BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL.
|
|
- Yuliana Lesmana
- 8 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 BAB 4: PELUANG DAN DISTRIBUSI NORMAL. PELUANG Peluag atau yag biasa juga disebut dega istilah keugkia, probablilitas, atau kas eujukka suatu tigkat keugkia terjadiya suatu kejadia yag diyataka dala betuk agka. Peerapa teori peluag ejadi suatu yag sagat petig pada hubugaya dega asalah ketidakpastia. TEORI PELUANG (KLASIK): Dala koteks ii berlaku aggapa bahwa seua keugkia kejadia dala suatu percobaa epuyai kesepata yag saa utuk terjadi. Ruus peluag klasik adalah: Diaa: P(E) peluag terjadiya kejadia E bayakya kejadia E bayakya seua keugkia CONTOH 1: Dari percobaa pelepara sebuah koi uag loga satu kali, berapa peluag uculya sisi gabar? Apabila: E uculya sisi gabar bayakya sisi gabar dari sebuah koi uag 1 Bayakya sisi dari sebuah koi uag 2 Maka : ½ 0.5 Jadi, peluag uculya sisi gabar dari pelepara sebuah koi uag satu kali adalah 0.5 CONTOH 2: Dari percobaa pelepara sebuah dadu satu kali, berapa peluag uculya sisi agka 6? arif_wibowo@uy.ac.id - 1
2 Apabila: E uculya sisi agka 6 bayakya sisi agka 6 dari sebuah dadu 1 Bayakya sisi dari sebuah dadu 6 Maka : 1/ Jadi, peluag uculya sisi agka dari pelepara sebuah dadu satu kali adalah CONTOH 3: Dari percobaa pegabila sebuah kartu dari set kartu rei (bridge), berapa peluag didapatkaaya kartu diaod? Apabila: E terabilya kartu diaod. bayakya kartu diaod dari satu set kartu rei 13 bayakya kartu dari satu set kartu rei 54 Maka : 13/ Jadi, peluag terabilya kartu diaod dari pegabila sebuah kartu dari satu set kartu rei adalah 0.25 CONTOH 4: Dari percobaa pelepara dua buah koi uag satu kali, berapa peluag bahwa kedua koi eujukka sisi gabar? Apabila: E uculya sisi Gabar-Gabar (GG) bayakya sisi GG dari dua koi uag 1 Bayakya kobiasi sisi yag ada dari dua koi uag 4 (GG; GA; AG; AA) Maka : 1/ Jadi, peluag uculya sisi GG dari pelepara dua koi uag adalah 0.25 arif_wibowo@uy.ac.id - 2
3 CONTOH 5: Dari percobaa pelepara dua buah dadu satu kali, berapa peluag bahwa kedua dadu eujukka sisi agka 6? Apabila: E uculya sisi agka 6 pada kedua dadu (6-6) bayakya sisi 6-6- dari dua buah dadu 1 Bayakya kobiasi ata dadu yag ada dari dua dadu 36 (1-1; 1-2; 1-3;... ; 6-6) Maka : 1/ Jadi, peluag uculya sisi agka 6-6 dari pelepara dua buah dadu adalah 0.03 Dari beberapa cotoh di atas, salah satu lagkah yag harus dicerati adalah eghitug besarya ilai (julah segala keugkia dari sebuah kejadia/percobaa). Dala teori peluag, ilai kita sebut dega julah ruag sapel. Tersedia beberapa cara utuk eghitug ruag sapel, yaitu: etode perkalia, perutasi, da kobiasi. 1. Metode Perkalia Utuk seuatu percobaa dega sejulah k kegiata, da asig-asig kegiata epuyai sejulah keugkia kejadia, aka ukura ruag sapelya adalah 1 x 2 x 3 x... x k Cotoh: Pak Joi igi ebeli tiga barag elektroik, asig-asig Televisi, Radio, da VCD Player. Tersedia 4 erk televisi, 3 erk Radio, da 2 erk VCD aka ada berapa cara keugia erk-erk elektroik yag dibeli Pak Joi. Peyelesaia: Dala kasus ii k 3; 1 4; 2 3; 3 2 Maka keseluruha cara yag ugki adalah 4 x 3 x 2 24 cara 2. Metode Perutasi Adalah etode perhituga julah segala keugkia dari kejadia gabuga, diaa dala perutasi letak susua obyek aka eberika arti yag berbeda. Dala hal ii susua AB tidak saa dega BA. Ruus perutasi: arif_wibowo@uy.ac.id - 3
4 Pr! / (-r)! Cotoh: Apabila dari sebuah kelopok belajar yag terdiri dari 5 orag, aka dipilih dua orag, sebagai ketua da wakil ketua kelopok. Dala berapa carakah ketua da wakil ketyua bisa disusu? Peyelesaia: Karea dala kasus ii AB BA, aka susua dua orag yag bisa dibetuk dari lia orag egikuti ruus perutasi: Pr! / (-r)! 5P 2 5! / (5-2)! (5x4x3x2x1) / 3x2x1 5 x Metode Kobiasi Adalah julah seua keugkia yag terjadi pada percobaa dega pegabia r obyek dari obyek diaa atar elee tidak dibedaka. Dala hal ii AB BA Ruus utuk kobiasi: Cr! / (r!(-r)!) Cotoh: Apabila dari 5 orag tersebut aka dipilih dua orag sebagai utusa kelopok, aka dala berapa carakah wakil tersebut dapat disusu? (NB: dala hal ii AB BA) Peyelesaia: Karea dala kasus ii AB BA, aka susua dua orag utusa yag bisa dibetuk dari lia orag egikuti ruus kobiasi: Cr! / (r!(-r)!) 5C2 5! / (2! x (5-2)!) 5! / (2! x 3!) (5x4x3x2x1) / 2x1 x 3x2x1 5x4 / 2x1 10 arif_wibowo@uy.ac.id - 4
