Perbandingan Proses Pembelajaran di FTI dan FMIPA ITS
|
|
- Teguh Kusuma
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Perbandingan Proses Pembelajaran di FTI dan FMIPA ITS Oleh Nama : Eva Wahyu Hariyati NRP : Dosen Pembimbing : Dra. Lucia Aridinanti, MT
2 Karakter FTI dan FMIPA yang berbeda Orientasi tiap jurusan yang berbeda. Misalnya, FTI berorientasi pada penerapan teknologi, sedangkan FMIPA pada Basic Science atau ilmu dasar IPD (Indeks Pengajaran Dosen) dan NRMK (nilai rata-rata mata kuliah ) dari tiap Jurusan berbeda.
3 Bagaimana proses pembelajaran antar jurusan di FTI berdasarkan IPD? Bagaimana proses pembelajaran antar jurusan di FMIPA berdasarkan IPD? Bagaimana proses pembelajaran di FTI dan FMIPA berdasarkan IPD?
4 Membandingkan proses pembelajaran antar jurusan berdasarkan IPD di FTI Membandingkan proses pembelajaran antar jurusan berdasarkan IPD di FMIPA Membandingkan proses pembelajaran berdasarkan IPD di FTI dan FMIPA
5 Penelitian ini diharapkan dapat memberikan informasi pada masing-masing jurusan di FTI dan FMIPA untuk dapat memperbaiki, mempertahankan, dan meningkatkan pelayanan pendidikan proses belajar mengajar khususnya metode pembelajaran dosen.
6 1. Jurusan yang akan diidentifikasi dari kedua fakultas hanya pada jurusan S1 Reguler yaitu untuk menyamakan program studi atau menghomogenkan data. a.fti yaitu pada Teknik Industri, Teknik Mesin, Teknik Kimia, Teknik Fisika dan Teknik Elektro b.fmipa yaitu pada jurusan Kimia, Statistika, Fisika, Matematika dan Biologi 2. Variabel yang diukur adalah IPD 3. Periode yang diamati pada semester gasal dan genap pada tahun ajaran 2009/2010
7 ANOVA Source variance of Sum Square of Degrees freedom of Mean square F 0 Treatment SS Treatment a-1 MS treatment F 0 Blocks SS- Blocks b-1 MS Blocks Error SS E (a-1)(b-1) MS E Total SS T N-1 Hipotesis : H 0 : µ 1 = µ 2 = µ 3 H 1 : µ i µ j, minimal ada satu i yang berbeda. Daerah kritis: Jika F hitung > F tabel atau P-value < α maka keputusan Tolak H 0 Statistik Uji : F 0 MS MS Treatment Error
8 Identik Hipotesis dari pengujian ini sebagai berikut : H 0 : Statistik Uji : k H 1 : minimal terdapat satu F Hitung KudratTotal KuadratTotal 2 i Re gresi 2 Re sidual 2, i=1,2,...,k Apabila nilai F Hitung > F α(k,n-k-1) dimana n adalah jumlah pengamatan dan k adalah jumlah parameter regresi maka tolak H 0. Sehingga diperoleh kesimpulan bahwa residual mempunyai varians yang tidak homogen.
9 Independen Pengujian statistik untuk asumsi ini dapat dilakukan dengan plot ACF dan uji Durbin Watson dengan hipotesa sebagai berikut : H 0 : Tidak ada korelasi antar residual H 1 : Ada korelasi antar residual Statistik Uji : d Hitung t n 2 ( e t t n 1 e e t 2 t 2 1) Daerah kritis dapat dicari dengan megambil dl sebagai batas bawah dan du sebagai batas atas dengan tingkat signifikansi α/2. Adapun kriteria pengujian Durbin Watson yaitu: Kriteria Pengujian Durbin Watson H 0 Keputusan Daerah Pengujian 1. Tidak terjadi Otokorelasi (+) Tolak H 0 0 < d < dl dl d du 2. Tidak terjadi Otokorelasi (-) Tolak H 0 4-dl < d < 4 3. Tidak terjadi Otokorelasi (+) atau (-) Gagal H 0 tolak 4 du d 4 Du < d < 4-du dl
10 Residual Berdistribusi Normal Hipotesa dari pengujian ini adalah sebagai berikut: H 0 : F(x) = F 0 (x) untuk semua nilai x H 1 : F(x) F 0 (x) paing sedikit untuk satu nilai x Statistik uji : D Sup S n n ( x ) F 0 ( x ) dimana : S n merupakan suatu fungsi peluang kumulatif data sampel F 0 (x) merupakan suatu fungsi distribusi kumulatif normal Dn merupakan supremum semua x dari nilai mutlak beda S n (x) dan F 0 (x) Apabila nilai D > D tabel Kolmogorof Smirnov, maka tolak H 0. Sehingga dapat diputuskan bahwa residual berdistribusi normal.
11 Sumber Data : Hasil nilai rata-rata Indeks Pengajaran Dosen (IPD) yang sudah tersertifikasi dan Indeks Pengajaran Dosen (IPD) Guru Besar (Profesor) jurusan di FTI dan FMIPA ITS selama semester Ganjil dan semester Ganjil
12 Variabel Penelitian Variabel penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah data nilai Indeks Pengajaran Dosen (IPD) yang sudah tersertifikasi dan Indeks Pengajaran Dosen (IPD Guru Besar (Profesor). Data yang diperoleh dari hasil pengamatan di P3AI ITS.
