Berita

Analisis Bayesian sering kali melibatkan perhitungan kompleks, terutama ketika menghitung distribusi posterior pada model dengan parameter tinggi. Karena integral multidimensi sulit dipecahkan secara analitik, metode numerik seperti Monte Carlo dan Markov Chain Monte Carlo (MCMC) menjadi solusi penting (Gelman et al., 2013). So first thing first… 1. Mengapa Statistik Bayesian Membutuhkan Metode Numerik? Statistik Bayesian sangat bergantung pada perhitungan distribusi posterior, sebagai hasil kombinasi antara prior dan likelihood: Namun, dalam praktiknya, menghitung  integral dari seluruh kemungkinan...Read More

Lingkungan hidup adalah fondasi utama bagi keberlangsungan kehidupan di bumi. Dalam beberapa dekade terakhir, kerusakan lingkungan dan perubahan iklim telah menjadi isu global yang berdampak luas pada kehidupan manusia dan ekosistem. Oleh karena itu, penting bagi kita semua, terutama generasi muda, untuk memahami dan mengambil peran aktif dalam menjaga bumi melalui edukasi dan aksi nyata. Perubahan Iklim Berdasarkan UU No. 31 Tahun 2009 tentang Meteorologi, Klimatologi, dan Geofisika, perubahan iklim...Read More

PENDAHULUAN Perkembangan teknologi, terutama internet, telah mengubah cara komunikasi dengan pesat. Banyak platform, termasuk media sosial, telah dikembangkan untuk berkomunikasi secara online. Indonesia memiliki 191 juta pengguna aktif media sosial pada Januari 2022, meningkat 12,35% dari tahun sebelumnya (Fachriza & Munawar, 2023). Platform media sosial seperti Twitter telah menjadi sarana yang populer bagi masyarakat untuk mengekspresikan opini, pandangan, dan sentimen mereka terhadap berbagai topik, termasuk pandangan terhadap Generasi Z (Gen...Read More

Pengantar Model Bayesian Sederhana Model Bayesian menggunakan teorema Bayes  guna memperbarui keyakinan tentang parameter  yang ada pada data , dimana terdiri dari tiga komponen utama, yaitu: Prior: Distribusi awal parameter (misalnya, Beta untuk probabilitas) Likelihood: Probabilitas data berdasarkan parameter Posterior: Distribusi parameter yang diperbarui setelah melihat data Jenis Distribusi Probabilitas dalam Model Bayesian 1. Distribusi Normal Distribusi normal dikenal juga sebagai distribusi Gaussian, dimana digunakan untuk memodelkan data kontinu yang...Read More

Banyak yang sering salah memahami konsep penolakan hipotesis nol ( ​) dalam uji signifikansi penelitian dan uji asumsi regresi. Padahal, keduanya memiliki tujuan yang berbeda serta cara interpretasi p-value yang tidak sama. Sebagian besar mengira bahwa menolak ​ selalu merupakan hasil yang baik, padahal tidak selalu demikian. Dalam uji signifikansi, menolak ​​ berarti ada hubungan atau pengaruh yang signifikan, yang sering kali menjadi tujuan penelitian. Namun, dalam uji asumsi, menolak...Read More