ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI LINIER MENGGUNAKAN METODE BAYESSIAN DENGAN DISTRIBUSI PRIOR NON-INFORMATIF DAN KONJUGAT UNTUK PEMODELAN FAKTOR KEMISKINAN DI JAWA BARAT

Rinanda, Muhamad Febri, B2A017026 (2021) ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI LINIER MENGGUNAKAN METODE BAYESSIAN DENGAN DISTRIBUSI PRIOR NON-INFORMATIF DAN KONJUGAT UNTUK PEMODELAN FAKTOR KEMISKINAN DI JAWA BARAT. Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) thesis, ["eprint_fieldopt_institution_Universitas Muhammadiyah Semarang" not defined].

[img]
Preview
Text
1 HALAMAN JUDUL.pdf

Download (64kB) | Preview
[img]
Preview
Text
2 PERSETUJUAN PEMBIMBING (SCAN).pdf

Download (232kB) | Preview
[img]
Preview
Text
3 PENGESAHAN KELULUSAN (SCAN).pdf

Download (291kB) | Preview
[img]
Preview
Text
6. ABSTRAK.pdf

Download (81kB) | Preview
[img]
Preview
Text
11 BAB I.pdf

Download (131kB) | Preview
[img]
Preview
Text
12 BAB II.pdf

Download (360kB) | Preview
[img] Text
13 BAB III.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (109kB) | Request a copy
[img] Text
14 BAB IV.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (312kB) | Request a copy
[img]
Preview
Text
15 BAB V.pdf

Download (87kB) | Preview
[img]
Preview
Text
16 DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (120kB) | Preview
[img] Text
17 LAMPIRAN.pdf
Restricted to Repository staff only

Download (149kB) | Request a copy
[img]
Preview
Text
Manuskrip Indonesia.pdf

Download (371kB) | Preview

Abstract

Rinanda, Muhamad Febri, 2021, Estimasi Parameter Model Regresi Linier Menggunakan Metode Bayessian Dengan Distribusi Prior Non-Informatif Dan Konjugat Untuk Pemodelan Faktor Kemiskinan Di Jawa Barat. Skripsi, Program Studi Statistika, Universitas Muhammadiyah Semarang. Pembimbing : I. Tiani Wahyu Utami, M.Si., II. Prizka Rismawati Arum, M.Stat. Kemiskinan masih menjadi masalah utama bagi sebagian negara termasuk Indonesia. Pemerintah sudah melakukan berbagai upaya untuk mengatasi masalah kemiskinan, namun masih saja kemiskinan masih banyak terjadi di berbagai daerah termasuk Jawa Barat. Maka dari itu perlu diketahui apa saja yang menjadi penyebab kemiskinan itu terjadi. Untuk mengetahui faktor apa saja yang menyebabkan terjadinya kemiskinan perlu dilakukan analisis regresi, digunakan juga metode Bayessian dengan teknik Markov Chain Monte Carlo (MCMC) pada program WinBUGS dalam menduga parameternya. Metode Bayessian lebih baik dalam memberikan pendugaan jika dibandingkan dengan metode klasik. Karena dalam metode Bayes mempertimbangkan informasi dari sebaran sebelumnya (prior). Objek penelitiannya adalah garis kemiskinan pada kabupaten dan kota yang ada di Provinsi Jawa Barat tahun 2019. Berdasarkan hasil diperoleh variabel yang signifikan terhadap garis kemiskinan yaitu Indeks Kedalaman kemiskinan (X2), Indeks Pembangunan Manusia (X4), PDRB atas dasar harga Konstan (X5). Dan parameter dengan nilai error terkecil didapat dengan menggunakan konjugat prior dengan nilai estimasi interval dari rata-rata 10000 iterasi yaitu 16.88 ≤ β_0 ≤ 18.47, 3.545 ≤ β_2 ≤ 4.697, -0.2087 ≤ β_4 ≤ -0.17775, -2.264 10-8 ≤ β_5 ≤ 1.019 10-9. Kata kunci : Bayessian, Kemiskinan, Regresi Linier

Item Type: Thesis (Sarjana / Sarjana Terapan (S1/D4) )
Call Number: 002/S1.FKG/VII/2021
Subjects: L Education > Statistics
Divisions: Faculty of Agricultural Science and Technology > S1 Statistics
Depositing User: perpus unimus
Date Deposited: 01 Jul 2021 03:32
Last Modified: 07 Jul 2021 07:19
URI: http://repository.unimus.ac.id/id/eprint/4589

Actions (login required)

View Item View Item