Statistik Bisnis 1. Week 11 Sampling and Sampling Distribution

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Statistik Bisnis 1. Week 11 Sampling and Sampling Distribution"

Transkripsi

1 Statistik Bisnis 1 Week 11 Sampling and Sampling Distribution

2 Learning Objectives In this chapter, you learn: To distinguish between different sampling methods The concept of the sampling distribution To compute probabilities related to the sample mean and the sample proportion The importance of the Central Limit Theorem

3 SAMPLING

4 Why Sample? Selecting a sample is less time-consuming than selecting every item in the population (census). Selecting a sample is less costly than selecting every item in the population. An analysis of a sample is less cumbersome and more practical than an analysis of the entire population.

5 A Sampling Process Begins With A Sampling Frame The sampling frame is a listing of items that make up the population Frames are data sources such as population lists, directories, or maps Inaccurate or biased results can result if a frame excludes certain portions of the population Using different frames to generate data can lead to dissimilar conclusions

6 Types of Samples Samples Non-Probability Samples Probability Samples Judgment Convenience Simple Random Systematic Stratified Cluster

7 Types of Samples: Nonprobability Sample In a nonprobability sample, items included are chosen without regard to their probability of occurrence. In convenience sampling, items are selected based only on the fact that they are easy, inexpensive, or convenient to sample. In a judgment sample, you get the opinions of preselected experts in the subject matter.

8 Types of Samples: Probability Sample In a probability sample, items in the sample are chosen on the basis of known probabilities. Probability Samples Simple Random Systematic Stratified Cluster

9 Probability Sample: Simple Random Sample Every individual or item from the frame has an equal chance of being selected Selection may be with replacement (selected individual is returned to frame for possible reselection) or without replacement (selected individual isn t returned to the frame). Samples obtained from table of random numbers or computer random number generators.

10 Selecting a Simple Random Sample Using A Random Number Table Sampling Frame For Population With 850 Items Item Name Item # Bev R. 001 Ulan X Joann P. 849 Paul F. 850 Portion Of A Random Number Table The First 5 Items in a simple random sample Item # 492 Item # 808 Item # does not exist so ignore Item # 435 Item # 779 Item # 002

11 Probability Sample: Systematic Sample Decide on sample size: n Divide frame of N individuals into groups of k individuals: k=n/n Randomly select one individual from the 1 st group Select every k th individual thereafter N = 40 n = 4 k = 10 First Group

12 Probability Sample: Stratified Sample Divide population into two or more subgroups (called strata) according to some common characteristic A simple random sample is selected from each subgroup, with sample sizes proportional to strata sizes Samples from subgroups are combined into one This is a common technique when sampling population of voters, stratifying across racial or socio-economic lines. Population Divided into 4 strata

13 Probability Sample Cluster Sample Population is divided into several clusters, each representative of the population A simple random sample of clusters is selected All items in the selected clusters can be used, or items can be chosen from a cluster using another probability sampling technique A common application of cluster sampling involves election exit polls, where certain election districts are selected and sampled. Population divided into 16 clusters. Randomly selected clusters for sample

14 Probability Sample: Comparing Sampling Methods Simple random sample and Systematic sample Simple to use May not be a good representation of the population s underlying characteristics Stratified sample Ensures representation of individuals across the entire population Cluster sample More cost effective Less efficient (need larger sample to acquire the same level of precision)

15 Evaluating Survey Worthiness What is the purpose of the survey? Is the survey based on a probability sample? Coverage error appropriate frame? Nonresponse error follow up Measurement error good questions elicit good responses Sampling error always exists

16 Types of Survey Errors Coverage error or selection bias Exists if some groups are excluded from the frame and have no chance of being selected Non response error or bias People who do not respond may be different from those who do respond Sampling error Variation from sample to sample will always exist Measurement error Due to weaknesses in question design, respondent error, and interviewer s effects on the respondent ( Hawthorne effect )

17 Types of Survey Errors (continued) Coverage error Non response error Sampling error Measurement error Excluded from frame Follow up on nonresponses Random differences from sample to sample Bad or leading question

18 SAMPLING DISTRIBUTION

19 Sampling Distributions A sampling distribution is a distribution of all of the possible values of a sample statistic for a given size sample selected from a population. For example, suppose you sample 50 students from your college regarding their mean GPA. If you obtained many different samples of 50, you will compute a different mean for each sample. We are interested in the distribution of all potential mean GPA we might calculate for any given sample of 50 students.

20 Developing a Sampling Distribution Assume there is a population Population size N=4 Random variable, X, is age of individuals Values of X: 18, 20, 22, 24 (years) A B C D

21 Developing a Sampling Distribution (continued) Summary Measures for the Population Distribution: μ X N i P(x) σ (X i N μ) A B C D Uniform Distribution x

22 Developing a Sampling Distribution Now consider all possible samples of size n=2 (continued) 1 st Obs 2 nd Observation ,18 18,20 18,22 18, ,18 20,20 20,22 20, ,18 22,20 22,22 22, ,18 24,20 24,22 24,24 16 possible samples (sampling with replacement) 16 Sample Means 1st 2nd Observation Obs

23 Developing a Sampling Distribution Sampling Distribution of All Sample Means 16 Sample Means 1st 2nd Observation Obs _ P(X) 0 Sample Means Distribution (no longer uniform) (continued) _ X

24 Developing a Sampling Distribution Summary Measures of this Sampling Distribution: (continued) μ X X N i σ X (X i μ N X ) 2 (18-21) 2 (19-21) 16 2 (24-21)

25 Comparing the Population Distribution to the Sample Means Distribution Population N = 4 Sample Means Distribution n = 2 μ P(X).3 21 σ μ P(X).3 _ X 21 σ X A B C D X _ X

26 Sample Mean Sampling Distribution: Standard Error of the Mean Different samples of the same size from the same population will yield different sample means A measure of the variability in the mean from sample to sample is given by the Standard Error of the Mean: (This assumes that sampling is with replacement or sampling is without replacement from an infinite population) σ X Note that the standard error of the mean decreases as the sample size increases σ n

27 Sample Mean Sampling Distribution: If the Population is Normal If a population is normally distributed with mean μ and standard deviation σ, the sampling distribution of X is also normally distributed with μ X μ and σ X σ n

28 Z-value for Sampling Distribution of the Mean Z-value for the sampling distribution of X : Z (X σ μ X X ) (X μ) σ n where: X = sample mean μ = population mean σ = population standard deviation n = sample size

29 Sampling Distribution Properties μ x μ Normal Population Distribution (i.e. x is unbiased ) Normal Sampling Distribution (has the same mean) μ x μ x x

30 Sampling Distribution Properties (continued) As n increases, σ x decreases Larger sample size Smaller sample size μ x

31 Example Oxford Cereals mengisi ribuan kotak sereal dalam satu shift (8 jam). Sebagai manajer operasional, anda bertanggung jawab untuk memonitor jumlah sereal yang diisi pada tiap kotak. Agar konsisten dengan label pada kotak, kotak-kotak tersebut harus rata-rata berisi 368 gram sereal. Karena kecepatan proses, berat isi sereal bervariasi dari kotak ke kotak, menyebabkan ada kotak yang isinya lebih sedikit dan ada kotak yang isinya lebih banyak. Jika proses tersebut tidak bekerja dengan benar, berat rata-rata dari kotak-kotak tersebut dapat terlalu bervariasi dari berat label 368 gram tersebut.

