EVALUASI NILAI VARIANCE UNTUK MENGHITUNG KOMPONEN KETIDAKPASTIAN PENGUKURAN DIMENSI TIPE B DARI SUATU DISTRIBUSI RECTANGULAR DAN TRAPEZOIDAL

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "EVALUASI NILAI VARIANCE UNTUK MENGHITUNG KOMPONEN KETIDAKPASTIAN PENGUKURAN DIMENSI TIPE B DARI SUATU DISTRIBUSI RECTANGULAR DAN TRAPEZOIDAL"

Transkripsi

1 EVALUASI NILAI VARIANCE UNTUK MENGHITUNG KOMPONEN KETIDAKPASTIAN PENGUKURAN DIMENSI TIPE B DARI SUATU DISTRIBUSI RECTANGULAR DAN TRAPEZOIDAL Joko Riyono Teknik Mesin Fakultas Teknologi Industri Universitas Trisakti jokoriyono@trisakti.ac.id Abstrak Segala sesuatu yang diciptakan oleh manusia di dunia ini tidak ada yang sempurna, demikian pula yang terjadi pada alat alat ukur. Akibat ketidaksempurnaan itu, hasil pengukuran yang dihasilkan dengan alat alat ukur tersebut belum tentu menunjukkan nilai yang sebenarnya. Ada perbedaan atau kesalahan diantara nilai yang terukur dengan nilai sebenarnya. Dengan memahami kenyataan ini, maka suatu hasil pengukuran harus mencantumkan suatu perkiraan yang menyatakan seberapa besar kesalahan yang mungkin terjadi, dalam batas-batas kemungkinan yang wajar. Nilai perkiraan ini sekaligus juga menunjukkan seberapa besar kualitas pengukuran. Semakin besar nilai perkiraan itu, berarti semakin jelek pula kualitas pengukurannya. Nilai perkiraan inilah yang disebut ketidakpastian pengukuran. Salah satu type komponen ketidakpastian pengukuran yaitu type B yang dievaluasi dengan cara mencari besaran yang dapat dicirikan atau dipertimbangkan sebagai variansi. Dalam paper ini penulis akan mencoba menghitung ketidakpastian pengukuran type B dibawah asumsi distribusi rectangular dan trapezoidal dengan mean nol. Kata kunci: Ketidakpastian Pengukuran type B, Distribusi Rectangular dan Trapezoidal Pendahuluan Tidaklah mungkin melakukan pengukuran dengan ketepatan dan ketelitian yang mutlak, maka juga tidak mungkin membuat suatu benda dengan ukuran yang tepat sama persis dengan spesifikasi yang diminta. Memahami kenyataan ini, para perancang teknik memberikan suatu batas toleransi dalam membuat rancangan benda produksi.batas toleransi adalah besarnya kesalahan yang paling besar yang diperkirakan atau dianggap tidak akan mengurangi mutu produk atau mengganggu fungsinya.artinya, jika terjadi kesalahan dalam proses produksi sehingga ukuran benda yang dibuat berbeda dengan ukuran dalam rancangan, diharapkan benda itu tetap dapat berfungsi asalkan kesalahannya lebih kecil dari toleransinya. Olehkarena itu suatu hasil pengukuran harus mencantumkan suatu perkiraan yang menyatakan seberapa besar kesalahan yang mungkin terjadi,dalam batas-batas kemungkinan yang wajar. Nilai perkiraan ini sekaligus juga menunjukkan seberapa besar kualitas pengukuran. Semakin kecil nilai perkiraan itu, berarti semakin baik pula kualitas pengukuranya. Alasan lain menghitung ketidakpastian pengukuran adalah agar dapat memperhitungkan pengaruh ketidakpastian pengukuran dalam suatu pengukuran terhadap pengukuran lain yang berkaitan dengan pengukuran tersebut, contohnya dalam kalibrasi. Sebuah kegiatan kalibrasi adalah suatu kegiatan pengukuran, yang bertujuan untuk menentukan kesalahan dalam penunjukan alat ukur. Karena alat ukur itu kemudian akan dipakai dalam melakukan pengukuran, maka ketidakpastian dalam kalibrasi akan berpengaruh pula terhadap ketidakpastian pengukuran yang menggunakan alat ukur tersebut. Bermacam-macam metode untuk menghitung ketidakpastian pengukuran telah dibuat oleh berbagai lembaga dan kalangan, namun yang digunakan sebagai acuan internasional adalah dokumen yang dikeluarkan oleh Organisasi standarisasi Internasional (ISO). ISO guide mendefinisikan dua jenis atau kategori komponen ketidakpastian pengukuran, tipe A dan tipe B yang dibedakan menurut metode evaluasinya. Tipe A dievaluasi dengan menggunakan metode statistik yang baku untuk menganalisis satu himpunan atau sejumlah himpunan pengukuran, dan mencakup jenis kesalahan yang disebut kesalahan kesalahan acak.kesalahan kesalahan ini dicirikan oleh taksiran variansi, nilai rata-rata dan derajat kebebasan. Proceedings Seminar Nasional Teknik Mesin Universitas Trisakti TM05-1

2 Tipe B dievaluasi dengan cara selain analisis statistik pada sejumlah pengamatan. Ketidakpastian ini mencakup kesalahan yang disebut kesalahan kesalahan sistematik. Dalam mengevaluasinya, perlu dicari besaran yang dapat diambil sebagai variansi (keberadaannya diasumsikan). Kesalahan-kesalahan ini dicirikan oleh taksiran variansi atau simpangan baku, nilai rata rata dan derajat kebebasan. Dalam tulisan ini penulis akan mencoba menurunkan rumus untuk menghitung ketidakpastian pengukuran tipe B dibawah asumsi distribusi rectangular dan trapezoidal dengan mean nol menggunakan evaluasi besaran variance. Metodologi Penelitian Dalam tulisan ini metodologi penelitian yang digunakan adalah studi literatur, penulis mencoba merangkum berberapa tulisan terkait dengan ketidak pastian pengukuran kemudian menganologikannya dalam model matematika. Studi Pustaka Fungsi f(x) adalah fungsi distribusi peluang (probability density function) dari suatu peubah acak X jika memenuhi: a.0 1 b. 1 Nilai Tengah atau Mean dari suatu variabel random kontinu X dengan fungsi distribusi peluang f(x) didefinisikan sebagai: sedangkan Variance dari suatu variabel random kontinu X dengan fungsi distribusi peluang f(x) didefinisikan sebagai: Dengan E(X n ) E(x 2 ) - (E(x)) 2 Adapun komponen-komponen dalam sistem yang mempengaruhi ketidakpastian dalam hasil pengukuran secara garis besar diantaranya adalah : a. Standar atau acuan adalah komponen sistem pengukuran yang menjadi acuan atau pembanding fisik proses pengukuran biasanya telah dikalibrasi atau diuji memiliki ketidakpastian sendiri, ketidakpastiannya dapat ditelusuri dari sertifikat kalibrasi. b. Besaran ukur adalah besaran tertentu berupa sebuah benda atau feature yang nilainya diukur.agar hasil pengukuran memberikan nilai yang murni maka besaran ukur harus terlebih dahulu dibersihkan dari debu,minyak dan bahan lain yang menutup feature yang akan diukur sebelum proses pengukuran dilakukan.besaran ukur sebagai sumber kesalahan yaitu ketidaksempurnaan besaran ukur. c. Alat ukur adalah komponen sistem pengukuran yang berfungsi sebagai sarana pembanding antara besaran ukur dan standar ukurnya agar nilai besaran ukur dapat ditentukan secara kuantitatif dalam satuan standarnya. Alat ukur sebagai sumber kesalahan yaitu kurang baiknya akurasi, kepekaan, kemampuan ulang, histerisis, linieritas dan drift. d. Operator adalah orang yang melakukan pengukuran baik secara keseluruhan maupun bagian demi bagian. Walaupun sebagai manusia operator mempunyai kelebihan dalam kemampuan Proceedings Seminar Nasional Teknik Mesin Universitas Trisakti TM05-2

