FORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING
|
|
- Farida Tan
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 FORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN BAB I PENDAHULUAN (kata pengantar) 1.1 Latar Belakang 1.2 Tujuan Penulisan Laporan 1.3 Perumusan Masalah 1.4 Batasan Masalah 1.5 Sistematika Penulisan BAB II LANDASAN TEORI (kata pengantar) (minimal memuat teori-teori tentang parameter dan statistik, metode penarikan sampel, teorema limit pusat, contoh aplikasi penggunaan distribusi sampling, dll) BAB III METODOLOGI PENELITIAN (kata pengantar) BAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA (kata pengantar) 4.1 Pengumpulan Data
2 4.1.1 Pengumpulan Data Distribusi Normal Tabel 4.x Rekapitulasi 2000 Bilangan Random Distribusi Normal DATA ,12 23,32 58,47 71,29 60,64 33,93 41,68 63,21 33,54 73, , , , , , , , , , Tabel 4.x Rekapitulasi 2000 Bilangan Random Distribusi Normal (Lanjutan) DATA ,12 23,32 58,47 71,29 60,64 33,93 41,68 63,21 33,54 73, , , , , , , , , , Pengumpulan Data Distribusi Uniform Pengumpulan Data Distribusi Poisson Pengumpulan Data Distribusi Binomial 4.2 Pengolahan Data Penentuan Rata- Rata dan Standar Deviasi Populasi Data Distribusi Normal Nilai rata- rata = Dua Digit Terakhir dari No.Bp Mahasiswa 1 (Bp maksimum) Standar Deviasi= Dua Digit Terakhir dari No.Bp Mahasiswa 2 (Bp minimum)
3 More Frequency Tabel 4.x Frekuensi Rata- Rata Distribusi Normal x Frequency More 5 Jumlah Histogram Populasi Data Distribusi Normal Gambar X. Histogram Populasi Data Distribusi Normal x
4 Perhitungan Rata-Rata dan Standar Deviasi pada Pengambilan 10 Sampel Tabel 4.x Pengambilan 10 Sampel dari Populasi Data Distribusi Normal untuk Trial Pertama Trial Keseratus No Trial ,12 23,32 58,47 71,29 60,64 33,93 41,68 63,21 33,54 73, ,75 33,29 51,67 36,32 37,62 75,90 46,06 44,81 47,67 59, ,38 67,29 37,03 49,46 66,99 72,85 30,21 38,77 40,77 55, ,04 67,33 40,65 59,09 67,95 42,99 23,40 47,08 41,63 24, ,37 75,81 61,88 62,26 50,19 66,93 40,77 32,99 48,35 51, ,54 59,10 49,83 73,63 21,46 46,44 22,45 35,37 41,38 74, ,26 73,64 63,61 39,64 45,08 49,84 50,56 31,33 71,95 48, ,46 42,13 43,26 54,10 58,62 67,18 44,24 58,85 66,04 28, ,98 28,75 33,31 59,20 33,60 31,10 35,70 30,12 59,60 37, ,47 50,59 49,83 33,16 30,21 19,81 41,77 40,42 31,16 53,78 Rata-Rata 50,74 52,13 48,95 53,82 47,24 50,70 37,68 42,30 48,21 50,62 Tabel 4.x Pengambilan X Sampel dari Populasi Data Distribusi Normal untuk Trial Pertama Trial Keseratus (Lanjutan) No Trial ,12 23,32 58,47 71,29 60,64 33,93 41,68 63,21 33,54 73, ,75 33,29 51,67 36,32 37,62 75,90 46,06 44,81 47,67 59, ,38 67,29 37,03 49,46 66,99 72,85 30,21 38,77 40,77 55, ,04 67,33 40,65 59,09 67,95 42,99 23,40 47,08 41,63 24, ,37 75,81 61,88 62,26 50,19 66,93 40,77 32,99 48,35 51, ,54 59,10 49,83 73,63 21,46 46,44 22,45 35,37 41,38 74, ,26 73,64 63,61 39,64 45,08 49,84 50,56 31,33 71,95 48, ,46 42,13 43,26 54,10 58,62 67,18 44,24 58,85 66,04 28, ,98 28,75 33,31 59,20 33,60 31,10 35,70 30,12 59,60 37, ,47 50,59 49,83 33,16 30,21 19,81 41,77 40,42 31,16 53,78 Rata-Rata 50,74 52,13 48,95 53,82 47,24 50,70 37,68 42,30 48,21 50,62 Berikut adalah Perhitungan Rata-Rata dan Standar Deviasi dari Seratus Trial yang dilakukan pada Data Distribusi Normal :
5 Frequency Tabel X. Perhitungan Rata-Rata dan Standar Deviasi dari Seratus Trial pada Data Distribusi Normal Sampel Ke- Rata-Rata Sampel Standar Deviasi ke- Sampel Ke- 1 98,3151 8, ,7227 9, ,0731 8, ,4595 7, ,2980 6, , , ,3151 8, ,7227 9, ,0731 8, ,4595 7, , ,0591 Rata-Rata 99,5664 Standar Deviasi 0, Histogram Pengambilan 10 Sampel Gambar X. Histogram Rata- Rata Pengambilan 10 Sampel Dari 2000 Bilangan RandomBerdistribusi Normal x Perhitungan Rata-Rata dan Standar Deviasi pada Pengambilan 30 Sampel (Tampilkan saja tabel rata-rata dan standar deviasi Trial, serta histogramnya. Data Trial tidak perlu ditampilkan!!!)
