E-book Statistika Gratis... Statistical Data Analyst. Uji Asumsi Klasik Regresi Linear

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "E-book Statistika Gratis... Statistical Data Analyst. Uji Asumsi Klasik Regresi Linear"

Transkripsi

1 E-boo Sasa Gras... Sascal Daa Anals Uj Asums Klas Regres Lnear Pada penulsan enang Regres Lnear n, penuls aan memberan bahasan mengena Uj Asums Klas epada para pembaca unu memberan pemahaman dan solus dalam menganspas asums ang dberan. Pengujan Asums Klas merupaan pengujan asums-asums sas ang harus dpenuh pada analss regres lnear berganda ang berbass ordnar leas square (OLS). Kea asums da erpenuh, basana penel menggunaan berbaga solus agar asumsna dapa erpenuh, aau beralh e meode ang lebh advance agar asumsna dapa erselesaan. Pada penulsan n, Asums Klas ang aan dberan adalah Mulolnearas, Auoorelas, Heerosedasas, dan Normalas. Pengujan Asums Klas. Pengujan Asums Klas harus dlauan unu menguj asums-asums ang ada dalam pemodelan regres lnear berganda. Dberan benu umum dar model regres lnear berganda unu n pengamaan, au = β + β X d ε ~ N(, σ ) ;, + β X, =,,..., n β X Varabel-varabel predor dalam model regres lnear berganda dsebu juga sebaga varabel-varabel ndependen (bebas), arna varabel-varabel predor da meml hubungan aau eeraan sau dengan ang lan (nercorrelaon). Dengan aa lan, varabel-varabel predor da meml sfa Mulolnearas. Dasumsan Error (ε) bersfa den dan ndependen (d), sera berdsrbus Normal dengan mean nol dan varan σ. Hal n memberan ar bahwa omponen error meml ecenderungan mendea nol dan da meml eerganungan danara omponen error berdasaran wau erenu (Auoorelas), sera error mengu dsrbus Normal (Normalas) dan da meml sfa Heerosedasas (varan da onsan). Kea dgunaan daa pengamaan (sampel), parameer/oefsen model regres aan desmas dengan meode OLS sehngga aan menghaslan dugaan dar oefsen regres β, β, β,, β p, au b, b, b,, b p sehngga model regresna aan menjad, + ε Page

2 E-boo Sasa Gras... Sascal Daa Anals ˆ = b = ˆ = b + b X + e + b X,, + b + b X X,, b b X X,, + e. ; =,,..., n Resdual (e) merupaan uuran esalahan sampel ang dgunaan unu menggambaran uuran esalahan populas au Error (ε). Resdual juga dnaaan sebaga perbedaan anara daa pengamaan (sampel) dar varabel respon () dengan daa preds respon dar esmas model regres (-ha), sehngga dperoleh resdual secara maemas e = ˆ ; =,,..., n. Tda semua uj asums las harus dlauan pada analss regres lnear, seper: pengujan asums Mulolnearas da harus dlauan pada analss regres lnear sederhana ang meml varabel respon dan predor hana sau. Asums Mulolnearas Asums Mulolnearas adalah asums ang menunjuan adana hubungan lnear ang ua danara beberapa varabel predor dalam suau model regres lnear berganda. Model regres ang ba meml varabel-varabel predor ang ndependen aau da berorelas. Pada pengujan asums n, dharapan asums Mulolneras da erpenuh. Penebab erjadna asus Mulolneras adalah erdapa orelas aau hubungan lnear ang ua danara beberapa varabel predor ang dmasuan edalam model regres, seper: varabel-varabel eonom ang ebanaan era sau dengan ang lan (nercorrelaon). Beru aan dberan cara-cara mengdenfas adana asus Mulolneras:. Menghung dan menguj oefsen orelas danara varabel-varabel predor. Terjad asus Mulolneras ea erdapa orelas ang ua (aau sgnfan) danara varabel-varabel predor.. Mengece nla sandard error dar masng-masng oefsen regres [se(β)]. Kasus Mulolneras basana erjad ea nla sandard error dar oefsen regres membesar, sehngga hasl n aan cenderung menerma H (menmpulan bahwa oefsen regres da sgnfan) pada pengujan sgnfans parameer/oefsen regres. Hal n dapa erjad, mespun nla oefsen regresna da mendea nol. Page

3 E-boo Sasa Gras... Sascal Daa Anals 3. Menjumpa adana oupu pengujan serena oefsen regres aau Uj ANOVA aau Uj F ang sgnfan, eap oupu pengujan parsal oefsen regres aau Uj dar masng-masng varabel predor da ada ang sgnfan. 4. Membandngan oupu oefsen regres dengan oefsen orelas anara varabel respon dan predor. Perama, asus Mulolneras basana erjad ea erdapa perubahan hasl pengujan sgnfans pada oefsen regres dan oefsen orelas, seper: oefsen orelas anara dan X adalah,765 dengan p-value =, (sgnfan arena p-value < 5%), emudan pada pemodelan regres dperoleh oefsen regres anara dan X sebesar,65 dengan p-value =,9 (da sgnfan arena p-value > 5%). Kedua, erjad asus Mulolneras ea erdapa perubahan anda oefsen (+/-) pada oefsen regres dan oefsen orelas, seper: oefsen orelas anara dan X adalah,765, emudan pada pemodelan regres dperoleh oefsen regres anara dan X sebesar -,659 (erjad perubahan anda dar posf menjad negaf). 5. Melauan pemersaan nla Varance Inflaon Facor (VIF) dar masng-masng varabel predor. Kasus Mulolneras erjad ea nla VIF j > []. Solus Kasus Mulolnearas Solus Mulolnearas pada penulsan n dberan dalam empa saran, au:. Menambahan aau mengganan daa sampel baru arena eradang sampel lan da meml asus Mulolneras ang sanga serus.. Menghapus salah sau varabel predor ang mengalam asus Mulolnearas, namun cara n sealgus memasa penel unu melauan esalahan penguuran (menghapus varabel penelan ang seharusna duur). 3. Mengabaan asus Mulolneras selama da erjad masalah ang sanga serus, seper: perubahan hasl pengujan sgnfans aau perubahan anda anara oefsen regres dengan oefsen orelas. 4. Menggunaan meode ang lebh advance, seper: Sepwse Regresson, Bes Subse Regresson, Prncpal Componen Regresson, dan Rdge Regresson. Page 3

4 E-boo Sasa Gras... Sascal Daa Anals Asums Auoorelas. Asums Auoorelas merupaan asums resdual ang meml omponen/nla ang berorelas berdasaran wau (uruan wau) pada hmpunan daa u sendr. Proses Auoorelas erjad ea ovaran anara ε dengan ε j da sama dengan nol dengan Cov( ε, ε ) ; j. j Pada pengujan asums n, dharapan asums Auoorelas da erpenuh. Penebab erjadna asus Auoorelas adalah:. Terdapa varabel predor penng ang da dmasuan edalam model regres.. Pola hubungan anara dan X da lnear (uadra, ub, aau nonlnear) ea dgambaran dalam scaerplo. 3. Daa pengamaan ang dambl merupaan daa ang dcaa menuru wau erenu (daa me seres), seper: perjam, haran, mngguan, bulanan, rwulan, uaral, dan ahunan. 4. Adana Manpulas Daa ang menebaban resdual daa erbenu secara ssema. Beru dberan cara-cara mengdenfas adana asus Auoorelas:. Pengujan Durbn-Wason ang menguj adana auoorelas pada lag-. Pada Tabel Durbn-Wason [4] dperoleh Oupu Tabel, au nla Durbn-Wason baas bawah (d L ) dan baas aas (d U ). Krera pemersaan asums Auoorelas resdual menggunaan Nla Durbn-Wason (d), au: ) Ja d < dan d < d L, maa resdual bersfa auoorelas posf. ) Ja d < dan d > d U, maa resdual da bersfa auoorelas. 3) Ja d < dan d L d d U, maa hasl pengujan da dapa dsmpulan. 4) Ja d > dan 4 d < d L, maa resdual bersfa auoorelas negaf. 5) Ja d > dan 4 d > d U, maa resdual da bersfa auoorelas. 6) Ja d > dan d L 4 d d U, maa hasl pengujan da dapa dsmpulan.. Pengujan Auocorrelaon Funcon (ACF) ang menguj adana auoorelas pada lag-, lag-, lag-3, dan seerusna. Pada uj ACF, asus auoorelas erjad ea ada lag pada plo ACF ang eluar baas sgnfans (margn error). 3. Pengujan Auoorelas lanna, seper: Uj Breusch-Godfre dan Uj Ljung-Box (gunaan sofware EVIEWS). Page 4