3 mengamati, mengingat, menyimpulkan, mengevaluasi dan membuat keputusan, namun pada umumnya juga mempunyai kekurangan dalam konsistensi yang dapat mengakinatkan dirinya menjadi sumber kesalahan. e. Lingkungan. Proses pengukuran dapat dilakukan baik diruang terbuka, berpenaung ataupun dalam ruang yang terkondisikan dengan persyaratan yang disesuaikan dengan jenis pekerjaannya. Lingkungan sebagai sumber kesalahan yaitu keadaan lingkungan yang tidak memenuhi syarat misal suhu, kelembaban, tekanan udara, medan elektromagnet dan sebagainya. Hasil dan Pembahasan 1. Distribusi Trapezoidal 1.1.Jika X adalah variabel acak kontinu dengan fungsi distribusi probabilitas f(x) seperti gambar berikut: f(x) ( -b,1/a+b) (b,1/a+b ) x -a a Gambar 1.Kurva Fungsi distribusi probabilitas Trapezoidal f(x) <, <, 0 untuk yang lain. f(x) adalah fungsi probabilitas. Bukti :, Proceedings Seminar Nasional Teknik Mesin Universitas Trisakti TM05-3

4 a.f (x) 0,untuk semua xϵ R b Adapun nilai Mean atau E(X) adalah: E(X) 0 Dan nilai E(X 2 ) Sehingga diperoleh : Var(X) E(X 2 ) (E(X)) Atau standart deviasi X 1.2. Jika X adalah variabel acak kontinu dengan fungsi distribusi probabilitas f(x) seperti gambar berikut: f(x) ( -b,1/a+b) (b,1/a+b ) x -a a Gambar 2.Kurva Fungsi distribusi probabilitas Trapezoidal. Proceedings Seminar Nasional Teknik Mesin Universitas Trisakti TM05-4

5 f(x) <, <, 0 untuk yang lain., f(x) adalah fungsi probabilitas. Bukti : a.f (x) 0,untuk semua xϵ R b Adapun nilai Mean atau E(X) adalah: E(X) Dan nilai E(X 2 ) + + Sehingga diperoleh : Var(X) E(X 2 ) (E(X)) 2 Atau standart deviasi X 2. Distribusi Rectangular. Jika X adalah variabel acak kontinu dengan fungsi distribusi probabilitas f(x) seperti gambar berikut: Proceedings Seminar Nasional Teknik Mesin Universitas Trisakti TM05-5

6 f(x) ( -a,1/2a) (a,1/2a) x -a a Gambar 3.Kurva Fungsi distribusi probabilitas Rectangular. f(x) <, 0 untuk yang lain. f(x) adalah fungsi probabilitas. Bukti : a.f (x) 0,untuk semua xϵ R b. ( + ) 1 Adapun nilai Mean atau E(X) adalah: E(X) aik ( ) 0 Dan nilai E(X 2 ) Sehingga diperoleh : Var(X) E(X 2 ) (E(X)) 2 Atau standart deviasi X Proceedings Seminar Nasional Teknik Mesin Universitas Trisakti TM05-6

7 3. Model Matematis Pengukuran. Adalah persamaan yang menyatakan hubungan diantara input dalam hal ini adalah faktor-faktor yang mempengaruhi hasil pengukuran dan outputnya dalam hal ini adalah nilai pengukuran tersebut, Jadi,(nilai pengukuran)(penunjukkan alat ukur) + (koreksi alat ukur). Contoh :dalam pengukuran panjang suatu logam dengan jangka sorong,maka model matematisnya adalah: Panjang logam penunjukkan jangka sorong + koreksi jangka sorong. Penunjukan jangka sorong dan koreksi jangka sorong masing masing mempunyai ketidakpastian yaitu ketidakpastian akibat resolusi alat ukur yang terbatas dan ketidakpastian kalibrasi jangka sorong yang terakhir dapat dilihat dari sertifikat kalibrasi. 4. Ketidakpastian Baku. Adalah nilai yang menggambarkan besar rentang ketidakpastian dari setiap komponen ketidakpastian yang meliputi : Tipe A,dari pengukuran berulang (u 1 ). Tipe B,dari resolusi alat ukur (u 2 ) Tipe B,dari sertifikat kalibrasi alat ukur yang digunakan (u 3 ). Adapun ketidakpastian pengukuran secara keseluruhan di definisikan dengan: Berikut adalah contoh kasus sederhana perhitungan ketidakpastian pengukuran untuk kasus dimensi,sebuah batang baja akan diukur untuk menentukan apakah batang baja tersebut sesuai dengan spesifikasi yang diinginkan atau tidak.untuk memastikannya akan ditentukan dengan melihat ukuran diameternya.diameter batang diukur dengan mikrometer digital pada 20 tempat disepanjang batang,dan diperoleh hasil berikut (mm): 19,003 19,007 19,007 19,005 18,998 19,006 19,002 19,002 19,006 19,007 19,003 19,001 19,007 18,999 18,999 19,004 19,006 18,999 Deviasi Untuk Menghitung Komponen Ketidakpastian Pengukuran Dimensi Tipe Br 18,999 19,004 Diperoleh 19,003 dan S 0,003 Model pengukurannya (besaran ukur) adalah rata-rata diameter yang terukur,ditambah koreksi dari mikrometer. Komponen-komponen ketidakpastiannya: a. Tipe A,dari pengukuran berulang (u 1 ). Yaitu variasi pada diameter yang terukur merupakan ekspektasi tak bias dari sehingga u 1, 0, b. Tipe B,dari resolusi alat ukur (u 2 ) Tabel 1 Nilai. x i - 0 0,004 0,004 0,002-0,005 0,003-0,001-0,001 0,003 0, ,002 0,004-0,004-0, ,003-0,004-0,004 0,001 Proceedings Seminar Nasional Teknik Mesin Universitas Trisakti TM05-7

8 Jika diasumsikan memiliki sebaran : Trapezoidal yang pertama maka U 2,, 0, Trapezoidal yang kedua maka U 2 (, ) (, )(, ) (, ) 1, Rectangular maka U 2, 0, Kesimpulannya pengukuran : diameter batang adalah 19,003 mm. Dengan ketidakpastian pengukuran ± Kesimpulan Dari uraian tulisan diatas penulis dapat simpulkan beberapa hal ; Dengan pengasumsian nilai tengah atau mean sama dengan nol dan bentuk distribusi peluangnya maka kita dapat menurunkan besaran variance dan simpangan baku yang biasa digunakan dalam perhitungan ketidakpastian pengukuran dimensi khususnya Tipe B. Penentuan rumus yang digunakan perlu memperhatikan jenis distribusinya, untuk itu perlu pengecekan terlebih dahulu jenis distribusinya agar perhitungan tidak menyimpang. Daftar Pustaka A.Praba Drijarkara,2003.Analisis dan Ketidakpastian Pengukuran Dimensi,Pelatihan Khusus pada PPM-KIM Puspitek,Serpong-Tangerang.. Evans,M.et.al,200,Statistical Distributions,John Wiley,New York. Jimmy Pusaka dkk,2001,ketidakpastian Pengukuran dan Kemampuan Ukur Terbaik,Pelatihan oleh PT Mitra Mutu Mancanegara,Jakarta. Joko Riyono&Christina Eni P,2010,Standard Deviasi Untuk Menghitung Komponen Ketidakpastian Pengukuran Dimensi Tipe B,Seminar Nasional Teknik Mesin,Makasar. Montgomery,D.et.al,2001,Engineering Statistics,John Wiley,New York. Purcell.E.et.al,Calculus,Prentice-Hall,New Jersey. Proceedings Seminar Nasional Teknik Mesin Universitas Trisakti TM05-8

BAB I PENDAHULUAN. alat ukur suhu yang berupa termometer digital.