13 Dalam mencapai tujuan penelitian yang diinginkan, diperlukan langkah analisis yang tepat. Adapun langkah-langkah analisis yang digunakan adalah : 1.Membandingkan IPD di FTI dan FMIPA dengan metode Two Way ANOVA 2.Melakukan pengujian IIDN terhadap residual
14 Analisis Data dan Pembahasan Tabel 4.1 Statistika Deskriptif IPD Nilai IPD Fakultas FMIPA FTI Jurusan Semester Semester Gasal Genap Biologi Fisika Kimia Matematika Statistika Teknik Elektro Teknik Fisika Teknik Industri Teknik Kimia Teknik Mesin Rata Rata Fakultas Rata-rata Semester
15 Perbandingan IPD di FMIPA dan FTI Semester Gasal Tahun Ajaran 2009/2010 Tabel 4.2 Two Way ANOVA untuk IPD Semester Gasal dan Genap Sumber Keragaman Db JK RJK F hitung P_value Semester (1) Fakultas (2) Interaksi Error Total
16 Pengujian Efek Semester Jika µ i rata-rata IPD pada semester ke-i, maka untuk mengetahui telah terjadi pergeseran proses pada semester gasal dan genap pada tahun ajaran 2009/2010 dilakukan pengujian hipotesis sebagai berikut: H 0 : µ 1 = µ 2 H 1 : µ 1 µ 2 Statistik uji: F RJK hitung = 16,84 RJK E 0, Pengujian Efek Fakultas Pengujian jika β j menyatakan efek perbedaan fakultas terhadap IPD, maka dengan menggunakan hipotesis: H 0 : β 1 = β 2 = 0 H 1 : β 1 β 2 Statistik uji: F hitung = MS 2 MS E ,41
17 Jika µ i β j menyatakan efek interaksi antara semester dan fakultas terhadap nilai IPD, maka dengan menggunakan hipotesis: H 0 : (µβ) ij = 0 H 1 : paling tidak ada satu (µβ) ij 0 Statistik uji : F hitung = RJK 12 RJK E ,23
18 3,4 3,3 3,2 3,1 3 2,9 2,8 2,7 FMIPA FTI Gambar 4.1 Plot Interaksi Antara Semester dan Fakultas Terhadap IPD Berdasarkan hasil analisis varians yang dilakukan berdasarkan data IPD, telah diketahui bahwa interaksi antara semester dan fakultas tidak berpengaruh terhadap nilai IPD. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 4.1
19 Uji Asumsi Identik Pengujian Asumsi Pemeriksaan asumsi varians identik dilakukan dengan tujuan untuk mengetahui penyebaran residualnya identik (homogen). Pemeriksaan asumsi ini dapat dilakukan dengan uji Glejser dengan hipotesis sebagai berikut: H 0 : Varians residual data identik H 1 : Varians residual data tidak identik Taraf Signifikan : α = 0.05 Statistik Uji : F Hitung KudratTotal KuadratTotal Re gresi Re sidual Daerah Penolakan: Tolak H 0 jika F Hitung < F (α, k, n-k-1)
20 Uji Glejser Tabel 4.3 Analysis of Variance antar Jurusan Semester Gasal Sumber Keragaman Db JK RJK F hitung P_value Regresi Error Total Berdasarkan hasil tabel 4.3 menunjukkan bahwa nilai P-value (0.071) lebih besar dari α (0.05), maka keputusannya gagal tolak H 0 sehingga disimpulkan bahwa residual telah memenuhi asumsi identik.
21 Tabel 4.4 Analysis of Variance antar Jurusan Semester Genap Sumber Keragaman Db JK RJK F hitung P_value Regresi Error Total Berdasarkan hasil tabel 4.4 menunjukkan bahwa nilai P-value (0.104) lebih besar dari α (0.05), maka keputusannya gagal tolak H 0 sehingga disimpulkan bahwa residual telah memenuhi asumsi identik.
22 Sumber Tabel 4.5 Analysis of Variance antar Jurusan Semester Gasal/Genap Keragaman Db JK RJK F hitung P_value Regresi Error Total Berdasarkan hasil tabel 4.5 menunjukkan bahwa nilai P-value (0.934) lebih besar dari α (0.05), maka keputusannya gagal tolak H 0 sehingga disimpulkan bahwa residual telah memenuhi asumsi identik.
23 Asumsi Independensi Untuk Menguji asumsi independen dengan menggunakan plot ACF dari residualnya. Adapun hipotesis pada uji Independensi adalah sebagai berikut: H 0 : tidak ada autokorelasi pada residual H 1 : ada autokorelasi pada residual Autocorrelation Function for RESI (with 5% significance limits for the autocorrelations) Autocorrelation Lag 4 5 Gambar 4.2 Plot ACF Residual
24 Uji Durbin-Watson 1. Semester Gasal d hit = 0, d L = 1,59 d U = 1, d U = 4 1,63 = 2,37 2. Semester Genap d hit = 0, d L = 1,59 d U = 1,63 4 d U = 4 1,63 = 2,37 3. Semester Gasal/Genap d hit = 0, d L = 1,59 d U = 1, d U = 4-1,63 = 2,37
25 Asumsi Kenormalan Residual Pemeriksaan residual berdistribusi normal dilakukan untuk melihat apakah residual memenuhi asumsi berdistribusi normal. Dalam pemeriksaan suatu kenormalan residual data dapat dilakukan dengan menggunakan uji Kolmogorov-Smirnov dengan pengujian hipotesis sebagai berikut: H 0 : Residual data berdistribusi normal H 1 : Residual data tidak berdistribusi normal Taraf signifikansi: α = 0,05 Statistik uji: D = sup ( x ) F ( x) 0 F n Daerah Penolakan: Tolak H 0 jika D > D α atau P_value < α Gambar 4.3 Uji Kenormalan Residual Data IPD Probability Plot of RESI Normal Percent Mean E-17 StDev N 20 KS P-Value > RESI