5 E-boo Sasa Gras... Sascal Daa Anals Solus Kasus Auoorelas Solus Auoorelas pada penulsan n dberan dalam ga saran, au:. Menambahan aau mengganan daa sampel baru arena eradang sampel lan da meml asus Auoorelas ang sanga serus.. Menggunaan model regres lnear berganda dengan resdualna mengu proses Auoregressve orde aau AR() ang desmas secara smulan (gunaan sofware EVIEWS) dengan rumusan v = β + β X ε = ρε + v ~ N(, σ ) ; v, + β X, =,,..., n β X, + ε ; < ρ <. Asums Heerosedasas Asums Heerosedasas adalah asums resdual dar model regres ang meml varan da onsan. Pada pemersaan n, dharapan asums Heerosedasas da erpenuh arena model regres lner berganda meml asums varan resdual ang onsan (Homosedasas). Penebab erjadna asus heerosedasas adalah:. Terdapa esalahan npu omponen/nla varabel respon pada beberapa predor, sehngga pada omponen predor ang berbeda meml omponen varabel respon ang sama, seper: Unu X = 5 dan X = 6, dperoleh nla =,9.. Kasus Heerosedasas erjad secara alam pada varabel-varabel eonom, seper: asus rumah angga dengan pendapaan ang berbeda eradang meml pengeluaran ang hampr sama. 3. Terdapa pengaruh Heerosedasas pada daa me seres ang umum erjad pada varabel-varabel eonom ang meml volalas (conoh: nflas, reurn saham, dll). 4. Adana Manpulas Daa ang menebaban resdual daa meml varan ang ssema. Beru dberan cara-cara mengdenfas adana asus Heerosedasas:. Dlauan pemersaan dengan meode Graf, seper: a. Pemersaan oupu scaer plo dar varabel respon () pada sumbu-y dengan masng-masng varabel predorna (X) pada sumbu-x. Page 5

6 E-boo Sasa Gras... Sascal Daa Anals b. Pemersaan oupu scaer plo dar varabel resdual (e) pada sumbu-y dengan varabel preds respon (-ha) pada sumbu-x. c. Pemersaan oupu scaer plo dar varabel resdual (e) pada sumbu-y dengan masng-masng varabel predorna (X) pada sumbu-x. Model regres aan menghaslan oupu scaer plo dengan pola erenu sebaga beru [] : Gambar. Plo Resdual dengan pola: (a) plo nol; (b) megafon erbua anan; (c) megafon erbua r; (d) double ouward box; (e) (f) nonlnearas; (g) (h) ombnas dar fungs nonlnearas dan varan da onsan. Plo (a) adalah plo nol ang mengndasan da ada masalah dengan model regres (da ada asus Heerosedasas). Plo (b) (d) mengndasan resdual dengan varan da onsan (ada asus Heerosedasas). Plo (e) (f) menunjuan fungs mean aau model regres ang da sesua (menunjuan nonlneras), msalna: pola hubungan anara dan X ang berbenu uadra ( = a + bx + cx + ε) eap dmodelan dengan model lnear ( = a + bx + ε). Plo (g) (h) menunjuan ejadan Page 6

7 E-boo Sasa Gras... Sascal Daa Anals fungs mean ang da sesua dan resdual dengan varan da onsan (ada asus Heerosedasas).. Dlauan pengujan dengan meode Formal, melpu: Uj Par, Uj Glejser, Uj Goldfeld-Quand, Uj Breusch-Pagan/Godfre, dan Uj Whe (gunaan sofware EVIEWS). Solus Kasus Heerosedasas Solus Heerosedasas pada penulsan n dberan dalam empa saran, au:. Menambahan aau mengganan daa sampel baru arena eradang sampel lan da meml asus Heerosedasas ang sanga serus.. Melauan ransformas varabel erhadap varabel respon () dan varabel predor (x), seper: ransformas ln, aar uadra, dan Box-Cox. 3. Menggunaan meode esmas ang lebh advance, seper: generalzed leas squares (GLS) dan weghed leas squares (WLS). 4. Menggunaan model regres lnear berganda dengan resdualna mengu Auoregressve Condonall Heeroscedasc orde, aau ARCH() ang desmas secara smulan (gunaan sofware EVIEWS) dengan rumusan ε = σ η ; σ = = β + β X, α + α ε η ~ N(,) + β X ;, β X α > ;, ε ~ N(, σ ) ; =,,..., n, α < aau resdualna mengu Generalzed ARCH orde dan, aau GARCH(,) ang desmas secara smulan (gunaan sofware EVIEWS) dengan rumusan + ε ε = σ η ; σ = = β + β X, α + α ε η ~ N(,) + β X, + β σ β X ; ε ~ N(, σ ) ;, α > ; + ε α ; =,,..., n. β ; α + β < Asums Normalas Asums Normalas adalah asums resdual ang berdsrbus Normal. Asums n harus erpenuh unu model regres lnear ang ba. Uj Normalas dlauan pada nla resdual model regres. Penebab erjadna asus Normalas adalah: Page 7

8 E-boo Sasa Gras... Sascal Daa Anals. Terdapa daa resdual dar model regres ang meml nla daa ang berada jauh dar hmpunan daa aau daa esrm (oulers), sehngga penebaran daana menjad non-normal.. Terdapa onds alam dar daa ang pada dasarna da berdsrbus Normal aau berdsrbus lan, seper: dsrbus bnormal, mulnormal, esponensal, gamma, dll. Beru dberan cara-cara mengdenfas adana asus Normalas:. Dlauan pemersaan dengan meode Graf, au pemersaan Normalas dengan oupu normal P-P plo aau Q-Q plo. Asums Normalas erpenuh ea pencaran daa resdual berada dsear gars lurus melnang seper pada gambar n. Gambar. Oupu plo probablas dar resdual ang berdsrbus Normal. Beru dberan juga beberapa plo probablas dar resdual ang mungn erjad. Gambar 3. Varas benu plo probablas dar resdual.. Dlauan pengujan dengan meode Formal, seper: pengujan normalas ang dlauan melalu uj Kolmogorov-Smrnov, uj Anderson-Darlng, uj Shapro-Wl, dan uj Jarque-Bera ang mana semua pengujan n meml hpoess nerpreas, au: Page 8

9 E-boo Sasa Gras... Sascal Daa Anals H : Resdual berdsrbus Normal H : Resdual da berdsrbus Normal Asums Normalas erpenuh ea pengujan normalas menghaslan P-value (Sgn.) lebh besar dar α dengan nla α denuan sebesar %, 5%, aau %. Solus Kasus Normalas Solus Normalas pada penulsan n dberan dalam empa saran, au:. Menghapus daa pengamaan ang meml nla oulers pada daa resdualna.. Melauan ransformas varabel erhadap varabel respon () dan varabel predor (X). Transformas ang dgunaan adalah ransformas ln, aar uadra, dan Box-Cox. 3. Menggunaan ransformas plhan unu mensmulas Normalas [3], au: ransformas ln-sewness (gunaan sofware STATA) ang dlauan pada varabel respon (), emudan ransformas ang erbenu derapan juga pada varabel predorna (X). Keenuan ransformas n dlauan dengan menransformasan dalam ln secara eraf sehngga demuan suau nla ang menebaban nla sewness-na mendea nol. 4. Menggunaan meode esmas ang lebh advance, seper: Regres dengan pendeaan Boosrappng (gunaan sofware SPSS vers 9), Regres Nonparamer, dan Regres dengan pendeaan Baessan (gunaan sofware WnBugs). REFERENSI [] Wesberg, S., (5), Appled Lnear Regresson, Thrd Edon, New Jerse: John Wle & Sons. [] Hocng, R.R., (3), Mehods and Applcaons of Lnear Models: Regresson and he Analss of Varance, Second Edon, New Jerse: John Wle & Sons. [3] Aff, A.A., dan Clar, V. (999), Compuer-Aded Mulvarae Analss, Thrd Edon, New Yor: CRC Press. [4] Draper, N.R. dan Smh, H., (998), Appled Regresson Analss, Thrd Edon, Canada: John Wle & Sons. Page 9

Analisis Regresi Linear Sederhana

Analisis Regresi Linear Sederhana Analss Regres Lnear Sederhana Al Muhson Pendahuluan Menggunakan metode statstk berdasarkan data yang lalu untuk mempredks konds yang akan datang Menggunakan pengalaman, pernyataan ahl dan surve untuk mempredks

Lebih terperinci

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFFERENSIAL NON LINEAR MENGGUNAKAN METODE EULER BERBANTUAN PROGRAM MATLAB SKRIPSI

SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFFERENSIAL NON LINEAR MENGGUNAKAN METODE EULER BERBANTUAN PROGRAM MATLAB SKRIPSI SOLUSI SISTEM PERSAMAAN DIFFERENSIAL NON LINEAR MENGGUNAKAN METODE EULER BERBANTUAN PROGRAM MATLAB SKRIPSI oleh: RILA DWI RAHMAWATI NIM: 0350050 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS

Lebih terperinci

PowerPoint Slides by Yana Rohmana Education University of Indonesian

PowerPoint Slides by Yana Rohmana Education University of Indonesian SIFAT-SIFAT ANALISIS REGRESI PowerPont Sldes by Yana Rohmana Educaton Unversty of Indonesan 2007 Laboratorum Ekonom & Koperas Publshng Jl. Dr. Setabud 229 Bandung, Telp. 022 2013163-2523 Hal-hal yang akan

Lebih terperinci

III PEMODELAN MATEMATIS SISTEM FISIK

III PEMODELAN MATEMATIS SISTEM FISIK 34 III PEMODELN MTEMTIS SISTEM FISIK Deskrps : Bab n memberkan gambaran tentang pemodelan matemats, fungs alh, dagram blok, grafk alran snyal yang berguna dalam pemodelan sstem kendal. Objektf : Memaham

Lebih terperinci

Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan Universitas Mercu Buana MODUL PERTEMUAN KE 3. MATA KULIAH : FISIKA DASAR (4 sks)

Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan Universitas Mercu Buana MODUL PERTEMUAN KE 3. MATA KULIAH : FISIKA DASAR (4 sks) MODUL PERTEMUAN KE 3 MATA KULIAH : (4 sks) MATERI KULIAH: Jarak, Kecepaan dan Percepaan; Gerak Lurus Berauran, Percepaan; Gerak Lurus Berauran, Gerak Lurus Berubah Berauran POKOK BAHASAN: GERAK LURUS 3-1

Lebih terperinci

Analisis Gerak Osilator Harmonik Dengan Gaya pemaksa Bebas Menggunakan Metode Elemen Hingga Dewi Sartika junaid 1,*, Tasrief Surungan 1, Eko Juarlin 1

Analisis Gerak Osilator Harmonik Dengan Gaya pemaksa Bebas Menggunakan Metode Elemen Hingga Dewi Sartika junaid 1,*, Tasrief Surungan 1, Eko Juarlin 1 Analisis Gerak Osilaor Harmonik Dengan Gaya pemaksa Bebas Menggunakan Meode Elemen Hingga Dewi Sarika junaid 1,*, Tasrief Surungan 1, Eko Juarlin 1 1 Jurusan Fisika FMIPA Universias Hasanuddin, Makassar

Lebih terperinci

PENGARUH DIFERENSIASI JASA DAN KUALITAS PELAYANAN TERHADAP KEPUASAN PASIEN PADA RUMAH SAKIT ISLAM GORONTALO

PENGARUH DIFERENSIASI JASA DAN KUALITAS PELAYANAN TERHADAP KEPUASAN PASIEN PADA RUMAH SAKIT ISLAM GORONTALO PENGARUH DIFERENSIASI JASA DAN KUALITAS PELAYANAN TERHADAP KEPUASAN PASIEN PADA RUMAH SAKIT ISLAM GORONTALO Oleh; Zulfah Abdussamad Dosen FEB Unverstas Neger Gorontalo Abstrak Persangan bsns d bdang kesehatan

Lebih terperinci

Hubungan Karakteristik Perawat Dengan Tingkat Kepatuhan Perawat Melakukan Cuci Tangan di Rumah Sakit Columbia Asia Medan

Hubungan Karakteristik Perawat Dengan Tingkat Kepatuhan Perawat Melakukan Cuci Tangan di Rumah Sakit Columbia Asia Medan ` Hubungan Karaerisi Perawa Dengan Tinga Kepauhan Perawa Melauan Cuci Tangan di Rumah Sai Columbia Asia Medan Rosia Saragih SKM, MKes 1, Naalina Rumapea 2 1 Dosen Faulas Ilmu Keperawaan Universias Darma

Lebih terperinci

BAB X RUANG HASIL KALI DALAM

BAB X RUANG HASIL KALI DALAM BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan

Lebih terperinci

Optimisasi Operasi Sistem Tenaga Listrik dengan Konstrain Kapabilitas Operasi Generator dan Kestabilan Steady State Global

Optimisasi Operasi Sistem Tenaga Listrik dengan Konstrain Kapabilitas Operasi Generator dan Kestabilan Steady State Global Optmsas Operas Sstem Tenaga Lstr dengan Konstran Kapabltas Operas Generator dan Kestablan Steady State Global Johny Custer,, Indar Chaerah Gunadn, Ontoseno Penangsang 3, Ad Soeprjanto 4,,3,4 Jurusan Ten

Lebih terperinci

STUDI ALIRAN DAYA TIGA FASA UNTUK SISTEM DISTRIBUSI DENGAN METODE PENDEKATAN LANGSUNG

STUDI ALIRAN DAYA TIGA FASA UNTUK SISTEM DISTRIBUSI DENGAN METODE PENDEKATAN LANGSUNG No. 29 ol.2 Thn. X Aprl 2008 SSN: 085-871 STUD ALRAN DAYA TGA FASA UNTUK SSTEM DSTRBUS DENGAN METODE PENDEKATAN LANGSUNG Adrant, Slva ran Jurusan Ten Eletro Faultas Ten Unverstas Andalas, Padang Abstra

Lebih terperinci

KINEMATIKA. gerak lurus berubah beraturan(glbb) gerak lurus berubah tidak beraturan

KINEMATIKA. gerak lurus berubah beraturan(glbb) gerak lurus berubah tidak beraturan KINEMATIKA Kinemaika adalah mempelajari mengenai gerak benda anpa memperhiungkan penyebab erjadi gerakan iu. Benda diasumsikan sebagai benda iik yaiu ukuran, benuk, roasi dan gearannya diabaikan eapi massanya

Lebih terperinci

ALGORITMA UMUM PENCARIAN INFORMASI DALAM SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI BERBASIS METODE VEKTORISASI KATA DAN DOKUMEN

ALGORITMA UMUM PENCARIAN INFORMASI DALAM SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI BERBASIS METODE VEKTORISASI KATA DAN DOKUMEN ALGORITMA UMUM PENCARIAN INFORMASI DALAM SISTEM TEMU KEMBALI INFORMASI BERBASIS METODE VEKTORISASI KATA DAN DOKUMEN Hendra Bunyamn Jurusan Teknk Informatka Fakultas Teknolog Informas Unverstas Krsten Maranatha

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Pengerian Persediaan (Invenory) Persediaan didefinisikan sebagai barang jadi yang disimpan aau digunakan unuk dijual pada periode mendaang, yang dapa berbenuk bahan baku yang

Lebih terperinci

- Kuesioner Awal. - Kuesioner Penelitian Pendahuluan

- Kuesioner Awal. - Kuesioner Penelitian Pendahuluan - Kuesoner Awal - Kuesoner Peneltan Pendahuluan KUESIONE AWAL Saya Albertus Isha, mahasswa yang sedang menyusun Tugas Ahr. Saya mohon esedaan saudara untu meluangan watu saudara yang berharga untu mengs

Lebih terperinci

PENGUJIAN PEMBERLAKUAN RUMUS SEGITIGA BOLA DALAM PENENTUAN ARAH KIBLAT SHOLAT

PENGUJIAN PEMBERLAKUAN RUMUS SEGITIGA BOLA DALAM PENENTUAN ARAH KIBLAT SHOLAT PENGUJIAN PEMBERLAKUAN RUMUS SEGITIGA BOLA DALAM PENENTUAN ARAH KIBLAT SHOLAT Galuh Kusuma Wardhani, Wahyu Kurniawan, Naalia Dianing Gulia, Wahyu Hari Krisiyano Progdi Fisika dan Pendidikan Fisika, FSM,

Lebih terperinci

INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2

INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2 INFERENSI DAA UJI HIDUP ERSENSOR IPE II BERDISRIBUSI RAYLEIGH Oleh : ak Wdhah Ww Madjya Saf Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Alum Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Absac Aalyss of lfe me s oe of sascal aalyss whch

Lebih terperinci

Jawaban Soal Latihan

Jawaban Soal Latihan an Soal Laihan 1. Terangkanlah ari grafik-grafik di bawah ini. dan ulis persamaan geraknya. an: a. Merupakan grafik kecepaan erhadap waku, kecepaan eap. Persamaan v()=v b. Merupakan grafik jarak erhadap

