Business Statistics: A Decision-Making Approach 7 th Edition

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Business Statistics: A Decision-Making Approach 7 th Edition"

Transkripsi

1 Business Statistics: A Decision-Making Approach 7 th Edition Chapter 1 The Where, Why, and How of Data Collection Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-1

2 Perangkat pada Statistik Statistik Deskriptif Pengumpulan, penyajian, dan penjelasan data Statistik Inferensial Menggambarkan kesimpulan dan/atau membuat keputusan yang berkaitan dengan populasi berdasarkn hanya pd sample data Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-2

3 Statistik Deskriptif Pengumpulan data e.g., Survey, Observasi, Eksperimen Penyajian data e.g., Chart and grafik Pengkarakteristikan data e.g., Rata2 sample = n x i Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-3

4 Statistik Inferensial Membuat pernyataan tentang populasi dengan memeriksa hasil dari sample Sample statistics (diketahui) Parameter population Inferensi (tdk diketahui, tetapi dapat diestimasi dr bukti sample) Sample Population Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-4

5 Statistik Inferensial Menggambarkan kesimpulan dan/atau membuat keputusan berdasarkan populasi berbasis pd hasil sample. Estimasi e.g., Estimasi rerata bobot populasi menggunakan rerata bobot sample Pengujian Hipotesis e.g., Menggunakan bukti sample utk menguji penyataan bahwa rerata bobot populasi adalah 120 pounds Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-5

6 Perangkat Pengumpulan Data Metode Pengumpulan Data Eksperimen Survey Telepon Menulis kuestioner Observasi langsung dan wawancara personal Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-6

7 Langkah-langkah Disain Survey Mendefinisikan isu Apa maksud dan tujuan dari survey? Mendefinisikan populasi yang dibutuhkan Mengembangkan pertanyaan survey Membuat pertanyaan yang jelas dan tdk ambigu Menggunakan definisi yang umum dan dapat diterima Membatasi jumlah pertanyaan Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-7

8 Langkah-langkah Disain Survey Tes awal survey Percobaan awal dengan jumlah sedikit partisipan mengasess kejelasan dan rentangnya Menentukan ukuran sample dan metode sampling (continued) Memilih sample dan mengelola hasil survey Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-8

9 Tipe2 Pertanyaan Pertanyaan Tertutup Memilih short list definisi pilihan Ex: Major: business liberal arts science other Pertanyaan Terbuka Responden bebes memberikan to respond dengan nilai, katakata, atau statement Ex: Apa baiknya dari kursus ini? Pertanyaan Demograpi Pertanyaan tentang karakteristik personal responden Ex: Gender: Female Male Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-9

10 Populasi dan Sample Populasi adalah sekumpulan semua items or individual yang berkaitan Examples: Semua pemilik kendaraan Semua spare part yang diproduksi Semua sales receipts bulan November Sample adalah subset dari populasi Examples: 1000 pmilik kendaran yg dipilih secara acak sebagian parts yg diambil melaui teori peluang setiap 100 th receipt dipilih utk audit Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-10

11 Definisi Kunci population adalah Suatu parameter adalah ukuran yg dihitung untuk menjelaskan karakteristik suatu populasi sample adalah sebagian dari populasi yang dipilih untuk dianalisis statistic adalah ukuran summary untuk menjelaskan karakteristik dari sample Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-11

12 Populasi vs. Sample Populasi a b c d ef gh i jk l m n o p q rs t u v w x y z Sample b c g i n o r u y Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-12

13 Mengapa Sample? Less time consuming than a census Less costly to administer than a census It is possible to obtain statistical results of a sufficiently high precision based on samples. Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-13

14 Sampling Techniques Sampling Techniques Nonstatistical Sampling Convenience Judgment Simple Random Statistical Sampling Stratified Systematic Cluster Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-14

15 Statistical Sampling Items of the sample are chosen based on known or calculable probabilities Statistical Sampling (Probability Sampling) Simple Random Stratified Systematic Cluster Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-15

16 Simple Random Sampling Setiap sampel yang mungkin memiliki kesempatan yang sama untuk dipilih Pemilihan mungkin dengan pengembalian atau tanpa pengembalian Sample dapat diperoleh menggunakan suatu table bilangan acak atau computer random number generator Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-16

17 Stratified Random Sampling Divide population into subgroups (called strata) according to some common characteristic Select a simple random sample from each subgroup Combine samples from subgroups into one Population Divided into 4 strata Sample Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-17

18 Systematic Random Sampling Decide on sample size: n Divide frame of N individuals into groups of k individuals: k=n/n Randomly select one individual from the 1 st group Select every k th individual thereafter N = 64 n = 8 k = 8 First Group Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-18

19 Cluster Sampling Divide population into several clusters, each representative of the population Select a simple random sample of clusters All items in the selected clusters can be used, or items can be chosen from a cluster using another probability sampling technique Population divided into 16 clusters. Randomly selected clusters for sample Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-19

20 Data Types Data Qualitative (Categorical) Quantitative (Numerical) Examples: Marital Status Political Party Eye Color (Defined categories) Examples: Discrete Number of Children Defects per hour (Counted items) Continuous Examples: Weight Voltage (Measured characteristics) Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-20

21 Data Types Time Series Data Ordered data values observed over time Cross Section Data Data values observed at a fixed point in time Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-21

22 Data Types Sales (in $1000 s) Atlanta Boston Cleveland Denver Time Series Data Cross Section Data Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-22

23 Data Measurement Levels Measurements Ratio/Interval Data Highest Level Complete Analysis Rankings Ordered Categories Ordinal Data Higher Level Mid-level Analysis Categorical Codes ID Numbers Category Names Nominal Data Lowest Level Basic Analysis Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc.

24 Chapter Summary Reviewed key data collection methods Introduced key definitions: Population vs. Sample Qualitative vs. Quanitative data Primary vs. Secondary data types Time Series vs. Cross-Sectional data Examined descriptive vs. inferential statistics Described different sampling techniques Reviewed data types and measurement levels Business Statistics: A Decision-Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Chap 1-24

Statistics for Managers Using Microsoft Excel Chapter 1 Introduction and Data Collection

Statistics for Managers Using Microsoft Excel Chapter 1 Introduction and Data Collection Statistics for Managers Using Microsoft Excel Chapter 1 Introduction and Data Collection 1999 Prentice-Hall, Inc. Chap. 1-1 Statistik untuk Para Menejer 1. Untuk mengetahui tingkat pengembalian investasi.