6 Perhitungan Rata-Rata dan Standar Deviasi pada Pengambilan 50 Sampel (Tampilkan saja tabel rata-rata dan standar deviasi Trial, serta histogramnya. Data Trial tidak perlu ditampilkan!!!) Perhitungan Rata-Rata dan Standar Deviasi pada Pengambilan 100 Sampel (Tampilkan saja tabel rata-rata dan standar deviasi Trial, serta histogramnya. Data Trial tidak perlu ditampilkan!!!) Penentuan Rata-Rata dan Standar Deviasi Populasi Data Distribusi Uniform Nilai Between : No Bp Minimum No Bp Maksimum Perhitungan Rata-Rata dan Standar Deviasi pada Pengambilan 10 Sampel Perhitungan Rata-Rata dan Standar Deviasi pada Pengambilan 30 Sampel Perhitungan Rata-Rata dan Standar Deviasi pada Pengambilan 50 Sampel Perhitungan Rata-Rata dan Standar Deviasi pada Pengambilan 100 Sampel
7 4.2.3 Penentuan Rata-Rata dan Standar Deviasi Populasi Data Distribusi Poisson Mean : Dua Digit Terakhir No Bp Maksimum Perhitungan Rata-Rata dan Standar Deviasi pada Pengambilan 10 Sampel Perhitungan Rata-Rata dan Standar Deviasi pada Pengambilan 30 Sampel Perhitungan Rata-Rata dan Standar Deviasi pada Pengambilan 50 Sampel Perhitungan Rata-Rata dan Standar Deviasi pada Pengambilan 100 Sampel Penentuan Rata-Rata dan Standar Deviasi Populasi Data Distribusi Binomial p value : Dua digit terakhir No. Bp (Bp maksimum)/100 number of Trial : Perhitungan Rata-Rata dan Standar Deviasi pada Pengambilan 10 Sampel
8 Perhitungan Rata-Rata dan Standar Deviasi pada Pengambilan 30 Sampel Perhitungan Rata-Rata dan Standar Deviasi pada Pengambilan 50 Sampel Perhitungan Rata-Rata dan Standar Deviasi pada Pengambilan 100 Sampel BAB V ANALISIS 5.1 Analisis Teorema Limit Pusat 5.2 Analisis Pengaruh Jumlah Sampel dan Trial yang dilakukan Terhadap Bentuk Distribusi yang Dihasilkan (Sub-bab tergantung dari pengamat) BAB VI PENUTUP 6.1 Kesimpulan 6.2 Saran DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN Lampiran A Langkah- Langkah Membangkitkan 2000 Data Variabel Random Lampiran B Langkah- Langkah Membangkitkan X Sampel dari Populasi Data Random
FORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING
FORMAT LAPORAN MODUL V DISTRIBUSI SAMPLING ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN BAB I PENDAHULUAN (kata pengantar) 1.1 Latar Belakang 1.2 Tujuan Penulisan
Lebih terperinciBAB IV PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA
FORMAT LAPORAN MODUL III DISTRIBUSI VARIABEL ACAK DISKRIT ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang. Tujuan Penulisan Laporan.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam teori probabilitas dan statistika, distribusi Binomial adalah distribusi probabilitas diskrit jumlah keberhasilan dalam n percobaan ya/tidak(berhasil/gagal)
Lebih terperinciDistribusi Sampling 6.2. Debrina Puspita Andriani /
6. Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id Outline Pengertian dan Konsep Dasar Distribusi Sampling Distribusi Sampling Mean Distribusi Sampling Proporsi Distribusi Sampling
Lebih terperinciFORMAT LAPORAN MODUL IV DISTRIBUSI VARIABEL RANDOM KONTINU
FORMAT LAPORAN MODUL IV DISTRIBUSI VARIABEL RANDOM KONTINU ABSTRAK ABSTRACT KATA PENGANTAR DAFTAR ISI DAFTAR TABEL DAFTAR GAMBAR DAFTAR LAMPIRAN BAB I PENDAHULUAN Pengantar 1.1 Latar Belakang 1.2 Tujuan
Lebih terperinciMata Kuliah Pemodelan & Simulasi. Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia
Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia Pokok Bahasan Variabel Acak Pola Distribusi Masukan Pendugaan Pola Distribusi Uji Distribusi
Lebih terperinciBILANGAN ACAK. Metode untuk mendapatkan bilangan acak : 1. Metode Kongruen Campuran Rumus :
BILANGAN ACAK Bilangan acak adalah bilangan sembarang tetapi tidak sembarangan. Kriteria yang harus dipenuhi, yaitu : Bilangan acak harus mempunyai distribusi serba sama (uniform) Beberapa bilangan acak
Lebih terperinciSampling Theory. Spiegel, M R, Schiller,J. Schaum's outline of probability and statistics.third Edition. United State: McGraw Hill ;2009.
