UKURAN GEJALA PUSAT &
|
|
- Fanny Sumadi
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 UKURAN GEJALA PUSAT & UKURAN LETAK
2 UKURAN GEJALA PUSAT & LETAK Untuk mendapatkan gambaran yang jelas mengena suatu populas atau sampel Ukuran yang merupakan wakl kumpulan data mengena populas atau sampel Ukuran gejala pusat : Ukuran letak : Rata-rata/rata-rata htung Rata-rata ukur Rata-rata harmons Modus Medan Kuartl Desl Persentl Catatan: Ukuran yang dhtung dar data dalam sampel dsebut Statstk Ukuran yang dhtung dar data dalam populas dsebut parameter
3 Rata-rata Htung ( ) Rumus untuk menentukan rata-rata htung X : X = x + x x n dalam bentuk sederhana: n atau X n = = x X = n Contoh: Nla ujan dar lma mahasswa untuk mata kulah statstka adalah : 70,69,45,80, dan 56. Htung rata-rata nla kelma mahasswa tersebut! n x X = 5 = 64
4 Bla x menyatakan nla data, dan f menyatakan frekuens untuk nla x yang bersesuaan, maka: X = f f x Contoh: X f X f X f Jumlah X = ( 5x70) + ( 6x69) + ( 3x45) + ( x80) + ( x56) = 6 = 64,6875 X = f f x 035 = = 6 64,6875
5 Rata-rata Gabungan Rata-rata gabungan dar k buah sampel dhtung dengan rumus: n x X = n Contoh: Tga sampel masng-masng berukuran 0, 6, dan 8. Sedangkan rat-ratanya masng-masng 45, 8, dan 62. Htung rata-rata gabungannya! X = ( 0x45) + ( 6x8) + ( 8x62) = Data yang dsusun dalam daftar dstrbus frekuens X = f f x x = Tanda kelas = md pont = 43,966667
6 Rata-rata Gabungan Data yang dsusun dalam daftar dstrbus frekuens X = f Contoh: f x Nla f X f X , ,5 36, ,5 277, , , , ,5 46 Jumlah X = = 80 75,875
7 Cara 2 : Cara Codng/Cara Sngkat Ambl salah satu tanda kelas (X o ) Harga Xo dber nla C = 0 Tanda kelas > Xo berturut-turut dber nla C=+, C=+2, dst Tanda kelas < Xo berturut-turut dber nla C=-, C=-2, dst Jka panjang kelas nterval (p) f c = x + p f Xo = mean duga, kelas nterval yang memlk X 0 frekuens terbesar Nla f C f X Jumlah X = x 0 + p X = 75,875 X = 75, X = 75,5 + 0,375 f f c
8 Rata-rata Ukur Jka kta memlk perbandngan tetap atau hampr tetap, maka rata-rata ukur U ddefnskan sebaga: U = n x. x2. x3... x n Contoh: Htung rata-rata ukur untuk data x = 2, x2=4 dan x3=8 U = = 4 Untuk blangan-blangan bernla besar: log x logu = n logu = 3 = 3 = 0,602 U = 4 ( log 2 + log 4 + log8) ( 0, ,602+ 0,903)
9 Untuk fenomena bersfat tumbuh (pertumbuhan penduduk, bakter, dll), dgunakan rata-rata ukur: P t x p = t P o = Keadaan awal atau permulaan P t = keadaan akhr t = Satuan waktu yang dgunakan x = Rata rata pertumbuhan setap satuan waktu Contoh: Penduduk Indonesa pada akhr tahun 946 ada 60 juta, akhr tahun 956 ada 78 juta. Berapa rata-rata pertumbuhan penduduk setap tahun? P o = 60 juta P t = 78 juta t = 0 tahun x Pt p = x x = x + 00 x log78 = log60 + 0log x = 2,67 t Laju rata-rata pertumbuhan = 2,67% tap tahun