Lebih terperinci

Bab 1 Ruang Vektor. R. Leni Murzaini/0906577381

Bab 1 Ruang Vektor. R. Leni Murzaini/0906577381 Bab 1 Ruang Vektor Defns Msalkan F adalah feld, yang elemen-elemennya dnyatakansebaga skalar. Ruang vektor atas F adalah hmpunan tak kosong V, yang elemen-elemennya merupakan vektor, bersama dengan dua

Lebih terperinci

ANALISIS NILAI TAMBAH DAN PENDAPATAN USAHA INDUSTRI KEMPLANG RUMAH TANGGA BERBAHAN BAKU UTAMA SAGU DAN IKAN

ANALISIS NILAI TAMBAH DAN PENDAPATAN USAHA INDUSTRI KEMPLANG RUMAH TANGGA BERBAHAN BAKU UTAMA SAGU DAN IKAN ANALISIS NILAI TAMBAH DAN PENDAPATAN USAHA INDUSTRI KEMPLANG RUMAH TANGGA BERBAHAN BAKU UTAMA SAGU DAN IKAN (THE ANALYSIS OF ADDED VALUE AND INCOME OF HOME INDUSTRY KEMPLANG BY USING FISH AND TAPIOCA AS

Lebih terperinci

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI NILAI TUKAR RUPIAH. Oleh: Tri Wibowo & Hidayat Amir 1. Abstraksi

FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI NILAI TUKAR RUPIAH. Oleh: Tri Wibowo & Hidayat Amir 1. Abstraksi FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI NILAI TUKAR RUPIAH Oleh: Tri Wibowo & Hidaya Amir 1 Absraksi Salah sau indikaor makro pening dalam penyusunan APBN adalah asumsi nilai ukar rupiah erhadap US$. Asumsi besaran

Lebih terperinci

IMAGE CLUSTER BERDASARKAN WARNA UNTUK IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH TOMAT DENGAN METODE VALLEY TRACING

IMAGE CLUSTER BERDASARKAN WARNA UNTUK IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH TOMAT DENGAN METODE VALLEY TRACING IMAGE CLUSTER BERDASARKAN WARNA UNTUK IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH TOMAT DENGAN METODE VALLEY TRACING M. Helmy Noor 1, Moh. Harad 2 Program Pasasarjana, Jurusan Teknk Elektro, Program Stud Jarngan Cerdas

Lebih terperinci

ANALISIS PERGERAKAN NILAI TUKAR RUPIAH DAN EMPAT MATA UANG NEGARA ASEAN OLEH RUSNIAR H14102056

ANALISIS PERGERAKAN NILAI TUKAR RUPIAH DAN EMPAT MATA UANG NEGARA ASEAN OLEH RUSNIAR H14102056 ANALISIS PERGERAKAN NILAI TUKAR RUPIAH DAN EMPAT MATA UANG NEGARA ASEAN OLEH RUSNIAR H14102056 DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2009 RINGKASAN RUSNIAR. Analss

Lebih terperinci

RANCANG BANGUN APLIKASI ANDROID UNTUK MENGHITUNG BIAYA LISTRIK RUMAH TANGGA

RANCANG BANGUN APLIKASI ANDROID UNTUK MENGHITUNG BIAYA LISTRIK RUMAH TANGGA RANCANG BANGUN APLIKASI ANDROID UNTUK MENGHITUNG BIAYA LISTRIK RUMAH TANGGA skripsi disajikan sebagai salah sau syara unuk memperoleh gelar Sarjana Pendidikan Program Sudi Pendidikan Teknik Elekro oleh

Lebih terperinci

PERAMALAN DATA NILAI EKSPOR NON MIGAS INDONESIA KE WILAYAH ASEAN MENGGUNAKAN MODEL EGARCH

PERAMALAN DATA NILAI EKSPOR NON MIGAS INDONESIA KE WILAYAH ASEAN MENGGUNAKAN MODEL EGARCH PERAMALAN DATA NILAI EKSPOR NON MIGAS INDONESIA KE WILAYAH ASEAN MENGGUNAKAN MODEL EGARCH, Universitas Negeri Malang E-mail: die_gazeboy24@yahoo.com Abstrak: Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui model

Lebih terperinci

KONSTRUKSI DAN PENOMORAN BENANG

KONSTRUKSI DAN PENOMORAN BENANG e Geomer : Yarn and wine wine srengh Shape & area of ne locked area e weigh Load disribuion Soal KOSRUKSI DA PEOMORA EAG SIGLE YAR S S - wis PLY Z PLY Z - wis WIE (S-wis) 3 ex X 3 Z x 3 S DIREC UMERIG

Lebih terperinci

MANAJEMEN LABA RIIL DAN BERBASIS AKRUAL: DAPATKAH AUDITOR YANG BERKUALITAS MENDETEKSINYA?

MANAJEMEN LABA RIIL DAN BERBASIS AKRUAL: DAPATKAH AUDITOR YANG BERKUALITAS MENDETEKSINYA? MANAJEMEN LABA RIIL DAN BERBASIS AKRUAL: DAPATKAH AUDITOR YANG BERKUALITAS MENDETEKSINYA? Dwi Ramono Universias Diponegoro Absrac This sudy examines wheher managemen of public companies in Indonesia engage

Lebih terperinci

VERIFIKASI PERHITUNGAN PERANGKAT HOOK (KAIT) OVERHEAD TRAVELLING CRANE DENGAN KAPASITAS ANGKAT 25 TON PADA PABRIK ELEMEN BAKAR NUKLIR

VERIFIKASI PERHITUNGAN PERANGKAT HOOK (KAIT) OVERHEAD TRAVELLING CRANE DENGAN KAPASITAS ANGKAT 25 TON PADA PABRIK ELEMEN BAKAR NUKLIR PRPN BATAN, 4 November 03 VERIFIKASI PERHITUNGAN PERANGKAT HOOK (KAIT) OVERHEAD TRAVELLING CRANE DENGAN KAPASITAS ANGKAT 5 TON PADA PABRIK ELEMEN BAKAR NUKLIR Syamsurrijal Ramdja dan Perus Zacharias PRPN

Lebih terperinci

Universitas Gadjah Mada Fakultas Teknik Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan VARIABEL RANDOM. Statistika dan Probabilitas

Universitas Gadjah Mada Fakultas Teknik Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan VARIABEL RANDOM. Statistika dan Probabilitas Unverstas Gadjah Mada Fakultas Teknk Jurusan Teknk Sl dan Lngkungan VARIABEL RANDOM Statstka dan Probabltas 2 Pengertan Random varable (varabel acak) Jens suatu fungs yang ddefnskan ada samle sace Dscrete

Lebih terperinci

FREQUENCY RESPONSE ANALYSIS

FREQUENCY RESPONSE ANALYSIS V FREQUENCY RESPONSE ANALYSIS Tujuan: Mhs mampu melakukan analss respon proses terhadap perubahan nput snus Mater:. arakterstk respon sstem order satu terhadap perubahan snus nput. Nyqust Plot 3. Bode

Lebih terperinci

ANALISIS BEDA. Konsep. Uji t (t-test) Teknik Uji Beda. Agus Susworo Dwi Marhaendro

ANALISIS BEDA. Konsep. Uji t (t-test) Teknik Uji Beda. Agus Susworo Dwi Marhaendro ANALII BEA Agus usworo wi Marhaedro Kosep Peeliia bermaksud meguji keadaa (sesuau) yag erdapa dalam suau kelompok dega kelompok lai Meguji apakah erdapa perbedaa yg sigifika di aara kelompok-kelompok Tekik

Lebih terperinci

PERAMALAN DENGAN MODEL SVAR PADA DATA INFLASI INDONESIA DANNILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP KURS DOLAR AMERIKA

PERAMALAN DENGAN MODEL SVAR PADA DATA INFLASI INDONESIA DANNILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP KURS DOLAR AMERIKA PERAMALAN DENGAN MODEL SVAR PADA DATA INFLASI INDONESIA DANNILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP KURS DOLAR AMERIKA Daivi S. Wardani, Adi Seiawan, Didi B. Nugroho Program Sudi Maemaika Fakulas Sains dan Maemaika,

Lebih terperinci

HUBUNGAN TINGKAT PENDIDIKAN ORANG TUA DENGAN MINAT ORANG TUA MENYEKOLAHKAN ANAKNYA KEPERGURUAN TINGGI DI SMA XAVERIUS II KOTA JAMBI

HUBUNGAN TINGKAT PENDIDIKAN ORANG TUA DENGAN MINAT ORANG TUA MENYEKOLAHKAN ANAKNYA KEPERGURUAN TINGGI DI SMA XAVERIUS II KOTA JAMBI 1 HUBUNGAN TINGKAT PENDIDIKAN ORANG TUA DENGAN MINAT ORANG TUA MENYEKOLAHKAN ANAKNYA KEPERGURUAN TINGGI DI SMA XAVERIUS II KOTA JAMBI Shanmada Smanjuntak 1), Dr.Hj. Farda Kohar, MP ), St Syuhada, S.Pd.

