BAB 2 LANDASAN TEORI

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "BAB 2 LANDASAN TEORI"

Transkripsi

1 BAB LANDASAN TEORI. Jes da Eleme Statstka Statstka adalah lmu yag berkata dega data (Guawa Satosa, 4). Hal-hal yag tercakup dalam statstka adalah pegumpula, klasfkas, pergkasa, orgasas, aalss da terpretas formas umerk. Kata statstk pertama kal dperkealka oleh Gottge Ashewall (79-77) da kata statstka dguaka oleh Zmmerma yag dpopulerka oleh Sr Jho Sclar dalam bukuya berudul Statstcal Accout of Scotlad (79-799). Meurut R. Guawa Satosa (4), eleme-eleme dasar dalam statstka yatu:. Populas, yatu hmpua ut-ut (orag, obyek, trasaks) yag meark utuk dseldk.. Varabel, yatu karakterstk atau sfat dar ut dvdual populas. 3. Pegukura, yatu proses yag dguaka utuk memasagka blagablaga kepada varabel dar ut populas dvdual. 4. Sesus dar populas, yatu kegata megukur varabel utuk setap ut populas. 5. Sampel, yatu hmpua baga dar populas. 6. Iferes statstk, yatu estmas, predks atau geeralsas terhadap populas yag ddasarka pada formas yag terkadug pada sampel. Statstka dbedaka mead (dua) es, yatu:. Statstka Deskrptf

2 Statstka deskrptf yatu statstka yag megguaka metode umerk da grafk utuk mecar pola dalam suatu kumpula data, mergkas formas yag terkadug dalam kumpula data da meghadrka formas dalam betuk yag dgka.. Statstka Iferesa (Iduktf) Statstka feresa yatu statstka yag megguaka data sampel utuk membuat estmas, keputusa, predks, da geeralsas terhadap kumpula data yag lebh besar. Meurut Rchard Luga (6), statstka feresa mempersoalka tetag tatacara pegambla kesmpula/keputusa, termasuk peetua ukura keadala dar kesmpula/keputusa tersebut.. Jes-Jes Data Data adalah baha metah yag perlu dolah sehgga meghaslka formas keteraga, bak kualtatf maupu kuattatf yag meuukka fakta (Naa Daaprata da Roy Setawa, 5). Meurut Rchard Luga (6), data adalah keteraga-keteraga atau fakta-fakta yag dkumpulka dar suatu populas atau lebh yag aka dguaka utuk meeragka cr-cr dar populas yag bersagkuta. Data kategork adalah formas yag memberka keteraga, gambara, atau fakta megea suatu persoala dalam betuk kategor, huruf, atau lambag. Meurut Elfrede Mahulae (), mafaat megguaka data kategork adalah:. Ruag yag dperluka utuk meympa data mead sagat sempt/kecl dbadgka dega data aslya atau data prmerya.. Waktu yag dlakuka utuk megaalss data aka mead lebh sgkat. 3. Hasl aalss data kategork dapat dlakuka atau dpertaggugawabka atas dasar pemkra sebaga berkut: a) Pada dasarya, aalss statstk dlakuka dega tuua utuk mempelaar perbedaa atau persamaa kelompok-kelompok dvdu yag dbetuk berdasarka kategor sebuah varabel atau lebh, atara

3 la perbedaa propors, prevales atau sde suatu perstwa tertetu atara kelompok dvdu yag dtau. b) Mempelaar asosas gada atar varabel kategork dega meerapka model logler atau model regres logstk yag melput peerapa statstk Raso Kesamaa atau Raso Kecederuga. c) Model asosas atau korelas atar varabel kategork dyataka telah mempuya pola yag stadard atau baku sehgga lebh mudah dapat dpaham da dulag kembal dega memaka berbaga macam data kategork sesua dega bdagya masg-masg. d) Kesmpula yag dambl berdasarka model asosas (emprs) atara varabel umerk kerap kal tdak dapat dpertaggugawabka, karea data yag dpaka pada umumya bukalah data yag sesua. Data yag bak, bear da sesua dega model meetuka kualtas kebaka/keputusa yag aka dambl terhadap suatu masalah dar populas yag aka dka. Meurut sfatya data terbag (dua) es, yatu:. Data Kualtatf yatu data yag dsaka buka dalam betuk agka yag berhubuga dega kategorsas, karakterstk berupa pertayaa atau katakata. Cotohya sembuh, rusak da sebagaya.. Data Kuattatf yatu data yag berbetuk blaga. Cotohya umlah mahasswa d FMIPA USU, umlah peuala barag setap bulaya da la sebagaya. Data kuattatf terbag (dua) es, yatu:. Data Dskrt yatu data kuattatf yag laya merupaka hasl peghtuga da berupa blaga bulat. Cotohya umlah aak tga orag.. Data Kotu yatu data kuattatf yag laya berdasarka pegukura yag laya berbetuk terval berupa blaga pecaha da blaga bulat. Cotohya tgg bada seseorag 6 cm, 65 cm da sebagaya.

