Regresi Non Linear

JURNAL PEMBELAJARAN

Mata Kuliah dan Kelas : ANALISIS REGRESI DAN PSPM 21D

Materi : Regresi Non Linear

Tanggal : 19 November 2024

Dosen Pengampu : Prihatin Ningsih Sagala

Dikerjakan Oleh (Nama dan NIM) : Esra Roida Handayani Marpaung (4213111001) A. Resume Materi

Regresi non-linear adalah metode analisis statistik yang digunakan untuk menggambarkan hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat ketika pola hubungan tersebut tidak mengikuti garis lurus. Berikut adalah beberapa aspek penting dari regresi non-linear berdasarkan berbagai sumber:

1. Definisi dan Karakteristik

 Model Non-Linear

Suatu model disebut regresi non-linear jika variabel-variabelnya memiliki pangkat atau bentuk yang tidak linier. Contohnya termasuk model kuadratik, kubik, eksponensial, logistik, dan Gompertz.

 Fungsi dalam parameter

Model regresi non-linear dapat dinyatakan dalam bentuk y_i=f

(

^xi,θ

)

^+ϵi, dimana f adalah fungsi non-linear dari variabel bebas x_i dan parameter θ

2. Jenis-Jenis Model Regresi Non-Linear

 Regresi Kuadratik: Model berbentuk y=a x²+bx+c

 Regresi Kubik: Model berbentuk y=a x³+b x²+cx+d .

 Model Eksponensial: Dinyatakan sebagai y=a e^bx

 Model Logistik: Digunakan untuk data yang memiliki batasan, dinyatakan sebagai y= L

1+e^(k(x−x0), dimana L adalah batas atas, k adalah laju pertumbuhan, dan x₀ adalah nilai tengah.

 Model Gompertz: Sering digunakan dalam biologi untuk menggambarkan pertumbuhan populasi.

B. Temuan yang Menarik

Temuan menarik dalam regresi non-linear mencakup berbagai aplikasi dan metode yang menunjukkan keunggulan teknik ini dibandingkan regresi linear dalam menganalisis data kompleks. Berikut adalah beberapa poin penting yang diambil dari sumber-sumber yang tersedia:

1. Keakuratan Model

Regresi non-linear dapat memberikan estimasi yang lebih akurat untuk hubungan antara variabel terikat dan variabel bebas, terutama ketika pola hubungan tidak linier. Penelitian menunjukkan bahwa model regresi non-linear sering kali lebih baik dalam menangkap dinamika data dibandingkan model linear, yang terbatas pada hubungan linier

2. Penggunaan Algoritma Genetika

Salah satu tantangan dalam regresi berganda adalah multikolinearitas, di mana variabel independen saling berkorelasi. Ini dapat menyebabkan kesulitan dalam menentukan pengaruh masing-masing variabel. Uji multikolinearitas dapat dilakukan menggunakan Variance Inflation Factor (VIF) dan Tolerance. Model yang baik seharusnya memiliki nilai VIF di bawah 10 untuk menghindari masalah ini.

3. Berbagai jenis model

Regresi non-linear mencakup berbagai jenis model, seperti:

 Model Kuadratik: Menggambarkan hubungan berbentuk parabola.

 Model Eksponensial: Cocok untuk data yang tumbuh secara eksponensial.

 Model Logistik: Sering digunakan dalam biologi dan ilmu sosial untuk memodelkan pertumbuhan populasi.

 Model Gompertz: Digunakan dalam analisis pertumbuhan dan epidemiologi.

C. Keterkaitan dengan aktivitas kehidupan 1. Aplikasi dalam ekonomi dan keuangan

Regresi non-linear digunakan secara luas dalam ekonomi untuk memodelkan hubungan kompleks antara variabel. Misalnya, fungsi non-linear dapat menggambarkan bagaimana perubahan harga mempengaruhi permintaan barang dan jasa. Penelitian menunjukkan bahwa pemahaman tentang fungsi non-linear dalam konteks ekonomi membantu individu dan organisasi dalam perencanaan keuangan dan pengambilan keputusan yang lebih baik. 

