UJI KESTABILAN DUA MATRIKS KORELASI MELALUI VEKTOR VARIANSI VARIABEL STANDAR

Authors

  • Andi waru A. Paluseri
  • Aidawayati Rangkuti
  • Erna Tri Herdiani

DOI:

https://doi.org/10.20956/jmsk.v11i2.3440

Abstract

Pengujian kestabilan matriks korelasimerupakan salah satuanalisis statistika yang memegang peranan  penting dalampembangunan ekonomi danindustri keuangan.Penelitian ini bertujuan untuk membahas uji kestabilan dua matriks korelasi melalui vektor variansi variabel standar dan mengaplikasikannya pada data. Statistik penguji yang digunakan dalam penelitian ini yakni statistik yang didasarkan pada vektor variansi variabel standar (VVVS) sebagai ukuran dispersi multivariat di mana seluruh variabel yang terlibat berupa variabel standar di bawah asumsi kenormalan. Selanjutnya untuk menyelidiki variansi dari VVVS maka digunakan beberapa sifat-sifat dari matriks komutasi, dan operator . Dalam menganalisis  data digunakan alat bantu software minitab 15 dan matlab 7.11.Berdasarkan hasil eksperimen dan simulasi dalam penelitian ini menunjukkan bahwa secara umum statistik VVVS memiliki tingkat kompleksitas komputasi jauh lebih mudah dibanding dengan statistik popular lainnya. Hasil simulasi data disimpulkan bahwa  nilai  Ujian Nasional di SMP Negeri 30 Makassar Tahun Ajaran 2010/2011 dan 2011/2012 berbeda secara signifikan atau tidak  stabil.

Downloads

Download data is not yet available.

Downloads

Published

2018-02-01

How to Cite

Paluseri, A. waru A., Rangkuti, A., & Herdiani, E. T. (2018). UJI KESTABILAN DUA MATRIKS KORELASI MELALUI VEKTOR VARIANSI VARIABEL STANDAR. Jurnal Matematika, Statistika Dan Komputasi, 11(2), 149-158. https://doi.org/10.20956/jmsk.v11i2.3440

Issue

Vol. 11 No. 2: January 2015

Section

Research Articles

License

Creative Commons License
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.

Jurnal Matematika, Statistika dan Komputasi is an Open Access journal, all articles are distributed under the terms of the Creative Commons Attribution License, allowing third parties to copy and redistribute the material in any medium or format, transform, and build upon the material, provided the original work is properly cited and states its license.  This license allows authors and readers to use all articles, data sets, graphics and appendices in data mining applications, search engines, web sites, blogs and other platforms by providing appropriate reference.