LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)"

Transkripsi

1 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 tael. 4. Meghtug la oservas ( o), utuk dperluka tael frekues harapa (asums Ho dterma) 5. Memadgka la o dega t 6. Krtera: Jka o > t ; maka Ho dtolak Jka o t ; maka Ho dterma 7. Kesmpula Rumus: ( fo fh fh ) (Catata: Jka data eretuk terval, maka harus duat kategork leh dulu.) Cotoh: = jes kelam; = tgkat peddka Apakah ada huuga atara jes kelam dega tgkat peddka? Peguja:. Hpotess: H : 0 (ada huuga atara jes kelam dega tgkat peddka) H o : = 0 (tdak ada huuga atara jes kelam dega tgkat peddka). Tael slag: Tgkat Jes Kelam Peddka Lak-lak perempua Jumlah Redah Sedag Tgg Jumlah

2 3. t dmaa; d = ( )(k ) = (3 )( ) = t (0,05; ) = 5,99 4. Frekues harapa (dmaa raso peradga lak-lak : perempua = 3 : ) Lak-lak: perempua: 3/5 60 = 96 /5 60 = 64 3/5 70 = 0 /5 70 = 68 3/5 70 = 0 /5 70 = 68 Tgkat Jes Kelam Peddka Lak-lak perempua Jumlah Redah Sedag Tgg Jumlah Guakarumus: (80 96) (80 64) (00 0) (70 68) (0 0) (50 68) o o = 4,7 5. o = 4,7 > t (0,05; ) = 5,99 erart Ho dtolak 6. Kesmpula: Ada huuga atara jes kelam dega tgkat peddka 7. Koefse kotges = koefse asosas o o 4,9 54,9 0,7 = 0,7 = 0,09 0,03 Jad tgkat peddka dapat dtetuka oleh jes kelam varasa haa 3%

3 LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Ordal). Rumuska hpotess. Data dalam etuk tael slag 3. Meetuka statstk uj (Z t ) 4. Meghtug Gamma: N s = Jumlah hasl kal pasaga ag Ns Nd G Ns Nd kosste N d = Jumlah hasl kal pasaga ag tdak kosste 5. Trasformas Z: Ns Nd o ( G ) N( G ) 6. Badgka Zo da Z t 7. Krtera: Zo > Z t ; maka Ho dtolak Zo Z t ; maka Ho dterma 8. Kesmpula Cotoh: = status sosal ekoom; = tgkat peddka Apakah ada huuga postf atara status sosal ekoom dega tgkat peddka? (Huuga postf arta: semak tgg tgkat status sosal ekoom maka tgkat peddkaa juga harus semak tgg) Peguja:. Ho: = 0 (tdak ada huuga atara status sosal ekoom dega tgkat peddka) H : > 0 (ada huuga postf atara status sosal ekoom dega tgkat peddka). Tael slag:

4 Tgkat Status sosal ekoom Peddka Redah Sedag Tgg Jumlah Redah Sedag Tgg Jumlah Z t ( = 0,05) Z t =,645 (Luas kurva 0,5 0,05 = 0,450 terletak pada la z =,645) 4. Meghtug Gamma: kosste; jka status sosal ekoom redah maka tgkat peddka juga redah da sealka jka status sosal ekoom tgg maka tgkat peddka juga tgg. tdak kosste; jka status sosal ekoom redah tap tgkat peddka tgg da sealka jka status sosal ekoom tgg tap tgkat peddka redah. N s = 80 ( ) + 80 ( ) + 70 ( ) + 60 (40) = 3.00 N d = 40 ( ) + 80 ( ) + 70 ( ) + 60 (30) = G , Z o ( 0, 0). =, 500( 0, ) 6. Zo =, > Z t =,645 erart Ho dtolak 7. Kesmpula: Terdapat huuga postf atara status sosal ekoom dega tgkat peddka 8. G = 0, = 0,04 00% = 4% Varas tgkat peddka dapat dtetuka oleh status sosal ekoom haa 4%

5 REGRESI LINIER SEDERHANA Persamaa regres sa dguaka jka da erkorelas. Model Regres: Y Y = + X + Fugs Taksra: a = tg θ 0 Ŷ = a + Persamaa regres tertetu jka la a da dketahu. Utuk meghtug la a da dperluka pasaga data (, ) ag ddapat dar peelta.. Rumus Regres: a Dmaa:. X X X X Y Y Y Y. Kemuda htug la ΣY, ΣY, Σ, ΣX, ΣX, Σ, ΣXY, Σ. Guaka rumus regres utuk mecar la a da, sehgga aka ddapat fugs taksra. 3. Seelum fugs taksra dguaka, terleh dahulu melakuka Uj Keerarta da Uj Kelera dega ANAVA.

6 4. Seelum memuat tael ANAVA, data X harus durutka dar ag terkecl sampa teresar. Data ag memlk la ag sama, djadka dalam satu kelompok (k). 5. Buat tael ANAVA dega terleh dahulu meetuka sumer varas, atu: Total, Regres (a), Regres (/a), Ssa, Tua cocok, da Galat. Setap sumer varas dtetuka la Jumlah Kuadrat (JK) da derajat eas (d). Kemuda meghtug la Rata-rata Jumlah Kuadrat (RJK) Rumus JK da RJK: JK ( T ) JK ( G) JK ( a) JK ( / a). JK(S) = JK (T) JK (a) JK (/a) JK (Tc)= JK (S) JK (G) RJK = JK / d k X X Rumus d: d (T) = d (a) = d (/a)= d (S) = d (Tc) = k d (G) = k 6. Tetuka la F htug (F o ) dega rumus: F o ( / a) RJK ( / a) RJK ( S) da F o ( Tc) RJK ( Tc) RJK ( G) 7. Tetuka la F tael (,k; ), dega megguaka: F t (/a) dmaa: d Reg (/a) kolom, da d ssa ars F t (Tc) dmaa: d Tua cocok kolom, da d galat ars 8. Badgka la F htug dega la F tael. Jka F o (/a) > F t maka Ho dtolak, erart regres sgfka Jka F o (/a) < F t maka Ho dterma, erart regres tdak sgfka Jka F o (Tc) > F t (ttk-ttk pada dagram semak mejauh gars regres), erart regres tdak ler Jka F o (Tc) < F t (ttk-ttk pada dagram semak medekat gars regres), erart regres ler. 9. Meghtug koefse korelas dega rumus: R.

7 0. Tetuka la t htug: t o R da la t tael t(d;) R. Badgka la t htug da t tael Jka t o > t t maka Ho dtolak, erart Koefse korelas sgfka (ada huuga postf atara da dalam populas). Jka t o < t t maka Ho dterma, erart koefse korelas tdak sgfka (tdak ada huuga atara da dalam populas).. Htug la koefse determas: R 00% Cotoh:. Meetuka Fugs taksra dar data X da Y erkut: X Y X Y XY Jumlah Y ( ) (79) ,5

8 X ( ) (85) 69 6, 9 ( X )( Y) XY 998 (85)(79),75,75 6,9,9 Y a X (,9) 3,5 (,9)(7,08) 4, Fugs Taksra: Yˆ 4,, 9X. Megurutka data X dar la ag terkecl da meetuka kelompok: X Y Kelompok Uj lertas da sgfka dega ANAVA Meghtug la-la Jumlah Kuadrat (JK), derajat eas (d), da Rata-rata Jumlah Kuadrat (RJK) pada sumer varas: JK ( T ) JK ( a) 6486,75 JK ( / a). (,9).(,75) 8,05 JK(S) = JK (T) JK (a) JK (/a) = ,75 8,05 = 56,9 k JK ( G) X X , ,67 4 3

