Lampiran 2. Diagram aliran data level 2 proses 2 (Manajemen Data)

(1)

15

(2)

Lampiran 1. Diagram aliran data level 2 proses 1 (Input Data)

Lampiran 2. Diagram aliran data level 2 proses 2 (Manajemen Data)

Lampiran 3. Diagram aliran data level 2 proses 10 (Simpan Data) Lampiran 1. Diagram aliran data level 2 proses 1 (Input Data)

(3)

17

Lampiran 4. Diagram aliran data level 3 proses 6.2 (Regresi Logistik)

Lampiran 5. Diagram aliran data level 4 proses 6.2.4 (Fungsi Penghubung)

(4)

Lampiran 7. Diagram aliran data level 3 proses 6.3 (Algoritma Regresi Kuadrat Terkecil Parsial)

(5)

19

Lampiran 9. Lingkungan utama dan skema menu Pakar 2.0 1. Lingkungan Utama Pakar 2.0

19

(6)

Lampiran 9. Lanjutan 2. Skema Menu Pakar 2.0 a. Menu File b. Menu Edit c. Menu Data File Buat Dataset Baru Memuat

Dataset Impor Dataset

SPSS .csv (,) .csv (;) Ms. Excel Ms. Access Ekspor Dataset SPSS .csv (,) .csv (;) Ms. Excel 2003 Simpan

Dataset Simpan Hasil Hasil HTML Keluar

Edit

Cut Salin Paste Hapus Undo Pilih Semua Bersihkan

Jendela Data Pilih Dataset Aktif Lihat Dataset Aktif Edit Dataset Aktif Kalkulator Bangkitkan Bilangan Acak Bilangan Acak Seragam Bilangan Acak Binomial Bilangan Acak Normal Cetak Dataset

(7)

21

Lampiran 9. Lanjutan d. Menu Statistika

Statistika

Statistika Dasar Analisis Regresi

Plot Pengepasan Garis Analisis Regresi Linier Analisis Regresi Bertatar Analisis Regresi Komponen Utama Analisis Regresi Gulud Analisis Regresi Logistik Biner Analisis Regresi Logistik Ordinal Analisis Regresi Logistik Multinomial Analisis Regresi Kuadrat Terkecil Parsial e. Menu Bantuan Bantuan Bantuan Pakar 2.0 Tentang Pakar 2.0

(8)

Lampiran 10. Kotak Dialog Regresi Komponen Utama a. Kotak Dialog Utama

b. Kotak Dialog Validasi Silang

d. Kotak Dialog Pilihan

c. Kotak Dialog Grafik Lampiran 10. Kotak Dialog Regresi Komponen Utama

a. Kotak Dialog Utama

c. Kotak Dialog Grafik Lampiran 10. Kotak Dialog Regresi Komponen Utama

a. Kotak Dialog Utama

(9)

23

Lampiran 11. Kotak Dialog Regresi Gulud

23

Lampiran 11. Kotak Dialog Regresi Gulud

23

(10)

Lampiran 12. Kotak Dialog Regresi Logistik Biner a. Kotak Dialog Utama

b. Kotak Dialog Pilihan

(11)

25

Lampiran 13. Kotak Dialog Regresi Logistik Ordinal a. Kotak Dialog Utama

25

(12)

Lampiran 14. Kotak Dialog Regresi Logistik Multinomial a. Kotak Dialog Utama

(13)

27

Lampiran 15. Kotak Dialog Regresi Kuadrat Terkecil Parsial a. Kotak Dialog Utama

c. Kotak Dialog Grafik

27

c. Kotak Dialog Grafik

27

(14)

Lampiran 16. Tabel perbandingan keluaran regresi komponen utama antara Pakar 2.0 dengan SAS

Kasus Uji Pakar 2.0 SAS

Komponen 1 Komponen 2 Komponen 1 Komponen 2 Nilai keragaman kumulatif (%): 24.4177 40.1402 24.4177 40.1402 Loading X : Cd 0.36 -0.04429 0.360244 Mo -0.164 0.522 0.163462 0.522462 Mn 0.124 -0.032279 0.124259 Ni -0.179 0.178857 0.082523 Cu 0.041932 0.042446 Al -0.26 -0.024728 -0.259467 Ba -0.339 -0.186 0.338704 -0.186204 Cr -0.241 0.224 0.240608 0.22403 Sr -0.377 -0.214 0.376707 -0.213696 Pb -0.158 0.514 0.157737 0.513736 B -0.001333 0.034471 Mg -0.397 0.39727 0.005712 Si -0.298 0.298122 -0.053741 Na -0.263 -0.234 0.262575 -0.233776 Ca -0.328 0.327468 0.093608 P -0.194 0.13 0.194372 0.130145 K -0.369 -0.164 0.368582 -0.164225

