establishing a Feedforward Neural Network (FFNN) model with the
Backpropagation Algorithm (BP) and predicting the price of gold using this model.
The process of forming a Feedforward neural network model with the
Backpropagation algorithm on time series data consists of several stages, namely
(1) determining the input based on the ACF and PACF plots, (2) dividing the data
into 2, namely training data and testing data, (3) normalizing the data. , (4) build a
Feedforward neural network model with the Backpropagation algorithm, which
determines the number of neurons in the hidden layer and determines the weight of
the model, (5) denormalization and (6) model suitability test. This step produces
the best model, which can be used for forecasting.
The FFNN model with the BP algorithm is applied to gold price data from February
2013 to February 2021 with the input variable, namely the world gold price. The
best network structure obtained is with 3 input neurons, 5 neurons in hidden layer
1, and 4 neurons in hidden layer 2 using the Tanh activation function. The results
of forecasting gold prices for the next 10 periods produced the smallest error on
February 9, 2021, which was 1.491, and the largest error on February 5, 2021,
amounted to 47.518 by producing a MAPE of 0.74%.
Keywords: Feedforward Neural Network, Backpropagation, forecasting, gold price1717031015 DWI OKTAVIAdwioktavia315@gmail.com2022-06-02T03:45:59Z2022-06-02T03:45:59Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/62356This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/623562022-06-02T03:45:59ZKARAKTERISTIK PENDUGA MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION
(MLE) PADA MODEL REGRESI SPASIAL LAGSpatial regression is a regression based on the influence of place or spatial on the
data being analyzed. Spatial regression solutions sometimes has limitations in
fulfilling assumptions, especially assumptions regarding the problem of correlated
errors and the problem of heterogenity in errors. This is because observations at
one location have a fairly strong dependence with observations at other locations
that are close together, which is called the spatial effect. The parameter estimation
method used in estimating the parameters of the spatial regression model is Maximum
Likelihood Estimation. Maximum Likelihood Estimation (MLE) method is a method
for estimating unknown population parameters. In the process, this method seeks to
find an estimator value for the parameter that can maximize the likelihood function.
This study aims to examine the characteristics of the Maximum Likelihood Estimation
estimator in the spatial lag regression model. Based on the results of theoretical
studies that have been obtained that the estimator is an unbiased estimator, the
variance is minimum and consistent. While the estimators
and are biased
estimators.
Keywords: Spatial Regression, Spatial Lag Regression, Maximum Likelihood
Estimation (MLE), Unbiased, Efficient, Consistent
Regresi spasial merupakan regresi berdasarkan adanya pengaruh tempat atau spasial
pada data yang dianalisis. Penyelesaian regresi spasial kadang kala mengalami
keterbatasan dalam pemenuhan asumsi, terutama asumsi yang berkenaan dengan
masalah error yang berkorelasi dan masalah heterogenitas pada error. Hal tersebut
disebabkan karena pengamatan di suatu lokasi memiliki ketergantungan yang cukup
kuat dengan pengamatan di lokasi lain yang berdekatan yang dinamakan dengan efek
spasial. Metode pendugaan parameter yang digunakan dalam menduga parameter
model regresi spasial adalah Maximum Likelihood Estimation. Metode Maximum
Likelihood Estimation (MLE) merupakan metode untuk menduga parameter populasi
yang tidak diketahui. Dalam prosesnya, metode ini berupaya menemukan nilai
penduga bagi parameter yang dapat memaksimalkan fungsi likelihood. Penelitian ini
bertujuan untuk mengkaji karakteristik penduga maximum Likelihood Estimation
pada model regresi spasial lag . Berdasarkan hasil kajian teori yang telah diperoleh
bahwa penduga merupakan penduga yang tak bias, ragam minimum dan konsisten.
Sedangkan penduga
dan merupakan penduga yang bias.
Kata Kunci: Regresi Spasial, Regresi Spasial Lag, Maximum Likelihood Estimation
(MLE), Tak Bias, Ragam Minimum, Konsisten.1717031091 NYOMAN DINA SAFITRInyomandina39@gmail.com2022-06-02T03:44:58Z2022-06-02T03:44:58Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/62354This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/623542022-06-02T03:44:58ZPENDUGAAN PARAMETER SPATIAL ERROR MODEL (SEM)
MENGGUNAKAN ORDINARY LEAST SQUARE (OLS)
DAN GENERALIZED LEAST SQUARE (GLS)Spatial regression is the result of the development of a simple linear regression
method. The development is due to the influence of place or spatial on the analyzed
data. In regression modeling with spatial effects, a spatial weighting matrix is
arranged to determine the spatial interactions that occur between one region and
another. The parameter estimation methods used in this research are Ordinary Least
Square (OLS) and Generaalized Least Square (GLS). In this OLS regression method,
it does not pay attention to the position or location of the data it uses/spatially. The
SEM method is used when the data obtained are homoscedastic so that only one
model is obtained for the whole. However, the OLS method is very sensitive to
deviations from assumptions in the data. Therefore, another estimation method is
needed to obtain valid results, namely the GLS (Generalized Least Square) estimator.
This study aims to examine the form of estimation of the spatial error regression
model using the OLS and GLS methods. Based on the results of theoretical studies
that have been obtained that the estimator is an unbiased estimator, minimum
variance and consistent.
Keyword : Spatial, OLS,GLS,SEM.
Regresi spasial merupakan hasil pengembangan dari metode regresi linier sederhana.
Pengembangan tersebut karena adanya pengaruh tempat atau spasial pada data yang
dianalisis. Pada pemodelan regresi dengan efek spasial, disusun suatu matriks
pembobot spasial untuk mengetahui interaksi spasial yang terjadi antar wilayah satu
dengan wilayah lainnya. Metode pendugaan parameter yang digunakan dalam
penelitian ini adalah Ordinary Least Square (OLS) dan Generaalized Least Square
(GLS). Pada metode regresi OLS ini tidak memperhatikan posisi atau lokasi data
yang digunakannya/spasial. Metode SEM digunakan ketika data yang diperoleh
homoskedastisitas sehingga hanya memperoleh satu model untuk keseluruhan.
Namun metode OLS sangat peka terhadap adanya penyimpangan asumsi pada data.
Oleh karena itu diperlukan metode pendugaan lain untuk memperoleh hasil yang
valid yaitu penduga GLS (Generalized Least Square). Penelitian ini bertujuan untuk
mengkaji bentuk pendugaan model regresi spasial error dengan metode OLS dan
GLS. Berdasarkan hasil kajian teori yang telah diperoleh bahwa penduga
merupakan penduga yang tak bias, ragam minimum dan konsisten.
Kata Kunci : Spasial, OLS,GLS,SEM.1717031090 ROSSA CHARISMArosarosa2399@gmail.com2022-06-02T02:14:14Z2022-06-02T02:14:14Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/62358This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/623582022-06-02T02:14:14ZANALISIS PEMAHAMAN KONSEP MATEMATIS SISWA DITINJAU
DARI GENDER PADA MATERI ARITMETIKA SOSIAL
(Studi pada Siswa Kelas VII Semester Genap SMP Negeri 19
Bandar Lampung Tahun Pelajaran 2020/2021)Penelitian ini termasuk jenis deskriptif kualitatif yang bertujuan untuk
menganalisis atau mengetahui kemampuan pemahaman konsep matematis siswa
laki-laki dan perempuan pada soal materi aritmetika sosial yang dilakukan siswa
SMP Negeri 19 Bandar Lampung. Data penelitian ini merupakan data mengenai
kemampuan pemahaman konsep matematis siswa yang diperoleh melalui
observasi, dokumentasi, tes, dan wawancara. Subjek penelitian pada penelitian ini
adalah seluruh siswa kelas VII C SMP Negeri 19 Bandar Lampung yang
berjumlah 32 siswa. Analisis data dilakukan dengan 3 tahap, yaitu mereduksi data,
menyajikan data, dan penarikan kesimpulan. Pengumpulan data dilakukan dengan
tes dan wawancara. Wawancara yang dilakukan peneliti menggunakan 6 subjek
sebagai perwakilan yang terdiri dari 3 subjek laki-laki dan 3 subjek perempuan
dengan kriteria kemampuan akademis siswa yaitu siswa dengan kemampuan
tinggi, sedang, dan rendah. Berdasarkan hasil penelitian ini, diperoleh bahwa
kemampuan pemahaman konsep matematis subjek perempuan lebih baik
dibandingkan dengan subjek laki-laki. Hal ini ditunjukkan dari persentase hasil
perolehan rata-rata skor benar setiap indikator yang menunjukkan bahwa subjek
perempuan memiliki rata-rata lebih tinggi dibandingkan dengan subjek laki-laki.
Kata kunci: Kemampuan Pemahaman Konsep Matematis, Aritmetika Sosial,
Gender
This research is a qualitative descriptive type which aims to analyze or determine
the ability to understand mathematical concepts of male and female students on
the matter of social arithmetic material conducted by students of SMP Negeri 19
Bandar Lampung. The data of this research is data about students' ability to
understand mathematical concepts obtained through observation, documentation,
tests, and interviews. The research subjects in this study were all students of class
VII C of SMP Negeri 19 Bandar Lampung, totaling 32 students. Data analysis
was carried out in 3 stages, namely reducing data, presenting data, and drawing
conclusions. Data was collected by means of tests and interviews. Interviews
conducted by researchers used 6 subjects as representatives consisting of 3 male
subjects and 3 female subjects with the criteria of student academic ability,
namely students with high, medium, and low abilities. Based on the results of this
study, it was found that the ability to understand mathematical concepts of female
subjects was better than male subjects. This is shown from the percentage of the
average correct score for each indicator which shows that female subjects have a
higher average than male subjects.
Keywords: Ability to Understand Mathematical Concepts, Aritmetika Sosial,
Gender1653021010 SHESAR KAMIRA YUSRA-2022-05-31T08:32:36Z2022-05-31T08:32:36Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/62320This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/623202022-05-31T08:32:36ZPENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI RAYLEIGH
MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKELIHOOD
DAN METODE BAYES PADA DATA SENSOR TIPE IIData sensor tipe II merupakan data yang diperoleh dengan penyensoran dimana
pengamatan akan dihentikan hingga sampel terkecil mengalami kegagalan
dalam sampel acak berukuran dengan . Distribusi Rayleigh
merupakan distribusi peluang peubah acak kontinu yang biasa digunakan pada
data kelangsungan hidup. Penelitian ini akan membahas pendugaan parameter
distribusi Rayleigh pada data sensor tipe II menggunakan metode maximum
likelihood dan Bayes dengan prior Eksponensial. Kedua metode yang digunakan
menghasilkan penduga yang berbeda. Kajian secara analitik dan empiris
menunjukkan bahwa penduga ̂
dan ̂
merupakan penduga yang bias. Namun
ketika , penduga ̂
dan ̂
menjadi penduga yang tak bias asimtotik bagi .
Secara empiris, ditunjukkan bahwa mean square error kedua penduga merupakan
penduga yang konsisten ketika , sedangkan penduga ̂
dan ̂
menjadi
penduga yang tak konsisten ketika .
Kata kunci : data sensor tipe II, distribusi Rayleigh, prior Eksponensial, metode
maximum likelihood, metode Bayes.
Type II censoring data is data obtained through the censoring whereby the
observation is stopped until the smallest sample fails in a random sample of
items . The Rayleigh distribution is a continuous random variable
probability distribution that is commonly used in survival data. This research will
discuss the estimation of Rayleigh distribution parameters on type II censoring
data using the maximum likelihood and Bayes methods with prior Exponential.
The two methods used produced different estimators. Analytical and empirical
studies shown that estimator ̂
and ̂
are biased estimators. However when
, they are asymptotically unbiased. Empirically, it is shown that the mean
square error of both estimators are consistent when , while they become
inconsistent estimators when .
Keywords: type II censoring data, Rayleigh distribution, Exponential prior,
maximum likelihood method, Bayes method.1717031052 Renda Uly Simbolonrendauly1@gmail.com2022-05-31T02:54:06Z2022-05-31T02:54:06Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/62234This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/622342022-05-31T02:54:06ZSTRUKTUR TERBAIK NEURAL NETWORK MENGGUNAKAN
ALGORITMA BACKPROPAGATION DAN 4 FUNGSI AKTIVASI DALAM
MEMPREDIKSI INDEKS HARGA SAHAM GABUNGAN (IHSG)Stocks are one of the most popular financial market instruments. One of the
parameters that can be seen in stock investment is Indonesian Composite Index
(IDI) as known as IDX Composite. In this study, the best network structure will be
determined using backpropagation algorithm to produce a high level of accuracy
in predicting IDX closing price. There are 4 activation functions, sigmoid
activation function, tanh, ReLU and leaky ReLU an also 2 threshold values 0.01
and 0.001. So the best network structure is obtained by the form of 2 input layers,
1 hidden layer contains 2 nodes using the leaky ReLU activation function and a
0,01 threshold value. The best network structure produces an 0,244838 MSE value
and 0.8686% MAPE value or 9.1314%. of accuracy level.
Keywords: IDX Prediction, Neural Network, Backpropagation, Neural Network
Structure.
Saham merupakan salah satu instrumen pasar keuangan yang paling populer. Salah
satu parameter yang dapat dilihat dalam investasi saham adalah pergerakan indeks
harga saham gabungan atau IHSG. Dalam penelitian ini akan ditentukan struktur
jaringan terbaik menggunakan Algoritma Backpropagation dengan tujuan
menghasilkan tingkat keakuratan yang tinggi dalam memprediksi harga penutupan
IHSG. Akan digunakan 4 fungsi aktivasi yaitu fungsi aktivasi sigmoid, tanh, ReLU
dan leaky ReLU serta 2 nilai threshold sebesar 0,01 dan 0,001. Sehingga
didapatkan struktur jaringan terbaik berupa 2 input layer, 1 hidden layer berisi 2
nodes dengan menggunakan fungsi aktivasi leaky ReLU dan nilai threshold sebesar
0,01. Dengan menggunakan struktur jaringan terbaik didapatkan nilai MSE sebesar
0,244838 dan nilai MAPE sebesar 0,8686% atau dengan akurasi sebesar 99,1314%.
Kata kunci: Prediksi Indeks Harga Saham Gabungan (IHSG), Neural Network,
Backpropagation, Struktur Neural Network.1717031035 Nabilla Defizd Putrinabilladf14@gmail.com2022-05-31T02:44:55Z2022-05-31T02:44:55Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/62192This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/621922022-05-31T02:44:55ZPENGARUH PEMBELAJARAN DISCOVERY TERHADAP
KEMAMPUAN KOMUNIKASI MATEMATIS SISWA
(Studi pada Siswa Kelas VIII Semester Genap SMP Negeri 1
Marga Tiga Tahun Pelajaran 2020/2021)Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh pembelajaran discovery
terhadap kemampuan komunikasi matematis siswa. Populasi penelitian ini adalah
seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 1 Marga Tiga semester genap tahun
pelajaran 2020/2021 yang terdistribusi dalam lima kelas. Melalui teknik purposive
sampling, terpilih kelas VIII 1 sebanyak 32 siswa dan kelas VIII 2 sebanyak 32
siswa sebagai sampel penelitian. Desain yang digunakan adalah pretest - posttest
control group design. Data penelitian ini merupakan data kuantitatif yang
diperoleh melalui tes bentuk uraian pada materi SPLDV. Dengan analsisis data
Mann-Whitney U. berdasarkan hasli penelitian dan oembahasan diperoleh
kesimpulan bahwa penerapan pembelajaran discovery tidak berpengaruh terhadap
kemampuan komunikasi matematis siswa kelas VIII SMP Negeri 1 Marga Tiga
semester genap tahun pelajaran 2020/2021.
Kata kunci: Komunikasi Matematis, Pembelajaran Discovery, Pengaruh1443021008 WAHYU DIDIK KURNIAWANdekabestroll@gmail.com2022-05-31T02:16:35Z2022-05-31T02:16:35Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/62202This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/622022022-05-31T02:16:35ZFAKTOR PERSEKUTUAN TERBESAR PADA DERET FIBONACCI
YANG DIMODIFIKASI
Deret Fibonacci memiliki bentuk umum yaitu � = ��� + ���, untuk
≥ 3 . Deret Fibonacci
ini ditransformasi menjadi � =
��� + ����. Ketika
= � = 1, deret � merupakan Deret
Fibonacci dan ketika
= 1 dan � = 3 merupakan Deret Lucas. Menggunakan metode FPB pada
deret umum, Fibonacci akan memiliki FPB bernilai barisan konstanta {1,1,1, . . . } atau
�����, ���� = 1. Deret Fibonacci yang dimodifikasi dinotasikan dengan �� + ��. Untuk
menentukan FPB pada Deret Fibonacci yang dimodifikasi, dinotasikan �
��� = ����� +
�, ��� + ��. FPB pada Deret Fibonacci dimodifikasi oleh ±1, ±2, ±3 yaitu
(�
�1�, �
�2�, �
�3�, �
�−1�, �
�−2�, �
�−3�), dan FPB pada Deret Lucas dimodifikasi oleh 1 yang
dinotasikan dengan ���1�� memiliki hasil barisan bilangan yang tidak selalu relatif prima.
Kata kunci: Barisan Fibonacci, Barisan Lucas, FPB, Deret Fibonacci yang dimodifikasi.
1717031070 Syaiful Daiyan Mubaroksydmubarok00@gmail.com2022-05-30T04:54:55Z2022-05-30T04:54:55Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/62108This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/621082022-05-30T04:54:55ZBILANGAN KROMATIK LOKASI GRAF BARBEL SPLIT LINTASAN
TANPA SISI PENDAN DAN OPERASI GABUNGAN SALING ASINGABSTRACT
THE LOCATING CHROMATIC NUMBER FOR BARBELL GRAPH OF
SPLIT PATH WITHOUT PENDANT EDGE AND THEIR DISJOINT
UNIONS
By
CHAIRUL UMAM
Let 1717031051 Chairul Umamchairulumamku@gmail.com2022-05-30T04:50:57Z2022-05-30T04:50:57Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/62104This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/621042022-05-30T04:50:57ZPENENTUAN DAN INTERPRETASI FUNGSI KANONIK MULTIVARIAT
DENGAN TEKNIK ANALISIS KORELASI KANONIKABSTRACT
DETERMINATION AND INTERPRETATION OF MULTIVARIATE
CANONIC FUNCTIONS WITH CANONIC CORRELATION ANALYSIS
TECHNIQUES
By
DELLA EGIDIA GOEBA
Canonical correlation analysis is a multivariate statistical method that is used to
examine and measure the level of linear relationship between two sets of variables,
the set of dependent variables (Y) and the set of independent variables (X). This study
focuses on getting the canonical correlation coefficient value between the linear
combination of the set of dependent variables and the set of independent variables,
determining the canonical function, testing the canonical correlation significance
simultaneously and partially, explaining the magnitude of variance proportion of
each variable, and interpreting the canonical function based on canonical weight,
canonical loadings, and canonical cross-loadings. The data used is the set of variables
of the Farmer's Exchange Rate Index (Y) which consists of 2 variables and the set of
variables of the Farmer's Exchange Rate (X) which consists of 6 variables. Based on
the analysis, it was found that the assumptions of multivariate normality, non multicollinearity, and linearity are fulfilled. There are 2 canonical functions formed,
the first function has a correlation coefficient of 0.896 with a variance proportion of
95.02% and the second function has a correlation coefficient of 0.420 with a variance
proportion of 4.98%. The results of the significance test shows that only the first
function can be interpreted. Based on canonical weights, canonical loadings, and
canonical cross-loadings, the order of contributions to the dependent canonical
variables is 1757031008 Della Egidia Goebadellagoeba@gmail.com2022-05-30T04:44:12Z2022-05-30T04:44:12Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/62084This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/620842022-05-30T04:44:12ZPENERAPAN HIMPUNAN KESAT (ROUGH SET) PADA
HOMOMORFISMA GRUPThe rough set theory, first introduced by Zdzislaw Pawlak in 1982, is a
methodology that focuses on the classification and analysis of uncertainty,
obscurity, or incomplete information and knowledge. Let (U,R) be an
approximation space where U is not an empty set and R is an equivalence relation
on U. The equivalence relation will partition the set U into distinct classes called
equivalence classes. Suppose there is a subset of Y in U so that the upper
approximation and lower approximation obtain from the set Y. The pair (Apr(Y),
Apr ̅̅̅̅̅(Y)) is called a rough set. In this study, we will construct a homomorphism of
a rough set and investigate its properties.