9 JK (Tc) = JK (S) JK (G) = 56,9 39,67 = 6,5 RJK (/a) = JK (/a) / d = 8,05 / = 8,05 RJK (S) = JK (S) / d = 56,9 / 0 = 5,69 RJK (Tc) = JK (Tc) / d = 6,5 / 3 = 5,5 RJK (G) = JK (G) / d = 39,67 / 7 = 5,67 d (T) = = d (a) = d (/a) = d (S) = = = 0 d (Tc) = k = 5 = 3 d (G) = k = 5 = 7 4. Meghtug la F o : RJK( / a) 8,06 RJK( Tc) 5,5 F o ( / a) 4,99 F o ( Tc) 0, 98 RJK( S) 5,69 RJK( G) 5,67 5. Tetuka la F tael dega = 0,05 da = 0,0 F(0, ; 0.05) = 4,96 F(0,; 0.0) = 0,04 F(7,3; 0.05) = 4,35 F(7,3; 0.0) = 8,45 Sumer Varas JK d RJK F os F tael Total 657,00 = 0,05 = 0,0 Regres (a) Regres (/a) 6486,75 8,06-8,06-4,99-4,96-0,04 Ssa 56,9 0 5,69 Tua cocok Galat 6,5 39, ,5 5,67 0,98 4,35 8,45 6. Kesmpula: F o (/a) = 4,99 > F t = 4,96 erart Regres sgfka. F o (Tc) = 0,98 < F t = 4,35 erart Regres ler.,75 7. Meghtug koefse korelas: R 0, 58. (6,9).(84,5)

10 R 0, Meetuka la t htug: t o, 5 R 0,58 Meetuka la t tael: t (0; 0.05) =,8 9. Kesmpula: t o =,5 > t t =,8 maka Ho dtolak erart Koefse korelas sgfka (ada huuga postf atara X da Y dalam populas) 0. Koefse determas = 0,58 00% = 33,6% Kesmpula: Nla Y dtetuka oleh la X dega varas seesar 33,6 % Utuk megaml kesmpula, sa juga lagsug megguaka Uj Korelas. Tap kta perlu melakuka Uj Regres, karea:. Rumus R haa sa dguaka jka korelasa ler, jka tdak. ler maka persamaa tdak sa dguaka utuk megaml kesmpula.. Fugs regres dguaka utuk mempredks la Y. Galat taksra, G = ˆ, harus ormal Tua cocok adalah pempaga dar galat taksra. Tc = 0 Ttk-ttk (la Ŷ) melekat pada gars.

11 REGRESI MULTIPEL DENGAN PREDIKTOR Model: o Fugs taksra: Yˆ o X X o,, ddapat dar pasaga data (X, X, Y) ag dperoleh dar peelta. Meetuka la : ΣY = ΣX = ΣX = ΣX Y = ΣX Y = ΣX X = ΣY = ΣX = ΣX = Σ = Σ = Σ = da ddapat dar formula smulta seaga erkut: Mecar la o : o Y X X Uj sgfka persamaa regres dega ANAVA: Sumer Varas: Total, Regres, da Ssa Meghtug la Jumlah Kuadrat (JK) dar sumer varas: JK (T) = Σ JK (Reg) = + JK (S) = Σ JK (Reg) Meghtug derajat eas (d) sumer varas: d (T) = d (Reg) = k d (S) = k Meghtug Rata-rata Jumlah Kuadrat (RJK) sumer varas: RJK (Reg) = JK(Re g) d(re g) RJK (S) = JK( S) d( S) = aaka pegamata k = aaka varael eas (X)

12 Meghtug F oservas: F os = RJK(Re g) RJK( S) Meetuka Koefse Korelas Multpel (R. ) da Koefse determas (R. ) R. JK(Re g) Cotoh: X X Y Tetukalah: a) Fugs taksra ) Uj sgfka dega ANAVA c) Koefse korelas multpel da koefse determas

13 Peelesaa: a) Mecar Fugs taksra X X Y X X Y X Y X Y X X Jumlah Y ( Y ) ( X) (79) 657 (56) 5636 X ( X ) (85) 69 X 84,5 74,667 6,9 ( X )( Y) (56)(79) XY ( X )( Y) (85)(79) X Y 998,75 ( X)( X ) (56)(85) XX 85 38,667 Persamaa Smulta: 74, ,667 = 7 38, ,9 =,75

14 Meetuka la o,, da : 7 38,667,75 6,9 = 74,667 38,667 38,667 6,9 38, ,9 0,78 74, ,667,75 = 74,667 38,667 38,667 6,9 75,03 460,9-0,4965 o Y X X Y X X = (0,78) ( 0,4965) = 0,8 o Fugs Taksra Persamaa Regres: Ŷ = 0,8 + 0,78 X 0,4965 X ) Uj sgfka Persamaa Regres dega ANAVA: Meetuka la Jumlah Kuadrat (JK) masg-masg sumer varas: JK (T) = Σ = 84,5 JK (Reg) = + = (0,78)(7) + (- 0,4965)(,75) = 80,46 JK (S) = Σ JK (Reg) = 84,5 80,46 =3,789 Meetuka derajat eas (d) masg-masg sumer varas: d (T) = = = d (Reg) = k = d (S) = k = = 9 Meghtug la RJK masg-masg sumer varas: RJK (Reg) = JK (Re g) = d(re g) 80,46 = 40,3 RJK (S) = JK ( S) d( S) = 3,789 9 = 0,4

15 Meghtug la F oservas: F os = RJK (Re g) RJK ( S) = Memuat tael ANAVA: Sumer Varas 40,3 0,4 = 95,558 JK d RJK F os F tael = 0,05 = 0,0 Regres 80,46 40,3 95,558 4,6 8,0 Ssa 3, ,4 Total 84,5 F os = 95,558 > F tael = 8,0 Berart: Regres Multpel sagat sgfka c) Koefse Korelas Multpel: R. JK(Re g) = 80,46 84,5 = 0,977 Koefse determas: R. = (0,977) = 0,955 X 00% = 95,5 % Arta: 95,5 % Varas Y dapat dtetuka (djelaska) oleh X da X secara ersama-sama Koefse korelas sederhaa atara X da Y: r Σ Σ. 7 (74,667)( 84,5) 0,9645 Koefse korelas sederhaa atara X da Y: r Σ Σ.Σ,75 0,576 (6,9)(84,5) Koefse korelas sederhaa atara X da X : r Σ Σ.Σ 38,667 (74,667)( 6,9) 0,7

16 UJI KEBERARTIAN KOEFISIEN REGRESI da t o RJK( S) kesalaha aku.( R ) RJK(S) 0,4 0,005 0, 07.( R ) (74,667)( 0,7 ) RJK(S) 0,4 0,05 0, 4.( R ) (6,9)( 0,7 ) t o 0,78 = 0, 99 0,07 t 0,4695 o =, 096 0,4 t t (0,05;9) =,83 da t t (0,0;9) =,8 t o =,66 > t t (0,05) =,83 Koefse korelas sagat sgfka t o =,77 < t t (0,05) =,83 Koefse korelas tdak sgfka Kesmpula: Jka pegaruh X dkotrol (msala dsamaka), maka huuga X dega Y sgfka Jka pegaruh X dkotrol, maka huuga X dega Y tdak sgfka

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 Linear Sederhana

Analisis Regresi Linear Sederhana Analss Regres Lnear Sederhana Al Muhson Pendahuluan Menggunakan metode statstk berdasarkan data yang lalu untuk mempredks konds yang akan datang Menggunakan pengalaman, pernyataan ahl dan surve untuk mempredks

Lebih terperinci

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA

Ruang Banach. Sumanang Muhtar Gozali UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Ruag Baach Sumaag Muhtar Gozal UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Satu kose etg d kulah Aalss ugsoal adalah teor ruag Baach. Pada baga aka drevu defs, cotoh-cotoh, serta sfat-sfat etg ruag Baach. Kta aka

Lebih terperinci

TINJAUAN MATA KULIAH BAB I PENDAHULUAN

TINJAUAN MATA KULIAH BAB I PENDAHULUAN TINJAUAN MATA KULIAH BAB I PENDAHULUAN I. Beberapa Defs Dalam berbaga meda serg djumpa hasl jejak pedapat dar masarakat tetag su tertetu, jejak pedapat tu dlakuka utuk megetahu gambara pedapat dar masarakat

