KRS: Komputasi Regresi S

(1)

LEMBAR

HASIL PENILAIAN SEJAWAT SEBIDANG ATAU PEER REVIEW KARYA ILMIAH : KARYA CIPTAAN

Judul Ciptaan : KRS: Komputasi Regresi Spasial Jumlah Pencipta : 3 Orang Inventor ke : 1

Nama Pencipta : Hasbi Yasin, Arief Rachman Hakim, Agus Rusgiyono

Identitas Ciptaan

a. Pemegang Hak Cipta : Universitas Diponegoro b. Jenis Ciptaan : Program Komputer c. Tanggal Permohonan : 13 Agustus 2019 d. Nomor Permohonan : EC00201950433 e. Tanggal diumumkan : 2 Juli 2019 f. Tempat diumumkan : Semarang g. Nomor Pencatatan : 000150250 h. Alamat Web Sertifikat : https://e-

hakcipta.dgip.go.id/index.php/c?code=B5D5x8EBMQivjPIXRJi6 N5pWJP%2FDp%2Ft%2FKL0%2BWHkC6vE%3D

Kategori Karya Ciptaan : Tigkat Internasional (beri pada kategori yang tepat) Tingkat Nasional Hasil Penilaian Peer Review :

Komponen Yang Dinilai

Nilai Reviewer

Nilai Rata-rata Reviewer I Reviewer II

a. Kelengkapan unsur (10%) 1,50 1 1,25

b. Ruang lingkup dan kedalaman pembahasan (30%)

4,25 4 4,13

c. Kecukupan dan kemutahiran data/informasi dan metodologi (30%)

4,25 4 4,13

d. Kelengkapan unsur dan kualitas penerbit (30%)

4,50 4,5 4,50

Total = (100%) 14,5 13,5 14,00

Semarang, 16 Juni 2020 Reviewer 2

Dr. Rukun Santoso, M.Si.

NIP. 19650225 199201 1 001 Unit kerja :

Departemen Statistika Undip

Reviewer 1

Prof. Drs. Mustafid, M.Eng., Ph.D.

NIP. 19550528 198003 1 002 Unit kerja :



(2)

LEMBAR

HASIL PENILAIAN SEJAWAT SEBIDANG ATAU PEER REVIEW KARYA ILMIAH : KARYA CIPTAAN

Nama Pencipta : Hasbi Yasin, Arief Rachman Hakim, Agus Rusgiyono

Identitas Ciptaan

Kategori Karya Ciptaan : Tigkat Internasional (beri pada kategori yang tepat) Tingkat Nasional Hasil Penilaian Peer Review :

Komponen Yang Dinilai

Nilai Maksimum Karya

Ciptaan Nilai Akhir Yang Diperoleh

a. Kelengkapan unsur (10%) 1,5 1,25

4,5 4,13

c. Kecukupan dan kemutahiran

data/informasi dan metodologi (30%)

4,5 4,13

4,5 4,50

Total = (100%) 15 14,00

Semarang, 16 Juni 2020 Reviewer 2

NIP. 19650225 199201 1 001 Unit kerja :

Reviewer 1

NIP. 19550528 198003 1 002 Unit kerja :

Departemen Statistika Undip 15



(3)

LEMBAR

HASIL PEI\ULAIAN SEJAWAT SEBIDAI\TG ATAA PEER REWEW KARYA ILIVtrAE : KARYA CIPTAAI\I

Judul Ciptaan Jumlah Pencipta NamaPencipta

Identitas Ciptaan

a. Pemegang Hak Cipta b. Jenis Ciptaan

c. Tanggal Permohonan d. Nomor Permohonan e. Tanggal diumumkan f. Tempat diumumkan g. Nomor Pencatatan h. Alamat Web Sertifikat

Kategori Karya

Ciptaan

^:

(bei lpadakategori yang tepat) Hasil Penilaian Peer Review :

KRS: Komputasi Regresi Spasial

3

^Orang Inventor ke : 1

Hasbi Yasin, Arief Rachman Hakim, Agus Rusgiyono Universitas Diponegoro

Program Komputer i3 Agustus 2019 EC00201950433 2 Jdi2A19

Semarang 000r s02s0 https://e-

hakcipta.d gip. go. idli ndex. Lhp/c?code:B5 D5xSE,BMQivj ^PI^XRJi⁶ N5 pWJP%2FDp%2 Ft%2FKL0%2IlW HkC6vE%3 D

[-l

^tiskatInternasional

fl

^filgkut^Nasional

Komponen Yang Dinilai

Nilai Maksimum Karya Ciptaan

E

^NilaiYang Diperoleh

a.