Keywords: Lower Approximation, Upper Approximation, Rough Set, Rough
Group, Rough Group Homomorphism
Teori himpunan kesat pertama kali dikenalkan oleh Zdzislaw Pawlak di tahun
1982 yaitu metodologi yang berfokus pada klasifikasi dan analisis ketidakpastian,
ketidakjelasan, atau informasi dan pengetahuan tidak lengkap. Misalkan pasangan
(U, R) adalah ruang aproksimasi dengan U bukan merupakan himpunan kosong
dan R merupakan relasi ekuivalensi pada U. Relasi ekuivalensi akan mempartisi
himpunan U menjadi kelas-kelas yang saling asing yang dinamakan kelas
ekuivalensi. Misalkan terdapat himpunan bagian Y pada himpunan U, sehingga
diperoleh aproksimasi atas dan aproksimasi bawah dari himpunan Y. Pasangan
berurutan (Apr(Y), Apr ̅̅̅̅̅(Y)) disebut himpunan kesat. Pada penelitian ini akan
dikonstruksi homomorfisma dari suatu grup kesat dan diselidiki sifat-sifatnya.
Kata kunci: Aproksimasi Bawah, Aproksimasi Atas, Himpunan Kesat, Grup
Kesat, Homomorfisma Grup Kesat1757031010 AMALIA PUSPITA RANIamaliapuspita13@gmail.com2022-05-30T03:24:54Z2022-05-30T03:24:54Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/62051This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/620512022-05-30T03:24:54ZAPLIKASI STRUCTURAL EQUATION MODELING DENGAN METODE
PARTIAL LEAST SQUARE (PLS)
(Studi Kasus: Kepuasan Mahasiswa Unila Angkatan 2017 Terhadap
Layanan Go-Food)Penelitian ini bertujuan untuk melihat apakah ada pengaruh antara kualitas
pelayanan, kemudahan pengguna dan harga sebagai indikator terhadap kepuasan
Mahasiswa Unila Angkatan 2017 pada layanan Go-Food menggunakan Structural
Equation Modeling berbasis varian, yaitu Partial Least Square (PLS). Dalam
aplikasinya, model hubungan PLS bersifat rekursif. Penelitian ini terdiri dari 4
variabel laten dan 14 indikator dengan sampel berukuran 100. Berdasarkan hasil
penelitian yang diperoleh dengan nilai R-Square sebesar 0,535, yaitu kualitas
pelayanan dan harga sebagai variabel laten eksogen (ξ) berpengaruh secara positif
serta signifikan terhadap kepuasan pengguna, namun variabel laten eksogen
kemudahan pengguna menunjukkan pengaruh yang tidak signifikan terhadap
kepuasan pengguna
Kata kunci: structural equation modeling, partial least square, kepuasan. The aim of this research to see whether there is an effect between service 1uality,
user convenience and cost as an indicator of Unila Student Satisfaction Class of
2017 on the Go-Food service using Structural Equation Modeling based on the
variance method, that is Partial Least Square (PLS). In its application, the PLS
relationship model is only recursive. This study be composed of 4 latent variables
and 14 indicators with a sample size of 100. Based on the results obtained with an
R-Squared value of 0,535, that is service quality and price as exogenous latent
variables (ξ) has a positive and significant effect on user satisfaction. However,
exogenous latent variable user convenience shows an insignificant effect on user
satisfaction.
Keywords: structural equation modeling, partial least square, satisfaction.1717031056 FELICIA INDRIASTUTIfelislicia@gmail.com2022-05-27T03:45:39Z2022-05-27T03:45:39Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61808This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/618082022-05-27T03:45:39ZREGRESI PROBIT BINER UNTUK PEMODELAN
KEEFEKTIFAN SISTEM PEMBELAJARAN DARING
PADA MAHASISWA UNIVERSITAS LAMPUNGBinary probit regression is a statistical method used to see the independent
variable on a dependent variable where the dependent variable is binary scale
while the independent variable can be categorical, continous, or combined
between categorical and continous. This study aims to predict what variable affect
the effectiveness of online learning systems in Lampung University. In this study,
the data used were sample data collected using a google form questionnaire with
394 active students from Lampung University as respondents. Sampling was
carried out using the incidental sampling method, which means that anyone who
coincidentally meets the researcher and according to the criteria of the data source
can be used as a sample. The best binary probit regression modeling results
obtained Y^ = -8.7772 + 0.0624 X3 + 0.0512 X5 + 0.4348 X8 with the variable
readiness for the imprementation of online learning systems (X3), undertanding
learning material on online systems (X5), and usage of internet quota (X8) are
proven to have an influence on the effectiveness of online learning systems in
Lampung University with classification accuracy of 82,233%.
Key words: binary probit regression, effectiveness, online learning systems,
sample, Lampung University.
Regresi probit biner merupakan suatu metode statistika yang digunakan untuk
melihat pengaruh variabel bebas terhadap suatu variabel tak bebas dimana
variabel tak bebasnya berskala biner sedangkan variabel bebasnya dapat berupa
kategorik, kontinu, atau gabungan dari kategorik dan kontinu. Penelitian ini
bertujuan untuk menduga variabel apa saja yang berpengaruh terhadap keefektifan
sistem pembelajaran daring di Universitas Lampung. Dalam penelitian ini data
yang digunakan merupakan data sampel yang dikumpulkan menggunakan
kuesioner google form dengan responden merupakan mahasiswa aktif Universitas
Lampung sebanyak 394 mahasiswa. Pengambilan sampel dilakukan dengan
menggunakan metode sampling insidental yaitu siapa saja yang secara kebetulan
bertemu dengan peneliti dan sesuai dengan kriteria sumber data maka dapat
digunakan sebagai sampel. Diperoleh hasil pemodelan regresi probit biner terbaik
Y^ = -8.7772 + 0.0624 X3 + 0.0512 X5 + 0.4348 X8 dengan variabel kesiapan
pelaksanaan sistem pembelajaran daring (X3), pemahaman materi pembelajaran
pada sistem daring (X5), dan pemakaian kuota internet (X8) terbukti memberikan
pengaruh terhadap keefektifan sistem pembelajaran daring di Universitas
Lampung dengan nilai ketetapan klasifikasi sebesar 82,233%.
_____
Kata kunci: regresi probit biner, keefektifan, sistem pembelajaran daring, sampel,
Universitas Lampung.1717031050 KURNIA CAHYA SHALSYABILAkurniacahyash@gmail.com2022-05-27T03:00:20Z2022-05-27T03:00:20Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61843This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/618432022-05-27T03:00:20ZPENERAPAN ANALISIS CLUSTER ENSEMBLE
DENGAN METODE ROCK PADA DATA INDEKS KESEJAHTERAAN
MASYARAKAT DI INDONESIACluster analysis is a multivariate technique with interdependence methods that
generally focus on one data scale. In certain cases, were found 2 data scales in the
study with cluster analysis. Transformation method is considered inappropriate
for carrying out the analysis, so cluster ensemble analysis was developed to solve
this problem. This study uses data on indicators of community welfare in
Indonesia. This research used ensemble ROCK method. Numerical data analysis
using agglomerative hierarchical method. and categorical analysis using ROCK
method. The results of numerical data clustering analysis were obtained by 4
cluster consisting of 30 provinces in the first cluster, 1 province in the second
cluster, 2 provinces in the third cluster, and 1 province in the fourth cluster. The
results of categorical data clustering analysis were obtained by 3 cluster consisting
of 10 provinces in the first cluster, 10 provinces in the second cluster, and 14
provinces in the third cluster. Cluster ensemble of mixed data generate 2 cluster
with the smallest ratio is 4.2 x 10-2
. With 19 provinces consist in first cluster and
15 provinces in the second cluster.
Keywords: Cluster Analysis, Indicators of Community Welfare, Agglomerative
Hierarchical, Ensemble ROCK.
Analisis cluster merupakan salah satu teknik multivariat metode interdependen
yang umumnya terfokus pada satu skala data. Pada kasus tertentu ditemukan 2
skala data dalam penelitian menggunakan analisis cluster. Metode transformasi
dianggap tidak cukup tepat untuk melakukan analisis, maka dikembangkan
metode analisis cluster ensemble untuk menyelasaikan permasalahn ini.
Penelitian ini menggunakan data indikator kesejahteraan rakyat di Indonesia.
Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode ensemble ROCK.
Analisis data numerik menggunakan metode hirarki agglomerative dan analisis
data kategorik menggunakan metode ROCK. Hasil analisis pengelompokkan data
numerik diperoleh sebanyak 4 kelompok terdiri dari 30 provinsi dalam kelompok
1, 1 provinsi kelompok 2, 2 provinsi kelompok 3, dan 1 provinsi kelompok 4.
Hasil analisis data kategorik diperoleh sebanyak 3 kelompok terdiri dari 10
provinsi dalam kelompok 1, 10 provinsi dalam kelompok 2, dan 14 provinsi
dalam kelompok 3. Pengelompokan data campuran menghasilkan 2 kelompok
dengan nilai rasio terkecil yaitu 4.2 x 10-2
. Dengan 19 provinsi dalam kelompok 1
dan 15 provinsi dalam kelompok 2.
Kata Kunci: Analisis Klaster, Indikator Kesejahteraan Rakyat, Hirarki
Agglomerative, Ensemble ROCK.1757031002 RESTU AMBIANIrestuambiani3@gmail.com2022-05-25T08:23:47Z2022-05-25T08:23:47Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61801This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/618012022-05-25T08:23:47ZSELEKSI PLANLET BAYAM MERAH
[Alternanthera amoena (Lemaire) Voss.] RESISTEN TERHADAP
CEKAMAN GARAM (NaCl) SECARA IN VITROBayam merah [Alternanthera amoena (Lemaire) Voss.] banyak digemari oleh
masyarakat karena kandungan nutrisinya yang bermanfaat seperti melancarkan
peredaran darah, menurunkan tekanan darah tinggi dan kolesterol, sehingga
produksi bayam merah harus lebih dioptimalkan. Saat ini banyak lahan pertanian
yang terakumulasi oleh garam termasuk Indonesia. Salah satu alternatif yang
dapat digunakan yaitu dengan penggunaan varietas bayam merah yang toleran
terhadap cekaman garam. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui konsentrasi
NaCl yang efektif terhadap pertumbuhan planlet bayam merah dan karakter
ekspresi bayam merah dalam menghadapi cekaman garam secara in vitro.
Penelitian dilaksanakan pada Februari 2021 sampai dengan April 2021 di Ruang
Kultur In Vitro, Laboratorium Botani, Jurusan Biologi, Fakultas Matematika dan
Ilmu Pengetahuan Alam, Universitas Lampung. Metode yang digunakan adalah
Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan 5 taraf konsentrasi NaCl yaitu 0%;
0,25%; 0,50%; 0,75% dan 1% dengan 5 kali ulangan. Analisis data menggunakan
one way ANOVA pada taraf 5% dan uji lanjut dengan uji Tukey pada taraf nyata
5%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa konsentrasi NaCl yang efektif untuk
pertumbuhan planlet bayam merah yaitu pada perlakuan 0.25%. Perlakuan NaCl
berpengaruh pada karakter ekspresi planlet bayam merah seperti menurunnya
panjang akar, tinggi tanaman, berat basah dan meningkatnya kandungan
karbohidrat terlarut total.
Kata kunci : bayam merah, cekaman garam, in vitro, planlet
Red spinach [Alternanthera amoena (Lemaire) Voss.] is very popular with the
public because of its beneficial nutritional content, such as improving blood
circulation, lowering high blood pressure and cholesterol, so that red spinach
production should be optimized. Currently, a lot of agricultural land is
accumulated by salt, including Indonesia. One alternative that can be used is the
use of red spinach varieties that are tolerant to salt stress. This study aimed to
determine the effective concentration of NaCl on the growth of red spinach
plantlets and the expression character of red spinach in dealing with salt stress in
vitro. The research was carried out from February 2021 to April 2021 in the In
Vitro Research Room, Botanical Laboratory, Biology Departement, Faculty of
Mathematics and Natural Sciences, University of Lampung. The method used was
Completely Randomized Design (CRD) with 5 levels of NaCl concentration,
namely 0%; 0.25%; 0.50%; 0.75% and 1% with 5 replications. Data analysis used
one way ANOVA at 5% level and further test with Tukey test at 5% significance
level. The results showed that the effective concentration of NaCl for the growth
of red spinach plantlets was 0.25%. The NaCl treatment affected the expression
characters of red spinach plantlets such as decreasing root length, plant height,
wet weight and increasing total dissolved carbohydrate content.
Keywords: red spinach, salt stress, in vitro, plantlet1717021025 Dian Pratiwipratiwidian883@gmail.com2022-05-25T08:13:19Z2022-05-25T08:13:19Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61797This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/617972022-05-25T08:13:19ZEFEK PEMBERIAN EKSTRAK TOMAT (Solanum lycopersicum L.)
TERHADAP PERTUMBUHAN PLANLET ANGGREK
Dendrobium striaenopsis M. A. Clem & D. L. Jones SECARA IN VITROAnggrek larat (Dendrobium striaenopsis) merupakan tumbuhan yang ditemukan
di Maluku dan hidup secara epifit dengan menumpang pada batang pohon.
Anggrek D. striaenopsis memiliki ciri khas, yaitu bunga berwarna ungu tua,
keunguan, putih hingga perpaduan keduanya, perbungaan berlangsung lama.
Berbagai upaya dilakukan untuk menghasilkan bibit anggrek yang lebih unggul
dibandingkan dengan anggrek yang tumbuh di alam. Salah satu upaya yang
dilakukan adalah budidaya dengan teknik in vitro dengan penambahan zat
pengatur tumbuh (ZPT) alami yaitu ekstrak tomat. Penelitian ini bertujuan untuk
mengetahui konsentrasi ekstrak tomat yang optimum terhadap pertumbuhan
planlet anggrek D. striaenopsis dan terjadi peningkatan kandungan karbohidrat
terlarut total. Penelitian ini menggunakan Rancangan Acak Lengkap (RAL)
dengan satu faktor yaitu ekstrak tomat dan 5 taraf konsentrasi (0%, 10%, 20%,
30% dan 40%) pada medium Vacin and Went (VW) dan dilakukan pengulangan
sebanyak 5 kali. Data yang diperoleh dianalisis menggunakan uji Levene dan
dilanjutkan menggunakan analisis Anova taraf nyata 5%. Jika data yang
dihasilkan menunjukkan nilai yang signifikan, maka pengujian dilanjutkan dengan
uji Tukey pada taraf nyata 5%. Hasil penelitian menunjukkan bahwa planlet 100%
hidup dan pertumbuhan planlet anggrek D. striaenopsis mengalami peningkatan
tertinggi pada konsentrasi 10% berdasarkan parameter tinggi planlet, jumlah daun,
jumlah tunas dan jumlah akar, serta terdapat peningkatan kandungan karbohidrat
terlarut total tertinggi pada konsentrasi 30%.
Kata kunci : D. striaenopsis, Ekstrak tomat, In vitro, Pertumbuhan
Larat orchid (Dendrobium striaenopsis) is a plant found in Maluku and lives
epiphyte by riding on tree trunks. Dendrobium striaenopsis orchids have a
distinctive characteristic with dark purple flowers, purple, or white to a
combination of both and flowers last long. Various efforts are made to produce
orchid seeds that are superior compared to orchids that grow in nature. One of the
efforts made is cultivation with in vitro techniques with the addition of natural
growth regulators namely tomato extract. This study aims to determine the
concentration of optimum tomato extract on the growth of D. striaenopsis orchid
plantlets and there is an increase in total dissolved carbohydrates. This study used
a complete randomized design (CRD) with a factor namely tomato extract and 5
concentration levels (0%, 10%, 20%, 30%, and 40%) in the medium of Vacin and
Went (VW) with 5 replications. The data obtained were analyzed by the Levene
test and followed by an analysis of Anova 5%. If the result data shows a
significant value, the test is continued with the Tukey test at 5%. The results of
the study showed that 100% of plantlets of D. striaenopsis orchids are life and the
highest increase in 10% concentration based on parameters of plantlets height, the
number of leaves, number of shoots, and the number of roots, and there was an
increase in the highest dissolved total carbohydrate content at a concentration of
30%.
Keywords : D. striaenopsis, Tomato extract, In Vitro, Growth1717021076 LINDA KURNIA DEWIlindakurniadew14@gmail.com2022-05-25T07:51:18Z2022-05-25T07:51:18Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61785This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/617852022-05-25T07:51:18ZPENGEMBANGAN BAHAN AJAR BERBASIS PROYEK BERBANTUAN
LEARNING MANAGEMENT SYSTEM UNTUK MENSTIMULUS
KREATIVITAS SAINS DAN KETERAMPILAN
KOLABORASI SISWAPenelitian ini bertujuan mengembangkan bahan ajar berbasis proyek berbantuan
learning management system pada materi interferensi cahaya yang valid dan
praktis. Bahan ajar yang dikembangkan bertujuan untuk menstimulus kreativitas
sains dan keterampilan kolaborasi siswa. Penelitian ini menggunakan Design &
Development Reasearch (DDR) yang terdiri dari 4 tahap yaitu analisis, desain,
pengembangan, dan evaluasi. Hasil uji kevalidan yang dilakukan oleh ahli
mendapat skor rata-rata sebesar 3,69 dengan kategori sangat valid. Hasil uji
kepraktisan yang telah diujikan kepada 10 siswa dan 10 guru Fisika SMA mendapat
persentase rata-rata sebesar 89,6% dengan kategori sangat praktis. Hal ini
menunjukan bahwa bahan ajar yang dikembangkan sangat valid dan sangat praktis
untuk menstimulus kreativitas sains dan keterampilan kolaborasi siswa. Oleh
karena itu, bahan ajar yang dikembangkan nantinya dapat digunakan sebagai
suplemen ajar untuk menunjang pembelajaran.
Kata kunci: Bahan Ajar, Kreativitas Sains, Keterampilan Kolaborasi
1513022025 FEBRINA ISMULITAismulitaa@gmail.com2022-05-24T06:39:56Z2022-05-24T06:39:56Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61743This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/617432022-05-24T06:39:56ZMODEL SEASONAL AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING
AVERAGE (SARIMA) PADA PERAMALAN METODE FUZZY TIME
SERIES MARKOV CHAIN (FTS-MC)Metode SARIMA merupakan pengembangan dari metode Box-Jenkins (ARIMA).
Model SARIMA dapat mengatasi pola musiman dari suatu periode waktu. Model
ini memerlukan beberapa pendekatan seperti asumsi kestasioneran, pembedaan
(differencing), dan transformasi data. Namun, pendekatan ini masih belum
mampu mengurangi nilai kesalahan model, akibatnya akan mendapatkan hasil
peramalan dengan error yang besar. Pada proses peramalan model FTS-MC
terdapat perhitungan nilai penyesuaian yang bertujuan untuk mengurangi besarnya
penyimpangan hasil peramalan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui apakah
metode fuzzy time series Markov chain dapat memperbaiki hasil peramalan model
SARIMA. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh model ARIMA(0,1,1)(1,1,1)12
sebagai model terbaik yang akan digunakan untuk peramalan bulan Januari 2015 –
Juli 2016. Hasil peramalan bulan Juli 2016 akan digunakan sebagai proses
peramalan FTS-MC. Nilai MAPE yang diperoleh dari kedua model sama-sama
dibawah 10% yang berarti hasil peramalan sangat baik. Namun, nilai MAPE dari
metode FTS-MC lebih kecil dibandingkan model SARIMA. Hal ini menunjukkan
bahwa metode FTS-MC dapat memperbaiki hasil peramalan model SARIMA.
Kata kunci: fuzzy time series, fuzzy time series markov chain, SARIMA
The SARIMA method is a development of the Box-Jenkins (ARIMA) method.
The SARIMA model can overcome the seasonal pattern at a period of time. This
model requires several approaches such as stationarity assumption, differencing,
and data transformation. However, this approach is still not able to reduce the
error value of the model, as a result it will get forecasting results with errors large.
In the process of forecasting the FTS-MC model there is a calculation of the
adjustment value which aims to reduce the magnitude of the deviation of the
forecasting results. This study aims to determine whether the method fuzzy time
series Markov chain can improve the forecasting results of the SARIMA model.