4 Meurut Rchard Luga (6), berdasarka sumberya, data terbag (dua), yatu:. Data Iteral Data teral merupaka data yag dkumpulka oleh ut kera tertetu dalam lgkugaya utuk keperlua sedr. Msalya data mahasswa, dose, pegawa, keuaga da peralata d FMIPA USU.. Data Eksteral Data eksteral merupaka data yag dambl dar ut la. Msalya data dar FMIPA USU dguaka oleh BPS, maka data tersebut merupaka data eksteral bag BPS. Meurut Guawa Satosa (4), data dalam statstka dapat dperoleh dar 4 (empat) es sumber yag berbeda, yatu:. Sumber terpublkas. Racaga percobaa 3. Surve (pertayaa pada respode) 4. Observas Meurut cara memperolehya, data terbag atas (dua) es, yatu:. Data Prmer Data prmer adalah data yag lagsug dperoleh dar lapaga melalu percobaa, surve da observas. Msalya seorag peelt g megetahu hubuga atara besarya baya yag dkeluarka utuk promos da volume peuala atas komodt tertetu. Data baya promos da volume peuala tersebut merupaka data prmer bag peelt bersagkuta.. Data Sekuder Data sekuder dperoleh dar data prmer, basaya dalam publkas berupa tabel-tabel, sepert data harga, data mpor da ekspor da data produks. Data yag dpublkaska oleh Bada Pusat Statstk (BPS) selalu berupa data sekuder.

5 Data meurut waktu dbedaka atas (dua) es, yatu:. Data Slag Data slag merupaka data yag dkumpulka dalam waktu yag sfatya temporer. Msalya data hasl peelta pemasara pakaa ad d Jakarta tahu 4.. Data Berkala Data berkala merupaka data yag dkumpulka setap perode tertetu. Msalya umlah mpor mobl mewah meurut tahu, dar tahu 995 sampa tahu... Metode Pegumpula Data Meurut Rchard Luga (6), tekk pegumpula data melput:. Pegumpula lagsug Pegumpula data secara lagsug dlakuka dega cara megamat da mecatat semua hasl pegamata dar sumber pertama dlakuka dega cara percobaa, surve da observas.. Pegumpula tak lagsug Pegumpula data tak lagsug dlakuka dega cara meghmpu data yag dpeluka dar orag-orag atau ut ut-ut kera la yag telah megumpulka data tersebut secara lagsug.... Krtera Data Agar data dapat meeragka cr populas dega bear, data harus memeuh krtera-krtera sebaga berkut:. Obektf, yatu data yag bear-bear sama dega keadaa yag sebearya (apa adaya).. Mewakl populas.

6 3. Galat baku (stadard error) kecl. 4. Tepat waktu. 5. Releva...3 Tuua Pegumpula Data Meurut Rchard Luga, (6) bahwa tuua pegumpula data yatu:. Memperbak atau meyederhaaka teor atau hpotesa yag ada.. Mecptaka teor atau hpotess yag baru. 3. Megetahu keadaa atau hpotess yag ada. 4. Memecahka masalah yag mecakup ter-relas atara beberapa kasus (kelompok data)..3 Varabel (Peubah) Varabel (peubah) adalah sesuatu yag laya berubah-ubah meurut waktu atau berbeda meurut eleme atau tempat (Suprato, 4). Cotohya apabla obek yag dtelt adalah suatu perusahaa, peubahya alah umlah modal, umlah karyawa, umlah produks, umlah peuala, umlah paak perusahaa da sebagaya. Varabel (peubah) dbedaka mead (dua) es, yatu:. Varabel (peubah) Bebas yatu varabel (peubah) yag dapat berdr sedr da sfatya dapat mempegaruh varabel la.. Varabel (peubah) Terkat yatu varabel (peubah) yag tdak dapat berdr sedr sehgga sfatya dpegaruh oleh varabel (peubah) la..4 Skala Pegukura Skala pegukura adalah suatu skala yag dguaka utuk megklasfkaska peubah yag dukur supaya tdak terad kesalaha dalam meetuka aalss data

7 da lagkah-lagkah peelta selautya (Naa Daaprata da Roy Setawa, 5). Meurut Sam Kash Kachga (986), skala pegukura terdr dar 4 (empat) es, yatu:. Skala Nomal Skala omal yatu skala yag palg sederhaa dsusu berdasarka kategor. Cotohya es kelam yatu lak-lak da perempua.. Skala Ordal Skala ordal yatu skala berdasarka rakg/uruta, tdak mempuya skor yag sama da data yag dperoleh tdak mempuya art mutlak. Cotohya status sosal terdr dar kelas bawah, kelas meegah da kelas atas. 3. Skala Iterval Skala terval yatu skala yag meuukka arak atara satu data dega data la da mempuya bobot yag sama. Cotohya suhu da la-la. 4. Skala Raso Skala raso yatu skala yag mempuya la ol mutlak da mempuya arak yag sama. Cotohya berat bada seseorag 5 kg..5 Model Logler Model logler merupaka suatu model statstk yag bergua utuk meetuka depedes atau kecederuga atara beberapa peubah yag berskala omal atau kategorkal (Agrest, 99). Model logler merupaka metode statstk yag dapat dguaka utuk medeskrpska pola hubuga atar beberapa varabel (peubah) kategork. Dega aalss model logler dperoleh persamaa yag meggambarka ada tdakya hubuga atara dua atau lebh peubah da pola hubugaya sekalgus