Lebih terperinci

PowerPoint Slides by Yana Rohmana Education University of Indonesian

PowerPoint Slides by Yana Rohmana Education University of Indonesian SIFAT-SIFAT ANALISIS REGRESI PowerPont Sldes by Yana Rohmana Educaton Unversty of Indonesan 2007 Laboratorum Ekonom & Koperas Publshng Jl. Dr. Setabud 229 Bandung, Telp. 022 2013163-2523 Hal-hal yang akan

Lebih terperinci

RHEINHARDT MAUPA NRP 3106 100 023. Dosen Pembimbing : Tavio, ST, MT, Ph.D Bambang Piscesa, ST, MT

RHEINHARDT MAUPA NRP 3106 100 023. Dosen Pembimbing : Tavio, ST, MT, Ph.D Bambang Piscesa, ST, MT MAKALAH TUGAS AKHIR STUDI KOMPARATIF DESAIN STRUKTUR GEDUNG TAHAN GEMPA DENGAN FLAT PLATE SYSTEM BERDASARKAN TATA CARA PEMBEBANAN GEMPA SNI 03-76-00 DAN ASCE 7-05 RHEINHARDT MAUPA NRP 306 00 03 Dose Pembmbg

Lebih terperinci

REGRESI LINEAR SEDERHANA

REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI 1. Model Regresi Linear 2. Penaksir Kuadrat Terkecil 3. Prediksi Nilai Respons 4. Inferensi Untuk Parameter-parameter Regresi 5. Kecocokan Model Regresi 6. Korelasi

Lebih terperinci

BAB X RUANG HASIL KALI DALAM

BAB X RUANG HASIL KALI DALAM BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan

Lebih terperinci

Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand

Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand TEKIK SAMPLIG PCA SEDERHAA Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusa Matematika FMIPA Uad Defiisi : Jika suatu cotoh berukura diambil dari suatu populasi berukura sedemikia rupa sehigga setiap kemugkia cotoh

Lebih terperinci

Bab 3 Kerangka Pemecahan Masalah

Bab 3 Kerangka Pemecahan Masalah Bab 3 Keragka Pemecaha Masalah 3.1. Metode Pemecaha Masalah Peelitia ii disajika dalam lagkah-lagkah seperti ag terdapat pada gambar dibawah ii. Peajia secara sistematis dibuat agar masalah ag dikaji dalam

Lebih terperinci

MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL

MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL Robah P Rahaat da Tatk Wdhah Juusa Matmatka FMIPA UNDIP Jl. Pof. H. Sodato, S.H, Smaag 575 Abstat. Logt umulatv modl s usd to dsb th latoshp btw a spos vaabl

Lebih terperinci

Bab 1 Ruang Vektor. R. Leni Murzaini/0906577381

Bab 1 Ruang Vektor. R. Leni Murzaini/0906577381 Bab 1 Ruang Vektor Defns Msalkan F adalah feld, yang elemen-elemennya dnyatakansebaga skalar. Ruang vektor atas F adalah hmpunan tak kosong V, yang elemen-elemennya merupakan vektor, bersama dengan dua

Lebih terperinci

MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA

MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Tujuan Praktikum: Membantu mahasiswa memahami materi Pegambilan keputusan dari suatu kasus dengan menggunakan kaidah dan persamaan I. Pendahuluan Di dalam analisa ekonomi

Lebih terperinci

BAB II. REGRESI LINIER SEDERHANA

BAB II. REGRESI LINIER SEDERHANA .1 Pendahuluan BAB II. REGRESI LINIER SEDERHANA Gejala-gejala alam dan akibat atau faktor yang ditimbulkannya dapat diukur atau dinyatakan dengan dua kategori yaitu fakta atau data yang bersifat kuantitatif

Lebih terperinci

Oleh: Bambang Widodo, SPd SMA Negeri 9 Yogyakarta

Oleh: Bambang Widodo, SPd SMA Negeri 9 Yogyakarta Oleh: Bambag Widodo, SPd SMA Negeri 9 Yogyakarta PETA KONSEP Prisip Superposisi Liier Sefase π π beda faseya : 0,2, 4,. beda litasa : 0,,2, 3,. terjadi iterferesi Kostruktif/ salig meguatka, amplitudo

Lebih terperinci

Cara Pengisian Pada File Excel

Cara Pengisian Pada File Excel Cara Pegisia Pada ile Excel Pada tabel realisasi da keuaga ias Pekerjaa Umum Bia Marga Propisi Jawa Timur ii terdiri dari beberapa kolom seperti dibawah ii: atker Tahu Bula Adapu cara pegisia dari masig-masig

Lebih terperinci

PENGARUH DIFERENSIASI JASA DAN KUALITAS PELAYANAN TERHADAP KEPUASAN PASIEN PADA RUMAH SAKIT ISLAM GORONTALO

PENGARUH DIFERENSIASI JASA DAN KUALITAS PELAYANAN TERHADAP KEPUASAN PASIEN PADA RUMAH SAKIT ISLAM GORONTALO PENGARUH DIFERENSIASI JASA DAN KUALITAS PELAYANAN TERHADAP KEPUASAN PASIEN PADA RUMAH SAKIT ISLAM GORONTALO Oleh; Zulfah Abdussamad Dosen FEB Unverstas Neger Gorontalo Abstrak Persangan bsns d bdang kesehatan

Lebih terperinci

Solusi Numerik PDP. ( Metode Beda Hingga ) December 9, 2013. Solusi Numerik PDP

Solusi Numerik PDP. ( Metode Beda Hingga ) December 9, 2013. Solusi Numerik PDP ( Metode Beda Higga ) December 9, 2013 Sebuah persamaa differesial apabila didiskritisasi dega metode beda higga aka mejadi sebuah persamaa beda. Jika persamaa differesial parsial mempuyai solusi eksak

Lebih terperinci

Titik Berat. da y. Suatu elemen da

Titik Berat. da y. Suatu elemen da Titik Berat da Suatu eleme da Titik erat atau pusat suatu luasa adala suatu titik dimaa luasa terkosetrasi da tetap meiggalka mome ag tidak erua teradap semarag sumu. Pada umuma leak titik erat diataka

Lebih terperinci

INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2

INFERENSI DATA UJI HIDUP TERSENSOR TIPE II BERDISTRIBUSI RAYLEIGH. Oleh : Tatik Widiharih 1 Wiwin Mardjiyati 2 INFERENSI DAA UJI HIDUP ERSENSOR IPE II BERDISRIBUSI RAYLEIGH Oleh : ak Wdhah Ww Madjya Saf Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Alum Pogam Sud Saska FMIPA UNDIP Absac Aalyss of lfe me s oe of sascal aalyss whch

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. bulan, sejak bulan Oktober 2007 sampai dengan bulan April 2008. Tabel 1 Jadwal Penelitian Tahapan

METODE PENELITIAN. bulan, sejak bulan Oktober 2007 sampai dengan bulan April 2008. Tabel 1 Jadwal Penelitian Tahapan 14 BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian 1. Tempat Penelitian Tempat pelaksanaan penelitian ini adalah di SMK Negeri 1 Ngawen Kabupaten Gunungkidul.. Waktu Penelitian Aktivitas penelitian

Lebih terperinci

KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT

KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH. Ariyanto* ABSTRACT Aryato, Kaja Sfat Keompaa pada Ruag Baah KAJIAN SIFAT KEKOMPAKAN PADA RUANG BANACH Aryato* ABSTRACT The propertes of ompatess Baah spaes ths paper s a geeralzato of a ompat uderstadg the system o the real

Lebih terperinci

Asset pricing model selection: Indonesian Stock Exchange

Asset pricing model selection: Indonesian Stock Exchange MPA Munch Personal epc Archve Asset prcng model selecton: Indonesan Stock xchange owland Bsmark Fernando Pasaru ABFI Insttute Peranas Jakarta Decemer 010 Onlne at http://mpra.u.un-muenchen.de/39817/ MPA

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Sebuah penelitian agar dapat berhasil dengan baik, maka perlu

BAB III METODE PENELITIAN. Sebuah penelitian agar dapat berhasil dengan baik, maka perlu 5 BAB III METODE PENELITIAN Sebuah penelitian agar dapat berhasil dengan baik, maka perlu diadakannya perencanaan yang baik, fasilitas yang memadai, pengelolaan dan pengolahan yang trampil dan penggunaan

Lebih terperinci

III PEMODELAN MATEMATIS SISTEM FISIK

III PEMODELAN MATEMATIS SISTEM FISIK 34 III PEMODELN MTEMTIS SISTEM FISIK Deskrps : Bab n memberkan gambaran tentang pemodelan matemats, fungs alh, dagram blok, grafk alran snyal yang berguna dalam pemodelan sstem kendal. Objektf : Memaham

Lebih terperinci

NILAI MAKSIMUM DARI KOEFISIEN KORELASI. hanggamula@yahoo.com ABSTRACT 1. PENDAHULUAN

NILAI MAKSIMUM DARI KOEFISIEN KORELASI. hanggamula@yahoo.com ABSTRACT 1. PENDAHULUAN NILAI MAKSIMUM DARI KOEFISIEN KORELASI Hagga Mula Kuria *, Firdaus, Sigit Sugiarto haggamula@yahoo.com Mahasiswa program Studi S Matematika Dose Jurusa Matematika FMIPA-UR Jurusa Matematika Fakultas Matematika

Lebih terperinci

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL.

BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. PELUANG Peluag atau yag biasa juga disebut dega istilah keugkia, probablilitas, atau kas eujukka suatu tigkat keugkia terjadiya suatu kejadia yag diyataka dala betuk

Lebih terperinci

Menguji mean tiga variabel atau lebih

Menguji mean tiga variabel atau lebih Menguji mean tiga variabel atau lebih Perhatikan kasus berikut: Ingin diketahui apakah ada perbedaan sikap mahasiswa reguler, mahasiswa tugas belajar, dan mahasiswa yang melanjutkan terhadap statistika

Lebih terperinci

SB/P/BF/14 PERFORMA PERTUMBUHAN IKAN NILA BEST PADA BERBAGAI MEDIA ph

SB/P/BF/14 PERFORMA PERTUMBUHAN IKAN NILA BEST PADA BERBAGAI MEDIA ph SB/P/BF/14 PERFORMA PERTUMBUHAN IKAN NILA BEST PADA BERBAGAI MEDIA ph M.H. Fariduddi Ath-thar, Vitas Atmadi Prakoso, Otog Zeal Arifi, da Rudhy Gustiao Balai Riset Perikaa Budidaya Air Tawar, Jl. Sempur

Lebih terperinci

Buku Padua Belajar Maajeme Keuaga Chapter 0 KONSEP NILAI WAKTU UANG. Pegertia. Nilai Uag meurut waktu, berarti uag hari ii lebih baik / berharga dari pada ilai uag dimasa medatag pada harga omial yag sama.

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI.1 Pegertia da Maksud Irigasi Irigasi berasal dari istilah irrigatie dalam bahasa Belada atau irrigatio dalam bahasa Iggris. Irigasi dapat diartika sebagai suatu usaha yag dilakuka

Lebih terperinci

CATATAN KULIAH Pertemuan VII: Konsep Total Derivatif dan Aplikasinya pada Komparatif Statik

CATATAN KULIAH Pertemuan VII: Konsep Total Derivatif dan Aplikasinya pada Komparatif Statik CATATAN KULIAH ertemua VII: Kosep Total erivati a Aplikasia paa Komparati tatik A. ieresial Masalah ag ihaapi: Bagaimaa aalisis komparati-statik jika tiak aa solusi betuk-rigkas reuce-orm ikareaka oleh

Lebih terperinci

SKRIPSI PENGARUH MOTIVASI BERPRESTASI DAN CARA BELAJAR TEHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA KELAS X PROGRAM OTOMOTIF SMK SATYA KARYA KARANGANYAR TAHUN

SKRIPSI PENGARUH MOTIVASI BERPRESTASI DAN CARA BELAJAR TEHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA KELAS X PROGRAM OTOMOTIF SMK SATYA KARYA KARANGANYAR TAHUN 1 SKRIPSI PENGARUH MOTIVASI BERPRESTASI DAN CARA BELAJAR TEHADAP PRESTASI BELAJAR SISWA KELAS X PROGRAM OTOMOTIF SMK SATYA KARYA KARANGANYAR TAHUN PELAJARAN 007/008 A. YULI SETIAWAN K 501016 PROGRAM PENDIDIKAN

Lebih terperinci

HUBUNGAN TINGKAT PENDIDIKAN ORANG TUA DENGAN MINAT ORANG TUA MENYEKOLAHKAN ANAKNYA KEPERGURUAN TINGGI DI SMA XAVERIUS II KOTA JAMBI

HUBUNGAN TINGKAT PENDIDIKAN ORANG TUA DENGAN MINAT ORANG TUA MENYEKOLAHKAN ANAKNYA KEPERGURUAN TINGGI DI SMA XAVERIUS II KOTA JAMBI 1 HUBUNGAN TINGKAT PENDIDIKAN ORANG TUA DENGAN MINAT ORANG TUA MENYEKOLAHKAN ANAKNYA KEPERGURUAN TINGGI DI SMA XAVERIUS II KOTA JAMBI Shanmada Smanjuntak 1), Dr.Hj. Farda Kohar, MP ), St Syuhada, S.Pd.

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Tabel 3.1 Desain Penelitian Tujuan Desain Penelitian Penelitian Jenis dan Metode Unit Analisis Time Horizon Penelitian T-1 Asosiatif/survey Organisasi-Departemen

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih.. Dalam

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih.. Dalam BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 21 Pengertian Regresi Linier Pengertian regresi secara umum adalah sebuah alat statistik yang memberikan penjelasan tentang pola hubungan (model) antara dua variabel atau lebih

Lebih terperinci

1 ANGKET PERSEPSI SISWA TERH

1 ANGKET PERSEPSI SISWA TERH 48 Lampian ANGKET PERSEPSI SISWA TERHADAP PERANAN ORANG TUA DAN MINAT BELAJAR DALAM PENINGKATAN HASIL BELAJAR BIOLOGI SISWA KELAS XI IPA SMA NEGERI 8 MEDAN Nama : Kelas : A. Petunjuk Pengisian. Bacalah

Lebih terperinci

[RUMUS CEPAT MATEMATIKA] http://meetabied.wordpress.com

[RUMUS CEPAT MATEMATIKA] http://meetabied.wordpress.com http://meetabied.wordpress.com SMAN Boe-Boe, Luwu Utara, Sul-Sel Setiap pria da waita sukses adalah pemimpipemimpi besar. Mereka berimajiasi tetag masa depa mereka, berbuat sebaik mugki dalam setiap hal,

Lebih terperinci

UNJUK KERJA PENYAMA TURBO PADA SISTEM CODE DIVISION MULTIPLE ACCESS (CDMA)

UNJUK KERJA PENYAMA TURBO PADA SISTEM CODE DIVISION MULTIPLE ACCESS (CDMA) UNJUK KERJA PENYAMA TURBO PADA SISTEM CODE DIVISION Program Studi Tekik Elektro, Fakultas Tekik UKSW Jl. Dipoegoro 52-60, Salatiga Email : eva.utami@staff.uksw.edu INTISARI Peelitia ii bertujua megetahui

Lebih terperinci

SINYAL WAKTU Pengolahan Sinyal Digital Minggu II

SINYAL WAKTU Pengolahan Sinyal Digital Minggu II SINYAL WAKTU Pegolaha Siyal Digital Miggu II 24 Goodrich, Tamassia PENDAHULUAN Defiisi Siyal x(t) Fugsi dari variabel bebas yag memiliki ilai real/skalar yag meyampaika iformasi tetag keadaa atau ligkuga

Lebih terperinci

Wahyu Setyawan. Pendahuluan. Lisensi Dokumen: Abstrak. Wahyu.gtx21@gmail.com http://wahyu-setyawan.blogspot.com

Wahyu Setyawan. Pendahuluan. Lisensi Dokumen: Abstrak. Wahyu.gtx21@gmail.com http://wahyu-setyawan.blogspot.com Uji Korelasi Wahyu Setyawan Wahyu.gtx1@gmail.com http://wahyu-setyawan.blogspot.com Lisensi Dokumen: m Seluruh dokumen di StatistikaPendidikan.Com dapat digunakan, dimodifikasi dan disebarkan secara bebas