32 Example Karena menimbang semua kotak akan terlalu menghabiskan waktu, biayanya besar dan tidak efisien, anda harus mengambil sampel. Untuk tiap sampel yang anda pilih, anda berencana untuk menimbang masing-masing kotak dan menghitung rata-rata sampel. Anda perlu menentukan peluang munculnya rata-rata sampel tersebut dari populasi yang rata-ratanya 368 grams. Berdasarkan analisis, anda harus memutuskan apakah anda perlu mempertahankan, menyesuaikan atau menutup proses pengisian sereal tersebut.

33 Example a. Jika anda memilih 25 kotak secara acak tanpa dikembalikan dari ribuan kotak yang diisi pada sebuah shift, sampel ini jumlahnya jauh lebih sedikit dari 5% populasi. Diketahui bahwa simpangan baku proses pengisian sereal adalah 15 gram, hitunglah kesalahan baku rata-rata (standard error of the mean)? σ X σ n

34 Example b. Bagaimana kesalahan baku rata-rata (standard error of the mean) dipengaruhi oleh peningkatan ukuran sampel dari 25 hingga 100 kotak? σ X σ n

35 Example c. Jika anda memilih 100 kotak, berapakah peluang rata-rata sampel dibawah 365 gram?

36 Example c. Jika anda memilih 100 kotak, berapakah peluang rata-rata sampel dibawah 365 gram? X Z σ μ n 100 P( x 365) P( z 2)

37 Example d. Temukan selang yang berdistribusi simetris disekitar rata-rata populasi yang mencakup 95% rata-rata sampel, jika sampel yang diambil adalah 25 kotak.

38 Example d. Temukan selang yang berdistribusi simetris disekitar rata-rata populasi yang mencakup 95% rata-rata sampel, jika sampel yang diambil adalah 25 kotak. 95% X L 368 X U Dengan demikian: P( X X ) L P( X X ) U

39 Example P( X X ) P( X X ) L Z X L Z XU U X L X L X L X L X L X L

40 EXERCISE

41 Exercise 1 Biro Sensus U.S. mengumumkan bahwa median dari harga jual rumah baru pada tahun 2009 adalah $ , dan rata-rata harga jualnya adalah $ Asumsikan simpangan baku dari harga jual adalah $ a. Jika anda memilih sampel, n = 2, bagaimanakah bentuk distribusi sampling X. b. Jika anda memilih sampel, n = 100, bagaimanakah bentuk distribusi sampling X. c. Jika anda memilih sampel, n = 100, berapakah peluang rata-rata sampel akan kurang dari $ ? d. Jika anda memilih sampel, n = 100, berapakah peluang rata-rata sampel akan berada antara $ dan $ ?

42 Exercise 2 Waktu yang dihabiskan untuk menggunakan surel ( ) per sesi berdistribusi normal, dengan = 8 menit dan = 2 menit. Jika anda memilih sampel acak 25 sesi, a. Berapakah peluang rata-rata sampel berada diantara 7.8 dan 8.2 menit? b. Berapakah peluang rata-rata sampel berada diantara 7.5 dan 8 menit? c. Jika anda memilih sampel acak 100 sesi, berapakah peluang rata-rata sampel berada diantara 7.8 dan 8.2 menit? d. Jelaskan perbedaan hasil pada poin (a) dan (c).

43 Exercise 3 Jumlah waktu yang dihabiskan oleh seorang teller bank untuk melayani tiap pelanggan memiliki rata-rata, = 3.10 menit dan simpangan baku, = 0.40 menit. Jika anda memilih sampel acak 16 pelanggan, a. Berapakah peluang rata-rata waktu yang dihabiskan per pelanggan paling tidak 3 menit? b. Terdapat 85% peluang bahwa rata-rata sampel akan kurang dari berapa menit? c. Apakah asumsi yang harus ada untuk dapat menyelesaikan poin (a) dan (b)? d. Jika anda memilih sampel acak 64 pelanggan, terdapat 85% peluang bahwa rata-rata sampel kurang dari berapa menit?

44 ANSWER

45 Exercise 1 a. Karena mean > median, distribusi populasi harga jual akan menceng ke kiri. Karena n=3 (n<30) maka distribusi sampelnya juga akan menceng ke kiri b. Karena n=100 maka distribusi sampelnya akan mendekati normal dengan rata-rata $ dan simpangan baku $9.000 c d

46 Exercise 3 a. P( X >3) = P(Z>-1.00) = = b. P(Z<1.04) = 0.85 X = (0.1) = a. Distribusi populasi paling tidak harus simetris b. P(Z<1.04) = 0.85 X = (0.05) = 3.152

47 CENTRAL LIMIT THEOREM

48 Central Limit Theorem As the sample size gets large enough n the sampling distribution becomes almost normal regardless of shape of population x

49 Sample Mean Sampling Distribution: If the Population is not Normal

50

51 How Large is Large Enough? For most distributions, n > 30 will give a sampling distribution that is nearly normal For fairly symmetric distributions, n > 15 will usually give a sampling distribution is almost normal For normal population distributions, the sampling distribution of the mean is always normally distributed

52 POPULATION PROPORTION

53 Population Proportions π = the proportion of the population having some characteristic Sample proportion ( p ) provides an estimate of π: p X n number of items in the sample having the characteristic of sample size interest 0 p 1 p is approximately distributed as a normal distribution when n is large (assuming sampling with replacement from a finite population or without replacement from an infinite population)

54 Sampling Distribution of p Approximated by a normal distribution if: nπ 5 and n(1π) 5 P( p s ) Sampling Distribution p where μ p π and σ p π(1 n π) (where π = population proportion)

55 Z-Value for Proportions Standardize p to a Z value with the formula: Z p σ p p (1 ) n

56 Example Seorang manajer bank lokal menetapkan bahwa 40% dari pelanggannya memiliki lebih dari satu akun rekening. Jika anda memilih sampel acak 200 pelanggan, karena n = 200(0.40) = 80 5 dan n(1 ) = 200(0.60) = 120 5, maka ukuran sampel cukup besar untuk bisa diasumsikan mendekati distribusi normal Hitunglah peluang proporsi sampel pelanggan yang memiliki akun rekening lebih dari satu kurang dari 0.30.

57 Example Z p (1 ) n (0.40)(0.60) P(Z<-2.89) = Jika proporsi populasi 0.40, hanya 0.19% dari sampel (n=200) akan memiliki proporsi sampel kurang dari 0.3

58 EXERCISE

59 Exercise 4 Sebuah badan survey independen melakukan hitung cepat hasil pemilu. Misalkan terdapat dua kandidat pemilu, jika salah satu kandidat mendapat paling tidak 55% suara dari sampel, kandidat tersebut akan diprediksi sebagai pemenang pemilu. Jika anda memilih sampel acak 100 pemilih, berapakah peluang seorang kandidat akan diprediksi menjadi pemenang jika a. Persentase populasi pemilihnya sebesar 50.1%? b. Persentase populasi pemilihnya sebesar 60%? c. Persentase populasi pemilihnya sebesar 49% (dan dia sebenarnya kalah pemilu)? d. Jika ukuran sampelnya dinaikan menjadi 400, bagaimanakah jawaban poin (a) hingga (c)? Diskusikan!

60 Exercise 5 Pada survei terbaru pada pekerja wanita penuh waktu usia 22 hingga 35 tahun, 46% mengatakan bahwa lebih baik gaji mereka dikurangi demi mendapatkan lebih banyak waktu luang. (Data didapatkan dari I d Rather Give Up, USA Today, 4 Maret 2010, hal. 1B.) Misalkan anda memilih sampel 100 pekerja wanita penuh waktu berusia 22 hingga 35 tahun. a. Berapakah peluang bahwa didalam sampel, kurang dari 50% sampel lebih memilih gaji mereka dikurangi demi waktu luang yang lebih banyak? b. Berapakah peluang bahwa didalam sampel, terdapat di antara 40% dan 50% sampel lebih memilih gaji mereka dikurangi demi waktu luang yang lebih banyak? c. Berapakah peluang bahwa didalam sampel, lebih dari 40% sampel lebih memilih gaji mereka dikurangi demi waktu luang yang lebih banyak? d. Jika jumlah sampel menjadi 400 orang, bagaimanakah perubahan jawaban poin (a) hingga (c)?