Sampling Theory Spiegel, M R, Schiller,J. Schaum's outline of probability and statistics.third Edition. United State: McGraw Hill ;2009. Pengertian Sampling O Teknik sampling adalah bagian dari metodologi
Lebih terperinciMODUL II DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU
DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU A. TUJUAN PRAKTIKUM Melalui praktikum Modul II ini diharapkan praktikan dapat: 1. Mengenal jenis dan karakteristik dari beberapa distribusi peluang. 2. Menguji dan
Lebih terperinciPERBANDINGAN DISTRIBUSI BINOMIAL DAN DISTRIBUSI POISSON DENGAN PARAMETER YANG BERBEDA SKRIPSI RAINI MANURUNG
1 PERBANDINGAN DISTRIBUSI BINOMIAL DAN DISTRIBUSI POISSON DENGAN PARAMETER YANG BERBEDA SKRIPSI RAINI MANURUNG 110823011 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS
Lebih terperinciMata Kuliah Pemodelan & Simulasi
Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi Riani Lubis Program Studi Teknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 1 Pendahuluan (1) Sifat probabilitistik pada sistem nyata mempunyai pola distribusi probabilistik
Lebih terperinciKontrak Kuliah Metode Statistika 2
Kontrak Kuliah Metode Statistika 2 Ayundyah K., M.Si. PROGRAM STUDI STATISTIKA UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA 2015 Deskripsi Mata Kuliah Nama Mata Kuliah : Metode Statistika 2 Semester/SKS : I / 3 SKS Kompetensi
Lebih terperinciDAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... LEMBAR PENGESAHAN... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR TABEL... ABSTRACT...
DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... LEMBAR PENGESAHAN... KATA PENGANTAR... DAFTAR ISI... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR TABEL... ABSTRAK... ABSTRACT... i ii iii v viii ix xii xiii BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
Lebih terperinciPERBANDINGAN KURVA PADA DISTRIBUSI UNIFORM DAN DISTRIBUSI BINOMIAL
Statistika, Vol., No., Mei PERBANDINGAN KURVA PADA DISTRIBUSI UNIFORM DAN DISTRIBUSI BINOMIAL Moh. Yamin Darsyah, Dwi Haryo Ismunarti Program Studi S Statistika Universitas Muhammadiyah Semarang, Jl. Kedung
Lebih terperinciKONSEP DASAR PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS LELY RIAWATI, ST, MT.
KONSEP DASAR PROBABILITAS DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS LELY RIAWATI, ST, MT. EKSPERIMEN suatu percobaan yang dapat diulang-ulang dengan kondisi yang sama CONTOH : Eksperimen : melempar dadu 1 kali Hasilnya
Lebih terperinciPEMBANGKIT RANDOM VARIATE
PEMBANGKIT RANDOM VARIATE Mata Kuliah Pemodelan & Simulasi JurusanTeknik Informatika Universitas Komputer Indonesia 1 Pendahuluan (1) Sifat probalitistik pada sistem nyata mempunyai pola distribusi probabilistik
Lebih terperinciBAB 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 terperinciTENTANG UTS. Penentuan Cadangan, hal. 1
TENTANG UTS Soal 1: Jawaban umumnya tidak fokus atau straight ke pertanyaan/ masalah yang diajukan. Key words dalam pertanyaan di atas tekanan saturasi, sedangkan dalam banyak jawaban di bawah tekanan
Lebih terperinciDAFTAR ISI. 1.1 Latar Belakang Rumusan Masalah Tujuan Penelitian Batasan Masalah Sistematika Penulisan...
DAFTAR ISI KATA PENGANTAR... i ABSTRAK... iii ABSTRACT... iv DAFTAR ISI... v DAFTAR TABEL... vii DAFTAR GAMBAR... ix DAFTAR LAMPIRAN... x DAFTAR SIMBOL... xi DAFTAR SINGKATAN... xii BAB I PENDAHULUAN 1.1
Lebih terperinciSIMULASI ANTRIAN KLINIK DAN IMPLEMENTASINYA MENGGUNAKAN GPSS
SIMULASI SIMULASI ANTRIAN KLINIK DAN IMPLEMENTASINYA MENGGUNAKAN GPSS Dosen Pengampu : Dr. Danardono DISUSUN OLEH : Nama : Muh. Zaki Riyanto NIM : (02/156792/PA/08944) Prodi : Matematika JURUSAN MATEMATIKA
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA
5 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Dalam bab ini dijelaskan beberapa definisi dan teorema yang digunakan dalam pembahasan berikutnya. 2.1 Teori Peluang Definisi 2.1.1 (Percobaan Acak) (Ross 2000) Suatu percobaan
Lebih terperinciPERBANDINGAN DISTRIBUSI BINOMIAL DAN DISTRIBUSI POISSON DENGAN PARAMETER YANG BERBEDA
Saintia Matematika Vol. 1, No. 3 (2013), pp. 299 312. PERBANDINGAN DISTRIBUSI BINOMIAL DAN DISTRIBUSI POISSON DENGAN PARAMETER YANG BERBEDA Raini Manurung, Suwarno Ariswoyo, Pasukat Sembiring Abstrak.