2. Pengelolaan Data yang tidak linier

Banyak fenomena dalam kehidupan sehari-hari tidak mengikuti pola linier. Regresi non-linear memungkinkan analisis data yang lebih akurat ketika data menunjukkan pola yang kompleks.

Contohnya, dalam analisis pertumbuhan populasi atau produksi pertanian, model non-linear seperti model Gompertz sering digunakan untuk menggambarkan kurva pertumbuhan yang tidak

linier.

3. Model Pertumbuhan dan Perilaku Pasar

Dalam konteks pasar, regresi non-linear dapat digunakan untuk menganalisis perilaku nilai tukar mata uang dan struktur biaya produksi. Misalnya, model regresi non-linear dapat membantu memahami bagaimana biaya produksi berubah seiring dengan peningkatan output, memberikan wawasan yang lebih baik tentang efisiensi operasional.

4. Penelitian Kesehatan dan Kebugaran

Regresi non-linear juga diterapkan dalam penelitian kesehatan, seperti memodelkan efek program penurunan berat badan pada individu. Dalam studi kasus tertentu, model regresi non- linear digunakan untuk menganalisis data terkait penurunan berat badan dari pasien, menunjukkan bagaimana perubahan berat badan terjadi seiring waktu.

D. Hal-hal yang dapat ditindaklanjuti oleh mahasiswa berkaitan dengan materi

Mahasiswa dapat mengambil berbagai tindakan yang bermanfaat berkaitan dengan materi regresi non-linear. Berikut adalah beberapa hal yang dapat ditindaklanjuti:

1. Penerapan Praktis dalam Proyek

Mahasiswa dapat menerapkan regresi non-linear dalam proyek penelitian atau tugas akhir.

Dengan menggunakan data yang relevan, mereka dapat memodelkan hubungan antara variabel yang tidak linier, seperti pertumbuhan populasi, hasil pertanian, atau analisis pasar. Ini akan memberikan pengalaman langsung dalam penggunaan teknik statistik yang kompleks.

2. Penguasaan Software Statistik

Menggunakan software statistik seperti SPSS, SAS, atau R untuk menganalisis data dengan regresi non-linear adalah langkah penting. Mahasiswa dapat belajar cara mengoperasikan software ini untuk mendapatkan hasil analisis yang akurat dan memahami output yang dihasilkan.

Ini juga mencakup pemahaman tentang bagaimana memilih model yang tepat berdasarkan karakteristik data.

3. Studi Kasus dan Analisis Data

Melakukan studi kasus dengan data nyata, seperti program penurunan berat badan atau data ekonomi, dapat membantu mahasiswa memahami penerapan regresi non-linear dalam konteks dunia nyata. Mereka bisa menganalisis bagaimana perubahan dalam satu variabel mempengaruhi variabel lain secara non-linier

4. Diskusi dan Kolaborasi

Mahasiswa dapat mengadakan diskusi kelompok atau seminar untuk membahas konsep-konsep regresi non-linear dan aplikasinya. Kolaborasi ini dapat memperluas pemahaman mereka dan memberikan perspektif baru tentang bagaimana regresi non-linear digunakan dalam berbagai

bidang.

E. Carilah literatur/artikel jurnal (minimal 5 artikel) berkaitan dengan isu iklim pada video youtube yang telah dibagikan. Buat resume 5 artikel tersebut, dan sertakan referensinya!

`1. Judul : Hubungan Antara Iklim Sekolah dengan Kecenderungan Perilaku Bullying

Penulis : Ulfah Magrifah, Mira Aliza Rachmawati Volume/Nomor : Vol 3/No 1

Tanggal : Juni 2018

ISSN : 1613-78898

Link : 161378898.pdf

Resume Bullying adalah penghambat besar bagi seorang anak untuk mengaktualisasikan diri. Bullying tidak memberi rasa aman dan nyaman, membuat para korban bullying merasa takut dan terintimidasi, rendah diri serta tak berharga, sulit berkonsentrasi dalam belajar, tidak bergerak untuk bersosialisasi dengan lingkungannya, enggan bersekolah, pribadi yang tidak percaya diri dan sulit berkomunikasi, sulit berpikir jernih sehingga prestasi akademisnya dapat terancam merosot. Mungkin pula, para korban bullying akan kehilangan rasa percaya diri 3 kepada lingkungan yang banyak menyakiti dirinya (Yayasan SEJIWA, 2008).

