Hypothesis Testing SUNU WIBIRAMA

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Hypothesis Testing SUNU WIBIRAMA"

Transkripsi

1 Hypothesis Testing SUNU WIBIRAMA Basic Probability and Statistics Department of Electrical Engineering and Information Technology Faculty of Engineering, Universitas Gadjah Mada

2 CONTENTS 8.1 Introduc-on 8.2 Formula-ng Hypotheses 8.3 Types of errors for a Hypothesis Test 8.4 Rejec-on Regions

3 8.1 Introduc-on In this chapter we will study another method of inference- making: hypothesis tes-ng. Making a decision about a parameter value Consis>ng of two kinds: Correla>onal hypothesis tes>ng Compara>ve hypothesis tes>ng Problem Popula>on Sample Conclusion Hypothesis

4 8.2 Formula-ng Hypothesis 1. State the rela>onship between two or more variables 2. Declara>on sentence 3. Constructed systema>cally 4. The truth should be tested empirically 5. Use sta-s-cal tes-ng to derive decision (z- distribu>on, t- distribu>on, chi- square, F, etc)

5 Important Steps! 1. Define Null Hypothesis (H 0 ) and Alterna>ve Hypothesis (H a ) 2. Define significant level (α) 3. Define sta>s>cal method / tes>ng criteria (using Z- Distribu>on, t- Distribu>on, Chi- Square, F, etc.) 4. Decision making: Accept or reject hypothesis 5. Declare the final conclusion

6 Important Steps (1) 1. Define Null Hypothesis (H 0 ) and Alterna>ve Hypothesis (H a ) 2. Define significant level (α) 3. Define sta>s>cal method / tes>ng criteria (using Z- Distribu>on, t- Distribu>on, Chi- Square, F, etc.) 4. Decision making: Accept or reject hypothesis 5. Declare the final conclusion

7 Null hypothesis (H 0 ) H 0 states that: Two or more variables are not related each other No difference between two or more variable Examples: There is no rela>onship between rain fall and electricity connec>on Monthly income is not related with preference of buying gadget There is no difference of GPA between ac>vists and non ac>vists

8 Alterna-ve hypothesis (H a or H 1 ) H a states that: Two or more variables are closely related there is difference between the 1 st variable and the 2 nd variable Examples: Rain fall and electricity connec>on are closely related Monthly income and preference of buying gadget are closely related There is significance difference of GPA between ac>vists and non ac>vists

9 Important Steps (2) 1. Define Null Hypothesis (H 0 ) and Alterna>ve Hypothesis (H a ) 2. Define significant level (α) 3. Define sta>s>cal method / tes>ng criteria (using Z- Distribu>on, t- Distribu>on, Chi- Square, F, etc.) 4. Decision making: Accept or reject hypothesis 5. Declare the final conclusion

10 Significant Level Define the limit of confidence level for your H 0 Noted by alpha (α) symbol α = 1%, α = 5%, α = 10%, etc

11 Important Steps (3) 1. Define Null Hypothesis (H 0 ) and Alterna>ve Hypothesis (H a ) 2. Define significant level (α) 3. Define sta>s>cal tes>ng criteria (using Z- Distribu>on, t- Distribu>on, Chi- Square, F, etc.) 4. Decision making: Accept or reject hypothesis 5. Declare the final conclusion

12 Sta-s-cal Tes-ng Big Sample (n 30 Z = Statistik sampling distribution! Parameter population! sampling distribution Small Sample (n < 30) t = Statistik sampling distribution! Parameter population! sampling distribution

13 Implementa-on (see previous lectures) Tes>ng with only one mean: Z h = x! µ! x! x =! n Standard deviation of sampling distribution or Standard Error Comparing means of two sampling distribu>on x Z h = 1! x 2! n 1 +! 2 n 2

14 One- tail tests Right Tail H 0 : μ = μ 0 H a : μ > μ 0 Reject H 0 : Z h α t h α,n-1 Accept H 0 : Z h α t h α,n-1 Leb Tail H 0 : μ = μ 0 H a : μ < μ 0 Reject H 0 : Z h α t h α,n-1 Accept H 0 : Z h α t h α,n-1

15 Two Tail Tests H 0 : μ = μ 0 H a : μ μ 0 Reject H 0 : Z h α Z h α t h α,n-1 t h α,n-1 Accept H 0 : - α Z h α - α Z h α

16 Important Steps (4) 1. Define Null Hypothesis (H 0 ) and Alterna>ve Hypothesis (H a ) 2. Define significant level (α) 3. Define sta>s>cal method / tes>ng criteria (using Z- Distribu>on, t- Distribu>on, Chi- Square, F, etc.) 4. Decision making: Accept or reject hypothesis 5. Declare the final conclusion

17 Decision Making Conclusion Accept H 0 Reject H 0 Hypothesis H 0 true H 0 false Correct Decision Probability 1- α Error Type II Probability β Error Type I Probability α Correct Decision Probability 1- β Probability of error type I occurred significant level Example: α = 5% à probability that we make error type I : 5% (95% our decision tend to be correct)

18 Important Steps (5) 1. Define Null Hypothesis (H 0 ) and Alterna>ve Hypothesis (H a ) 2. Define significant level (α) 3. Define sta>s>cal method / tes>ng criteria (using Z- Distribu>on, t- Distribu>on, Chi- Square, F, etc.) 4. Decision making: Accept or reject hypothesis 5. Declare the final conclusion

19 Final Decision Should be stated clearly Answering the problem Examples: It was true that no rela>onship between rain fall and electricity connec>on Monthly income is proven not related with preference of buying gadget

20 LET SEE THE EXAMPLE

21 Contoh 1 Surat kabar X menyatakan bahwa mahasiswa JTETI UGM rata- rata sebulan mengeluarkan pengeluaran sebulan Rp ,-. Seorang dosen mensinyalir bahwa pengeluaran rata- rata mahasiswa JTETI UGM tersebut terlalu besar.untuk itu ia mengambil sampel 25 mahasiswa untuk mengujinya. a. Dari hasil sampel, ternyata diperoleh rata- rata Rp ,- dengan standard deviasi Rp ,-. Jika pengujian menggunakan taraf signifikansi 5%, benarkah pernyataan surat kabar X tersebut? b. Jika dosen tersebut mengambil sampel sebanyak 100

