Prosiding dapat diakses: http://eprints.uny.ac.id/view/subjects/snmpm2013.html
ISBN : 978 – 979 – 16353 – 9 – 4
PROSIDING SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA
”Penguatan Peran Matematika dan Pendidikan Matematika Untuk Indonesia yang Lebih Baik “
Yogyakarta, 9 November 2013
Penyelenggara : Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY
Jurusan Pendidikan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta 2013
PROSIDING SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA 9 November 2013 FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta
Artikel‐artikel dalam prosiding ini telah dipresentasikan pada Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika pada tanggal 9 November 2013 di Jurusan Pendidikan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta
Tim Penyunting Artikel Seminar : 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9.
Prof. Dr. Rusgianto Prof. Dr. Marsigit Dr. Hartono Dr. Jailani Dr. Djamilah BW Dr. Ali Mahmudi Dr. Sugiman Dr. Agus Maman Abadi Dr. Dhoriva UW
Jurusan Pendidikan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta 2013
PROSIDING SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA 2011 ”P Penguatan Peran Matematika dan Pendidikan Matematika Untuk Indonesia yang Lebih Baik “ 9 November 2013
Diselenggarakan oleh: Jurusan Pendidikan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta
Diterbitkan oleh Jurusan Pendidikan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Negeri Yogyakarta Kampus Karangmalang, Sleman, Yogyakarta
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam UNY, 2013
Cetakan ke – 1 Terbitan Tahun 2013 Katalog dalam Terbitan (KDT) Seminar Nasional (2013 November 9: Yogyakarta) Prosiding/ Penyunting: Rusgianto [et.al] – Yogyakarta: FMIPA Editor : Nur Hadi W [et.al] – Yogyakarta: FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta, 2013 ISBN : 978-979-16353-9-4
978-979-16353-9-4 Penyuntingan semua tulisan dalam prosiding ini dilakukan oleh Tim Penyunting Seminar Nasional MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA 2013 dari Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY Prosiding dapat diakses: http://eprints.uny.ac.id/view/subjects/snmpm2013.html
KATA PENGANTAR Puji Syukur ke Hadirat Tuhan Yang Maha Esa atas segala Karunia dan Rahmat-Nya sehingga prosiding ini dapat diselesaikan. Prosiding ini merupakan kumpulan makalah dari peneliti, pemerhati dan dosen bidang Matematika dan Pendidikan
Matematika
berbagai
daerah
di
Indonesia.
Makalah
yang
dipresentasikan meliputi makalah utama dan makalah pendamping, terdiri dari makalah bidang Matematika (Statistika, Geometri, Aljabar, Analisis, Matematika Terapan, Komputer) dan Pendidikan Matematika. Seminar Nasional ini diikuti 168 makalah pendamping, dari berbagai Instansi di Indonesia, seperti UGM, UAD, Univ. Terbuka, UNS, IKIP PGRI Semarang, Univ.Tanjungpura, ITS, Univ. Sanata Dharma, UNS, UKSW, UPH, UNSOED, UNW Mataram, STKP Siliwangi Bandung, STKIP PGRI Pacitan, Univ. Muhammadiyah Surakarta, Univet Sukoharjo, UNAIR, STAIN Purwokerto, UNPATTI Ambon, Univ. Negeri Padang, Universitas Cendrawasih, UNESA, dan beberapa sekolah seperti SMA Negeri 3 Bantul, SMPN 4 Yogyakarta, SMPN 2 Wonosobo, SMPN 3 Salahutu, SMPN Monta, dan berbagai instansi lain Sesuai dengan tema seminar, semua makalah menyajikan berbagai ragam kajian teoritis maupun hasil penelitian matematika dan pembelajaran matematika yang diharapkan dapat memberikan kontribusi terhadap pembentukan karakter bangsa. Makalah yang dimuat dalam prosiding ini telah melalui tahap seleksi abstrak, yakni melalui proses review oleh tim yang nama anggotanya tercantum pada halaman lain di prosiding ini. Makalah dalam prosiding ini juga dipresentasikan dalam sidang paralel dalam seminar tanggal 9 November 2013
Pada kesempatan ini panitia mengucapkan terimakasih kepada semua pihak yang telah membantu dan mendukung penyelenggaraan seminar ini. Khususnya, kepada seluruh peserta seminar diucapkan terima kasih atas partisipasinya dan selamat berseminar, semoga bermanfaat.
Yogyakarta, 9 November 2013 Panitia
SAMBUTAN DEKAN FMIPAUNY Assalamu’alaikum Wr. Wb. Pertama- tama marilah kita panjatkan puji syukur ke hadirat Allah SWT yang telah melimpahkan berbagai kenikmatan kepada kita sekalian. Salah satu nikmat yang sekarang kita rasakan adalah nikmat kesehatan sehingga kita dapat menyelenggarakan seminar nasional ini. Selanjutnya perkenankan saya menyampaikan penghargaan dan ucapan terima kasih kepada Ketua Panitia beserta seluruh jajaran kepanitiaan Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika Tahun 2013 yang telah mempersiapkan terselenggaranya seminar nasional ini. Secara khusus perkenankan pula saya sampaikan terima kasih kepada Bapak Prof. Ahmad Fauzy, Ph.D. dan Bapak Sukirman, M.Pd., yang telah berkenan menjadi pembicara utama pada seminar nasional ini. Kami juga mengucapkan banyak terima kasih kepada pengurus IndoMS Jateng dan DIY atas kerjasamanya untuk mensukseskan acara seminar ini. Tema pada seminar nasional kali ini adalah “Penguatan Peran Matematika dan Pendidikan Matematika untuk Indonesia yang Lebih Baik ”. Tema ini sangat sejalan dengan visi dan misi Universitas Negeri Yogyakarta, khususnya FMIPA UNY yang telah berkomitmen untuk menghasilkan tenaga kependidikan dan non kependidikan MIPA yang berkualitas unggul di dunia global. Harapan kami dengan adanya seminar ini adalah terjalinnya kerjasama yang baik antar dosen, peneliti, maupun guru di seluruh Indonesia untuk mewujudkan masyarakat Indonesia yang maju, sejahtera dan memiliki karakkter yang unggul. Seminar nasional ini harus mampu mendorong para dosen, guru dan praktisi bidang matematika dan pendidikan matematika untuk senantiasa melakukan inovasi demi kemajuan bangsa Indonesia. Akhirnya saya mengucapkan terima kasih atas partisipasinya dalam seminar yang diselenggarakan oleh Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY ini dengan harapan semoga seminar ini memberikan motivasi bagi para peserta untuk terus berkarya. Terimakasih. Selamat mengikuti seminar. Wassalamu’alaikum Wr. Wb.
SAMBUTAN KETUA PANITIA Assalaamu’alaikum wr. wb. 1. 2. 3. 4. 5.
Yth. Rektor Universitas Negeri Yogyakarta, Yth. Dekan dan Wakil Dekan FMIPA UNY, Yth. Para Pembicara Utama, Yth.Bapak/Ibu Tamu Undangan, Yth. Para pemakalah dan peserta seminar sekalian,
Pertama-tama marilah kita panjatkan puji syukur ke hadirat Tuhan Yang Maha Esa, atas segala karunia dan rahmatNya yang telah dilimpahkan kepada kita semua. Atas ijin-Nya pula, kita pada hari ini dapat berkumpul di sini, dalam keadaan sehat jasmani dan rohani, untuk mengikuti Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika yang bertemakan penguatan peran Matematika dan Pendidikan Matematika untuk Indonesia yang lebih baik. Pada seminar ini, kami mengundang 2 pembicara utama yang akan menyampaikan makalah utama pada sidang pleno, yaitu Prof. Ahmad Fauzy, M.Si, Ph.D (Jurusan Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia) dan Drs. Sukirman, M.Pd ( Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta. Atas nama panitia, kami mengucapkan terimakasih yang sebesar-besarnya atas kesediaan beliau semua hadir dalam acara ini. Kedua pembicara akan menyampaikan makalah terkait penerapan matematika dalam meyelesaikan masalah nyata yang dapat dijumpai dalam bidang industri, pendidikan dan pembelajaran matematika. Selain itu panitia juga telah menerima sekitar 168 makalah pendamping, dari berbagai instansi di Indonesia, seperti UGM, UAD, Universitas Terbuka, UNS, IKIP PGRI Semarang, Universitas Tanjungpura, ITS, Universitas Sanata