26 Perbandingan IPD Antar Jurusan di FMIPA dan FTI Perbandingan IPD Antar Jurusan pada Semester Gasal Tabel 4.6 Analysis of Variance antar Jurusan Semester Gasal Sumber Keragaman Db JK RJK F hitung Treatment (Jurusan) Error Total Pengujian jika τ i menyatakan efek perbedaan jurusan terhadap IPD pada semester gasal, maka dengan menggunakan hipotesis: H 0 : τ 1 = τ 2 = τ 3 = = τ 10 = 0 H 1 : paling tidak ada satu τ i 0 Statistik uji: F hitung = RJK RJK treatment Error 1,0332 0,018 57,42
27 Untuk mengetahui jurusan mana yang berbeda, maka dapat diketahui dari hasil uji perbandingan berganda dengan menggunakan metode Tukey s. Uji perbandingan berganda Tukey s menunjukkan selisih setiap pasang rata-rata perlakuan. Adapun pengujian hipotesisnya adalah sebagai berikut: H 0 : µ i = µ j H 1 : µ i µ j Statistik uji : Y i Y j Daerah Penolakan : Tolak H 0 jika Dengan T α = q ( a, f ) MSE n Y i Y j > T α T α = 4,39 0, ,186
28
29 Perbandingan IPD Antar Jurusan pada Semester Genap Tabel 4.8 Analysis of Variance antar Jurusan Semester Genap Sumber Keragaman Db JK RJK F hitung Treatment (Jurusan) Error Total Pengujian jika τ i menyatakan efek perbedaan jurusan terhadap IPD pada semester genap, maka dengan menggunakan hipotesis: H 0 : τ 1 = τ 2 = τ 3 = = τ 10 = 0 H 1 : paling tidak ada satu τ i 0 Statistik uji: F hitung = RJK RJK treatment Error 1,0332 0,018 57,42
30 Untuk mengetahui jurusan mana yang berbeda, maka dapat diketahui dari hasil uji perbandingan berganda dengan menggunakan metode Tukey s. Uji perbandingan berganda Tukey s menunjukkan selisih setiap pasang rata-rata perlakuan. Adapun pengujian hipotesisnya adalah sebagai berikut: H 0 : µ i = µ j H 1 : µ i µ j Statistik uji : Y i Y j Daerah Penolakan : Tolak H 0 jika Dengan T α = q ( a, f ) MSE n Y i Y j > T α T α = 4,39 0, ,186
31
32 KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan Kesimpulan yang didapatkan berdasarkan analisis yang telah dilakukan adalah: 1. Proses pembelajaran dosen di FTI tidak berbeda dengan proses pembelajaran dosen di FMIPA, meskipun IPD FTI (3.30) lebih tinggi daripada IPD FMIPA (3.01), tetapi secara statistik pada tingkat signifikansi 5% tidak ada perbedaan yang signifikan antara FMIPA dan FTI dari tahun ke tahun meningkat secara signifikan. 2. Hasil análisis kemampuan proses berdasarkan IPD pada semester Gasal dan Genap tahun ajaran di FTI dan FMIPA tidak kapabel. Saran Saran yang timbul dari hasil kesimpulan penelitian ini adalah mencari atau menelusuri penyebab terjadinya kemampuan proses yang tidak baik, perlu dilakukan perbandingan IPD antar jurusan semester Gasal dan Genap sehingga diperoleh akar permasalahannya.
33
PEMODELAN REGRESI SPLINE UNTUK RATA- RATA BANYAK ANAK YANG DILAHIRKAN HIDUP DI KOTA SURABAYA, KABUPATEN SITUBONDO DAN KABUPATEN BANGKALAN
SIDANG LAPORAN TUGAS AKHIR PEMODELAN REGRESI SPLINE UNTUK RATA- RATA BANYAK ANAK YANG DILAHIRKAN HIDUP DI KOTA SURABAYA, KABUPATEN SITUBONDO DAN KABUPATEN BANGKALAN Oleh : Servianie Purnamasari (1310 030
Lebih terperinciTabel Perhitungan Waktu Standar
waktu baku = = waktu 3,39 normal 100 % 100 % 17 % 100 % 100 % % allowance = 4,08 menit /container. Tabel Perhitungan Waktu Standar No 1 2 3 Proses Kerja Memindakan container dari tanah ke truk (L1) Memindakan
Lebih terperinciANALISIS PENGARUH TERAPI GELOMBANG ELEKTROMAGNETIK FREKUENSI RENDAH TERHADAP KADAR GULA DARAH PADA TIKUS PUTIH (Rattus norvegicus)
TUGAS AKHIR - SS 090302 ANALISIS PENGARUH TERAPI GELOMBANG ELEKTROMAGNETIK FREKUENSI RENDAH TERHADAP KADAR GULA DARAH PADA TIKUS PUTIH (Rattus norvegicus) Yopie Irawan NRP 1306 030 036 Dosen Pembimbing
Lebih terperinciREGRESI BEDA DAN REGRESI RIDGE Ria Dhea Layla N.K 1, Febti Eka P. 2 1)
REGRESI BEDA DAN REGRESI RIDGE Ria Dhea Layla N.K 1, Febti Eka P. 2 1) 1311105003 2) 1311106009 email: 1) riadhea0863@yahoo.co.id 2) febti08.10@gmail.com ABSTRAK Analisis regresi dalam statistika adalah
Lebih terperinciOleh : Fuji Rahayu W ( )
Oleh : Fuji Rahayu W (1208 100 043) JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT TEKNOLOGI SEPULUH NOPEMBER SURABAYA 2012 Indonesia sebagai negara maritim Penduduk Indonesia
Lebih terperinciAnalisis Varians Satu Arah (One Way Anova)
Analisis Varians Satu Arah (One Way Anova) Fungsi Uji : Untuk mengetahui perbedaan antara 3 kelompok/ perlakuan atau lebih Asumsi : Data berskala minimal interval Data berdistribusi Normal Varians data
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Populasi, Sampel dan Teknik Sampling Populasi adalah wilayah generalisasi atas objek atau subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang sudah ditetapkan
Lebih terperinciAnalisis Regresi Linier Berganda Untuk Mengetahui Hubungan Antara Beberapa Aktifitas Promosi dengan Penjualan Produk
Analisis Regresi Linier Berganda Untuk Mengetahui Hubungan Antara Beberapa Aktifitas Promosi dengan Penjualan Produk Suhermin Ari Pujiati Pasca Sarjana Jurusan Statistika FMIPA ITS Suhermin97@yahoo.com.
