(Drs. Saliman, M.Pd.)

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "(Drs. Saliman, M.Pd.)"

Transkripsi

1 (Drs. Salma, M.Pd.)

2 Stadar Kompetes Sesudah megkut mata kulah, mahasswa dharapka mampu megguaka statstka secara tepat dalam kegata peelta lmah.

3 Mafaat Mata Kulah Mata kulah sagat bermafaat bag mahasswa dalam melaksaaka peelta tdak saja utuk memapulas data, tetap juga dapat melakuka deskrps da aalss secara tepat karakterstk obyek yag dtelt, dapat meemuka hubuga atar berbaga varable, da selajutya dapat megembagka geeralsas utuk meeragka gejala-gejala yag lebh luas serta membuat predks tetag kejada- kejada yag aka datag

4 Deskrps Mata Kulah Ruag lgkup mata kulah mecakup pembahasa tetag peraa statstka dalam peelta, kosep dasar statstka, statstka deskrptf da statstka feresal, statstka parametrk da statstka oparametrk, betuk data da skala pegukura data statstk, peyaja data, dstrbus ormal, rata-rata, rata, meda da modus, stadar devas da stadar score, propors, aalss regres da korelas, hpotess, uj ch-kuadrat.

5 Pegalama Belajar Selama megkut perkulaha mahasswa dwajbka: 1. Megkut kegata ceramah, taya jawab da dskus d kelas.. Berpartspas aktf bertukar pkra, megugkapka hasl-hasl observas da hasl pegalama d lapaga, da 3. Megerjaka tugas-tugas dvdual

6 Evaluas Hasl Belajar: Keberhasla mahasswa dalam perkulaha dtetuka oleh prestas yag bersagkuta dalam : 1.Kehadra mmal 75%..Partspas Kegata Kelas. 3.Tugas-Tugas Hara. 4.Uja Tegah Semester. 5.Uja Akhr Semester.

7

8 Pegerta Statstka Ilmu Pegetahua yag berhubuga dega cara-cara pegumpula, peyaja, pegolaha da pegaalsaa data serta cara-cara pearka kesmpula da pegambla keputusa secara tepat, bak, telt, hat-hat, megkut cara-cara da teor yag bear da dapat dpertaggugjawabka (Sudjaa, Sukla).

9 Pegerta Statstka Metode Ilmah utuk megumpulka, megorgasr, meyajka da megaalss data, serta meark kesmpula yag vald da megambl keputusa yag tepat berdasarka hasl aalss data (Spegel, Shukla).

10 Pegerta Statstk Dpaka utuk meyataka sekumpula data, umumya dalam betuk agka yag dsajka dalam betuk tabel atau dagram yag melukska atau meggambarka suatu persoala, ms. Statstk Peduduk, statstk kecelakaa lalu ltas.

11 Pegerta Statstk Dpaka utuk meyataka ukura-ukura yag dperoleh dar sampel peelta, sepert: rata-rata, rata, smpaga baku, perse atau propors. Cotoh: Rata-Rata Statstk artya rata-rata yag berlaku utuk sampel.

12 Pegerta Statstk Ada pegguaa stlah hpotess statstk, yag artya hpotess yag dperluka utuk meguj asums- asums statstk yatu persyarata tertetu yag harus dpeuh agar dapat dpertaggugjawabka utuk megguaka tekk-tekk tertetu msalya aalss regres da korelas, uj-t, dll. yag mepersyaratka a.l. ormaltas data.

13 Statstk sbg suatu metode yg dguaka dlm pegumpula & aalss data berupa agka sehgga dpt dperoleh formas yg bermafaat. Pegerta megadug maka gada, yatu: (a) kumpula data berupa agka, da (b) keseluruha metode pegumpula da aalss data.

14 Statstk dapat dguaka utuk meyataka ukura sebaga wakl dar kumpula data megea suatu hal yag dperoleh berdasarka perhtuga megguaka sebaga data yag dambl dar keseluruha tetag masalah tertetu, sedag statstka merupaka pegetahua yag berhubuga dega caracara pegumpula data, pegolaha, aalss, da kesmpula.

15 BEBERAPA ISTILAH DASAR Statstk da Statstka. Statstk dar seg bahasa berart data, sedagka statstka adalah lmu yag mempelajar data tersebut. Statstka Deskrptf da Statstka Iferesa. Statstka deskrptf adalah metode-metode yag berkata dega pegumpula da peyaja suatu gugus data sehgga memberka formas yag bergua. Statstka feresa mecakup semua metode yag berhubuga dega aalss sebaga data utuk kemuda sampa pada peramala atau pearka kesmpula megea keseluruha gugus data dukya.

16 BEBERAPA ISTILAH DASAR Populas da Cotoh. Populas adalah keseluruha pegamata yag mejad perhata kta. Cotoh adalah suatu hmpua baga dar data. Cotoh Acak Sederhaa. Suatu cotoh acak sederhaa pegamata adalah suatu cotoh yag dplh sedemka rupa sehgga setap hmpua baga yag berukura dar populas tersebut mempuya peluag terplh yag sama.

17 BEBERAPA ISTILAH DASAR Statstk da Parameter. Statstk adalah sembarag la yag mejelaska cr suatu cotoh. Parameter adalah sembarag la yag mejelaska cr populas. Datum da Data. Datum adalah betuk tuggal dar data berupa satu la hasl pegamata atau hasl pegukura. Data adalah betuk jamak dar datum berupa sekumpula la hasl pegamata atau hasl pegukura.

18 Tugas Jelaska dega satu alea ruag lgkup pegguaa stlah statstk!

19

20 Pera Statstka dalam Peelta Aalss statstka merupaka salah satu alat atau tekk yag sagat petg utuk megaalss data peelta secara lmah. Dega aalss statstka yag dlakuka dega tepat da bear, dharapka aka dperoleh kesmpula yag bear, obyektf, da dapat dpertaggugjawabka da atas dasar tu dapat dambl keputusa yag bear da bermaka.

21 1. Mela hasl pembagua masa lampau da utuk membuat recaa masa depa;. Melakuka tdaka-tdaka yag perlu dalam mejalaka tugas pembagua; 3. Sebaga metode dalam melakuka peelta; 4. Utuk megetahu apakah cara yag baru lebh bak dar cara yag lama; 5. Utuk meetapka model yag perlu daut; 6. Utuk meetapka tgkat hubuga atar faktor; 7. Utuk meetapka pemlha faktor-faktor tertetu gua kepetga stud lebh lajut; 8. Dapat dguaka dalam pegembaga bdag pegetahua laya.

22 Tugas Berka tga cotoh kokrt peraa statstka dalam peelta

23

24 1. Meurut betukya: (a) kategor (data kualtatf), da (b) Blaga (data kuattatf);. Meurut sumberya: (a) data teral, da (b) data eksteral; 3. Meurut cara memperolehya: (a) data prmer, da (b) data sekuder; 4. Meurut waktu pegumpula: (a) cross secto, da (b) tme seres;

25 Sumber data prmer: 1. Wawacara lagsug;. Wawacara tdak lagsug; 3. Iformas yag ddperoleh dar korespode; 4. Iformas dar daftar pertayaa yg dkrm lewat pos; 5. Pecatata berdasar pada daftar pertayaa. Sumber data sekuder: 1. Sumber yag dpublkaska, sepert lapora dar badabada terasoal, lapora stas pemertah, publkas dar stas sem pemertah, da publkas hasl peelta dvdual;. Sumber yag tdak dpublkaska

26 Bear/ Dapat Dpercaya DATA STATISTIKA (Keteraga atau fakta Megea suatu persoala) Berbetuk Kategor Kualtataf Berbetuk Blaga Kuattatf Data Dskrt Nomal Ordal Data Kotu Iterval Raso

27 Betuk Data Kotu: hasl megukur atau membag, ms. luas gedug, tgg bada, berat bada. Deskrt: hasl meghtug atau memblag, ms. jumlah gedug, jumlah orag, omor/rakg 1,. 3, dst.

28 Skala Pegukura Data Skala Iterval: meghaslka Data Iterval Skala Raso: meghaslka Data Raso. Skala Nomal: meghaslka Data Nomal Skala Ordal: meghaslka Data Ordal.

29 Data Iterval Data yag memlk skala terval tertetu, msalya la prestas belajar. Nla memlk terval (1.50-,49), la 3 memlk terval (, ), dst. Data terval tdak bsa dbadgka. Ms. Nla 3 s A (dar.50) tdak sama dega la 3 s B (dar 3.49).

30 Data Raso Merupaka blaga yag sebearya, ms. Pajag 5 m, 10 m, tetap dapat 0 m. Berat 5 kg, 10 kg, dapat 0 kg. Data raso dapat dbadgka msalya berat kg adalah separuh dar berat 4 kg. Berbeda dega la belum tetu separuh dar la 4. Data raso memlk 0 mutlak, artya memag betul-betul ol.

31 Data Nomal Data hasl meghtug atau memblag msalya jumlah orag, jumlah gedug, dsb. Berbetuk frekues yag termasuk kategor tertetu, msalya kategor pra 100 orag, kategor perempua 150 orag. Tdak dapat dpecah-pecah ke dalam ukura pecaha.

32 Data Ordal Berbetuk rakg atau perg- kat, msalya rakg satu, rakg dua da seterusya. Jarak tap rakg tdak perlu sama. Dalam kods tertetu data ordal dapat dolah dega tekk korelas Spearma.