Kelengkapan unsur (10%) 1,5 1,50

b.

Ruang lingkup dan kedalaman pembahasan (30%\

4,5 4,25

c.

^Kecukupan^dankemutahiran

datalinformasi dan metodolosi G0%)

4,5 4,25

d. Kelengkapan unsur dan kualitas oenerbit (30%\

4,5 4,50

Total

:

_(100%) 15 ^14,5

Kontribusi Pengusul (Penulis Pertama) = ^600/"^x^14,5⁼^8,7

Komentar Peer Review;

a.

Kelengkapan dan kesesuaian unsur: Baik, sistematika penulisan sesuai dengan sistematika HKI, penulisan setiap bagian sesuai dengan sisternatika HK[.

b.

^Ruanglingkup dan kedalaman pembahasan: Baik, materi artikel berhubungan dengan penerapan Statistika. Pembahasan secara scientifik berhubungan dengan statistika.

c.

^Kecukupan^dankemutahiran datalinformasi dan metodologi: Baik, isi materi dan isi HK[ menunjukkan cara baru dalam penerapan statistika.

d.

Kelengkapan unsur dan kualitas penerbit Baik, HKI dinyatakan ^pada Surat Pencataan Ciptaan, Nomor:000150250, diumumkan pada2 Juli 20t9.

e.

^Indikasi^Plagiasi:^Tidak^ada.

f.

Kesesuaian bidang ilmu: Statistika.

Semarang Reviewer I

(L---l

NIP. 19550528 198003 1002

Unit kerja:

Departemen Statistika Undip Jabatan Fungsional:

GuruBesar

(4)

LEMBAR

HASIL PENILAIAN SEJAWAT SEBIDANG ATAU PEER REVIEW KARYA ILMIAH : KARYA CIPTAAN

Nama Pencipta : Hasbi Yasin, Arief Rachman Hakim, Agus Rusgiyono

Identitas Ciptaan

Kategori Karya Ciptaan : Tigkat Internasional (beri pada kategori yang tepat) Tingkat Nasional Hasil Penilaian Peer Review :

Komponen Yang Dinilai

Nilai Maksimum Karya Ciptaan

Nilai Yang Diperoleh

a. Kelengkapan unsur (10%) 1,5 1

4,5 4

c. Kecukupan dan kemutahiran

data/informasi dan metodologi (30%)

4,5 4

4,5 4,5

Total = (100%) 15 13,5

Kontribusi Penemu utama 60%x13,5=8,1

Komentar Peer Review:

a. Kelengkapan dan kesesuaian unsur:

Cukup memenuhi sebagai karya intelektual b. Ruang lingkup dan kedalaman pembahasan:

Komputasi hanya untuk satu masalah

c. Kecukupan dan kemutahiran data/informasi dan metodologi:

Koding dalam MatLab, bukan exe file. Sesuai yang diperlukan d. Kelengkapan unsur dan kualitas penerbit:

Baik

e. Indikasi Plagiasi:

Tidak ditemukan

f. Kesesuaian bidang ilmu:

Seauai, aplikasi komputasi statistika

Semarang, Reviewer 2

NIP. 19650225 199201 1 001

Unit kerja:

Departemen Statistika Undip Jabatan Fungsional:

Lektor Kepala 15



(5)

(6)

(7)

Aplikasi KRS (Komputasi Regresi Spasial) @ Hasbi Yasin (2019) 1

TUTORIAL APLIKASI KRS (KOMPUTASI REGRESI SPASIAL)

Oleh: Hasbi Yasin dkk

Program ini dibangun dengan menggunakan GUIDE MATLAB R2015a.