61 ANSWER

62 Exercise 4 a. = (1 ) 0.501( ) P 0.05 n 100 P(p>0.55) = P(Z>0.98) = = b. = 0.60 (1 ) 0.6(1 0.6) P n 100 P(p>0.55) = P(Z>-1.021) = =

63 Exercise 4 c. = 0.49 (1 ) 0.49(1 0.49) P 0.05 n 100 P(p>0.55) = P(Z>1.28) = = d. = 0.60 (1 ) 0.6(1 0.6) P n 100 P(p>0.55) = P(Z>-1.021) = =

64 THANK YOU

Statistik Bisnis. Week 7 Sampling and Sampling Distribution

Statistik Bisnis. Week 7 Sampling and Sampling Distribution Statistik Bisnis Week 7 Sampling and Sampling Distribution Agenda Time Activity 40 minutes Sampling 60 minutes Sampling Distribution of the Mean 50 minutes Sampling Distribution of the Proportion 50 minutes

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 11 Sampling and Sampling Method

Statistik Bisnis 1. Week 11 Sampling and Sampling Method Statistik Bisnis 1 Week 11 Sampling and Sampling Method Learning Objectives In this chapter, you learn: To distinguish between different sampling methods The concept of the sampling distribution To compute

Lebih terperinci

Statistics for Managers Using Microsoft Excel Chapter 1 Introduction and Data Collection

Statistics for Managers Using Microsoft Excel Chapter 1 Introduction and Data Collection Statistics for Managers Using Microsoft Excel Chapter 1 Introduction and Data Collection 1999 Prentice-Hall, Inc. Chap. 1-1 Statistik untuk Para Menejer 1. Untuk mengetahui tingkat pengembalian investasi.

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability

Statistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability Statistik Bisnis 1 Week 9 Discrete Probability Random Variables Random Variables Discrete Random Variable Continuous Random Variable Wk. 9 Wk. 10 Probability Distributions Probability Distributions Wk.

Lebih terperinci

Business Statistics: A Decision-Making Approach 7 th Edition

Business Statistics: A Decision-Making Approach 7 th Edition Business Statistics: A Decision-Making Approach 7 th Edition Chapter 1 The Where, Why, and How of Data Collection Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-1 Perangkat

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 2. Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology

Statistik Bisnis 2. Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology Statistik Bisnis 2 Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology ONE-TAIL TESTS One-Tail Tests In many cases, the alternative hypothesis focuses on a particular direction H 0 : μ 3 H 1 : μ < 3 H

Lebih terperinci

STATISTIKA II IT

STATISTIKA II IT STATISTIKA II IT-011227 Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA 2017 Keterlambatan : KONTRAK KULIAH MOHON KETERLAMBATAN TIDAK LEBIH 15 MENIT Sanksi atau hukuman, sebagai contoh: Menguraikan pengetahuan tentang

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability Binomial and Poisson Distribution

Statistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability Binomial and Poisson Distribution Statistik Bisnis 1 Week 9 Discrete Probability Binomial and Poisson Distribution Agenda 15 minutes 45 minutes 30 minutes Attendance check Discussion Exercise Learning Objectives In this chapter, you learn:

Lebih terperinci

Penyaji: IGST BGS RAI UTAMA, SE., MMA., MA. Sunday, March 4, 2018 Pertemuan 1 1

Penyaji: IGST BGS RAI UTAMA, SE., MMA., MA. Sunday, March 4, 2018 Pertemuan 1 1 Penyaji: IGST BGS RAI UTAMA, SE., MMA., MA. Sunday, March 4, 2018 Pertemuan 1 1 Pendekatan Statistik Statistik Deskriptif Mengumpulkan, mengolah, menyajikan Data untuk dapat menggambarkan tentang sebuah

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week 9 Confidence Interval Estimation

Statistik Bisnis. Week 9 Confidence Interval Estimation Statistik Bisnis Week 9 Confidence Interval Estimation Agenda Time Activity 20 minutes Point and Interval Estimate 40 minutes Confidence Interval Estimate for the Mean ( Known) 40 minutes Confidence Interval

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 10 Continuous Probability Normal Distribution

Statistik Bisnis 1. Week 10 Continuous Probability Normal Distribution Statistik Bisnis 1 Week 10 Continuous Probability Normal Distribution Learning Objectives In this chapter, you learn: To compute probabilities from the normal distribution To use the normal probability

Lebih terperinci

Distribusi probabilitas dan normal. Statisitik Farmasi 2015

Distribusi probabilitas dan normal. Statisitik Farmasi 2015 Distribusi probabilitas dan normal Statisitik Farmasi 2015 Part 1. DISTRIBUSI PROBABILITAS Statisitik Farmasi 2015 Tujuan Perkuliahan Setelah menyelesaikan kuliah ini, mahasiswa mampu: Membuat distribusi

Lebih terperinci

Sebaran (Distribusi) Peluang teoritis Peubah Acak : Statistik Sample, misal Rata-rata dan proporsi sample Hasil semua kemungkinan Sample dg ukuran yg

Sebaran (Distribusi) Peluang teoritis Peubah Acak : Statistik Sample, misal Rata-rata dan proporsi sample Hasil semua kemungkinan Sample dg ukuran yg Sampling Distributions (Distribusi Penarikan Contoh) Sebaran (Distribusi) Peluang teoritis Peubah Acak : Statistik Sample, misal Rata-rata dan proporsi sample Hasil semua kemungkinan Sample dg ukuran yg

Lebih terperinci

Review QUIZ ( 10 menit )

Review QUIZ ( 10 menit ) Lecture 4 Control Chart for Variables - 1 1 Review QUIZ ( 10 menit ) Sebutkan pembagian penyebab variasi pada proses manufaktur? Berikan contoh? Kapan proses disebut in control dan kapan out of control?

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 5 Variation, Shape and Exploring Numerical Data

Statistik Bisnis 1. Week 5 Variation, Shape and Exploring Numerical Data Statistik Bisnis 1 Week 5 Variation, Shape and Exploring Numerical Data Agenda 15 Minutes 75 Minutes Attendance check Discussion and Exercise Objectives To describe the properties of variation, and shape

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week 2 Numerical Descriptive Measures

Statistik Bisnis. Week 2 Numerical Descriptive Measures Statistik Bisnis Week 2 Numerical Descriptive Measures Agenda Time Activity First Session 90 minutes Central Tendency Second Session 60 minutes Variation and Shape 30 minutes Exploring Numerical Data Objectives

Lebih terperinci

PENGAWASAN PROSES WAKTU JENIS. SAMPLING PENERIMAAN *single *double *sequential. X-Chart R- Chart. By Variable. *single *double *sequential

PENGAWASAN PROSES WAKTU JENIS. SAMPLING PENERIMAAN *single *double *sequential. X-Chart R- Chart. By Variable. *single *double *sequential I. PENGERTIAN Kualitas adalah sesuatu yang cocok/sesuai dengan selera seseorang (fitness for use) Kualitas adalah barang atau jasa yang dapat menaikkan status pemakai Kualitas adalah barang atau jasa yang

Lebih terperinci

Tipe Contoh/Sample yang Digunakan

Tipe Contoh/Sample yang Digunakan Tipe Contoh/Sample yang Digunakan Contoh Contoh Nonpeluang Contoh Berpeluang Pertimbangan Kemudahan Acak Sederhana Stratifikasi Sistematik Gerombol Penarikan Contoh NON-PELUANG (Nonprobability Sampling)