BAB I PENDAHULUAN. alat ukur suhu yang berupa termometer digital. BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Engineer tidak dapat dipisahkan dengan penggunaan alat ukur. Akurasi pembacaan alat ukur tersebut sangat vital di dalam dunia keteknikan karena akibat dari error yang

Lebih terperinci

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN : Pertama / 2 x 45 menit : Ceramah dan praktik o Menyiapkan instrumen secara tepat serta melakukan pengukuran dengan benar berkaitan dengan besaran pokok panjang, massa, waktu, dengan mempertimbangkan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Hasil pengukuran yang diberikan oleh beberapa alat sejenis tidak selalu menunjukkan hasil yang sama, meskipun alat tersebut mempunyai tipe yang sama. Perbedaan ini

Lebih terperinci

Peralatan Elektronika

Peralatan Elektronika Peralatan Elektronika Peralatan Elektronika adalah semua peralatan yang dipergunakan oleh manusia dengan mempergunakan prinsip kerja elektronika. Sebagai contoh : 1. Alat ukur 2. Alat kontrol industri

Lebih terperinci

POKOK BAHASAN : TEORI KESALAHAN

POKOK BAHASAN : TEORI KESALAHAN PROGRAM STUDI TEKNIK SIPIL 3-1 POKOK BAHASAN : TEORI KESALAHAN Klasifikasai kesalahan : Kesalahan kasar, sistematik dan kesalahan acak, Definisi : Nilai ukuran, nilai yang benar, kesalahan, nilai mendekati

Lebih terperinci

RIWAYAT REVISI /09/2016 Penerbitan Pertama MT MM /10/2016 Perubahan format IK. MT MM

RIWAYAT REVISI /09/2016 Penerbitan Pertama MT MM /10/2016 Perubahan format IK. MT MM Dibuat Oleh : INSTRUKSI KERJA Halaman 1 dari 9 Diperiksa Oleh : (Manajer Teknis ) ( Manajer Mutu ) RIWAYAT REVISI No Revisi Ke Tanggal Revisi Revisi/ Perubahan Direvisi Oleh Disahkan Oleh 1 00 08/09/2016

Lebih terperinci

LAPORAN TETAP PRAKTIKUM FISIKA DASAR PENGUKURAN DAN KETIDAKPASTIAN

LAPORAN TETAP PRAKTIKUM FISIKA DASAR PENGUKURAN DAN KETIDAKPASTIAN LAPORAN TETAP PRAKTIKUM FISIKA DASAR PENGUKURAN DAN KETIDAKPASTIAN Disusun oleh: 1. Derryl Tri Jaya (061340411682) 2. Erlangga Pangestu (061340411685) 3. Feraliza Widanti (061340411686) 4. Juriwon (06134041)

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMBAHASAN

BAB V ANALISA PEMBAHASAN BAB V ANALISA PEMBAHASAN Proses pengontrolan peralatan ukur dan pantau (Control of Monitoring and Measuring Device Elemen ISO7.6 ISO 9001 2008) di PT Torabika Eka Semesta dilakukan dengan tujuan untuk

Lebih terperinci

UNIVERSITAS GADJAH MADA LABORATORIUM FISIKA MATERIAL DAN INSTRUMENTASI No. Dokumen : IKK/FM.002/TB

UNIVERSITAS GADJAH MADA LABORATORIUM FISIKA MATERIAL DAN INSTRUMENTASI No. Dokumen : IKK/FM.002/TB 1. Ruang Lingkup UNIVERSITAS GADJAH MADA Halaman : 1 dari 7 PETUNJUK TIMBANGAN (ELEKTRONIK DAN MEKANIK) Instruksi kerja ini digunakan untuk melaksanakan kalibrasi timbangan jenis elektronik dan mekanik.

Lebih terperinci

PENGUKURAN TEKNIK TM3213

PENGUKURAN TEKNIK TM3213 PENGUKURAN TEKNIK TM3213 KULIAH 2: KARAKTERISTIK STATIK DALAM PENGUKURAN DAN INSTRUMENTASI Mochamad Safarudin Jurusan Teknik Mesin, STT Mandala 2014 Isi Definisi statik Karakteristik statik Kalibrasi statik

Lebih terperinci

Pengukuran Teknik Tri Mulyanto. Bab 1 PENDAHULUAN

Pengukuran Teknik Tri Mulyanto. Bab 1 PENDAHULUAN Bab 1 PENDAHULUAN Produk suatu pemesinan akan mempunyai kualitas geometrik tertentu. Dimana kualitas yang dihasilkan sangat dipengaruhi oleh pengendalian mutu dan proses produksi. Mutu yang baik tidak

Lebih terperinci

HARAPAN MATEMATIK. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016

HARAPAN MATEMATIK. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016 HARAPAN MATEMATIK Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016 Pendahuluan Rata-rata perubah acak X atau rata-rata distribusi peluang X ditulis x atau. Dalam statistik rata-rata ini disebut harapan matematik

Lebih terperinci

BAB I. PENGUKURAN. Kompetensi : Mengukur besaran fisika (massa, panjang, dan waktu) Pengalaman Belajar :

BAB I. PENGUKURAN. Kompetensi : Mengukur besaran fisika (massa, panjang, dan waktu) Pengalaman Belajar : BAB I. PENGUKURAN Kompetensi : Mengukur besaran fisika (massa, panjang, dan waktu) Pengalaman Belajar : Memahami peta konsep tentang besaran fisika, Mengenal besaran pokok dan satuan standar besaran pokok

Lebih terperinci

KETIDAKPASTIAN PENGUKURAN KEKASARAN PERMUKAAN KELONGSONG BAHAN BAKAR NUKLIR DENGAN ROUGHNESS TESTER SURTRONIC-25

KETIDAKPASTIAN PENGUKURAN KEKASARAN PERMUKAAN KELONGSONG BAHAN BAKAR NUKLIR DENGAN ROUGHNESS TESTER SURTRONIC-25 ISSN 1979-2409 Ketidakpastian Pengukuran Kekasaran Permukaan Kelongsong Bahan Bakar Nuklir Dengan Roughness Tester Surtronic-25 (Pranjono, Ngatijo, Torowati, Nur Tri Harjanto) KETIDAKPASTIAN PENGUKURAN

Lebih terperinci

TEORI KETIDAKPASTIAN PADA PENGUKURAN

TEORI KETIDAKPASTIAN PADA PENGUKURAN I. PENDAHULUAN TEORI KETIDAKPASTIAN PADA PENGUKURAN Di dalam percobaan Fisika hasil-hasil yang diperoleh biasanya tidak dapat diterima begitu saja sebab hasil percobaan tersebut harus dipertanggungjawabkan

Lebih terperinci

STATISTIKA EKONOMI I Chapter 4 Distribusi Probabilitas Normal dan Binomial Chapter 5 Teori Sampling