5 BEBERAPA SIFAT PELUANG Apabila A adalah peluag utuk kejadia A, aka: 1. Peluag Terjadiya A adalah sebesar atara 0 sapai dega 1. 0 P(A) 1. Apabila Peluag terjadiya A edekati NOL, pada kejadia tersebut kecil keugkia utuk terjadi. Sedagka apabila peluagya edekati 1, berarti bahwa kejadia tersebut hapir pasti utuk terjadi. 2. Nilai Peluag koplee dari suatu kejadia adalah satu dikuragi peluag kejadia tersebut. P(Á) 1 P(A). Misal peluag uculya ata dadu satu pada pelepara sebuah dadu adalah 1/6, aka...peluag uculya ata dadu buka satu adalah 1 1/6 5/6. 3. Julah dari seua peluag yag ugki terjadi dari suatu peritiwa adalah P(A B) P(A) + P(B) P(A B) PELUANG DALAM DISTRIBUSI NORMAL Adalah betuk distribusi (persebara) ilai-ilai suatu variabel yag berbetuk oral. Suatu sebara data diaggap oral apabila eeuhi beberapa kriteria: 1. Distribusi data berbetuk loceg. 2. Rata-rata (ea) ada pada tegah da ebagi distribusi ilai ejadi dua bagia saa besar. 3. Terdapat 50% data di sebelah kaa ea da 50% di sebelah kiri ea Betuk uu dari distribusi oral adalah sebagai berikut: 50% 50% µ KAIDAH EMPIRIS arif_wibowo@uy.ac.id - 5
6 Para ahli statistik telah eyelidiki betuk distribusi oral dega epelajari fugsi tersebut, da didapatka sifat-sifat sebagai berikut: 1. Mea distribusi terletak di tegah dega luas bagia sebelah kiri saa dega luas bagia sebelah kaa, sehigga total luas daerah di sebelah kaa kurva total luas daerah di bawah kurva sebelah kaa 50% % dari ilai variabel terletak dala jarak µ ± 1σ % dari ilai variabel terletak dala jarak µ ± 2σ % dari ilai variabel terletak dala jarak µ ± 3σ -3δ -2δ -1δ µ 68 % 95 % +1δ +2δ +3δ 99 % Selai egguaka kaidah epiris di atas, eghitug probabilitas distribusi oral juga bisa dilakuka dega egguaka tabel distribusi oral, terlebih utuk eghitug ilaiilai X yag tidak tepat sebesar ± 1σ, ±2σ, atau ±3σ. Tabel distribusi oral: Berikut beberapa hal tetag distribusi oral: Tabel distribusi oral disusu utuk eghitug probabilitas ilai-ilai variabel oral stadar, yaitu distribusi oral dega ea ol (µ0) da stadar deviasi satu (σ 1). Karea distribusi oral stadar bersifat sietris, ak tabel distribusi oral stadar dibuat haya utuk eghitug bagiasebelah kaa ea dari distribusi tersebut. Utuk eghitug ilai di sebelah kiri ea, ilai z yag egatif diaggap saa dega z positif. Nilai-ilai probabilitas adalah ilai atara µ 0 da sebuah ilai z tertetu. (BUKAN ANTARA SEMBARANG DUA NILAI Z) Cotoh 1: arif_wibowo@uy.ac.id - 6
7 Suatu variabel berdistribusi oral dega µ 0 da σ 1. Hituglah probabilitas ilai z atara: a. 0 sapai dega 1 b. 0 sapai dega 1 c. 1 sapai dega 2 d. 1 sapai dega 2 a. Probabilitas ilai z atara µ 0 sapai dega X 1: Pertaa, kita cari ilai Z dega ruus: Z Z x-µ δ Z 1 Luas daerah di bawah kurva oral yag dibatas ilai ea oleh z 1 adalah (lihat di tabel kurva oral.) Jadi, probabiliotas ilai z atara 0 sapai dega 1 adalah µ 0 1 b. Probabilitas ilai z atara µ 0 sapai dega X -1: Nilai z atara ea sapai dega 1 adalah 1. Dala ebaca tabel distribusi oral, ilai z -1 kita baca sebagai z 1, sehigga probablitasya adalah Jadi, probabilitas ilai z atara 0 sapai dega -1 adalah µ 0 arif_wibowo@uy.ac.id - 7
8 c. Probabilitas ilai z atara X 1 sapai dega X 2: Karea ilai 1 da 2 buka ilai ea, aka utuk ecari probabilitas ii kita harus elakukaya elalui dua tahap. Pertaa, kita ecari probabilitas atara ea 0 sapai dega 1, da kedua kita cari probabilitas atara ea 0 sapai dega 2. Keudia hasilya dikuragka Dari tabel, ilai distribusi oral atara 0 sapai dega 1 adalah sedagka ilai distribusi oral atara 0 sapai dega 2 adalah Maka, probabilitas atara 1 da 2 adalah µ d. Probabilitas ilai z atara X -1 sapai dega X 2: coba saudara cari sediri. MENGHITUNG PROBABILITAS NILAI-NILAI DALAM DISTRIBUSI NORMAL NON-STANDAR Distribusi oral o-stadar adalah distribusi oral dega µ 0 da σ 1. Utuk ecari probabilitas dala distribusi oral o-stadar, ilai X harus kita koversi ke ilai Z dega ruus: x - µ Z σ Diaa: x variabel yag hedak kita cari probabilitasya; µ da σ asig-asig adalah rata-rata da stadar deviasi dari varaibel x. Cotoh 2: Diketahui suatu distribusi oral dega µ 10 da σ 3. Hituglah ilai-ilai: a. atara 10 sapai dega 13 b. Atara 8 sapai dega 15 c. Atara 6 sapai dega 9 arif_wibowo@uy.ac.id - 8