Based on the research results, ARIMA(0,1,1)(1,1,1)12 model is the best model to
be used for forecasting January 2015 – July 2016. The forecasting results for July
2016 will be used as the FTS-MC forecasting process. The MAPE values
obtained from both models are both below 10%, which means the forecasting
results are very good. However, the MAPE value of the FTS-MC method is
smaller than the SARIMA model. This shows that the FTS-MC method can
improve the forecasting results of the SARIMA model.
Keywords: fuzzy time series, fuzzy time series markov chain, SARIMA1717031064 GINDA ATI SUWANDIgindasuwandi@gmail.com2022-05-24T01:39:12Z2022-05-24T01:39:12Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61696This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/616962022-05-24T01:39:12ZPENERAPAN METODE PENDUGAAN WEIGHTED LEAST SQUARE
(WLS) PADA STRUCTURAL EQUATION MODELING
(Studi Kasus : Kepuasan Pelanggan Rumah Makan Pelangi
Bandar Lampung)Estimation methods in statistics are used to obtain values from parameters in a
model. The model that can measure the relationship of variables that cannot be
measured directly with variables that can be measured directly is Structural
Equation Modeling (SEM). This study aims to determine the value of the
parameter estimation of the Weighted Least Square (WLS) method on Structural
Equation Modeling using Lisrel 8.8 software and analyze the influence between
exogenous latent variables and endogenous latent variables. The data used is
primary data from the results of a customer satisfaction survey at Pelangi
Restaurant in Bandar Lampung. The results of this study indicate that customer
satisfaction is influenced by service quality equal to 43%, food quality equal to
19%, and price quality equal to 27%.
Keywords: Estimation method, Weighted Least Square, Structural Equation
Modeling.
Metode pendugaan dalam statistika digunakan untuk memperoleh nilai dari
parameter dalam suatu model. Model yang dapat mengukur hubungan variabel
yang tidak dapat diukur secara langsung dengan variabel yang dapat diukur secara
langsung yaitu Structural Equation Modeling (SEM). Penelitian ini bertujuan
untuk mengetahui nilai estimasi parameter metode Weighted Least Square
(WLS) pada Structural Equation Modeling menggunakan software Lisrel 8.8
serta menganalisis pengaruh antar variabel laten eksogen dan variabel laten
endogen. Data yang digunakan adalah data primer dari hasil survei kepuasan
pelanggan di Rumah Makan Pelangi Bandar Lampung. Hasil penelitian ini
mengunjukkan bahwa kepuasan pelanggan dipengaruhi oleh kualitas pelayanan
sebesar 43%, kualitas makanan sebesar 19%, dan kualitas harga sebesar 27%.
Kata kunci: Metode pendugaan, Weighted Least Square, Structural Equation
Modeling.1717031060 BELLA MUTIAHbella.mutiah.12@gmail.com2022-05-24T01:37:27Z2022-05-24T01:37:27Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61698This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/616982022-05-24T01:37:27ZMODEL SIQR DENGAN KARANTINA DAN VAKSINASI
PADA PENYAKIT DIFTERI
Diphteria is a bacterial infection that attacks the upper respatory and throat
systems caused by Corynebacterium diphtheria. Because diphteria is a
potentially contagious and dangerous disease, it is important to use mathematical
modelling to try to suppress its development. The modelling referred to is the
SIQR model in which there are four compartments in the model, namely the
Susceptible, Infected, Quarantined, and Recovered compartment which will form
a non linier differential equation system, then simplified by transforming models,
determining the equilibrium points and basic reproduction number (R0
),
analyzing the stability of the equilibrium point, and then doing a model
simulation.
To determine basic reproduction number (R0
), the rate in the infected
compartment greatly influences the stability of the equilibrium point. Because
when R0 < 1 the stability of the disease free equilibrium point is stable
asymptotic local, whereas if R0 > 1 then the stability of the endemic equilibrium
point is stable asymptotic local. The role of vaccination is no less important in
the model, because the greater the vaccination rate given, the faster the diphteria
disease disappears from the population. Likewise with quarantine, each infected
individual must be quarantined in order for the disease to spread.
Keywords : diphteria, SIQR model, equilibrium point, vaccination, quarantine.
Difteri adalah penyakit infeksi bakteri yang menyerang sistem pernapasan atas,
dan tenggorokan yang disebabkan oleh bakteri Corynebacterium diphtheria.
Karena penyakit difteri termasuk penyakit yang dapat menular dan juga
berbahaya, maka penting menggunakan pemodelan matematika untuk mencoba
menekan perkembangannya. Pemodelan yang dimaksud adalah model SIQR
dimana terdapat empat kompartemen dalam model, yaitu kompartemen
Susceptible, Infected, Quarantined, dan Recovered yang akan membentuk sistem
persamaan non linier, kemudian disederhanakan dengan transformasi model,
menentukan titik ekuilibrium dan bilangan reproduksi dasar (R0
), menganalisis
kestabilan titik ekuilibrium, kemudian melakukan simulasi model.
Untuk menentukan bilangan reproduksi dasar (R0
), laju pada kompartemen
Infected sangat mempengaruhi kestabilan titik ekuilibriumnya. Karena ketika
R0 < 1 maka kestabilan titik ekuilibrium bebas penyakit stabil asimtotik lokal,
sedangkan jika R0 > 1 maka kestabilan titik ekuilibrium endemik penyakit stabil
asimtotik lokal. Peran vaksinasi juga tidak kalah penting dalam model, karena
semakin besar tingkat vaksinasi yang diberikan maka semakin cepat pula
penyakit difeteri menghilang dari populasi. Begitu pula dengan karantina, setiap
individu yang terinfeksi harus dikarantina agar penyakit tidak dapat menyebar.
Kata Kunci: difteri, model SIQR, titik ekuilibrium, vaksinasi, karantina.1757031009 SAYYIDAH ANNISA FITRIsayyidahannisafitri@gmail.com2022-05-23T08:37:14Z2022-05-23T08:37:14Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61679This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/616792022-05-23T08:37:14ZPEMODELAN REGRESI DATA PANEL DENGAN MENGGUNAKAN
PENDEKATAN RANDOM EFFECT MODELPanel data is a combination of cross section data and time series data in several
sectors observed from an object of research during a certain period of time. One of
the panel data regression models is the random effect model. This study aims to
determine the Human Development Index model in Lampung Province with panel
data regression using the Random Effect Model (REM) approach and to determine
the variables that affect the Human Development Index in Lampung Province. The
research was conducted by performing parameter estimation, selection test, classical
assumption test and feasibility test on panel data regression model. The results of this
study obtained a panel data regression model to model the Human Development
Index in Lampung Province in 2016-2018 is the Random Effect Model (REM) where
the variables of life expectancy, average length of schooling and adjusted per capita
expenditure are able to explain the variable Human Development Index (HDI) is
98.56%, while other variables outside the model explain the remaining 1.44%. With
the equation model the estimation results are Ŷ
it = 8.383762 + 0.500353 X1it +
1.615153 X2it + 0.001290 X3it.
Keywords : Panel Data, Human Development Index (IPM), Random Effect Model
(REM)
Data panel merupakan gabungan antara data cross section dan data time series pada
beberapa sektor yang diamati dari suatu objek penelitian selama periode waktu
tertentu. Salah satu model regresi data panel yaitu model random effect. Tujuan dari
penelitian ini yaitu untuk menentukan model Indeks Pembangunan Manusia di
Provinsi Lampung dengan regresi data panel menggunakan pendekatan Random
Effect Model (REM) dan mengetahui variabel-variabel yang berpengaruh terhadap
Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Lampung. Penelitian dilakukan dengan
melakukan estimasi parameter, uji pemilihan, uji asumsi klasik dan uji kelayakan
pada model regresi data panel. Hasil dari penelitian ini diperoleh model regresi data
panel untuk memodelkan Indeks Pembangunan Manusia di Provinsi Lampung tahun
2016-2018 adalah Random Effect Model (REM) dimana variabel angka harapan
hidup, rata-rata lama sekolah dan pengeluaran perkapita disesuaikan mampu
menjelaskan variabel Indeks Pembangunan Manusia (IPM) sebesar 98.56%,
sedangkan sisanya sebesar 1.44% dijelaskan oleh variabel lain di luar model. Dengan
model persamaan hasil estimasi yaitu Ŷ
it = 8.383762 + 0.500353 X1it +
1.615153 X2it + 0.001290 X3it.
Kata kunci : Data Panel, Indeks Pembangunan Manusia (IPM), Random Effect Model
(REM)1717031033 RAFADHIA ARDINArafadhiaardina17@gmail.com2022-05-23T05:16:51Z2022-05-23T05:16:51Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61626This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/616262022-05-23T05:16:51ZPEMODELAN AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVERAGE
(ARIMA) MENGGUNAKAN METODE PROSEDUR ITERATIF PADA
DATA PENCILAN DERET WAKTUDalam penelitian ini akan ditentukan model ARIMA (Autoregessive Integrated Moving
Average ) terbaik dengan tujuan menghasilkan tingkat keakuratan yang tinggi dalam
memprediksi nilai IHSG yang akan datang. Model ARIMA dikatakan layak dalam
melakukan peramalan adalah jika model tersebut telah memenuhi asumsi untuk
residualnya. Metode prosedur iteratif digunakan untuk mengatasi masalah ketika tidak
terpenuhinya salah satu asumsi model ARIMA yaitu asumsi normalitas. Berdasarkan
deteksi pencilan pada residual data IHSG yang dilakukan terdapat dua jenis pencilan yang
signifikan masuk ke dalam model ARIMA dengan MAPE 1,1% sehingga akurasi
peramalan sebesar 98.9%. Adapun model ARIMA dengan penambahan pencilan yang
terbentuk sebagai berikut: Zt = 0.5125Zt−1 + 0.4875Zt−2 + at − 0.6529at−1 −
567.2498 It
(99) − 1518.2698 It
(105)
.
Kata Kunci: ARIMA ( Autoregessive Integrated Moving Average ), Prosedur Iteratif,
Deteksi Pencilan
In this study, the best ARIMA ( Autoregessive Integrated Moving Average ) modelling
will be used to produce a high level of accuracy in predicting IDX price in the future.
ARIMA modelling can result the accurate data, if the model has been met by assumption
of the residuals. The iterative procedure method is using to help solve the problem when
the assumption of ARIMA model is unfulfilled. Based on detection outlier of IHSG data,
there are two type significant outliers, where the items can be inserted into ARIMA model
so the result of MAPE is 1,1% and the accuracy of foecasting is 98.9%. The model
of ARIMA with outlier is as following: Zt = 0.5125Zt−1 + 0.4875Zt−2 + at −
0.6529at−1 − 567.2498 It
(99) − 1518.2698 It
(105)
.
Keywords: ARIMA ( Autoregessive Integrated Moving Average ), Iterative
Procedure, Outlier Detection1717031036 BETA PUTRI ANZELA-2022-05-23T01:36:17Z2022-05-23T01:36:17Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61508This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/615082022-05-23T01:36:17ZPENERAPAN METODE TWO-STEP CLUSTERING UNTUK DATA
DENGAN VARIABEL CAMPURANPengklasteran adalah proses mengelompokkan objek ke dalam kelompk-
kelompok yang memiliki kemiripan karakteristik. Metode pengklasteran yang
sering digunakan adalah metode hierarki dan non hierarki. Kedua metode tersebut
mensyaratkan jika peubah bersifat numerik. Apabila peubah bersifat campuran
yaitu numerik dan kategorik maka digunakan two step cluster. Pada penelitian ini
bertujuan menerapkan metode two step cluster dengan mengelompokkan
kabupaten/kota di provinsi Jawa Barat menggunakan 6 peubah karakteristik
demografi terdiri dari 2 peubah kategorik dan 4 peubah numerik. Berdasarkan
hasil analisis diperoleh bahwa metode two step cluster mengelompokkan data
kabupaten/kota di provinsi Jawa Barat berdasarkan peubah karakteristik
demografi menjadi 2 cluster. Hasil 2 cluster ini merupakan hasil optimal
berdasarkan nilai koefisien silhouette yaitu lebih dari 0,5 artinya cluster yang
terbentuk memiliki struktur yang baik.
Kata Kunci: Cluster, Two Step Cluster, Silhouette.
Clustering is a process of classifying objects into groups that have characteristic
similarities. The common clustering methods are hierarchical and non-
hierarchical. The numerical variable is requirement for these methods. If the
variable with mix of numerical and categorical, then two-step clustering is used.
This study aims to apply the Two Step Cluster method by classifying
regencies/cities in Jawa Barat Province. This analysis was used 6 demographics
variables consist of two categorical variables and four numerical variables. Based
on the analysis results, it is obtained that the two step clustering method classifies
the regencies/cities data into 2 clusters. The result of these 2 cluster is optimal
based on the silhouette coefficient value which is more than 0,5, it means that the
cluster formed has a strong structure.
Keywords: Cluster, Two Step Cluster, Silhouette.1717031089 NURMA YUNITAnurmayunita594@gmail.com2022-05-20T07:42:22Z2022-05-20T07:42:22Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61446This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/614462022-05-20T07:42:22ZMETODE ESTIMASI PARTIAL LEAST SQUARES (PLS) PADA MODEL
PERSAMAAN STRUKTURAL
(Studi Kasus: Kepuasan Mahasiswa Unila Angkatan 2018 Terhadap
Kualitas Google Classroom)
PLS method is a statistical approach to maximize the variance of the endogenous
latent variable that can be explained by the exogenous latent variable. PLS
method is an alternative method to the covariance-based SEM method. The
advantages of PLS are that it is nonparametric or doesn’t need various
assumptions and can work efficiently with small sample size and complex models.
The purpose of this research is to estimate the model with PLS method. The
results of the research show on the questionnaire data, there is one exogenous
latent variable that has no significant effect on the endogenous latent variable,
namely the quality of service interaction with an 1717031062 KRISDIANAadjkrisdiana@gmail.com2022-05-20T07:40:46Z2022-05-20T07:40:46Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61448This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/614482022-05-20T07:40:46ZBAGAN KENDALI EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING
AVERAGE PADA DATA CPO PT ASTRA AGRO LESTARI
PADA TAHUN 2018 - 2020 DENGAN MENGGUNAKAN
RESIDUAL MODEL ARIMADalam suatu proses produksi perlu adanya bagan kendali yang dapat di gunakan
sebagai alat untuk mengontrol suatu proses produksi. Data yang digunakan dalam
bagan kendali harus memenuhi asumsi bahwa data tidak berautokorelasi.
Penelitian ini bertujuan untuk mendeskripsikan langkah-langkah pembuatan
batas-batas bagan kendali pada data yang di dalamnya terjadi proses autokorelasi.
Data yang digunakan pada penelitian ini yaitu data PT. Astara Agro Lestari,
periode Januari 2018 – Desember 2020. Data tersebut di analisis menggunakan
model ARIMA untuk menyelesaikan masalah autokorelasi pada data. Dari proses
ARIMA di peroleh data Residual yang akan digunakan unuk Membuat bagan
kendali Exponentially Weighted Moving Average (EWMA).
Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa model terbaik yang diperoleh ialah
dari model ARIMA (1,1,1), dengan λ = 0,2 sebagai lambda yang paling efektif
untuk mendeteksi pergeseran mean proses yang kecil, dengan diperoleh bahwa
residual tidak terkendali.
Kata kunci : EWMA, Residual, ARIMA, Bagan Kendali
In a production process, it is necessary to have a control chart that can be used as
a tool to control a production process. The data used in the control chart must
meet the assumption that the data is not autocorrelated. The aims of this research
to describe the steps of making control chart boundaries on the data in which the
autocorrelation process occurs.
The data used in this research are data from PT. Astara Agro Lestari, period
January 2018 – December 2020. The data was analyzed using the ARIMA model
to solve the autocorrelation problem in the data. From the ARIMA process,
Residual data is obtained which will be used to create an Exponentially Weighted
Moving Average (EWMA) control chart.
The results of this study indicate that the best model obtained is from the ARIMA
model (1,1,1), with λ= 0.2 as the most effective lambda for detecting small
process mean shifts, with the result that the residuals are not controlled.
Keywords : EWMA, Residual, ARIMA, Control Chart1517031162 AL ARHAMalarham.t.s.b@gmail.com2022-05-18T08:57:04Z2022-05-18T08:57:04Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61272This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/612722022-05-18T08:57:04ZPERBANDINGAN METODE WEIGHTED LEAST SQUARE DAN TRANSFORMASI
BOX-COX UNTUK MENGATASI MASALAH HETEROSKEDASTISITAS
One assumption violations in regresssion analysis is the non constant variance
across observation which is called heteroscedasticity. The consequence of the
heteroscedasticity problem is the variance of the estimator
̂
is not minimum and
the estimator becomes inefficient, therefore an improvement is needed to
overcome this heteroscedasticity problem. The purpose of this study was to
compare the heteroscedasticity improvement methods, namely the Weighted Least
Square method and the Box-Cox Transformation in regression analysis. For that
in this study, data simulation with 1000 replications and used secondary data to
compare the smallest RMSE results for each method. Obtained that the Weighted
Least Square method gave the smallest RMSE value on simulation data with
different sample sizes and with secondary data. Furthermore, it can be concluded
that the Weighted Least Square method is the best method in fixing the
heteroscedasticity problem in the cases studied in this study.
Keywords : Heteroscedastic, Weighted Least Square, Box-Cox Transformation
Salah satu pelanggaran asumsi dalam analisis regresi adalah ketidaksamaan nilai ragam dari
setiap pengamatan yang disebut heteroskedastisitas. Konsekuensi dari masalah
heteroskedastisitas yaitu ragam dari penduga
̂
tidak lagi minimum dan penduga menjadi
tidak efisien oleh sebab itu dibutuhkan sebuah perbaikan untuk mengatasi masalah
heteroskedastisitas ini. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membandingkan metode
perbaikan heteroskedastisitas yaitu metode Weighted Least Square dan Transformasi BoxCox pada analisis regresi. Untuk masalah itu maka pada penelitian ini dilakukan dengan
simulasi data dengan 1000 kali replikasi dan menggunakan data sekunder untuk
membandingkan hasil RMSE terkecil setiap metode. Diperoleh bahwa metode Weighted
Least Square memberikan nilai RMSE terkecil pada data simulasi dengan ukuran sempel
berbeda maupun dengan data sekunder. Sehingga didapatkan kesimpulan bahwa metode
Weighted Least Square merupakan metode terbaik dalam memperbaiki masalah
heteroskedastisitas pada kasus-kasus yang dikaji dalam penelitian ini.
Kata kunci : Heteroskedastisitas, Weighted Least Square, Transformasi Box-Cox 1717031032 Umrohumroh448@gmail.com2022-05-18T08:33:32Z2022-05-18T08:33:32Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61243This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/612432022-05-18T08:33:32ZPENGARUH KEMANDIRIAN BELAJAR TERHADAP
PEMAHAMAN KONSEP MATEMATIS SISWA
PADA PEMBELAJARAN DARING
(Studi pada Siswa Kelas VII SMP Negeri 20 Bandar Lampung
Semester Genap Tahun Pelajaran 2020/2021)Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh kemandirian belajar terhadap
pemahaman konsep matematis siswa pada pembelajaran daring. Populasi dalam
penelitian ini yaitu seluruh siswa kelas VII SMP Negeri 20 Bandar Lampung
Semester Genap Tahun Pelajaran 2020/2021 yang terdistribusi dalam sepuluh
kelas. Sampel pada penelitian ini adalah siswa kelas VIIA dan VIIB yang dipilih
menggunakan teknik purposive sampling dengan jumlah siswa sebanyak 48
orang. Desain penelitian yang digunakan adalah desain kausal. Data penelitian ini
berupa data kuantitatif yang diperoleh dari pengisian angket skala kemandirian
belajar dan tes pemahaman konsep matematis siswa. Teknik analisis data yang
digunakan dalam penelitian ini yaitu regresi linier sederhana dengan α = 0,05.
Kesimpulan dari penelitian ini yaitu kemandirian belajar memiliki pengaruh
terhadap pemahaman konsep matematis siswa dengan persamaan regresi Y =
17,059 + 0,734X yang berarti semakin tinggi kemandirian belajar siswa maka
pemahaman konsep matematisnya juga semakin tinggi.