22 Important Steps! 1. Define Null Hypothesis (H 0 ) and Alterna>ve Hypothesis (H a ) 2. Define significant level (α) 3. Define sta>s>cal method / tes>ng criteria (using Z- Distribu>on, t- Distribu>on, Chi- Square, F, etc.) 4. Decision making: Accept or reject hypothesis 5. Declare the final conclusion

23 Contoh 2 Sebuah perusahaan listrik mendapat keluhan konsumen yang meragukan besarnya tegangan listrik perumahan tepat 220 V. Guna menanggapi keluhan tersebut, perusahaan tersebut melakukan peneli>an terhadap 100 rumah. Ternyata tegangan rata- rata sebesar 215 V dengan penyimpangan standard sebesar 5 V. Dengan menggunakan taraf nyata 10%, apakah keraguan konsumen terhadap isi besaran tegangan itu benar?

Teknik Pengolahan Data

Teknik Pengolahan Data Universitas Gadjah Mada Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan Prodi Magister Teknik Pengelolaan Bencana Alam Teknik Pengolahan Data Uji Hipotesis (Hypothesis Tes/ng) 1 Uji Hipotesis Model Matema/ka vs Pengukuran

Lebih terperinci

UJI HIPOTESIS DUA SAMPEL. Chapter 11

UJI HIPOTESIS DUA SAMPEL. Chapter 11 UJI HIPOTESIS DUA SAMPEL Chapter Tujuan. Melakukan uji hipotesis tentang perbedaan antara dua mean populasi independen.. Melakukan uji hipotesis tentang perbedaan antara dua proporsi populasi. 3. Melakukan

Lebih terperinci

Analysis of Variance SUNU WIBIRAMA

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

Lebih terperinci

Analisis Chi-Square (x 2 )

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

Lebih terperinci

UJI HIPOTESIS SATU SAMPEL. Chapter 10

UJI HIPOTESIS SATU SAMPEL. Chapter 10 UJI HIPOTESIS SATU SAMPEL Chapter 10 Tujuan 1. Mendefinisikan hypothesis and hypothesis testing. 2. Menjelaskan lima tahapan prosedur uji hipotesis. 3. Membedakan antara uji hipotesis satu sisi dan dua

Lebih terperinci

Statistika Farmasi

Statistika Farmasi Bab 4: Uji Hipotesis Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Uji Hipotesis Hipotesis Suatu pernyataan tentang besarnya nilai parameter populasi yang akan diuji. Pernyataan tersebut masih lemah kebenarannya

Lebih terperinci

Apa itu suatu Hypothesis?

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

Lebih terperinci

DATA COLLECTION PLAN SAMPLING

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

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 2. Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology

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

Lebih terperinci

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Pertemuan 2 Outline: Uji Hipotesis: Directional & Nondirectional test Langkah-langkah Uji Hipotesis Error dalam Uji hipotesis (Error Type I) Jenis Uji Hipotesis satu populasi

Lebih terperinci

To test the significant effect of two independent variables to one dependent variable, and to test the significant interaction of the two independent

To test the significant effect of two independent variables to one dependent variable, and to test the significant interaction of the two independent TWO-WAY ANOVA To test the significant effect of two independent variables to one dependent variable, and to test the significant interaction of the two independent variables to the dependent variable.

Lebih terperinci

UJI RATA-RATA SATU SAMPEL MENGGUNAKAN R UNTUK MENGETAHUI PENGARUH MODEL BELAJAR TERHADAP HASIL BELAJAR MATA KULIAH ANALISIS VEKTOR

UJI RATA-RATA SATU SAMPEL MENGGUNAKAN R UNTUK MENGETAHUI PENGARUH MODEL BELAJAR TERHADAP HASIL BELAJAR MATA KULIAH ANALISIS VEKTOR PYTHAGORAS, 6(2): 161-166 Oktober 2017 ISSN Cetak: 2301-5314 UJI RATA-RATA SATU SAMPEL MENGGUNAKAN R UNTUK MENGETAHUI PENGARUH MODEL BELAJAR TERHADAP HASIL BELAJAR MATA KULIAH ANALISIS VEKTOR Hermansah

Lebih terperinci

STUDI EKSPERIMENTAL PENGARUH VARIASI SUDUT MIRING DAN SUDUT PUTAR TERHADAP KETELITIAN SUDUT PADA FLEXIBLE FIXTURE

STUDI EKSPERIMENTAL PENGARUH VARIASI SUDUT MIRING DAN SUDUT PUTAR TERHADAP KETELITIAN SUDUT PADA FLEXIBLE FIXTURE STUDI EKSPERIMENTAL PENGARUH VARIASI SUDUT MIRING DAN SUDUT PUTAR TERHADAP KETELITIAN SUDUT PADA FLEXIBLE FIXTURE RIO ADITYA SAPUTRA NRP 2106 100 059 Flexible Fixture Perancangan dan desain Flexible Fixture

Lebih terperinci

ABSTRACT. Key word: listening, running dictation

ABSTRACT. Key word: listening, running dictation ABSTRACT Aftina, Esti. 2012. The Listening Ability of Tenth Grade Students of SMA N 2 Kudus Taught by Using Running Dictation In The Academic Year 2012/2013. Skripsi: English Education Department Teacher

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability

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

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KATEGORIK

ANALISIS DATA KATEGORIK ANALISIS DATA KATEGORIK HUBUNGAN ANTAR PEUBAH DALAM ANALISIS INGIN DIKETAHUI ATAU DIEVALUASI HUBUNGAN ATAU KETERKAITAN ANTAR PEUBAH Hubungan Antar Peubah Besarnya gaji Lama bekerja Hubungan Antar Peubah

Lebih terperinci

NUR AFNI SIN

NUR AFNI SIN THE EFFECT OF USING TEXT MAPPING STRATEGY TOWARDS STUDENTS READING COMPREHENSION ON NARRATIVE TEXT OF THE SECOND YEAR STUDENTS AT MA DARUL ULUM TANDUN ROKAN HULU Thesis Submitted as a Partial Fulfillment

