Claim Missing Document
Check
Articles

Pemodelan Persentase Penduduk Miskin Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline Truncated Dani, Andrea Tri Rian; Ni'matuzzahroh, Ludia
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 14 No 1 (2021): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Fakultas Sains dan Teknologi Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (259.269 KB) | DOI: 10.36456/jstat.vol14.no1.a3840

Abstract

Estimator Spline Truncated adalah salah satu pendekatan dalam regresi nonparametrik yang dapat digunakan ketika pola hubungan antara variabel respon dan variabel prediktor tidak diketahui dengan pasti polanya. Estimator Spline Truncated memiliki fleksibilitas yang tinggi dalam proses pemodelan. Pada penelitian ini bertujuan untuk memodelkan persentase penduduk miskin Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat dengan menggunakan model regresi nonparametrik estimator Spline Truncated. Metode estimasi yang digunakan adalah Ordinary Least Squares (OLS). Kriteria kebaikan model regresi nonparametrik yang digunakan adalah Generalized Cross-Validation (GCV). Berdasarkan hasil analisis, diperoleh model terbaik dari regresi nonparametrik Spline Truncated, yaitu model dengan 3 titik knot, dimana diperoleh nilai GCV minimum sebesar 2.14. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis, baik secara simultan maupun parsial, diketahui bahwa variabel prediktor yang digunakan pada penelitian ini, berpengaruh signifikan terhadap persentase penduduk miskin, dengan nilai koefisien determinasi sebesar 95.33%.
ESTIMASI MODEL REGRESI SEMIPARAMETRIK SPLINE TRUNCATED MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKELIHOOD ESTIMATION (MLE) NARITA YURI ADRIANINGSIH; ANDREA TRI RIAN DANI
Jambura Journal of Probability and Statistics Vol 2, No 2 (2021): Jambura Journal Of Probability and Statistics
Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34312/jjps.v2i2.10255

Abstract

Regression modeling with a semiparametric approach is a combination of two approaches, namely the parametric regression approach and the nonparametric regression approach. The semiparametric regression model can be used if the response variable has a known relationship pattern with one or more of the predictor variables used, but with the other predictor variables the relationship pattern cannot be known with certainty. The purpose of this research is to examine the estimation form of the semiparametric spline truncated regression model. Suppose that random error is assumed to be independent, identical, and normally distributed with zero mean and variance , then using this assumption, we can estimate the semiparametric spline truncated regression model using the Maximum Likelihood Estimation (MLE) method.  Based on the results, the estimation results of the semiparametric spline truncated regression model were obtained  p=(inv(M'M)) M'y 
Penerapan Keluarga Model Spline Truncated Polinomial pada Regresi Nonparametrik Andrea Tri Rian Dani; Ludia Ni’matuzzahroh
Inferensi Vol 5, No 1 (2022): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v5i1.12537

Abstract

One approach that is often used by researchers to determine the form of the relationship pattern between the response variables and predictor variables in regression analysis, namely the nonparametric approach, where the approach is used when the shape of the regression curve is assumed to be unknown. The truncated spline is a polynomial model in nonparametric regression that has segmented properties, where these properties provide better flexibility than ordinary polynomial models and are able to handle data whose behavior changes in certain sub-intervals due to the knot points in it. This study aims to apply a family of spline truncated polynomial models to nonparametric regression in the case of automotive data. The estimation method used is Ordinary Least Square (OLS). The number of knot points tested is 1 to 4-knot points with a degree of p=1,2,3. Based on the results of the analysis, the best model that produces the smallest GCV value is the nonparametric spline truncated quadratic regression model with 4 knots, which produces a GCV value of 522.27 and a coefficient of determination of 79.77%.
Pemodelan Regresi Nonparametrik Spline Truncated pada Data Longitudinal Andrea Tri Rian Dani; Ludia Ni’matuzzahroh; Vita Ratnasari; I Nyoman Budiantara
Inferensi Vol 4, No 1 (2021): Inferensi
Publisher : Department of Statistics ITS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.12962/j27213862.v4i1.8737

