APLIKASI GOODNESS OF-FIT TEST KOLMOGOROV- SMIRNOV (K-S) UNTUK PENGUJIAN WAKTU TUNGGU KECELAKAAN PESAWAT TERBANG
|
|
|
- Yuliani Gunawan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 APLIKASI GOODNESS OF-FIT TEST KOLMOGOROV- SMIRNOV (K-S) UNTUK PENGUJIAN WAKTU TUNGGU KECELAKAAN PESAWAT TERBANG Jurusa Matematika, Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam, Uiversitas Negeri Semarag Abstrak. Permasalaha dalam peelitia ii adalah (1) bagaimaa prosedur utuk meguji kesesuaia himpua observasi yag diasumsika berasal dari distribusi Ekspoesial? da (2) bagaimaa perluasa fasilitas komputasi da aalisis yag berkaita dega pegujia waktu tuggu utuk kecelakaa fatal dari pesawat terbag? Baha atau materi peelitia ii adalah berbagai hasil peelitia para pakar yag telah dipublikasika di berbagai media (jural, iteret, perpustakaa maupu korespodesi secara lagsug). Utuk megaalisis hasil peelitia, dikaji secara deduktif-aalitis, berdasar kajia hasil peelitia sebelumya, defiisi, asumsi da teorema-teorema yag telah ada. Hasil aalisis data diasosiasika dega waktu tuggu utuk kecelakaa pesawat terbag yag diperoleh dari NTSB (Natioal Trasportatio Safety Board) utuk aplikasi prosedur yag telah ditetuka. Berdasar hasil peelitia da pembahasa dapat disimpulka (1) prosedur utuk meguji kesesuaia himpua observasi yag diasumsika berasal dari distribusi Ekspoesial adalah dega memodifikasi uji K-S da (2) perluasa fasilitas komputasi da aalisis yag berkaita dega pegujia waktu tuggu utuk kecelakaa fatal dari pesawat terbag utuk prosedur yag telah ditetuka dikerjaka dega batua software Excel da SPSS. Waktu atar kejadia kecelakaa fatal pada skedul peerbaga armada besar di USA ( ) megikuti distribusi ekspoesial, sedagka utuk armada kecil tidak megikuti distribusi ekspoesial. Dega demikia waktu atar kejadia kecelakaa fatal pada skedul peerbaga armada kecil di USA ( ) tidak memperlihatka sifat forgetfuless, sedagka utuk armada besar memperlihatka sifat tersebut. Berdasarka simpula di atas, maka disaraka utuk megembagka prosedur uji kebaika secara umum, megigat bahwa waktu tuggu kecelakaa pesawat terbag tidak selalu megikuti distribusi ekspoesial sebagaimaa diasumsika. Kata kuci: Uji K-S, distribusi ekspoesial, waktu atar kejadia, waitig-time, forgetfuless property PEDAHULUAN Salah satu problem petig dalam Statistika adalah mecari iformasi tetag betuk 121
2 populasi. Betuk populasi ii mejadi fokus ivestigasi. Sebagai alteratif beberapa iferesi berkaita dega aspek populasi mejadi perhatia pertama. Kesesuaia atara himpua ilai sampel terobservasi dega distribusi tertetu dapat dicek dega uji kebaika-suai (goodess of-fit test). Uji ii didesai utuk hipotesis ol yag mempuyai peryataa tetag betuk fugsi distribusi atau fugsi peluag dari populasi iduk. Secara ideal distribusi dalam hipotesis ii completely spesified, mecakup semua parameter. Uji kebaika-suai Kolmogorov-Smirov (K-S) telah dikembagka oleh Kolmogorov tahu 1933 da Smirov tahu Kolmogorov telah megembagka sebuah pegujia utuk megetahui apakah pegamata yag dilakuka kosiste dega sebuah sampel yag berasal dari beberapa distribusi kotiu tertetu. Smirov memperluasya utuk meguji apakah dua sampel cukup layak diaggap berasal dari distribusi yag sama. Berkaita dega peerbaga pesawat terbag, meskipu telah dipersiapka dega cermat, karea sesuatu hal dimugkika terjadiya kecelakaa yag fatal. Utuk aalisis lebih lajut, dibutuhka iformasi tetag distribusi waktu tuggu (waitig-times) utuk kecelakaa pesawat terbag yag fatal. Serig diasumsika bahwa waktu tuggu tersebut berdistribusi Ekspoesial. Utuk kecermata dalam