HAND OUT STATISTIKA DASAR (MT308) Oleh : Dewi Rachmatin, S.Si., M.Si.

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "HAND OUT STATISTIKA DASAR (MT308) Oleh : Dewi Rachmatin, S.Si., M.Si."

Transkripsi

1 HAND OUT STATISTIKA DASAR (MT308) Oleh : Dew Rachmat, S.S., M.S. JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FAKULTAS PENDIDIKAN MATEMATIKA DAN IPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA 008

2 Idettas Mata Kulah. Nama Mata Kulah : Statstka Dasar. Kode Mata Kulah : MT Program Stud : Matematka da Peddka Matematka 4. Jejag : Strata (S) 5. Semester : Dua (Semester Geap) 6. Jumlah SKS : Tga (3) SKS 7. Status : Perkulaha Wajb 8. Jumlah Pertemua : 6 Pertemua - Tatap Muka : pertemua - Respos : pertemua - UTS : pertemua - UAS : pertemua 9. Lama Tap Pertemua : 3 50 met 0. Bayak Staf Pegajar : tga orag. Evaluas : - Uja Tegah Semester (UTS) - Uja Akhr Semester (UAS). Mata Kulah Prasyarat : tdak ada

3 Pertemua ke : Peyusu : Dew Rachmat Mater :. Pedahulua. Peyaja Data URAIAN POKOK-POKOK PERKULIAHAN. Pedahulua Hampr dalam tap bdag bak pemertaha, peddka, perekooma, perdustra, atau laya aka meghadap persoala yag dataraya dyataka dega agka-agka. Kumpula agka-agka basaya dsusu dalam tabel atau daftar dserta dagram atau grafk. Kumpula agka-agka megea suatu masalah yag dapat member gambara megea masalah tersebut damaka statstk, sepert statstk peduduk, statstk kelahra, statstk peddka da la-la. Statstk juga dartka sebaga ukura yag dhtug dar sekumpula data da merupaka wakl dar data tu. Statstka adalah pegetahua yag berhubuga dega cara-cara pegumpula baha-baha atau keteraga, pegolaha serta pegaalssa, pearka kesmpula serta pembuata keputusa yag beralasa berdasarka pegaalssa yag dlakuka. Baga statstka yag berhubuga dega pembuata kesmpula megea populas damaka statstka duktf, sedag baga yag laya damaka statstka deskrptf. Meurut sfatya data dbedaka mejad : (). Data Kualtatf : data yag berbetuk kategor atau atrbut. (). Data Kuattatf : data yag berbetuk blaga, data dbag lag mejad dua yatu data dskrt yag merupaka data hasl memblag da data kotu yag merupaka data hasl megukur. Populas serg dartka kesatua persoala secara meyeluruh yag sudah dtetuka batasya secara. Sedagka sampel adalah sebaga yag dambl dar populas yag daggap mewakl populas atau karakterstkya 3

4 daggap mewakl populas. Cara pegambla sampel dar populas dlakuka dega tekk-tekk samplg yag sah. Macam pegumpula data ada dua, yatu : (). Sesus (). Samplg Ada beberapa alasa megapa sesus tdak dapat dlakuka, dataraya : bayakya populas yag terhgga tap tersebar da sult djagkau, bayakya petugas sesus yag harus dkerahka, serta efsekah atau sebadgkah waktu da baya yag telah dkeluarka dega hasl yag dperoleh, serta beberapa alasa laya. Berkut aka duraka tga atura pembulata blaga yag aka dguaka, yatu : ATURAN : Jka agka terkr dar agka yag harus dhlagka kurag dar 5 maka agka terkaa dar agka yag medahuluya tetap. Cotoh : 50,5 to dbulatka hgga satua to terdekat mejad 50 to. ATURAN : Jka agka terkr dar agka yag harus dhlagka lebh dar 5 atau agka 5 dkut oleh agka-agka buka ol semua maka agka terkaa dar agka yag medahuluya bertambah dega satu. Cotoh : 6895 kg dbulatka hgga rbua kg mejad 7000 kg. 50,500 met dbulatka hgga persepuluha met terdekat mejad 50, met. ATURAN 3 : Jka agka terkr dar agka yag harus dhlagka sama dega 5 atau agka 5 dkut oleh agka-agka ol semua maka agka terkaa dar agka yag medahuluya tetap jka agka tersebut geap da bertambah satu jka agka tersebut gajl. Cotoh : 4,45 gram dbulatka hgga persepuluha gram terdekat mejad 4,4 gram. 4,5000 cm dbulatka hgga satua cm mejad 4 cm.. Peyaja Data Ada 3 macam peyaja data dalam betuk tabel, yatu : (). tabel bars-kolom (). tabel kotges 4

5 (3). tabel dstrbus frekues (sepert : relatf, kumulatf da relatf kumulatf). Berkut merupaka cotoh tabel bars da kolom : Tabel Jumlah Lulusa Mahasswa S-, D-3, da D- Dar Empat Jurusa d FPMIPA sebuah IKIP Selama Satu Tahu Jurusa S- D-3 D- Jumlah Peddka Lak P Lak P Lak P Bolog Fska Kma Matematka Jumlah Berkut merupaka cotoh tabel kotges ukura 43 : Tabel Jumlah Lulusa Mahasswa S-, D-3, da D- Dar Empat Jurusa d FPMIPA sebuah IKIP Selama Satu Tahu Program S- D-3 D- Jumlah Peddka Bolog Fska Kma Matematka Jumlah Utuk memaham peyaja data dalam betuk dagram perhatka cotoh berkut : Tahu Pad Ketela Jagug

6 Dagram batag atau hstogram utuk data tersebut adalah : Hasl Pad, Ketela da Jagug d Idoesa Jumlah (kg) Tahu Hasl Pad Hasl Ketela Hasl Jagug Tahu ( ) Dagram gars utuk data tersebut adalah sebaga berkut : Hasl Pad, Ketela da Jagug d Idoesa Jumlah (kg) Tahu Hasl Pad Hasl Ketela Hasl Jagug Tahu( ) 6

7 Dagram lgkara utuk data tersebut adalah sebaga berkut : Hasl Pad, Ketela da Jagug Tahu 964 Jagug Ketela Pad Pad Ketela Jagug 7

8 Pertemua ke : Peyusu : Dew Rachmat Mater :. Tabel Dstrbus Frekues. Macam-Macam Tabel Dstrbus Frekues 3. Hstogram, Polgo Frekues da Ozav URAIAN POKOK-POKOK PERKULIAHAN.. Tabel Dstrbus Frekues Lagkah-lagkah membuat tabel dstrbus frekues dega atura Sturges adalah sebaga berkut : Tetuka retag : data maks data m; Tetuka bayak kelas terval : bayak kelas = + (3,3)*log() dega = bayak data ; Tetuka pajag kelas terval : p = (retag)/(bayak kelas); Plh ujug bawah kelas terval pertama; Plh sama dega data terkecl atau la data yag lebh kecl dar data terkecl tetap selshya < pajag kelas Perhatka data la uja statstka dasar 80 orag mahasswa :

9 Utuk meyusu tabel dstrbus frekues dar data tersebut, perhatka lagkah-lagkah berkut : retag = = 64 bayak kelas = + (3,3) log 80 = + (3,3)*(,903) = 7,80 p = 64 / 7 = 9,4 = 9 atau 0 plh p = 0 dega batas bawah = 3 kelas pertama : 3-40, kelas kedua : 4 50, dst. Daftar dstrbus frekues utuk data la uja statstka dasar tersebut : omor kelas Frekues kelas (la uja) Jumlah 80. Macam-Macam Tabel Dstrbus Frekues.. Tabel Dstrbus Frekues Relatf Betuk umum dar tabel dstrbus frekues relatf : Nla Data Frekues Relatf (%) a - b g c - d g e - f g3 g - h g4 - j g5 Jumlah 00 dega frekues relatf kelas ke : g = (f/jumlah) 00% ; f = frekues kelas ke. 9