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 4 Central Tendency Measures

Statistik Bisnis 1. Week 4 Central Tendency Measures Statistik Bisnis 1 Week 4 Central Tendency Measures Agenda 15 Minutes: 75 Minutes: Attendance Check Discussion and Exercise Objectives By the end of this class, student should be able to understand: How

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week 2 Numerical Descriptive Measures

Statistik Bisnis. Week 2 Numerical Descriptive Measures Statistik Bisnis Week 2 Numerical Descriptive Measures Agenda Time Activity First Session 90 minutes Central Tendency Second Session 60 minutes Variation and Shape 30 minutes Exploring Numerical Data Objectives

Lebih terperinci

Inferensia Statistik parametrik VALID?? darimana sampel diambil

Inferensia Statistik parametrik VALID?? darimana sampel diambil Inferensia Statistik parametrik VALID?? Tergantung dari bentuk populasi Tergantung dari bentuk populasi darimana sampel diambil Uji kesesuaian (goodness of fit) ) untuk tabel frekuensi Goodness-of-fit

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 2. Week 6 Two-Sample Test Population Proportions and Variances

Statistik Bisnis 2. Week 6 Two-Sample Test Population Proportions and Variances Statistik Bisnis Week 6 Two-Samle Test Poulation Proortions and Variances Learning Objectives The means of two indeendent oulations The means of two related oulations In this chater, you learn how to use

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week 5 Discrete Probability Binomial and Poisson Distribution

Statistik Bisnis. Week 5 Discrete Probability Binomial and Poisson Distribution Statistik Bisnis Week 5 Discrete Probability Binomial and Poisson Distribution Agenda Time Activity 50 minutes Binomial Probability 50 minutes Poisson Probability 100 minutes Exercise Learning Objectives

Lebih terperinci

Apa itu suatu Hypothesis?

Apa itu suatu Hypothesis? Chapter 7 Student Lecture Notes 7-1 Dasar Dasar Hipotesis Apa itu suatu Hypothesis? Hypothesis adalah suatu pernyataan (asumsi) tentang parameter populasi I nyatakan rata-rata IPK kelas ini = 3.5! Contoh

Lebih terperinci

Diskripsi: Types of Statistics dan Penyajian Data

Diskripsi: Types of Statistics dan Penyajian Data Diskripsi: Types of Statistics dan Penyajian Data summary, diskripsi data dengan angka: Mean, Median, Range, Standard Deviation, Variance, Min, Max, etc. Descriptive statistics of a POPULATION mean N population

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 8 Basic Probability

Statistik Bisnis 1. Week 8 Basic Probability Statistik Bisnis 1 Week 8 Basic Probability Objectives By the end of this class student should be able to: Understand different types of probabilities Compute probabilities Revise probabilities in light

Lebih terperinci

Pertemuan Kesepuluh Populasi & Sampel. Metode Riset Dr. Muhamad Yunanto, MM. Fak. Ekonomi Universitas Gunadarma

Pertemuan Kesepuluh Populasi & Sampel. Metode Riset Dr. Muhamad Yunanto, MM. Fak. Ekonomi Universitas Gunadarma Pertemuan Kesepuluh Populasi & Sampel Metode Riset Dr. Muhamad Yunanto, MM. Fak. Ekonomi Universitas Gunadarma Proses Riset 1 OBSERVASI Identifikasi bidang Permasalahan 7 ANALISIS DAN INTERPRETASI DATA

Lebih terperinci

The Central Limit Theorem

The Central Limit Theorem Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII March 30, 2015 Sifat-Sifat Distribusi Sampel Sifat-sifat dari distribusi sampel tersebut dikenal dengan Central Limit Theorem 1. Bentuk distribusi dari rata-rata sampel

Lebih terperinci

Analisis Chi-Square (x 2 )

Analisis Chi-Square (x 2 ) Analisis Chi-Square (x 2 ) Chi square ("χ 2 " dari huruf Yunani "Chi "Kai") to determine if data good or not. Expl... to determine possible outcomes for genetic crosses. How will we know if our fruit fly

Lebih terperinci

UJI HIPOTESIS SATU SAMPEL. Chapter 10

UJI HIPOTESIS SATU SAMPEL. Chapter 10 UJI HIPOTESIS SATU SAMPEL Chapter 10 Tujuan 1. Mendefinisikan hypothesis and hypothesis testing. 2. Menjelaskan lima tahapan prosedur uji hipotesis. 3. Membedakan antara uji hipotesis satu sisi dan dua

Lebih terperinci

CHAPTER III RESULT OF THE STUDY. 1. The problems faced by the tenth grade students of SMK YP SEI. PALANGKA RAYA in using letter s/es as plural nouns

CHAPTER III RESULT OF THE STUDY. 1. The problems faced by the tenth grade students of SMK YP SEI. PALANGKA RAYA in using letter s/es as plural nouns 54 CHAPTER III RESULT OF THE STUDY A. The Result of Test 1. The problems faced by the tenth grade students of SMK YP SEI PALANGKA RAYA in using letter s/es as plural nouns Analyzing was used as the basic

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week 12 Analysis of Variance

Statistik Bisnis. Week 12 Analysis of Variance Statistik Bisnis Week 12 Analysis of Variance 1 Learning Objectives This week, you learn: How to use one-way analysis of variance to test for differences among the means of several populations (also referred

Lebih terperinci

WHAT IS RESEARCH DESIGN?

WHAT IS RESEARCH DESIGN? CHAPTER 5 RESEARCH DESIGN (Disarikan dari berbagai sumber) WHAT IS RESEARCH DESIGN? The design is: 1. Is an activity- and time-based plan. 2. Is always based on the research question. 3. Guides the selection

Lebih terperinci

Dr. Kusman Sadik, M.Si Departemen Statistika IPB, 2016

Dr. Kusman Sadik, M.Si Departemen Statistika IPB, 2016 1 Dr. Kusman Sadik, M.Si Departemen Statistika IPB, 2016 This part presents some basic statistical methods essential to modeling, analyzing, and forecasting time series data. Both graphical displays and

Lebih terperinci

Hubungan Kesejahteraan Psikologis Dengan Self Esteem Pada Wanita Rawan Sosial Ekonomi (WRSE) di Wilayah Kecamatan Tebet

Hubungan Kesejahteraan Psikologis Dengan Self Esteem Pada Wanita Rawan Sosial Ekonomi (WRSE) di Wilayah Kecamatan Tebet Hubungan Kesejahteraan Psikologis Dengan Self Esteem Pada Wanita Rawan Sosial Ekonomi (WRSE) di Wilayah Kecamatan Tebet SKRIPSI Oleh : Bayhaqqi 201210515003 PROGRAM STUDI PSIKOLOGI FAKULTAS PSIKOLOGI UNIVERSITAS

Lebih terperinci

UJI HIPOTESIS DUA SAMPEL. Chapter 11

UJI HIPOTESIS DUA SAMPEL. Chapter 11 UJI HIPOTESIS DUA SAMPEL Chapter Tujuan. Melakukan uji hipotesis tentang perbedaan antara dua mean populasi independen.. Melakukan uji hipotesis tentang perbedaan antara dua proporsi populasi. 3. Melakukan

Lebih terperinci

ESTIMATION AND CONFIDENCE INTERVALS

ESTIMATION AND CONFIDENCE INTERVALS ESTIMATION AND CONFIDENCE INTERVALS GOALS 1. Menjelaskan estimasi titik. 2. Menjelaskan tingkat kepercayaan. 3. Menghitung interval kepercayaan pada rata-rata populasi ketika standar deviasi populasi diketahui.

