STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
|
|
- Dewi Yanti Indradjaja
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
2 Pertemuan 3 Outline: Uji Hipotesis: Uji Z: Proportional Populasi Uji Hipotesis 2 populasi: Uji Z Uji pooled t-test Uji paired t-test Referensi: Johnson, R. A., Statistics Principle and Methods, 4 th Ed. John Wiley & Sons, Inc., Walpole, R.E., Myers, R.H., Myers, S.L., Ye, K., Probability & Statistics for Engineers & Scientists, 9 th Ed. Prentice Hall, Weiers, Ronald M., Introduction to Business Statistics, 7 th Ed. South-Western, 2011.
3 Uji Proporsi Populasi Konsep Dasar Distribusi yang paling sesuai untuk uji hipotesis proporsi populasi adalah distribusi binomial Pada sample besar, dapat dilakukan pendekatan distribusi lain yaitu distribusi poisson dan distribusi normal Distribusi poisson dengan parameter μ = np o digunakan jika p o sangat mendekati 0 atau sangat mendekati 1 Jika p o tidak secara ekstrim mendekati 0 atau 1, pendekatan distribusi normal dengan parameter μ = np o dan σ 2 = np o q o akan lebih akurat Ukuran sample dinyatakan besar jika np 5 dan nq 5
4 Z = p ; p o Z = σ x p ; p o (p o q o )/n σ x = (p o q o )/n q o = 1 p o Uji Proporsi Populasi Rumus p p o n σ x = sample proportion = hypothesized population proportion = sample size = standard error of the distribution of the sample proportion
5 Uji Proporsi Populasi Aplikasi Beberapa penerapan uji proporsi populasi: Digunakan oleh politikus untuk memperkirakan besarnya pemilih yang akan memilihnya dalam pemilu. Digunakan oleh manufaktur untuk mengetahui proporsi barang reject pada proses produksi atau pada proses pengiriman. Dasar pengetahuan bagi para penjudi untuk menentukan proporsi hasil yang menguntungkan baginya.
6 Uji Z Uji Proporsi Populasi (Penentuan Ho & H1) Null Hypotheses Ho: p = po Ho: p po Ho: p po Alternative Hypotheses H1: p po Reject Ho: Z zα/2 H1: p < po Reject Ho: Z -zα H1: p > po Reject Ho: Z zα
7 Latihan Soal 1. Sensus lima tahun lalu menunjukkan hasil bahwa 20% keluarga di daerah tersebut berada di atas garis kemiskinan (makmur). Hasil terbaru dari sampling 400 keluarga diperoleh data 70 keluarga berada di bawah garis kemiskinan. Apakah terjadi pergeseran hasil sensus setelah lima tahun? (α = 0.05)
8 Jawaban Latihan Soal 1. Diket: n = 400 keluarga p = 330/400 po = 20% qo = 1 20% = 80% α = 0.05 Ditanya: Ho : p = 20% H1 : p 20% = Jawab: Uji dua arah, Reject Ho: Z zα/2 ±zα/2 = ±z0.05/2 = ±z0.025 = ±1.96 Z = ((330/400) 0.2)/( (0.2x0.8)/400) = Z = ; REJECT Ho Kesimpulan: terjadi pergeseran hasil sensus setelah lima tahun Z = = 1.96
9 Latihan Soal 2. Sensus lima tahun lalu menunjukkan hasil bahwa 20% keluarga di daerah tersebut berada di bawah garis kemiskinan. Hasil terbaru dari sampling 400 keluarga diperoleh data 70 keluarga berada di bawah garis kemiskinan. Apakah terjadi pergeseran hasil sensus setelah lima tahun? (α = 0.05)
10 Jawaban Latihan Soal 2. Diket: n = 400 keluarga p = 70/400 po = 20% qo = 1 20% = 80% α = 0.05 Ditanya: Ho : p = 20% H1 : p 20% Z = = Jawab: Uji dua arah, Reject Ho: Z zα/2 ±zα/2 = ±z0.05/2 = ±z0.025 = ±1.96 Z = ((70/400) 0.2)/( (0.2x0.8)/400) = Z = atau ; DO NOT REJECT Ho Kesimpulan: tidak terjadi pergeseran hasil sensus setelah 5 tahun = 1.96
11 Latihan Soal 3. Diasumsikan bahwa proses produksi diluar kendali jika ditemukan produk reject lebih dari 3%. Inspeksi pada 500 produk ditemukan 25 produk cacat. Apakah dapat dinyatakan bahwa produksi minggu ini diluar kendali? (α = 0.05)
12 Jawaban Latihan Soal 3. Diket: n = 500 unit p = 25/500 po = 3% qo = 1 3% = 97% α = 0.05 Ditanya: Ho : p = 3% H1 : p > 3% Jawab: Uji satu arah, Reject Ho: Z zα zα = z0.05 = 1.68 Z = ((25/500) 0.03)/( (0.03x0.97)/500) = 2.62 Z = ; REJECT Ho Kesimpulan: produksi minggu ini diluar kendali Z = 2.62 = 1.68
13 Uji Dua Populasi Konsep Dasar Sample Independen Pengambilan sample yang satu tidak dipengaruhi oleh sample yang lain Uji z dan Uji t Sample Dependen Dilakukan pada satu sample dengan kondisi sebelum dan sesudah suatu perlakuan Paired t Test
14 Pooled t-test df = v = n 1 + n 2 2 Paired t-test
15 Uji Hipotesis: Dua Populasi (Independent Sample)
16 Latihan Soal Sebuah eksperimen dilakukan untuk membandingkan dampak abrasive wear pada 2 material. Uji yang sama dilakukan pada 12 material A dan 10 material B. Dari hasil uji diketahui bahwa rata-rata kedalaman pada material A 85 unit ukur dengan standard deviasi 4, rata-rata material B 81 unit ukur dengan standard deviasi 5. Dapatkah disimpulkan bahwa abrasive wear material A lebih besar dari material B sebesar 2 unit ukur (α = 0.05)? Asumsi populasi normal dan variansi keduanya sama.
