Oleh: KELOMPOK SOYA E46. Ahmad Mukti Almansur Batara Manurung Ika Novi Indriyati Indana Saramita Rachman Sali Subakti Tri Wulandari
|
|
- Yandi Dharmawijaya
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 TUGAS KELOMPOK METODE KUANTITATIF MANAJEMEN Oleh: KELOMPOK SOYA E46 Ahmad Mukti Almansur Batara Manurung Ika Novi Indriyati Indana Saramita Rachman Sali Subakti Tri Wulandari Dosen: Lukytawati Anggraeni, Ph. D PROGRAM STUDI MAGISTER MANAJEMEN DAN BISNIS SEKOLAH PASCASARJANA INSTITUT PERTANIAN BOGOR 2014
2 SOAL : Set Data Excel Fungsi Konsumsi Buatlah model persamaan konsumsi C sebagai fungsi dari tingkat pendapatan Yd, Tingkat pembelanjaan barang dan jasa (wealth) dan real interest PENYELESAIAN : Tahapan dalam pembuatan model persamaan Konsumsi adalah sebagai berikut : 1. Identifikasi Variabel Dependent dan Independent Menurut Teori Ekonomi Makro, faktor-faktor yang mempengaruhi Konsumsi adalah : Yd = Tingkat Pendapatan Wealth = Tingkat Pembelanjaan atau Expenses terhadap Barang atau Jasa Real Interest = Tingkat bunga di Bank (bisa disebut trend bunga bank naik dan turun) Tingkat Konsumsi Jadi pada kasus ini, variable Dependent adalah Konsumsi (Y) dan Variabel Independet adalah Yd (Tingkat Pendapatan) (X1), Wealth (X2) dan tingkat bunga real (X3), Y = Konsumsi X 1 = Tingkat Pendapatan (Yd), X 2 = Wealth dan X3 = tingkat persentase bunga bank n = 55 Tahun (1957 s/d 2010) Year C Yd wealth real interest rate
3 2. Melakukan pemodelan dengan Minitab Model 1 : Regressi Berganda dengan rumus : Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 Dengan asumsi semua factor menjadi variable dependent dan independent Hasil dari Minitab General Regression Analysis: Consumsi (Y) versus Yd (X1), Wealth (X2),... Consumsi (Y) = Yd (X1) Wealth (X2) Real Interest rate (X3) Constant Yd (X1) Wealth (X2) Real Interest rate (X3) S = R-Sq = 99.94% R-Sq(adj) = 99.94% PRESS = R-Sq(pred) = 99.92% Analysis of Variance Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F Regression Yd (X1) Wealth (X2) Real Interest rate (X3) Error Total Source P Regression Yd (X1) Wealth (X2) Real Interest rate (X3) Error Total Fits and Diagnostics for Unusual Observations Consumsi Obs (Y) Fit SE Fit Residual St Resid X R R X R R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
4 Model 2 : Regressi Berganda dengan Dummy Y = a + b1x1 + b2x2 + b3d Model ini menjadikan factor Real interest sebagai tingkat perubahan suku bunga, bila naik mendapatkan score 1 dan bila turun mendapatkan score 0, Table data terolah sebagai berikut Y (X1) (X2) D
5 Hasil pengolahan minitab : 1/28/2014 9:54:17 PM Welcome to Minitab, press F1 for help. General Regression Analysis: Y versus (X1), (X2), D Y = (X1) (X2) D Constant (X1) (X2) D S = R-Sq = 99.94% R-Sq(adj) = 99.93% PRESS = R-Sq(pred) = 99.91% Analysis of Variance Source DF Seq SS Adj SS Adj MS F P Regression (X1) (X2) D Error Total Fits and Diagnostics for Unusual Observations Obs Y Fit SE Fit Residual St Resid R R X R R denotes an observation with a large standardized residual. X denotes an observation whose X value gives it large leverage.
6 Interpretasi dan Kesimpulan data : Model 1 : Consumsi (Y) = Yd (X1) Wealth (X2) Real Interest rate (X3) Constant Yd (X1) Wealth (X2) Real Interest rate (X3) S = R-Sq = 99.94% R-Sq(adj) = 99.94% PRESS = R-Sq(pred) = 99.92% Model 2 : Y = (X1) (X2) D Constant (X1) (X2) D S = R-Sq = 99.94% R-Sq(adj) = 99.93% PRESS = R-Sq(pred) = 99.91% 1. Kedua model memiliki tingkat korelasi yang sama yaitu R-sq model 1 = 99.94% dan model 2 = %, sehingga kedua model bisa digunakan. 2. Model ini menggambarkan bahwa tingkat konsumsi dipengaruhi oleh faktor pendapatan, pembelanjaan barang dan jasa serta tingkat suku bunga real, dengan 99.94% bisa dijelaskan dengan model dan 0.06% diluar model. 3. Model1 : Untuk setiap kenaikan tingkat pendapatan (X1) sebesar 1 %, maka akan terjadi kenaikan konsumsi sebesar % konsumsi ceteris paribus, dan setiap kenaikan pembelanjaan (X2) sebesar 1%, maka akan terjadi kenaikan konsumsi sebesar 0.03% ceteris paribus, dan setiap kenaikan suku bunga (X3) sebesar 1% maka akan terjadi penurunan konsumsi sebesar 5.52 % ceteris paribus 4. Model 2: Untuk setiap kenaikan tingkat pendapatan (X1) sebesar 1%, maka akan terjadi kenaikan konsumsi sebesar 0.727% konsumsi ceteris paribus, dan setiap kenaikan pembelanjaan (X2) sebesar 1%, maka akan terjadi kenaikan konsumsi sebesar 0.036% konsumsi ceteris paribus, kemudian dalam kondisi suku bunga naik (>0) maka akan terjadi penurunan konsumsi sebesar 16.3% dan bila suku bunga turun tidak memberikan efek terhadap konsumsi.
