Smoothing splines adalah pendekatan yang ampuh untuk memperkirakan hubungan fungsional antara prediktor X dan respons Y. Smoothing splines dapat ditampung baik menggunakan fungsi smooth.spline (dalam paket stats) atau fungsi ss (dalam paket npreg). Dokumen ini memberikan latar belakang teoritis tentang smoothing splines, serta contoh-contoh yang menggambarkan bagaimana menggunakan fungsi smooth.spline dan ss. Seperti yang saya tunjukkan dalam tutorial ini, kedua fungsi memiliki sintaks yang sangat mirip, tetapi fungsi ss menawarkan beberapa opsi tambahan. Dibandingkan dengan fungsi smooth.spline, fungsi ss memiliki lebih banyak metode pemilihan parameter penghalusan lebih banyak jenis spline (linier, kubik, quintic) opsi untuk batasan periodisitas opsi untuk nilai simpul yang ditentukan pengguna ringkasan yang sesuai dan metode plot Untuk melihat bagaimana kinerja fungsi-fungsi ini dalam praktiknya, mari kita lihat contoh simulasinya. Secara khusus, mari simulasikan beberapa data dengan hubungan fungsional (berkala) yang memiliki beberapa gangguan. Berikut Analisa Data dengan Regresi Nonparametrik dengan Pendekatan Smooting Spline Pada Data Google Mobility Index dan Covid-19 di Jakarta Juni 2020.

Program linear atau pemrograman linear adalah metode untuk memperoleh hasil optimal dari suatu model matematika yang disusun dari hubungan linear. Program linear adalah kasus khusus dalam pemrograman matematika (juga dikenal dengan optimisasi matematika). Secara lebih formal, program linear adalah sebuah teknik optimisasi untuk fungsi objektif linear, dengan kendala (beberapa) persamaan linear dan pertidaksamaan linear. Daerah feasibel dari kendala berupa sebuah politop konveks yakni sebuah himpunan yang didefinisikan dari perpotongan banyak (namun terhingga) half spaces. Sedangkan fungsi objektif berupa fungsi (linear) bernilai real yang terdefinisi pada politop tersebut. Sebuah algoritme program linear akan mencari sebuah titik pada politop, yang menyebabkan fungsi objektif akan menghasilkan nilai terkecil (atau terbesar); jika titik tersebut ada. Berikut contoh penerapan linear programming menggunakan masalah maksimisasi pada bahasa pemrograman R.

Regresi Linear Berganda adalah model regresi linear dengan melibatkan lebih dari satu variable bebas atau predictor. Dalam bahasa inggris, istilah ini disebut dengan multiple linear regression. Berikut proses pembuatan Regresi LInier Berganda Data Covid DKI Jakarta dan Google Mobility Index Pada Bulan Juni 2020 Khusus Pasien Yang Positif

Analisis Regresi digunakan untuk meneliti hubungan antar dua atau lebih variabel, dengan paling tidak satu variabel sebagai variabel dependen (respon) Y dan variabel lainnya sebagai variabel independen (variabel prediktor) X. Hubungan antar variabel dimodelkan dalam bentuk fungsi (persamaan), misalnya fungsi linear y=a+bx. Tujuan dari pemodelan regresi adalah untuk mendapatkan estimasi parameter (koefisien) model regresi. Model Regresi dapat digunakan untuk eksplanatori maupun prediksi Regresi linier adalah model sederhana yang paling sering dibahas dalam buku-buku statistika. Modelnya cukup sederhana dimana kita berusaha membentuk model dengan pendekatan garis linier dengan prinsip meminimalkan jumlah kuadrat residual pada data. Model yang tebentuk akan menghasilkan dua buah nilai yaitu nilai konstanta (titik potong sumbu y) dan nilai slope kurva.