Lebih terperinci

Uji Perbandingan Rata-Rata

Uji Perbandingan Rata-Rata Uji Perbandingan Rata-Rata Pengujian hipotesis perbandingan rata-rata dilakukan untuk melihat kesesuaian dugaan peneliti terhadap suatu objek yang diteliti dengan kenyataannya. Misalnya seorang peniliti

Lebih terperinci

STATISTIKA DESKRIPTIF

STATISTIKA DESKRIPTIF STATISTIKA DESKRIPTIF 1 Statistika deskriptif berkaitan dengan penerapan metode statistika untuk mengumpulkan, mengolah, menyajikan dan menganalisis data kuantitatif secara deskriptif. Statistika inferensia

Lebih terperinci

Uji Perbandingan Rata-Rata

Uji Perbandingan Rata-Rata Uji Perbandingan Rata-Rata Pengujian hipotesis perbandingan rata-rata dilakukan untuk melihat kesesuaian dugaan peneliti terhadap suatu objek yang diteliti dengan kenyataannya. Misalnya seorang peniliti

Lebih terperinci

DIKTAT MATA KULIAH STATISTIKA PENELITIAN PENDIDIKAN MATEMATIKA

DIKTAT MATA KULIAH STATISTIKA PENELITIAN PENDIDIKAN MATEMATIKA DIKTAT MATA KULIAH STATISTIKA PENELITIAN PENDIDIKAN MATEMATIKA Oleh : Wahyu Hidayat, S.Pd., M.Pd. NIDN. 0404088402 PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA SEKOLAH TINGGI KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN (STKIP)

Lebih terperinci

Inferensia Statistik parametrik VALID?? darimana sampel diambil

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

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 2. Week 6 Two-Sample Test Population Proportions and Variances

Statistik Bisnis 2. Week 6 Two-Sample Test Population Proportions and Variances Statistik Bisnis Week 6 Two-Samle Test Poulation Proortions and Variances Learning Objectives The means of two indeendent oulations The means of two related oulations In this chater, you learn how to use

Lebih terperinci

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Pertemuan 2 Outline: Uji Hipotesis: Langkah-langkah Uji Hipotesis Jenis Uji Hipotesis satu populasi Uji Z Referensi: Walpole, R.E., Myers, R.H., Myers, S.L., Ye, K., Probability

Lebih terperinci

Uji Hipotesa Satu Sampel

Uji Hipotesa Satu Sampel Uji Hipotesa Satu Sampel Tjipto Juwono, Ph.D. April 12, 2016 TJ (SU) Uji Hipotesa Satu Sampel April 2016 1 / 35 Uji Hipotesa Contoh Sebuah perusahaan mebel menghasilkan meja tulis, dengan rata-rata produksi

Lebih terperinci

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Analisis Statistik Deskriptif Berdasarkan data yang diinput dari Laporan keuangan triwulan periode tahun 2009-2011 maka dapat dihitung rasio-rasio keuangan

Lebih terperinci

Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov a

Tests of Normality Kolmogorov-Smirnov a Uji statistik N-Gain Idikator berpikir kritis a. Mengidentifikasi/memformulasikan jawaban yang mungkin 1. Hasil Uji normalitas Tabel uji normalitas pada Indikator Mengidentifikasi/memformulasikan jawaban

Lebih terperinci

Analisa Regresi Dua Variabel: Konsep Dasar ReviewApril Statistik: 2016 Uji 1 Hipotesa / 52

Analisa Regresi Dua Variabel: Konsep Dasar ReviewApril Statistik: 2016 Uji 1 Hipotesa / 52 Analisa Regresi Dua Variabel: Konsep Dasar Review Statistik: Uji Hipotesa Satu Sampel Tjipto Juwono, Ph.D. April 15, 2016 Analisa Regresi Dua Variabel: Konsep Dasar ReviewApril Statistik: 2016 Uji 1 Hipotesa

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week 10 Fundamentals of Hypothesis Testing: One-Sample Test

Statistik Bisnis. Week 10 Fundamentals of Hypothesis Testing: One-Sample Test Statistik Bisnis Week 10 Fundamentals of Hypothesis Testing: One-Sample Test Agenda Time Activity 20 minutes Fundamentals of Hypothesis-Testing Methodology 40 minutes z Test of Hypothesis for The Mean

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata kunci : Kompetensi Pedagogik, Kompetensi Profesional, dan Hasil Belajar

ABSTRAK. Kata kunci : Kompetensi Pedagogik, Kompetensi Profesional, dan Hasil Belajar ABSTRAK Skripsi dengan judul Pengaruh Kompetensi Pedagogik dan Kompetensi Profesional Guru PAI terhadap Hasil Belajar PAI Siswa Kelas XII di SMAN 1 Campurdarat Tulungagung ini ditulis oleh Abdul Rohman

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Dalam bab IV ini berisi analisis instrumen penelitian, uji keseimbangan pretest dan uji beda rerata posttest, deskripsi data hasil belajar, normalitas data hasil

Lebih terperinci

PENGARUH PENGGUNAAN TEKNOLOGI INFORMASI TERHADAP KINERJA PEGAWAI DI BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA

PENGARUH PENGGUNAAN TEKNOLOGI INFORMASI TERHADAP KINERJA PEGAWAI DI BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA PENGARUH PENGGUNAAN TEKNOLOGI INFORMASI TERHADAP KINERJA PEGAWAI DI BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA TESIS Diajukan Guna Memenuhi Persyaratan Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Strata

Lebih terperinci

Estimasi dan Confidence Interval

Estimasi dan Confidence Interval Estimasi dan Confidence Interval Tjipto Juwono, Ph.D. June 2017 TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval June 2017 1 / 31 Point Estimate Point Estimate: Adalah suatu nilai tunggal (point) yang diperoleh

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 6 Statistika Inferensia (2)

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 6 Statistika Inferensia (2) STK511 Analisis Statistika Pertemuan 6 Statistika Inferensia () 6. Statistika Inferensia () Pengujian Hipotesis x? s p 6. Statistika Inferensia () Pengujian Hipotesis Rataan populasi: nilainya tidak diketahui

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata Kunci: Kreativitas, Kecerdasan Emosional, Hasil Belajar Matematika