(15)

29

Lampiran 17. Tabel perbandingan keluaran regresi gulud antara Pakar 2.0 dengan SAS

k Pakar 2.0

Intersep GNP.deflator GNP Unemployed Armed.Forces Population Year 0 -3482.26 0.0150619 -0.0358192 -0.0202023 -0.0103323 -0.051104 1.82915 0.01 -2307.35 -0.0018682 -0.0150427 -0.0087284 -0.148944 1.22702 1.22702 0.02 -1877.44 0.0093468 0.0051902 -0.0137616 -0.0081273 -0.128808 1.00355 0.03 -1620.43 0.0210596 0.0079943 -0.0131457 -0.0077519 -0.10188 0.86912 0.04 -1442.71 0.030744 0.0094135 -0.0127679 -0.0074784 -0.077721 0.77585 0.05 -1310.59 0.0385846 0.0102337 -0.0125038 -0.0072632 -0.057223 0.70638 0.06 -1207.84 0.0449642 0.0107496 -0.0123033 -0.0070854 -0.039942 0.65228 0.07 -1125.36 0.0502107 0.0110937 -0.0121422 -0.0069336 -0.025293 0.60881 0.08 -1057.56 0.0545754 0.0113333 -0.0120074 -0.0068008 -0.012763 0.57305 0.09 -1000.75 0.0582462 0.0115056 -0.011891 -0.0066823 -0.001947 0.54308 0.1 -952.43 0.061364 0.0116325 -0.0117881 -0.0065749 0.007474 0.51757 k SAS

Intersep GNP.deflator GNP Unemployed Armed.Forces Population Year

0 -3482.26 0.015 -0.04 -0.0202 -0.01033 -0.051 1.829 0.01 -766.48 0.073 0.01 -0.0113 -0.00607 0.045 0.419 0.02 -575.23 0.083 0.01 -0.0105 -0.00518 0.087 0.318 0.03 -500.08 0.086 0.01 -0.0099 -0.00452 0.102 0.279 0.04 -458.7 0.086 0.01 -0.0093 -0.00396 0.11 0.257 0.05 -431.83 0.086 0.01 -0.0088 -0.00347 0.114 0.243 0.06 -412.57 0.086 0.01 -0.0083 -0.00302 0.117 0.233 0.07 -397.85 0.085 0.01 -0.0079 -0.00262 0.118 0.225 0.08 -386.05 0.085 0.01 -0.0075 -0.00225 0.119 0.219 0.09 -376.29 0.084 0.01 -0.0071 -0.00191 0.12 0.214

Perbedaan rumus regresi gulud yang digunakan: X adalah matriks peubah bebas berukuran (n x p) y adalah vektor peubah respon berukuran (n x 1) SAS:

dengan D adalah matriks diagonal berukuran (p x p) yang berisi unsur diagonal utama dari matriks X’X. Matriks X yang digunakan adalah matriks X terbakukan.

Pakar 2.0:

(16)

Lampiran 18. Perbandingan plot regresi gulud antara Pakar 2.0 dengan SAS Plot hasil regresi gulud pada Pakar 2.0

Plot hasil regresi gulud pada SAS

0.00 0.02 0.04 0.06 0.08 0.10 -2 0 2 4 6 8   ^

Plot antara nilai k vs dugaan koefisien gulud

Peubah Bebas GNP.deflator GNP Unemployed Armed.Forces Population Year

(17)

31

Lampiran 19. Tabel perbandingan keluaran regresi logistik biner (fungsi penghubung logit) antara Pakar 2.0 dengan Minitab, SAS, dan SPSS

Kasus Uji Hasil

Pakar 2.0 Minitab SPSS SAS Koefisien regresi: Intersep -1.98717 -1.98717 -1.987 -1.987 Smokes -1.19297 -1.19297 -1.193 -1.1929 Weight 0.02502 0.0250226 0.025 0.025 SK 95% koefisien: Intersep -5.4153 1.228 Smokes -2.3107 -0.1191 Weight 0.0021 0.0506 nilai Z (Wald): Intersep -1.183 -1.18 Smokes -2.157 -2.16 Weight 2.042 2.04 Odds Ratio: Smokes 0.3033 0.3 0.303 0.303 Weight 1.0253 1.03 1.025 1.025 SK 95% odds ratio: Smokes 0.0992 0.1 0.887 0.9 Weight 1.0021 1 1.0519 1.05 AIC 99.64 99.64 Null deviance 101.21 101.214 Residual deviance 93.64 93.64 93.64 Statistik G 7.5743 7.574 7.574 7.5743 P-value G 0.0227 0.023

(18)