Kata kunci : Kemandirian Belajar, Pemahaman Konsep Matematis, Pembelajaran
Daring.1713021014 RIZA ADELIArizaadelia5468@gmail.com2022-05-18T08:26:07Z2022-05-18T08:26:07Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61256This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/612562022-05-18T08:26:07ZANALISIS KEMAMPUAN PEMAHAMAN KONSEP
MATEMATIS SISWA DALAM MENYELESAIKAN
SOAL PERBANDINGAN
(Studi Pada Siswa Kelas VII Semester Genap SMP Negeri 19
Bandar Lampung Tahun Pelajaran 2020/2021)Penelitian kualitatif ini bertujuan untuk mendeskripsikan kemampuan pemahaman
konsep matematis siswa dalam menyelesaikan soal perbandingan. Subjek
penelitian ini adalah siswa kelas VII D SMP Negeri 19 Bandar Lampung tahun
pelajaran 2020/2021. Data penelitian ini merupakan data kualitatif tentang
kemampuan pemahaman konsep matematis siswa yang diperoleh melalui
observasi, dokumentasi, tes, dan wawancara. Analisis data dilakukan melalui tiga
tahap yaitu, reduksi data, penyajian data, dan penarikan kesimpulan. Berdasarkan
hasil penelitian, diperoleh simpulan bahwa kemampuan pemahaman konsep
matematis siswa dalam menyelesaikan soal perbandingan kelas VII D SMP
Negeri 19 Bandar Lampung mencapai rata-rata 60% dengan kategori sedang.
Berdasarkan hasil analisis ketujuh indikator pemahaman konsep matematis siswa
dalam menyelesaikan soal perbadingan, diperoleh hasil sebagai berikut (1)
menyatakan ulang konsep mencapai 69%; (2) mengklasifikasikan objek-objek
menurut sifat-sifat tertentu mencapai 56%; (3) memberikan contoh dan non-
contoh dari konsep mencapai 69%; (4) menyajikan konsep dalam berbagai bentuk
representasi matematis mencapai 55%; (5) mengembangkan syarat perlu dan
syarat cukup suatu konsep mencapai 48%; (6) menggunakan, memanfaatkan dan
memilih prosedur atau operasi tertentu mencapai 56%; dan (7) mengaplikasikan
konsep mencapai 66%.
Kata kunci:Analisis, Kemampuan Pemahaman Konsep Matematis, Perbandingan
This qualitative research aims to describe the ability of students to understand
mathematical concepts in solving comparative problems. The subjects of this
study were students of class VII D SMP Negeri 19 Bandar Lampung in the
academic year 2020/2021. This research data is qualitative data about students'
ability to understand mathematical concepts obtained through observation,
documentation, tests, and interviews. Data analysis was carried out through three
stages, namely, data reduction, data presentation, and drawing conclusions. Based
on the results of the study, it was concluded that the students' ability to understand
mathematical concepts in solving comparison questions for class VII D SMP
Negeri 19 Bandar Lampung reached an average of 60% in the medium category.
Based on the results of the analysis of the seven indicators of understanding
students' mathematical concepts in solving comparison problems, the following
results were obtained: (1) restating the concept reached 69%; (2) classifying
objects according to certain characteristics reaches 56%; (3) providing examples
and non-examples of the concept reached 69%; (4) presenting concepts in various
forms of mathematical representation reaching 55%; (5) developing the necessary
and sufficient conditions for a concept to reach 48%; (6) using, utilizing and
selecting certain procedures or operations reached 56%; and (7) applying the
concept reached 66%.
Keywords:Analysis, Mathematical Concept Understanding Ability, Comparison1613021004 Kartika Sari Br Sinulinggakartikasarisinulingga@gmail.com2022-05-18T02:53:15Z2022-05-18T02:53:15Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61201This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/612012022-05-18T02:53:15ZPENGEMBANGAN APLIKASI PERTANIAN LAMPUNG (AGROPED)
BERBASIS MOBILE DENGAN METODE EXTREME PROGRAMMINGPengembangan aplikasi pertanian Lampung ini dilatarbelakangi oleh kurangnya
pemanfaatan teknologi dalam bidang pertanian untuk melakukan penjualan produk
panen dan konsultasi pertanian, oleh karena itu diperlukan sebuah aplikasi sebagai
alternatif bagi para petani dijadikan sebagai media pemasaran hasil pertanian,
konsultasi dan informasi terkait dengan pertanian serta dapat memotong rantai
distribusi pemasaran hasil pertanian. Penelitian ini menggunakan metode Extreme
Programming (XP) dan dirancang dengan menggunakan Unified Modeling
Language (UML). Aplikasi ini diuji dengan menggunakan metode pengujian Black
Box dengan pendekatan Equivalence Partitioning (EP) dan perhitungan Skala
Likert. Hasil pengujian yang diperoleh dari kuesioner, aplikasi ini adalah aplikasi
yang user friendly. Aplikasi AGROPED Pelanggan memperoleh persentase rata-
rata sebesar 84,4%, Aplikasi AGROPED Petani memperoleh persentase rata-rata
sebesar 95,51%, Aplikasi AGROPED Administrator pada pengguna Administrator
Penjualan memperoleh persentase rata-rata sebesar 96,29%, Aplikasi AGROPED
Administrator pada pengguna Administrator konsultasi memperoleh persentase
rata-rata sebesar 89,44%.
Kata kunci: Aplikasi, Teknologi, Pertanian, Penjualan, Konsultasi
The development of Lampung agricultural applications is motivated by the lack of
use of technology in agriculture to sell harvested products and agricultural
consulting, therefore an application is needed as an alternative for farmers to serve
as a medium for marketing agricultural products, consulting and information related
to agriculture and can cut the distribution chain agricultural product marketing. This
research uses the method Extreme Programming (XP) and is designed using the
Unified Modeling Language (UML). This application is tested using the testing
method Black Box with the approach Equivalence Partitioning (EP) and the Likert
Scale calculation. The test results obtained from the questionnaire, this application
is a user friendly application. Customer AGROPED Applications get an average
percentage of 84.4%, Farmers AGROPED Applications get an average percentage
of 95.51%, AGROPED Administrator Applications for Sales Administrator users
obtained an average percentage of 96.29%, AGROPED Administrator application
for consulting Administrator users obtained an average percentage of 89.44%.
Keywords: Application, Technology, Agricultural, Marketing, Consulting1757051003 EKI TRI SUENDAeki.tri1003@gmail.com2022-05-17T08:49:11Z2022-05-17T08:49:11Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61193This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/611932022-05-17T08:49:11ZPENGARUH SELF EFFICACY TERHADAP KEMAMPUAN
KOMUNIKASI MATEMATIS SISWA
(Studi Pada Siswa Kelas VIII SMP Negeri 7 Kotabumi
Semester Genap Tahun Pelajaran 2020/2021)Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh self efficacy terhadap
kemampuan komunikasi matematis siswa. Populasi dalam penelitian ini yaitu seluruh
siswa kelas VIII SMP Negeri 7 Kotabumi Kabupaten Lampung Utara semester genap
tahun pelajaran 2020/2021 yang terdistribusi dalam delapan kelas. Sampel penelitian
ini adalah kelas VIII-B dan VIII-C yang terpilih menggunakan teknik purposive
sampling dengan jumlah siswa sebanyak 44 siswa yang digunakan sebagai sampel
penelitian. Desain yang digunakan adalah desain penelitian kausal komparatif. Data
penelitian ini berupa data kuantitatif yang diperoleh dari pengisian angket self
efficacy dan tes kemampuan komunikasi matematis. Teknik analisis data yang
digunakan dalam penelitian ini adalah regresi linier sederhana. Berdasarkan hasil
analisis data menunjukkan bahwa self efficacy memiliki pengaruh positif yang
signifikan terhadap kemampuan komunikasi matematis siswa artinya semakin tinggi
self efficacy siswa maka kemampuan komunikasi matematis siswa juga semakin
tinggi.
Kata kunci: Kemampuan Komunikasi Matematis, Self Efficacy.1713021046 Fifi Mesa Anggrainivvi631@gmail.com2022-05-17T08:46:42Z2022-05-17T08:46:42Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61189This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/611892022-05-17T08:46:42ZPENGARUH SUHU KALSINASI ZEOLIT-X
TERHADAP KARAKTERISTIK LIQUID FUEL
HASIL PIROLISIS MINYAK KELAPA SAWITDalam penelitian ini telah dilakukan pengolahan minyak kelapa sawit
menjadi liquid fuel sebagai bahan bakar alternatif dengan metode pirolisis
menggunakan katalis zeolit-X, dengan tujuan untuk mempelajari pengaruh suhu
kalsinasi zeolit-X terhadap karakteristik liquid fuel. Zeolit-X diperoleh melalui
sintesis silika sekam padi dan aluminium foil food grade dengan metode sol-gel dan
hidrotermal pada suhu 100 °C selama 96 jam, kemudian dikalsinasi pada suhu yang
berbeda, yakni 550, 650, 750, dan 850 °C selama 6 jam. Zeolit-X hasil sintesis
dikaraktersiasi menggunakan XRD dan SEM yang menunjukkan bahwa zeolit-X
berhasil disintesis dan suhu kalsinasi 550 °C merupakan kondisi terbaik.
Selanjutnya, dilakukan uji aktivitas katalitik zeolit-X dalam proses pirolisis dengan
minyak kelapa sawit.
Proses pirolisis dilakukan dengan komposisi minyak kelapa sawit dan
katalis zeolit-X masing-masing variasi suhu kalsinasi, yakni 20 : 1 (v/m). Produk
pirolisis (liquid fuel) kemudian dianalisis menggunakan GC-MS. Hasil analisis
GC-MS menunjukkan bahwa hidrokarbon merupakan komponen utama liquid fuel
dengan persentase relatif 76-87 %. Komponen lain yang terkandung dalam liquid
fuel yaitu asam karboksilat (10-19%), keton (0,6-1,7%), dan alkohol (1,4-2,0).
Liquid fuel hasil pirolisis minyak kelapa sawit dengan katalis zeolit-X suhu
kalsinasi 850 °C mengandung hidrokarbon tertinggi, yaitu 87,91% dan mengandung
fraksi gasoline tertinggi, yaitu 54,27%.
Kata kunci: liquid fuel, minyak kelapa sawit, pirolisis, silika sekam padi, zeolit-X
In this research, palm oil processing has been carried out into liquid fuel as
an alternative fuel by pyrolysis method using zeolite-X as the catalyst. Zeolite-X
was obtained through silica synthesis of rice husk and food-grade aluminum foil by
sol-gel and hydrothermal method at 100 °C for 96 hours, then calcined at different
temperatures, 550, 650, 750, and 850 °C for 6 hours. The various synthesized
zeolite-X was then characterized using both XRD and SEM instruments. The
characterization proved that zeolite-X calcined at 550°C was the best result.
Furthermore, the zeolite-X obtained is used on the pyrolysis of palm oil.
The pyrolysis of palm oil is examined with the various calcined zeolite-X
catalysts to palm oil of 20: 1 (v/m). The liquid fuel produced was analyzed using
GC-MS. The results of the GC-MS analysis showed that the main component of
liquid fuel is a hydrocarbon containing 76-87%. Other components detected in the
liquid fuel are carboxylic acids (10-19%), ketones (0.6-1.7%), and alcohol (1.4-
2.0%). Liquid fuel produced by pyrolysis using a zeolite-X catalyst calcined at 850
°C has the highest fraction of the hydrocarbon and gasoline 87.91, 54.27%,
respectively.
Keywords: liquid fuel, palm oil, pyrolysis, rice husk silica, zeolite-X1617011045 Yosefin Tiurma R Tampubolonyosefinocik@gmail.com2022-05-13T07:45:56Z2022-05-13T07:45:56Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61069This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/610692022-05-13T07:45:56ZPERBANDINGAN METODE IMPUTASI: METODE MEAN DAN METODE
K NEAREST NEIGHBOR (KNN) UNTUK MENGATASI
DATA HILANG PADA DATA SURVEIOne of the problems in survey is often experienced is there are some units that do not
respond to some of the questions so that it makes data are incomplete or data are
missing. Imputation method is one of the ways to overcome the missing data. Mean
imputation and K Nearest Neighbor Imputation are two method that can be used to
this research. The purpose of the research is to compare the imputation method to
estimate the missing data with Mean Imputation and K Nearest Neighbor (KNN)
Imputation and search which method is better among two methods. Based on
simulation study with 1000 replication KNN Imputation method has a smaller the
average value of Mean Square Error (MSE) and Mean Absolute Percentage Error
(MAPE) than Mean Imputation. Therefore, it is concluded that KNN Imputation
method is better than Mean Imputation Method.
Keywords : Missing Data, Imputation, Mean Imputation, K Nearest Neighbor
Imputation, Mean Square Error, Mean Absolute Percentage Error
One of the problems in survey is often experienced is there are some units that do not
respond to some of the questions so that it makes data are incomplete or data are
missing. Imputation method is one of the ways to overcome the missing data. Mean
imputation and K Nearest Neighbor Imputation are two method that can be used to
this research. The purpose of the research is to compare the imputation method to
estimate the missing data with Mean Imputation and K Nearest Neighbor (KNN)
Imputation and search which method is better among two methods. Based on
simulation study with 1000 replication KNN Imputation method has a smaller the
average value of Mean Square Error (MSE) and Mean Absolute Percentage Error
(MAPE) than Mean Imputation. Therefore, it is concluded that KNN Imputation
method is better than Mean Imputation Method.
Keywords : Missing Data, Imputation, Mean Imputation, K Nearest Neighbor
Imputation, Mean Square Error, Mean Absolute Percentage ErrorDesy Nur Fitriana Murjito DESY NUR FITRIANA MURJITOdesynfm@gmail.com2022-05-13T02:06:26Z2022-05-13T02:06:26Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/61034This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/610342022-05-13T02:06:26ZPENGARUH MODEL PROBLEM BASED LEARNING DALAM
MENINGKATKAN KEMAMPUAN KOMUNIKASI MATEMATIS
DAN DISPOSISI MATEMATIS SISWAPenelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh model problem based
learning dalam meningkatkan kemampuan komunikasi matematis dan disposisi
matematis siswa kelas VIII semester genap SMP Negeri 1 Trimurjo Kabupaten
Lampung Tengah Tahun Pelajaran 2018/2019 yang terdistribusi dalam sembilan
kelas. Pengambilan sampel dilakukan menggunakan teknik purposive sampling
dan terpilih kelas 8.4 dan 8.6 sebagai sampel penelitian. Desain penelitian yang
digunakan adalah pretest-posttest control group design. Data kemampuan
komunikasi matematis siswa diperoleh melalui tes berbentuk uraian, sedangkan
data disposisi matematis siswa diperoleh melalui angket disposisi matematis.Data
dalam penelitian ini adalah skor kemampuan awal, skor kemampuan akhir, dan
skor peningkatan (gain) kemampuan komunikasi matematis dan disposisi
matematis siswa. Analisis data penelitian yang digunakan adalah uji t.
Berdasarkan hasil penelitian, diperoleh kesimpulan bahwa model problem based
learning tidak berpengaruh dalam meningkatkan kemampuan komunikasi
matematis dan disposisi matematis siswa.
Kata kunci : Problem Based Learning, Komunikasi dan Disposisi Matematis.
1413021022 DWI RAHMAWATIdwirahmawati.drw@gmail.com2022-05-12T07:47:49Z2022-05-12T07:47:49Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60994This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/609942022-05-12T07:47:49ZHUBUNGAN ANTARA KECERDASAN EMOSIONAL DENGAN
KEMAMPUAN PEMECAHAN MASALAH
MATEMATIS SISWA
(Studi pada Siswa Kelas VIII SMP Negeri 20 Bandar Lampung
Semester Genap Tahun Pelajaran 2020/2021)Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan antara kecerdasan
emosional dengan kemampuan pemecahan masalah matematis pada siswa
Penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 20 Bandar Lampung
Labuhan Dalam Kecamatan Tanjung Senang Kota Bandar Lampung. yang
terdistribusi dalam sepulu kelas. Pengambilan sampel dilakukan dengan teknik
cluster random sampling dan terpilihlah siswa kelas VIII-D. metode penelitian
korelasi. Data penelitian berupa data kuantitatif yaitu berupa skor kecerdasan
emosional siswa yang diperoleh melalui kegiatan pengisian kuesioner kecerdasan
emosional siswa dan skor kemampuan pemecahan masalah matematis siswa yang
diperoleh melalui kegiatan tes materi Pythagoras. Analisis data menggunakan uji
korelasi product moment. Berdasarkan hasil penelitian, terdapat hubungan yang
signifikan antara kecerdasan emosional siswa dengan kemampuan pemecahan
masalah matematis siswa, dengan angka indeks pearson correlation sebesar
0,507.
Kata kunci : hubungan, kecerdasan emosional siswa, kemampuan pemecahan
masalah matematis.
1713021025 Nisa Iftita Maharaninisa.i.maharani@gmail.com2022-05-12T06:46:43Z2022-05-12T06:46:43Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60971This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/609712022-05-12T06:46:43ZBILANGAN KROMATIK LOKASI GRAF SHADOW SIKLUSABSTRAK
BILANGAN KROMATIK LOKASI GRAF SHADOW SIKLUS
Oleh
WENTY OKZARIMA
Graf shadow siklus 1717031023 WENTY OKZARIMAwentyokzarima21@gmail.com2022-05-12T06:37:35Z2022-05-12T06:37:35Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60967This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/609672022-05-12T06:37:35ZANALISIS SURVIVAL PADA MODEL REGRESI COX PROPORTIONAL
HAZARD DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRESLOW DAN
METODE EFRONABSTRACT
SURVIVAL ANALYSIS ON THE REGRESSION COX PROPORTIONAL
HAZARD MODEL BY USING THE BRESLOW METHOD AND EFRON
METHOD
BY
DELA KORNELIA VIANDA
Survival analysis is a statistical method for analyzing survival time data from the
start of the study (time origin/start point) to the time of occurrence of an event or
end point. In the health sector, hypertension data was obtained from the patients
who were observed and recorded the time of occurrence of each individual event.
This study aims to apply the cox proportional hazard regression model to cooccurrence using two methods, namely the Breslow method and the Efron method
in cases of hypertensive patient and to determine the factors that affect the
recovery rate of hypertensive patients at Wisma Rini Pringsewu Hospital in 2020.
There are six variables that used in this study, namely age, gender, complications
of diabetes mellitus, heart, stroke, and kidney. Cox proportional hazard regression
was used because it did not depend on the assumed distribution of the time of
occurrence. Based on the selection of the best model with backward elimination
and the Akaike Information Criterion (AIC) criteria, the best model is the onevariable model, which is stroke complications. This variable is a factor that affect
the length of stay of patients. Stroke complications have a recovery rate of 5.213
times longer than patients who do not experience stroke complications.
Keyword: Survival Analysis, Breslow Method, Efron Method, Cox Proportional
Hazard Regression, Backward Elimination, Akaike Information
Criterion, Hazard Ratio, Hipertensi
ABSTRAK
ANALISIS SURVIVAL PADA MODEL REGRESI COX PROPORTIONAL
HAZARD DENGAN MENGGUNAKAN METODE BRESLOW DAN
METODE EFRON
OLEH
DELA KORNELIA VIANDA
Analisis survival merupakan suatu metode statistik untuk menganalisis data waktu
tahan hidup mulai dari awal penelitian (time origin/ start point) sampai waktu
terjadinya suatu kejadian atau end point. Di bidang kesehatan data hipertensi
diperoleh dari pengamatan terhadap pasien yang diamati dan dicatat waktu
terjadinya event dari setiap individu. Penelitian ini bertujuan mengaplikasikan
model regresi cox proportional hazard pada kejadian bersama menggunakan dua
metode yaitu metode Breslow dan metode Efron pada kasus data pasien hipertensi
dan mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi laju kesembuhan pasien
hipertensi di RS Wisma Rini Pringsewu pada tahun 2020. Terdapat enam variabel
yang digunakan dalam penelitian ini, yaitu usia, jenis kelamin, komplikasi
diabetes militus, jantung, stroke dan ginjal. Regresi cox proportional hazard
digunakan karena model cox proportional hazard tidak bergantung pada asumsi
distribusi dari waktu kejadiannya. Berdasarkan pemilihan model terbaik dengan
eliminasi backward dan kriteria Akaike Information Criterion (AIC) diperoleh
model terbaik adalah dengan model satu variabel yaitu komplikasi stroke.Variabel
tersebut merupakan faktor yang berpengaruh terhadap waktu lama rawat pasien.
Komplikasi stroke memiliki laju kesembuhan 5,213 kali lebih lama dibandingkan
pasien yang tidak mengalami komplikasi stroke.