Lebih terperinciPENGENDALIAN KUALITAS DENGAN MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL EWMA RESIDUAL (STUDI KASUS: PT. PJB UNIT PEMBANGKITAN GRESIK)
PENGENDALIAN KUALITAS DENGAN MENGGUNAKAN DIAGRAM KONTROL EWMA RESIDUAL (STUDI KASUS: PT. PJB UNIT PEMBANGKITAN GRESIK) FITROH AMALIA (1306100073) Dosen Pembimbing: Drs. Haryono, MSIE PENGENDALIAN KUALITAS
Lebih terperinciANALISIS WAKTU TANAM TERHADAP RENDEMEN TEBU VARIETAS PS 5051 PADA PT. X MENGGUNAKAN RANCANGAN ACAK LENGKAP
ANALISIS WAKTU TANAM TERHADAP RENDEMEN TEBU VARIETAS PS 5051 PADA PT. X MENGGUNAKAN RANCANGAN ACAK LENGKAP Dosen Pembimbing: Dra. Destri Susilaningrum, M.Si Oleh: Cyntia Pratama Preselia Sari 1311030038
Lebih terperinciPERAMALAN BANYAKNYA OBAT PARASETAMOL DAN AMOKSILIN DOSIS 500 MG YANG DIDISTRIBUSIKAN OLEH DINKES SURABAYA
Seminar Hasil Tugas Akhir Jurusan Statistika Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya 2013 LOGO PERAMALAN BANYAKNYA OBAT PARASETAMOL DAN AMOKSILIN DOSIS 500 MG YANG DIDISTRIBUSIKAN OLEH DINKES SURABAYA
Lebih terperinciAnalisys Time Series Terhadap Penjualan Ban Luar Sepeda Motor di Toko Putra Jaya Motor Bangkalan
SEMINAR PROPOSAL TUGAS AKHIR Analisys Time Series Terhadap Penjualan Ban Luar Sepeda Motor di Toko Putra Jaya Motor Bangkalan OLEH: NAMA : MULAZIMATUS SYAFA AH NRP : 13.11.030.021 DOSEN PEmbimbing: Dr.
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
34 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Deskriptif Statistik deskriptif berkaitan dengan pengumpulan dan peringkat data yang menggambarkan karakteristik sampel yang digunakan dalam
Lebih terperinciSKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar Sarjana Teknik (ST) Pada Program Studi Teknik Mesin UN PGRI Kediri OLEH :
ANALISA NILAI KEKERASAN BAJA KARBON RENDAH MELALUI PROSES KARBURISASI MENGGUNAKAN CAMPURAN CARBON (C) dan BARIUM KARBONAT (BaCO 3 ) DENGAN VARIASI WAKTU PENAHANAN BERBEDA SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi Objek Penelitian 1. Hasil penelitian Berdasarkan hasil penelitian yang diperoleh nilai dari masingmasing variabel yang akan diuji pada penelitian ini.
Lebih terperinciFaktor-faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Semiparametrik Spline
Faktor-faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia (IPM) di Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Semiparametrik Spline Oleh : A. Anggita Tauwakal Retno (303008) Dosen Pembimbing : Prof. Dr. Drs.
Lebih terperinciPemodelan Angka Putus Sekolah Usia SMA di Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Spline Multivariabel
Seminar Hasil Tugas Akhir Pemodelan Angka Putus Sekolah Usia SMA di Jawa Timur dengan Pendekatan Regresi Spline Multivariabel Mega Pradipta 1309100038 Pembimbing I : Dra. Madu Ratna, M.Si Pembimbing II
Lebih terperinciPERAMALAN KUNJUNGAN WISATA DENGAN PENDEKATAN MODEL SARIMA (STUDI KASUS : KUSUMA AGROWISATA)
PERAMALAN KUNJUNGAN WISATA DENGAN PENDEKATAN MODEL SARIMA (STUDI KASUS : KUSUMA AGROWISATA) Oleh : Nofinda Lestari 1208 100 039 JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT
Lebih terperinciPengaruh Suku Bunga, Inflasi dan Kurs terhadap Perkembangan Harga Saham PT. Telkom Tbk Menggunakan Analisis Regresi
Pengaruh Suku Bunga, Inflasi dan Kurs terhadap Perkembangan Harga Saham PT. Telkom Tbk Menggunakan Analisis Regresi Novita Homer 1, Jantje D. Prang 2, Nelson Nainggolan 3 1 Program Studi Matematika, FMIPA,
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. berupa rasio-rasio keuangan bank yang meliputi Capital Adequacy Ratio (CAR),
28 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian ini merupakan data sekunder berupa rasio-rasio keuangan bank yang meliputi Capital Adequacy Ratio (CAR), Loan
Lebih terperinciAnalisis Ekonometrika Model Pendapatan Nasional Indonesia dengan Pendekatan Persamaan Sistem Simultan
Analisis Ekonometrika Model Pendapatan Nasional Indonesia dengan Pendekatan Persamaan Sistem Simultan Oleh: Ainul Fatwa Khoiruroh (1310100096) Pembimbing: Dr. Setiawan, M.S. JURUSAN STATISTIKA FAKULTAS
Lebih terperinciAnalysis of Variance (ANOVA) Debrina Puspita Andriani /
Analysis of Variance (ANOVA) 6 Debrina Puspita Andriani E-mail : debrina.ub@gmail.com / debrina@ub.ac.id Outline Kegunaan ANOVA 3 Kontrol investigator 1 atau lebih variabel independen Disebut dgn faktor
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Hasil Penelitian 1. Pelaksanaan Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk mendapatkan bukti empiris apakah masing-masing unsur motivasi yang meliputi: motivasi
Lebih terperinciPEMODELAN DAN PERAMALAN DATA PEMBUKAAN IHSG MENGGUNAKAN MODEL ARIMA
PEMODELAN DAN PERAMALAN DATA PEMBUKAAN IHSG MENGGUNAKAN MODEL ARIMA OLEH : 1. Triyono ( M0107086 ) 2. Nariswari S ( M0108022 ) 3. Ayunita C ( M0180034 ) 4. Ibnuhardi F.Ihsan ( M0108045 ) 5. Marvina P (
Lebih terperinciMetode Variasi Kalender untuk Meramalkan Banyaknya Penumpang Kereta Api
Metode Variasi Kalender untuk Meramalkan Banyaknya Penumpang Kereta Api Efek Variasi Kalender dengan Pendekatan Regresi Time Series Nur Ajizah 1, Resa Septiani Pontoh 2, Toni Toharudin 3 Mahasiswa Program
Lebih terperinciPENDUGAAN DATA RUNTUT WAKTU MENGGUNAKAN METODE ARIMA
KEMENTERIAN PEKERJAAN UMUM BADAN PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN PUSAT PENELITIAN DAN PENGEMBANGAN SUMBER DAYA AIR PENDUGAAN DATA RUNTUT WAKTU MENGGUNAKAN METODE ARIMA PENDAHULUAN Prediksi data runtut waktu.