Lebih terperinci

Dependent VS independent variable

Dependent VS independent variable Kuswanto-2012 !" #!! $!! %! & '% Dependent VS independent variable Indep. Var. (X) Dep. Var (Y) Regression Equation Fertilizer doses Yield y = b0 + b1x Evaporation Rain fall y = b0+b1x+b2x 2 Sum of Leave

Lebih terperinci

ANALISIS CAPAIAN OPTIMASI NILAI SUKU BUNGA BANK SENTRAL INDONESIA: SUATU PENGENALAN METODE BARU DALAM MENGANALISIS 47 VARIABEL EKONOMI UNTU

ANALISIS CAPAIAN OPTIMASI NILAI SUKU BUNGA BANK SENTRAL INDONESIA: SUATU PENGENALAN METODE BARU DALAM MENGANALISIS 47 VARIABEL EKONOMI UNTU ANALISIS CAPAIAN OPTIMASI NILAI SUKU BUNGA BANK SENTRAL INDONESIA: SUATU PENGENALAN METODE BARU DALAM MENGANALISIS 47 VARIABEL EKONOMI UNTU READ ONLINE AND DOWNLOAD EBOOK : ANALISIS CAPAIAN OPTIMASI NILAI

Lebih terperinci

1. PENGERTIAN. Manfaat Sampling :

1. PENGERTIAN. Manfaat Sampling : 1. PENGERTIAN Sampel adalah sebagian dari anggota populasi yang dipilih dengan cara tertentu yang akan diteliti sifat-sifatnya dalam penelitian. Nilai-nilai yang berasal dari data sampel dinamakan dengan

Lebih terperinci

Penggunaan Distribusi Normal

Penggunaan Distribusi Normal Penggunaan Distribusi Normal Penerapan data antropometri dapat dilakukan jika ada nilai mean (rata-rata) dan SD (standard deviasi) dari suatu distribusi normal Persentil: suatu nilai yg menyatakan bahwa

Lebih terperinci

5. The removed-treatment design with pretest & posttest Design: O 1 X O 2 O 3 X O 4 Problem: O 2 - O 3 not thesame with O 3 - O 4 construct validity o

5. The removed-treatment design with pretest & posttest Design: O 1 X O 2 O 3 X O 4 Problem: O 2 - O 3 not thesame with O 3 - O 4 construct validity o 4. The nonequivalent dependent variables design Design: O 1A X O 2A O 1B O 2B Problem: Growth rate unrepresentative measure continuous assumption 01-2-3 5. The removed-treatment design with pretest & posttest

Lebih terperinci

Analisis dan Dampak Leverage

Analisis dan Dampak Leverage Analisis dan Dampak Leverage leverage penggunaan assets dan sumber dana oleh perusahaan yang memiliki biaya tetap dengan maksud agar peningkatan keuntungan potensial pemegang saham. leverage juga meningkatkan

Lebih terperinci

Sebaran Peluang kontinyu Sebagian besar kegiatan di alam ini mengikuti sebaran kontinyu Salah satu sebaran kontinyu adalah sebaran normal. Sebaran nor

Sebaran Peluang kontinyu Sebagian besar kegiatan di alam ini mengikuti sebaran kontinyu Salah satu sebaran kontinyu adalah sebaran normal. Sebaran nor Sebaran Peluang kontinyu Sebagian besar kegiatan di alam ini mengikuti sebaran kontinyu Salah satu sebaran kontinyu adalah sebaran normal. Sebaran normal menjadi syarat untuk dilakukan Analisis varian,

Lebih terperinci

Prof Dr Ir Ujang Sumarwan, MSc

Prof Dr Ir Ujang Sumarwan, MSc 4 Metode Pengambilan Contoh Prof Dr Ir Ujang Sumarwan, MSc Graduate Program of Management and Business Metode Riset: 4 SAMPLING Prof Dr Ir Ujang Sumarwan, MSc 1 4. Sampling Design Gathering information

Lebih terperinci

Metode Statistika (STK211) Statistika Deskriptif (1) Dr. Ir. Kusman Sadik Dept. Statistika IPB, 2015

Metode Statistika (STK211) Statistika Deskriptif (1) Dr. Ir. Kusman Sadik Dept. Statistika IPB, 2015 Metode Statistika (STK211) Statistika Deskriptif (1) Dr. Ir. Kusman Sadik Dept. Statistika IPB, 2015 1 2 3 4 5 Statistika Deskripsi dan Eksplorasi Merupakan teknik penyajian dan peringkasan data sehingga

Lebih terperinci

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha ABSTRAK Ilmu Psikologi mendefinisikan memori sebagai sebuah proses pengkodean, penyimpanan, dan pemanggilan kembali informasi. Rehearsal adalah proses mengulang informasi secara sadar untuk meningkatkan

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week 10 Fundamentals of Hypothesis Testing: One-Sample Test

Statistik Bisnis. Week 10 Fundamentals of Hypothesis Testing: One-Sample Test Statistik Bisnis Week 10 Fundamentals of Hypothesis Testing: One-Sample Test Agenda Time Activity 20 minutes Fundamentals of Hypothesis-Testing Methodology 40 minutes z Test of Hypothesis for The Mean

Lebih terperinci

Statistika Farmasi

Statistika Farmasi Bab 4: Uji Hipotesis Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Uji Hipotesis Hipotesis Suatu pernyataan tentang besarnya nilai parameter populasi yang akan diuji. Pernyataan tersebut masih lemah kebenarannya

Lebih terperinci

STATISTIK PERTEMUAN VII

STATISTIK PERTEMUAN VII STATISTIK PERTEMUAN VII Distribusi Sampling Distribusi Sampling merupakan distribusi teoritis (distribusi kemungkinan) dari semua hasil sampel yang mungkin, dengan ukuran sampel yang tetap N, pada statistik

Lebih terperinci

SIMULASI MONTE CARLO RISK MANAGEMENT DEPARTMENT OF INDUSTRIAL ENGINEERING

SIMULASI MONTE CARLO RISK MANAGEMENT DEPARTMENT OF INDUSTRIAL ENGINEERING SIMULASI MONTE CARLO RISK MANAGEMENT DEPARTMENT OF INDUSTRIAL ENGINEERING PENGANTAR Simulasi Monte Carlo didefinisikan sebagai semua teknik sampling statistik yang digunakan untuk memperkirakan solusi

Lebih terperinci

Pemrograman Lanjut. Interface

Pemrograman Lanjut. Interface Pemrograman Lanjut Interface PTIIK - 2014 2 Objectives Interfaces Defining an Interface How a class implements an interface Public interfaces Implementing multiple interfaces Extending an interface 3 Introduction

Lebih terperinci

SAMPLING. Chapter Outline. Chapter Outline. Sampling: Design and Procedures

SAMPLING. Chapter Outline. Chapter Outline. Sampling: Design and Procedures SAMPLING : Design and Procedures Chapter Outline 11-2 1) Umum 2) Sample or Census 3) The Design Process i. Populasi Sasaran ii. Kerangka iii. Memilih teknik Sampel iv. Menentukan besaran sampel v. Proses

Lebih terperinci

DADANG JUANDI Hery Sutarto Hepi Maizon Yanti Mulyanti M. Sholeh Tenang Sembiring

DADANG JUANDI Hery Sutarto Hepi Maizon Yanti Mulyanti M. Sholeh Tenang Sembiring DADANG JUANDI Hery Sutarto Hepi Maizon Yanti Mulyanti M. Sholeh Tenang Sembiring Pengantar Dalam suatu majalah olah raga, dilaporkan bahwa dari penyelidikan terhadap 300 orang olahragawan diperoleh M dan

