Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"According to previous studies on Surabaya river water ,quality of this river water was very bad or on polluted condition....."

"Estimation of regression curve usually conducted using three methods; parametric method, non- parametric method, and semi-parametric methods..."

"Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui wilayah harga tanah di Kota Tangerang Selatan berdasarkan keinginan masyarakat (Harga Tanah Aktual), harga yang ditetapkan oleh pemerintah (Harga NJOP) dan harga pendugaan yang merupakan hasil perhitungan statistik (harga estimasi). Hasil dari penelitian ini menunjukan bahwa Faktor-faktor yang mempengaruhi wilayah harga tanah Aktual, NJOP dan Estimasi dipengaruhi oleh jarak terhadap pintu tol, jarak terhadap jalan arteri, terletak pada pemukiman teratur dan jarak terhadap fasilitas umum kesehatan. Faktor wilayah terbangun/tidak terbangun merupakan faktor penentu Harga Tanah Aktual dan Estimasi namun tidak berpengaruh terhadap Harga Tanah NJOP. Sedangkan jarak terhadap Fasilitas keamanan dan pendidikan merupakan faktor yang berpengaruh terhadap Harga Tanah NJOP namun tidak berpengaruh terhadap Harga Tanah Aktual dan Estimasi. Model Estimasi Spasial Harga Tanah Objektif adalah akan semakin tinggi apabila terletak dekat pintu tol, dekat jalan arteri, dekat fasilitas umum kesehatan dan terletak pada wilayah terbangun dengan pemukiman yang teratur. Status tanah, karateristik wilayah dan jarak fasilitas keamanan tidak berpengaruh terhadap model estimasi spasial harga tanah objektif. Apabila karakteristik wilayah bersifat desakota dikeluarkan dari model, maka karakteristik wilayah (bersifat perkotaan dan perdesaan) akan berpegaruh terhadap fluktuasi Harga Tanah Objektif. Jadi profil karakter desakota justru cendrung membiaskan Harga Tanah di Kota Tangerang Selatan.

---

Objective of this research is to make a map of the land price in South Tangerang City based on 3 prices, i.e.: the prices determined by the public (actual land prices), the prices determined by the government (NJOP), and the prices as the results of statistical modeling (estimation prices).

The results of this research show that the spatial pattern of land prices (actual land prices, NJOP land prices, estimation land prices) are influenced by the distance from the gate of high way, the distance from artery road, location at proper/not proper residence, and the distance from public health facility.

The model of objective estimation land price is higher in the location where the land is closer to the gate of high way, to the artery road, to the public health facility, and in the developed area, with proper residence. The land status, the characteristic, and the distance from security facility do not give effects to the objective land prices. If the observations with characteristic rural-urban are not included in the model, this explanatory variable (characteristic of the area) contributes significantly to the land prices. In other words, characteristic ruralurban causes the bias to the land price of South Tangerang City."

"Seperti halnya model Gravity maka model Intervening Opportunities merupakan model sintetis. Pendistribusian perjalanan dari asal perjalanan ke masing-masing tujuan perjalanan berdasarkan model Intervening Opportunities sangat ditentukan oleh parameter model yang disebut dengan parameter L. Parameter L merupakan parameter yang menyatakan bahwa probabilitas perjalanan yang keluar dari suatu lokasi asal perjalanan akan berhenti pada sembarang lokasi tujuan. Nilai parameter L ini sangat sensitif didalam model sehingga penentuan nilai sangat penting didalam analisis distribusi perjalanan dengan model Intervening Opportunities. Berdasarkan hal tersebut dilakukan analisis metode estimasi parameter (hipotesis pertama) dan analisis pola perjalanan yang sesuai model Intervening Opportunities (hipotesis kedua). Metode estimasi yang diuji adalah metode Regresi, Regresi dengan Optimasi, NLLS, VNLLS dan metode Maksimum Likelihood (ML). Untuk pengujian hipotesis pertama digunakan matrik asal tujuan buatan (artifisial) yang sembarang, sedangkan untuk pengujian hipotesis kedua digunakan matrik artifisial yang dipolakan. Pengujian hipotesis pertama dan kedua juga didukung oleh data matrik A -T kota Jakarta dan kota Balikpapan. Pengujian dan merupakan data matrik kecil. Sedangkan untuk pengujian data matrik besar diambil data matrik asal tujuan yang sesungguhnya yaitu data matrik asal tujuan kota Jakarta dan kota Balikpapan. Hasil analisis data artifisial dan data kota menunjukkan metode NLLS dan metode regresi (optimasi) yang diterapkan pada model Intervening Opportunities "Memaksa" merupakan metode estimasi yang cukup baik dilihat dari hasil uji statistik dan dari total probabilitas yang didapat."

