Garuda - Garba Rujukan Digital

PENGUNAAN STEM AND LEAF DAN BOXPLOT UNTUK ANALISIS DATA Darsyah, Moh Yamin
Jurnal Pendidikan Matematika Vol 1, No 1 (2014): Jurnal Karya Pendidikan Matematika
Publisher : Jurnal Pendidikan Matematika

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Banyak sekali data dalam kehidupan yang dapat dijelaskan dengan statistika. Informasi yang dihasilkan oleh suatu data dapat dijelaskan dengan beberapa metode statistik, salah satunya metode grafik. Beberapa jenis metode grafik yang dapat digunakan sesuai dengan kebutuhan data yang akan ditampilkan, diantaranya stem and leaf dan boxplot. Aplikasi stem and leaf dan boxplot digunakan untuk membandingkan nilai mahasiswa pada empat fakultas pada salah satu PTN. Data yang digunakan merupakan nilai 7 mata pelajaran ujian nasional SMA, sampel data diambil dari 100 mahasiswa per fakultas. Untuk mengetahui penyebaran data di masing-masing fakultas digunakan stem and leaf dan boxplot. Sedangkan untuk membandingkan nilai antar fakultas digunakan boxplot. Data nilai mahasiswa pada 7 mata pelajaran SMA di fakultas P tersebar secara merata, cenderung simetris, namun ada 2 data yang outlier, fakultas Q tersebar secara merata, cenderung simetris dan tidak ada data yang outlier, di fakultas R nilai kurang tersebar secara merata, cenderung condong dan tidak ada data yang outlier. Sedangkan nilai di fakultas S tersebar secara merata, cenderung simetris, namun ada 1 data yang outlier. Berdasarkan analisis yang dilakukan, dihasilkan bahwa berdasarkan nilai mean dan median, penyebaran, kesimetrisan data serta ada tidaknya outlier bisa dikatakan bahwa dari nilai 100 sampel mahasiswa, fakultas Q merupakan fakultas terbaik berdasarkan nilai 7 mata pelajaran SMA.

SMALL AREA ESTIMATION UNTUK PEMETAAN ANGKA MELEK HURUF DI KABUPATEN REMBANG Moh Yamin Darsyah; Iswahyudi Joko Suprayitno
PROSIDING SEMINAR NASIONAL & INTERNASIONAL 2017: PROSIDING IMPLEMENTASI PENELITIAN PADA PENGABDIAN MENUJU MASYARAKAT MANDIRI BERKEMAJUAN
Publisher : Universitas Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (379.329 KB)

Small Area Estimation (SAE) merupakan suatu teknik statistika untuk menduga parameter-parameter subpopulasi yang ukuran sampel nya kecil. Teknik pendugaan ini borrowing information memanfaatkan data dari domain besar (seperti data sensus data susenas) untuk menduga variabel yang menjadi perhatian pada domain yang lebih kecil yang selanjutnya dikenal pendugaan tidak langsung. Pendugaan langsung tidak mampu memberikan ketelitian yang cukup bila ukuran sampel dalam area kecil, sehingga statistik yang dihasilkan akan memiliki varian yang besar atau bahkan menghasilkan pendugaan yang bias. Penelitian SAE diaplikasikan untuk memetakan Angka Melek Huruf di Kabupaten Rembang. variabel angka partipasi murni berperan signifikan dalam mempengaruhi Angka Melek Huruf daerah. Kecamatan Rembang merupakan kecamatan dengan Angka Melek Huruf tertinggi di Kabupaten Rembang sedangkan kecamatan yang memiliki Angka Melek Huruf terendah di Kecamatan Sedan. Kata kunci : Small Area Estimation, Nonparametrik, Angka Melek Huruf

PERAMALAN FUNGSI TRANSFER SINGLE INPUT PADA HARGA EMAS PASAR KOMODITI Dhevi Ratna Fitriani; Moh Yamin Darsyah; Rochdi Wasono
PROSIDING SEMINAR NASIONAL & INTERNASIONAL 2017: Prosiding Seminar Nasional Pendidikan, Sains dan Teknologi
Publisher : Universitas Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (1268.479 KB)