9 a. Atara 10 da 13. Karea 10 adalah ilai ea, aka kita cukup ecari ilai z utuk x 13. z (x-µ)/σ (13 10) / 3 1 Nilai z 1, probabilitasya adalah Maka, probabilitas ilai-ilai atara 10 sapai dega 13 adalah Perbadiga atara distribusi oral stadar dega distribusi oral o-stadar. σ µ X σ Z Dari gabar di atas, kita lihat bahwa: Jarak atara µ 10 sapai dega x 13, adalah saa dega 1 kali stadar deviasi. Agka 1 kali stadar deviasi ii ditujukka dega z 1. NB: utuk visual selajutya, kurva distribusi oral stadar diatas aka kita gabarka subu Z-ya saja da kita letakka di bawah subu X dari distribusi oral yag kita cari. b. Atara 8 sapai dega 15 Karea 8 da 15 buka ilai ea, aka harus kita selesaika dega tiga tahap: Pertaa, kita cari probabilitas atara µ 10 sapai dega x 8; kedua, kita cari probabilitas atara µ 10 sapai dega 15; ketiga probabilitas atara X 8 sapai dega x 15 adalah pejulaha dari kedua probabilitas tersebut. 1) atara µ 10 sapai dega x 8. z (x - µ) / σ (8 10) / Utuk z 0.67, probabilitasya adalah: ) atara µ 10 sapai dega x 15. arif_wibowo@uy.ac.id - 9
10 z (x - µ) / σ (15 10) / Utuk z 1.67, probabilitasya adalah: ) Maka ilai probabilitas atara x 8 sapai dega x 15 adalah X Z c. Atara 6 sapai dega 9 Karea 6 da 9 buka ilai ea, aka utuk ecri ilai ii juga harus dega tiga tahap 1) atara µ 10 sapai dega x 6. z (x - µ) / σ (6 10) / Utuk z 1.33, probabilitasya adalah: ) atara µ 10 sapai dega x 9. z (x - µ) / σ (9 10) / Utuk z 0.33, probabilitasya adalah: ) Maka ilai probabilitas atara x 6 sapai dega x 9 adalah X Z SOAL-SOAL UNTUK LATIHAN: 1. PT Valetio Rossi eproduksi sepeda otor yag epuyai uur ekoois selaa 10 tahu dega stadar deviasi 1.5 tahu, da diasusika bahwa uur ekooi sepeda otor tersebut berdistribusi oral. Apabila saudara eutuska arif_wibowo@uy.ac.id - 10
11 utuk ebeli sepeda otor buata PT Valetio Rossi tersebut, aka berapa peluag saudara edapatka sepeda otor yag: a. uur ekooisya lebih dari 8 tahu b. uur ekooisya kurag dari 8 tahu. 2. Biro pusat statistik egadaka survey utuk egetahui tigkat belaja pedudukya. Meurut survey tersebut, belaja peduduk berdistribusi oral dega ea sebesar Rp ,- da stadar deviasi Rp ,- a. berapa probabilitas bahwa sebuah keluarga yag diabil secara acak aka epuyai pedapata lebih dari Rp ,- b. Berapakah perse keluarga yag tigkat belajaya kurag dari Rp ,- arif_wibowo@uy.ac.id - 11
DISTRIBUSI BINOMIAL. (sukses sebanyak x kali, gagal sebanyak n x kali)
DISTRIBUSI BINOMIAL Distribusi bioial berasal dari percobaa bioial yaitu suatu proses Beroulli yag diulag sebayak kali da salig bebas. Distribusi Bioial erupaka distribusi peubah acak diskrit. Secara lagsug,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Kehidupa ausia seatiasa diarahka pada kodisi yag aka datag, yag keberadaaya tidak dapat diketahui secara pasti. Sehigga ausia berusaha elakuka kegiata kegiata dega berorietasi
Lebih terperincib. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:
Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah
Lebih terperinciMENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH. Warsito. Program Studi Matematika FMIPA Universitas Terbuka.
MENENTUKAN PENYELESAIAN PERTIDAKSAMAAN DENGAN METODE TITIK PEMECAH Warsito Progra Studi Mateatika FMIPA Uiversitas Terbuka warsito@ut.ac.id Abstrak Peyelesaia pertidaksaaa ( x- a, a Î R adalah x a (egguaka
Lebih terperinciBAB 6: ESTIMASI PARAMETER (2)
Bab 6: Estimasi Parameter () BAB 6: ESTIMASI PARAMETER (). ESTIMASI PROPORSI POPULASI Proporsi merupaka perbadiga atara terjadiya suatu peristiwa dega semua kemugkiaa peritiwa yag bisa terjadi. Besara
Lebih terperinciPenerapan Teorema Perron-Frobenius pada Penentuan Distribusi Stasioner Rantai Markov
Vol. 3, No., 85-9, Juli 6 Peerapa Teorea Perro-Frobeius pada Peetua Distribusi Stasioer Ratai Markov Jusawati Massalesse Abstrak Perilaku suatu ratai Markov setelah berala ukup laa dapat diketahui elalui
Lebih terperinciIV. METODE PENELITIAN
IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,
Lebih terperinciI. PENDAHULUAN II. LANDASAN TEORI
5 I PENDAHULUAN Latar Belakag Persaaa diferesial adalah suatu persaaa ag egadug sebuah fugsi ag tak diketahui dega satu atau lebih turuaa [Stewart, 3] Persaaa diferesial dapat dibedaka eurut ordea, salah
Lebih terperinciDefinisi 2.3 : Jika max min E(X,Y) = min
Teori Peraia 22 Peelitia Operasioal II Defiisi 23 : Jika ax i E(X,Y) = z y i y ax E(X,Y) =E(x 0, y 0 ), aka (x 0, y 0 ) didefiisika z sebagai strategi uri dari peraia itu dega x 0 sebagai strategi optiu
Lebih terperinciPELUANG KEJADIAN. 3. Permutasi siklis adalah permutasi yang susunannya melingkar.
