Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Dalam tulisan ini akan dibahas mengenai salah satu cara mengatasi nonrespon yang besar, yaitu dengan melakukan beberapa kali callback pada responden yang tidak merespon. Ukuran sampel optimum, taksiran proporsi populasi, dan sampling error dari taksiran proporsi tersebut jika dilakukan callback akan diberikan dalam tulisan ini, dimana callback dilakukan 2 kali. Metode tersebut akan diterapkan untuk mencari taksiran proporsi mahasiswa jurusan matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Indonesia angkatan 2005-2008 yang setuju dengan rencana diberlakukannya e-learning di jurusan matematika, dimana angket berupa angket sederhana yang dikirimkan melalui SMS dan dilakukan callback sebanyak 2 kali."

"Membandingkan probabilitas kesuksesan suatu perlakuan antara dua kelompok populasi sering dilakukan pada penelitian di dunia medis dengan menggunakan odds ratio. Penelitian yang sama seringkali dilakukan berulang kali oleh peneliti dan atau dengan sampel yang berbeda sehingga dalam kasus ini didapat nilai odds ratio yang belum tentu sama. Meta-analisis untuk odds ratio digunakan untuk mencari inferensi gabungan dari odds ratio dengan mempertimbangkan kontribusi yang beragam dari masing-masing penelitian, yaitu ukuran sampel. Inferensi gabungan untuk odds ratio yang dibahas dalam tugas akhir ini meliputi taksiran titik, taksiran interval, dan uji hipotesis.

---

Comparing the probability of success of a treatment between two groups of population has frequently been conducted in medical research by applying odds ratio. Although similar research is performed by different researchers and or different samples, but the odds ratio are not necessarily the same. Meta-analysis on odds ratio is used to find the inference combination by considering various contributions from each research, based on sampel size. The inference combination of odds ratio in this mini thesis consist of point estimation, interval estimation, and hypothesis test."

"Dalam penelitian tertentu, seringkali alat tes digunakan untuk mengurutkan nilai murni sejumlah responden, sehingga alat tes diharapkan dapat memprediksi urutan nilai murni dengan tepat. Reliabilitas ordinal adalah ketepatan prediksi urutan berdasarkan suatu alat tes. Reliabilitas ordinal dipertimbangkan berdasarkan agreement (ketepatan) antara urutan nilai pengamatan dan urutan nilai murni. Koefisien korelasi Kendall Tau digunakan untuk mengukur agreement tersebut. Karena nilai murni tidak bisa diketahui maka digunakan test-retest untuk penaksiran. Reliabilitas ordinal dapat ditaksir dengan koefisien korelasi Kendall Tau dari urutan skor test-retest. Dapat dibuktikan bahwa ekspektasi taksiran koefisien korelasi Kendall Tau dari skor test-retest lebih kecil dari koefisien reliabilitas ordinal. Contoh penerapan diberikan untuk melihat gambaran dari penggunaan reliabilitas ordinal.

---

In certain studies, tests are often used to rank the true score of respondents, so the test is expected to predict the exact rank of true score. Ordinal reliability is the correctness prediction of true scores rank by a test. Ordinal reliability considered by agreement between the order of observed scores and the order of true scores. Kendall Tau correlation coefficient is used to measure the agreement. Because true scores can not be known then test-retest is used for estimation. Ordinal reliability can be estimated with Kendall Tau correlation coefficient of test-retest ordered score. It can be proved that the expectation of the estimated Kendall Tau correlation coefficient of test-retest scores less than the coefficient of ordinal reliability. Examples of application are given to see an overview of the use of ordinal reliability."

"Dalam tulisan ini akan dibahas koefisien korelasi polychoric yang dapat digunakan untuk menaksir kekuatan hubungan linier antara dua variabel random kontinu dimana data yang teramati adalah data ordinal yang dibentuk oleh kedua variabel kontinu tersebut. Metode untuk menaksir besarnya koefisien korelasi polychoric, yang akan dijelaskan dalam tulisan ini adalah metode taksiran dua tahap. Metode taksiran dua tahap membutuhkan asumsi kenormalan bivariat standar untuk kedua variabel random kontinu awal. Walaupun demikian, akan ditunjukkan (melalui simulasi) bahwa taksiran koefisien korelasi polychoric yang didapat robust terhadap asumsi tersebut. Selain itu, dalam tulisan ini juga akan diberikan simulasi perbandingan antara koefisien korelasi kendall`s tau dengan koefisien korelasi polychoric relatif terhadap koefisien korelasi yang sesungguhnya dan hasilnya menunjukkan bahwa koefisien korelasi polychoric memiliki nilai yang lebih dekat dengan koefisien korelasi yang sesungguhnya."

"Dalam melakukan pengambilan sampel di suatu populasi, diperlukan suatu tehnik pengambilan sampel yang tepat sesuai dengan keadaan populasi, sehingga diperoleh taksiran parameter populasi yang akurat. Salah satu probability sampling yang sering digunakan adalah single systematic sampling. Dalam single systematic sampling, taksiran variansi untuk taksiran mean populasi merupakan taksiran yang bias. Oleh karena itu, dalam tugas akhir ini akan diperkenalkan suatu tehnik pengambilan sampel yang merupakan modifikasi dari single systematic sampling yang memberikan taksiran tak bias untuk mean populasi dan taksiran tak bias untuk variansinya. Contoh simulasi data akan diberikan untuk menunjukkan hal tersebut."