aalisis perlu dilakuka uji kebaika- suai terhadap asumsi tersebut. Iterval waktu atara 2(dua) kejadia sukses diamaka waktu atar kedataga (iterarrival time). Jika T meyataka waktu atar kedataga, da W meyataka waktu tuggu (waitig time) maka dipuyai hubuga sebagai berikut. W = T1 + T T da T = W W 1 utuk 1 Dega demikia waktu tuggu kejadia ke- merupaka total waktu atar kedataga sebayak kejadia. Waktu tuggu kecelakaa pesawat terbag merupaka total waktu atar kecelakaa pesawat terbag dalam skedul peerbaga. Berdasar o-memoy property, iterval waktu atara beberapa kejadia yag berturut-turut adalah Ekspoesial. Dega demikia waktu tuggu kecelakaa pesawat terbag diasumsika berdistribusi Ekspoesial. Utuk kecermata dalam aalisis perlu dilakuka uji kebaika-suai terhadap asumsi tersebut. Berdasarka uraia di atas, permasalaha yag aka diteliti dirumuska sebagai berikut. 1. Bagaimaa prosedur utuk meguji kesesuaia himpua observasi yag diasumsika berasal dari distribusi Ekspoesial? 2. Bagaimaa perluasa fasilitas komputasi da aalisis yag berkaita dega pegujia waktu tuggu utuk kecelakaa fatal dari pesawat terbag? 122 Vol. 9 No.2 Desember 2011
3 METODE Baha atau materi peelitia ii adalah berbagai hasil peelitia para pakar yag telah dipublikasika di berbagai media (jural, iteret, perpustakaa maupu korespodesi secara lagsug) serta waktu tuggu utuk kecelakaa pesawat terbag yag diperoleh dari NTSB (Natioal Trasportatio Safety Board). Berbagai data dikaji secara medalam, diaalisis, da di-match-ka dega berbagai hasil peelitia para pakar yag telah dipublikasika di berbagai media (jural, iteret, perpustakaa maupu korespodesi secara lagsug). Peelitia dilakuka dega cara sebagai berikut. 1. Meetuka prosedur pegujia kesesuaia himpua observasi yag diasumsika berasal dari distribusi Ekspoesial. 2. Megembagka fasilitas komputasi da aalisis yag berkaita dega pegujia waktu tuggu utuk kecelakaa fatal dari pesawat terbag meguaka data yata (waktu tuggu utuk kecelakaa fatal dari pesawat terbag yag diperoleh dari NTSB. ( tsb/respose2.asp) utuk aplikasi prosedur yag telah ditetuka Utuk megaalisis hasil peelitia dikaji secara deduktif-aalitis, berdasar kajia hasil peelitia sebelumya, defiisi, asumsi da teorema-teorema yag telah ada. Hasil aalisis data diasosiasika dega waktu tuggu utuk kecelakaa pesawat terbag yag diperoleh dari NTSB (Natioal Trasportatio Safety Board) ( utuk aplikasi prosedur yag telah ditetuka. Disampig itu, hasil peelitia dikomuikasika da atau didiskusika dega para pakar Statistika, baik berupa semiar, simposium, koferesi, diskusi secara pribadi atau dimuat dalam jural atau bulleti, utuk memperoleh umpa balika. HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Hasil Peelitia Secara sederhaa prosedur utuk meguji kesesuaia himpua observasi yag diasumsika berasal dari distribusi Ekspoesial dapat dijelaska sebagai berikut. Diberika sampel sebayak observasi: X,..., * * * 1, X 2 X da diperoleh statistik terurut [ 1, X 2,..., X ] X yag berasal dari λx populasi berdistribusi ekspoesial. Hipotesis yag diuji adalah: H : F( x) = 1 e, x 0 dega F(x) fugsi distribusi ekspoesial dega parameter Modifikasi statistik ujiya adalah: 1 λ x 0 D = sup λx + S( x) (1 e ) = max( D, D ) < x < 123
4 * + dega: = 1 max j λx (1 j D j e da D sedagka S (x) dikostruksi dari data sampel. X = e j 1 max * λ j (1 ) j 1 Tabel 1. Komputasi Statistik Uji utuk Uji Kebaika-suai Waktu Atar Kejadia Kecelakaa Fatal pada Skedul Peerbaga Armada Besar (Sch.121) di USA ( ) rak(j) data(x) x/m F(x)=1-exp(-x/m) + D =Empir-teo D =Teo-empir (1) (2) (3) (4) (5) (6) 1 2 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,0417-0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,7535 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , E-06 0, , , , , Keteraga: m =Mea = 107,8269 da max(d+,d-)= 0, Vol. 9 No.2 Desember 2011