Lebih terperinciSATUAN ACARA PENGAJARAN (SAP)
SATUAN ACARA PENGAJARAN (SAP) Mata Kuliah : Statistik Deskriptif Kode Mata Kuliah : 02085303 SKS : 3 Waktu Pertemuan : 3 x 45 Menit Pertemuan ke : 1 & 2 A. KOMPETENSI 1. Standar Kompetensi : Mahasiswa
Lebih terperinciDistribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting. Oleh Azimmatul Ihwah
Distribusi Diskrit dan Kontinu yang Penting Oleh Azimmatul Ihwah Distribusi Diskrit Fungsi probabilitas dari variabel random diskrit dapat dinyatakan dalam formula matematik tertentu yang dinamakan fungsi
Lebih terperinciDISTRIBUSI PROBABILITAS (PELUANG)
DISTRIBUSI PROBABILITAS (PELUANG) Distribusi Probabilitas (Peluang) Distribusi? Probabilitas? Distribusi Probabilitas? JURUSAN PENDIDIKAN FISIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA Distribusi = sebaran,
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN. 4.1 Proses Pencabangan model DTMC SIR
BAB IV PEMBAHASAN 4.1 Proses Pencabangan model DTMC SIR Proses pencabangan suatu individu terinfeksi berbentuk seperti diagram pohon dan diasumsikan bahwa semua individu terinfeksi adalah saling independent
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam teori probabilitas dan statistika, distribusi binomial adalah distribusi probabilitas diskret jumlah keberhasilan dalam n percobaan ya/tidak (berhasil/gagal)
Lebih terperinciANALISIS 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 terperinciKonsep Dasar Statistik dan Probabilitas
Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas Pengendalian Kualitas Statistika Ayundyah Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII October 7, 2015 Ayundyah (UII) Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas October 7,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Metode dan Desain Penelitian Penelitian ini dilaksanakan dengan tujuan untuk mengetahui peningkatan kemampuan kognitif dan keterampilan proses sains siswa pada pembelajaran
Lebih terperinciGARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM KOMputer Semester : 4
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM KOMputer Semester : 4 Berlaku mulai : Genap/2011 MATA KULIAH : STATISTIKA DAN PROBABILITAS KODE MATA KULIAH / SKS : 410202061 / 3 SKS MATA
Lebih terperinci28/09/2012 SAMPLE SPACE, SAMPLE POINTS, EVENTS. ω Ω
SAMPLE SPACE, SAMPLE POINTS, EVENTS Sample space,ω, Ω adalah sekumpulan semua sample points,ω, ω yang mungkin; dimana ω Ω Contoh 1. Melemparkan satu buah koin:ω={gambar,angka} Contoh 2. Menggelindingkan
Lebih terperinciLAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1
LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1 Nama : NPM/Kelas : Fakultas/Jurusan : Hari dan Shift Praktikum : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa dua E531 1 UKURAN STATISTIK Pendahuluan Ukuran statistik
Lebih terperinciSimulasi Monte Carlo
Simulasi Monte Carlo Simulasi Monte Carlo Simulasi monte carlo melibatkan penggunaan angka acak untuk memodelkan sistem, dimana waktu tidak memegang peranan yang substantif (model statis) Pembangkitan
Lebih terperinciSTATISTIK PERTEMUAN VII
STATISTIK PERTEMUAN VII Distribusi Sampling Distribusi Sampling merupakan distribusi teoritis (distribusi kemungkinan) dari semua hasil sampel yang mungkin, dengan ukuran sampel yang tetap N, pada statistik
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. meningkat ke layanan Fourth Generation dengan teknologi Long Term Evolution
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Jaringan telekomunikasi seluler terus berkembang hingga kini telah meningkat ke layanan Fourth Generation dengan teknologi Long Term Evolution (4G LTE). Banyaknya jumlah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Kata statistik dikaitkan dengan kata staat (bahasa Jerman artinya negara) atau statista
vii BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kata statistik dikaitkan dengan kata staat (bahasa Jerman artinya negara) atau statista (bahasa Italia artinya negarawan). Dari dua kata tersebut, statistika dapat
Lebih terperinciDistribusi Frekuensi
Distribusi Frekuensi STATISTIKA DESKRIPTIF: DISTRIBUSI FREKUENSI A. Dasar 1. Populasi Data Data berasal dari berbagai sumber dan terdapat pada berbagai bidang ilmu Pada statistika, data berbentuk bilangan
Lebih terperinciPROGRAM STUDI PENDIDIKAN MANAJEMEN BISNIS FAKULTAS PENDIDIKAN EKONOMI DAN BISNIS UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA
SILABUS 1) Identitas mata kuliah Nama mata kuliah : Statistika I Kode Mata kuliah : PE 104 Jumlah SKS : 3 SKS Semester : 3 Kelompok mata kuliah : MKK Program Studi Program Stud : Pendidikan Manajemen Bisnis
Lebih terperinciMINGGU KE-11 HUKUM BILANGAN BESAR LEMAH DAN KUAT
MINGGU KE-11 HUKUM BILANGAN BESAR LEMAH DAN KUAT HUKUM BILANGAN BESAR LEMAH DAN KUAT Misalkan X 1, X 2, X 3... barisan variabel random. Kita tulis S n = n X i. Dalam subbab ini kita akan menjawab pertanyaan
Lebih terperinciSetiap karakteristik dari distribusi populasi disebut dengan parameter. Statistik adalah variabel random yang hanya tergantung pada harga observasi
ESTIMASI TITIK Setiap karakteristik dari distribusi populasi disebut dengan parameter. Statistik adalah variabel random yang hanya tergantung pada harga observasi sampel. Statistik merupakan bentuk dari
Lebih terperinciDiagram Alir Penelitian Langkah-langkah yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.1.