Tujuannya adalah untuk menganalisis regresi spasial dengan 3 metode:

1. Metode Spatial Cross Regressive (SCR) 2. Metode Spatial Autoregressive (SAR) 3. Metode Spatial Durbin Model (SDM)

PERSIAPAN AWAL:

1. Menginstall MATLAB R2015a

Matlab Versi R2015a harus terinstall terlebih dahulu agar program berjalam dengan baik. Bila digunakan Matlab versi yang lain dikhawatirkan program tidak dapat berjalan dengan baik.

2. Membuat file Data dan Matriks Pembobot dalam file Excel (*.xls) Untuk melakukan analisis perlu disiapkan data dalam format file Matlab dengan extensi xls (*.xls atau *xlsx). Aturan yang digunakan adalah: kolom pertama berisi variabel respon, kolom kedua seterusnya merupakan variabel prediktor. Untuk Matriks Pembobot dibuat file tersendiri yang berisi bobot setiap lokasi terhadap lokasi yang lain yang disusun berdasarkan pada metode pembobotan Contiguity (Persinggungan).

(8)

Aplikasi KRS (Komputasi Regresi Spasial) @ Hasbi Yasin (2019) 2 PENGGUNAAN PROGRAM:

Untuk menjalankan program KRS ini pertama kali buka software MATLAB kemudian ganti direktori kerja Matlab pada folder “…/GUI REGRESI SPASIAL” tergantung dimana anda meletakkan folder tersebut, seperti contoh berikut:

Kemudian pada jendela Command ketik KRS lalu tekan ENTER sehingga akan muncul tampilan jendela utama program KRS: Komputasi Regresi Spasial.

(9)

Aplikasi KRS (Komputasi Regresi Spasial) @ Hasbi Yasin (2019) 3 Klik START untuk memulai aplikasi KRS. Terlebih dahulu harus diinputkan data dan matriks pembobot yang akan digunakan dengan tampilan sbb:

Klik Input Data dan Input Pembobot untuk memanggil file data dan matriks pembobot yang telah disiapkan dalam format EXCEL. Kemudian klik SAVE DATA bila data sesuai. Bila data sudah diinputkan, kemudian klik SCR, SAR atau SDM untuk membuat model regresi spasial.

(10)

Aplikasi KRS (Komputasi Regresi Spasial) @ Hasbi Yasin (2019) 4 1. Spatial Cross Regressive (SCR)

a. Klik SCR lalu akan muncul tampilan berikut:

b. Klik Estimate untuk proses estimasi dan pengujian hipotesis model SCR.

(11)

Aplikasi KRS (Komputasi Regresi Spasial) @ Hasbi Yasin (2019) 5 c. Klik Save Output untuk menyimpan Output dalam extensi *.mat

d. Untuk melihat output dalam bentuk text dapat dilihat pada jendela command.

e. Klik Cek Asumsi untuk melakukan pengecekan terhadap asumsi model SCR.

(12)

Aplikasi KRS (Komputasi Regresi Spasial) @ Hasbi Yasin (2019) 6 f. Klik Check untuk melihat hasilnya dan klik Back untuk kembali ke

jendela estimasi parameter model SCR.

g. Klik Reset untuk membersihkan jendela GUI.

h. Klik Exit untuk mengakhiri program SCR.

(13)

Aplikasi KRS (Komputasi Regresi Spasial) @ Hasbi Yasin (2019) 7 2. Spatial Autoregressive (SAR)

a. Klik SAR lalu akan muncul tampilan berikut:

b. Klik Estimate untuk proses estimasi dan pengujian hipotesis model SAR.

(14)

e. Klik Cek Asumsi untuk melakukan pengecekan terhadap asumsi model SAR.

(15)

jendela estimasi parameter model SAR.

h. Klik Exit untuk mengakhiri program SAR.

(16)

Aplikasi KRS (Komputasi Regresi Spasial) @ Hasbi Yasin (2019) 10 3. Spatial Durbin Model (SDM)

a. Klik SDM lalu akan muncul tampilan berikut:

b. Klik Estimate untuk proses estimasi dan pengujian hipotesis model SDM.

(17)

e. Klik Cek Asumsi untuk melakukan pengecekan terhadap asumsi model SDM.

(18)

jendela estimasi parameter model SDM.

h. Klik Exit untuk mengakhiri program SDM.