Lebih terperinci

IMAGE CLUSTER BERDASARKAN WARNA UNTUK IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH TOMAT DENGAN METODE VALLEY TRACING

IMAGE CLUSTER BERDASARKAN WARNA UNTUK IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH TOMAT DENGAN METODE VALLEY TRACING IMAGE CLUSTER BERDASARKAN WARNA UNTUK IDENTIFIKASI KEMATANGAN BUAH TOMAT DENGAN METODE VALLEY TRACING M. Helmy Noor 1, Moh. Harad 2 Program Pasasarjana, Jurusan Teknk Elektro, Program Stud Jarngan Cerdas

Lebih terperinci

PERSEPSI PERAWAT PELAKSANA TENTANG SUPERVISI PIMPINAN RUANG DENGAN PELAKSANAAN SOP PEMBERIAN OBAT PARENTERAL INTRAVENA

PERSEPSI PERAWAT PELAKSANA TENTANG SUPERVISI PIMPINAN RUANG DENGAN PELAKSANAAN SOP PEMBERIAN OBAT PARENTERAL INTRAVENA PERSEPSI PERAWAT PELAKSANA TENTANG SUPERVISI PIMPINAN RUANG DENGAN PELAKSANAAN SOP PEMBERIAN OBAT PARENTERAL INTRAVENA Duwi Basuki STIKES PPNI MOJOKERTO, Jl. Raya Jabo Km 06 Mojoayar- Mojokerto. Email

Lebih terperinci

PERBANDINGAN ANALISIS VARIANSI DENGAN ANALISIS KOVARIANSI DALAM RANCANGAN PETAK-PETAK TERBAGI PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK DENGAN DATA HILANG

PERBANDINGAN ANALISIS VARIANSI DENGAN ANALISIS KOVARIANSI DALAM RANCANGAN PETAK-PETAK TERBAGI PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK DENGAN DATA HILANG PERBANDINGAN ANALISIS VARIANSI DENGAN ANALISIS KOVARIANSI DALAM RANCANGAN PETAKPETAK TERBAGI PADA RANCANGAN ACAK KELOMPOK DENGAN DATA HILANG Sri Wahyuningsih R 1, Anisa 2, Raupong ABSTRAK Analisis variansi

Lebih terperinci

Bahan kuliah Hidraulika Komputasi Jurusan Teknik Sipil FT UGM Yogyakarta

Bahan kuliah Hidraulika Komputasi Jurusan Teknik Sipil FT UGM Yogyakarta MODEL MTEMTIK oleh Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Februar 003 Baha kulah Hdraulka Kompuas Jurusa Tekk Spl FT UGM Yogyakara Baha Kulah Laboraorum Hdraulka, JTS FT UGM PRKT D:\My Documes\Publkas\Model Maemaka\Model

Lebih terperinci

PENGENDALIAN VARIABEL PENGGANGGU / CONFOUNDING DENGAN ANALISIS KOVARIANS Oleh : Atik Mawarni

PENGENDALIAN VARIABEL PENGGANGGU / CONFOUNDING DENGAN ANALISIS KOVARIANS Oleh : Atik Mawarni PENGENDALIAN VARIABEL PENGGANGGU / CONFOUNDING DENGAN ANALISIS KOVARIANS Oleh : Atik Mawarni Pendahuluan Dalam seluruh langkah penelitian, seorang peneliti perlu menjaga sebaik-baiknya agar hubungan yang

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Total Productive Maintenance mula mula berasal dari pemikiran PM ( Preventive

BAB II LANDASAN TEORI. Total Productive Maintenance mula mula berasal dari pemikiran PM ( Preventive BAB II LANDASAN TEORI 2. Toal Producve maeace (TPM) Toal Producve Maeace mula mula berasal dar pemkra PM ( Preveve Maeace da Produco Maeace), dar Amerka masuk ke Jepag da berkembag mejad suau ssem baru

Lebih terperinci

FREQUENCY RESPONSE ANALYSIS

FREQUENCY RESPONSE ANALYSIS V FREQUENCY RESPONSE ANALYSIS Tujuan: Mhs mampu melakukan analss respon proses terhadap perubahan nput snus Mater:. arakterstk respon sstem order satu terhadap perubahan snus nput. Nyqust Plot 3. Bode

Lebih terperinci

Cara Pemeriksaan Kolesterol Total, kolesterol-hdl, Kolesterol-LDL dan. mutu dengan menggunakan serum kontrol yang nilainya normal dan abnormal.

Cara Pemeriksaan Kolesterol Total, kolesterol-hdl, Kolesterol-LDL dan. mutu dengan menggunakan serum kontrol yang nilainya normal dan abnormal. Lampiran 1 Cara Pemeriksaan Kolesterol Total, kolesterol-hdl, Kolesterol-LDL dan Trigliserida Sebelum dilakukan pemeriksaan, alat dan reagen dilakukan pengendalian mutu dengan menggunakan serum kontrol

Lebih terperinci

Analisis Ragam & Rancangan Acak Lengkap Statistik (MAM 4137)

Analisis Ragam & Rancangan Acak Lengkap Statistik (MAM 4137) 10th Meeting Analisis Ragam & Rancangan Acak Lengkap Statistik (MAM 4137) by Ledhyane I.H Tujuan Instruksional Khusus Mahasiswa akan dapat menggunakan rangkaian prosedur percobaan dengan menggunakan analisis

Lebih terperinci

PEMBUKTIAN TEOREMA HUKUM LEMAH BILANGAN BESAR DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI KARAKTERISTIK

PEMBUKTIAN TEOREMA HUKUM LEMAH BILANGAN BESAR DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI KARAKTERISTIK Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 71 75 ISSN : 2303 2910 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND PEMBUKTIAN TEOREMA HUKUM LEMAH BILANGAN BESAR DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI KARAKTERISTIK SUCI SARI WAHYUNI,

Lebih terperinci

Analisa Perhitungan Perencanaan Pengendalian Produksi Dengan metode Economic Production Quantity(EPQ) Pada PT XYZ

Analisa Perhitungan Perencanaan Pengendalian Produksi Dengan metode Economic Production Quantity(EPQ) Pada PT XYZ Aalisa Perhituga Perecaaa Pegedalia Produksi Dega metode Ecoomic Productio Quatity(EPQ) Pada PT XYZ Erry Rimawa Program Studi Tekik Idustri Fakultas Tekik, Uiversitas Mercu Buaa ABSTRAK PT Citra Abadi

Lebih terperinci

EVALUASI UNJUK KERJA REAKTOR ALIR TANGKI BERPENGADUK MENGGUNAKAN PERUNUT RADIOISOTOP

EVALUASI UNJUK KERJA REAKTOR ALIR TANGKI BERPENGADUK MENGGUNAKAN PERUNUT RADIOISOTOP EVALUASI UNJUK KERJA REAKTOR ALIR TANGKI BERPENGADUK MENGGUNAKAN PERUNUT RADIOISOTOP NOOR ANIS KUNDARI, DJOKO MARJANTO, ARDHANI DYAH W Sekolah Tngg Teknolog Nuklr, BATAN Yogyakarta Jl.Babarsar Kotak Pos

Lebih terperinci

ANALISIS NILAI TAMBAH DAN PENDAPATAN USAHA INDUSTRI KEMPLANG RUMAH TANGGA BERBAHAN BAKU UTAMA SAGU DAN IKAN

ANALISIS NILAI TAMBAH DAN PENDAPATAN USAHA INDUSTRI KEMPLANG RUMAH TANGGA BERBAHAN BAKU UTAMA SAGU DAN IKAN ANALISIS NILAI TAMBAH DAN PENDAPATAN USAHA INDUSTRI KEMPLANG RUMAH TANGGA BERBAHAN BAKU UTAMA SAGU DAN IKAN (THE ANALYSIS OF ADDED VALUE AND INCOME OF HOME INDUSTRY KEMPLANG BY USING FISH AND TAPIOCA AS

