TINJAUAN PUSTAKA PENDAHULUAN
|
|
|
- Widyawati Hadiman
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 PEDAHULUA Latar Blakag Dalam bidag didika, kgiata ilaia atau valuasi hasil blajar srta didik mruaka salah satu tugas tig yag harus dilakuka olh didik. Evaluasi hasil blajar srta didik dilakuka utuk mgtahui kmajua srta didik trhada kurikulum yag tlah diajarka. Salah satu uaya valuasi hasil blajar srta didik adalah mmbrika ujia ada tgah smstr da akhir smstr. amu, trkadag mbria soal yag trlalu susah atau trlalu mudah mybabka didik sulit mmbdaka kmamua srta didik. Olh kara itu, dirluka aalisis trhada soal ujia dga haraa hasil ujia mrrstasika kmamua srta didik. Bayak mtod yag dikmbagka dalam bidag sikomtrika yag diguaka utuk mgaalisis butir soal dari dkata scara klasik higga modr. Pdkata scara klasik yag diguaka adalah tori uji klasik (classical tst thory sdagka dkata modr dga itm rsos thory ( atau tori rso butir. Tori uji klasik mruaka suatu tori yag mudah dalam raaya amu mmiliki bayak klmaha. Olh kara itu, bayak liti mcoba mgmbagka mtod modr. Ask yag dirhatika dalam tori uji klasik adalah stia butir soal ditlaah murut ( tigkat ksukara butir; ( daya mbda butir; (3 ybara iliha jawaba, da (4 rliabilitas skor ts (Safari, 000. Tori rso butir mruaka tori gukura modr yag biasaya diguaka dalam aalisis butir soal. Dalam tori ii diguaka modl matmatis utuk mghubugka karaktristik butir soal dga kmamua rsod. Hubuga trsbut digambarka mlalui kurva karaktristik butir. Tujua Tujua yag igi dicaai dalam litia ii adalah :. Mraka tori uji klasik da tori rso butir utuk mmriksa butir soal ada soal Ujia Akhir Smstr Tigkat Prsiaa Brsama Istitut Prtaia Bogor (UAS TPB IPB mata kuliah Fisika tahu ajara 008/009.. Mcari modl yag ssuai utuk mggambarka butir-butir soal ada soal UAS TPB IPB utuk mata kuliah Fisika. TIJAUA PUSTAKA Tori Uji Klasik Tori uji klasik mruaka satu dari masalah yag disamaika olh ahli sikologi Blada Charls Sarma dga kos korlasi (Crockr & Algia, 986. Bbraa ask yag dirhatika dalam tori uji klasik yaitu tigkat ksukara butir, daya mbda butir, ybara iliha jawaba, da rliabilitas skor ts (Safari, 000. a. Tigkat Ksukara Butir ( Tigkat ksukara soal adalah luag utuk mjawab bar suatu soal ada tigkat kmamua trttu yag biasaya diyataka dalam btuk idks. Idks tigkat ksukara ii ada umumya diyataka dalam btuk roorsi yag bsarya brkisar 0,00,00. Prhituga idks tigkat ksukara ii dilakuka utuk stia omor soal. Rumus di bawah ii dirguaka utuk soal iliha gada (itko, 996. = Jumlah srta yag mjawab bar Jumlah sluruh srta ts Smaki bsar ilai yaitu smaki bsar roorsi srta ts dalam mjawab bar, maka soal trsbut diagga mudah. Smaki kcil ilai maka soal trsbut diagga sukar. Pada tori uji klasik, tigkat ksukara butir soal brgatug kada kmamua srta ujia. Bagi srta ujia yag brkmamua tiggi, butir soal mjadi mudah. Bagi srta ujia yag brkmamua rdah, butir soal mjadi sukar. Pada butir soal yag mudah, tamak kmamua srta ujia mjadi tiggi. Sdagka ada butir soal yag sukar, maka kmamua srta ujia mjadi rdah. Olh kara itu, tigkat ksukara butir soal tidak suhya mggambarka ukura karaktristik butir soal ssugguhya, aka ttai lbih mruaka kmamua rata-rata klomok srta ujia. Klasifikasi tigkat ksukara soal dalam itko (996 adalah: Jika ilai di atara 0,00 0,30 soal trgolog sukar, Jika ilai di atara 0,3 0,70 soal trgolog sdag, da Jika ilai di atara ilai 0,7,00 soal trgolog mudah.