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Persaingan dalam dunia industri yang semakin ketat, mengharuskan industri-industri yang ada untuk dapat menciptakan kredibilitas yang baik di mata konsumen. Salah
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. banyak lagi. Pernah kita mendengar pernyataan seperti: tiap bulan habis
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Dalam kehidupan sehari-hari tanpa disadari kita telah banyak menggunakan statistika. Melalui media informasi seperti, surat kabar, televisi, dunia pendidikan, dan masih
Lebih terperinciMetode Statistika STK211/ 3(2-3)
Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemuan II Statistika Deskripsi dan Eksplorasi Septian Rahardiantoro - STK IPB 1 Misalkan diketahui data sebagai berikut Data 1 No Jenis Kelamin Tinggi Berat Agama 1
Lebih terperinciSampling, Estimasi dan Uji Hipotesis
Sampling, Estimasi dan Uji Hipotesis Tujuan Pembelajaran Memahami perlunya suatu sampling (pengambilan sampel) serta keuntungan- keuntungan melakukannya Menjelaskan pengertian sampel acak untuk sampling
Lebih terperinciDISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2. Distribusi Hipergeometrik
DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 2 TI2131 TEORI PROBABILITAS MINGGU KE-10 Distribusi Hipergeometrik Eksperimen hipergeometrik memiliki karakteristik sebagai berikut: 1. sebuah sampel random berukuran
Lebih terperinciPr { +h =1 = } lim. Suatu fungsi dikatakan h apabila lim =0. Dapat dilihat bahwa besarnya. probabilitas independen dari.
6.. Proses Kelahiran Murni Dalam bab ini, akan dibahas beberapa contoh penting dari waktu kontinu, state diskrit, proses Markov. Khususnya, dengan kumpulan dari variabel acak {;0 } di mana nilai yang mungkin
Lebih terperinciDISTRIBUSI 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 terperinciSampling dengan Simulasi Komputer
Modul Sampling dengan Simulasi Komputer PENDAHULUAN Sutawanir Darwis M etode statistika merupakan alat untuk menyelesaikan masalah apabila solusi analitik tidak mungkin diperoleh. Dengan metode statistika
Lebih terperinciMetode Statistika STK211/ 3(2-3)
Metode Statistika STK211/ 3(2-3) Pertemuan II Statistika Deskripsi dan Eksplorasi Septian Rahardiantoro - STK IPB 1 Misalkan diketahui data sebagai berikut Data 1 No Jenis Kelamin Tinggi Berat Agama 1
Lebih terperinciStatistika Farmasi
Bab 2: Penyajian Data dan Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia 1 2 Biasa Distribusi Frekuensi 3 Stem-and-Leaf Plot Histogram Scatter Plot Boxplot Penyajian Data Data diuraikan dalam bentuk kalimat.
Lebih terperinciANALISIS STATISTIKA. Pertemuan 2 Statistika Dasar (Basic Statistics)
ANALISIS STATISTIKA Pertemuan Statistika Dasar (Basic Statistics) Statistika Deskripsi dan Eksplorasi Merupakan teknik penyajian dan peringkasan data sehingga menjadi informasi yang mudah dipahami. Tehnik
Lebih terperinciSTATISTIKA DESKRIPTIF. Wenny Maulina, S.Si., M.Si
STATISTIKA DESKRIPTIF Wenny Maulina, S.Si., M.Si Statistika Deskripsi Merupakan teknik penyajian dan peringkasan data sehingga menjadi informasi yang mudah dipahami. Teknik Penyajian Data Tabel Gambar
Lebih terperinciMINGGU KE-9 MACAM-MACAM KONVERGENSI
MINGGU KE-9 MACAM-MACAM KONVERGENSI Kita telah mengetahui bahwa untuk n besar dan θ kecil sedemikian hingga nθ = λ, distribusi binomial bisa dihampiri oleh distribusi Poisson. Mencari hampiran distribusi
Lebih terperinciMODUL I STATISTIKA DESKRIPTIF
MODUL I STATISTIKA DESKRIPTIF MODUL I STATISTIKA DESKRIPTIF 1. TUJUAN PRAKTIKUM 1. Mahasiswa mampu mengumpulkan data dengan tingkat akurasi yang tinggi 2. Mahasiswa mampu mengolah dan menyajikan data dalam
Lebih terperinciGARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM INFORMASI Semester : 1
GARIS-GARIS BESAR PROGRAM PENGAJARAN PROGRAM STUDI : S1 SISTEM INFORMASI Semester : 1 Berlaku mulai: Gasal/2011 MATA KULIAH : STATISTIKA KODE MATA KULIAH / SKS : 410102047 / 3 SKS MATA KULIAH PRASYARAT
Lebih terperinciMA2082 BIOSTATISTIKA Bab 3 Peubah Acak dan Distribusi