Kata Kunci: Analisis Survival, Metode Breslow, Metode Efron, Regresi Cox
Proportional Hazard, Eliminasi Backward, Akaike Information
Criterion (AIC), Hazard Ratio, Hipertensi 1717031022 Dela Kornelia Viandadelakornelia12@gmail.com2022-05-12T03:50:14Z2022-05-12T03:50:14Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60935This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/609352022-05-12T03:50:14ZIMPLEMENTASI ADAPTIVE NEURO-FUZZY INFERENCE SYSTEM
(ANFIS) DAN ARIMA UNTUK PERAMALAN TIME SERIESAnalisis deret waktu adalah salah satu bahasan dalam ilmu statistika untuk
melakukan peramalan. ARIMA adalah suatu metode peramalan yang biasanya
baik digunakan untuk melakukan peramalan jangka pendek namun metode
tersebut memiliki keterbatasan dalam memodelkan data deret waktu nonlinear.
Salah satu model yang digunakan untuk peramalan data deret waktu nonlinear dan
telah dikembangkan dengan mengkombinasikan kedua teknik disebut sistem
hybird, yaitu Adaptive Neuro Fuzzy Inference System (ANFIS) suatu gabungan
antara konsep Backpropagation Neural Network dengan konsep logika fuzzy.
Peramalan analisis deret waktu dengan menggunakan metode ARIMA dan ANFIS
dapat dilakukan untuk melihat kesejahteraan masyarakat khususnya di sektor
pertanian dengan melihat nilai tukar petani.
Tujuan dari penelitian ini yaitu mengkaji dan menduga metode ARIMA dan
ANFIS pada data nilai tukar petani provinsi Lampung dengan menggunakan
aplikasi R-Studio dan Matlab. Selanjutnya, mendapatkan model ANFIS yang
sesuai dengan model ARIMA untuk peramalan time series data nilai tukar petani
(NTP) provinsi Lampung.
Kriteria pemilihan model terbaik berdasarkan pada nilai RMSE dan MAPE pada
data NTP. Hasil dari analisis menunjukkan bahwa metode ANFIS memberikan
tingkat keakuratan yang lebih baik untuk meramalkan nilai tukar petani provinsi
Lampung dibandingkan dengan metode ARIMA.
Kata kunci: data time series, nilai tukar petani, ARIMA, ANFIS, MAPE,
RMSE, peramalan. Time series analysis is one of the topics in statistics for forecasting. ARIMA is a
forecasting method that is usually good for short-term forecasting, but this method
has limitations in modeling nonlinear time series data. One of the models used for
forecasting nonlinear time series data and has been developed by combining the
two techniques are called a hybrid system, namely the Adaptive Neuro-Fuzzy
Inference System (ANFIS) which combines the concept of Backpropagation
Neural Network with the concept of fuzzy logic. Forecasting time series analysis
using the ARIMA and ANFIS methods can be done to see the welfare of the
community, especially in the agricultural sector by looking at the exchange rate of
farmers.
The purpose of this study is to examine and predict the ARIMA and ANFIS
methods on the exchange rate data of farmers in Lampung province using the R-
Studio and Matlab applications. Next, get the ANFIS model that matches the
ARIMA model for forecasting time series data on farmers' exchange rates (NTP)
in Lampung province.
The criteria for selecting the best model are based on the RMSE and MAPE
values in the NTP data. The results of the analysis show that the ANFIS method
provides a better level of accuracy for forecasting the exchange rate of farmers in
Lampung province compared to the ARIMA method.
Keywords: time series data, farmer's exchange rate, ARIMA, ANFIS,
MAPE, RMSE, forecasting.1717031045 Desynuristqmh12@gmail.comDesynuristqmh12@gmail.com2022-05-12T03:26:44Z2022-05-12T03:26:44Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60919This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/609192022-05-12T03:26:44ZPERBANDINGAN METODE LEAST MEDIAN SQUARE (LMS) DAN
PENDUGA-S DALAM ANALISIS REGRESI ROBUSTLinear regression analysis was used to measure the effect of more than one
independent variable (X) on the dependent variable (Y). Estimating the parameters of
regression analysis is generally solved by the Ordinary Least Square (OLS).
However, when an outlier is found in the observational data, it can cause the
regression line coefficient estimator of OLS to be inaccurate. In this case we need a
robust regression method to overcome the problem. Least Median of Square (LMS)
and S-estimator are two methods in robust regression. The LMS itself can be used to
minimize the median number of squared errors, while the S-estimator is used to
minimize the scale sample on the specified residual. The purpose of this study is to
empirically examine the robust LMS method and the S-estimator in estimating the
regression parameters on data containing outliers through simulation data with
several percentages of outliers, namely 10%, 15%, and 20% with sample sizes of 20,
50, 100 and 200, determine the best robust regression method between the LMS
method and the S-estimator method by looking at the MSE value of each estimator.
Based on the results of the study, it was concluded that MSE of LMS value was
better than S-estimator in estimating the regression parameters containing outliers.
Keywords: OLS, LMS, S-estimator, Outlier, Robust
Analisis regresi linear digunakan untuk mengukur pengaruh lebih dari satu variabel
bebas (X) terhadap variabel terikat (Y). Penduga parameter analisis regresi pada
umumnya diselesaikan dengan Metode Kuadrat Terkecil (MKT). Namun, ketika
ditemukan sebuah pencilan pada data pengamatan, dapat menyebabkan penduga
koefisien garis regresi dengan MKT menjadi tidak tepat. Sehingga diperlukan
metode regresi robust untuk mengatasi masalah tersebut. Least Median of Square
(LMS) dan Penduga-S merupakan dua metode dalam regresi robust. LMS sendiri
dapat digunakan untuk meminimumkan jumlah median kuadrat galat, sedangkan
Penduga-S digunakan untuk dengan meminimumkan sampel skala pada residual
yang ditetapkan. Tujuan dari penelitian ini adalah mengkaji secara empiris metode
robust LMS dan Penduga-S dalam menduga parameter regresi pada data yang
mengandung pencilan melalui data simulasi dengan beberapa persentase pencilan
yaitu 10%, 15%, dan 20% dengan ukuran sampel 20, 50, 100 dan 200 serta
menentukan metode regresi robust terbaik di antara metode LMS dan metode
Penduga-S dengan melihat nilai MSE dari masing-masing penduga. Berdasarkan
hasil penelitian diperoleh kesimpulan bahwa nilai MSE LMS lebih baik dibandingkan
Penduga-S dalam menduga parameter regresi yang mengandung pencilan.
Kata Kunci: MKT, LMS, Penduga-S, Pencilan, Robust1757031019 Nurulita Indriyaniindriyani.nurulita@gmail.com2022-05-12T02:35:13Z2022-05-12T02:35:13Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60897This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/608972022-05-12T02:35:13ZPENERAPAN KONSEP HIMPUNAN KESAT (ROUGH SET) PADA
STRUKTUR GRUPABSTRACT
THE IMPLEMENTATION OF ROUGH SET ON A GROUP STRUCTURE
By
Ananto Adi Nugraha
Given a non-empty set U and an equivalence relation R on U. The pair (U, R) is
called an approximation space. The equivalence relation R on U produces disjoint
partitions called equivalence classes. If given subset X ⊆ U, then it can be obtained
lower approximation and upper approximation of X. If the lower approximation
and the upper approximation of X are not the same, then X is called a rough set. On
the rough set X, the binary operation is defined so that X is a rough group. In this
research, several characteristics of the rough group are discussed. Next, given an
example of the construction of the commutative and non-commutative rough group.
In addition, the centralizer and center of the rough group are determined.
Key Word: Lower Approximation, Upper Approximation, Rough Set, Rough
Group, Centralizer, and Center
ABSTRAK
PENERAPAN KONSEP HIMPUNAN KESAT (ROUGH SET) PADA
STRUKTUR GRUP
Oleh
Ananto Adi Nugraha
Diberikan himpunan tak kosong U dan relasi ekuivalensi R pada U. Pasangan
(U, R) disebut ruang aproksimasi. Relasi ekuivalensi pada himpunan U
menghasilkan partisi-partisi yang saling lepas yang disebut kelas ekuivalensi. Jika
diberikan himpunan bagian X ⊆ U, maka dapat diperoleh aproksimasi bawah dan
aproksimasi atas dari X. Jika aproksimasi bawah dan aproksimasi atas dari X tidak
sama, maka X merupakan himpunan kesat. Pada himpunan kesat X, didefinisikan
operasi biner sehingga X merupakan grup kesat. Pada penelitian ini, dibahas
beberapa sifat grup kesat. Selanjutnya, diberikan contoh konstruksi grup kesat
komutatif dan grup kesat non-komutatif. Selain itu, ditentukan centralizer dan
center dari suatu grup kesat.
Kata Kunci: Aproksimasi Bawah, Aproksimasi Atas, Himpunan Kesat, Grup
Kesat, Centralizer, dan Center1717031081 ANANTO ADI NUGRAHAanantoadi4@gmail.com2022-05-12T02:28:08Z2022-05-12T02:28:08Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60892This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/608922022-05-12T02:28:08ZPENGGUNAAN MODIFIED PRIM ALGORITHM UNTUK
MENYELESAIKAN MASALAH BOUNDED DIAMETER MINIMUM
SPANNING TREE (BDMST)ABSTRACT
PENGGUNAAN MODIFIED PRIM ALGORITHM UNTUK
MENYELESAIKAN MASALAH BOUNDED DIAMETER MINIMUM
SPANNING TREE (BDMST)
By
Michael Salim
Prim's algorithm is one method to solve the Minimum Spanning Tree (MST)
problem. In this reasearch, a Modified Prim Algorithm will be carried out to solve
the Bounded Diameter Minimum Spanning Tree (BDMST) problem. Modified
Prim Algorithm is done by adding bounded diameter constraint in Prim
Algorithm. In comparison, we are using the python program to facilitate and
shorten the time to implement the Modified Prim Algorithm to solve BDMST
problems. This research aims to develop and implement BDMST source code
with Modified Prim Algorithm on complete graph data. Then, we will show the
properties of BDMST where the bounded diameter depends on the order ( ) of the
complete graph. Obtaining the MST solution with Prim Algorithm and BDMST
with Modified Prim Algorithm, obtained the larger the order of the data to a
bounded diameter and the larger the bounded diameter to an order the BDMST
value is getting closer to the MST value. The results of implementing the source
code in this study show that the BDMST value is greater than or equal to the MST
value, where MST is the lower bound of BDMST.
Keywords: Prim Algorithm, Minimum Spanning Tree, Modified Prim Algorithm,
Bounded Diameter Minimum Spanning Tree.
ABSTRAK
PENGGUNAAN MODIFIED PRIM ALGORITHM UNTUK
MENYELESAIKAN MASALAH BOUNDED DIAMETER MINIMUM
SPANNING TREE (BDMST)
Oleh
Michael Salim
Algoritma Prim adalah salah satu metode untuk menyelesaikan masalah Minimum
Spanning Tree (MST). Pada penelitian ini, akan dilakukan Modified Prim
Algorithm untuk menyelesaikan masalah Bounded Diameter Minimum Spanning
Tree (BDMST). Modified Prim Algorithm dilakukan dengan menambah kendala
bounded diameter pada Algoritma Prim. Penggunaan program python untuk
memudahkan dan mempersingkat waktu dalam implementasi Modified Prim
Algorithm untuk menyelesaikan masalah BDMST. Tujuan penelitian ini
mengembangkan serta mengimplementasikan source code BDMST dengan
Modified Prim Algorithm pada data graf lengkap. Kemudian, akan ditunjukan
sifat-sifat BDMST dimana bounded diameter bergantung pada orde ( ) graf
lengkap. Mendapatkan solusi MST dengan Algoritma Prim dan BDMST dengan
Modified Prim Algorithm, diperoleh semakin besar orde data terhadap suatu
bounded diameter dan semakin besar bounded diameter terhadap suatu orde
menghasilkan nilai BDMST semakin mendekati nilai MST. Hasil implementasi
source code pada penelitian ini diperlihatkan bahwa nilai BDMST lebih besar
atau sama dengan nilai MST, MST adalah lower bound dari BDMST.
Kata Kunci: Algoritma Prim, Minimum Spanning Tree, Modified Prim
Algorithm, Bounded Diameter Minimum Spanning Tree.1717031040 Michael Salimmichaelsalim50@gmail.com2022-05-12T02:22:48Z2022-05-12T02:22:48Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60881This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/608812022-05-12T02:22:48ZMETODE ESTIMASI WEIGHTED LEAST SQUARE (WLS) PADA
STRUCTURAL EQUATION MODELING (SEM)
(Studi Kasus: Kepuasan Mahasiswa Unila
Angkatan 2018 Terhadap SIAKADU)Structural Equation Modeling (SEM) adalah suatu teknik statistik yang mampu
menganalisis pola hubungan antara variabel laten dan indikatornya, variabel laten
yang satu dengan lainnya, serta kesalahan pengukuran secara langsung. Penelitian
ini bertujuan untuk mengetahui estimasi parameter menggunakan metode Weighted
Least Square (WLS) dan menentukan pengaruh antar variabel laten dalam persamaan
struktural. Data yang digunakan berupa data primer dari hasil survei kuisioner
tentang kepuasan mahasiswa UNILA Angkatan 2018 terhadap SIAKADU.
Berdasarkan hasil penelitian menunjukkan bahwa data yang dikumpulkan
menghasilkan nilai kecocokan yang baik dan diperoleh model struktural
η = 0,32 ξ1 + 0,61 ξ2.
Kata kunci: Uji Kecocokan Model, WLS, Model Persamaan Struktural.
Structural Equation Modeling (SEM) is a statistical technique that is able to analyze
the pattern of relationships between latent variables and their indicators, latent
variables with each other, as well as direct measurement errors. This study aims to
determine the parameter estimation using the Weighted Least Square (WLS) method
and determine the casual relationship between latent variables in the structural
equation. The data used in the form of primary data from the results of a questionnaire
survey about the satisfaction of UNILA students for the 2018 entry year of
SIAKADU. Based on the results of the study indicate that the data collected produces
a great of fit value and obtained structural model η = 0,32 ξ1 + 0,61 ξ2.
Key words: Godness of Fit Test, WLS, Structural Equation Modeling.1717031054 FATMA DEWIfatmadewiktb@gmail.com2022-05-12T02:17:00Z2022-05-12T02:17:00Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60889This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/608892022-05-12T02:17:00ZSIMULASI KONDISI ARUS LALU LINTAS SATU ARAH
MENGGUNAKAN FUNGSI VELOSITAS GREENSHIELD YANG
DIMODIFIKASIMasalah kemacetan lalu lintas sering terjadi di daerah perkotaan karena
banyaknya kendaraan yang melintas melebihi kapasitas jalan. Dalam pemodelan
matematika, hubungan antara kecepatan dengan kepadatan kendaraan dapat
dinyatakan dalam beberapa fungsi velositas, salah satunya fungsi velositas
Greenshield yang dimodifikasi. Pada penelitian ini, fungsi velositas tersebut akan
diterapkan untuk mensimulasikan arus lalu lintas menggunakan model LWR dan
skema numerik volume hingga. Sebagai tambahan, model ini dikaji lebih lanjut
pada data real di jalan raya. Dari pengkajian yang telah dilakukan terlihat bahwa
kendaraan dapat menempuh jarak yang lebih jauh ketika kondisi arus lalu lintas
lancar dibandingkan ketika kondisi arus lalu lintas padat merayap pada saat waktu
yang sama. Selain itu, skema numerik volume hingga yang dihasilkan memiliki
keakuratan yang tinggi dengan nilai galat mutlaknya sebesar untuk
kondisi arus lalu lintas lancar dan untuk kondisi arus lalu lintas padat
merayap.
Kata Kunci : Model LWR, Fungsi Velositas Greenshield yang Dimodifikasi,
Arus Lalu Lintas
The problem of traffic jams often occurs in urban areas because the number of
vehicles that pass exceeds the capacity of the road. In mathematical modeling, the
relationship between speed and vehicle density can be expressed in several
velocity functions, one of which is the modified Greenshield velocity function. In
this research, its velocity function will be applied to simulate traffic flow using
LWR model and finite volume numerical scheme. In addition, this model is
further studied on the real data on the highway. From the studies that have been
carried out, it can be seen that vehicles can travel longer distances when traffic
conditions are smooth than when traffic flows are dense at the same time.
Moreover, the finite volume numerical scheme produced has high accuracy with
absolute error values of 0.0002 for smooth traffic flow conditions and 0.0004 for
creeping dense traffic flow conditions.
Keywords : LWR Model, Modified Greenshield Velocity Function, Traffic
Flow1717031001 Sofian Mulyadi Suryadisofianmathic1999@gmail.com2022-05-12T01:49:02Z2022-05-12T01:49:02Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60873This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/608732022-05-12T01:49:02ZPENDEKATAN VECTOR ERROR CORRECTION MODEL (VECM)
TERHADAP DATA SAHAM PERKEBUNAN ABSTRAK
PENDEKATAN VECTOR ERROR CORRECTION MODEL (VECM)
TERHADAP DATA SAHAM PERKEBUNAN
Oleh
SALSA NURSABILA NANDA WINARNO
Vector Error Correction Model adalah model Vector Auto Regression yang
terkointegrasi. Ide awal dari VECM adalah VAR yang terdiferensiasi satu kali dan
adanya hubungan kointegrasi dari variabel yang diamati. Dengan mengambil
contoh dari data saham perkebunan, didapatkan model VECM yang memiliki
hubungan jangka pendek antar harga saham dan di saat yang bersamaan adanya
koreksi dengan deviasi dari pola jangka panjang antar harga. Impulse Response
Function menunjukan efek kenaikan dari satu unit (atau satu standar deviasi) dari
shockyang didapat suatu variabel yang diakibatkan oleh variabel lain. Data yang
digunakan dalam penelitian ini adalah data harga saham harian dari 4 (empat)
emiten perkebunan di Indonesia dengan periode Januari hingga Juli dalam tiga
tahun yaitu 2018, 2019, dan 2020. Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk
menentukan hubungan keempat harga saham perkebunan dengan VECM dan
untuk mengetahui perilaku gerak tiap harga saham dengan analisis Impulse
Response.
.
Keyword: Impulse Response Function, VAR, VECM, Granger Causality
ABSTRACT
VECTOR ERROR CORRECTION MODEL (VECM) ANALYSIS OF
PLANTATION STOCK DATA
By
SALSA NURSABILA NANDA WINARNO
Vector Error Correction Model is a cointegrated Vector Auto Regression model.
This idea of Vector Error Correction Model (VECM), which consists of a VAR
model of the order p - 1 on the differences of the variables, and an error-correction
term derived from the known (estimated) cointegrating relationship. Intuitively,
and using the stock market example, a VECM model establishes a short-term
relationship between the stock prices, while correcting with the deviation from the
long-term comovement of prices. An Impulse Response Function traces the
incremental effect of a 1 unit (or one standard deviation) shock in one of the
variables on the future values of the other endogenous variables. The data used in
this analysis are 4 (four) daily plantation stocks prices in Indonesia with time
period of January to July in three years which are 2018, 2019, and 2020. The
objective of this study is to determine the relationship among 4 (four) stocks
prices with VECM and to know the behaviour of each stocks prices with Impulse
Response
.
Keyword: Impulse Response Function, VAR, VECM, Granger Causality 1617031106 SALSA NURSABILA NANDA WINARNOsalsa.nursabila24@gmail.com2022-05-11T01:20:06Z2022-05-11T01:20:06Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60792This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/607922022-05-11T01:20:06ZPEMODELAN REGRESI DATA PANEL RANDOM EFFECT DENGAN
METODE GENERALIZED LEAST SQUARE (GLS)Panel data are combination of cross section data and time series data. One of
panel data regression analysis models is the random effect model. Random effect
model has the assumption that error are different for each individual, but the
intercepts is constant. The random effect estimation is done using generalized
least square method and applied the models to the human development index data
in Lampung in year of 2015-2018. Based on the result, the estimated random
effect model of the panel data regression analysis is,
Ŷ
it = 7,215355 + 0,512942X1it + 1,573944X2it + 0,001357X3it
with,
Ŷ
it = human development index of district i time t
X1it = life expectancy of district i time t
X2it = average length of school of district i time t
X3it = adjusted per capita income of district i time t
Keywords: panel data regression analysis, random effect models, GLS
Data panel merupakan gabungan antara data cross section dan data time series.