2 b. Daya Pmbda (DP Daya mbda soal adalah ilai idks yag mujukka kmamua butir soal utuk mmbdaka klomok srta ujia yag brkmamua tiggi da brkmamua rdah. Daya mbda suatu butir soal ii didasarka ada hasil ts suatu klomok shigga daya mbda trsbut blum ttu brlaku ada klomok yag lai. Idks daya mbda brkisar atara -,00 samai dga,00. Smaki tiggi ilai daya mbda soal, maka smaki baik soal trsbut. Daya mbda soal utuk btuk iliha gada daat dihitug dga rumus sbagai brikut : ( BA BB DP DP = daya mbda soal, BA = jumlah jawaba bar ada klomok atas BB = jumlah jawaba bar ada klomok bawah = jumlah siswa yag mgrjaka ts. Dalam Crockr & Algia (986, daya mbda soal diklasifikasika sbagai brikut : Jika DP 0,4 maka butir soal baik/ditrima, Jika 0,3 DP < 0,4 maka butir soal cuku baik, Jika 0, DP < 0,3 maka butir soal rlu dirbaiki, da Jika DP < 0, maka soal ditolak. Pmbagia klomok diambil 5% dari uruta ilai trbaik sbagai klomok atas da 5% dari ilai trdah sbagai klomok bawah. Hal ii trdaat dalam Aastasi & Urbia (997 yag myataka bahwa scara umum rstas yag tat atara 5%-33%. Slai rumus di atas, utuk mgtahui daya mbda soal btuk iliha gada daat diguaka rumus korlasi oit bisrial (r b (Crockr & Algia, 986. Smaki tiggi ilai korlasi oit bisrial maka smaki baik soal trsbut. r b q r b = kofisi oit bisrial, µ + = rata-rata skor srta ujia yag mjawab bar, µ = rata-rata skor srta ujia, σ q = simaga baku skor total, = roorsi jawaba bar trhada smua jawaba siswa, = roorsi jawaba salah trhada smua jawaba siswa. c. Pybara liha Jawaba Pybara iliha jawaba dadika dasar dalam laaha soal. Hal ii dimaksudka utuk mgtahui brfugsi tidakya jawaba yag trsdia. Safari (000 myataka bahwa suatu iliha jawaba (gcoh daat dikataka brfugsi aabila :. Palig tidak diilih olh 5% srta ujia, da. Lbih bayak diilih olh klomok siswa yag blum aham matri. d. Rliabilitas Skor Ts Tujua utama mghitug rliabilitas skor ts adalah utuk mgtahui tigkat ktata (rcisio da kkosista skor ts. Idks rliabilitas brkisar atara 0-. Smaki tiggi kofisi rliabilitas suatu ts (mdkati, maki tiggi ula ktataya. Rliabilitas daat dihitug dga kofisi alfa, dalam Crockr & Algia (986 didfiisika sbagai brikut : i i = jumlah butir soal, i = ragam skor r butir soal, = ragam skor total. Tori Rso Butir Tori rso butir mruaka tori gukura modr yag biasaya diguaka dalam aalisis butir soal. ama lai tori rso butir adalah latt trait thory (LTT atau charactristics curv thory (CCT. Pgmbaga tori rso butir didasarka kada dua ostulat. Postulat rtama adalah bahwa kmamua subyk (ami ada suatu butir daat dirdiksi olh sragkat faktor yag disbut traits, latt traits atau abilitis. Trait adalah dimsi kmamua ssorag srti kmamua vrbal, kmamua sikomotor, kmamua kogitif, da sbagaiya. Postulat kdua adalah bahwa hubuga atara kmamua srta ts ada suatu butir da ragkat kmamua lat yag mdasariya daat digambarka mlalui kurva karaktristik butir atau itm
3 3 charactristics curv (ICC (Hamblto t al., 99. Modl-modl karaktristik butir trgatug ada btuk matmatis fugsi karaktristik butirya da bayakya aramtr yag dilibatka dalam modl yag diguaka. Hal ii dikaraka tidak smua modl cocok utuk ragkat data ts yag lai. Bbraa asumsi modl tori rso butir dalam Hamblto t al. (99 adalah sbagai brikut:. Asumsi rtama adalah satu dimsi (uidimsioal. Asumsi ii sagat sulit diuhi dikaraka bayakya faktorfaktor yag mmgaruhi ts srti kogitif, kribadia, da admiistrasi ts. amu yag alig tig dari asumsi ii adalah adaya satu komo yag diagga domia dalam mtuka kmamua subyk. Murut Hutt (980 dalam Hatti (985 bahwa uidimsioal daat diriksa dga akar ciri dalam aalisis faktor. Asumsi uidimsioal daat dilihat dga mghitug rasio atara akar ciri yag rtama da kdua. Jika rasioya tiggi, maka modl brsifat uidimsioal.. Asumsi kdua dikal dga kbbasa lokal (local iddc. Asumsi ii maksudya adalah rso srta ts trhada suatu butir tidak brhubuga dga butir laiya dalam ts trsbut. Modl Tori Rso Butir Modl ogiv ormal ada awalya adalah modl yag alig domia diguaka dalam gmbaga tori rso butir. amu modl trsbut saat ii sudah jarag diguaka da digatika dga modlmodl logistik. Modl logistik lbih srig diguaka kara rosdur komutasiya lbih mudah da sdrhaa dibadigka modl ogiv ormal. Ada tiga modl logistik yag srig diguaka saat ii (Hamblto t al., 99 yaitu :. Modl logistik satu aramtr (modl rasch atau itm rsos thory - aramtr logistic ( PL yaitu utuk mgaalisis data yag haya mitikbratka ada aramtr tigkat ksukara. Kurva karaktristik butir soal utuk modl satu aramtr dibrika olh rsamaa : ( bi ( ( bi. Modl logistik dua aramtr