Analisis Regresi merupakan salah satu analisis yang bertujuan untuk mengetahui pengaruh suatu variable terhadap variable lainnya. Dalam analisis regresi variable yang mempengaruhi disebut independent variable dan variable yang dipengaruhi disebut dependent variable. Jika dalam persamaan regresi hanya terdapat satu variable bebas dan satu variable terikat maka disebut persamaan regresi sederhana sedangkan jjika variable bebasnya lebih dari satu maka disebut persamaan regresi berganda.

Regrasi Linier Sederhana (Simple Linear Regression) Pada pembahasan pembentukan model linier sederhana menggunakan dataset google mobility index dengan jumlah observasi sebesar 29 observasi. Pada contoh kali ini kita akan mencoba membentuk model dengan variabel dependen berupa medv (median harga rumah) dan variabel independen berupa retail_and_recreation_percent_change_from_baseline dengan mobilJTup$grocery_and_pharmacy_percent_change_from_baseline. Berikut adalh sintaks untuk membentuk model tersebut.

Manipulasi data merupakan salah satu proses untuk mengubah data menjadi lebih mudah untuk dibaca dan lebih terorganisir. Sebagai contoh para data analis dibidang sosial seperti akutansi atau sejenisnya sering menggunakan proses manipulasi untuk mengetahui harga dari sebuah produk, tren dari penjualan, hingga potensi kewajiban pajak.

Manipulasi data merupakan salah satu proses untuk mengubah data menjadi lebih mudah untuk dibaca dan lebih terorganisir. Sebagai contoh para data analis dibidang sosial seperti akutansi atau sejenisnya sering menggunakan proses manipulasi untuk mengetahui harga dari sebuah produk, tren dari penjualan, hingga potensi kewajiban pajak.

Inflows adalah uang yang masuk ke Bank Indonesia melalui kegiatan penyetoran, dan outflows adalah uang yang keluar dari Bank Indonesia melalui kegiatan penarikan. Berikut contoh penerapan visualisasi prediksi data Inflow-Outflow Uang Kartal di Lampung menggunakan bahasa pemrograman R.

Model Data Relasional adalah suatu model basis data yang menggunakan tabel dua dimensi, yang terdiri atas baris dan kolom untuk menggambarkan sebuah berkas data. Model ini menunjukkan cara mengelola/mengorganisasikan data secara fisik dalam memory sekunder, yang akan berdampak pula pada bagaimana kita mengelompokkan data dan membentuk keseluruhan data yang terkait dalam sistem yang kita buat. Relasional data set merupakan kumpulan item data yang memiliki perpaduan atau hubungan yang telah ditentukan sebelumnya. Berbagai item ini diatur sebagai satu set tabel menggunakan kolom dan baris. Tabel digunakan untuk menyimpan informasi tentang objek yang ditampilkan dalam database. Tiap kolom dalam tabel memuat tipe data ekskusif , dan bidang tersebut menyimpan nilai aktual atribut. Baris dalam tabel mempresentasikan perpaduan nilai terkait berdasarkan satu objek atau entitas. Tiap baris pada tabel dapat ditandai dengan pengidentifikasi unik yang disebut kunci utama (keyword), dan baris di antara beberapa tabel dapat dibuat saling terkait menggunakan kunci asing. Berikut tahapan dalam menerapkan relasional data set pada RStudio menggunakan bahasa pemrograman R.

Data Relational adalah suatu model basis data yang menggunakan tabel dua dimensi, yang terdiri atas baris dan kolom untuk menggambarkan sebuah berkas data. Model ini menunjukkan cara mengelola atau mengorganisasikan data secara fisik dalam memory sekunder, yang akan berdampak pula pada bagaimana kita mengelompokkan data dan membentuk keseluruhan data yang terkait dalam sistem yang kita buat.