Lampiran 20. Perbandingan tabel klasifikasi regresi logistik biner (fungsi penghubung logit) antara Pakar 2.0 dengan Minitab, SAS, dan SPSS

Tabel Klasifikasi R RestingPulse Dugaan High Low High 2 20 Low 2 68 SPSS RestingPulse Dugaan High Low High 2 20 Low 2 68 SAS RestingPulse Dugaan High Low High 2 20 Low 2 68

Lampiran 21. Tabel perbandingan keluaran regresi logistik ordinal (fungsi penghubung logit) antara Pakar 2.0 dengan Minitab, SAS, dan SPSS

Kasus Uji Hasil

Pakar 2.0 Minitab SPSS SAS Koefisien regresi: b0 (0) 2.2039 2.20332 2.119 2.2029 b0 (1) 4.2994 4.29877 4.214 4.2983 pared (1) 1.0477 -1.04766 1.051 -1.0478 public (1) -0.0588 0.05868 -0.056 0.0585 gpa 0.6159 -0.61575 0.596 -0.6156 nilai Z (Wald): b0 (0) 2.8272 2.81 b0 (1) 5.3454 5.31 pared (1) 3.9418 -3.9 public (1) -0.1974 0.2 gpa 2.3633 -2.34 Odds Ratio: pared (1) 2.8511 0.35 0.351 public (1) 0.9429 1.06 1.06 gpa 1.8513 0.54 0.54 AIC 727.0249 727.025 Null deviance 741.205 Residual deviance 717.0249 717.025

(19)

33

Lampiran 22. Tabel perbandingan keluaran regresi logistik multinomial antara Pakar 2.0 dengan Minitab, SAS, dan SPSS

Kasus Uji Hasil

Pakar 2.0 Minitab SPSS SAS Koefisien regresi: b0 (2) -11.7747 -11.7747 -11.251 -11.7746 b0 (3) -22.7214 -22.7214 -22.255 -22.7214 female (2) 0.5238 0.523814 -0.524 0.5238 female(3) 0.4659 0.465941 -0.466 0.4659 age(2) 0.3682 0.368206 0.368 0.3682 age(3) 0.6859 0.685908 0.686 0.6859 nilai Z (Wald): b0 (2) -6.6351 -6.64 b0 (3) -11.0404 -11.04 female (2) 2.6967 2.7 female(3) 2.0609 2.06 age(2) 6.6943 6.69 age(3) 10.9524 10.95 Odds Ratio: female (2) 1.6884 1.69 1.688 female(3) 1.5934 1.59 1.594 age(2) 1.4451 1.45 1.445 age(3) 1.9856 1.99 1.986 AIC 1417.9414 1417.941 Residual deviance 1405.9414 1405.941

(20)

Lampiran 23. Tabel perbandingan keluaran regresi kuadrat terkecil parsial antara Pakar 2.0 dengan Minitab, dan SAS

Kasus Uji

Pakar 2.0 Minitab SAS

Komponen 1 Komponen 2 Komponen 1 Komponen 2 Komponen 1 Komponen 2 Nilai keragaman kumulatif (%): 22.5149 36.6697 22.5149 36.6697 22.515 36.67 R-square(pred) 0.45659 0.46324 0.456585 0.463238 PRESS 22.39045 22.11633 22.3904 22.1163 Loading X : Cd 0.117 0.117094 0.068153 0.112583 0.057013 Mo 0.509 -0.000775 0.508907 -0.000745 0.425724 Mn 0.035704 -0.035632 0.034328 -0.029808 Ni -0.16 0.115 -0.160192 0.114982 -0.154021 0.096187 Cu -0.017745 0.050879 -0.017062 0.042562 Al -0.285 -0.083849 -0.285146 -0.080619 -0.238537 Ba -0.441 -0.440711 -0.09625 -0.423733 -0.080518 Cr -0.137 0.45 -0.137135 0.44952 -0.131852 0.376044 Sr -0.487 -0.122 -0.487433 -0.121531 -0.468655 -0.101666 Pb 0.453 -0.0091 0.453032 -0.008749 0.378982 B 0.112 0.417 0.112403 0.417321 0.108073 0.349108 Mg -0.41 0.174 -0.409967 0.174207 -0.394173 0.145732 Si -0.262 0.299 -0.262182 0.299153 -0.252082 0.250255 Na -0.321 0.102 -0.320968 0.102507 -0.308603 0.085752 Ca -0.288 0.241 -0.287606 0.240962 -0.276527 0.201575 P 0.464 -0.079286 0.463463 -0.076231 0.387708 K -0.376 0.241 -0.376258 0.241323 -0.361763 0.201878

(21)

35

Lampiran 24. Contoh keluaran Pakar 2.0

35

Lampiran 24. Contoh keluaran Pakar 2.0

35