Abstract

Saat ini pendekatan regresi nonparametrik banyak mendapat perhatian dari para peneliti, dikarenakan memiliki fleksibilitas yang tinggi dan tidak tergantung pada asumsi bentuk kurva regresi. Spline truncated adalah salah satu model dalam regresi nonparametrik yang sering digunakan, karena mampu menangani data yang perilakunya berubah-ubah pada sub-sub interval tertentu. Pada analisis regresi, data yang seringkali digunakan adalah data cross-section, namun yang sebenarnya adalah analisis regresi juga dapat diterapkan pada data longitudinal, khususnya dengan menggunakan pendekatan regresi nonparametrik. Data longitudinal merupakan gabungan antara data cross-section dan time series. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan data persentase penduduk miskin di Provinsi Papua Tahun 2016 hingga Tahun 2019 menggunakan model regresi nonparametrik spline truncated. Metode estimasi parameter yang digunakan adalah Weighted Least Squares (WLS). Banyaknya titik knot yang dicobakan adalah 1 hingga 3 titik knot. Berdasarkan hasil analisis, model regresi nonparametrik spline truncated terbaik adalah model yang menggunakan 1 titik knot, dengan nilai GCV yang paling minimum yaitu sebesar 8,05 dan Koefisien Determinasi (R2) sebesar 99,98%.
Flexibility of Nonparametric Regression Spline Truncated on Data without a Specific Pattern Andrea Tri Rian Dani; Narita Yuri Adrianingsih; Alifta Ainurrochmah; Riry Sriningsih
Jurnal Litbang Edusaintech Vol. 2 No. 1 (2021): Volume 2 No 1 2021
Publisher : Litbang PWM Jawa Tengah

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.51402/jle.v2i1.30

Abstract

Bentuk pola hubungan antara variabel prediktor dan variabel respon ada yang diketahui, namun pada nyatanya ada pula yang tidak diketahui. Apabila bentuk pola hubungan antara variabel respon dan variabel prediktor tidak diketahui, pendekatan regresi nonparametrik merupakan pendekatan yang paling sesuai. Pendekatan regresi nonparametrik tidak tergantung pada asumsi bentuk kurva regresi tertentu, sehingga akan memberikan fleksibilitas yang tinggi. Salah satu estimator regresi nonparametrik yang terkenal adalah spline truncated. Spline truncated merupakan potongan-potongan polinomial yang memiliki sifat tersegmen dan kontinu. Pada penelitian ini, akan disimulasikan pola hubungan antara kedua variabel yaitu respon dan prediktor yang tidak memiliki pola tertentu, yang kemudian didekati dengan dua pendekatan regresi, yaitu parametrik dan nonparametrik. Berdasarkan ukuran kebaikan estimasi kurva regresi menggunakan koefisien determinasi diperoleh hasil bahwa pendekatan regresi nonparametrik lebih baik daripada pendekatan regresi parametrik. Hal ini dikarenakan pendekatan regresi nonparametric memiliki fleksibilitas yang tinggi sehingga mampu menyesuaikan sendiri bentuk estimasi kurva regresi.
Pemodelan Regresi Nonparametrik dengan Estimator Spline Truncated vs Deret Fourier Andrea Tri Rian Dani; Narita Yuri Adrianingsih
Jambura Journal of Mathematics Vol 3, No 1: January 2021
Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (484.641 KB) | DOI: 10.34312/jjom.v3i1.7713