Pivot adalah proses membuat rangkuman, melakukan analisa, eksplorasi, dan mempresentasikan data. Salah satu software yang menyediakan fitur Pivot adalah MSExcel. Pada MSExcel terdapat fitur PivotTable dimana biasanya merupakan laporan berbentuk tabel yang dalam waktu saat singkat mampu menampilkan ringkasan berdasarkan jumlah data besar kedalam bentuk atau orientasi berbeda dan sanggup melakukan kalkulasi dalam setiap item yang dibutuhkan. Contoh : apabila kita mempunyai data yang diunduh dari sebuah database atau dibuat sendiri dengan jumlah ratusan, ribuan, atau bahkan ratusan ribu baris data, tentunya akan sulit untuk mengolah serta mendapatkan informasi secara cepat. Informasi yang dimaksud misalnya : Menampilkan data berdasarkan kriteria atau perhitungan tertentu, membandingkan antar field (kolom) satu dengan yang lainnya, menampilkan perulangan data, hubungan perulangan data pada suatu periode dan lain sebagainya. Selain itu bahasa pemrograman R juga menyediakan fitur provitdata. Berikut penerapan pivotdata Outflow Uang Kartal di Pulau Jawa menggunakan bahasa pemrograman R.

Pivot adalah proses membuat rangkuman, melakukan analisa, eksplorasi, dan mempresentasikan data. Salah satu software yang menyediakan fitur Pivot adalah MSExcel. Pada MSExcel terdapat fitur PivotTable dimana biasanya merupakan laporan berbentuk tabel yang dalam waktu saat singkat mampu menampilkan ringkasan berdasarkan jumlah data besar kedalam bentuk atau orientasi berbeda dan sanggup melakukan kalkulasi dalam setiap item yang dibutuhkan

Inflows adalah uang yang masuk ke Bank Indonesia melalui kegiatan penyetoran, dan outflows adalah uang yang keluar dari Bank Indonesia melalui kegiatan penarikan. Setiap daerah memiliki prediksi data inflow-outflow uang kartal yang berbeda-beda. Berikut komparasi visualisasi prediksi data inflow-outflow uang kartal antara Jambi dengan Sumatera Selatan menggunakan bahasa pemrograman R.

Inflow, disebut investasi sebagai langsung dalam ekonomi pelaporan, termasuk semua kewajiban dan aset yang ditransfer antara perusahaan investasi langsung penduduk dan investor langsung mereka. Ini juga mencakup transfer aset dan kewajiban antara perusahaan yang bertempat tinggal dan yang tidak residen, jika orang tua pengendali utama adalah bukan penduduk. Outflow, disebut sebagai investasi langsung di luar negeri, termasuk aset dan kewajiban yang ditransfer antara investor langsung penduduk dan perusahaan investasi langsung mereka. Ini juga mencakup transfer aset dan kewajiban antara sesama dan non-residen perusahaan, jika orang tua pengendali utama adalah penduduk. Investasi langsung keluar juga disebut investasi langsung di luar negeri. Dibawah ini merupakan contoh penerapan visualisasi prediksi data Inflow-Outflow Uang Kartal di Jawa menggunakan bahasa permograman R.

Pada bagian ini kita akan membahas tentang persamaan-persamaan matematika yang menjadi dasar suatu uji statistik. 11.1 Import Data Kita dapat melakukan import data dalam berbagai format pada R. Namun, pada sub-chapter ini hanya akan dibahas bagaimana cara mengimport data dari file dengan format .csvdan .txt.

Disini kita akan membahas tentang bagaimana caranya menyelesaikan persamaan aljabar linier menggunakan R pada RStudio dengan berbaimacam metode penyelesaiana yang ada.

Materi pada publishan kali ini menggerjakan latihan soal untuk memenuhi ujian tengah semester. Soal diambil dari buku bookdown kalkulasi di setiap chapter yang ada latihan soalnya.

Metode numerik merupakan teknik penyelesaian permsalahn yang diformulasikan secara matematis dengan menggunakan operasi hitungan (aritmatik) yaitu operasi tambah, kurang, kali, dan bagi. Metode ini digunakan karena banyak permasalahan matematis tidak dapat diselesaikan menggunakan metode analitik. Jikapun terdapat penyelesaiannya secara analitik, proses penyelesaiaannya sering kali cukup rumit dan memakan banyak waktu sehingga tidak efisien.