8 utuk megetahu sel-sel maa yag memberka dstrbus sehgga terad kotrbus. Beberapa kelebha dar model logler adalah:. Dapat meetuka model matematka yag cocok utuk depedes lebh dar dua peubah.. Model logler dapat dguaka utuk meetuka besarya teraks yag meyebabka peubah tersebut depede atau tdak..5. Model Logler Tga Dmes k Adaka m adalah frekues harapa. Aggap semua m, da adaka k l m k. Tada dot yag megkut deks merupaka rata-rata yag berkeaa dega deks tersebut, sebaga cotoh Sehgga dperoleh:.... k I k k X..... Y..... Z k XY XZ k YZ k.. k k.... k.... k.... k... XYZ k k.. k. k k.... Jumlah dar parameter tersebut sama dega ol, yatu: X Y Z XY XY XYZ =... k k k k

9 Dega model loglear, agka-agka pada sel tabel kotges dapat dmodelka sedemka hgga pada tabel kotges tga dmes, model loglear adalah (Agrest, 99): L ˆ + XYZ () m k X Y Z k XY XZ k Keteraga: mˆ k la harapa dar X k = rata-rata dar seluruh logartma la harapa YZ k k X efek utama kategor ke- peubah X utuk =,,3 I Y efek utama kategor ke- peubah Y utuk =,,3, J Z k = efek utama kategor ke-k peubah Z utuk k =,,3, K XY = efek teraks atara kategor ke- peubah X da kategor ke- peubah Y utuk =,,3 I da =,,3, J XZ k efek teraks atara kategor ke- peubah X da kategor ke-k peubah Z utuk =,,3 I da k =,,3, K efek teraks atara kategor ke- peubah Y da kategor ke-k peubah Z utuk YZ k XYZ k =,,3, J da k =,,3, K = pegaruh teraks ke tga peubah terhadap model. Dega model logler dperoleh persamaa yag meggambarka ada tdakya hubuga atara dua peubah atau lebh da pola hubugaya. Utuk megterpretas model logler, delaska asosas margal da asosas parsal dar model dega megguaka odds raso yatu ukura utuk melhat hubuga atara la peubah peelas x dega peluag teradya suatu kategork pada peubah respo (Agrest, 99). Aalss logler dar suatu tabel frekues multvarat yag pada dasarya meyelesaka aalss tersebut dsebut odds atau odds raso (Hageaars, 993). Beberapa model logler utuk tabel kotges tga dmes dsaka dalam tabel berkut:

10 Tabel. Model Logler utuk Tabel Kotges Tga Dmes Nomor Model Logler Tga Dmes Smbol X Y Z Lm k k ˆ (X, Y, Z) X Y Z XY Lm k k ˆ (XY, Z) 3 X Y Z XY YZ Lm k k k ˆ (XY, YZ) 4 X Y Z XY YZ XZ Lm k k k k ˆ (XY, YZ, XZ) 5 X Y Z XY YZ XZ XYZ Lm k k k k k ˆ (XYZ).6 Tabel Kotges Pegguaa tabel kotges merupaka tekk peyusua data yag cukup sederhaa utuk melhat hubuga atara beberapa peubah dalam satu tabel (Abdul Hakm, ). Peubah yag daalss merupaka peubah kategorkal, yag memlk skala omal atau ordal. Jumlah seluruh frekues sel yag dharapka harus sama dega umlah seluruh pegamata. Data serg terdr dar seumlah obek yag terhtug dega atrbut tertetu yag dmlk oleh kategor-kategor tertetu yag dsusu dalam tabel satu dmes, dua dmes, tga dmes atau bahka lebh basaya dsebut tabel kotges satu arah, dua arah da tga arah (Elfrede Mahulae, ). Msalya suatu eksperme yag terdr dar observas yag dklasfkaska meurut dua peubah atau lebh peubah kategork. Peubah pertama mempuya b tgkat (b kategor) dtuls dega A, A, A 3,,A b. da peubah ke dua mempuya k tgkat (k kategor) dtuls dega B, B, B 3,, B k (Agrest, 99). Msalka y adalah bayakya keada peubah pertama pada tgkat ke- da peubah ke dua pada tgkat ke-, utuk =,, 3,, b da =,, 3,, k. Data tersebut dapat dsusu sepert tabel berkut:

11 Varabel Varabel Tabel. Tabel Kotges bxk B B B 3 B B k Jumlah A A A 3 : A : A b y y y 3 y y k y y y 3 y y k y 3 y 3 y 33 y 3 y 3k : y y y 3 y y k : y b y b y b3 y b y bk 3 b Jumlah m m m 3 m m k N = b = m + m + m 3 + m +m k b k yatu: Hal-hal yag yag berlaku dalam u depedes utuk tabel kotges. Sebayak tral dlakuka da tap-tap haslya dklasfkaska meurut (dua) sfat (A, A, A 3,,A b da B, B, B 3,, B k ). Jad, ada sebayak b k perstwa yag mugk (A da B ) pada setap percobaa. Setap tral bebas artya percobaa pertama tdak mempegaruh percobaa ke dua, da seterusya.. Probabltas perstwa A da B utuk setap satu eksperme adalah p yatu peluag A da B. Nla atau besarya p tdak dketahu. 3. y adalah bayakya frekues dega perstwa A da B terad dalam percobaa=frekues sel. Dega demka dperoleh suatu model yag meghaslka tabel probabltas sel sepert tabel berkut :