Lebih terperinciPENGUJIAN HIPOTESIS BEDA TIGA RATA-RATA ATAU LEBIH. Statistik Industri II Teknik Industri Universitas Brawijaya
PENGUJIAN HIPOTESIS BEDA TIGA RATA-RATA ATAU LEBIH Statistik Industri II Teknik Industri Universitas Brawijaya Pengujian Hipotesis 3 rata-rata atau lebih Dengan teknik ANOVA (Analisis Varians) Pengujian
Lebih terperinciPENGGUNAAN MODEL LINIER SEBAGAI ALTERNATIF ANOVA RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL TERSARANG PADA DATA NON NORMAL
PENGGUNAAN MODEL LINIER SEBAGAI ALTERNATIF ANOVA RANCANGAN PERCOBAAN FAKTORIAL TERSARANG PADA DATA NON NORMAL Prasetyo Universitas Negeri Malang E-mail : pras_kazekage@yahoo.com Pembimbing: (I) Ir. Hendro
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. publik yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia (BEI) dan melakukan merger
BAB III METODE PENELITIAN A. Obyek/Subyek Penelitian Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan yang melakukan merger dan akuisisi. Sedangkan sampel dalam penelitian ini yaitu perusahaan publik yang
Lebih terperinciPemodelan Autoregressive (AR) pada Data Hilang dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang Rupiah
Vol. 9, No., 9-5, Januari 013 Pemodelan Autoregressive (AR) pada Data Hilang dan Aplikasinya pada Data Kurs Mata Uang Rupiah Fitriani, Erna Tri Herdiani, M. Saleh AF 1 Abstrak Dalam analisis deret waktu
Lebih terperinciPemodelan Regresi Nonparametrik Spline Truncated Dan Aplikasinya pada Angka Kelahiran Kasar di Surabaya
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (04) 7-0 (0-98X Print) D-7 Pemodelan Regresi Nonparametrik Spline Truncated Dan Aplikasinya pada Angka Kelahiran Kasar di Surabaya Merly Fatriana Bintariningrum
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
20 BAB III METODE PENELITIAN A. Subyek Penelitian Populasi dalam penelitian ini adalah perusahaan perbankan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode tahun 2011-2015. Sampel menggunakan metode purposive
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian Bagian ini menjelaskan mengenai jenis dan sumber data, penentuan jumlah sampel serta alasan menggunakan sampel tersebut, metode pengumpulan data yang dilakukan,
Lebih terperinciBAB III DESAIN PENELITIAN. Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data
BAB III DESAIN PENELITIAN III.1. Desain Penelitian III.1.1. Jenis dan sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder. Data sekunder adalah data yang diperoleh penulis secara
Lebih terperinciREGRESI LINIER GANDA. Fitriani Agustina, Math, UPI
REGRESI LINIER GANDA 1 Pengertian Regresi Linier Ganda Merupakan metode yang digunakan untuk memodelkan hubungan linear antara variabel terikat dengan dua/lebih variabel bebas. Regresi linier untuk memprediksi
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. mengungkapkan laporan keuangan (annual report) kepada publik periode 2013
BAB III METODE PENELITIAN A. Obyek Penelitian Obyek penelitian ini adalah seluruh perusahaan yang terdaftar di Daftar Efek Syariah (DES) yang diterbitkan Bursa Efek Indonesia (BEI) yang mengungkapkan laporan
Lebih terperinciANALISIS KERAGAMAN PADA DATA HILANG DALAM RANCANGAN KISI SEIMBANG
ISSN: 2339-254 JURNAL GAUSSIAN, Volume 5, Nomor, Tahun 206, Halaman 53-62 Online di: http://ejournal-s.undip.ac.id/index.php/gaussian ANALISIS KERAGAMAN PADA DATA HILANG DALAM RANCANGAN KISI SEIMBANG Nariswari
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Prima Artha, Sleman. Sedangkan subjek penelitiannya adalah Data
BAB III METODE PENELITIAN A. Objek dan Subjek Penelitian Objek dalam penelitian ini adalah Koperasi Jasa Keuangan Syariah Prima Artha, Sleman. Sedangkan subjek penelitiannya adalah Data Tingkat Bagi Hasil
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN. statistik Kolmogorov- Smirnov (uji K-S). Dasar untuk pengambilan
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN 4.1 Uji Normalitas Pengujian normalitas distribusi data populasi dilakukan dengan menggunakan statistik Kolmogorov- Smirnov (uji K-S). Dasar untuk pengambilan keputusan yaitu
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Jenis penelitian ini adalah kuantitatif. Penelitian kuantitatif merupakan
BAB III METODE PENELITIAN A. Obyek/Subyek Penelitian Jenis penelitian ini adalah kuantitatif. Penelitian kuantitatif merupakan analisis yang berupa angka-angka sehingga dapat diukur dan dihitung dengan
Lebih terperinciBAB I Pendahuluan. 1. Mengetahui pengertian penelitian metode regresi. 2. Mengetahui contoh pengolahan data menggunakan metode regresi.
BAB I Pendahuluan 1.1. Latar belakang Sepanjang sejarah umat manusia, orang melakukan penelitian tentang ada tidaknya hubungan antara dua hal, fenomena, kejadian atau lainnya. Dan ada tidaknya pengaruh
Lebih terperinciTINJAUAN PUSTAKA. Analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang menggambarkan
II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Regresi Analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang menggambarkan hubungan fungsional antara variabel respon dengan satu atau beberapa variabel prediktor.