atau itm rsos thory -aramtr logistic ( PL yaitu utuk mgaalisis data yag haya mitikbratka ada aramtr tigkat ksukara da daya mbda soal. Kurva karaktristik butir soal utuk modl dua aramtr dibrika olh rsamaa : Da i ( bi ( Da i ( bi 3. Modl logistik tiga aramtr atau itm rsos thory 3-aramtr logistic ( 3PL yaitu utuk mgaalisis data yag mitikbratka ada aramtr tigkat ksukara soal, daya mbda soal, da luag mbak (gussig. Kurva karaktristik butir soal utuk modl tiga aramtr dibrika olh rsamaa : Da i ( bi ( c i ( c i Da i ( bi P i (θ = luag bahwa srta ts dga kmamua mjawab butir soal k-i dga bar, a i = aramtr daya mbda soal butir k-i, b i = aramtr tigkat ksukara, yaitu satu titik ada skala ability dimaa kmugkia utuk mjawab bar sbsar 0,5. = luag tbaka bar butir k-i. c i θ D = aramtr kmamua srta ts, = faktor skalaa yag diikutka utuk mjadika fugsi logistik srua mugki dga fugsi ogiv ormal (D =,70. Pdugaa Paramtr Lagkah rtama da alig tig dalam alikasi tori rso butir adalah dugaa aramtr, baik aramtr kmamua srta uji mauu aramtr karaktristik butir (Hamblto t al., 99. Ada bbraa mtod yag diguaka utuk mduga aramtr ada modl tori rso butir. Salah satu mtod yag diguaka adalah mtod kmugkia maksimum (maimum liklihood stimatio, MLE. Prisi dasar dari mtod MLE dalam Hogg t al. (978 adalah jika trdaat cotoh acak X, X,..., X dari sbuah sbara yag mmiliki suatu fugsi kkata luag f(;θ, ΘΩ. Fugsi kkata luag brsama dari X, X,..., X adalah f( ;Θ, f( ;Θ,..., f( ;Θ. Fugsi kkata luag brsama ii diadag sbagai fugsi dari Θ. Dga dfiisi yag tlah dlaska maka
4 4 fugsi isbah kmugkia (L daat diotasika sbagai brikut : L(Θ;,,..., =f( ;Θ, f( ( ;Θ,..., f( ;Θ Hamblto t al. (99 mdfiisika fugsi liklihood utuk modl tori rso butir adalah sbagai brikut : L(,,..., X l L(, X l X j i j i j i P l dga 0, Θ=(θ;a,b,c Dimaa a, b, da c adalah aramtr butir soal, da θ adalah aramtr kmamua. (modl ii diasumsika modl 3PL. Kurva Karaktristik Butir Kurva karaktristik butir dalam Hamblto t al. (99 adalah suatu hubuga matmatis yag brkaita dga luag brhasil (misalya, mmbrika rso yag bar ada butir soal yag diukur dga mlihat kmamua ujia da karaktristik butir soal. Smaki tiggi kmamua ssorag, maka luag utuk mjawab sbuah butir soal dga bar aka smaki migkat (Crockr & Algia, 986. Pluag Kmamua soal (b=-;a= soal (b=-;a=0,5 soal 3 (b=;a=;c=0,5 Gambar. Kurva karaktristik butir dga brmacam-macam asimtot da kmiriga,..., Q l P ( l Q P Q 3 Gambar mruaka ilustrasi kurva karaktristik butir yag diambil dalam Embrtso & Ris (000 trdiri atas tiga butir soal. Soal omor da omor mmiliki tigkat ksukara yag sama sbsar - ttai mmiliki ilai daya mbda yag brbda. Prbdaa atara modl PL da PL trltak ada ilai daya mbda. Pada modl PL diasumsika ilai a (daya mbda stia soal brilai sama. Sdagka ada modl PL, daya mbda utuk stia soalya brbda. Soal omor 3 mruaka cotoh modl 3PL da trdaat luag mbak sbsar 0,5. Brdasarka soal omor 3, daat dilihat ssorag yag mmiliki kmamua tiggi mmiliki luag utuk mjawab salah da sbalikya ssorag yag mmiliki kmamua rdah masih mmiliki luag utuk mjawab bar. Kssuaia Modl Kssuaia modl adalah utuk mguji karaktristik butir soal stlah dirso olh brbagai kmamua srta ts. Uji kssuaia (goodss of fit tst modl dilakuka utuk stia butir soal yag dirso. Pgujia mgguaka statistika Z yag brdistribusi khi kuadrat (chi-squar (Hamblto t al., 99 dga rumus sbagai brikut : z m E( E( [ E( ] dga Z j mk = roorsi jawaba bar ada butir k-i dalam klomok kmamua k-j, E( = ilai haraa, = bayakya srta ts yag mrso butir k-i dalam klomok kmamua k-j, k = bayakya aramtr dalam modl, m = bayakya katgori kmamua yag brgatug ada dugaa kmamua srta ts. Hiotsis ol dalam gujia ii myataka bahwa kurva karaktristik ssuai utuk data rso butir k-i. Kssuaia modl utuk suatu butir ditujukka olh ilai khi kuadrat miris butir yag tidak mlbihi ilai khi kuadrat toritis.
5 5 Pmiliha Modl Aalisis yag diguaka utuk mmilih modl adalah liklihood ratio tst (LRT. LRT mruaka suatu uji yag mmbadigka ilai fugsi liklihood utuk dua modl yag aka diuji. Statistik uji LRT didfiisika dalam Wibrg (007 sbagai brikut : a G l l[ a c] ( m c a = ilai fugsi liklihood dari modl augmtd, c = ilai fugsi liklihood dari modl comact, m = slisih jumlah aramtr atara modl augmtd da modl comact. Slai mgguaka mgguaka LRT, miliha modl daat dilihat dari idks rliabiltas. Smaki tiggi ilai rliabilitas maka modlya smaki baik. Kritria Butir Soal Pmiliha kritria butir soal dilihat brdasarka uji kssuaia modl da bsarya ilai aramtr butir soal yaitu daya mbda, tigkat ksukara da luag