12 Varabel Varabel A A A 3 : Tabel.3 Tabel Probabltas bxk B B B 3 B B k Probabltas Bars p p p 3 p p k p p p 3 p p k p 3 p 3 p 33 p 3 p 3k : p. = P(A ) p.= P( A ) p 3. = P(A 3 ) A : A b Probabltas Kolom p p p 3 p p k : p b p b p b3 p b p bk p. = p. = p. 3 = p. = p. k = P(B ) P(B ) P(B 3 ) P(B ) P(B k ) p. = P(A ) p b. = P(A b ) N= P A )... P( A ) ( b = P B )... P( B ) ( k p. = p + p + p p k = P( A ) p. = p + p + p p b = P( B ) Jka la p. tdak dketahu, maka dcar la p ˆ. pˆ. N Jka la p. tdak dketahu, maka dcar la p ˆ. pˆ E. m N N pˆ pˆ.. H : P = P( H : P P( A da A da m N B ) = P( B ) P( A ). P( B ) = A ). P( B ) P P P P

13 VAR 3 V A 3 R... Tabel.4 Tabel Kotges Model Logler Tga Dmes VARIABEL J K Jumlah K Jumlah X X k X. X X k X. Jumlah X.. I X. X.k X. X X k X. X.. Jumlah X. X.k X. X. X.k X.. X Taksra la harapa masg-masg sel dyataka sebaga: mˆ mˆ k k X X.... X N N N ( X.. )( X.. )( X.. k ) N.. k N.7 U Ch-Kuadrat Utuk megterpretaska data pada tabel kotges, salah satu yag dapat dpaka adalah u Ch-Kuadrat (Agrest, 99). U Ch-Kuadrat adalah pegua hpotess megea perbadga atara frekues observas yag bear-bear terad dega frekues harapa/ekspektas. Frekues observas adalah la yag ddapat dar hasl observas sedagka frekues harapa adalah la yag ddapat dar peghtuga secara teorts. U Ch-Kuadrat dguaka utuk megetahu adaya hubuga atara peubah yag dukur tersebut sgfka atau tdak.

14 Keguaa u Ch-Kuadrat adalah:. Utuk megu apakah ada perbedaa yag cukup berart atara pegamata suatu obek (respo tertetu) terhadap la harapa.. Utuk megu apakah ada hubuga atara satu peubah berdasarka pegkategora (klasfkas) terhadap peubah laya yag uga dberka pegkategora (klasfkas). Hpotesa yag dperguaka adalah: H H : P : P k k P P.... P P.... P P.. k.. k Hpotesa berlaku utuk semua peubah yag bebas. Statstk u Ch- Kuadrat utuk tabel kotges (R.S.N Plla ad V. Bagavath, ) drumuska sebaga berkut: I J K ( k ek ) () e Keteraga: k k k observas utuk kasus-kasus yag dkategorka pada peubah ke-, da k ek bayak kasus yag dharapka utuk dkategorka pada peubah ke-, da k = sebuah la peubah acak u Ch-Kuadrat. Dega krtera pegua adalah: Jka Jka htug tabel maka Tolak H htug tabel maka Terma H U Ch-Kuadrat bayak dguaka d berbaga bdag yag meyagkut kesesuaa (goodess of ft) maupu u kebebasa tetag dstrbus emprs da teorts (Yusuf Wbsoo, 5). U ddasarka pada seberapa bak kesesuaa atara frekues pegamata (observas) da frekues yag dharapka dar dstrbus teorts yag dhpotesska. Pegua tetag kebebasa atara dua peubah atau lebh, ke homogetas propors, bahka sebaga alteratf dalam pegua beberapa

15 la lokas sekalgus yag aalog dega u keragama uga mead fokus dar u Ch-Kuadrat. Beberapa karakterstk u Ch-Kuadrat (R.S.N Plla ad V. Bagavath, ) yatu:. Pegua berdasarka pada keada-keada atau frekues-frekues, d maa dalam teor-teor dstrbus, pegua berdasarka rata-rata da stadard devas.. Utuk meemuka kesmpula, pegua Ch-Kuadrat harus daplkaska terutama pegua hpotess tetap tdak dguaka utuk estmas. 3. Pegua dapat dguaka atara semua hmpua dar observas da ekspektas frekues. 4. Utuk semua peambaha la deraat kebebasa, dstrbus Ch-Kuadrat baru harus dbetuk. 5. Pegua Ch-Kuadrat merupaka tuua pegua umum da serg dguaka dalam peelta. Beberapa asums dar pegua Ch-Kuadrat (R.S.N Plla ad V. Bagavath, ) adalah:. Semua observas harus depede.. Semua keada harus mutually exclusve. 3. Terdapat observas yag besar. 4. Utuk tuua perbadga, data tersebut harus dalam betuk yag asl..8 U Hpotess Pegua hpotess merupaka baga dar statstka feresa yag mempersoalka tetag kebeara suatu aggapa atau teor. Hpotess statstk adalah suatu asums atau peryataa, dapat bear atau salah, terhadap parameter atau cr satu atau beberapa populas yag dhadap (Rchard Luga, 6).

