SNT KT III ~--~~ ~~ ~

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "SNT KT III ----------------------~--~~--------------~~------------~.-.-----------"

Transkripsi

1 SNT KT III ~--~~ ~~ ~ Seminar :'\asiollai Tek u ologi KomputeT dan Telekonnmik a s! PENERAPAN DATA MINING UNTUK MENEMUKAN POLA ANTARA NILAIUJIAN SARINGAN MASUK TERHADAPINDEKS PRESTASI Yugi Trianto Purba\ Sunjana l ABSTRAK Makalah ini membahas pemanfaatan dala mining dalam menggali dan menemu hubungan antara nilai ujian saringan masuk calon mahasiswa dengan indek prestasi yan diperoleh mahasiswa le7"sebut. Melode yang digunakan dalam menggali pola tersebul adala model regresi linier. Kala kunci : Data Mining, Regresi Linier I. PENDAHULUAN Pesatnya perkembangan teknologi informasi dewasa ini khususnya dalam aplikasi-aplikas database yang diiringi dengan meningkatnya kapabilitas media penyimpanan yang semakin besa telah memungkinkan terjadinya akumulasi data dalam jumlah besar. Komputerisasi diberbaga bidang dan penggunaan ij1ternet sebagai sarana sistem informasi global secara signifikan jug turut berperan dalam terjadinya akumulas i data dan informasi tersebut. Pertumbuhan yang begit pesat dari akumulasi data yang tersimpan dalam suatu database akan menciptakan suatu kondis "rich of data bui poor of informalion " dan data yang tersimpan akan menjadi kuburan dat apabila tumpukan data tersebut dibiarkan begitu saja sehingga tidak dapat digunakan untu aplikasi yang berguna. Didalam tumpukan data tersebut mungkin terdapat informasi-infomlasi tersembunyi yan sangat penting atau menjadi penting pada saat dibutuhkan yang dapat duadikan dasar ata pedoman dalam pengambilan keputusan. Keputusan sering sekali dibuat tidak berdasarkan pad data-data yang ada yang tersimpan dalam tumpukan data tersebut melainkan hanya didasarka intuisi sang pembuat keputusan. Hal ini dikarenakan tidak adanya sistem atau perangkat luna yang dapat membantu dalam pencarian informasi yang tepat, cepat dan akurat, dilain piha penggalian data untuk mendapatkan informasi yang dilakukan secara manual sangatlah tida efektif dan memakan banyak waktu. Universitas X merupakan salah satu organisasi yang bergerak dalam bidang pendidikan yan memanfaatkan teknologi informasi dalam menjalankan proses bisnisnya. Dengan adany pemanfaatan teknologi infonnasi di Universitas X maka akan terjadi akumulasi data dalam jumlah besar tiap tahunnya. Salah satu data yang mengalami peningkatan tiap tahunnya yaitu dat nilai Ujian Saringan Masuk (USM) mahasiswa baru. Semakin lama data nilai USM ini akan menjadi kuburan data yang tidak memiliki suatu nila maupun infonnasi yang dihasilkan dari data tersebut. Oleh karena itu diperlukan suatu teknik da pe-rangkat yang dapat membantu kita dalam mentransformasikan data dalam jumlah besa tersebut menjadi suatu informasi yang berguna yaitu dengan penerapan Dala Mining yan diaplikasikan dengan pembuatan perangkat lunak data mining atau data mining engine. 'Universitas Widyata ma 13alldung sulli.. n \l.~ a lamaac. td 276

2 Berdasarkan latar belakang masalah terscbut penults tertarik untuk meneltti bldang ini dengan rnengambil judul "Penerapan Data l~finillg Untuk lvlenemukan PoIa Antara NiIai Ujian Sal'jngan Masuk (USM) Terbadap Indeks Prestasi (IP)". II. LANDASAl'\f TEOR! 11.1 Pcnge.-tian Data Mkining Data Mining rnerupakan salah satu cabang ilmu kornputer yang relatif baruyang memilikl keterkaitan dengan machine learning, kecerdasan buatan (artificial intelligence), statistic dan da/abase. Data Mining mengacu kepada ekstraksi atau penggalian pengetahuan dari suatu data dalarn jumlah besar. Ada banyak pengertian data mining itu senditi, diantaranya seperti penggalian pengetahuan dari database, ekstraksi pengetahuan (knowledge extraction), analisis data atau pola (pattern analysis), penggaltan data dan lain sebagainya. Definisi umum dari data mining itu sendiri adalah proses pencatian polapola yang menarik (hidden patenl) berupa pengetahuan (knowledge) yang tldak diketahui sebelumnya dari suatu kumpulan data dimana data tersebut dapat berada dalarn database, data warehouse, atau media penyimpanan informasl yang lain. Data mining seringkali diartikan dengan "menulis banyak laporan dan query", namun pada faktanya kegiatan data mining tidak rnelakukan pembuatan iaporan dan query sarna sekah. Data mining dilakukan dengan tool khusus, yang mengeksekusl operasi data mining yang telah didefinisikan berdasarkan model analisis. Data mining merupakan proses 311alisls terhadap data dengan penekanan menernukan informasi yang tersembllnyi pada se.1umlah besar data yang dlsimpan ketika menjalankan bisnis perusahaan. Dalam aplikasinya, data mining sebenarnya merllpakan bagian dari proses Knowledge Discovery in Database atau KDD, bukan sebagai teknologl yang utuh dan berdiri sendiri Data mining mempakan suatu bagian langkah yang pent1l1g dalam proses KDD terutama berkaitan dengan ekstraksi dan penghitungan polapola dari data yang ditelaah, seperti ditunjukkan oleh gambar 2. 1, langkah langkah atau proses KDD itu sendlri terdiri dari : 1. Pembersihan data (Data cleaning), rnembuang noise dan data yang tidak konsisten 2 lntegrasi data (Data integration), menggabungan data yang berasal dari beberapa sumber 3. Pemilihan data (Dara selection), memilih data yang relevan atau sesuai dengan proses anilisls yang akan dilakukan. 4 Transformasi data (Data tran,~ronj1ation), mengubah data menjadi bentuk yang sesuai untuk proses data mining. s. Penggailan data (Data mining), merupakan proses terpenting dimana teknik data mining dlaplikasikan untuk mengekstraksi pola-pola dari suatu data 6 E valuasi pola (Pattern evaluation), evaluasi pota yang dltemukan untuk menemukan pola yang bernilai atau menarik. 7. Presentasi pengetahuan (Knowledge presel1latition), visual isasi dan teknlk representasi pengetahuan digunakan untuk diperlihatkan kepada pengguna atau user. Tahap-tahap tersebut bersifat interaktif dlmana pengguna atau user terlibat langsung atau dengan perantaraan basis pengetahuan (h71011ledge base) yang terintegrasi didalam Sistelll. Polapola yang rnenarik disaj ikan kepada pengguna dan dis impan sebagai pengetahuan baru didalam basis pengetahuan. Dari tahapan diatas dapat diketahui bahvva data mining hanya merupakan satl! bagain langkah dan keseluruhan proses KDD 277