The transfer function model is one of multiple time series models that combineARIMA model characteristics with one variable of regression analysis. Anincreasingly growing world of investment and many types of investments.Thevalue of gold precious metals that have never experienced depreciation. Makepeople prefer gold as a profitable investment tool. Information on gold prices isan important issue for investors. Therefore, researchers want to find a modeland predict the price of commodity gold market using the method of single inputtransfer function. The data used is the world gold data commodity market, andinflation data of 2008-2017 in units of the month. In the results of forecastingthat has been anti ln addressing the peak of price increases occurred in August2018 which reached $1481. while December 2017 is the month of the lowestgold price of $ 1188.06, and the forecast shows that throughout the year all themonths of rising prices while the month that only declined in price only threemonths ie in May 2017, November 2017 and December 2017. Keywords: Transfer function, Single Input, Gold Price

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG BERPENGARUH TERHADAP ANGKATAN KERJA DI JAWA TENGAH MENGGUNAKAN PENDEKATAN MULTIPLE LINIER REGRESSION Naili Makarima; Moh Yamin Darsyah
PROSIDING SEMINAR NASIONAL & INTERNASIONAL 2017: Prosiding Seminar Nasional Pendidikan, Sains dan Teknologi
Publisher : Universitas Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (306.92 KB)

The employment issue is one of the main issues that developing countries must confront as well as Indonesia. The increasing number of people without offsetting the increase in employment is a trigger for the proliferation of unemployment. Therefore, it is necessary to research about what factors are the triggers and bring a great influence on employment in Central Java seen from the Labor Force Participation Rate, Gross Regional Domestic Revenue and Population. This research uses secondary observation data with observation unit of Regency and City in Central Java Province using Multiple Linear Regression method. After research on the influence of factors that have a great influence on unemployment rate in Central Java, it is found that the Population, GRDP, and Labor Force Participation rate negatively affect the Labor Force in Central Java Province.Keywords: Ketenagakerjaan, Tenaga Kerja, Angkatan Kerja, Multiple Linier Regression

ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEMISKINAN DI PROVINSI JAWA BARAT DENGAN REGRESI LINIER BERGANDA Umyana Umyana; Moh Yamin Darsyah
PROSIDING SEMINAR NASIONAL & INTERNASIONAL 2017: Prosiding Seminar Nasional Pendidikan, Sains dan Teknologi
Publisher : Universitas Muhammadiyah Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (283.472 KB)

The government's efforts to tackle the problem of poverty are very serious. the central government in overcoming this poverty is to implement regional autonomy in which each local government has the right to regulate its own region in order to solve the problems that exist in the area of West Java. poverty is seen as an inability from the economic side to meet basic needs of food and not food measured in terms of public spending. Poor people are residents with average per capita expenditure per month below the poverty line. Analysis of the factors affecting poverty using secondary data, the data is obtained from the publication of Badan Pusan Statistik Provinsi Jawa Barat. Where the relationship linearly between two or more independent variables with dependent Poverty line (Y) is not influenced by other factors, the number of poor (X1), GDP (X2) education (X3). The results of this study using R test with multiple linear regression analysis method to determine the factors of poverty in the west. Can be seen p-valuenya the number of poor people p-value 0.615 then do not affect the poverty in the area of West Java, Gross Regional Domestic Product (PDRB) P-value 0.692 then no effect on poverty in West Java and Education P-value <2e-16 * ** so education affects poverty in the area of West Java. Keywords: Poverty, Multiple Linear Regression

Pemodelan MGWR Pada Tingkat Kemiskinan di Provinsi Jawa Tengah Moh Yamin Darsyah; Rochdi Wasono; Monica Firda Agustina
Value Added : Majalah Ekonomi dan Bisnis Vol 11, No 1 (2015): Value Added : Majalah Ekonomi dan Bisnis
Publisher : Universitas Muhammadiyah Semarang