PELUANG KEJADIAN A. Atura Perkalia/Pegisia Tempat Jika kejadia pertama dapat terjadi dalam a cara berbeda, kejadia kedua dapat terjadi dalam b cara berbeda, kejadia ketiga dapat terjadi dalam c cara berbeda,
Lebih terperinciIV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data
IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da waktu Peelitia ii dilakuka di PD Pacet Segar milik Alm Bapak H. Mastur Fuad yag beralamat di Jala Raya Ciherag o 48 Kecamata Cipaas, Kabupate Ciajur, Propisi Jawa Barat.
Lebih terperinciLAJU REAKSI. A. KEMOLARAN - Kemolaran adalah menyatakan banyaknya mol zat terlarut dalam 1 liter larutan. M = V
LAJU REAKSI STANDART KOMPETENSI; Meahai kietika reaksi, kesetibaga kiia, da faktor-faktor yag berpegaruh, serta peerapaya dala kehidupa sehari-hari KOMPETENSI DASAR; Medeskripsika pegertia laju reaksi
Lebih terperinciBAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH
89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas
Lebih terperinci1 n MODUL 5. Peubah Acak Diskret Khusus
ODUL 5 Peubah Acak Diskret Khusus Terdapat beberapa peubah acak diskret khusus yag serig mucul dalam aplikasi. Peubah Acak Seragam ( Uiform) Bila X suatu peubah acak diskret dimaa setiap eleme dari X mempuyai
Lebih terperinciBAB III ANUITAS DENGAN BEBERAPA KALI PEMBAYARAN SETAHUN TERHADAP TABUNGAN PENDIDIKAN
BAB III ANUITAS DNGAN BBRAPA KALI PMBAYARAN STAHUN TRHADAP TABUNGAN PNDIDIKAN. Tabuga Pedidika Aak Tabuga erupaka salah satu produk yag ditawarka oleh bak utuk eyipa uag. Utuk epersiapka daa pedidika aak,
Lebih terperinciBAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS
BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS 1.1. Pedahulua Dalam pertemua ii Ada aka mempelajari beberapa padaga tetag permutasi da kombiasi, fugsi da metode perhituga probabilitas, da meghitug probabilitas. Pada
Lebih terperinciTAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD
TAKSIRAN INTERVAL PARAMETER BENTUK DARI DISTRIBUSI PARETO BERDASARKAN METODE MOMEN DAN MAKSIMUM LIKELIHOOD Jailah * Firdaus Sigit Sugiarto Mahasiwa Progra S Mateatika Dose Jurusa Mateatika Fakultas Mateatika
Lebih terperinciPETA KONSEP RETURN dan RISIKO PORTOFOLIO
PETA KONSEP RETURN da RISIKO PORTOFOLIO RETURN PORTOFOLIO RISIKO PORTOFOLIO RISIKO TOTAL DIVERSIFIKASI PORTOFOLIO DENGAN DUA AKTIVA PORTOFOLIO DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI DENGAN BANYAK AKTIVA DEVERSIFIKASI
Lebih terperinciPrestasi itu diraih bukan didapat!!! SOLUSI SOAL
SELEKSI OLIMPIADE TINGKAT KABUPATEN/KOTA 010 TIM OLIMPIADE MATEMATIKA INDONESIA 0 Prestasi itu diraih buka didapat!!! SOLUSI SOAL Bidag Matematika Disusu oleh : Eddy Hermato, ST Olimpiade Matematika Tk
Lebih terperinciMasih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciDistribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciBAB 2 DASAR TEORI. 2.1 Probabilitas
BAB DASAR TEORI. Probabilitas Probabilitas epuyai bayak persaaa seperti keugkia, kesepata da kecederuga. Probabilitas eujukka keugkia terjadiya suatu peristiwa yag bersifat acak. Suatu peristiwa disebut
Lebih terperinci9 Departemen Statistika FMIPA IPB
Supleme Resposi Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK351 9 Departeme Statistika FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referesi Waktu Pegatar Aalisis utuk Data Respo Kategorik Data respo kategorik Sebara
Lebih terperinciHimpunan. Himpunan 3/28/2012. Semesta Pembicaraan Semua mobil di Indonesia
Himpua Suatu himpua atau gugus adalah merupaka sekumpula obyek. Pada umumya aggota dari gugus tersebut memiliki suatu sifat yag sama. Suatu himpua bagia atau aak gugus merupaka sekumpula obyek yag aggotaya
Lebih terperinciDefinisi Integral Tentu
Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.
Lebih terperinciDISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)
DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Pearika Sampel) I. PENDAHULUAN Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciInduksi Matematika. Pertemuan VII Matematika Diskret Semester Gasal 2014/2015 Jurusan Teknik Informatika UPN Veteran Yogyakarta
Iduksi Matematika Pertemua VII Matematika Diskret Semester Gasal 2014/2015 Jurusa Tekik Iformatika UPN Vetera Yogyakarta Metode pembuktia utuk peryataa perihal bilaga bulat adalah iduksi matematik. Cotoh
Lebih terperincii adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas.