3 SNT TT III - Seminar.\"a<;iollaI Te-k1l01ogi Kompu!eT dan T~lekomun i ';:;-I si Gambar 2.1 Langkah-langkah Proses KDD 11.2 Teknik Data Mining Dari definisi data mining yang luas, terdapat ban yak jenis teknik analisa yang dapat digolongkan dalam data mining. Dalam penelitian ini teknik analisa yang digunakan yaitu teknik regresi linier Regresi Linier. Analisis regresi adalah teknik statistik untuk pemodelan dan investigasi hubungan dua atau lebih variabel. Yang sering dipakai dan paling sederhana adalah regresi linier sederhana. Dalam analisis regresi ada satu atau lebih variabel independentlprediktor yang biasa diwakili dengan notasi x dan satu variabel respon yang diwakili dengan notasi y. Sesuai namanya, hubungan antara duavariabel yang bersifat linier. Gambar 2.4 dan gambar 2.5 memberi ilustrasi bagaimana hubungan dua variabel iill bersifat linier dan tidak linier. Gambar 2.4 menunjukkan hubungan linier dua variabel. Garis regresi linier akan sangat sesuai untuk mewakili hubungan dua variabel seperti ini. Gambar 2.5 menunjukkan hubungan tidak linier antara dua variabel. Pendekatan regresi linier kurang sesuai untuk mewaki I i hubungan dua variabel seperti gambar 2.4 ini. Dalam regresi linier sederhana hanya ada satu variabel independentlprediktor dan satu variabel respon. Jika variabel independen-nya x dan variabel re!>pon adalah y maka model regresi linier sederhana untuk populasi adalah : r ~====~----~ y N<I'li n.n~"m"i'ln y [A30+P1 X i-{ I Untuk, 1 ~~:1 j "f< ~ ~ Nlla; p e6ks y I+- ~/"" an do:'" Euor Un.ukx, /~ uriu k n~, xini Gambar 2.2 Geometri garis regresi linier x 278

4 Prediksi nilai dengan pendekatan regresi linter s ederhana, dldapatkan dan rumus dibawah ini \, "= b!! +bl,t Koefis ien-koefisien regresi bo dan bl untuk regresi linier, dihitung dengan rumus II.2.2 Bel'bagai Val'ians Sehubungan Deugan Regrcsi Liniel' Sederhana Untuk analtsis selanjutnya tentang regresi linier sederhana beberapa asumsi harus diambil. Peliama, mengingat hasil pengamatan vanabel tak bebas y belum tentu sama besamya dengan harga diharapkan, yakni y yang didapat dari regresi hasil pengamatan, maka terjadi perbedaan e -~ y - Y, biasa disebut kekeliruan prediksi awu galat prediksi (Error). Dalam populasi, galat predlksi iol dimisalkan berbentuk variabel acak yang mengiklltl dlstribusi normal dengan rata rata nol dan varians v.~. Tenlu saja sudal) Jelas balnva kita Juga memisalkan tidak terj3di kekellrua n atas pe ngamatan vanabel bebas x. Asumsi kedua yang dia mbil adalah bahwa untuk setiap harga x yang diberikan, variabe l tak bebas y independen dan berdistribusi normal dengan rata rata ( x) dan varians CT:. x. Varians a;2:.: ditnisalkan sama untuk setiap x dan karenanya dapat dinyatakan oleb a,2yang biasa pula dinatnakan varians kekeliruan taksiran s edang kan a~\ dikenal dengan kekeliruan baku taksiran Berpegang kepada asumsi-a'3 umsi diatas, maka varians a; ditaksir oleh rata-rata kuadrat penyimpangan sekita r regresi atau di sebut JUga rata-rata kuadrat residu, dinyatakan oleb varians JYfean,Square Error (MSE) dengan rumlls." 1S1~ SSE.SSL := 1' f - \l ;,s,. '" ss- s ~' = s\. - b, S ~ Dengan SSE yaitu Jumlah kuadrat resldu atau ""'lil1j oj'sqllare.lor Error (SSE), SSy yaitu Jutnlah kuadrat regresi y, SSxy yaitu jumlah kuadrat XJ) dan n yaitu ukuran sampej n.2.3 lntetval KepeJ'cayaan Sehubullgan Dengan Regl'csi Linier 279

5 SNTf(T III Semillal' :'\asiollal T ~ kuo!ogi. Komputer dan Telekomunik asi Kita lihat bahwa regresi linier populas! telah ditaksir oleh regresi linier sampel y == b o + b1x dengan koefisien-koefisien bo dan bl. jadi nampak bahwa bo dan bl masing-masing merupakan titik taksiran untuk ~o dan ~ l. maka berbagai interval taksiran sehubungan dengan regresi linier, termasuk untuk BO dan 0[ dapat ditentukan. A ( I-u) I nl)(;;, inlt "'"l I:epcrc"ya<lll lir,ruk (.), Yilitll : ~~ '-::t t(a... ~, r. _2 )s (bl) s(b ) '" -,. ', "iss. ri.2.4 Uji Signifikan Dan Tabel Analysis of Variance (ANOVA) Pada sub-bab ini akan dibahas tentang melakukan kriteria uji signifikan dengan menghitung Fhitung dan membandingkan hasilnya dengan hasil perhitungan Ftabel. Berikut rumus mencari Fhitung: F = MSR " (1.,,,2. _,MSE Mean Square Regression (MSR) atau rata:-rata kuadrat regresi, dengan rumus : Mi~R=SiR dall SSR =- b.s.sxj-' Setelah ditemukan hasil dari Fhitung maka selanjutnya kita melaukan uji signifikan dengan membandingkan Fhitung dengan Ftabel, berikut kaidah pengujian signifikan : ', Jika Fhitung? Ftabel, maka tolak HO (Signifikan) Jika Fhitung:'S FtabeJ, maka tolak Ha (Tidak Signifikan) Setelah kita menghitung seluruh perhitungan yang ada di proses regresi, maka kita tinggal menyusunnya dalam tabel analysis ofvariance (ANOYA). Berikut skema dari tabel ANOYA, Di!grcssof Source-o" ",SUm ofsquarcs Me-dn Freedom Variation, is.~) Sqllare~'IS), OW) II.2.S Korelasi Pearson SSR = L', S'S. :lish = SSR I SSE= <;'S. -1>,5).. Jl - : MSL = SSE 1:-.2 SST = 55,' 11,1 Tabel 2.[ Tabel ANOYA pada Regresi 280

