PENENTUAN UKURAN CONTOH OPTIMUM DESAIN TWO STAGE CLUSTER SAMPLING (Studi Kasus Pendugaan Variabel Demografi di Kabupaten Blitar)

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PENENTUAN UKURAN CONTOH OPTIMUM DESAIN TWO STAGE CLUSTER SAMPLING (Studi Kasus Pendugaan Variabel Demografi di Kabupaten Blitar)"

Transkripsi

1 J. Sans IPA, Aprl 009, Vol. 5, o., Hal.: ISS PEETUA UKURA COTOH OPTIU DESAI TWO STAGE CLUSTER SAPLIG (Stud Kasus Pendugaan Varabel Deograf d Kabupaten Bltar) Rusda Yulyant* Pusat Peneltan Kependudukan LIPI Jakarta 70 * Alaat korespondens e-al: Dtera 5 Februar 009, dsetuju untuk dterbtkan 7 e 009 ABSTRAK The a of ths paper s deterne of optu saple sze n frst step (how any choce census blocks) and n second step (how any household fracton) at estaton deography varable wth two stage cluster saplng desgn n Bltar dstrct for argn of error value (ε) = 5%,0%,5%, 0%, 5% and 30%. The estaton deography varable ncluded n the resdent characterstcs group s 405, 0, 49, 8, 8 dan census blocks wth household fracton at argn of error value (ε) = 5%,0%,5%,0%,5% and 30%. For labor and educaton groups needs 34, 9, 4, 3, 5, 0 and 46, 905, 46, 73, 79 choce census blocks wth 0.77 and 0.7 household fracton at argn of error value (ε) = 5%,0%,5%, 0%, 5%, 30%. Keywords: two stage cluster saplng, census blocks and household fracton. PEDAHULUA Banyak lebaga peerntah yang eberkan pelayanan atau jasa penyedaan data dan nforas yang beranfaat untuk peneltan salah satunya adalah BPS. Jka dlhat peranannya BPS epunya fungs enetapkan dan enyedakan sste nforas d bdang statstk yang dgunakan bak oleh phak peerntah, swasta aupun asyarakat. Guna eenuh fungsnya BPS enyelenggarakan dan elaksanakan berbaga aca sensus dan surve d Indonesa. Dala elaksanakan surve BPS enggunakan berbaga etode saplng, salah satunya yatu etode two stage cluster saplng dengan unt saplng tahap pertaa adalah blok sensus dan tahap keduanya ruah tangga. enurut Katalog BPS ), blok sensus ddefnskan bagan dar suatu wlayah desa/kelurahan yang dgunakan sebaga unt saplng terkecl dan daerah kerja dar seorang pencacah dala sensus dan surve yang akan datang. etode two stage cluster saplng serng dgunakan BPS dala surve-surve dengan pendekatan ruah tangga salnya surve-surve yang berkatan dengan varabel deograf. etode tersebut dgunakan dsapng untuk efsens baya juga karena tdak tersedanya kerangka contoh unt surve yatu ruah tangga. etode two stage cluster saplng n tdak terlepas dar kesalahan yang enyebabkan tdak akuratnya hasl surve. aun kesalahan yang terjad dapat dperkecl dengan enentukan ukuran contoh optu. Penentuan ukuran contoh optu tahap pertaa dan kedua pada etode n enjad faktor pentng untuk eperoleh surve efsen. Surve yang efsen akan ewakl karakterstk populas dan saplng error yang dhaslkan relatf kecl. Kajan n bertujuan enentukan ukuran contoh optu tahap pertaa (banyaknya blok sensus terplh) dan tahap kedua (besarnya fraks ruah tangga) pada pendugaan varabel deograf dengan desan two stage cluster saplng d kabupaten Bltar untuk nla argn of error (ε) 5%,0%,5%, 0%, 5%, 30% pada selang kepercayaan 95%.. ETODE PEELITIA etode penarkan contoh cluster dua tahap erupakan pengebangan dar etode penarkan contoh cluster dengan pengablan contoh dlakukan secara dua tahap yatu tahap pertaa, elh beberapa cluster dar cluster-cluster dala populas secara acak dan tahap kedua, elh beberapa unt contoh dar tap cluster terplh secara acak pula ). enurut Levy & Leeshow 3) pendugaan paraeter populas untuk total, rataan tap cluster dan rataan tap unt sebaga berkut : FIPA Unverstas Lapung

2 J. Sans IPA, Aprl 009, Vol. 5, o. a. Total, n Xˆ = x j = n j= () b. Rataan tap cluster, n Xˆ = x j = n j= () c. Rataan tap unt, Xˆ = Xˆ (3) = banyaknya cluster populas; = banyaknya unt populas = = = banyaknya unt pada cluster ke- n = banyaknya unt terplh cluster ke-; = banyaknya cluster terplh x j = nla sapel karakterstk x pada unt ke-j dar cluster ke- Raga saplng pendugaan rataan dan total dar two-stage cluster saplng tergantung dar dua koponen yatu raga d dala cluster (wthn-cluster varance) dan raga antar cluster (between-cluster varance), oleh Levy & Leeshow druuskan sebaga berkut 3) : ( ) X X Raga antar cluster, σ = = (4) Raga dala cluster, = (5) σ X X = = j j X = X (total nla karakterstk X cluster ke-) j j= X j X Rataan tap cluster : = j= X= ; Rataan tap unt cluster ke- : j j = X = enurut Levy & Leeshow 3) koefsen korelas ntraklas (ρ) adalah sebuah paraeter yang sangat pentng dala teor saplng, untuk enentukan besarnya ukuran contoh optu pada tahap kedua serta standard error penduga rataan atau total dar etode two stage cluster saplng dana koefsen korelas ntraklas dpengaruh nla keragaan d dala dan antar cluster. la koefsen n berada antara ρ +. Bla tngkat kehoogenan tersebut tngg aka nla koefsen korelas ntraklas besar berart contoh yang dabl d setap cluster relatf sedkt, karena unt-unt dala cluster relatf hoogen. Pelhan contoh yang sedkt tersebut danggap sudah dapat ewakl populas. Dala penentuan ukuran contoh optu pada etode two stage cluster saplng, koefsen korelas ntraklas druuskan sebaga berkut: dengan ρ = = σ σ σ + ( ) ( ) ( ) σ = (rataan banyaknya unt d setap cluster populas Levy & Leeshow 3) juga enyatakan bahwa rataan contoh optu pada tahap kedua guna pendugaan total dan atau rataan tergantung pada koefsen korelas ntraklas dan baya, yatu : ( ρ ) c n = (7) c ρ dengan c adalah baya yang berhubungan dengan pelhan sapel tahap pertaa sehngga nlanya tergantung dar banyaknya cluster yang dplh (baya per cluster), c adalah baya yang berhubungan dengan pelhan sapel tahap kedua sehngga nlanya tergantung dar banyaknya unt yang dplh (baya per unt). Penentuan alokas contoh tahap kedua, banyaknya unt contoh yang dabl d setap cluster terplh (n ), (6) 009 FIPA Unverstas Lapung 67