4 D E R E T Kosep deret merupaka kosep matematika yag cukup populer da aplikatif khusuya dalam kasus-kasus yag meyagkut perkembaga da pertumbuha suatu gejala tertetu. Apabila perkembaga atau pertumbuha
Lebih terperinciMasih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi
Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,
Lebih terperinciDistribusi Pendekatan (Limiting Distributions)
Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Variabel-variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah:
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3. Variabel da Defiisi Operasioal Variabel-variabel yag diguaka pada peelitia ii adalah: a. Teaga kerja, yaitu kotribusi terhadap aktivitas produksi yag diberika oleh para
Lebih terperinciDistribusi Peluang BERBAGAI MACAM DISTRIBUSI SAMPEL. Distribusi Peluang 5/6/2012
5/6/0 Distribusi Peluag BERBAGAI MACAM DISTRIBUSI SAMPEL Distribusi peluag, P( x), adalah kumpula pasaga ilai-ilai variabel acak Cotoh: Jika dua buah koi dilempar bersamaa. Kejadia bayakya mucul agka.
Lebih terperinciMETODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/2012 SUGENG2010. Copyright Dale Carnegie & Associates, Inc.
METODE NUMERIK JURUSAN TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS BRAWIJAYA 7/4/0 SUGENG00 Copyright 996-98 Dale Caregie & Associates, Ic. Kesalaha ERROR: Selisih atara ilai perkiraa dega ilai eksakilai
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORI
BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 ISTILAH KEENDUDUKAN 2.1.1 eduduk eduduk ialah orag atatu idividu yag tiggal atau meetap pada suatu daerah tertetu dalam jagka waktu yag lama. 2.1.2 ertumbuha eduduk ertumbuha peduduk
Lebih terperinciMODUL MATEMATIKA SMA IPA Kelas 12
MODL MATEMATIKA SMA IPA Kelas BARISAN DAN DERET ARITMATIKA. Betuk uu: a, ( a b), ( a b) ( a b). Ruus suku ke- ( ) a ( ) b a : suku pertaa b : beda. Julah suku pertaa (S ) S ( a ) atau S (a ( ) b) Dega
Lebih terperinciPendugaan Selang: Metode Pivotal Langkah-langkahnya 1. Andaikan X1, X
Pedugaa Selag: Metode Pivotal Lagkah-lagkahya 1. Adaika X1, X,..., X adalah cotoh acak dari populasi dega fugsi kepekata f( x; ), da parameter yag tidak diketahui ilaiya. Adaika T adalah peduga titik bagi..
Lebih terperinciBab II Landasan Teori
4 Bab II Ladasa Teori II. Aalisis "Net Social Gai" (NSG) PT. Siar Asia Fortua sebagai suatu perusahaa tabag baha galia batugapig epuyai kotribusi positif terhadap peigkata pedapata jika ilai outputya lebih
Lebih terperinciPeubah Acak. Peubah Acak Diskrit dan Distribusi Peluang. Peubah Acak. Peubah Acak
Peubah Acak Peubah Acak Diskrit da Distribusi Peluag Peubah Acak (Radom Variable): Sebuah keluara umerik yag merupaka hasil dari percobaa (eksperime) Utuk setiap aggota dari ruag sampel percobaa, peubah
Lebih terperinciBAB VII DISTRIBUSI SAMPLING DAN DESKRIPSI DATA
BAB VII DITRIBUI AMPLING DAN DEKRIPI DATA 7. Distribusi amplig (samplig distributio) amplig distributio adalah distribusi probabilitas dari suatu statistik. amplig distributio tergatug dari ukura populasi,
Lebih terperinciPedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai
PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,
Lebih terperinciMATEMATIKA EKONOMI 1 Deret. DOSEN Fitri Yulianti, SP, MSi.
MATEMATIKA EKONOMI 1 Deret DOSEN Fitri Yuliati, SP, MSi. Deret Deret ialah ragkaia bilaga yag tersusu secara teratur da memeuhi kaidah-kaidah tertetu. Bilaga-bilaga yag merupaka usur da pembetuk sebuah
Lebih terperinciBab 3 Metode Interpolasi
Baha Kuliah 03 Bab 3 Metode Iterpolasi Pedahulua Iterpolasi serig diartika sebagai mecari ilai variabel tergatug tertetu, misalya y, pada ilai variabel bebas, misalya, diatara dua atau lebih ilai yag diketahui
Lebih terperinciHazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusan Matematika FMIPA Unand
TEKIK SAMPLIG PCA SEDERHAA Hazmira Yozza Izzati Rahmi HG Jurusa Matematika FMIPA Uad Defiisi : Jika suatu cotoh berukura diambil dari suatu populasi berukura sedemikia rupa sehigga setiap kemugkia cotoh
Lebih terperinciUJIAN TENGAH SEMESTER STATISTIKA
UJIAN TENGAH SEMESTER STATISTIKA Sei, 5 Jui 9 Ope Book meit ATATAN Dr. Ir. Istiarto, M.Eg. Soal ujia ii utuk dikerjaka sediri tapa kerjasama dega orag lai. Tidak ada pegawasa oleh petugas jaga selama ujia
Lebih terperinciUKURAN TENDENSI SENTRAL
BAB 3 UKURAN TENDENSI SENTRAL Kompetesi Mampu mejelaska da megaalisis kosep dasar ukura tedesi setral. Idikator 1. Mejelaska da megaalisis mea.. Mejelaska da megaalisis media. 3. Mejelaska da megaalisis
Lebih terperinciDistribusi Sampling merupakan distribusi teoritis (distribusi kemungkinan) dari semua hasil sampel yang mungkin, dengan ukuran sampel yang tetap N,
DISTRIBUSI SAMLING opulasi da Sampel opulasi : totalitas dari semua objek/ idividu yg memiliki karakteristik tertetu, jelas da legkap yag aka diteliti Sampel : bagia dari populasi yag diambil melalui cara-cara