10 Rata-rata Ukur Data yang dsusun dalam daftar dstrbus frekuens logu = ( f log x ) f Contoh : Data nla 80 Mahasswa Nla f X log X f logx ,5,5502 3, ,5,6580 4, ,5,7443 8, ,5,862 25, ,5, , ,5, , ,5, ,7600 Jumlah , ,6923 log U = 80 =,872 U = 74,336
11 Rata-rata Harmons (H) Rata-rata harmons dar data x,x 2,,x n dalam sebuah sampel berukuran n, adalah: H = n x Contoh: Htung rata-rata harmons untuk data 3, 5,6,6,7,0, dan 2 H = = 5,87 Ahmad bepergan pulang perg. Waktu perg melakukan kecepatan 0 km/jam, sedangkan waktu kembalnya 20 km/jam. Berapa rata-rata kecepatan pulang perg Ahmad? 2 H = = 3 km / jam
12 Rata-rata Harmons (H) Data dalam daftar dstrbus frekuens; H Contoh: = f f x Nla f x f /x ,5 0, ,5 0, ,5 0, ,5 0, ,5 0, ,5 0, ,5 0,257 Jumlah 80 -, H = =,035 72,4966 Untuk nla statstka 80 mahasswa: H U x
13 MODUS Modus merupakan suatu nla yang serng banyak muncul Contoh : Sampel dengan data sebaga berkut: 20,80,75,60,50,85,45,60, dan 90 Modus = 60 Sampel dengan data sebaga berkut: 20,80,75,60,50,85,45,65, dan 90 Tdak ada Modus
14 Modus Data dalam daftar dstrbus frekuens: dengan: Mo = Modus b = Batas bawah kelas modal (kelas nterval dengan frekuens terbanyak) p = Panjang kelas M o b = b+ p b + b b = Frekuenskelasmodal frekuenskelasnterval sebelumnya b 2 = Frekuenskelasmodal frekuenskelasnterval berkutnya Contoh : Data untuk 80 mahasswa Nla f Jumlah 80 M o M o 0 = 70, = 77, b = b+ p b + b = 70,
15 Modus dar sekumpulan data bsa lebh dar satu Contoh : Dberkan data sebaga berkut: Nla f ada 2 modus, yatu 75 dan 92
16 MEDIAN Medan merupakan suatu nla yang membag dua suatu deretan nla (dstrbus frekuens), sehngga banyaknya pengamatan d kedua bagan Itu sama Contoh : Sampel dengan data sebaga berkut: 4,2,5,7,8,0, dan 0 Setelah dsusun nlanya: 4,5,7,8,0, 0, 2 Medan = 8
17 Untuk data berukuran genap, setelah dsusun urutan nlanya, Medannya merupakan rata-rata htung dar dua data tengah Contoh : Sampel dengan data sebaga berkut: 2,7,8,4, 6, 9, 0, dan 8 Setelah dsusun nlanya: 7,8,8,0, 2,4,6,9 Me = 2 ( 0 + 2) =
18 Untuk data yang telah dsusun dalam daftar dstrbus frekuens dengan: M e = Medan n F M = b+ p 2 e f b = Batas bawah kelas medan (kelas dmana M e terletak) p = Panjang kelas M e n = ukuran sampel(banyak data) F = Jumlah frekuens sebelum kelas medan f = FrekuenskelasM e
19 Contoh : Data untuk 80 mahasswa Nla f Jumlah 80 Setengah dar seluruh data ada 40 buah (n) Medan terletak d kelas nterval kelma Dar kelas Medan dperoleh: b = 70,5 p = 0 f = 24 F = 24 n F M = b+ p 2 e f = 70, = 77, M e
20 x Untuk, Me dan Mo yang sama besarnya, maka kurva halusnya smetrs Bentuk Kurva Norma x M e M o