3 R. Yulyant... Penentuan Ukuran Contoh Optu Desan Two Stage Cluster Saplng dpengaruh oleh besarnya fraks saplng tahap kedua dan banyaknya unt pada cluster ke- ( ). Unt contoh tahap kedua n encapa optu jka nla fraks saplng tahap keduanya optu. enurut Levy & Leeshow 3) fraks saplng tahap kedua yang optu sebandng dengan besarnya rataan contoh optu pada tahap kedua ( n ) dan berbandng terbalk dengan rataan banyaknya unt d setap cluster populas ( ), druuskan n f =. Karena n dpengaruh oleh nla f optu aka alokas contoh tahap kedua encapa optu saat kta engabl unt contoh d cluster ke- sebanyak n = f. Sedangkan untuk pelhan cluster terseleks encapa optu bla kta engabl cluster sebanyak yatu : ( ) ( ) ( ) ( ) σ n + X X = X n X j = = (0) σ ε + z α X ( ) la argn of error adalah besarnya perbedaan relatf antara nla pendugaan (statstk) dengan nla yang sebenarnya (paraeter populas) atau batas dar penypangan yang dngnkan untuk nla dugaan rata-rata. So 4) enyatakan bahwa nla argn of error paraeter populas dtentukan oleh standar devas dar dugaan paraeter tersebut dan selang kepercayaan yang dngnkan (nla Z( α) ). la argn of error dar µ (rataan populas) adalah ε = Z σ = Z σ () ( α) µˆ ( α) n dengan σ : standar devas µ (rataan populas), n: banyaknya contoh yang dabl, σ : standar devas dugaan µ. µˆ.. Data dan Varabel yang Dgunakan Data yang dgunakan berupa data sekunder hasl Sensus Penduduk 000 (SP000-L) dengan doan Kabupaten Bltar. Varabel yang dgunakan adalah varabel deograf yang terdr dar varabelvarabel berkut : A. Karakterstk penduduk, terdr dar varabel :. Julah penduduk secara total.. Julah penduduk lak-lak. 3. Julah penduduk perepuan. 4. Julah ruah tangga yang kepala ruah tangganya lak-lak. 5. Julah ruah tangga yang kepala ruah tangganya pereuan. 6. Julah penduduk yang beruur 5-49 tahun dan telah kawn. 7. Julah penduduk lak-lak beruur 5-49 tahun dan telah kawn. 8. Julah penduduk perepuan beruur 5-49 tahun dan telah kawn. 9. Julah wanta uur 0 tahun ke atas yang pernah kawn. 0. Julah anak kandung yang dlahrkan hdup.. Julah anak kandung yang ash hdup. B. Tenaga kerja, terdr dar varabel :. Julah penduduk yang beruur 5 tahun ke atas enurut kegatan senggu yang lalu adalah bekerja.. Julah penduduk yang beruur 5 tahun ke atas enurut kegatan senggu yang lalu adalah encar pekerjaan. 3. Julah penduduk beruur 5 tahun ke atas yang bekerja enurut status pekerjaannya adalah berusaha sendr atau dbantu karyawan/buruh. 4. Julah penduduk beruur 5 tahun ke atas yang bekerja enurut status pekerjaannya adalah berstatus karyawan/buruh C. Penddkan, yang terdr dar varabel:. Julah penduduk yang beruur 5 tahun ke atas enurut jazah/sttb tertngg yang dlk adalah belu/tdak punya jazah.. Julah penduduk yang beruur 5 tahun ke atas yang berjazah SD/sederajat FIPA Unverstas Lapung

4 J. Sans IPA, Aprl 009, Vol. 5, o. 3. Julah penduduk yang beruur 5 tahun ke atas yang berjazah SLTP/sederajat. 4. Julah penduduk yang beruur 5 tahun ke atas yang berjazah SLTA/sederajat. 5. Julah penduduk yang beruur 5 tahun ke atas yang berjazah PT. 6. Julah penduduk yang beruur 5 tahun ke atas enurut kegatan senggu yang lalu sekolah. Kendala baya untuk enentukan ukuran contoh optu tahap II : Baya per blok sensus (c) : Rp ,00 Baya per unt ruah tangga (c ) : Rp.600,00.. etode Analss Data Kajan n enggunakan analss kuanttatf dana tahapan pengolahan data SP000 untuk enentukan ukuran contoh optu adalah sebaga berkut :. enentukan varabel deograf yang dgunakan dala kajan n serta engelopokannya.. Reforat data SP000-L dar record penduduk enjad record ruah tangga. 3. Untuk asng-asng varabel d tap kelopok, dhtung : a) Raga populas elput raga d dala dan antar cluster. b) Koefsen korelas ntraklas. c) Ukuran contoh optu tahap pertaa (banyaknya blok sensus terplh) dan kedua (besarnya fraks ruah tangga untuk blok sensus terplh tersebut) dengan nla argn of error (ε) yatu 5%,0%,5%,0%,5%,30% pada selang kepercayaan 95% (α= 5%). 4. enentukan ukuran contoh optu yatu banyaknya blok sensus terplh dan besarnya fraks ruah tangga untuk asng-asng kelopok varabel deograf berdasarkan varabel yang dpaka dengan enggunakan kadah aksu. Progra pengolahan data enggunakan progra akro S-Plus HASIL DA PEBAHASA Ukuran contoh optu tahap pertaa dan tahap kedua pada pendugaan varabel deograf d kabupaten Bltar dhtung berdasarkan penggelopokan varabel deograf yatu kelopok karakterstk penduduk., tenaga kerja dan penddkan dana kabupaten Bltar terdr dar kecaatan dan 747 blok sensus. Penentuan ukuran contoh optu untuk setap kelopok varabel deograf enggunakan kadah aksu yatu engabl n ukuran contoh optu yang terbesar dar ukuran contoh optu varabelvarabel yang ada pada asng-asng kelopok varabel deograf. Penggunaan kadah aksu n dkarenakan n ukuran contoh optu yang terbesar tersebut bsa ewakl ukuran contoh optu seua varabel d setap kelopok varabel deograf. Hal n berart, jka kta engabl contoh sebesar n untuk enduga varabel yang epunya ukuran contoh optu lebh kecl dar n aka pendugaan varabel n bsa encapa optu. Tetap baya yang dkeluarkan akan lebh besar dbandngkan dengan pendugaan yang enggunakan ukuran contoh optu varabel tersebut karena contoh (blok sensus dan unt RT) yang dabl akan lebh banyak. Tabel. Ukuran Contoh Optu Varabel Deograf Kabupaten Bltar Kelopok varabel deograf Kependudukan Tenaga Kerja Penddkan Rataan unt RT Fraks RT Blok Sensus, ε : 5% Blok Sensus, ε : 0% Blok Sensus, ε : 5% Blok Sensus, ε : 0% Blok Sensus, ε : 5% Blok Sensus, ε : 30% 0 6 Banyaknya blok sensus terplh yang optu guna pendugaan varabel d ke-3 kelopok varabel deograf dhtung untuk nla argn of error (ε) yang dtentukan sebelu elakukan surve yatu sebesar 009 FIPA Unverstas Lapung 69