Lebih terperinci

Penyaji: IGST BGS RAI UTAMA, SE., MMA., MA. Sunday, March 4, 2018 Pertemuan 1 1

Penyaji: IGST BGS RAI UTAMA, SE., MMA., MA. Sunday, March 4, 2018 Pertemuan 1 1 Penyaji: IGST BGS RAI UTAMA, SE., MMA., MA. Sunday, March 4, 2018 Pertemuan 1 1 Pendekatan Statistik Statistik Deskriptif Mengumpulkan, mengolah, menyajikan Data untuk dapat menggambarkan tentang sebuah

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 11 Sampling and Sampling Method

Statistik Bisnis 1. Week 11 Sampling and Sampling Method Statistik Bisnis 1 Week 11 Sampling and Sampling Method Learning Objectives In this chapter, you learn: To distinguish between different sampling methods The concept of the sampling distribution To compute

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week 7 Sampling and Sampling Distribution

Statistik Bisnis. Week 7 Sampling and Sampling Distribution Statistik Bisnis Week 7 Sampling and Sampling Distribution Agenda Time Activity 40 minutes Sampling 60 minutes Sampling Distribution of the Mean 50 minutes Sampling Distribution of the Proportion 50 minutes

Lebih terperinci

KONSEP DASAR STATISTIK

KONSEP DASAR STATISTIK KONSEP DASAR STATISTIK PENGERTIAN STATISTIKA Kata Statistik secara etimologis berasal dari bahasa latin yaitu STATUS yang memiliki persamaan arti dengan kata STATE (bahasa Inggris) yang diterjemahkan dalam

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 11 Sampling and Sampling Distribution

Statistik Bisnis 1. Week 11 Sampling and Sampling Distribution Statistik Bisnis 1 Week 11 Sampling and Sampling Distribution Learning Objectives In this chapter, you learn: To distinguish between different sampling methods The concept of the sampling distribution

Lebih terperinci

ALUR KERJA DENGAN SAMPLE SAMPEL POPULASI TEMUAN

ALUR KERJA DENGAN SAMPLE SAMPEL POPULASI TEMUAN POPULASI DAN SAMPEL PENGERTIAN Populasi merupakan sekumpulan orang atau objek yang memiliki kesamaan dalam satu atau beberapa hal dan yang membentuk masalah pokok dalam suatu riset khusus. Populasi yang

Lebih terperinci

Chapter 15 AUDIT SAMPLING. Outline Presentasi

Chapter 15 AUDIT SAMPLING. Outline Presentasi Chapter 15 AUDIT SAMPLING 1 Outline Presentasi I. Representative Sample II. Statistical vs. Nonstatistical Sampling III. Istilah dalam Sample Planning IV. Istilah dalam Evaluating Results V. Langkah-langkah

Lebih terperinci

Groebner, Mark, (2009). Business Statistics: A Decision- Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc.

Groebner, Mark, (2009). Business Statistics: A Decision- Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. STATISTIK BISNIS BUKU ACUAN: Groebner, Mark, (2009). Business Statistics: A Decision- Making Approach, 7e 2008 Prentice-Hall, Inc. Aczel dan Sounderpandian. (2002). Complete Business Statistics. Edisi

Lebih terperinci

Apa itu suatu Hypothesis?

Apa itu suatu Hypothesis? Chapter 7 Student Lecture Notes 7-1 Dasar Dasar Hipotesis Apa itu suatu Hypothesis? Hypothesis adalah suatu pernyataan (asumsi) tentang parameter populasi I nyatakan rata-rata IPK kelas ini = 3.5! Contoh

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 8 Basic Probability

Statistik Bisnis 1. Week 8 Basic Probability Statistik Bisnis 1 Week 8 Basic Probability Objectives By the end of this class student should be able to: Understand different types of probabilities Compute probabilities Revise probabilities in light

Lebih terperinci

WHAT IS RESEARCH DESIGN?

WHAT IS RESEARCH DESIGN? CHAPTER 5 RESEARCH DESIGN (Disarikan dari berbagai sumber) WHAT IS RESEARCH DESIGN? The design is: 1. Is an activity- and time-based plan. 2. Is always based on the research question. 3. Guides the selection

Lebih terperinci

PENGUMPULAN DATA. S0192 Metode Penelitian dan Penulisan Telnik Sipil PERTEMUAN : 8

PENGUMPULAN DATA. S0192 Metode Penelitian dan Penulisan Telnik Sipil PERTEMUAN : 8 PENGUMPULAN DATA S0192 Metode Penelitian dan Penulisan Telnik Sipil PERTEMUAN : 8 Teknik Pengambilan Sample Basic Terms Unit of Analysis Merujuk kepada tingkat agregasi dari data yang dikumpulkan. Unit

Lebih terperinci

(Disarikan dari berbagai sumber)

(Disarikan dari berbagai sumber) CHAPTER 6 MEASUREMENT SCALES (Disarikan dari berbagai sumber) MEASUREMENT Selecting observable empirical events. Using numbers or symbols to represent aspects of the events. Applying a mapping rule to

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week Introduction

Statistik Bisnis. Week Introduction Statistik Bisnis Week 1-1 - Introduction Introduction Nama: Devilia Sari E-mail: devilia@telkomuniversity.ac.id sari.devilia@gmail.com Blog: http://devilia.staff.telkomuniversity.ac.id Class Management

Lebih terperinci

SAMPLING (Bahan Kuliah Metode Penelititian Pendidikan Matematika)

SAMPLING (Bahan Kuliah Metode Penelititian Pendidikan Matematika) SAMPLING (Bahan Kuliah Metode Penelititian Pendidikan Matematika) DR. DARHIM, M.Si. FPMIPA UPI BANDUNG BUKU SUMBER Judul Buku, How to design and evaluate reseach in education, 2 nd edition. Pengarang,

Lebih terperinci

Review Teknik Sampling

Review Teknik Sampling Review Teknik Sampling Mendapatkan data Primer Studi Kualitatif Observasi Percobaan Survey Survey lengkap (sensus) mengumpulkan data dari keseluruhan populasi Populasi : kumpulan objek yang menjadi perhatian

