Show simple item record

dc.contributor.advisorFatekurohman, Mohamat
dc.contributor.advisorHadi, Alfian Futuhul
dc.contributor.authorForestryani, Veniola
dc.date.accessioned2018-05-07T03:39:47Z
dc.date.available2018-05-07T03:39:47Z
dc.date.issued2018-05-07
dc.identifier.nimNim 141810101035
dc.identifier.urihttp://repository.unej.ac.id/handle/123456789/85712
dc.description.abstractMeskipun Indonesia merupakan negara yang memiliki keanekaragaman jenis hayati yang tinggi di dunia, Indonesia memiliki jumlah terbanyak untuk keanekaragaman hayati terancam punah, salah satunya yaitu penyu. Penyu merupakan reptil yang hidup di laut serta mampu bermigrasi dalam jarak yang jauh di sepanjang kawasan Samudera Hindia, Samudra Pasifik dan Asia Tenggara. Sejauh ini berbagai upaya terkait pengelolaan penyu sudah banyak dilakukan, baik oleh Kementerian Lingkungan Hidup dan Kehutanan maupun Departemen Kelautan dan Perikanan. Namun, pemberian status perlindungan tidak cukup untuk memulihkan dan mempertahankan populasi penyu di Indonesia. Keberhasilan dalam penetasan telur penyu dipengaruhi oleh berbagai faktor. Dalam ilmu statistika tingkat keberhasilan penetasan telur penyu dapat diprediksi menggunakan analisis survival. Analisis survival (survival analysis) merupakan serangkaian proses statistika untuk menganalisis data berupa respons yang diamati adalah waktu sampai terjadinya suatu peristiwa atau bisa disebut dengan durasi. Waktu bisa berarti tahun, bulan, minggu, atau hari dimulainya pengamatan (time origin) sampai terjadinya suatu peristiwa atau usia individu ketika terjadinya peristiwa (end point) (Kleinbaum dan Klein 2012). Dalam cox proportional hazard terdapat asumsi penting yang harus dipenuhi yaitu model dalam berbagai waktu selalu konstan atau membentuk kurva yang paralel. Jika asumsi tersebut tidak terpenuhi maka model berubah-ubah tergantung waktu dan dikatakan non proportional hazard. Penelitian kali ini dilakukan pemodelan dengan regresi Cox non proportional hazard dan regresi log-logistik, kemudian pendekatan estimasi parameter kedua model dibandingkan dengan mempertimbangkan nilai AIC dan mean squared error (MSE). Perbandingan dari model regresi Cox Extended dan log-logistik berdasarkan pertimbangan nilai AIC dan dan mean squared error (MSE) menunjukkan bahwa model regresi log-logistik lebih baik dibandingkan dengan model Cox Extended.en_US
dc.language.isoiden_US
dc.subjectPENETASAN TELUR PENYUen_US
dc.titleANALISIS REGRESI COX NON PROPORTIONAL HAZARD PADA TINGKAT KEBERHASILAN PENETASAN TELUR PENYUen_US
dc.typeUndergraduat Thesisen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record