33 Tugas Berka masg-masg dua cotoh data terval, raso, oma, da ordal!

34

35 Peyaja Data Stem ad Leaf Dsplay Boxplots Schematc plot Hstogram Dstrbus Frekues Kumulatf

36 Stem ad Leaf Dsplay (dagram daha dau) (10)

37 Boxplot (Box ad Whskers Plot) Boxplot of T-Bdg T-Bdg 3 Whskers 1 BOX maksmum Q1 Q Q3 0 Whskers 19 mmum

38 .3. Eksploras data dega grafs Schematc plot Upper outer fece = q 0, IQR Upper er fece = q 0, IQR/ Lower er fece = q 0,5 Lower outer fece = q 0,5-3 IQR/ - 3 IQR 30 Boxplot of T-Bdg 5 T-Bdg

39 .3. Eksploras data dega grafs (schematc plot) Boxplot of T-Bdg; T-Jkt Data T-Bdg T-Jkt

40 .4. Eksploras data dega grafs Hstogram 45 FREKUENSI BAGI HASIL 9 TANAMAN KEDELAI RICHLAND FREKUENSI HASIL (GR/TANAMAN)

41 .5. Eksploras data dega grafs Dstrbus Frekues Kumulatf DISTRIBUSI FREKUENSI KUMULATIF USIA 150 WANITA PESERTA PROGRAM KB JUMLAH ( ORG ) < 15 < 0 < 5 < 30 < 35 < 40 < 45 USIA ( TH ) JUMLAH ( PERSEN ) 100% DISTRIBUSI FREKUENSI KUMULATIF USIA 150 WANITA PESERTA PROGRAM KB 80% 60% 40% 0% 0% < 15 < 0 < 5 < 30 < 35 < 40 < 45 USIA ( TH )

42 .5. Eksploras data dega grafs Dstrbus Frekues Kumulatf 100% FREKUENSI HARI HUJAN BULANAN DI KARANGKATES - MALANG 90% JUMLAH KEJADIAN 80% 70% 60% 50% 40% 30% 0% 10% 6-31 HR 1-5 HR 16-0 HR HR 6-10 HR 0-5 HR 0% BULAN

43 Tugas Buatlah skema sebuah daftar bars kolom utuk meyajka data tetag jazah yag dberka (Sarjaa, Magster, Doktor) meurut jes kelam (Lak-lak da perempua) oleh tap fakultas d 5 uverstas. Jumlah fakultas d tap uverstas tdak perlu sama. Sebutka keguaa peyaja data dalam betuk dagram atau gars! Buatlah sebuah tabel hasl pegukura yag d dalamya terkadug agka- agka yag merupaka data yag berskala omal, ordal da terval!

44 NOTASI PENJUMLAHAN () Dega megguaka huruf Yua (sgma kaptal) utuk meyataka pejumlaha, kta dapat meulska jumlah sembarag blaga: x 1 kta baca pejumlaha x, dar 1 sampa. Blaga 1 da masg-masg dsebut batas bawah da batas atas pejumlaha. Sehgga: 1 x x 1 x x 3... x

45 NOTASI PENJUMLAHAN () Msalka dar sebuah percobaa yag megamat turuya bobot bada selama perode 6 bula. Data yag tercatat adalah 15, 10, 18, da 6 klogram. Jka la pertama kta lambagka dega x 1 yag kedua x, da demka seterusya, maka kta dapat meulska x 1 =15, x =10, x 3 =18, da x 4 =6, kta dapat meulska jumlah empat perubaha bobot tersebut sebaga: 4 1 x x 1 x x x x x

46 NOTASI PENJUMLAHAN () Batas bawah pejumlaha tdak harus dmula dar agka 1 da begtu pula batas atas pejumlaha tdak harus sampa agka terbesar (). Sebaga cotoh: 3 x x x Subscrp pada batas bawah pejumlaha dapat pula dgatka dega huruf la asalka kosste dalam hal pegguaaya. Sebaga cotoh: j 1 x j atau k 1 x k atau l 1 x l

47 NOTASI PENJUMLAHAN () Batas bawah pejumlaha tdak harus berupa subskrp. Msalya, jumlah sembla blaga asl pertama dapat dtulska sebaga: 9 1 x Jka batas bawah da batas atas pejumlaha tdak dtulska, hal tersebut berart mejumlah seluruh blaga. Sehgga: x x 1

48 NOTASI PENJUMLAHAN ( NOTASI PENJUMLAHAN () Beberapa dall Pejumlaha Pejumlaha jumlah dua atau lebh peubah sama dega jumlah masg-masg pejumlahaya. Jad: z y x z y x Jka c adalah suatu kostata, maka: x c cx 1 1 c c 1 da

49 NOTASI PENJUMLAHAN ( NOTASI PENJUMLAHAN () y y x x y x y x r Setelah mempelajar otas pejumlaha (), perhatka rumus utuk mecar la koefse korelas lear (r) d bawah : Rumus tersebut aka mudah dselesaka. Satu hal yag perlu dperhatka: x x 1 1

50 NILAI STATISTIKA DESKRIPTIF MINIMUM, yatu la yag palg kecl dar keseluruha la dalam satu buah gugus data (varabel). MAXIMUM, yatu la yag palg besar dar keseluruha la dalam satu buah gugus data (varabel). SUM, yatu jumlah dar keseluruha la dalam satu buah gugus data (varabel). UKURAN PEMUSATAN DATA. UKURAN KERAGAMAN DATA.

51 x NILAI STATISTIKA DESKRIPTIF UKURAN PEMUSATAN DATA Mea / Rata-Rata / Rataa / Nla Tegah / Nla Harapa : x 1 1 y Cotoh (X): y x 7 x ,571

52 NILAI STATISTIKA DESKRIPTIF UKURAN PEMUSATAN DATA Meda, yatu la yag possya tepat berada d tegah setelah data durutka (jka bayak data gajl), atau ratarata dar dua la yag possya d tegah setelah data durutka (jka bayak data geap). Cotoh 1: durutka jad Medaya adalah 13 (la pada suku ke-4). Cotoh : durutka jad Medaya adalah (7 + 5) / = 6,5

53 NILAI STATISTIKA DESKRIPTIF UKURAN PEMUSATAN DATA Modus, yatu la yag memlk frekwes mucul palg tgg. Dalam satu buah gugus data dapat memlk lebh dar satu modus, khusus yag memlk dua modus dsebut bmodus. Apabla semua la dalam suatu gugus data memlk frekwes mucul yag sama, maka gugus data tersebut dkataka tdak memlk modus. Cotoh 1: modusya adalah 13 Cotoh : modusya adalah 9 da 13 (bmodus) Cotoh 3: tdak memlk modus

54 NILAI STATISTIKA DESKRIPTIF UKURAN KERAGAMAN DATA Wlayah (Rage), yatu selsh dar la terkecl da terbesar. Cotoh: Wlayahya = 16 9 = 7 Ragam (Varas), dhtug megguaka rumus: N 1 x N data populas s 1 x x 1 data cotoh (sample)

55 NILAI STATISTIKA DESKRIPTIF UKURAN KERAGAMAN DATA Cotoh Kasus: Pembadga harga kop dalam bugkus 00 gram d empat toko kelotog yag dplh secara acak meujukka keaka dar harga bula sebelumya sebesar 1, 15, 17, da 0 rupah. Htuglah ragam cotoh keaka harga kop tersebut! Jawab: Nla tegah cotoh kta peroleh dega perhtuga: x 4 4 x x 16

56 NILAI STATISTIKA DESKRIPTIF Jawab (lajuta): Dega demka, s 1 s UKURAN KERAGAMAN DATA x x x s ,33

57 NILAI STATISTIKA DESKRIPTIF UKURAN KERAGAMAN DATA Dega megguaka kuadrat smpaga utuk meghtug ragam, bak populas maupu cotoh, kta memperoleh suatu besara dega satua yag sama dega kuadrat satua semula. Jad jka data asalya dalam satua meter (m), maka ragamya mempuya satua meter kuadrat (m ). Agar dperoleh ukura keragama yag mempuya satua yag sama dega satua asalya, sepert halya pada wlayah, kta akarka ragam tersebut. Ukura yag dperoleh dsebut smpaga baku (Stadard Devas).