STATISTIKA EKONOMI I Chapter 4 Distribusi Probabilitas Normal dan Binomial Chapter 5 Teori Sampling STATISTIKA EKONOMI I Chapter 4 Distribusi Probabilitas Normal dan Binomial Chapter 5 Teori Sampling Rengganis Banitya Rachmat rengganis.rachmat@gmail.com 4. Distribusi Probabilitas Normal dan Binomial

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. penerbangan, kedokteran, teknik mesin, software komputer, bahkan militer

BAB I PENDAHULUAN. penerbangan, kedokteran, teknik mesin, software komputer, bahkan militer BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Statistika merupakan salah satu ilmu matematika yang terus berkembang dari waktu ke waktu. Di dalamnya mencakup berbagai sub pokok-sub pokok materi yang sangat bermanfaat

Lebih terperinci

UJI BANDING LABORATORIUM KALIBRASI BMKG

UJI BANDING LABORATORIUM KALIBRASI BMKG UJI BANDING LABORATORIUM KALIBRASI BMKG Budi Santoso, S.T. Maulana Putra, S.Si Dian Premana, S.Si GA. MonangLumbanGaol, S.Kom Pusat Instrumentasi Rekayasa dan Kalibrasi Badan Meteorologi Klimatologi dan

Lebih terperinci

Metode Penelitian Kuantitatif Aswad Analisis Deskriptif

Metode Penelitian Kuantitatif Aswad Analisis Deskriptif Analisis Deskriptif Tanpa mengurangi keterumuman, pembahasan analisis deskriptif kali ini difokuskan kepada pembahasan tentang Ukuran Pemusatan Data, dan Ukuran Penyebaran Data Terlebih dahulu penting

Lebih terperinci

PENGUKURAN TEKNIK TM3213

PENGUKURAN TEKNIK TM3213 PENGUKURAN TEKNIK TM3213 KULIAH 2: KARAKTERISTIK PENGUKURAN DAN INSTRUMENTASI Mochamad Safarudin Jurusan Teknik Mesin, STT Mandala Isi Kesalahan pengukuran Definisi statik Karakteristik statik Kalibrasi

Lebih terperinci

Pengetahuan Alat Uji dan Kalibrasi : Universal Testing Machine Amalia Rakhmawati

Pengetahuan Alat Uji dan Kalibrasi : Universal Testing Machine Amalia Rakhmawati Pengetahuan Alat Uji dan Kalibrasi : Amalia Rakhmawati email: amelchan_tique@yahoo.com Laboratorium Volgat Balai Kalibrasi Pusat Pengawasan Mutu Barang Sekretariat Jenderal Kementerian Perdagangan Sites.google.com/site/calibrationconsultancy

Lebih terperinci

Paket 2 PENGUKURAN. Pendahuluan

Paket 2 PENGUKURAN. Pendahuluan Paket 2 PENGUKURAN Pendahuluan Fokus pada paket ini adalah pengukuran. Pembahasan tentang pengukuran ini merupakan bahasan kelanjutan dari paket sebelumnya yaitu besaran dan satuan. Paket ini akan menguraikan

Lebih terperinci

PENENTUAN NILAI KETIDAKPASTIAN HASIL KALIBRASI DRYER OVEN MESIN SKRIPSI. Oleh: ARIE MULYA NUGRAHA

PENENTUAN NILAI KETIDAKPASTIAN HASIL KALIBRASI DRYER OVEN MESIN SKRIPSI. Oleh: ARIE MULYA NUGRAHA PENENTUAN NILAI KETIDAKPASTIAN HASIL KALIBRASI DRYER OVEN MESIN SKRIPSI Oleh: ARIE MULYA NUGRAHA 41306120011 PROGRAM STUDY TEKNIK MESIN FAKULTAS TEKNOLOGI INDUSTRI UNIVERSITAS MERCUBUANA JAKARTA 2010 PENENTUAN

Lebih terperinci

DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016

DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016 DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016 DISTRIBUSI PELUANG KONTINYU Berbeda dengan variabel random diskrit, sebuah variabel random kontinyu adalah variabel yang dapat

Lebih terperinci

Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG

Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG Bab 2 DISTRIBUSI PELUANG PENDAHULUAN Setiap peristiwa akan mempunyai peluangnya masingmasing, dan peluang terjadinya peristiwa itu akan mempunyai penyebaran yang mengikuti suatu pola tertentu yang di sebut

Lebih terperinci

Studi dan Implementasi Integrasi Monte Carlo

Studi dan Implementasi Integrasi Monte Carlo Studi dan Implementasi Integrasi Monte Carlo Firdi Mulia - 13507045 1 Program Studi Teknik Informatika Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung 40132, Indonesia

Lebih terperinci

KULIAH ANALISIS STATISTIK DATA SIMULASI Tipe-tipe simulasi berdasarkan analisis output:

KULIAH ANALISIS STATISTIK DATA SIMULASI Tipe-tipe simulasi berdasarkan analisis output: KULIAH ANALISIS STATISTIK DATA SIMULASI Tipe-tipe simulasi berdasarkan analisis output: 1. Terminating simulation 2. Nonterminating simulation: a. Steady-state parameters b. Steady-state cycle parameters

Lebih terperinci

STUDI PERFORMANSI PADA FOTOTERAPI UNIT DI RSU HAJI SURABAYA. Nur Muflihah*)

STUDI PERFORMANSI PADA FOTOTERAPI UNIT DI RSU HAJI SURABAYA. Nur Muflihah*) STUDI PERFORMANSI PADA FOTOTERAPI UNIT DI RSU HAJI SURABAYA Nur Muflihah*) ABSTRAK Fototerapi unit merupakan alat kesehatan yang memberikan pancaran cahaya dengan spektrum tertentu dengan fungsi menurunkan

Lebih terperinci

DISTRIBUSI PELUANG KONTINYU DISTRIBUSI PROBABILITAS

DISTRIBUSI PELUANG KONTINYU DISTRIBUSI PROBABILITAS DISTRIBUSI PROBABILITAS Berbeda dengan variabel random diskrit, sebuah variabel random kontinyu adalah variabel yang dapat mencakup nilai pecahan maupun mencakup range/ rentang nilai tertentu. Karena terdapat

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Pengembangan metode dapat dilakukan dalam semua tahapan ataupun

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Pengembangan metode dapat dilakukan dalam semua tahapan ataupun BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil 4.1.1 Pengembangan Metode Pengembangan metode dapat dilakukan dalam semua tahapan ataupun hanya salah satu tahapan saja. Pengembangan metode dilakukan karena metode

Lebih terperinci

Oleh: Nurul Yahady Tahir Mide Penera Tingkat Terampil

Oleh: Nurul Yahady Tahir Mide Penera Tingkat Terampil Oleh: Nurul Yahady Tahir Mide Penera Tingkat Terampil Latar Belakang Jangka sorong merupakan alat ukur yang banyak digunakan dalam berbagai industri baik industri kecil ataupun industri besar. Kebenaran

Lebih terperinci

PENGUKURAN (KALIBRASI) VOLUME DAN MASSA JENIS ALUMUNIUM

PENGUKURAN (KALIBRASI) VOLUME DAN MASSA JENIS ALUMUNIUM Spektra: Jurnal Fisika dan Aplikasinya, Vol. 13 Edisi 1 Mei 01 PENGUKURAN (KALIBRASI) VOLUME DAN MASSA JENIS ALUMUNIUM L. Antika, E. Julianty, Miroah, A. Nurul, F. Hapsari Prodi Pendidikan Fisika Pasca