5 Tabel 3. Komputasi Statistik Uji utuk Uji Kebaika-suai Waktu Atar Kejadia Kecelakaa Fatal pada Skedul Peerbaga Armada Kecil (Sch.135) di USA ( ) Rak(j) data(x) x/m F(x)=1-exp(-x/m) + D =Empir-teo D =Teo-empir (1) (2) (3) (4) (5) (6) 1 1 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , ,2736 0, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Keteraga: 36, , Mea = m= 231,5 max( D +, D ) = 0,
6 Berikut ii diberika perluasa fasilitas komputasi da aalisis yag berkaita dega pegujia waktu tuggu utuk kecelakaa fatal dari pesawat terbag (dalam hari). Data diperoleh dari database NTSB (Natioal Trasportatio Safety Board) ( gov/ tsb/respose2.asp) utuk aplikasi prosedur yag telah ditetuka. Data meliputi (1) Skedul 121, utuk operasi armada besar, da (2) Skedul 135, utuk operasi armada kecil, sebagaimaa tersaji pada Tabel 1 da 3. Berdasarka data Tabel 1 dilakuka aalisis megguaka batua software SPSS, da diperoleh hasil, sebagaimaa tersaji dalam Tabel 2. Tabel 2. Oe-Sample Kolmogorov-Smirov Test Armada Besar Data N 52 Expoetial parameter.(a,b) Mea 107,83 Most Extreme Differeces Absolute,088 Positive,065 Negative -,088 Kolmogorov-Smirov Z,637 Asymp. Sig. (2-tailed),811 a Test Distributio is Expoetial. b Calculated from data. Berdasarka data Tabel 3 dilakuka aalisis megguaka batua software SPSS, da diperoleh hasil, sebagaimaa tersaji dalam Tabel 4. Tabel 4. Oe-Sample Kolmogorov-Smirov Test Armada Kecil N Data 62 Expoetial parameter.(a,b) Mea 231,50 Most Extreme Differeces Absolute,369 Positive,369 Negative -,016 Kolmogorov-Smirov Z 2,903 Asymp. Sig. (2-tailed),000 a Test Distributio is Expoetial. b Calculated from data. Pembahasa λx Hipotesis yag diuji adalah: H : F( x) = 1 e, x 0 0 dega F(x) fugsi distribusi 126 Vol. 9 No.2 Desember 2011
7 1 ekspoesial dega parameter λ. Berdasar komputasi pada Tabel 1, uji kebaika-suai x waktu atar kejadia kecelakaa fatal pada skedul peerbaga armada besar di USA ( ), diperoleh max( D +, D ) = 0, Berdasar tabel ilai kritik (Liliefors, 1969), pada taraf sigifikasi α = 5% diperoleh ilai kritik utuk statistik uji K-S sebesar 0,1470. Terlihat bahwa ilai max( D +, D ) = 0, 0884 kurag dari ilai kritikya. Dega demikia H0 diterima. Hal ii juga dapat dilihat dari aalisis megguaka SPSS, diperoleh p-value = 0,811 (Tabel 2) yag jelas lebih dari taraf sigifikasi α = 5%. Berdasar hasil di atas dapat disimpulka bahwa waktu atar kejadia kecelakaa fatal pada skedul peerbaga armada besar di USA ( ) megikuti distribusi ekspoesial. Berdasar komputasi pada Tabel 2, uji kebaika-suai waktu atar kejadia kecelakaa fatal pada skedul peerbaga armada kecil di USA ( ), diperoleh max( D +, D ) = 0, 369. Berdasar tabel ilai kritik (Liliefors, 1969), pada taraf sigifikasi α = 5% diperoleh ilai kritik utuk statistik uji K-S sebesar 0,1346. Terlihat bahwa ilai max( D +, D ) = 0, 0884 lebih dari ilai kritikya. Dega demikia H0 ditolak. Hal ii juga dapat dilihat dari aalisis megguaka SPSS, diperoleh p-value = 0,000 (Tabel 4) yag jelas kurag dari taraf sigifikasi α = 5%. Berdasar hasil di atas dapat disimpulka bahwa waktu atar kejadia kecelakaa fatal pada skedul peerbaga armada kecil di USA ( ) tidak megikuti distribusi ekspoesial. Dega demikia, waktu atar kejadia kecelakaa fatal pada skedul peerbaga armada kecil di USA ( ) tidak memperlihatka sifat forgetfuless, sedagka utuk armada besar memperlihatka sifat tersebut. SIMPULAN DAN SARAN Simpula Berdasar hasil da pembahasa dapat ditarik simpula sebagai berikut. 1. Prosedur utuk meguji kesesuaia himpua observasi yag diasumsika berasal dari distribusi Ekspoesial adalah dega memodifikasi uji K-S. Statistik ujiya adalah: D = sup λx + S( x) (1 e ) = max( D, D ) < x < * + dega: = 1 max j λx (1 j X j D j e da D = e j 1 1 max * λ j (1 ) sedagka S (x) fugsi distribusi empirik yag dikostruksi dari data sampel. 127