Lebih terperinci

KORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA

KORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA KORELASI DAN REGRESI LINIER SEDERHANA 1. Pendahuluan Istilah "regresi" pertama kali diperkenalkan oleh Sir Francis Galton pada tahun 1886. Galton menemukan adanya tendensi bahwa orang tua yang memiliki

Lebih terperinci

Sri Indra Maiyanti, Irmeilyana,Verawaty Jurusan Matematika FMIPA Unsri. Yanti_Sri02@Yahoo.com

Sri Indra Maiyanti, Irmeilyana,Verawaty Jurusan Matematika FMIPA Unsri. Yanti_Sri02@Yahoo.com Apled Customer Satsfacton Index (CSI) and Importance- Performance Analyss (IPA) to know Student Satsfacton Level of Srwjaya Unversty Lbrary Servces Sr Indra Mayant, Irmelyana,Verawaty Jurusan Matematka

Lebih terperinci

Analysis Of Variance(Anova) week 12. I Ketut Resika Arthana, S.T., M.Kom resika.arthana@gmail.com http://www.rey1024.com

Analysis Of Variance(Anova) week 12. I Ketut Resika Arthana, S.T., M.Kom resika.arthana@gmail.com http://www.rey1024.com Analysis Of Variance(Anova) week 12 Universitas Pendidikan Ganesha I Ketut Resika Arthana, S.T., M.Kom resika.arthana@gmail.com http://www.rey1024.com 1 Pendahuluan Uji perbedaan dua rata-rata menggunakan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN Metode memiliki arti suatu jalan yang dilalui untuk mencapai tujuan.1 Sedangkan penelitian diartikan sebagai suatu proses pengumpulan dan analisis data yang dilakukan secara sistematis

Lebih terperinci

BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN. 5.1.1. Analisis Validitas dan Reliabilitas Instrumen. a. Analisis Uji Validitas Instrumen

BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN. 5.1.1. Analisis Validitas dan Reliabilitas Instrumen. a. Analisis Uji Validitas Instrumen kategori cukup yaitu pada interval 50-57 dengan nilai rata-rata 55. BAB V ANALISIS DAN PEMBAHASAN Berdasarkan data yang penulis peroleh selama mengadakan penelitian, maka pada bab ini akan dianalisa dengan

Lebih terperinci

Universitas Gadjah Mada Fakultas Teknik Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan VARIABEL RANDOM. Statistika dan Probabilitas

Universitas Gadjah Mada Fakultas Teknik Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan VARIABEL RANDOM. Statistika dan Probabilitas Unverstas Gadjah Mada Fakultas Teknk Jurusan Teknk Sl dan Lngkungan VARIABEL RANDOM Statstka dan Probabltas 2 Pengertan Random varable (varabel acak) Jens suatu fungs yang ddefnskan ada samle sace Dscrete

Lebih terperinci

MODEL SIMULASI NUMERIK HUBUNGAN PANJANG BOBOT IKAN TONGKOL (Auxis thazard) PADA PANGKALAN PENDARATAN IKAN LABUAN BAJO KABUPATEN DONGGALA

MODEL SIMULASI NUMERIK HUBUNGAN PANJANG BOBOT IKAN TONGKOL (Auxis thazard) PADA PANGKALAN PENDARATAN IKAN LABUAN BAJO KABUPATEN DONGGALA J. Agrolad 16 (3) : 74-8, September 009 ISSN : 0854 641X MODEL SIMULASI NUMERIK HUBUNGAN PANJANG BOBOT IKAN TONGKOL (Aus thazard) PADA PANGKALAN PENDARATAN IKAN LABUAN BAJO KABUPATEN DONGGALA Numerical

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang Masalah... 1 1.2 Rumusan Masalah. 8 1.3 Tujuan Penelitian.. 8 1.4 Mamfaat Penelitian...

DAFTAR ISI. BAB I PENDAHULUAN... 1 1.1 Latar Belakang Masalah... 1 1.2 Rumusan Masalah. 8 1.3 Tujuan Penelitian.. 8 1.4 Mamfaat Penelitian... DAFTAR ISI Halaman SAMPUL DALAM... i PRASYARAT GELAR... ii LEMBAR PERSETUJUAN... iii PENETAPAN PANITIA PENGUJI... iv PERNYATAN ORISINALITAS... v UCAPAN TERIMAKASIH... vi ABSTRAK... ix ABSTRACT... x DAFTAR

Lebih terperinci

FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPATUHAN WAJIB PAJAK PEKERJAAN BEBAS UNTUK MEMBAYAR PAJAK PADA KANTOR PELAYANAN PAJAK PRATAMA ILIR TIMUR PALEMBANG

FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPATUHAN WAJIB PAJAK PEKERJAAN BEBAS UNTUK MEMBAYAR PAJAK PADA KANTOR PELAYANAN PAJAK PRATAMA ILIR TIMUR PALEMBANG FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPATUHAN WAJIB PAJAK PEKERJAAN BEBAS UNTUK MEMBAYAR PAJAK PADA KANTOR PELAYANAN PAJAK PRATAMA ILIR TIMUR PALEMBANG Abstrak Mawadda Warohmah (Mwd_16@yahoo.com) Rika Lidyah

Lebih terperinci

PERBANDINGAN TERAPI CAIRAN KRISTALOID DAN KOLOID TERHADAP PENURUNAN HEMOKONSENTRASI PADA PASIEN DENGUE HEMORRHAGIC FEVER

PERBANDINGAN TERAPI CAIRAN KRISTALOID DAN KOLOID TERHADAP PENURUNAN HEMOKONSENTRASI PADA PASIEN DENGUE HEMORRHAGIC FEVER PERBANDINGAN TERAPI CAIRAN KRISTALOID DAN KOLOID TERHADAP PENURUNAN HEMOKONSENTRASI PADA PASIEN DENGUE HEMORRHAGIC FEVER Karya Tuls Ilmah Dsusun untuk Memenuh Sebagan Syarat Memperoleh Derajat Sarjana

Lebih terperinci

A B S T R A K. Setiap teori integral selalu memuat masalah sebagai. berikut. Jika untuk setiap n berlaku fungsi f n

A B S T R A K. Setiap teori integral selalu memuat masalah sebagai. berikut. Jika untuk setiap n berlaku fungsi f n INTEGRAL TAK MUTLAK A B S T R A K Seti teori itegral selalu memuat masalah sebagai berikut. Jika utuk seti berlaku fugsi f teritegral da barisa fugsi {f } koverge ke f hampir di maa-maa pada selag (a,b),

Lebih terperinci

SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN TEKNISI LAB DENGAN MULTI KRITERIA MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS)

SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN TEKNISI LAB DENGAN MULTI KRITERIA MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) SISTEM PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK PEMILIHAN TEKNISI LAB DENGAN MULTI KRITERIA MENGGUNAKAN METODE AHP (ANALYTIC HIERARCHY PROCESS) Oleh : Adri Suryadi Dia Nurdiaa Abstrak Dalam proses perekruta calo pegawai

Lebih terperinci

Program Bonus Mempertahankan Tingkat Pencapaian Dalam Rangka Pembelian Kendaraan Bermotor (Program Kendaraan Bermotor)

Program Bonus Mempertahankan Tingkat Pencapaian Dalam Rangka Pembelian Kendaraan Bermotor (Program Kendaraan Bermotor) Program Bous Mempertahaka Tigkat Pecapaia Dalam Ragka Pembelia Kedaraa Bermotor (Program Kedaraa Bermotor) Perusahaa : PT. Family Member Group Idoesia (FM Group Idoesia) Mulai Program : 1 Jauari 2015 Kualifikasi

Lebih terperinci

MODEL PEMBELAJARAN DRAMA DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK GANTI TOKOH PADA SISWA KELAS XI SMAN 1 KARANGPAWITAN GARUT TAHUN PELAJARAN 2011/2012

MODEL PEMBELAJARAN DRAMA DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK GANTI TOKOH PADA SISWA KELAS XI SMAN 1 KARANGPAWITAN GARUT TAHUN PELAJARAN 2011/2012 MODEL PEMBELAJARAN DRAMA DENGAN MENGGUNAKAN TEKNIK GANTI TOKOH PADA IWA KELA XI MAN KARANGPAWITAN GARUT TAHUN PELAJARAN 0/0 EMA ROHMAWATI NPM. 0.0499 Program tudi PB Idoeia ekolah Tiggi Kegurua da Ilmu