10 .. Tabel Dstrbus Frekues Kumulatf Betuk umum dar tabel dstrbus frekues kumulatf kurag dar : Nla Data Frekues Kumulatf kurag dar a 0 kurag dar c f kurag dar e f+ f kurag dar g f+ f + f3 kurag dar f+ f + f3 + f4 kurag dar k f+ f + f3 + f4 + f5 Betuk umum dar tabel dstrbus frekues kumulatf atau lebh : Nla Data Frekues Kumulatf a atau lebh f+ f + f3 + f4 + f5 a atau lebh f + f3 + f4 + f5 a atau lebh f3 + f4 + f5 a atau lebh f4 + f5 a atau lebh f5 a atau lebh 0..3 Tabel Dstrbus Frekues Relatf Kumulatf Betuk umum dar tabel dstrbus frekues relatf kumulatf kurag dar : Nla Data Frekues Relatf Kumulatf (%) kurag dar a 0 kurag dar c g kurag dar e g+ g kurag dar g g+ g + g3 kurag dar g+ g + g3 + g4 kurag dar k 00 Betuk umum dar tabel dstrbus frekues relatf kumulatf atau lebh : Nla Data Frekues Relatf Kumulatf (%) a atau lebh 00 a atau lebh g + g3 + g4 + g5 a atau lebh g3 + g4 + g5 a atau lebh g4 + g5 a atau lebh g5 a atau lebh 0 Utuk data la uja statstka dasar 80 orag mahasswa, buatlah tabel dstrbus frekues, tabel dstrbus frekues kumulatf da tabel dstrbus frekues relatf kumulatfya. 0

11 .3 Hstogram, Polgo Frekues da Ozav Hstogram da polgo frekuesya dsajka dalam satu grafk utuk data terkelompok la uja statstka dasar 80 orag mahasswa : Polgo Frekues Frekues la uja Nla Uja frekues Berkut ogve postf yag dperoleh dar tabel frekues kumulatf kurag dar, da ogve egatf yag dperoleh dar tabel frekues kumulatf lebh dar dega tada kelas : utuk 3, utuk 4, 3 utuk 5, 4 utuk 6, 5 utuk 7, 6 utuk 8, 7 utuk 9, da 8 utuk 0. Ogve Postf da Ogve Negatf 90 Frekues Ogve Postf Ogve Negatf kelas

12 Pertemua ke : 3 Peyusu : Dew Rachmat Mater : Macam-Macam Ukura (Statstk) URAIAN POKOK-POKOK PERKULIAHAN 3. Ukura Gejala Pusat Ukura gejala pusat meggambarka gejala pemusata data. Msalka dberka peubah acak X, da dambl buah sampel acak utuk X yatu X, X,, X dega laya :,,,. Ukura gejala pusat tu dataraya adalah: 3.. Mea atau Rata-Rata Htug X Rumus umum mea sampel : X. Rumus mea sampel utuk data terkelompok : X f.x f atau X X p dega f : frekues utuk la utuk X yag bersesuaa. X 0 : tada kelas dega la sad c = 0. Tada kelas yag lebh besar dar X 0 berturut-turut mempuya harga +, +, dst da sebalkya -, -, dst. Msalka ada k buah sub sampel yatu : sub sampel : X, X,, sub sampel : X, X,, sub sampel k : X k, X k,, X Rata-rata gabuga dar k sampel : Xgab. k 0 f c f k

13 3.. Rata-Rata Ukur Rumus umum rata-rata ukur : U X.X...X Rata-Rata Harmok Rumus umum rata-rata harmok : H. X 3..4 Modus Modus adalah data yag frekuesya terbayak. Rumus modus utuk data terkelompok (data dalam dstrbus frekues): b = batas bawah kelas modus p = pajag kelas modus b : frekues kelas modus frekues kelas dega tada kelas lebh kecl sebelum kelas modus b : frekues kelas modus frekues kelas dega tada kelas lebh besar sesudah kelas modus. 3. Ukura Letak 3.. Meda b Mo b p b b Jka ukura data gajl, maka meda (Me) merupaka data palg tegah setelah data durutka meurut laya, tetap jka ukura data geap, maka meda adalah rata-rata dua data tegah setelah durutka. Rumus modus utuk data terkelompok : F Me b p b : batas bawah kelas meda f p : pajag kelas meda : ukura sampel ; f : frekues kelas meda dar tada kelas meda. F : jumlah semua frekues dega tada kelas lebh kecl Hubuga emprs mea, modus da meda : Mea Modus = 3 (Mea Meda). 3

14 3.. Kuartl 3..3 Desl Jka data dbag empat baga sesudah durutka, maka ada K, K, da K 3. Letak K = data ke [*(+)/4], =,,3. Kuartl ke : Jka data dbag sepuluh baga sesudah durutka, maka ada D, D,, da D 9. Letak D = data ke [*(+)/0], =,,...,9. Desl ke : 3..4 Persetl Jka data dbag sepuluh baga sesudah durutka, maka ada D, D,, da P 99. Letak P = data ke [*(+)/00], =,,...,99. Persetl ke : b p 4 K b p 0 D b p F f F f 00 P F f 4

15 Pertemua ke : 4 Peyusu : Dew Rachmat Mater : Macam-Macam Ukura URAIAN POKOK-POKOK PERKULIAHAN 4. Ukura Smpaga atau Dspers Berkut beberapa ukura smpaga yag petg: Retag : maks m. Retag atar kuartl : RAK = K 3 K. Retag sem atar kuartl (smpaga kuartl) : SK = (K 3 K )/. Rata-rata smpaga (rata-rata devas) : RS X X Varas utuk populas : σ = E[X- µ]. X X Varas sampel : S atau S. Smpaga baku (stadard devato) utuk populas adalah σ. Smpaga baku sampel : S = X X. X X Betuk la utuk varas sampel : S. ( ) Utuk data terkelompok, rumus varas sampelya adalah : f X X f X - f X S atau S ( -) 5

16 4. Smpaga Baku Gabuga Sampel Msalka ada k buah sub sampel, maka smpaga baku gabuga sampelya :. S Sgab k 4.3 Agka Baku Msalka sampel acak utuk X yatu X, X,, X dega mea sampel X da varas sampel S dperoleh agka baku Z, Z,, Z d maa : X X Z. S 4.4 Koefse Varas Dspers relatf dguaka utuk membadgka varas atara la-la besar da la-la kecl : Dspers relatf = dspers absolut / mea. Jka pada rumus tersebut dspers absolutya merupaka smpaga baku, maka koefse varasya : KV = dspers relatf * 00%. Koefse varas tdak bergatug pada satua yag dguaka sehgga dapat dguaka walau satua kumpula dataya berbeda. 6

17 Pertemua ke : 5 Peyusu : Dew Rachmat Mater : Macam-Macam Ukura URAIAN POKOK-POKOK PERKULIAHAN 5. Mome Msalka A sebuah blaga tetap, maka mome ke-r sektar A : r X A mr r Mome ke ke-r sektar rata-rata ( ) adalah : X X X mr. Utuk r =, rumus tersebut adalah. 5. Koefse Kemrga Rumus koefse kemrga Pearso : Kemrga = (Mea Mo)/smpaga baku. Kurva + terjad bla kurva mempuya ekor yag memajag ke kaa sehgga kemrga +, sedagka kurva - terjad bla kurva mempuya ekor yag memajag ke kr sehgga kemrga. Suatu kurva medekat smetrk jka kemrgaya hampr ol. S Mo Me Mea Mea Me Mo Kurva Postf Kurva Negatf 7

18 5.3 Koefse Kerucga Kurtoss adalah derajat kepucaka dar suatu dstrbus, basaya dambl relatf terhadap dstrbus ormal. Rumus koefse kurtoss : ( K 3 K) K. P P Koefse kurtoss kurva ormal = 0, Kurva yag rucg dsebut leptokurtk, koefse kerucgaya lebh dar 0,63. Sedagka kurva yag datar dsebut platkurtk, koefse kerucgaya kurag dar 0,63. Kurva yag betukya atara rucg da datar dsebut mesokurtk. 8