5 R. Yulyant... Penentuan Ukuran Contoh Optu Desan Two Stage Cluster Saplng 5%, 0%, 5%, 0%, 5% dan 30% sepert yang tertera pada Tabel Ukuran Contoh Optu Varabel Deograf Kabupaten Bltar d bawah n. Sedangkan banyaknya unt RT terplh d setap blok sensus terplh yang harus dabl untuk encapa pendugaan yang optu tergantung dar besarnya fraks RT yatu sebanyak fraks RT dkal banyaknya unt RT d blok sensus terplh. Berdasarkan Tabel tersebut, kelopok penddkan epunya ukuran contoh optu (yatu banyaknya blok sensus dan fraks RT terplh) palng besar dan sangat besar dbandngkan ke-3 kelopok varabel deograf lannya untuk seua nla argn of error (ε). Hal n dkarenakan raga antar blok sensus relatf besar dan raga d dala blok sensus relatf kecl sehngga koefsen korelas ntraklas kelopok penddkan lebh besar dbandngkan ketga kelopok varabel deograf lannya. Sedangkan banyaknya blok sensus dan rataan unt RT terplh yang optu pada kelopok tenaga kerja palng sedkt keudan dsusul dengan kelopok karakterstk penduduk. Pada kelopok penddkan juga terlhat bahwa untuk nla ε = 5 % kta harus engabl 46 blok sensus dar 747 blok sensus yang guna encapa ukuran contoh yang optu. la n sangat banyak untuk ukuran contoh dan past akan eerlukan baya yang sangat besar dala proses pelaksanaan surve. enurut tabel d atas, nla fraks RT terbesar terdapat pada kelopok karakterstk penduduk yatu 0,309. Hal n karena raga d dala blok sensus kelopok n relatf besar dbandngkan kelopok lan dan raga antar blok sensusnya relatf lebh kecl sehngga nla koefsen korelas nterklasnya kecl yang engakbatkan nla rataan unt RT kelopok karakterstk penduduk enjad besar (bahkan palng besar). Karena nla fraks RT sebandng dengan nla rataan unt RT aka nla fraks RT kelopok karakterstk penduduk juga enjad palng besar dbandngkan kelopok tenaga kerja dan penddkan. 4. KESIPULA Ukuran contoh optu tahap pertaa (blok sensus) dan kedua (fraks ruah tangga) dengan etode two stage cluster saplng untuk pendugaan varabel deograf d kabupaten Bltar bervaras sesua dengan varabel yang dduga pada asng-asng kelopok. Banyaknya blok sensus terplh dan fraks ruah tangga yang optu untuk pendugaan varabel deograf d kabupaten Bltar dengan nla argn of error (ε) = 5%, 0%, 5%, 0% dan 30% pada asng-asng kelopok varabel adalah sebaga berkut : a. Kelopok karakterstk penduduk. Pendugaan varabel deograf yang terasuk dala kelopok karakterstk penduduk eerlukan blok sensus terplh yang optu sebanyak 405, 0, 49, 8, 8 dan blok sensus dengan fraks ruah tangga sebesar 0, 309 saat nla ε = 5%, 0%, 5%, 0% dan 30%. b. Kelopok tenaga kerja Guna encapa pendugaan varabel deograf kelopok tenaga kerja yang optu, kta ebutuhkan blok sensus terplh sebanyak 34, 9, 4, 3, 5 dan 0 blok sensus pada saat nla ε = 5%, 0%, 5%, 0% dan 30% dengan fraks ruah tangga sebesar 0,77. c. Kelopok penddkan Ukuran blok sensus yang optu untuk pendugaan varabel deograf yang terasuk dala kelopok penddkan adalah sebanyak 46, 905, 46, 73, 79 dan 79 blok sensus dengan fraks ruah tangga sebesar 0,7 pada saat nla ε = 5%, 0%, 5%, 0% dan 30%. DAFTAR PUSTAKA. Katalog BPS : Kerangka Contoh Induk- Blok Sensus Th Badan Pusat Statstk. Jakarta.. Scheaffer, R. L., endenhall, W., and Ott, L Eleentary Sur-vey Saplng. 6 th ed. Boston : PWS- KET Publshng Copa. 3. Levy, P.S., and Leeshow, S Saplng of Populatons - ethods and Applcatons. 3 rd ed. ew York : Wley. 4. So, R.L Practcal Saplng Technques. nd ed., rev. and expanded. arcel Dekker, Inc. adson Avenue, ew York.. 5. attjk,. A. A., Yulyant, R. dan artono, T Pengujan Subhpotess Pengaruh Interaks Genotpe Lngkungan pada odel AI. J. Sans IPA, 5 (): FIPA Unverstas Lapung

Bab VII Contoh Aplikasi

Bab VII Contoh Aplikasi Bab VII Contoh Aplkas Dala bab n akan dberkan lustras tentang aplkas statstk penguj VVVS dala eontor kestablan atrks korelas pada proses produks dudukan kabel tegangan tngg (flange) d PT PINDAD (Persero).

Lebih terperinci

BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN JAYAPURA

BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN JAYAPURA BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN JAYAPURA BADAN PUSAT STATISTIK KABUPATEN JAYAPURA Sensus Penduduk 2010 merupakan sebuah kegatan besar bangsa Badan Pusat Statstk (BPS) berdasarkan Undang-undang Nomor 16

Lebih terperinci

III. EVALUASI METODE PENARIKAN CONTOH PADA PENDUGAAN PRODUKTIVITAS KOMODITAS HORTIKULTURA

III. EVALUASI METODE PENARIKAN CONTOH PADA PENDUGAAN PRODUKTIVITAS KOMODITAS HORTIKULTURA 4 III. VALUASI TOD PNARIKAN CONTOH PADA PNDUGAAN PRODUKTIVITAS KOODITAS HORTIKULTURA 3.. Gabaran Uu etode Penarkan Contoh Penarkan contoh atau saplng erupakan suatu proses nferens engena keseluruhan (populas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi.

BAB 2 LANDASAN TEORI. estimasi, uji keberartian regresi, analisa korelasi dan uji koefisien regresi. BAB LANDASAN TEORI Pada bab n akan durakan beberapa metode yang dgunakan dalam penyelesaan tugas akhr n. Selan tu penuls juga mengurakan tentang pengertan regres, analss regres berganda, membentuk persamaan

Lebih terperinci

BAB III SAMPLING BERKELOMPOK DAN SAMPLING BERKELOMPOK DENGAN PROBABILITY PROPORTIONAL TO SIZE (PPS)

BAB III SAMPLING BERKELOMPOK DAN SAMPLING BERKELOMPOK DENGAN PROBABILITY PROPORTIONAL TO SIZE (PPS) BAB III SAPLING BERKELOPOK DAN SAPLING BERKELOPOK DENGAN PROBABILITY PROPORTIONAL TO SIZE (PPS) 3. Saplng Berkelopok Populas elk konds yang berbeda beda jka dlhat berdasarkan ukurannya. Pada pebahasan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB

BAB III METODE PENELITIAN. yang digunakan meliputi: (1) PDRB Kota Dumai (tahun ) dan PDRB BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jens dan Sumber Data Jens data yang dgunakan dalam peneltan n adalah data sekunder. Data yang dgunakan melput: (1) PDRB Kota Duma (tahun 2000-2010) dan PDRB kabupaten/kota