17 Jawaban Latihan Soal Diket: x 1 = 85; s 1 = 4; n 1 = 12 x 2 = 81; s 2 = 5; n 2 = 10 α = 0.05 df = v = = 20 Ditanya: Ho : µ 1 µ 2 = 2 H1 : µ 1 µ 2 > 2 Jawab:Uji satu arah, Reject Ho: T > tα tα = t0.05,20 = T= =1.725 s p = 42 12;1 :5 2 10;1 12:10;2 = (16)(11):(25) 9 20 = T = (85 81)-2/(4.478/ + 1 ) = T = 1.04 < 1.725; DO NOT REJECT Ho Kesimpulan: tidak dapat disimpulkan bahwa abrasive wear material A lebih besar 2 unit dari material B
18 Latihan Soal Sebuah test dilakukan pada 2 kelas yang berbeda yang masing-masing terdiri dari 40 dan 50 mahasiswa. Dalam kelas pertama diperoleh nilai rata-rata 74 dengan standar deviasi 8, sementara di kelas kedua nilai rata-ratanya 78 dengan standar deviasi 7. Apakah kedua kelas tersebut bisa dikatakan mempunyai tingkat kemampuan yang berbeda? Jika ya, apakah kelas kedua lebih baik dari kelas pertama? Gunakan tingkat signifikansi 0,05. (Asumsi populasi normal dan variansi sama). Gunakan Uji Pooled T dan Uji Z. Bandingkan hasilnya. *gunakan excel function: T.INV(α,df)*
19 Latihan Soal Sebuah eksperimen dilakukan untuk mengetahui efektivitas zat adiktif (Graphlex) pada minyak mesin dalam peningkatan efisiensi konsumsi bbm. Eksperimen dilakukan pada taksi blue bird yang dikelompokkan menjadi dua, yaitu 45 taksi menggunakan Graphlex, 45 taksi menggunakan minyak mesin biasa. Taksi dipilih secara random dan sopir taksi tidak diberi informasi mengenai eksperimen tersebut. Setelah 1 bulan dilakukan analisa penggunaan bbm pada tiap taksi. Taksi yang menggunakan Graphlex mencapai rata-rata mpg (miles per gallon), standard deviasi-nya 3.90 mpg. Untuk taksi yang tidak menggunakan Graphlex rata-ratanya mpg, standard deviasi 2.87 mpg. Berdasarkan hasil uji tersebut dapatkah perusahaan mengiklankan diri bahwa produk mereka dapat mengefisiensi penggunaan bbm? (Asumsi populasi normal dan variansi populasi tidak sama).
20 Jawaban Latihan Soal Diket: x 1 = 18.94; s 1 = 3.90; n 1 = 45 x 2 = 17.51; s 2 = 2.87; n 2 = 45 α = 0.05 Ditanya:Ho :µ 1 µ 2 = 0 H1 : µ 1 µ 2 > 0 Jawab:Uji satu arah, Reject Ho: T > tα T df, dibulatkan = 81 t (0.05,81) = *gunakan excel function: T.INV(α,df)* T = 1.98 > 1.664; REJECT Ho Kesimpulan: Graphlex terbukti mengefisiensikan penggunaan bbm, jadi perusahaan dapat mengiklankannya.
21 Latihan Soal Sebuah eksperimen dilakukan untuk mengetahui pengaruh obat succinylcholine pada tingkat sirkulasi androgen pada darah. Uji dilakukan pada 15 rusa liar yang disuntik dengan obat tersebut. Sample darah diambil dua kali, yaitu pada saat baru disuntik dan 30 menit setelah disuntik. Tabel berikut menunjukkan data yang diperoleh dari dua sample tersebut. Apakah terbukti obat tersebut berpengaruh? (α = 0.05)
22 Jawaban Latihan Soal d = 9.848; v = 15 1; s D =
23 Jawaban Latihan Soal Diket: d = 9.848; v = 15 1; s D = α = 0.05 Ditanya:Ho :µ 1 µ 2 = 0 H1 : µ 1 µ 2 0 Jawab:Uji dua arah, Reject Ho: T > tα T t (0.05,14) = T = 2.06 < 2.145; DO NOT REJECT Ho Kesimpulan: Obat tidak berpengaruh pada tingkat sirkulasi androgen pada darah
24 Latihan Soal Soal: Sebuah sampel random suatu produk yang melalui uji bertahap diambil dari 6 laboran, untuk diselidiki hasil pengujian bertahap pada semester I dan II. Hasilnya adalah sebagai berikut: Salesman Semester I Penjualan Semester II P Q R S T U Ujilah pada taraf nyata 5% apakah hasil penjualan semester I lebih baik daripada semester II?
25 Uji Proporsi Dua Populasi (1) (2) (3) (4) Jika H 0 : p 1 p 2 = 0, maka gunakan persamaaan 4 dengan p 1 = p 2 = p dan q 1 = q 2 = q Untuk mendapat z itung maka p dalam akar harus diganti dengan p, q dengan q. Jika H 0 : p 1 p 2 0, maka gunakan persamaaan 3 (5) p 1 = Proporsi Populasi 1 p 2 = Proporsi Populasi 2 P 1 = Proporsi sampel Populasi 1 P 2 = Proporsi sampel Populasi 2 p = taksiran gabungan untuk proporsi p q = 1 - p x 1 danx 2 = nilai sukses dalam tiap sample
26 Latihan Soal Sebuah pabrik kimia akan dibangun di perbatasan kota dan desa. Diduga penduduk kota yang lebih menyetujui pembangunan tersebut dibandingkan penduduk desa. Pengambilan suara dilakukan untuk mengetahui proporsi mana yang lebih besar di antara keduanya. Jika 120 dari 200 penduduk di kota menyetujui pembangunan, dan 240 dari 500 penduduk desa menyetujui, apakah benar dugaan bahwa proporsi penduduk kota lebih besar dari penduduk desa? (α = 0.05).