Dharma, UNS, UKSW, UPH, UNSOED, UNW Mataram, STKP Siliwangi Bandung, STKIP PGRI Pacitan, Universitas Muhammadiyah Surakarta, Univet Sukoharjo, UNAIR, STAIN Purwokerto, UNPATTI Ambon, Universitas Negeri Padang, Universitas Cendrawasih, UNESA, dan beberapa sekolah seperti SMA Negeri 3 Bantul, SMPN 4 Yogyakarta, SMPN 2 Wonosobo, SMPN 3 Salahutu, SMPN Monta, dan berbagai instansi lain. Kegiatan Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika tahun 2013 ini tidak dapat diselengggarakan dengan baik tanpa bantuan dari berbagai pihak. Oleh karena itu, kami mengucapkan terimakasih yang tak terkira kepada Bapak Rektor dan jajarannya selaku Pimpinan di Universitas Negeri Yogyakarta, Dekan FMIPA UNY atas dorongan, dukungan dan fasilitas yang disediakan. Terimakasih kepada para sponsor dan semua pihak yang tidak dapat kami sebutkan satu per satu. Ucapan terimakasih juga kami sampaikan kepada teman-teman panitia yang telah bekerja keras demi suksesnya penyelenggaraan seminar ini. Kami juga mengucapkan terimakasih kepada Bapak, Ibu dan Saudara peserta yang telah berkenan mengikuti seminar ini hingga selesai nantinya. Atas nama panitia, kami mohon maaf yang sebesar-besarnya jika dalam kegiatan ini terdapat kesalahan, kekurangan maupun hal-hal yang tidak/kurang berkenan di hati Bapak, Ibu dan Saudara sekalian. Semoga seminar ini dapat memberikan sumbangan dalam memajukan matematika dan pendidikan matematika untuk mewujudkan Indonesia yang lebih baik. SELAMAT BERSEMINAR!! Wassalamuallaikum wr. wb ,
DAFTAR ISI Cover Halaman Judul Halaman Penyunting Halaman Penerbitan Kata Pengantar Sambutan Dekan FMIPA Sambutan Ketua Panitia Daftar Isi Makalah Utama Penguatan Peran Matematika Dan Pendidikan Matematika Untuk Indonesia Yang Lebih Baik ( Akhmad Fauzy, Program Studi Statistika, FMIPA Universitas Islam Indonesia) Makalah Bidang Pendidikan Matematika Kode Nama Instansi 1 1,2 P–1 Abdul Mujib , Erik Universitas 2 Suparingga Muslim Nusantara Al-Washliyah P–2 Ade Kumalasari, Pendidikan Rizky Oktora Pascasarjana Prihadini Eka Putri Universitas Negeri Yogyakarta P–3 Adhetia Martyanti Prodi Pendidikan Matematika, PPS UNY P–4 Adi ASMAra Prodi Pendidikan Matematika FKIP UMB P–5 Agisna Anindya Pendidikan Putri Matematika, Program Pascasarjana Universitas Negeri Yogyakarta P–6 Agustinus Sroyer FKIP Universitas Cenderawasih Jayapura P–7 Ahmad Dzulfikar Sekolah Pascasarjana Universitas Pendidikan Indonesia P–8 Neneng Tita Rosita STKIP Sebelas April Sumedang
P– 9
P – 10
Ali Mahmudi, Sahid, Himmawati P.L., Kuswari Hernawati Andri Suryana
P - 11
Anton Jaelani. ,
1
MU – 1
Judul Upaya Mengatasi Kesulitan Siswa Dalam Operasi Perkalian Dengan Metode Latis
Hal MP - 1
Kesulitan Belajar Matematika Siswa Ditinjau Dari Segi Kemampuan Koneksi Matematika
MP – 7
Membangun Self-Cofidence Siswa Dalam Pembelajaran Matematika Dengan Pendekatan Problem Solving Kecakapan Matematis Siswa Melalui Model Pembelajaran Problem Posing
MP – 17
Meningkatkan Aktivitas Dan Hasil Belajar Matematika Siswa Kelas VII C SMP Anggrek Banjarmasin Melalui Model Pembelajaran Kooperatif Tipe Student Teams Achievement Divisions (Stad) Dan Scramble Penalaran Kuantitatif (Quantitative Reasoning) Dalam Pemecahan Masalah Matematika Studi Literatur: Pembelajaran Kooperatif Dalam Mengatasi Kecemasan Matematika Dan Mengembangkan Self Efficacy Matematis Siswa
MP - 29
MP – 55
Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY
Pendekatan Pembelajaran Matematika Realistik Untuk Meningkatkan Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis Siswa SD Interactive Student’s Book Berbasis ICT Untuk Mendukung Aktivitas Eksplorasi Konsep-Konsep Geometri
Universitas Indraprasta PGRI Jakarta 1,2, 3 Universitas
Penerapan Model Pembelajaran Pace Dalam Meningkatkan Kemampuan Membuktikan Matematis Aktivitas Kerjasama Mahasiswa Dalam
MP – 71
MP - 23
MP – 39
MP – 45
MP – 63
MP – 79
2
Kusno , Fitrianto 3 Eko Subekti
Muhammadiyah Purwokerto
P – 12
Arief Budi 1 Wicaksono 2 M. Saufi
2
P – 13
Arjudin
P – 14
Asep Ikin Sugandi
P – 15
Astri Wahyuni, Ayu Aji Wedaring Tias, Budiman Sani
P – 16
Budi Manfaat Zara Zahra Anasha
P – 17
Carolin Olivia , 2 Pinta Deniyanti , 3 Meiliasari Christina Sri Purwanti
Program Pascasarjana Universitas Negeri Yogyakarta Jurusan Tadris Matematika Fakultas Tarbiyah IAIN Syekh Nurjati Cirebon 1,2,3 Jurusan Matematika FMIPA UNJ SMA Negeri 3 Bantul
P – 19
Christina Sri Purwanti
SMA Negeri 3 Bantul
P – 20
Darmadi , Agung 2) Lukito , Ketut 3) Budayasa
P – 21
Demitra
P – 22
Dian Andarwati , 2) Kuswari Hernawati
P – 18
1
1
1)
1)
Pendidikan Matematika, Program Pascasarjana Universitas Negeri Yogyakarta Mahasiswa S3 Pendidikan Matematika Universitas Negeri Malang STKIP Siliwangi Bandung
1)
Mahasiswa Program Pascasarjana 2) UNESA; Staf Pengajar Program Pascasarjana 3) UNESA; Staf Pengajar Program Pascasarjana UNESA Program Studi Pendidikan Matematika FKIP Universitas Palangkaraya 1), 2) Jurusan Pendidikan Matematika,
Pembelajaran Kooperatif Mata Kuliah Dasar Proses Pembelajaran Matematika Melalui Lesson Study Mengelola Kecemasan Siswa Dalam Pembelajaran Matematika
MP – 89
Kajian Buku Siswa Mata Pelajaran Matematika Kelas VII Bab 2 Dalam Kurikulum 2013
MP – 95
Pendekatan Kontektual Sebagai Pendekatan Dalam Pembelajaran Matematik Yang Humanis Dalam Meningkatkan Kemandirian Belajar Peran Etnomatematika Dalam Membangun Karakter Bangsa
MP - 103
Analisis Kemampuan Berpikir Kritis Matematik Siswa Dengan Menggunakan Graded Response Models (GRM)
MP - 119
Mengembangkan Pemahaman Relasional Siswa Mengenai Luas Bangun Datar Segiempat Dengan Pendekatan PMRI Meningkatkan Hasil Belajar Matematika Materi Fungsi Komposisi Dan Fungsi Invers Menggunakan Pembelajaran Model Jigsaw Pada Siswa Kelas XI IPS SMA Negeri 3 Bantul Penggunaan Media Modul Pembelajaran Untuk Meningkatkan Efektivitas Pembelajaran Persamaan Lingkaran Bagi Siswa Kelas XI/IPA SMA Negeri 3 Bantul Analisis Kesulitan Berpikir Visual Dalam Memahami Definisi Formal Pada Barisan Bilangan Real
MP – 125
Pengembangan Modul Statistika Dasar Untuk Mahasiswa PG-MIPA-BI
MP - 155
Pengembangan Lembar Kegiatan Siswa (LKS) Berbasis Pendekatan Penemuan Terbimbing Berbantuangeogebra Untuk
MP – 165
MP - 113
MP - 133
MP – 139
MP - 145
FMIPA UNY P – 23
Doni Setiyo Ardiyanto
SMP Negeri 2 Ngablak Kabupaten Magelang
P – 24
FPMIPA IKIP PGRI Semarang
Rasiman
P – 25
Edy Tandililing
Jurusan PMIPA FKIP UNTAN
P – 26
Edy Tandililing
PMIPA FKIP UNTAN Pontianak
P – 27
Dwi Astuti, Trisnawati
P – 28
Edi Irawan
P – 29
Eka Kasah Gordah , 2 Reni Astuti
Pendidikan Matematika PPS UNY Program Studi Pendidikan Matematika STKIP PGRI Pacitan 1,2 STKIP PGRI Pontianak
P – 30
Ekasatya Aldila 1 Afriansyah Elly Arliani dan Kana Hidayati
P – 31
1
1
STKIP Garut
Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY
P – 32
Ema Butsi Prihastari
P - 33
Endro Wibowo
SMP Negeri 2 Wonosobo
P – 34
Ernawati
Program Studi Pendidikan Matematika Pascasarjana UNY
P – 35
Faaso Ndraha
SMAN 3 Gunungsitoli, Kota Gunungsitoli,