8 2. Perluasa fasilitas komputasi da aalisis yag berkaita dega pegujia waktu tuggu utuk kecelakaa fatal dari pesawat terbag utuk prosedur yag telah ditetuka, dikerjaka dega batua software Excel da SPSS. Waktu atar kejadia kecelakaa fatal pada skedul peerbaga armada besar megikuti distribusi ekspoesial, sedagka utuk armada kecil tidak megikuti distribusi ekspoesial. Dega demikia waktu atar kejadia kecelakaa fatal pada skedul peerbaga armada kecil tidak memperlihatka sifat forgetfuless, sedagka utuk armada besar memperlihatka sifat tersebut. Sara Berdasarka simpula di atas, maka disaraka utuk megembagka prosedur uji kebaika secara umum, megigat bahwa waktu tuggu kecelakaa pesawat terbag tidak selalu megikuti distribusi ekspoesial sebagaimaa diasumsika. DAFTAR PUSTAKA Kolmogorov, A Cofidece Limits for Ukow Distributio Fuctio. A Math. Statist.,12: Liliefors,H.W O the Kolmogorov-Smirov Test for Expoetial Distributios with Mea Ukow. Joural of the America Statistical Associatio.64: Massey, F.J The Kolmogorov Smirov Test for Normally with Mea ad variace Ukow. J. Am.Statist.Assoc.,48: Natioal Trasportatio safety Board(NTSB) (scheduled 12 large ad sch.135 small for ), Smirov, N.V Table for Estimatig the Goodess-of-fit of Empirical Distributios. A. Statist.19: Vol. 9 No.2 Desember 2011
Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling
Jural Gradie Vol No Juli 5 : -5 Perbadiga Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesia, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-vo Mises, da Uji Aderso-Darlig Dyah Setyo Rii, Fachri Faisal Jurusa Matematika,
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada
Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai
PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,
BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula
A. Pengertian Hipotesis
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT
I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN
JURAL MATEMATKA DA KOMPUTER Vol. 6. o., 77-85, Agustus 003, SS : 40-858 DSTRBUS WAKTU BERHET PADA PROSES PEMBAHARUA Sudaro Jurusa Matematika FMPA UDP Abstrak Dalam proses stokhastik yag maa kejadia dapat
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Statistika iferesi merupaka salah satu cabag statistika yag bergua utuk meaksir parameter. Peaksira dapat diartika sebagai dugaa atau perkiraa atas sesuatu yag aka terjadi
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma
9 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara
Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd
Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Maajeme risiko merupaka salah satu eleme petig dalam mejalaka bisis perusahaa karea semaki berkembagya duia perusahaa serta meigkatya kompleksitas aktivitas perusahaa
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Subjek Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di kawasa huta magrove, yag berada pada muara sugai Opak di Dusu Baros, Kecamata Kretek, Kabupate Batul. Populasi dalam peelitia ii adalah
Definisi Integral Tentu
Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.
Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual
Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah
BAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL
BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,
III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia
BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28
5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas
PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart
Prosidig Semiar Nasioal Peelitia, Pedidika da Peerapa MIPA, Fakultas MIPA, Uiversitas Negeri Yogyakarta, 2 Jui 2012 PENGGUNAAN METODE BAYESIAN OBYEKTIF DALAM PEMBUATAN GRAFIK PENGENDALI p-chart Adi Setiawa
BAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di bagia spiig khususya bagia widig Pabrik Cambrics Primissima (disigkat PT.Primissima) di Jala Raya Magelag Km.15 Slema, Yogyakarta. Peelitia
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. kuantitatif karena bertujuan untuk mengetahui kompetensi pedagogik mahasiswa
54 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia deskriptif dega pedekata kuatitatif karea bertujua utuk megetahui kompetesi pedagogik mahasiswa setelah megikuti mata kuliah
BAB 3 METODE PENELITIAN
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Metode Pegumpula Data Dalam melakuka sebuah peelitia dibutuhka data yag diguaka sebagai acua da sumber peelitia. Disii peulis megguaka metode yag diguaka utuk melakuka pegumpula
III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I
7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3
DISTRIBUSI KHUSUS YANG DIKENAL
0 DISTRIBUSI KHUSUS YANG DIKENAL Kita sudah membahas fugsi peluag atau fugsi desitas, baik defiisiya maupu sifatya. Fugsi peluag atau fugsi desitas ii merupaka ciri dari sebuah distribusi, artiya fugsi
BAB I PENDAHULUAN. Integral adalah salah satu konsep penting dalam Matematika yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Masalah Itegral adalah salah satu kosep petig dalam Matematika yag dikemukaka pertama kali oleh Isac Newto da Gottfried Wilhelm Leibiz pada akhir abad ke-17. Selajutya
IV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,
BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian
BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,
BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.
BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek
ARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN
ARTIKEL Meetuka rumus Jumlah Suatu Deret dega Operator Beda Markaba 191115198801005 Maret 015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN PUSAT PENGEMBANGAN DAN PEMBERDAYAAN PENDIDIK DAN TENAGA KEPENDIDIKAN
PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES
Jural Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 52 59 ISSN : 233 29 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN
III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam
BAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu
BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah penelitian pengembangan (research and
BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii adalah peelitia pegembaga (research ad developmet), yaitu suatu proses peelitia utuk megembagka suatu produk. Produk yag dikembagka dalam peelitia
3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian
19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.
Taksiran Interval bagi Rata-rata Parameter Distribusi Poisson Interval Estimate for The Average of Parameter Poisson Distribution
Prosidig Statistika ISSN: 460-6456 Taksira Iterval bagi Rata-rata Parameter Distribusi Poisso Iterval Estimate for The Average of Parameter Poisso Distributio 1 Putri Aggita Nuraei, Teti Sofia Yati, 3
BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh
BAB II METODOLOGI PENELITIAN. kualitatif. Kerangka acuan dalam penelitian ini adalah metode penelitian
BAB II METODOLOGI PEELITIA 2.1. Betuk Peelitia Betuk peelitia dapat megacu pada peelitia kuatitatif atau kualitatif. Keragka acua dalam peelitia ii adalah metode peelitia kuatitatif yag aka megguaka baik
BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena
7 BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia deskriptif-kuatitatif, karea melalui peelitia ii dapat dideskripsika fakta-fakta yag berupa kemampua siswa kelas VIII SMP
HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN
Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 0 6 ISSN : 2303 290 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND HUBUNGAN ANTARA KONVERGEN HAMPIR PASTI, KONVERGEN DALAM PELUANG, DAN KONVERGEN DALAM SEBARAN VIRA AGUSTA, DODI
MENENTUKAN PELUANG RUIN DENGAN METODE KOMBINASI EKSPONENSIAL
MENENTUKAN PELUANG RUIN DENGAN METODE KOMBINASI EKSPONENSIAL Karmila 1*, Hasriati 2, Haposa Sirait 2 1 Mahasiswa Program S1 Matematika 2 Dose Jurusa Matematika Fakultas Matematika da Ilmu Pegetahua Alam
METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh
III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian tindakan kelas yang dilaksanakan pada siswa
III. METODE PENELITIAN A. Settig Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia tidaka kelas yag dilaksaaka pada siswa kelas VIIIB SMP Muhammadiyah 1 Sidomulyo Kabupate Lampug Selata semester geap tahu pelajara
III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.
9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
38 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia adalah suatu cara ilmiah utuk medapatka data dega tujua tertetu. Peelitia yag megagkat judul Efektivitas Tekik Permaia Pioy Heyo dalam
BAB III METODE PENELITIAN
22 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Metode Peelitia Pada bab ii aka dijelaska megeai sub bab dari metodologi peelitia yag aka diguaka, data yag diperluka, metode pegumpula data, alat da aalisis data, keragka
BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.
BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Madiun, untuk mendapatkan gambaran kondisi tempat penelitian secara umum,
32 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Peelitia dilakuka di PT. INKA yag terletak di Jl. Yos Sudarso o 71 Madiu, utuk medapatka gambara kodisi tempat peelitia secara umum, termasuk kegiata-kegiata
PEMILIHAN UJI NONPARAMETRIK TERBAIK UNTUK DUA SAMPEL BEBAS MELALUI METODE SIMULASI
PEMILIHAN UJI NONPARAMETRIK TERBAIK UNTUK DUA SAMPEL BEBAS MELALUI METODE SIMULASI Sugiyato 1, Etik Zukhroah 2 1,2 Jurusa Matematika FMIPA-UNS, e-mail : 1 Sugiy@yahoo.co.id, 2 etikzukhroah@yahoo.co.id
BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan
BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu
ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika
Wed 6/0/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato tatistika Deskriptif Iferesi Estimasi Uji Hipotesis Titik Retag Estimasi da Uji Hipotesis Dilakuka setelah peelitia dalam tahap pegambila suatu
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka
Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu
BAB 4 UKURAN PENYEBARAN DATA Pada Bab sebelumya kita telah mempelajari beberapa ukura pemusata data, yaitu ukura yag memberika iformasi tetag bagaimaa data-data ii megumpul atau memusat Pada bagia Bab
Mata Kuliah: Statistik Inferensial
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL Prof. Dr. H. Almasdi Syahza, SE., MP Email: asyahza@yahoo.co.id DEFINISI Pegertia Sampel Kecil Sampel kecil yag jumlah sampel kurag dari 30, maka ilai stadar deviasi (s)
BAB 1 PENDAHULUAN. dimana f(x) adalah fungsi tujuan dan h(x) adalah fungsi pembatas.
BAB 1 PENDAHUUAN 1.1 atar Belakag Pada dasarya masalah optimisasi adalah suatu masalah utuk membuat ilai fugsi tujua mejadi maksimum atau miimum dega memperhatika pembatas pembatas yag ada. Dalam aplikasi
TEOREMA WEYL UNTUK OPERATOR HYPONORMAL
Jural UJMC, Volume 3, Nomor, Hal. - 6 pissn : 460-3333 eissn : 579-907X TEOREMA WEYL UNTUK OPERATOR HYPONORMAL Guawa Uiversitas Muhammadiyah Purwokerto, gu.oge@gmail.com Abstract This paper aims at describig
Pendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X
Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..
Statistika Inferensial
Cofidece Iterval Ara Fariza Statistika Iferesial Populasi Sampel Simpulka (estimasi) tetag parameter Medapatka statistik Estimasi: estimasi titik, estimasi iterval, uji hipotesa 2 1 Proses Estimasi Populasi
TINJAUAN PUSTAKA Pengertian
TINJAUAN PUSTAKA Pegertia Racaga peelitia kasus-kotrol di bidag epidemiologi didefiisika sebagai racaga epidemiologi yag mempelajari hubuga atara faktor peelitia dega peyakit, dega cara membadigka kelompok
PENAKSIR BAYES UNTUK PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL BERDASARKAN FUNGSI KERUGIAN KUADRATIK DAN FUNGSI KERUGIAN ENTROPI
PENAKSIR BAYES UNTUK PARAMETER DISTRIBUSI EKSPONENSIAL BERDASARKAN FUNGSI KERUGIAN KUADRATIK DAN FUNGSI KERUGIAN ENTROPI Nadya Zulfa Negsih, Bustami Mahasiswa Program Studi S Matematika Dose Jurusa Matematika
IMPLEMENTASI RUMUS SOBEL PADA WEB DENGAN TOPIK REGRESI LINIER MENGGUNAKAN VARIABEL INTERVENING
Versi Olie: https://joural.ubm.ac.id/idex.php/alu Vol.I (No. ) : 9-4. Th. 08 Implemetasi Rumus Sobel Pada Regresi Liear ISSN: 60-60 IMPLEMENTASI RUMUS SOBEL PADA WEB DENGAN TOPIK REGRESI LINIER MENGGUNAKAN
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, , Agustus 2003, ISSN : METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT
Vol. 6. No., 97-09, Agustus 003, ISSN : 40-858 METODE PENENTUAN BENTUK PERSAMAAN RUANG KEADAAN WAKTU DISKRIT Robertus Heri Jurusa Matematika FMIPA UNDIP Abstrak Tulisa ii membahas peetua persamaa ruag
PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT
Prosidig Semiar Nasioal Matematika da Terapaya 06 p-issn : 0-0384; e-issn : 0-039 PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Liatus
BAB III METODE PENELITIAN
36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode kuatitatif dega eksperime semu (quasi eksperimet desig). Peelitia ii melibatka dua kelas, yaitu satu
III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut
Bab 3 Kerangka Pemecahan Masalah
Bab 3 Keragka Pemecaha Masalah 3.1. Metode Pemecaha Masalah Peelitia ii disajika dalam lagkah-lagkah seperti ag terdapat pada gambar dibawah ii. Peajia secara sistematis dibuat agar masalah ag dikaji dalam
III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011
III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega
III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,
7 III. METODE PENELITIAN 3.1 Idetifikasi Masalah Variabel yag diguaka dalam peelitia ii adalah variabel X da variabel Y. Variabel X merupaka variabel bebas adalah kepemimpia da motivasi, variabel Y merupaka
Ukuran Pemusatan. Pertemuan 3. Median. Quartil. 17-Mar-17. Modus
-Mar- Ukura Pemusata Pertemua STATISTIKA DESKRIPTIF Statistik deskripti adalah pegolaha data utuk tujua medeskripsika atau memberika gambara terhadap obyek yag diteliti dega megguaka sampel atau populasi.