Pencilan. Pencilan adalah pengamatan yang nilai mutlak sisaannya jauh lebih besar daripada sisaan-sisaan lainnya
Pencilan Pencilan adalah pengamatan yang nilai mutlak sisaannya jauh lebih besar daripada sisaan-sisaan lainnya Bisa jadi terletak pada tiga atau empat simpangan baku atau lebih jauh lagi dari rata-rata
Lebih terperinciJumlah tanggungan (org) Lama bekerja di kawasan TWA (thn)
LAMPIRAN 88 Lampiran 1. Data Responden Masyarakat Desa Karang Tengah 11 No Jenis pekerjaan Jenis kelamin (L=1 ; P=) Umur (thn) Lama pendidikan (thn) Jumlah tanggungan (org) Lama bekerja di kawasan TWA
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN Bab ini akan menguraikan proses, hasil serta pembahasan dari pengolahan data yang telah dilakukan. Analisis pengolahan data dilakukan dengan mengggunakan software Minitab
Lebih terperinciProgram Magister Manajemen dan Bisnis Institut Pertanian Bogor 2014
TUGAS Metode Kuantitatif Manajemen Analisis Regresi pada Data Penjualan Tahunan Lezat Fried Chicken (LFC) Disusun sebagai Tugas Akhir Triwulan I Mata Kuliah Metode Kuantitatif Manajemen Disusun Oleh :
Lebih terperinciSTK511 Analisis Statistika. Pertemuan 4 Sebaran Penarikan Contoh
STK511 Analisis Statistika Pertemuan 4 Sebaran Penarikan Contoh Konsep Dasar Suatu statistik, misalnya, adalah fungsi dari peubah acak sering kita tulis. Idea dasaranya : Karena adalah peubah acak, maka
Lebih terperinciLAMPIRAN. Lampiran 1. Tipe Penggunaan Lahan di Kabupaten Bogor
LAMPIRAN Lampiran 1. Tipe Penggunaan Lahan di Kabupaten Bogor No Penggunaan lahan No Reklasifikasi Penggunaan Lahan 1 Tanah Kosong diperuntukkan 1 Tanah kosong 2 Tanah rusak (Terlantar/Rusak/Galian) 3
Lebih terperinciLampiran 1. Distribusi Nilai WTP Responden Terhadap Paket Wisata Jogging Track Plus
Lampiran 1. Distribusi Nilai WTP Responden Terhadap Paket Wisata Jogging Track Plus WTP Jumlah Responden Persentase WTPx ΣResponden NO. (Rp) (orang) (%) (Rp) 1 3 6 11,3 18 2 35 6 11,3 21 3 4 2 3,8 8 4
Lebih terperinciLampiran 1. Peta Tempat Pengambilan Data Waduk Cirata Kecamatan Mande Kabupaten Cianjur. (Sumber : Googlemaps.com, 2013)
71 Lampiran 1. Peta Tempat Pengambilan Data Waduk Cirata Kecamatan Mande Kabupaten Cianjur (Sumber : Googlemaps.com, 2013) Lampiran 2. Kuisioner Penelitian 72 73 74 75 NO Lampiran 3. Produksi Ikan Mas
Lebih terperinciAnalisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya
Analisis Regresi 2 Pokok Bahasan : Multikolinier & penanganannya TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : Mahasiswa dapat menjelaskan adanya multikolinieritas pada regresi linier berganda serta prosedur penanganannya
Lebih terperinciLAMPIRAN A RANCANGAN DAN ANALISIS PERCOBAAN DENGAN METODE RESPONSE SURFACE MENGGUNAKAN MINITAB 16 SOFTWARE
LAMPIRAN A RANCANGAN DAN ANALISIS PERCOBAAN DENGAN METODE RESPONSE SURFACE MENGGUNAKAN MINITAB 16 SOFTWARE LA-1 Rancangan Percobaan Optimasi Hidrolisis Selulosa dari Tandan Kosong Kelapa Sawit Rancangan
Lebih terperinciPengaruh Suku Bunga, Inflasi dan Kurs terhadap Perkembangan Harga Saham PT. Telkom Tbk Menggunakan Analisis Regresi
Pengaruh Suku Bunga, Inflasi dan Kurs terhadap Perkembangan Harga Saham PT. Telkom Tbk Menggunakan Analisis Regresi Novita Homer 1, Jantje D. Prang 2, Nelson Nainggolan 3 1 Program Studi Matematika, FMIPA,
Lebih terperinciAnalisis Regresi 2. Multikolinier & penanganannya
Analisis Regresi 2 Pokok Bahasan : Multikolinier & penanganannya TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : Mahasiswa dapat menjelaskan adanya multikolinieritas pada regresi linier berganda serta prosedur penanganannya
Lebih terperinciLAPORAN PRAKTIKUM. Mata Kuliah : Penerapan Komputer Tanggal : 21 Desember Nama : Desi Aryanti Dosen : Ir. Rini Herlina M.S
LAPORAN PRAKTIKUM Mata Kuliah : Penerapan Komputer Tanggal : 21 Desember 2009 Nama : Desi Aryanti Dosen : Ir. Rini Herlina M.S NRP : D14070066 Asisten Dosen : 1. Revan M. 2. Ratu Fika Hertaviani KORELASI
Lebih terperinciLampiran 1. Harga Beberapa Komoditas Pertanian Jawa Barat Per tanggal 31 Juli 2009
Lampiran 1. Harga Beberapa Komoditas Pertanian Jawa Barat Per tanggal 31 Juli 2009 No Komoditas Harga Per Kg 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 Bawang Daun Brokoli Bawang Merah Bawang Putih Buncis