21 Untuk kurva halus postf (Skewness) Postf atau negatf, secara emprs dtemukanhubungan,m e danm o sebagaberkut: x x M = 3 ( x ) o M e Dalam grafk, kedudukan ketga nla tersebut adalah: x M o M e M x e M o Skewness Postf Skewness Negatf
22 Kwartl, Desl dan Persentl Jka sekumpulan data dbag menjad empat bagan yang sama, sesudah dsusun menurut urutan nlanya, maka blangan pembagnya dsebut kwartl Ada tga buah kwartl, yatu kwartl pertama (K ), kwartl kedua (K 2 ), kwartl ketga (K 3 ) Pemberan nama dmula dar nla kwartl terkecl Bagmana menentukan letak Kwartl??? Menentukan nla kwartl: Susun data menurut urutan nlanya Tentukan letak kwartl Tentukan nla kwartl Letak kwartl dtentukan dengan rumus: ( n ) + Letak K = Data ke 4 =,2,3)
23 Contoh: Sampel dengan data: 75,82,66,57,97,64,56,92,94,86,52,60,70 Setelah dsusun: 52,56,57,60,64,66,70,75,82,86,92,94,97 ( + ) 3 Letak K = Data ke = 4 Data ke3 2 Yatuantaradata ke3 danke4, setengahjauhnyadardata ke3 NlaK = Data ke3 + ½ (Data ke4 Data ke3) K = 57 + = 2( 3+ ) 2 Letak K 2 = Data ke = Data ke7 K 2 = ( 3+ ) Letak K 3 = Data ke = Data ke0 4 2 ( 60 57) 58, 5 Yatuantaradata ke0 danke, setengahjauhnyadardata ke0 K 3 = 86+ = 2 ( 92 86) 89
24 Cara lan ( n ) + Letak K 4 = =,2, dan3 ( ) Letak K = a,b (baca: a komab) K = x( a) + 0, b x( a +) x( a ) Contoh: ( 3+ ) 3+ Letak K 3,5 = = a = 3 danb = 5) 4 K = x( a) + 0, b x x K K K K K = x(3) + 0,5 = x(3) + 0,5 = ,5 = ,5 = 58,5 ( ) ( a+ ) ( a) ( x ) ( 3+ ) x( 3) ( x x ) ( 4) ( 3) ( 60 57) ( 3)
25 Kwartl untuk data yang dsusun dalam dstrbus frekuens Kwartl dtentukan dengan rumus: n F K = b+ p 4 f dengan: b = Batas bawah kelas K (kelas dmana K akan terletak) p = Panjang kelas K F = JumlahfrekuenssebelumkelasK f = FrekuenskelasK
26 Contoh : Data untuk 80 mahasswa Nla f Jumlah 80 Untuk menetapkan K 3 dperlukan data 3/4 x 80 = 60 data Maka K 3 terletak pada kelas nterval ke-6 Dar kelas K 3 dketahu: b = 80,5; p = 0; f = 20 dan F = 48 Dengan = 3 dan n = 80 K n F F = b+ p 4 f 75% dar mahasswa mendapat nla ujan 86,5, sedangkan 25% lag mendapat nla ujan > 86,5 3x80 48 K 80, = + 20 K = 86,5
27 Desl Jka sekumpulan data dbag menjad 0 bagan yang sama, maka ddapat semblan pembag, tap pembag dsebut DESIL Ada 9 buah desl, dsngkat D, D 2,,D 9 (desl pertama, desl kedua, dst) Bagmana menentukan letak desl??? Menentukan nla desl: Susun data menurut urutan nlanya Tentukan letak desl Tentukan nla desl Letak desl dtentukan dengan rumus: ( n ) + Letak D = Data ke 0 (=,2, 9)
28 Contoh: Sampel dengan data: 75,82,66,57,97,64,56,92,94,86,52,60,70 Setelah dsusun: 52,56,57,60,64,66,70,75,82,86,92,94,97 ( + ) 7 3 Letak D 7 = Data ke = Data ke9,8 0 Yatuantaradata ke9 danke0, 0,8 jauhnyadardata ke9 NlaD 7 = Data ke9 + 0,8 (Data ke0 Data ke9) ( 86 82) 85, 2 D 7 = ,8 = Coba Anda tentukan letak desl yang lan!!!