mbak. Murut Lord (980 dalam tori rso butir, soal yag idal adalah soal yag mmiliki daya mbda brkisar (satu da luag mbak mdkati ol. Dalam Hamblto t al. (99, ilai b yag mdkati -,00 madaka bahwa butir soal mudah, da ilai b yag mdkati +,00 brarti butir soal trsbut trgolog sukar utuk klomok trsbut. Shigga disimulka sbagai brikut (scara rigkas disajika ada Tabl :. Soal yag baik adalah modl stia soal yag ssuai dga modl jika ilai khi kuadrat miris butir yag tidak mlbihi ilai khi kuadrat toritis (ilai > 0,05, mmiliki ilai daya mbda brkisar, luag mbak kcil, da tigkat ksukara brada di atara ilai -, 00 samai dga +,00.. Soal yag cuku baik adalah soal yag ssuai modl jika ilai khi kuadrat miris butir yag tidak mlbihi ilai khi kuadrat toritis (ilai > 0,05 da salah satu kritria soal yag baik tidak truhi. 3. Soal yag blum daat digambarka adalah soal yag tidak ssuai dga modl yag digambarka jika ilai khi kuadrat miris butir lbih bsar ilai khi kuadrat toritis (ilai <0,05. Tabl. Kritria butir soal Kritria Modl PL PL 3PL Baik > 0,05; - b > 0,05; a 0.5; - b > 0,05; a 0,5; -<b<; c 0, Cuku Baik > 0,05; b<- atau b> Jika salah satu kritria soal baik tidak truhi. Jika salah satu kritria soal baik tidak truhi. BAHA DA METODE Blum daat digambarka < 0,05 (uji chisquar < 0,05 <0,05 Baha Plitia ii mgguaka data yag dirolh dari hasil jawaba UAS Fisika TPB IPB yag dilaksaaka ada taggal 5 Jui 009. Jumlah srta ujia sbayak 596 siswa. Jumlah butir soal sbayak 35 butir soal iliha gada. Stia soal mmiliki lima iliha jawaba yaitu A, B, C, D, da E. laia dilakuka dga mbria skor utuk jawaba bar da 0 utuk jawaba salah. Soal UAS TPB IPB mata kuliah Fisika trdiri dari tiga bagia yaitu :. Soal omor samai dga omor 4, mmilih satu dari lima jawaba trsdia.. Soal omor 5 samai dga omor 30, aalisis hubuga atar hal. 3. Soal omor 3 samai dga 35, asosiasi brgada. Mtod Tahaa-tahaa yag dilakuka ada litia ii adalah :. Pyiaa data brua giuta jawaba srta UAS TPB IPB utuk mata kuliah Fisika ada tahu ajara 008/009.. Praa tori uji klasik a. Mghitug idks tigkat ksukara, b. Mghitug daya mbda,
BAB 1 HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT
Catata Kuliah EL Aalisis Numrik BAB HAMPIRAN TAYLOR DAN ANALISIS GALAT. Pgatar Mtod Numrik Ktika kita mylsaika prsamaa-prsamaa matmatika di maa torma-tormaya masih dapat ditrapka, solusi aalitik atau solusi
S - 1 Penggunaan Metode Bayesian Obyektif dalam Analisis Pengukuran Tingkat Kepuasan Pelanggan Berdasarkan Kuesioner
PROSIDING ISBN : 978 979 6353 6 3 S - Pgguaa Mtod Baysia Obyktif dalam Aalisis Pgukura Tigkat Kpuasa Plagga Brdasarka Kusior Adi Stiawa Program Studi Matmatika, Fakultas Sais da Matmatika Uivrsitas Krist
BAB 2 SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN
BAB SOLUSI NUMERIK PERSAMAAN Dalam sais da rkayasa, kita srigkali harus mcari akar solusi dari prsamaa f 0. Jika f mrupaka fugsi poliomial liar atau kuadratis, solusi ksakya mudah utuk didapatka kara rumusya
ESTIMASI TITIK BAYESIAN OBYEKTIF
ESTIMASI TITIK BAYESIAN OBYEKTIF Adi Stiawa (adi_stia_3@yahoo.com) Program Studi Matmatika, Fakultas Sais da Matmatika Uivrsitas Krist Satya Wacaa Jl Dipogoro 52-6 Salatiga 57, Idosia Abstrak Estimasi
Bab III Aplikasi Teori Kontrol H 2 Pada Sistem Suspensi
Bab III Alikasi Tori Kotrol H Pada Sistm Sssi 36 Bab III Alikasi Tori Kotrol H Pada Sistm Sssi Pggaa tori kotrol H tlah bayak digaka Olh kara it brikt ii aka dirkalka da macam alikasi tori kotrol H ii
JURNAL TEKNIK POMITS Vol. 1, No. 1, (2012) 1-6 1
JURAL TEKIK POMITS Vol., o., () -6 PERACAGA DA IMPLEMETASI KOTROLLER PID-FUZZY UTUK MEJAGA STABILITAS ILAI FREKUESI TEGAGA TERBAGKIT PADA PEMBAGKIT LISTRIK KAPASITAS KVA DEGA PEGGERAK UTAMA MOTOR BAKAR
TEORI ANTRIAN. A. Definisi dan Unsur-unsur Dasar Model Antrian
TEORI ANTRIAN Tori atria mrupaka studi matmatis mgai atria atau waitig lis yag di dalamya disdiaka bbrapa altratif modl matmatika yag dapat diguaka utuk mtuka bbrapa karaktristik da optimasi dalam pgambila
TEORI ANTRIAN. Elemen Dasar Model Antrian. Distribusi Poisson dan eksponensial. =, t 0, dimana E { t}
Elm Dasar Modl Atria. TEORI ANTRIAN Aktor utama customr da srvr. Elm dasar :. distribusi kdataga customr.. distribusi waktu playaa. 3. disai fasilitas playaa (sri, parall atau jariga). 4. disipli atria
BAB II LANDASAN TEORI
A II LANDASAN TEORI. Distribusi Pluag Diisi. (Walpol da M rs 995) Jika X adalah suatu variabl radom kotiu maka ugsi dsitas pluaga adalah suatu ugsi ag mmuhi kodisi: i. ; utuk x (- ) ii. = iii. = (.) Diisi.
