Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Structurally relationship of variables is important in deeply analysis of path models, but the process of effect distribution must be concerned. In this situation, one or more variable would be a mediator variable which assessing effect of an independent to a dependent variable. We studied the simple mediation model that is one of path analytical models which contain of one independent variable, dependent variable and mediator variable. A necessary component of mediation is effectiveness that is a statistically significant indirect effect, formal significance tests of indirect effects are early conducted by Sobel (1982). According to sequential regression analysis on a simple mediation model, a mediator variable come after an independent variable exist in the model, the contribution of upcoming variable to the model could be obtained. We argue the importance of investigating empirical relationship between the significance of indirect effects and sequential contribution of mediator variable with a normal theory approach using Microsoft Excel simulation tools developed by Myerson (2000). We find that the higher contribution of mediator variable to the model, the more effectiveness is. this result comes up with three level correlation of independent and dependent variable which each 1000 times iteration that gives relatively immediate information about the recent empirical relationship between the significance of indirect ffects and sequential contribution of mediator in the simple mediation models."

"structutally relationship of variables is important in deeply analysis of path models , but the process of effect distribution must be concerned. In this situation, one or more variable would be mediator variable which assessing effect of an independent to a dependent variable. We studied the simple mediation model that is one of path analytical models which contain of one independent variavle, dependent variable and mediator variable...."

"Pengaruh suatu variabel terhadap variabel lain seringkali dipengaruhi oleh adanya variabel mediasi. Dengan adanya variabel mediasi, total pengaruh dari variabel penjelas laten terhadap variabel dependen laten merupakan penjumlahan dari pengaruh langsung dan tidak langsung dari variabel-variabel terkait. Pengaruh langsung dan tidak langsung dari variabel penjelas laten terhadap variabel dependen laten melalui variabel mediasi laten dapat dicari dengan metode SEM. Jika metode SEM tersebut dilakukan pada beberapa penelitian similar maka pengaruh langsung dan tidak langsung dapat dicari dengan metode meta-SEM. Dalam metode meta-SEM digunakan taksiran gabungan untuk koefisien korelasi yang didapat dengan metode meta-analisis sebagai entry pada matriks input metode SEM. Metode meta-SEM akan diterapkan untuk mencari total pengaruh variabel Brand Experience terhadap variabel Customer Attachment melalui variabel mediasi Loyalty pada penelitian perbankan yang dilakukan oleh suatu perusahaan market riset.

---

The effect of variables to the other variables usually affected by a mediation variable. By the existence of mediation variable, total effect from an independent latent variable to a dependent latent variable is addition of direct effect and indirect effect from the ralated variables. The direct effect and the indirect effect from independent latent variables to dependent latent variables through mediation latent variable are founded by SEM method. In case where some similar researches use SEM method so the direct effect and indirect effect from independent latent variables to dependent latent variables through mediation latent variable are founded by meta-SEM method. Meta-SEM method use a joint statistical inference for correlation coefficient which is determined by meta-analysis method as entries of input matrix in SEM method. In banking research that being worked by research market company, meta-SEM method will be used to find total effect from Brand Experience variable to Customer Attachment variable through Loyalty mediation variable in the banking research from research market company."

"In this paper, we give another proof about the relationship AB and BA with eigenvalue zero that reduced by structure Jordan for nilpoten matrix"

"Penelitian ini bertujuan untuk merancang pengembangan produk yaitu : 1) merancang tes diagnostik matematika di SD, 2) merancang buku pedoman penggunaan tes diagnostik untuk guru mengajar dan 3) melaksanakan uji coba terbatas...."

"Pada penelitian survival, kadang kala survival time dipengaruhi oleh faktor-faktor lain. Untuk kondisi tersebut dapat digunakan metode analisis regresi dengan model Cox PH. Dari model Cox ini, diperoleh bahwa hazard ratio untuk dua individu dengan nilai kovariat yang berbeda tidak akan dipengaruhi oleh waktu. Atau dengan perkataan lain, hazard untuk satu individu proporsional dengan hazard individu lainnya dengan keproporsionalan yang konstan, tidak dipengaruhi oleh waktu. Oleh sebab itu, ketika diterapkan pada data harus diperiksa apakah asumsi tersebut terpenuhi. Pengecekan asumsi proportional hazard akan dilakukan dengan dua pendekatan. Pendekatan yang pertama dengan grafik, yaitu grafik log-log, dan yang kedua dengan pengujian goodness-of-fit. Metode grafik memberikan hasil yang subjektif sedangkan pengujian goodness-of-fit memberikan hasil yang objektif berdasarkan pengujian statistik.

---

In survival studies, sometimes the time until the occurrence of an event is influenced by other factors. Cox PH model, which is one of the semi parametric regression method can be applied for the data analysis. From this Cox model, it is found that the hazard ratio for two individuals with different covariates not be affected by time. In other words, hazard for an individual is proportional with hazard from another individual with constant proportionality, not affected by the time. Therefore, when applied to the data, it should be checked whether the assumptions are met. The assumption of proportional hazard will be checked using two approaches. The first approach using graph, the log-log graph, and the second by testing the goodness-of-fit. Graphical method gives subjective results while the goodness-of-fit testing gives objective results based on statistical testing."