6 Korelasl merupakan suatu hubungan antara satu variabel dengan variabel lall1n ya. Hubungan antara variabel tersebut bisa seeara kolelas LOnal dan bisa juga seeara kama! Jika hubungan tersebut tidak menunjukkan sifat sebab akibat, ' maka korelasi tersebut dikatakan korelasional, artinya sifat hubungan variabel satu dengan varia bel la1t1l1ya tidak jelas mana variabel sebab dan mana variabel akibat Sebaliknya, JIb hubungan tersebut menunjukkan slfat sebab akibat, maka korelasinya dikatakan kausal, artinya jlka variabel yang satu merupakan sebab, maka variabel lainnya merupakan akibat Korelasi Pearson adalah korelasi yang sering digunakan oleh peneiiti, terutama peneliti yang mempunyai data-data interval. Sebeillm kita mempergunakan korelasi ini terleblh dahulu kita harus memperhatikan data yang terkumpul, apakah memenuhi persyaratan yang diminta oleh rumus korelasi ini Adapun beberapa persyaratan yang harus dipenuhi apabila kita menggunakan rumus ini adalah L Pengambilan sampel dari populasi hams random Caeak) 2. Data yang dieari korelasinya harus berskala interval atall ratio. 3 Variasi skor kedua variabel yang akan dieari korelasinya harus sarna. 4. Distribusi skor variabel yang dleari korelasinya hendaknya merupakan distribusl unimodal 5. Hubungan antara variabel x dany hendaknya tinier. Korelasi Pearson dapat dihltung dengan rumus dibawah ini Atau. ;l ~.\ ; -> \ '~'". r.::;:. ~====-======. ~~=="===-~ \,'i!,,".\ ~ -;- 1"\ \ ): J I! ~ \: -:f;;': 'I-.t = ~ S$xs s \ ' 1[,2.6 Pengujian Signifilwnsi KOl'elasi Langkah awal dalam pengujian disini Juga menyusun hipotesis nol dan hlpotesis alternatif Baru kemlldian hasil r hitung kita bandingkan dengan hasil r tabel dari tabel r Pearson Apabila kita menggunakan tabel r Pearson, rnaka hlpotesls nol yang rnengatakan tidak ada korelasi (r =:: 0) ditolak jika hasil perhitungan r > dari pada r tabel, demikian pula sebaliknya apabda r hitung ternyata lebih keeil < dari pada r tabel, maka kita akan menerima Ho yang menyatakan bahwa dua variabel yang dieari hitungannya ll yata-nyata tldak berkorelasi. Untuk lebih jelasnya blsa kita lihat kriteria signifikan sebagai beflkut Jika rhitung 2: rtabel maka Ho ada didaerah penolakan, berarti Ha diteflma artinya antara variabel x dan y ada hubungannya Jika rhltung :S liabel maka Ho ada didaerah penerimaan, berarti Ha dltolak artl11ya antara variabel x dan y tldak hubungannya II.2.7 Analisis Koefisien Determinasi Analisis koefislen determinasl adalah menunjukkan seberapa besar pengaruh antar kedua variabel yang diteliti, maka dihitung Koefislen Determmasl(KD) dengan asumsi dasar f(1ktorfaktor la in diluar variabel dianggap tetap atau konstan, koefisien diantara laill -l :s. r 2: +-,, 281

7 SNTKT III Semluar.\" asional T e-knologi Kompuf~r dan T ~lekomullikasi tanda (-) bedawanan arah, sedangkan tanda (+) menunjukkan searah. Selanjutnya untuk mengetahui seberapa besar faktor yang berperan antara variabel x terhadap variabe! y, maka hubungan atau pengaruh dihitung koefisien determinasinya dengan rumus :. ',", ~.. :" KEJ ~ r' ~ >.!\'loo% III. HASIL PENELITIAN Pada penelitian ini data yang diuji adalah sebanyak 1637 record. Penelitian dilakukan dua tahap, pertama pengujian terhadap data sampel. Data sampel merupakan tabel yang terdiri dan beberapa recordltupel hasil sampling dari tabel populasi, metode sampiing yang digunakan adalah systematic sampling. Systematic sampling kadang disebut juga dengan interval sampling yang berarti terdapat gap atau celah diantara data yang diambil Metode ini biasanya digunakan dalam industri. Kelebihan dari metode ini adalah sangat sederhana dalam memilih sampel yang dipilih secara acak dan sebaran datanya sangatlah bagus karena menyebar secara menyeluruh dari awai sampai akhir data Tahap kedua adalah pengujian terhadap data populasi sebanyak 1637 record. Hasil yang diperoleh baik terhadap data sampel maupun data populasi adalah sebagai berikut: Il(i '. ', b;. ' '. rhilut;. KI> ' 1-'.\ (>6 16,61 ~> 1)( s.. (~,i,"!{hl I i.l.Q 7.02] ~ "7 1 I ahel.\.,0\.. \ $V.' SS ' Fntrlo ' ---. Error ' ~~7{)R,11 41 Tabe1 3.l Tabel HasiI Perhitungan Data Sampel S or 's, s(l)o) S7J2 7.87S{ "' sv. ' SS ' MS 'Frafio ' Error -' 16,707261,14. Towi 56206',61 16.'1) Tabel 3.2 Tabel Hasil Perhitungan Data Populasi 282

8 i'i' : _'iii_;o;;;;;;;;;;;_iiiiiiii"~ ~ '" ;;0, ~~iiiiii"ip5 ".= "'_;:;;n~"",;;:,,_~,",-'.:;;o;,;;;:a;:.,,;;:;,.-;;;;;;;oiiiii&miiiiiiiiiiiiiiiii,...,..._~_~1iiii,..."';:;;-;;;2"'"~.' S i? n 'Ill.U.'\- "( '; in, _~j [(:...:1 0 lc.;!.t ~. t' 'I. tj/..i '" d K( ; i.j Il~,. tjl- ::t 'l t-= hilu".~ ":: r l ~! "l' 11I J J..::'-l 1 (~L;7k.~H.,.'- \-:-,I--- :,l l ( -,. '. I. :. '.~ i... i~ninj,; 'n_ ~..: ~H(l.~;.: :-) l1 irkl l('~. j ~. :. \ \\.' ~d.; Hd ~ CbJl'l.'n,f: :...- C, _.C_: I_ I1Lfk. l I n! ~ IL H... ~i \ ~.t1j... i!.lldnk.::.tli. St.'~ i)lil.~ _:":- : 1 11ipPI.:':-<:'.I.f. H \v ~ d I H ~ j.1 t'j~"'; 1,II( :;-'( "j n );- I. dritullt!'. K V lls'kn, t.~ ( I<TI11 i ti n,,; d~n l \ ", l-ld):.'1, t nfldl trs f\ f ~ r, ' i'11:t.. I:q' ~. :':l(l,hl:t.. f flll':'ll If-'\!<~tt\l ':--0 t 'I,.';..: r 2S.2l «. Tabel 33 Tabel Keslmpulan Dari Data Sampel K(-siJlJ pub n.'-,. r ~+_------~----- Kl. Til li l nhuhun~an ' L'UiUUi-J i. ----r-:-r,- l,- r-ll-.u-,l-l-l-,-r,'l' ) kfl l,r.< (:;\lill'. l i. I:\,tI,,,, l 'l l ;:~. l -.1 1l,. 0.' 1 \ -:,Ill I. h::).j"; :;o n h",,- Ir~H1 \,,' )J',llll \ "In"., 1 '.'-',!'[, Ji '.('1, I L I..li U S lvl i krll:...t:c r '::'(1 :1h( 1 Tabe l 34 Tabel Kesimpulan Dari Data PopuJ as i 28 3

9 SNTKT III Semill-ar ~ asiollal T ekuologi Komputer dan T elen:oltwuikasi IV.KESIMPULAN Dari hasil yang diperoleh terlihat bahwa : 1. Untuk data sampel diperoleh korelasi sebesar 0,40766, menurut tafsiran kriteria Guilford, maka nilai USM terhadap IP memiliki hubungan yang cukup. 2. Sedangkan untuk data populasi diperoleh korelasi sebesar 0,280, menurut tafsiran kriteria Guilford, maka nil?i USM terhadap IP memiliki hubungan yang sangat kecil (tidak erat). DAFTAR PUSTAKA [l] Aczel, Amir dan Jayavel Sounderpandian. Complete Business Statistics, Sixlh Edition. Singapore: Me Graw Hill, [2] Fajar, Abdullah, dan Guntari Sekarwangi. Modul PrakJikum Stalistika Dasar. Jurusan Teknik lnformatika Universiitas Widyatama, [3] Irianto, Agus. Slatistik Konsep Dasar dan Aplikasinya. Jakarta: Pranada Media, [4] Jaenudin. Belajar Sendiri.Net dengan Visual C# Yogyakarta:ANDI, [5] Martina, lnge. 36 Jam Belajar Komputer Microsoft SQL Server Jakarta: Elex Media Komputindo, [6] Riduwan. Dasar-dasar StatisliM. Bandung: Alfabeta, 2003 [7] Santosa, Budi. Data Mining Teknik Pemanfaatan Data Untuk Keperluan Bisnis Teori dan Aplikasi. Yogyakarta: Graha Hmu, [8] Santosa, Budi. Data Mining Terapan dengan MATLAB. Yogyakarta:Graha limu, [9] Walpole, Ronald. Pengantar Statistika Edisi ke-3. Jakarta: GramediaPustaka Utama,