Salah satu model analisis regresi data panel adalah model random effect. Model
random effect mengasumsikan bahwa error berbeda untuk setiap individu, tetapi
intersep konstan. Estimasi model random effect dilakukan dengan mengunakan
metode generalized least square dan menerapkannya pada data indeks
pembangunan manusia di provinsi Lampung tahun 2015-2018. Berdasarkan hasil
penelitian diperoleh model regresi data panel random effect yaitu,
Ŷ
it = 7,215355 + 0,512942X1it + 1,573944X2it + 0,001357X3it
dengan,
Ŷ
it = Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di kabupaten ke-i dan tahun ke-t
X1it = Angka Harapan Hidup (AHH) di kabupaten ke-i dan tahun ke-t
X2it = Rata-rata Lama Sekolah (RLS) di kabupaten ke-i dan tahun ke-t
X3it = Pendapatan Perkapita Disesuaikan di kabupaten ke-i dan tahun ke-t
Kata kunci: analisis regresi data panel, model random effect, GLS1717031010 Rosita Sarirositasari040@gmail.com2022-05-11T01:18:27Z2022-05-11T01:18:27Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60795This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/607952022-05-11T01:18:27ZPENGARUH KEMAMPUAN AWAL MATEMATIKA SISWA TERHADAP
PEMAHAMAN KONSEP MATEMATIS SISWA HASIL
PEMBELAJARAN DENGAN MEDIA GOOGLE
CLASSROOM DAN GRUP WHATSAPP
(Studi pada Siswa Kelas X.IPA SMA Negeri 1 Way Jepara
Kabupaten Lampung Timur Semester Genap
Tahun Pelajaran 2020/2021)Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh kemampuan awal matematika
siswa terhadap pemahaman konsep matematis siswa hasil pembelajaran dengan
media google classroom dan grup whatsapp. Populasi penelitian ini yaitu seluruh
siswa kelas X.IPA SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
semester genap tahun pelajaran 2020/20201 yang terdistribusi dalam enam kelas.
Sampel yang terpilih yaitu kelas X.IPA.4, X.IPA.5, dan X.IPA.6 melalui teknik
cluster random sampling dengan jumlah siswa sebanyak 70 yang digunakan
sebagai sampel penelitian. Data penelitian yang diambil berupa data kuantitatif
yang diperoleh dari tes kemampuan awal matematika siswa dan tes pemahaman
konsep matematis siswa. Berdasarkan hasil uji hipotesis menggunakan analisis
regresi linier dan koefisien korelasi diperoleh kesimpulan bahwa kemampuan
awal matematika siswa berpengaruh terhadap pemahaman konsep matematis
siswa hasil pembelajaran dengan media google classroom dan grup whatsapp.
Kata kunci: google classroom, hasil belajar, kemampuan awal, pemahaman
konsep matematis, whatsapp
1713021018 HESTI YUSFITA DIANAvita0808diana@gmail.com2022-05-10T06:33:28Z2022-05-10T06:33:28Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60761This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/607612022-05-10T06:33:28ZANALISIS PEWARISAN GENOTIP PADA PERSILANGAN TRIHIBRID
DENGAN METODE DIAGONALISASI MATRIKS
The aim of this research were to find out the formulation inheritance to know a
genotype of the n-th generation in trihybrid crosses with controlled parent genotype
and analyzed by applying diagonalization of matrix. Matrix diagonalization
application take it easier to find out inheritance genotype of the n-th generation in
trihybrid to obtain superior offspring compared with cross it one by one which
requires a lot of time and cost. Based on analysis, an equation for the probability
of inheritance being obtained 27 genotype of the n-th generation and the resulting
offspring in infinite generation are likely to have TTKKBB genotype.
Keyword: diagonalization of matrix, genotype, trihybrid cross.
Penelitian ini bertujuan untuk memperoleh formula dalam pewarisan untuk
mengetahui genotip generasi ke-1717031053 MARSELA NUVELA SYANURMarselanuvelasyanur@gmail.com2022-05-10T06:30:17Z2022-05-10T06:30:17Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60766This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/607662022-05-10T06:30:17ZANALISIS SURVIVAL DENGAN PENDEKATAN MULTIVARIATE
ADAPTIVE REGRESSION SPLINES (MARS) PADA KASUS PENYAKIT
HIPERTENSIAnalisis survival merupakan kumpulan metode statistika yang digunakan untuk
menganalisis data dimana variabel akhir yang diteliti adalah waktu sampai suatu
kejadian (event) muncul. Penyakit hipertensi adalah faktor risiko ketiga terbesar
yang menyebabkan kematian dini, terjadinya gagal jantung serta penyakit
gangguan otak. Penelitian ini menggunakan metode nonparametrik Multivariate
Adaptive Regression Splines (MARS) yang diaplikasikan pada data pasien
hipertensi. Penelitian ini bertujuan untuk melihat faktor-faktor apa saja yang
berpengaruh terhadap laju kesembuhan pasien hipertensi dengan membentuk
model terbaik MARS dan melihat nilai GCV (Generalized Cross Validation)
terkecil. Dari penelitian ini diperoleh pemodelan Cox dengan pendekatan MARS
yaitu sebagai berikut:
h(t, x) = h0(t)exp (0.166722 − 0.621634 ∗ BF1 + 0.017092 ∗ BF3 −
0.194498 ∗ BF5 + 0.0061126 ∗ BF8 − 0.00103038 ∗ BF13 − 0.0256761 ∗
BF15 − 0.0414689 ∗ BF17 + 0.00310949 ∗ BF21 + 0.0360748 ∗ BF23
Berdasarkan model tersebut diketahui bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi
laju kesembuhan pasien hipertensi yaitu usia (X1
), diabetes (X3
), ginjal (X6
),
systolic (X7
), dan diastolic (X8
).
Kata Kunci: Analisis survival, hipertensi, Multivariate Adaptive Regression
Splines (MARS), GCV (Generalized Cross Validation).
Survival analysis is a collection of statistical methods used to analyze data where
the final variable studied is the time until an event occurs. Hypertension is the
third biggest risk factor that causes premature death, heart failure and brain
disorders. This study used the nonparametric method Multivariate Adaptive
Regression Splines (MARS) which was applied to data on hypertension patients.
This study aims to see what factors influence the recovery rate of hypertensive
patients by establishing the best MARS model and seeing the smallest GCV
(Generalized Cross Validation) value. From this study, the Cox modeling with the
MARS approach was obtained as follows:
h(t, x) = h0(t)exp(0.166722 − 0.621634 ∗ BF1 + 0.017092 ∗ BF3 −
0.194498 ∗ BF5 + 0.0061126 ∗ BF8 − 0.00103038 ∗ BF13 − 0.0256761 ∗
BF15 − 0.0414689 ∗ BF17 + 0.00310949 ∗ BF21 + 0.0360748 ∗ BF23
Based on the model, it is known that the factors that affect the recovery rate of
hypertensive patients are age (X1
), diabetes (X3
), kidney (X6
), systolic (X7
), and
diastolic (X8
).
Keywords: Survival analysis, hypertension, Multivariate Adaptive Regression
Splines (MARS), GCV (Generalized Cross Validation).1717031031 MEIRY EGA YOHANNA NAIBORHUmeiryegay@gmail.com2022-05-10T06:27:25Z2022-05-10T06:27:25Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60772This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/607722022-05-10T06:27:25ZPENENTUAN BANYAKNYA REPRESENTASI BILANGAN BULAT
POSITIF N SEBAGAI KOMBINASI LINIER DARI BILANGAN
SEGITIGAKombinasi linier dapat diartikan sebagai penjumlahan dari hasil kali anggota himpunan
pasangan berurutan. Kombinasi linier dapat digunakan dalam mencari jumlah representasi
dalam suatu bilangan salah satunya yaitu bilangan segitiga. Bilangan segitiga adalah
bilangan yang diperoleh dari menjumlahkan semua bilangan positif yang kurang dari atau
sama dengan bilangan positif n. Misalkan Z himpunan bilangan bulat, untuk setiap
a1, a2, ... , ak, n ∈ N dengan N himpunan bilangan bulat positif. N(a1, ... , ak; n) merupakan
banyaknya representasi n dari a1x1
2 + ⋯ + akxk
2
, dan t(a1, ... , ak; n) adalah banyaknya
representasi n dari a1
x1
(x1−1)
2
+ ⋯ + ak
xk(xk−1)
2
dengan x1, ... , xk ∈ Z. Penelitian ini
menggunakan Ramanujan’s Theta Fuctions φ(q) dan ψ(q) untuk menentukan banyaknya
representasi bilangan bulat positif n sebagai kombinasi linier dari bilangan segitiga. Dari
hasil dan pembahasan diperoleh t(a, b, c; n) = N (a,
b
4
, c; 8n + a + b + c)
−N (a,
b
4
, 4c; 8n + a + b + c) untuk a, b, c, n ∈ N, 2 ∤ a, 8 ∣ b − 4 dan 4 ∣ a +
b
4
;
t(a, b, c; n) = N(a, b, c; 8n + a + b + c) untuk a, b, c ∈ N, 2 ∤ ab dan 4 ∣ a − b jika c ≡
a (mod 4) atau c ≡ 4 (mod 8); t(a, b, c, d; n) = N(a, b, c, d; 8n + a + b + c + d) untuk
a, b, c, d, n ∈ N dengan a ≡ b ≡ c ≡ ±1 (mod 4), d ≡ 4 (mod 8);
t(a, b, c, d; n) = N(a, b, c, d; 8n + a + b + c + d) − N (a, b, c, d; 2n +
a+b+c+d
4
) untuk
a, b, c, d, n ∈ N, 2 ∤ abcd dan a ≡ b ≡ c ≡ d (mod 4).
Kata kunci: kombinasi linier, bilangan segitiga, teori bilangan, banyaknya representasi.
Linear combination is defined as sum of product that members set of pairs. Linear
combination can be used to find the number of representation in a number, which one is
triangular numbers. Triangular numbers is a number derived from summing up all the
positive numbers that are less than or equal to the positive n numbers. Let Z be the set of
integers, for a1, a2, ... , ak, n ∈ N with N be the set of positive integers. N(a1, ... , ak; n) be
the number of representations of n by a1x1
2 + ⋯ + akxk
2
, and let t(a1, ... , ak; n) be the
number of representations of n by a1
x1
(x1−1)
2
+ ⋯ + ak
xk(xk−1)
2
with x1, ... , xk ∈ Z. This
research use Ramanujan’s Theta Fuctions φ(q) and ψ(q) to determine the number of
representations positive integers of n as a linear combination of triangular numbers. From
the result and discussions are obtained t(a, b, c; n) = N (a,
b
4
, c; 8n + a + b + c)
−N (a,
b
4
, 4c; 8n + a + b + c) for a, b, c, n ∈ N, 2 ∤ a, 8 ∣ b − 4 and 4 ∣ a +
b
4
;
t(a, b, c; n) = N(a, b, c; 8n + a + b + c) for a, b, c ∈ N, 2 ∤ ab and 4 ∣ a − b if c ≡
a (mod 4) or c ≡ 4 (mod 8); t(a, b, c, d; n) = N(a, b, c, d; 8n + a + b + c + d) for
a, b, c, d, n ∈ N,a ≡ b ≡ c ≡ ±1 (mod 4),d ≡ 4 (mod 8);
t(a, b, c, d; n) = N(a, b, c, d; 8n + a + b + c + d) − N (a, b, c, d; 2n +
a+b+c+d
4
) for
a, b, c, d, n ∈ N, 2 ∤ abcd and a ≡ b ≡ c ≡ d (mod 4).
Keywords: linear combination, triangular numbers, number theory, the number of
representations.1717031072 VINCENCIA PRASCA MONICA LIMASvincencia99@gmail.com2022-05-09T07:50:47Z2022-05-09T07:50:47Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60681This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/606812022-05-09T07:50:47ZSTUDI PENAMBAHAN LIMBAH CAIR TEMPE SEBAGAI INHIBITOR
KALSIUM KARBONAT (CaCO3) MENGGUNAKAN METODE SEEDED
EXPERIMENTPerindustrian dalam bidang minyak bumi berkembang pesat di indonesia sering
mengalami permasalahan seperti pengerakan. Salah satu kerak yang terbentuk
pada pipa-pipa industri adalah kalsium karbonat (CaCO3). Kerak pada pipa-pipa
industri akan memperkecil diameter dan menghambat aliran fuida dapat
menyebabkan pipa tersebut pecah. Penelitian ini dilakukan dengan pengujian
inhibitor limbah cair tempe pada kalsium karbonat (CaCO3) menggunakan seeded
experiment. Pada variasi konsentrasi larutan pertumbuhan 0,05; 0,075; dan 0,1 M
serta variasi inhibitor 5, 15, 25, 35, dan 45%. Optimasi waktu simpan inhibitor
dilakukan pada variasi waktu simpan 1, 3, dn 7 hari. Limbah cair tempe dengan
waktu simpan 1 hari digunakan sebagai inhibitor. Efektifitas tertinggi terdapat
pada konsentrasi larutan pertumbuhan 0,05 M dan konsentrasi inhibitor 45%,
diperoleh persen efektifitas sebesar 73,88%. Limbah cair tempe dianalisis
menggunakan high performance liquid chromatography (HPLC) dan
spectrophotometer infrared (IR) dengan diperoleh hasil bahwa limbah cair tempe
mengandung asam laktat dan terdapat gugus gugus OH-hidroksi dan CO-karbonil.
Analisis menggunakan Scanning Electron Microscopy (SEM) dan X-Ray
Diffraction (XRD) menunjukkan bahwa kerak CaCO3 tanpa penambahan inhibitor
terdiri dari kristal fasa kalsit dan aragonit, sedangkan setelah penambahan
inhibitor menjadi lebih rapuh dan terdiri dari kristal fasa kalsit, aragonit dan
vaterit. Analisis menggunakan Particle Size Analyzer (PSA) menunjukkan bahwa
distribusi ukuran partikel kerak CaCO3 menjadi lebih kecil dengan adanya
penambahan inhibitor
Kata kunci : Kerak, CaCO3, inhibitor, limbah cair tempe
The industry in the petroleum sector is growing rapidly in Indonesia, often
experiencing problems such as displacement. One of the scales formed on
industrial pipes is calcium carbonate (CaCO3). Scale on industrial pipes will
reduce the diameter and impede the flow of fluids which can cause the pipe to
burst. This research was conducted by testing the inhibitor of tempe liquid waste
on calcium carbonate (CaCO3) using a seeded experiment. At the concentration
variation of the growth solution 0.05; 0.075; and 0.1 M and inhibitor variations of
5, 15, 25, 35, and 45%. The optimization of the inhibitor storage time was carried
out at variations of 1, 3, and 7 days of storage time. Tempe liquid waste with a
storage time of 1 day was used as an inhibitor. The highest effectiveness was
found in growth solution concentration of 0.05 M and inhibitor concentration of
45%, the percentage of effectiveness was 73.88%. Tempe liquid waste was
analyzed using high performance liquid chromatography (HPLC) and infrared
spectrophotometer (IR) with the results obtained that tempe liquid waste contains
lactic acid and contains OH-hydroxy and CO-carbonyl groups. Analysis using
Scanning Electron Microscopy (SEM) and X-Ray Diffraction (XRD) showed that
the CaCO3 crust without the addition of inhibitor consisted of calcite and
aragonite crystals, whereas after the addition of inhibitors it became more brittle
and consisted of calcite, aragonite and vaterite crystals. Analysis using the Particle
Size Analyzer (PSA) showed that the particle size distribution of the CaCO3 scale
became smaller with the addition of inhibitors.
Key words : Scale, CaCO3, inhibitor, Tempe Liquid Waste1717011021 MUHAMMAD SANDI NUGRAHAsandinugraha13@gmail.com2022-04-28T06:15:34Z2022-04-28T06:15:34Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60619This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/606192022-04-28T06:15:34ZPEMODELAN AUTOREGRESSIVE INTEGRATED MOVING AVARAGE
WITH EXOGENEUS (ARIMAX) PADA DATA JUMLAH PENDUDUK
MISKIN PROVINSI LAMPUNG
Kemiskinan menjadi suatu permasalahan dalam pembangunan ekonomi yang
menghambat terciptanya kehidupan yang layak bagi suatu negara. Kondisi
kemiskinan di Indonesia semakin parah akibat krisis ekonomi yang menerjang
Indonesia pada tahun 1998, jumlah penduduk miskin di Indonesia bertambah pesat,
padahal sebelumnya jumlah penduduk miskin terus berkurang. Berdasarkan data
Badan Pusat Statistik (BPS) saat ini jumlah penduduk miskin di provinsi Lampung
pada tahun 2019 sebanyak 1.063.660 jiwa. Angka tersebut mengalami penurunan
di bandingkan dengan tahun 2018 yaitu 1.097.050 jiwa. Melihat hal tersebut perlu
dilakukan peramalan untuk data penduduk miskin di provinsi Lampung pada tahun-
tahun selanjutnya agar pemerintah dapat mengambil kebijakan untuk mengurangi
angka kemiskinan tersebut. Metode peramalan yang digunakan pada penelitian ini
adalah analisis Time Series dengan menggunakan metode Autoregressive
Integrated Moving Average Exogenous (ARIMAX) yaitu metode ARIMA yang
diperbarui dengan menambahkan variabel eksogen atau gabungan dari model Time
Series Regression dengan ARIMA. Hasil penelitian diperoleh bahwa model terbaik
untuk meramalkan jumlah penduduk miskin Provinsi Lampung pada tahun tahun
selanjutnyaadalah ARIMAX (3,1,0) dengan nilai RMSE sebesar 137.1913 dan nilai
MAPE yang dihasilkan <25% artinya model ARIMAX ini cukup layak digunakan
untuk meramalkan jumlah penduduk miskin di Provinsi Lampung.
Kata kunci: Penduduk Miskin, ARIMA, ARIMAX, Peramalan
Poverty is a problem in economic development that hinders the creation of decent
life for a country. The condition of poverty in Indonesia is getting worse due to the
economic crisis that hit Indonesia in 1998, the number of poor people in Indonesia
is growing rapidly, whereas previously the number of poor people continued to
decrease. Based on data from the Central Statistics Agency (BPS) currently the
number of poor people in Lampung Province in 2019 was 1.063,660 people. This
figure has decreased compared to 2018 which was 1.097,050 people. Regardig this
problem, it is necessary to forecast data for the poor in Lampung Province in the
following years so that the goverment can take policies to reduce the poverty rate.
The forecasts method used in this research is Time Series analysis with the
Autoregressive Integrated Moving Average with Exogeneus (ARIMAX) method,
namely the ARIMA method which is extended by adding exogenous variables or a
combination of the Time Series Regression model with ARIMA. The best model to
predict the number of poor people in lampung Province in the following years is
ARIMAX (3,1,0) with an RMSE value of 137.1913 and the resulting MAPE value
is <25%, meaning that the ARIMAX model is quite feasible to use to predict the
number of poor people in Lampung Province.
Keywords : Poor People, ARIMA, ARIMAX, Forecasting1517031036 Rianariana.2ipa1@gmail.com2022-04-28T01:16:15Z2022-04-28T01:16:15Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60600This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/606002022-04-28T01:16:15ZPENGARUH KEMANDIRIAN BELAJAR TERHADAP KEMAMPUAN
KOMUNIKASI MATEMATIS SISWA
DALAM PEMBELAJARAN ONLINE
( Studi pada Siswa Kelas XI IPA SMA Negeri 1 Sumberjaya
Kabupaten Lampung Barat Semester Genap
Tahun Pelajaran 2020/2021)Penelitian dengan pendekatan kuantitatif ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh
kemandirian belajar terhadap kemampuan komunikasi matematis siswa. Populasi
pada penelitian ini seluruh siswa kelas XI IPA SMA Negeri 1 Sumberjaya
Kabupaten Lampung Barat Semester Genap Tahun Pelajaran 2020/2021 yang
terdistribusi dalam tiga kelas. Sampel pada penelitian ini adalah kelas XI IPA 2
sebanyak 33 siswa yang dipilih dengan menggunakan teknik cluster random
sampling. Desain yang digunakan adalah desain korelasional sebab akibat (cause
and effect ). Data Penelitian ini berupa data kuantitatif yang diperoleh dari skala
kemandirian belajar siswa dan tes kemampuan komunikasi matematis dengan
materi barisan dan deret. Teknik analisis data yang digunakan dalam penelitian ini
yaitu regresi linear sederhana. Hasil analisis data menunjukan bahwa terdapat
pengaruh positif antara kemandirian belajar dan kemampuan komunikasi matematis
siswa dalam pembelajaran online.