Lebih terperinci

Indikator Ketercapaian Kompetensi Merumuskan. Alokas i Waktu 8x45. Tingkat Ranah. Tingkat Ranah. Materi Pembelajaran

Indikator Ketercapaian Kompetensi Merumuskan. Alokas i Waktu 8x45. Tingkat Ranah. Tingkat Ranah. Materi Pembelajaran SILABUS Nama Sekolah : SMA N 78 JAKARTA Maa Pelajaran : MATEMATIKA LANJUTAN Beban Belajar : 2 sks STANDAR KOMPETENSI: 1. Menyusun lingkaran dan garis singgungnya. Dasar 1.1 Menyusun lingkaran yang memenuhi

Lebih terperinci

ANALISIS BEDA Fx F.. S u S g u i g y i an a t n o t da d n a Ag A u g s u Su S s u wor o o

ANALISIS BEDA Fx F.. S u S g u i g y i an a t n o t da d n a Ag A u g s u Su S s u wor o o ANALII BEDA Fx. ugiyao da Agus usworo Kosep Peeliia bermaksud meguji keadaa (sesuau) yag erdapa dalam suau kelompok dega kelompok lai Meguji apakah erdapa perbedaa yg Meguji apakah erdapa perbedaa yg sigifika

Lebih terperinci

II. Penggunaan Alat Peraga. segitiga, kemudian guru bertanya Berapakah alasnya? (7) Berapakah tingginya? (2), Bagaimanakah cara mendapatkannya?

II. Penggunaan Alat Peraga. segitiga, kemudian guru bertanya Berapakah alasnya? (7) Berapakah tingginya? (2), Bagaimanakah cara mendapatkannya? rumus luas layang-layang dengan pendekaan luas segiiga 1. Memahami konsep luas segiiga 2. Memahami layang-layang dan unsur-unsurnya (pengerian layanglayang dan diagonal-diagonalnya) Langkah 1 Gb. 11.2

Lebih terperinci

Analisis ARCH dan GARCH menggunakan EViews

Analisis ARCH dan GARCH menggunakan EViews Analisis ARCH dan GARCH menggunakan EViews Pada bagian ini akan dikemukakan penggunaan EViews untuk analisis ARCH dan GARCH. Penggunaan EViews kali ini lebih ditekankan dengan memanfaatkan menumenu yang

Lebih terperinci

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal) LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau

Lebih terperinci

Ekonometrika Deret Waktu: Teori dan Aplikasi

Ekonometrika Deret Waktu: Teori dan Aplikasi Ekonometrika Deret Waktu: Teori dan Aplikasi Bambang Juanda, Junaidi Ekonometrika telah berkembang cukup pesat dalam 15 tahun terakhir,terutama dalam bidang analisis data deret waktu (time series ), termasuk

Lebih terperinci

APLIKASI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS. HENDRY admin teorionline.net Phone : 021-834 14694 / email : klik.statistik@gmail.com

APLIKASI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS. HENDRY admin teorionline.net Phone : 021-834 14694 / email : klik.statistik@gmail.com APLIKASI REGRESI SEDERHANA DENGAN SPSS HENDRY admin teorionline.net Phone : 02-834 4694 / email : klik.statistik@gmail.com Tentang Regresi Sederhana Analisis regresi merupakan salah satu teknik analisis

Lebih terperinci

Agar Xn berperilaku acak yang dapat dipertanggungjawabkan :

Agar Xn berperilaku acak yang dapat dipertanggungjawabkan : ara memperoleh data Zaman dahulu, dgn cara : 1. Melempar dadu 2. Mengoco artu Zaman modern (>1940), dgn cara membentu bilangan aca secara numeri/ aritmati(menggunaan omputer), disebut Pseudo Random Number

Lebih terperinci

PERBANDINGAN TERAPI CAIRAN KRISTALOID DAN KOLOID TERHADAP PENURUNAN HEMOKONSENTRASI PADA PASIEN DENGUE HEMORRHAGIC FEVER

PERBANDINGAN TERAPI CAIRAN KRISTALOID DAN KOLOID TERHADAP PENURUNAN HEMOKONSENTRASI PADA PASIEN DENGUE HEMORRHAGIC FEVER PERBANDINGAN TERAPI CAIRAN KRISTALOID DAN KOLOID TERHADAP PENURUNAN HEMOKONSENTRASI PADA PASIEN DENGUE HEMORRHAGIC FEVER Karya Tuls Ilmah Dsusun untuk Memenuh Sebagan Syarat Memperoleh Derajat Sarjana

Lebih terperinci

EVALUASI UNJUK KERJA REAKTOR ALIR TANGKI BERPENGADUK MENGGUNAKAN PERUNUT RADIOISOTOP

EVALUASI UNJUK KERJA REAKTOR ALIR TANGKI BERPENGADUK MENGGUNAKAN PERUNUT RADIOISOTOP EVALUASI UNJUK KERJA REAKTOR ALIR TANGKI BERPENGADUK MENGGUNAKAN PERUNUT RADIOISOTOP NOOR ANIS KUNDARI, DJOKO MARJANTO, ARDHANI DYAH W Sekolah Tngg Teknolog Nuklr, BATAN Yogyakarta Jl.Babarsar Kotak Pos

Lebih terperinci

MODEL OSILASI HARMONIK LOGARITMIK PADA GERAK BEBAN DENGAN MASSA YANG BERUBAH SECARA LINIER TERHADAP WAKTU

MODEL OSILASI HARMONIK LOGARITMIK PADA GERAK BEBAN DENGAN MASSA YANG BERUBAH SECARA LINIER TERHADAP WAKTU 1 MODEL OSILASI HARMONIK LOGARITMIK PADA GERAK BEBAN DENGAN MASSA YANG BERUBAH SECARA LINIER TERHADAP WAKTU MODEL OF HARMONIC LOGARITHMIC MOTION OSCILLATION WITH THE MASSCHANGING LINEARLY WITH TIME Kunlesiowai

Lebih terperinci

Kajian Teoritik Sistem Peredam Getaran Satu Derajat Kebebasan

Kajian Teoritik Sistem Peredam Getaran Satu Derajat Kebebasan JURNL TEKNIK MESIN Vol., No., Oober 999 : 56-6 Kajian Teorii Sise Pereda Gearan Sau Deraja Kebebasan Joni Dewano Dosen Faulas Teni, Jurusan Teni Mesin Universias Krisen Pera bsra Gearan yang erjadi pada

Lebih terperinci

< < < < ry14 < < < +i- -9 -g. 1. Undang-Undang Nomor 19 Tahun 2003 tentang Badan Usaha

< < < < ry14 < < < +i- -9 -g. 1. Undang-Undang Nomor 19 Tahun 2003 tentang Badan Usaha lha ry rq 9 g rrq hq rr! L, +, : F L ah{ _ L.{ b.{ PRATURAN DRKS PRUSAHAAN UMUM PRUM) JAMNAN KRDTT NDONSA NOMOR : 2 /PerDrp{ll2ml TNTANG STANDARD OPRATNG PROCD,R (SOP) PMAMNAN KRDT UMUM BRBASS RJSKO PRUSAHAAN

Lebih terperinci

PENINGKATAN PERFORMANSI SISTEM TEMU BALIK INFORMASI DENGAN METODE PHRASAL TRANSLATION DAN QUERY EXPANSION

PENINGKATAN PERFORMANSI SISTEM TEMU BALIK INFORMASI DENGAN METODE PHRASAL TRANSLATION DAN QUERY EXPANSION PENINGKATAN PERFORMANSI SISTEM TEMU BALIK INFORMASI DENGAN METODE PHRASAL TRANSLATION DAN QUERY EXPANSION Ar Wbowo Teknk Multmeda dan Jarngan, Polteknk Neger Batam wbowo@polbatam.ac.d Abstract Development

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat

Lebih terperinci

KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT

KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real

Lebih terperinci

PELAYANAN HIV/AIDS DI RSUP DR. SARDJITO YOGYAKARTA

PELAYANAN HIV/AIDS DI RSUP DR. SARDJITO YOGYAKARTA Working Paper Series No. 16 July 2007, Firs Draf PELAYANAN HIV/AIDS DI RSUP DR. SARDJITO YOGYAKARTA Andris Purwaningias, Yanri Wijayani Subrono, Mubasysyir Hasanbasri Kaakunci: hospials, HIV/AIDS, healh