REGRESI DAN KORELASI BERGANDA

REGRESI DAN KORELASI BERGANDA REGRESI DAN KORELASI BERGANDA 1. Regresi Berganda Regresi berganda mempunyai lebih dari satu variabel bebas, maka digunakan regresi linier ganda dengan bentuk persamaan ( digunakan dua variabel bebas sebagai

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Tinjauan Studi Sebelum penelitian ini dilakukan, sudah terdapat beberapa penelitian yang menjadi dasar untuk menyelesaikan penelitian ini, penelitian tersebut diantaranya sebagai

Lebih terperinci

ANALISIS PENERAPAN TEKNIK DATAMINING DALAM PENGIMPLEMENTASIAN DAN PENGEMBANGAN MODEL ACTIVE LEARNING DENGAN METODE KELOMPOK

ANALISIS PENERAPAN TEKNIK DATAMINING DALAM PENGIMPLEMENTASIAN DAN PENGEMBANGAN MODEL ACTIVE LEARNING DENGAN METODE KELOMPOK ANALISIS PENERAPAN TEKNIK DATAMINING DALAM PENGIMPLEMENTASIAN DAN PENGEMBANGAN MODEL ACTIVE LEARNING DENGAN METODE KELOMPOK Dody Herdiana, S.T., M. Kom. Dosen PNS DPK pada Program Studi Teknik Informatika

Lebih terperinci

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 10 Analisis Korelasi & Regresi (1)

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 10 Analisis Korelasi & Regresi (1) STK511 Analisis Statistika Pertemuan 10 Analisis Korelasi & Regresi (1) Analisis Hubungan Jenis/tipe hubungan Ukuran Keterkaitan Skala pengukuran peubah Pemodelan Keterkaitan anang kurnia (anangk@apps.ipb.ac.id)

Lebih terperinci

DESAIN APLIKASI UNTUK MENAMPILKAN INFORMASI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA. Oleh : Rita Prima Bendriyanti ABSTRAK

DESAIN APLIKASI UNTUK MENAMPILKAN INFORMASI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA. Oleh : Rita Prima Bendriyanti ABSTRAK DESAIN APLIKASI UNTUK MENAMPILKAN INFORMASI TINGKAT KELULUSAN MAHASISWA Oleh : Rita Prima Bendriyanti ABSTRAK Penelitian ini menggunakan metode observasi, dengan melihat atau mengamati secara langsung

Lebih terperinci

Mata Kuliah: Statistik Inferensial

Mata Kuliah: Statistik Inferensial ANALISIS REGRESI DAN KORELASI LINIER 1 OUTLINE Bagian I Statistik Induktif Metode dan Distribusi Sampling Pengertian Korelasi Sederhana Teori Pendugaan Statistik Pengujian Hipotesa Sampel Besar Uji Signifikansi

Lebih terperinci

Hipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi.

Hipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi. PERTEMUAN 9-10 PENGUJIAN HIPOTESIS Hipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi. Apa itu parameter? Parameter adalah ukuran-ukuran. Rata-rata penghasilan karyawan di kota binjai adalah

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. supaya dapat mempermudah proses pengambilan data. Penelitian ini dilakukan di

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. supaya dapat mempermudah proses pengambilan data. Penelitian ini dilakukan di 25 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi, Populasi dan Sampel Penelitian 3.1.1. Lokasi Penelitian Lokasi penelitian merupakan bagian yang harus diperhatikan bagi peneliti supaya dapat mempermudah proses

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana dan Korelasi. Pertemuan ke 4

Regresi Linier Sederhana dan Korelasi. Pertemuan ke 4 Regresi Linier Sederhana dan Korelasi Pertemuan ke 4 Pengertian Regresi merupakan teknik statistika yang digunakan untuk mempelajari hubungan fungsional dari satu atau beberapa variabel bebas (variabel

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. disebut dengan bermacam-macam istilah: variabel penjelas, variabel BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat pengaruh suatu variabel terhadap variabel yang lain. Variabel yang pertama disebut

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Regresi pertama kali digunakan sebagi konsep statistika pada tahun 1877 oleh sir Francis Galton.

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Regresi pertama kali digunakan sebagi konsep statistika pada tahun 1877 oleh sir Francis Galton. BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengertian Regresi Regresi pertama kali digunakan sebagi konsep statistika pada tahun 1877 oleh sir Francis Galton. Beliau memperkenalkan model peramalan, penaksiran, atau pendugaan,

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Metoda Pengumpulan Data 3.1.1. Populasi Untuk mengetahui aspek apa saja yang mempengaruhi efektivitas pengembangan bersama sistem informasi manajemen sebagai akibat dari

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Penambangan Data (Data Mining) Pengertian data mining, berdasarkan beberapa orang: 1. Data mining (penambangan data) adalah suatu proses untuk menemukan suatu pengetahuan atau

Lebih terperinci

Statistik merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang paling banyak

Statistik merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang paling banyak BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Analisis Regresi Statistik merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang paling banyak mendapatkan perhatian dan dipelajari oleh ilmuan dari hampir semua ilmu bidang

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. regresi adalah sebuah teknik statistik untuk membuat model dan menyelediki

BAB 2 LANDASAN TEORI. regresi adalah sebuah teknik statistik untuk membuat model dan menyelediki BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Analisis Regresi Dalam beberapa masalah terdapat dua atau lebih variabel yang hubungannya tidak dapat dipisahkan, dan hal tersebut biasanya diselidiki sifat hubungannya.

Lebih terperinci

MODEL DATA MINING DALAM PENGKLASIFIKASIAN KETERTARIKAN BELAJAR MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING

MODEL DATA MINING DALAM PENGKLASIFIKASIAN KETERTARIKAN BELAJAR MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING MODEL DATA MINING DALAM PENGKLASIFIKASIAN KETERTARIKAN BELAJAR MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING Marlindawati1), Andri2) 1), 2) Sistem Informasi UNIVERSITAS BINA DARMA Palembang Jl, Jend. A.Yani

Lebih terperinci

Pertemuan keenam ANALISIS REGRESI

Pertemuan keenam ANALISIS REGRESI Pertemuan keenam ANALISIS REGRESI Secara umum ada dua macam hubungan antara dua variable atau lebih, yaitu bentuk hubungan dan keeratan hubungan. Untuk mengetahui bentuk hubungan digunakan analisis regresi.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat perkiraan (prediction).