Lebih terperinci

HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT

HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT HUBUNGAN KEMAMPUAN KEUANGAN DAERAH TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI PROVINSI NUSA TENGGARA BARAT ABSTRAK STEVANY HANALYNA DETHAN Fakultas Ekonom Unv. Mahasaraswat Mataram e-mal : stevany.hanalyna.dethan@gmal.com

Lebih terperinci

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351)

ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) Suplemen Respons Pertemuan ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351) 7 Departemen Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasan Sub Pokok Bahasan Referens Waktu Korelas Perngkat (Rank Correlaton) Bag. 1 Koefsen Korelas Perngkat

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 7 BAB LANDASAN TEORI.1 Analsa Regres Analsa regres dnterpretaskan sebaga suatu analsa yang berkatan dengan stud ketergantungan (hubungan kausal) dar suatu varabel tak bebas (dependent varable) atu dsebut

Lebih terperinci

Penerapan Aljabar Matrik Dalam Analisa Masukan-Keluaran Elistya Rimawati 6)

Penerapan Aljabar Matrik Dalam Analisa Masukan-Keluaran Elistya Rimawati 6) ISSN : 693 73 Penerapan Aljabar Matrk Dala Analsa Masukan-Keluaran Elstya Rawat 6) Abstrak Analsa asukan-keluaran bertolak dar anggapan bahwa suatu sste perekonoan terdr atas sector-sektor yang salng berkatan.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel

BAB 2 LANDASAN TEORI. persamaan penduga dibentuk untuk menerangkan pola hubungan variabel-variabel BAB LANDASAN TEORI. Analss Regres Regres merupakan suatu alat ukur yang dgunakan untuk mengukur ada atau tdaknya hubungan antar varabel. Dalam analss regres, suatu persamaan regres atau persamaan penduga

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum dilakukan penelitian, langkah pertama yang harus dilakukan oleh BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum dlakukan peneltan, langkah pertama yang harus dlakukan oleh penelt adalah menentukan terlebh dahulu metode apa yang akan dgunakan dalam peneltan. Desan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara

BAB 2 LANDASAN TEORI. Universitas Sumatera Utara BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Analsa Regres Dalam kehdupan sehar-har, serng kta jumpa hubungan antara satu varabel terhadap satu atau lebh varabel yang lan. Sebaga contoh, besarnya pendapatan seseorang

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran

BAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan dan kestabilan ekonomi, adalah dua syarat penting bagi kemakmuran BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Pertumbuhan dan kestablan ekonom, adalah dua syarat pentng bag kemakmuran dan kesejahteraan suatu bangsa. Dengan pertumbuhan yang cukup, negara dapat melanjutkan pembangunan

Lebih terperinci

Tinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal

Tinjauan Algoritma Genetika Pada Permasalahan Himpunan Hitting Minimal 157 Vol. 13, No. 2, 157-161, Januar 2017 Tnjauan Algortma Genetka Pada Permasalahan Hmpunan Httng Mnmal Jusmawat Massalesse, Bud Nurwahyu Abstrak Beberapa persoalan menark dapat dformulaskan sebaga permasalahan

Lebih terperinci

PENAKSIR PRODUK YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA DAN SAMPLING BERPERINGKAT

PENAKSIR PRODUK YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI PADA SAMPLING ACAK SEDERHANA DAN SAMPLING BERPERINGKAT PEAKSIR PRODUK AG EFISIE UUK RAA-RAA POPULASI PADA SAMPLIG ACAK SEDERHAA DA SAMPLIG BERPERIGKA Dw Andn *, Frdaus, Arsan Adnan Mahasswa Progra S Mateata Dosen Jurusan Mateata Faultas Mateata Ilu Pengetahuan

Lebih terperinci

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL:

PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: PROPOSAL SKRIPSI JUDUL: 1.1. Latar Belakang Masalah SDM kn makn berperan besar bag kesuksesan suatu organsas. Banyak organsas menyadar bahwa unsur manusa dalam suatu organsas dapat memberkan keunggulan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Hpotess Peneltan Berkatan dengan manusa masalah d atas maka penuls menyusun hpotess sebaga acuan dalam penulsan hpotess penuls yatu Terdapat hubungan postf antara penddkan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (1822 1911). Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan

BAB III METODE PENELITIAN. berjumlah empat kelas terdiri dari 131 siswa. Sampel penelitian ini terdiri dari satu kelas yang diambil dengan 7 BAB III METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel 1. Populas Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas XI SMA Yadka Bandar Lampung semester genap tahun pelajaran 014/ 015 yang berjumlah empat

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak di III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Al-Azhar 3 Bandar Lampung yang terletak d Jl. Gn. Tanggamus Raya Way Halm, kota Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi,

BAB 2 LANDASAN TEORI. diteliti. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populasi disebut ukuran populasi, BAB LANDASAN TEORI.1 Populas dan Sampel Populas adalah keseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngkup yang ngn dtelt. Banyaknya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut ukuran populas, sedangkan suatu

Lebih terperinci

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas

BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini di laksanakan di Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. 1 Gorontalo pada kelas 9 BAB.3 METODOLOGI PENELITIN 3. Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan n d laksanakan d Sekolah Menengah Pertama (SMP) N. Gorontalo pada kelas VIII. Waktu peneltan dlaksanakan pada semester ganjl, tahun ajaran

Lebih terperinci

UKURAN S A S MPE P L P of o. D r D. r H. H Al A ma m s a d s i d Sy S a y h a z h a, SE S. E, M P E ai a l i : l as a y s a y h a

UKURAN S A S MPE P L P of o. D r D. r H. H Al A ma m s a d s i d Sy S a y h a z h a, SE S. E, M P E ai a l i : l as a y s a y h a UKURAN SAMPEL Prof. Dr. H. Almasd Syahza, SE., MP Emal: asyahza@yahoo.co.d Webste: http://almasd. almasd.staff. staff.unr.ac.d Penelt Senor Unverstas Rau Penentuan Sampel Peneltan lmah hampr selalu hanya

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Untuk menjawab permasalahan yaitu tentang peranan pelatihan yang dapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Untuk menjawab permasalahan yatu tentang peranan pelathan yang dapat menngkatkan knerja karyawan, dgunakan metode analss eksplanatf kuanttatf. Pengertan

Lebih terperinci

REKAYASA TRANSPORTASI LANJUT UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA

REKAYASA TRANSPORTASI LANJUT UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA REKAYASA TRANSPORTASI LANJUT UNIVERSITAS PEMBANGUNAN JAYA Jl. Boulevard Bntaro Sektor 7, Bntaro Jaya Tangerang Selatan 15224 PENDAHULUAN Bangktan perjalanan (Trp generaton model ) adalah suatu tahapan

Lebih terperinci

UKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA

UKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA UKURAN LOKASI, VARIASI & BENTUK KURVA MARULAM MT SIMARMATA, MS STATISTIK TERAPAN FAK HUKUM USI @4 ARTI UKURAN LOKASI DAN VARIASI Suatu Kelompok DATA berupa kumpulan nla VARIABEL [ vaabel ] Ms banyaknya