Membelajarkan Topik Trigonometri Pada Siswa Kelas X SMA Pembelajaran Matematika Dengan Pendekatan Kontekstual Berbantuan Hands On Problem Solving Untuk Meningkatkan Rasa Ingin Tahu Dan Prestasi Belajar Siswa Proses Berpikir Kritis Siswa SMA Dalam Menyelesaikan Masalah Matematika Bagi Siswa Dengan Kemampuan Matematika Rendah Pengembangan Pembelajaran Matematika Sekolah Dengan Pendekatan Etnomatematika Berbasis Budaya Lokal Sebagai Upaya Untuk Meningkatkan Kualitas Pembelajaran Matematika Di Sekolah Pengembangan Kemampuan Koneksi Matematissiswa Melalui Pendekatan Advokasi Dengan Penyajian Masalah Open-Ended Pada Pembelajaran Matematika Pengembangan Bahan Ajar Matematika Untuk SMPIN/B Kelas IX Berdasarkan Standar Isi Analisis Kecenderungan Penelitian Skripsi Mahasiswa Program Studi Pendidikan Matematika STKIP PGRI Pacitan Tahun Akademik 2012/2013 Meningkatkan Kemampuan Komunikasi Matematis Mahasiswa Melalui Pengembangan Bahan Ajar Geometri Dasar Berbasis Model Reciprocal Teaching Di STKIPPGRI Pontianak Penjumlahan Bilangan Desimal Melalui Permainan Roda Desimal Penerapan Item Mapping Berdasarkan Teori Respons Butir Dalam Pengukuran Pendidikan Matematika Analisis Pembentukan Karakter Cinta Lingkungan Pada Materi Geometri Di Laboratorium Alam Implementasi Contextual Teaching And Learning Approach Dan Model Cooperative Learning Number Group Presentation untuk Meningkatkan Sikap Dan Prestasi Belajar Matematika Di Kelas IX-H SMP Negeri 2 Wonosobo Pada Semester I Tahun Pelajaran 2013/2014 Implementasi Model Pembelajaran Kooperatif Tipe Make A Match Pada Pembelajaran Matematika Di Kelas X Administrasi Perkantoran SMKN 1 Banjarmasin Tahun Pelajaran 2011/2012 Proses Berpikir Siswa SMP Mengonstruksi Bukti Informal Geometri Sebagai Prosep
MP – 175
MP - 185
MP - 193
MP - 203
MP – 211
MP - 219
MP -227
MP -233 MP - 241
MP – 249
MP - 255
MP – 267
MP – 275
P – 36
Gadis Arniyati Athar
P – 37
Gregorius Sebo 1 2 Bito , Sugiman
P – 38
Hongki Julie , St. 2 Suwarsono , and 3 Dwi Juniati
P - 39
Ida Nurmila Isandespha
P – 40 P – 41
Ifada Novikasari Ika Kurniasari
P – 42
Ilham Rizkianto
P – 43
Jackson Pasini Mairing
P – 44
Januar Budi 1 Asmari , Erika Laras 2 Astutiningtyas , 3 Agus Efendi Joko Bekti 1 Haryono , Herry 2 Agus Susanto Karim
1
Sumatera Utara STAI Ar-Ridho Bagansiapiapi Rokan Hilir 1
FKIP Universitas 2 Flores Ende-NTT, FMIPA UNY 1 ,2
Sanata Dharma University, 3 Surabaya State University PGSD Universitas Ahmad Dahlan Yogyakarta
P – 47
Kasman Samin Kamsurya
STAIN Purwokerto Prodi Pendidikan Matematika Jurusan Matematika Unesa FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta Prodi Pendidikan Matematika FKIP Universitas Palangka Raya 1,2,3 Universitas Veteran Bangun Nusantara Sukoharjo Universitas Veteran Bangun Nusantara Sukoharjo FKIP Universitas Lambung Mangkurat Banjarmasin Mahasiswa S3 Pendidikan Matematika Universitas Negeri Surabaya SMP Negeri 3 Salahutu
P – 48
La Misu dan Rosdiana
JURUSAN PMIPA UHO KENDARI
P – 49
La Moma
FKIP UNPATTI Ambon
P – 45
P – 46
Penerapan Pendekatan Pembelajaran Pendidikan Matematika Realistik (PMR) Dikelas 7 SMP Islamar-Ridha Bagansiapiapi Rokan Hilir Riau Investigasi Perkembangan Belajar Siswa Kelas IV Sekolah Dasar Di Kabupaten Ngada, NTT Dalam Operasi Penjumlahan Dan Pengurangan Pecahan Bahan Belajar Siswa Untuk Siklus Kedua Pengembangan Pembelajaran Pecahan Di Kelas V Sekolah Dasar Dengan Pendekatan Matematika Realistik Penggunaan Asesmen Portofolio Dalam Pembelajaran Matematika Sekolah Dasar Untuk Meningkatkan Prestasi Belajar Dan Sikap Siswa Terhadap Matematika Semiotic Logical Approach Identifikasi Kesalahan Siswa Dalam Menyelesaikan Soal Geometri Materi Dimensi Tiga Kelas XI IPA SMA
MP – 285
Norma Sosiomatematik Dalam Kelas Matematika Pembelajaran Dengan Komputer: Dua Sisi Mata Uang
MP – 331
Pembelajaran Direct Instruction Dengan Media Lagu Terhadap Prestasi Belajar Matematika Di SD Se-Kecamatan Laweyan Meningkatkan Aktifitas Mahasiswa Melalui Pembelajaran Berbasis Masalah Mata Kuliah Struktur Aljabar Berpikir Kreatif Siswa Membuat Koneksi Matematis Dalam Pemecahan Masalah
MP – 349
Peningkatan Hasil Belajar Siswa Pada Materi Operasi Bilangan Bulat Melalui Pendekatan Pembelajaran Matematika Realistik Di Kelas VII-1 SMP Negeri 3 Salahutu Pengembangan Teori Pembelajaran Perilaku Dalam Kaitannya Dengan Kemampuan Pemecahan Masalah Matematik Siswa Di SMA Menumbuhkan Soft Skills Siswa Dalam Pembelajaran Matematika Melalui Pembelajaran Generatif
MP – 371
MP – 293
MP – 305
MP - 313
MP - 321 MP - 327
MP – 341
MP – 355
MP - 363
MP – 379
MP – 387
P – 50
Laila Hayati
P – 51
Lia Ardian Sari
P – 52
Lilik Hidayati , 2 Ripai
P – 53
Masduki , Marlina 2) Ratna Subandriah , Dhiki Yudha 3) Irawan , Agus 4) Prihantoro 1 M.F. Atsnan , Rahmita Yuliana 2 Gazali
P – 54
P – 55
P – 56
Program Studi Pendidikan Matematika Universitas Mataram Universitas Pendidikan Indonesia
1
Diagnosis Kesalahan Siswa Sekolah Menengah Pertama Dalam Menyelesaikan Masalah Faktorisasi Bentuk Aljabar Sistem Komputasi Blackbox Untuk Optimasi Pengkoreksian Multi Tipe Dan Teknik Skorsing Soal Obyektif
MP – 407
Prodi Pendidikan Matematika FKIP UMS
Level Kognitif Soal-Soal Buku Pelajaran Matematika Smp
MP – 421
Mahasiswa Pendidikan Matematika Pasca Sarjana UNY
Penerapan Pendekatan Scientific Dalam Pembelajaran Matematika SMP Kelas VII Materi Bilangan (Pecahan)
MP – 429
-
Menumbuhkan Kemampuan Berpikir Kreatif Dan Minat Belajar Matematika Melalui Pendekatan Problem Posing Karakteristik Berpikir Intuitif Siswa Dalam Menyelesaikan Masalah Matematika
MP - 437
Strategi-Strategi Yang Berbeda Dalam Menyelesaikan Masalah Pengurangan Menggunakan Garis Bilangan Pengembangan Website Berorientasi Brain-Based Learning Sebagai Upaya Peningkatan Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis Mahasiswa Mengembangkan Kemampuan Penalaran Spasial Siswa Smp Pada Konsep Volume Dan Luas Permukaan Dengan Pendekatan Pendidikan Matematika Realistik Indonesia
MP – 453
Asesmen Formatif Informal Dalam Pembelajaran Matematika
MP - 473
Mengembangkan Karakter Siswa Dalam Pembelajaran Matematika Dengan Pendekatan Kontekstual
MP – 479
Pengembangan Pembelajaran Matematika Model Eliciting Activities Untuk Meningkatkan Penguasaan Konsep Matematika Siswa Pada Materi Segitiga Kelas VII
MP – 487
FMIPA UNW Mataram
1
Mukti Sintawati , Ginanjar 2 Abdurrahman Muniri
P – 57
Nila Mareta Murdiyani
P – 58
Nuriana Rachmani Dewi (Nino Adhi)
P – 59
Nurlatifah , Aris Hadiyan 2 Wijaksana , 3 Wardani Rahayu
P – 60
R. Rosnawati
P – 61
Rahmatya Nurmeidina
P – 62
Ririn Widiyasari
1
MP – 397
1,2
1)
1
Pembelajaran Pendidikan Matematika Realistik Untuk Mengembangkan Kemampuan Berpikir Aljabar Siswa
Program Doktor Pendidikan Matematika Universitas Negeri Surabaya Universitas Negeri Yogyakarta Jurusan Matematika FMIPA Universitas Negeri Semarang 1 Universitas Negeri Jakarta, 2 Universitas Negeri Jakarta, 3 Universitas Negeri Jakarta 1 Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY Mahasiswa Pendidikan Matematika, Pascasarjana UNY Fakultas Ilmu Pendidikan, Jurusan Matematika Universitas
MP – 413
MP – 443
MP – 457
MP - 465
Muhammadiyah Jakarta Program Studi Pendidikan Matematika FKIP UMB Prodi Pendidikan Matematika FKIP UMB
P – 63
Risnanosanti
P – 64
Ristontowi
P – 65
Rondha , Ratna 2 Christianingrum
1,2
P – 66
Rosalia Hera Rahayuningrum
SMP Negeri 2 Imogiri Bantul Yogyakarta
P – 67
Saifan Sidiq 1 Abdullah , 2 Supandi , 3 Nizaruddin Siska Candra Ningsih
1,2,3
P – 68
1
Pendidikan Matematika IKIP PGRI Semarang
1
P – 69
Sri Eka Wahyuni , 2 Pinta Deniyanti , 3 Meiliasari
P -70
Sri Subarinah
P – 71
Sri Sudarini S.pd
P – 72
Sri Supiyati , 2 Muhammad Halqi
P – 73
Sudi Prayitno , ST. 2 Suwarsono , Tatag 3 Yuli Eko Siswono
P – 74
Supandi , Widya 2 Kusumaningsih , Lilik 3 Ariyanto
1
1
1
Universitas Pelita Harapan
Program Studi Pendidikan Matematika FKIP Universitas PGRI Yogyakarta 1,2,3 Jurusan Matematika FMIPA UNJ Dosen Prodi Pendidikan Matematika, FKIP Universitas Mataram Mahasiswa S3 Pendidikan Matematika Universitas Negeri Surabaya SMP Negeri 4 Yogyakarta 1,2 STKIP Hamzanwadi Selong
1
FKIP Univesitas 2 Mataram, FKIP Univesitas Sanata 3 Dharma, FMIPA Universitas Negeri Surabaya 1,2,3 Pendidikan Matematika Fpmipa IKIP PGRI Semarang
