Estimasi Komponen Varian pada Rancangan Acak Kelompok dengan Modifikasi Hartley-Rou

Keragaman merupakan besaran statistika yang menunjukkan seberapa jauh persebaran nilai observasi terhadap nilai rata-ratanya. Dalam rancangan percobaan, keragaman yang timbul dari pengaruh perlakuan, kelompok dan galat percobaan dapat diestimasi dari variansi galat yang biasa disebut sebagai komponen varian. Metode etimasi komponen varian yang dapat digunakan adalah metode analisis varians, metode maksimum likelihood, dan metode REML. Pada penelitian ini digunakan metode maksimum likelihood untuk mengestimasi komponen varian pada rancangan acak kelompok model campuran dengan perlakuan bersifat tetap dan kelompok bersifat acak. Karena kesulitan mengestimasi komponen varian pada model campuran, maka diterapkan modifikasi Hartley-Rou pada metode maksimum likelihood yang dilanjutkan dengan metode iterasi Newton Raphson. Setelah memperoleh estimasi komponen varian, dapat dihitung Kuadrat Tengah pada perlakuan sehingga diperoleh nilai F-Hitung untuk pengujian hipotesis. Hasil penelitian pada data berat kering tanaman cabai rawit menunjukkan bahwa terdapat perbedaan pengaruh nyata pemberian dosis pupuk organik Granul dan terdapat keragaman antar kelompoknya

Analisis Data Produk Domestik Regional Bruto Pulau Jawa Menggunakan Pendekatan Regresi Kuantil Spasial

Gross Regional Domestic Product (GRDP) often shows spatial patterns. In a spatial perspective, spatial effects consist of of spatial dependence and spatial heterogeneity. To address the problems, this study uses spatial autoregressive quantile regression/SARQR model. SARQR is a method that combines Spatial Autoregressive (SAR) modeling with quantile regression. There are two methods that can be used to estimate the parameters of the SARQR model, namely Two Stage Quantile Regression (2SQR) and Instrumental Variable Quantile Regression (IVQR). The simulation results showed that IVQR method is better than 2SQR method. IVQR provides a smaller value and variance of bias. Furthermore, IVQR method is applied to Java’s GRDP data on 2019. The results showed that the number of workers significantly influences Java’s GRDP. The highest quantile verification skill score (QVSS) value is 0.713 when τ =0.75. It means that in the 75% quantile modeling, the model can describe the GRDP diversity of 71.3%