Lebih terperinci

Achmad Samsudin, M.Pd. Jurdik Fisika FPMIPA Universitas Pendidikan Indonesia

Achmad Samsudin, M.Pd. Jurdik Fisika FPMIPA Universitas Pendidikan Indonesia Achmad Samsudin, M.Pd. Jurdik Fisika FPMIPA Universitas Pendidikan Indonesia VARIABEL ACAK VARIABEL ACAK : suatu fungsi yang nilainya berupa bilangan nyata yang ditentukan oleh setiap unsur dalam ruang

Lebih terperinci

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA HASIL ALAT AUDIOMETER

BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA HASIL ALAT AUDIOMETER 55 BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA HASIL ALAT AUDIOMETER Pada bab ini akan menjelaskan tentang pengujian alat audiometer dan analisa hasil yang terdapat pada alat. Pengujian dan analisa hasil tersebut meliputi

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Himpunan Fuzzy Tidak semua himpunan yang dijumpai dalam kehidupan sehari-hari terdefinisi secara jelas, misalnya himpunan orang miskin, himpunan orang pandai, himpunan orang tinggi,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. sewajarnya untuk mempelajari cara bagaimana variabel-variabel itu dapat

BAB I PENDAHULUAN. sewajarnya untuk mempelajari cara bagaimana variabel-variabel itu dapat BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Jika kita mempunyai data yang terdiri dari dua atau lebih variabel maka sewajarnya untuk mempelajari cara bagaimana variabel-variabel itu dapat berhubungan, hubungan

Lebih terperinci

PENGANTAR ALAT UKUR. Bab PENDAHULUAN

PENGANTAR ALAT UKUR. Bab PENDAHULUAN Bab 1 PENGANTAR ALAT UKUR 1-1 PENDAHULUAN Dalam Pengukuran pada umumnya dibutuhkan instrumen sebagai suatu cara fisis untuk menentukan suatu besaran atau variabel. Instrumen tersebut membantu kita untuk

Lebih terperinci

THEORY. By: Hanung N. Prasetyo PEUBAH ACAK TELKOM POLYTECHNIC/HANUNGNP

THEORY. By: Hanung N. Prasetyo PEUBAH ACAK TELKOM POLYTECHNIC/HANUNGNP THEORY By: Hanung N. Prasetyo PEUBAH ACAK Variabel acak adalah suatu variabel yang nilainya bisa berapa saja Variabel acak merupakan deskripsi numerik dari outcome beberapa percobaan / eksperimen VARIABEL

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2. Probabilitas Probabilitas adalah suatu nilai untuk mengukur tingkat kemungkinan terjadinya suatu peristiwa (event) akan terjadi di masa mendatang yang hasilnya tidak pasti (uncertain

Lebih terperinci

ANALISIS KEMAMPUAN PROSES PADA DATA BERDISTRIBUSI BINOMIAL

ANALISIS KEMAMPUAN PROSES PADA DATA BERDISTRIBUSI BINOMIAL ANALISIS KEMAMPUAN PROSES PADA DATA BERDISTRIBUSI BINOMIAL Makalah Untuk Memenuhi Tugas Mata Kuliah Pengendalian Kualitas Statistik Yang Dibina Oleh Bapak Hendro Permadi Nama Kelompok: Sudarsono (309312422762)

Lebih terperinci

KALIBRASI JANGKA SORONG JAM UKUR (DIAL CALLIPER)

KALIBRASI JANGKA SORONG JAM UKUR (DIAL CALLIPER) KALIBRASI JANGKA SORONG JAM UKUR (DIAL CALLIPER) DENGAN MENGGUNAKAN METODE STANDAR JIS B 7507 1993 DI LABORATORIUM PENGUKURAN TEKNIK MESIN UNIVERSITAS RIAU Zulfebri 1, Dodi Sofyan Arief 2 1 Mahasiswa Jurusan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Distribusi Normal Salah satu distribusi frekuensi yang paling penting dalam statistika adalah distribusi normal. Distribusi normal berupa kurva berbentuk lonceng setangkup yang

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Metrologi adalah ilmu pengetahuan tentang ukur-mengukur (pengukuran). Pengukuran terjadi sejak manusia lahir sampai meninggal. Hal ini membuktikan bahwa seluruh fase

Lebih terperinci

DTG 2M3 - ALAT UKUR DAN PENGUKURAN TELEKOMUNIKASI

DTG 2M3 - ALAT UKUR DAN PENGUKURAN TELEKOMUNIKASI DTG 2M3 - ALAT UKUR DAN PENGUKURAN TELEKOMUNIKASI By : Dwi Andi Nurmantris PENDAHULUAN PENGUKURAN PENGERTIAN PENGUKURAN Pengukuran dapat didefinisikan sebagai suatu proses pemberian angka atau label terhadap

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 1 KALIBRASI DAN PEMAKAIAN JANGKA SORONG

PRAKTIKUM 1 KALIBRASI DAN PEMAKAIAN JANGKA SORONG PRAKTIKUM 1 KALIBRASI DAN PEMAKAIAN JANGKA SORONG A. KOMPETENSI DASAR Mengkalibrasi, menggunakan dan membaca hasil pengkuran jangka sorong dengan prosedur yang benar B. SUB KOMPETENSI DASAR 1. Mengkalibrasi

Lebih terperinci

Variabel Random dan Nilai Harapan. Oleh Azimmatul Ihwah

Variabel Random dan Nilai Harapan. Oleh Azimmatul Ihwah Variabel Random dan Nilai Harapan Oleh Azimmatul Ihwah Outcomes dari suatu eksperimen dapat dinyatakan dengan angka untuk mempermudah. Suatu variabel yang mengasosiakan outcomes dari suatu eksperimen dengan

Lebih terperinci

STATISTIK PERTEMUAN IV

STATISTIK PERTEMUAN IV STATISTIK PERTEMUAN IV PRINSIP DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS A. PERANAN PROBABILITAS Pembuatan model, analisis matematis, simulasi komputer dan sebagainya, banyak didasarkan atas asumsi-asumsi yang diidealisir,

Lebih terperinci

CNH3E3 PROSES STOKASTIK Peubah Acak & Pendukungnya

CNH3E3 PROSES STOKASTIK Peubah Acak & Pendukungnya CNH3E3 PROSES STOKASTIK Peubah Acak & Pendukungnya Dosen: Aniq A Rohmawati, M.Si TELKOM UNIVERSITY JALAN TELEKOMUNIKASI 1, BANDUNG, INDONESIA Ruang Sampel dan Kejadian PEUBAH ACAK (P.A) Fungsi yang memetakan

Lebih terperinci

SEBARAN PENARIKAN CONTOH

SEBARAN PENARIKAN CONTOH STATISTIK (MAM 4137) SEBARAN PENARIKAN CONTOH Ledhyane Ika Harlyan 2 Outline Sebaran Penarikan Contoh Sebaran Penarikan Contoh Bagi Nilai Tengah Sebaran t Sebaran Penarikan contoh bagi beda dua mean Parameter

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. dinyatakan sebagai suatu angka satuan ukuran dikalikan dengan sesuatu. Nilai

BAB II LANDASAN TEORI. dinyatakan sebagai suatu angka satuan ukuran dikalikan dengan sesuatu. Nilai BAB II LANDASAN TEORI 2.1 ISTILAH dan DEFINISI Besaran [quantity (measurable quantity)] sifat dari suatu gejala, benda atau bahan yang dapat dibedakan secara kualitatif dan ditentukan secara kuantitatif