Lebih terperinciMATEMATIKA BISNIS. OLEH: SRI NURMI LUBIS, S.Si GICI BUSSINESS SCHOOL BATAM
MATEMATIKA BISNIS OLEH: SRI NURMI LUBIS, S.Si GICI BUSSINESS SCHOOL BATAM BAB BARISAN DAN DERET A. BARISAN Barisa bilaga adalah susua bilaga yag diurutka meurut atura tertetu.betuk umum barisa bilaga a,
Lebih terperinciESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika
Wed 6/0/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato tatistika Deskriptif Iferesi Estimasi Uji Hipotesis Titik Retag Estimasi da Uji Hipotesis Dilakuka setelah peelitia dalam tahap pegambila suatu
Lebih terperinciMata Kuliah: Statistik Inferensial
PENGUJIAN HIPOTESIS SAMPEL KECIL Prof. Dr. H. Almasdi Syahza, SE., MP Email: asyahza@yahoo.co.id DEFINISI Pegertia Sampel Kecil Sampel kecil yag jumlah sampel kurag dari 30, maka ilai stadar deviasi (s)
Lebih terperinciBAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI
BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas
Lebih terperinciPELUANG. Kegiatan Belajar 1 : Kaidah Pencacahan, Permutasi dan kombinasi
PELUANG Kegiata Belajar : Kaidah Pecacaha, Permutasi da kombiasi A. Kaidah Pecacaha. Prisip Dasar Membilag Jika suatu operasi terdiri dari tahap, tahap pertama dapat dilakuka dega m cara yag berbeda da
Lebih terperinciPELUANG. Terjadinya 2 kemungkinan kejadian yaitu : AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC = 12 kemungkinan. Prinsip/kaidah perkalian:
isip/kaidah pekalia: ELUANG Jika posisi /tempat petama dapat diisi dega caa yag bebeda, tempat kedua dega caa, da seteusya, sehigga lagkah ke ada caa maka bayakya caa utuk megisi tempat yag tesedia adalah
Lebih terperinciKuliah : Rekayasa Hidrologi II TA : Genap 2015/2016 Dosen : 1. Novrianti.,MT. Novrianti.,MT_Rekayasa Hidrologi II 1
Kuliah : Rekayasa Hidrologi II TA : Geap 2015/2016 Dose : 1. Novriati.,MT 1 Materi : 1.Limpasa: Limpasa Metoda Rasioal 2. Uit Hidrograf & Hidrograf Satua Metoda SCS Statistik Hidrologi Metode Gumbel Metode
Lebih terperinciBAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET
BAB VII RANDOM VARIATE DISTRIBUSI DISKRET Diskret radom variabel dapat diguaka utuk berbagai radom umber yag diambil dalam betuk iteger. Pola kebutuha ivetori (persediaa) merupaka cotoh yag serig diguaka
Lebih terperinciBAB X. PELUANG. Terjadinya 2 kemungkinan kejadian yaitu : AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC = 12 kemungkinan. Prinsip/kaidah perkalian:
isip/kaidah pekalia: BAB X. ELUANG Jika posisi /tempat petama dapat diisi dega caa yag bebeda, tempat kedua dea caa, da seteusya, sehigga lagkah ke ada caa maka bayakya caa utuk megisi tempat yag tesedia
Lebih terperinciSTATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP
STATISTICS Haug N. Prasetyo Week 11 PENDAHULUAN Regresi da korelasi diguaka utuk megetahui hubuga dua atau lebih kejadia (variabel) yag dapat diukur secara matematis. Ada dua hal yag diukur atau diaalisis,
Lebih terperinciBAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan
BAB III METODE PENELITAN. Tempat Da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo dega subject Peelitia adalah siswa kelas VIII. Pemiliha SMP Negeri Batudaa Kab. Gorotalo. Adapu
Lebih terperinciSEBARAN t dan SEBARAN F
SEBARAN t da SEBARAN F 1 Tabel uji t disebut juga tabel t studet. Sebara t pertama kali diperkealka oleh W.S. Gosset pada tahu 1908. Saat itu, Gosset bekerja pada perusahaa bir Irladia yag melarag peerbita
Lebih terperinciModul Kuliah statistika
Modul Kuliah statistika Dose: Abdul Jamil, S.Kom., MM SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER MUHAMMADIYAH JAKARTA Bab 2 Populasi da Sampel 2.1 Populasi Populasi merupaka keseluruha pegamata
Lebih terperinciSelang Kepercayaan (Confidence Interval) Pengantar Penduga titik (point estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumnya. Walau statistikawan
Selag Kepercayaa (Cofidece Iterval) Pegatar Peduga titik (poit estimator) telah dibahas pada kuliah-kuliah sebelumya. Walau statistikawa telah berusaha memperoleh peduga titik yag baik, amu hampir bisa
Lebih terperinciUKURAN PEMUSATAN UKURAN PENYEBARAN
UKURAN PEMUSATAN DATA TUNGGAL DATA KELOMPOK. MEAN / RATA-RATA. MODUS 3. MEDIAN 4. KUARTIL. MEAN / RATA-RATA. MODUS 3. MEDIAN 4. KUARTIL UKURAN PENYEBARAN JANGKAUAN HAMPARAN RAGAM / VARIANS SIMPANGAN BAKU
Lebih terperinci: XII (Dua Belas) Semua Program Studi. : Gisoesilo Abudi, S.Pd
R e f r e s h Program Diklat K e l a s M a t e r i Pegajar : M A T E M A T I K A : XII (Dua Belas) Semua Program Studi : S t a t i s t i k a : Gisoesilo Abudi, S.Pd Kajia Materi Peyampaia Data Diagram
Lebih terperinciAnalisa Data Statistik. Ratih Setyaningrum, MT
Aalisa Data tatistik Ratih etyaigrum, MT Referesi Agoes oehiaie, Ph.D Daftar Isi Iferesi tatistik Hipotesa tatistik : Kosep Umum Hipotesa statistik adalah sebuah klaim/peryataa atau cojecture tetag populasi.