Kemandirian Belajar Dan Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis Mahasiswa Program Studi Pendidikan Matematika Kemampuan Spasial Siswa Melalui Pendekatan Pendidikan Matematika Realistik Indonesia Dengan Media Geogebra Faktor-Faktor Yang Mempengaruhi Rasa Takut Akan Kegagalan Dalam Diri Mahasiswa Meningkatkan Kemampuan Pemecahan Masalah Matematika Pada Materi Bangun Ruang Sisi Lengkung Dengan Metode Penemuan Terbimbing Siswa Kelas Ixf Smp Negeri 2 Imogiri Bantul Yogyakarta Pengembangan Perangkat Pembelajaran Berbasis Konstruktivisme Menggunakan CD Interaktif Terhadap Karakter Siswa SMP Upaya Meningkatkan Pemahaman Konsep Mahasiswa Pada Mata Kuliah Metode Numerik Dengan Pendekatan Creative Problem Solving
MP – 493
Mengembangkan Kemampuan Berpikir Geometris Pada Pokok Bahasan Segiempat Dengan Teori Van Hiele Dan Pendekatan PMRIi Profil Berpikir Kreatif Siswa Dalam Memecahkan Masalah Tipe Investigasi Matematik Ditinjau Dari Perbedaan Gender
MP - 533
Pendidikan Moral Matematika
MP – 549
Pengembangan Perangkat Pembelajaran Matematika SMP Dengan Model Pembelajaran Matematika Realistik Di Kabupaten Lombok Timur Komunikasi Matematis Siswa SMP Dalam Menyelesaikan Soal Matematika Berjenjang Ditinjau Dari Perbedaan Gender
MP – 557
Pengembangan Perangkat Pembelajaran Matematika Dengan Strategi Think Talk Write Berbasis Blended Learning Untuk Meningkatkan Kemampuan Menulis
MP – 573
MP – 499
MP – 505
MP – 509
MP – 517
MP – 525
MP - 541
MP – 565
Matematik Siswa SMP P – 75
Suparni
Fakultas Sains dan Teknologi Uin Sunan Kalijaga Yogyakarta
P – 76
Suryo Widodo
Universitas Nusantara PGRIi Kediri
P – 77
Sutrisno , Supandi , Widya 3 Kusumaningsih , Lilik 4 Ariyanto Syukrul Hamdi
P – 78
1
2
1
Pengembangan Kemampuan Berpikir Kritis Mahasiswa Program Studi Pendidikan Matematika Melalui Pendekatan Integrasi Interkoneksi Variabel-Variabel TersembUNYi Dalam Guru Matematika Kreatif
MP – 579
Pendidikan Matematika Fpmipa Ikip Pgri Semarang
Pengembangan Perangkat Pembelajaran Berkarakter Pada Matakuliah Operasi Riset Berbasis ICT
MP – 595
STKIP Hamzanwadi Selong
Menguatkan Keyakinan Diri Siswa Dalam Pembelajaran Matematika Melalui Pendekatan Multi-Modal Strategy (MMS) Upaya Meningkatkan Kemampuan Komunikasi Matematis Siswa Kelas Vii Dalam Pembelajaran Matematika Dengan Pendekatan Realistic Mathematics Education (RME) Di SMP Negeri 1 Muntilan Pembelajaran Matematika Berbasis Multimedia Interaktif Mata Kuliah Teori Bilangan Dengan Model Reog Untuk Meningkatkan Konsep Dan Efikasi Diri Mahasiswa
MP – 601
1,2,3,4
1,2
P – 79
Trisnawati, S.pd. , 2 Dwi Astuti, S.pd.si
P – 80
Urip Tisngati , 2 Khoirul Qudsiyah
1,2
P – 81
Usep Kosasih
Prodi Pendidikan Matematika, Universitas Islam Nusantara, Bandung
Karakteristik Bahan Ajar Matematika Untuk Membangun Karakter
MP – 625
P – 82
Wanda Nugroho Yanuarto
Prodi Pendidikan Matematika Program PPS UNY
MP – 629
P – 83
Yandri Soeyono
Universitas Negeri Yogyakarta
Perbedaan Konsep Matematika Dan Pengetahuan Ditinjau Dari Ras Dan Gender Manusia Mengasah Kemampuan Berpikir Kritis Dan Kreatif Siswa Melalui Bahan Ajar Matematika Dengan Pendekatan OpenEnded
P – 84
Yoppy Wahyu Purnomo
FKIP Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka
MP – 649
P – 85
Yoppy Wahyu Purnomo
FKIP Universitas Muhammadiyah Prof. Dr. Hamka
P – 86
Yuli Sulistyowati
Prodi Pendidikan Matematika Program PPS UNY
Keefektifan Penilaian Formatif Terhadap Hasil Belajar Matematika Mahasiswa Ditinjau Dari Motivasi Belajar Komputasi Mental Untuk Mendukung Lancar Berhitung Operasi Penjumlahan Dan Pengurangan Pada Siswa Sekolah Dasar Pengembangan Media Pembelajaran Interaktif Dengan Pendekatan Contextual Teaching And Learning (Ctl) Pada Materi Volume Bangun Ruang Kelas Viii
P – 87
Yulia Linguistika , 2 Endang Listyani , 3 Heri Retnawati
1, 2,3
Prodi Pendidikan Matematika Program PPS UNY
Peta Penguasaan Materi Matematika Guru Sma Dan Hubungannya Dengan Prestasi Belajar Siswa
MP – 671
P – 88
Zuli Nuraeni, S.pd
Prodi Pendidikan Matematika Program PPS UNY
Permainan Anak Untuk Matematika
MP – 683
1
1
Prodi Pendidikan Matematika Program PPS UNY
MP – 587
STKIP PGRI Pacitan
MP – 609
MP – 617
MP – 639
MP – 657
MP – 663
P – 89
Zuraidah , Salmah 2 Unaizatin
1
P – 90
Djamilah Bondan 1 Widjajanti , Fitriana 2 Yuli Saptaningtyas , 3 Dwi Lestari
1,2,3
P – 91
Kana Hidayati , Elly 2 Arliani
P – 92
Kuswari Hernawati , 2 Ali Mahmudi , Himmawati Puji 3 Lestari 1 Sugiyono , 2 Sugiman , Himmawati Puji 3 Lestari
P – 93
P – 94
1
2
Jurusan Pendidikan Matematika Fmipa UNY
1
1,2
1
Faaso Ndraha
STAIN Kediri, SMKN 6 Malang
Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY 1,2,3,4 Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY 1,2,3
Jurusan Pendidikan Matematika Fmipa UNY
Guru SMAN 3 Gunungsitoli, Kota Gunungsitoli, Sumatera Utara/ Mahasiswa S3 Pendidikan Matematika Pascasarjana Universitas Negeri Surabaya Makalah Bidang Analisis dan Aljabar A–1 Anita Nur Jurusan 1 Muslimah Matematika FMIPA 2 Siswanto UNS Purnami 3 Widyaningsih A–2 Evi Yuliza Jurusan Matematika FMIPA UNSRI A–3 Fitriana Yuli Jurusan Pendidikan Saptaningtyas Matematika FMIPA UNY 1 A–4 Harry Nugroho , Program Studi 2 Effa Marta R , Matematika 3 Ari Wardayani Universitas Jenderal Soedirman A–5 M. Andy Rudhito Program Studi Pendidikan Matematika FKIP Universitas Sanata Dharma Kampus III USD Paingan
Aplikasi Metode Pembelajaran Kooperatif Model Jigsaw Untuk Materi Sistem Bilangan Pada Siswa Kelas XII RPL 3 SMK Negeri 6 Malang Tahun Pelajaran 2012/2013
MP – 691
Efektivitas Bahan Ajar Matematika Diskret Berbasis Representasi Multipel Ditinjau Dari Kemampuan Komunikasi Dan Koneksi Matematis Mahasiswa Calon Guru Matematika Model-Model Aligment Antara Penilaian Dan Kurikulum Dalam Pembelajaran Matematika
MP – 699
Pengembangan Perangkat Pembelajaran Geometri Berbasis ICT Untuk Meningkatkan Komunikasi Matematis Mahasiswa Upaya Meningkatkan Kemampuan Mathematical Communication Mahasiswa Kelas Internasional Pada Perkuliahan Analytic Geometry Dengan Pendekatan Open Ended Nilai Strategis Memandang Bukti Geometri Sebagai Prosep Dalam Pembelajaran
MP – 713
Sistem Linear Dalam Aljabar Maks-Plus
MA – 1
Sifat-Sifat Similar Semu Atas Ring Reguler Stable Diperumum
MA – 9
Optimasi Pengelolaan Pariwisata Di Diy Dengan Menggunakan Metode Campbell Dudeck Smith (CDS) Polinomial atas aljabar max-plus Interval
MA – 17
Sistem Persamaan Linear Min-Plus Dan Penerapannya Pada Masalah Lintasan Terpendek
MA – 29
MP – 701
MP – 719
MP – 727
MA – 23
A-6
M.V.Any Herawati
A–7
Siswanto , 2 Aditya NR , 3 Supriyadi W 1 Solikhin 2 YD. Sumanto 3 Siti Khabibah
A–8
A–9
1
Yushaila Nur Sajida 1 W. , Dhoriva 2 Urwatul W. , Agus 3 Maman Abadi
Makalah Bidang Geometri G-1 Dwi Pungkas 1 Haruadi Idha 2 Sihwaningrum 3 Ari Wardayani
G-2
Husnul Khotimah
Makalah Bidang Statistika S-1 Adi Setiawan
S-2
Adi Setiawan
S-3
Agus Budhi 1 Santosa , Nur 2 3 iriawan , Seiawan , 4 Mohammad Dokhi 1 Astutik, S. , 2 3 Solimun , Widandi
S-4
Maguwoharjo Yogyakarta Program Studi Matematika Universitas Sanata Dharma Jurusan Matematika FMIPA UNS Jurusan Matematika, Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Diponegoro 1 Program Studi Matematika FMIPA UNY 2,3 Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY
Jumlah Grup Bagian dalam Darab Langsung Grup Siklis Berhingga
MA – 35
Kebebasan Linear Dalam Aljabar MaxPlus Interval
MA – 45
Locally dan Globally Small Riemann Sums Fungsi Terintegral Henstock-Dunford pada [a,b]
MA – 55
Klasifikasi Fuzzy Untuk Diagnosa Kanker Serviks
MA – 65
Program Studi Matematika Universitas Jenderal Soedirman
Segitiga Siku-Siku pada Trigonometri Rasional di lapangan Himpunan Bilangan Riil dan Lapangan Himpunan Bilangan Bulat Modulo 17