16 U hpotess megguaka data utuk mela kebeara suatu aggapa megea parameter populas yag sedag dpelaar. Data kemuda dolah gua medapatka peduga bag parameter populas. Nla peduga tdak harus sama dega la parameter yag dduga. Utuk memperoleh kesmpula yag bear, perlu dsusu suatu kadah pegambla keputusa. Dalam peyusua suatu kadah pegambla kesmpula, hal yag pertama harus dlakuka yatu meyusu aggapa semetara yag dsebut hpotess ol, dega smbol H, msalya: H : Peubah bebas tdak berpegaruh yata terhadap peubah tak bebas. Dalam peelta hpotess ol yatu: H : Tdak ada hubuga atara es maskapa peerbaga, harga tket pesawat terbag da tgkat pemesaa tket pesawat terbag berdasarka tuua peerbaga. Utuk megu kebeara H tersebut perlu dpertayaka, apakah hasl pegamata cotoh dapat meuag aggapa semetara tersebut atau tdak? Hpotess tadga dar H adalah H, msalya: H : Peubah bebas berpegaruh yata terhadap peubah tak bebas. Dalam tulsa hpotess tadga dar H yatu: H : Ada hubuga atara es maskapa peerbaga, harga tket pesawat terbag da tgkat pemesaa tket pesawat terbag berdasarka tuua peerbaga. U hpotess bertuua utuk membuktka kebeara salah satu d atara H da H terhadap la parameter populas. Artya, ka statstk u yag dperoleh dar data medukug H, maka H dterma, da meolak H. Sebalkya ka statstk u tersebut medukug H, maka terma H da meolak kebeara H.

17 .9 Deraat Kebebasa (Degree of Freedom) Deraat kebebasa berart umlah kelas yag aka dtempatka tapa melaggar batasa-batasa. Apabla aka dbadgka peghtuga dar la Ch-Kuadrat dega la dar tabel Ch-Kuadrat, maka deraat kebebasa harus elas. Deraat kebebasa dar u Ch-Kuadrat drumuska sebaga berkut (R.S.N Plla ad V. Bagavath, ): V = k (3) Keteraga: V = deraat kebebasa k = umlah dar batasa depede = umlah dar kelas frekues Utuk tabel kotges deraat kebebasa adalah: V = (c-)(r-) (4) Keteraga: c = umlah kolom r = umlah bars Utuk tabel kotges k deraat kebebasa adalah: (-)(-)+(-)(k-)+(-)(k-)+(-)(-)(k-) (5). U Kesesuaa (Goodess of Ft) U kesesuaa adalah pegua utuk megetahu apakah dua atau lebh populas adalah sama atau homoge (Abdul Hakm, ). Meurut Rchard Luga (6), u kesesuaa merupaka suatu u yag aka meetuka apakah secara teorts suatu populas mempuya sebara tertetu atau tdak. U kesesuaa populas pertama kal dperkealka oleh Karl Pearso pada tahu 9-a (Yusuf Wbsoo, 5). Karl Pearso mempertayaka kesesuaa

18 data yag teramat dega data frekues teorts yag ddasarka pada hpotessya. Teryata bayak la statstk dar pearka cotoh yag dplh secara acak tdak tepat atau sesua dega hasl teortsya. U kesesuaa bertuua utuk megetahu tetag sebara populas. Suatu cotoh acak dplh dar populas yag bersagkuta, kemuda formas cotoh tersebut dguaka utuk megu kebeara sebara populas tersebut. Apabla data populas atau data cotoh dklasfkaska meurut satu atrbut tuggal atau apabla aka megu dstrbus probabltas populas teorts, maka dguaka u kesesuaa (Yusuf Wbsoo, 5). Apabla hasl pegukura meuukka bahwa ada kesesuaa atau tdak terlalu meympag atara data frekues yag teramat dega frekues teorts, maka hpotess ol dterma. Tetap, ka tdak ada kesesuaa atara data frekues yag teramat dega frekues teorts, maka hpotess ol dtolak. Sesua tdakya frekues teramat dega frekues teorts dtetuka dega cara membadgka ukura kesesuaa dega suatu la dstrbus Ch-Kuadrat.. U Kebebasa (U Idepedes) U depedes adalah megu hpotess bahwa (dua) sfat tdak berhubuga (Abdul Hakm, ). U kebebasa mecakup u kebebasa dua faktor yag terdr dar beberapa kategor atau level. Dalam hal, hasl pegamata cotoh acak dklasfkas mead (dua) faktor yatu bars da kolom, masg-masg terdr dar beberapa kategor. Klasfkas dapat dlhat pada tabel kotges bxk sepert berkut :