27 Jawaban Latihan Soal Diket: x 1 = 120; n 1 = 200 x 2 = 240; n 2 = 500 α = 0.05; zα = Ditanya: Ho : p1 = p2 H1 : p1 > p2 Jawab:Uji satu arah, Reject Ho: Z > zα Z Z = 2.9 > 1.645; REJECT Ho Kesimpulan: betul dugaan bahwa proporsi warga kota yang menyetujui pembangunan pabrik lebih besar dibanding warga desa
28 Latihan Soal Dari sebuah sampel yang diambil berdasarkan polling pendapat yang terdiri dari 300 orang dewasa dan 200 remaja, diperoleh data bahwa 56% dari orang dewasa dan 48% dari kelompok remaja menyukai merek produk tertentu. Ujilah hipotesis bahwa terdapat perbedaan minat orang dewasa dan remaja terhadap produk tersebut. Gunakan α= 1%.
29 Pertemuan 4 - Persiapan Tugas Baca: Uji Chi-squared Uji F
30
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Pertemuan 4 Outline: Uji Dua Sample Uji Z Uji t Uji t gabungan (pooled t-test) Uji t berpasangan (paired t-test) Uji proporsi Uji Chi-Square Referensi: Johnson, R. A., Statistics
Lebih terperinciSTATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Pertemuan 3 Outline: Uji Hipotesis: Uji t Uji Proportional Referensi: Johnson, R. A., Statistics Principle and Methods, 4 th Ed. John Wiley & Sons, Inc., 2001. Walpole, R.E.,
Lebih terperinciSTATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Pertemuan 2 Outline: Uji Hipotesis: Langkah-langkah Uji Hipotesis Jenis Uji Hipotesis satu populasi Uji Z Referensi: Walpole, R.E., Myers, R.H., Myers, S.L., Ye, K., Probability
Lebih terperinciSTATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Pertemuan 2 Outline: Uji Hipotesis: Directional & Nondirectional test Langkah-langkah Uji Hipotesis Error dalam Uji hipotesis (Error Type I) Jenis Uji Hipotesis satu populasi
Lebih terperinciSTATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI TIN 4004 Pertemuan 5 Outline: Uji Chi-Squared Uji F Uji Contingency Uji Homogenitas Referensi: Johnson, R. A., Statistics Principle and Methods, 4 th Ed. John Wiley & Sons, Inc., 001.
Lebih terperinciSTATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI TIN 4004 Pertemuan 5 Outline: Uji Chi-Squared Uji F Uji Goodness-of-Fit Uji Contingency Uji Homogenitas Referensi: Montgomery, D.C., Runger, G.C., Applied Statistic and Probability
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1
PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1 Agustina Eunike, ST., MT., MBA Mengetahui populasi dan membuat pernyataan peluang mengenai elemen yang diambil dari populasi tersebut Tidak mengetahui distribusi
Lebih terperinciPENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1
PENDUGAAN PARAMETER STATISTIK INDUSTRI 1 Agustina Eunike, ST., MT., MBA Mengetahui populasi dan membuat pernyataan peluang mengenai elemen yang diambil dari populasi tersebut Tidak mengetahui distribusi
Lebih terperinciSTATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Pertemuan 8 Outline: Simple Linear Regression and Correlation Multiple Linear Regression and Correlation Referensi: Montgomery, D.C., Runger, G.C., Applied Statistic and
Lebih terperinciSTATISTIK INDUSTRI 1. Distribusi Sampling. Distribusi Sampling
STATISTIK INDUSTRI 1 Agustina Eunike, ST., MT., MBA DISTRIBUSI SAMPLING PENGANTAR Mengetahui populasi dan membuat pernyataan peluang mengenai elemen yang diambil dari populasi tersebut Tidak mengetahui
Lebih terperinciPertemuan 8 STATISTIKA INDUSTRI 2 08/11/2013. Introduction to Linier Regression. Introduction to Linier Regression. Introduction to Linier Regression
Pertemuan 8 STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Outline: Regresi Linier Sederhana dan Korelasi (Simple Linier Regression and Correlation) Referensi: Montgomery, D.C., Runger, G.C., Applied Statistic and Probability
Lebih terperinciSTATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004
STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Kontrak Perkuliahan Pertemuan & Materi RPKPS Penilaian Tugas, short quiz (30%) Quiz 1 & 2 (40%) UAS (30%) Referensi Montgomery, D.C, George C. Runger. Applied Statistic and
Lebih terperinciUJI STATISTIK NON PARAMETRIK. Widha Kusumaningdyah, ST., MT
UJI STATISTIK NON PARAMETRIK Widha Kusumaningdyah, ST., MT SIGN TEST Sign Test Digunakan untuk menguji hipotesa tentang MEDIAN dan DISTRIBUSI KONTINYU. Pengamatan dilakukan pada median dari sebuah distribusi
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS (2)
PENGUJIAN HIPOTESIS (2) 2 Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id Blog : http://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Uji Hipotesis untuk Rata-rata Sampel
