TINGKAT EFISIENSI PENAKSIR M TERHADAP PENAKSIR LMS DALAM MENAKSIR KOEFISIEN GARIS REGRESI

The using of OLS method to estimate the regression coefficients in multiple linear regression model presupposed assumption that there is no outlier in the data. Alternatively, robust regression methods can be used. This paper aims to investigate the efficiency of M method and LMS method to estimate the regression coefficients. Besides application data, simulation data generated by MINITAB and SYSTAT package program were used. The investigation shows the LMS method is more efficient than the M method when there is outlier in the data. Otherwise, the M method is more efficient than the LMS method

Penggunaan Metode Regresi Robust untuk Mencari Selang Kepercayaan Koefisien Garis Regresi jika Ragam Galat Tidak Homogen

The assumption of homogeneous error varianceunderlying the OLS method is very important to get the bestlinear unbiased estimation of the regression coefficients. Thispaper aims to compare the width of confidence interval which isresulted by the OLS, the WLS, and the robust regression methodswhen the error term is not homogen. Comparing the three methodsindicate that the width of confidence interval by the robustregression method is narrower than the OLS method but the WLSmethod is the narrowest

Tingkat Efisiensi Metode Regresi Robust Dalam Menaksir Koefisien Garis Regresi Jika Ragam Galat Tidak Homogen

This paper aims to compare the relative efficiency of weighted least square (WLS), ordinary least square (OLS) and robust regression method in regression coefficient estimation when the error term is not homogen.   The assumption of homegeneous error variance underlying the ordinary least square (OLS) is very important to get the best linear unbiased estimation of the regression coefficients. The investigation compares the methods in calculating efficiency of booth simulation and experimental data.   In conclusion, the WLS method is relatively more efficient than OLS and Robust Regression methods

Selang Kepercayaan untuk Koefisien Garis Regresi Jika Ragam Galat Tidak Homogen dengan Metode OLS dan WLS

Asumsi ragam galat homogen diperlukan oleh metode OLS untuk mendapatkan penduga koefisien garis regresi yang bersifat tak bias linear terbaik (best linear unbiased estimation, BLUE). Tidak dipenuhinya asumsi kehomogenan ragam galat dalam penggunaan metode OLS dapat mengakibatkan berkurangnya ketelitian dalam pendugaan selang bagi koefisien garis regresi. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji penggunaan metode OLS dan WLS dalam meneari selang kepereayaan koefisien garis regresi apabila ragam galat tidak homogen. Data yang digunakan dalam penelitian adalah data hasil simulasi dengan menggunakan paket program MIN/TAB dan data hasil eksperimen, yang berupa data rata-rata panjang daun (em) tanaman temulawak (Curcuma Xanthorrhiza Roxb.) pada umur 17 minggu yang diberi pupuk kandang pada berbagai taraf (tanpa pupuk, 0.5 kgllubang, 1 kgllubang) dan ditanam pada dua variasi jarak tanam (60x40 em dan 60x60 em). Hasil pengamatan menunjukkan bahwa Iebar selang kepereayaan untuk koefisien regresi yang diperoleh dengan metode WLS lebih sempit disbanding Iebar selang kepereayaan untuk koefisien regresi yang diperoleh dengan metode OLS