19 Faktor I Kategor Ke... b Tabel.5 Tabel Kotges utuk Pegamata Dua Faktor b k.. Faktor II Kategor Ke- Jumlah P k k k. b b k b bk... b. p. p. p. p b. Jumlah.. P p.... k p p. p. k Apabla atara dua peubah tdak mempuya keterkata, maka dkataka bahwa ke duaya bebas atau tdak salg mempegaruh.. U K-Way U K-Way terdr dar (dua) tahap (Fazahadu Syurafah, ), yatu:. U utuk teraks K-suku atau lebh adalah ol. U berdasarka pada hpotesa bahwa efek order ke-k atau lebh sama dega ol. U dmula dar order tertgg hgga order teredah.. U utuk teraks K-suku adalah ol. U ddasarka pada hpotesa bahwa efek order ke-k sama dega ol. U dmula dar order teredah hgga order tertgg.

20 .3 U Asosas Parsal Tuua dar u asosas parsal adalah utuk megu hubuga ketergatuga atara dua peubah dalam setap level peubah laya. Dar u asosas parsal dketahu peubah yag aka dmasukka ke dalam model..4 Koefse Kotges Setelah dketahu ada tdakya hubuga atar peubah kategork pada pegua Ch- Kuadrat, selautya yag aka dlakuka adalah peghtuga la ukura keerata hubuga atar peubah dega megguaka koefse kotges (Dergbso Saga da Sugarto, ). Jka la Ch-Kuadrat sudah dperoleh, maka peghtuga koefse kotges sagat mudah da basaya pegtuga harga koefse kotges setelah meemuka harga Ch-Kuadrat. U sgfka yag dguaka adalah tabel krtk Ch-Kuadrat dega deraat kebebasa adalah (c-)(r-). Nla koefse kotges dapat dcar dega megguaka rumus: htug C (6) ( N ) C max htug m (7) m Dega memperhatka rumus d atas, dapat dketahu besarya la koefse kotges yatu Keteraga: C = koefse kotges C C. max htug = hasl peghtuga Ch-Kuadrat N = bayak data m = m (bars; kolom), dalam peelta la m adalah la mmal dar semua varabel yatu m (X;Y;Z).

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2. Tinjauan Teoritis BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka

Lebih terperinci

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas

Lebih terperinci

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,

Lebih terperinci

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl

Lebih terperinci

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan, BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga

Lebih terperinci

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES * PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka

Lebih terperinci

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN // REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,

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

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas

Lebih terperinci

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

3 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB METODE PENELTAN 3.1 Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d areal/wlaah koses huta PT. Sarmeto Parakata Tmber, Kalmata Tegah pada bula Aprl sampa dega Me 007. 3. Baha da Alat Baha ag dguaka utuk

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut

Lebih terperinci

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah

Lebih terperinci

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah

Lebih terperinci

Bab II Teori Pendukung

Bab II Teori Pendukung Bab II Teor Pedukug.. asar Statstka Utuk keperlua peaksra outstadg clams lablty, pegetahua dalam statstka mead hal yag petg. asar statstka yag dguaka dalam tess atara la :. strbus ormal Sebuah peubah acak

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas: ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X

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

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar

Lebih terperinci

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2 M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe

Lebih terperinci

X a, TINJAUAN PUSTAKA

X a, TINJAUAN PUSTAKA PENELITIAN SEBELUMNYA Statstka Deskrptf TINJAUAN PUSTAKA TINJAUAN STATISTIKA Uj Idepedes Uj depedes dguak utuk megetahu adaya hubuga atara dua varabel (Agrest, 1990). H 0 : tdak ada hubuga atara varabel

Lebih terperinci

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game

Lebih terperinci

REGRESI LINIER SEDERHANA

REGRESI LINIER SEDERHANA MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Dsusu oleh : I MADE YULIARA Jurusa Fska Fakultas Matematka Da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Udayaa Tahu 016 Kata Pegatar Puj syukur saya ucapka ke hadapa Tuha Yag Maha Kuasa

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peahulua Dalam bab aka membahas megea teor-teor tetag statstka oparametrk, korelas parsal tau Keall a korelas parsal meurut Ebuh GU a Oeka ICA.. Statstka Noparametrk Istlah oparametrk

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jes Peelta Dalam pelta peelt megguaka racaga eksperme. Eksperme adalah observas dbawah kods buata (artfcal codto), dmaa kods tersebut dbuat da d atur oleh s peelt. Dega

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling) Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu

Lebih terperinci

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI BAB STATISTIKA A RINGKASAN MATERI. Pegerta Data adalah kumpula keteraga-keteraga atau catata-catata megea suatu kejada, dapat berupa blaga, smbol, sat atau kategor. Masg-masg keteraga dar data dsebut datum.

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta merupaka strateg umum yag d aut dalam pegumpula data da aalss data yag dperluka, gua mejawab persoala yag dhadap. Meurut Arkuto (006 : 3) peelta

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.