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS (2) Debrina Puspita Andriani /
PENGUJIAN HIPOTESIS (2) 2 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Uji Hipotesis untuk Rata-rata Sampel Berukuran Besar 3 Uji Rata-rata untuk Sampel Berukuran
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS 1
PENGUJIAN HIPOTESIS 1 Pengertian Pengujian Hipotesis From: BAHASA YUNANI HUPO THESIS Lemah, kurang, di bawah Teori, proposisi, atau pernyataan yang disajikan sebagai bukti Hipotesis suatu pernyataan yang
Lebih terperinci10/14/2010 UJI HIPOTESIS PENGERTIAN GALAT (ERROR) salah)
/4/ UJI HIPOTESIS UJI RATAAN UJIVARIANSI MA 8 Analisis Data Utriweni Mukhaiyar Oktober PENGERTIAN Hipotesis adalah suatu anggapan yang mungkin benar atau tidak mengenai satu populasi atau lebih yang perlu
Lebih terperinciMA2081 STATISTIKA DASAR. Utriweni Mukhaiyar 1 November 2012
Uji Hipotesis MA081 STATISTIKA DASAR MA081 STATISTIKA DASAR Utriweni Mukhaiyar 1 November 01 Pengertian Hipotesis adalah suatu anggapan yang mungkin benar atau tidak mengenai satu populasi atau lebih yang
Lebih terperinci4/16/2009. H 0 ditolak. H 0 tidak ditolak. ditolak. P(menolak H 0 H 0 benar) keputusan benar. = galat lttipe II = β. P(tidak menolak H 0 H 0 salah)
4/6/9 Galat (error) Uji Hipotesis H ditolak H benar H salah a P(menolak H H benar) galat tipe I keputusan benar MA 8 Statistika Dasar Kamis, 6 Februari 9 H tidak ditolak keputusan benar P(tidak menolak
Lebih terperinciDistribusi Peluang Kontinyu STATISTIK INDUSTRI 1. Distribusi Peluang Kontinyu. Distribusi Diskrit Uniform. Distribusi Diskrit Uniform 17/12/2014
STATISTIK INDUSTRI 1 Agustina Eunike, ST., MT., MBA Rata-rata dan Variansi Rumus Umum: Distribusi Peluang Diskrit dan Kontinyu UNIFORM Distribusi Diskrit Uniform Distribusi Diskrit Uniform Contoh: Suatu
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS (3)
PENGUJIAN HIPOTESIS (3) 3 Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id Blog : http://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2 Outline Uji Hipotesis untuk Proporsi 3 Uji Hipotesis
Lebih terperinciUJI HIPOTESIS UNTUK PROPORSI
PENGUJIAN HIPOTESIS UJI HIPOTESIS UNTUK PROPORSI Uji Hipotesis untuk Proporsi Data statistik sampel: - = Proporsi kejadian sukses dalam sampel - p = Proporsi kejadian sukses dalam populasi - - Statistik
Lebih terperinciDistribusi Peluang Kontinyu STATISTIK INDUSTRI 1. Distribusi Peluang Kontinyu. Distribusi Diskrit Uniform. Distribusi Diskrit Uniform 13/11/2013
3//203 STATISTIK INDUSTRI Agustina Eunike, ST., MT., MBA Rata-rata dan Variansi Rumus Umum: Distribusi Peluang Diskrit dan Kontinyu UNIFORM Distribusi Diskrit Uniform Distribusi Diskrit Uniform Contoh:
Lebih terperinciUji Hipotesis. MA2081 STATISTIKA DASAR Utriweni Mukhaiyar
Uji Hipotesis MA081 STATISTIKA DASAR Utriweni Mukhaiyar 8 Maret 01 Pengertian Hipotesis adalah suatu anggapan yang mungkin benar atau tidak mengenai satu populasi atau lebih yang perlu diuji kebenarannyaa
Lebih terperinciUJI RATAAN UJIVARIANSI MA 2081 STATISTIKA DASAR UTRIWENI MUKHAIYAR A PRIL 2011
Uji Hipotesis UJI RATAAN UJIVARIANSI MA 081 STATISTIKA DASAR UTRIWENI MUKHAIYAR A PRIL 011 Pengertian Hipotesisadalah i suatu anggapan yang mungkin benar atau tidak mengenai satu populasi atau lbih lebih
Lebih terperinciPertemuan 10 STATISTIKA INDUSTRI 2. Multiple Linear Regression. Multiple Linear Regression. Multiple Linear Regression 19/04/2016
19/04/016 Pertemuan 10 STATISTIKA INDUSTRI TIN 4004 Outline: and Correlation Non Linear Regression Referensi: Montgomery, D.C., Runger, G.C., Applied Statistic and Probability for Engineers, 5 th Ed. John
Lebih terperinciUJI HIPOTESA PERBEDAAN. t-test
UJI HIPOTESA PERBEDAAN t-test T-test Digunakan untuk menguji hipotesa komparatif (uji perbedaan) Digunakan untuk sample kecil & varian populasi tidak diketahui Merupakan salah satu tehnik statistik parametrik
Lebih terperinciDISTRIBUSI SAMPLING besar
DISTRIBUSI SAMPLING besar Distribusi Sampling Sampling = pendataan sebagian anggota populasi = penarikan contoh / pengambilan sampel Sampel yang baik Sampel yang representatif, yaitu diperoleh dengan memperhatikan
Lebih terperinciPengertian Pengujian Hipotesis
PENGUJIAN HIPOTESIS Pengertian Pengujian Hipotesis HUPO BAHASA YUNANI THESIS Pernyataan yang mungkin benar atau mungkin salah terhadap suatu populasi Lemah, kurang, di bawah Teori, proposisi, atau pernyataan
Lebih terperinciSILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran. 1. Menyusun langkahlangkah. 1. Langkahlangkah. setiap metode penarikan sampel 2.