Penelitian ini bertujuan memodelkan tingkat kemiskinan di Jawa Tengah dengan memasukkan efek spasial. Metode yang digunakan Mixed Geographically Weighted Regression (MGWR). Dalam model MGWR estimasi parameter menggunakan Weighted Least Square (WLS) dengan pembobot fungsi kernel gaussian. Berdasarkan hasil penelitian terdapat 5 variabel prediktor yang diduga mempengaruhi tingkat kemiskinan kabupaten/kota di Jawa Tengah yaitu upah minimum kerja (X1), persentase penduduk yang bekerja di sektor pertanian (X2) , pelayanan kesehatan Jamkesmas (X4), persentase rumah tangga yang menggunakan jamban(X6), dan inflasi (X8). Model MGWR memiliki R2 sebesar 73,95% menunjukkan bahwa model mampu menerangkan tingkat keragaman kemiskinan sebesar 73,95%, sisanya 26,05% dipengaruhi variabel lain di luar model dengan nilai AIC 180,49. Tingkat kemiskinan di Jawa Tengah tidak dipengaruhi oleh faktor geografis atau tidak adanya efek spasial. varibel prediktor tersebut mempunyai pengaruh yang hampir sama di setiap kabupaten/kota.Kata Kunci : MGWR, AIC, Tingkat kemiskinan

ESTIMASI PENGELUARAN PER KAPITA DI KABUPATEN REMBANG DENGAN PENDEKATAN SAE-NONPARAMETRIK Iswahyudi Joko Suprayitno; Moh Yamin Darsyah; Budiharto -
Value Added : Majalah Ekonomi dan Bisnis Vol 11, No 2 (2015): Value Added - Manajemen UNIMUS
Publisher : Universitas Muhammadiyah Semarang

Small Area Estimation (SAE) merupakan suatu teknik statistika untuk menduga parameter-parameter subpopulasi yang ukuran sampel nya kecil. Teknik pendugaan ini borrowing information memanfaatkan data dari domain besar (seperti data sensus data susenas) untuk menduga variabel yang menjadi perhatian pada domain yang lebih kecil yang selanjutnya dikenal pendugaan tidak langsung. Pendugaan langsung tidak mampu memberikan ketelitian yang cukup bila ukuran sampel dalam area kecil, sehingga statistik yang dihasilkan akan memiliki varian yang besar atau bahkan menghasilkan pendugaan yang bias. Penelitian SAE diaplikasikan untuk memetakan Pengeluaran Per kapita di Kabupaten Rembang dimana variabel kepadatan penduduk berperan signifikan dalam mempengaruhi pengeluaran per kapita daerah. Kecamatan Rembang merupakan kecamatan dengan pengeluaran per kapita tertinggi di Kabupaten Rembang sedangkan kecamatan yang memiliki pengeluaran per kapita terendah di Kecamatan Sumber. Kata kunci : Small Area Estimation, Nonparametrik, Pengeluaran Per kapita

ANALISIS JALUR TERHADAP FAKOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA Yuni Nurkuntari; Fatkhurokhman Fauzi; Moh Yamin Darsyah
Value Added : Majalah Ekonomi dan Bisnis Vol 12, No 2 (2016): Value Added - Manajemen UNIMUS
Publisher : Universitas Muhammadiyah Semarang

Human development index (HDI)is one of the benchmarks of human development in an area, where the area is said to be advanced or not seen from the index of human development. Where in the index of human development itself is influenced or formed in theory published by Badan Pusast Statistik itself is formed by three basic components of life expectancy index where indicator is life expectancy, education index with indicator that is average of school length and school long expectation , and the standard living index is eligible to take customized per capita expenditure indicators. In the regression or correlation method is only limited in knowing whether or not the influence or relationship but themodel obtained in accordance or not no further information. However there is a direct and indirect test of path analysis. So in this research will study about path analysis on Human Development Index (HDI) in West Java Province. Before testing the suitability of models there are assumptions that must be met, among others, normality, autocorrelation, multikolinier, heteroseksdastisitas. Unfulfilled assumptions include heterosexuality and aoutocorrelation. However, the test for suitability of the model tested is very accurate as shown by the Minimum Fit Function value of Chi-Square = 0.00 (P = 1.00000) because the minimum Chi-Square value and P-value value of 1> 0.05 means the model is correct. With a relationship or a large correlation between X_1 with Y, X_3 with Y and X_4 with Y.Relationships are all there are relationships and variables have significant parameters.Key words: HDI, Correlation, Path Diagram, Path Analysis

PENDUGAAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KOTA SEMARANG DENGAN METODE SAE Moh Yamin Darsyah; Ujang Maulana
Value Added : Majalah Ekonomi dan Bisnis Vol 11, No 1 (2015): Value Added - Manajemen UNIMUS
Publisher : Universitas Muhammadiyah Semarang

Small area estimation (SAE) dengan teknik pendugaan tak langsung memerlukan asumsi adanya hubungan linier antara rataan area kecil dengan variabel penyerta. Jika tidak ada hubungan linier antara rataan area kecil dan variabel penyerta maka tidak tepat borrowing information dari area lain dengan menggunakan model linier dalam pendugaan tak langsung. Untuk mengatasi hal tersebut dikembangkan pendekatan nonparametrik. Salah satu pendekatan nonparametrik yang digunakan adalah pendekatan Kernel-Bootsrap. Pendugaan tak langsung dengan pendekatan SAE Kernel-Bootsrap digunakan untuk menduga angka jumlah penduduk miskin pada level kecamatan di Kota Semarang. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri atas dua bagian , yakni Jumlah Penduduk Miskin (Y) sebagai variabel dependen, serta sebagai variabel penyerta yaitu Kepadatan Penduduk (X). Data asli jumlah penduduk miskin paling sedikit berada di Kecamatan Tugu sebesar 10.933 jiwa, sedangkan hasil pendugaan penduduk miskin dengan metode SAE pada kecamatan Tugu sebesar 12.672 jiwa. Data asli jumlah penduduk miskin terbanyak berada pada Kecamatan Semarang Barat sebesar 43.637 jiwa, sedangkan untuk pendugaan dengan metode SAE pada kecamatan Semarang Barat sebesar 40.453 jiwa.Kata Kunci : SAE, Nonparametrik, Penduduk Miskin

SMALL AREA ESTIMATION UNTUK PENDUGAAN JUMLAH PENDUDUK MISKIN DI KOTA SEMARANG DENGAN PENDEKATAN KERNEL-BOOTSTRAP Ujang Maulana; Moh Yamin Darsyah; Tiani Wahyu Utami
Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang Vol 2, No 2 (2014): Jurnal Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang
Publisher : Department Statistics, Faculty Mathematics and Natural Science, UNIMUS

Pendugaan area kecil dengan teknik pendugaan tak langsung memerlukan asumsi adanya hubungan linier antara rataan area kecil dengan variabel penyerta. Jika tidak ada hubungan linier antara rataan area kecil dan variabel penyerta maka tidak tepat ‘meminjam kekuatan’ dari area lain dengan menggunakan model linier dalam pendugaan tak langsung. Untuk mengatasi hal tersebut dikembangkan pendekatan nonparametrik. Salah satu pendekatan nonparametrik yang digunakan adalah pendekatan Kernel-Bootsrap. Pendugaan tak langsung dengan pendekatan SAE Kernel-Bootsrap digunakan untuk menduga angka jumlah penduduk miskin pada level kecamatan di Kota Semarang. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini terdiri atas dua bagian , yakni Jumlah Penduduk Miskin (Y) sebagai variabel dependen, serta sebagai variabel penyerta: Penduduk Usia 65 Tahun keatas (X). Evaluasi hasil pendugaan dilakukan dengan melihat nilai MSE (Mean Square Error) penduga SAE Kernel-Bootsrap. Hasil pendugaan SAE Kernel-Bootstrap terbaik menggunakan replikasi B= 100.

Title

Found 16 Documents
Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title Search

Found 16 Documents Search

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Abstract

Title

Found 16 Documents
Search