Pengembangan Aplikasi Data Mining dalam Manajemen Data di Perguruan Tinggi

Teknik-teknik data mining dapat dimanfaatkan untuk melakukan proses penggalian informasi dari data yang tersembunyi dan kompleks. Melalui data mining dapat diperoleh sekumpulan data yang lebih informatif dan mudah dipahami untuk pengambilan keputusan dalam sistem manajemen universitas. Pengembangan aplikasi data mining perlu dilakukan khususnya pada perguruan tinggi jarak jauh seperti Universitas Terbuka (UT). Hal ini dikarenakan mengingat UT didirikan oleh pemerintah dengan tujuan untuk meningkatkan pemerataan dan akses pendidikan tinggi bagi seluruh lapisan masyarakat. Melalui sistem pendidikan jarak jauh UT dapat menjangkau masyarakat yang berada di wilayah 3T (terdepan, terluar, dan tertinggal). Dengan demikian, UT dapat menjembatani masalah pendidikan yang ada di Indonesia. Dalam penyelenggaraan pengelolaan baik administrasi maupun akademik, tentu UT mengalami berbagai kendala, baik ruang, waktu maupun jarak yang begitu beragam dan kompleks sesuai dengan kondisi geografis Indonesia. Salah satu kendala yang dialami UT adalah dalam peningkatan angka partisipasi mahasiswa dan kualitas akademis mahasiswa. Data menunjukkan bahwa mahasiswa UT yang berstatus non aktif masih banyak dan indeks prestasi akademis mahasiswa UT masih perlu ditingkatkan. Upaya yang dapat dilakukan untuk mengatasi kendala ini adalah melalui pengetahuan dan pemahaman data mengenai kondisi status mahasiswa, pola registrasi, beban kuliah atau jumlah sks yang ditempuh mahasiswa, perolehan indeks prestasi kumulatif dan pola keberlangsungan studi mahasiswa. Pengetahuan dan pemahaman data ini dapat dilakukan melalui serangkaian proses data mining. Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji pengembangan aplikasi data mining di UT. Penelitian tahun pertama dilakukan untuk memperoleh pengetahuan mengenai beban kuliah mahasiswa (sks), lama studi, status kemahasiswaan, dan karakteristik mahasiswa PTJJ, pengklasifikasian karakteristik mahasiswa melalui metode klasifikasi, pengelompokkan karakteristik mahasiswa PTJJ berdasarkan status kemahasiswaan melalui metode clustering, dan pemodelan keberlanjutan studi mahasiswa PTJJ melalui analisis survival tree. Data yang digunakan adalah data mahasiswa UT yang melalukan registrasi awal pada tahun 2005 semester 1 yang diikuti rekam jejak akademisnya selama kurun waktu 9 tahun (18 semester) hingga tahun 2013 semester 2. Hasil penelitian tahun pertama dijadikan sebagai dasar pengembangan aplikasi data mining pada tahun kedua. Penelitian tahun pertama menghasilkan beberapa informasi sebagai berikut. 1. Program pembelajaran di UT secara garis besar dibedakan menjadi dua program, yaitu: Program Pendidikan Dasar (Pendas) dan Program Non Pendas. Database kedua program tersebut terdapat pada server database administrasi dan akademik UT yang dikenal dengan nama Student Record System Universitas Terbuka (SRS-UT) yang berbeda. 2. Jumlah mahasiswa non aktif pada Program Pendas relatif lebih sedikit dibanding dengan mahasiswa non aktif pada Program Non Pendas. Demikian juga halnya dengan viii jumlah mahasiswa yang lulus, pada Program Pendas lebih banyak daripada pada Program Non Pendas. Pada umumnya mahasiswa Program Pendas berasal dari D2 PGSD-UT, sedangkan mahasiswa Program Non Pendas pada umumnya berasal dari SMA. Rata-rata mahasiswa non aktif Program Non Pendas memiliki jumlah sks tempuh kurang dari 38. 3. Lama studi mahasiswa Program Pendas rata-rata 5 sampai dengan 8 semester, sedangkan lama studi mahasiswa Program Non Pendas kurang dari 6 semester. Dilihat dari indeks prestasi kumulatif (IPK), mahasiswa Program Pendas memiliki IPK yang lebih baik daripada mahasiswa Program Non Pendas. 4. Berdasarkan metode klasifikasi, terdapat 5 karakteristik mahasiswa Program Pendas dan 9 karakteristik mahasiswa Program Non Pendas yang diklasifikasikan ke dalam mahasiswa aktif, mahasiswa non aktif, dan mahasiswa yang lulus. Sementara itu, berdasarkan metode clustering untuk Program Pendas, mahasiswa yang aktif dikelompokkan ke dalam 5 cluster, mahasiswa non aktif 3 cluster, dan mahasiswa yang lulus 1 cluster. Sementara itu, untuk Program Non Pendas, mahasiswa yang aktif dikelompokkan ke dalam 6 cluster, mahasiswa yang non aktif 4 cluster, dan mahasiswa yang lulus 1 cluster. Mahasiswa non aktif yang paling banyak pada kedua program tersebut terdapat pada cluster 1 dan 3. 5. Pola keberlanjutan studi mahasiswa Program Pendas dan Program Non Pendas dapat digambarkan melalui survival tree. Terdapat 2 model survival tree yang dapat menggambarkan keberlanjutan studi dan peluang banyaknya mahasiswa yang mampu bertahan pada masa tertentu pada kedua program tersebut. Pengembagan aplikasi data mining yang akan dibuat diharapkan dapat membantu menghasilkan data yang informatif, akurat dan cepat dalam rangka pengambilan keputusan manajemen. Penggunaan aplikasi data mining ini dapat digunakan pada tingkat program studi, fakultas bahkan sampai universitas, sehingga dalam waktu yang singkat program studi, fakultas, dan universitas dapat mengambil keputusan yang cepat dan tepat sasaran dalam upaya meningkatkan kualitas dan angka partisipasi mahasiswa UT

Prosiding Seminar Nasional Tahunan Matematika, Sains, dan Teknologi 2017: Optimalisasi Peran Sains dan Teknologi untuk Mewujudkan Smart City

Seminar Nasional dengan bidang kajian (1) Peluang dan Tantangan dalam Penataan Ruang dan Lingkungan dalam Smart city; (2) Peran Biodiversitas dalam Mewujudkan Smart city; (3) Pengembangan Sumber Daya Manusia Pertanian Menuju Smart Farming; (4) Smart city Mandiri Pangan; (5) Permodelan Statistika dan Matematika untuk Memprediksi Mobilitas Orang dan Transportasi untuk Smart city, diikuti oleh para akademisi dan praktisi dari berbagai perguruan tinggi negeri maupun swasta serta balai penelitian dan lembaga lainnya