Lebih terperinci

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis STATISTIK Ukura Gejala Pusat Ukura Letak Ukura Smpaga, Dspers da Varas Mome, Kemrga, da Kurtoss Notas Varabel dyataka dega huruf besar Nla dar varabel dyataka dega huruf kecl basaya dtuls Tmes New Roma

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel BAB LANDASAN TEORI.1 Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varabel terhadap varabel yag la. Varabel yag pertama dsebut dega bermacam-macam stlah:

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( ) Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling.

METODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling. METODE PENELITIAN Desa, Tempat da Waktu Peelta Peelta megguaka desa cross sectoal study. Lokas peelta d Kota Bogor. Pemlha lokas peelta secara purposve dega pertmbaga merupaka salah satu kecamata dega

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama. BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI 8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..

Lebih terperinci

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi) B. Meghtug ukura pemusata, ukura letak da ukura peyebara data serta peafsraya A. Ukura Pemusata Data Msalka kumpula data berkut meujukka hasl pegukura tgg bada dar orag sswa. 0 cm 30 cm 5 cm 5 cm 35 cm

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut 3/9/202 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas

Lebih terperinci

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk

Lebih terperinci

2.2.3 Ukuran Dispersi

2.2.3 Ukuran Dispersi 3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu

Lebih terperinci

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar

Lebih terperinci

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc & Notas Sgma Fadjar Shadq, M.App.Sc (fadjar_pg@yahoo.com & www.fadjarpg.wordpress.com Notas sgma memag jarag djumpa dalam kehdupa sehar-har, tetap otas tersebut aka bayak djumpa pada baga matematka yag la,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di PT. Mulya Agro Bioteknologi yang terletak BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokas da Waktu Peelta Peelta dlakuka d PT. Mulya Agro Botekolog yag terletak Perumaha Tegalgodo Asr Blok H III No. 10 Kecamata Karagploso, Kabupate Malag. Pemlha lokas peelta

Lebih terperinci

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah

Lebih terperinci

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,

Lebih terperinci

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data //203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura

Lebih terperinci

BAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PANDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BB I PNDHULUN Latar Belaag Data merupaa seumlah formas yag dapat membera gambara/eteraga tetag suatu eadaa Iformas yag dperoleh membera eteraga, gambara, atau fata megea suatu persoala dalam betu ategor,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN A.

BAB III METODE PENELITIAN A. BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelta 1. Tempat Peelta Peelta dlaksaaka d SMA Neger 5 Surakarta yag beralamat d Jala Lete Sutoyo No. 18, Nusuka, Baarsar, Jawa Tegah kode pos 57135. Pemlha

Lebih terperinci

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh

Lebih terperinci

Analisis Regresi Double Hurdle terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Partisipasi Perempuan Kawin dalam Kegiatan Ekonomi di Jawa Timur

Analisis Regresi Double Hurdle terhadap Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Partisipasi Perempuan Kawin dalam Kegiatan Ekonomi di Jawa Timur JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (03) 337-350 (30-98X Prt) D-9 Aalss Regres Double Hurdle terhadap Faktor-Faktor yag Mempegaruh Partspas Perempua Kaw dalam Kegata Ekoom d Jawa Tmur Devma Chrst Mukt

Lebih terperinci

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi. Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimendalah suatu penelitian yang

III. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimendalah suatu penelitian yang 37 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta merupaka suatu cara tertetu yag dguaka utuk meelt suatu permasalaha sehgga medapatka hasl atau tujua yag dgka. Meurut Arkuto (1991 : 3) peelta

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013. BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.. Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d SMP Neger 3 Gorotalo kota Gorotalo Props Gorotalo tahu pelajara 0/03. D SMP Neger 3 Gorotalo memlk 6 romboga belajar yag terdr

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Berdasarkan permasalahan yang akan diteliti oleh penulis, maka metode

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Berdasarkan permasalahan yang akan diteliti oleh penulis, maka metode 4 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode da Desa Peelta Berdasarka permasalaha yag aka dtelt oleh peuls, maka metode peelta yag dguaka yatu metode deskrptf komparatf (descrptvecomparatve). Sebagamaa yag

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh

Lebih terperinci

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da tempat peelta Dalam upaya pelaksaaa peelta,maka peelt melakukaya pada : 1. Tempat Peelta Gua memperoleh data yag dperluka dalam peulsa Skrps yag berjudul Pembetuka

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu

Lebih terperinci

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,

Lebih terperinci

Tabel Distribusi Frekuensi

Tabel Distribusi Frekuensi Tabel Dstrbus Frekues Tabel dstrbus frekues adalah susua data meurut kelas-kelas terval tertetu atau meurut kategor tertetu dalam sebuah daftar. Dar dstrbus frekues, dapat dperoleh keteraga atau gambara

Lebih terperinci

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi Metode Statstka Pertemua XII Aalss Korelas da Regres Aalss Hubuga Jes/tpe hubuga Ukura Keterkata Skala pegukura varabel Pemodela Keterkata Relatoshp vs Causal Relatoshp Tdak semua hubuga (relatoshp) berupa

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI DOUBLE HURDLE TERHADAP FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PARTISIPASI PEREMPUAN KAWIN DALAM KEGIATAN EKONOMI DI JAWA TIMUR

