., Syisliawati (2016) Estimasi Interval Untuk Parameter Komponen Spline Kurva Regresi Campuran Spline Truncated Dan Kernel Dalam Regresi Nonparametrik. Masters thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.
Preview |
Text
1314201214-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Download (2MB) | Preview |
Preview |
Text
1314201214-Master_Thesis.pdf - Accepted Version Download (2MB) | Preview |
Preview |
Text
1314201214-Paper.pdf - Accepted Version Download (741kB) | Preview |
Preview |
Text
1314201214-Presentation.pdf - Presentation Download (3MB) | Preview |
Abstract
Salah satu bagian penting dalam ilmu statistika adalah persoalan inferensi yaitu penarikan
kesimpulan secara statistik. Distribusi populasi atau distribusi variabel acak yang digunakan
pada teknik inferensi ini mempunyai bentuk matematik yang diketahui, akan tetapi memuat
beberapa parameter yang tidak diketahui. Pada umumnya analisis regresi digunakan untuk
menyelidiki adanya hubungan antara variabel respon dan variabel prediktor dengan mengamati
pola kecenderungan pola hubungannya. Apabila kurva regresi tidak diketahui maka
dipergunakan metode regresi nonparametrik. Penelitian ini bertujuan menurunkan bentuk
estimator dan interval konfidensi terpendek untuk angka kematian bayi Propinsi Jawa Timur
menggunakan estimator campuran kernel dan spline pada regresi nonparametrik. Angka
Kematian Bayi (AKB) di Indonesia pada tahun 2011 adalah 34 per 1000 kelahiran. Angka ini
masih tergolong tinggi karena maksimal AKB menurut Millennium Development Goals (MDGs)
adalah 23 per 1000 kelahiran. Beberapa provinsi di Indonesia AKB juga masih tergolong tinggi,
seperti Propinsi Jawa Timur yang belum mencapai target dari MDGs. Hal ini mengisyaratkan
pemerintah propinsi untuk mengetahui faktor faktor apa saja yang mempengaruhi dari tingginya
AKB tersebut dan segera membuat program untuk mengurangi terjadinya AKB. Adapun
variabel-variabel yang diduga berpengaruh yaitu persentase persalinan yang dilakukan dengan
bantuan non medis, persentase wanita perkawinan pertama kurang dari 17 tahun, rata-rata
jumlah pengeluaran rumah tangga perkapita sebulan, persentase bayi usia 0-11 bulan yang diberi
ASI dan jumlah sarana kesehatan. Berdasarkan hasil penelitian di peroleh model terbaik yaitu
pada tiga titik knot dimana nilai MSE dan
yang terbaik berturut-turut adalah 4,11 dan 88,97%
dan semua parameternya signifikan terhadap angka kematian bayi.
======================================================================================================
One of the important parts of statistical study is statistical inference. Statistical inference
is the process of drawing conclusions. Population distribution or random variable distribution
used in this inference techniques has the mathematical shapes known, but contain of some
parameters unknown. Generally regression analysis used to investigate the connection between
response variables and predictor variables are by observing the tendency of their relationship.
When the regression curve unknown, used the nonparametric regression method. Nonparametric
regression for examples already known include spline function and kernel. This research aims to
reduce the shape of estimator and confidence intervals for the shortest infant mortality rate in
East Java uses the combination of estimator between kernel and spline. The infant mortality rate
in Indonesia in 2011 is 34 per 1000 live births. This figure still relatively high because the
maximum infant mortality based on Millennium Development Goals (MDGs) is 23 per 1000 live
births. The infant mortality rate in several provinces remain high, such as province of East Java
not yet reached the target based on MDGs. Thus suggest the provincial government to determine
what factors affecting the high of the infant mortality rate. The provincial government should
make program to reduce the infant mortality rate. Variables allegedly influential such as the
percentage of childbirth with the assistance of non medical, the percentage of the first marriage
of woman less than 17 years old, the average expenditures of household per capita a month, the
percentage of infants aged 0-11 months who were breastfed and numbers of health facilities.
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Additional Information: | RTSt 519.536 Syi e 3100016066244 |
| Uncontrolled Keywords: | Regresi Nonparametrik Kernel dan Spline, GCV dan angka Kematian Bayi (AKB), kernel nonparametric regression and spline, GCV and infant mortality rate |
| Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA278.2 Regression Analysis. Logistic regression |
| Divisions: | Faculty of Mathematics and Science > Statistics > 49101-(S2) Master Thesis |
| Depositing User: | - Davi Wah |
| Date Deposited: | 19 Mar 2020 22:36 |
| Last Modified: | 19 Mar 2020 22:36 |
| URI: | http://repository.its.ac.id/id/eprint/75424 |
Actions (login required)
 |
View Item |