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-209 Nama Mata Kuliah : Praktikum Statistika Jumlah SKS : 1 Semester : III Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-110 Teori Probabilitas
Lebih terperinciUji Hipotesis. Atina Ahdika, S.Si, M.Si. Universitas Islam Indonesia 2015
Uji Hipotesis Atina Ahdika, S.Si, M.Si Universitas Islam Indonesia 015 Definisi Hipotesis Suatu pernyataan tentang besarnya nilai parameter populasi yang akan diuji. Pernyataan tersebut masih lemah kebenarannya
Lebih terperinciPENGERTIAN PENGUJIAN HIPOTESIS
PENGUJIAN HIPOTESIS PENGERTIAN PENGUJIAN HIPOTESIS HUPO From: BAHASA YUNANI THESIS Pernyataan yang mungkin benar atau mungkin salah terhadap suatu populasi Lemah, kurang, di bawah Teori, proposisi, atau
Lebih terperinciBagian 2. Probabilitas. Struktur Probabilitas. Probabilitas Subyektif. Metode Frekuensi Relatif Kejadian untuk Menentukan Probabilitas
Probabilitas Bagian Probabilitas A) = peluang (probabilitas) bahwa kejadian A terjadi 0 < A) < 1 A) = 0 artinya A pasti terjadi A) = 1 artinya A tidak mungkin terjadi Penentuan nilai probabilitas: Metode
Lebih terperinciPengujian Hipotesis - Sipil Geoteknik 2013 PENGUJIAN HIPOTESIS. Dr. Vita Ratnasari, M.Si 02/10/2013
1 PENGUJIAN HIPOTESIS Dr. Vita Ratnasari, M.Si Pengertian hipotesis 2 Hipotesis merupakan pernyataan tentang sebuah parameter yang masih harus diuji kebenarannya. Pengujian hipotesis adalah prosedur untuk
Lebih terperinciSILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-204 Nama Mata Kuliah : Statistika Industri Jumlah SKS : 2 Semester : III Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-110 Teori Probabilitas Deskripsi
Lebih terperinciPRODI. Dosen : MM No.Revisi : 00. Semester : I Hal: 1 dari 5. kelompok. Deskripsi 2 populasi. Kemampuan. Kemampuan kerja.
RP S1 SP 01 A. CAPAIAN PEMAN : 1. CP 11.1 : Mampu menganalisis data secara kuantitatif baik secara univariat maupun Multivariat serta menerapkannya. 2. CP 8.1 : Memformulasikan masalah ke dalam pemodelan
Lebih terperinciPERTEMUAN KE 3 UJI HIPOTESIS BEDA DUA RATA-RATA
PERTEMUAN KE 3 UJI HIPOTESIS BEDA DUA RATA-RATA Uji beda dua rata-rata sampel berpasangan (Paired test) Dibutuhkan untuk mencek perbedaan yang bermakna antara dua nilai rata-rata ketika sampel-sampel tersebut
Lebih terperinciSTATISTIKA BISNIS PENDUGAAN STATISTIKA. Deden Tarmidi, SE., M.Ak., BKP. Modul ke: Fakultas Ekonomi dan Bisnis. Program Studi Akuntansi
Modul ke: STATISTIKA BISNIS PENDUGAAN STATISTIKA Fakultas Ekonomi dan Bisnis Deden Tarmidi, SE., M.Ak., BKP. Program Studi Akuntansi www.mercubuana.ac.id PENDAHULUAN Data yang sudah didapat dari populasi
Lebih terperinciUmmu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA
Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA 2016 Inferensia Statistika : Mencakup semua metode yang digunakan untuk penarikan kesimpulan atau generalisasi mengenai populasi dengan melakukan pengambilan sampel (sampling)
Lebih terperinciUji Hipotesis Mengenai Rataan (Hypothesis Test on the Mean) Oleh Azimmatul Ihwah
Uji Hipotesis Mengenai Rataan (Hypothesis Test on the Mean) Oleh Azimmatul Ihwah Uji Hipotesis Mengenai Rataan dari Satu Sampel yang Berasal dari Populasi Berdistribusi Normal, Variansi Diketahui Hipotesis
Lebih terperinciSILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran
SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-110 Nama Mata Kuliah : Teori Probabilitas Jumlah SKS : 2 Semester : II Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-101 Pengantar Teknik Industri
Lebih terperinciKontrak Kuliah Metode Statistika 2
Kontrak Kuliah Metode Statistika 2 Ayundyah K., M.Si. PROGRAM STUDI STATISTIKA UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA 2015 Deskripsi Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Metode Statistika 2 Semester/SKS : I / 3 SKS Kompetensi
Lebih terperinciBIOSTATISTIK HIPOTESIS UNTUK PROPORSI MARIA ALMEIDA ( ) NURTASMIA ( ) SOBRI ( )
BIOSTATISTIK UJI HIPOTESIS UNTUK PROPORSI MARIA ALMEIDA (20611003) NURTASMIA (20611022) SOBRI (20611027) : Tahapan-tahapan dalam uji hipotesis 1.Membuat hipotesis nol (H o ) dan hipotesis alternatif (H
Lebih terperinciUji Hipotesis dengan ANOVA (Analysis of Variance)
Uji Hipotesis dengan ANOVA (Analysis of Variance) I. Pengertian Dalam sebuah penelitian, terkadang kita ingin membandingkan hasil perlakuan (treatment) pada sebuah populasi dengan populasi yang lain dengan
Lebih terperinciDISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS
DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS U N I F O R M ( S E R A G A M ) B E R N O U L L I B I N O M I A L P O I S S O N MA 4085 Pengantar Statistika 26 Februari 2013 Utriweni Mukhaiyar M U L T I N O M I A L H I P E
Lebih terperinciESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN
ESTIMASI Arna Fariza PENDAHULUAN MATERI LALU Karena adanya berbagai alasan seperti banyaknya individu dalam populasi amatan, maka penelitian keseluruhan terhadap populasi tersebut tidaklah ekonomis, baik
Lebih terperinciUji Mengenai Variansi dan Proporsi. Oleh Azimmatul Ihwah