Lebih terperinciLAMPIRAN 1 PROSEDUR ANALISIS
LAMPIRAN 1 PROSEDUR ANALISIS 1.a. Prosedur Analisis 1.a.1. Analisis COD Standard Methode yang digunakan Hach Method 8000 Tata Cara / Langkah-Langkah Pengujian 1. Homogenkan 100 ml sampel selama 30 detik
Lebih terperinciPerancangan dan Analisis Data Percobaan Pertanian. Sutoro BB BIOGEN
Perancangan dan Analisis Data Percobaan Pertanian Sutoro BB BIOGEN PRINSIP PERANCANGAN PERCOBAAN Ulangan (replication) Pengacakan (randomization) Pengendalian tempat percobaan (local control) Percobaan
Lebih terperinciLampiran 1. Deskripsi Ubi Jalar Kuningan Putih berdasarkan Berita Resmi PVT (Pendaftaran Varietas Lokal)
Lampiran 1. Deskripsi Ubi Jalar Kuningan Putih berdasarkan Berita Resmi PVT (Pendaftaran Varietas Lokal) 112 Lampiran 2. Pola Tata Niaga Ubi Jalar di Kabupaten Kuningan IX Petani / Produsen V VI I II Industri
Lebih terperinciLampiran 1. Kuisioner Penelitian
Lampiran 1. Kuisioner Penelitian INSTITUT PERTANIAN BOGOR FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN DEPARTEMEN EKONOMI SUMBERDAYA DAN LINGKUNGAN Jl. Kamper Level 5 Wing 5 Kampus IPB Darmaga Bogor (16680) Telp. (0251)
Lebih terperinciLampiran 1. Daftar Isian Konsumen Air Rumah Tangga Selama Satu Hari. Nama Waktu Takaran Gayung Pagi
Lampiran 1. Daftar Isian Konsumen Air Rumah Tangga Selama Satu Hari Nama Waktu Takaran Gayung 1 2 3 4 5 6 7 8 Pagi Siang Sore Malam Lampiran 1. Lanjutan Kegiatan RT (mandi,mesak,cuci) Waktu Pagi Takaran
Lebih terperinciLampiran 1. Berbagai Jenis Salak Di Indonesia
LAMPIRAN - LAMPIRAN Lampiran 1. Berbagai Jenis Salak Di Indonesia No. Nama Daerah Asal Rasa Ukuran/Warna Kulit 1 Bali Ds. Sibetan, Bali Manis, kering, tidak masir, daging buah tebal Kecil sampai sedang,
Lebih terperinci(Halaman ini sengaja dikosongkan)
DAFTAR PUSTAKA Christensen, R., 1991. Linier Models for Multivariate, Time Series, and Spatial Data. Springer Verlag, New York Draper, N. Dan Smith, H., 1992. Analisis Regresi Terapan, edisi kedua. Diterjemahkan
Lebih terperinciBAB 6 KESIMPULAN. X 1 = faktor kecepatan X 2 = faktor tekanan X 3 = faktor suhu. 0,4583 X 1 X 2, dimana:
BAB 6 KESIMPULAN 6.. Kesimpulan Dari penelitian yang telah dilakukan, maka kesimpulan yang diperoleh sebagai berikut:. Berdasarkan proses brainstorming, wawancara dan hasil penyebaran kuesioner awal diperoleh
Lebih terperinciMetode 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 terperinciLAMPIRAN A. Prosedur pembuatan larutan dalam penelitian pemanfaatan minyak goreng bekas. labu takar 250 ml x 0,056 = 14 gram maka
LAMPIRAN A PROSEDUR PEMBUATAN LARUTAN Prosedur pembuatan larutan dalam penelitian pemanfaatan minyak goreng bekas menjadi sabun cuci piring cair yaitu: 1. Pembuatan Larutan KOH 10% BM KOH = 56, -- 56 /
Lebih terperinciREGRESI LINEAR SEDERHANA
REGRESI LINEAR SEDERHANA y (x 3,y 3 ) d 3 (x 5,y 5 ) d 5 d 2 (x 2,y 2 ) d (x 1 1,y 1 ) d 4 (x 4,y 4 ) x Definisi: Dari semua kurva pendekatan terhadap satu set data, kurva yang memenuhi sifat bahwa nilai
Lebih terperinciLampiran 1. Produksi Manis di Kabupaten Kerinci Tahun 2011
LAMPIRAN 91 Lampiran 1. Produksi Manis di Kabupaten Kerinci Tahun 2011 Kecamatan LUAS TANAM (Ha) Komposisi tanaman ( Ha) TB M TM TTM/T R Total 1122 Produksi (Ton) Produktivitas (Kg/Ha) Jumlah petani Gunung
Lebih terperinciLampiran 1. No. Alat dan Bahan Spesifikasi Unit/Satuan Pemeliharaan dan Percobaan Pengambilan dan Pembuatan Preparat Pengukuran Parameter
LAMPIRAN 4 Lampiran. Alat dan Bahan yang Digunakan pada Penelitian No. Alat dan Bahan Spesifikasi Unit/Satuan Pemeliharaan dan Percobaan. Akuarium pemeliharaan 00 x 4 x 4 cm 2/- 2. Akuarium pemeliharaan
Lebih terperinciLAMPIRAN. Lampiran 1. Kuesioner untuk Pengunjung
LAMPIRAN Lampiran 1. Kuesioner untuk Pengunjung Kuesioner penelitian: Penilaian Ekonomi dan Prospek Pengembangan Wisata TWA Gunung Pancar. Oleh: Devina Marcia Rumanthy Sihombing (H44070045). Departemen
Lebih terperinciBAB V KESIMPULAN DAN SARAN
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. KESIMPULAN 1. Daerah yang menjadi titik peramalan Pemodelan Prediksi Penyebaran Polutan Kali Surabaya terletak pada segmen Muara Kali Tengah sampai dengan Pintu Dam Gunungsari.