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 2 LANDASAN TEORI. berarti ramalan atau taksiran pertama kali diperkenalkan Sir Francis Galton pada

BAB 2 LANDASAN TEORI. berarti ramalan atau taksiran pertama kali diperkenalkan Sir Francis Galton pada BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Analisis regresi merupakan suatu model matematis yang dapat digunakan untuk mengetahui pola hubungan antara dua atau lebih variabel. Istilah regresi yang berarti

Lebih terperinci

Analisis Data Hubungan Antar Variabel Sebagai Metode Alternatif Penentukan Hubungan Kausalitas

Analisis Data Hubungan Antar Variabel Sebagai Metode Alternatif Penentukan Hubungan Kausalitas Analisis Data Hubungan Antar Variabel Sebagai Metode Alternatif Penentukan Hubungan Kausalitas Citra Kurniawan, S.T., M.M Studi Teknik Elektronika Sekolah Tinggi Teknik Malang ABSTRAK Penelitian yang menggunakan

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL PENELITIAN

BAB 4 HASIL PENELITIAN BAB 4 HASIL PENELITIAN 4.1 Karakteristik Responden Sebelum disajikan data hasil penelitian setiap variabel yang dikaji dalam penelitian ini, terlebih dahulu secara ringkas akan dideskripsikan karakteristik

Lebih terperinci

Analisa Regresi Berganda

Analisa Regresi Berganda Analisa Regresi Berganda Tjipto Juwono, Ph.D. June 18, 2015 TJ (SU) Regresi Ganda May 2015 1 / 23 Data Home Cost Temp Ins Age ($) ( F) (In.) (y) 1 250 35 3 6 2 360 29 4 10 3 165 36 7 3 4 43 60 6 9 5 92

Lebih terperinci

STATISTIKA TERAPANNYA PADA BIDANG INFORMATIKA

STATISTIKA TERAPANNYA PADA BIDANG INFORMATIKA STATISTIKA TERAPANNYA PADA BIDANG INFORMATIKA BUSTAMI, S.Si., M.Si., M.Kom DAHLAN ABDULLAH, ST., M.Kom FADLISYAH, S.Si., MT STATISTIKA TERAPANNYA PADA BIDANG INFORMATIKA BUSTAMI, S.Si., M.Si., M.Kom DAHLAN

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder deret waktu

III. METODE PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder deret waktu III. METODE PENELITIAN A. Jenis dan Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder deret waktu (time-series data) bulanan dari periode 2004:01 2011:12 yang diperoleh dari PT.

Lebih terperinci

Korelasi Linier Berganda

Korelasi Linier Berganda Korelasi Linier Berganda Analisa Korelasi Untuk mengukur "seberapa kuat" atau "derajat kedekatan yang terjadi antar variabel. Ingin mengetahui derajat kekuatan tersebut yang dinyatakan dalam koefisien

Lebih terperinci

HUBUNGAN KECERDASAN EMOSIONAL DENGAN PERILAKU MENGAJAR GURU DI SMA NEGERI KOTA KOTAMOBAGU. Oleh :

HUBUNGAN KECERDASAN EMOSIONAL DENGAN PERILAKU MENGAJAR GURU DI SMA NEGERI KOTA KOTAMOBAGU. Oleh : HUBUNGAN KECERDASAN EMOSIONAL DENGAN PERILAKU MENGAJAR GURU DI SMA NEGERI KOTA KOTAMOBAGU Oleh : Indah Sri Wahyuni Ridjal, Arwildayanto*, Besse Marhawati** Jurusan Manajemen Pendidikan Fakultas Ilmu Pendidikan

Lebih terperinci

Analisis Korelasi dan Regresi. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB

Analisis Korelasi dan Regresi. Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB Analisis Korelasi dan Regresi Dr. Kusman Sadik, M.Si Dept. Statistika IPB - 015 1 Hubungan Dua Peubah atau Lebih PEUBAH KASUS PENGUMPULAN DATA JENIS HUBUNGANNYA 1.Dosis pupuk.banyaknya padi yg dihasilkan

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL PENELITIAN Deskripsi Data Terdistribusi Kualitas Sistem Informasi Business

BAB 4 HASIL PENELITIAN Deskripsi Data Terdistribusi Kualitas Sistem Informasi Business BAB 4 HASIL PENELITIAN 4.1 Deskripsi Data Hasil Penelitian 4.1.1 Deskripsi Data Terdistribusi Kualitas Sistem Informasi Business Trip Berdasarkan instrumen penelitian yang menggunakan skala 1 (satu) sampai

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi merupakan bentuk analisis hubungan antara variabel prediktor

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi merupakan bentuk analisis hubungan antara variabel prediktor 8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Analisis Regresi Analisis regresi merupakan bentuk analisis hubungan antara variabel prediktor (variabel independent) dengan variabel outcome (variabel dependen) untuk

Lebih terperinci

REGRESI LINIER GANDA. Fitriani Agustina, Math, UPI

REGRESI LINIER GANDA. Fitriani Agustina, Math, UPI REGRESI LINIER GANDA 1 Pengertian Regresi Linier Ganda Merupakan metode yang digunakan untuk memodelkan hubungan linear antara variabel terikat dengan dua/lebih variabel bebas. Regresi linier untuk memprediksi

Lebih terperinci

Gambar 2.1 Klasifikasi Metode Dependensi dan Interdependensi Analisis Multivariat

Gambar 2.1 Klasifikasi Metode Dependensi dan Interdependensi Analisis Multivariat Bab Landasan Teori.1 Analisis Multivariat Analisis statistik multivariat merupakan metode dalam melakukan penelitian terhadap lebih dari dua variable secara bersamaan. Dengan menggunakan teknik analisis

Lebih terperinci

Uji Hipotesis dengan ANOVA (Analysis of Variance)

Uji Hipotesis dengan ANOVA (Analysis of Variance) Uji Hipotesis dengan ANOVA (Analysis of Variance) I. Pengertian Dalam sebuah penelitian, terkadang kita ingin membandingkan hasil perlakuan (treatment) pada sebuah populasi dengan populasi yang lain dengan

Lebih terperinci

BAB II METODE PENELITIAN. Jenis Metode Penelitian dan Pendekatan

BAB II METODE PENELITIAN. Jenis Metode Penelitian dan Pendekatan BAB II METODE PENELITIAN II. 1 Jenis Metode Penelitian dan Pendekatan Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode peneletian korelasional dengan analisis data kuantitatif, dengan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. tentang Kecerdasan Spiritual Siswa dan Kondisi Psikologis Keluarga di SMP Negeri 2 Telaga

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. tentang Kecerdasan Spiritual Siswa dan Kondisi Psikologis Keluarga di SMP Negeri 2 Telaga BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 1. Deskripsi Hasil Penelitian Data hasil penelitian ini berbentuk skor yang diperoleh dari alat ukur berupa angket tentang Kecerdasan Spiritual Siswa dan Kondisi

Lebih terperinci

Analisis Korelasi & Regresi

Analisis Korelasi & Regresi Analisis Korelasi & Regresi Oleh: Ki Hariyadi,, S.Si., M.PH Nuryadi, S.Pd.Si UIN JOGJAKARTA 1 Pokok Bahasan Analisis Korelasi Uji Kemaknaan terhadap ρ (rho) Analisis Regresi Linier Analisis Kemaknaan terhadap

Lebih terperinci

Uji Validitas dan Reliabilitas

Uji Validitas dan Reliabilitas Uji Validitas dan Reliabilitas Uji Validitas Tes Setiap penyusunan instrumen dalam penelitian selalu memperhitungkan beberapa pertimbangan seperti apa yang hendak diukurnya, apakah data yang terkumpul

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1.Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini akan dilaksanakan di SMP N I Tapa kelas VIII tahun ajaran 2012-2013selama kurang lebih 2 (dua) bulan. 3.2. Metode dan Desain

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Surakhmad (Andrianto, 2011: 29) mengungkapkan ciri-ciri metode korelasional, yaitu:

BAB III METODE PENELITIAN. Surakhmad (Andrianto, 2011: 29) mengungkapkan ciri-ciri metode korelasional, yaitu: BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian Pada penelitian ini pendekatan yang digunakan adalah pendekatan kuantitatif, yaitu pendekatan yang menggunakan data yang dikualifikasikan/dikelompokkan dan