19 Pertemua ke : 6 Peyusu : Dew Rachmat Mater :. Tabel Dstrbus Normal Baku. Tabel Dstrbus t 3. Tabel Dstrbus Kurva Kh-Kuadrat 4. Tabel Dstrbus F URAIAN POKOK-POKOK PERKULIAHAN 6. Tabel Dstrbus Normal Baku Dstrbus ormal adalah dstrbus yag terpetg dalam bdag statstka, peemuya adalah DeMovre (733) da Gauss. Dstrbus bergatug pada parameter yatu µ (rataa populas) da σ (smpaga baku populas). Fugs padat peubah acak ormal X yatu (; µ, σ) : f ( ) e Dstrbus ormal dega µ=0 da σ= dsebut dstrbus ormal baku ( / ) / ; µ Sfat-sfat kurva ormal :. Modus,terdapat pada = µ. Kurva setagkup terhadap rataa µ 3. Kurva mempuya ttk belok pada : = µ ± σ, cekug ke bawah jka µ-σ<x<µ+σ da cekug ke atas utuk yag laya 4. Kedua ujug kurva medekat sumbu X (asmtot datar kurva ormal) 5. Seluruh luas d bawah kurva = 9

20 Luas d bawah kurva d atara = da = adalah P (/ ) ( ) / X e Peluag d satu ttk = 0 utuk peubah.acak kotu. P( X a) 0 sehgga P( X ) P( X ) Luas daerah yag darsr P( X ) d µ X Cotoh : Dketahu X berdstrbus ormal dega µ=50 da σ=0 tetuka peluag bahwa X medapat harga atara 45 da Peyelesaa : P(45 X 6) P( Z ) 0 0 P( 0,5 Z,) P( Z,) P( Z 0,5) 0,8849 0,3085 0,5764 Nla peluag : 0,8849 da 0,3085 tersebut dperoleh dar tabel A. 0

21 TABEL A Luas Daerah d bawah Kurva Normal Baku Dua desmal utuk z z * Utuk z -3.90, luas daerah adalah sampa empat dgt desmal.

22 TABEL A ( Sambuga) Dua desmal utuk z z * Utuk z -3.90, luas daerah adalah.0000 sampa empat desmal.

23 6. Tabel Dstrbus Kh-Kuadrat Peubah acak kotu X berdstrbus kh-kuadrat dega derajat kebebasa (d.k.) ν, pdfya : f ( ) 0 Sfat-sfat kurva Kh-Kuadrat :. Grafk kurva berada d kuadra I bdag kartesus.. Kurva tdak smetr, mrg ke kaa (kurva +). Kemrgaya mak berkurag jka d.k.ya mak besar. 3. Ujug kurva sebelah kaa medekat sumbu X asmtot datarya. 4. Seluruh luas d bawah kurva =. Kurva Kh-Kuadrat : / ( / ), utuk / e laya /, 0 0 X TEOREMA Luas daerah yag darsr = p. Jka S p varas sampel acak ukura dambl dar populas ormal dega varas σ, maka peubah acak : ( ) S berdstrbus kh-kuadrat dega derajat kebebasa (dk) : ν = -. ~ 3

24 TABEL B Persetl dar Dstrbus Kh-Kuadrat (Ch-Square) d.f. χ.005 χ.05 χ.05 χ.90 χ.95 χ.975 χ.99 χ Dar tabel dapat dlhat bahwa : ttk krts utuk p=0,95 da ν = 4 adalah 3,7. Cotoh : Tetuka ttk krts utuk dk=9, jka luas daerah sebelah kaa = 0,05 da luas daerah sebelah kr = 0,05. 4

25 Peyelesaa : Dar tabel B dapat dlhat bahwa =,70 da = 6, Tabel Dstrbus t Jarag sekal varas populas dketahu. Utuk sampel ukura 30 taksra σ yag bak dperoleh dega meghtug la S atau dstrbus statstk X / S / baku, tap bla < 30 kta meghadap dstrbus t., selama mash secara hampra berdstrbus ormal Pertama kal dstrbus studet dterbtka pada 908 dalam suatu makalah oleh W.S. Gosset. Karyaya dterbtka secara rahasa dega ama Studet. Dalam meuruka persamaa Gosset megaggap sampel berasal dar ormal. Kedat aggapa kelhata amat megekag dapat dbuktka populas yag tdak ormal tap dstrbusya berbetuk loceg mash memberka la T yag meghampr amat dekat dstrbus t. TEOREMA X ( ) S Msalka Z peubah acak ormal baku da V / peubah acak kh kuadrat dega derajat kebebasa ν = -. Jka Z da V bebas, maka dstrbus peubah acak : X T dberka oleh : ( ) S v f ( t) v / / / / /( ) / t. v v v / ; t S 5

26 Hubuga kurva t dega ν = da 5, da kurva Normal Baku ν = dapat dlhat pada gambar berkut : ν = ν =5 ν = 0 Sfat-sfat kurva t :. Kurva setagkup terhadap rataa 0.. Kurva berbetuk loceg, tap dstrbus t lebh berbeda satu sama la dega dstrbus Z karea la T tergatug pada dua besara yag berubah-ubah yatu X da S sedagka la Z haya tergatug pada perubaha X. 3. Kedua ujug kurva medekat sumbu X asmtot datarya. 4. Seluruh luas d bawah kurva =. TABEL C Persetl dar Dstrbus t d.f. t.90 t.95 t.975 t.99 t

27 Cotoh 3 : Tetuka t sehgga luas dar t ke kr sebesar 0,05 dega dk=0. Peyelesaa : Sedagka yag dmta :,09 -,09 7

28 Maka dar tabel C dapat dlhat bahwa la t0,975 utuk dk=0 sama dega,09. Jad la t yag dcar adalah -, Tabel Dstrbus F TEOREMA Msalka U da V dua peubah acak bebas masg-masg berdstrbus kh kuadrat dega dk = ν da dk = ν. Maka dstrbus peubah acak : adalah : f U / X ~ F dega dk= ν da dk= ν V / ) 0, v / v v /. v / v. v / / v v v ( / v / v utuk yag laya ;0 Perhatka tabel D, dar tabel D dapat dlhat bahwa F 0,995 ; ( 5, 0 ) = 6,87 da F 0,995 ; ( 9, 3 ) = 4,94. v TABEL D Persetl dar Dstrbus F F.995 Deomator Numerator Degrees of freedom Degrees of Freedom

29 Pertemua ke : 7 Peyusu : Dew Rachmat Mater : Dstrbus Samplg URAIAN POKOK-POKOK PERKULIAHAN 7. Dstrbus Rata-Rata Msalka sebuah populas berukura hgga N dega parameter rata-rata µ da smpaga baku σ. Dar populas dambl sampel acak berukura, jka tapa pegembala maka ada dperoleh buah sampel yag berlaa. Jka pada tap sampel yag berlaa tersebut dambl rata-rataya maka N rata-rata. Dar kumpula rata-rata tersebut dapat dhtug rata-rata da smpaga bakuya. Rata-rata tersebut adalah X da smpaga bakuya adalah. Berlaku : N /N > 5% : da. X X N yag dperoleh dar kumpula data baru Jka N cukup besar dbadgka, maka : /N 5% : da. X X Meurut dall lmt pusat : jka cukup besar, maka dstrbus rata-rata sampel medekat dstrbus ormal. Akbatya : utuk 30 pedekata ormal dapat dguaka. 7. Dstrbus Propors N X Msalka sebuah populas berukura hgga N d dalamya terdapat perstwa A sebayak Y, maka parameter propors perstwa A sebesar µ = Y/N. Dar populas dambl sampel acak berukura da dmsalka d dalamya ada perstwa A sebayak X, maka propors perstwa A dalam sampel adalah X/. Jka semua sampel yag mugk dambl dar populas tersebut maka dperoleh sekumpula harga-harga statstk propors. Utuk (/N) > 5% : rata-rata :, smpaga : X / ( ) X / N N 9