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. menggunakan strategi pembelajaran mind mapping dalam pendekatan

BAB III METODE PENELITIAN. menggunakan strategi pembelajaran mind mapping dalam pendekatan 35 BAB III METODE PENELITIAN A. Jens dan Desan Peneltan Jens peneltan n adalah kuas ekspermen. Pada peneltan n terdapat dua kelompok subjek peneltan yatu kelompok ekspermen yang dberkan suatu perlakuan

Lebih terperinci

PEMODELAN ANGKA PUTUS SEKOLAH USIA SMA DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE MULTIVARIABEL

PEMODELAN ANGKA PUTUS SEKOLAH USIA SMA DI JAWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE MULTIVARIABEL PEMODELAN ANGKA PUTUS SEKOLAH USIA SMA DI AWA TIMUR DENGAN PENDEKATAN REGRESI SPLINE MULTIVARIABEL Mega Pradpta, Madu Ratna, I Nyoan Budantara urusan Statstka Fakultas MIPA Insttut Teknolog Sepuluh Nopeber

Lebih terperinci

Pengendalian Kualitas Proses Produksi Tube Plastik Di Pt. X Menggunakan Peta Kendali P Multivariat

Pengendalian Kualitas Proses Produksi Tube Plastik Di Pt. X Menggunakan Peta Kendali P Multivariat JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (3) 33-35 (3-98X Prnt) D-95 Pengendalan Kualtas Proses Produks Tube Plastk D Pt. X Menggunakan Peta Kendal P Multvarat Ia Rdo Rarso, Luca Ardnant, dan Muhaad Mashur

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang BAB I PENDAHULUAN. Latar Belakang Manova atau Multvarate of Varance merupakan pengujan dalam multvarate yang bertujuan untuk mengetahu pengaruh varabel respon dengan terhadap beberapa varabel predktor

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat

BAB 2 LANDASAN TEORI. Teori Galton berkembang menjadi analisis regresi yang dapat digunakan sebagai alat BAB LANDASAN TEORI. 1 Analsa Regres Regres pertama kal dpergunakan sebaga konsep statstk pada tahun 1877 oleh Sr Francs Galton. Galton melakukan stud tentang kecenderungan tngg badan anak. Teor Galton

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah

BAB III METODE PENELITIAN. sebuah fenomena atau suatu kejadian yang diteliti. Ciri-ciri metode deskriptif menurut Surakhmad W (1998:140) adalah BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf. Peneltan deskrptf merupakan peneltan yang dlakukan untuk menggambarkan sebuah fenomena atau suatu

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN KEPUSTAKAAN

BAB 2 TINJAUAN KEPUSTAKAAN BAB TIJAUA KEPUSTAKAA.1. Gambaran Umum Obyek Peneltan Gambar.1 Lokas Daerah Stud Gambar. Detal Lokas Daerah Stud (Sumber : Peta Dgtal Jabotabek ver.0) 7 8 Kawasan perumahan yang dplh sebaga daerah stud

Lebih terperinci

PENERAPAN LOGIKA FUZZY DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK JALUR PEMINATAN MAHASISWA

PENERAPAN LOGIKA FUZZY DALAM PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK JALUR PEMINATAN MAHASISWA onferens Nasonal Sste dan Inforatka 09; Bal, Noveber 4, 09 PENERAPAN LOGIA FUZZY DALAM PENGAMBILAN EPUTUSAN UNTU JALUR PEMINATAN MAHASISWA Sauel Lukas*, Melayana**, Wlla Sson* * Jurusan Teknk Inforatka

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN Bab n akan menjelaskan latar belakang pemlhan metode yang dgunakan untuk mengestmas partspas sekolah. Propns Sumatera Barat dplh sebaga daerah stud peneltan. Setap varabel yang

Lebih terperinci

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN

ANALISIS BENTUK HUBUNGAN ANALISIS BENTUK HUBUNGAN Analss Regres dan Korelas Analss regres dgunakan untuk mempelajar dan mengukur hubungan statstk yang terjad antara dua varbel atau lebh varabel. Varabel tersebut adalah varabel

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN

III. METODE PENELITIAN III. METODE PEELITIA 3.1. Kerangka Pemkran Peneltan BRI Unt Cbnong dan Unt Warung Jambu Uraan Pekerjaan Karyawan Subyek Analss Konds SDM Aktual (KKP) Konds SDM Harapan (KKJ) Kuesoner KKP Kuesoner KKJ la

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan

BAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian yang dipakai adalah penelitian kuantitatif, dengan BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Pendekatan dan Jens Peneltan Jens peneltan yang dpaka adalah peneltan kuanttatf, dengan menggunakan metode analss deskrptf dengan analss statstka nferensal artnya penuls dapat

Lebih terperinci

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN

BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN BAB III HIPOTESIS DAN METODOLOGI PENELITIAN III.1 Hpotess Berdasarkan kerangka pemkran sebelumnya, maka dapat drumuskan hpotess sebaga berkut : H1 : ada beda sgnfkan antara sebelum dan setelah penerbtan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN. penerapan Customer Relationship Management pada tanggal 30 Juni 2011.

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN. penerapan Customer Relationship Management pada tanggal 30 Juni 2011. 44 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN PENELITIAN 4.1 Penyajan Data Peneltan Untuk memperoleh data dar responden yang ada, maka dgunakan kuesoner yang telah dsebar pada para pelanggan (orang tua sswa) d Kumon

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan penelitian pengembangan (Research and III. METODE PENELITIAN A. Desan Peneltan Peneltan n merupakan peneltan pengembangan (Research and Development). Peneltan pengembangan yang dlakukan adalah untuk mengembangkan penuntun praktkum menjad LKS

Lebih terperinci

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

IV. HASIL DAN PEMBAHASAN IV. HASIL DAN PEMBAHASAN Data terdr dar dua data utama, yatu data denyut jantung pada saat kalbras dan denyut jantung pada saat bekerja. Semuanya akan dbahas pada sub bab-sub bab berkut. A. Denyut Jantung

Lebih terperinci

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI

IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI IV. UKURAN SIMPANGAN, DISPERSI & VARIASI Pendahuluan o Ukuran dspers atau ukuran varas, yang menggambarkan derajat bagamana berpencarnya data kuanttatf, dntaranya: rentang, rentang antar kuartl, smpangan

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode eksperimen 3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode dan Desan Peneltan Metode yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode ekspermen karena sesua dengan tujuan peneltan yatu melhat hubungan antara varabelvarabel

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jens Peneltan Jens peneltan n adalah peneltan quas expermental dengan one group pretest posttest desgn. Peneltan n tdak menggunakan kelas pembandng namun sudah menggunakan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen yang telah dilaksanakan di SMA III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen yang telah dlaksanakan d SMA Neger 3 Bandar Lampung. Peneltan n dlaksanakan pada semester genap tahun ajaran 2012/2013.