Metode integrasi Newton-Cotes secara umum merupakan metode integrasi yang dilakukan dengan membagi area di bawah kurva suatu fungsi menjadi beberapa panel dengan terlebih dahulu menetapkan batas atas dan batas bawah interval. Integral atau luas area di bawah kurva ditentukan berdasarkan jumlah luas panel yang digunakan untuk mendekati luas area di bawah kurva.Terdapat beberapa metode yang akan penulis jelaskan pada sub-Chapter ini. Metode-metode tersebut antara lain:Metode integral Riemann. Pada pembahasan kali ini kita akan berfokus pada metode Integral Reiman

Metode Secant merupakan perbaikan dari metode regula-falsi dan Newton Raphson, dimana kemiringan dua titik dinyatakan secara diskrit dengan mengambil bentuk garis lurus yang melalui satu titik.

Loop merupakan kode program yang berulang-ulang. Loop berguna saat kita ingin melakukan sebuah perintah yang perlu dijalankan berulang-ulang seperti melakukan perhitungan maupaun melakukan visualisasi terhadap banyak variabel secara serentak. Hal ini tentu saja membantu kita karena kita tidak perlu menulis sejumlah sintaks yang berulang-ulang. Kita hanya perlu mengatur statement berdasarkan hasil yang kita harapkan.

Visualisasi data merupakan bagian yang sangat penting untuk mengkomunikasikan hasil analisa yang telah kita lakukan. Selain itu, komunikasi juga membantu kita untuk memperoleh gambaran terkait data selama proses analisa data sehingga membantu kita dalam memutuskan metode analisa apa yang dapat kita terapkan pada data tersebut.

Metode tertutup disebut juga metode bracketing. Disebut sebagai metode tertutup karena dalam pencarian akar-akar persamaan non-linier dilakukan dalam suatu selang [a,b]. Dalam metode tertutup ini ada sub metode lagi yakni metode Tabel, metode Biseksi dan metode Regula Falsi. Berikut saya akan membahas tentang bagaimana cara menyelesaikan persamaan dan pertidaksamaan dengan menggunakan sub metode Tabel.

Matriks seperti Excel sheet yang berisi banyak baris dan kolom (kumpulan beberapa vektor). Matriks digunakan untuk menggabungkan vektor dengan tipe yang sama, yang bisa berupa numerik, karakter, atau logis. Matriks digunakan untuk menyimpan tabel data dalam R. Baris-baris matriks pada umumnya adalah individu / pengamatan dan kolom adalah variabel.

Vektor merupakan kombinasi berbagai nilai (numerik, karakter, logical, dan sebagainya berdasarkan jenis input data) pada objek yang sama. Pengertian vektor secara matematika sendiri Vektor adalah suatu kuantita/besaran yang mempunyai besar dan arah. Secara grafis suatu vektor ditunjukkan sebagai potongan garis yang mempunyai arah. Besar atau kecilnya vektor ditentukan oleh panjang atau pendeknya potongan garis. Sedangkan arah vektor ditunjukkan dengan tanda anak panah.Pada pembahasan berikut kita akan membuat contoh vektor yaitu vektor numerik, vektor karakter, vektor logical, dll.

Berikut ini penjelasan tentang penyelesaian fungsi turunan dengan metode beda hingga, dan sifat-sifat turunan. Ada beberapa contoh soal dan penyelesaiannya.

Berikut klasifikasi Tipe dan Struktur Data yang terdapat pada Rstudio beserta penjelasannya.

Berikut cara memasukkan nilai kedalam variabel menggunakan RStudio baca dengan baik ya.

Di Rstudio selain terdapat operator aritmatika, fungsi aritmatika juga terdapat operator logika. Berikut penjelasan lengkapnya.

Selain operator aritmatika di Rstudio juga terdapat Fungsi Aritmatika seperti Trigonometri, Exsponensial, Logaritma danfungsi yang lainnya. Berikut penjelasan Setiap Fungsinya.