Regresi linier sederhana di R dengan kombinasi bahasa Python Bahasa pemrograman dalam dunia Data Science terus bersaing hingga saat ini. Bila dulu, banyak orang yang menggunakan bahasa pemrograman C, C++, Matlab, SAS, Javascript, keperluan memperoleh hingga analisis data saat ini kebanyakan menggunakan bahasa pemrograman R (R Studio sebagai bentuk GUI-nya) dan yang paling baru adalah bahasa Python (Jupyter notebook sebagai salah satu bentuk GUI-nya). Beberapa bahasa tersebut terlihat bersaing dan banyak-banyakan pengguna ( user ). Tingkat persaingan tersebut selain dipengaruhi oleh aspek kemudahan dalam coding juga aspek kekuatan atau performanya dalam melakukan pemrosesan data bervolume besar ( Big Data ). Mengutip data dari komunitas Python Developers tertanggal 27 Februari 2023, berikut adalah data beberapa jenis bahasa pemrograman termasuk olah data menurut jumlah penggunanya: Bar chart jenis bahasa pemrograman dan olah data menurut jumlah pengguna Dari gambar tersebut, memang ter...

PPS Sampling dengan R Pada unggahan sebelumnya, kita telah belajar bersama mengenai beberapa teknik pengambilan sampel ( sampling ) yang bisa dipelajari kembali pada tautan [ 1 ], [ 2 ], dan [ 3 ]. Dalam kesempatan kali ini, kita akan melanjutkan belajar bersama mengenai salah satu teknik sampling yang cukup banyakan digunakan, yaitu Probability Proportional to Size (PPS) Sampling dan praktiknya menggunakan R. Pada dasarnya, PPS Sampling merupakan salah satu teknik pengambilan sampel secara acak bertipe probability sampling . Dalam tipe probability sampling, setiap elemen dalam populasi akan mempunyai peluang yang sama untuk terambil sebagai sampel sebab menggunakan kaidah-kaidah peluang. Hal ini terlihat pada penerapan PPS Sampling di mana Probability Proportional to Size Sampling merupakan sebuah prosedur pengambilan sampel yang mana peluang terpilihnya suatu sampel sebanding dengan ukuran unit sampel tersebut. Ukuran unit sampel yang dimaksud dalam hal ini merupakan informasi tam...

Penerapan stratified random sampling dengan R Pada unggahan sebelumnya, kita telah belajar bersama bagaimana melakukan pengambilan sampel dengan Simple Random Sampling (SRS) dan Systematic Sampling . Pada bagian ini, kita akan meneruskan pembelajaran bersama kita mengenai salah satu jenis teknik sampling yang banyak digunakan dalam kegiatan statistik baik survei maupun eksperimen, yaitu Stratified Random Sampling atau disebut pula Sampling Acak Berlapis (SAB). Dalam pemanfaatan SRS, pengambilan suatu sampel masih belum mempertimbangkan aspek keterwakilan sampel terhadap populasi. Hal itu memang dalam penggunaan SRS, populasi dianggap sebagai sebuah kesatuan utuh dan bersifat homogen. Oleh karena itu, untuk meminimkan standard error (SE) SRS, opsional yang dapat digunakan adalah menambah ukuran sampel. Namun, cara tersebut ternyata justru dinilai belum efisien karena sampel erat kaitannya dengan biaya, waktu, serta tenaga (SDM), kecuali sebelumnya telah diperoleh informasi tambahan ( ...

Regresi Spasial dengan R Pada unggahan sebelumnya, kita telah belajar bersama mengenai 2 jenis teknik pengambilan sampel, yaitu Simple Random Sampling dan Systematic Sampling . Kali ini, kita akan kembali mengulas mengenai pemodelan statistik, yaitu regresi spasial. Regresi spasial pada dasarnya merupakan model hasil pengembangan regresi linier sederhana dan berganda atau yang biasa disebut sebagai regresi linier klasik. Istilah spasial sendiri mengacu pada pengaruh spasial, wilayah, atau tempat terhadap variabel yang dianalisis. Sebagai sebuah kelaziman, efek spasial sendiri demikian mudah kita temukan dalam keseharian, antara satu wilayah dengan wilayah lainnya. Dalam kondisi tertentu, suatu variabel bebas (independen) suatu wilayah amatan berkaitan erat dengan variabel bebas yang sama di wilayah lain, terlebih untuk wilayah-wilayah yang berdekatan atau diistilahkan dengan wilayah bertetangga ( neighbour ). Adanya keterkaitan spasial inilah yang mengakibatkan pendugaan (estimasi) men...