1001 Pembahasan UTS Kalkulus II KATA PENGANTAR
KATA PENGANTAR 00 Pmbahasa UTS Kalkulus II Sbagaia bsar mahasiswa mgagga bahwa Mata Kuliah yag brhubuga dga mghitug yag salah satuya Kalkulus adalah susah, rumit da mmusigka. Alhasil jala kluar yag ditmuh
INTEGRAL FOURIER. DISUSUN OLEH : Kelompok III (Tiga)
INTEGRA FOURIER DISUSUN OEH : Klompok III (Tiga). Maruah (7 6). Yusi Oktavia (7 45 ) 3. Widya Elvi AS (7 45) 4. Azar Saarudi (7 454) 5. Irmaati (7 455) Mata Kuliah Dos Pgasuh Klas : Matmatika ajuta : Fadli,
METODE SECANT-MIDPOINT NEWTON UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR. Supriadi Putra
METODE SENT-MIDPOINT NEWTON UNTUK MENYELESIKN PERSMN NONLINER Supriadi Putra sputra@uri.ac.id Laboratorium Komputasi Jurusa Matmatika Fakultas Matmatika da Ilmu Pgtahua lam Uivrsitas Riau Kampus Biawidya
BAB II LANDASAN TEORI. kesetimbangan, linearisasi, bilangan reproduksi dasar, analisa kestabilan, kriteria
BAB II LANDASAN EORI Pada bab ii aka dibahas tori tori pdukug yag aka diguaka pada bab slajutya, atara lai modl matmatika, modl pidmik SIR klasik, ilai ig, prsamaaa difrsial, sistm prsamaa difrsial, titik
ANALISIS ALIRAN BEBAN PADA SISTEM TENAGA LISTRIK DENGAN PERANGKAT LUNAK MATHCAD PROFESSIONAL. Oleh: Toto Sukisno
ANALISIS ALIRAN BEBAN ADA SISTEM TENAGA LISTRIK DENGAN ERANGKAT LUNAK MATHCAD ROFESSIONAL Olh: Toto Sukiso toto_sukiso@uy.ac.id Abstract: This ar dscribs about usag o Matchad rossioal Sotwar or aalysis
Transformasi Fourier Waktu Diskrit
Praktikum Isyarat da Sistm Topik 5 Trasformasi ourir Waktu Diskrit Tuua Mahasiswa dapat mtuka da mgguaka trasformasi ourir waktu diskrit dalam aalisa suatu sistm LTI Mahasiswa dapat mgguaka MATLAB sbagai
Statistika 2. Pengujian Hipotesis. 1. Pendahuluan. Topik Bahasan: Oleh : Edi M. Pribadi, SP., MSc.
Statistika Toik Bahasa: Pegujia Hiotesis Oleh : Edi M. Pribadi, SP., MSc. E-mail: edi_m@staff.guadarma.ac.id. Pedahulua Hiotesis eryataa yag meruaka edugaa berkaita dega ilai suatu arameter oulasi (satu
4.3 Sampling dari distribusi normal dan estimasi likelihood maksimum
Hardwiyao Uomo 060545 4.3 Samlig dari disribusi ormal da simasi liklihood maksimum Liklihood ormal mulivaria Kia asumsika vkor,,..., dga mrrsasika saml acak dari oulasi ormal mulivaria dga raa-raa µ da
Jurnal Mutiara Pendidikan Indonesia, 10/08 (2016), 67-73
67, 1/ (16), 67-73 STUDI OPARASI IPLEENTASI URIULU PADA PEBELAJARAN ASELERASI DAN PEBELAJARAN REGULER (ajia pada las XI CI+BI IPA da las XI IPA di SAN 1 Padag) Yssi Rifmasari STIP Adzkia Padag Email :
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.
1. Pendahuluan. Materi 3 Pengujuan Hipotesis
Materi 3 Pegujua Hiotesis. Pedahulua Hiotesis eryataa yag meruaka edugaa berkaita dega ilai suatu arameter oulasi (satu atau lebih oulasi) Kebeara suatu hiotesis diuji dega megguaka statistik samel hiotesis
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
Modifikasi Metode Bahgat tanpa Turunan Kedua dengan Orde Konvergensi Optimal
Smiar Nasioal Tkologi Iformasi, Komuikasi da Idustri (SNTIKI 9 ISSN (Pritd : 79-77 Fakultas Sais da Tkologi, UIN Sulta Syarif Kasim Riau ISSN (Oli : 79-406 Pkabaru, -9 Mi 07 Modifikasi Mtod Bahgat tapa
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
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
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
REGRESI LOGISTIK BINER
REGRESI LOGISTIK BINER Mtod rgrs mruaka aalss data yag mdskrska hubuga kausaltas atara varabl rso da rdktor (Hosmr da Lmshow, ). Prbdaa mdasar atara rgrs lr da rgrs logstk adalah ty dar varabl rso. Rgrs
KONVERGENSI MODIFIKASI METODE NEWTON GANDA DENGAN MENGGUNAKAN KELENGKUNGAN KURVA
Vol. 9. No. Jural Sais Tkologi da Idustri KONVERGENSI MODIFIKASI METODE NEWTON GANDA DENGAN MENGGUNAKAN KELENGKUNGAN KURVA Yuslita Muda Wartoo Novi Maulaa Laboratorium Matmatika Trapa Jurusa Matmatika
PEMBELAJARAN KONVERGENSI BARISAN BILANGAN DAN FUNGSI REAL DENGAN MATLAB dan GEOGEBRA
Bidag Kajia : Pdidika Matmatika PEMBELAJARAN KONVERGENSI BARISAN BILANGAN DAN FUNGSI REAL DENGAN MATLAB da GEOGEBRA H.A. Parhusip Program Studi Matmatika Fakultas Sais da Matmatika Uivrsitas Krist Satya
ANALISIS ALIRAN BEBAN PADA SISTEM TENAGA LISTRIK DENGAN MICROSOFT EXCEL. Oleh: Toto Sukisno 1
ANALISIS ALIRAN BEBAN ADA SISTEM TENAGA LISTRIK DENGAN MICROSOFT EXCEL Olh: Toto Sukiso toto_sukiso@uy.ac.id Abstract: This ar will b xlaid us o sotwar o Microsot Excl to iish th aalysis o load low at