Lebih terperinci

Konsep Data Mining DATA MINING & KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES. Bertalya Universitas Gunadarma 2009

Konsep Data Mining DATA MINING & KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES. Bertalya Universitas Gunadarma 2009 Konsep Data Mining DATA MINING & KNOWLEDGE DISCOVERY IN DATABASES Bertalya Universitas Gunadarma 2009 Data Mining (DM) DM merupakan suatu proses penjelajahan otomatis untuk mendapatkan informasi berguna

Lebih terperinci

ANALISIS PENGARUH MOTIVASI KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA PT. HEXINDO ADIPERKASA Tbk. CABANG BANJARMASIN. Erni Alfisah* dan Selamet Sutopo**

ANALISIS PENGARUH MOTIVASI KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA PT. HEXINDO ADIPERKASA Tbk. CABANG BANJARMASIN. Erni Alfisah* dan Selamet Sutopo** Al Ulum Vol.63 No.1 Januari 015 halaman 7-33 7 ANALISIS PENGARUH MOTIVASI KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PADA PT. HEXINDO ADIPERKASA Tbk. CABANG BANJARMASIN Erni Alfisah* dan Selamet Sutopo** ABSTRAK

Lebih terperinci

Regresi Linier Berganda

Regresi Linier Berganda Regresi Linier Berganda Regresi Berganda Contoh Menguji hubungan linier antara variabel dependen (y) dan atau lebih variabel independen (x n ) Hubungan antara suhu warehouse dan viskositas cat dengan jumlah

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi pertama kali dipergunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir francis

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi pertama kali dipergunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir francis BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Analisis Regresi Regresi pertama kali dipergunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir francis Galton. Galton melakukan studi tentang kecenderungan tinggi badan anak.

Lebih terperinci

Bab 2 LANDASAN TEORI

Bab 2 LANDASAN TEORI 9 Bab 2 LANDASAN TEORI 21 Uji Kecukupan Sampel Dalam melakukan penelitian yang berhubungan dengan kecukupan sampel maka langkah awal yang harus dilakukan adalah pengujian terhadap jumlah sampel Pengujian

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. Tabel 3.1. Jadwal Penelitian

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. Tabel 3.1. Jadwal Penelitian 31 BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Pendahuluan Bab berikut akan menjelaskan mengenai tempat dan waktu penelitian, strategi penelitian, variabel penelitian, instrumen penelitian, analisa data serta populasi

Lebih terperinci

Pengaruh Profitabilitas Terhadap Harga Saham Emiten LQ45 Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun Nisran, LCA. Robin Jonathan, Suyatin

Pengaruh Profitabilitas Terhadap Harga Saham Emiten LQ45 Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun Nisran, LCA. Robin Jonathan, Suyatin Pengaruh Profitabilitas Terhadap Harga Saham Emiten LQ45 Yang Terdaftar Di Bursa Efek Indonesia Tahun 2010-2015 Nisran, LCA. Robin Jonathan, Suyatin Fakultas Ekonomi, Universitas 17 Agustus 1945 Samarinda

Lebih terperinci

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi Metode Statistika Pertemuan XII Analisis Korelasi dan Regresi Analisis Hubungan Jenis/tipe hubungan Ukuran Keterkaitan Skala pengukuran variabel Pemodelan Keterkaitan Relationship vs Causal Relationship

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Statistika Statistika merupakan cara-cara tertentu yang digunakan dalam megumpulkan, menyusun atau mengatur, menyajikan, menganalisa dan mmberi interpretasi terhadap

Lebih terperinci

MA5283 STATISTIKA Bab 7 Analisis Regresi

MA5283 STATISTIKA Bab 7 Analisis Regresi MA5283 STATISTIKA Bab 7 Analisis Regresi Orang Cerdas Belajar Statistika Silabus Silabus dan Tujuan Perkuliahan Silabus Tujuan Peubah bebas dan terikat, konsep relation, model regresi linier, penaksir

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. 3.1 Jenis Penelitian dan Gambaran dari Populasi (Objek) Penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. 3.1 Jenis Penelitian dan Gambaran dari Populasi (Objek) Penelitian BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis Penelitian dan Gambaran dari Populasi (Objek) Penelitian Penelitian ini bersifat korelasional (correlational research), yaitu tipe penelitian dengan karakteristik masalah

Lebih terperinci

VI.a. Analisis Korelasi dan Regresi

VI.a. Analisis Korelasi dan Regresi VI.a. Analisis dan Regresi A. Pendahuluan Ilmu Ekonomi banyak mempelajari hubungan antara berbagai variabel ekonomi. Dari adanya hubungan tersebut dipergunakan untuk mempredeksi pengaruh satu variabel

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. pengetahuan yang tersembunyi di dalam database. Data mining merupakan proses

BAB I PENDAHULUAN. pengetahuan yang tersembunyi di dalam database. Data mining merupakan proses BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakang Masalah Data mining adalah suatu konsep yang digunakan untuk menemukan pengetahuan yang tersembunyi di dalam database. Data mining merupakan proses semi otomatik yang

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

APLIKASI DATA MINING ANALISIS DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi Kasus di Apotek Setya Sehat Semarang)

APLIKASI DATA MINING ANALISIS DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi Kasus di Apotek Setya Sehat Semarang) Hapsari Dita Anggraeni, Ragil Saputra, Beta Noranita APLIKASI DATA MINING ANALISIS DATA TRANSAKSI PENJUALAN OBAT MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI (Studi Kasus di Apotek Setya Sehat Semarang) Hapsari Dita

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS BEDA TIGA RATA-RATA ATAU LEBIH. Statistik Industri II Teknik Industri Universitas Brawijaya

PENGUJIAN HIPOTESIS BEDA TIGA RATA-RATA ATAU LEBIH. Statistik Industri II Teknik Industri Universitas Brawijaya PENGUJIAN HIPOTESIS BEDA TIGA RATA-RATA ATAU LEBIH Statistik Industri II Teknik Industri Universitas Brawijaya Pengujian Hipotesis 3 rata-rata atau lebih Dengan teknik ANOVA (Analisis Varians) Pengujian

Lebih terperinci

BAB III OBYEK & METODE PENELITIAN. nilai. Adapun yang menjadi objek dalam penelitian ini adalah

BAB III OBYEK & METODE PENELITIAN. nilai. Adapun yang menjadi objek dalam penelitian ini adalah BAB III OBYEK & METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Penelitian Objek penelitian disebut juga variabel penelitian. Menurut Moh. Nazir (2003:123) variabel penelitian adalah konsep yang mempunyai bermacammacam nilai.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Sampoerna, Tbk dengan data laporan keuangan selama 5 tahun terhitung

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Sampoerna, Tbk dengan data laporan keuangan selama 5 tahun terhitung BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempat Dan Waktu Penelitian 3.1.1 Tempat Penelitian Peneliti memilih tempat penelitian di PT. Hanjaya Mandala Sampoerna, Tbk dengan data laporan keuangan selama 5 tahun

Lebih terperinci

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Desain penelitian merupakan desain atau suatu proses yang memberikan arahan atau petunjuk secara sistematis kepada peneliti dalam melakukan proses penelitian.

