Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Paula Iulisarz ini melode eslimatar lcesalahan yang dilcembanglcan olell Zienkiewicz dan Zhu direraplran unrulc analisis lzesalalum problem siafik pela! lenrur elemen DKMT Merodc ini mempunyai keunggulan karena kesederlzanaannya, akurasinyu. Meloda ini berbrlsixkan pcmulilzan gaya di dalam solusi elemen lzingga dari non-konlinu menjadf konlinu dengan metode proyelcsi gaya. Reliabiliras dan lcualilas estimator kesalahan ini lelula Ierbulcli memberikan hasil yang baik zmruk problem 2D maupun 3D pada elemen- clemen linier, kuadralik dan kubilc Selain itu estimator lresalaharz Z0 ini memberilcan evaluasf yur: bail: untuk norma energi secara global (sfruklur) maupun pada Iinglcar elemen .velzingga alum tercapai diskritisasi yang optimal. Pada mlisan ini dilakukan perbandingan cmrara penghalusan seragam (uniform refinemeny dan penghalusan adaptlf (adaptive refinemeng untuk memperliharlran peranmz eslimalor kesalalzan terhadap lqju konvergensi didalam memgu solusi elcsak dari seriap persoalan pelar lentur. _ Kata kunci : Metode elemen hingga, pelat, estimator kesalahan, estimasi kesalahan

Abstrak :
Tugas akhir ini bertujuan mencari estimator parameter di small area, dimana small area adalah bagian dari suatu populasi yang terbatas. Metode yang digunakan untuk mencari estimator parameter di setiap small area adalah metode empirical Bayes. Di setiap small area diketahui direct survey estimator dan beberapa variabel prediktor. Dengan menggunakan metode empirical Bayes, informasi dari direct survey estimator dan variabel-variabel prediktor yang tersedia di setiap small area akan digunakan untuk membuat model Bayesian. Model Bayesian yang digunakan dalam pembahasan tugas akhir ini adalah model Fay-Herriot. Kata kunci: small area, direct survey estimator, probabilitas pemilihan sampel, ekspektasi dari probabilitas pemilihan sampel.

Abstrak :
Analisis regresi adalah sebuah teknik dalam statistika untuk menyelidiki dan memodelkan hubungan antara variabel respon dan variabel regresor. Metode penaksiran parameter regresi yang umum digunakan adalah metode ordinary least square (OLS) yang menghasilkan taksiran yang dinamakan taksiran least square. Dalam penaksiran parameter regresi, banyak permasalahan yang muncul, salah satunya adalah multikolinieritas. Penaksiran dengan menggunakan metode OLS dalam kasus multikolinieritas menghasilkan taksiran least square yang tidak stabil, sehingga pada skripsi ini akan dibahas metode lain guna mengatasi permasalahan ini. Metode yang diperkenalkan dapat mengatasi multikolinieritas diantaranya yaitu metode ridge, metode Liu, dan metode GRR. Namun, ketiga metode ini menimbulkan permasalahan lain pada saat dilakukan penaksiran parameter, salah satunya ada pemilihan konstanta optimal yang sulit ditentukan dan nilai PRESS (Prediction Error Sum of Square) yang besar. Untuk itu, Liu dan Gao (2011) memperkenalkan taksiran linearized ridge regression (LRR) yang memiliki kelebihan dibandingkan ketiga metode sebelumnya yaitu pemilihan konstanta optimal yang mudah ditentukan dan juga nilai PRESS yang minimum diantara ketiga metode tersebut. ...... Regression analysis is a statistical technique for investigating and modeling the relationship between the response variable and regressor variable. Ordinary least square (OLS) method is commonly used to estimate parameters and give an estimator named least square estimator. In regression parameter estimation, there are many problems such as multicolinearity. Estimation using OLS method in multicolinearity caused an unstable least square estimator, therefore this research will explain other methods which can solve this problem such as ridge method, Liu method, and GRR method. Unfortunately, these methods cause another problem when estimation parameter is done, such as hardly obtaining the optimal constants and the large value of PRESS (Prediction Error Sum of Squares). To solve this problems, Liu and Gao (2011) introduced Linearized Ridge Regression (LRR) estimator which has superiority amongs those prior methods which easily obtains the optimal contants and the minimum value of PRESS.

Abstrak :
Analisis regresi linier adalah suatu teknik dalam statistika untuk memodelkan dan menganalisis hubungan linier antara variabel respon dengan variabel regresor. Metode penaksiran parameter regresi yang umum digunakan adalah metode ordinary least square (OLS) yang menghasilkan taksiran yang dinamakan taksiran least square. Dalam analisis regresi linier berganda, masalah yang sering terjadi adalah multikolinieritas. Multikolinieritas membuat penaksiran dengan menggunakan metode OLS menghasilkan taksiran least square yang tidak stabil, sehingga pada skripsi ini akan dibahas metode lain untuk mengatasi permasalahan ini. Metode yang diperkenalkan untuk mengatasi multikolinieritas diantaranya adalah metode GRR yang menghasilkan taksiran generalized ridge. Taksiran ini merupakan taksiran yang bias. Metode ini masih memiliki kekurangan, yaitu bias yang dihasilkan tidak dijamin akan selalu bernilai kecil. Untuk itu, Singh, Chaubey, dan Dwivedi (1986) memperkenalkan metode Jackknife Ridge Regression (JRR) yang menghasilkan taksiran Jackknife Ridge Regression. Taksiran ini akan mereduksi bias yang dihasilkan oleh taksiran generalized ridge sehingga terkait dengan data yang digunakan, nilai mean square error taksiran ini lebih kecil dibanding taksiran generalized ridge maupun taksiran least square. ...... Regression linear analysis is a statistical technique for modeling and investigating the linear relationship between the response variable and regressor variable. Ordinary least square (OLS) method is commonly used to estimate parameters and yields an estimator named least square estimator. Most frequently occurring problem in multiple linear regression analysis is the presence of multicollinearity. Estimation using OLS method in multicolinearity caused an unstable least square estimator, therefore this undergraduate thesis will explain other method which can solve this problem such as GRR method that yields a bias estimator, named generalized ridge estimator. Unfortunately, this method still has a shortcoming because the bias in resulting estimator is not always guaranteed to be small. To solve this problems, Singh, Chaubey, and Dwivedi (1986) introduced Jackknife Ridge Regression (JRR) method that yields Jackknife Ridge Regression estimator. This estimator will reduce the bias of generalized ridge estimator, thus related to the data used, the resulting mean square error value of this estimator is smaller than the two methods.