MA2082 BIOSTATISTIKA Bab 3 Peubah Acak dan Distribusi Orang Biologi Tidak Anti Statistika Silabus Silabus dan Tujuan Konsep peubah acak, fungsi peluang (probability density function), fungsi distribusi
Lebih terperinciMA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided
Catatan Kuliah MA4181 MODEL RISIKO Risk is managed, not avoided disusun oleh Khreshna I.A. Syuhada, MSc. PhD. Kelompok Keilmuan STATISTIKA - FMIPA Institut Teknologi Bandung 2013 Tentang MA4181 Model Risiko
Lebih terperinciBAB III SIMULASI PENGGUNAAN PERTIDAKSAMAAN PADA DISTRIBUSI
BAB III SIMULASI PENGGUNAAN PERTIDAKSAMAAN PADA DISTRIBUSI 3.1 Pendahuluan Pada bab sebelumnya telah dibahas mengenai pertidaksamaan Chernoff dengan terlebih dahulu diberi pemaparan mengenai dua pertidaksamaan
Lebih terperinciSTK 203 TEORI STATISTIKA I
STK 203 TEORI STATISTIKA I V. SEBARAN FUNGSI PEUBAH ACAK V. Sebaran Fungsi Peubah Acak 1 Sebaran Fungsi Peubah Acak Dalam banyak kasus untuk melakukan inferensi terhadap suatu parameter kita lebih banyak
Lebih terperinciBagian 2. Probabilitas. Struktur Probabilitas. Probabilitas Subyektif. Metode Frekuensi Relatif Kejadian untuk Menentukan Probabilitas
Probabilitas Bagian Probabilitas A) = peluang (probabilitas) bahwa kejadian A terjadi 0 < A) < 1 A) = 0 artinya A pasti terjadi A) = 1 artinya A tidak mungkin terjadi Penentuan nilai probabilitas: Metode
Lebih terperinciKursus Statistika Dasar. Bagian 1. Pengelompokan Statistika. Istilah-istilah Dasar. Jenis Data. Pengelompokan Statistika lainnya. Bambang Suryoatmono
Kursus Statistika Dasar Bambang Suryoatmono Bagian 1 Statistika Deskriptif Pengelompokan Statistika Statistika Deskriptif: statistika yang menggunakan data pada suatu kelompok untuk menjelaskan atau menarik
Lebih terperinciSilabus dan Satuan Acara Perkuliahan
Fakultas Ekonomi No. Dokumen : FE-SSAP-S2-10 Program Studi S1 Akuntansi No. Revisi : 03 Silabus dan Satuan Acara Perkuliahan Tgl.Revisi : 23-06-2010 Tgl. Berlaku : 23-06-2010 Statistik & Probabilitas Halaman
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Industri manufaktur dengan sistem produksi make to order, akan memproduksi beberapa atau beragam jenis produk. Setiap produk tersebut membutuhkan variasi proses, mesin,
Lebih terperinciModul 1, Modul 2, Modul 3,
ix M Tinjauan Mata Kuliah ata kuliah Statistik Ekonomi merupakan mata kuliah keahlian khusus yang berisi tentang alat analisis yang digunakan untuk membantu memecahkan suatu permasalahan terutama dalam
Lebih terperinciMODUL 2. TABULASI DATA. TABULASI DATA Pembuatan Tabel Frekwensi. Perintah Statistik
MODUL 2. Tujuan : 1. Membuat tabel frekwensi dan memahami perintah statistik, chart, dan format. 2. Memahami penyajian data secara numerik berupa analisis statistik deskriptif, yang menyajikan ukuran-ukuran
Lebih terperinciPemodelan Klaim Yang Melebihi Threshold Random Untuk Dua Portofolio Asuransi Yang Saling Bebas
ISSN : 2355-9365 e-proceeding of Engineering : Vol.4, No.1 April 2017 Page 1289 Pemodelan Klaim Yang Melebihi Threshold Random Untuk Dua Portofolio Asuransi Yang Saling Bebas Syaifrijal Zirkon Radion Prodi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dalam statistika, sebuah penaksir adalah sebuah fungsi dari sample data
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Dalam statistika, sebuah penaksir adalah sebuah fungsi dari sample data observasi yang digunakan untuk menaksir parameter populasi yang tidak diketahui. Ada
Lebih terperinciPEMILIHAN KEBIJAKAN SISTEM PENGGANTIAN SPARE PART PADA PERUSAHAAN CONSUMER GOOD DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI
PEMILIHAN KEBIJAKAN SISTEM PENGGANTIAN SPARE PART PADA PERUSAHAAN CONSUMER GOOD DENGAN MENGGUNAKAN METODE SIMULASI Asep dan Abdulah Shahab Program Studi Magister Manajemen Teknologi Institut Teknologi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Data Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder yang terdiri dari laporan keuangan tahunan, jumlah saham beredar dan harga penutupan saham selama periode
Lebih terperinciDistribusi probabilitas dan normal. Statisitik Farmasi 2015
Distribusi probabilitas dan normal Statisitik Farmasi 2015 Part 1. DISTRIBUSI PROBABILITAS Statisitik Farmasi 2015 Tujuan Perkuliahan Setelah menyelesaikan kuliah ini, mahasiswa mampu: Membuat distribusi