Iklim sekolah ini juga dapat diartikan sebagai suatu suasana atau kualitas dari sekolah untuk membantu individu masing-masing merasa berharga secara pribadi, bermartabat dan penting secara serentak dapat membantu terciptanya suatu perasaan memiliki terhadap segala sesuatu di sekitar lingkungan sekolah (Freiberg, 2005).

Setelah melakukan uji normalitas dan uji linearitas, peneliti melakukan uji hipotesis dengan tehnik korelasi product moment dari pearson. Hasil uji hipotesis menunjukkan koefisien korelasi r untuk kedua variabel sebesar 0,459 dengan p = 0,000 (p < 0.05). Hal tersebut menunjukkan adanya korelasi negatif antara iklim sekolah dengan kecenderungan perilaku bullying yang sangat signifikan, atau dengan kata lain semakin positif iklim sekolah semakin rendah

kecenderungan perilaku bullying.

Analisis koefisien determinasi (r² ) iklim sekolah dengan kecenderungan perilaku bullying menunjukkan nilai sebesar 0,210.

Hal ini menunjukkan variabel iklim kelas memberikan sumbangan sebesar 21% terhadap kecenderungan perilaku bullying.

2 Judul : Pengaruh Perubahan Iklim terhadap Produksi Tanaman Pangan di Provinsi Maluku

Penulis : Agung Budi Santoso Volume/Nomor : Vol 35/No 1

Tanggal : 15 Januari 2016

Link : 01-Suprihanto

Resume : Indonesia memiliki keanekaragaman hayati yang didukung oleh kondisi geografis berupa dataran rendah dan tinggi, sinar matahari yang melimpah, curah hujan yang hampir merata sepanjang tahun di sebagian wilayah, dan keanekaragaman jenis tanah yang memungkinkan pengembangan budi daya aneka jenis tanaman asli daerah tropis, serta komoditas introduksi dari daerah subtropis yang telah beradaptasi dengan kondisi iklim tropis.

Terdapat hubungan erat antara perubahan iklim dan produksi pertanian (Winarto et al. 2013). Pengaruh perubahan iklim terhadap pertanian bersifat multidimensional, mulai dari sumber daya, infrastruktur pertanian, dan sistem produksi, hingga ketahanan pangan, kesejahteraan petani dan masyarakat pada umumnya.

Penelitian menggunakan data sekunder yang berasal dari Badan Pusat Statistik berupa data produksi tanaman pangan Provinsi Maluku dari tahun 1995 hingga 2012. Komoditas yang dipilih untuk mewakili tanaman pangan adalah padi sawah, jagung, kedelai, dan ubi jalar. Data curah hujan yang berasal dari stasiun Klimatologi Ambon, Amahai, Geser, Keiratu, Namlea, Bandara Neira, Saumlaki, dan Tual digunakan untuk mengetahui perubahan iklim yang terjadi di Provinsi Maluku, seiring dengan fenomena El Nino dan La Nina yang berlaku secara global.

Hasil analisis model data produksi tanaman pangan dari tahun 1995 sampai 2012 dapat dilihat pada Tabel 2. Dari model linear,

quadratic, exponential, dan moving average, dipilih model yang memiliki nilai MSD paling kecil dan nilai determinasi (R²) paling besar. Pada padi sawah, tren quadratic dengan model vt = 15027 - 1946t + 357.7t2 merupakan model yang paling sesuai karena memiliki nilai MSD terkecil, yakni 50100697 dan R2 0,934. Model tren moving average paling sesuai (best fit) untuk menduga peubah produksi jagung, kedelai dan ubi jalar dengan nilai MSD masing- masing 6347931, 167243 dan 7896999 dan R2 dengan nilai masing- masing 0,729, 0,641, dan 0,597.