Uji Mengenai Variansi dan Proporsi Oleh Azimmatul Ihwah Uji Hipotesis Mengenai Variansi Beda uji hipotesis mengenai variansi dengan uji hipotesis mengenai rataan adalah pada parameter penduga, yaitu menggunakan
Lebih terperinciUji Hipotesa Dua Sampel (Lanjutan)
Uji Hipotesa Dua Sampel (Lanjutan) Tjipto Juwono, Ph.D. May 3, 2016 TJ (SU) Uji Hipotesa Dua Sampel (Lanjutan) May 2016 1 / 26 σ tidak diketahui, saling beda, sampel kecil Standard Deviasi Tidak Diketahui,
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA. 1.1 Latar Belakang
I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Statistik sangat sering ditemui dalam kehidupan sehari-hari, tidak hanya dalam dunia pendidikan dan ilmu pengetahuan. Statistik inferensia salah satunya, merupakan satu
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS (3) Debrina Puspita Andriani /
PENGUJIAN HIPOTESIS (3) 4 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Uji Hipotesis untuk Variansi/ Standard Deviasi 3 Uji Hipotesis untuk Variansi (1) 4 Data statistik
Lebih terperinciUJI 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 terperinciDISTRIBUSI ERLANG DAN PENERAPANNYA. Rini Kurniasih 1, Getut Pramesti 2 Mahasiswi Pendidikan Matematika FKIP UNS, Dosen Pendidikan Matematika FKIP UNS
DISTRIBUSI ERLANG DAN PENERAPANNYA Rini Kurniasih 1, Getut Pramesti 2 Mahasiswi Pendidikan Matematika FKIP UNS, Dosen Pendidikan Matematika FKIP UNS nia.rini.purita2316@gmail.com, getut.uns@gmail.com ABSTRAK
Lebih terperinciPengujian hipotesis. Mata Kuliah: Statistik Inferensial. Hipotesis
PENGUJIAN HIPOTESIS Prof. Dr. H. Almasdi Syahza, SE., MP Email: asyahza@yahoo.co.id 1 Hipotesis Hipotesis adalah suatu pernyataan mengenai nilai suatu parameter populasi yang dimaksudkan untuk pengujian
Lebih terperinciPercobaan terdiri dari 1 usaha. Peluang sukses p Peluang gagal 1-p Misalkan. 1, jika terjadi sukses X jika terjadi tidak sukses (gagal)
Percobaan Bernoulli 5 Percobaan terdiri dari 1 usaha Sukses Usaha Gagal Peluang sukses p Peluang gagal 1-p Misalkan 1, jika terjadi sukses X 0, jika terjadi tidak sukses (gagal) Distribusi Bernoulli 6
Lebih terperinciUJI 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 terperinciMETODE SAMPLING. Met. Sampling-T.Parulian
METODE SAMPLING Dari populasi hingga sampel Proses pengambilan sampel (sampling) dari populasi merupakan proses utama dalam statistika induktif. Sampling dilakukan karena seorang peneliti tidak mungkin
Lebih terperinciSTATISTIK 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 terperinciPENGARUH FAKTOR LINGKUNGAN FISIK TERHADAP WAKTU PERAKITAN STICK PLAYSTATION
PENGARUH FAKTOR LINGKUNGAN FISIK TERHADAP WAKTU PERAKITAN STICK PLAYSTATION Resa Taruna Suhada dan Ricky Reza Adhavi Program Studi Teknik Industri, Fakultas Teknologi Industri - Universitas Mercu Buana
Lebih terperinciDISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS
DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS UNIFORM (SERAGAM) BERNOULLI BINOMIAL POISSON MULTINOMIAL HIPERGEOMETRIK GEOMETRIK BINOMIAL NEGATIF MA3181 Teori Peluang 27 Oktober 2014 Utriweni Mukhaiyar DISTRIBUSI UNIFORM (SERAGAM)
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. 100% - 5 % = 95% (Ho di terima) 2,5% (Ho ditolak) 2,5% ( Ho ditolak ) - Zα 0 Zα
PENGUJIAN HIPOTESIS. Pengertian Hipotesis Hypo = Sementara Thesis = Jawaban Jadi hipotesis adalah jawaban sementara dari suatu pernyataan ( pejabat, mahasiswa, pegawai dan lain sebagainya.contoh :. Pernyataan
Lebih terperinciDISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS
DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS Uniform Bernoulli Binomial Poisson Distribusi Lainnya: Multinomial Hipergeometrik Geometrik Binomial Negatif BI5106 Analisis Biostatistika 27 September 2012 Distribusi uniform
Lebih terperinciDISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS
DISTRIBUSI DISKRIT KHUSUS Uniform U (seragam) MultinomialM l i i l Bernoulli Hipergeometrik Binomial Geometrik Poisson Binomial Negatif MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar 27 September 2012 2 Distribusi
Lebih terperinciDISTRIBUSI DISKRIT. MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar
DISTRIBUSI DISKRIT Uniform (seragam) Bernoulli Binomial Poisson Beberapa distribusi lainnya : MULTINOMIAL, HIPERGEOMETRIK, GEOMETRIK, BINOMIAL NEGATIF MA 081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar 5 Maret
Lebih terperinciPENAKSIRAN NILAI PARAMETER POPULASI
PENAKSIRAN NILAI PARAMETER POPULASI Setelah mengikuti perkuliahan minggu I, mahasiswa BOPR 5204 diharapkan mampu untuk (1) Menjelaskan penaksiran titik dan interval parameter populasi (2) Mengetahui jenis
Lebih terperinciDISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2. Distribusi Hipergeometrik
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2 TI2131 TEORI PROBABILITAS MINGGU KE-10 Distribusi Hipergeometrik Eksperimen hipergeometrik memiliki karakteristik sebagai berikut: 1. sebuah sampel random berukuran
Lebih terperinciUNIFORM (SERAGAM) BERNOULLI BINOMIAL POISSON BEBERAPA DISTRIBUSI LAINNYA : MULTINOMIAL, HIPERGEOMETRIK, MA 2081 Statistika Dasar.