58 NILAI STATISTIKA DESKRIPTIF UKURAN KERAGAMAN DATA Smpaga baku (Stadard devato), dhtug megguaka rumus: N 1 x N s 1 x 1 x data populas data cotoh (sample) Dar cotoh kasus keaka harga kop, la smpaga bakuya adalah: s s 11,33 3,366

59 NILAI STATISTIKA DESKRIPTIF NILAI STATISTIKA DESKRIPTIF UKURAN KERAGAMAN DATA UKURAN KERAGAMAN DATA Hal tersebut, sejala pula dega tampla rumus ragam (varas) atau stadard devas bak utuk data populas maupu data cotoh yag bersesuaa. Tampla rumus Stadard Devas dar data cotoh (sample) dapat pula dtamplka dalam betuk: x x s x x s atau atau

60 NILAI STATISTIKA DESKRIPTIF NILAI STATISTIKA DESKRIPTIF UKURAN KERAGAMAN DATA UKURAN KERAGAMAN DATA x x x x Tugas: Buktka secara perhtuga da secara hukum matematka bahwa rumus pada kedua ss d bawah sama! Salah satu hukum matematka yag dapat dperguaka: b ab a b a

61 KOEFISIEN KORELASI LINEAR DAN KOEFISIEN KOEFISIEN KORELASI LINEAR DAN KOEFISIEN DETERMINASI DETERMINASI Koefse korelas lear (r), berfugs utuk megetahu hubuga perlaku data dalam suatu gugus data (varabel) dega perlaku data pada gugus data (varabel) laya (msal gugus data X da Y). Sfat data: berpasaga, bayak data pada kedua varabel sama. Nla koefse korelas lear dhtug megguaka rumus: y y x x y x y x r

62 KOEFISIEN KORELASI LINEAR DAN KOEFISIEN DETERMINASI Nla koefse korelas yag mugk terjad ada dalam batasa: -1 r Nla koefse korelas tersebut terbag mejad 3 kategor: 1. Korelas (hubuga) postf : 0 < r 1. Tdak berkorelas (tdak berhubuga) : r = 0 3. Korelas (hubuga) egatf : -1 r < 0

63 KOEFISIEN KORELASI LINEAR DAN KOEFISIEN DETERMINASI Art dar la koefse korelas masg-masg kategor: 1. Korelas (hubuga) postf : semak tgg la X maka semak tgg pula la Y atau sebalkya semak redah la X maka aka semak redah pula la Y. (Cotoh kasus: baya promos da pedapata perusahaa).. Tdak berkorelas (tdak berhubuga) : perubaha la (ak turu) yag terjad pada X tdak megakbatka perubaha la (ak turu) pada Y. (Cotoh kasus: tgg bada da gaj karyawa). 3. Korelas (hubuga) egatf : semak redah la X maka aka semak tgg la Y atau sebalkya semak tgg la X aka semak redah la Y. (Cotoh kasus: usa mobl bekas da harga jualya).

64 KOEFISIEN KORELASI LINEAR DAN KOEFISIEN DETERMINASI Cotoh Kasus: Htug da tafsrka koefse korelas bag data berkut : x (tgg) y (bobot) Jawab: Utuk mempermudah, terlebh dahulu dlakuka perhtuga beberapa otas pejumlaha (Σ) yag dperluka dalam rumus. Perhtuga tersebut dlakuka membetuk sebuah tabel sebaga berkut:

65 KOEFISIEN KORELASI LINEAR DAN KOEFISIEN DETERMINASI Cotoh Kasus (lajuta): 6 1 x y x y x.y JUMLAH x y x 786 y 18 x y

66 KOEFISIEN KORELASI LINEAR DAN KOEFISIEN DETERMINASI Cotoh Kasus (lajuta): Dega demka: r [(6)(786) (6)(19) (68)(11) (68) ][(6)(18) (11) ] 0,947 Koefse korelas sebesar 0,947 meujuka adaya hubuga lear postf yag sagat bak atara X da Y, semak tgg ukura tgg bada maka aka semak berat ukura bobot badaya, atau semak redah ukura tgg bada maka aka semak rga ukura bobot badaya.

67 KOEFISIEN KORELASI LINEAR DAN KOEFISIEN DETERMINASI Koefse Determas (KD), dguaka utuk megetahu tgkat pegaruh (%) perubaha la X terhadap perubaha la Y. Dhtug megguaka rumus: Cotoh kasus: KD = r (100%) Apabla korelas atara baya promos yag dkeluarka (X) dega pedapata yag dterma perusahaa (Y) sebesar r = 0,95 tetuka koefse determasya da jelaska! Jawab: KD = r (100%) = (0,95) (100%) = (0,905)(100%) = 90,5% Artya, tgkat pegaruh perubaha baya promos yag dkeluarka terhadap perubaha pedapata yag dterma perusahaa adalah sebesar 90,5% ssaya sebesar 9,75% dpegaruh oleh faktor la.

68 REGRESI LINEAR SEDERHANA REGRESI LINEAR SEDERHANA Fugs dar persamaa regres lear sederhaa: 1. Megetahu pegaruh yata (real) dar varabel bebas (X) atau depedet varable, terhadap varabel terkat (Y) atau depedet varable.. Sebaga alat predks (peramala). Persamaa regres lear sederhaa yag dcar adalah: Dmaa: bx a y ˆ x x y x y x b bx y a

69 Cotoh Kasus: REGRESI LINEAR SEDERHANA Tetuka persamaa gars regres bag data skor tes telegesa da la Statstka I mahasswa baru sebaga berkut: MAHASISWA SKOR TES, X NILAI STATISTIKA I, Y

70 REGRESI LINEAR SEDERHANA Cotoh Kasus (lajuta): Jawab: Kta peroleh bahwa: x y x y x.y JUMLAH

71 Jawab (lajuta): Kta peroleh bahwa: 1 1 REGRESI LINEAR SEDERHANA 1 1 x 75 y x y x 60,417 y 84, b (1)(61685) (1)(44475) (75)(1011) (75) 1 1 x 0,897 a ( 84,50) (0,897)(60,417) 30,056 Dega demka persamaa gars regresya adalah: yˆ 30,056 0, 897x

72 Art secara umum dar persamaa regres lear sederhaa: Art dar la b: Jka b postf, setap keaka satu satua varabel X aka meakka varabel Y sebesar b satua. Jka b egatf, setap keaka satu satua varabel X aka meuruka varabel Y sebesar b satua. Art dar la a: REGRESI LINEAR SEDERHANA yˆ a bx Pada saat tdak terjad aktvtas pada varabel X (x=0) maka varabel Y aka memlk la sebesar a (la a bsa postf atau egatf).

73 Cotoh Kasus 1: Ketka dlakuka peelta pegaruh dar baya promos (juta rupah) terhadap pedapata perusahaa (juta rupah) ddapatka persamaa regres: yˆ 11 5, 95x Art dar la 5,95: Setap keaka satu juta rupah baya promos yag dkeluarka, aka meakka pedapata perusahaa sebesar 5,95 juta rupah. Art dar la 11: REGRESI LINEAR SEDERHANA Pada saat perusahaa tdak megeluarka baya promos, maka perusahaa mash meerma pedapata sebesar 11 juta rupah.

74 Cotoh Kasus : Ketka dlakuka peelta pegaruh dar usa mobl bekas (bula) terhadap harga jualya (juta rupah) ddapatka persamaa regres: yˆ 15, 5x REGRESI LINEAR SEDERHANA Art dar la -,5: Setap keaka satu bula usa mobl, aka meuruka harga jualya sebesar,5 juta rupah. Art dar la 15: Pada saat melakuka pejuala mobl baru (usa = 0 bula), maka mobl tersebut aka laku seharga 15 juta rupah.

75 PENGUJIAN HIPOTESIS Serg kal, masalah yag dhadap bukalah pedugaa parameter populas tetap berupa perumusa segugus kadah yag dapat membawa pada suatu keputusa akhr yatu meerma atau meolak suatu peryataa atau hpotess megea populas. Sebaga cotoh, seorag peelt masalah kedoktera dmta utuk memutuska, berdasarka bukt-bukt hasl percobaa, apakah suatu vaks baru lebh bak dar pada yag sekarag beredar d pasara; seorag syur mugk g memutuska, berdasarka data cotoh, apakah ada perbedaa ketelta atara dua jes alat ukur; atau seorag ahl sosolog mugk g megumpulka data yag memugkka a meympulka apakah jes darah da wara mata seseorag ada hubugaya atau tdak. Prosedur perumusa kadah yag membawa kta pada peermaa atau peolaka hpotess meyusu cabag utama feresa statstk yag dsebut peguja hpotess.

76 PENGUJIAN HIPOTESIS Tahapa peguja hpotess secara maual: Tahap 1: Tetuka hpotess yag dajuka (H 0 )! Tahap : Tetuka hpotess alteratfya (H 1 )! Tahap 3: Tetuka taraf yata (α)! Tahap 4: Tetuka wlayah krtk peguja da statstk ujya! Tahap 5: Htug la statstk ujya! Tahap 6: Pegambla keputusa.

77 PENGUJIAN HIPOTESIS Tahapa peguja hpotess secara maual: Tahap 1: Tetuka hpotess yag dajuka (H 0 )! Pejelasa: Hpotess yag dajuka merupaka hpotess yag sebearya g dtolak. Utuk peguja oparametrk hpotess dsajka dalam betuk uraa kalmat, sedagka utuk peguja parametrk hpotess dsajka dalam betuk peryataa matematka ataupu uraa kalmat. Dalam peguja parametrk, H 0 yag dtuagka dalam betuk peryataa matematka selalu dalam betuk persamaa (=). Cotoh: H 0 : µ 1 = µ H 0 : β = 0 H 0 : ρ = 0 Tdak boleh dalam betuk pertdaksamaa: H 0 : µ 1 µ H 0 : β > 0 H 0 : ρ < 0

78 Tahapa peguja hpotess secara maual (lajuta): Tahap : Tetuka hpotess alteratfya (H 1 )! PENGUJIAN HIPOTESIS Pejelasa: Hpotess (H 1 ) merupaka alteratf la dar hpotess yag dajuka (H 0 ). Pada peguja parametrk, meggat H 0 selalu dalam betuk persamaa (=) maka alteratf laya (H 1 ) adalah salah satu betuk pertdaksamaa (, >, atau <). Cotoh: H 0 : µ 1 = µ maka hpotess alteratf (H 1 ) yag dapat dplh adalah: H 1 : µ 1 µ atau H 1 : µ 1 > µ atau H 1 : µ 1 < µ Hpotess alteratf (H 1 ) maa yag dplh aka tergatug dar tujua akhr peguja hpotess kta. Betuk hpotess alteratf (H 1 ) yag dguaka aka meujuka peguja yag dlakuka apakah satu ss (oe taled) atau dua ss (two taled). Betuk H 1 yag megguaka tada (tdak sama dega) merupaka betuk uj dua ss (two taled), sedagka yag megguaka tada > (lebh besar) atau < (lebh kecl) merupaka betuk uj satu ss (oe taled).