MG - 1
Pendidikan Matematika, Universitas Negeri Yogyakarata
Meningkatkan Hasil Belajar Geometri Dengan Teori Van Hiele
MG - 9
Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Kristen Satya Wacana, Jl. Diponegoro 52-60 Salatiga 50711 Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Kristen Satya Wacana, Jl. Diponegoro 52-60 Salatiga 50711 1,2,3 Jurusan Statistika FMIPA4 ITS, STIS
Karakteristik Inflasi Bulanan Kota-Kota di Indonesia Tahun 2009 – 2013
MS – 1
Inferensi Parameter Simpangan Baku Populasi Normal dengan Metode Bayesian Obyektif
MS – 9
Pemodelan Seemingly Unrelated Regression dengan Pendekatan Bayesian pada Sektor Utama di Jawa Timur
MS – 17
1,2
Identifikasi Data Rata-Rata Curah Hujan per-jam di Beberapa Lokasi
MS – 23
Program Studi Statistika, Jurusan
1
S-5
Budi Pratikno , Yuliatri Wirawidya 2 Haryono
S-6
Dadan Kusnandar , Muhlasah 2 Novitasari Mara , 3 Yundari , Neva 4 Satyahadewi , Naomi Nessyana 5 Debataraja 1 Dadan Kusnandar , Naomi Nessyana 2 Debataraja
S-7
S-8
Matematika FMIPA, Universitas Brawijaya, Malang, 3 Jurusan Teknik Pengairan, Fakultas Teknik, Universitas Brawijaya, Malang Jurusan MIPA Matematika Unsoed Purwokerto
Pengujian Intercep untuk Tests Terkait Non-Sample Prior Information pada Hipotesis Satu Arah pada Regresi Linier Sederhana Ketika Variansi Diketahui Mengatasi Missing Data Hasil Pengukuran Satelit Altimetri Topex, Jason 1 dan Jason 2 dengan Metode Kalman Filter
MS – 29
Penerapan Analisis Komponen Utama dalam Menilai Model Pembelajaran di Sekolah
MS – 41
Dian Cahyawati S.,
Jurusan Matematika, FMIPA Universitas Tanjungpura Jurusan
Aplikasi Metode Chaid dalam
MS – 47
Susi Yohana, Putera
Matematika FMIPA
Menganalisis Keterkaitan Faktor Risiko
B.J. Bangun
Universitas
Lama Penyelesaian Skripsi Mahasiswa
Sriwijaya
(Studi Kasus di Jurusan Matematika
1
1,2,3,4,5
Jurusan , Matematika FMIPA Universitas Tanjungpura,
1,2
MS – 37
Fmipa Universitas Sriwijaya) S-9
1
Djoni Hatidja , Sri 2
H. Abdullah , dan 3
Deiby T. Salaki
1,2,3
Pergeseran Pangsa Pasar Kartu Seluler
Matematika FMIPA
Pra Bayar Gsm Menggunakan Analisis
Unsrat, Manado
Rantai Markov
Program Studi
MS – 55
(Studi Kasus: Mahasiswa Fmipa Unsrat Manado) S - 10
1
Eka Septiana ,
1,2
Aplikasi Metode Full Information
Retno Subekti,
Pendidikan
Maximum Likelihood (Fiml) pada
Matematika FMIPA
Penyelesaian Sistem Persamaan Simultan
UNY
(Studi Kasus : Data Stok Uang, PDRB, dan
M.Sc
2
Jurusan
MS – 63
Konsumsi Rumah Tangga di DIY) S - 11
1
Endang Pudji 1
Purwanti , Ferihan 2
Pilarian ,
Politeknik
Perkapan Negeri Surabaya,
2
PT.Alhas Jaya
Optimasi Parameter Proses Pemotongan
MS – 73
Stainless Steel Sus 304 untuk Kekasaran Permukaan dengan Metode Response Surface
Group S - 12
1
1
Pengelompokkan Stasiun Pos Hujan
2
Program Studi
Kabupaten Pati Berbasis Metode Ward
Statistika, FMIPA
dalam Peta Analisis Kerawanan Banjir
Eni Nurhayati , Jaka Nugraha
Mahasiswa
MS – 89
UII Yogyakarta 2
Pengajar
Program Studi Statistika, FMIPA UII Yogyakarta S - 13
1
Helida 1
Nurcahayani ,
Mahasiswa
Magister Statistika,
Pemodelan Spasial Kemiskinan dengan Mixed Geographically Weighted Poisson
MS – 97
2
Purhadi
Institut Teknologi
Regression dan Flexibly Shaped Spatial
Sepuluh
Scan Statistic
Nopember
(Studi Kasus: Jumlah Rumah Tangga
2
Sangat Miskin di Kabupaten Kulonprogo)
Dosen Jurusan
Statistika, Institut Teknologi Sepuluh Nopember S - 14
1
1,2
Irwan , Devni 2
Prima Sari
S - 15
Pemodelan Regresi Poisson, Binomial Negatif dan pada Kasus Kecelakaan
Univ. Negeri
Kendaraan Bermotor
Padang
di Lalu Lintas Sumatera Barat
Jurusan
Efektifitas Metode Jackknife dalam
Matematika,
Mengatasi Multikolinearitas dan
FMIPA, Universitas
Penyimpangan Asumsi Normalitas pada
Tanjungpura
Analisis Regresi Berganda
Neva Satyahadewi ,
1,2
Kajian Penataan PKL Berdasarkan
Naomi Nessyana
Matematika,
Preferensi PKL dan Persepsi Masyarakat
FMIPA, Universitas
di Kawasan Pasar Sudirman Pontianak
Muhlasah 1
Novitasari Mara , 2
Neva Satyahadewi , 3
Ryan Iskandar S - 16
Jurusan
Matematika FMIPA
1
2
Debataraja
Jurusan
MS – 107
MS – 123
MS – 127
Tanjungpura S - 17
1
Indriya Rukmana 1
Sari , Dewi Retno
Mahasiswa
Model Geographically Weighted
Jurusan
Regression Penderita Diare di Provinsi
Sari Saputro ,
Matematika FMIPA
Jawa Tengah dengan Fungsi Pembobot
Purnami
UNS
Kernel Bisquare
2
Widyaningsih
3
2,3
MS – 135
Staf Pengajar
Jurusan Matematika FMIPA UNS S - 18
1
Irma Nur Afifah ,
1
Analisis Structural Equation Modelling
Jurusan Statistika-
(Sem) dengan Finite Mixture Partial Least
FMIPA ITS,
Suare (Fimix-Pls)
Surabaya
(Studi Kasus : Struktur Model Kemiskinan
2
di Provinsi Jawa Tengah Tahun 2011)
Mahasiswa S2
2
Sony Sunaryo
Dosen Jurusan
MS – 143
Statistika-FMIPA ITS, Surabaya S - 19
1,2,3
Janse Oktaviana 1
Fallo , Adi 2
Setiawan , 3
Bambang Susanto
Program Studi
Uji Normalitas Berdasarkan Metode
Matematika
Anderson-Darling, Cramer-Von Mises
Fakultas Sains dan
dan Lilliefors Menggunakan Metode
Matematika
Bootstrap
MS – 151
Universitas Kristen Satya Wacana, Jl. Diponegoro No. 52-60, Salatiga S - 20
Komang
Jurusan
Estimasi Nilai Var Menggunakan Simulasi
Dharmawan
Matematika,
Proses Lévy
MS – 159
FMIPA Universitas Udayana S - 21
1
Marisa Rifada , 2
Nur Chamidah , Toha Saifudin
3
1,2,3
Pemodelan Kejadian Gizi Buruk pada
Matematika,
Balita di Surabaya Berdasarkan
Fakultas Sains dan
Pendekatan Regresi Spasial
Teknologi,
Semiparametrik
Departemen
MS – 169
Universitas Airlangga Kampus C, Unair Jln. Mulyorejo, Surabaya S - 22
Nila Widhianti ,
1
1,2
Dhoriva Urwatul
Program Studi
Peramalan Banyak Penumpang Kereta
Matematika FMIPA
Daerah Operasi di Yogyakarta
Wutsqa
UNY
Menggunakan Model Time Series dengan
Nuraini
1,2
Aplikasi Pembentukan Portofolio Saham
Kusumawati dan
Pendidikan
Lq-45 Menggunakan Model Black
Retno Subekti,
Matematika FMIPA
Litterman dengan Estimasi Theil Mixed
2
MS – 181
Variasi Kalender Islam Regarima S - 23
Jurusan
1
M.Sc S - 24
2
MS – 191
UNY
Oki Dwipurwani
Jurusan
Aplikasi Model Persamaan Struktural
Matematika FMIPA
(MPS) dalam Menganalisis Faktor-Faktor
Universitas
yang Berpengaruh terhadap Loyalitas
Sriwijaya
Penghuni Rumah Susun Mahasiswa
MS – 199
Universitas Sriwijaya S - 25
1
Preatin ,
1,2,3
Pemodelan Data Migrasi
Statistika, Fakultas
Menggunakan Model Poisson Bayesian
Jurusan
2
Iriawan N. , 3
Zain I.
MS – 207
MIPA, ITS
Hartanto W.
4
4
Surabaya, BKKBN Jakarta
S - 26
Ratna
Universitas Pelita
Keluarga dan Ketaatan Beribadah
Christianingrum
Harapan
Terhadap Sikap Remaja dalam
MS – 213
Menghindari Seks Bebas dengan Analisis Jalur pada Data Kategori S - 27
1
Rukini ,
1,2
Model Arimax dan Deteksi Garch
Fakultas
untuk Peramalan Inflasi Kota Denpasar
Jurusan Statistika
2
Suhartono
MS – 219
Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya S - 28
1)
Stevvileny Angu 1
Bima ,
Mahasiswa
Pembentukan Sampel Baru yang
Program Studi 2
2), 3)
MS - 229
Memenuhi Syarat Valid dan Reliabel
Adi Setiawan ,
Matematika ,
dengan Teknik Resampling pada Data
Tundjung Mahatma
Dosen Program
Kuisioner Tipe Yes/No Questions
3
Studi Matematika Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Kristen Satya Wacana, Jl. Diponegoro 52-60 Salatiga 50711
S - 29
1
1,2,3
Suyono , Bambang Irawan
Jurusan
2
Matematika FMIPA
3
UNJ
Widyanti Rahayu ,
Model Stokastik untuk Perawatan Sistem Seri
MS – 237
S - 30
Tanti Nawangsari
Prodi Pendidikan
Perbandingan Berganda
Matematika FKIP
Sesudah Uji Kruskal-Wallis
MS – 247
UNIROW Tuban Jl. Manunggal 61 Tuban S - 31
1
Yuliana Susanti ,
1,2,3
Optimasi Model Regresi Robust untuk
Matematika
Memprediksi Produksi Kedelai di
FMIPA, Universitas
Indonesia
Jurusan
2
Hasih Pratiwi , 3
Sri Sulistijowati H.