DISTRIBUSI DISKRIT UNIFORM (SERAGAM) BERNOULLI BINOMIAL POISSON BEBERAPA DISTRIBUSI LAINNYA : MULTINOMIAL, HIPERGEOMETRIK, GEOMETRIK, BINOMIAL NEGATIF MA 2081 Statistika Dasar Utriweni Mukhaiyar 7 Maret
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. 2,5% (Ho ditolak) 2,5% ( Ho ditolak )
PENGUJIAN HIPOTESIS 1. Pengertian Hipotesis Hypo = Sementara Thesis = Jawaban Jadi hipotesis adalah jawaban sementara dari suatu pernyataan ( pejabat, mahasiswa, pegawai dan lain sebagainya.contoh : 1.
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA
I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan sehari-hari pasti kita dihadapi oleh suatu pilihan dan masalah pengambilan keputusan. Salah satu ilmu yang dapat digunakan untuk membantu pengambilan keputusan
Lebih terperinciStatistika 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 terperinciGARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP)
GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN (GBPP) Nama Mata Kuliah : STATISTIKA-2 **/ 2015 Kode Mata Kuliah/SKS : IT-022251/2 SKS Deskripsi singkat : Mata Kuliah Keilmuan dan Ketrampilan (MKKK) Statistika-2 merupakan
Lebih terperinciDISTRIBUSI SAMPLING. Berdistribusi normal dengan rataan. Dan variasi
DISTRIBUSI SAMPLING Definisi : distribusi sampling adalah distribusi peluang untuk nilai statistik yang diperoleh dari sampel acak untuk menggambarkan populasi. 1. Distribusi rata rata Misal sampel acak
Lebih terperinciPertemuan 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 terperinciUji Statistik Hipotesis
Modul 8 Uji Statistik Hipotesis Bambang Prasetyo, S.Sos. D PENDAHULUAN alam Modul 7, Anda sudah diperkenalkan pada inferensi. yang mencakup estimasi dan uji hipotesis. Dalam Modul 7, Anda juga sudah belajar
Lebih terperinciBab 2 DISTRIBUSI PELUANG
Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG PENDAHULUAN Setiap peristiwa akan mempunyai peluangnya masingmasing, dan peluang terjadinya peristiwa itu akan mempunyai penyebaran yang mengikuti suatu pola tertentu yang di sebut
Lebih terperinciBAB 5 FUNDAMENTAL DISTRIBUSI PELUANG MUHAMMAD NUR AIDI
BAB 5 FUNDAMENTAL DISTRIBUSI PELUANG MUHAMMAD NUR AIDI 5.1. Pendahuluan Untuk mendeteksi bagaimana konfigurasi titik dalam ruang apakah bersifat acak atau random, regular, ataupun cluster (kelompok); pertama-tama
Lebih terperinciSTATISTIK INDUSTRI 1. Agustina Eunike, ST., MT., MBA
STATISTIK INDUSTRI 1 Agustina Eunike, ST., MT., MBA Probabilitas PELUANG Eksperimen Aktivitas / pengukuran / observasi suatu fenomena yang bervariasi outputnya Ruang Sampel / Sample Space Semua output
Lebih terperinciSTATISTIKA DASAR MAF Dosen: Dr. Lutfi Rohman Wenny Maulina, M.Si
STATISTIKA DASAR MAF 1212 Dosen: Dr. Lutfi Rohman Wenny Maulina, M.Si Pokok Bahasan Pokok Bahasan KONTRAK PERKULIAHAN UTS 35% UAS 35% TUGAS/QUIZ 20% KEHADIRAN 10% REFERENSI: Walpole, Ronald E. 2011. Probability
Lebih terperinciSTATISTIKA 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 terperinciSTATISTIKA INDUSTRI I. Agustina Eunike, ST., MT., MBA.
STATISTIKA INDUSTRI I Agustina Eunike, ST., MT., MBA. PERTEMUAN-1 DATA Data Hasil pengamatan pada suatu populasi Untuk mendapatkan informasi yang akurat Pengumpulan data Pengolahan data Penyajian data
Lebih terperinciPengantar Uji Hipotesis. Oleh Azimmatul Ihwah
Pengantar Uji Hipotesis Oleh Azimmatul Ihwah Hipotesis Merupakan pernyataan/dugaan mengenai parameter dari 1 atau lebih populasi. Misalnya seorang guru Kimia ingin mengetahui apakah metode pembelajaran
Lebih terperinciUji Hipotesa Dua Sampel
Uji Hipotesa Dua Sampel Tjipto Juwono, Ph.D. April 19, 2016 TJ (SU) Uji Hipotesa Dua Sampel April 2016 1 / 28 Membandingkan Dua Populasi Contoh 1 Apakah ada perbedaan jumlah rata-rata penjualan rumah oleh
Lebih terperinciStatistik Non Parametrik
Statistik Non Parametrik STATISTIK PARAMETRIK DAN NON PARAMETRIK Statistik parametrik, didasarkan asumsi : - sampel random diambil dari populasi normal atau - ukuran sampel besar atau - sampel berasal
Lebih terperinciPengujian Hipotesa Dua Sampel
Pengujian Hipotesa Dua Sampel OUTLINES 1. Pengujian hipotesa bahwa mean dari dua populasi independen yang standard deviasinya diketahui adalah sama. Melakukan pengujian hipotesa bahwa dua proporsi populasi
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI POISSON TERGENERALISASI TERBATAS DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD
ESTIMASI PARAMETER MODEL REGRESI POISSON TERGENERALISASI TERBATAS DENGAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Fitra1, Saleh2, La Podje3 Mahasiswa Program Studi Statistika, FMIPA Unhas 2,3 Dosen Program Studi Statistika,
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA
I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Statistika sangat bermanfaat dalam kehidupan manusia, tidak hanya di bidang ilmu pengetahuan tapi penerapannya juga sangat aplikatif di dunia sehari-hari. Salah satunya
Lebih terperinciSTATISTIK NON PARAMETRIK (2) Debrina Puspita Andriani /
STATISTIK NON PARAMETRIK (2) 13 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Uji Korelasi Urutan Spearman Statistik Non Parametrik 3 Uji Korelasi Urutan Spearman
Lebih terperinciUJI T 2-SAMPEL INDEPENDEN (INDEPENDENT 2-SAMPLE T-TEST)
UJI T -SAMPEL INDEPENDEN (INDEPENDENT -SAMPLE T-TEST) Deny Kurniawan 008 Penulis memberikan ijin kepada siapapun untuk memperbanyak dan menyebarluaskan tulisan ini dalam bentuk (format) apapun tanpa batas.