Abstrak :
ABSTRAK
Item response theory atau yang sering disingkat sebagai IRT memberikan estimasi kemampuan peserta yang lebih tepat jika dibandingkan dengan classical test theory. Estimasi yang dihasilkan pada IRT bergantung pada ketepatan model yang digunakan. Pemilihan model IRT dapat dilakukan setelah didapatkan hasil confirmatory factor analysis dengan melihat nilai model fit. Model dengan nilai good fit yang lebih baik akan menjadi model yang terpilih. Pemilihan model fit dengan langkah ini disebut sebagai pemilihan model melalui data empirik. Pemilihan model dan struktur dapat dibantu dengan melihat nature dari sebuah tes. Seperti pada tes seleksi dengan bentuk pilihan maka model IRT yang tepat digunakan untuk mengestimasi adalah model 3 parameter logistik. Kesalahan dalam memilih struktur dan model IRT terkadang tidak dapat dihindari karena ketidaktahuan peneliti. Diantara estimator yang ada dalam IRT terdapat satu estimator yang dikenal memiliki robust standar error atau dapat menghasilkan standar eror yang kecil jika digunakan pada model IRT yang tidak tepat. Estimator ini dinamakan maximum likelihood with robust standard errors. Memperkecil standar eror berarti memperkecil ketidakakuratan estimasi yang disebabkan oleh kesalahan pemilihan model. Keakuratan MLR akan disandingkan dengan maximum likelihood estimator dalam mengestimasi. MLE dikenal dengan propertinya yang asimptotik jika digunakan pada sampel besar. Hasil yang didapat memperlihatkan bahwa MLR dapat menghasilkan akurasi yang lebih baik pada model dengan sampel kecil sedangkan pada sampel besar MLE dan MLR memberikan hasil yang tidak berbeda.

---

ABSTRACT
Item response theory gives more acurrate estimates of latent trait compared to classical test theory. These estimates are independent to any sample and test. But the result of estimates are depend on which model is used. That is why the selection of model in IRT is very important. The wrong model will cause the estimates inflate or underrated. Before a data can be calculated with IRT model we need to check the appropriate model and structure first. To know what structure will be used we first check the data using confirmatory factor analysis. The result will show which structure fits the data more, is it first order or second order data. To select the IRT model we do a fit of model testing. This is a trial and error step. Usually in fit model testing we propose more than one model to be tested. As not all models can be included for being tested, there are the chance for using a wrong model. Using a wrong structure and model sometimes can not be helped. In IRT there are estimator named maximum likelihood with robust standard error which is specialized to estimate parameters when the model is wrong. This can be done because of MLR is using Huber Sandwich method as estimator. In this research MLR is being compared to MLE to estimate a second order data which is treated as first order data. The error is being accompanied with IRT model variations (1-PL, 2-PL, and 3-PL) and three samples variations (350, 500, and 2000). As 2 x 3 x 3 combination models, we will have 18 models in result. The results showing that MLR produces smaller standard. But MLE is quite good too when the sample being used is as big as 2000

Abstrak :
ABSTRAK
Perolehan proyek penting bagi kelangsungan industri jasa konstruksi. Estimator adalah fungsi penting pada perusahaan engineering/konstruksi. Kompetensi estimator dihadapkan dengan bagaimana keterampilan, pengetahuan dan perilaku dari fungsi estimator tersebut. Tujuan penelitian untuk menganalisa pengaruh kompetensi estimator berdasarkan tiga aspek : knowledge, skill dan personal attributes terhadap perolehan proyek dan kinerja hasil usaha (omset kontrak) pada salah satu perusahaan kontraktor BUMN. Penelitian ini menggunakan metode analisa regresi linier berganda yang kemudian dilakukan analisa korelasi Spearman dan analisa faktor untuk mendapatkan gap analysis kompetensi dominan terhadap kompetensi estimator pada PT.XYZ, yang selanjutnya dilakukan validitas akhir untuk proses pengembangan dengan respon pembuatan modul pelatihan

---

ABSTRACT
Acquisition project paramount for the construction services industry. Estimator is important function in the company's engineering/construction. Competence estimator faced with how the skills, knowledge and behavior of the estimator function. The research objective to analyze the effect of competence estimator based on three aspects: knowledge, skill and personal attributes for the project acquisition and performance results (turnover contract) on one of BUMN construction company. This study uses multiple linear regression analysis, Spearman correlation analysis and factor analysis to obtain a dominant competency gap analysis on the competence estimator PT.XYZ, and then make an end to the validity of the development process with response training module manufacturing.;