Lebih terperinci

Vote Buying in Indonesia: Learning from Survey Data. Indikator Politik Indonesia, and Lembaga Survei Indonesia 2013

Vote Buying in Indonesia: Learning from Survey Data. Indikator Politik Indonesia, and Lembaga Survei Indonesia 2013 Vote Buying in Indonesia: Learning from Survey Data Indikator Politik Indonesia, and Lembaga Survei Indonesia 213 District (Dapil) Level Population: all eligible voters in each of district surveyed Number

Lebih terperinci

matematis siswa SMPN 1 Karangrejo Tulungagung Tahun Pelajaran 2016/2017 yang menggunakan model discovery learning lebih baik daripada menggunakan mode

matematis siswa SMPN 1 Karangrejo Tulungagung Tahun Pelajaran 2016/2017 yang menggunakan model discovery learning lebih baik daripada menggunakan mode ABSTRAK Skripsi dengan judul Perbandingan Kemampuan Pemecahan Masalah Matematis Antara Menggunakan Model Discovery Learning dan Model Problem Based Learning Materi Perbandingan pada Siswa SMPN 1 Karangrejo

Lebih terperinci

STATISTIKA TEKNIK LNK2016 CORRELATION & REGRESSION

STATISTIKA TEKNIK LNK2016 CORRELATION & REGRESSION STATISTIKA TEKNIK LNK2016 CORRELATION & REGRESSION ! Correlation is a statistical method used to determine whether a relationship between variables exists.! Regression is a statistical method used to describe

Lebih terperinci

Orthogonal Array dan Matriks Eksperimen. Pertemuan Oktober 2015

Orthogonal Array dan Matriks Eksperimen. Pertemuan Oktober 2015 Orthogonal Array dan Matriks Eksperimen Pertemuan - 4 28 Oktober 2015 Today s Outline Review Matriks Eksperimen Interaksi antar Faktor Memilih karakteristik kualitas Review Mereduksi loss melalui reduksi

Lebih terperinci

Rahasia Cermat & Mahir Menguasai Akuntansi Keuangan Menengah (Indonesian Edition)

Rahasia Cermat & Mahir Menguasai Akuntansi Keuangan Menengah (Indonesian Edition) Rahasia Cermat & Mahir Menguasai Akuntansi Keuangan Menengah (Indonesian Edition) Hery Hery Click here if your download doesn"t start automatically Rahasia Cermat & Mahir Menguasai Akuntansi Keuangan Menengah

Lebih terperinci

Sampling. Non-Probability. Sampling. Definisi Sampling. Jurusan Matematika Universitas Negeri Jakarta

Sampling. Non-Probability. Sampling. Definisi Sampling. Jurusan Matematika Universitas Negeri Jakarta Non-Probability Sampling Disusun oleh: Melindra Rina Puspita Taryo Titisan wahyu C Jurusan Matematika Universitas Negeri Jakarta Definisi Sampling Sampling Ilmu untuk memilih beberapa kasus, yang memungkinkan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Berpikir Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis jenis promosi penjualan yang disukai konsumen pasta gigi. Dengan demikian analisis ini akan dilakukan

Lebih terperinci

Sistem Informasi. Soal Dengan 2 Bahasa: Bahasa Indonesia Dan Bahasa Inggris

Sistem Informasi. Soal Dengan 2 Bahasa: Bahasa Indonesia Dan Bahasa Inggris Sistem Informasi Soal Dengan 2 Bahasa: Bahasa Indonesia Dan Bahasa Inggris 1. Kita mengetahui bahwa perkembangan teknologi di zaman sekarang sangat pesat dan banyak hal yang berubah dalam kehidupan kita.

Lebih terperinci

FOR IMMEDIATE RELEASE

FOR IMMEDIATE RELEASE FOR IMMEDIATE RELEASE International www.roymorgan.com Finding No. 2009 Available on Website: www.roymorgan.com On March 19, 2013 KADIN-Roy Morgan Keyakinan Konsumen menurun di bulan Februari 155.5 poin

Lebih terperinci

TIF APPLIED MATH 1 (MATEMATIKA TERAPAN 1) Week 3 SET THEORY (Continued)

TIF APPLIED MATH 1 (MATEMATIKA TERAPAN 1) Week 3 SET THEORY (Continued) TIF 21101 APPLIED MATH 1 (MATEMATIKA TERAPAN 1) Week 3 SET THEORY (Continued) OBJECTIVES: 1. Subset and superset relation 2. Cardinality & Power of Set 3. Algebra Law of Sets 4. Inclusion 5. Cartesian

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. LEMBAR PENGESAHAN...ii. ABSTRAK...iii. ABSTRACT...iv. KATA PENGANTAR...v. DAFTAR ISI...viii. DAFTAR TABEL...xiii. DAFTAR BAGAN..

DAFTAR ISI. LEMBAR PENGESAHAN...ii. ABSTRAK...iii. ABSTRACT...iv. KATA PENGANTAR...v. DAFTAR ISI...viii. DAFTAR TABEL...xiii. DAFTAR BAGAN.. Abstrak Working memory sangat diperlukan dalam pembelajaran bagi mahasiswa Fakultas Psikologi Universitas X, baik teori maupun praktik. Namun, terdapat distraksi dapat menghambat proses recall informasi

Lebih terperinci

Nama Soal Pembagian Ring Road Batas Waktu 1 detik Nama Berkas Ringroad[1..10].out Batas Memori 32 MB Tipe [output only] Sumber Brian Marshal

Nama Soal Pembagian Ring Road Batas Waktu 1 detik Nama Berkas Ringroad[1..10].out Batas Memori 32 MB Tipe [output only] Sumber Brian Marshal Nama Soal Pembagian Ring Road Batas Waktu 1 detik Nama Berkas Ringroad[1..10].out Batas Memori 32 MB Tipe [output only] Sumber Brian Marshal Deskripsi Soal Dalam rangka mensukseskan program Visit Indonesia,

Lebih terperinci

Sampling Theory. Spiegel, M R, Schiller,J. Schaum's outline of probability and statistics.third Edition. United State: McGraw Hill ;2009.

Sampling Theory. Spiegel, M R, Schiller,J. Schaum's outline of probability and statistics.third Edition. United State: McGraw Hill ;2009. Sampling Theory Spiegel, M R, Schiller,J. Schaum's outline of probability and statistics.third Edition. United State: McGraw Hill ;2009. Pengertian Sampling O Teknik sampling adalah bagian dari metodologi

Lebih terperinci

LAMPIRAN A Percobaan Validasi Metode Analisa Propranolol HCl. 1. Penentuan Kurva Baku Berikut ini adalah data dari kurva baku selama tiga hari C 1

LAMPIRAN A Percobaan Validasi Metode Analisa Propranolol HCl. 1. Penentuan Kurva Baku Berikut ini adalah data dari kurva baku selama tiga hari C 1 LAMPIRAN A Percobaan Validasi Metode Analisa Propranolol HCl 1. Penentuan Kurva Baku Berikut ini adalah data dari kurva baku selama tiga hari C 1 A 1 C 2 A 2 C 3 (µg/ml) (µg/ml) (µg/ml) 2,04 0,03 2 0,03

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week 13 Chi-Square Test

Statistik Bisnis. Week 13 Chi-Square Test Statistik Bisnis Week 13 Chi-Square Test Learning Objectives In this chapter, you learn: How and when to use the chi-square test for contingency tables TEST FOR THE DIFFERENCE BETWEEN TWO PROPORTIONS Contingency

Lebih terperinci

By SRI SISWANTI NIM

By SRI SISWANTI NIM READING COMPREHENSION IN NARRATIVE TEXT OF THE TENTH GRADE STUDENTS OF MA NAHDLATUL MUSLIMIN UNDAAN KUDUS TAUGHT BY USING IMAGINATIVE READING MATERIALS IN THE ACADEMIC YEAR 2015/2016 By SRI SISWANTI NIM.