"ABSTRAKTumor merupakan salah satu dampak dari mutasi yang terjadi pada proses pembelahan sel tubuh mahluk hidup. Dalam skripsi ini digunakan model pertumbuhan tumor dalam bentuk sistem PDB Nonlinier yang telah dikembangkan oleh De Pillis & Radunskaya (2003). Model tersebut melibatkan interaksi antara sel normal, sel tumor, dan sel imun. Solusi dari model ditentukan secara kualitatif melalui analisis sistem dinamik. Analisis bifurkasi juga dilakukan untuk mengetahui perubahan sifat kualitatif yang mungkin terjadi ketika adanya perubahan nilai parameter. Simulasi terhadap model yang disajikan pada skripsi ini dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak MatCont dan Wolfram Mathematica.

---

ABSTRACTTumor is one of the mutation effect that can occur in a cell. Tumor growth model that is discussed here has been developed by De Pillis & Radunskaya (2003). The model includes normal cell, tumor cell, and immune cell interaction that is represented into nonlinear ODE system. The solution of the model is determined qualitatively by dynamical system analysis. Bifurcation analysis is also presented to know the qualitative changes that can occur by varying parameter value. Simulation is done by using MatCont and Wolfram Mathematica."

"Data count adalah data yang berupa bilangan bulat non-negatif. Analisis regresi yang biasa digunakan untuk variabel respon yang berupa data count adalah regresi Poisson. Regresi Poisson memerlukan asumsi bahwa mean pada variabel respon sama dengan variansinya. Jika asumsi tersebut dilanggar yaitu pada saat variansi lebih besar dibanding mean atau disebut kondisi overdispersi, maka regresi Poisson tidak sesuai untuk menganalisis data tersebut. Overdispersi pada regresi Poisson dapat membuat standard error dari taksiran parameter regresi cenderung lebih rendah dari seharusnya, sehingga menghasilkan kesimpulan yang tidak valid. Model regresi Binomial Negatif merupakan salah satu model yang dapat digunakan saat terjadi overdispersi pada data count. Tugas akhir ini akan membahas mengenai penaksiran parameter model regresi Binomial Negatif dengan metode maksimum likelihood dimana solusi dari fungsi likelihood-nya diselesaikan dengan metode Newton-Raphson. Uji kesesuaian model yang digunakan mencakup statistik pseudo-R2, uji rasio likelihood, dan uji Wald.

---

Count data is the non-negative integer data. Regression analysis is commonly used for count dependent data variabel is Poisson Regression. Poisson Regression has an assumption that mean of response variable equal to its variance. If the assumption is violated, where the variance is greater than mean, called overdispersion, then Poisson regression is inconvenient to analyze the data. Overdispersion on Poisson regression may underestimate the standard errors of regression parameters and consequently, giving misleading inference about the regression parameters.

Negative Binomial regression model is one of the models that can be used when there is evidence of overdispersion count data. This final task will discuss about estimating parameter of Negative Binomial regression model by maximum likelihood methods, which the maximum likelihood estimates may be solved by using the Newton-Raphson iteration. Goodness of fit testing of this model includes pseudo-R2 statistic, likelihood ratio, and Wald test. "

"Model pilihan diskrit adalah model yang digunakan untuk memodelkan pilihan. Model pilihan diskrit dapat diturunkan dari fungsi utilitas yang direpresentasikan dalam probabilitas pembuat keputusan memilih alternatif pilihan yang memberikan utilitas maksimum. Salah satu model pilihan diskrit adalah Model Mixed Logit. Model ini mengasumsikan koefisien dari variabel penjelasnya bersifat random yang dapat menggambarkan selera antar pembuat keputusan yang berbeda-beda dalam menentukan pilihan; dan komponen error berdistribusi Gumbel. Model Mixed Logit merupakan campuran antara Model Logit dan distribusi dari koefisien random variabel penjelas. Parameter yang akan ditaksir pada Model Mixed Logit adalah parameter dari distribusi koefisien random, seperti mean dan variansi. Penaksiran parameter Model Mixed Logit menggunakan metode Maximum Simulated Likelihood Estimator (MSLE) berdasarkan metode Halton Sequence. Setelah diperoleh taksiran parameter, selanjutnya probabilitas pembuat keputusan untuk masing-masing pilihan dihitung, sehingga diperoleh alternatif pilihan yang memaksimumkan utilitas pembuat keputusan.

---

A discrete choice model is a model that be used to modelling the choices. A discrete choice model can be derived from a utility function which represented in probability of decision maker chooses an alternative which give maximum utility. Mixed Logit model is one of these choice type models. Mixed Logit model assumes that random coefficient of variable which can capture different taste variation over decision makers; and error term is Gumbel distributed.

Mixed Logit model is a mixture between Logit model and distribution of random coefficient. Estimated parameter in Mixed Logit model is parameter of random coefficient distribution, i.e mean and variance. The method of parameter estimation of this model is Maximum Simulated Likelihood Estimator (MSLE) which based on Halton Sequence method. After estimator is obtained, then probability that decision maker for each alternative calculated, so that an alternative which maximize utility of decision maker is obtained."