Lebih terperinciSTATISTIKA 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 terperinciII. LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan diberikan beberapa definisi dan teorema yang berkaitan dengan
II. LANDASAN TEORI Pada bab ini akan diberikan beberapa definisi dan teorema yang berkaitan dengan penelitian. Dalam menyelesaikan momen, kumulan dan fungsi karakteristik dari distribusi generalized lambda
Lebih terperinciDISTRIBUSI VARIABEL RANDOM
DISTRIBUSI VARIABEL RANDM Distribusi Variabel Diskrit Distribusi variabel diskrit adalah salah satu variabel acak yang diasumsikan memiliki bilangan terbatas dari nilai-nilai yang berbeda. Contoh : Waktu
Lebih terperinciSanksi Pelanggaran Pasal 72 Undang-undang Nomor 19 Tahun 2002 Perubahan atas Undang-undang Nomor 7 Tahun 1987 Perubahan atas Undang-undang Nomor 6
INFERENSI BAYESIAN Sanksi Pelanggaran Pasal 72 Undang-undang Nomor 19 Tahun 2002 Perubahan atas Undang-undang Nomor 7 Tahun 1987 Perubahan atas Undang-undang Nomor 6 Tahun 1982 Tentang Hak Cipta 1. Barang
Lebih terperinciPEMBANGKIT BILANGAN RANDOM RANDON NUMBER GENERATOR (RNG)
PEMBANGKIT BILANGAN RANDOM RANDON NUMBER GENERATOR (RNG) Pembangkit Bilangan Random Pembangkit bilangan random adalah suatu algoritma yang digunakan untuk menghasilkan urutan-urutan (sequence) dari angka-angka
Lebih terperinciPRODI DIII STATISTIKA-FMIPA ITS RENCANA PEMBELAJARAN KODE/ MATA KULIAH/ SKS/ SEMESTER : SS /PENGANTAR METODE STATISTIKA / (2/1/1) I
CAPAIAN PEMBELAJARAN (Learning outcome) : Mampu melakukan deskripsi, eksplorasi dan interpretasi data serta Mampu menganalisis data dengan metode statistika yang sesuai Penguasaan Pengetahuan 5.1 Mampu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. memerlukan efektifitas dan efisiensi dalam setiap aktifitasnya. Secara luas
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Teori graf merupakan salah satu ilmu terapan matematika yang hingga kini terus dikembangkan. Hal ini dikarenakan dominasi sistem jaringan yang digunakan oleh masyarakat
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMABAHASAN
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMABAHASAN Bab IV ini menyajikan hasil penelitian dan pembahasan berdasarkan data yang telah diperoleh penulis di lapangan. 4.1 Gambaran Umum Responden Penelitian ini dilakukan
Lebih terperinciTHEORY. 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 terperinciBI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 3 Peubah Acak dan Dist
BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 3 Peubah Acak dan Distribusi Orang Biologi Tidak Anti Statistika Silabus Silabus dan Tujuan Konsep peubah acak, fungsi peluang (probability density function), fungsi distribusi
Lebih terperinciARUMEGA ZAREFAR, SE.,M.Ak.,Akt.,CA
STATISTIK ARUMEGA ZAREFAR, SE.,M.Ak.,Akt.,CA http://arumega.staff.unri.ac.id/ arumegazarefar.ca@gmail.com Arti statistik Kumpulan data dalam bentuk angka maupun bukan angka yang disusun dalam bentuk tabel
Lebih terperinciBAB 5 HASIL PENGUMPULAN DATA
BAB 5 HASIL PENGUMPULAN DATA Bab ini memberikan penjelasan mengenai pengujian model dan hasil penelitian tentang pengukuran tingkat kepuasan mahasiswa teknik informatika Universitas Pasundan terhadap e-learning,
Lebih terperinciANALISIS TEORITIS DAN PENERAPAN UJI AUTOKORELASI DARI FIVE BASIC TEST UNTUK MENGUJI KEACAKAN BARISAN BIT
ANALISIS TEORITIS DAN PENERAPAN UJI AUTOKORELASI DARI FIVE BASIC TEST UNTUK MENGUJI KEACAKAN BARISAN BIT Sari Agustini Hafman dan Arif Fachru Rozi Lembaga Sandi Negara E-mail: sari.hafman@lemsaneg.go.id,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. TNR 12 SPACE 2.0 BEFORE AFTER 0 MARGIN 3,4,3,3 KERTAS A4 TULISAN INGGRIS ITALIC 1.2 Rumusan Masalah
BAB I PENDAHULUAN TNR 14 BOLD 1.1 Latar Belakang (1 halaman. min 4 paragraf.) TNR 12 SPACE 2.0 BEFORE AFTER 0 MARGIN 3,4,3,3 KERTAS A4 TULISAN INGGRIS 1.2 Rumusan Masalah Rumusan masalah yang digunakan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1 Universitas Kristen Maranatha