Lebih terperinci

Rangkaian Pembagi Tegangan dan Arus Voltage and Current Divider Circuit

Rangkaian Pembagi Tegangan dan Arus Voltage and Current Divider Circuit angkaian Pembagi Tegangan dan Arus Voltage and Current Divider Circuit Lecture # By Yohandri Kompetensi Dasar Mahasiswa dapat menganalisis rangkaian pembagi tegangan dan pembebanan, rangkaian pembagi arus

Lebih terperinci

ABSTRAK. i Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. i Universitas Kristen Maranatha ABSTRAK Seiring dengan berkembangnya teknologi dan ilmu pengetahuan, perubahan masyarakat, pemahaman cara belajar, serta kemajuan media komunikasi dan informasi memberikan tantangan tersendiri bagi kegiatan

Lebih terperinci

Chapter 9. Population Sampling Method & Techniques Sampling Size

Chapter 9. Population Sampling Method & Techniques Sampling Size Chapter 9 Population & Sampling Population Sampling Method & Techniques Sampling Size Populasi dan Sampel Populasi adalah kumpulan atau jumlah keseluruhan dari unit analisa yang memiliki ciri-ciri/karakteristik

Lebih terperinci

B. ACCEPTANCE SAMPLING. Analysis

B. ACCEPTANCE SAMPLING. Analysis Analysis Control A. PENDAHULUAN B. ACCEPTANCE SAMPLING Control Analysis Pengendalian dan pengawasan mutu untuk mengetahui kesesuaian dengan standar tidak dapat diterapkan pada semua produk karena jumlah

Lebih terperinci

TUGAS BROWSING. Diajukan untuk memenuhi salah satu tugas Eksperimen Fisika Dasar 1. Di susun oleh : INDRI SARI UTAMI PEND. FISIKA / B EFD-1 / C

TUGAS BROWSING. Diajukan untuk memenuhi salah satu tugas Eksperimen Fisika Dasar 1. Di susun oleh : INDRI SARI UTAMI PEND. FISIKA / B EFD-1 / C TUGAS BROWSING Diajukan untuk memenuhi salah satu tugas Eksperimen Fisika Dasar 1 Di susun oleh : INDRI SARI UTAMI 060888 PEND. FISIKA / B EFD-1 / C JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FAKULTAS PENDIDIKAN MATEMATIKA

Lebih terperinci

Distribusi dari Sampling

Distribusi dari Sampling Distribusi dari Sampling Sampling Acak Pengenalan ke Uji Hipotesis dan Estimasi Selang Hal yang harus diingat Populasi- adalah apa yang dibicarakan Sampel- adalah apa yang didapat dari data Distribusi

Lebih terperinci

Teori Pengambilan Keputusan. Week 10 Decision Analysis Decision Tree

Teori Pengambilan Keputusan. Week 10 Decision Analysis Decision Tree Teori Pengambilan Keputusan Week 10 Decision Analysis Decision Tree Six Steps in Decision Making 1. Clearly define the problem at hand. 2. List the possible alternatives. 3. Identify the possible outcomes

Lebih terperinci

ANALISIS KESALAHAN SISWA DALAM MENYELESAIKAN SOAL GARIS SINGGUNG LINGKARAN BERDASARKAN ANALISIS NEWMAN PADA KELAS VIII SMP NEGERI 1 KEC.

ANALISIS KESALAHAN SISWA DALAM MENYELESAIKAN SOAL GARIS SINGGUNG LINGKARAN BERDASARKAN ANALISIS NEWMAN PADA KELAS VIII SMP NEGERI 1 KEC. ANALISIS KESALAHAN SISWA DALAM MENYELESAIKAN SOAL GARIS SINGGUNG LINGKARAN BERDASARKAN ANALISIS NEWMAN PADA KELAS VIII SMP NEGERI 1 KEC.MLARAK Oleh: Ihda Afifatun Nuha 13321696 Skripsi ini ditulis untuk

Lebih terperinci

PERUMUSAN KRITERIA BANK 'TERPOPULER BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR KESADARAN MERK NASABAH TESIS MAGISTER. Oleh. Henny Herawati NIM.

PERUMUSAN KRITERIA BANK 'TERPOPULER BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR KESADARAN MERK NASABAH TESIS MAGISTER. Oleh. Henny Herawati NIM. PERUMUSAN KRITERIA BANK 'TERPOPULER BERDASARKAN FAKTOR-FAKTOR KESADARAN MERK NASABAH TESIS MAGISTER Oleh Henny Herawati NIM. : 2340118 BIDANG KHUSUS MANAJEMEN INDUSTRI PROGRAM MAGISTER TEKNIK DAN MANAJEMEN

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week 4 Basic Probability

Statistik Bisnis. Week 4 Basic Probability Statistik Bisnis Week 4 Basic Probability Agenda Time Activity First Session 90 minutes Basic Probability Second Session 60 minutes Conditional Probability 30 minutes Bayes Theorem Objectives By the end

Lebih terperinci

Teorema Bayes. Teori Probabilitas. Onggo Wr

Teorema Bayes. Teori Probabilitas. Onggo Wr Teorema Bayes Teori Probabilitas Onggo Wr Tugas Sebuah survey pada suatu daerah tertentu menunjukkan bahwa 10% pasien tidak puas dengan pelayanan pada suatu RS. Setengah dari mereka bermasalah dengan dokter

Lebih terperinci

Permutasi dan Kombinasi. 2012

Permutasi dan Kombinasi. 2012 Permutasi dan Kombinasi Statistika @ 2012 Pendahuluan Probabilitas intepretasi keluaran peluang yang terjadi dalam suatu percobaan Tingkat kepastian dari munculnya hasil percobaan statistik Dilambangkan

Lebih terperinci

Hypothesis Testing SUNU WIBIRAMA

Hypothesis Testing SUNU WIBIRAMA Hypothesis Testing SUNU WIBIRAMA Basic Probability and Statistics Department of Electrical Engineering and Information Technology Faculty of Engineering, Universitas Gadjah Mada CONTENTS 8.1 Introduc-on

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 2 Collecting and Organizing Data

Statistik Bisnis 1. Week 2 Collecting and Organizing Data Statistik Bisnis 1 Week 2 Collecting and Organizing Data Agenda Time Activity 15 minutes Attendance check 15 minutes Review last week material 70 minutes Discussion REVIEW 1.4 Untuk masing-masing variabel

Lebih terperinci

RAHASIA CERMAT & MAHIR MENGUASAI AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH (INDONESIAN EDITION) BY HERY HERY

RAHASIA CERMAT & MAHIR MENGUASAI AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH (INDONESIAN EDITION) BY HERY HERY Read Online and Download Ebook RAHASIA CERMAT & MAHIR MENGUASAI AKUNTANSI KEUANGAN MENENGAH (INDONESIAN EDITION) BY HERY HERY DOWNLOAD EBOOK : RAHASIA CERMAT & MAHIR MENGUASAI AKUNTANSI Click link bellow

Lebih terperinci

ABSTRAK PENGARUH ATRIBUT PRODUK TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN DAIHATSU SIRION PADA PT ASTRA DAIHATSU MOTOR BANDAR LAMPUNG. Oleh.