Lebih terperinci

Analisis Chi-Square (x 2 )

Analisis Chi-Square (x 2 ) Analisis Chi-Square (x 2 ) Chi square ("χ 2 " dari huruf Yunani "Chi "Kai") to determine if data good or not. Expl... to determine possible outcomes for genetic crosses. How will we know if our fruit fly

Lebih terperinci

Pertemuan Kesepuluh Populasi & Sampel. Metode Riset Dr. Muhamad Yunanto, MM. Fak. Ekonomi Universitas Gunadarma

Pertemuan Kesepuluh Populasi & Sampel. Metode Riset Dr. Muhamad Yunanto, MM. Fak. Ekonomi Universitas Gunadarma Pertemuan Kesepuluh Populasi & Sampel Metode Riset Dr. Muhamad Yunanto, MM. Fak. Ekonomi Universitas Gunadarma Proses Riset 1 OBSERVASI Identifikasi bidang Permasalahan 7 ANALISIS DAN INTERPRETASI DATA

Lebih terperinci

SAMPLING. Chapter Outline. Chapter Outline. Sampling: Design and Procedures

SAMPLING. Chapter Outline. Chapter Outline. Sampling: Design and Procedures SAMPLING : Design and Procedures Chapter Outline 11-2 1) Umum 2) Sample or Census 3) The Design Process i. Populasi Sasaran ii. Kerangka iii. Memilih teknik Sampel iv. Menentukan besaran sampel v. Proses

Lebih terperinci

Research Design Exploratory, Descriptive and Causal Studies. W. Rofianto

Research Design Exploratory, Descriptive and Causal Studies. W. Rofianto Research Design Exploratory, Descriptive and Causal Studies W. Rofianto What Is Research Design? 6-2 A research design is a framework or blueprint for conducting the marketing research project. It details

Lebih terperinci

CATATAN TUTORIAL OPTIMA

CATATAN TUTORIAL OPTIMA CATATAN TUTORIAL OPTIMA Quantitative Qualitative Analytic Descriptive Experimental Non-experimental Observational Randomizes Clinical Trial Non-randomized Clinical Trial Survey Case report Cross-sectional

Lebih terperinci

Penyusunan Proposal - 2

Penyusunan Proposal - 2 Sistematika penulisan proposal Ethical clearance dan informed consent Plagiarism dan hak paten Critical thinking Literature review atau referensi yang dibutuhkan dalam penelitian kebidanan Proposal penelitian

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability

Statistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability Statistik Bisnis 1 Week 9 Discrete Probability Random Variables Random Variables Discrete Random Variable Continuous Random Variable Wk. 9 Wk. 10 Probability Distributions Probability Distributions Wk.

Lebih terperinci

Psikometri. Analisis Item 1

Psikometri. Analisis Item 1 Psikometri Modul ke: Analisis Item 1 Fakultas Psikologi Program Studi Psikologi www.mercubuana.ac.id Arie Suciyana S., S.Si., M.Si. Test items are the units that make up a test and the means through which

Lebih terperinci

Teknik Sampling. Hipotesis. Populasi: parameter. Inferensial. Sampel:statistik Diolah di analisis

Teknik Sampling. Hipotesis. Populasi: parameter. Inferensial. Sampel:statistik Diolah di analisis Sampling Ali Muhson, M.Pd. (c) 2012 1 Kompetensi Dasar Mahasiswa mampu menerapkan penggunaan teori sampling dalam rancangan penelitian (c) 2012 2 1 Rasional Penelitian tidak mungkin meneliti seluruh anggota

Lebih terperinci

Tipe Contoh/Sample yang Digunakan

Tipe Contoh/Sample yang Digunakan Tipe Contoh/Sample yang Digunakan Contoh Contoh Nonpeluang Contoh Berpeluang Pertimbangan Kemudahan Acak Sederhana Stratifikasi Sistematik Gerombol Penarikan Contoh NON-PELUANG (Nonprobability Sampling)

Lebih terperinci

Permutasi dan Kombinasi. 2012

Permutasi dan Kombinasi. 2012 Permutasi dan Kombinasi Statistika @ 2012 Pendahuluan Probabilitas intepretasi keluaran peluang yang terjadi dalam suatu percobaan Tingkat kepastian dari munculnya hasil percobaan statistik Dilambangkan

Lebih terperinci

ABSTRACT. Keywords: Lifestyle segmentation, product attributes. viii. Universitas Kristen Maranatha

ABSTRACT. Keywords: Lifestyle segmentation, product attributes. viii. Universitas Kristen Maranatha ABSTRACT Often marketers have the difficulty to measure the consumers behavior in their interest to product/services. Therefore Sour Sally approach and apply it to the lifestyle attributes of its products.

Lebih terperinci

Sampling 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. 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 terperinci

STATISTIKA II IT

STATISTIKA II IT STATISTIKA II IT-011227 Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA 2017 Keterlambatan : KONTRAK KULIAH MOHON KETERLAMBATAN TIDAK LEBIH 15 MENIT Sanksi atau hukuman, sebagai contoh: Menguraikan pengetahuan tentang

Lebih terperinci

Teknik Sampling. Hipotesis Tesis. Populasi: parameter. Inferensial. Sampel:statistik Diolah di analisis

Teknik Sampling. Hipotesis Tesis. Populasi: parameter. Inferensial. Sampel:statistik Diolah di analisis Sampling Ali Muhson, M.Pd. (c) 2013 1 Kompetensi Dasar Mahasiswa mampu menerapkan penggunaan teori sampling dalam menjelaskan gejala pendidikan dan ekonomi (c) 2013 2 1 Rasional Penelitian tidak mungkin

Lebih terperinci

Sampling. Non-Probability. Sampling. Definisi Sampling. Jurusan Matematika Universitas Negeri Jakarta

Sampling. Non-Probability. Sampling. Definisi Sampling. Jurusan Matematika Universitas Negeri Jakarta Non-Probability Sampling Disusun oleh: Melindra Rina Puspita Taryo Titisan wahyu C Jurusan Matematika Universitas Negeri Jakarta Definisi Sampling Sampling Ilmu untuk memilih beberapa kasus, yang memungkinkan