ABSTRAK. Kata Kunci: Kreativitas, Kecerdasan Emosional, Hasil Belajar Matematika ABSTRAK Skripsi dengan judul, Pengaruh Kreativitas Dan Kecerdasan Emosional Siswa Terhadap Hasil Belajar Matematika Pada Materi Garis Singgung Lingkaran Pada Siswa Kelas VIII MTsN Karangrejo Tulungagung

Lebih terperinci

STATISTIK PERTEMUAN VII

STATISTIK PERTEMUAN VII STATISTIK PERTEMUAN VII Distribusi Sampling Distribusi Sampling merupakan distribusi teoritis (distribusi kemungkinan) dari semua hasil sampel yang mungkin, dengan ukuran sampel yang tetap N, pada statistik

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN BAB IV HASIL PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di SMPN 2 Pogalan dengan mengambil populasi seluruh siswa kelas VIII yang ada sebanyak 3 kelas yaitu kelas VIII-A, VIII-B, VIII-C, Terbuka dengan jumlah

Lebih terperinci

Lampiran 1. Surat Permohonan Ijin Penelitian di Laboratorium Mikrobiologi FK UKM

Lampiran 1. Surat Permohonan Ijin Penelitian di Laboratorium Mikrobiologi FK UKM Lampiran 1 Surat Permohonan Ijin Penelitian di Laboratorium Mikrobiologi FK UKM 79 80 Lampiran 2 Surat Permohonan Ijin Peminjaman Alat di Laboratorium Biologi FK UKM 81 Lampiran 3 Perhitungan Statistik

Lebih terperinci

Pengujian Hipotesa Dua Sampel

Pengujian Hipotesa Dua Sampel Pengujian Hipotesa Dua Sampel OUTLINES 1. Pengujian hipotesa bahwa mean dari dua populasi independen yang standard deviasinya diketahui adalah sama. Melakukan pengujian hipotesa bahwa dua proporsi populasi

Lebih terperinci

pernyataan mengenai sesuatu yang harus diuji kebenarannya Hipotesis statistik adalah suatu pernyataan yang menyatakan harga sebuah/beberapa parameter

pernyataan mengenai sesuatu yang harus diuji kebenarannya Hipotesis statistik adalah suatu pernyataan yang menyatakan harga sebuah/beberapa parameter TEST HIPOTESIS pernyataan mengenai sesuatu yang harus diuji kebenarannya Hipotesis statistik adalah suatu pernyataan yang menyatakan harga sebuah/beberapa parameter atau pernyataan yang menyatakan bentuk

Lebih terperinci

Ho merupakan hipotesa awal sedangkan merupakan hipotesis alternatif atau hipotesis kerja 2. Rumus One sample t-test

Ho merupakan hipotesa awal sedangkan merupakan hipotesis alternatif atau hipotesis kerja 2. Rumus One sample t-test UJI T-TEST (PENGANTAR STATISTIK LANJUT) A. Uji T-Test satu sampel (One sampel t- test). 1. Dasar teori. Pengujian rata-rata satu sampel dimaksudkan untuk menguji nilai tengah atau rata-rata populasi µ

Lebih terperinci

Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling)

Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) 12 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id Blog : http://debrina.lecture.ub.ac.id/

Lebih terperinci

E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.3, Agustus 2013, ISSN:

E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.3, Agustus 2013, ISSN: E-Jurnal Matematika Vol. 2, No.3, Agustus 2013, 40-45 ISSN: 2303-1751 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMENGARUHI WAKTU KELULUSAN MAHASISWA DENGAN MENGGUNAKAN METODE GOMPIT (Studi Kasus: Mahasiswa Fakultas

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 4.1. Deskripsi Hasil Penerapan Model Pembelajaran Kooperatif Tipe TAI (Team Assisted Individualization) Deskripsi dari pelaksanaan pembelajaran menggunakan model

Lebih terperinci

UJI T SATU SAMPEL. 2. Bentuk uji hipotesis satu sisi (one sided atau one tailed test) untuk sisi atas (upper tailed) dengan hipotesis:

UJI T SATU SAMPEL. 2. Bentuk uji hipotesis satu sisi (one sided atau one tailed test) untuk sisi atas (upper tailed) dengan hipotesis: UJI T SATU SAMPEL Uji t digunakan untuk menentukan apakah sampel memiliki nilai rata rata yang berbeda dengan nilai rata rata acuan Ada tiga bentuk hipotesis untuk uji t di mana penggunaannya tergantung

Lebih terperinci

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004

STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 STATISTIKA INDUSTRI 2 TIN 4004 Pertemuan 3 Outline: Uji Hipotesis: Uji t Uji Proportional Referensi: Johnson, R. A., Statistics Principle and Methods, 4 th Ed. John Wiley & Sons, Inc., 2001. Walpole, R.E.,

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week 13 Chi-Square Test

Statistik Bisnis. Week 13 Chi-Square Test Statistik Bisnis Week 13 Chi-Square Test Learning Objectives In this chapter, you learn: How and when to use the chi-square test for contingency tables TEST FOR THE DIFFERENCE BETWEEN TWO PROPORTIONS Contingency

Lebih terperinci

Lapiran 1. kuisioner. Jawablah pertanyaan dengan cara memberi tanda silang (X) pada salah satu dari beberapa jawaban yang disediakan

Lapiran 1. kuisioner. Jawablah pertanyaan dengan cara memberi tanda silang (X) pada salah satu dari beberapa jawaban yang disediakan Lapiran 1. kuisioner JURUSAN TEKNOLOGI PANGAN FAKULTAS TEKNOLOGI PERTANIAN UNIVERSITAS KATOLIK SOEGIJAPRANATA SEMRANG JL. Pawiyatan Luhur IV/ Bendan Duwur Semarang 50234 Kuesioner Penetrasi produk Ready-to-eat

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN

BAB IV HASIL PENELITIAN BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Statistik deskriptif ini digunakan sebagai dasar untuk menguraikan kecenderungan jawaban responden dari tiap-tiap variabel, baik mengenai program kegiatan masjid,