79 PENGUJIAN HIPOTESIS Tahapa peguja hpotess secara maual (lajuta): Tahap 3: Tetuka taraf yata (α)! Pejelasa: Taraf yata (α) adalah peluag kesalaha pada saat melakuka peolaka terhadap H 0 padahal H 0 tersebut bear. Besara taraf yata (α) basaya dalam betuk perse (%) dalam retag 0% - 100%. Besar taraf yata (α) yag dguaka terserah kepada kta, amu dega tetap mempertmbagka defs dar taraf yata (α). Semak besar taraf yata (α) yag dguaka, semak buruk kualtas peguja hpotessya. Sebalkya, semak kecl taraf yata (α) yag dguaka, semak bak kualtas peguja hpotessya. Besara taraf yata yag palg serg dguaka para peelt adalah α = 5% = 0,05. Pada saat pembacaa tabel utuk medapatka la krtk dalam peetua wlayah krtk (tahap berkutya), pada peguja dua ss (two taled) maka taraf yata (α) yag dbawa adalah ½ α, tetap pada peguja satu ss (oe taled) maka taraf yata (α) yag dbawa tetap utuh sebesar α.

80 PENGUJIAN HIPOTESIS Tahapa peguja hpotess secara maual (lajuta): Tahap 4: Tetuka wlayah krtk peguja da statstk ujya! Pejelasa: Wlayah krtk adalah wlayah yag secara matemats merupaka daerah utuk peolaka terhadap hpotess yag dajuka (H 0 ). Statstk uj adalah formulas (rumus) yag dguaka pada peguja yag bersesuaa. Setap betuk peguja memlk statstk uj da derajat bebas (degree of freedom) masg-masg. Peetua wlayah krtk dlakuka dega cara: 1. Tetuka la hasl pembacaa tabel la krtk sebara yag bersesuaa dega statstk uj yag dguaka.. Pembacaa tabel dlakuka dega membawa la taraf yata (α atau ½ α) da derajat bebas yag bersesuaa dega statstk uj yag dguaka. 3. Nla hasl pembacaa dguaka utuk membetuk wlayah krtk. Cotoh, pada statstk uj t wlayah krtkya: t htug < -t tabel atau t htug > t tabel utuk uj dua ss (two taled), sedagka utuk uj satu ss (oe taled): t htug < -t tabel atau t htug > t tabel

81 Tahapa peguja hpotess secara maual (lajuta): Tahap 4 (lajuta): Cotoh 1. Vsualsas wlayah krtk uj dua ss (two taled) perbadga / beda dua la tegah dega statstk uj t. H 0 : µ 1 = µ atau µ 1 - µ = 0 H 1 : µ 1 µ atau µ 1 - µ 0 Vsualsas wlayah krtkya: PENGUJIAN HIPOTESIS daerah peolaka H 0 daerah peolaka H 0 daerah peermaa H 0 Betuk umum wlayah krtkya: -t tabel t tabel t htug < -t tabel atau t htug > t tabel

82 Tahapa peguja hpotess secara maual (lajuta): Tahap 4 (lajuta): Cotoh. Vsualsas wlayah krtk uj satu ss (oe taled) perbadga / beda dua la tegah dega statstk uj t. H 0 : µ 1 = µ atau µ 1 - µ = 0 H 1 : µ 1 > µ atau µ 1 - µ > 0 PENGUJIAN HIPOTESIS Vsualsas wlayah krtkya: daerah peolaka H 0 daerah peermaa H 0 Betuk umum wlayah krtkya: t tabel t htug > t tabel

83 Tahapa peguja hpotess secara maual (lajuta): Tahap 4 (lajuta): Cotoh 3. Vsualsas wlayah krtk uj satu ss (oe taled) perbadga / beda dua la tegah dega statstk uj t. H 0 : µ 1 = µ atau µ 1 - µ = 0 H 1 : µ 1 < µ atau µ 1 - µ < 0 Vsualsas wlayah krtkya: PENGUJIAN HIPOTESIS daerah peolaka H 0 daerah peermaa H 0 Betuk umum wlayah krtkya: -t tabel t htug < -t tabel

84 PENGUJIAN HIPOTESIS Tahapa peguja hpotess secara maual (lajuta): Tahap 5: Htug la statstk ujya! Pejelasa: Pada tahap kta lakuka perhtuga berdasarka data yag terseda da rumus statstk uj yag dguaka. Hasl perhtuga statstk uj aka dguaka utuk rujuka terhadap wlayah krtk. Tahap 6: Pegambla keputusa: Pejelasa: Pada taraf yata (α) yag dguaka, tolak H 0 apabla statstk uj jatuh dalam wlayah krtk, tetap apabla statstk uj jatuh d luar wlayah krtk maka termalah H 0! Pada saat keputusa tolak H 0, maka kta dapat meympulka hasl peguja hpotess sesua dega peryataa pada hpotess alteratf (H 1 ) yag dguaka. Pada saat keputusa terma H 0, kta tdak membuat kesmpula tetap peryataa bahwa data kta tdak cukup kuat utuk meolak H 0.

85 PENGUJIAN HIPOTESIS Beberapa peguja hpotess yag aka dpelajar: 1. Uj perbadga / beda dua la tegah (compare meas).. Uj kebebasa megguaka Ch-Square. 3. Uj keleara persamaa regres lear sederhaa. 4. Uj la kostata persamaa regres lear sederhaa. 5. Uj la koefse varabel X pada persamaa regres lear sederhaa. 6. Uj la koefse korelas lear.

86 PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Perbadga / Beda Dua Nla Tegah Cotoh Kasus: Mata kulah Statstka dberka pada 1 mahasswa dega metode perkulaha yag basa. Kelas la yag terdr dar 10 mahasswa dber mata kulah yag sama tetap dega metode perkulaha megguaka baha yag telah terprogramka. Pada akhr semester mahasswa kedua kelas tersebut dberka uja yag sama. Kelas pertama mecapa la rata-rata 85 dega smpaga baku 4, sedagka kelas yag megguaka baha terprogramka memperoleh la rata-rata 81 dega smpaga baku 5. Ujlah hpotess bahwa kedua metode perkulaha Statstka tu sama, dega megguaka taraf yata 10% atau 0,10. Asumska bahwa kedua populas tu meghampr sebara ormal dega ragam yag sama.

87 Jawab: PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Perbadga / Beda Dua Nla Tegah Msalka µ 1 adalah la rata-rata semua mahasswa yag megkut mata kulah Statstka dega metode basa, da µ adalah la rata-rata semua mahasswa yag megkut mata kulah Statstka dega metode terprogramka. Tahap 1: H 0 : µ 1 = µ atau µ 1 - µ = 0 Tahap : H 1 : µ 1 µ atau µ 1 - µ 0 Tahap 3: α = 0,10 da ½α = 0,05 (dua ss)

88 PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Perbadga / Beda Dua Nla Tegah Jawab (lajuta): Tahap 4: Hasl pembacaa tabel la krtk sebara t dega taraf yata ½ α = 0,05 da derajat bebas v = 1 + = = 0 ddapatka la 1,75 sehgga wlayah krtkya adalah: t htug < -t tabel atau t htug > t tabel (betuk umum pd uj dua ss) t htug < -1,75 atau t htug > 1,75 Peyaja wlayah krtk sebara t dalam betuk grafk

89 PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Perbadga / Beda Dua Nla Tegah Apabla wlayah krtk sebara t tersebut (dua ss) dsajka dalam betuk grafk, aka terlhat sebaga berkut: wlayah peolaka H 0 wlayah peolaka H 0 wlayah peermaa H 0 -t tabel -1,75 t tabel 1,75 t htug,07

90 Uj Perbadga / Beda Dua Nla Tegah Uj Perbadga / Beda Dua Nla Tegah Jawab (lajuta): Tahap 5: Perhtuga statstk uj t dega rumus: s d x x t p ) 1)( ( ) 1)( ( s s s p PENGUJIAN HIPOTESIS PENGUJIAN HIPOTESIS

91 PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Perbadga / Beda Dua Nla Tegah Jawab (lajuta): Tahap 5: Perhtuga statstk uj t: 1 10 x1 85 s 1 x s 5 s p (11)(16) (9)(5) ,478 t (85 81) ,07

92 PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Perbadga / Beda Dua Nla Tegah Jawab (lajuta): Tahap 6: Keputusa: meggat la t htug =,07 berada dalam wlayah krtk, maka tolak H 0 da smpulka bahwa kedua metode megajar tdak sama. Kesmpula lebh lajut: Karea la t htug jatuh d wlayah krtk baga kaa, maka dapat dsmpulka bahwa metode perkulaha basa lebh bak darpada metode dega baha terprogramka

93 PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Kebebasa dega Ch-Square Cotoh Kasus: Sebaga baha pembahasa, dcotohka hubuga atara agama yag dpeluk dega ketaata berbadah pada peduduk d sebuah kompleks perumaha kawasa Bogor. Dua puluh (0) orag dambl secara acak da dklasfkaska sebaga pemeluk agama Islam, Krste, atau Budha da apakah mereka taat berbadah atau tdak. Frekues yag teramat dcatumka dalam tabel yag dkeal sebaga tabel kotges berkut: Taat Tdak taat Islam Krste Budha Total 4 3 Total Ujlah pada taraf yata α = 5% bahwa kedua peggologa salg bebas (H 0 ), lawa alteratfya bahwa kedua peggologa berhubuga (H 1 )!

