Electronic Theses and Dissertation
Universitas Syiah Kuala
NULL
ESTIMASI SUHU PERMUKAAN LAUT MENGGUNAKAN PENDEKATAN PARTIAL LEAST SQUARE (PLS) DENGAN ALGORITMA NONLINEAR ITERATIVE PARTIAL LEAST SQUARE (NIPALS)
Pengarang
Retno Wahyuni Putri - Personal Name;
Dosen Pembimbing
Nomor Pokok Mahasiswa
1708108010014
Fakultas & Prodi
Fakultas MIPA / Statistika (S1) / PDDIKTI : 49201
Subject
Kata Kunci
Penerbit
Banda Aceh : Universitas Syiah Kuala., 2021
Bahasa
Indonesia
No Classification
-
Literature Searching Service
Hard copy atau foto copy dari buku ini dapat diberikan dengan syarat ketentuan berlaku, jika berminat, silahkan hubungi via telegram (Chat Services LSS)
Suhu permukaan laut (SPL) merupakan salah satu parameter yang memiliki peranan cukup besar terhadap aktivitas manusia baik di lautan, daratan maupun udara. Adanya data hilang pada dataset SPL menarik dikaji yang kemungkinan dapat berpengaruh terhadap nilai perubahan SPL tersebut secara statistik. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dan memprediksi variabel laten cuaca dan iklim apakah memiliki pengaruh terhadap variabel laten perubahan SPL dengan indikator pengukurnya. Penelitian ini menggunakan dataset SPL di Samudera Hindia posisi titik 8°N90°E dengan pendekatan partial least square (PLS) yang dapat memprediksi hubungan kausalitas variabel laten eksogen dengan variabel laten endogen tanpa mempermasalahkan adanya data hilang. Proses analisis untuk mendapatkan nilai parameter menggunakan tahapan iterasi dengan algoritma Nonlinear Iterative Partial Least Square (NIPALS). Hasil yang diperoleh dalam penelitian ini, yaitu pada analisis korelasi yang ditunjukkan oleh scatterplot matrix, nilai korelasi tertinggi berada antara Y1 (suhu permukaan laut) dengan X4 (suhu udara) dengan korelasi positif sebesar 0,79. Model dugaan yang diperoleh yaitu outer model dan inner model terhadap perubahan SPL dan didapatkan indikator yang signifikan adalah suhu permukaan laut (oC) sebagai pengukur variabel laten Perubahan SPL, kecepatan angin (m/s) dan kelembaban relatif (%) sebagai pengukur variabel laten cuaca, dan suhu udara (oC), radiasi matahari gelombang panjang (w/m2) sebagai pengukur variabel laten iklim. Variabel laten cuaca dan iklim memiliki efek yang signifikan terhadap Perubahan SPL yang ditandai dengan nilai tstatistics > ttabel. Variabel laten cuaca dan iklim dengan indikatornya dapat memprediksi terjadinya perubahan SPL. Cuaca memiliki koefisien negatif yang berarti semakin baik keadaan cuaca maka indikator pengukur perubahan SPL yaitu suhu permukaan laut akan menurun. Sedangkan iklim memiliki koefisien positif yang artinya semakin baik keadaan iklim maka indikator pengukur perubahan SPL yaitu suhu permukaan laut juga akan meningkat.
Kata kunci: Suhu permukaan laut, data hilang, variabel laten, PLS, algoritma NIPALS, cuaca, dan iklim.
Tidak Tersedia Deskripsi
PENGARUH PEMECAHAN SAHAM (STOCK SPLIT) TERHADAP ABNORMAL RETURN SAHAM (STUDI PADA PERUSAHAAN YANG MELAKUKAN STOCK SPLIT DI BEI PERIODE 2005-2010) (Novia Sinta, 2024)
PENGGUNAAN METODE PARTIAL LEAST SQUARE UNTUK MENINJAU PENGARUH FLUKTUASI HARGA DAN STRATEGI PROMOSI PENJUALAN EMAS TERHADAP MINAT BELI EMAS PADA MASYARAKAT BANDA ACEH (Nabila Putri Santo Gorat, 2023)
PENGARUH DESTINATION BRAND AUTHENTICITY DAN DESTINATION BRAND SELF-CONGRUENCE TERHADAP REVISIT INTENTION YANG DIMEDIASI OLEH DESTINATION BRAND ENGAGEMENT PADA PENGUNJUNG MUSEUM TSUNAMI ACEH DI KOTA BANDA ACEH (USWATUL ULYA YS, 2021)
¬PENGARUH ORIENTASI TUJUAN TERHADAP ADAPTABILITAS KARIER YANG DIMEDIASI OLEH EFIKASI DIRI PADA MAHASISWA S1 FAKULTAS EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS SYIAH KUALA (Ridha Fitriana, 2023)
IMPLEMENTASI SISTEM MAXIMUM POWER POINT TRACKING MENGGUNAKAN ALGORITMA GREY WOLF OPTIMIZATION PADA BATERAI PEMBANGKIT LISTIK TENAGA SURYA (KHAIRUL ANWAR PANJAITAN, 2024)