Lebih terperinci

PROGRAM STUDI AKUNTANSI DEPARTEMEN AKUNTANSI FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN

PROGRAM STUDI AKUNTANSI DEPARTEMEN AKUNTANSI FAKULTAS EKONOMI UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN SKRIPSI HUBUNGAN PRAKTEK MANAJEMEN LABA TERHADAP REAKSI PASAR ATAS PENGUMUMAN INFORMASI LABA PERUSAHAAN FOOD AND BEVERAGE YANG TERDAFTAR DI BURSA EFEK INDONESIA PERIODE 2008-2010 OLEH ARI SYAHPUTRA 090522054

Lebih terperinci

Summary of Inferential Statistics, Drawing Valid Conclusions from Samples

Summary of Inferential Statistics, Drawing Valid Conclusions from Samples Summary of Inferential Statistics, Drawing Valid Conclusions from Samples Author: David Dooley Bibliography: Social Research Methods, 3rd edition, 1995. Halaman 151-168 Reviewer: Imairi Eitiveni dan Nur

Lebih terperinci

ABSTRACT. Keywords: Blackberry, quality, features, design, branding, trends, purchasing decisions. viii. Universitas Kristen Maranatha

ABSTRACT. Keywords: Blackberry, quality, features, design, branding, trends, purchasing decisions. viii. Universitas Kristen Maranatha ABSTRACT Blackberry smartphone is one product that has a difference with products from other companies. Taking into account the elements of product attributes such as product quality, product features,

Lebih terperinci

BAB 4 PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN

BAB 4 PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN BAB 4 PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN 41 Hasil Uji Statistik 411 Statistik Deskriptif Pada bagian ini akan dibahas mengenai hasil pengolahan data statistik deskriptif dari variabel-variabel yang diteliti Langkah

Lebih terperinci

ABSTRAK. masalah penelitian ini adalah: (1) apakah penerapan metode TPR yang. metode TPR dalam Kegiatan Belajar dan Mengajar (KBM) mengenai kosakata

ABSTRAK. masalah penelitian ini adalah: (1) apakah penerapan metode TPR yang. metode TPR dalam Kegiatan Belajar dan Mengajar (KBM) mengenai kosakata ABSTRAK Penelitian ini dilatarbelakangi oleh permasalahan kemampuan berbahasa Inggris siswa yang belum maksimal secara tertulis maupun lisan. Rumusan masalah penelitian ini adalah: (1) apakah penerapan

Lebih terperinci

Estimasi dan Confidence Interval

Estimasi dan Confidence Interval Estimasi dan Confidence Interval Tjipto Juwono, Ph.D. April 5, 2016 TJ (SU) Estimasi dan Confidence Interval April 2016 1 / 30 Point Estimate Point Estimate: Adalah suatu nilai tunggal (point) yang diperoleh

Lebih terperinci

Uji Hipotesa Satu Sampel

Uji Hipotesa Satu Sampel Uji Hipotesa Satu Sampel Tjipto Juwono, Ph.D. June 2017 TJ (SU) Uji Hipotesa Satu Sampel June 2017 1 / 36 Uji Hipotesa Contoh Sebuah perusahaan mebel menghasilkan meja tulis, dengan rata-rata produksi

Lebih terperinci

ANALISIS BIVARIAT DATA KATEGORIK DAN NUMERIK Uji t dan ANOVA

ANALISIS BIVARIAT DATA KATEGORIK DAN NUMERIK Uji t dan ANOVA ANALISIS BIVARIAT DATA KATEGORIK DAN NUMERIK Uji t dan ANOVA Uji t Independen Sebagai contoh kita gunakan data ASI Eksklusif yang sudah anda copy dengan melakukan uji hubungan perilaku menyusui dengan

Lebih terperinci

PHI : Jurnal Pendidikan Matematika Vol. 1 No.1 Tahun 2017

PHI : Jurnal Pendidikan Matematika Vol. 1 No.1 Tahun 2017 ANALISIS KESALAHAN MAHASISWA PROGRAM STUDI MANAJEMEN INFORMATIKA UNIVERSITAS PUTRA INDONESIA YPTK PADANG DALAM MENYELESAIKAN SOAL-SOAL STATISTIKA DAN PROBABILITY Syelfia Dewimarni 1 1 Dosen Manajemen Informatika,

Lebih terperinci

By SRI SISWANTI NIM

By SRI SISWANTI NIM READING COMPREHENSION IN NARRATIVE TEXT OF THE TENTH GRADE STUDENTS OF MA NAHDLATUL MUSLIMIN UNDAAN KUDUS TAUGHT BY USING IMAGINATIVE READING MATERIALS IN THE ACADEMIC YEAR 2015/2016 By SRI SISWANTI NIM.

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Data yang diperoleh dari penelitian ini berupa nilai pretest dan posttest siswa dan hasil observasi keterlaksanaan pembelajaran. Data tersebut kemudian dianalisis melalui

Lebih terperinci

ABSTRAK. Economic Value Added (EVA), Market Value Added (MVA), dan Financial Value Added (FVA).

ABSTRAK. Economic Value Added (EVA), Market Value Added (MVA), dan Financial Value Added (FVA). ABSTRAK Tujuan penelitian ini untuk mengetahui adanya perbedaan antara Economic Value Added (EVA), Market Value Added (MVA), dan Financial Value Added (FVA) pada sektor industri telekomunikasi yang listing

Lebih terperinci

STATISTIK PERTEMUAN XIV

STATISTIK PERTEMUAN XIV STATISTIK PERTEMUAN XIV Non Parametrik SKALA DATA Nominal Skala yang tidak mempunyai jenjang/tingkatan hanya membedakan subkategori secara kualitatif Contoh: Jenis Kelamin (Laki-laki =1 Perempuan =2) Ordinal

Lebih terperinci

FORMULIR DAYA TERIMA (UJI KESUKAAN) MIE BASAH JAMUR TIRAM

FORMULIR DAYA TERIMA (UJI KESUKAAN) MIE BASAH JAMUR TIRAM Lampiran 1 FORMULIR DAYA TERIMA (UJI KESUKAAN) MIE BASAH JAMUR TIRAM Nama : Tanggal : Nama Produk : Mie Basah Jamur Tiram Dihadapan Saudara terdapat empat sampel produk mie basah. Saudara diminta untuk

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KOMPARATIF (T-Test)

ANALISIS DATA KOMPARATIF (T-Test) PERTEMUAN KE-10 ANALISIS DATA KOMPARATIF (T-Test) Ringkasan Materi: Komparasi berasal dari kata comparison (Eng) yang mempunyai arti perbandingan atau pembandingan. Teknik analisis komparasi yaitu salah

Lebih terperinci

Gambaran Duplikasi Penomoran Rekam Medis. Gambaran Kualifikasi Pendidikan. Gambaran Pengetahuan. Statistics pemberian nomor. N Valid 60.