3 Judul : Peningkatan Produktivitas Padi Sawah Tadah Hujan melalui Penerapan Teknologi adaptif Dampak Perubahan Iklim

Penulis : Anicetus Wihardjaka, Ali Pramono, Mas Teddy Sutriadi Volume/Nomor : Vol 3/No 1

Tanggal : 17 Maret 2020

ISSN : 1907-0799

Link :https://epublikasi.pertanian.go.id/berkala/jsl/article/view/3338/3374 Resume : Lahan sawah seluas 8.114.829 hektar berdasarkan data BPS

tahun 2014 (Sains Indonesia 2017) harus mampu memenuhi kebutuhan pangan bagi sebagian besar penduduk Indonesia yang masih tergantung pada beras.

Lahan sawah sebagai penopang bahan pangan utama dipandang sebagai sumber emisi gas rumah kaca (GRK) dan rentan terhadap dampak perubahan iklim, seperti serangan organisme pengganggu tanaman (OPT), banjir, salinitas atau intrusi air laut, dan cekaman kekeringan terutama di lahan sawah tadah hujan.

Upaya mitigasi merupakan upaya mengurangi dan/atau memperlambat terjadinya perubahan iklim melalui penurunan emisi GRK dan peningkatan serapan GRK. Menurut Balitbangtan (2011), mitigasi adalah usaha untuk menurunkan emisi dan/atau meningkatkan serapan GRK dari berbagai sumber emisi, dalam upaya pengendalian atau pengurangan dampak perubahan iklim.

Pengelolaan sawah tadah hujan dengan teknologi adaptif

rendah emisi merupakan sinergi aksi adaptasi dan aksi mitigasi mendukung kebijakan pemerintah seperti tertuang dalam rencana aksi nasional penurunan emisi GRK dimana dari sektor pertanian ditargetkan dapat menurunkan emisi sebesar 8 juta ton CO2-e pada tahun 2020. Penerapan komponen teknologi adaptasi dan mitigasi diarahkan untuk meningkatkan produktivitas tanaman sekaligus menurunkan emisi gas rumah kaca. Penerapan secara terpadu teknologi varietas unggul rendah emisi, irigasi berselang, pemupukan berimbang, dan penambahan bahan amelioran pada budidaya padi sawah tadah hujan dengan sumber air hujan dan waktu tanam yang epat nyata meningkatkan produktivitas padi sawah dan emisi gas rumah kaca dapat ditekan.

Antisipasi dampak perubahan iklim dapat dilakukan dengan (i) meningkatkan peran penyuluh pertanian dan pendidikan kepada petani dalam mengantisipasi perubahan iklim, (ii) mendesiminasikan komponen teknologi adaptif sekaligus sebagai upaya mitigasi emisi gas rumah kaca agar dapat diadopsi petani padaekosistem lahan sawah tadah hujan, dan (iii) meningkatkan kinerja penelitian dan pengembangan dalam aksi mitigasi perubahan iklim.

4 Judul : Pengaruh Iklim Komunikasi dan Komitmen Organisasi Terhadap Kepuasan Kerja Pegawai Kecamatan XYZ Bekasi

Penulis : Inge Hutagalung dan Rajab Ritonga Volume/Nomor : Vol 6/No 2

Tanggal : Desember 2018

ISSN : 1907-0799

Link : article.php

Resume : Organisasi merupakan Artificial Person hingga dapat berperilaku seperti manusia dewasa dengan segala aktivitasnya, termasuk dapat melakukan perbuatan perdata: mengikat perjanjian, mengelola aset atau pun melakukan tindakan hukum lainnya untuk menjalankan misi guna mencapai tujuan organisasi. Sebagai artificial person, organisasi digerakkan oleh orang-orang yang mengurusi organisasi

tersebut.

Iklim organisasi yang positif akan mendorong para anggota organisasi untuk saling berinteraksi satu sama lain dan menjalin kerjasama antarbagian dan memperkecil hambatan yang mungkin ada di dalam organisasi tersebut. Sementara itu, hubungan interaksi sosial antarsesama karyawan dan atasan melalui komunikasi yang terjalin secara efektif akan menciptakan kepuasan kerja dan menumbuhkan rasa memiliki terhadap organisasi.