Lebih terperinci

BAB IV PENGUKURAN DAN ANALISA

BAB IV PENGUKURAN DAN ANALISA 50 BAB IV PENGUKURAN DAN ANALISA Pengukuran dan analisa dilakukan untuk mengetahui apakah rancangan rangkaian yang telah dibuat bekerja sesuai dengan landasan teori yang ada dan sesuai dengan tujuan pembuatan

Lebih terperinci

PRAKTIKUM 1 KALIBRASI DAN PEMAKAIAN JANGKA SORONG A. KOMPETENSI DASAR Mengkalibrasi, menggunakan dan membaca hasil pengkuran jangka sorong dengan prosedur yang benar B. SUB KOMPETENSI DASAR 1. Mengkalibrasi

Lebih terperinci

R adalah selisih massa bejana dalam keadaan terisi dan dalam keadaan kosong,

R adalah selisih massa bejana dalam keadaan terisi dan dalam keadaan kosong, Suplemen Pedoman Evaluasi dan Pernyataan A9. KALIBRASI GELAS UKUR Deskripsi Pengukuran Kalibrasi gelas dari bahan borosilicate glass berkapasitas 1 ml nilai skala terkecil.1 ml menggunakan metode gravimetri.

Lebih terperinci

Lembar Kegiatan Siswa

Lembar Kegiatan Siswa Lembar Kegiatan Siswa Tingkat Satuan Pendidikan : SMA Negeri Jakarta Kelas : X -. Kelompok : Anggota :.......... 6.. Waktu praktikum :.,.. A. Judul Praktikum : Pengukuran panjang B. Tujuan Praktikum :.

Lebih terperinci

BAB II STUDI LITERATUR

BAB II STUDI LITERATUR BAB II STUDI LITERATUR 2.1 DEFINISI KALIBRASI Kalibrasi adalah serangkaian kegiatan yang membentuk hubungan antara nilai yang ditunjukan oleh instrument pengukur atau sistem pengukuran atau nilai yang

Lebih terperinci

STATISTIKA. Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom UPI

STATISTIKA. Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom UPI STATISTIKA Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom UPI 1 Daftar Isi Bab 1 Peluang Bab Peubah Acak Bab 3 Distribusi Peluang Diskret Bab 4 Distribusi Peluang Kontinu Bab 5 Fungsi Peubah Acak Bab 6 Teori Penaksiran

Lebih terperinci

Gambar 1.6. Diagram Blok Sistem Pengaturan Digital

Gambar 1.6. Diagram Blok Sistem Pengaturan Digital Gambar 1.6. Diagram Blok Sistem Pengaturan Digital 10 Bab II Sensor 11 2.1. Pendahuluan Sesuai dengan banyaknya jenis pengaturan, maka sensor jenisnya sangat banyak sesuai dengan besaran fisik yang diukurnya

Lebih terperinci

Oleh Ir. Najamudin, MT Dosen Universitas Bandar Lampung

Oleh Ir. Najamudin, MT Dosen Universitas Bandar Lampung Pengukuran Teknik, Oleh Ir. Najamudin, MT Dosen Teknik Mesin UBL KONSEP DASAR PENGUKURAN TEKNIK Oleh Ir. Najamudin, MT Dosen Universitas Bandar Lampung 1.1 Pengukuran ( measurement ) Pengukuran adalah

Lebih terperinci

1/Eksperimen Fisika Dasar I/LFD PENGUKURAN DASAR MEKANIS

1/Eksperimen Fisika Dasar I/LFD PENGUKURAN DASAR MEKANIS /Eksperimen Fisika Dasar I/LFD PENGUKURAN DASAR MEKANIS A. TUJUAN. Mampu menggunakan alat-alat ukur dasar mekanis. Mampu menentukan ketidakpastian pada pengukuran tunggal dan berulang B. PENGANTAR Pengukuran

Lebih terperinci

(ESTIMASI/ PENAKSIRAN)

(ESTIMASI/ PENAKSIRAN) ESTIMASI PENDAHULUAN Karena adanya berbagai alasan seperti banyaknya individu dalam populasi amatan, maka penelitian keseluruhan terhadap populasi tersebut tidaklah ekonomis, baik tenaga, waktu, maupun

Lebih terperinci

Pemeriksaan Kesesuaian Antara Komponen Dan Spesifikasi

Pemeriksaan Kesesuaian Antara Komponen Dan Spesifikasi MATERI KULIAN PROSES PEMESINAN KERJA BUBUT Pemeriksaan Kesesuaian Antara Komponen Dan Spesifikasi Dwi Rahdiyanta FT-UNY Kegiatan Belajar Pemeriksaan kesesuaian antara komponen dan spesifikasi. a. Tujuan

Lebih terperinci

DIKTAT PRAKTIKUM FISIKA DASAR

DIKTAT PRAKTIKUM FISIKA DASAR DIKTAT PRAKTIKUM FISIKA DASAR disusun oleh: Widitya Tri Nugraha, S.Pt., M.Sc. PROGRAM STUDI PETERNAKAN FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS TIDAR 2018 TATA TERTIB PRAKTIKUM FISIKA DASAR 1. Seluruh rangkaian

Lebih terperinci

MA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean

MA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean MA5283 STATISTIKA Bab 3 Inferensi Untuk Mean Orang Cerdas Belajar Statistika Silabus Silabus dan Tujuan Peubah acak kontinu, distribusi dan Tabel normal, penaksiran titik dan selang, uji hipotesis untuk

Lebih terperinci

Materi Konsep dasar & istilah dalam Angka-angka Jenis-jenis kesalahan berdasarkan penyebabnya

Materi Konsep dasar & istilah dalam Angka-angka Jenis-jenis kesalahan berdasarkan penyebabnya BAB 1. PENGUKURAN & KESALAHAN By Aksan,ST,MT Teknik Listrik PNUP Materi : @. Konsep dasar & istilah dalam pengukuran @. Angka-angka penting @. Jenis-jenis kesalahan berdasarkan penyebabnya @. Jenis-jenis

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Jaminan mutu merupakan bagian dari manajemen mutu yang difokuskan pada pemberian keyakinan bahwa persyaratan mutu akan dipenuhi. Secara teknis jaminan mutu pengujian

Lebih terperinci

SEBARAN PENARIKAN CONTOH

SEBARAN PENARIKAN CONTOH STATISTIK A (MAM 4137) SEBARAN PENARIKAN CONTOH By Syarifah Hikmah Julinda Outline Sebaran Penarikan Contoh Sebaran Penarikan Contoh Bagi Nilai Tengah Sebaran t Sebaran Penarikan contoh bagi beda dua mean

Lebih terperinci

Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 26

Haryoso Wicaksono, S.Si., M.M., M.Kom. 26 Distribusi probabilita kontinu, yaitu apabila random variabel yang digunakan kontinu. Probabilita dihitung untuk nilai dalam suatu interval tertentu. Probabilita di suatu titik = 0. Probabilita untuk random

Lebih terperinci

Variansi dan Kovariansi. Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB

Variansi dan Kovariansi. Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB Variansi dan Kovariansi Bahan Kuliah II2092 Probabilitas dan Statistik Oleh: Rinaldi Munir Sekolah Teknik Elektro dan Informatika ITB 1 Variansi Kita sudah memahami bahwa nilai harapan peubah acak X seringkali

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Fungsi Distribusi Peluang Kontinyu. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Fungsi Distribusi Peluang Kontinyu. Adam Hendra Brata Probabilitas dan Statistika Adam Hendra Brata Himpunan nilai-nilai yang mungkin dari peubah acak X merupakan himpunan tak terhitung yaitu tidak dapat dinyatakan sebagai {,, 3,., n } atau {,, 3,.} tetapi

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI.1 Peubah Acak dan Distribusinya.1.1 Peubah Acak Definisi.1: Peubah acak adalah suatu fungsi yang menghubungkan sebuah bilangan real dengan setiap unsur di dalam ruang contoh, (Walpole

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. dangkal, sehingga air mudah di gali (Ruslan H Prawiro, 1983).