Gambaran Duplikasi Penomoran Rekam Medis. Gambaran Kualifikasi Pendidikan. Gambaran Pengetahuan. Statistics pemberian nomor. N Valid 60. Gambaran Duplikasi Penomoran Rekam Medis Statistics N Valid 60 Missing 0 Frequency Percent Valid Percent Cumulative Percent Valid duplikasi 24 40.0 40.0 40.0 tidak duplikat 36 60.0 60.0 100.0 Total 60

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. beberapa guru PAI yang belum tersertifikasi dan guru PAI yang sudah. dan 15 item untuk penilaian kompetensi professional.

BAB IV HASIL PENELITIAN. beberapa guru PAI yang belum tersertifikasi dan guru PAI yang sudah. dan 15 item untuk penilaian kompetensi professional. 126 BAB IV HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Data Penelitian ini dilakukan pada tanggal 20 Maret sampai dengan 12 Mei 2016 terhadap penilaian siswa yang diajar guru PAI yang belum tersertifikasi dan sudah

Lebih terperinci

Pertemuan 10 STATISTIKA INDUSTRI 2. Multiple Linear Regression. Multiple Linear Regression. Multiple Linear Regression 19/04/2016

Pertemuan 10 STATISTIKA INDUSTRI 2. Multiple Linear Regression. Multiple Linear Regression. Multiple Linear Regression 19/04/2016 19/04/016 Pertemuan 10 STATISTIKA INDUSTRI TIN 4004 Outline: and Correlation Non Linear Regression Referensi: Montgomery, D.C., Runger, G.C., Applied Statistic and Probability for Engineers, 5 th Ed. John

Lebih terperinci

ANALISIS VARIANSI MANOVA (MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE)

ANALISIS VARIANSI MANOVA (MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE) ANALISIS VARIANSI MANOVA (MULTIVARIATE ANALYSIS OF VARIANCE) Manova merupakan uji beda varian. Jika pada anava varian yang dibandingkan berasal dari satu variable terikat (Y), pada manova varian yang dibandingkan

Lebih terperinci

Abstrak. vii Univeristas Kristen Maranatha

Abstrak. vii Univeristas Kristen Maranatha Abstrak Penelitian ini dilakukan untuk memperoleh hubungan antara adult attachment styles dan jealousy pada peserta bina pranikah klasis X, Bandung. Penelitian ini menggunakan metode hubungan dengan teknik

Lebih terperinci

ABSTRAK PENGARUH ATRIBUT PRODUK TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN DAIHATSU SIRION PADA PT ASTRA DAIHATSU MOTOR BANDAR LAMPUNG. Oleh.

ABSTRAK PENGARUH ATRIBUT PRODUK TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN DAIHATSU SIRION PADA PT ASTRA DAIHATSU MOTOR BANDAR LAMPUNG. Oleh. ABSTRAK PENGARUH ATRIBUT PRODUK TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN DAIHATSU SIRION PADA PT ASTRA DAIHATSU MOTOR BANDAR LAMPUNG Oleh M Rizki Ramadhan Salah satu produk dalam bidang otomotif yang dalam hal ini

Lebih terperinci

STATISTIK Hypothesis Testing 2 Contoh kasus

STATISTIK Hypothesis Testing 2 Contoh kasus STATISTIK Hypothesis Testing 2 Contoh kasus Chapter 6 Sulidar Fitri, M.Sc Analisis Data Deskriptif Menghitung ukuran tendensi central (mean, median dan modus) dan ukuran dispersi (range, mean deviasi,

Lebih terperinci

Sebaran Peluang kontinyu Sebagian besar kegiatan di alam ini mengikuti sebaran kontinyu Salah satu sebaran kontinyu adalah sebaran normal. Sebaran nor

Sebaran Peluang kontinyu Sebagian besar kegiatan di alam ini mengikuti sebaran kontinyu Salah satu sebaran kontinyu adalah sebaran normal. Sebaran nor Sebaran Peluang kontinyu Sebagian besar kegiatan di alam ini mengikuti sebaran kontinyu Salah satu sebaran kontinyu adalah sebaran normal. Sebaran normal menjadi syarat untuk dilakukan Analisis varian,

Lebih terperinci

STUDI SIMULASI : PERBANDINGAN UJI WELCH DAN UJI COHRAN- COX PADA MASALAH BEHRENS-FISHER

STUDI SIMULASI : PERBANDINGAN UJI WELCH DAN UJI COHRAN- COX PADA MASALAH BEHRENS-FISHER JMP : Vol. 9 No. 1, Juni 2017, hal. 61-68 STUDI SIMULASI : PERBANDINGAN UJI WELCH DAN UJI COHRAN- COX PADA MASALAH BEHRENS-FISHER Sudartianto Departemen Statistika, FMIPA UNPAD sudartianto@unpad.ac.id

Lebih terperinci

HANDOUT METODE PENELITIAN KUANTITATIF ANALISIS DATA MENGGUNAKAN SPSS

HANDOUT METODE PENELITIAN KUANTITATIF ANALISIS DATA MENGGUNAKAN SPSS HANDOUT METODE PENELITIAN KUANTITATIF ANALISIS DATA MENGGUNAKAN SPSS UJI RELIABILITAS DAN SELEKSI ITEM a. Pindahkan hasil data item dari tabulasi di Excel ke data view SPSS b. Di bagian variable view rubah

Lebih terperinci

PENGARUH SEMANGAT KERJA PEMILIK DAN PEKERJA TERHADAP KEWIRAUSAHAAN MORO ARTOS DI SALATIGA SKRIPSI

PENGARUH SEMANGAT KERJA PEMILIK DAN PEKERJA TERHADAP KEWIRAUSAHAAN MORO ARTOS DI SALATIGA SKRIPSI PENGARUH SEMANGAT KERJA PEMILIK DAN PEKERJA TERHADAP KEWIRAUSAHAAN MORO ARTOS DI SALATIGA SKRIPSI Disusun dan Diajukan untuk melengkapi syarat - syarat Guna memperoleh Gelar Sarjana Pendidikan Pada Program