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN Bab ini akan menguraikan proses, hasil serta pembahasan dari pengolahan data yang telah dilakukan. Analisis pengolahan data dilakukan dengan mengggunakan software Minitab
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Populasi dari penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VIII SMP N 19 Bandar
III. METODE PENELITIAN A. Populasi Penelitian Populasi dari penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VIII SMP N 19 Bandar Lampung pada semester genap Tahun Pelajaran 2012/2013. Siswa terbagi dalam delapan
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN A. Statistik Deskriptif. Statistik deskriptif adalah ilmu statistik yang mempelajari cara-cara pengumpulan, penyusunan dan penyajian data suatu penilaian. Tujuannya adalah
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Obyek/Subyek Penelitian Objek penelitian adalah perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia periode 2012-2015. B. Jenis Data Jenis data yang digunakan dalam
Lebih terperinciKAJIAN METODE BOOTSTRAP DALAM MEMBANGUN SELANG KEPERCAYAAN DENGAN MODEL ARMA (p,q)
SIDANG TUGAS AKHIR KAJIAN METODE BOOTSTRAP DALAM MEMBANGUN SELANG KEPERCAYAAN DENGAN MODEL ARMA (p,q) Disusun oleh : Ratna Evyka E.S.A NRP 1206.100.043 Pembimbing: Dra. Nuri Wahyuningsih, M.Kes Dra.Laksmi
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
1 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan membahas mengenai hasil penelitian berdasarkan data-data yang diperoleh, sehingga akan didapat gambaran mengenai hubungan dan pengaruh rasio-rasio
Lebih terperinciBAB 3 METODOLOGI PENELITIAN. Obyek dari penelitian yang akan diteliti dalam penelitian ini adalah besarnya
BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Obyek Penelitian Obyek dari penelitian yang akan diteliti dalam penelitian ini adalah besarnya yield to maturity (YTM) dari obligasi negara seri fixed rate tenor 10 tahun
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015
III. METODE PENELITIAN 3.1 Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian ini dilakukan pada semester genap tahun akademik 2014/2015 bertempat di Jurusan Matematika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih terperincimempunyai nilai ekstrim telah dikeluarkan sehingga data diharapkan
47 mempunyai nilai ekstrim telah dikeluarkan sehingga data diharapkan mendekati normal. Tabel 4.2 Deskripsi Statistik PT. Indofood Sukses Makmur Periode Pengamatan 2003-2008 Mean Std. Deviation N RETURN.007258.1045229
Lebih terperinciBAB 3 DESAIN PENELITIAN
BAB 3 DESAIN PENELITIAN 3.1 Desain Penelitian 3.1.1 Jenis Data Data yang dibutuhkan sebagai bahan yang akan dipakai oleh penulis adalah data sekunder. Data yang digunakan adalah : 1) Pertumbuhan Ekonomi
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Berdasarkan sifat penelitiannya, penelitian ini merupakan sebuah penelitian
III. METODE PENELITIAN A. Ruang Lingkup Penelitian Berdasarkan sifat penelitiannya, penelitian ini merupakan sebuah penelitian deskriptif. Definisi dari penelitian deskriptif adalah penelitian yang menggambarkan
Lebih terperinciPENDEKATAN MODEL EKONOMETRIKA UNTUK MEMPREDIKSI INDEKS SAHAM SYARIAH INDONESIA
PENDEKATAN MODEL EKONOMETRIKA UNTUK MEMPREDIKSI INDEKS SAHAM SYARIAH INDONESIA Nuri Wahyuningsih 1), Daryono Budi U. 2), R.A. Diva Zatadini 3) 1)2))3) Departemen Matematika FMIPA ITS Kampus ITS Keputih,
Lebih terperinciBAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Penelitian 4.1.1 Data Pendapatan Bunga Tabel 4.1 PT Bank Mandiri (Persero), Tbk Perkembangan Pendapatan Bunga Tahun 2007 2011 (dalam jutaan) Tahun Pendapatan Bunga
Lebih terperinciESTIMASI PARAMETER MODEL ARMA UNTUK PERAMALAN DEBIT AIR SUNGAI MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING
ESTIMASI PARAMETER MODEL ARMA UNTUK PERAMALAN DEBIT AIR SUNGAI MENGGUNAKAN GOAL PROGRAMMING Nama : Zahroh Atiqoh NRP : 1205 100 021 Dosen Pembimbing : 1. Dra. Nuri Wahyuningsih, MKes 2. Drs. Sulistiyo,
Lebih terperinciHipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi.
PERTEMUAN 9-10 PENGUJIAN HIPOTESIS Hipotesis adalah suatu pernyataan tentang parameter suatu populasi. Apa itu parameter? Parameter adalah ukuran-ukuran. Rata-rata penghasilan karyawan di kota binjai adalah
Lebih terperinciBAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN. PDF Pro Trial. sebagai langkah berikutnya yang ditempuh adalah menyajikan data yang
BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Penyajian Data dan Analisis Data 1. Penyajian Data Setelah diadakan penelitian baik melalui angket maupun dokumentasi, sebagai langkah berikutnya yang ditempuh
Lebih terperinciBAB III OBYEK & METODE PENELITIAN. Objek penelitian merupakan masalah yang diteliti dalam suatu penelitian.