30 Utuk (/N) 5% : rata-rata :, smpaga baku : Akbat dall lmt pusat : utuk 30 pedekata ormal dapat dguaka, sehgga : X / Z ~ N(0,) 7.3 Dstrbus Smpaga Baku Msalka sebuah populas berukura hgga N, dar populas dambl sampel acak berukura, lalu utuk setap sampel dhtug smpaga bakuya yatu S. Dar kumpula sampel dhtug rata-rataya yatu bakuya. S X / X / X / ( ) da smpaga Utuk 00, dstrbus smpaga baku sagat medekat dstrbus ormal dega rata-rata : S da smpaga baku : S. Trasformas yag dperluka utuk membuat dstrbus ormal baku : S S Z S ~ N(0,) 7.4 Dstrbus Meda Jka populas berdstrbus ormal atau hampr ormal, maka utuk sampel acak berukura 30, maka dstrbus meda aka medekat dstrbus ormal,533 dega rata-rata : Me da smpaga baku : dega µ da Me σ merupaka parameter populas. 7.5 Dstrbus Selsh da Jumlah Rata-rata Msalka ada dua populas masg-masg berukura N da N. Populas kesatu mempuya rata-rata da smpaga baku, sedagka populas kedua mempuya rata-rata da smpaga baku. Dar populas kesatu dambl secara acak sampel-sampel berukura da dar populas kedua dambl secara acak sampel-sampel berukura. Utuk populas kesatu dguaka peubah X, da utuk populas kedua dguaka peubah Y. Dar sampel-sampel tad dhtug rata-rataya da dperoleh : X, X,..., Xk da Y, Y,..., Yr S 30

31 3 Dega k bayak sampel yag dapat dambl dar populas kesatu da r bayak sampel yag dapat dambl dar populas kedua. Betuk selsh atara ratarata dar sampel ke sampel pada kumpula kesatu da rata-rata dar sampel ke sampel pada kumpula kedua, sehgga ddapat kumpula selsh rata-rata : dega =,,,k da j=,,,r. Utuk N da N yag cukup besar da sampel-sampel acak dambl secara depede satu sama la dperoleh : dperoleh juga : dega =,,,k da j=,,,r. Berlaku : Trasformas yag dperluka utuk membuat dstrbus ormal baku : Jka varas kedua populas sama da tdak dketahu guaka : Smpaga baku sampel gabuga utuk kedua populas : Cara Sad utuk Selsh Rataa Msalka, µ -µ =µ D da S d smpaga baku selsh yag membetuk sampel, jka populas daggap ormal maka Y j X da Y X Y X j X Y X Y X Y da Y X Y X da (0,) ~ Y X Y X N Z ~ ) ( ) ( p t S Y X T ) ( ) ( S S S p D Y X ~ / d D t S D T

32 7.6 Dstrbus Selsh Propors Msalka ada dua populas masg-masg berdstrbus bomal, keduaya berukura cukup besar. Jka propors terjadya perstwa A pada populas kesatu π da pada populas kedua π. Dar populas kesatu dambl secara acak sampel-sampel berukura da dar populas kedua dambl secara acak sampel-sampel berukura. Betuk selsh atara propors dar sampel ke sampel pada kumpula kesatu da rata-rata dar sampel ke sampel pada kumpula kedua, sehgga ddapat kumpula selsh propors : X Y j dega =,,,k da j=,,,r. Rata-rata selsh propors : sp. Smpaga baku selsh propors : ( ) ( ). sp Pertemua ke : 8 Peyusu : Dew Rachmat Mater : UTS (Pedahulua sampa Dstrbus Samplg) 3

33 Pertemua ke : 9 Peyusu : Dew Rachmat Mater : Peaksra Parameter URAIAN POKOK-POKOK PERKULIAHAN Macam-Macam Peaksra Parameter Populas dber otas yag tdak dketahu laya da dtaksr oleh peaksr ttk : θˆ. Berkut dberka krtera utuk medapatka peaksr yag bak, yatu takbas, mempuya varas mmum da kosste. () Peaksr takbas Statstk θˆ dkataka peaksr takbas parameter θ bla E[ θˆ ]= θ. Cotoh X : peaksr takbas utuk µ karea E[ µˆ ] = µ, da da X X peaksr takbas utuk σ. S () Peaksr palg efse Peaksr yag memberka varas terkecl dar semua peaksr θ yag mugk dbuat. (3) Peaksr kosste Jka ukura sampel mak besar medekat ukura populas meyebabka θˆ medekat θ, maka θˆ dsebut peaksr kosste. Selag kepercayaa utuk θ adalah selag yag berbetuk dmaa θˆ da θˆ laya tergatug pada la θˆ. Darpada megataka bahwa tepat sama dega µ aka lebh meyakka bla megataka k µ k. σ Jka ukura sampel membesar maka σ X megecl sehgga kemugka besar taksra bertambah dekat dega µ, yag berart selag lebh pedek. Jad taksra selag meujukka, berdasarka pajagya, ketepata ttk. ˆ 0 berlaku : lm P θˆ θ θˆ 33

34 Taksra Iterval Rata-Rata Jka σ dketahu, utuk yag cukup besar : σ Dall Lmt Pusat : X ~ N µ, Utuk meaksr µ dega derajat ketetapa yag lebh tgg dperluka selag yag lebh besar. Selag kepercayaa (- α)00% memberka taksra ketepata taksra ttk kta. Bla µ sesugguhya merupaka ttk pusat selag, maka meaksr µ tapa galat. Tetap umumya sampel tdak meghaslka tepat sama dega µ sehgga taksra ttk umumya aka meleset (megadug galat). Jka σ tak dketahu, populas ormal da <30, p=α/ da dk = -, maka selag kepercayaa (- α)00% utuk µ : s s t p. µ t p. Jka relatf besar dbadg N yak (/N)>5%, guaka : TEOREMA Bla dpaka utuk meaksr µ, maka dapat dpercaya (-α)00% bahwa galatya aka lebh dar suatu blaga g yag dtetapka sebelumya asal ukura sampel : X µ akbatya : Z ~ N0, σ/ Karea P - z Z z α P- z α/ α/ X µ z σ/ utuk µ : z. α/ α/ α σ σ P X zα/. µ X zα/. α Sehgga selag kepercayaa ( α)00% α/ σ. µ z N z /.. µ z/.. N z /. g α/. σ. N N 34

35 Taksra Iterval Propors oleh : Peaksr ttk utuk propors p dalam suatu percobaa bomal dberka X Pˆ Jad pˆ aka dguaka sebaga taksra ttk utuk parameter p. Propors p yag tak dketahu dharapka tdak aka terlalu dekat dega 0 atau, maka selag kepercayaa utuk p dapat dcar dega dstrbus sampel Pˆ, yag sama saja dega dstrbus p.a. X. X p Dstrbus Pˆ hampr ormal dega rataa : EPˆ E p dega Pˆ varas : X p( p) p( p) Pˆ P(-zα/< Z < zα/) = - α dega ˆ p( p) ˆ p( p) P P z / p P z /. Selag kepercayaa utuk p, 30 : p( p) pˆ z p pˆ / z / p( p) pˆ : propors sukses dalam sampel acak berukura, da meyataka la kurva ormal baku sehgga luas d sebelah kaaya α/. Taksra Iterval Varas Taksra selag utuk dapat dturuka dega statstk : X S ~ Selag kepercayaa (-α)00% utuk suatu populas ormal : ( ) s / ( ) s / z / 35