Abstract

ABSTRAKPendekatan regresi nonparametrik digunakan apabila hubungan antara variabel prediktor dan variabel respon tidak diketahui polanya. Spline truncated dan deret Fourier merupakan estimator dalam pendekatan nonparametrik yang terkenal, karena memiliki fleksibilitas yang tinggi dan mampu menyesuaikan terhadap sifat lokal data secara efektif. Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan estimator model regresi nonparametrik terbaik menggunakan spline truncated dan deret Fourier. Metode estimasi kurva regresi nonparametrik dilakukan dengan menyelesaikan optimasi Ordinary Least Squares (OLS). Kriteria kebaikan model menggunakan GCV, R2 dan MSE. Pemodelan regresi nonparametrik diterapkan pada data Case Fatality Rate (CFR) akibat Demam Berdarah Dengue (DBD) di Indonesia.  Berdasarkan hasil analisis, hasil estimasi dari pemodelan regresi nonparametrik menunjukkan bahwa estimator spline truncated memberikan performa yang lebih baik dibandingkan estimator deret Fourier. Hal ini ditunjukkan dengan nilai R2 dari estimator spline truncated yaitu sebesar 91,80% dan MSE sebesar 0,04, sedangkan dengan estimator deret Fourier diperoleh nilai R2 sebesar 65,44% dan MSE sebesar 0,19.ABSTRACTThe nonparametric regression approach is used when the relationship between the predictor variable and the response variable is unknown. Spline truncated and Fourier series are well-known estimators in the nonparametric approach because they have high flexibility and are able to adjust to the local properties of the data effectively. This study aims to obtain the best nonparametric regression model estimator using the truncated spline and the Fourier series. The nonparametric regression curve estimation method is done by completing the Ordinary Least Squares (OLS) optimization. The criteria for the goodness of the model use GCV, R2, and MSE. Nonparametric regression modeling is applied to Case Fatality Rate (CFR) modeling due to Dengue Hemorrhagic Fever (DBD) in Indonesia. Based on the analysis, the estimation results from the nonparametric regression modeling show that the truncated spline estimator provides better performance than the Fourier series estimator. This is shown by the R2 value of the truncated spline estimator which is 91.80% and the MSE is 0.04, while the Fourier series estimator obtained an R2 value of 65.44% and MSE of 0.19.
ANALISIS KLASIFIKASI ARTIST MUSIC MENGGUNAKAN MODEL REGRESI LOGISTIK BINER DAN ANALISIS DISKRIMINAN ANDREA TRI RIAN DANI; VITA RATNASARI; LUDIA NI'MATUZZAHROH; IGAR CALVERIA AVIANTHOLIB; RADITYA NOVIDIANTO; NARITA YURI ADRIANINGSIH
Jambura Journal of Probability and Statistics Vol 3, No 1 (2022): Jambura Journal Of Probability and Statistics
Publisher : Department of Mathematics, Universitas Negeri Gorontalo

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.34312/jjps.v3i1.13708

Abstract

Characteristics of a song are an important aspect that must be kept authentic by a singer. Using the Spotify API feature, we can extract the characteristics or elements of a song sung by a singer.  There are eight (8) elements that we can get from the extraction of a song, namely: Danceability, Energy, Loudness, Speechiness, Acousticness, Liveness, Valence, and Tempo. Based on the extraction results, we can label the music artist using the classification analysis method. In this study, the labels are music artists, namely Ariana Grande and Taylor Swift. This study aims to obtain the classification of music artist labels using binary logistic regression methods and discriminant analysis. The response variable used in this study is Artist Music (Y) which is categorized into two categories, namely Ariana Grande (Y=0) and Taylor Swift (Y=1). The data will be divided into training and testing data with the proportion of data 90:10 and 80:20. Based on the results of the analysis, the binary regression model that was built, with the proportion of training testing data that is 90:10 has a classification accuracy for data testing of 90.00%.
Pemodelan Persentase Penduduk Miskin Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline Truncated Andrea Tri Rian Dani; Ludia Ni'matuzzahroh
J STATISTIKA: Jurnal Imiah Teori dan Aplikasi Statistika Vol 14 No 1 (2021): Jurnal Ilmiah Teori dan Aplikasi Statistika
Publisher : Faculty of Science and Technology, Univ. PGRI Adi Buana Surabaya

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (259.269 KB) | DOI: 10.36456/jstat.vol14.no1.a3840