III. METODELOGI PENELITIAN
III. METODELOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika, meurut Arikuto (998:73)
SEBARAN t dan SEBARAN F
SEBARAN t da SEBARAN F 1 Tabel uji t disebut juga tabel t studet. Sebara t pertama kali diperkealka oleh W.S. Gosset pada tahu 1908. Saat itu, Gosset bekerja pada perusahaa bir Irladia yag melarag peerbita
Batas Bilangan Ajaib Pada Graph Caterpillar
J. Math. ad Its Appl. ISSN: 189-605X Vol. 3, No., Nov 006, 49 56 Batas Bilaga Ajaib Pada Graph Caterpillar Chairul Imro Jurusa Matematika FMIPA ITS Surabaya imro-its@matematika.its.ac.id Abstrak Jika suatu
PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI
Halama Tulisa Jural (Judul da Abstraksi) Jural Paradigma Ekoomika Vol.1, No.5 April 2012 PENGARUH INFLASI TERHADAP KEMISKINAN DI PROPINSI JAMBI Oleh : Imelia.,SE.MSi Dose Jurusa Ilmu Ekoomi da Studi Pembagua,
III PEMBAHASAN. λ = 0. Ly = 0, maka solusi umum dari persamaan diferensial (3.3) adalah
III PEMBAHASAN Pada bagia ii aka diformulasika masalah yag aka dibahas. Solusi masalah aka diselesaika dega Metode Dekomposisi Adomia. Selajutya metode ii aka diguaka utuk meyelesaika model yag diyataka
III. METODE PENELITIAN
9 III. METODE PENELITIAN A. Lokasi da Objek Peelitia Peelitia ii dilakuka di RPH Tejo Petak 10i, BKPH Parug Pajag KPH Bogor, Perum Perhutai Uit III Jawa Barat da Bate. Objek peelitia adalah waktu kerja
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para
Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)
Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,
BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Dalam melakuka peelitia, terlebih dahulu meetuka desai peelitia yag aka diguaka sehigga aka mempermudah proses peelitia tersebut. Desai peelitia yag diguaka
Statistika dibagi menjadi dua, yaitu: 1. Statistika Deskriftif 2. Statistik Inferensial Penarikan kesimpulan dapat dilakukan dengan dua cara, yaitu:
Peaksira Parameter Statistika dibagi mejadi dua yaitu:. Statistika Deskriftif 2. Statistik Iferesial Pearika kesimpula dapat dilakuka dega dua cara yaitu:. Peaksira Parameter 2. Pegujia Hipotesis Peaksira
simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalankan, animasi akan muncul pada dijalankan, ProModel akan menyajikan hasil laporan statistik mengenai
37 Gambar 4-3. Layout Model Awal Sistem Pelayaa Kedai Jamoer F. Aalisis Model Awal Model awal yag telah disusu kemudia disimulasika dega waktu simulasi selama 4,5 jam. Selama simulasi dijalaka, aimasi
PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN
PENGGGUNAAN ALGORITMA GAUSS-NEWTON UNTUK MENENTUKAN SIFAT-SIFAT PENAKSIR PARAMETER DAN DALAM SUATU MODEL NON-LINIER Abstrak Nur ei 1 1, Jurusa Matematika FMIPA Uiversitas Tadulako Jl. Sukaro-Hatta Palu,
BAB II LANDASAN TEORI. Dalam tugas akhir ini akan dibahas mengenai penaksiran besarnya
5 BAB II LANDASAN TEORI Dalam tugas akhir ii aka dibahas megeai peaksira besarya koefisie korelasi atara dua variabel radom kotiu jika data yag teramati berupa data kategorik yag terbetuk dari kedua variabel
BAB III METODE PENELITIAN
6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag
REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.