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 1 - Introduction

Statistik Bisnis 1. Week 1 - Introduction Statistik Bisnis 1 Week 1 - Introduction Introduction Nama: Devilia Sari E-mail: devilia@telkomuniversity.ac.id sari.devilia@gmail.com Blog: http://devilia.staff.telkomuniversity.ac.id Class Management

Lebih terperinci

PROGRAM PASCASARJANA MAGISTER MANAJEMEN STIE KEBANGSAAN

PROGRAM PASCASARJANA MAGISTER MANAJEMEN STIE KEBANGSAAN Populasi A complete set of elements (persons or objects) that possess some common characteristic defined by the sampling criteria established by the researcher Populasi adalah kumpulan individu sejenis

Lebih terperinci

Prof Dr Ir Ujang Sumarwan, MSc

Prof Dr Ir Ujang Sumarwan, MSc 4 Metode Pengambilan Contoh Prof Dr Ir Ujang Sumarwan, MSc Graduate Program of Management and Business Metode Riset: 4 SAMPLING Prof Dr Ir Ujang Sumarwan, MSc 1 4. Sampling Design Gathering information

Lebih terperinci

Tipe Data. Presentasi Data secara Grafik. Level Pengukuran. MENDESKRIPSIKAN DATA Secara Grafik

Tipe Data. Presentasi Data secara Grafik. Level Pengukuran. MENDESKRIPSIKAN DATA Secara Grafik Tipe Data MENDESKRIPSIKAN DATA Secara Grafik Data Categorical Numerical Contoh: Status pernikahan Agama Warna Mata Contoh: Discrete Continuous Contoh: 1 Jumlah anak Kerusakan perjam (item terhitung) Berat

Lebih terperinci

6.5 Pertimbangan penentuan ukuran sampel

6.5 Pertimbangan penentuan ukuran sampel 6.5 Pertimbangan penentuan ukuran sampel 1. Pertimbangan Ukuran Sampel Pertimbangan Penentuan Ukuran Sampel 4 hal yang harus dipertimbangkan dalam menentukan besarnya sampel dalam suatu penelitian : 1)

Lebih terperinci

Statistik pendidikan : kumpulan keterangan yg berwujud angka, yg berkaitan dgn bd pendidikan (proses pembelajaran). Contoh: analisa hasil eksperimen

Statistik pendidikan : kumpulan keterangan yg berwujud angka, yg berkaitan dgn bd pendidikan (proses pembelajaran). Contoh: analisa hasil eksperimen STATISTIKA STATISTIKA : PENGETAHUAN YG BERHUBUNGAN DGN CARA -CARA PENGUMPULAN DATA, PENGOLAHAN ATAU PENGANALISISANNYA DAN PENARIKAN KESIMPULAN BERDASARKAN PENGANALISAAN TADI STATISTIK : ISTILAH UNTUK MENYATAKAN

Lebih terperinci

STATISTIKA DESKRIPTIF

STATISTIKA DESKRIPTIF STATISTIKA DESKRIPTIF Ukuran Pusat (measure of center) Ukuran Penyebaran (measure of variability) Menurut Anda, bagaimana penampilan saya? Gambaran saya? Visualizing Telling Dapatkan Anda tentukan manakah

Lebih terperinci

JURUSAN TEKNIK SIPIL FT UJB NINDYOCAHYOKRESNANTO.WORDPRESS.COM

JURUSAN TEKNIK SIPIL FT UJB NINDYOCAHYOKRESNANTO.WORDPRESS.COM DR. NINDYO CAHYO KRESNANTO JURUSAN TEKNIK SIPIL FT UJB NINDYOCAHYOKRESNANTO.WORDPRESS.COM NINDYO_ CK@STAFF. JANABADRA. AC. ID (a+b)(a-b) = (a 2 -b 2 ) Subtitusi b = a (a + a)(a -a) = a 2 -a 2 (a + a)(a

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN 10FEB. Modul ke: Sampling. Fakultas. AFRIZON, SE, M.Si, AK. Program Studi AKUNTANSI

METODOLOGI PENELITIAN 10FEB. Modul ke: Sampling. Fakultas. AFRIZON, SE, M.Si, AK. Program Studi AKUNTANSI METODOLOGI Modul ke: PENELITIAN Sampling Fakultas 10FEB AFRIZON, SE, M.Si, AK Program Studi AKUNTANSI 1 1 Sampling Sampling: proses pemilihan dalam jumlah yang memadai dari unsur masyarakat, sehingga hasil

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan pada tahun 2002 terhadap sistem EDSA yang telah diaplikasikan di kantor PT XYZ di Jakarta dengan koresponden medrep

Lebih terperinci

Mendefinisikan arti dari terminologi-terminologi penting dalam statistika Memahami dan menjelaskan peranan statistik dan penerapannya di bidang

Mendefinisikan arti dari terminologi-terminologi penting dalam statistika Memahami dan menjelaskan peranan statistik dan penerapannya di bidang Tujuan Pembelajaran Mendefinisikan arti dari terminologi-terminologi penting dalam statistika Memahami dan menjelaskan peranan statistik dan penerapannya di bidang teknik Menjelaskan langkah-langkah dasar

Lebih terperinci

DR. KETUT BUDA ARTANA, ST, MSC

DR. KETUT BUDA ARTANA, ST, MSC Statistika rekayasa DR. KETUT BUDA ARTANA, ST, MSC MARINE ENGINEERING Marine power plant Marine electrical and automation system Marine manufacturing and design Marine machinery abd system Reliability,

Lebih terperinci

Kuliah BIOSTATISTIKA. Pokok Bahasan : SAMPLING. Teknik Pengambilan Sampel

Kuliah BIOSTATISTIKA. Pokok Bahasan : SAMPLING. Teknik Pengambilan Sampel Kuliah BIOSTATISTIKA Pokok Bahasan : SAMPLING Teknik Pengambilan Sampel PENELITIAN PENGAMATAN BERULANG PADA SUATU OBYEK PENELITIAN INDIVIDU TOTAL OBYEK (POPULASI) SAMPEL PENELITIAN DESKRIPTIF DESKRIPSI