BAB 2 LANDASAN TEORI. dangkal, sehingga air mudah di gali (Ruslan H Prawiro, 1983). BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Air Minum Semua makhluk hidup membutuhkan air, maka tempat yang tersedia air tentu penuh dengan makhluk hidup, kecuali air tersebut sudah sangat tercemar. Manusia juga

Lebih terperinci

Yang termasuk persyaratan umum adalah hama/penyakit, bau apek atau asing, bahan

Yang termasuk persyaratan umum adalah hama/penyakit, bau apek atau asing, bahan BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi Penelitian Penelitian dilakukan di Gudang BULOG 206 Rembang. Gudang ini berada di Desa Kedungrejo Kabupaten Rembang. Tepatnya adalah di Jalan Raya Rembang- Blora

Lebih terperinci

Distribusi Probabilitas : Gamma & Eksponensial

Distribusi Probabilitas : Gamma & Eksponensial Distribusi Probabilitas : Gamma & Eksponensial 11 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id 2 Outline Distribusi Gamma Distribusi Eksponensial 3 Distribusi Gamma Tidak selamanya

Lebih terperinci

LAPORAN PRAKTIKUM KIMIA FISIKA I PEMERIKSAAN KESALAHAN-KESALAHAN. Oleh : Nama : I Gede Dika Virga Saputra NIM : Kelompok : IV.

LAPORAN PRAKTIKUM KIMIA FISIKA I PEMERIKSAAN KESALAHAN-KESALAHAN. Oleh : Nama : I Gede Dika Virga Saputra NIM : Kelompok : IV. LAPORAN PRAKTIKUM KIMIA FISIKA I PEMERIKSAAN KESALAHAN-KESALAHAN Oleh : Nama : I Gede Dika Virga Saputra NIM : 1108105034 Kelompok : IV.B JURUSAN KIMIA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS

Lebih terperinci

Pertemuan ke Nilai Harapan (Mean atau Rata rata) dan Varians Distribusi Kontinu

Pertemuan ke Nilai Harapan (Mean atau Rata rata) dan Varians Distribusi Kontinu Pertemuan ke 5 4.1 Nilai Harapan (Mean atau Rata rata) dan Varians Distribusi Kontinu Fungsi Probabilitas dengan variabel kontinu terdiri dari : 1. Distribusi Normal 2. Distribusi T 3. Distribusi Chi Kuadrat

Lebih terperinci

PENGUJIAN, KALIBRASI PERALATAN KESEHATAN

PENGUJIAN, KALIBRASI PERALATAN KESEHATAN PENGUJIAN, KALIBRASI PERALATAN KESEHATAN disampaikan pada : WORKSHOP VALIDASI DATA ASPAK DINKES PROPINSI SUL-SEL Makassar, 20 Perbruari 2018 herwin.bpfkmks@gmail.com Peraturan Terkait UU NO. 36 TAHUN 2009

Lebih terperinci

Suatu percobaan dilaksanakan untuk mendapatkan informasi dari populasi. Informasi yang diperoleh digunakan untuk:

Suatu percobaan dilaksanakan untuk mendapatkan informasi dari populasi. Informasi yang diperoleh digunakan untuk: PENDAHULUAN Program Percobaan Suatu percobaan dilaksanakan untuk mendapatkan informasi dari populasi. Informasi yang diperoleh digunakan untuk: Inferensia tentang parameter populasi Membuat keputusan tentang

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4. 1 PENGOLAHAN DATA PENGKRAN Dari hasil pengukuran oven diperoleh data sebagai berikut: Tabel 4.1 Data hasil kalibrasi Dryer Oven Mesin Setting Suhu ( ) 00 400 600 Nilai Titik

Lebih terperinci

Distribusi Peluang Kontinyu STATISTIK INDUSTRI 1. Distribusi Peluang Kontinyu. Distribusi Diskrit Uniform. Distribusi Diskrit Uniform 17/12/2014

Distribusi Peluang Kontinyu STATISTIK INDUSTRI 1. Distribusi Peluang Kontinyu. Distribusi Diskrit Uniform. Distribusi Diskrit Uniform 17/12/2014 STATISTIK INDUSTRI 1 Agustina Eunike, ST., MT., MBA Rata-rata dan Variansi Rumus Umum: Distribusi Peluang Diskrit dan Kontinyu UNIFORM Distribusi Diskrit Uniform Distribusi Diskrit Uniform Contoh: Suatu

Lebih terperinci

2015, No Meteorologi, Klimatologi,dan Geofisika sehingga perlu dilakukan penyesuaian; c. bahwa berdasarkan pertimbangan sebagaimana dimaksud p

2015, No Meteorologi, Klimatologi,dan Geofisika sehingga perlu dilakukan penyesuaian; c. bahwa berdasarkan pertimbangan sebagaimana dimaksud p BERITA NEGARA REPUBLIK INDONESIA No.1529, 2015 BMKG. Kalibrasi. Peralatan Pengamatan. Pelaksanaan. Tata Cara Tetap. Pencabutan. PERATURAN KEPALA BADAN METEOROLOGI, KLIMATOLOGI, DAN GEOFISIKA NOMOR 23 TAHUN

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Metrologi merupakan ilmu yang mempelajari tentang pengukuran. Pengukuran merupakan aktivitas yang sangat penting dalam kehidupan seharihari pada berbagai bidang. Bidang

Lebih terperinci

ANALISIS DATA SECARA RANDOM PADA APLIKASI MINITAB DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI PELUANG

ANALISIS DATA SECARA RANDOM PADA APLIKASI MINITAB DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI PELUANG LAPORAN RESMI PRAKTIKUM PENGANTAR METODE STATISTIKA MODUL 3 ANALISIS DATA SECARA RANDOM PADA APLIKASI MINITAB DENGAN MENGGUNAKAN DISTRIBUSI PELUANG Oleh : Diana Nafkiyah 1314030028 Nilamsari Farah Millatina

Lebih terperinci

Siklus Pengambilan Keputusan

Siklus Pengambilan Keputusan Siklus Pengambilan Keputusan Masalah ROI Metode Analisis Kebijakan / Strategi Sample Data Validasi P-Value / Parameter Output SPSS Hipotesa Uji Hipotesis Teori Keputusan Definisi-Definisi Penelitian Penelitian

Lebih terperinci

ANALISIS PETA KENDALI-p MENGGUNAKAN KUALITAS FUZZY PADA PERGESERAN NILAI RATA-RATA DAN VARIANSI DARI SUATU PROSES ROLLITA PUTRI KARENI ( )

ANALISIS PETA KENDALI-p MENGGUNAKAN KUALITAS FUZZY PADA PERGESERAN NILAI RATA-RATA DAN VARIANSI DARI SUATU PROSES ROLLITA PUTRI KARENI ( ) SEMINAR TUGAS AKHIR ANALISIS PETA KENDALI-p MENGGUNAKAN KUALITAS FUZZY PADA PERGESERAN NILAI RATA-RATA DAN VARIANSI DARI SUATU PROSES ROLLITA PUTRI KARENI (1207 100 067) Dosen Pembimbing Dra. Laksmi Prita

Lebih terperinci

DAFTAR ISI. BAB I. PENDAHULUAN Latar Belakang Perumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian...