Lebih terperinci

Sri Indra Maiyanti, Irmeilyana,Verawaty Jurusan Matematika FMIPA Unsri. Yanti_Sri02@Yahoo.com

Sri Indra Maiyanti, Irmeilyana,Verawaty Jurusan Matematika FMIPA Unsri. Yanti_Sri02@Yahoo.com Apled Customer Satsfacton Index (CSI) and Importance- Performance Analyss (IPA) to know Student Satsfacton Level of Srwjaya Unversty Lbrary Servces Sr Indra Mayant, Irmelyana,Verawaty Jurusan Matematka

Lebih terperinci

PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS KINERJA INSTANSI PEMERINTAH

PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS KINERJA INSTANSI PEMERINTAH PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS INSTANSI PEMERINTAH ISI PERATURAN PRESIDEN NO 29 TAHUN 2014 BAB I KETENTUAN UMUM ( 1 asal ) Pasal 1 BAB II PENYELENGGARAAN SAKIP ( 29

Lebih terperinci

Bahan kuliah Hidraulika Komputasi Jurusan Teknik Sipil FT UGM Yogyakarta

Bahan kuliah Hidraulika Komputasi Jurusan Teknik Sipil FT UGM Yogyakarta MODEL MTEMTIK oleh Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Februar 003 Baha kulah Hdraulka Kompuas Jurusa Tekk Spl FT UGM Yogyakara Baha Kulah Laboraorum Hdraulka, JTS FT UGM PRKT D:\My Documes\Publkas\Model Maemaka\Model

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Uji Instrumen Data Validitas menunjukkan sejauh mana alat pengukur yang dipergunakan untuk mengukur apa yang diukur. Adapun caranya adalah dengan mengkorelasikan antara

Lebih terperinci

Dalam rangka persiapan pelaksanaan seleksi CPNS Tahun 2013 bagi tenaga

Dalam rangka persiapan pelaksanaan seleksi CPNS Tahun 2013 bagi tenaga N{ENTER P},NDA\ AGUNAAN,\PAR{TUR NEGARA DAN REFOR\TAS BROKRAS REPBL1K NDONESA Yth. 1. Pejabat Pembna Kepegawaan Pusat; 2. Pejabat Pembna Kepegawaan Daerah. d Tempat SURAT EDARAN Nomor: SE/ l0 /M.PAN-R8rc812013

Lebih terperinci

ANOVA SATU ARAH Nucke Widowati Kusumo Projo, S.Si, M.Sc

ANOVA SATU ARAH Nucke Widowati Kusumo Projo, S.Si, M.Sc ANOVA SATU ARAH Nucke Widowati Kusumo Proo, S.Si, M.Sc It s about: Ui rata-rata untuk lebih dari dua populasi Ui perbandingan ganda (ui Duncan & Tukey) Output SPSS PENDAHULUAN Ui hipotesis yang sudah kita

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Untuk menguji apakah alat ukur (instrument) yang digunakan memenuhi

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Untuk menguji apakah alat ukur (instrument) yang digunakan memenuhi BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil uji itas dan Reliabilitas Untuk menguji apakah alat ukur (instrument) yang digunakan memenuhi syarat-syarat alat ukur yang baik, sehingga mengahasilkan

Lebih terperinci

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Ruag Baach Sumaag Muhtar Gozal UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Satu kose etg d kulah Aalss ugsoal adalah teor ruag Baach. Pada baga aka drevu defs, cotoh-cotoh, serta sfat-sfat etg ruag Baach. Kta aka

Lebih terperinci

PENENTUAN KOMBINASI WAKTU PERAWATAN PREVENTIF DAN JUMLAH PERSEDIAAN KOMPONEN GUNA MENINGKATKAN PELUANG SUKSES MESIN DALAM MEMENUHI TARGET PRODUKSI

PENENTUAN KOMBINASI WAKTU PERAWATAN PREVENTIF DAN JUMLAH PERSEDIAAN KOMPONEN GUNA MENINGKATKAN PELUANG SUKSES MESIN DALAM MEMENUHI TARGET PRODUKSI PENENTUAN KOMBINASI WAKTU PERAWATAN PREVENTIF DAN JUMLAH PERSEDIAAN KOMPONEN GUNA MENINGKATKAN PELUANG SUKSES MESIN DALAM MEMENUHI TARGET PRODUKSI Imam Sodkn Juusan Teknk Indust, Fakultas Teknolog Indust

Lebih terperinci

KORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA

KORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA KORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA 1. Pendahuluan Istilah "regresi" pertama kali diperkenalkan oleh Sir Francis Galton pada tahun 1886. Galton menemukan adanya tendensi bahwa orang tua yang memiliki

Lebih terperinci

FAKTO OR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KEPATUHAN IMUNISASI DI WILAYAH PUSKESMAS GODEAN II SLEMAN YOGYAKARTA

FAKTO OR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKAT KEPATUHAN IMUNISASI DI WILAYAH PUSKESMAS GODEAN II SLEMAN YOGYAKARTA FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI TINGKATT KEPATUHAN IMUNISASI DI WILAYAH PUSKESMAS GODEAN III SLEMAN YOGYAKARTA Karya Tuls Ilmah Dsusun Untuk Memenuh Syarat Memperoleh Gelar Sarjana Keperawatan Pada Program

Lebih terperinci

PERMASALAHAN AUTOKORELASI PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

PERMASALAHAN AUTOKORELASI PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA Jurnal Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 26 34 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERMASALAHAN AUTOKORELASI PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA NADIA UTIKA PUTRI, MAIYASTRI, HAZMIRA

Lebih terperinci

BAB V HASIL PENELITIAN

BAB V HASIL PENELITIAN 1 BAB V HASIL PENELITIAN 5.1 Statistik Deskriptif Penelitian ini menggunakan perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia, baik perusahaan dibidang keuangan maupun bidang non-keuangan sebagai sampel

Lebih terperinci

UJI ASUMSI KLASIK DENGAN SPSS 16.0. Disusun oleh: Andryan Setyadharma

UJI ASUMSI KLASIK DENGAN SPSS 16.0. Disusun oleh: Andryan Setyadharma UJI ASUMSI KLASIK DENGAN SPSS 16.0 Disusun oleh: Andryan Setyadharma FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG 2010 1. MENGAPA UJI ASUMSI KLASIK PENTING? Model regresi linier berganda (multiple regression)

Lebih terperinci

BAB III MISSING DATA DAN PROSES RUNTUN WAKTU JANGKA PANJANG

BAB III MISSING DATA DAN PROSES RUNTUN WAKTU JANGKA PANJANG BAB III MISSING DATA DAN PROSES RUNTUN WAKTU JANGKA PANJANG 3.1 Missing Data Missing data merupakan hilangnya informasi atau data dalam suatu subjek. Terdapat banyak hal yang menyebabkan terjadinya missing

Lebih terperinci

EVALUASI UNJUK KERJA POMP A SEKUNDER REAKTOR G.A SIW ABESSY SETELAH BEROPERASI SELAMA 15 TAHUN1)

EVALUASI UNJUK KERJA POMP A SEKUNDER REAKTOR G.A SIW ABESSY SETELAH BEROPERASI SELAMA 15 TAHUN1) Prosdng Semnar Hasl Peneltan P2TRR SSN 0854-5278 EVALUAS UNJUK KERJA POMP A SEKUNDER REAKTOR SERBAGUNA G.A SW ABESSY SETELAH BEROPERAS SELAMA 15 TAHUN1) Pusat Pengembangan Suroso, Slamet Wranto Teknolog

Lebih terperinci

BUKU CATATAN 62 >5>5>?