Metode Iterasi Tiga Langkah dengan Orde Konvergensi Enam untuk Menyelesaikan Persamaan Nonlinear
Jural Sais Matmatika da Statistika Vol No Juli 6 ISSN 6-5 Mtod Itrasi Tiga Lagkah dga rd Kovrgsi Eam utuk Mlsaika Prsamaa Noliar M Ari da M M Niam Jurusa Matmatika Fakultas Sais da Tkologi UIN Sulta Sari
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
Modifikasi Varian Metode Newton dengan Orde Konvergensi Tujuh
Jural Sais Matmatika da Statistika Vol. No. Juli 0 ISSN 0- Modiikasi Varia Mtod Nwto dga rd Kovrgsi Tujuh Wartoo Ria Rasla Jurusa Matmatika Fakultas Sais da Tkologi UIN Sulta Sari Kasim Riau Jl. HR. Sobratas
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,
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
DESKRIPSI MATA KULIAH ANALISIS MEKANIKA OLAHRAGA. Oleh: Dr. Rd. Boyke Mulyana
DESKRIPSI MATA KULIAH ANALISIS MEKANIKA OLAHRAGA Olh: Dr. Rd. Boyk Mulya PROGRAM STUDI PENDIDIKAN KEPELATIHAN JURUSAN PENDIDIKAN KEPELATIHAN FAKULTAS PENDIDIKAN OLAHRAGA DAN KESEHATAN UNIVERSITAS PENDIDIKAN
ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STATUS GIZI BALITA NELAYAN KECAMATAN BULAK SURABAYA
ANALISIS REGRESI LOGISTIK ORDINAL UNTUK MENGETAHUI FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPENGARUHI STATUS GIZI BALITA NELAYAN KECAMATAN BULAK SURABAYA Citra Elok Mgahardiyai, da Dstri Susilaigrum Mahasiswa Jurusa Statistika
STUDI TERHADAP SEBARAN STASIONER PADA SISTEM BONUS MALUS SWISS
STUDI TERHDP SEBRN STSIONER PD SISTEM BONUS MLUS SWISS Olh : RENSY ERMWTY G PROGRM STUDI MTEMTIK FKULTS MTEMTIK DN ILMU PENGETHUN LM INSTITUT PERTNIN BOGOR BSTRK RENSY ERMWTY Studi Trhadap Sbara Stasior
Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus
ODUL 5 Peubah Acak Diskret Khusus Terdapat beberapa peubah acak diskret khusus yag serig mucul dalam aplikasi. Peubah Acak Seragam ( Uiform) Bila X suatu peubah acak diskret dimaa setiap eleme dari X mempuyai
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
b. peluang terjadinya peristiwa yang diperhatikan mendekati nol (p 0). c. perkalian n.p =, sehingga p = /n.
0 DISTRIBUSI POISSO Distribusi Poisso ii diprolh dari distribusi biomial, apabila dalam distribusi biomial brlau syarat-syarat sbagai briut: a. baya pgulaga sprimya sagat bsar ( ). b. pluag trjadiya pristiwa
TURUNAN FUNGSI. Definisi. 3.1 Pengertian Turunan Fungsi. Turunan fungsi f adalah fungsi f yang nilainya di c adalah. h asalkan limit ini ada.
3 TURUNAN FUNGSI 3. Pgrtia Turua Fugsi Diisi Turua ugsi adala ugsi yag ilaiya di c adala c c c asalka it ii ada. Coto Jika 3 4, maka turua di adala 3 4 3.. 4 3 4 4 4 4 4 4 3 3 3 4 Jika mmpuyai turua di
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
STATISTIKA SMA (Bag.1)
SMA - STATISTIKA SMA (Bag. A. DATA TUNGGAL. Ukura Pemusata : Terdapat ilai statistika yag dapat dimiliki oleh sekumpula data yag diperoleh yaitu : a. Rata-rata Rata-rata jumlah seluruh data bayakya data
Sudaryatno Sudirham ing Utari. Mengenal Sudaryatno S & Ning Utari, Mengenal Sifat-Sifat Material (1)
Sudaryato Sudirham ig Utari Mgal Sifat-Sifat Matrial () - Sudaryato S & Nig Utari, Mgal Sifat-Sifat Matrial () BAB Sifat-Sifat Thrmal Sjumlah rgi bisa ditambahka k dalam matrial mlalui pmaasa, mda listrik,
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.
Klasifikasi Berita Twitter Menggunakan Metode Improved Naïve Bayes
Jural gmbaga Tkologi Iformasi da Ilmu Komputr -ISSN: -X Vol., No., Oktobr, hlm. - http://j-ptiik.ub.ac.id Klasifikasi Brita Twittr Mgguaka Mtod Improvd Naïv Bays Budi Kuriawa, Mochammad Ali auzi, Agus
STATISTIKA NON PARAMETRIK
. PENDAHULUAN STATISTIKA NON PARAMETRIK Kelebiha Uji No Parametrik: - Perhituga sederhaa da cepat - Data dapat berupa data kualitatif (Nomial atau Ordial) - Distribusi data tidak harus Normal Kelemaha
RINGKASAN. Kata kunci: Teori Tes Klasik, Teori Respon Butir
PENERAPAN TEORI UJI KLASIK DAN TEORI RESPON BUTIR DALAM MENGEVALUASI BUTIR SOAL (Studi Kasus : Soal Ujian Akhir Semester Tingkat Persiapan Bersama Institut Pertanian Bogor Mata Kuliah Fisika Tahun Ajaran
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
Statistika MAT 2 A. PENDAHULUAN NILAI MATEMATIKA B. PENYAJIAN DATA NILAI MATEMATIKA NILAI MATEMATIKA STATISTIKA. materi78.co.nr
materio.r Statistika A. PENDAHULUAN Statistika adalah ilmu yag mempelajari pegambila, peyajia, pegolaha, da peafsira data. Data terdiri dari dua jeis, yaitu data kualitatif (sifat) da data kuatitatif (agka).