94 Jawab: PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Kebebasa dega Ch-Square Tahap 1: H 0 : Peggologa atara agama yag dpeluk da ketaata berbadah bersfat bebas. Tahap : H 1 : Peggologa atara agama yag dpeluk da ketaata berbadah memlk hubuga. Tahap 3: Taraf yata α = 5% = 0,05 Tahap 4: Wlayah krtk

95 Jawab (lajuta): PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Kebebasa dega Ch-Square Tahap 4: Wlayah krtk, hasl pembacaa tabel la krtk sebara Kh- Kuadrat (Ch-Square) dega derajat bebas v = (r-1)(c-1) = (-1)(3-1) = ddapatka la 5,991 dega demka wlayah krtkya 5,991 Dega statstk uj yag dguaka: o e e

96 Jawab (lajuta): PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Kebebasa dega Ch-Square Tahap 5: Perhtuga statstk uj: Frekuesharapa ( totalkolom).( totalbars ) totalpega mataa sehgga ddapatka tabel kotges yag baru: Taat Tdak taat Islam Krste Budha Total 4 (4.) 3 (.8) 4 (4.) 3 (.8) 4 (3.6) (.4) Total

97 Jawab (lajuta): PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Kebebasa dega Ch-Square Tahap 5: Perhtuga statstk uj: (44.) (44.) (43.6) (3.8).8 0,15864 (3.8).8 (.4).4 Tahap 6: Keputusa, karea la 0,15864 jatuh d luar wlayah krtk sehgga hpotess ol (H 0 ) gagal dtolak pada taraf yata 0,05 da dapat dyataka bahwa agama yag dpeluk da ketaata badah salg bebas.

98 PENGUJIAN HIPOTESIS Beberapa Peguja Regres Lear Sederhaa Cotoh Kasus: Sebaga baha pembahasa, berkut data cotoh skor tes telegesa da la UTS mata kulah Statstka I dar 1 mahasswa peserta perkulaha mata kulah tersebut: Mahasswa Skor Tes Itelegesa, X Nla UTS Statstka I, Y

99 PENGUJIAN HIPOTESIS Beberapa Peguja Regres Lear Sederhaa Cotoh Kasus (lajuta): Jka dhtug, persamaa regres da beberapa statstk laya dar data datas aka ddapatka: 1 1 yˆ 30,056 0, 897x x 75 x y 1011 y s 61,174 66, 05 x s y 1 1

100 PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Bag Keleara Regres Pertah: Dega megguaka data skor tes telegesa da la UTS mata kulah Statstka (tersaj d slde terdahulu), ujlah hpotess pada taraf yata 0,05 atau 5% bahwa gars regresya lear! Jawab: Tahap 1: H 0 : Gars regresya lear. Tahap : H 1 : Gars regresya tdak lear. Tahap 3:

101 Jawab (lajuta): PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Bag Keleara Regres Tahap 3: Taraf yataya sebesar α = 5% = 0,05. Tahap 4: Wlayah krtk, berdasarka tabel la krtk sebara F dega derajat bebas pertama v 1 = k- = 4- = da derajat bebas kedua v = -k = 1-4 = 8 pada taraf yata 0,05 ddapatka la tabel 4,46, dega demka wlayah krtkya adalah f htug > 4,46 Dmaa: k = bayakya agka berbeda peyusu varabel X. = bayak data.

102 Jawab (lajuta): Tahap 4: Statstk ujya adalah: PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Bag Keleara Regres f 1 k k Dalam hal : y yj 1 1 b ( 1) sx y. yj

103 Jawab (lajuta): PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Bag Keleara Regres Tahap 5: Perhtuga statstk uj, dar tabel data dperoleh bahwa: x 1 = 50 1 = y 1. = 150 x = 55 = 4 y. = 316 x 3 = 65 3 = 3 y 3. = 69 x 4 = 70 4 = 3 y 4. = 76 Dega demka, (0,897) (11)(61,174) ,667 8,1506

104 Jawab (lajuta): Tahap 5: Dega demka, f 8, ,6667 PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Bag Keleara Regres 8 0,18 Tahap 6: Keputusa, meggat la f htug = 0,18 jatuh d luar wlayah krtk, dega demka terma H 0 da dapat dyataka bahwa gars regresya lear.

105 PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Kostata (a) Regres Lear Sederhaa Pertah: Pada model persamaa regres lear sederhaa Y = α + βx dega megguaka la dugaa α = 30,056 ujlah hpotess bahwa α = 35 pada taraf yata 0,05! Jawab: Tahap 1: H 0 : α = 35 Tahap : H 1 : α 35 Tahap 3: Taraf yata sebesar α = 0,05 da ½α = 0,05 (uj dua arah).

106 PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Kostata (a) Regres Lear Sederhaa Tahap 4: Wlayah krtk, berdasarka tabel la krtk sebara t dega derajat bebas v = = 1 = 10 da taraf yata ½α = 0,05 ddapatka la,8. Sehgga wlayah krtkya: t htug < -t tabel atau t htug > t tabel t htug < -,8 atau t htug >,8 dega statstk uj: t s 0 1 s s b s da s e x 1 x e 1 y x

107 PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Kostata (a) Regres Lear Sederhaa Tahap 5: Perhtuga la statstk uj: s e t ,05 0,805 61,174 18,656 4, 3 30, , , ,489 Tahap 6: Keputusa: karea la t htug = -0,489 jatuh d luar wlayah krtk, maka terma H 0 da yataka bahwa data kta tdak cukup kuat utuk meolak bahwa α = 35.

108 PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Koefse Varabel X (b) Reg. Lear Sederhaa Pertah: Pada model persamaa regres lear sederhaa Y = α + βx, dega megguaka la dugaa b = 0,897 yag dperoleh, ujlah hpotess bahwa β = 0 lawa alteratfya bahwa β > 0 pada taraf yata 0,01! Jawab: Tahap 1: H 0 : β = 0 Tahap : H 1 : β > 0 Tahap 3: Taraf yata sebesar α = 0,01 (uj satu arah).

109 PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Koefse Varabel X (b) Reg. Lear Sederhaa Jawab (lajuta): Tahap 4: Wlayah krtk, berdasarka tabel la krtk sebara t, dega derajat bebas v = = 1 = 10 da α = 0,01 ddapatka la,764. Sehgga wlayah krtkya: t htug >,764 dega statstk uj: s t x 0 e 1 b s 1 da s s b s e y x

110 PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Koefse Varabel X (b) Reg. Lear Sederhaa Jawab (lajuta): Tahap 5: Perhtuga la statstk uj: s e t ,05 0,805 61,174 18,656 4, 3 7,8 11 0, ,3 5,396 Tahap 6: Keputusa: karea la t htug = 5,396 jatuh dalam wlayah krtk, maka tolak H 0 da smpulka bahwa β > 0.

111 Uj Koefse Korelas Lear (r) Uj Koefse Korelas Lear (r) Cotoh Kasus: Sebaga baha pembahasa, kta perhatka data berkut : X (tgg) : Y (bobot) : dar data d atas dapat dperoleh la-la: x y y x x y 0,947 ] (11) ][(6)(18) (68) [(6)(786) (68)(11) (6)(19) y y x x y x y x r PENGUJIAN HIPOTESIS PENGUJIAN HIPOTESIS

112 PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Koefse Korelas Lear (r) Pertah: Ujlah hpotess ol (H 0 ) bahwa tdak ada hubuga atara peubah-peubah tersebut lawa hpotess alteratfya (H 1 ) bahwa terdapat hubuga atara peubah-peubah tersebut, pada taraf yata 0,05! Jawab: Tahap 1: H 0 : Tdak ada hubuga atara peubah tgg da bobot. atau H 0 : ρ = 0 Tahap :

113 Jawab (lajuta): PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Koefse Korelas Lear (r) Tahap : H 1 : Terdapat hubuga atara peubah tgg da bobot. atau H 1 : ρ 0 Tahap 3: Taraf yata α = 0,05 da ½ α = 0,05 (uj dua ss) Tahap 4: Berdasarka la krtk sebara t dega derajat bebas - = 6 = 4 da taraf yata ½ α = 0,05 (uj dua ss) ddapatka la tabel sebesar,776 sehgga wlayah krtkya adalah: t htug < -,776 atau t htug >,776

114 Jawab (lajuta): Tahap 5: Perhtuga statstk uj: PENGUJIAN HIPOTESIS Uj Koefse Korelas Lear (r) t r 1 r 0, {0,947) (0,947)() 0,103 1,894 0,31 5,90 Tahap 6: Keputusa: karea la t htug = 5,90 jatuh dalam wlayah krtk, maka tolak H 0 da smpulka bahwa atara kedua buah varabel tersebut (bobot da tgg) memlk hubuga yag yata (sgfka).

115 MEMBACA PENGUJIAN HIPOTESIS DARI OUTPUT SPSS Beberapa pembacaa uj hpotess yag aka dpelajar: 1. Uj la koefse korelas lear.. Uj keleara persamaa regres lear sederhaa. 3. Uj la kostata persamaa regres lear sederhaa. 4. Uj la koefse varabel X pada persamaa regres lear sederhaa. 5. Uj perbadga dua la tegah (compare meas) 6. Uj kebebasa megguaka Ch-Square.