BAB III OBYEK & METODE PENELITIAN 3.1. Obyek Penelitian Objek penelitian merupakan masalah yang diteliti dalam suatu penelitian. Sugiyono (2008:38) mengartikan objek penelitian suatu atribut atau sifat
Lebih terperinciMETODE PENELITIAN. A. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional. Untuk memperjelas dan memudahkan pemahaman terhadap variabelvariabel
43 III. METODE PENELITIAN A. Variabel Penelitian dan Definisi Operasional Untuk memperjelas dan memudahkan pemahaman terhadap variabelvariabel yang akan dianalisis dalam penelitian ini, maka perlu dirumuskan
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DATA. Statistika Deskriptif merupakan hal serangkaian teknik statistika yang
BAB 4 ANALISIS DATA 4.1 Statistika Deskriptif Statistika Deskriptif merupakan hal serangkaian teknik statistika yang digunakan untuk mempelajari cara-cara pengumpulan, penyusunan, penyajian data, dan penarikan
Lebih terperinciBAB 4 HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN
BAB 4 HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan dijelaskan hal yang berhubungan dengan analisis data yang berhasil dikumpulkan, hasil pengolahan data dan pembahasan dari hasil pengolahan data yang
Lebih terperinciBAB V HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB V HASIL DAN PEMBAHASAN 5.1. Gambaran Persebaran Penduduk Miskin Provinsi Jawa Tengah merupakan salah satu provinsi di Indonesia yang memiliki kabupaten atau kota sejumlah 35 kabupaten dan kota (BPS,
Lebih terperinciABSTRAK. Pada prakternya tolak ukur yang dapat dilihat oleh keberhasilan mahasiswa adalah
PEMODELAN PRESTASI MAHASISWA TERHADAP MATAKULIAH WAJIB DENGAN ANALISIS REGRESI Anik Rufaidah Program Studi Teknik Industri Sekolah Tinggi Teknik Qomaruddin Jalan Raya No. 01 Bungah Gresik 61152 Indonesia
Lebih terperinciANALYSIS OF VARIANCE
ANALYSIS OF VARIANCE Analisis Varians adalah alat statistika yang digunakan untuk menguji perbedaan mean lebih dari dua populasi. Analisis varians mengguakan distribusi F, yang mempunyai ciri-ciri: Merupakan
Lebih terperinciPerbedaan Analisis Univariat dan Multivariat
Perbedaan Analisis Univariat dan Multivariat Jika kita menganalisis data yang mempunyai lebih dari satu variabel, belum tentu analisis data tersebut dikategorikan analisis multivariat, bisa saja analisis
Lebih terperinciPENGGUNAAN METODE VaR(Value at Risk) DALAM ANALISIS RESIKO INVESTASI SAHAM PT.TELKOM DENGAN PENDEKATAN MODEL GARCH-M
PENGGUNAAN METODE VaR(Value at Risk) DALAM ANALISIS RESIKO INVESTASI SAHAM PT.TELKOM DENGAN PENDEKATAN MODEL GARCH-M Oleh: NURKHOIRIYAH 1205100050 Dosen Pembimbing: Dra. Nuri Wahyuningsih, M.Kes. 1 Latar
Lebih terperinciPENGARUH VARIASI PUTARAN SPINDEL, SUDUT POTONG UTAMA DAN KADAR SOLUBLE OIL TERHADAP KEKASARAN PERMUKAAN HASIL PEMBUBUTAN BAJA ST 37
PENGARUH VARIASI PUTARAN SPINDEL, SUDUT POTONG UTAMA DAN KADAR SOLUBLE OIL TERHADAP KEKASARAN PERMUKAAN HASIL PEMBUBUTAN BAJA ST 37 SKRIPSI Diajukan Untuk Memenuhi Sebagian Syarat Guna Memperoleh Gelar
Lebih terperinciPENGARUH KOMPENSASI, MOTIVASI, DAN DISIPLIN KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PT. INDONESIA HYDRO CONSULT
PENGARUH KOMPENSASI, MOTIVASI, DAN DISIPLIN KERJA TERHADAP KINERJA KARYAWAN PT. INDONESIA HYDRO CONSULT Lois Enike 14211129 Pembimbing: Dr. Ambo Sakka Hadmar, SE. MSi Latar Belakang Dunia bisnis sekarang
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN. Tabel 4.1 Prosedur penarikan sampel
BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN A. Deskripsi Variabel Penelitian No. Pada bab ini akan dibahas tahap-tahap dan pengolahan data yang kemudian akan dianalisis tentang pengaruh profitabilitas, ukuran perusahaan,
Lebih terperinciPERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN MODEL REGRESI DENGAN RESIDUAL ARIMA DALAM MENERANGKAN PERILAKU PELANGGAN LISTRIK DI KOTA PALOPO
Perbandingan Model ARIMA... (Alia Lestari) PERBANDINGAN MODEL ARIMA DAN MODEL REGRESI DENGAN RESIDUAL ARIMA DALAM MENERANGKAN PERILAKU PELANGGAN LISTRIK DI KOTA PALOPO Alia Lestari Fakultas Teknik Universitas
Lebih terperinciSTK 511 Analisis statistika. Materi 7 Analisis Korelasi dan Regresi
STK 511 Analisis statistika Materi 7 Analisis Korelasi dan Regresi 1 Pendahuluan Kita umumnya ingin mengetahui hubungan antar peubah Analisis Korelasi digunakan untuk melihat keeratan hubungan linier antar
Lebih terperinciBAB III PEMBAHASAN. Pada bab ini, dibahas mengenai model Vector Error Correction (VEC),
BAB III PEMBAHASAN Pada bab ini, dibahas mengenai model Vector Error Correction (VEC), prosedur pembentukan model Vector Error Correction (VEC), dan aplikasi model Vector Error Correction (VEC) pada penutupan
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. menganalisis data, penulis menggunakan alat bantu komputer seperti paket
49 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis Penelitian Penelitian yang dilakukan penulis adalah penelitian kuantitatif dengan menggunakan metode regresi linier berganda sebagai alat analisis data. Dalam
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. diperoleh dari Bursa Efek Indonesia melalui website resmi yaitu
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Dalam penelitian ini menggunakan jenis data sekunder. Data tersebut diperoleh dari Bursa Efek Indonesia melalui website resmi yaitu www.idx.co.id, kemudian
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN
60 BAB IV ANALISIS HASIL PENELITIAN 4.1 Uji Validitas dan Reliabilitas Instrumen Untuk menguji validitas dan realiabilitas instrumen, penulis menggunakan analisis dengan SPSS. Berikut hasil pengujian validitas.