Lebih terperinci

BAB 12 POPULASI DAN SAMPEL DALAM PENELITIAN KUALITATIF

BAB 12 POPULASI DAN SAMPEL DALAM PENELITIAN KUALITATIF BAB 12 POPULASI DAN SAMPEL DALAM PENELITIAN KUALITATIF A. Definisi Populasi dan Sampel Ada perbedaan yang fundamental berkaitan dengan definisi populasi dan sampel baik dalam penelitian kuantitatif maupun

Lebih terperinci

Abstrak. Universitas Kristen Maranatha

Abstrak. Universitas Kristen Maranatha Abstrak Penelitian ini dilakukan untuk memperoleh gambaran mengenai stages of faith pada pemimpin kelompok sel mahasiswa di gereja X Bandung. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dengan teknik

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability Binomial and Poisson Distribution

Statistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability Binomial and Poisson Distribution Statistik Bisnis 1 Week 9 Discrete Probability Binomial and Poisson Distribution Agenda 15 minutes 45 minutes 30 minutes Attendance check Discussion Exercise Learning Objectives In this chapter, you learn:

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week 1 - Introduction

Statistik Bisnis. Week 1 - Introduction Statistik Bisnis Week 1 - Introduction Introduction Nama: Devilia Sari E-mail: devilia@telkomuniversity.ac.id sari.devilia@gmail.com Blog: http://devilia.staff.telkomuniversity.ac.id Class Management DILARANG

Lebih terperinci

POPULASI DAN SAMPEL. Gambar 1 POPULASI dan SAMPEL

POPULASI DAN SAMPEL. Gambar 1 POPULASI dan SAMPEL Pengertian Populasi dan Sampel POPULASI DAN SAMPEL Kata populasi (population/universe) dalam statistika merujuk pada sekumpulan individu dengan karakteristik khas yang menjadi perhatian dalam suatu penelitian

Lebih terperinci

Inferensia Statistik parametrik VALID?? darimana sampel diambil

Inferensia Statistik parametrik VALID?? darimana sampel diambil Inferensia Statistik parametrik VALID?? Tergantung dari bentuk populasi Tergantung dari bentuk populasi darimana sampel diambil Uji kesesuaian (goodness of fit) ) untuk tabel frekuensi Goodness-of-fit

Lebih terperinci

Mengapa Kita Perlu Melakukan Sampling?

Mengapa Kita Perlu Melakukan Sampling? Pengertian Dasar yang Terkait Populasi: sekelompok orang, kejadian, atau segala sesuatu yang ingin diteliti oleh peneliti. Elemen: anggota dari populasi Rerangka populasi: daftar yang memuat semua elemen

Lebih terperinci

RISET PASAR. Usaha Mengumpulkan, menganalisa maupun opini pasar, mengenai suatu hasil produksi / jasa tertentu secara sistematis.

RISET PASAR. Usaha Mengumpulkan, menganalisa maupun opini pasar, mengenai suatu hasil produksi / jasa tertentu secara sistematis. 1 RISET PASAR Usaha Mengumpulkan, menganalisa maupun opini pasar, mengenai suatu hasil produksi / jasa tertentu secara sistematis. Usaha diatas merupakan salah satu dari usaha riset pemasaran yang terutama

Lebih terperinci

POPULASI & SAMPEL. Prof.Dr.dr.Rizanda Machmud MKes

POPULASI & SAMPEL. Prof.Dr.dr.Rizanda Machmud MKes POPULASI & SAMPEL Prof.Dr.dr.Rizanda Machmud MKes 1 Knowledge, science and theory Research gap, research interest and ideas Ethics in Research Conceptualization, operationalization and Hypothesis Research

Lebih terperinci

DATA COLLECTION PLAN SAMPLING

DATA COLLECTION PLAN SAMPLING DATA COLLECTION PLAN Tipe data ada 2 macam: 1. Data kualitatif (categorical), misalnya: status perkawinan, partai politik, warna mata (defined categories). 2. Data kuantitatif (numerical), terdiri atas

Lebih terperinci

STATISTIKA LINGKUNGAN Pendahuluan. Dwina Roosmini

STATISTIKA LINGKUNGAN Pendahuluan. Dwina Roosmini STATISTIKA LINGKUNGAN Pendahuluan Dwina Roosmini Statistika Pengetahuan yang berhubungan dengan cara-cara: pengumpulanfakta, pengolahanserta penganalisaannya, penarikankesimpulan keputusan yang beralasan

Lebih terperinci

Oleh: Herien Puspitawati Tin Herawati

Oleh: Herien Puspitawati Tin Herawati Oleh: Herien Puspitawati Tin Herawati Teknik sampling adalah suatu cara untuk menentukan sampel yang jumlahnya sesuai dengan ukuran sampel yang akan dijadikan sumber data sebenarnya, dengan memperhatikan

Lebih terperinci

SILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran

SILABUS MATA KULIAH. Pengalaman Pembelajaran SILABUS MATA KULIAH Program Studi : Teknik Industri Kode Mata Kuliah : TKI-204 Nama Mata Kuliah : Statistika Industri Jumlah SKS : 2 Semester : III Mata Kuliah Pra Syarat : TKI-110 Teori Probabilitas Deskripsi

Lebih terperinci

Review QUIZ ( 10 menit )

Review QUIZ ( 10 menit ) Lecture 4 Control Chart for Variables - 1 1 Review QUIZ ( 10 menit ) Sebutkan pembagian penyebab variasi pada proses manufaktur? Berikan contoh? Kapan proses disebut in control dan kapan out of control?

Lebih terperinci

LAPORAN AKHIR. Pengaruh Pemberdayaan Karyawan dan Locus Of Control terhadap Kinerja Karyawan (Studi Kasus Pada PT. FIF Group Cabang Palembang 1)

LAPORAN AKHIR. Pengaruh Pemberdayaan Karyawan dan Locus Of Control terhadap Kinerja Karyawan (Studi Kasus Pada PT. FIF Group Cabang Palembang 1) LAPORAN AKHIR RESEARCH IN ACTION Pengaruh Pemberdayaan Karyawan dan Locus Of Control terhadap Kinerja Karyawan (Studi Kasus Pada PT. FIF Group Cabang Palembang 1) Disusun oleh: Ega Leovani. S.E.,M.M. 0216088702

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. Statistik dan Probabilitas untuk Teknik Kimia. Tujuan Pemelajaran. ENG Semester 5 3 SKS. Bambang Heru Susanto,, ST.