MS – 253
Sebelas Maret, Surakarta Makalah Bidang Komputer Dan Terapan T-1
Abraham
1
1
Pemodelan Matematika untuk
2
Matematika FMIPA
Mensimulasikan Efek Populasi Karantina
Universitas
Terhadap Penyebaran Penyakit Hiv/Aids
Cenderawasih
di Papua
Program Studi
Mahmudi
MT – 1
2
Program Studi
Matematika Fak. Sain dan Teknologi UIN Jakarta T-2
Andini Putri 1
Ariyani
Kus Prihantoso Krisnawan T-3
Jurusan Pendidikan
Bifurkasi Pitchfork Superkritikal
Matematika FMIPA
pada Sistem Flutter
MT – 7
UNY
2
Bambang Sumarno
Jurusan Pendidikan
Penyesuaian Bagan Pada Flowchart
HM
Matematika FMIPA
Sebagai Upaya Menjaga Konsistensi Dan
UNY
MT – 13
Kejelasan Algoritma Pemrograman Komputer
T-4
1
Beni Utomo ,
STITEK Bontang
2
Turahyo ,
Pembelajaran Anak Berkebutuhan Khusus
MT – 25
Berdasarkan Model Pengenalan Suara 3
Bagus Priyo Tomo
Menggunakan Matlab Dan Mikrokontroler Atmega16
T-5
Debby Agustine
Jurusan
Model Matematika Penyakit Diabetes
Matematika,
dengan Pengaruh Transmisi Vertikal
MT – 33
Universitas Negeri Jakarta, Indonesia T-6
1
Devy Lestari
Indikator User Satisfaction dalam
Nur Hadi
Layanan E-learning
MT – 39
2
Waryanto
T-7
Dr. Nanang, M. Pd.
Program Studi
Wolfram-Alpha pada Teori Bilangan
MT – 51
Jurusan Pendidikan
Model Matematika Terapi Gen Untuk
MT – 59
Matematika FMIPA
Perawatan Penyakit Kanker
Pendidikan Matematika STKIP Garut T-8
Dwi Lestari
UNY T-9
Dyah Wardiyani
Jurusan
Probabilitas Waktu Delay Model Epidemi
MT – 65
Matematika,
Routing
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sebelas Maret Surakarta T - 10
Endang Sri
Jurusan
Premi Tunggal Bersih Asuransi Jiwa
Kresnawati
Matematika FMIPA
Berjangka dengan Faktor Penebusan
MT – 73
Universitas Sriwijaya T - 11
1
Felin Yunita ,
1,2,3
Model Stokastik Susceptible Infected
Purnami
Matematika
Recovered (SIR)
Jurusan
2
Fakultas
3
Matematika dan
Widyaningsih , Respatiwulan
MT – 79
Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sebelas Maret Surakarta T - 12
Fika Hanna
1,2
Penentuan Harga Opsi Tie Eropa
Negeri Yogyakarta
Menggunakan Constant Elasticity of
Universitas
1
Mayasari , Kus Prihantoso K,
MT – 87
Variance (CEV)
2
M. Si. T - 13
Hanna Arini
Program Studi
Algoritma Particle Swarm (APS) untuk
Parhusip
Matematika, FSM-
Optimasi dengan Domain Fungsi
UKSW
Parametrik
MT – 93
untuk Beberapa Fungsi Tujuan T - 14
Imam
1,2,3
Ekowicaksono,
Matematika,
1
Departemen
S.Si. ,
Fakultas FMIPA
Dra. Farida Hanum,
Institut Pertanian
2
M.Si. , Dr. Ir. Amril
Masalah Penentuan Koridor Bus dalam
MT – 101
Meminimumkan Biaya Operasional
Bogor, Indonesia
3
Aman, M.Sc. T - 15
Maftuhah Qurrotul
Jurusan
Model Epidemi Routing
MT – 107
Aini
Matematika
1,2
Analisis Sensitivitas Dampak Skrining dan
MT – 113
Matematika FMIPA
Terapi HIV pada Penyebaran HIV dalam
Universitas
Populasi
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sebelas Maret Surakarta T - 16
1
2
Marsudi , Marjono
Jurusan
Brawijaya T - 17
1
1
Meidina Fitrianti ,
Alumnus dari
2
Amril Aman ,
Program Studi 3
Prapto Tri Supriyo
Sarjana Matematika, Fakultas
Optimasi Biaya Antisipasi Bencana Alam
MT – 125
Matematika dan IPA Institut Pertanian Bogor, 2,3
Dosen Program
Studi Sarjana, Institut Pertanian Bogor, T - 18
Muhamad Galang
Mahasiswa S-2
Bilangan Prima: Bukti Kesempurnaan Al-
Isnawan, S.Pd.
Pendidikan
Qur’an
MT – 133
Matematika, Pascasarjana UNY T - 19
1
Penyelesaian Vehicle Routing Problem
Manaqib ,
Matematika UGM,
dengan Pendekatan Goal Programming
Eminugroho Ratna
2
Muhammad
Mahasiswa S2
1
2
T - 20
MT – 141
Program Studi
Sari
Matematika UNY
Nur Hadi Waryanto
Jurusan Pendidikan
Prosedur Forensik dalam Digital Forensics
MT – 149
Pengembangan Sistem Pendukung
MT – 157
Matematika FMIPA UNY T - 21
1
1,2
Nurul Hidayat , 2
Ranida Pradita
Jurusan
Matematika,
Keputusan Pemilihan Guru Berprestasi
FMIPA, Institut
dengan Menggunakan Metode
Teknologi Sepuluh
Promethee
Nopember (ITS) T - 22
1
1,2
Nurul Hidayat , Ricky Kurniadi
2
Jurusan
Aplikasi Metode Filter Bank Gabor pada
Matematika,
Pengembangan Sistem Identifikasi
FMIPA, Institut
Telapak Tangan
MT – 165
Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) T - 23
1
Ratna Widayati ,
1
Analisa Kestabilan Model Seirs untuk
Eminugroho Ratna
Program Studi
Penyebaran Penyakit Flu Singapura
Sari
Mahasiswa
2
MT – 175
Matematika, FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta 2
Jurusan
Pendidikan Matematika, FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta T - 24
Retno Budiarti ,
1
1,2
Manajemen Risiko dengan Menggunakan
I Gusti Putu
Matematika,
Levy Copula
Departemen
2
Purnaba
MT – 185
Fakultas Matematika dan Imu Pengetahuan Alam, Institut Pertanian Bogor
T - 25
1
1,2,4
Jurusan
Penerapan Algoritma Klasifikasi Berbasis
M. Iqbal ,
Matematika,
Association Rule pada Data Meteorologi
Hanim Maria
FMIPA, Institut
Rizky Kartika Putri , 2
3
Astuti ,
Teknologi Sepuluh
MT – 195
Imam Mukhlash
4
Nopember (ITS) 3
Jurusan Sistem
Informasi, FTIF, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) T - 26
Ruth Kristianingsih
1
Penggunaan Algoritma Genetik dalam
1
Program Studi
Mengoptimalkan Kandungan Karbohidrat
Parhusip ,
Matematika FSM
dan Protein Pada Mocorin
Tundjung Mahatma
UKSW
3
2,3
, Hanna Arini 2
Mahasiswa
MT – 207
Dosen Program
Studi Matematika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Kristen Satya Wacana, Jl. Diponegoro No. 52-60, Salatiga T - 27
1
Sielvy Evtiana ,
1
Prediksi Harga Emas dengan
Agus Maman
Matematika
Menggunakan
Jurusan Pendidikan
Model Neuro-Fuzzy
Program Studi
2
Abadi
MT – 215
Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta 2
Jurusan
Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta T - 28
1
Silvia Kristanti , Sri 2
Kuntari , Respatiwulan
3
1,2,3
Model Epidemi Stokastik Susceptible
Matematika
Infected Susceptible (SIS)
Jurusan
MT – 225
Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Sebelas Maret Surakarta
T - 29
1
Sri Ayu Subekti , 2
Lilik Linawati , Adi Setiawan
3
1
Penggunaan Metode Fuzzy Mamdani
Program Studi
untuk Membuat Keputusan dalam
Matematika FSM
Analisis Kredit
Mahasiswa
MT – 231
UKSW 2,3
Dosen Program
Studi Matematika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Kristen Satya Wacana, Jl. Diponegoro No. 52-60, Salatiga T - 30
1
Tiara Anggraeni ,
1
Program Studi
Aplikasi Model Neuro-Fuzzy untuk
MT – 239
Agus Maman 2
Abadi
Matematika
Memprediksi
Jurusan Pendidikan
Suhu Udara di Yogyakarta
Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta 2
Jurusan
Pendidikan Matematika FMIPA Universitas Negeri Yogyakarta T - 31
1
Veronica 1
Mahasiswa
Suryaningsih ,
Program Studi
Hanna Arini
Matematika FSM
2
Parhusip ,
UKSW
Tundjung
2, 3
3
Mahatma
Kurva Parametrik dan Transformasinya
MT – 249
untuk Pembentukan Motif Dekoratif
Dosen Program
Studi Matematika FSM UKSW Fakultas Sains dan Matematika, Universitas Kristen Satya Wacana
T – 32
Nikenasih Binatari
Jurusan Pendidikan
Gelombang Yang Dibangkitkan Oleh
Matematika FMIPA
Pergerakan Bawah Laut
UNY
MT – 259
PROSIDING
ISBN : 978 – 979 – 16353 – 9 – 4
S-2 INFERENSI PARAMETER SIMPANGAN BAKU POPULASI NORMAL DENGAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF Adi Setiawan Program Studi Matematika Fakultas Sains dan Matematika Universitas Kristen Satya Wacana, Jl. Diponegoro 52-60 Salatiga 50711 E-mail :
[email protected] Abstrak Inferensi statistik terdiri dari estimasi (estimasi titik dan estimasi interval) dan pengujian hipotesis. Dalam makalah ini dijelaskan bagaimana melakukan inferensi parameter simpangan baku populasi normal dengan metode bayesian obyektif. Dalam metode ini, digunakan prior Jefry sebagai prior referensi dan berdasarkan data diperoleh posterior, selanjutnya dipilih titik yang dapat digunakan sebagai estimasi titik dan interval sebagai estimasi interval dengan sifat tertentu. Hipotesis nol akan ditolak jika statistik intrinsiknya cenderung bernilai besar, secara praktis biasanya digunakan batas 5. Studi simulasi digunakan untuk menjelaskan sifat-sifatnya. Kata kunci : estimasi titik, estimasi interval, uji hipotesis, metode bayesian obyektif