116 UJI NILAI KOEFISIEN KORELASI Hpotess: H 0 : ρ = 0 H 1 : ρ 0 atau H 0 : Tdak terdapat hubuga (korelas) atara varabel X dega varabel Y. H 1 : Terdapat hubuga (korelas) atara varabel X dega varabel Y. Taraf Nyata : α = 5% = 0,05 Cara Pegambla Keputusa: Tolak H 0 apabla la Sg. (-taled) < taraf yata da smpulka bahwa atara varabel X da varabel Y terdapat hubuga (korelas) yag yata (sgfka). Terma H 0 apabla la Sg. (-taled) taraf yata da yataka bahwa atara varabel X da varabel Y tdak terdapat hubuga (korelas) yag yata (tdak sgfka).

117 UJI KELINEARAN REGRESI Hpotess: H 0 : Gars dar persamaa regresya tdak lear. H 1 : Gars dar persamaa regresya lear. Taraf Nyata: α = 5% = 0,05 Cara Pegambla Keputusa: Tolak H 0 apabla la Sg. dalam tabel ANOVA < taraf yata, da smpulka bahwa gars dar persamaa regresya lear (sgfka). Berdkas bahwa alat aalsa regres cocok dterapka pada data yag dhadap da peguja laya dapat dlajutka. Terma H 0 apabla la Sg. dalam tabel ANOVA taraf yata, da yataka bahwa gars dar persamaa regresya tdak lear (tdak sgfka). Berdkas bahwa alat aalsa regres tdak cocok dterapka pada data yag dhadap da segera beralh ke alat aalsa laya (Tme seres, msalya)

118 UJI KONSTANTA (a) PADA PERSAMAAN GARIS REGRESI LINEAR Hpotess: H 0 : α = 0. H 1 : α 0. Taraf Nyata: α = 5% = 0,05 Cara Pegambla Keputusa: yˆ a bx Tolak H 0 apabla la Sg. dalam tabel Coeffcets yag satu bars dega (Costat) < taraf yata, da smpulka bahwa la kostata dar persamaa regresya berbeda yata (sgfka). Terma H 0 apabla la Sg. dalam tabel Coeffcets yag satu bars dega (Costat) taraf yata, da yataka bahwa kostata dar persamaa regresya tdak berbeda yata (tdak sgfka).

119 UJI KOEFISIEN VARIABEL X (b) PADA PERSAMAAN GARIS REGRESI LINEAR yˆ a bx Hpotess: H 0 : β = 0 (Tdak terdapat pegaruh dar varabel X terhadap varabel Y). H 1 : β 0 (Terdapat pegaruh dar varabel X terhadap varabel Y). Taraf Nyata: α = 5% = 0,05 Cara Pegambla Keputusa: Tolak H 0 apabla la Sg. dalam tabel Coeffcets yag satu bars dega ama varabel X < taraf yata, da smpulka bahwa terdapat pegaruh yag berbeda yata (sgfka) dar varabel X terhadap varabel Y. Terma H 0 apabla la Sg. dalam tabel Coeffcets yag satu bars dega ama varabel X taraf yata, da yataka bahwa pegaruh dar varabel X terhadap varabel Y tdak berbeda yata (tdak sgfka).

120 UJI PERBANDINGAN DUA NILAI TENGAH (COMPARE MEANS) Pared-Samples T Test, utuk data cotoh (sample) yag berhubuga (berkorelas). Idepedet-Samples T Test, utuk data cotoh (sample) yag tdak berhubuga (tdak berkorelas).

121 UJI PERBANDINGAN DUA NILAI TENGAH (COMPARE MEANS) Pared-Samples T Test Hpotess: H 0 : µ 1 = µ atau µ 1 - µ = 0 H 1 : µ 1 µ atau µ 1 - µ 0 Taraf Nyata: α = 5% = 0,05 Cara Pegambla Keputusa: Tolak H 0 apabla la Sg. (-taled) < taraf yata, da smpulka bahwa terdapat perbedaa la tegah yag yata (sgfka) pada kedua varabel. Terma H 0 apabla la Sg. (-taled) taraf yata, da yataka bahwa tdak terdapat perbedaa la tegah yag yata (tdak sgfka) pada kedua varabel. Cotoh kasus: Kerja karyawa sebelum karyawa sesudah pelatha. pelatha dega kerja

122 UJI PERBANDINGAN DUA NILAI TENGAH (COMPARE MEANS) Idepedet-Samples T Test Ddahulu dega uj keragama megguaka Levee s Test for Equalty of Varaces, utuk meetuka apakah ragam data pada kedua kategor tersebut sama atau berbeda. Hasl dar Levee s Test juga meetuka la Sg. (-taled) yag aka dguaka utuk rujuka pada peguja beda dua la tegah (Compare Meas) yag sesugguhya. Dakhr dega melakuka Idepedet- Samples T Test.

123 UJI PERBANDINGAN DUA NILAI TENGAH (COMPARE MEANS) Idepedet-Samples T Test Lavee s Test for Equalty Varaces Hpotess: H 0 : Equal varaces assumed (Dasumska varas-ya sama). H 1 : Equal varaces ot assumed (Dasumska varas-ya berbeda). Taraf Nyata: α = 5% = 0,05 Cara Pegambla Keputusa: Tolak H 0 apabla la Sg. < taraf yata, da smpulka bahwa terdapat perbedaa varas yag yata (sgfka) pada kedua kategor. Selajutya, guaka la Sg. (-taled) yag satu bars dega equal varaces ot assumed utuk peguja berkutya. Terma H 0 apabla la Sg. taraf yata, da yataka bahwa tdak terdapat perbedaa varas yag yata (tdak sgfka) pada kedua kategor. Selajutya, guaka la Sg. (-taled) yag satu bars dega equal varaces assumed utuk peguja berkutya.

124 UJI PERBANDINGAN DUA NILAI TENGAH (COMPARE MEANS) Idepedet-Samples T Test Setelah Lavee s Test for Equalty Varaces Hpotess: H 0 : µ 1 = µ atau µ 1 - µ = 0 H 1 : µ 1 µ atau µ 1 - µ 0 Taraf Nyata: α = 5% = 0,05 Cara Pegambla Keputusa: Tolak H 0 apabla la Sg. (-taled) < taraf yata, da smpulka bahwa terdapat perbedaa la tegah yag yata (sgfka) pada kedua kategor. Terma H 0 apabla la Sg. (-taled) taraf yata, da yataka bahwa tdak terdapat perbedaa la tegah yag yata (tdak sgfka) pada kedua kategor. Cotoh kasus: Produktvtas perusahaa sebelum pegakua produktvtas perusahaa setelah pegakua ISO. ISO da

125 UJI KEBEBASAN DENGAN CHI-SQUARE Hpotess: H 0 : Tdak terdapat hubuga (salg bebas) datara kedua peggologa (kategor). H 1 : Terdapat hubuga datara kedua peggologa (kategor) Taraf Nyata: α = 5% = 0,05 Cara Pegambla Keputusa: Tolak H 0 apabla la Asymp. Sg. (-sded) yag satu bars dega Pearso Ch-Square < taraf yata, da smpulka bahwa terdapat hubuga yag yata (sgfka) pada kedua peggologa (kategor). Terma H 0 apabla la Asymp. Sg. (-sded) yag satu bars dega Pearso Ch-Square taraf yata, da yataka bahwa tdak terdapat hubuga yag yata (tdak sgfka) pada kedua peggologa (kategor). Cotoh kasus: Hubuga atara kebasaa meawar saat trasaks dega geder (jes kelam).

126 SELAMAT BELAJAR!

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

Lebih terperinci

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES * PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka

Lebih terperinci

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2. Tinjauan Teoritis BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu

Lebih terperinci

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI

BAB 1 STATISTIKA RINGKASAN MATERI BAB STATISTIKA A RINGKASAN MATERI. Pegerta Data adalah kumpula keteraga-keteraga atau catata-catata megea suatu kejada, dapat berupa blaga, smbol, sat atau kategor. Masg-masg keteraga dar data dsebut datum.

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 1 Pegerta Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto Meurut Galto, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga dar suatu varabel yag dsebut tak bebas depedet varable,

Lebih terperinci

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha

Lebih terperinci

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua

Lebih terperinci

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas: ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah

Lebih terperinci

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal)

LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN 2 (Untuk Data Nominal) LANGKAH-LANGKAH UJI HIPOTESIS DENGAN (Utuk Data Nomal). Merumuska hpotess (termasuk rumusa hpotess statstk). Data hasl peelta duat dalam etuk tael slag (tael frekues oservas) 3. Meetuka krtera uj atau

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka

Lebih terperinci

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN

11/10/2010 REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI TUJUAN // REGRESI LINEAR SEDERHANA DAN KORELASI. Model Regres Lear. Peaksr Kuadrat Terkecl 3. Predks Nla Respos 4. Iferes Utuk Parameter-parameter Regres 5. Kecocoka Model Regres 6. Korelas Utrwe Mukhayar MA

Lebih terperinci

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi. Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk

Lebih terperinci

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..