BUKU CATATAN 62 >5>5>? BUKU CATATAN 62!ida% lama lagi *unda -u.imu a%an men0a1uh%an 1a%h1a -e1an %e 1anah dan menghan.ur%an %epada ular5 6ilangn7a ana%8ana% dan %e0andaan a%an lang9ung :era%hir5 -i naga a%an di9erah%an %epada

Lebih terperinci

Hubungan Linier Jumlah Penduduk Yang Bekerja dengan Belanja Langsung

Hubungan Linier Jumlah Penduduk Yang Bekerja dengan Belanja Langsung 139 LAMPIRAN 2 Hubungan Linier Jumlah Penduduk Yang Bekerja dengan Belanja Langsung Dependent Variable: Belanja Langsung Linear.274 19.584 1 52.000 57.441.239 The independent variable is Jumlah penduduk

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Total Productive Maintenance mula mula berasal dari pemikiran PM ( Preventive

BAB II LANDASAN TEORI. Total Productive Maintenance mula mula berasal dari pemikiran PM ( Preventive BAB II LANDASAN TEORI 2. Toal Producve maeace (TPM) Toal Producve Maeace mula mula berasal dar pemkra PM ( Preveve Maeace da Produco Maeace), dar Amerka masuk ke Jepag da berkembag mejad suau ssem baru

Lebih terperinci

PERCOBAAN I HUKUM NEWTON

PERCOBAAN I HUKUM NEWTON PERCOBAAN I HUKUM NEWTON I. Tujuan Mepelajai geak luus beubah beauan pada bidang daa dengan banuan ai ack ail unuk enenukan hubungan anaa jaak, waku, kecepaan, dan waku, sea hubungan anaa assa, pecepaan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. 1. Persiapan dan Pelaksanaan Penelitian

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. 1. Persiapan dan Pelaksanaan Penelitian 49 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian 1. Persiapan dan Pelaksanaan Penelitian a. Persiapan Awal Persiapan awal yang dilakukan peneliti dalam penelitian ini adalah mematangkan konsep

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Belanja Daerah tahun sekarang pada kabupaten/kota di propinsi Sumatera Utara

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Belanja Daerah tahun sekarang pada kabupaten/kota di propinsi Sumatera Utara 42 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Penelitian ini menganalisis pengaruh DAU dan PAD tahun lalu terhadap Belanja Daerah tahun sekarang pada kabupaten/kota di propinsi Sumatera Utara tahun 2006 2008. Alat analisis

Lebih terperinci

PENGANTAR ANALISA RUNTUN WAKTU

PENGANTAR ANALISA RUNTUN WAKTU DIKTAT KULIAH PENGANTAR ANALISA RUNTUN WAKTU Dr.rer.nat. Dedi Rosadi, M.Sc.Eng.Math. Email: dedirosadi@ugm.ac.id http://dedirosadi.staff.ugm.ac.id Program Studi Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu

Lebih terperinci

TUTORIAL EVIEWS REGRESI SEDERHANA (SIMPLE REGRESSION WITH EVIEWS) http://teorionline.wordpress.com By Hendry

TUTORIAL EVIEWS REGRESI SEDERHANA (SIMPLE REGRESSION WITH EVIEWS) http://teorionline.wordpress.com By Hendry TUTORIAL EVIEWS REGRESI SEDERHANA (SIMPLE REGRESSION WITH EVIEWS) http://teorionline.wordpress.com By Hendry REGRESI SEDERHANA Model regresi sederhana dilakukan jika bermaksud meramalkan bagaimana keadaan

Lebih terperinci

P E R A T U R A N W A L I K O T A Y O G Y A K A R T A N O M O R 67 T A H U N 201 2 T E N T A N G

P E R A T U R A N W A L I K O T A Y O G Y A K A R T A N O M O R 67 T A H U N 201 2 T E N T A N G W A L I K O T A Y O G Y A K A R T A P E R A T U R A N W A L I K O T A Y O G Y A K A R T A N O M O R 67 T A H U N 201 2 T E N T A N G P E D O M A N P E L A K S A N A A N P E N G A D A A N B A R A N G /

Lebih terperinci

Asset pricing model selection: Indonesian Stock Exchange

Asset pricing model selection: Indonesian Stock Exchange MPA Munch Personal epc Archve Asset prcng model selecton: Indonesan Stock xchange owland Bsmark Fernando Pasaru ABFI Insttute Peranas Jakarta Decemer 010 Onlne at http://mpra.u.un-muenchen.de/39817/ MPA

Lebih terperinci

PATH ANALYSIS & STRUCTURAL EQUATION MODEL. Liche Seniati Sem. Ganjil 2009/2010 Program Magister Profesi F.Psi.UI

PATH ANALYSIS & STRUCTURAL EQUATION MODEL. Liche Seniati Sem. Ganjil 2009/2010 Program Magister Profesi F.Psi.UI PATH ANALYSIS & STRUCTURAL EQUATION MODEL Liche Seniati Sem. Ganjil 2009/2010 Program Magister Profesi F.Psi.UI PATH ANALYSIS (Path Analysis) : merupakan suatu metode analisis untuk melihat hubungan antara

Lebih terperinci

Operasionalisasi Regresi Data Panel (dengan Eviews 8)

Operasionalisasi Regresi Data Panel (dengan Eviews 8) Operasionalisasi Regresi Data Panel (dengan Eviews 8) Pada bagian ini akan dijelakan secara rinci tentang penggunaan software Eviews 8 untuk metode regresi data panel. Secara umum, kami membagi menjadi

Lebih terperinci

MENYELESAIKAN MASALAH SYARAT BATAS PERSAMAAN DIFFERENSIAL POISSON 2D. La Ode Muhammad Umar Reky Rahmad R 1. Email: umarr3@yahoo.

MENYELESAIKAN MASALAH SYARAT BATAS PERSAMAAN DIFFERENSIAL POISSON 2D. La Ode Muhammad Umar Reky Rahmad R 1. Email: umarr3@yahoo. La Ode Mammd Umar Re Ramad R//Paradgma Vol. 5 No. Otober 0 lm. 33-47 33 MENYELESAIKAN MASALAH SYARAT BATAS PERSAMAAN DIFFERENSIAL POISSON D La Ode Mammad Umar Re Ramad R Jrsan Matemata FMIPA Unverstas

Lebih terperinci

BAB III AUTOMATA HINGGA NON-DETERMINISTIK DAN EKUIVALENSI AHN AHD - GR

BAB III AUTOMATA HINGGA NON-DETERMINISTIK DAN EKUIVALENSI AHN AHD - GR Bab III Automata Hingga Non-Deterministik 15 BAB III AUTOMATA HINGGA NON-DETERMINISTIK DAN EKUIVALENSI AHN AHD - GR TUJUAN PRAKTIKUM 1) Mengetahui apa yang dimaksud dengan Automata Hingga Non-deterministik

Lebih terperinci

PENGARUH ACCOUNT REPRESENTATIVE (AR) TERHADAP KEPATUHAN WAJIB PAJAK ORANG PRIBADI (KPP PRATAMA SIDOARJO UTARA)

PENGARUH ACCOUNT REPRESENTATIVE (AR) TERHADAP KEPATUHAN WAJIB PAJAK ORANG PRIBADI (KPP PRATAMA SIDOARJO UTARA) PENGARUH ACCOUNT REPRESENTATIVE (AR) TERHADAP KEPATUHAN WAJIB PAJAK ORANG PRIBADI (KPP PRATAMA SIDOARJO UTARA) Febri Alfiansyah Universitas Negeri Surabaya E-mail: febri_alfiansyah@rocketmail.com Abstract

Lebih terperinci

LATAR BELAKANG MATEMATIS

LATAR BELAKANG MATEMATIS 8 II LATAR BELAKANG MATEMATIS Derii : Bab ini memberian gambaran tentang latar belaang matemati ang digunaan ada item endali eerti eramaan linear diferenial orde (atu), orde (dua), orde tinggi, tranformai

Lebih terperinci

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN Nomi Kelari *, Hasriai 2, Musraii 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua

Lebih terperinci

STUDI DAYA DUKUNG DAN DAYA TAMPUNG KALI SURABAYA SEGMEN GUNUNGSARI JAGIR DENGAN METODE LINEAR PROGRAMMING STUDY OF CARRYING CAPACITY AND ASSIMILATIVE

STUDI DAYA DUKUNG DAN DAYA TAMPUNG KALI SURABAYA SEGMEN GUNUNGSARI JAGIR DENGAN METODE LINEAR PROGRAMMING STUDY OF CARRYING CAPACITY AND ASSIMILATIVE STUDI DAYA DUKUNG DAN DAYA TAMPUNG KALI SURABAYA SEGMEN GUNUNGSARI JAGIR DENGAN METODE LINEAR PROGRAMMING STUDY OF CARRYING CAPACITY AND ASSIMILATIVE CAPACITY OF SURABAYA RIVER AT GUNUNGSARI JAGIR SEGMENT

Lebih terperinci

UJI ASUMSI KLASIK DENGAN SPSS 16.0. Disusun oleh: Andryan Setyadharma

UJI ASUMSI KLASIK DENGAN SPSS 16.0. Disusun oleh: Andryan Setyadharma UJI ASUMSI KLASIK DENGAN SPSS 16.0 Disusun oleh: Andryan Setyadharma FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS NEGERI SEMARANG 2010 1. MENGAPA UJI ASUMSI KLASIK PENTING? Model regresi linier berganda (multiple regression)