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa
19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh
Lebih terperinciMODUL BEBERAPA MACAM SEBARAN TEORITIS BEBERAPA MACAM SEBARAN TEORITIS
MODUL 7 BEBERAPA MACAM SEBARAN TEORITIS Pedahulua Dibedaka sebara probabilitas yag diskrit dega sebara yag kotiyu Keduaya bukalah sebara yag berasal dari pegalama, melaika berasal dari pertimbaga-pertimbaga
Lebih terperinciBAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)
BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di halaman Pusat Kegiatan Olah Raga (PKOR) Way Halim Bandar Lampung pada bulan Agustus 2011.
III. METODE PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di halama Pusat Kegiata Olah Raga (PKOR) Way Halim Badar Lampug pada bula Agustus 2011. B. Objek da Alat Peelitia Objek peelitia
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel
Lebih terperinciBAB VIII MASALAH ESTIMASI SATU DAN DUA SAMPEL
BAB VIII MASAAH ESTIMASI SAT DAN DA SAMPE 8.1 Statistik iferesial Statistik iferesial suatu metode megambil kesimpula dari suatu populasi. Ada dua pedekata yag diguaka dalam statistik iferesial. Pertama,
Lebih terperinciMODUL BEBERAPA MACAM SEBARAN TEORITIS
BEBERAPA MACAM SEBARAN TEORITIS MODUL 7 BEBERAPA MACAM SEBARAN TEORITIS Pedahulua Dibedaka sebara probabilitas yag diskrit dega sebara yag kotiyu Keduaya bukalah sebara yag berasal dari pegalama, melaika
Lebih terperinciBAB 2 PELUANG LKS 1 8. C hanya angka 3 yang memenuhi syarat kurang dari 400 Banyak bilangan yang kurang dari 400 : = = 12 9.
A. Evaluasi egertia atau Igata. B (A x B) (A). (B). 0. B huruf vokal Bayak susua huruf yag dapat dibuat :..... 0. B ( agka dapat berulag ) Bayak bilaga puluha yag dapat disusu dari agka tersebut :. 9.
Lebih terperinciτ = r x F KESETIMBANGAN
KESETIMBG Moe Gaa ( τ ) Moe gaa atau torsi adalah besara ag dapat eebabka beda berotasi atau berputar. Besar oe gaa didefiisika sebagai hasil kali atara gaa ag bekerja dega lega. Moe gaa terasuk dala besara
Lebih terperinciSTATISTIKA SMA (Bag.1)
SMA - STATISTIKA SMA (Bag. A. DATA TUNGGAL. Ukura Pemusata : Terdapat ilai statistika yag dapat dimiliki oleh sekumpula data yag diperoleh yaitu : a. Rata-rata Rata-rata jumlah seluruh data bayakya data
Lebih terperinciBAB 6. DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT Deret Taylor
Bab 6 Deret Taylor da Deret Lauret BAB 6 DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT 6 Deret Taylor Misal fugsi f aalitik pada - < R ligkara dega pusat di da jari-jari R Maka utuk setiap titik pada ligkara itu f dapat
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. deskriptif kuantitatif bertujuan untuk menjelaskan hasil penelitian yang disajikan
3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia ii tergolog peelitia deskriptif kuatitatif. Peelitia deskriptif kuatitatif bertujua utuk mejelaska hasil peelitia yag disajika dalam betuk
Lebih terperinciBabXIVAnalisaVariance
--- BabXIVAalisaVariace KAT A KUNCI aalisa variace suatu etode utuk eguji hipotesis bahwa beberapa kelopok yag berbeda seuaya epuyai rata-rata yag sara. tabel ANOVA suatu tabel yag eragku hasil dari perhituga
Lebih terperinciLANDASAN TEORI. Secara umum, himpunan kejadian A i ; i I dikatakan saling bebas jika: Ruang Contoh, Kejadian, dan Peluang
2 LANDASAN TEORI Ruag Cotoh, Kejadia, da Peluag Percobaa acak adalah suatu percobaa yag dapat diulag dalam kodisi yag sama, yag hasilya tidak dapat diprediksi secara tepat tetapi dapat diketahui semua
Lebih terperincix = 16 Jadi, banyak pekerja yang harus ditambahkan = = 4 orang.
SOAL N MATEMATIKA SMK KELOMPOK PARIWISATA, SENI DAN KERAJINAN, TEKNOLOGI KERMAHTANGGAAN, PEKERJAAN SOSIAL, DAN ADMINISTRASI PERKANTORAN PAKET KC-F TAHN PELAJARAN /. Ekstrakurikuler pramuka suatu SMK aka
Lebih terperinci- - BILANGAN BULAT - - tujuh1bilbulat
Bilaga Bulat 7302 Mateatika - - BILANGAN BULAT - - Modul ii sigkro dega Alikasi Adroid, Dowload elalui Play Store di HP Kau, ketik di ecaria tujuhbilbulat Jika Kau kesulita, Tayaka ke tetor bagaiaa cara
Lebih terperincimempunyai sebaran yang mendekati sebaran normal. Dalam hal ini adalah PKM (penduga kemungkinan maksimum) bagi, ˆ ˆ adalah simpangan baku dari.
Selag Kepercayaa Cotoh Besar Jika ukura cotoh (sample size) besar, maka meurut Teorema Limit Pusat, bayak statistik megikuti/mempuyai sebara yag medekati ormal (dapat diaggap ormal). Artiya jika adalah
Lebih terperinciProses Pendugaan. 95% yakin bahwa diantara 40 & 60. Mean X = 50. Mean,, tdk diketahui. Contoh Prentice-Hall, Inc. Chap. 7-1
Proses Pedugaa Populasi Mea,, tdk diketahui Cotoh Acak Mea = 50 95% yaki bahwa diatara 40 & 60. Cotoh 1999 Pretice-Hall, Ic. Chap. 7-1 Pedugaa Parameter Populasi Meduga Parameter Populasi... Mea dg Statistik
Lebih terperinciStatistika 2. Pengujian Hipotesis. 1. Pendahuluan. Topik Bahasan: Oleh : Edi M. Pribadi, SP., MSc.