DAFTAR ISI. BAB I. PENDAHULUAN Latar Belakang Perumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian... DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... i HALAMAN PENGESAHAN... ii HALAMAN PERNYATAAN... iii HALAMAN MOTTO... iv KATA PENGANTAR... v DAFTAR ISI... viii DAFTAR GAMBAR... x DAFTAR GRAFIK... xi DAFTAR TABEL... xii DAFTAR

Lebih terperinci

Kumpulan pasangan nilai-nilai dari variabel acak X dengan probabilitas nilai-nilai variabel random X, yaitu P(X=x) disebut distribusi probabilitas X

Kumpulan pasangan nilai-nilai dari variabel acak X dengan probabilitas nilai-nilai variabel random X, yaitu P(X=x) disebut distribusi probabilitas X Kumpulan pasangan nilai-nilai dari variabel acak X dengan probabilitas nilai-nilai variabel random X, yaitu P(X=) disebut distribusi probabilitas X (distribusi X) Diskrit Seragam Binomial Hipergeometrik

Lebih terperinci

BAB III. Tahap penelitian yang dilakukan terdiri dari beberapa bagian, yaitu : Mulai. Perancangan Sensor. Pengujian Kesetabilan Laser

BAB III. Tahap penelitian yang dilakukan terdiri dari beberapa bagian, yaitu : Mulai. Perancangan Sensor. Pengujian Kesetabilan Laser BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. 1. Tahapan Penelitian Tahap penelitian yang dilakukan terdiri dari beberapa bagian, yaitu : Mulai Perancangan Sensor Pengujian Kesetabilan Laser Pengujian variasi diameter

Lebih terperinci

DISTRIBUSI PROBABILITAS

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISTRIBUSI PROBABILITAS DISTRIBUSI PROBABILITAS Peluang terjadinya nilai variabel random X yang meliputi semua nilai ditentukan melalui distribusi peluang. Distribusi peluang suatu variabel random X adalah

Lebih terperinci

Standar Kompetensi Menerapkan konsep besaran fisika dan pengukurannya Kompetensi Dasar A. Mengukur Besaran Fisika B. Melakukan Penjumlahan Vektor

Standar Kompetensi Menerapkan konsep besaran fisika dan pengukurannya Kompetensi Dasar A. Mengukur Besaran Fisika B. Melakukan Penjumlahan Vektor Standar Kompetensi Menerapkan konsep besaran fisika dan pengukurannya Kompetensi Dasar A. Mengukur Besaran Fisika B. Melakukan Penjumlahan ektor BESARAN dan SATUAN Pengukuran besaran-besaran Fisis Fisika

Lebih terperinci

Mahasiswa mampu memformulasikan permasalahan yang mengandung fakta dengan derajad ketidakpastian tertentu ke dalam pendekatan Sistem Fuzzy.

Mahasiswa mampu memformulasikan permasalahan yang mengandung fakta dengan derajad ketidakpastian tertentu ke dalam pendekatan Sistem Fuzzy. Chapter 7 Tujuan Instruksional Khusus Mahasiswa mampu memformulasikan permasalahan yang mengandung fakta dengan derajad ketidakpastian tertentu ke dalam pendekatan. Mahasiswa mampu melakukan perhitungan

Lebih terperinci

Sumbu X (horizontal) memiliki range (rentang) dari minus takhingga. ( ) hingga positif takhingga (+ ). Kurva normal memiliki puncak pada X

Sumbu X (horizontal) memiliki range (rentang) dari minus takhingga. ( ) hingga positif takhingga (+ ). Kurva normal memiliki puncak pada X Sumbu X (horizontal) memiliki range (rentang) dari minus takhingga ( ) hingga positif takhingga (+ ). Kurva normal memiliki puncak pada X = 0. Perlu diketahui bahwa luas kurva normal adalah satu (sebagaimana

Lebih terperinci

ANALISIS KEMAMPUAN PROSES

ANALISIS KEMAMPUAN PROSES LOGO ANALISIS KEMAMPUAN PROSES Kelompok 7 Rohmad Hadi S. Ananta Ade Kurniawan Nariswari Setya Dewi Kristy Handayani Lisa Apriana Dewi Nanda Hidayati Nining Dwi Lestari M0107082 M0108015 M0108022 M0108053

Lebih terperinci

KONSEP DASAR PENGUKRAN. Primary sensing element Variable conversion element Data presentation element

KONSEP DASAR PENGUKRAN. Primary sensing element Variable conversion element Data presentation element KONSEP DASAR PENGUKRAN Primary sensing element Variable conversion element Data presentation element PRIMARY SENSING ELEMENT Elemen pengindraan Utama adalah Tranduser. Tranduser adalah sebuah alat yang

Lebih terperinci

ANALISIS GRAFIK KENDALI np YANG DISTANDARISASI UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS DALAM PROSES PENDEK

ANALISIS GRAFIK KENDALI np YANG DISTANDARISASI UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS DALAM PROSES PENDEK ANALISIS GRAFIK KENDALI np YANG DISTANDARISASI UNTUK PENGENDALIAN KUALITAS DALAM PROSES PENDEK Yayuk Nurkotimah dan Fachrur Rozi Jurusan Matematika UIN Maulana Malik Ibrahim Malang e-mail: ocy_cute9@yahoo.com

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Kontinyu 1. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Kontinyu 1. Adam Hendra Brata Probabilitas dan Statistika Distribusi Peluang Kontinyu 1 Adam Hendra Brata Variabel Acak Kontinyu - Variabel Acak Kontinyu Suatu variabel yang memiliki nilai pecahan didalam range tertentu Distribusi

Lebih terperinci

KULIAH 4-6 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK DATA VARIABEL

KULIAH 4-6 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK DATA VARIABEL KULIAH 4-6 PENGENDALIAN KUALITAS STATISTIKA UNTUK DATA VARIABEL KOMPETENSI Mahasiswa dapat menyusun peta pengendali kualitas proses statistika untuk data variabel dengan menggunakan software statistika,

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pengukuran (measurement) adalah serangkaian kegiatan yang bertujuan untuk menentukan nilai suatu besaran dalam bentuk angka (kuantitatif). Adapun yang dimaksud dengan

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. dapat dianggap mendekati normal dengan mean μ = μ dan variansi

BAB I PENDAHULUAN. dapat dianggap mendekati normal dengan mean μ = μ dan variansi BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Matematika merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang melambangkan kemajuan zaman. Oleh karena itu matematika banyak digunakan oleh cabang ilmu lain

Lebih terperinci

oleh: Tri Budi Santoso Signal Processing Group Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya-ITS

oleh: Tri Budi Santoso Signal Processing Group Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya-ITS Dasar Statistik untuk Pemodelan dan Simulasi oleh: Tri Budi Santoso Signal Processing Group Electronic Engineering Polytechnic Institute of Surabaya-ITS . Probabilitas Probabilitas=Peluang, bisa diartikan

Lebih terperinci

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA

UNIVERSITAS BINA NUSANTARA UNIVERSITAS BINA NUSANTARA Program Ganda Teknik Informatika - Matematika Skripsi Sarjana Program Ganda Semester Genap 2005/2006 PERANCANGAN PROGRAM APLIKASI PENENTUAN KELAYAKAN KOMPONEN MESIN BENTUK BOLA

Lebih terperinci