BAB 3 METODE PENELITIAN. Disini penerapan kriteria optimasi yang digunakan untuk menganalisis
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Peetapa Kriteria Optimasi Disii peerapa kriteria optimasi yag diguaka utuk megaalisis kebutuha pokok pada PT. Kusuma Kecaa Khatulistiwa yaitu : 1. Aalisis forecastig (peramala
III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMP Negeri 1 Seputih Agug. Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VII SMP Negeri 1 Seputih Agug sebayak 248 siswa
BAB III METODOLOGI PENELITIAN. yang diperoleh dengan penelitian perpustakaan ini dapat dijadikan landasan
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.. Jeis Peelitia Peelitia perpustakaa yaitu peelitia yag pada hakekatya data yag diperoleh dega peelitia perpustakaa ii dapat dijadika ladasa dasar da alat utama bagi pelaksaaa
LIMIT. = δ. A R, jika dan hanya jika ada barisan. , sedemikian hingga Lim( a n
LIMIT 4.. FUNGSI LIMIT Defiisi 4.. A R Titik c R adalah titik limit dari A, jika utuk setiap δ > 0 ada palig sedikit satu titik di A, c sedemikia sehigga c < δ. Defiisi diatas dapat disimpulka dega cara
DIMENSI PARTISI PADA GRAF KINCIR PARTITION DIMENSION OF WINDMILL GRAPH
PROPOAL TUGA AKHIR DIMENI PARTII PADA GRAF KINCIR PARTITION DIMENION OF WINDMILL GRAPH Oleh: CHANDRA IRAWAN NRP : 100 109 04 JURUAN MATEMATIKA FAKULTA MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INTITUT TEKNOLOGI
Metode Bootstrap Persentil Pada Sensor Tipe II Berdistribusi Eksponensial
Statistika, Vol. 7 No. 1, 1 6 Mei 007 Metode Bootstrap Persetil Pada Sesor Tipe II Berdistribusi Ekspoesial Jurusa Statistika FMIPA Uiversitas Islam Idoesia Yogyakarta Abstrak Metode bootstrap adalah suatu
B a b 1 I s y a r a t
34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat
BAB 6. DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT Deret Taylor
Bab 6 Deret Taylor da Deret Lauret BAB 6 DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT 6 Deret Taylor Misal fugsi f aalitik pada - < R ligkara dega pusat di da jari-jari R Maka utuk setiap titik pada ligkara itu f dapat
POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan
POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da
SIFAT-SIFAT FUNGSI EKSPONENSIAL BERBASIS BILANGAN NATURAL YANG DIDEFINISIKAN SEBAGAI LIMIT
Jural Matematika UNAND Vol. 4 No. 1 Hal. 12 22 ISSN : 2303 2910 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND SIFAT-SIFAT FUNGSI EKSPONENSIAL BERBASIS BILANGAN NATURAL YANG DIDEFINISIKAN SEBAGAI LIMIT ENIVA RAMADANI
Chapter 7 Student Lecture Notes 7-1
Chapter 7 Studet Lecture Notes 7-1 DASAR-DASAR UJI Hipotesis: Hipo (di bawah) da Tesis (peryataa yag telah diuji) Hipotesis Statistik:suatu proposisi atau aggapa megeai parameter populasi yag dapat diuji
BAB III MENENTUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INTERVAL WAKTU PREVENTIVE MAINTENANCE OPTIMUM SISTEM AXIS PADA MESIN CINCINNATI MILACRON DOUBLE GANTRY TIPE-F
BAB III MENENUKAN MODEL KERUSAKAN DAN INERVAL WAKU PREVENIVE MAINENANCE OPIMUM SISEM AXIS PADA MESIN CINCINNAI MILACRON DOUBLE GANRY IPE-F 3.1 Pedahulua Pada Bab II telah dijelaska beberapa teori yag diguaka
b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:
Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah
UKURAN TENDENSI SENTRAL
BAB 3 UKURAN TENDENSI SENTRAL Kompetesi Mampu mejelaska da megaalisis kosep dasar ukura tedesi setral. Idikator 1. Mejelaska da megaalisis mea.. Mejelaska da megaalisis media. 3. Mejelaska da megaalisis