Lebih terperinci

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI

BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI BAB IX PENGGUNAAN STATISTIK DALAM SIMULASI 9.1. Dstrbus Kotu Dstrbus memlk sfat kotu dmaa data yag damat berjala secara kesambuga da tdak terputus. Maksudya adalah bahwa data yag damat tersebut tergatug

Lebih terperinci

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis STATISTIK Ukura Gejala Pusat Ukura Letak Ukura Smpaga, Dspers da Varas Mome, Kemrga, da Kurtoss Notas Varabel dyataka dega huruf besar Nla dar varabel dyataka dega huruf kecl basaya dtuls Tmes New Roma

Lebih terperinci

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data //203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura

Lebih terperinci

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2 M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan, BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( )

Regresi & Korelasi Linier Sederhana. Gagasan perhitungan ditetapkan oleh Sir Francis Galton ( ) Regres & Korelas Ler Sederhaa 1. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk yag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri

III. METODE PENELITIAN. yang hidup dan berguna bagi masyarakat, maupun bagi peneliti sendiri III. METODE PEELITIA A. Metodolog Peelta Metodolog peelta adalah cara yag dlakuka secara sstemats megkut atura-atura, recaaka oleh para peeltutuk memecahka permasalaha yag hdup da bergua bag masyarakat,

Lebih terperinci

REGRESI LINIER SEDERHANA

REGRESI LINIER SEDERHANA MODUL REGRESI LINIER SEDERHANA Dsusu oleh : I MADE YULIARA Jurusa Fska Fakultas Matematka Da Ilmu Pegetahua Alam Uverstas Udayaa Tahu 016 Kata Pegatar Puj syukur saya ucapka ke hadapa Tuha Yag Maha Kuasa

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh

Regresi Linier Sederhana Definisi Pengaruh Regres Ler Sederhaa Dah Idra Baga Bostatstka da Kepeduduka Fakultas Kesehata Masyarakat Uverstas Arlagga Defs Pegaruh Jka terdapat varabel, msalka da yag data-dataya dplot sepert gambar dbawah 3 Defs Pegaruh

Lebih terperinci

2.2.3 Ukuran Dispersi

2.2.3 Ukuran Dispersi 3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS. regresi berkenaan dengan studi ketergantungan antara dua atau lebih variabel yaitu BAB TINJAUAN TEORITIS. Pegerta Aalsa Regres Istlah regres pertama kal dperkealka oleh Fracs Galto. Meurutya, aalss regres berkeaa dega stud ketergatuga atara dua atau lebh varabel yatu varabel yag meeragka

Lebih terperinci

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut 3/9/202 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. melakukan smash sebelum dan sesudah latihan power otot lengan adalah sebagai BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4. Deskrps Peelta Berdasarka hasl peelta, d peroleh data megea kemempua sswa melakuka smash sebelum da sesudah latha power otot lega adalah sebaga berkut : Tabel.

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI. Defes Aalss Korelas da Regres a Aalss Korelas adalah metode statstka yag dguaka utuk meetuka kuatya atau derajat huuga lear atara dua varael atau leh. Semak yata huuga ler gars lurus,

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu

Lebih terperinci

Tabel Distribusi Frekuensi

Tabel Distribusi Frekuensi Tabel Dstrbus Frekues Tabel dstrbus frekues adalah susua data meurut kelas-kelas terval tertetu atau meurut kategor tertetu dalam sebuah daftar. Dar dstrbus frekues, dapat dperoleh keteraga atau gambara

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Sampa saat, model Regres da model Aalss Varas telah dpadag sebaga dua hal ag tdak berkata. Meskpu merupaka pedekata ag umum dalam meeragka kedua cara pada taraf permulaa,

Lebih terperinci

Analisis Korelasi dan Regresi

Analisis Korelasi dan Regresi Aalss Korelas da Regres Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uad LOGO www.themegaller.com LOGO Data varat Data dega dua varael Terhadap satu pegamata dlakuka pegukurapegamata terhadap varael

Lebih terperinci

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

3 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling)

Penarikan Contoh Acak Sederhana (Simple Random Sampling) Pearka Cotoh Acak Sederhaa (Smple Radom Samplg) Defs Jka sebuah cotoh berukura dambl dar suatu populas sedemka rupa sehgga setap cotoh berukura ag mugk memlk peluag sama utuk terambl, maka prosedur tu

Lebih terperinci

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi. TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Ftr Yulat, SP. Ms. UKURAN DATA Ukura data Ukura Pemusata data Ukura letak data Ukura peyebara data Mea Meda Jagkaua Meda Kuartl Jagkaua atar

Lebih terperinci

Regresi & Korelasi Linier Sederhana

Regresi & Korelasi Linier Sederhana Regres & Korelas Ler Sederhaa. Pedahulua Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar la peubah

Lebih terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI 8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara

Lebih terperinci

Ukuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si.

Ukuran Pemusatan Data. Arum Handini P., M.Sc Ayundyah K., M.Si. Ukura Pemusata Data Arum Had P., M.Sc Ayudyah K., M.S. Notas utuk Populas da Sampel Notas: Mea (rata-rata) Sample x Populas μ Varas s 2 σ 2 Smpaga baku s σ Ukura Pemusata Data 1. Mea (rata-rata) 2. Meda

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran

TINJAUAN PUSTAKA Evaluasi Pengajaran TINJAUAN PUSTAKA Evaluas Pegajara Evaluas adalah suatu proses merecaaka, memperoleh da meyedaka formas yag sagat dperluka utuk membuat alteratf- alteratf keputusa. Dalam hubuga dega kegata pegajara evaluas

Lebih terperinci

Analisis Regresi dan Korelasi

Analisis Regresi dan Korelasi Metode Statstka Pertemua III Aalss Regres da Korelas Pegatar Apa tu aalss regres? Apa edaya dega korelas? Aalss Regres Aalss statstka yag memafaatka huuga atara dua atau leh peuah kuattatf sehgga salah

Lebih terperinci

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi) B. Meghtug ukura pemusata, ukura letak da ukura peyebara data serta peafsraya A. Ukura Pemusata Data Msalka kumpula data berkut meujukka hasl pegukura tgg bada dar orag sswa. 0 cm 30 cm 5 cm 5 cm 35 cm

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl

Lebih terperinci

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc & Notas Sgma Fadjar Shadq, M.App.Sc (fadjar_pg@yahoo.com & www.fadjarpg.wordpress.com Notas sgma memag jarag djumpa dalam kehdupa sehar-har, tetap otas tersebut aka bayak djumpa pada baga matematka yag la,

Lebih terperinci

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas

TEKNIK SAMPLING. Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Universitas Andalas TEKNIK SAMPLING Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusa Matematka FMIPA Uverstas Adalas Defs Suatu cotoh gerombol adalah suatu cotoh acak sederhaa dmaa setap ut pearka cotoh adalah kelompok atau gerombol dar

Lebih terperinci

Pada saat upacara bendera, kita sering memperhatikan teman-teman kita.

Pada saat upacara bendera, kita sering memperhatikan teman-teman kita. Bab Ukura Data Pada saat upacara bedera, kta serg memperhatka tema-tema kta. Terkadag tapa sadar kta membadgka tgg redah sswa dalam upacara tersebut. Ada yag tggya 170 cm, 165 cm, 150 cm atau bahka 140

Lebih terperinci

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling.

METODE PENELITIAN. Kota Bogor. Kecamatan Bogor Barat. Purposive. Kelurahan Cilendek Barat RW 05 N1= 113. Cluster random sampling. METODE PENELITIAN Desa, Tempat da Waktu Peelta Peelta megguaka desa cross sectoal study. Lokas peelta d Kota Bogor. Pemlha lokas peelta secara purposve dega pertmbaga merupaka salah satu kecamata dega

Lebih terperinci

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA . Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (8-9) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable) dar

Lebih terperinci

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar

Lebih terperinci

STATISTIKA DASAR. Oleh

STATISTIKA DASAR. Oleh STATISTIKA DASAR Oleh Suryo Gurto cara peyaja data - tabel - grak meghtug harga-harga petg : - ukura lokas - ukura sebara/peympaga apabla data mempuya observasya cukup bayak perlu dsusu secara sstematk

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam

III. METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian merupakan strategi umum yang di anut dalam III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta merupaka strateg umum yag d aut dalam pegumpula data da aalss data yag dperluka, gua mejawab persoala yag dhadap. Meurut Arkuto (006 : 3) peelta

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 LANDASAN TEORI.1 Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varabel terhadap varabel yag la. Varabel yag pertama dsebut dega bermacam-macam stlah:

Lebih terperinci

Bab I Pendahuluan & Statistika Deskriptif

Bab I Pendahuluan & Statistika Deskriptif Bab I Pedahulua & Statstka Deskrptf Pegerta Statstka Dstrbus Frekues Cetral Tedecy Measure of Dsperso Pegerta Statstka Statstk (statstc) vs statstka (statstcs) Statstk: agka-agka Statstka: pegguaa data

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom

Lebih terperinci

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah

BAB III INTEGRAL RIEMANN-STIELTJES. satu pendekatan untuk membentuk proses titik. Berkaitan dengan masalah BAB III INEGRAL RIEMANN-SIELJES. Pedahulua Pada Bab, telah dsggug bahwa ukura meghtug merupaka salah satu pedekata utuk membetuk proses ttk. Berkata dega masalah perhtuga, ada hal meark yag perlu amat,

Lebih terperinci

X a, TINJAUAN PUSTAKA

X a, TINJAUAN PUSTAKA PENELITIAN SEBELUMNYA Statstka Deskrptf TINJAUAN PUSTAKA TINJAUAN STATISTIKA Uj Idepedes Uj depedes dguak utuk megetahu adaya hubuga atara dua varabel (Agrest, 1990). H 0 : tdak ada hubuga atara varabel