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN. Penelitian mengenai Analisis Pengaruh Kupedes Terhadap Performance

BAB IV METODE PENELITIAN. Penelitian mengenai Analisis Pengaruh Kupedes Terhadap Performance BAB IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokas dan Waktu Peneltan Peneltan mengena Analss Pengaruh Kupedes Terhadap Performance Busness Debtur dalam Sektor Perdagangan, Industr dan Pertanan dlaksanakan d Bank Rakyat

Lebih terperinci

BAB IV TRIP GENERATION

BAB IV TRIP GENERATION BAB IV TRIP GENERATION 4.1 PENDAHULUAN Trp Generaton td : 1. Trp Producton 2. Trp Attracton j Generator Attractor - Setap tempat mempunya fktor untuk membangktkan dan menark pergerakan - Bangktan, Tarkan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakang Dalam kehdupan sehar-har, serngkal dumpa hubungan antara suatu varabel dengan satu atau lebh varabel lan. D dalam bdang pertanan sebaga contoh, doss dan ens pupuk yang dberkan

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di MTs Negeri 2 Bandar Lampung dengan populasi siswa III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlakukan d MTs Neger Bandar Lampung dengan populas sswa kelas VII yang terdr dar 0 kelas yatu kelas unggulan, unggulan, dan kelas A sampa dengan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. hasil penelitian. Walaupun penelitian ini merupakan penelitian kuasi eksperimen,

BAB III METODE PENELITIAN. hasil penelitian. Walaupun penelitian ini merupakan penelitian kuasi eksperimen, BAB III METODE PENELITIAN A. Metode dan Desan Peneltan Metode peneltan n adalah quas ekspermen karena terdapat unsur manpulas, yatu mengubah keadaan basa secara sstemats ke keadaan tertentu serta tetap

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 5.1 Analsa Pemlhan Model Tme Seres Forecastng Pemlhan model forecastng terbak dlakukan secara statstk, dmana alat statstk yang dgunakan adalah MAD, MAPE dan TS. Perbandngan

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN SAMPLING ACAK SEDERHANA DAN SAMPLING BERPERINGKAT. ABSTRACT 1.

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN SAMPLING ACAK SEDERHANA DAN SAMPLING BERPERINGKAT. ABSTRACT 1. PEAKSIR RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA SAMPLIG ACAK SEDERHAA DA SAMPLIG BERPERIGKAT Ryan Aresta Ral Suroso, Arsan Adnan, Rusta Efend r_yand7045@yaoo.co Maasswa Progra S Mateatka Dosen Jurusan Mateatka

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan matematika tidak hanya dalam tataran teoritis tetapi juga pada

BAB I PENDAHULUAN. Perkembangan matematika tidak hanya dalam tataran teoritis tetapi juga pada BAB I PENDAHULUAN.. Latar Belakang Masalah Perkembangan matematka tdak hanya dalam tataran teorts tetap juga pada bdang aplkatf. Salah satu bdang lmu yang dkembangkan untuk tataran aplkatf dalam statstka

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya

BAB III METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini, penulis memilih lokasi di SMA Negeri 1 Boliyohuto khususnya BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Pada peneltan n, penuls memlh lokas d SMA Neger 1 Bolyohuto khususnya pada sswa kelas X, karena penuls menganggap bahwa lokas

Lebih terperinci

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen.

BAB II METODOLOGI PENELITIAN. Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian. variable independen dengan variabel dependen. BAB II METODOLOGI PENELITIAN A. Bentuk Peneltan Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan deskrptf dengan analsa kuanttatf, dengan maksud untuk mencar pengaruh antara varable ndependen

Lebih terperinci

BAB V Model Bayes Pendugaan Area Kecil untuk Respon Binomial dan Multinomial Berbasis Penarikan Contoh Berpeluang Tidak Sama

BAB V Model Bayes Pendugaan Area Kecil untuk Respon Binomial dan Multinomial Berbasis Penarikan Contoh Berpeluang Tidak Sama BAB V Model Bayes Pendugaan Area Kecl untuk Respon Bnomal dan Multnomal Berbass Penarkan Contoh Berpeluang Tdak Sama 5.1. Pendahuluan Pada umumnya pengembangan model SAE dan pendugaannya dlakukan dengan

Lebih terperinci

Pendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik

Pendeteksian Data Pencilan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Diagnostik Pendeteksan Data Penclan dan Pengamatan Berpengaruh pada Beberapa Kasus Data Menggunakan Metode Dagnostk Sally Indra 1, Dod Vonanda, Rry Srnngsh 3 1 Student of Mathematcs Department State Unversty of Padang,

Lebih terperinci

Peramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting

Peramalan Produksi Sayuran Di Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcasting Peramalan Produks Sayuran D Kota Pekanbaru Menggunakan Metode Forcastng Esrska 1 dan M. M. Nzam 2 1,2 Jurusan Matematka, Fakultas Sans dan Teknolog, UIN Sultan Syarf Kasm Rau Jl. HR. Soebrantas No. 155

Lebih terperinci

(DS.2) MENENTUKAN STATISTIK PENGUJIAN UNTUK EKSPERIMEN FAKTORIAL DENGAN DUA KALI PEMBATASAN PENGACAKAN (Studi kasus untuk Desain Split Plot)

(DS.2) MENENTUKAN STATISTIK PENGUJIAN UNTUK EKSPERIMEN FAKTORIAL DENGAN DUA KALI PEMBATASAN PENGACAKAN (Studi kasus untuk Desain Split Plot) (DS.) MENENTUKAN STATISTIK PENGUJIAN UNTUK EKSPERIMEN FAKTORIAL DENGAN DUA KALI PEMBATASAN PENGACAKAN (Stud kasus untuk Desan Splt Plot) Sr Mulyan Sanro Dra, M.Stat, Enny Supartn Dra, MS. Jurusan Statstka

Lebih terperinci

PENDUGAAN RASIO, BEDA DAN REGRESI

PENDUGAAN RASIO, BEDA DAN REGRESI TEKNIK SAMPLING PENDUGAAN RASIO, BEDA DAN REGRESI PENDAHULUAN Pendugaan parameter dar peubah Y seharusnya dlakukan dengan menggunakan nformas dar nla-nla peubah Y Bla nla-nla peubah Y sult ddapat, maka

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Pengertan Regres Regres pertama kal dgunakan sebaga konsep statstka oleh Sr Francs Galton (18 1911).Belau memperkenalkan model peramalan, penaksran, atau pendugaan, yang selanjutnya

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada

BAB III METODE PENELITIAN. SMK Negeri I Gorontalo. Penetapan lokasi tersebut berdasarkan pada 3 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat Dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Peneltan yang dlakukan oleh penelt berlokas d Kelas Ak 6, SMK Neger I Gorontalo. Penetapan lokas tersebut berdasarkan pada

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Peneltan n menggunakan peneltan ekspermen; subyek peneltannya dbedakan menjad kelas ekspermen dan kelas kontrol. Kelas ekspermen dber

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMA Negeri I Tibawa pada semester genap 5 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Lokas Dan Waktu Peneltan Peneltan n dlaksanakan d SMA Neger I Tbawa pada semester genap tahun ajaran 0/03. Peneltan n berlangsung selama ± bulan (Me,Jun) mula dar tahap