PENDAHULUAN. Statistik dan Probabilitas untuk Teknik Kimia. Tujuan Pemelajaran. ENG Semester 5 3 SKS. Bambang Heru Susanto,, ST. PENDAHULUAN Statistik dan Probabilitas untuk Teknik Kimia ENG200801 Semester 5 3 SKS Bambang Heru Susanto,, ST.MT Tujuan Pemelajaran 1. Mampu mengorganisir pengumpulan data mentah untuk pengukuran kuantitatif,

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1.Data Data adalah suatu bahan mentah yang jka diolah dengan baik melalui berbagai analisis dapat melahirkan berbagai informasi. 2.1.1.Menurut sifatnya Menurut sifatnya, data

Lebih terperinci

MENGAPA PERLU SAMPLING

MENGAPA PERLU SAMPLING POPULASI DAN SAMPEL TOPIK BAHASAN:. Pengertian (Populasi & Sampel). Mengapa perlu sampling 3. Prosedur Pengambilan Sampel 4. Potensi Bias pada pengambilan 5. Teknik/Metode Pengambilan Sampel 6. Besar Sampel

Lebih terperinci

DISTRIBUTION OF HIGHWAY AXLE LOADS IN WEST JAVA AND METHODS OF MEASURING VEHICLE LOADING

DISTRIBUTION OF HIGHWAY AXLE LOADS IN WEST JAVA AND METHODS OF MEASURING VEHICLE LOADING DISTRIBUTION OF HIGHWAY AXLE LOADS IN WEST JAVA AND METHODS OF MEASURING VEHICLE LOADING T 388.314 ZUL SUMMARY DISTRIBUTION OF HIGHWAY AXLE LOADS IN WEST JAVA AND METHODS OF MEASURING VEHICLE LOADING,

Lebih terperinci

DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN... PERNYATAAN ORISINALITAS LAPORAN PENELITIAN... PERNYATAAN PUBLIKASI LAPORAN PENELITIAN... PRAKATA... ABSTRACT...

DAFTAR ISI LEMBAR PENGESAHAN... PERNYATAAN ORISINALITAS LAPORAN PENELITIAN... PERNYATAAN PUBLIKASI LAPORAN PENELITIAN... PRAKATA... ABSTRACT... ABSTRAK Penelitian yang dilakukan untuk mengetahui metodologi pengembangan perangkat lunak apa yang banyak digunakan oleh software house di jakarta. Untuk mendapatkan data yang baik maka pengumpulan data

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata kunci : Gerakan Pramuka, Disiplin Belajar, Prestasi belajar matematika

ABSTRAK. Kata kunci : Gerakan Pramuka, Disiplin Belajar, Prestasi belajar matematika ABSTRAK Skripsi dengan judul Pengaruh mengikuti Gerakan Pramuka dan Disiplin Belajar Terhadap Prestasi Belajar Matematika Siswa Kelas VIII MTs. Al-Huda Bandung, ini ditulis oleh Wanda Setiyawan, NIM. 3214113170,

Lebih terperinci

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha ABSTRAK Penelitian ini dilaksanakan untuk mengetahui gambaran marital adjustment individu yang menikah beda agama antara agama Islam dan agama Kristen di kota X. Pemilihan sampel menggunakan metode snowball

Lebih terperinci

M E T O D E P E N G A M B I L A N C O N T O H R A M D A N B U D I A W A N E 5 0

M E T O D E P E N G A M B I L A N C O N T O H R A M D A N B U D I A W A N E 5 0 M E T O D E P E N G A M B I L A N C O N T O H R A M D A N B U D I A W A N E 5 0 SENSUS & SAMPLING Sensus : Pengambilan data dari semua populasi Sampling : Memilih sebagian anggota populasi yang mejadi

Lebih terperinci

EKTIVITAS PENGENDALIAN INTERNAL TERHADAP OPTIMALISASI PENERIMAAN PAJAK DAERAH

EKTIVITAS PENGENDALIAN INTERNAL TERHADAP OPTIMALISASI PENERIMAAN PAJAK DAERAH TUGAS AKHIR EFEKTIVITAS PENGENDALIAN INTERNAL TERHADAP OPTIMALISASI PENERIMAAN PAJAK DAERAH (Studi Kasus Pada Penerapan Peraturan Daerah Nomor 2 Tahun 2011 di Dinas Pendapatan Kota Cimahi) EFFECTIVENESS

Lebih terperinci

e-journal Keperawatan (e-kp) Volume 6 Nomor 1, Februari 2018

e-journal Keperawatan (e-kp) Volume 6 Nomor 1, Februari 2018 HUBUNGAN TINGKAT DEMENSIA DENGAN KONSEP DIRI PADA LANJUT USIA DI BPLU SENJA CERAH PROVINSI SULAWESI UTARA Meiske Gusa Hendro Bidjuni Ferdinand Wowiling Program Studi Ilmu Keperawatan Fakultas Kedokteran

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata Kunci: Pengaruh, sosialisasi politik, orientasi politik, pemilih

ABSTRAK. Kata Kunci: Pengaruh, sosialisasi politik, orientasi politik, pemilih ABSTRAK Rahmi Hanifa, 07193024, skripsi dengan judul Pengaruh Sosialisasi Politik Terhadap Orientasi Politik Pemilih (Studi Terhadap Guru dan Dosen di Kota Padang). Sebagai Pembimbing I Dr. Sri Zulchairiyah,

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 4 Central Tendency Measures

Statistik Bisnis 1. Week 4 Central Tendency Measures Statistik Bisnis 1 Week 4 Central Tendency Measures Agenda 15 Minutes: 75 Minutes: Attendance Check Discussion and Exercise Objectives By the end of this class, student should be able to understand: How

Lebih terperinci

Observation and Experiment Method

Observation and Experiment Method Chapter 6 and Experiment Method Experimentation Data Collection Approach Investigative Question Measurement Questions Select Data Collection Approach Instrument Design Data Collection Approach Approach