36 36 Pertemua ke : 0 Peyusu : Dew Rachmat Mater : Peaksra Parameter URAIAN POKOK-POKOK PERKULIAHAN Taksra Iterval Selsh Dua Rata-Rata Bla ada dua populas masg-masg dega rataa µ da µ da varas da, maka peaksr ttk utuk selsh rataa utuk selsh µ da µ : ukura sampel da : Selag kepercayaa (-)00% utuk µ -µ adalah : Selag kepercayaa sampel kecl utuk µ -µ ; tap tdak dketahu, selag kepercayaa (-α)00% utuk µ-µ dberka : ukura sampel masg-masg da berasal dar dstrbus ormal, dk= Taksra Iterval Selsh Dua Propors Jka da 30. Selag kepercayaa (-α)00% utuk selsh p -p : σ σ X X α σ σ z X X µ µ σ σ z X X α z / σ / σ µ µ X X z P α z Z z P α/ α/ α/ α/ α/ α/ P / / ),( ) ( z z σ σ / /, s s t s s t ) /( ) / ( ) /( ) / ( ) / ( ) / ( s s s s / / ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ ˆ q p q p z p p p p q p q p z p p

37 Pertemua ke : Peyusu : Dew Rachmat Mater : Peguja Hpotess URAIAN POKOK-POKOK PERKULIAHAN Hpotess merupaka suatu aggapa yag mugk bear atau tdak megea suatu populas atau lebh. Peolaka suatu hpotess berart meympulka bahwa hpotess tu tdak bear, sedagka peermaa hpotess meujukka bahwa tdak cukup petujuk utuk mempercaya hal yag sebalkya. Perhatka tabel berkut : Keyataa Keyataa Peluag H 0 bear H 0 salah meolak H 0 meerma H 0 α - α Galat tpe I (taraf keberarta) -β β Galat tpe II (kuasa uj) Peluag meolak H 0 padahal keyataaya H 0 bear adalah. Memperkecl galat jes II aka meakka peluag melakuka galat jes I atau. Aka tetap peluag melakuka kedua jes galat dapat dperkecl dega memperbesar ukura sampel. Lagkah Peguja Hpotess. Rumuska hpotess ol da hpotess tadgaya ;. Plh taraf keberarta atau α ; 3. Plh uj statstk yag sesua da car daerah krtsya ; 4. Htuglah la statstk dar sampel acak ukura. 37

38 5. Kesmpula : tolak H 0 bla statsk tersebut mempuya la dalam daerah krts (daerah peolaka H 0 ); jka tdak terma H 0. Uj Rataa Perhatka cotoh tetag uj rataa berkut. Cotoh : Msalka rata-rata berat mahasswa pra d suatu Pergurua Tgg berdstrbus ormal dega smpaga baku populas 3,6 kg. Uj bahwa rata-rata berat mahasswa pra tersebut 68 kg lawa rata-rata berat mahasswa tersebut tdak sama dega 68 kg. Jka dambl sampel berukura 36 da dhtug teryata dega rata-rata sampel 67 kg. Apa kesmpula ada? Plh taraf keberarta : α = 5%. Peyelesaa : Aka duj H 0 : µ = 68 (µ0) vs H : µ 68. Dbawah H 0 : X 0 Z ~ N0, / Jka dplh α = 5%, maka berart : Dar tabel : z α/ = z 0,05 =,96. z htug = Z z H bear PZ z H bear P / 0 / 0 0 / / = (67-68) / (3,6 / 6) =,67. Karea z htug < z α/, maka H 0 dterma. z htug masuk dalam daerah peermaa yatu daerah datara - z α/ da z α/. - z α/ z α/ 38

39 Cotoh tad merupaka uj dua arah karea ada dua daerah peolaka yatu Z > z α/ utuk µ>µ 0 (kaa) da Z < - z α/ utuk µ<µ 0 (kr). Sedagka uj satu arah megea rataa : () H 0 : µ=µ 0 vs H : µ>µ 0 () H 0 : µ=µ 0 vs H : µ<µ 0. Cotoh : Rata-rata waktu yag dperluka sswa utuk medaftar pada permulaa kulah baru d suatu PT pada waktu lalu adalah 50 met dega smpaga baku 0 met. Suatu cara pedaftara baru dega megguaka komputer yag sedag dcobaka. Bla sampel acak dega mahasswa membutuhka rata-rata medaftarka dr 4 met dega smpaga baku,9 met megguaka cara baru, ujlah hpotess bahwa rataa populas sekarag lebh kecl dar 50 dega megguaka taraf keberarta 0,05 da 0,0. Aggap populas waktu medaftar berdstrbus ormal. Peyelesaa : Uj : H 0 : µ = 50 met vs H : µ< 50 met. Plh () = 0,05 da () 0,0, sehgga daerah krts : () T < -,796 ; () T < -,78. Nla t htug = = = -,33. s /,9 / Kesmpula : tolak H 0 pada taraf keberarta 0,05 tap tdak pada taraf 0,0. I berart bahwa rataa sesugguhya kemugka besar kurag dar 50 met tap perbedaaya tdaklah begtu besar sehgga pegguaa komputer dega baya yag begtu besar tdaklah megutugka. Uj Propors Cotoh : Suatu pabrk megeluarka suatu peryataa bahwa 90% dar barag produksya tdak cacat. Suatu pegkata proses sedag dcobaka da meurut mereka aka meuruka propors yag cacat d bawah 0% yag sekarag. Dalam suatu percobaa dega 00 barag yag dhaslka dega proses baru tersebut teryata ada 5 yag cacat. Apakah keyataa cukup utuk 39

40 meympulka bahwa telah ada pegkata proses? Guaka taraf keberarta 0,05. Peyelesaa : Uj : H 0 : p = 0,9 vs H : p > 0,9. = 0,05, sehgga daerah krts : () Z >,645. Nla z htug = p p 0 p 0 ( 0 ) = =,67. 00(0,9)(0,) Kesmpula : tolak H 0 da smpulka bahwa perbaka telah meuruka propors yag cacat. Uj Smpaga Baku Cotoh : Seorag pegusaha pembuat batera mobl meyataka umur bateraya berdstrbus hampr ormal dega smpaga baku sama dega 0,9 tahu. Bla sampel acak sebesar 0 batera mempuya smpaga baku, tahu, apakah > 0,9 tahu? Guaka taraf keberarta 0,05. Peyelesaa : Uj : H 0 : = 0,9 tahu atau = 0,8 vs H : > 0,8. = 0,05, sehgga daerah krts : X > 6,99 karea dk=9. Nla ( ) s htug = 0 9.,44 = 6,0. 0,8 Kesmpula : terma H 0 da smpulka bahwa tdak ada alasa meraguka bahwa smpaga baku 0,9 tahu. 40

41 Pertemua ke : Peyusu : Dew Rachmat Mater : Peguja Hpotess URAIAN POKOK-POKOK PERKULIAHAN Uj Normaltas Uj keormala data la uja statstka dasar 80 orag mahasswa yag telah dbahas pada pertemua kedua dega uj kh-kuadrat da uj K-S. Rumusa hpotess yag aka duj : H 0 : Data berdstrbus ormal vs H : Data tdak berdstrbus ormal. Rumusa hpotess tersebut ekuvale dega : H : F() F* () utuk semua 0 H : F() F *() utuk palg sedkt satu Fugs dstrbus ormal utuk v.a. X : t F *() P(X ) e dt Peguja keormala dega uj kh-kuadrat : Statstk Uj (Test Statstc) : k O E T E D bawah H 0, T berdstrbus Kh-Kuadrat dega derajat kebebasa : dk = bayakya sel bayakya besara yag dperoleh dar data amata yag dperluka dalam perhtuga frekues harapa. 4

42 Dar data dperoleh : mea (rata-rata) = 76,0 da smpaga baku = 3,88. Kemuda buatlah tabel berkut. O E Luas Kelas Batas z utuk tap frekues frekues E Kelas batas cdf kelas amata harapa kelas Iterval (O ) (E ) Jumlah Msalka dplh α = 5%, karea t htug = 5,4398 7,85 =, dega dk=6-3=3, maka H 0 dterma. Jad dapat dsmpulka data berdstrbus ormal. 0,95 Peguja keormala dega uj Kolmogorov-Smrov (K-S) : Asums : Sampelya adalah sampel acak Statstk Uj : T sup F*() S() dega S() = fugs dstrbus emprs. Tolak H 0 jka pada tgkat kepercayaa α, T w - α (Coover, 986). Dapat dtujukka dega meghtug statstk ujya utuk K-S : T htug < w - α (Coover, hal. 46), maka H0 dterma. 4