Lebih terperinci

Influence of Cooperative Learning Type Snowball Throwing

Influence of Cooperative Learning Type Snowball Throwing Influence of Cooperative Learning Type Snowball Throwing of Learning Outcomes of Students to Content Ecosystem in Class VII SMP Negeri 15 Tasikmalaya City School Year 2015/2016 Ade Rijal Sumarwan, Edi

Lebih terperinci

Pertemuan Ke Pengujian hipotesis mengenai rata-rata Nilai Statistik Uji. Wilayah Kritik

Pertemuan Ke Pengujian hipotesis mengenai rata-rata Nilai Statistik Uji. Wilayah Kritik Pertemuan Ke-12 6.4 Uji Hipotesis Langkah langkah pengujian hipotesis : 1. Nyatakan hipotesa nolnya H o bahwa θ = θ o. 2. Pilih hipotesis alternatif H 1 yang sesuai diantara θ < θ o, θ > θ o atau θ # θ

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata kunci : Komitmen Organisasi, Organizational Citizenship Behavior (OCB), Budaya Organisasi. Universitas Kristen Maranatha viii

ABSTRAK. Kata kunci : Komitmen Organisasi, Organizational Citizenship Behavior (OCB), Budaya Organisasi. Universitas Kristen Maranatha viii ABSTRAK Komitmen organisasional adalah suatu keadaan dimana seorang karyawan memihak organisasi tertentu, serta tujuan-tujuan dan keinginannya untuk mempertahankan keanggotaan dalam organisasi tersebut,

Lebih terperinci

KEPERCAYAAN DIRI. Corrected Item-Total Correlation

KEPERCAYAAN DIRI. Corrected Item-Total Correlation LAMPIRAN 61 KEPERCAYAAN DIRI PUTARAN 1 N % Cases Valid 60 100.0 Excluded( a) 0.0 Total 60 100.0 a Listwise deletion based on all variables in the procedure. Reliability Statistics Alpha N of Items.756

Lebih terperinci

Lampiran 1. Surat Keterangan Determinasi Tanaman Ceplukan (Physalis angulata L).

Lampiran 1. Surat Keterangan Determinasi Tanaman Ceplukan (Physalis angulata L). Lampiran 1. Surat Keterangan Determinasi Tanaman Ceplukan (Physalis angulata L). 1 Lampiran 1. Lanjutan 2 3 Lampiran 2. Hasil Pemeriksaan Organoleptis, Daya Lekat, Kekentalan, Susut Pengeringan Ekstrak

Lebih terperinci

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA

I. PENDAHULUAN II. TINJAUAN PUSTAKA I. PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Statistika sangat bermanfaat dalam kehidupan manusia, tidak hanya di bidang ilmu pengetahuan tapi penerapannya juga sangat aplikatif di dunia sehari-hari. Salah satunya

Lebih terperinci

FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2011 ABSTRAK

FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2011 ABSTRAK PERBANDINGAN HASIL UJI EXACT FISHER DAN UJI KOREKSI YATES DALAM MENELITI HUBUNGAN KARAKTERISTIK IBU DAN BAYI DENGAN KEJADIAN INFEKSI (STUDI KASUS PADA BAYI 0-6 BULAN YANG DIBERI MP-ASI DI PUSKESMAS SUNGGAL

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Data yang diperoleh dalam penelitian ini adalah data nilai tes kemampuan

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. Data yang diperoleh dalam penelitian ini adalah data nilai tes kemampuan 6162 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian Data yang diperoleh dalam penelitian ini adalah data nilai tes kemampuan komunikasi matematis siswa dan data hasil skala sikap. Selanjutnya,

Lebih terperinci

HUBUNGAN TERPAAN PESAN PERINGATAN BAHAYA MEROKOK DAN TINGKAT PENGETAHUAN TENTANG ROKOK DENGAN MINAT BERHENTI MEROKOK PADA REMAJA BELLA PRAWILIA

HUBUNGAN TERPAAN PESAN PERINGATAN BAHAYA MEROKOK DAN TINGKAT PENGETAHUAN TENTANG ROKOK DENGAN MINAT BERHENTI MEROKOK PADA REMAJA BELLA PRAWILIA HUBUNGAN TERPAAN PESAN PERINGATAN BAHAYA MEROKOK DAN TINGKAT PENGETAHUAN TENTANG ROKOK DENGAN MINAT BERHENTI MEROKOK PADA REMAJA BELLA PRAWILIA NIM: 14030110130108 ABSTRAKSI Jumlah perokok remaja di Indonesia

Lebih terperinci

LATIHAN SPSS I. A. Entri Data

LATIHAN SPSS I. A. Entri Data A. Entri Data LATIHAN SPSS I Variabel Name Label Type Nama Nama Mahasiswa String NIM Nomor Induk Mahasiswa String JK Numeris 1. 2. TglLahir Tanggal Lahir Date da Daerah Asal Numeris 1. Perkotaan 2. Pinggiran

Lebih terperinci

Moh. Hamzah, Siti Aminah

Moh. Hamzah, Siti Aminah Model Pembelajaran Koopertif Tipe Student Team Achievement Division (STAD) Dan Pengaruhnya Terhadap Penguasaan Konsep Matematika Siswa Kelas VIII Di SMPN 1 Ciwaringin Kabupaten Cirebon Moh. Hamzah, Siti

Lebih terperinci

6/5/2010. Ilmuwan bergerak pada dua level: Teori hipotesis konstruk Observasi

6/5/2010. Ilmuwan bergerak pada dua level: Teori hipotesis konstruk Observasi 1 Ilmuwan bergerak pada dua level: Teori hipotesis konstruk Observasi 2 1 Pentingnya Teori: Teori menyatukan praktik pelayanan kesehatan, promosi, dan penelitian Pilihan teori, walaupun kadang tidak diakui,

Lebih terperinci

Jenis Pupuk o B1 B2 B3 B4

Jenis Pupuk o B1 B2 B3 B4 TUTORIAL SPSS RANCANGAN ACAK KELOMPOK (RAK) oleh : Hendry http://teorionline.wordpress.com/ Rancangan acak kelompok (RAK) sering disebut dengan randomized complete block design (RCBD). Pada rancangan ini

Lebih terperinci

Perancangan Percobaan

Perancangan Percobaan Bab 2 Perancangan Percobaan 2. Merancang Percobaan Percobaan adalah suatu kegiatan yang dilakukan untuk membangkitkan data yang merupakan respon dari objek, individu, atau unit yang dikondisikan tertentu.