Statistika Toik Bahasa: Pegujia Hiotesis Oleh : Edi M. Pribadi, SP., MSc. E-mail: edi_m@staff.guadarma.ac.id. Pedahulua Hiotesis eryataa yag meruaka edugaa berkaita dega ilai suatu arameter oulasi (satu
Lebih terperinciMAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +mk n
MAKALAH TUGAS AKHIR DIMENSI PARTISI PADA PENGEMBANGAN GRAPH KINCIR DENGAN POLA K 1 +K Oleh : MOHAMMAD IQBAL 1 0 100 01 Pebibig : Drs. Suhud Wahyudi, M.Si. 1900109 198701 1 001 ABSTRAK Graph adalah hipua
Lebih terperinciJURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 6. No. 2, 77-85, Agustus 2003, ISSN : DISTRIBUSI WAKTU BERHENTI PADA PROSES PEMBAHARUAN
JURAL MATEMATKA DA KOMPUTER Vol. 6. o., 77-85, Agustus 003, SS : 40-858 DSTRBUS WAKTU BERHET PADA PROSES PEMBAHARUA Sudaro Jurusa Matematika FMPA UDP Abstrak Dalam proses stokhastik yag maa kejadia dapat
Lebih terperinciKompetisi Statistika Tingkat SMA
. Arya da Bombom melakuka tos koikoi yag seimbag yag mempuyai sisi, agka da gambar Arya melakuka tos terhadap 6 koi, sedagka Bombom melakuka tos terhadap koi, maka peluag Arya medapatka hasil tos muka
Lebih terperinciDISTRIBUSI SAMPLING. Oleh : Dewi Rachmatin
DISTRIBUSI SAMPLING Oleh : Dewi Rachmati Distribusi Rata-rata Misalka sebuah populasi berukura higga N dega parameter rata-rata µ da simpaga baku. Dari populasi ii diambil sampel acak berukura, jika tapa
Lebih terperinciSekolah Olimpiade Fisika
SOLUSI SIMULASI OLIMPIADE FISIKA SMA Agustus 06 TINGKAT KABUPATEN/KOTA Waktu : 3 ja Sekolah Olipiade Fisika davitsipayug.co Sekolah Olipiade Fisika davitsipayug.co davitsipayug@gail.co. Dua orag aak earik
Lebih terperinciPertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd
Pertemua Ke- Komparasi berasal dari kata compariso (Eg) yag mempuyai arti perbadiga atau pembadiga. Tekik aalisis komparasi yaitu salah satu tekik aalisis kuatitatif yag diguaka utuk meguji hipotesis tetag
Lebih terperinciDISTRIBUSI KHUSUS YANG DIKENAL
0 DISTRIBUSI KHUSUS YANG DIKENAL Kita sudah membahas fugsi peluag atau fugsi desitas, baik defiisiya maupu sifatya. Fugsi peluag atau fugsi desitas ii merupaka ciri dari sebuah distribusi, artiya fugsi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS
BAB IV PEMBAHASAN DAN ANALISIS 4.1. Pembahasa Atropometri merupaka salah satu metode yag dapat diguaka utuk meetuka ukura dimesi tubuh pada setiap mausia. Data atropometri yag didapat aka diguaka utuk
Lebih terperinciBAB IV PENELITIAN. menggunakan sensor mekanik limit switch sebagai mekanis hitungnya
BAB IV PENELITIAN 4.1 Spesifikasi Alat Coloy couter didesai khusus agar diperutuka bagi user utuk membatu meghitug sekaligus megaalisa jumlah media dega megguaka sesor mekaik limit switch sebagai mekais
Lebih terperinci1. Pendahuluan. Materi 3 Pengujuan Hipotesis
Materi 3 Pegujua Hiotesis. Pedahulua Hiotesis eryataa yag meruaka edugaa berkaita dega ilai suatu arameter oulasi (satu atau lebih oulasi) Kebeara suatu hiotesis diuji dega megguaka statistik samel hiotesis
Lebih terperinciIII. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur
III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai dega Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam
Lebih terperinciMANAJEMEN RISIKO INVESTASI
MANAJEMEN RISIKO INVESTASI A. PENGERTIAN RISIKO Resiko adalah peyimpaga hasil yag diperoleh dari recaa hasil yag diharapka Besarya tigkat resiko yag dimasukka dalam peilaia ivestasi aka mempegaruhi besarya
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:
PENGUJIAN HIPOTESIS A. Lagkah-lagkah pegujia hipotesis Hipotesis adalah asumsi atau dugaa megeai sesuatu. Jika hipotesis tersebut tetag ilai-ilai parameter maka hipotesis itu disebut hipotesis statistik.
Lebih terperinciStatistika Inferensial
Cofidece Iterval Ara Fariza Statistika Iferesial Populasi Sampel Simpulka (estimasi) tetag parameter Medapatka statistik Estimasi: estimasi titik, estimasi iterval, uji hipotesa 2 1 Proses Estimasi Populasi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga da Jeis Peelitia Racaga peelitia ii adalah deskriptif dega pedekata cross sectioal yaitu racaga peelitia yag meggambarka masalah megeai tigkat pegetahua remaja tetag
Lebih terperinciREGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan
REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k
Lebih terperinciInflasi dan Indeks Harga I
PERTEMUAN 1 Iflasi da Ideks Harga I 1 1 TEORI RINGKAS A Pegertia Agka Ideks Agka ideks merupaka suatu kosep yag dapat memberika gambara tetag perubaha-perubaha variabel dari suatu priode ke periode berikutya
Lebih terperinci