43 Uj Kesamaa Dua Varas Cotoh : Ada dua macam pegukura kelembaba suatu zat. Cara pertama dlakuka 0 kal yag meghaslka 3 kal yag meghaslka s = 4,7 sedagka cara kedua dlakuka s = 37,. Dega taraf keberarta 0%, tetuka apakah kedua cara pegukura mempuya varas yag homoge? Aggaplah kedua sampel berasal dar populas yag ormal. Peyelesaa : Uj : H 0 : = vs H :. Plh = 0,0, sehgga daerah krts : F > da F < f = ; v, v f α ; ν,v = f ; v, v = f 0,05; 9, =,80 = 0,38 dega v = - = 9 da 3,07 v = - =. Karea la f htug = 4,7 / 37, = 0,664 tdak masuk ke dalam daerah krts maka H 0 dterma, sehgga dsmpulka kedua varas homoge. Uj Selsh Dua Rataa Cotoh : Suatu percobaa dlakuka utuk membadgka keausa karea gosoka dua baha yag dlaps. Dua belas potog baha duj dega memasukka tap potog baha ke dalam mes pegukur aus. Sepuluh potog baha duj dega cara yag sama da damat. Sampel baha memberka rata-rata keausa (setelah dsad) sebayak 85 satua dega smpaga baku 4. Sedag baha rata-rataya 8 da smpaga baku 5. Uj hpotess bahwa kedua jes baha memberka rata-rata keausa yag sama pada taraf keberarta 0,0. Aggap kedua populas hampr ormal dega varas sama. Peyelesaa : Uj : H 0 : = atau - = 0 vs H : atau - 0. = 0,0, daerah krts : T < -,75 da T >,75 karea dk = 0. 43

44 Nla t htug : t s p. d 0 = 4,478 (85 8) 0 0 =, dega smpaga baku gabuga sampel : s p 4, Kesmpula : tolak H 0 da smpulka bahwa kedua jes baha tdak meujukka keausa yag sama karea gosoka. 44

45 Pertemua ke : 3 Peyusu : Dew Rachmat Mater : Peguja Hpotess URAIAN POKOK-POKOK PERKULIAHAN Uj Kesamaa Lebh Dar Dua Varas (Uj Bartlett) Msalka k sampel acak dambl masg-masg dar k populas yag daggap salg bebas da berdstrbus ormal dega rataa,,..., k da varas σ. Aka duj :,σ,..., σ k H 0 : σ σ... σ k vs H : tdak semua varas sama. Statstk uj : b =,306 q dega k q ( N k) log s p ( )log s ; h s p k ( ) s N k da h 3( k ) k acak yag berdstrbus kh-kuadrat dega dk=k-. ; b merupaka peubah N k Guaka uj Bartlett utuk meguj kesamaa varas ketga populas sampel cptaa berkut: Sampel A B C Jumlah Peyelesaa : Aka duj : H 0 : σ σ σ 3 vs H : tdak semua varas sama. Plh = 0,05, sehgga daerah krtsya : B > 5,99 karea dk = k- =. 45

46 Tujukka bahwa : s =,583, s =,300, s 3 =,700 sehgga s p =,54 ; q = 0,034 da h =,67. Jad b = = 0,3. Kesmpula : terma H 0 da smpulka bahwa varas ketga populas sama. Uj Kesamaa Lebh Dar Dua Rataa Sampel acak ukura dambl masg-masg dar k populas yag daggap salg bebas da berdstrbus ormal dega rataa,,..., k da varas yag sama. Aka duj : H 0 : = =... = k H : palg sedkt dua d atara rataa tdak sama. Tap pegamata dapat dtuls dalam betuk : yj, dega j j (galat acak) meyataka peympaga pegamata ke j sampel ke dar rataa perlakua padaaya. Perlakua k y y y k y y y k,,, y y y k Jumlah T. T. T k. T.. Rataa. y y. y k. y.. Htug : JKT k j y j T.. k ; JKA T. T.. k ; JKG = JKT JKA. Kemuda buatlah tabel Aalss Varas Ekaarah berkut : Sumber Jumlah Derajat Rataa f Varas kuadrat kebebasa kuadrat htug JKA s Perlakua JKA k - k s JKG s Galat JKG k ( - ) ( k ) Jumlah JKT k - 46

47 s Jka H 0 bear, raso f merupaka peubah acak F yag berdstrbus F s dega derajat kebebasa k- da k(-). Hpotess ol dtolak pada taraf keberarta jka f htug > Perhatka cotoh berkut: f ; k, k( ). Msalka seorag syur g meyeldk bagamaa rataa pegsapa uap ar dalam beto berubah atara lma aduka beto yag berbeda. Baha dbarka kea uap selama 48 jam. Dar tap aduka dambl 6 cotoh utuk duj, sehgga seluruhya dperluka 30 cotoh. Data selegkapya dsajka pada tabel berkut: Aduka (berat%) Jumlah Rataa 553,33 569,33 60,50 465,7 60,67 56,80 Peyelesaa : Aka duj : H 0 : = =... = 6 lawa H : palg sedkt dua d atara rataa aduka tdak sama. Plh = 0,05, sehgga daerah krtsya : F >,6 dega v =4 da v =5. Htug jumlah kolom da rataa masg-masg aduka, sepert pada tabel. Total varas dalam aduka dbag mejad dua baga :. varas atara aduka, yag megukur varas sstematk da acak;. varas dalam aduka, yag haya megukur varas acak. 47

48 Perhtuga masalah aalss varas drgkas dalam tabel berkut: Tabel Aalss Varas utuk Klasfkas Ekaarah Sumber Jumlah Derajat Rataa f Varas kuadrat kebebasa Kuadrat Htug Perlakua ,30 Galat Jumlah Karea f htug = 4,30 >,6 tolak H 0 da smpulka bahwa kelma aduka tdak mempuya rataa yag sama. 48

49 Pertemua ke : 4 Peyusu : Dew Rachmat Mater : Aalss Regres Ler URAIAN POKOK-POKOK PERKULIAHAN Dalam peelta basaya dguaka suatu model atau hubuga fugsoal atara peubah. Dega model kta berusaha memaham, meeragka, megedalka da kemuda mempredkska kelakua sstem yag dtelt. Model juga meolog peelt dalam meetuka hubuga kausal. Rumusa hubuga tersebut yag dyataka dalam betuk hpotess da duj berdasarka data yag dkumpulka kemuda. Msalka X adalah peubah bebas (predktor)da Y peubah tak bebas yag bergatug pada Y (respos). Y (respo) tdak dkotrol dalam percobaa. Nlaya (y) bergatug pada satu atau lebh peubah bebas, msalya (laya),,, k, yag galat pegukuraya dapat dabaka da sesugguhya serg peubah tersebut dkedalka dalam percobaa. Jad peubah bebas tersebut bukalah peubah acak tap k besara yag dtetuka sebelumya oleh peelt da tdak mempuya sfat-sfat dstrbus. Yag aka dbahas adalah regres lear yag meyagkut haya satu peubah saja. Nyataka sampel acak ukura dega hmpua :{(,y );=,,,}. y merupaka la dar peubah acak Y selajutya aka dtuls Y peubah acak yag berkata dega la tetap. Rataa Y berkata lear dega dalam betuk persamaa : Y dega α da β adalah dua parameter yag aka dtaksr dar data sampel. Bla semua rataa terletak pada satu gars lurus maka : Y E dega asums : E galat yag bersfat acak da rataaya = 0 da varasya kosta. Setap pegamata (,y ) dalam sampel memeuh : dega ε adalah la yag dcapa E bla Y berharga y. y 49

50 50 Jka αˆ =a da βˆ =b maka setap pegamata dalam sampel memeuh : Y ), ( y X Cara pemmuma utuk meaksr parameter damaka metode kuadrat terkecl (least square method), yatu a da b dcar sehgga : mmum. Turuka JKG terhadap a da b maka dperoleh Samaka persamaa tsb dega ol maka dperoleh persamaa ormal : Sehgga dperoleh : dsebut ssa ; e e b a y Y b a y ˆ b a y e JKG b y a y y b b a y b JKG b a y a JKG y b a y b a