BAB I PENDAHULUAN I.1 Latar Belakang Masalah Perkembangan teknologi internet dalam beberapa tahun terakhir ini, telah membawa perubahan besar bagi distribusi media digital. Media digital yang dapat berupa
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Kebutuhan akan kendaraan pribadi semakin hari semakin meningkat sejalan dengan bertambahnya penduduk. Selain sebagai sarana untuk memenuhi kebutuhan masing masing individu,
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Analisis regresi adalah suatu metode yang digunakan untuk menganalisa hubungan antara variabel respon dan variabel prediktor. Pada umumnya analisis regresi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Analisis regresi digunakan untuk mengetahui bentuk hubungan antara variabel respon dengan satu atau lebih variabel prediktor. Umumnya analisis regresi yang digunakan
Lebih terperinciSTATISTIK INDUSTRI 1. Random Variable. Distribusi Peluang. Distribusi Peluang Diskrit. Distribusi Peluang Diskrit 30/10/2013 DISKRIT DAN KONTINYU
STATISTIK INDUSTRI 1 Agustina Eunike, ST., MT., MBA Distribusi Peluang DISKRIT DAN KONTINYU Random Variable Random variable / peubah acak: Suatu fungsi yang mengaitkan suatu bilangan real dengan tiap elemen
Lebih terperinciPRODI. Dosen : MM No.Revisi : 00. Semester : I Hal: 1 dari 5. kelompok. Deskripsi 2 populasi. Kemampuan. Kemampuan kerja.
RP S1 SP 01 A. CAPAIAN PEMAN : 1. CP 11.1 : Mampu menganalisis data secara kuantitatif baik secara univariat maupun Multivariat serta menerapkannya. 2. CP 8.1 : Memformulasikan masalah ke dalam pemodelan
Lebih terperinciPeubah Acak. 14-Sep-07 TPADF (Kelas Ganjil/ Rahmat) Lecture 2 page 1
Peubah Acak 14-Sep-07 TPADF (Kelas Ganjil/ Rahmat) Lecture 2 page 1 Definisi Peubah Acak Peubah acak adalah peubah yang mengkarakterisasikan setiap elemen dalam ruang sampel dengan suatu bilangan real.
Lebih terperinciStatistika (MMS-1403)
Statistika (MMS-1403) Dr. Danardono, MPH danardono@ugm.ac.id Program Studi Statistika Jurusan Matematika FMIPA UGM Materi dan Jadual Minggu ke- Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan 1. Pendahuluan 1 Perkuliahan
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dalam suatu penelitian, seringkali tidak mungkin untuk melakukan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG MASALAH Dalam suatu penelitian, seringkali tidak mungkin untuk melakukan pengamatan pada semua elemen populasi. Karena itu, perlu dilakukan pengambilan sampel yang
Lebih terperinciLAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1. Nama : NPM : Kelas : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa Dua
LAB MANAJEMEN DASAR MODUL STATISTIKA 1 Nama : NPM : Kelas : Fakultas Ekonomi Universitas Gunadarma Kelapa Dua 1 UKURAN STATISTIK Pendahuluan Ukuran statistik merupakan ukuran yang menunjukkan bagaimana
Lebih terperinciStatistik III Lembar Kerja dan Tugas: 3 Pertemuan: 3
Petunjuk: 1. Kerjakanlah di kelas secara berdiskusi sesama. 2. Gunakan Lembar Kerja ini sebagai lembar jawaban Anda. 3. Waktu pengerjaan paling lama 60 menit. 4. Setelah 60 menit, lembar kerja dikumpulkan
Lebih terperinciAnalog to Digital Converter (ADC)
Analog to Digital Converter (ADC) Analog to Digital Converter by AGL ADC merupakan proses untuk mengubah sinyal analog menjadi digital. Tahap-tahap nya adalah sebagai berikut: Gambar: Proses ADC Analog
Lebih terperinciBAB 7 STATISTIK NON-PARAMETRIK
BAB 7 STATISTIK NON-PARAMETRIK Salah satu bagian penting dalam ilmu statistika adalah persoalan inferensi yaitu penarikan lesimpulan secara statistik. Dua hal pokok yang menjadi pembicaraan dalam statistik
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah Di zaman sekarang, kemajuan sains dan teknologi sangat berkembang pesat. Salah satu ilmu yang berkembang adalah matematika yang merupakan induk dari semua ilmu
Lebih terperinciBiostatistika (KUI 611) TOPIK 3: VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PROBABILITAS
Biostatistika (KUI 611) TOPIK 3: VARIABEL RANDOM & DISTRIBUSI PROBABILITAS 1 Probabilitas Perlunya pengetahuan tentang probabilitas dalam Biostatistik Pengertian probabilitas, variabel random dan distribusi
Lebih terperinci