Algoritma Penalized Residual Sum of Square pada Penentuan Model Multivariate Adaptive Regression Spline dengan Respon Kontinu

Analisis regresi digunakan untuk melihat pengaruh variabel independen terhadap variabel dependen dengan terlebih dahulu melihat pola hubungan variabel tersebut. Hal ini dapat dilakukan dengan dua pendekatan, yaitu pendekatan parametrik dan nonparametrik. Penerapan Algoritma Penalized Residual Sum of Square (PRSS) pada model MARS akan digunakan untuk menyelesaikan permasalahan dengan respon kontinu. Adapun tujuan dalam penulisan ini adalah mendapatkan  model MARS terbaik pada penurunan tekanan darah terhadap pemberian ramuan buah mengkudu dan daun kumis kucing pada pasien hipertensi yang berobat di laboratorium P4OT Surabaya. Secara keseluruhan, model terbaik dipilih berdasarkan koefisien determinasi terbesar. Namun demikian untuk MARS, model terbaik dipilih berdasarkan pada Generalized Cross Validation (GCV), minimum Mean Square Error (MSE), dan koefisien determinasi terbesar

Model B-Spline dalam Menaksir Kurva Regresi Nonparametrik

Penaksir B-Spline adalah salah satu metode yang digunakan untuk menaksir kurva regresi nonparametrik. Model B-Spline dengan titik knots digunakan untuk menyelesaikan kelemahan model spline pada saat orde yang tinggi, titik knot yang banyak atau  knots yang terlalu dekat yang akan membentuk matriks dalam perhitungan yang hampir singular sehingga persamaan normal sulit diselesaikan. Metode yang digunakan dalam menaksir parameter B-Spline adalah Metode Kuadrat Terkecil (Ordinary Least Square) yang didefinisikan secara rekursif. Aplikasi B-Spline yang diberikan adalah ratio berat dan tinggi badan bayi setiap bulan. Hasil yang diperoleh adalah B-Spline linier dengan menggunakan satu titik knot merupakan model yang terbaik untuk data tersebut dalam menjelaskan pengaruh umur terhadap ratio berat dan tinggi badan bayi, kriteria pemilihan model terbaik yaitu R2 (Koefisien Determinasi) dan MSE (Means Square Error)

Performa Model Statistical Downscaling dengan Peubah Dummy Berdasarkan K-Means dan Average Linkage

Climate change that occurs is often used to predict future climate conditions. For future climate predictions it is only possible to use climate models. One of the climate models used to predict climate conditions is the Global Circulation Models (GCM). GCM represents global climatic conditions but not on a regional or local scale. The approach that has been widely used to bridge the difference in scale is statistical downscaling. Large-scale GCM data allows for multicollinearity. estimation liu regression and principal component regression is used to solve the multicollinearity problem. In addition, dummy variables based on k-means and average linkage are used in the model to overcome the heterogeneous variance of residue. There are 4 dummy variables in the cluster technique. In this paper, Liu k-means regression model parameter estimation method is the best model

Mengatasi Overdispersi Menggunakan Regresi Binomial Negatif dengan Penaksir Maksimum Likelihood pada Kasus Demam Berdarah di Kota Makassar

The basic assumption in Poisson regression is that the mean value is the same as the variance value, which is called equidispersion. However, in some cases, this assumption is not met. A variance value that is greater than the average is called overdispersion and is called underdispersion if the variance value is smaller than the average value. So the Poisson regression model is no longer suitable for modeling this type of data because it will produce biased parameter estimates, therefore a negative binomial regression model is used. The research results show that estimating the parameters of the negative binomial regression model uses the maximum likelihood estimation method and then continues with the Newton-Raphson iteration method. The results obtained show that the negative binomial regression model overcomes the overdispersion that occurs in data on the number of dengue fever cases in Makassar City with the model  and an AIC value of 236.06647. The negative binomial regression model produces many models and then the best model with the smallest AIC criteria is selected

Metode Procrustes Dalam untuk Pendugaan Heritabilitas dari Karakter Agronomik Beberapa Galur Kacang Hijau

Analisis model Additive Main Effects and Multiplicative Interaction (AMMI) menggabungkan analisis variansi aditif bagi pengaruh utama perlakuan dengan analisis komponen utama ganda dengan pemodelan bilinier bagi pengaruh interaksi. Pada analisis AMMI akan dilihat pengaruh aditif faktor pertama dan faktor kedua masing-masing menggunakan analisis variansi dan kemudian dibuat bentuk multiplikatif interaksi faktor pertama dan faktor kedua dengan menggunakan interaksi faktor pertama dengan faktor kedua menjadi komponen utama interaksi (KUI). Kelayakan model AMMI dapat diuji dengan menggunakan metode Procrustes dengan mengukur kesesuaian dua konfigurasi untuk menggambarkan kesesuaian matriks data asal dengan matriks dari nilai faktor scor

Estimasi Parameter Model Poisson Hidden Markov Pada Data Banyaknya Kedatangan Klaim Asuransi Jiwa

The Poisson hidden Markov model is a model that consists of two parts. The first part is the cause of events that are hidden or cannot be observed directly and form a Markov chain, while the second part is the process of observation or observable parts that depend on the cause of the event and following the Poisson distribution. The Poisson hidden Markov model parameters are estimated using the Maximum Likelihood Estimator (MLE). But it is difficult to find analytical solutions from the ln-likelihood function. Therefore, the Expectation Maximization (EM) algorithm is used to obtain its numerical solutions which are then applied to life insurance data. The best model is obtained with 2 states or m = 2 based on the smallest Bayesian Information Criterion (BIC) value of 338,778 and the average predicted number of claims arrivals is 0.385 per day