Lebih terperinci

KUESIONER ORANG TUA HUBUNGAN FAKTOR PERILAKU IBU TERHADAP KEJADIAN KARIES

KUESIONER ORANG TUA HUBUNGAN FAKTOR PERILAKU IBU TERHADAP KEJADIAN KARIES KUESIONER ORANG TUA HUBUNGAN FAKTOR PERILAKU IBU TERHADAP KEJADIAN KARIES Tanggal pemeriksaan: (tanggal, bulan) Nama lengkap anak:.. Jenis Kelamin: LK/PR Tanggal lahir/ usia anak:... (tgl-bln-thn) /. Tahun

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Dalam Bab IV ini berisi tentang analisis instrumen penelitian, uji keseimbangan pretest dan uji beda rerata posttest, deskripsi data amatan, normalitas data amatan,

Lebih terperinci

PENGARUH MODEL COOPERATIVE INTEGRATED READING AND COMPOSITION TERHADAP HASIL BELAJAR SISWA PADA MATERI EKOSISTEM DI SMA NURUL AMALIYAH TANJUNG MORAWA

PENGARUH MODEL COOPERATIVE INTEGRATED READING AND COMPOSITION TERHADAP HASIL BELAJAR SISWA PADA MATERI EKOSISTEM DI SMA NURUL AMALIYAH TANJUNG MORAWA PENGARUH MODEL COOPERATIVE INTEGRATED READING AND COMPOSITION TERHADAP HASIL BELAJAR SISWA PADA MATERI EKOSISTEM DI SMA NURUL AMALIYAH TANJUNG MORAWA THE INFLUENCE OF MODEL COOPERATIVE INTEGRATED READING

Lebih terperinci

Pertemuan 11 s.d. 13 STATISTIKA INDUSTRI 2. Nonparametric. Skala Pengukuran...(review) 27/05/2016. Statistik Non Parametrik

Pertemuan 11 s.d. 13 STATISTIKA INDUSTRI 2. Nonparametric. Skala Pengukuran...(review) 27/05/2016. Statistik Non Parametrik Pertemuan 11 s.d. 13 STATISTIKA INDUSTRI TIN 4004 Outline: Nonparametric Statistics Referensi: Walpole, R.E., Myers, R.H., Myers, S.L., Ye, K., Probability & Statistics for Engineers & Scientists, 9 th

Lebih terperinci

PENGARUH PENERAPAN PEMBELAJARAN DENGAN METODE PARTISIPATIF TERHADAP HASIL BELAJAR MAHASISWA DALAM MATERI GESERAN

PENGARUH PENERAPAN PEMBELAJARAN DENGAN METODE PARTISIPATIF TERHADAP HASIL BELAJAR MAHASISWA DALAM MATERI GESERAN Jurnal Penelitian Pendidikan Matematika (2017), 1 (1), 66 76 66 PENGARUH PENERAPAN PEMBELAJARAN DENGAN METODE PARTISIPATIF TERHADAP HASIL BELAJAR MAHASISWA DALAM MATERI GESERAN Sunardi Program Studi Pendidikan

Lebih terperinci

Skenario Payoff Magnitude terhadap Kecenderungan Pengambilan Risiko. Skenario Pengambilan Keputusan Investasi (Baird et al., 2008)

Skenario Payoff Magnitude terhadap Kecenderungan Pengambilan Risiko. Skenario Pengambilan Keputusan Investasi (Baird et al., 2008) LAMPIRAN Skenario Payoff Magnitude terhadap Kecenderungan Pengambilan Risiko Data Responden NIM : Jenis Kelamin : L / P Usia : Skenario Pengambilan Keputusan Investasi (Baird et al., 2008) Bayangkan anda

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week 12 Analysis of Variance

Statistik Bisnis. Week 12 Analysis of Variance Statistik Bisnis Week 12 Analysis of Variance 1 Learning Objectives This week, you learn: How to use one-way analysis of variance to test for differences among the means of several populations (also referred

Lebih terperinci

Eka Fitriyanti Universitas Aisyiyah Yogyakarta Kata kunci: Persepsi profesi bidan, prestasi belajar Asuhan Kebidanan II

Eka Fitriyanti Universitas Aisyiyah Yogyakarta   Kata kunci: Persepsi profesi bidan, prestasi belajar Asuhan Kebidanan II KORELASI PERSEPSI MAHASISWA PROFESI BIDAN DENGAN PRESTASI BELAJAR ASUHAN KEBIDANAN II PROGRAM STUDI DIII KEBIDANAN UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA TAHUN 2014 Eka Fitriyanti Universitas Aisyiyah Yogyakarta

Lebih terperinci

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND

STATISTICAL STUDENT OF IST AKPRIND E-mail : statistikaista@yahoo.com Blog : Contoh Kasus One Way Anova dan Two Way Anova Menggunakan SPSS Lisensi Dokumen: Copyright 2010 ssista.wordpress.com Seluruh dokumen di ssista.wordpress.com dapat

Lebih terperinci

Disusun Oleh: Lilis Ambar Wiratmi A PROGRAM S1 PENDIDIKAN GURU SEKOLAH DASAR FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN

Disusun Oleh: Lilis Ambar Wiratmi A PROGRAM S1 PENDIDIKAN GURU SEKOLAH DASAR FAKULTAS KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN STUDI KOMPARASI ANTARA METODE TUTOR SEBAYA DAN KERJA KELOMPOK TERHADAP HASIL BELAJAR MATEMATIKA KELAS IV SDN PELEMAN 01 GEMOLONG SRAGEN TAHUN PELAJARAN 2015/2016 Usulan Penelitian Diajukan untuk Memperoleh

Lebih terperinci