ANALISIS REGRESI DOUBLE HURDLE TERHADAP FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PARTISIPASI PEREMPUAN KAWIN DALAM KEGIATAN EKONOMI DI JAWA TIMUR ANALISIS REGRESI DOUBLE HURDLE TERHADAP FAKTOR- FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PARTISIPASI PEREMPUAN KAWIN DALAM KEGIATAN EKONOMI DI JAWA TIMUR Devma Chrst Mukt Ratau (), Dr. Dra. Isma Za, M. S. () Jurusa Statstka,

Lebih terperinci

Analisis Korelasi dan Regresi

Analisis Korelasi dan Regresi Aalss Korelas da Regres Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uad LOGO www.themegaller.com LOGO Data varat Data dega dua varael Terhadap satu pegamata dlakuka pegukurapegamata terhadap varael

Lebih terperinci

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE MAKSIMUM LIKELIHOOD Eka Mer Krst ), Arsma Ada ), Sgt Sugarto ) ekamer_tross@ymal.com ) Mahasswa Program S Matematka FMIPA-UR

Lebih terperinci

II. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan

II. LANDASAN TEORI. Wallpole (1995), mendefinisikan data kategori sebagai data yang diklasifikasikan II. LANDASAN TEORI.1. Data Kategor Wallpole (1995, medefsa data ategor sebaga data yag dlasfasa meurut rtera tertetu. Data ategor dsebut uga data ometr atau data yag bua merupaa hasl peguura. Data ategor

Lebih terperinci

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real. BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks

Lebih terperinci

Bab I Pendahuluan & Statistika Deskriptif

Bab I Pendahuluan & Statistika Deskriptif Bab I Pedahulua & Statstka Deskrptf Pegerta Statstka Dstrbus Frekues Cetral Tedecy Measure of Dsperso Pegerta Statstka Statstk (statstc) vs statstka (statstcs) Statstk: agka-agka Statstka: pegguaa data

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. teori dan definisi mengenai variabel random, regresi linier, metode kuadrat

BAB II LANDASAN TEORI. teori dan definisi mengenai variabel random, regresi linier, metode kuadrat BAB II LANDASAN TEORI Sebaga pedukug dalam pembahasa selajutya, dperluka beberapa teor da defs megea varabel radom, regres ler, metode kuadrat terkecl, peguja asums aalss regres, outler, da regres robust.

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN. pengaruh atau akibat dari suatu perlakuan atau treatment, dalam hal ini yaitu

METODOLOGI PENELITIAN. pengaruh atau akibat dari suatu perlakuan atau treatment, dalam hal ini yaitu 47 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta yag dguaka dalam peelta adalah metode eksperme. Metode dguaka atas pertmbaga bahwa sfat peelta ekspermetal yatu mecobaka suatu program latha

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDAAN TORI. Regres Ler ederhaa Dalam beberapa masalah terdapat dua atau lebh varabel yag hubugaya tdak dapat dpsahka, da hal tersebut basaya dseldk sfat hubugaya. Aalss regres adalah sebuah tekk

Lebih terperinci

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J) STATISTIKA A. Tabel Lagkah utuk megelompokka data ke dalam tabel dstrbus frekues data berkelompok/berterval: a. Retag/Jagkaua (J) J X maks X m b. Bayak kelas (k) Megguaka atura Sturgess, yatu k,. log c.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 15 di kota Gorontalo

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 15 di kota Gorontalo BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Tempat Da Waktu Peelta 3.. Tempat peelta Peelta dlaksaaka d SMP Neger 5 d kota Gorotalo 3.. Waktu peelta Peelta dlaksaaka sejak bula oktober hgga bula desember, yag melput

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian sangat diperlukan dalam sebuah penelitian untuk

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian sangat diperlukan dalam sebuah penelitian untuk BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta sagat dperluka dalam sebuah peelta utuk memaham suatu objek peelta da utuk medapatka sejumlah formas tetag masalah pokok yag aka dpecahka. Ada

Lebih terperinci

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI I ANALISIS REGRESI KORELASI Aalss regres mempelajar betuk hubuga atara satu atau lebh peubah bebas dega satu peubah tak bebas dalam peelta peubah bebas basaya peubah yag dtetuka oelh peelt secara bebas

Lebih terperinci

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN

SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Program Stud S1 Tekk Iformatka Fakultas Iformatka, Telkom Uversty SOLUSI TUGAS I HIMPUNAN Matematka Dskrt (MUG2A3) Halama 1 dar 6 Soal 1 Tetukalah eleme-eleme dar hmpua berkut! 2 x x adalah blaga real

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat 0 BAB LANDASAN TEORI. Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varael terhadap varael yag la. Varael yag pertama dseut dega ermacam-macam stlah: varael

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

Regresi & Korelasi Linier Sederhana Regres & Korelas Ler Sederhaa. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar la peubah

Lebih terperinci

REGRESI SEDERHANA Regresi

REGRESI SEDERHANA Regresi P a g e REGRESI SEDERHANA.. Regres Istlah regres dkemukaka utuk pertama kal oleh seorag atropolog da ahl meteorology Fracs Galto dalam artkelya Famly Lkeess Stature pada tahu 886. Ada juga sumber la yag

Lebih terperinci