ABSTRAK PENGARUH ATRIBUT PRODUK TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN DAIHATSU SIRION PADA PT ASTRA DAIHATSU MOTOR BANDAR LAMPUNG. Oleh. ABSTRAK PENGARUH ATRIBUT PRODUK TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN DAIHATSU SIRION PADA PT ASTRA DAIHATSU MOTOR BANDAR LAMPUNG Oleh M Rizki Ramadhan Salah satu produk dalam bidang otomotif yang dalam hal ini

Lebih terperinci

Consumer Campaign Impact Assessment Ayam Dingin Segar. November 2017, Jos van den Puttelaar

Consumer Campaign Impact Assessment Ayam Dingin Segar. November 2017, Jos van den Puttelaar Consumer Campaign Impact Assessment Ayam Dingin Segar November 2017, Jos van den Puttelaar Penilaian Dampak Kampanye Konsumen Ayam Dingin Segar November 2017, Jos van den Puttelaar Contents Objective How

Lebih terperinci

MANAJEMEN PERSEDIAAN. Persediaan Surplus Persediaan Mati. Prepared by: Dr. Sawarni Hasibuan. Modul ke: Fakultas FEB. Program Studi Manajemen

MANAJEMEN PERSEDIAAN. Persediaan Surplus Persediaan Mati. Prepared by: Dr. Sawarni Hasibuan. Modul ke: Fakultas FEB. Program Studi Manajemen MANAJEMEN PERSEDIAAN Modul ke: Persediaan Surplus Persediaan Mati Fakultas FEB Prepared by: Dr. Sawarni Hasibuan Program Studi Manajemen www.mercubuana.ac.id PENGAWASAN PERSEDIAAN Pengawasan Fisik Pengawasan

Lebih terperinci

UJI HIPOTESIS STATISTIK NON PARAMETRIK.

UJI HIPOTESIS STATISTIK NON PARAMETRIK. UJI HIPOTESIS STATISTIK NON PARAMETRIK ekopujiyanto@ft.uns.ac.id Pendahuluan Statistik Non Parametrik Umumnya digunakan pada jenis data nominal dan ordinal Dapat digunakan pada populasi yang bebas distribusi

Lebih terperinci

Pertemuan 11 s.d. 13 STATISTIKA INDUSTRI 2. Nonparametric. Skala Pengukuran...(review) 27/05/2016. Statistik Non Parametrik

Pertemuan 11 s.d. 13 STATISTIKA INDUSTRI 2. Nonparametric. Skala Pengukuran...(review) 27/05/2016. Statistik Non Parametrik Pertemuan 11 s.d. 13 STATISTIKA INDUSTRI TIN 4004 Outline: Nonparametric Statistics Referensi: Walpole, R.E., Myers, R.H., Myers, S.L., Ye, K., Probability & Statistics for Engineers & Scientists, 9 th

Lebih terperinci

Introduction to Time Series Analysis

Introduction to Time Series Analysis Introduction to Time Series Analysis Kegiatan peramalan merupakan bagian integral dari pengambilan keputusan manajemen. Peramalan mengurangi ketergantungan pada hal-hal yang belum pasti (intuitif). Dalam

Lebih terperinci

FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2011 ABSTRAK

FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2011 ABSTRAK PERBANDINGAN HASIL UJI EXACT FISHER DAN UJI KOREKSI YATES DALAM MENELITI HUBUNGAN KARAKTERISTIK IBU DAN BAYI DENGAN KEJADIAN INFEKSI (STUDI KASUS PADA BAYI 0-6 BULAN YANG DIBERI MP-ASI DI PUSKESMAS SUNGGAL

Lebih terperinci

LAMPIRAN A PERCOBAAN VALIDASI METODE ANALISA PROPRANOLOL HCL. Berikut ini adalah data dari kurva baku selama tiga hari berturut turut A 2 C 3.

LAMPIRAN A PERCOBAAN VALIDASI METODE ANALISA PROPRANOLOL HCL. Berikut ini adalah data dari kurva baku selama tiga hari berturut turut A 2 C 3. LAMPIRAN A PERCOBAAN VALIDASI METODE ANALISA PROPRANOLOL HCL 1. Penentuan Kurva Baku Berikut ini adalah data dari kurva baku selama tiga hari berturut turut C 1 (µg/ ml) A 1 C 2 (µg/ ml) A 2 C 3 (µg/ ml)

Lebih terperinci

Review Teknik Sampling

Review Teknik Sampling Review Teknik Sampling Mendapatkan data Primer Studi Kualitatif Observasi Percobaan Survey Survey lengkap (sensus) mengumpulkan data dari keseluruhan populasi Populasi : kumpulan objek yang menjadi perhatian

Lebih terperinci

DISTRIBUTION OF HIGHWAY AXLE LOADS IN WEST JAVA AND METHODS OF MEASURING VEHICLE LOADING

DISTRIBUTION OF HIGHWAY AXLE LOADS IN WEST JAVA AND METHODS OF MEASURING VEHICLE LOADING DISTRIBUTION OF HIGHWAY AXLE LOADS IN WEST JAVA AND METHODS OF MEASURING VEHICLE LOADING T 388.314 ZUL SUMMARY DISTRIBUTION OF HIGHWAY AXLE LOADS IN WEST JAVA AND METHODS OF MEASURING VEHICLE LOADING,

Lebih terperinci

TEKNIK KOMPUTASI TEI 116/A. Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Universitas Gadjah Mada 2011

TEKNIK KOMPUTASI TEI 116/A. Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Universitas Gadjah Mada 2011 TEKNIK KOMPUTASI TEI 116/A Jurusan Teknik Elektro dan Teknologi Informasi Universitas Gadjah Mada 2011 Why teknik komputasi? Komputasi or computation comes from the word compute that is make a mathematical

Lebih terperinci

JARINGAN KOMPUTER. 2. What is the IP address and port number used by gaia.cs.umass.edu to receive the file. gaia.cs.umass.edu :

JARINGAN KOMPUTER. 2. What is the IP address and port number used by gaia.cs.umass.edu to receive the file. gaia.cs.umass.edu : JARINGAN KOMPUTER Buka wireshark tcp-ethereal-trace-1 TCP Basics Answer the following questions for the TCP segments: 1. What is the IP address and TCP port number used by your client computer source)

Lebih terperinci

Dermatoglifi tipe pola dan jumlah sulur ujung jari tangan beberapa strata pendidikan masyarakat Indonesia

Dermatoglifi tipe pola dan jumlah sulur ujung jari tangan beberapa strata pendidikan masyarakat Indonesia Universitas Indonesia Library >> UI - Disertasi (Membership) Dermatoglifi tipe pola dan jumlah sulur ujung jari tangan beberapa strata pendidikan masyarakat Indonesia Deskripsi Lengkap: http://lib.ui.ac.id/detail.jsp?id=74094&lokasi=lokal

Lebih terperinci

LAMPIRAN A HASIL UJI MUTU FISIK GRANUL

LAMPIRAN A HASIL UJI MUTU FISIK GRANUL LAMPIRAN A HASIL UJI MUTU FISIK GRANUL Pengujian Kadar air (persen) Waktu alir (detik) Sudut diam (derajat) Indeks kompresibilitas (persen) Formula Replikasi 1 2 3 4 I 3,64 4,71 4,38 2,78 II 4,66 3,11

Lebih terperinci

Randy Toleka Ririhena, Nur Salam * dan Dewi Sri Susanti Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat ABSTRACT

Randy Toleka Ririhena, Nur Salam * dan Dewi Sri Susanti Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat ABSTRACT PERKIRAAN SELANG KEPERCAYAAN UNTUK NILAI RATA-RATA PADA DISTRIBUSI POISSON Randy Toleka Ririhena, Nur Salam * dan Dewi Sri Susanti Program Studi Matematika Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat *email:

Lebih terperinci