Lebih terperinci

ANALISIS KONSTRUKSI DAN SIFAT BCH CODE

ANALISIS KONSTRUKSI DAN SIFAT BCH CODE KNM XVI -6 Jul 202 UNPAD, Jatnangor ANALISIS KONSTRUKSI DAN SIFAT BCH CODE ACHMAD FAHRUROZI, M.SI,2, SRI MARDIYATI, M.KOM 2 Unverstas Gunadara Depok, achad.fahruroz@yahoo.co.d 2 Unverstas Indonesa Depok,

Lebih terperinci

Pelabelan Total Sisi Ajaib Pada Subkelas Pohon

Pelabelan Total Sisi Ajaib Pada Subkelas Pohon Pelabelan Total Ss Ajab Pada Subkelas Pohon Hlda Rzky Nngtyas, Dr Daraj, SS, MT [] Jurusan Mateatka, Fakultas MIPA, Insttut Teknolog Sepuluh Nopeber (ITS Jl Aref Rahan Hak, Surabaya 60 E-al: daraj@ateatkatsacd

Lebih terperinci

*Corresponding Author:

*Corresponding Author: Prosdng Senar Sans dan Teknolog FMIPA Unul Perode Maret 016, Saarnda, Indonesa ISBN: 978-60-7658-1-3 Pengendalan Kualtas Produk Menggunakan Peta Kendal T Hotellng Dan Analss Keapuan Proses Untuk Data Multvarat

Lebih terperinci

BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel

BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN. Obyek dalam penelitian ini adalah kebijakan dividen sebagai variabel 4 BAB III OBYEK DAN METODE PENELITIAN 3.1 Obyek Peneltan Obyek dalam peneltan n adalah kebjakan dvden sebaga varabel ndependen (X) dan harga saham sebaga varabel dependen (Y). Peneltan n dlakukan untuk

Lebih terperinci

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS

BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS 28 BAB 4 METODOLOGI PENELITIAN DAN ANALISIS 4.1 Kerangka Pemkran dan Hpotess Dalam proses peneltan n, akan duj beberapa varabel software yang telah dsebutkan pada bab sebelumnya. Sesua dengan tahapan-tahapan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode BAB III METODE PENELITIAN Desan Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode deskrptf analts dengan jens pendekatan stud kasus yatu dengan melhat fenomena permasalahan yang ada

Lebih terperinci

PROSEDUR MENGGUNAKAN STRATIFIED RANDOM SAMPLING METHOD DALAM MENGESTIMASI PARAMETER POPULASI

PROSEDUR MENGGUNAKAN STRATIFIED RANDOM SAMPLING METHOD DALAM MENGESTIMASI PARAMETER POPULASI JEMI, Vol 1, No 1, Desember 2010 PROSEDUR MENGGUNAKAN STRATIFIED RANDOM SAMPLING METHOD DALAM MENGESTIMASI PARAMETER POPULASI Des Rahmatna, SPd, MSc (Unverstas Martm Raja Al Haj) ABSTRAKSI Peneltan n dmaksudkan

Lebih terperinci

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi

Kecocokan Distribusi Normal Menggunakan Plot Persentil-Persentil yang Distandarisasi Statstka, Vol. 9 No., 4 47 Me 009 Kecocokan Dstrbus Normal Menggunakan Plot Persentl-Persentl yang Dstandarsas Lsnur Wachdah Program Stud Statstka Fakultas MIPA Unsba e-mal : Lsnur_w@yahoo.co.d ABSTRAK

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear

REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA. Regresi Linear REGRESI DAN KORELASI LINEAR SEDERHANA Regres Lnear Tujuan Pembelajaran Menjelaskan regres dan korelas Menghtung dar persamaan regres dan standard error dar estmas-estmas untuk analss regres lner sederhana

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika

BAB I PENDAHULUAN. pembangunan dalam sektor energi wajib dilaksanakan secara sebaik-baiknya. Jika BAB I PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang Energ sangat berperan pentng bag masyarakat dalam menjalan kehdupan seharhar dan sangat berperan dalam proses pembangunan. Oleh sebab tu penngkatan serta pembangunan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. pretest postes control group design dengan satu macam perlakuan. Di dalam

BAB III METODE PENELITIAN. pretest postes control group design dengan satu macam perlakuan. Di dalam BAB III METODE PEELITIA A. Bentuk Peneltan Peneltan n merupakan peneltan ekspermen dengan model pretest postes control group desgn dengan satu macam perlakuan. D dalam model n sebelum dmula perlakuan kedua

Lebih terperinci

RANCANGAN ACAK KELOMPOK TAK LENGKAP (Incomplete Block Design) Dr.Ir. I Made Sumertajaya, M.Si Departemen Statistika-FMIPA IPB 2007

RANCANGAN ACAK KELOMPOK TAK LENGKAP (Incomplete Block Design) Dr.Ir. I Made Sumertajaya, M.Si Departemen Statistika-FMIPA IPB 2007 RANCANGAN ACAK KELOMPOK TAK LENGKAP (Incomplete Block Desgn) Dr.Ir. I Made Sumertajaya, M.S Departemen Statstka-FMIPA IPB 007 Revew Rancangan Acak Kelompok Kta ngn membandngkan t perlakuan Pengelompokan

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Kualitas Dosen

TINJAUAN PUSTAKA Kualitas Dosen 4 TINJAUAN PUSTAKA Kualtas Dosen Menurut Kamus Besar Bahasa Indonesa (KBBI) tahun 2002, kualtas dartkan sebaga : (1) tngkat bak buruknya sesuatu atau kadar; (2) derajat atau taraf (kepandaan, kecakapan,

Lebih terperinci

PowerPoint Slides by Yana Rohmana Education University of Indonesian

PowerPoint Slides by Yana Rohmana Education University of Indonesian SIFAT-SIFAT ANALISIS REGRESI PowerPont Sldes by Yana Rohmana Educaton Unversty of Indonesan 2007 Laboratorum Ekonom & Koperas Publshng Jl. Dr. Setabud 229 Bandung, Telp. 022 2013163-2523 Hal-hal yang akan

Lebih terperinci

Jurnal Ilmiah Widya Teknik Volume 16 Nomor ISSN

Jurnal Ilmiah Widya Teknik Volume 16 Nomor ISSN Jurnal Ilmah Wdya Teknk Volume 16 Nomor 1 2017 ISSN 1412-7350 PEMODELAN MATEMATIKA UNTUK PERANCANGAN PRODUK LEMARI KABINET Rcky Yulanton Prhandaa, Dan Retno Sar Dew * Jurusan Teknk Industr, Fakultas Teknk,

Lebih terperinci

Post test (Treatment) Y 1 X Y 2

Post test (Treatment) Y 1 X Y 2 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode Peneltan adalah cara lmah untuk memaham suatu objek dalam suatu kegatan peneltan. Peneltan yang dlakukan n bertujuan untuk mengetahu penngkatan hasl

Lebih terperinci

MANAJEMEN LOGISTIK & SUPPLY CHAIN MANAGEMENT KULIAH 3: MERANCANG JARINGAN SUPPLY CHAIN

MANAJEMEN LOGISTIK & SUPPLY CHAIN MANAGEMENT KULIAH 3: MERANCANG JARINGAN SUPPLY CHAIN MANAJEMEN LOGISTIK & SUPPLY CHAIN MANAGEMENT KULIAH 3: MERANCANG JARINGAN SUPPLY CHAIN By: Rn Halla Nasuton, ST, MT MERANCANG JARINGAN SC Perancangan jarngan SC merupakan satu kegatan pentng yang harus

Lebih terperinci

III.METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini subyek yang digunakan adalah siswa VII A SMPN 5

III.METODE PENELITIAN. Pada penelitian ini subyek yang digunakan adalah siswa VII A SMPN 5 33 III.METODE PENELITIAN A Jens Dan Desan Peneltan. Jens peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah peneltan kuanttatf. Peneltan n merupakan peneltan korelas yang bertujuan untuk mengetahu hubungan

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Deskrps Data Hasl Peneltan Satelah melakukan peneltan, penelt melakukan stud lapangan untuk memperoleh data nla post test dar hasl tes setelah dkena perlakuan.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo.