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..
STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,
PENERIMAAN APLIKASI KAMUS ISTILAH AKUNTANSI PADA SMARTPHONE DENGAN METODE UTAUT
PENERIMAAN APLIKASI KAMUS ISTILAH AKUNTANSI PADA SMARTPHONE DENGAN METODE UTAUT Qoriai Widayati 1, Fbriyati Pajaita 2 Dos Uivrsitas Bia Darma 1, Dos Uivrsitas Bia Darma 2 Jala Jdral Ahmad Yai No.12 Palmbag
APLIKASI METODE STATED PREFERENCE PADA PEMILIHAN MODA ANGKUTAN UMUM PENUMPANG (RUTE MAKASSAR MAJENE)
APLIKASI METODE STATED PREFERENCE PADA PEMILIHAN MODA ANGKUTAN UMUM PENUMPANG (RUTE MAKASSAR MAJENE) Abdul Gaus Program Studi Tknik Siil Fakultas Tknik Univrsitas Khairun Trnat Tl/Fax (091) 38049 Irnawaty
BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI
BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas
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
PERLUASAN METODE NEWTON DENGAN PENDEKATAN PARABOLIK
PERLUASAN METDE NEWTN DENGAN PENDEKATAN PARABLIK Abdul Rahma, Supriadi Putra, Bustami Mahasiswa Program Studi S Matmatika Dos JurusaMatmatika Fakultas Matmatika da Ilmu Pgtahua Alam Uivrsitas Riau Kampus
KONVERGENSI MODIFIKASI METODE POTRA - PTAK DENGAN MENGGUNAKAN KELENGKUNGAN KURVA TUGAS AKHIR
KNVERGENSI MDIFIKASI METDE PTRA - PTAK DENGAN MENGGUNAKAN KELENGKUNGAN KURVA TUGAS AKHIR Diajuka sbagai Salah Satu Sarat utuk Mmprolh Glar Sarjaa Sais pada Jurusa Matmatika lh: YUZI ANDRI SUHARYN 0800086
PENALA NADA ALAT MUSIK MENGGUNAKAN ALIHRAGAM FOURIER
PENL ND L MUSIK MENGGUNKN LIHRGM OURIER Olh : di Kuria (L57) Jurusa kik Elktro akultas kik Uivrsitas Dipogoro Jl. Pro. H Sudarto S. H., mbalag, Smarag -mail : Katrosid@Yahoo.com bstrak - Mlalui pristiwa
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
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
Modifikasi Metode Newton-Steffensen Bebas Turunan
Smiar Nasioal Tkologi Iormasi Komuikasi da Idustri SNTIKI 7 ISSN :08-990 Pkabaru Novmbr 0 Modiikasi Mtod Nto-Sts Bbas Turua M. Niam M.Y Jurusa Matmatika Fakultas Sais da Tkologi UIN Sulta Sari Kasim Riau
METODE ITERASI BARU UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR
Vol. 9. No., 0 Jural Sais, Tkologi da Idustri METODE ITERASI BARU UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR Supriadi Putra, Ria Kuriawati, Asmara Karma sputra@uri.ac.id Laboratorium Matmatika Trapa Jurusa
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 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
STATISTIKA MAT 2 NILAI MATEMATIKA NILAI MATEMATIKA NILAI MATEMATIKA A. PENDAHULUAN B. PENYAJIAN DATA. Diagram garis
materio.r A. PENDAHULUAN Statistika adalah ilmu yag mempelajari pegambila, peyajia, pegolaha, da peafsira data. Data terdiri dari dua jeis, yaitu data kualitatif (sifat) da data kuatitatif (agka). B. PENYAJIAN
Modifikasi Metode Iterasi Dua Langkah dengan Satu Parameter
Smiar Nasioal Tkologi Iormasi, Komuikasi da Idustri SNTIKI 9 ISSN Pritd : 79-77 Fakultas Sais da Tkologi, UIN Sulta Sari Kasim Riau ISSN Oli : 79-406 Pkabaru, 8-9 Mi 07 Modiikasi Mtod Itrasi Dua Lagkah
BAB II. Radiasi Latar Belakang Gelombang Mikro
BAB II Radiasi Latar Blakag Glombag Mikro II.1 Radiasi Latar Blakag Glombag Mikro Iformasi mgai alam smsta dii daat kita tmuka di dalam radiasi latar blakag glombag mikro (CMB). Kbradaya tlah dirdiksi
Sebaran Penarikan Contoh. Dept Statistika FMIPA IPB
Sebara Pearika Cotoh Dept Statistika FMIPA IPB Statistik: karakteristik umerik yag diperoleh dari data cotoh Dari sebuah populasi dapat diperoleh bayak cotoh acak. Dari setiap cotoh acak, dapat dihitug
DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)
DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Pearika Sampel) I. PENDAHULUAN Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
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,
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
Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
UKURAN PEMUSATAN DATA
Malim Muhammad, M.Sc. UKURAN PEMUSATAN DATA J U R U S A N A G R O T E K N O L O G I F A K U L T A S P E R T A N I A N U N I V E R S I T A S M U H A M M A D I Y A H P U R W O K E R T O DEFINISI UKURAN PEMUSATAN
PENGARUH PERIKLANAN KOMERSIL DENGAN KONSEP AIDA TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN PADA MEDIA RADIO RADIKA 100,3 FM MAJALENGKA
PENGAUH PEIKLANAN KOMESIL DENGAN KONSEP AIDA TEHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN PADA MEDIA ADIO ADIKA 100,3 FM MAJALENGKA Olh :. NENY KUSUMADEWI *) Email : kusumadwi.y@gmail.com ABSTAK Plitia ii brtujua utuk
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
II. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa istilah, definisi serta konsep-konsep yang