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN A. Lokasi Penelitian Penelitian ini dilakukan di Negara Indonesia dari tahun 1985 sampai tahun 2014. Penentuan judul penelitian didasarkan pada pertumbuhan produksi beras Negara
Lebih terperinciPERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN DAN INFLASI INDONESIA DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS
PERAMALAN INDEKS HARGA KONSUMEN DAN INFLASI INDONESIA DENGAN METODE ARIMA BOX-JENKINS Oleh : Agustini Tripena ABSTRACT In this paper, forecasting the consumer price index data and inflation. The method
Lebih terperinciBAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN
BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN Pada bab sebelumnya telah dijelaskan mengenai populasi dan proses pengumpulan data untuk kepentingan analisis data penelitian. Penelitian dilakukan dengan cara pengumpulan
Lebih terperinciPemodelan Angka Putus Sekolah Usia SMP Menggunakan Metode Regresi Nonparametrik Spline di Papua
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5, No.1, (2016) 2337-3520 (2301-928X Print) D-103 Pemodelan Angka Putus Sekolah Usia SMP Menggunakan Metode Regresi Nonparametrik Spline di Papua Latifatul Mubarokah, I Nyoman
Lebih terperinciPemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline di Jawa Tengah
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 5 No. 2 (2016) 2337-3520 (2301-928X Print) D-157 Pemodelan Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Indeks Pembangunan Manusia Menggunakan Regresi Nonparametrik Spline di Jawa Tengah
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Bisnis Eksekutif Jurusan Madiun Jakarta di PT. Kereta Api (Persero) DAOP VII Madiun
Peramalan Jumlah Penumpang Kereta Api Kelas Bisnis Eksekutif Jurusan Madiun Jakarta di PT. Kereta Api (Persero) DAOP VII Madiun NAMA : RITA RAHMADHANI NRP : 1306 030 008 PEMBIMBING: DR. BRODJOL SUTIJO
Lebih terperinciPemodelan Konsumsi Listrik Berdasarkan Jumlah Pelanggan PLN Jawa Timur untuk Kategori Rumah Tangga R-1 Dengan Metode Fungsi Transfer single input
Pemodelan Konsumsi Listrik Berdasarkan Jumlah Pelanggan PLN Jawa Timur untuk Kategori Rumah Tangga R-1 Dengan Metode Fungsi Transfer single input Oleh : Defi Rachmawati 1311 105 007 Dosen Pembimbing :
Lebih terperinciData Tingkat Hunian Hotel Rata-Rata di Propinsi DIY Tahun Tahun Bulan Wisman
Lampiran 1. Data Tingkat Hunian Hotel di Propinsi DIY Tahun 1991-2003 48 49 Lampiran 1 Data Tingkat Hunian Hotel Rata-Rata di Propinsi DIY Tahun 1991-2003, Tahun Bulan Wisman 1991 1 27,00 1991 2 30,60
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Indonesia berdasarkan hasil dari purposive sampling selama 3 tahun. Tabel 4.1
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Gambaran Umum Objek Penelitian Sampel yang digunakan dalam penelitian ini berupa perusahaan manufaktur go publik sebanyak 11 perusahaan yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. A. Analisis Statistik Deskriptif Analisis deskriftif digunakan untuk mengetahui deskripsi suatu data, analisis ini dilakukan dengan melihat nilai maksimum, minimum, mean, dan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Sampel dari penelitian ini adalah Bank Syariah Mandiri. Alasan
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Sampel Penelitian Sampel dari penelitian ini adalah Bank Syariah Mandiri. Alasan penggunaan Bank Syariah Mandiri sebagai sampel penelitian ini antara lain: 1) Bank Syariah
Lebih terperinciBAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Hasil Pengujian Asumsi Klasik Pengujian hipotesis pada penelitian ini diguakan model regresi linear berganda. Sebelum model regresi linear berganda ini di gunakan sebagai
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN
47 BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1 Deskripsi Statistik Tabel di bawah ini memperlihatkan deskripsi statistik (jumlah sampel, nilai minimum, nilai maksimum, rata-rata dan standar deviasi) dari sampel
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Indonesia dari tahun Daftar perusahaan ritel didapat dari sahamok.com
BAB III METODE PENELITIAN A. Objek Penelitian Objek penelitian berupa perusahaan ritel yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia dari tahun 2011-2015. Daftar perusahaan ritel didapat dari sahamok.com dan
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Statistik Deskriptif Statistik deskriptif dilakukan untuk mengetahui gambaran nilai variabel - variabel yang menjadi sampel. Adapun hasil perhitungan statistik deskriptif
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. dilakukan selama 3 bulan mulai bulan Januari sampai dengan Maret 2017.
BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Penelitian dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di Badan Pusat Statistik (BPS). Waktu penelitian dilakukan selama 3 bulan mulai bulan Januari sampai dengan Maret
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Populasi dan Sampel Populasi adalah kelompok elemen yang lengkap yang biasanya berupa orang, obyek, transaksi atau kejadian di mana kita tertarik untuk mempelajarinya atau
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN
34 BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN A. Analisis Statistik Deskriptif Analisis data yang dilakukan dalam bab ini pada dasarnya dapat dikelompokkan menjadi dua bagian. Bagian pertama merupakan analisis
Lebih terperinciminimum, nilai rata-rata (mean) serta standar deviasi (α) dari masing-masing variabel.
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN 1. Gambaran Umum Industri perbankan merupakan salah satu industri yang berperan penting dalam perkembangan perekonomian. Berikut ini adalah profil 10 Bank terbesar
Lebih terperinciBAB 3 METODE PENELITIAN. jenis data yang berbentuk angka (metric) yang terdiri dari:
BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Jenis data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data kuantitatif, yaitu jenis data yang berbentuk angka (metric) yang terdiri dari: 1. Data laporan
Lebih terperinciBAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN. Dalam analisis statistik obyek penelitian pada sub bab ini, peneliti
BAB IV ANALISIS HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Statistik Deskriptif Dalam analisis statistik obyek penelitian pada sub bab ini, peneliti menjabarkan hasil perhitungan nilai minimum, nilai maksimum, rata-rata
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Sampel dan Data Penelitian 3.1.1. Sampel Teknik pengambilan sampel dilakukan dalam penelitian ini adalah metode purposive sampling yaitu teknik penentuan sampel dengan menetapkan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
26 BAB III METODE PENELITIAN 3.1. Populasi dan Sampel Populasi adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas objek atau subjek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN. Obyek penelitian adalah perusahaan industri non barang konsumsi yang
27 BAB III METODE PENELITIAN A. Objek penelitian, Jenis, dan Sumber Data Obyek penelitian adalah perusahaan industri non barang konsumsi yang terdapat di Indeks Saham Syariah Indonesia dan FTSE Bursa Malaysia
Lebih terperinci