A. PENDAHULUAN Estimasi titik dengan menggunakan metode bayesian obyektif berserta studi simulasinya telah dibahas dalam makalah Setiawan (2009a, 2009b). Demikian juga, estimasi interval dengan menggunakan metode bayesian obyektif untuk beberapa distribusi yang penting yaitu distribusi Poisson dan Eksponensial telah dijelaskan dalam makalah Setiawan (2009c, 2010a). Selanjutnya pengujian hipotesis tentang parameter populasi berdistribusi eksponensial dengan menggunakan metode bayesian obyektif telah dibahas dalam makalah Setiawan (2010b, 2011a). Di samping itu, inferensi dengan menggunakan metode bayesian obyektif tentang parameter mean populasi normal telah dijelaskan dalam makalah Setiawan (2011b) dan untuk parameter populasi seragam dibahas dalam Setiawan (2011c). Dalam makalah ini, akan dijelaskan tentang inferensi parameter simpangan baku populasi dengan metode bayesian obyektif dalam kasus mean populasi diketahui. B. DASAR TEORI Estimasi Titik Dalam pandangan Bayesian, hasil dari sembarang masalah inferensi yang dinyatakan dalam distribusi posterior merupakan gabungan dari informasi yang disediakan oleh data dan informasi prior relevan yang tersedia. Akan tetapi apabila tidak tersedia informasi prior, akan dipilih fungsi prior yang relatif uninformative artinya fungsi prior yang memberikan pengaruh minimum pada inferensi fungsi posterior. Secara lebih formal, misalkan bahwa mekanisme probabilitas yang membangkitkan data yang tersedia x dianggap sebagai p(x|) untuk suatu dan kuantitas yang menjadi perhatian adalah fungsi yang bernilai real () dari . Tanpa menghilangkan keumuman, hal itu juga dapat dijelaskan berikut ini. Misalkan model probabilitas yang digunakan berbentuk { p ( x | , ) } dengan adalah parameter nuisance yang dipilih. Dalam hal ini diperlukan untuk mengidentifikasi fungsi prior bersama (,) yang akan
Makalah dipresentasikan dalam Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika dengan tema ” Penguatan Peran Matematika dan Pendidikan Matematika untuk Indonesia yang Lebih Baik" pada tanggal 9 November 2013 di Jurusan Pendidikan Matematika FMIPA UNY
PROSIDING
ISBN : 978 – 979 – 16353 – 9 – 4
mempunyai pengaruh minimal pada distribusi posterior marginal dengan kuantitas yang menjadi perhatian yaitu
( | x) p( x | , ) ( , ) d .
Reference prior digunakan sebagai prior yang dapat memberikan pengaruh minimal pada distribusi posterior. Dalam kasus dimensi satu, reference prior merupakan prior Jeffry. Dengan menggunakan prior ini maka penyelesaian masalah estimasi hanya tergantung pada model anggapan dan data pengamatan sehingga estimasi titik yang menggunakan metode ini dinamakan sebagai estimasi titik Bayesian obyektif (Bernardo dan Juarez, 2003). Diskrepansi intrinsik (intrínsic discrepancy) (p1, p2) antara dua fungsi densitas p1(x) dengan x X1 dan p2(x) dengan x X2 didefinisikan sebagai ( p1 , p 2 ) min K ( p 2 ( x ) | p1 ( x ) ) , K ( p1 ( x ) | p 2 ( x ) ) dengan
K ( p1 ( x ) | p2 ( x)) p1 ( x ) log X
p1 ( x ) dx . p 2 ( x)
Untuk dua keluarga fungsi densitas M 1 p 1 ( x | ) , x 1 ( ) , dan M 2 p 2 ( x | ) , x 2 ( ) , dapat didefinisikan diskrepansi intrinsik
* ( M 1 , M 2 ) inf
,
p1 ( x | ) , p2 ( x | ) .
Fungsi kerugian (loss function) dalam kasus ini adalah diskrepansi intrinsik. Misalkan bahwa deskripsi yang sesuai dari tingkah laku probabilistik dari kuantitas random x diberikan oleh model { p ( x | , ), x , , } . Diskrepansi intrinsik antara p ( x | , ) dan keluarga densitas
{ p( x | 0 , ), } adalah
* ( , ; 0 ) inf ( , ; 0 , 0 ) 0
dengan
( , ; 0 , 0 ) min K ( 0 , 0 | , ) , K ( , | 0 , 0 ) . Misalkan { p ( x | , ), x , , } adalah model parametrik yang dapat digunakan untuk menggambarkan tingkah laku kuantitas random x. Didefinisikan intrinsik statistik (intrinsic statistic) sebagai
d ( 0 | x) E * [ * | x] * ( , ; 0 ) * ( , | x) d d
(1)
dengan * ( , | x) adalah posterior referensi untuk parameter dari model p ( x | , ) bila
* ( , ; 0 ) adalah parameter yang menjadi perhatian. Estimator intrinsik (intrinsic estimator) atau estimasi titik Bayesian obyektif didefinisikan sebagai yaitu parameter yang meminimalkan statistik intrinsik
Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika FMIPA UNY Yogyakarta, 9 November 2013
MS - 10
PROSIDING
ISBN : 978 – 979 – 16353 – 9 – 4
~
* * ( x) arg min d ( | x) . ~
Estimasi interval kredibel Interval kredibel intrinsik 100q% (q-credible region intrinsic) adalah himpunan bagian R*q = R*q( x, ) dari ruang parameter sehingga memenuhi (i) ( , 0 | x ) d q R*q
(ii) Untuk setiap i R*q, j R*q dan untuk setiap berlaku d(i | x) d(j | x). dengan d(i | x) adalah harapan fungsi kerugian reference posterior sebagai proxy untuk nilai dari parameter yang diberikan pada persamaan (1). Terlihat bahwa pernyataan pada persamaan (1) mempunyai bentuk yang sulit sehingga perhitungannya tidaklah mudah namun dengan menggunakan integrasi numerik, hal itu dengan mudah dapat dilakukan. Pengujian Hipotesis Apabila diinginkan untuk melakukan pengujian hipotesis H0 { = 0 } maka statistik intrinsik pada persamaan (1) merupakan ukuran dari kekuatan bukti melawan penggunaan model M0 dengan M 0 { p ( x | 0 , ) , } . Hal itu berarti H0 akan ditolak jika dan hanya jika d(0 | x ) untuk suatu batas d*. Bernardo dan Rueda (2002) mengusulkan untuk menggunakan aturan sebagai berikut : jika d* 1 maka tidak ada bukti untuk menolak H0, jika d* 2,5 maka terdapat bukti lemah (mild) untuk menolak dan jika d* > 5 maka terdapat bukti kuat (strong) untuk menolak H0. Inferensi Parameter Simpangan Baku Populasi Normal Jika Diketahui Misalkan x = { x1, x2, …, xn } adalah sampel random dari distribusi normal N( x | , 2) dengan mean diketahui. Misalkan s 2 x adalah variansi sampel yang bersesuaian sehingga n
n s2x
(x
j
)2 .
j 1
Deskrepansi intrinsik yang diinginkan adalah 2
2
n { N ( x | , 1 ) , N ( x | , 2 } . Misalkan y = (x - )/2 dan dengan menggunakan kenyataan bahwa deskrepansi intrinsik invarian di bawah transformasi satu-satu dari data, maka dapat ditulis sebagai 2
2
n { N ( y | , 1 / 2 ) , N ( y | 0 ,1 } . Diskrepansi tersebut mempunyai bentuk sederhana dalam bentuk = (2) = ln(/2) khususnya 2
2
n { N ( x | , 1 ) , N ( x | , 2 } ( ) 2 | | 2 exp( 2 | | ) 1 . yaitu fungsi simetris di sekitar 0 yang dinyatakan pada Gambar 1. Lebih jauh, merupakan fungsi dari yang invertible sehingga juga merupakan fungsi dari yang invertible. Reference prior untuk sama dengan reference prior untuk sehingga prior Jeffrey yang bersesuaian adalah ( ) = -1 dan dalam bentuk hal ini ditransformasikan menjadi ( ) = 1. Akibatnya, reference posterior dengan mudah dapat ditentukan sebagai 2
n n sy ( | x, 2 ) 2 exp(2 ) Gamma( , ) s 2
Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika FMIPA UNY Yogyakarta, 9 November 2013
MS - 11
PROSIDING
ISBN : 978 – 979 – 16353 – 9 – 4
2
dengan n s y
n sx
2
2
Intrinsik estimator *(x) adalah nilai yang meminimalkan harapan
.
2
referensi posterior :
* ( x) arg min d ( 2 | x) arg min ( ) ( | x , 2 ) d 2 0
2 0
R
yang dapat ditentukan dengan metode numerik. Bila digunakan pendekatan diperoleh
* ( x) s x
n (1 / 2) n
dengan n
s
x
( x
j
)2
j 1
.
n
C. PEMBAHASAN Perhitungan Statistik Intrinsik, Studi Simulasi dan Pembahasan Misalkan diberikan sampel ukuran 10 yaitu x = { -2.23, -1.34, 0.93, 1.26, -0.74, 0.19, -3.59, 4.44, -2.10, 0.13 }, maka deskrepansi intrinsik dinyatakan pada Gambar 1 sebelah kiri, sedangkan tengah adalah posterior referensi untuk dan sebelah kanan adalah posterior referensi untuk . Apabila dibangkitkan sampel berturut-turut ukuran 20, 50 dan 100 dari distribusi normal dengan mean 0 dan simpangan baku 2 yaitu N(0,22) maka akan diperoleh hasil seperti pada Gambar 2. Terlihat bahwa distribusi posterior yang terbentuk makin sempit. Ref. Poste ri or
utk the ta
Ref. Poste ri or
2 .0
5
-2
-1
0
1
2
1 .0
1 .5
p i( s ig m a )
3
p i( th e ta )
0 .5 0 .0
0
1 .0
1
1 .5
2
2 .0
d ( th e ta )
2 .5
4
3 .0
utk si gm a
2 .5
Intrinsi c Descre pancy
-2
-1
theta
0
1
2
0
2
4
theta
6
8
10
sigma
Gambar 1. Deskrepansi Intrinsik, posterior referensi untuk dan posterior referensi untuk .