51 D sampg aggapa bahwa galat E dalam model Y E merupaka peubah acak dega rataa ol, msalka selajutya bahwa E berdstrbus ormal dega varas sama σ, da E,E,,E salg bebas dar suatu pegamata ke pegamata berkutya dalam percobaa. Dega asums keormala tersebut dapat dcar rataa da varas utuk peaksr α da β. Selag Kepercayaa da Uj Keberarta Uj H 0 : β = 0 (model tak lear) lawa H : β 0 (model lear) da plh taraf keberarta α=5%. Statstk ujya : B T ~ t S / J tolak jka T < -tα/ atau T > tα/. Juga harus duj : H 0 : α = 0 (gars melalu ttk asal) lawa H : α 0 (gars tdak melalu ttk asal) da plh taraf keberarta α=5% Statstk ujya : T S A / J ~ t tolak jka T < -tα/ atau T > tα/. Pedekata Aalss Varas Peguja keberarta model sela dega uj t juga dapat megguaka uj F atau pedekata aalss varas dega tabel berkut : Sumber JK(Jumlah Kuadrat) dk(derajat RK(Rataa Kuadrat) f htug Varas kebebasa) Regres JKR = b Jy RKR = JKR/ JKR/s Ssa JKS (JKG) = JKT - JKR - RKS s =JKS/(-) Total JKT = Jyy - 5

52 5 d maa : J ; yy y y J da y y J. Tolak H 0 jka F > F,- atau tolak H 0 jka f htug > f tabel (dk =,dk =-). Uj t da F yag dguaka bersfat kekar, yag berart bahwa aggapa keormala da kesamaa varas tdak perlu dpeuh dega ketat tap cukup agak kasar. Selajutya harus dlakuka pemerksaa ssa, yatu :. Apakah ssa telah berpola acak ;. Apakah aggapa keormala tdak dlaggar ; 3. Apakah varas dapat daggap tdak berubah ; 4. Apakah ada data yag tdak megkut pola umum (pecla) ; 5. Apakah peubah yag masuk dalam model mugk buka berbetuk Lear ; 6. Apakah peubah yag berpegaruh telah masuk ke dalam model.

53 Pertemua ke : 5 Peyusu : Dew Rachmat Mater : Aalss Korelas URAIAN POKOK-POKOK PERKULIAHAN Ukura hubuga lear (ρ) atara dua peubah X da Y dtaksr dega koefse korelas sampel r dega r b J J yy J J y J yy Cotoh : Dalam suatu peelta megea korelas atara besar curah huja da bayak polus yag dbershka huja dperoleh data sbb : No., Curah huja per har (dalam y, Zat yag dbershka (mkrogram/m3) 0,0 cm) 4,3 6 4,5 3 5, , , 4 6 5, 8 7 3,8 3 8, 4 9 7,5 08. J = 9,6 ; J yy = 804, ; J y = -,800. Jad,8000 r 0,9786 Korelas sebesar -0,9786 (9,600)(804,) meujukka suatu hubuga lear yag amat bak atara X da Y. Karea r = (-0,9786) = 0,958 maka dapat dkataka bahwa hampr 95,8% dar varas dalam Y dsebabka oleh hubuga lear dega X 53

54 Uj Keberarta Koefse Kkorelas Uj H 0 : ρ = ρ 0 vs H : ρ ρ 0 ; d s ρ 0 dapat dgat 0 yag berart H 0 : tdak ada hubuga lear atara kedua peubah lawa H : ada hubuga lear atara kedua peubah. Plh taraf keberarta msal α = 5%. Statstk ujya d bawah H 0 berdstrbus ormal baku : 3 r 0 Z l l r 0 Daerah krts : Z < -z / = -,96 da Z > z / =,96. Perhtuga utuk cotoh tad : z 6 0,04 l 5,55,9786 Kesmpula : tolak H 0 bahwa hubuga tdak lear atau tolak H 0 : ρ = 0. Jad ada hubuga lear atara curah huja perhar (X) dega zat yag dbershka (Y). Pertemua ke : 6 Peyusu : Dew Rachmat Mater : UAS (Mater pertemua kesembla sampa ke 5) 54

55 DAFTAR PUSTAKA Herrhyato, da Hamd. (007). Statstka Dasar. Eds Kelmabelas. Jakarta: Peerbt Uverstas Terbuka. Sudjaa, (989). Metode Statstka. Eds Kelma. Badug : Peerbt Tarsto. Walpole ad Myers. (986). Ilmu Peluag da Statstka utuk Isyur da Ilmuwa. Eds Kedua. Jakarta : Peerbt ITB. Coover, W.J. (986). Practcal Noparametrc Statstcs. Secod Edto. Sgapore : Joh Wley & Sos. 55

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

* 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

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

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 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

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

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

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

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

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

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

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

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

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 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

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

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 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

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

Analisis Regresi. Oleh : Dewi Rachmatin

Analisis Regresi. Oleh : Dewi Rachmatin Aalss Regres Oleh : Dew Rachmat Pedahulua Dalam peelta basaya dguaka suatu model atau hubuga fugsoal atara peubah. Dega model kta berusaha memaham, meeragka, megedalka da kemuda mempredkska kelakua sstem

Lebih terperinci

Ukuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si.

Ukuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si. Ukura Pemusata Data Arum Had P., M.Sc Ayudyah K., M.S. Notas utuk Populas da Sampel Notas: Mea (rata-rata) Sample x Populas μ Varas s 2 σ 2 Smpaga baku s σ Ukura Pemusata Data 1. Mea (rata-rata) 2. Meda

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

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

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 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

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

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

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

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

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

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

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi. TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Ftr Yulat, SP. Ms. UKURAN DATA Ukura data Ukura Pemusata data Ukura letak data Ukura peyebara data Mea Meda Jagkaua Meda Kuartl Jagkaua atar

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

STATISTIKA DASAR. Oleh

STATISTIKA DASAR. Oleh STATISTIKA DASAR Oleh Suryo Gurto cara peyaja data - tabel - grak meghtug harga-harga petg : - ukura lokas - ukura sebara/peympaga apabla data mempuya observasya cukup bayak perlu dsusu secara sstematk

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

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

PENDAHULUAN. Tabel nilai statistika Nilai Jumlah Mahasiswa A 5 B 9 C 25 D 3 E

PENDAHULUAN. Tabel nilai statistika Nilai Jumlah Mahasiswa A 5 B 9 C 25 D 3 E 1 PENDAHULUAN 1.1. Pegerta statstk da statstka Statstk adalah kumpula data, blaga maupu o blaga yag dsusu dalam table da atau dagram yag melukska suatu persoala Tabel la statstka Nla Jumlah Mahasswa A

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

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

9/22/2009. Materi 2. Outline. Graphical Techniques. Penyajian Data. Numerical Techniques

9/22/2009. Materi 2. Outline. Graphical Techniques. Penyajian Data. Numerical Techniques Mater Outle Graphcal Techques Peyaja Data Numercal Techques Tekk Grafk (Graphcal Techques) Secara vsual, grafs merupaka gambar-gambar yag meujukka data berupa agka yag basaya dbuat berdasarka tabel yag

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

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

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

; θ ) dengan parameter θ,

; θ ) dengan parameter θ, Vol. 4. No. 3, 5-59, Desember 00, ISSN : 40-858 APLIKASI METODE BESARAN PIVOTAL DALAM PENENTUAN SELANG KEYAKINAN TAKSIRAN PARAMETER POPULASI. Agus Rusgyoo Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstraks Dberka populas

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 MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma

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

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

Pada saat upacara bendera, kita sering memperhatikan teman-teman kita.