Lebih terperinci

: Prodi D III Keperawatan STIKes ICMe Jombang

: Prodi D III Keperawatan STIKes ICMe Jombang KEJADIAN INSOMNIA PADA LANJUT USIA STUDI DI UPT PELAYANAN SOSIAL LANJUT USIA JOMBANG Ika candra fbrant,rulat,s.km.m,kes,agus Muslm.,S.Kep.Ns Korespondens : Ika candra fbrant : Prod D III Keperawatan STIKes

Lebih terperinci

S A R I 1. PENDAHULUAN 2. KEADAAN GEOLOGI. Oleh : Eddy R. Sumaatmadja dan Iskandar Sub Direktorat Batubara

S A R I 1. PENDAHULUAN 2. KEADAAN GEOLOGI. Oleh : Eddy R. Sumaatmadja dan Iskandar Sub Direktorat Batubara PENYELIDIKAN BATUBARA BERSISTIM DALAM CEKUNGAN SUMATERA SELATAN DI DAERAH NIBUNG DAN SEKITARNYA, KABUPATEN SAROLANGUN, PROVINSI JAMBI; KABUPATEN BATANGHARILEKO DAN MUSI RAWAS, PROVINSI SUMATERA SELATAN

Lebih terperinci

REGRESI LINIER OLEH: JONATHAN SARWONO

REGRESI LINIER OLEH: JONATHAN SARWONO REGRESI LINIER OLEH: JONATHAN SARWONO 1.1 Pengertian Apa yang dimaksud dengan regresi linier? Istilah regresi pertama kali dalam konsep statistik digunakan oleh Sir Francis Galton dimana yang bersangkutan

Lebih terperinci

APLIKASI ANALISIS REGRESI NON LINEAR MODEL KUADRATIK TERHADAP PRODUKSI SUSU KAMBING PERANAKAN ETAWAH (PE) SELAMA 90 HARI PERTAMA LAKTASI

APLIKASI ANALISIS REGRESI NON LINEAR MODEL KUADRATIK TERHADAP PRODUKSI SUSU KAMBING PERANAKAN ETAWAH (PE) SELAMA 90 HARI PERTAMA LAKTASI APLIKASI ANALISIS REGRESI NON LINEAR MODEL KUADRATIK TERHADAP PRODUKSI SUSU KAMBING PERANAKAN ETAWAH (PE) SELAMA 90 HARI PERTAMA LAKTASI M.E. Yusnandar Balai Penelitian Ternak, Ciawi PO. Box 22, Bogor

Lebih terperinci

PENGENDALIAN VARIABEL PENGGANGGU / CONFOUNDING DENGAN ANALISIS KOVARIANS Oleh : Atik Mawarni

PENGENDALIAN VARIABEL PENGGANGGU / CONFOUNDING DENGAN ANALISIS KOVARIANS Oleh : Atik Mawarni PENGENDALIAN VARIABEL PENGGANGGU / CONFOUNDING DENGAN ANALISIS KOVARIANS Oleh : Atik Mawarni Pendahuluan Dalam seluruh langkah penelitian, seorang peneliti perlu menjaga sebaik-baiknya agar hubungan yang

Lebih terperinci

LAMPIRAN A STANDARISASI SIMPLISIA HASIL PERHITUNGAN SUSUT PENGERINGAN SERBUK Hasil susut pengeringan daun alpukat

LAMPIRAN A STANDARISASI SIMPLISIA HASIL PERHITUNGAN SUSUT PENGERINGAN SERBUK Hasil susut pengeringan daun alpukat LAMPIRAN A STANDARISASI SIMPLISIA HASIL PERHITUNGAN SUSUT PENGERINGAN SERBUK Replikasi Hasil susut pengeringan daun alpukat Hasil susut pengeringan daun belimbing manis 1 5,30 % 6,60% 2 5,20 % 6,80% 3

Lebih terperinci

PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTILAYER FEEDFORWARD NETWORK DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION

PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTILAYER FEEDFORWARD NETWORK DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION Konferensi Nasional Sistem dan Informatia 2008; Bali, November 5, 2008 PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF TIRUAN MULTILAYER FEEDFORWARD NETWORK DENGAN ALGORITMA BACKPROPAGATION Wahyudi Setiawan

Lebih terperinci

PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA DERET WAKTU DENGAN METODE SEASONAL ARIMA

PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA DERET WAKTU DENGAN METODE SEASONAL ARIMA Jurnal Matematika UNAND Vol. 3 No. 3 Hal. 59 67 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA DERET WAKTU DENGAN METODE SEASONAL ARIMA ANNISA UL UKHRA Program Studi Matematika,

Lebih terperinci

SISTEM USAHA TANI TERINTEGRASI TANAMAN-TERNAK SEBAGAI RESPONS PETANI TERHADAP FAKTOR RISIKO. Tjeppy D. Soedjana

SISTEM USAHA TANI TERINTEGRASI TANAMAN-TERNAK SEBAGAI RESPONS PETANI TERHADAP FAKTOR RISIKO. Tjeppy D. Soedjana SISTEM USAHA TANI TERINTEGRASI TANAMAN-TERNAK SEBAGAI RESPONS PETANI TERHADAP FAKTOR RISIKO Tjeppy D. Soedjana Pua Peneliian dan Pengembangan Peernakan, Jalan Raya Pajajaran Kav. E. 59, Bogor 16151 ABSTRAK

Lebih terperinci

Penyelesaian. n Persamaan. Metode Tabel Metode Biseksi Metode Regula Falsi

Penyelesaian. n Persamaan. Metode Tabel Metode Biseksi Metode Regula Falsi Penyelesaian n Persamaan Non Linier 1 Pengantar Penyelesaian Pers. Non Linier Metode Tabel Metode Biseksi Metode Regula Falsi Muhammad Zen S. Hadi, ST. MSc. Pengantar Penyelesaian Persa amaan Non Linier

Lebih terperinci

Tahap-Tahap Penelitian Eksperimental. Semester genap

Tahap-Tahap Penelitian Eksperimental. Semester genap Tahap-Tahap Penelitian Eksperimental Semester genap Pendahuluan Penelitian eksperimental merupakan suatu metode penelitian yang meliputi delapan tahap, yaitu: 1. Memilih ide atau topik penelitian 2. Merumuskan

Lebih terperinci

JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER

JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER STATISTIK CUKUP Oleh: Ramayai Rizka M (11810101003), Dey Ardiao (1181010101), Ikfi Ulyawai (1181010103), Falviaa Yulia Dewi (1181010106), Ricki Dio Rosada (11810101034), Nurma Yuia D (11810101035), Wula

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. A. Definisi konseptual, Operasional dan Pengukuran Variabel

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. A. Definisi konseptual, Operasional dan Pengukuran Variabel BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Definisi konseptual, Operasional dan Pengukuran Variabel 1. Definisi Konseptual Menurut teori teori yang di uraikan tersebut diatas dapat disimpulkan bahwa yang dimaksud

Lebih terperinci

A K T I V I T A S M U R I D TAHUN BUKU. Indria. Penolong Allah Yang Baik. Allah Mengirimkan Manna bagi Umat-Nya. Nama Murid :

A K T I V I T A S M U R I D TAHUN BUKU. Indria. Penolong Allah Yang Baik. Allah Mengirimkan Manna bagi Umat-Nya. Nama Murid : B U K U A K T I V I T A S M U R I D 1 2 TAHUN BUKU Indria Penolong Allah Yang Baik Allah Mengirimkan Manna bagi Umat-Nya Nama Murid : Aku Cinta Alkitabku Indria Tahun 1 Buku 2 Penolon g Allah Yang Ba ik

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI MODEL FUNGSI TRANSFER MENGGUNAKAN PEMODELAN ARIMA OTOMATIS GOMEZ-MARAVALL (STUDI KASUS PADA DATA INFLASI INDONESIA)

IDENTIFIKASI MODEL FUNGSI TRANSFER MENGGUNAKAN PEMODELAN ARIMA OTOMATIS GOMEZ-MARAVALL (STUDI KASUS PADA DATA INFLASI INDONESIA) IDENTIFIKASI MODEL FUNGSI TRANSFER MENGGUNAKAN PEMODELAN ARIMA OTOMATIS GOMEZ-MARAVALL (STUDI KASUS PADA DATA INFLASI INDONESIA) Oleh: R I O J A K A R I A NPM. 140720090023 T E S I S Untuk memenuhi salah

Lebih terperinci