Kata kunci : Kemandirian Belajar, Kemampuan Komunikasi Matematis,
Pembelajaran online
1713021028 BINTANG REGINA ASTUTIbintangregina3901@gmail.com2022-04-27T02:20:22Z2022-04-27T02:20:22Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60554This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/605542022-04-27T02:20:22ZPENGARUH VARIASI SUHU PADA EKSTRAKSI TiO2 DALAM PASIR
BESI LAMPUNG MENGGUNAKAN METODE PELINDIAN HClTelah dilakukan penelitian untuk mengetahui pengaruh variasi suhu pada
ekstraksi TiO2 dalam pasir besi Lampung menggunakan metode pelindian HCl.
Bahan baku yang digunakan adalah pasir besi yang berasal dari pantai Pesisir
Barat Lampung. Bahan baku yang telah lolos ayakan 200 mesh dicampur dengan
NaHCO3 kemudian dipanaskan pada suhu 700 oC selama 1 jam. Variasi suhu
pelindian yang digunakan yaitu 70, 80, 90, 100 dan 110 oC dengan konsentrasi
larutan HCl 12 M dan waktu pelindian selama 2 jam. Hasil data X-Ray
Fluorescence (XRF) menunjukkan bahwa kandungan TiO2 pada sampel
mengalami peningkatan siginifikan pada suhu pelindian 110o C, yaitu dari
13,808% menjadi 60,701%. Hasil data X-Ray Diffraction (XRD) menunjukan
bahwa fasa yang TiO2 terbentuk pada sampel yaitu anatase, brukit dan rutil. Hasil
analisis SEM-EDS menunjukkan bahwa morfologi permukaan sampel berbentuk
butiran yang tidak seragam dan komposisi Ti sebesar 0,12%.
Kata kunci: Pasir besi, pelindian,suhu, TiO2.
Research has been done to know the effect of temperature variations on the
extraction of TiO2 in iron sand Lampung using the HCl leaching method. The raw
material is iron sand from the West Coast of Lampung. The raw materials that
have passed the 200 mesh sieve were mixed with NaHCO3 and then heated at a
roasting temperature of 700 oC for 1 hour. The leaching temperature variations
were 70, 80, 90, 100 and 110 oC with a concentration of HCl 12 M solution and a
leaching time of 2 hours. The results of X-Ray Fluorescence (XRF) data shows
that the TiO2 content in the sample has a significant increase at the leaching
temperature of 110 oC, from 13,808% to 60,701%. The results of the X-Ray
Diffraction (XRD) data shows that the phases that TiO2 formed in the sample are
anatase, brookite and rutile. The results of the SEM-EDS analysis shows that the
surface morphology of the sample is in the form of non-uniform grains and the Ti
composition is 0,12%.
Keywords: Irond sand, leacing, TiO2, temperature.1717041030 Anggi Stevani-2022-04-26T06:04:53Z2022-04-26T06:04:53Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60519This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/605192022-04-26T06:04:53ZPERAMALAN HARGA EMAS DUNIA DENGAN PENDEKATAN ARIMA
DAN FEED FORWARD NEURAL NETWORKABSTRAK
PERAMALAN HARGA EMAS DUNIA DENGAN PENDEKATAN ARIMA
DAN FEED FORWARD NEURAL NETWORK
Oleh
Karina Relita
Emas menjadi salah satu komoditas investasi jangka panjang yang dipandang
aman bagi para investor. Harganya sangat dipengaruhi oleh kondisi sosial
ekonomi global yang mengakibatkan terjadinya perubahan harga secara fluktuatif.
Investasi yang dilakukan masyarakat diharapkan beruntung, untuk itu perlu
diprediksi kapan emas itu dibeli dan dijual. Pada awalnya, metode peramalan
didominasi oleh metode linier. Namun demikian, metode linier tidak dapat
menangkap hubungan nonlinier yang seringkali dijumpai pada kondisi riil.
Tujuan dari penelitian ini adalah untuk meramalkan harga emas dunia dengan
metode linier serta nonlinier. Penelitian ini menerapkan ARIMA untuk model
linier, sedangkan untuk metode nonlinier yang diterapkan adalah Feed Forward
Neural Network (FFNN). Penelitian ini menggunakan open source R package
statistics program. Dari hasil analisis yang telah dilakukan model ARIMA
terbaik yaitu ARIMA (0,1,0) atau random walk model dengan nilai RMSE in-
sample sebesar 45.37506 dan RMSE out-of-sample sebesar 288.8484. Model
FFNN terbaik yaitu FFNN (1;4;1) dengan zt−1 sebagai variabel input dengan nilai
RMSE in-sample sebesar 41.96074 dan RMSE out-of-sample 257.0647. Dari
kedua model tersebut pemodelan terbaik adalah dengan menggunakan pendekatan
model FFNN (1;4;1) karena memiliki nilai RMSE out-of-sample terkecil.
Kata kunci: peramalan, arima, feed forward neural network, harga emas
ABSTRACT
FORECASTING GOLD PRICES USING ARIMA AND FEED
FORWARD NEURAL NETWORK
By
Karina Relita
Gold was the one of the long-term investment commodities that were considered
as the safe heaven for investors. The gold price was strongly influenced by global
socioeconomic that causing fluctuations in price changes. Investments made by
the community are expected to be successful, for that it is necessary to predict
when gold is bought and sold. At first, the method of forecasting is dominated by
linear methods. However, the linear method can not capture non-linear
relationships that are often found in real conditions. The aim of this study is to
predict the gold prices to the method of linear and nonlinear. Linear methods
used are ARIMA, whereas nonlinear method used is Feed Forward Neural
Network (FFNN). This research use open source R package statistics program.
From the analysis that have conducated, the best ARIMA model is ARIMA
(0,1,0) or random walk model with in-sample RMSE of 45.37506 and out-of-
sample RMSE of 288.8484. Best FFNN model is FFNN (1;4;1) with zt−1 as an
input and in-sample RMSE of 41.96074 and out-of-sample RMSE of 288.8484.
From the two models, the best model is using model FFNN (1;4;1) in having the
smallest out-of-sample RMSE.
Keywords: forecast, arima, feed forward neural network, gold prices 1717031068 Karina Relitakarinarelita88@gmail.com2022-04-25T06:53:35Z2022-04-25T06:53:35Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60470This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/604702022-04-25T06:53:35ZANALISIS RANCANGAN ACAK LENGKAP FAKTORIAL 23 DENGAN
METODE MODIFIED MAXIMUM LIKELIHOOD (MML)ABSTRACT
ANALYSIS OF 23
FACTORIAL COMPLETELY RANDOMIZED DESIGN
WITH MODIFIED MAXIMUM LIKELIHOOD (MML) METHOD
By
DINI ROSMALINDA
The Modified Maximum Likelihood (MML) method is one of the methods that
can be used in experimental designs that do not meet the normality assumption.
This study aims to compare the MML method and the classical method in a 23
factorial completely randomized design analysis with Weibull distribution, and
determine the best method between the two methods based on the value of the
power test. The research was conducted with simulation data and real data. The
results of real data analysis using the MML method and the classical method
showed that all the main factors and interaction factors AC, BC, and ABC
affected the observed response, except for the interaction factor AB. Based on the
simulation of the power test, it is known that the greater the value of the
parameters used, the greater the value of the power test. The MML method is a
better method than the classical method because it has a greater power test.
Key Words: Modified Maximum Likelihood (MML), normality, power test
ABSTRAK
ANALISIS RANCANGAN ACAK LENGKAP FAKTORIAL 23 DENGAN
METODE MODIFIED MAXIMUM LIKELIHOOD (MML)
Oleh
DINI ROSMALINDA
Metode Modified Maximum Likelihood (MML) merupakan salah satu metode
yang dapat digunakan dalam rancangan percobaan yang tidak memenuhi asumsi
normalitas. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan metode MML dan
metode klasik dalam analisis rancangan acak lengkap faktorial
yang
berdistribusi Weibull, dan menentukan metode terbaik di antara kedua metode
tersebut berdasarkan nilai kuasa uji. Penelitian dilakukan dengan data simulasi
dan data real. Hasil analisis data real dengan metode MML dan metode klasik
menunjukkan bahwa semua faktor utama dan faktor interaksi AC, BC, dan ABC
mempengaruhi respon yang diamati, kecuali faktor interaksi AB. Berdasarkan
simulasi kuasa uji, diketahui bahwa semakin besar nilai parameter yang
digunakan, maka semakin besar nilai kuasa ujinya. Metode MML merupakan
metode yang lebih baik dibandingkan metode klasik karena memiliki nilai kuasa
uji yang lebih besar.
Kata kunci: Modified Maximum Likelihood (MML), normalitas, kuasa uji1717031004 DINI ROSMALINDAdinirosmalinda18@gmail.com2022-04-25T06:52:45Z2022-04-25T06:52:45Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60473This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/604732022-04-25T06:52:45ZPERBANDINGAN MODEL CHEN DAN MODEL MARKOV CHAIN
PADA METODE FUZZY TIME SERIES UNTUK PERAMALAN
NILAI TUKAR PETANI DI LAMPUNGABSTRACT
A COMPARISON OF CHEN MODEL AND MARKOV CHAIN MODEL IN
FUZZY TIME SERIES METHOD FOR FORECASTING FARMER
EXCHANGE RATE IN LAMPUNG
By
DHEA NISA YUSTIA RIZKI
The Fuzzy Time Series (FTS) method is a forecasting method that uses the concept
of fuzzy sets as the basis for forecasting modeling. Some of the methods available
in FTS are the FTS method of Chen model and the FTS method of Markov Chain
model. This study aims to compare the results of forecasting data on farmer
exchange rates in Lampung and choose which method is the best of the two methods
by looking at the smallest MAE (Mean Absolute Error) and MAPE (Mean Absolute
Percentage Error) values. The result of the study indicates that the FTS method of
Markov Chain model is the best method compared to the FTS method of Chen
model.
Keywords: Forecasting, Fuzzy Time Series, Chen Model, Markov Chain Model,
MAE, MAPE.
ABSTRAK
PERBANDINGAN MODEL CHEN DAN MODEL MARKOV CHAIN
PADA METODE FUZZY TIME SERIES UNTUK PERAMALAN
NILAI TUKAR PETANI DI LAMPUNG
Oleh
DHEA NISA YUSTIA RIZKI
Metode Fuzzy Time Series (FTS) merupakan metode peramalan yang menggunakan
konsep himpunan fuzzy sebagai dasar pemodelan peramalan. Beberapa metode
yang ada di FTS adalah metode FTS model Chen dan metode FTS model Markov
Chain. Penelitian ini bertujuan untuk membandingkan hasil peramalan data nilai
tukar petani di Lampung dan memilih metode mana yang terbaik diantara kedua
metode tersebut dengan melihat nilai MAE (Mean Absolute Error) dan MAPE
(Mean Absolute Percentage Error) terkecil. Hasil dari penelitian menunjukkan
bahwa metode FTS model Markov Chain merupakan metode terbaik dibanding
FTS model Chen.
Kata Kunci: Peramalan, Fuzzy Time Series, Model Chen, Model Markov Chain,
MAE, MAPE.1717031079 Dhea Nisa Yustia Rizkidheanisa79@gmail.com2022-04-25T06:51:52Z2022-04-25T06:51:52Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60476This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/604762022-04-25T06:51:52ZANALISIS KLASTER MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS
PADA DATA COVID-19 DI PROVINSI LAMPUNGABSTRACT
CLUSTER ANALYSIS USING THE FUZZY C-MEANS METHOD ON
COVID-19 DATA IN LAMPUNG PROVINCE
By
INDAH SUCIATI
Currently, COVID-19 has spread to various countries, one of which is Indonesia,
where Lampung Province is one of the provinces in Indonesia affected by
COVID-19. Cluster analysis is a tool for grouping a number of n objects based on
p variables that have similar characteristics among these objects, so that the
diversity within a cluster is smaller than the diversity between clusters. The
purpose of this study is to cluster districts/cities based on positive cases, dead
cases, and recovered cases on COVID-19 data in Lampung Province for a period
of 6 months (March 2020-August 2020 and September 2020-February 2021) and
a period of 12 months (March 2020-February 2021) using the fuzzy c-means
method. In this study, the partition coefficient index is used to evaluate the
optimal number of clusters, so that the best cluster results will be obtained for
COVID-19 data in Lampung Province, then see if there is a shift in cluster results
in the first 6 months and the last 6 months. The results obtained in this study are
the number of clusters 2 is the optimal number of clusters for clustering each
COVID-19 data in Lampung Province with the best cluster results in each data
producing the same clustering, where Bandar Lampung City is a district/city in
Lampung Province that is included in the high cluster, while for other
districts/cities is included in the low cluster. In addition, it was found that there
was no shift of cluster results in the COVID-19 data in Lampung Province for the
first 6 months (March 2020-August 2020) and the last 6 months (September 2020-
February 2021).
Key words: cluster analysis, fuzzy c-means method, partition coefficient index
ABSTRAK
ANALISIS KLASTER MENGGUNAKAN METODE FUZZY C-MEANS
PADA DATA COVID-19 DI PROVINSI LAMPUNG
Oleh
INDAH SUCIATI
Saat ini, COVID-19 telah tersebar ke berbagai negara salah satunya yaitu Negara
Indonesia, dimana Provinsi Lampung merupakan salah satu provinsi di Negara
Indonesia yang terdampak COVID-19. Analisis klaster adalah suatu alat untuk
mengelompokkan sejumlah n objek berdasarkan p variabel yang mempunyai
kesamaan karakteristik diantara objek-objek tersebut, sehingga keragaman dalam
suatu klaster tersebut lebih kecil dibandingkan dengan keragaman antar klaster.
Tujuan penelitian ini yaitu melakukan pengklasteran kabupaten/kota berdasarkan
kasus positif, kasus meninggal, dan kasus sembuh pada data COVID-19 di
Provinsi Lampung kurun waktu 6 bulan (Maret 2020-Agustus 2020 dan
September 2020-Februari 2021) serta kurun waktu 12 bulan (Maret 2020-Februari
2021) menggunakan metode fuzzy c-means. Dalam penelitian ini digunakan
partition coefficient index untuk mengevaluasi jumlah klaster optimal, sehingga
akan diperoleh hasil klaster terbaik untuk data COVID-19 di Provinsi Lampung,
kemudian melihat apakah terjadi perpindahan hasil klaster dalam kurun waktu 6
bulan pertama dan 6 bulan terakhir. Hasil yang diperoleh pada penelitian ini yaitu
jumlah klaster 2 merupakan jumlah klaster yang optimal untuk pengklasteran
setiap data COVID-19 di Provinsi Lampung dengan hasil klaster terbaik pada
setiap data menghasilkan klasterisasi yang sama, dimana Kota Bandar Lampung
merupakan kabupaten/kota di Provinsi Lampung yang masuk ke dalam klaster
tinggi, sedangkan untuk kabupaten/kota lainnya masuk ke dalam klaster rendah.
Selain itu, diperoleh hasil bahwa tidak terdapat perpindahan hasil klaster pada
data COVID-19 di Provinsi Lampung kurun waktu 6 bulan pertama (Maret 2020-
Agustus 2020) dan 6 bulan terakhir (September 2020-Februari 2021).
Kata Kunci: analisis klaster, fuzzy c-means, partition coefficient index 1717031078 INDAH SUCIATIindahsuciati222@gmail.com 2022-04-25T06:51:04Z2022-04-25T06:51:04Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60478This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/604782022-04-25T06:51:04ZPEMILIHAN MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA TERBAIK PADA
KASUS MULTIKOLINEARITAS DENGAN REGRESI KOMPONEN
UTAMA DAN STEPWISE REGRESSIONABSTRACT
SELECTION OF THE BEST MULTIPLE LINEAR REGRESSION
MODEL IN MULTICOLINEARITY CASE WITH PRINCIPAL
COMPONENT REGRESSION AND STEPWISE REGRESSION
By
Widiyawati
One of assumption violation in regression analysis is be found linear relationship
between some or all independent variables in regression model which is called
multicollinearity. The consequence of the multicollinearity problem that is
variance regression coefficients becomes very large, even though the least
squares method still meets the requirement of the Best Linear Unbiased Estimator
(BLUE) with high multicollinearity but the estimator obtained is unstable. This
study aims to determine the performance of the Principal Component Regression
and stepwise regression method in overcoming multicollinearity in multiple linear
regression based on simulation data and real data on the percentage of poor people
in the province of Indonesia. The result of this study indicate that the Stepwise
Regression method is better in selecting multiple linear regression models in the
case multicollinearity compared to the Principal Component Regression method
based on the Adjusted R2
dan MSE criteria values. The percentage of Poor
Population data is indluenced by the human development index, population
density, and old school hope on Stepwise Regression method while the Principal
Component Regression method is the human development index, per capita
expenditure, and population density.
Key Word : Principal Component Regression, Stepwise Regression, Multiple
Linear Regression, Multicollinearity.
ABSTRAK
PEMILIHAN MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA TERBAIK PADA
KASUS MULTIKOLINEARITAS DENGAN REGRESI KOMPONEN
UTAMA DAN STEPWISE REGRESSION
Oleh
Widiyawati
Salah satu pelanggaran asumsi pada analisis regresi adalah terdapatnya hubungan
linear diantara beberapa atau semua variabel bebas dalam model regresi yang
disebut multikolinearitas. Konsekuensi dari masalah multikolinearitas yaitu
variansi dari koefisien regresi menjadi sangat besar, meskipun metode kuadrat
terkecil tetap memenuhi syarat Best Linear Unbiased Estimator (BLUE) dengan
multikolinearitas yang tinggi namun penduga yang didapatkan tidak stabil.
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui performa metode Regresi Komponen
Utama dan Stepwise Regression dalam mengatasi masalah multikolinearitas pada
regresi linear berganda berdasarkan data simulasi dan data real Persentase
Penduduk Miskin Provinsi di Indonesia. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa
metode Stepwise Regression lebih baik dalam pemilihan model regresi linear
berganda pada kasus multikolinearitas dibandingkan dengan metode Regresi
Komponen Utama berdasarkan nilai kriteria Adjusted R
2
dan MSE. Data
Persentase Penduduk Miskin dipengaruhi oleh indeks pembangunan manusia,
kepadatan penduduk, dan harapan lama sekolah pada metode Stepwise Regression
sedangkan pada metode Regresi Komponen Utama adalah indeks pembangunan
manusia, pengeluaran per-kapita disesusaikan, dan kepadatan penduduk.
Kata Kunci : Regresi Komponen Utama, Stepwise Regression, Regresi Linear
Berganda, Multikolinearitas. 1717031003 WIDIYAWATIwidiyawti79@gmail.com 2022-04-25T03:37:09Z2022-04-25T03:37:09Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60447This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/604472022-04-25T03:37:09ZPENGARUH UKURAN SAMPEL PADA PERBANDINGAN GANDA
DALAM RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL)In determining the sample size, it does not necessarily provide sufficient power test
for several multiple comparison methods which are usually performed after the
significance test of the analysis of variance in a research using Completely
Randomized Design (CRD). Researchers usually conduct a research by expecting a
power test (desired power) of 70% or 80%, to find a statistically significant
difference between the samples. This study aims to analyze the effect of sample size
by looking at the power test on the analysis of variance (ANOVA) and the power
test on the Tukey test/Honestly Significant Difference (HSD) in a Completely
Randomized Design (CRD) with 3 treatments and 2 replications, using mean 0.2,
0.4, 0.7 and variance 1. Tukey/Honestly Significant Difference (HSD) was used
because this test has greater power than the other multiple comparison. Results
reported that the larger sample size can afford the greater power test of ANOVA
and the greater power test of Tukey test comparison. The power test is affected by
the effect size that will be used in calculating the sample size.
Keywords: Sample Size, Multiple Comparison Procedures, Tukey, ANOVA,
Completely Randomized Design (CRD), Experimental Design, Power
Test, Effect Size.