Pada saat upacara bendera, kita sering memperhatikan teman-teman kita. Bab Ukura Data Pada saat upacara bedera, kta serg memperhatka tema-tema kta. Terkadag tapa sadar kta membadgka tgg redah sswa dalam upacara tersebut. Ada yag tggya 170 cm, 165 cm, 150 cm atau bahka 140

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 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

STATISTIKA Matematika Kelas XI MIA

STATISTIKA Matematika Kelas XI MIA STATISTIKA Matematka Kelas XI MIA 90 0 70 0 50 40 30 0 0 1st Qtr d Qtr 3rd Qtr 4th Qtr East West North Dsusu oleh : Markus Yuarto, S.S Tahu Pelajara 01 017 SMA Sata Agela Jl. Merdeka No. 4 Badug PENGANTAR

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

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

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL

TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL TAKSIRAN PARAMETER DISTRIBUSI WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE MOMEN DAN METODE KUADRAT TERKECIL Hesty ala, Arsma Ada, Bustam hestyfala@ymalcom Mahasswa Program S Matematka MIPA-UR Dose Matematka MIPA-UR

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

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

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

47 Soal dengan Pembahasan, 46 Soal Latihan

47 Soal dengan Pembahasan, 46 Soal Latihan Galer Soal 7 Soal dega Pembahasa, Soal Latha Dragkum Oleh: ag Wbowo, S.Pd Jauar 0 MatkZoe s Seres Emal : matkzoe@gmal.com log : www.matkzoe.wordpress.com HP : 0 97 97 Hak pta Dldug Udag-udag. Dlarag megkutp

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

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

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

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat. KALKULUS LANJUT Pertemua ke-4 Rey Ra Marlaa, S.S.,M.Stat. Plot Mater Notas Jumlah & Sgma Itegral Tetu Jumlah Rema Pedahulua Luas Notas Jumlah & Sgma Purcell, et all. (page 226,2003): Sebuah fugs yag daerah

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

Pengetahuan Dasar Statistika

Pengetahuan Dasar Statistika Modul Pegetahua Dasar Statstka Drs. Nar Herhyato D PENDAHULUAN alam Modul, Ada aka mempelajar pegetahua dasar statstka yag mecakup pegerta statstk da statstka, macam-macam data, pegumpula data, atura-atura

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

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

Analisis Regresi dan Korelasi

Analisis Regresi dan Korelasi Metode Statstka Pertemua III Aalss Regres da Korelas Pegatar Apa tu aalss regres? Apa edaya dega korelas? Aalss Regres Aalss statstka yag memafaatka huuga atara dua atau leh peuah kuattatf sehgga salah

Lebih terperinci

Statistika Deskriptif

Statistika Deskriptif Statstka Deskrptf Statstka Deskrptf Statstka deskrptf (descrptve statstcs) berkata dega peerapa metode statstk utuk megumpulka, megolah, meyajka, da megaalss data kuattatf secara deskrptf. Statstka Deskrptf

Lebih terperinci

Statistika. Menyajikan Data dalam Bentuk Diagram ;

Statistika. Menyajikan Data dalam Bentuk Diagram ; Statstka Meyajka Data dalam Betuk Dagram ; Meyajka Data dalam Betuk Tabel Dstrbus Frekues ; Meghtug Ukura Pemusata, Ukura Letak, da Ukura ; Peyebara Data Kalau kamu ke kator keluraha, kator pajak, kator

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

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

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

BAB 1 STATISTIKA. Gambar 1.1

BAB 1 STATISTIKA. Gambar 1.1 STANDAR KOMPETENSI: BAB 1 STATISTIKA Megguaka atura statstka, kadah pecacaha, da sat-sat peluag dalam pemecaha masalah. Kompetes Dasar 1. Membaca data dalam betuk tabel da dagram batag, gars, lgkara, da

Lebih terperinci

Bab 1. Statistika. A. Penyajian Data B. Penyajian Data Statistik C. Penyajian Data Ukuran menjadi Data Statistik Deskriptif

Bab 1. Statistika. A. Penyajian Data B. Penyajian Data Statistik C. Penyajian Data Ukuran menjadi Data Statistik Deskriptif Bab Statstka Sumber: farm.statc.flckr.com Setelah mempelajar bab, Ada harus mampu melakuka pegolaha, peyaja da peafsra data dega cara membaca da meyajka data dalam betuk tabel da dagram batag, gars, lgkara,

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

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

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

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

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

PENDAHULUAN. Gambar (a) diagram lingkaran (b) diagram balok

PENDAHULUAN. Gambar (a) diagram lingkaran (b) diagram balok PENDAHULUAN.. PENGERTIAN STATISTIK DAN STATISTIKA Statstk adalah kumpula data, blaga maupu o blaga yag dsusu dalam table da atau dagram yag melukska suatu persoala. Cotoh tabel da dagram statstk dapat

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

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag

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

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA MODUL KULIAH ILMU UKUR TANAH POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA Pegerta : peetua azmuth awal da akhr, peetuat kesalaha peutup sudut,koreks sudut, kesalaha lear da koreks lear kearah sumbu X da Y, Peetua

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

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

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin 4/6/015 Oleh : Fauza Am Se, 06 Aprl 015 GDL 11 (07.30-10.50) Pedahulua Aalsa regres dguaka utuk mempelajar da megukur hubuga statstk ag terjad atara dua atau lebh varbel. Dalam regres sederhaa dkaj dua

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

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2

INTERVAL KEPERCAYAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFISIEN VARIASI DARI DISTRIBUSI LOGNORMAL I. Pebriyani 1*, Bustami 2, S. Sugiarto 2 INTERVAL KEPERCAAAN UNTUK PERBEDAAN KOEFIIEN VARIAI DARI DITRIBUI LOGNORMAL I. Pebrya * Bustam. ugarto Mahasswa Program Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas

Lebih terperinci

UKURAN PEMUSATAN DAN LETAK DATA

UKURAN PEMUSATAN DAN LETAK DATA UKURAN PEMUSATAN DAN LETAK DATA PENDAHULUAN Suatu harga yag dapat dpaka utuk mewakl sekumpula data. Harga rata-rata merupaka suatu la sektar maa blaga-blaga la tersebar. Harga rata-rata serg damaka measure

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. Hasil penelitian ini berdasarkan data yang diperoleh dari kegiatan penelitian

BAB IV HASIL PENELITIAN. Hasil penelitian ini berdasarkan data yang diperoleh dari kegiatan penelitian BAB IV HASIL PENELITIAN Hasl peelta berdasarka data yag dperole dar kegata peelta yag tela dlaksaaka ole peelt d MTs Salafya II Radublatug Blora pada kelas VIII A tau ajara 1 11. Data asl peelta tersebut

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. dua sampel berpasangan akan menggunakan statistik uji T 2 -Hotelling. Untuk itu,

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. dua sampel berpasangan akan menggunakan statistik uji T 2 -Hotelling. Untuk itu, BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Pedahulua Dalam bab aka dbahas tetag uj t utuk meguj sebuah parameter rata-rata da selsh dua parameter rata-rata dua sampel berpasaga dbawah asums populas berdstrbus ormal. Pada

Lebih terperinci

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN MATEMATIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN Ses NGAN INTEGRAL RIEMANN A. NOTASI SIGMA a. Defs Notas Sgma Sgma (Σ) adalah otas matematka megguaka smbol yag mewakl pejumlaha da beberapa suku yag memlk

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

REGRESI LINEAR SEDERHANA

REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR SEDERHANA MODUL Dra. Sr Pagest, S.U. PENDAHULUAN A alss regres merupaka aalss statstk yag mempelajar ubuga atara dua varabel atau leb. Dalam aalss regres lear dasumska berlakuya betuk ubuga

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

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

ANALISIS DATA STATISTIK. Adi Setiawan

ANALISIS DATA STATISTIK. Adi Setiawan ANALISIS DATA STATISTIK Ad Setawa Peerbt Tsara Grafka Salatga 017 Katalog Dalam Terbta 519.5 ADI Ad Setawa a Aalss data statstk/ Ad Setawa. -- Salatga : Tsara Grafka, 017. v, 5 p. ; 5 cm. ISBN 978-60-9493-5-8

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