Lebih terperinci

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah

Uji Modifikasi Peringkat Bertanda Wilcoxon Untuk Masalah Dua Sampel Berpasangan 1 Wili Solidayah 2 Siti Sunendiari 3 Lisnur Wachidah Prosdg Statstka ISSN 40-45 Uj Modfkas Pergkat Bertada Wlcoxo Utuk Masalah Dua Sampel Berpasaga 1 Wl Soldayah St Suedar 3 Lsur Wachdah 1, Statstka, Fakultas MIPA, Uverstas Islam Badug, Jl. Tamasar No. 1

Lebih terperinci

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi

Metode Statistika Pertemuan XII. Analisis Korelasi dan Regresi Metode Statstka Pertemua XII Aalss Korelas da Regres Aalss Hubuga Jes/tpe hubuga Ukura Keterkata Skala pegukura varabel Pemodela Keterkata Relatoshp vs Causal Relatoshp Tdak semua hubuga (relatoshp) berupa

Lebih terperinci

9/22/2009. Materi 2. Outline. Graphical Techniques. Penyajian Data. Numerical Techniques

9/22/2009. Materi 2. Outline. Graphical Techniques. Penyajian Data. Numerical Techniques Mater Outle Graphcal Techques Peyaja Data Numercal Techques Tekk Grafk (Graphcal Techques) Secara vsual, grafs merupaka gambar-gambar yag meujukka data berupa agka yag basaya dbuat berdasarka tabel yag

Lebih terperinci

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP

BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP BAB IV BATAS ATAS BAGI JARAK MINIMUM KODE SWA- DUAL GENAP Msal dguaka kode ler C[, k, d] dega matrks pembagu G da matrks cek partas H. Sebuah blok formas x = x 1 x 2 x k, x = 0 atau 1, yag aka dkrm terlebh

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA. Peahulua Dalam bab aka membahas megea teor-teor tetag statstka oparametrk, korelas parsal tau Keall a korelas parsal meurut Ebuh GU a Oeka ICA.. Statstka Noparametrk Istlah oparametrk

Lebih terperinci

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J)

STATISTIKA. A. Tabel Langkah untuk mengelompokkan data ke dalam tabel distribusi frekuensi data berkelompok/berinterval: a. Rentang/Jangkauan (J) STATISTIKA A. Tabel Lagkah utuk megelompokka data ke dalam tabel dstrbus frekues data berkelompok/berterval: a. Retag/Jagkaua (J) J X maks X m b. Bayak kelas (k) Megguaka atura Sturgess, yatu k,. log c.

Lebih terperinci

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat.

KALKULUS LANJUT. Pertemuan ke-4. Reny Rian Marliana, S.Si.,M.Stat. KALKULUS LANJUT Pertemua ke-4 Rey Ra Marlaa, S.S.,M.Stat. Plot Mater Notas Jumlah & Sgma Itegral Tetu Jumlah Rema Pedahulua Luas Notas Jumlah & Sgma Purcell, et all. (page 226,2003): Sebuah fugs yag daerah

Lebih terperinci

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL. Masalah regresi invers dengan bentuk linear dapat dijumpai dalam BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI INVERS DENGAN METODE GRAYBILL 3. Pegerta Masalah regres vers dega betuk lear dapat djumpa dalam berbaga bdag kehdupa, dataraya dalam bdag ekoom, kesehata, fska, kma

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama.

BAB 2 LANDASAN TEORI. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relative lama. BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatve lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk

Lebih terperinci

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA

REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA 1. Pedahulua REGRESI & KORELASI LINIER SEDERHANA Gagasa perhtuga dtetapka oleh Sr Fracs Galto (18-1911) Persamaa regres :Persamaa matematk ag memugkka peramala la suatu peubah takbebas (depedet varable)

Lebih terperinci

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST

WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Koferes Nasoal Tekk Spl 3 (KoNTekS 3) Jakarta, 6 7 Me 009 WAKTU PERGANTIAN ALAT BERAT JENIS WHEEL LOADER DENGAN METODE LEAST COST Maksum Taubrata Program Stud Tekk Spl, Uverstas Krste Maraatha Badug Jl.

Lebih terperinci

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI

XI. ANALISIS REGRESI KORELASI I ANALISIS REGRESI KORELASI Aalss regres mempelajar betuk hubuga atara satu atau lebh peubah bebas dega satu peubah tak bebas dalam peelta peubah bebas basaya peubah yag dtetuka oelh peelt secara bebas

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Propinsi Gorontalo tahun pelajaran 2012/2013. BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.. Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d SMP Neger 3 Gorotalo kota Gorotalo Props Gorotalo tahu pelajara 0/03. D SMP Neger 3 Gorotalo memlk 6 romboga belajar yag terdr

Lebih terperinci

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin

Pendahuluan. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel. Relasi Antar Variabel 4/6/2015. Oleh : Fauzan Amin 4/6/015 Oleh : Fauza Am Se, 06 Aprl 015 GDL 11 (07.30-10.50) Pedahulua Aalsa regres dguaka utuk mempelajar da megukur hubuga statstk ag terjad atara dua atau lebh varbel. Dalam regres sederhaa dkaj dua

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jes Peelta Dalam pelta peelt megguaka racaga eksperme. Eksperme adalah observas dbawah kods buata (artfcal codto), dmaa kods tersebut dbuat da d atur oleh s peelt. Dega

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Berdasarkan permasalahan yang akan diteliti oleh penulis, maka metode

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Berdasarkan permasalahan yang akan diteliti oleh penulis, maka metode 4 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode da Desa Peelta Berdasarka permasalaha yag aka dtelt oleh peuls, maka metode peelta yag dguaka yatu metode deskrptf komparatf (descrptvecomparatve). Sebagamaa yag

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Dalam pemodela program ler, semua parameter yag dguaka dalam model dasumska dapat dketahu secara past. Parameter-parameter terdr dar koefse batasa ( ) a, la kuattas batasa

Lebih terperinci

Statistika Deskriptif

Statistika Deskriptif Statstka Deskrptf Statstka Deskrptf Statstka deskrptf (descrptve statstcs) berkata dega peerapa metode statstk utuk megumpulka, megolah, meyajka, da megaalss data kuattatf secara deskrptf. Statstka Deskrptf

Lebih terperinci

REGRESI SEDERHANA Regresi

REGRESI SEDERHANA Regresi P a g e REGRESI SEDERHANA.. Regres Istlah regres dkemukaka utuk pertama kal oleh seorag atropolog da ahl meteorology Fracs Galto dalam artkelya Famly Lkeess Stature pada tahu 886. Ada juga sumber la yag

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB METODE PENELTAN 3.1 Tempat da Waktu Peelta Peelta dlaksaaka d areal/wlaah koses huta PT. Sarmeto Parakata Tmber, Kalmata Tegah pada bula Aprl sampa dega Me 007. 3. Baha da Alat Baha ag dguaka utuk

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama.

BAB 2 LANDASAN TEORITIS. yang akan terjadi pada masa yang akan datang dengan waktu yang relatif lama. BAB 2 LANDASAN TEORITIS 2.1 Pegerta Peramala Peramala ( forecastg ) adalah kegata memperkraka atau mempredkska apa yag aka terjad pada masa yag aka datag dega waktu yag relatf lama. Sedagka ramala adalah

Lebih terperinci

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA MODUL KULIAH ILMU UKUR TANAH POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA Pegerta : peetua azmuth awal da akhr, peetuat kesalaha peutup sudut,koreks sudut, kesalaha lear da koreks lear kearah sumbu X da Y, Peetua

Lebih terperinci

METODOLOGI PENELITIAN. pengaruh atau akibat dari suatu perlakuan atau treatment, dalam hal ini yaitu

METODOLOGI PENELITIAN. pengaruh atau akibat dari suatu perlakuan atau treatment, dalam hal ini yaitu 47 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta yag dguaka dalam peelta adalah metode eksperme. Metode dguaka atas pertmbaga bahwa sfat peelta ekspermetal yatu mecobaka suatu program latha

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua

Lebih terperinci

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real. BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimendalah suatu penelitian yang

III. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimendalah suatu penelitian yang 37 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta merupaka suatu cara tertetu yag dguaka utuk meelt suatu permasalaha sehgga medapatka hasl atau tujua yag dgka. Meurut Arkuto (1991 : 3) peelta

Lebih terperinci

STATISTIKA Matematika Kelas XI MIA

STATISTIKA Matematika Kelas XI MIA STATISTIKA Matematka Kelas XI MIA 90 0 70 0 50 40 30 0 0 1st Qtr d Qtr 3rd Qtr 4th Qtr East West North Dsusu oleh : Markus Yuarto, S.S Tahu Pelajara 01 017 SMA Sata Agela Jl. Merdeka No. 4 Badug PENGANTAR

Lebih terperinci

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS

SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Bulet Ilmah Mat. Stat. da Terapaya (Bmaster) Volume 03, No. 2(204), hal 35 42. SIFAT-SIFAT LANJUT FUNGSI TERBATAS Suhard, Helm, Yudar INTISARI Fugs terbatas merupaka fugs yag memlk batas atas da batas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi dalam statistika adalah salah satu metode untuk menentukan tingkat 0 BAB LANDASAN TEORI. Pegerta Regres Regres dalam statstka adalah salah satu metode utuk meetuka tgkat pegaruh suatu varael terhadap varael yag la. Varael yag pertama dseut dega ermacam-macam stlah: varael

Lebih terperinci

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,

Lebih terperinci