Lebih terperinciAHP CASE. Corporate Planning. Dosen : Prof. Dr. Ir. Marimin, MSc KELOMPOK SOYA:
AHP CASE Corporate Planning Dosen : Prof. Dr. Ir. Marimin, MSc KELOMPOK SOYA: AHMAD MUKTI ALMANSUR BATARA MANURUNG IKA NOVI INDRIATI INDANA SARAMITA RACHMAN SALI SUBAKTI TRI WULANDARI P056131942.46E P056132022.46E
Lebih terperinciLampiran 1. Bagan Struktur Organisasi Perusahaan
LAMPIRAN Lampiran 1. Bagan Struktur Organisasi Perusahaan Hijauan Cikalong Lapangan Cikalong Pakan Cikalong Kandang Cikalong Direktur Operasional Lapangan Cikanjung Hijauan Cikanjung Pakan Cikanjung Anak
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH. Tahapan selanjutnya dalam metode Six Sigma adalah analisa. Setelah
BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 TAHAP ANALISIS (ANALYZE) Tahapan selanjutnya dalam metode Six Sigma adalah analisa. Setelah melakukan pengukuran untuk mengetahui akar masalah secara kuantitatif. Alat
Lebih terperinciTABEL VOLUME LOKAL MERANTI MERAH (Shorea leprosula Miq) DAN MERANTI KUNING (Shorea multiflora Miq) DI AREAL IUPHHK-HA PROVINSI KALIMANTAN TENGAH
TABEL VOLUME LOKAL MERANTI MERAH (Shorea leprosula Miq) DAN MERANTI KUNING (Shorea multiflora Miq) DI AREAL IUPHHK-HA PROVINSI KALIMANTAN TENGAH INDRA PERMADI DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN
Lebih terperinciDAFTAR PUSTAKA. Albin, D., 2001, The Use of Statistical Experimental Design for PCB Process Optimization, Inggris.
BAB 6 KESIMPULAN 6.1. Kesimpulan Kesimpulan yang diperoleh berdasarkan penelitian yang telah dilakukan yaitu: 1. Faktor yang berpengaruh terhadap jumlah cacat roti smeer adalah faktor metode pembuatan
Lebih terperinciAPLIKASI FUNGSI PRODUKSI COBB-DOUGLAS DALAM MENESTIMASI PENDAPATAN PAJAK HOTEL KOTA SURAKARTA BERDASARKAN JUMLAH TENAGA KERJA DAN PENGUNJUNG HOTEL
APLIKASI FUNGSI PRODUKSI COBB-DOUGLAS DALAM MENESTIMASI PENDAPATAN PAJAK HOTEL KOTA SURAKARTA BERDASARKAN JUMLAH TENAGA KERJA DAN PENGUNJUNG HOTEL UNG GARBA SKRIPSI: ditulis dan diajukan untuk memenuhi
Lebih terperinciVII. ANALISIS REALISASI KUR DI BRI UNIT TONGKOL
VII. ANALISIS REALISASI KUR DI BRI UNIT TONGKOL 7.1. Faktor-faktor yang Mempengaruhi Realisasi KUR Hubungan antara faktor-faktor yang mempengaruhi realisasi KUR dapat dimodelkan kedalam suatu fungsi permintaan.