0
1
4
0
2
4
6
Ref. Posterior utk theta
Ref. Posterior utk sigma
0
1
0
2
4
6
Ref. Posterior utk theta
Ref. Posterior utk sigma
0
1
2
10
8
10
0
2
4
sigma
theta
8
2
2
theta
-1
10
0
pi(sigma)
-1
8
4
sigma
pi(sigma)
-2
2
2
theta
0 2 4 6
-2
0
pi(sigma)
-1
0 2 4 6
pi(theta)
-2
pi(theta)
Ref. Posterior utk sigma
0 2 4 6
pi(theta)
Ref. Posterior utk theta
0
2
4
6 sigma
Gambar 2. Posterior referensi untuk dan posterior referensi untuk dengan ukuran sampel berturut-turut 20 (atas), 50 (tengah) dan 100 (bawah).
Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika FMIPA UNY Yogyakarta, 9 November 2013
MS - 12
PROSIDING
ISBN : 978 – 979 – 16353 – 9 – 4
6 4 2
Statistik Intrinsik
8
10
Statistik Intrinsik
0
2
4
6
8
10
sigma
Gambar 3. Nilai statistik intrinsik, estimasi titik dan estimasi interval. Berdasarkan sampel ukuran 10 di atas, diperoleh nilai statistik intrinsik, estimasi titik (yaitu nilai yang menyebabkan nilai statistik intrinsik minimum) adalah 2,54 yang ditunjukkan oleh garis tegak di tengah. Dalam hal ini, nilai statistik intrinsik yang minimum adalah 1,05. Estimasi interval kredibel 95 % adalah (1,55 , 4,12) yang ditunjukkan oleh garis tegak di sebelah kiri dan di sebelah kanan. Interval yang terbentuk mempunyai nilai statistik intrinsik lebih kecil dari 1,24. Dalam hal ini, MLE untuk parameter adalah 2,14. Apabila dibangkitkan sampel berturut-turut ukuran n = 20, 30, 50 dan 100 dari distribusi N(0,22), maka akan diperoleh estimasi titik dan estimasi interval untuk simpangan baku populasi seperti dinyatakan pada Gambar 4. Diperoleh estimasi titik untuk masing-masing adalah 2,51; 2,12; 2,34 dan 1,86 dan interval untuk masing-masing adalah sebagai berikut (1,78 , 3,51), ( 1,62, 2,75), ( 1,90 , 2,87 ) dan ( 1,61 , 2,13 ). Terlihat bahwa, seperti yang diharapkan, makin besar ukuran sampel n makin kecil lebar interval kredibel 95 % yang diperoleh. Apabila dibandingkan dengan estimator MLE untuk berturut-turut adalah 2,22, 2,02, 2,18 dan 1,89.
4
6
8
8 10 6
0
2
4
6 sigma
Kasus (3) n = 50
Kasus (4) n = 100
6 sigma
8
10
10
8
10
6 4 2
Statistik Intrinsik
6
4
8
8
sigma
4
2
4
10
2
0
2
Statistik Intrinsik
8 10 6 4
2
8 10
0
Statistik Intrinsik
Kasus (2) n = 30
2
Statistik Intrinsik
Kasus (1) n = 20
0
2
4
6 sigma
Gambar 4. Statistik Intrinsik, estimasi titik dan estimasi interval kredibel 95 % untuk ukuran sampel n = 20, 30, 50 dan 100. Studi simulasi dilakukan dengan membangkitkan sampel ukuran n = 20 dari distribusi normal N(0,22) dan kemudian dihitung nilai statistik intrinsik terhadap =2 dan apabila prosedur di atas diulang sampai bilangan besar B = 1000 (dipilih B = 1000) maka akan diperoleh histogram
Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika FMIPA UNY Yogyakarta, 9 November 2013
MS - 13
PROSIDING
ISBN : 978 – 979 – 16353 – 9 – 4
nilai-nilai statistik intrinsik yang cenderung kecil (sebagian besar lebih kecil dari 2,5) artinya tidak ada alasan yang kuat untuk menolak hipotesis = 2. Hasil tersebut dinyatakan pada Gambar 5. Studi simulasi berikutnya adalah membangkitkan sampel ukuran n = 20 dari distribusi normal N(0,22) dan kemudian dihitung nilai statistik intrinsik terhadap = 5, 10, 25 dan 50 dan prosedur di atas diulang sampai sebanyak bilangan besar B kali dengan B dipilih 1000. Hasil yang diperoleh dinyatakan pada Gambar 6. Terlihat bahwa untuk yang makin jauh dari = 2, nilai-nilai statistik intrinsik makin besar. Studi simulasi berikutnya adalah membangkitkan sampel ukuran n = 50 dari distribusi normal N(0,22) dan kemudian dihitung nilai statistik intrinsik terhadap = 5, 10, 25 dan 50 dan prosedur di atas diulang sampai sebanyak bilangan besar B kali dengan B dipilih 1000. Hasil yang diperoleh dinyatakan pada Gambar 7. Terlihat bahwa untuk ukuran sampel besar, persebaran nilai-nilai statistik intrinsik makin kecil.
4 0
2
Density
6
8
Histogram Stat Intrinsik
1.0
1.2
1.4
1.6
1.8
2.0
Gambar 5. Histogram nilai-nilai statistik intrinsik untuk sampel ukuran n = 20 dan terhadap =2.
0.4 0.0
Density
0.8
Histogram Stat Intrinsik
0.0 0.4 0.8 1.2
Density
Histogram Stat Intrinsik
1.0
1.5
2.0
2.5
3.0
1.5
2.5
3.0
3.5
4.0
4.5
Histogram Stat Intrinsik
0.0
0.4
Density
0.4 0.0
Density
0.8
Histogram Stat Intrinsik
2.0
3
4
5
6
4.0
4.5
5.0
5.5
6.0
6.5
7.0
7.5
Gambar 6. Histogram nilai-nilai statistik intrinsik untuk sampel ukuran n = 20 dan terhadap =5, 10, 25 dan 50.
Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika FMIPA UNY Yogyakarta, 9 November 2013
MS - 14
PROSIDING
ISBN : 978 – 979 – 16353 – 9 – 4
Density
1.0 0.0
Density
1.2
1.4
1.6
1.8
2.0
0.0 0.5 1.0 1.5
Histogram Stat Intrinsik
2.0
Histogram Stat Intrinsik
2.2
2.0
3.5
4.0
4.5
5.0
3.0
3.5
0.0 0.5 1.0 1.5
Histogram Stat Intrinsik
Density
0.0 0.4 0.8 1.2
Density
Histogram Stat Intrinsik
2.5
5.0
5.5
6.0
6.5
Gambar 7. Histogram nilai-nilai statistik intrinsik untuk sampel ukuran n = 50 dan terhadap =5, 10, 25 dan 50.
D. KESIMPULAN DAN SARAN Dalam makalah ini telah dijelaskan bagaimana melakukan inferensi untuk parameter simpangan baku populasi normal dengan mean populasi diketahui dengan metode bayesian obyektif. Penelitian dapat dikembangkan untuk melakukan inferensi untuk parameter variansi populasi normal dengan mean tidak diketahui. E. DAFTAR PUSTAKA Bernardo, J. dan R. Rueda, 2002, Bayesian Hypotesis Testing : A Reference Approach, International Statistical Review 70, 351-372. Juarez, M. A., 2004, Objective Bayesian Methods for Estimation and Hypothesis Testing, Valencia : University of Valencia. Setiawan, A. , 2009a, Estimasi Titik Bayesian Obyektif, Prosiding Seminar Sains dan Pendidikan Sains IV FSM UKSW, Salatiga. Setiawan, A. , 2009b, Studi Simulasi dalam Estimasi Bayesian Obyektif, Prosiding Seminar Nasional Matematika Setiawan, A. , 2009c, Credible Interval Bayesian Obyektif, Prosiding Seminar Nasional Matematika, Universitas Katolik Parahyangan, Bandung. Setiawan, A. ,2010a, Interval Kredibel Bayesian Obyektif dari Parameter Populasi Berdistribusi Poisson dan Eksponensial, Prosiding Seminar Nasional Sains dan Pendidikan Sains V UKSW Salatiga Setiawan, A. , 2010b, Pengujian Hipotesis dengan Metode Bayesian Obyektif, disampaikan dalam Konferensi Nasional Matematika XV 30 Juni – 3 Juli 2010, UNIMA, Tondano.
Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika FMIPA UNY Yogyakarta, 9 November 2013
MS - 15
PROSIDING
ISBN : 978 – 979 – 16353 – 9 – 4
Setiawan, A. , 2011a, Pengujian Hipotesis tentang Parameter Populasi Berdistribusi Eksponensial dengan Metode Bayesian Obyektif, Prosiding Seminar Nasional Statistika Universitas Diponegoro 2011. Setiawan, A. , 2011b, Inferensi Parameter Mean Populasi Normal dengan Metode Bayesian Obyektif, Prosiding Seminar Nasional Sains dan Pendidikan Sains VI, UKSW Salatiga. Setiawan, A. , 2011c, Penggunaan Metode Bayesian Obyektif dalam Inferensi Parameter Populasi Seragam, Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika UNS Surakarta. Setiawan, A. , 2013, Pengujian Hipotesis Tentang Parameter Populasi Berdistribusi Poisson Berdasarkan Metode Bayesian Obyektif, Prosiding Seminar Nasional Penelitian, Pendidikan dan Penerapan MIPA FMIPA UNY Yogyakarta.
Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika FMIPA UNY Yogyakarta, 9 November 2013
MS - 16