ESTIMASI PARAMETER DAN PENGUJIAN HIPOTESIS PADA MODEL REGRESI GAMMA

Analisis regresi merupakan metode statistik yang berguna untuk memodelkan hubungan antara variabel respon dan variabel prediktor. Model regresi pada umumnya dibangun berdasarkan asumsi residualnya Normal, tapi secara empirik asumsi sering terlanggar. Dalam kasus pencemaran sungai Surabaya, tingginya nilai Biochemical Oxygen Demand (BOD) di sungai Surabaya berdasarkan laporan Badan Lingkungan Hidup Surabaya Tahun 2013 membuat pola data mengikuti distribusi Gamma. Penelitian ini menentukan estimasi parameter dan pengujian hipotesis dari model regresi Gamma menggunakan Maximum Likelihood Estimation (MLE) dan Weighted Least Square (WLS). Estimator yang diperoleh pada model regresi Gamma ini adalah vektor g gradien dengan variabel k yaitu g(β) = l β . Karena hasil yang diperoleh tidak close form, maka untuk menentukan estimatornya harus menggunakan metode iterasi. Metode iterasi yang digunakan adalah metode iterasi Newton- Raphson sehingga memerlukan turunan pertama dan turunan kedua terhadap parameter untuk membentuk matriks Hessian. Sementara dalam pengujian hipotesis menggunakan Likelihood Ratio Test (LRT) digunakan adalah uji serentak dan uji parsial dengan uji statistik distribusi Chi-square. Pada pengujian hipotesis parsial metode MLE dan WLS menunjukkan variabel prediktor yang berpengaruh terhadap variabel respon kecepatan air sungai. Sedangkan untuk pemilihan model berdasarkan nilai AIC diperoleh adalah metode estimasi WLS. ===================================================================================================== Regression analysis is a statistical method that is useful to model the relationship between the response variable and the predictor variable. Regression models are built on the assumption residual Normal, but by empirical assumptions are often violated. In the case of river pollution Surabaya, the high value of Biochemical Oxygen Demand (BOD) in the river Surabaya based on the report of the Environment Agency in Surabaya in 2013 to make the data patterns following the Gamma distribution. This study determines the parameter estimation and hypothesis testing of Gamma regression model using Maximum Likelihood Estimation (MLE) and Weighted Least Square (WLS). Estimator obtained in Gamma regression model is the gradient vector g k variables, namely g(β) = l β . Due to the results obtained do not close the form, then to determine estimatornya should use iteration method. Iteration method used is the Newton-Raphson iteration method that requires the first derivative and the second derivative of the parameters to form the Hessian matrix. While in hypothesis testing provided by Likelihood Ratio Test (LRT) used simultaneously test and partial test with statistical test Chi-square distribution. In the partial hypothesis testing methods MLE and WLS show predictor variables that influence the response variable speed river water. As for the model selection is based on the value of AIC acquired WLS estimation method

PENGEMBANGAN BAHAN AJAR E- LEARNING BERBASIS MS. EXCEL +STATPLUS PADA MATA KULIAH STATISTIKA DAN PROBABILITASUNTUK MENINGKATKAN KEMANDIRIAN BELAJAR MAHASISWA

Pada era New Normal Dosen harus bias menggunakan metode blanded learning. Karena jam tatap muka tidak full sehingga mahasiswa tidak optimal dalam belajar, maka Dosen harus kreatif dan inovatif untuk memanfaatkan waktu tatap muka yang pendek agar lebih efektif dan mampu memilih bahan ajar yang digunakan Mahasiswa selama pembelajaran virtual. Untuk itu perlu dikembangkan  bahan ajar E-learning berbasis Ms. Excel +Statplus. Secara umum tujuan penelitian ini adalah mengembangkan bahan ajar E-Learning dengan memanfaatkan aplikasi Ms. Excel +StatPlus pada mata kuliah Statistika dan Probabilitas diFakultas Teknik UGN. Sedangkan tujuan yang lebih khusus, yaitu Untuk meningkatan Kemandirian Belajar Mahasiswa Pada Mata Kuliah Statistika dan Probabilitas dengan Bahan Ajar E-Learning berbasis Ms. Excel +StatPlus. Penelitian ini dirancang sesuai dengan metode Research and Development. R&D memiliki beberapa tahapan yaitu: Analisis Kebutuhan, Perancangan Desain, Validitas Ahli, Revisi Media, Uji Kelayakan, Perbaikan, Menghasilkan Bahan ajar. Berdasarkan hasil penelitian diperoleh Hasil validasi ahli materi 3,04 memenuhi kriteria valid dan ahli media 2,95 memenuhi kriteria valid. Hasil uji coba bahan ajar E-Learning adalah 675 dengan rata-rata 3 masuk kategori  valid. Hasil Angket kemandirian belajar mahasiswa skornya  adalah 1624,44 dengan rerata 81,22 masuk kategori sangat baik. Sehingga dapat disimpulkan bahwa Bahan ajar ini dapat meningkatkan kemandirian belajar mahasiswa