Lebih terperinciLampiran 1 Radas kopolimerisasi pencangkokan dan penautan silang onggok dengan akrilamida. Nitrogen
LAMPIRAN Lampiran 1 Radas kopolimerisasi pencangkokan dan penautan silang onggok dengan akrilamida 225 Nitrogen 6 7 5 4 6 7 5 4 8 3 8 3 9 2 9 2 10 1 11 1 10 Lampiran 2 Diagram alir penelitian Sampel onggok
Lebih terperinciLampiran 1 Analisis hubungan debit aliran dengan tinggi muka air di Sub DAS Melamon
LAMPIRAN 40 41 Lampiran 1 Analisis hubungan debit aliran dengan tinggi muka air di Sub DAS Melamon No Tanggal Hujan S t V air TMA A P Q ratarat (m) (m/s) (m) (m 2 ) (m) (m 3 /s) a N Beton (A/P) 2/3 S 0.5
Lebih terperinciPENYUSUNAN TABEL VOLUME LOKAL KAYU PERTUKANGAN JENIS JATI PLUS PERHUTANI
PENYUSUNAN TABEL VOLUME LOKAL KAYU PERTUKANGAN JENIS JATI PLUS PERHUTANI (Tectona grandis L.f.) DI KPH NGAWI PERUM PERHUTANI DIVISI REGIONAL JAWA TIMUR ABDINAL SIANTURI DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS
Lebih terperinciANALISIS REGRESI DENGAN EXCEL
ANALISIS REGRESI DENGAN EXCEL Dalam statistik, regresi merupakan salah satu peralatan yang populer digunakan, baik pada ilmu-ilmu sosial maupun ilmu-ilmu eksak. Karenanya, software-software statistik umumnya
Lebih terperinciMODEL PENDUGA TABEL VOLUME POHON MERANTI DI PT INHUTANI II SUB UNIT MALINAU KALIMANTAN UTARA I WAYAN ARTHA WIJAYA
MODEL PENDUGA TABEL VOLUME POHON MERANTI DI PT INHUTANI II SUB UNIT MALINAU KALIMANTAN UTARA I WAYAN ARTHA WIJAYA DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2017 PERNYATAAN
Lebih terperinciBAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN
BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN 6.1. Kesimpulan 1. Faktor-faktor yang mempengaruhi kualitas hasil proses produksi Genteng Super DD Hidrolik.adalah: a. Komposisi jenis lempung (faktor A) b. Kecepatan penggilingan
Lebih terperinciBAB 10 ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA
BAB 10 ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA Analisis regresi linier merupakan salah satu jenis metode regresi yang paling banyak digunakan. Regresi linier sederhana terdiri atas satu variabel terikat (dependent)
Lebih terperinciHubungan Linier Jumlah Penduduk Yang Bekerja dengan Belanja Langsung
139 LAMPIRAN 2 Hubungan Linier Jumlah Penduduk Yang Bekerja dengan Belanja Langsung Dependent Variable: Belanja Langsung Linear.274 19.584 1 52.000 57.441.239 The independent variable is Jumlah penduduk
Lebih terperinciPerencanaan dan Analisis Eksperimen dengan Minitab
UNIVERSITAS MUHAMMADIYAH PALANGKARAYA LEMBAGA PENELITIAN DAN PENGABDIAN PADA MASYARAKAT KARYA PENGABDIAN PADA MASYARAKAT Perencanaan dan Analisis Eksperimen dengan Minitab Haryadi NIDN 0003116401 i HALAMAN
Lebih terperinciLampiran 1 Deskripsi Statistik Variabel Fungsi Permintaan TMR Tahun 2011
LAMPIRAN 08 Lampiran Deskripsi Statistik Variabel Fungsi Permintaan TMR Tahun 20 Variabel N Rata-rata Minimum Maksimum Standar Deviasi Y 00 3,0 60 6,996 TC 00 54005 5000 400000 74965,665 I 00 25338000
Lebih terperinciPENGENDALIAN KUALITAS KERAMIK DENGAN PENDEKATAN DESIGN OF EXPERIMENT
PENGENDALIAN KUALITAS KERAMIK DENGAN PENDEKATAN DESIGN OF EXPERIMENT EPOKSI UNTUK JENIS CACAT PINHOLE (Studi kasus pada PT. American Standard Indonesia) Meriastuti Ginting ST, MT 1 Arleen Wirjawan 2 ABSTRACT
Lebih terperinciLAMPIRAN A. Daftar Riwayat Hidup. Kartu Mata Kuliah. Surat Keterangan Survey Tugas Akhir
111 LAMPIRAN A Daftar Riwayat Hidup Kartu Mata Kuliah Surat Keterangan Survey Tugas Akhir SURAT KETERANGAN SURVEY TUGAS AKHIR 114 115 LAMPIRAN B Faktor Batas Kendali Peta Variabel FAKTOR BATAS KENDALI
Lebih terperinciANGKA BENTUK DAN MODEL VOLUME KAYU AFRIKA (Maesopsis eminii Engl) DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI, JAWA BARAT DIANTAMA PUSPITASARI
ANGKA BENTUK DAN MODEL VOLUME KAYU AFRIKA (Maesopsis eminii Engl) DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI, JAWA BARAT DIANTAMA PUSPITASARI DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciTABEL VOLUME POHON KELOMPOK JENIS MERANTI DI PT GUNUNG MERANTI KALIMANTAN TENGAH DWI NUGROHO PUTRANTO
TABEL VOLUME POHON KELOMPOK JENIS MERANTI DI PT GUNUNG MERANTI KALIMANTAN TENGAH DWI NUGROHO PUTRANTO DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2017 PERNYATAAN MENGENAI
Lebih terperinciB. Kontrol negatif C. Sediaan ekstrak pegagan D. Sediaan pegagan segar E. Sediaan air rebusan pegagan
Lampiran 1. Data Uji Statistik Tabel 1.1. Data dan analisis histologis pankreas tikus putih yang diinduksi aloksan monohidrat dengan berbagai bentuk sediaan pegagan (Centella asiatica (L.) Urban) dalam
Lebih terperinciLampiran 1. Hasil Analisi Regressi
LAMPIRAN Lampiran 1. Hasil Analisi Regressi BULAN KINERJA KREDIT UMKM (Rp juta) RATA2 SUKU BUNGA KREDIT (%) NPL (%) Jan-09 227.040 14,11 3,98 Feb-09 229.889 14,02 4,25 Mar-09 235.747 13,97 4,47 Apr-09
Lebih terperinciPENGARUH HUTANG JANGKA PANJANG TERHADAP PROFITABILITAS PT RAMAYANA LESTARI SENTOSA