"Dalam skripsi ini membahas mengenai model regresi antara variabel penjelas dengan variabel dependent kontinu dimana variabel dependent yang diketahui merupakan variabel dependent ordinal yang dibentuk dari variabel kontinu tersebut, sedangkan nilai dari variabel kontinu tidak diketahui. Penaksiran parameter dalam model dilakukan dengan menggunakan metode maximum likelihood. Pengujian kegunaan model dilakukan dengan uji rasio likelihood. Pengujian terhadap masing-masing koefisien regresi dilakukan dengan uji z. Untuk mengukur kecocokan model digunakan koefisien determinasi 2 R. Metode tersebut diterapkan untuk melihat hubungan antara variabel kemampuan seseorang untuk mengalihkan stress (dinamakan Avoid) yang bersifat kontinu dengan variabel kemampuan seseorang untuk menikmati kegiatan (dinamakan Distract) dan variabel kemampuan seseorang untuk mendapatkan dukungan dari orang lain (dinamakan Social) dimana data variabel Avoid yang diketahui berupa data kategori ordinal yang dibentuk dari data variabel Avoid kontinu yang tidak diketahui nilainya."

"Skripsi ini akan membahas tentang analisis regresi logistik untuk matched data. Dalam matched data, observasi - observasi dikelompokkan ke dalam suatu kelompok yang sama, yang disebut dengan matched set, berdasarkan suatu variabel yang disebut dengan variabel matching. Keberadaan variabel matching diperhitungkan dalam analisis ini. Penaksiran parameter dalam model regresi logistik untuk matched data dilakukan dengan menggunakan metode maksimum likelihood bersyarat dengan pendekatan Newton - Raphson. Uji kecocokan model menggunakan uji Rasio Likelihood dan uji signifikansi masing - masing parameter dalam model menggunakan uji Wald. Dalam penerapan metode analisis regresi logistik untuk matched data untuk melihat pengaruh "adanya kelahiran bayi dengan operasi caesar" dan "adanya kelahiran bayi premature" terhadap "kelahiran bayi dengan berat rendah (< 2500 gr)" dengan "umur ibu" sebagai variabel matching, didapat bahwa "adanya kelahiran bayi premature" mempengaruhi "kelahiran bayi dengan berat rendah (< 2500 gr)", dan "adanya kelahiran bayi dengan operasi caesar" tidak mempengaruhi ?kelahiran bayi dengan berat rendah (< 2500 gr)."

"Dalam suatu penelitian sering kali dijumpai permasalahan dimana data yang diteliti merupakan data berpasangan atau data dyadic, baik data berpasangan yang dapat dibedakan maupun yang tidak dapat dibedakan. Pada data berpasangan, korelasi antara dua variabel harus dilihat dengan mempertimbangkan keterkaitan antar individu dalam setiap pasangan. Koefisien korelasi antara dua variabel pada data berpasangan dapat dilihat secara keseluruhan, tingkat pasangan, dan tingkat individu. Pada tulisan ini akan dibahas mengenai koefisien korelasi untuk data berpasangan yang dapat dibedakan dengan menggunakan metode structural equation model (SEM) dan metode pairwise. "

"Avian Influenza atau flu burung adalah jenis penyakit yang berasal dari virus H5N1. Penyakit ini menyebar dengan sangat cepat dan sangat potensial untuk menyebabkan kematian. Virus ini dapat menular melalui perantaraan unggas dan dapat menular dari unggas kepada manusia sehingga masyarakat Indonesia perlu berhati-hati dalam melakukan tindakan preventif dalam menghadapi penyakit flu burung ini.Dengan beragamnya perbedaan perilaku masyarakat Indonesia, tentunya akan menyebabkan perbedaan pula dalam melakukan penyikapan menghadapi flu burung. Sebuah lembaga tertentu melakukan survey di beberapa provinsi di Indonesia dimana telah terjadi kasus penularan flu burung kepada manusia. Terdapat 60.016 responden dengan 19 variabel kategorik yang akan dilibatkan dalam penelitian. Berdasarkan data ini, dilakukan analisis data yang menghasilkan kesimpulan bahwa faktor-faktor yang mempengaruhi perilaku masyarakat dalam menyikapi flu burung adalah provinsi, jenis kelamin, pengetahuan mengenai penularan flu burung, sarana pembuangan, pemeliharaan unggas, kepemilikan binatang peliharaan dan jarak rumah ke pasar. Diantara faktor-faktor tersebut, faktor yang paling mempengaruhi perilaku masyarakat dalam menyikapi flu burung adalah pengetahuan mengenai penularan flu burung.Profil masyarakat yang mempunyai perilaku baik dalam menyikapi flu burung adalah memiliki pengetahuan penularan FB yang baik, berasal dari provinsi Jambi dan Nusa Tenggara Barat, memiliki tempat penampungan air limbah, saluran pembuangan air limbah, tempat sampah diluar rumah, punya tempat penampungan sampah organik, tidak memiliki binatang peliharaan."