Lebih terperinci

Abstrak. Universitas Kristen Maranatha

Abstrak. Universitas Kristen Maranatha Abstrak Penelitian ini dilakukan untuk memperoleh gambaran mengenai Stages of Faith pada Hijabers Community di Kota Bandung. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dengan teknik pengambilan data

Lebih terperinci

Simulation. Prepared by Akhid Yulianto, SE, MSC (Log) Based on Anderson, Sweeney, and Williams Thomson ΤΜ /South-Western Slide

Simulation. Prepared by Akhid Yulianto, SE, MSC (Log) Based on Anderson, Sweeney, and Williams Thomson ΤΜ /South-Western Slide Simulation Prepared by Akhid Yulianto, SE, MSC (Log) Based on Anderson, Sweeney, and Williams 1 Simulation Kebaikan dan kelemahan menggunakan simulation Modeling Random Variables and Pseudo-Random Numbers

Lebih terperinci

PENGARUH MEDIA PEMBELAJARAN MODUL TERHADAP PENCAPAIAN KOMPETENSI MEMBUAT POLA DASAR DI SMK N 4 YOGYAKARTA

PENGARUH MEDIA PEMBELAJARAN MODUL TERHADAP PENCAPAIAN KOMPETENSI MEMBUAT POLA DASAR DI SMK N 4 YOGYAKARTA Pengaruh Media Pembelajaran ( Alfi Nurnaini ) 1 PENGARUH MEDIA PEMBELAJARAN MODUL TERHADAP PENCAPAIAN KOMPETENSI MEMBUAT POLA DASAR DI SMK N 4 YOGYAKARTA Oleh alfi nurnaini universitas negeri yogyakarta

Lebih terperinci

BAB I. Pengertian Dasar dalam Statistika. A. Statistika, Statistik, Statistika Deskriptif

BAB I. Pengertian Dasar dalam Statistika. A. Statistika, Statistik, Statistika Deskriptif BAB I Pengertian Dasar dalam Statistika A. Statistika, Statistik, Statistika Deskriptif 1. Pengertian Statistika Statistika adalah bagian dari matematika yang secara khusus membicarakan cara-cara pengumpulan,

Lebih terperinci

IN PRAMBANAN STATE SENIOR HIGH SCHOOL KLATEN

IN PRAMBANAN STATE SENIOR HIGH SCHOOL KLATEN Tingkat Pengetahuan Peserta...(Novianta Wahyu Prasetiawan)1 TINGKAT PENGETAHUAN PESERTA DIDIK TERHADAP MATERI PERMAINAN BOLA BESAR DALAM EMBELAJARAN PENJASORKES KELAS XI DI SMA N 1 PRAMBANAN KLATEN LEVEL

Lebih terperinci

Probability and Random Process

Probability and Random Process Program Pasca Sarjana Terapan Politeknik Elektronika Negeri Surabaya Probability and Random Process Topik 1. Review Teori Statistika Prima Kristalina Maret 2016 2 Outline Pengertian Statistika Populasi,

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disain Penelitian Tabel 3.1. Disain Penelitian Tujuan Disain Penelitian Penelitian Jenis Unit Analisis Time Horizon Penelitian T-1 Deskriptif Individu Lulusan Peminatan Kewirausahaan

Lebih terperinci

PERBEDAAN PERMAINAN ORIGAMI DAN MEWARNAI TERHADAP PERKEMBANGAN MOTORIK HALUS ANAK PEREMPUAN PRASEKOLAH DI TK GRAND BALI BEACH SANUR

PERBEDAAN PERMAINAN ORIGAMI DAN MEWARNAI TERHADAP PERKEMBANGAN MOTORIK HALUS ANAK PEREMPUAN PRASEKOLAH DI TK GRAND BALI BEACH SANUR SKRIPSI PERBEDAAN PERMAINAN ORIGAMI DAN MEWARNAI TERHADAP PERKEMBANGAN MOTORIK HALUS ANAK PEREMPUAN PRASEKOLAH DI TK GRAND BALI BEACH SANUR 011 Oleh : Ni Made Ameondari NIM. 1202305012 KEMENTERIAN RISET

Lebih terperinci

ABSTRAK Kata kunci :

ABSTRAK Kata kunci : ABSTRAK Skripsi dengan judul Pengaruh Model Pembelajaran Kooperatif Tipe Numbered Heads Together (NHT) Terhadap Hasil Belajar Fiqih Peserta Didik Kelas III MI Darussalam Ngentrong Tulungagung Tahun ajaran

Lebih terperinci

KULIAH 2 : UJI NON PARAMETRIK 1 SAMPEL. Tim Pengajar STATSOS Lanjutan

KULIAH 2 : UJI NON PARAMETRIK 1 SAMPEL. Tim Pengajar STATSOS Lanjutan KULIAH : UJI NON PARAMETRIK 1 SAMPEL Tim Pengajar STATSOS Lanjutan What is Statistics Science of gathering, analyzing, interpreting, and presenting data Branch of mathematics Facts and figures Measurement

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Berpikir Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis jenis promosi penjualan yang disukai konsumen pasta gigi. Dengan demikian analisis ini akan dilakukan

Lebih terperinci

Prof. Dr. Ir. Zulkifli Alamsyah, M.Sc. Program Studi Agribisnis UNIVERSITAS JAMBI

Prof. Dr. Ir. Zulkifli Alamsyah, M.Sc. Program Studi Agribisnis UNIVERSITAS JAMBI Prof. Dr. Ir. Zulkifli Alamsyah, M.Sc. Program Studi Agribisnis UNIVERSITAS JAMBI MENGAPA PERLU SAMPEL? Populasi terlalu besar Keterbatasan aksesibilitas Keterbatasan sumberdaya: Dana Tenaga Waktu Homogenitas

Lebih terperinci

Oleh: Esti Widiasari S

Oleh: Esti Widiasari S HUBUNGAN ANTARA PENGGUNAAN INJEKSI DEPOT-MEDROXYPROGESTERONE ACETATE (DMPA) DENGAN KADAR ESTRADIOL PADA PENDERITA KANKER PAYUDARA TESIS Disusun untuk memenuhi sebagian persyaratan mencapai derajat Magister