PENGARUH HUTANG JANGKA PANJANG TERHADAP PROFITABILITAS PT RAMAYANA LESTARI SENTOSA (Effect of Long-Term Debt to Profitability) Oleh/By: Anna Setiana Dosen STIE Kesatuan ABSTRAK Keputusan pendanaan merupakan
Lebih terperinciMata Kuliah: Statistik Inferensial
ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BERGANDA OUTLINE Bagian I Statistik Induktif Metode dan Distribusi Sampling Teori Pendugaan Statistik Pengujian Hipotesa Sampel Besar Pengertian Bentuk Fungsi, Variabel, dan
Lebih terperinciAnalisis Regresi 2. Mendeteksi pencilan dan penanganannya
Analss Regres Pokok Bahasan : Mendeteks penclan dan penanganannya TUJUAN INSTRUKSIONAL KHUSUS : Mahasswa dapat mendeteks adanya penclan pada regres lner berganda Penclan Penclan adalah pengamatan yang
Lebih terperinciTabel Perhitungan Waktu Standar
waktu baku = = waktu 3,39 normal 100 % 100 % 17 % 100 % 100 % % allowance = 4,08 menit /container. Tabel Perhitungan Waktu Standar No 1 2 3 Proses Kerja Memindakan container dari tanah ke truk (L1) Memindakan
Lebih terperinciMODEL REGRESI LINIER DALAM MELIHAT KEBERHASILAN BELAJAR SISWA SMU
S-19 MODEL REGRESI LINIER DALAM MELIHAT KEBERHASILAN BELAJAR SISWA SMU Siti Sunendiari Universitas Islam Bandung (Unisba) e-mai : sunen_diari@yahoo.com 1. ABSTRAK Keberhasilan dalam proses belajar mengajar
Lebih terperinciARGEN PURNAREZKA EA01
ANALISIS FAKTOR FAKTOR YANG MEMPENGARUHI KEPUTUSAN KONSUMEN DALAM PEMILIHAN KREDIT PADA BANK PERMATA (Studi kasus Bank PERMATA Djuanda Pecenongan) ARGEN PURNAREZKA 11210014 3EA01 LATAR BELAKANG MASALAH
Lebih terperinciANGKA BENTUK DAN MODEL VOLUME PUSPA (Schima wallichii (DC.) KORTH) DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI, JAWA BARAT FIRDHA JULIANTARI
ANGKA BENTUK DAN MODEL VOLUME PUSPA (Schima wallichii (DC.) KORTH) DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI, JAWA BARAT FIRDHA JULIANTARI MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR
Lebih terperinciHUBU GA THERMAL OUTPUT DE GA VOLUME LIMBAH HASIL AKTIVITAS DEKOMISIO I G STUDI KASUS : REAKTOR PE ELITIA DI JEPA G
HUBU GA THERMAL OUTPUT DE GA VOLUME LIMBAH HASIL AKTIVITAS DEKOMISIO I G STUDI KASUS : REAKTOR PE ELITIA DI JEPA G Susetyo Hario Putero, or Aprina Hadiani Program Studi Teknik Nuklir, Jurusan Teknik Fisika,
Lebih terperinciSTK511 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 terperinciOptimasi Kekerasan Kampas Rem Dengan Metode Desain Eksprimen
Optimasi Kekerasan Kampas Rem Dengan Metode Desain Eksprimen Didik Wahjudi Amelia Dosen Fakultas Teknologi Industri, Jurusan Teknik Mesin - Universitas Kristen Petra Tomy Suhartojo Alumni Fakultas Teknologi
Lebih terperinciOleh : Fuji Rahayu W ( )
Oleh : Fuji Rahayu W (1208 100 043) JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2012 Indonesia sebagai negara maritim Penduduk Indonesia
Lebih terperinciDisusun Oleh: : Echa Saefulloh Hermansyah NPM : Pembimbing : Titi Nugraheni, SE., MM.
PENGARUH FAKTOR PSIKOLOGIS KONSUMEN TERHADAP KEPUTUSAN NASABAH MEMILIH PERBANKAN SYARIAH (Studi Kasus Pada Bank Muamalat Indonesia Kantor Cabang Bekasi, Kalimalang) Disusun Oleh: Nama : Echa Saefulloh
Lebih terperinciBAB 11 ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA
BAB 11 ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA Selain regresi linier sederhana, metode regresi yang juga banyak digunakan adalah regresi linier berganda. Regresi linier berganda digunakan untuk penelitian yang
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. independen dari listrik adalah satuan kilowatt (kwh), untuk minyak adalah
36 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1. Hasil Pengolahan Data Data yang diambil untuk varibel dependen adalah produk domestic bruto di Jakarta period 1995 2005 dalam satuan rupiah. Sedangkan variabel
Lebih terperinciModerating and Controll Variable 1
Moderating and Controll Variable Seringkali dalam penelitian membuat model yang memasukkan moderating dan controll variable seperti diperlihatkan dalam Grafik dibawah ini. Pada Grafik kita lihat model
Lebih terperinciBAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. sekunder deret waktu (time series) mulai dari Januari 2013 sampai
BAB V HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Analisis dan Hasil Regresi Semua data yang digunakan dalam analisis ini merupakan data sekunder deret waktu (time series) mulai dari Januari 2013 sampai Desember
Lebih terperinciRegresi Linear Sederhana (Tunggal)
Regresi Linear Sederhana (Tunggal) Analislah variabel X dan Y dengan menggunakan teknik Regresi Linear Sederhana, dengan langkah-langkah: No. X X2 Y No. X X2 Y 2 0 6 2 2 5 2 0 2 5 22 3 4 6 3 0 9 6 23 0
Lebih terperinciDAFTAR PERTANYAAN KARAKTERISTIK PENGUNJUNG TAMAN WISATA ALAM TANGKUBAN PERAHU
32 Lampiran 1 DAFTAR PERTANYAAN KARAKTERISTIK PENGUNJUNG TAMAN WISATA ALAM TANGKUBAN PERAHU A. Data Pribadi Responden 1. Nomor responden :.. 2. Jenis kelamin :.. 3. Umur :.. 4. Pendidikan tertinggi :..