Lebih terperinci

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL HOLT-WINTER DAN METODE DEKOMPOSISI KLASIK

BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL HOLT-WINTER DAN METODE DEKOMPOSISI KLASIK BAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL HOLT-WINTER DAN METODE DEKOMPOSISI KLASIK 3.1 Metode Pemulusan Eksponensial Holt-Winter Metode rata-rata bergerak dan pemulusan Eksponensial dapat digunakan untuk

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Variabel Penelitian Penelitian ini menggunakan satu definisi variabel operasional yaitu ratarata temperatur bumi periode tahun 1880 sampai dengan tahun 2012. 3.2 Jenis dan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. digunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir Francis Galton. Dia

BAB 2 LANDASAN TEORI. digunakan sebagai konsep statistik pada tahun 1877 oleh Sir Francis Galton. Dia 10 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Dalam ilmu statistika teknik yang umum digunakan untuk menganalisa hubungan antara dua variabel atau lebih adalah analisa regresi linier. Regresi pertama

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. Dalam penelitian ini data yang dianaisis adalah Fasilitas belajar (X 1 ),

BAB IV HASIL PENELITIAN. Dalam penelitian ini data yang dianaisis adalah Fasilitas belajar (X 1 ), BAB IV HASIL PENELITIAN Dalam penelitian ini data yang dianaisis adalah Fasilitas belajar (X 1 ), disiplin belajar (X 2 ) dan Hasil belajar Pengukuran Dasar Survey.(Y). berdasarkan pengelohan data, maka

Lebih terperinci

Akurasi Data Mining Untuk Menghasilkan Pola Kelulusan Mahasiswa

Akurasi Data Mining Untuk Menghasilkan Pola Kelulusan Mahasiswa Akurasi Data Mining Untuk Menghasilkan Pola Kelulusan Mahasiswa dengan Metode NAÏVE BAYES M. Ridwan Effendi Fakultas Komputer Jurusan Sistem Informasi Universitas Mohammad Husni Thamrin Jakarta Email :

Lebih terperinci

ANALISA TINGKAT SIGNIFIKANSI PENILAIAN ASSISTEN LABORATORIUM SISTEM INFORMASI TINGKAT DASAR PADA PRAKTIKUM ALGORITMA DAN PEMROGRAMAN.

ANALISA TINGKAT SIGNIFIKANSI PENILAIAN ASSISTEN LABORATORIUM SISTEM INFORMASI TINGKAT DASAR PADA PRAKTIKUM ALGORITMA DAN PEMROGRAMAN. ANALISA TINGKAT SIGNIFIKANSI PENILAIAN ASSISTEN LABORATORIUM SISTEM INFORMASI TINGKAT DASAR PADA PRAKTIKUM ALGORITMA DAN PEMROGRAMAN. Abdurrahman Fakultas Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi Universitas

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 21 Konsep Dasar Statistika Statistika merupakan cara-cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan, menyusun atau mengatur, menyajikan, menganalisis dan memberi interpretasi terhadap

Lebih terperinci

BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang akan diteliti yaitu mengenai Situasi Pembelian Pengaruhnya

BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang akan diteliti yaitu mengenai Situasi Pembelian Pengaruhnya 44 BAB III OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Objek Penelitian Objek yang akan diteliti yaitu mengenai Situasi Pembelian Pengaruhnya Terhadap Keputusan Pembelian Pada Bandung. Dalam penelitian ini terdapat

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian Jenis penelitian ini merupakan penelitian dengan pendekatan kuantitatif. Penelitian dengan pendekatan kuantitatif merupakan penelitian yang difokuskan pada

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN BAB IV HASIL PENELITIAN A. Penyajian Statistik Deskripsi Hasil Penelitian Statistik deskriptif ini digunakan sebagai dasar untuk menguraikan kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. dalam mengungkapkan permasalahan penelitian. penelitian ini adalah sebagai berikut:

BAB III METODE PENELITIAN. dalam mengungkapkan permasalahan penelitian. penelitian ini adalah sebagai berikut: BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Penelitian Obyek penelitian ini adalah pedagang pasar yang terletak di Pasar Prawirotaman Yogyakarta. Pedagang pasar menjadi sumber informasi yang dapat memberikan data

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian merupakan tempat dimana peneliti melakukan penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. Lokasi penelitian merupakan tempat dimana peneliti melakukan penelitian BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Lokasi Penelitian Lokasi penelitian merupakan tempat dimana peneliti melakukan penelitian untuk memperoleh data-data yang diperlukan. Adapun lokasi penelitian ini dilaksanakan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas tentang konsep dasar dan teori-teori pendukung yang berhubungan dengan sistem yang akan dibangun.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas tentang konsep dasar dan teori-teori pendukung yang berhubungan dengan sistem yang akan dibangun. BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas tentang konsep dasar dan teori-teori pendukung yang berhubungan dengan sistem yang akan dibangun. 2.1. Data Mining Data mining adalah suatu istilah yang digunakan

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS DATA. telah ada pada pokok bahsan bab awal. Hipotesa penulis adalah : Komunikasi IAIN Sunan Ampel Surabaya.

BAB IV ANALISIS DATA. telah ada pada pokok bahsan bab awal. Hipotesa penulis adalah : Komunikasi IAIN Sunan Ampel Surabaya. 83 BAB IV ANALISIS DATA A. Pengujian Hipotesis Sebelum menjabarkan tentang analisis data dalam bentuk perhitungan menggunakan program SPSS, penulis membuat hipotesis sebagaimana yang telah ada pada pokok

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

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Kuisioner Kuisioner adalah suatu teknik pengumpulan informasi yang memungkinkan analis mempelajari sikap-sikap, keyakinan, perilaku, dan karakteristik beberapa orang

Lebih terperinci

2.2 Data Mining. Universitas Sumatera Utara

2.2 Data Mining. Universitas Sumatera Utara Basis data adalah kumpulan terintegrasi dari occurences file/table yang merupakan representasi data dari suatu model enterprise. Sistem basisdata sebenarnya tidak lain adalah sistem penyimpanan-record

Lebih terperinci

Kuliah Statistika Industri II Regresi & Korelasi Berganda

Kuliah Statistika Industri II Regresi & Korelasi Berganda Regresi & Korelasi Berganda Regresi & Korelasi Berganda Model regresi linier berganda melibatkan lebih dari satu variabel bebas. Persamaan n Contoh: - Hubungan antara suhu warehouse dan viskositas cat

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Dalam penelitian ini penulis menetapkan SMP Negeri 4 Kotamobagu

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Dalam penelitian ini penulis menetapkan SMP Negeri 4 Kotamobagu 3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penetapan lokasi penelitian merupakan hal yang sangat penting untuk dilakukan agar penelitian yang dilakukan lebih terarah pada sasaran yang

Lebih terperinci

ANALISA METODE BACKWARD DAN METODE FORWARD UNTUK MENENTUKAN PERSAMAAN REGRESI LINIER BERGANDA

ANALISA METODE BACKWARD DAN METODE FORWARD UNTUK MENENTUKAN PERSAMAAN REGRESI LINIER BERGANDA Saintia Matematika ISSN: 2337-9197 Vol 2, No 4 (2014), pp 345 360 ANALISA METODE BACKWARD DAN METODE FORWARD UNTUK MENENTUKAN PERSAMAAN REGRESI LINIER BERGANDA (Studi Kasus: Jumlah Kecelakaan Lalu Lintas

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Analisia Data Analisis data adalah suatu cara pemecahan masalah dengan menggunakan metode-metode untuk menguraikan dan menarik kesimpulan dari data-data yang terkumpul.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 45 BAB III METODE PENELITIAN Metode dalam suatu penelitian merupakan faktor yang sangat penting dan menentukan agar hasil yang dicapai dalam penelitian dapat dipertanggung jawabkan. Karenanya dalam hal

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Penelitian yang Digunakan 3.1.1 Objek Penelitian Menurut Suharsimi Arikunto (2006: 29), objek penelitian adalah: Objek penelitian adalah variabel penelitian yaitu sesuatu

Lebih terperinci

PEMROGRAMAN REGRESI LINEAR, FUNGSI PARABOLIK DAN FUNGSI PERPANGKATAN DENGAN VISUAL BASIC. Santosa 1

PEMROGRAMAN REGRESI LINEAR, FUNGSI PARABOLIK DAN FUNGSI PERPANGKATAN DENGAN VISUAL BASIC. Santosa 1 1 PEMROGRAMAN REGRESI LINEAR, FUNGSI PARABOLIK DAN FUNGSI PERPANGKATAN DENGAN VISUAL BASIC Santosa 1 ABSTRAK Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk menghasikan program komputer berbasis Windows untuk

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

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. antara dua atau beberapa variabel. (Arikunto, 2000:326) Raja Kecamatan Tampahan Kabupaten Toba Samosir.

