Factors Affecting the Amount of Investment Loans in Commercial Banks with the Application of Linear Regression Analysis Methods

Several factors can affect the amount of investment credit issued by the bank. This study discusses the effect of interest rates, inflation rates, capita income, and the number of medium-large industries on the number of investment loans, using the method of linear regression analysis. The independent variables examined to determine the influence of each and all the independent variables on the number of investment loans in commercial banks, namely interest rates, inflation rates, capita income, and the number of medium-large industries using the parameter estimation method, OLS (Ordinary Least Square)

First Order Space Time Autoregressive Stationary Model on Petroleum Data

First order Space-Time Autoregressive model is one of the models which involves location and time. STAR(1;1) model stationary can be used to forecast future observation at a location based on one previous time of its own location and the spatial neighborhood. STAR(1;1) model on petroleum productivity data in Balongan, Indramayu, West Java with eigenvalue less than 1. It indicates that STAR (1;1) model on petroleum productivity data in Balongan, Indramayu, West Java meets the stationary requiremen

Klasifikasi Ketepatan Masa Studi Mahasiswa FMIPA Unpad Angkatan 2001-2006 dengan Menggunakan Metode Classification and Regression Trees (CART)

Salah satu aspek penilaian dalam akreditasi yang dilakukan oleh BAN PT adalah melihat prosentase mahasiswa yang lulus tepat waktu yaitu dengan menempuh masa kuliah dalam delapan semester. Berkaitan dengan hal tersebut makalah ini dibuat berdasarkan penelitian untuk melihat klasifikasi ketepatan masa studi mahasiswa FMIPA Unpad tahun 2001-2006. Metode yang digunakan adalah Classification and Regression Trees (CART) yang merupakan salah satu metode pendekatan regresi non parametrik untuk teknik pohon keputusan. Variabel yang digunakan adalah ketepatan masa studi sebagai variabel respon, jenis kelamin, daerah asal, jenis ujian saringan, program studi dan IPK semester II sebagai variabel prediktor. Hasil yang diperoleh menunjukkan bahwa IPK semester II dan program studi yang dipilih mahasiswa menentukan hasil klasifikasi. Variabel IPK semester II menjadi variabel yang paling menentukan dalam klasifikasi dengan tingkat akurasi sebesar 80,87%