Perbandingan Metode Fraksi dengan Himpunan Bagian Terbaik dalam Pemilihan Model Regresi Berganda

Model regresi terbaik adalah model yang dapat menjelaskan perilaku peubah tak bebas dengan baik dengan memilih peubah-peubah bebas dari sekian banyak peubah bebas yang tersedia dalam data. Dalam pemilihan model regresi terbaik dipilih model yang mempunyai kesalahan prediksi paling sedikit dan melibatkan peubah bebas sesedikit mungkin. Metode yang umum digunakan dalam pemilihan model regresi terbaik yaitu Regresi Bertahap, Seleksi Maju, Himpunan Bagian Terbaik dan Metode Fraksi. Berbeda dengan Himpunan Bagian Terbaik, Metode Fraksi digunakan dalam penentuan model regresi terbaik dengan data yang memiliki tingkat multikolinearitas yang tinggi. Contoh penerapan metode Fraksi dan metode Himpunan Bagian Terbaik dilakukan pada data Indeks Pembangunan Manusia, dimana diperoleh bahwa model regresi dengan menggunakan metode Fraksi lebih baik dibandingkan dengan model regresi dengan menggunakan metode HImpunan Bagian Terbaik, dimana pada model regresi dengan menggunakan metode Himpunan Bagian Terbaik masih memiliki multikolinearitas

Estimasi Parameter Model Regresi Data Panel Menggunakan Metode Least Square Dummy Variable

Panel data regression is a set of techniques for modeling the effect of independent variable on the dependent variable of panel data. The parameter estimation in the panel data regression model used the least squares method, but the difference between the intercept and the slope could not be known between time and between cross-section. One of the methods used is the Least Square Dummy Variable method (LSDV). The LSDV method is a method that has the same stages as the least squares method, but uses dummy variable to get different intercept score. This research uses the LSDV method to explain the differences in intercept between cross-sections using balanced panel data, namely the Human Development Index (HDI) data in South Sulawesi 2011-2017 to get fixed effect panel data regression model parameters on that data and the regencies with Average Length of School (ALS) and Life Expectancy (LE) variable that has the most influence on HDI based on the coefficient of determination criteria. According to the results of this research, the score of the coefficient of determination in the panel data regression model using the fixed effect model in each cross-section (regency), there are also three regencies with the highest coefficient of determination, respectively, Gowa, Pare-pare and Bantaeng regency that ALS and LE are able to explain the HDI variables 98.942%, 98.089% and 97.444%.Regresi data panel merupakan sekumpulan teknik untuk memodelkan pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat data panel. Estimasi parameter pada model regresi data panel digunakan metode kuadrat terkecil akan tetapi tidak dapat diketahui perbedaan intersep dan  slope baik antar waktu maupun antar cross-section. Salah satu metode yang digunakan ialah Metode Least Square Dummy Variable. Metode LSDV merupakan metode yang tahapannya sama dengan metode kuadrat terkecil, tetapi menggunakan variabel dummy untuk mendapatkan nilai intersep yang berbeda. Penelitian ini menggunakan metode LSDV untuk menjelaskan adanya perbedaan intersep antar cross-section dengan menggunakan data panel seimbang yaitu data Indeks Pembangunan Manusia di Sulawesi-Selatan tahun 2011-2017 untuk mendapatkan penaksi parameter model regresi data panel efek tetap pada data tersebut dan kabupaten mana yang variabel RRL dan AHH yang paling berpengaruh terhadap IPM berdasarkan kriteria koefisien determinasi. Berdasarkan hasil penelitian ini, nilai dari koefisien determinasi pada model regresi data panel menggunakan model efek tetap pada masing-masing cross-section (kabupaten) terdapat juga tiga kabupaten dengan koefisien determinasi tertinggi berturut-turut, kabupaten Gowa, Pare-pare dan Bantaeng yang menunjukkan bahwa RLS dan AHH mampu menjelaskan variabel IPM 98,942%, 98,089% dan 97,444%

Penskalaan Dimensi Ganda (Multidimensional Scaling) Data Non Metrik

Ketersediaan informasi dalam pengambilan kebijakan menjadi mutlak adanya. Dalam prakteknya, informasi dari daerah ke pusat berjalan lambat. Kebutuhan data pada triwulan pertama baru dapat diberikan pada triwulan berikutnya. Sehingga diperlukan metode untuk menduga data pada triwulan pertama berdasarkan histori sejarah pada waktu-waktu sebelumnya. Salah satu teknik statistika yang dapat digunakan untuk menduga data tersebut adalah model state space. Model state space dapat digunakan untuk meramalkan suatu peubah berdasarkan peubah lain dan merupakan pendekatan untuk memodelkan dan prediksi secara bersama beberapa data time series yang saling berhubungan dimana peubah-peubah tersebut mempunyai interaksi yang dinamis. Dalam makalah ini, model state space digunakan untuk menduga luas panen produksi padi berdasarkan luas tanam padi, begitu juga sebaliknya digunakan untuk meramalkan luas panen padi berdasarkan luas tanam pad