Abstract

Estimator Spline Truncated adalah salah satu pendekatan dalam regresi nonparametrik yang dapat digunakan ketika pola hubungan antara variabel respon dan variabel prediktor tidak diketahui dengan pasti polanya. Estimator Spline Truncated memiliki fleksibilitas yang tinggi dalam proses pemodelan. Pada penelitian ini bertujuan untuk memodelkan persentase penduduk miskin Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat dengan menggunakan model regresi nonparametrik estimator Spline Truncated. Metode estimasi yang digunakan adalah Ordinary Least Squares (OLS). Kriteria kebaikan model regresi nonparametrik yang digunakan adalah Generalized Cross-Validation (GCV). Berdasarkan hasil analisis, diperoleh model terbaik dari regresi nonparametrik Spline Truncated, yaitu model dengan 3 titik knot, dimana diperoleh nilai GCV minimum sebesar 2.14. Berdasarkan hasil pengujian hipotesis, baik secara simultan maupun parsial, diketahui bahwa variabel prediktor yang digunakan pada penelitian ini, berpengaruh signifikan terhadap persentase penduduk miskin, dengan nilai koefisien determinasi sebesar 95.33%.
Peramalan Data Runtun Waktu menggunakan Model Hybrid Time Series Regression – Autoregressive Integrated Moving Average Melisa Arumsari; Andrea Tri Rian Dani
Jurnal Siger Matematika Vol 2, No 1 (2021): Jurnal Siger Matematika
Publisher : FMIPA Universitas Lampung

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (498.378 KB) | DOI: 10.23960/jsm.v2i1.2736

Abstract

Peramalan merupakan metode yang digunakan untuk memperkirakan atau memprediksi suatu nilai di masa yang akan datang dengan menggunakan data dari masa lampau. Semakin berkembangnya metode dalam analisis data runtun waktu, dikembangkan metode yang bersifat hybrid dimana dilakukan kombinasi beberapa model dengan tujuan untuk menghasilkan peramalan yang lebih akurat. Tujuan dari penelitian  ini adalah untuk mengetahui apakah metode hybrid TSR-ARIMA memiliki tingkat akurasi lebih tinggi dibandingkan dengan metode TSR secara individu sehingga diperoleh hasil peramalan yang lebih akurat. Data pada penelitian ini adalah data bulanan jumlah penumpang maskapai penerbangan Amerika Serikat periode Januari Tahun 1949 hingga Desember Tahun 1960. Berdasarkan hasil analisis, metode hybrid TSR-ARIMA menghasilkan MAPE sebesar 3,061% dan metode TSR menghasilkan MAPE sebesar 7,902%.
Clustering Regencies/Cities in Kalimantan Island Based on Poverty Indicators using Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) Ludia Ni'matuzzahroh; Andrea Tri Rian Dani; Narita Yuri Adrianingsih
Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi Vol. 19 No. 1 (2022): SEPTEMBER, 2022
Publisher : Department of Mathematics, Hasanuddin University

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Cluster analysis is a statistical analysis that can group objects of observation into several groups/clusters based on their similarity of characteristics. The grouping into several clusters is based on the information contained in the object under study. A cluster can be said to be good if it has high internal homogeneity and high external heterogeneity. The clustering method used in this study is the agglomerate hierarchical clustering (AHC) method, where the cluster formation algorithm used in this AHC method is average linkage, single linkage, complete linkage, and ward. Cluster analysis using the AHC method will be applied to poverty indicator data for Regencies/Cities in Kalimantan Island, which consists of several variables. This study aims to obtain the optimal results of grouping Regencies/Cities in Kalimantan Island, with the number of clusters that have been determined at the beginning, namely as many as 3 clusters. Based on the results of the analysis using the AHC method, the ward algorithm produces an agglomerate coefficient value of 0.89, where this value is close to 1, which means that the ward algorithm is the best in clustering Regencies/Cities in Kalimantan Island.