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN. variabel independen dengan dependen, apakah masing-masing variabel
BAB IV PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian 4.1.1 Analisis Regresi Berganda Analisis regresi berganda adalah hubungan secara linear antara dua atau lebih variabel independen. Analisis ini untuk mengetahui arah
Lebih terperinci5 KESIMPULAN DAN SARAN
5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1 Kesimpulan (1) Perikanan gillnet di Perairan Pantai Karangantu, Kabupaten Serang-Provinsi Banten, dengan analisis produksi Cobb-Douglas menghasilkan persamaan (model) Y = 0.31-0.04
Lebih terperinciPENENTUAN MODEL HUBUNGAN KEPADATAN PENDUDUK DAN FAKTORNYA MENGGUNAKAN METODE FORWARD SELECTION
PENENTUAN MODEL HUBUNGAN KEPADATAN PENDUDUK DAN FAKTORNYA MENGGUNAKAN METODE FORWARD SELECTION (DETERMINING POPULATION DENSITY AND THE FACTORS MODELS BY USING FORWARD SELECTION METHOD) Puji Subekti 1,
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. bunga dan inflasi selama kurun waktu Februari sampai dengan Desember 2009.
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Deskriptif Dari hasil pengamatan diperoleh data kenaikan dan/atau penurunan tingkat bunga dan inflasi selama kurun waktu Februari sampai dengan Desember
Lebih terperinciRancangan Acak Lengkap. Created by : Ika Damayanti, S.Si, M.Si
Rancangan Acak Lengkap Created b : Ika Damaanti, S.Si, M.Si RAL (Rancangan Acak Lengkap) Desain dimana perlakuan dikenakan sepenuhna secara acak kepada unit- unit eksperimen. Desain ini dapat digunakan
Lebih terperinciBAB I. REGRESI LINIER BERGANDA
BAB I. REGRESI LINIER BERGANDA Membuka program SPSS kemudian memilih tab sheet Variable View. Melakukan input variabel yang akan diteliti pada sheet Variable View. Input dilakukan dengan memperhatikan
Lebih terperinciSTK511 Analisis Statistika. Pertemuan - 1
STK511 Analisis Statistika Pertemuan - 1 PERKULIAHAN 1. Dosen : Anang Kurnia (anangk@apps.ipb.ac.id) 2. Asisten : Septian Rahardiantoro 3. Waktu : Rabu > 08.00 09.40 Jumat > 08.00 10.00 4. Office Hours
Lebih terperinciPENGARUH GAYA KEPEMIMPINAN DAN MOTIVASI TERHADAP KINERJA KARYAWAN ALAM WISATA RESTO. Ahmad Mustakim
PENGARUH GAYA KEPEMIMPINAN DAN MOTIVASI TERHADAP KINERJA KARYAWAN ALAM WISATA RESTO Ahmad Mustakim 10213444 PENDAHULUAN LATAR BELAKANG MASALAH Seorang pemimpin juga merupakan merupakan salah satu cara
Lebih terperinciLampiran 1 Hasil olah data regresi logistik (Model Logit)
LAMPIRAN 139 140 141 Lampiran 1 Hasil olah data regresi logistik (Model Logit) option ls=133 nodate nonumber; PROCIMPORTOUT= Kepemilikan Cendana DATAFILE= "D:\NTT\Rev-Proposal\Data final des_11_ok.xls"
Lebih terperinciMODEL PENDUGA BIOMASSA POHON AGATHIS (Agathis loranthifolia) BERDIAMETER KECIL DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI, JAWA BARAT MUSTOFA
MODEL PENDUGA BIOMASSA POHON AGATHIS (Agathis loranthifolia) BERDIAMETER KECIL DI HUTAN PENDIDIKAN GUNUNG WALAT, SUKABUMI, JAWA BARAT MUSTOFA DEPARTEMEN MANAJEMEN HUTAN FAKULTAS KEHUTANAN INSTITUT PERTANIAN
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. A. Deskripsi Data. Tabel 4.1. Hasil Perolehan Data Tahun 2008 sampai dengan Tahun 2011
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Data 1. Analisa Perkembangan Derivatif Analisa perkembangan derivatif di Indonesia dengan mengunakan 49 perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia sebagai
Lebih terperinciREGRESI BEDA DAN REGRESI RIDGE Ria Dhea Layla N.K 1, Febti Eka P. 2 1)
REGRESI BEDA DAN REGRESI RIDGE Ria Dhea Layla N.K 1, Febti Eka P. 2 1) 1311105003 2) 1311106009 email: 1) riadhea0863@yahoo.co.id 2) febti08.10@gmail.com ABSTRAK Analisis regresi dalam statistika adalah
Lebih terperinciRegresi dengan Microsoft Office Excel
Regresi dengan Microsoft Office Excel Author: Junaidi Junaidi 1. Pengantar Dalam statistik, regresi merupakan salah satu peralatan yang populer digunakan, baik pada ilmu-ilmu sosial maupun ilmu-ilmu eksak.