II. LANDASAN TEORI Pada bab ii aka diberika beberapa istilah, defiisi serta kosep-kosep yag medukug dalam peelitia ii. 2.1 Kosep Dasar Teori Graf Berikut ii aka diberika kosep dasar teori graf yag bersumber
BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi,
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah peelitia korelasi, yaitu suatu metode yag secara sistematis meggambarka tetag hubuga pola asuh orag tua dega kosep
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
PENGEMBANGAN METODE ITERASI DUA DAN TIGA LANGKAH DENGAN ORDE KONVERGENSI OPTIMAL
PENGEMBANGAN METODE ITEASI DUA DAN TIGA LANGKAH DENGAN ODE KONVEGENSI OPTIMAL Supriadi Putra M.Si* Dr. Sasudhuha M.S urusa Matatika FMIPA Uivrsitas iau *sputra@uri.a.id ABSTAK Dala akalah ii disajika dua
PERTEMUAN 3 CARA MEMBUAT TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI UKURAN PEMUSATAN DATA
PERTEMUAN 3 CARA MEMBUAT TABEL DISTRIBUSI FREKUENSI UKURAN PEMUSATAN DATA Cara Peyajia Data dega Tabel Distribusi Frekuesi Distribusi Frekuesi adalah data yag disusu dalam betuk kelompok baris berdasarka
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
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
PENAKSIRAN. Penaksiran Titik. Selang Kepercayaan untuk VARIANSI. MA2181 ANALISIS DATA Utriweni Mukhaiyar 17 Oktober 2011
PENAKSIRAN Peaksira Titik Peaksira Selag Selag Kepercayaa utuk RATAAN Selag Kepercayaa utuk VARIANSI MA8 ANALISIS DATA Utriwei Mukhaiyar 7 Oktober 0 Metode Peaksira Peaksira Titik Peaksira Selag Nilai
Hartono Guntur *) *) Staf Pengajar Jurusan Teknik Sipil STTR Cepu. Jl. Kampus Ronggolawe Blok B No. 1. Mentul Cepu
10 Aalisa Ssitivitas ggua Trhadap gmbaga Trasportasi Krta Api Sbagai Altratif Trasportasi atai Utara Jawa ( Rut : Smarag Surabaya ) Hartoo Gutur *) *) Staf gajar Jurusa Tkik Sipil STTR Cpu Jl. Kampus Roggolaw
BAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.
Bab 3 Metode Interpolasi
Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui
PENDAHULUAN. Statistika penyajian DATA untuk memperoleh INFORMASI penafsiran DATA. Data (bentuk tunggal : Datum ) : ukuran suatu nilai
1. Pegertia Statistika PENDAHULUAN Statistika berhubuga dega peyajia da peafsira kejadia yag bersifat peluag dalam suatu peyelidika terecaa atau peelitia ilmiah. Statistika peyajia DATA utuk memperoleh
HASIL DAN PEMBAHASAN. Tabel 2. Statistik skor mahasiswa UAS TPB IPB mata kuliah Fisika
6 c. Menghitung sebaran pilihan jawaban dan reliabilitas soal. 3. Penerapan teori respon butir dengan menggunakan model IRT 1PL, IRT 2PL, dan IRT 3PL. a. Pengujian asumsi model IRT b. Menghitung parameter
LANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang
2 LANDASAN TEORI Ruag Cotoh, Kejadia, da Peluag Percobaa acak adalah suatu percobaa yag dapat diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya tidak dapat diprediksi secara tepat tetapi dapat diketahui semua
Distribusi Sampel, Likelihood dan Penaksir
BAB 1 Distribusi Sampel, Likelihood da Peaksir 1.1 Sampel Acak Misalka X 1, X 2,..., X sampel acak berukura (radom sample of size ). Fugsi peluag -variat ya adalah f X1,X 2,,X (x 1, x 2,..., x ) = f Xi
Modul Kuliah statistika
Modul Kuliah statistika Dose: Abdul Jamil, S.Kom., MM SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER MUHAMMADIYAH JAKARTA Bab 2 Populasi da Sampel 2.1 Populasi Populasi merupaka keseluruha pegamata
BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB ENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Dalam kehidupa yata, hampir seluruh feomea alam megadug ketidak pastia atau bersifat probabilistik, misalya pergeraka lempega bumi yag meyebabka gempa, aik turuya
Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
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
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Data penelitian diperoleh dari siswa kelas XII Jurusan Teknik Elektronika
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. DESKRIPSI DATA Data pnlitian diprolh dari siswa klas XII Jurusan Tknik Elktronika Industri SMK Ma arif 1 kbumn. Data variabl pngalaman praktik industri, kmandirian
MODIFIKASI SEDERHANA DARI VARIAN METODE NEWTON UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR ABSTRACT
MODIFIKASI SEDERHANA DARI VARIAN METODE NEWTON UNTUK MENYELESAIKAN Supriadi Putra Jurusa Matmatika Fakultas Matmatika da Ilmu Pgtahua Alam Uivrsitas Riau, Pkabaru ABSTRAT This articl discusss a simpl modiicatio
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
Uji apakah ada perbedaan signifikan antara mean masing-masing laboratorium. Gunakan α=0.05.
MA 8 STATISTIKA DASAR SEMESTER I /3 KK STATISTIKA, FMIPA ITB UJIAN AKHIR SEMESTER (UAS) Sei, Desember, 9.3.3 WIB ( MENIT) Kelas. Pegajar: Utriwei Mukhaiyar, Kelas. Pegajar: Sumato Wiotoharjo Jawablah pertayaa