Hasil penelitian memperlihatkan bahwa antara variabel komunikasi interpersonal dan komitmen organisasi (nilai t sebesar 6.36, koefisien jalur sebesar 0.93) terdapat hubungan signifikan.

Secara teoretis, kebutuhan seseorang untuk tetap berada dalam suatu kelompok berpengaruh pada hubungan antara komunikasi dan komitmen organisasi. Semakin tinggi kebutuhan seseorang terhadap kelompok maka akan semakin kuat pengaruh komunikasi terhadap komitmen, dan sebaliknya.

Menyikapi pengaruh yang lemah dari variabel komitmen organisasi terhadap variabel kepuasan kerja (nilai t sebesar 0.60, koefisien jalur 0.25), peneliti berpendapat kondisi ini dikarenakan kondisi pegawai negeri sipil (PNS) yang puas atau tidak puas dengan pekerjaannya akan tetap bekerja di lingkungan pemerintahan sebab pegawai negeri merupakan pekerjaan yang menjadi dambaan banyak pencari kerja sehingga seseorang yang sudah diterima sebagai pegawai negeri tidak akan mau meninggalkan pekerjaan tersebut begitu saja.

Secara umum, hasil penelitian membuktikan bahwa kepuasan kerja karyawan yang bekerja di Kecamatan XYZ bisa dipengaruhi variabel iklim organisasi dan variabel komunikasi interpersonal.

Sementara itu, variabel komitmen organisasi tidak memiliki pengaruh signifikan terhadap kepuasan kerja para karyawan yang bekerja di Kecamatan XYZ tersebut. Adapun saran untuk penelitian terkait model integrasi pengaruh variabel iklim organisasi, komunikasi interpersonal dan komitmen organisasi terhadap kepuasan kerja, dapat dilakukan pada lingkup kerja organisasi

swasta. Hal ini disarankan mengingat budaya organisasi organisasi pemerintah dengan petugas berstatus pegawai negeri sipil (aparatur sipil negara) dan organisasi swasta memiliki budaya kerja yang berbeda.

5 Judul : Pengaruh Iklim terhadap Kasus Demam Berdarah Dengue Penulis : Margareta Maria Sintorin

Volume/Nomor : Vol 2/No 1

ISSN : 1613-78898

Link : 161378898.pdf

Resume : Proyeksi kecenderungan aktivitas ekonomi dan dampak emisi gas kegiatan manusia, pada tahun mendatang, tempaknya berpengaruh terhadap pergeseran pola curah hujan dan suhu rata- rata bumi yang diperkirakan naik 1–3,5oC. Perubahan pada komponen lingkungan ini akan mempengaruhi spesies-spesies pada kelompok ekosistem dan pola penyebaran vektor serta virus penyakit.1 Iklim dapat berpengaruh terhadap pola penyakit infeksi karena agen penyakit (virus, bakteri, atau parasit lainnya) dan vektor (serangga atau rodensia) bersifat sensitif terhadap suhu, kelembaban dan kondisi lingkungan ambien lainnya.

Penelitian dengan sumber data primer yang dikumpulkan pada bulan April 2004 sampai Maret 2005 dan sekunder ini menggunakan disain studi ekologi, dengan uji hipotesis.

Berdasarkan hasil analisis statistik diketahui terdapat hubungan bermakna antara jumlah kasus DBD dengan curah hujan (p: 0,000) dan AHJ (p:0,002). Sedangkan hasil analisis uji statistik hubungan antara AHJ dan curah hujan (p: 0,000) memperlihatkan hubungan yang secara statistik bermakna antara AHJ dengan curah hujan.

Ketika musim hujan datang maka ketersediaan TPN meningkat.

Seperti diketahui bahwa Aedes lebih menyukai air bersih untuk meletakkan telurnya. Seekor nyamuk Aedes akan bertelur bekisar antara 100-300 butir, sehingga populasi nyamuk meningkat dengan cepat.8 Untuk mematangkan telurnya maka nyamuk akan mencari mangsa manusia, sehingga kecenderungan untuk menggigit manusia bertambah. Hal inilah yang menyebabkan AHJ ikut

meningkat saat curah hujan tinggi.