Dalam menentukan ukuran sampel, tidak selalu memberikan power test (kekuatan
uji statistik) yang cukup untuk beberapa metode perbandingan ganda yang biasanya
dilakukan setelah uji signifikansi analisis ragam dalam penelitian menggunakan
Rancangan Acak Lengkap (RAL). Para peneliti biasanya melakukan penelitian
dengan mengharapkan power test (desired power) sebesar 70% atau 80% untuk
menemukan perbedaan yang signifikan antar sampel. Penelitian ini bertujuan
menganalisis pengaruh ukuran sampel dengan melihat power test pada analisis
ragam (ANOVA) dan power test pada uji Tukey/Beda Nyata Jujur (BNJ)/Honestly
Significant Difference (HSD) dalam Rancangan Acak Lengkap (RAL) dengan 3
perlakuan dan 2 ulangan menggunakan mean sebesar 0.2, 0.4, 0.7 dan ragam
sebesar 1. Uji Tukey/Beda Nyata Jujur (BNJ)/Honestly Significant Difference
(HSD) digunakan karena uji ini mempunyai power yang lebih besar daripada
pengujian perbandingan ganda lainnya. Hasil penelitian menunjukkan bahwa
semakin besar ukuran sampel yang digunakan dalam penelitian, akan menghasilkan
nilai power test ANOVA dan nilai power test perbandingan uji Tukey yang semakin
besar. Nilai power test dipengaruhi oleh nilai effect size yang akan digunakan dalam
perhitungan ukuran sampel.
Kata Kunci: Ukuran Sampel, Metode Perbandingan Ganda, Tukey, ANOVA,
Rancangan Acak Lengkap (RAL), Rancangan Percobaan, Power
Test, Effect Size.1717031006 ANGGITHA AURELIA LESMANAanggithaaurl@gmail.com2022-04-25T03:35:03Z2022-04-25T03:35:03Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60450This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/604502022-04-25T03:35:03ZANALISIS DATA HILANG PADA RANCANGAN
BUJUR SANGKAR YOUDENThe problem of missing data often occurs in an experimental design, as well as in
Youden's Square Design (YSD) research. To overcome the problem of missing
data, it is necessary to estimate the missing data. Missing data is estimated by
Yates method where the sum of the squares of the error is minimized. The purpose
of the study was to estimate the value of missing data which was divided into two
cases, namely the case of one missing data and two missing data on the 5x4 YSD,
analyzing the results of the estimated value and seeing whether there was an effect
of the predicted results on the analysis to be carried out, as well as comparing the
two data cases. is lost.
Keyword: YSD, Missing Data, Yates, Analysis of Variance
The problem of missing data often occurs in an experimental design, as well as in
Youden's Square Design (YSD) research. To overcome the problem of missing
data, it is necessary to estimate the missing data. Missing data is estimated by
Yates method where the sum of the squares of the error is minimized. The purpose
of the study was to estimate the value of missing data which was divided into two
cases, namely the case of one missing data and two missing data on the 5x4 YSD,
analyzing the results of the estimated value and seeing whether there was an effect
of the predicted results on the analysis to be carried out, as well as comparing the
two data cases. is lost.
Keyword: YSD, Missing Data, Yates, Analysis of Variance1717031028 STEFANI INDAH CAROLINAstefani.sinaga17@gmail.com2022-04-25T01:09:05Z2022-04-25T01:09:05Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60434This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/604342022-04-25T01:09:05ZANALISIS PERBANDINGAN RANCANGAN ACAK KELOMPOK
LENGKAP PARAMETRIK DENGAN NONPARAMETRIK UJI
PERMUTASIRancangan Acak Kelompok Lengkap (RAKL) adalah salah satu rancangan yang
paling banyak digunakan dalam analisis statistik. Metode yang dapat digunakan
pada RAKL yaitu metode parametrik dan nonparametrik. Meskipun metode
parametrik uji F (ANOVA) cukup efektif, terkadang ini tidak efektif jika asumsi
yang diperlukan tidak terpenuhi. Uji Permutasi merupakan salah satu metode
nonparametrik yang tidak memerlukan banyak asumsi. Penelitian ini bertujuan
untuk menganalisis perbandingan RAKL parametrik uji F dengan nonparametrik
uji Permutasi data simulasi yang dibangkitkan dengan galat berdistribusi normal
dan uniform. Setelah dianalisis didapat metode pengujian terbaik pada data
simulasi yang dibangkitkan menggunakan galat berdistribusi normal adalah
metode parametrik uji F, sedangkan uji Permutasi lebih baik untuk data simulasi
yang dibangkitkan menggunakan galat berdistribusi uniform.
Kata Kunci: RAKL, uji F (ANOVA), uji Permutasi, kesalahan tipe 1, power test.1717031029 Hesty Khuswatunhestykhuswatun@gmail.com2022-04-21T07:17:36Z2022-04-21T07:17:36Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60312This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/603122022-04-21T07:17:36ZPEMODELAN SPATIAL AUTOREGRESSIVE (SAR) MENGGUNAKAN
INTEGRATED NESTED LAPLACE APPROXIMATION (INLA)Spatial Autoregresive (SAR) merupakan salah satu metode analisis spasial atau
kewilayahan yang terdapat pengaruh spasial pada variabel terikatnya. Salah satu
metode yang digunakan pada pendugaan parameter SAR adalah dengan metode
Bayes yang memberikan dugaan dengan ketepatan lebih tinggi dibandingkan
dengan metode klasik. Pendugaan parameter Bayes dengan cara numerik adalah
dengan metode Integrated Nested Laplace Approximation (INLA) melalui posterior
marginal. Penerapan metode SAR menggunakan INLA yaitu memodelkan Indeks
Pembangunan Manusia (IPM) di Provinsi Lampung tahun 2020 dengan
menggunakan matriks pembobot paling optimum berdasarkan nilai Moran’s I
terbesar yaitu K-NN 2. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor yang
mempengaruhi IPM di Provinsi Lampung. Faktor yang digunakan dalam penelitian
ini yaitu pengeluaran perkapita, persentase penduduk miskin, rata-rata lama
sekolah, jumlah tenaga kesehatan, dan angka partisipasi sekolah usia 16-18 tahun.
Hasil pemodelan mendapatkan faktor yang paling signifikan terhadap model yaitu
pengeluaran perkapita dan rata-rata lama sekolah dengan nilai R-Square sebesar
88,74788%.
Kata Kunci: Spasial, SAR, Bayes, INLA, K-NN, IPM. Spatial Autoregressive (SAR) is one of the methods of spatial or regional analysis
that has a spatial influence on the dependent variable. One of the methods used in
estimating SAR parameters is the Bayes method which provides conjecture with
higher accuracy compared to the classical method. The estimation of the Bayes
parameter by numerical is by the Integrated Nested Laplace Approximation (INLA)
method through the posterior marginal. The application of the SAR method using
INLA is modeling the Human Development Index (IPM) in Lampung Province in
2020 by using the most optimum weighting matrix based on the largest Moran's I
value of K-NN 2. This study aims to find out the factors that affect HDI in Lampung
Province. The factors used in this study are per capita expenditure, percentage of
poor people, average length of the school, number of health workers, and school
participation rate of 16-18 years old. The modeling results obtained the most
significant factors to the model, namely per capita expenditure and the average
length of school with an R-Square value of 88,74788%.
Keyword: Spatial, SAR, Bayesian, INLA, K-NN, IPM1717031020 Eka Aditya Fitrianiekaadityafitriani26@gmail.com2022-04-21T05:36:05Z2022-04-21T05:36:05Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60300This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/603002022-04-21T05:36:05ZKARAKTERISTIK PENDUGA LAGRANGE MULTIPLIER
PADA MODEL REGRESI SPASIALRegresi spasial merupakan regresi berdasarkan adanya pengaruh tempat atau
spasial pada data yang di analisis. Penyelesaian regresi spasial kadang kala
mengalami keterbatasan dalam pemenuhan asumsi, terutama asumsi yang
berkenaan dengan masalah error yang berkorelasi dan masalah heterogenitas pada
error. Hal itu yang diakibatkan karena pengamatan di suatu lokasi memiliki
ketergantungan yang cukup kuat dengan pengamatan di lokasi lain yang
berdekatan yang dinamakan dengan efek spasial. Metode pendugaan parameter
yang biasa digunakan dalam menduga parameter model regresi spasial adalah
maximum likelihood estimation. Dalam penelitian ini metode yang digunakan
untuk menduga parameter model regresi spasial dengan keterbatasan memenuhi
asumsi yaitu metode Lagrange Multiplier. Metode Lagrange Multiplier adalah
metode untuk memaksimumkan atau meminimumkan fungsi dengan λ sebagai
pengali Lagrange nya. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji karakteristik
penduga Lagrange Multiplier pada model regresi spasial. Berdasarkan hasil
kajian teori yang telah diperoleh bahwa penduga merupakan penduga yang tak
bias, ragam minimum dan konsisten. Sedangkan penduga
dan merupakan
penduga yang bias.
Kata Kunci: Regresi Spasial, SEM, Lagrange Multiplier (LM), Karakteristik
Spatial regression is a regression based on the influence of place or spatial on the
data being analyzed. Spatial regression solutions sometimes has limitations in
fulfilling assumptions, especially assumptions regarding the problem of correlated
errors and the problem of heterogenity in errors. This is because observations at
other locations adjacent to the spatial effect. The parameter estimation method
commonly used in estimating the parameters of the spatial regression model is the
maximum likelihood estimation. In this study, method used to estimate the
parameters of the spatial regression model with limited assumptions is the
Lagrange Multiplier method. The Lagrange Multiplier method is a method to
maximize or minimize a function with it’s Lagrange Multiplier. This study aims
to examine the characteristics of the Lagrange Multiplier estimator in the spatial
regression model. Results based on the research that has been obtained that the
estimator is an unbiased estimator, the variance is minimum and consistent.
While the estimator
and is a biased estimator.
Keyword: Spatial Regression, SEM, Lagrange Multiplier (LM), Estimator
Characteristics.
Penduga. 1717031087 Nita Veranikanitaveranika@gmail.com2022-04-21T04:54:19Z2022-04-21T04:54:19Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60288This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/602882022-04-21T04:54:19ZANALISIS DATA PADA KASUS POSITIF COVID-19 DI PROVINSI
LAMPUNG MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE
INTEGRATED MOVING AVERAGE (ARIMA) DAN METODE
PEMULUSAN EKSPONENSIAL GANDA HOLTMetode ARIMA merupakan metode peramalan data deret waktu yang meliputi
proses stasioner, autokorelasi, autokorelasi parsial dan lain-lain, sedangkan
metode pemulusan eksponensial ganda holt adalah salah satu metode peramalan
yang digunakan pada data deret waktu yang mengandung pola trend. Tujuan dari
penelitian ini adalah menerapkan metode ARIMA dan metode pemulusan
eksponensial ganda holt pada data deret waktu. Pemilihan model yang terbaik
dalam peramalan adalah model yang memiliki nilai MSE (Mean Square Error)
terkecil. Data yang dianalisis merupakan data harian pasien positif COVID-19 di
Provinsi Lampung pada periode 1 September 2020 hingga 30 Juni 2021. Data
dibagi menjadi dua bagian, yaitu data training dan data testing.
Hasil penelitian menunjukkan bahwa berdasarkan MSE, pengujian data testing
harian pasien positif COVID-19 di Provinsi Lampung dengan menggunakan
metode ARIMA memberikan hasil yang lebih baik dibandingkan dengan metode
pemulusan eksponensial ganda Holt.
Kata kunci : Peramalan, Trend, Data Training, Data Testing, Metode ARIMA,
Metode Pemulusan Eksponensial Ganda Holt.
ARIMA method is a time series data forecasting method which includes
stationary processes, autocorrelation, partial autocorrelation and others, while the
Holt double exponential smoothing method is one of the forecasting methods used
on time series data containing trend patterns. The purpose of this study is to apply
the ARIMA method and the Holt double exponential smoothing method on time
series data. The best model selection in forecasting is the model that has the
smallest MSE (Mean Square Error) value. The data analyzed is data on the
number of positive COVID-19 patients in Lampung Province in the period
September 1, 2020 to June 30, 2021. The data is divided into two parts, namely
training data and testing data.
The results showed that based on MSE, testing the data testing the number of
positive COVID-19 patients in Lampung Province using the ARIMA method gave
better results than the Holt double exponential smoothing method.
Key words : Forecasting, Trend, Training Data, Testing Data, ARIMA Method,
Double Exponential Smoothing.1717031077 DINDHA AGUSTINADindha98@gmail.com2022-04-21T01:57:58Z2022-04-21T01:57:58Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60168This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/601682022-04-21T01:57:58ZANALISIS REGRESI BERGANDA DENGAN METODE PARTIAL
ROBUST-M DALAM MENGATASI MASALAH MULTIKOLINEARITAS
DAN PENCILANPartial Robust-M Regression (PRM) is a robust alternative approach method of
Partial Least Square (PLS) regression which is used as a method of handling
multicollinearity and data contained outliers in one case. The purpose of this study
was to determine the performance of the Partial Robust-M method in overcoming
data containing multicollinearity and outliers and to compare the estimated value
with the Ordinary Least Square (OLS) method. The results of this study indicate
that PRM is better at handling data containing multicollinearity and outliers than
the OLS method based on the standard error and MSE values obtained. The
Human Development Index data from Central Java Province in 2020 is influenced
by the expected length of school, the average length of school, the number of
hospitals, and the number of doctors in each district/city based on the PRM
method, while the OLS method is only influenced by the school average variable.
Keyword : Partial Robust-M Regression (PRM), Multicollinearity, Outliers data.
Regresi Partial Robust-M (PRM) merupakan suatu metode pendekatan alternatif
robust dari regresi Partial Least Square (PLS) yang digunakan sebagai metode
penanganan multikolinieritas dan data pencilan dalam satu kasus. Tujuan dari
penelitian ini adalah untuk mengetahui performa metode Partial Robust-M dalam
mengatasi data yang mengandung multikolinearitas dan pencilan serta
membandingkan nilai dugaannya dengan metode Ordinary Least Square (OLS).
Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa PRM lebih baik dalam menangani
data yang mengandung multikolinearitas dan pencilan dibandingkan dengan
metode OLS berdasarkan nilai standard error dan MSE yang didapat. Data
Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Provinsi Jawa Tengah tahun 2020
dipengaruhi oleh harapan lama sekolah, rata-rata lama sekolah, jumlah rumah
sakit, dan jumlah dokter tiap kabupaten/kota berdasarkan metode PRM,
sedangkan dengan metode OLS hanya dipengaruhi oleh variabel rata-rata sekolah.
Kata Kunci: Partial Robust-M (PRM), Multikolinearitas, Data pencilan1717031085 Tri Dewi Cahyanitridewicahyani@gmail.com2022-04-20T07:16:09Z2022-04-20T07:16:09Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60097This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/600972022-04-20T07:16:09ZPERBANDINGAN METODE BACKWARD ELIMINATION, FORWARD
SELECTION DAN STEPWISE REGRESSION DALAM PEMILIHAN
MODEL REGRESI LINEAR BERGANDA TERBAIKModel regresi terbaik adalah model yang dapat menjelaskan perilaku variabel tak
bebas dengan sebaik-baiknya, dengan memilih variabel-varibel bebas dari sekian
banyak variabel bebas yang ada. Salah satu pelanggaran asumsi dalam analisis
regresi berganda adalah terjadinya hubungan yang kuat antara dua variabel bebas
yang disebut multikolinearitas. Konsekuensi dari masalah multikolinearitas yaitu
penaksiran kuadrat kecil biasa masih tetap memenuhi syarat Best Linear Unbiased
Estimator (BLUE), tetapi penaksiran tersebut menjadi tidak efisien, oleh sebab itu
dibutuhkan sebuah perbaikan untuk mengatasi masalah multikolinearitas ini.
Tujuan dari penelitian ini adalah membandingkan metode backward eliminiation,
forward selection dan stepwise regression dalam pemilihan model regresi linear
berganda terbaik dalam kasus multikolinearitas dengan menggunakan nilai
koefisien determinasi, RAdjusted
2
dan MSE . Hasil dari penelitian ini menunjukkan
bahwa metode backward eliminiation, forward selection dan stepwise regression
dapat mengatasi multikolinearitas dan memperoleh model regresi linear yang
sama, sehingga tidak terdapat perbedaan model regresi terbaik pada kasus yang
diteliti dalam penelitian ini.
Kata kunci : Model regresi, Multikolinearitas, Backward Elimination, Forward
Selection, Stepwise Regression The best regression model is a model that can explain the behavior of the
dependent variable as well as possible, by selecting the independent variables from
the many existing independent variables. One of the violations of assumptions in
multiple regression analysis is the occurrence of a strong relationship between two
independent variables called multicollinearity. The consequence of the
multicollinearity problem is that the ordinary small squares estimate still meets the
Best Linear Unbiased Estimator (BLUE) requirements, but the estimation becomes
inefficient, therefore an improvement is needed to overcome this multicollinearity
problem. The purpose of this study is to compare the methods of backward
elimination, forward selection and stepwise regression in selecting the best
multiple linear regression model in the case of multicollinearity using the
coefficient of determination, RAdjusted
2
and MSE . The results of this study indicate
that the backward elimination, forward selection and stepwise regression methods
can overcome multicollinearity and obtain the same linear regression model, so
there is no difference in the best regression model in the cases studied in this study.
Keywords : Regression model, Multicollinearity, Backward Elimination,
Forward Selection, Stepwise Regression1717031011 Yulica Diah Khoerunnisayulica.diah99@gmail.com2022-04-20T07:01:26Z2022-04-20T07:01:26Zhttp://digilib.unila.ac.id/id/eprint/60115This item is in the repository with the URL: http://digilib.unila.ac.id/id/eprint/601152022-04-20T07:01:26ZMATHEMATICAL MODELLING IN THE CASE OF TWO PREDATORS
AND ONE PREYMathematical model predator-prey is a model that describes the case
variation of natural phenomenon,one of them is the interaction between two
species who lives in an ecosystem. Predator population which in fact is at the
higher level in the food chain, tend to be fewer in number than the prey
population, and are more susceptible to infection. In this research, a predator- prey model is developed with two types of predator populations, one of them is
infected with disease.
Literature study was conducted to examine models involving infection.
Identification of problems in the case of two predators and one prey where there
is an infected predator population, formulating assumptions for the case, defining
variables that represent the four populations, namely the first type of predator
which healthy, the first type of predator which infected, the second type of
predator, and the prey, also the formation of an interaction scheme among
populations is carried out in the formulation of mathematical models.
The mathematical model for a first-type healthy predator population is
influenced by infection transmission, vaccination and treatment, predation
measures, and natural mortality factors. The mathematical model for the
population of the infected predator is also influenced by the transmission of
infection, vaccination and treatment, natural mortality and death due to infection.
The mathematical model for the second type of predator population is influenced
by predation and natural mortality factors. The mathematical model for the prey
population is influenced by natural growth and predation measures by the three
predator population.
Kata kunci: Predator-prey
Model matematika Predator-Prey merupakan model yang menggambarkan
variasi kasus fenomena alam, salah satunya adalah interaksi antar dua spesies
yang hidup pada suatu ekosistem. Populasi predator yang pada hakikatnya berada
pada tingkatan atas rantai makanan, cenderung lebih sedikit jumlahnya dibanding
populasi prey, serta lebih rentan terkena infeksi penyakit. Dalam skripsi ini,
dikembangkan model predator-prey dengan dua jenis populasi predator yang
salah satunya terinfeksi penyakit.
Studi literatur dilakukan untuk mengkaji model yang melibatkan infeksi.
Identifikasi masalah pada kasus dua predator satu prey dimana terdapat populasi
predator yang terinfeksi, penyusunan asumsi terhadap kasus, pendefinisian
variabel yang mewakilkan keempat populasi yaitu predator jenis pertama yang
sehat, predator jenis pertama yang terinfeksi, predator jenis kedua, dan prey, serta
pembentukan skema interaksi antar populasi dilakukan dalam perumusan model
matematika.
Model matematika bagi populasi predator jenis pertama yang sehat
dipengaruhi oleh penularan infeksi, tindakan vaksinasi dan treatment, tindakan
predasi, dan faktor kematian alami. Model matematika bagi populasi predator
jenis pertama yang terinfeksi juga dipengaruhi oleh penularan infeksi, tindakan
vaksinasi dan treatment, faktor kematian alami dan kematian akibat infeksi.
Model matematika bagi populasi predator jenis kedua dipengaruhi oleh tindakan
predasi dan faktor kematian alami. Selanjutnya, model matematika bagi populasi
prey dipengaruhi oleh pertumbuhan alami dan tindakan predasi oleh ketiga
populasi predator. Kata kunci: Model predator-prey, predator terinfeksi, interaksi,vaksinasi,
treatment1517031139 Firly Syasqitafxrlysysq@gmail.com