BAB III METODE PENELITIAN. Adapun yang menjadi objek penelitian adalah siswa MAN Model Gorontalo. BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Tempat dan Waktu Peneltan 3.1.1 Tempat Peneltan Adapun yang menjad objek peneltan adalah sswa MAN Model Gorontalo. Penetapan lokas n ddasarkan pada beberapa pertmbangan yakn,

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PEDAHULUA. Latar Belakang Rsko ddentfkaskan dengan ketdakpastan. Dalam mengambl keputusan nvestas para nvestor mengharapkan hasl yang maksmal dengan rsko tertentu atau hasl tertentu dengan rsko yang

Lebih terperinci

SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA 2010 ANALISIS DISKRIMINAN DISKRIT UNTUK MENGELOMPOKKAN KOMPONEN

SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA 2010 ANALISIS DISKRIMINAN DISKRIT UNTUK MENGELOMPOKKAN KOMPONEN AALISIS DISKRIMIA DISKRIT UTUK MEGELOMPOKKA KOMPOE Bernk Maskun Jurusan Statstka FMIPA UPAD jay_komang@yahoo.com Abstrak Untuk mengelompokkan hasl pengukuran yang dukur dengan p buah varabel dmana penlaan

Lebih terperinci

BAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif

BAB III METODELOGI PENELITIAN. metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode deskriptif BAB III METODELOGI PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Metode peneltan mengungkapkan dengan jelas bagamana cara memperoleh data yang dperlukan, oleh karena tu metode peneltan lebh menekankan pada strateg, proses

Lebih terperinci

MODEL INDEKS TUNGGAL (SINGLE INDEX MODEL)

MODEL INDEKS TUNGGAL (SINGLE INDEX MODEL) MODEL INDEKS TUNGGAL (SINGLE INDEX MODEL) 1. Konse Dasar Sngle Index Model. Forula SIM untuk Sekurtas 3. SIM untuk Sekurtas Tunggal 4. SIM untuk Portofolo 5. Portofolo Otal Berdasarkan SIM Munya Alteza

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 13 Bandar Lampung. Populasi dalam III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SMP Neger 3 Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n yatu seluruh sswa kelas VIII SMP Neger 3 Bandar Lampung Tahun Pelajaran 0/03 yang

Lebih terperinci

BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER

BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER BAB V PENGEMBANGAN MODEL FUZZY PROGRAM LINIER 5.1 Pembelajaran Dengan Fuzzy Program Lner. Salah satu model program lnear klask, adalah : Maksmumkan : T f ( x) = c x Dengan batasan : Ax b x 0 n m mxn Dengan

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 ENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Secara umum dapat dkatakan bahwa mengambl atau membuat keputusan berart memlh satu dantara sekan banyak alternatf. erumusan berbaga alternatf sesua dengan yang sedang

Lebih terperinci

BAB III PROSEDUR PENELITIAN. penelitian, hal ini dilakukan untuk kepentingan perolehan dan analisis data.

BAB III PROSEDUR PENELITIAN. penelitian, hal ini dilakukan untuk kepentingan perolehan dan analisis data. BAB III PROSEDUR PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode peneltan harus dsesuakan dengan masalah dan tujuan peneltan, hal n dlakukan untuk kepentngan perolehan dan analss data. Mengena pengertan metode peneltan,

Lebih terperinci

BAB IV PEMBAHASAN DB 10 = TP 13 DB 10 = TP 12 DB 9 = TP 11. Gambar 12 Site Layout Proyek Holland Village Cempaka Putih

BAB IV PEMBAHASAN DB 10 = TP 13 DB 10 = TP 12 DB 9 = TP 11. Gambar 12 Site Layout Proyek Holland Village Cempaka Putih BAB IV PEMBAHASAN 4.1. Data untuk encar nla alpha Berkut dberkan ste layout Proyek Holland Vllage Cepaka Puth. DB 15 = TP 14 DB 10 = TP 13 DB 10 = TP 1 DB 9 = TP 11 DB 13 = TP DB 7 = TP-A5 DB 6 = TP-A3

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. pelajaran 2011/ Populasi penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X yang

METODE PENELITIAN. pelajaran 2011/ Populasi penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X yang III. METODE PENELITIAN A. Waktu dan Tempat Peneltan Peneltan n telah dlaksanakan d SMA Neger 1 Bandar Lampung pada tahun pelajaran 011/ 01. Populas peneltan n adalah seluruh sswa kelas X yang terdr dar

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian merupakan cara atau langkah-langkah yang harus

BAB III METODE PENELITIAN. Metode penelitian merupakan cara atau langkah-langkah yang harus BAB III METODE PENELITIAN Metode peneltan merupakan cara atau langkah-langkah yang harus dtempuh dalam kegatan peneltan, sehngga peneltan yang dlakukan dapat mencapa sasaran yang dngnkan. Metodolog peneltan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum melakukan penelitian, langkah yang dilakukan oleh penulis

BAB III METODE PENELITIAN. Sebelum melakukan penelitian, langkah yang dilakukan oleh penulis BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desan Peneltan Sebelum melakukan peneltan, langkah yang dlakukan oleh penuls adalah mengetahu dan menentukan metode yang akan dgunakan dalam peneltan. Sugyono (2006: 1) menyatakan:

Lebih terperinci

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa

BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I. Kesulitan ekonomi yang tengah terjadi akhir-akhir ini, memaksa BAB IV CONTOH PENGGUNAAN MODEL REGRESI GENERALIZED POISSON I 4. LATAR BELAKANG Kesultan ekonom yang tengah terjad akhr-akhr n, memaksa masyarakat memutar otak untuk mencar uang guna memenuh kebutuhan hdup

Lebih terperinci

THE ECONOMICS OF MARRIAGE & DIVORCE

THE ECONOMICS OF MARRIAGE & DIVORCE THE ECONOMICS OF MARRIAGE & DIVORCE Mnggu-7 Istqlalyah Muflkhat 2 Aprl 2013 Page 1 Fakta d USA Angka pernkahan per 1000 penduduk Angka perceraan per 1000 penduduk Umur medan lak-lak pertama menkah (th)

Lebih terperinci