Lebih terperinci

EFISIENSI DAN EFEKTIVITAS SIRIP LONGITUDINAL DENGAN PROFIL SIKU EMPAT KEADAAN TAK TUNAK KASUS 2D

EFISIENSI DAN EFEKTIVITAS SIRIP LONGITUDINAL DENGAN PROFIL SIKU EMPAT KEADAAN TAK TUNAK KASUS 2D EFISIENSI DAN EFEKIVIAS SIRIP LONGIUDINAL DENGAN PROFIL SIKU EMPA KEADAAN AK UNAK KASUS 2D PK Purwadi Jurusan eknik Mesin, FS, Universitas Sanata Dharma Yogyakarta Email: pur@mailcity.com ABSRAK Penelitian

Lebih terperinci

PENGARUH BUANGAN PABRIK TERHADAP KANDUNGAN PESTISIDA DAN LOGAM BERAT AIR KALI CIPINANG - SUNTER JAKARTA

PENGARUH BUANGAN PABRIK TERHADAP KANDUNGAN PESTISIDA DAN LOGAM BERAT AIR KALI CIPINANG - SUNTER JAKARTA Presidig Presetasi lmiah Kcselamata Radiasi da Ligkugaii,20-2 Agustus 996 D0000 PENGARUH BUANGAN PABRK TERHADAP KANDUNGAN PESTSDA DAN LOGAM BERAT AR KAL CPNANG - SUNTER JAKARTA ) OoOOtOO Ulfa, T. Syahrir,

Lebih terperinci

JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER

JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS JEMBER STATISTIK CUKUP Oleh: Ramayai Rizka M (11810101003), Dey Ardiao (1181010101), Ikfi Ulyawai (1181010103), Falviaa Yulia Dewi (1181010106), Ricki Dio Rosada (11810101034), Nurma Yuia D (11810101035), Wula

Lebih terperinci

MULTIDIMENSI PADA DATA WAREHOUSE DENGAN MENGGUNAKAN RUMUS KOMBINASI

MULTIDIMENSI PADA DATA WAREHOUSE DENGAN MENGGUNAKAN RUMUS KOMBINASI MULTIDIMENSI PADA DATA WAREHOUSE DENGAN MENGGUNAKAN RUMUS KOMBINASI Spits Warars Harco Leslie Hedric Fakultas Tekologi Iformasi, Uiversitas Budi Luhur E-mail: spits@bl.ac.id ABSTRACT Multidimesioal i data

Lebih terperinci

Analisis Deret Waktu (Time Series Analysis) 3 sesi. Disusun oleh : Sigit Nugroho Sigma Mu Rho

Analisis Deret Waktu (Time Series Analysis) 3 sesi. Disusun oleh : Sigit Nugroho Sigma Mu Rho Analisis Deret Waktu (Time Series Analysis) 3 sesi Disusun oleh : Sigit Nugroho Sigma Mu Rho Konsep Dasar Tersedianya data satu peubah (variabel) berdasarkan waktu Perilaku informasi spt: permintaan, penawaran,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Diskripsi Data Kemampuan Awal 1. Data Kemampuan Awal Prestasi Belajar Matematika Data yang digunakan kemampuan awal adalah nilai UAN keltika masuk MTs mata pelajaran

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN KEPUSTAKAAN

BAB 2 TINJAUAN KEPUSTAKAAN BAB 2 TINJAUAN KEPUSTAKAAN 2.1 Pegertia Rumah Susu Rumah susu merupaka bagua gedug bertigkat yag dibagu dalam suatu ligkuga yag terbagi dalam bagia-bagia yag distrukturka secara fugsioal dalam arah horizotal

Lebih terperinci

NASKAH PUBLIKASI. Untuk memenuhi sebagian persyaratan Guna mencapai derajat Sarjana S- 1. Pendidikan Biologi

NASKAH PUBLIKASI. Untuk memenuhi sebagian persyaratan Guna mencapai derajat Sarjana S- 1. Pendidikan Biologi UJI TOTAL ASAM DAN ORGANOLEPTIK DALAM PEMBUATAN YOGHURT SUSU KACANG HIJAU ( Phaseolus radiatus ) DENGAN PENAMBAHAN EKSTRAK UBI JALAR UNGU (Ipomoea batatas L) NASKAH PUBLIKASI Untuk memenuhi sebagian persyaratan

Lebih terperinci

PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS KINERJA INSTANSI PEMERINTAH

PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS KINERJA INSTANSI PEMERINTAH PERATURAN PRESIDEN NOMOR 29 TAHUN 2014 TENTANG SISTEM AKUNTABILITAS INSTANSI PEMERINTAH ISI PERATURAN PRESIDEN NO 29 TAHUN 2014 BAB I KETENTUAN UMUM ( 1 asal ) Pasal 1 BAB II PENYELENGGARAAN SAKIP ( 29

Lebih terperinci

Fendy Santoso Dosen Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Petra email: fendy@petra.ac.id.

Fendy Santoso Dosen Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Elektro Universitas Kristen Petra email: fendy@petra.ac.id. JURNAL TEKNIK MESIN Vol. 5, No., April 003: 36 4 Perbadiga Kierja Sistem Kotrol Berumpa Balik (Feedbak) Dega Sistem Kotrol Berumpa Maju (Feedfoward) Pada Jariga Peukar Paas (Heat Exhager) Fedy Satoso Dose

Lebih terperinci

Macam-macam fungsi. Fungsi Polinomial. Fungsi Linier. Grafik Fungsi Linier. Fungsi

Macam-macam fungsi. Fungsi Polinomial. Fungsi Linier. Grafik Fungsi Linier. Fungsi Fungsi Macam-macam fungsi Polinomial (sampai dengan derajat 2) Akar kuadrat Rasional Ekponensial Logaritma Fungsi Polinomial Bentuk Umum: f (x) = a 0 + a 1 x + a 2 x 2 + + a n x n, dengan a 0, a 1, a 2,

Lebih terperinci

BAB VI. ANALISIS JEJAK ATAU SIDIK LINTAS (PATH ANALYSIS)

BAB VI. ANALISIS JEJAK ATAU SIDIK LINTAS (PATH ANALYSIS) BAB VI. ANALII JEJAK ATAU IDIK LINTA (PATH ANALYI) 6.1 Pendahuluan Telaah statistika mengatakan bahwa dalam analisis hubungan yang bertujuan untuk peramalan atau pendugaan nilai Y atas dasar nilai-nilai

Lebih terperinci

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN

NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN NILAI AKUMULASI ANUITAS AKHIR DENGAN ASUMSI DISTRIBUSI UNIFORM UNTUK m KALI PEMBAYARAN Nomi Kelari *, Hasriai 2, Musraii 2 Mahasiswa Program S Maemaika 2 Dose Jurusa Maemaika Fakulas Maemaika da Ilmu Pegeahua

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi Penelitian Yang menjadi obyek dalam peneitian ini adalah Bait Maal Wa Tamwil (BMT Ikhlasul Amal Indramayu). Penelitian ini dilakukan di BMT Ikhlasul Amal Indramayu

Lebih terperinci

ANALISIS PERGERAKAN NILAI TUKAR RUPIAH DAN EMPAT MATA UANG NEGARA ASEAN OLEH RUSNIAR H14102056

ANALISIS PERGERAKAN NILAI TUKAR RUPIAH DAN EMPAT MATA UANG NEGARA ASEAN OLEH RUSNIAR H14102056 ANALISIS PERGERAKAN NILAI TUKAR RUPIAH DAN EMPAT MATA UANG NEGARA ASEAN OLEH RUSNIAR H14102056 DEPARTEMEN ILMU EKONOMI FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2009 RINGKASAN RUSNIAR. Analss

Lebih terperinci

ANALISIS TANGGAPAN PERALIHAN

ANALISIS TANGGAPAN PERALIHAN 54 IV ANALISIS TANGGAPAN PERALIHAN Dekrii : Bab ii memberika gambara tetag aalii taggaa eraliha utuk item ore atu, ore ua a ore tiggi Objektif : Memahami bab ii aka memermuah embaca utuk memahami riirii