"The information of traffic volume condition is very useful to road users as it can be used by the road users in choosing and determining their best route...."

"In general , implementation of a MIMO-OFDM (multiple-output multiple-input orthogonal frequency divission multiplexing) technique in wireless communications systems is conducted in coherent chanel condition with an estimation chanel scheme...."

"Estimasi parameter model autoregressive dapat diperoleh dengan beberapa metode, salah satunya adalah metode Marginal Likelihood. Untuk memperoleh fungsi marginal likelihood, proses autoregressive dapat dinyatakan sebagai structural model (Fraser, 1968). Dalam structural model, data runtun waktu stasioner dinyatakan sebagai kombinasi linear dari mean proses dan variabel error yang tidak terobservasi. Dengan mengganggap variabel error sebagai proses circular dan noncircular, diperoleh sifat distribusi dari variabel error yang tidak bergantung pada parameter populasi, sehingga data runtun waktu mengikuti model Location-scale. Melalui model Location-Scale dapat dibuktikan bahwa vektor data runtun waktu yang distandarisasi merupakan ancillary statistic. Ancillary statistic ini menjadi dasar untuk membangun fungsi marginal likelihood karena distribusi dari ancillary statistic bebas dari parameter populasi."

"Salah satu bahan tambang yang penting dan banyak dipakai adalahbauksit. Daerah Mempawah, Kalimantan merupakan salah satu daerahpenambangan bauksit yang ada di Indonesia. Dalam kasuspengeksplorasian bahan tambang sering ditemukan permasalahan seberapabanyak cadangan bahan tambang yang tersedia di suatu lokasi. Dalampenelitian ini dilakukan penaksiran kandungan cadangan bauksit diMempawah dengan menggunakan metode penaksiran ordinary krigingdengan semivariogram anisotropik. Metode penaksiran ordinary krigingmerupakan metode yang memberikan penaksir yang linier tak bias terbaik(BLUE = best linear unbiased estimator). Dari hasil penelitian disimpulkanbahwa model semivariogram yang cocok digunakan adalah modeleksponensial. Penaksiran dilakukan pada 24 titik lokasi yang tidak tersampel"

"Model regresi ordinal dua level merupakan model yang digunakan untuk menganalisis data respon ordinal tercluster dan longitudinal. Dalam hal ini variabel respon ordinal yang diketahui, dibentuk dari suatu variabel laten kontinu yang tak diketahui nilainya. Nilai batas kategorik (threshold) pada variabel laten perlu diestimasi bersama-sama dengan koefisien regresi ordinal dua level. Untuk mengestimasi parameter-parameter dan threshold pada model regresi ordinal dua level, digunakan metode estimasi maximum marginal likelihood (MMLE) melalui pendekatan numerik dengan metode Fisher scoring. Pada setiap iterasi metode Fisher Scoring, digunakan Gauss-Hermite Quadrature untuk menghitung secara numerik persamaan marginal likelihood. Untuk mengilustrasikan penerapan model regresi ordinal dua level untuk data ordinal tercluster, digunakan data TVSFP di mana siswa bersarang dalam kelas. Sedangkan untuk mengilustrasikan penerapan model regresi ordinal dua level untuk data ordinal longitudinal, akan digunakan data psikiatrik di mana pasien diklasifikasikan pada beberapa tingkat keparahan penyakit terhadap beberapa titik waktu (time points). Struktur data dua level yang digunakan untuk data longitudinal adalah perulangan observasi bersarang dalam individu (pasien)."

"Distribusi dari nilai maksimum dapat diperoleh dengan menggunakan statistik terurut. Namun saat jumlah observasi sangat besar menuju tak hingga, distribusi pendekatan yang diperoleh adalah distribusi degenerate. Gnedenko memberikan satu teorema yaitu bahwa distribusi untuk nilai maksimum yang sudah ditransformasi dengan konstanta tertentu dapat didekati oleh distribusi nondegenerate. Dalam skripsi ini akan dibahas pembuktian dari teorema Gnedenko tersebut sehingga dapat digunakan untuk memperoleh distribusi pendekatan dari nilai maksimum yang ditransformasi. Kemudian berdasarkan pernyataan dari Reiss akan dilakukan penaksiran parameter sehingga diperoleh tiga tipe distribusi pendekatan dari nilai maksimum yang belum ditransformasi. Untuk menjelaskan hubungan antara distribusi pendekatan dalam teorema Gnedenko dengan distribusi yang sudah umum diketahui, akan dibahas mengenai domain of attraction yaitu himpunan fungsi distribusi yang memenuhi teorema Gnedenko. Setiap tipe mempunyai kriteria uji domain of attraction untuk mengetahui distribusi pendekatan yang paling tepat yang dapat digunakan sebagai distribusi pendekatan untuk nilai maksimum."