Lebih terperinciSATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE MATA KULIAH : MT308
JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE MATA KULIAH : MT308 MINGGU KE POKOK & SUB POKOK BAHASAN 1 PENDAHULUAN
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Nurwahyu Alamsyah, S.Kom wahyualamsyah.wordpress.com. D3 - Manajemen Informatika - Universitas Trunojoyo Madura
PENGUJIAN HIPOTESIS Nurwahyu Alamsyah, S.Kom wahyu@plat-m.com wahyualamsyah.wordpress.com HIPOTESIS Berasal dari bahasa Yunani, Hupo (lemah) dan Thesis (teori). Jadi hipotesis dapat diartikan sebagai suatu
Lebih terperinciDistribusi Sampling 6.2. Debrina Puspita Andriani /
6. Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id Outline Pengertian dan Konsep Dasar Distribusi Sampling Distribusi Sampling Mean Distribusi Sampling Proporsi Distribusi Sampling
Lebih terperinciKAJIAN DATA KETAHANAN HIDUP TERSENSOR TIPE I BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL DAN SIX SIGMA. Victoria Dwi Murti 1, Sudarno 2, Suparti 3
JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman 241-248 Online di: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/gaussian KAJIAN DATA KETAHANAN HIDUP TERSENSOR TIPE I BERDISTRIBUSI EKSPONENSIAL DAN
Lebih terperinciUkuran Statistik Bagi Data
Ukuran Statistik Bagi Data Ahmad Zakaria, Ph.D. September 19, 2013 1 Ahmad Zakaria, Ph.D. Ukuran Statistik Bagi Data Definisi Parameter 2 Ahmad Zakaria, Ph.D. Ukuran Statistik Bagi Data Definisi Parameter
Lebih terperinciStatistika (MMS-1403)
Statistika (MMS-1403) Dr. Danardono, MPH danardono@ugm.ac.id Program Studi Statistika Jurusan Matematika FMIPA UGM MMS-1403 p.1/93 Distribusi Sampling Statistik Populasi: himpunan keseluruhan obyek yang
Lebih terperinciBAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA
BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA A. Deskripsi Data Hasil Penelitian Penelitian ini merupakan penelitian eksperimen dengan desain posttest only control design, yaitu menempatkan subyek penelitian ke dalam
Lebih terperinciPEMODELAN KUALITAS PROSES
TOPIK 6 PEMODELAN KUALITAS PROSES LD/SEM II-03/04 1 1. KERANGKA DASAR Sampling Penerimaan Proses Produksi Pengendalian Proses MATERIAL PRODUK PRODUK BAIK SUPPLIER Manufacturing Manufacturing KONSUMEN PRODUK
Lebih terperinciMATRIKS SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH PROBABILITA TERAPAN (SI) KODE / SKS: KD / 3 SKS
Minggu Pokok Bahasan ke dan TIU 1. 1.Distribusi sampling Memberi penjelasan tentang populasi, sampel, tehnik pengambilan sampel., serta distribusi sampling ratarata Sub Pokok Bahasan dan Sasaran Belajar
Lebih terperinciSTATISTIKA II IT
STATISTIKA II IT-021259 Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA 2016 KONTRAK KULIAH Waktu: Rabu, 7.30 10.30 dan 12.30 15.30 Jam mulai : 3 sks, maka: Mulai: 8. 00 Selesai: 3 x 50 menit = 150 menit 10.30 Keterlambatan
Lebih terperinciPENS. Probability and Random Process. Topik 8. Estimasi Parameter. Prima Kristalina Juni 2015
Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Probability and Random Process Topik 8. Estimasi Parameter Prima Kristalina Juni 2015 1 2 Outline 1. Terminologi Estimasi Parameter
Lebih terperincistatistika untuk penelitian
statistika untuk penelitian Kelompok Ilmiah Remaja (KIR) Delayota Experiment Team (D Expert) 2013 Freeaninationwallpaper.blogspot.com Apa itu Statistika? Statistika adalah ilmu yang mempelajari cara pengumpulan,
Lebih terperinciSESI 11 STATISTIK BISNIS
Modul ke: SESI 11 STATISTIK BISNIS Sesi 11 ini bertujuan agar Mahasiswa dapat mengetahui teori Hipoesa Sampel Besar statistik yang berguna sebagai alat analisis data Ekonomi dan Bisnis. Fakultas EKONOMI
Lebih terperinci