Lebih terperinci

SUBYEK PENELITIAN RESPONDEN PENELITIAN SUMBER DATA

SUBYEK PENELITIAN RESPONDEN PENELITIAN SUMBER DATA SUBYEK PENELITIAN RESPONDEN PENELITIAN SUMBER DATA Pendahuluan Berbeda atau sama antara Subyek penelitian Responden penelitian Sumber data penelitian Agus Susworo Dwi Marhaendro Subyek Penelitian Responden

Lebih terperinci

DATA DAN PENYAJIAN DATA STATISTIKA PERTEMUAN KE-2. Oleh ; Muhammad Yusuf Awaluddin

DATA DAN PENYAJIAN DATA STATISTIKA PERTEMUAN KE-2. Oleh ; Muhammad Yusuf Awaluddin DATA DAN PENYAJIAN DATA STATISTIKA PERTEMUAN KE-2 Oleh ; Muhammad Yusuf Awaluddin OVERVIEW Statistic : Nilai yg dihitung dari sebuah sampel (mean, median, std.deviasi, dll) Statistics : Metode ilmiah untuk

Lebih terperinci

Sebelum dihidangkan, masakan anda perlu diketahui rasanya. Apa yang harus anda lakukan? Mencicipi, artinya mengambil. yang akan dihidangkan

Sebelum dihidangkan, masakan anda perlu diketahui rasanya. Apa yang harus anda lakukan? Mencicipi, artinya mengambil. yang akan dihidangkan Apa yang dimaksud SAMPLING? Sebelum dihidangkan, masakan anda perlu diketahui rasanya. Apa yang harus anda lakukan? Mencicipi, artinya mengambil sedikit untuk menyimpulkan rasa masakan yang akan dihidangkan

Lebih terperinci

iii Universitas Kristen Maranatha

iii Universitas Kristen Maranatha Abstrak Penelitian ini dilakukan untuk memperoleh gambaran mengenai motivasi prososial pada Guru Sekolah Dasar Kristen X Bandung. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif dengan teknik pengambilan

Lebih terperinci

DATA DAN PENYAJIAN DATA STATISTIKA PERTEMUAN KE-2. OLEH ; MUHAMMAD YUSUF AWALUDDIN

DATA DAN PENYAJIAN DATA STATISTIKA PERTEMUAN KE-2. OLEH ; MUHAMMAD YUSUF AWALUDDIN DATA DAN PENYAJIAN DATA STATISTIKA PERTEMUAN KE-2. OLEH ; MUHAMMAD YUSUF AWALUDDIN DATA DAN PENYAJIAN DATA STATISTIKA PERTEMUAN KE-2 Oleh ; Muhammad Yusuf Awaluddin OVERVIEW Statistic : Nilai yg dihitung

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 2. Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology

Statistik Bisnis 2. Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology Statistik Bisnis 2 Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology ONE-TAIL TESTS One-Tail Tests In many cases, the alternative hypothesis focuses on a particular direction H 0 : μ 3 H 1 : μ < 3 H

Lebih terperinci

ABSTRAK. iii. Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. iii. Universitas Kristen Maranatha ABSTRAK Penelitian ini dilaksanakan untuk mengetahui derajat Self-Efficacy Beliefs dalam mempromosikan produk Wine dan Spirits yang dimiliki sales Shop X Bandung. Penelitian ini menggunakan metode deskriptif

Lebih terperinci

JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI & PENDIDIKAN ISSN : VOL. 3 NO. 1 MARET 2011

JURNAL TEKNOLOGI INFORMASI & PENDIDIKAN ISSN : VOL. 3 NO. 1 MARET 2011 PENENTUAN JUMLAH DIGIT YANG PENTING (MANDATORY) PADA KOMPUTASI NUMERIK UNTUK PENGAMBILAN KEPUTUSAN (KASUS : NILAI AKHIR MATA KULIAH) Hastuti 1 ABSTRACT The process of numerical computation is usually done

Lebih terperinci

RISKESDAS Modul IPKM. Modul MDG s. Modul Biomedis. penyajian sampai domain kabupaten/kota. domain provinsi, subsampel dari Modul IPKM.

RISKESDAS Modul IPKM. Modul MDG s. Modul Biomedis. penyajian sampai domain kabupaten/kota. domain provinsi, subsampel dari Modul IPKM. RISKESDAS 2013 Modul IPKM Modul MDG s Modul Biomedis Modul IPKM penyajian sampai domain kabupaten/kota. Modul MDG s penyajian sampai domain provinsi, subsampel dari Modul IPKM. Modul Biomedis penyajian

Lebih terperinci

MORT ALIT AS DAN MORBIDITAS CEDERA PADA ANAK Dl KABUPATEN PROBOLINGGO DAN TULUNGAGUNG-JAWA TIMUR 2005

MORT ALIT AS DAN MORBIDITAS CEDERA PADA ANAK Dl KABUPATEN PROBOLINGGO DAN TULUNGAGUNG-JAWA TIMUR 2005 MORT ALIT AS DAN MORBIDITAS CEDERA PADA ANAK Dl KABUPATEN PROBOLINGGO DAN TULUNGAGUNG-JAWA TIMUR 2005 Yuslely Usman, Soewarta Kosen, Martuti Budiharto' ABSTRACT Background: In Indonesia, births and deaths

Lebih terperinci

Metode kuantitatif: Randomisasi 12 O K TO BER 2016

Metode kuantitatif: Randomisasi 12 O K TO BER 2016 Metode kuantitatif: Randomisasi PANJI FO RTUNA H ADI SO EMARTO M ETO DE, AP LI K ASI DAN M ANAJEM EN P ENELI TIAN K ESM AS S2 I K M FK UP 12 O K TO BER 2016 Random selection vs random allocation Dua jenis

Lebih terperinci

SKRIPSI DARMAN NABABAN

SKRIPSI DARMAN NABABAN SKRIPSI ANALISIS PERSONAL FINANCIAL LITERACY DAN FINANCIAL BERHAVIOR MAHASISWA STRATA I FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA OLEH: DARMAN NABABAN 080502177 PROGRAM STUDI MANAJEMEN DEPARTEMEN MANAJEMEN

Lebih terperinci