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. antara dua atau beberapa variabel. (Arikunto, 2000:326) Raja Kecamatan Tampahan Kabupaten Toba Samosir. BAB II METODOLOGI PENELITIAN A. Bentuk Penelitian Metode penelitian yang digunakan untuk menjawab penelitian ini adalah penelitian korelasional dengan menggunakan analisis kuantitatif. Penelitian korelasional

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 32 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Analisis Jalur Analisis jalur dikenal dengan path analysis dikembangkan pertama tahun 1920-an oleh seorang ahli genetika yaitu Sewall Wright. Analisis jalur sebenarnya

Lebih terperinci

Distribusi Rata-rata Kualitas Catatan

Distribusi Rata-rata Kualitas Catatan Rata-rata 34 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Hasil Penelitian Data yang dideskripsikan dalam penelitian ini terdiri dari kualitas catatan dan hasil belajar siswa pada mata pelajaran

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. digambarkan lewat angka simbol, kode dan lain-lain. Data itu perlu dikelompokkelompokkan

BAB III METODE PENELITIAN. digambarkan lewat angka simbol, kode dan lain-lain. Data itu perlu dikelompokkelompokkan BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis data dan Sumber Data 3.1.1. Jenis Data Secara umum, data juga dapat diartikan sebagai suatu fakta yang digambarkan lewat angka simbol, kode dan lain-lain. Data itu perlu

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Kedoya Plaza Blok C No.6 Jl. Raya Pejuangan, Kebon Jeruk - Jakarta Barat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Kedoya Plaza Blok C No.6 Jl. Raya Pejuangan, Kebon Jeruk - Jakarta Barat BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Penelitian ini dilakukan di PT. Winiharto yang beralamat di Prisma Kedoya Plaza Blok C No.6 Jl. Raya Pejuangan, Kebon Jeruk - Jakarta Barat 11530.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tujuan Khusus Penelitian Tujuan Khusus penelitian ini ialah untuk mencari pengaruh penerapan sistem Thin Client terhadap kinerja model komputerisasi. Untuk itu dalam penelitian

Lebih terperinci

HUBUNGAN ANTARA KEMAMPUAN DASAR MATEMATIKA TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA UNIT TEORI KINETIK GAS SISWA SMA NEGERI 1 TILAMUTA JURNAL

HUBUNGAN ANTARA KEMAMPUAN DASAR MATEMATIKA TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA UNIT TEORI KINETIK GAS SISWA SMA NEGERI 1 TILAMUTA JURNAL HUBUNGAN ANTARA KEMAMPUAN DASAR MATEMATIKA TERHADAP HASIL BELAJAR FISIKA UNIT TEORI KINETIK GAS SISWA SMA NEGERI 1 TILAMUTA JURNAL Diajukan untuk memenuhi salah satu persyaratan dalam mengikuti Ujian Sarjana

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini terdiri dari tiga variabel yaitu

BAB IV HASIL PENELITIAN. Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini terdiri dari tiga variabel yaitu BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Data yang dikumpulkan dalam penelitian ini terdiri dari tiga variabel yaitu data tentang kepemimpinan kepala sekolah (X 1 ), sikap guru terhadap pekerjaan (X 2

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Untuk menguji apakah alat ukur (instrument) yang digunakan memenuhi

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Untuk menguji apakah alat ukur (instrument) yang digunakan memenuhi BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil uji itas dan Reliabilitas Untuk menguji apakah alat ukur (instrument) yang digunakan memenuhi syarat-syarat alat ukur yang baik, sehingga mengahasilkan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian 1. Deskripsi Data Penelitian ini dilakukan di MTs Aswaja Tunggangri, yaitu kelas VIII A, B dan C. Ketiga kelas tersebut dibagi atas tingkatan-tingkatan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Regresi Linier Sederhana Dalam beberapa masalah terdapat dua atau lebih variabel yang hubungannya tidak dapat dipisahkan karena perubahan nilai suatu variabel tidak selalu terjadi

Lebih terperinci

Astari Kalsum. Eny Wahyuningsih Fakultas Ekonomi Universitas Islam Riau. Abstrak

Astari Kalsum. Eny Wahyuningsih Fakultas Ekonomi Universitas Islam Riau. Abstrak 83 PENGARUH PARTISIPASI ANGGARAN, KEJELASAN TUJUAN ANGGARAN DAN EVALUASI ANGGARAN TERHADAP KINERJA APARAT PEMERINTAH DAERAH PADA SATUAN KERJA PERANGKAT DAERAH KABUPATEN BENGKALIS Astari Kalsum Eny Wahyuningsih

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian 1. Deskripsi Data Penyajian gambaran data dari masing - masing variabel yang diperoleh dari hasil penelitian di lapangan. Adapun variabel dalam

Lebih terperinci

Dimana : a = konstanta b = koefisien regresi Y = Variabel dependen ( variabel tak bebas ) X = Variabel independen ( variabel bebas ) Untuk mencari rum

Dimana : a = konstanta b = koefisien regresi Y = Variabel dependen ( variabel tak bebas ) X = Variabel independen ( variabel bebas ) Untuk mencari rum MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Modul Praktikum Pendahuluan Di dalam analisa ekonomi dan bisnis, dalam mengolah data sering digunakan analisis regresi dan korelasi. Analisa regresi dan korelasi telah dikembangkan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN. Tabel 4. Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa variabel harga saham (Y)

BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN. Tabel 4. Berdasarkan tabel diatas dapat diketahui bahwa variabel harga saham (Y) 54 BAB IV HASIL ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4. 1. Statistik Deskriptif Hasil statistik deskriptif terhadap variabel penelitian disajikan pada tabel berikut ini : Tabel 4 Des criptive Statistics Mean Std. Deviation

Lebih terperinci

Statistik Dasar. 1. Pendahuluan Persamaan Statistika Dalam Penelitian. 2. Penyusunan Data Dan Penyajian Data

Statistik Dasar. 1. Pendahuluan Persamaan Statistika Dalam Penelitian. 2. Penyusunan Data Dan Penyajian Data Statistik Dasar 1. Pendahuluan Persamaan Statistika Dalam Penelitian 2. Penyusunan Data Dan Penyajian Data 3. Ukuran Tendensi Sentral, Ukuran Penyimpangan 4. Momen Kemiringan 5. Distribusi Normal t Dan

Lebih terperinci

Analysis of Variance SUNU WIBIRAMA

Analysis of Variance SUNU WIBIRAMA Analysis of Variance SUNU WIBIRAMA Basic Probability and Statistics Department of Electrical Engineering and Information Technology Faculty of Engineering, Universitas Gadjah Mada Latar belakang perlunya

Lebih terperinci