Lebih terperinciAnalisis Regresi 2. Pokok Bahasan : Review Regresi Linier Sederhana dan Berganda
Analisis Regresi Pokok Bahasan : Review Regresi Linier Sederhana dan Berganda Tuuan Instruksional Khusus : Mahasiswa dapat menelaskan regresi linier sederhana dan berganda dan asumsi-asumsi yang mendasarinya
Lebih terperinciKUESIONER PENELITIAN
Lampiran 1. Angket/Kuisioner KUESIONER PENELITIAN Kepada Yth : Bapak/Ibu/Saudara Di tempat Bersama ini saya, Nama : Novi Aisha NIM : 10709038 Keterangan : Mahasiswa Magister Ilmu Manajemen Sekolah Pasca
Lebih terperinciPENERAPAN METODE SPC DAN TAGUCHI DALAM IDENTIFIKASI FAKTOR KECACATAN PRODUK RIM
PENERAPAN METODE SPC DAN TAGUCHI DALAM IDENTIFIKASI FAKTOR KECACATAN PRODUK RIM Cahyono dan Mulki Siregar Teknik Industri Universitas Islam Jakarta cahyono76@gmail.com Abstrak Meminimalkan produk cacat
Lebih terperinciSTATISTIKA I. Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta. Kode Matakuliah: PAI111, 2sks Tujuan Instruksional Umum:
STATISTIKA I Ari Wibowo, MPd Prodi PAI Jurusan Tarbiyah STAIN Surakarta Kode Matakuliah: PAI111, 2sks Tujuan Instruksional Umum: Setelah mengikuti mata kuliah ini selama satu semester, mahasiswa akan dapat
Lebih terperinciANALISIS REGRESI REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR REGRESI KUADRATIK REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUBIK
REGRESI NON LINIER ANALISIS REGRESI REGRESI LINEAR REGRESI NONLINEAR REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR BERGANDA REGRESI KUADRATIK REGRESI KUBIK Membentuk gars lurus Membentuk Gars Lengkung Regres
Lebih terperinciLampiran 1. Kuesioner Penelitian
Lampiran 1. Kuesioner Penelitian INSTITUT PERTANIAN BOGOR FAKULTAS EKONOMI DAN MANAJEMEN DEPARTEMEN EKONOMI SUMBERDAYA DAN LINGKUNGAN Jl.Kamper Level 5 Wing 5 Kampus IPB Dramaga Bogor 16680 Telp. (0251)
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambar Umum Objek Penelitian 1. Tempat dan Waktu Penelitian Proses peneliti ini di perkirakan membutuhkan waktu november sampai dengan juni 2016. Penelitian ini dilaksanakan
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Jumlah Uang Beredar (JUB) dalam arti luas (M 2 ) dan BI Rate dari tahun
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1. Gambaran Umum Dalam penelitian ini, yang menjadi objek penelitian adalah inflasi, Jumlah Uang Beredar (JUB) dalam arti luas (M 2 ) dan BI Rate dari tahun 2010 sampai tahun
Lebih terperinciRegresi. Data : Untuk melakukan regresi linear, langkah-langkah sebagai berikut, 1. Pilih Stat > Regression > Regression
Regresi Fungsi regresi yang tersedia pada Minitab yang dibahas disini adalah regresi tipe least squares regression atau kuadrat terkecil, sedangkan regresi tipe logaritma walaupun juga tersedia dalam Minitab
Lebih terperinciVI. FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN RUMAH TANGGA TERHADAP CABAI MERAH KERITING
VI. FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI PERMINTAAN RUMAH TANGGA TERHADAP CABAI MERAH KERITING 6.1. Model Permintaan Rumah Tangga Terhadap Cabai Merah Keriting Model permintaan rumah tangga di DKI Jakarta
Lebih terperinciLampiran 2. Instansi/Lembaga Sebagai Responden
Lampiran 2. Instansi/Lembaga Sebagai Responden No. Instansi/Lembaga Jumlah Responden (Orang) 1. Dinas Kehutanan dan Perkebunan Aceh 2 2. Bapedal Aceh 2 3. Balai Konsevasi Sumberdaya Alam (KSDA) Provinsi
Lebih terperinciTINJAUAN ATAS SHONDA KUIPER, "INTRODUCTION TO MULTIPLE REGRESSION : HOW MUCH IS YOUR CAR WORTH?"
TINJAUAN ATAS SHONDA KUIPER, "INTRODUCTION TO MULTIPLE REGRESSION : HOW MUCH IS YOUR CAR WORTH?" Rivan Syamsurijal Biya, ST. 163118 Program Magister Teknik Industri Univeristas Trisakti Abstrak Multiple
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan dijelaskan mengenai proses dan hasil serta pembahasan dari pengolahan data yang telah dilakukan. Sebagai alat bantu analisis digunakan software MS Excel
Lebih terperinciANALISIS PENGARUH DANA PIHAK KETIGA, BI RATE DAN RETURN ON ASSETS (ROA) TERHADAP PEMBERIAN KREDIT PADA BANK BUMN
ANALISIS PENGARUH DANA PIHAK KETIGA, BI RATE DAN RETURN ON ASSETS (ROA) TERHADAP PEMBERIAN KREDIT PADA BANK BUMN Nama : Dian Ayu Lestari NPM : 12212022 Jurusan : Manajemen Dosen Pembimbing : Neltje F.
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. independent yaitu dana pihak ketiga, tingkat suku bunga SBI, tingkat Non
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskriptif Statistik Deskripsi variabel yang digunakan dalam penelitian ini meliputi nilai minimum, nilai maksimum, mean, dan standar deviasi dari tiga variabel
Lebih terperinciANALISA VARIABEL DUMMY INDEPENDEN NON LINEAR DENGAN REGRESI BERGANDA
ANALISA VARIABEL DUMMY INDEPENDEN NON LINEAR DENGAN REGRESI BERGANDA 1. Tinjauan Teoritis Analisa Dummy Variabel Dummy variabel merupakan variabel-variabel yang sesungguhnya merupakan variabel yang bersifat
Lebih terperinci