Lebih terperinci

Hitung Perataan Kuadrat Terkecil (Least Squares Adjustment)

Hitung Perataan Kuadrat Terkecil (Least Squares Adjustment) Hitung Perataan Kuadrat Terkecil (Least Squares Adjustment) Metoda Kuadrat Terkecil adalah salah satu metoda yang paling populer dalam menyelesaikan masalah hitung perataan. Aplikasi pertama perataan kuadrat

Lebih terperinci

ANALISIS PENGARUH TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN KONSUMEN PROVIDER XL AMPUH DI UNIVERSITAS GUNADARMA DEPOK

ANALISIS PENGARUH TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN KONSUMEN PROVIDER XL AMPUH DI UNIVERSITAS GUNADARMA DEPOK ANALISIS PENGARUH TINGKAT KEPUASAN KONSUMEN TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN KONSUMEN PROVIDER XL AMPUH DI UNIVERSITAS GUNADARMA DEPOK BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Semakin pesatnya persaingan dalam

Lebih terperinci

CONTOH DATA YANG DIANALISIS DENGAN ANAVA SATU JALUR CONTOH DATA YANG DIANALISIS DENGAN ANAVA DUA JALUR

CONTOH DATA YANG DIANALISIS DENGAN ANAVA SATU JALUR CONTOH DATA YANG DIANALISIS DENGAN ANAVA DUA JALUR CONTOH DATA YANG DIANALISIS DENGAN ANAVA SATU JALUR Data Sampel I Data Sampel II Data Sampel III 5 4 7 9 8 5 9 4 6 CONTOH DATA YANG DIANALISIS DENGAN ANAVA DUA JALUR Kategori Data Sampel I Data Sampel

Lebih terperinci

PENENTUAN UKURAN SAMPEL MEMAKAI RUMUS SLOVIN DAN TABEL KREJCIE-MORGAN: TELAAH KONSEP DAN APLIKASINYA. Oleh: Nugraha Setiawan

PENENTUAN UKURAN SAMPEL MEMAKAI RUMUS SLOVIN DAN TABEL KREJCIE-MORGAN: TELAAH KONSEP DAN APLIKASINYA. Oleh: Nugraha Setiawan PENENTUAN UKURAN SAMPEL MEMAKAI RUMUS SLOVIN DAN TABEL KREJCIE-MORGAN: TELAAH KONSEP DAN APLIKASINYA Oleh: Nugraha Setiawan FAKULTAS PETERNAKAN UNIVERSITAS PADJADJARAN November 007 Penentuan Ukuran Sampel

Lebih terperinci

PERMASALAHAN AUTOKORELASI PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

PERMASALAHAN AUTOKORELASI PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA Jurnal Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 26 34 ISSN : 2303 2910 c Jurusan Matematika FMIPA UNAND PERMASALAHAN AUTOKORELASI PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA NADIA UTIKA PUTRI, MAIYASTRI, HAZMIRA

Lebih terperinci

Bab 5 Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit. Oleh: Tri Budi Santoso Laboratorium Sinyal, EEPIS-ITS

Bab 5 Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit. Oleh: Tri Budi Santoso Laboratorium Sinyal, EEPIS-ITS Bab 5 Siyal da Sistem Watu Disrit Oleh: Tri Budi Satoso Laboratorium Siyal, EEPIS-ITS Materi: Represetasi matemati pada siyal watu disrit, domai watu da freuesi pada suatu siyal watu disrit, trasformasi

Lebih terperinci

Agus Sujarwanta. Pendidikan Biologi FKIP Universitas Muhammadiyah Metro

Agus Sujarwanta. Pendidikan Biologi FKIP Universitas Muhammadiyah Metro PENGARUH METODE QUANTUM LEARNING DAN PENGETAHUAN TENTANG LINGKUNGAN TERHADAP KEPEDULIAN LINGKUNGAN (Studi Eksperimen pada Pembelajaran Pengetahuan Lingkungan di Universitas Muhammadiyah Metro Tahun Akademik

Lebih terperinci

ANOVA SATU ARAH Nucke Widowati Kusumo Projo, S.Si, M.Sc

ANOVA SATU ARAH Nucke Widowati Kusumo Projo, S.Si, M.Sc ANOVA SATU ARAH Nucke Widowati Kusumo Proo, S.Si, M.Sc It s about: Ui rata-rata untuk lebih dari dua populasi Ui perbandingan ganda (ui Duncan & Tukey) Output SPSS PENDAHULUAN Ui hipotesis yang sudah kita

Lebih terperinci

PENINGKATAN PERFORMANSI SISTEM TEMU BALIK INFORMASI DENGAN METODE PHRASAL TRANSLATION DAN QUERY EXPANSION

PENINGKATAN PERFORMANSI SISTEM TEMU BALIK INFORMASI DENGAN METODE PHRASAL TRANSLATION DAN QUERY EXPANSION PENINGKATAN PERFORMANSI SISTEM TEMU BALIK INFORMASI DENGAN METODE PHRASAL TRANSLATION DAN QUERY EXPANSION Ar Wbowo Teknk Multmeda dan Jarngan, Polteknk Neger Batam wbowo@polbatam.ac.d Abstract Development

Lebih terperinci

REGRESI LINIER OLEH: JONATHAN SARWONO

REGRESI LINIER OLEH: JONATHAN SARWONO REGRESI LINIER OLEH: JONATHAN SARWONO 1.1 Pengertian Apa yang dimaksud dengan regresi linier? Istilah regresi pertama kali dalam konsep statistik digunakan oleh Sir Francis Galton dimana yang bersangkutan

Lebih terperinci

RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL)

RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) Oleh: Ir. Sri Nurhatika M.P Jurusan Biologi Fakultas MAtematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2010 RANCANGAN ACAK LENGKAP (RAL) Penggunaan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DATA. dengan menggunakan bantuan program SPSS, sebagaimana telah diketahui

BAB IV ANALISIS DATA. dengan menggunakan bantuan program SPSS, sebagaimana telah diketahui BAB IV ANALISIS DATA A. Pengujian Hipotesis Sebelum menjabarkan tentang analisis data dalam bentuk perhitungan dengan menggunakan bantuan program SPSS, sebagaimana telah diketahui hipotesapenelitian sebagai

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. A. Hasil Uji Asumsi. Sebelum melakukan analisis dengan menggunakan analisis regresi,

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. A. Hasil Uji Asumsi. Sebelum melakukan analisis dengan menggunakan analisis regresi, BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Uji Asumsi Sebelum melakukan analisis dengan menggunakan analisis regresi, terlebih dahulu perlu dilakukan uji asumsi terhadap data penelitian. Uji asumsi yang dilakukan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. A. Definisi konseptual, Operasional dan Pengukuran Variabel

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. A. Definisi konseptual, Operasional dan Pengukuran Variabel BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Definisi konseptual, Operasional dan Pengukuran Variabel 1. Definisi Konseptual Menurut teori teori yang di uraikan tersebut diatas dapat disimpulkan bahwa yang dimaksud

Lebih terperinci

PENYUSUNAN ANALISIS STANDAR BELANJA MELALUI PENDEKATAN REGRESI SEDERHANA DALAM MENYUSUN ANGGARAN

PENYUSUNAN ANALISIS STANDAR BELANJA MELALUI PENDEKATAN REGRESI SEDERHANA DALAM MENYUSUN ANGGARAN PENYUSUNAN ANALISIS STANDAR BELANJA MELALUI PENDEKATAN REGRESI SEDERHANA DALAM MENYUSUN ANGGARAN Memen Suwandi Jurusan Akuntansi, UIN Alauddin, Jl. ST. Alauddin No. 36, Samata-Gowa msuwandi19@yahoo.com

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. penelitian ini adalah metode deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. Masyhuri

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. penelitian ini adalah metode deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. Masyhuri BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Berdasarkan pada permasalahan yang diteliti, metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif dengan pendekatan kuantitatif. Masyhuri

Lebih terperinci