29 Cara lan ( n ) + Letak D = 0 =,2,,9 ( ) Letak D = a,b (baca: a komab) D = x( a) + 0, b x( a +) x( a ) Contoh: ( + ) 7 3 Letak 7 = = 9,8 0 D = x( a) + 0, b x D a = 9 danb = 8) D D K D D = x(9) + 0,8 = x(9) + 0,8 = 82+ 0,8 = 82+ 0,8 = 85,2 ( ) ( a+ ) x( a) ( x ) ( 9+ ) x( 9) ( x x ) ( 0) ( 9) ( 86 82) ( 4)
30 Desl untuk data yang dsusun dalam dstrbus frekuens Desl dtentukan dengan rumus: n F D = b+ p 0 f (=,2, 9) dengan: b = Batas bawah kelas D (kelas dmana D akan terletak) p = Panjang kelas D F = JumlahfrekuenssebelumkelasD f = FrekuenskelasD
31 Contoh : Data untuk 80 mahasswa Nla f Jumlah 80 Untuk menetapkan D 3 dperlukan data 3/0 x 80 = 24 data Maka D 3 terletak pada kelas nterval ke-4 Dar kelas D 3 dketahu: b = 60,5; p = 0; f = 4 dan F = 0 Dengan = 3 dan n = 80 D 3 n F = b+ p 0 f 3x80 0 D 60, = + 4 D = 70,5
32 Persentl Jka sekumpulan data dbag menjad 00 bagan yang sama, maka ddapat 99 pembag, tap pembag dsebut PERSENTIL Bagmana menentukan letak persentl??? Menentukan nla persentl: Susun data menurut urutan nlanya Tentukan letak persentl Tentukan nla persentl Letak desl dtentukan dengan rumus: ( n ) + Letak P = Data ke 00 (=,2,,99)
33 Contoh: Sampel dengan data: 75,82,66,57,97,64,56,92,94,86,52,60,70 Setelah dsusun: 52,56,57,60,64,66,70,75,82,86,92,94,97 ( + ) 0 3 Letak P 0 = Data ke = Data ke,4 00 Yatuantaradata ke danke2, 0,4 jauhnyadardata ke NlaP 0 = Data ke + 0,4 (Data ke2 Data ke) ( 56 52) 53, 6 P 0 = 52+ 0,4 = Coba Anda tentukan letak persentl yang lan!!!
34 Cara lan ( n ) + Letak P = 00 =,2,,99 ( ) Letak P = a, b (baca: a komab) P = x( a) + 0, b x( a +) x( a ) Contoh: ( + ) 0 3 Letak 0 = =,4 00 P = x( a) + 0, b x P a = danb = 4) P P P P P = x() + 0,4 = x() + 0,4 = 52+ 0,4 = 52+ 0,4 = 53,6 ( ) ( a+ ) x( a) ( x ) ( + ) x( ) ( x x ) ( 2) ( ) ( 56 52) ( 4)
35 Persentl Untuk Data Yang Dsusun Dalam Dstrbus Frekuens Persentl dtentukan dengan rumus: n F P= b+ p 00 f (=,2,,99) dengan: b = Batas bawah kelas P (kelas dmana P akan terletak) p = Panjang kelas P F = JumlahfrekuenssebelumkelasP f = FrekuenskelasP
36 Contoh : Data untuk 80 mahasswa Nla f Jumlah 80 Untuk menetapkan P 0 dperlukan data 0/00 x 80 = 8 data Maka P 3 terletak pada kelas nterval ke-3 Dar kelas P 0 dketahu: b = 50,5; p = 0; f = 5 dan F = 5 Dengan = 0 dan n = 80 P P P 0 0 n F = b+ p 00 f 0x 80 5 = 50, = 56,5
KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL
KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL 1. KWARTIL Kwartl merupakan nla yang membag frekuens dstrbus data menjad empat kelompok yang sama besar. Dengan kata lan kwartl merupakan nla yang membag tap-tap 25% frekuens
Lebih terperinciMATERI KULIAH STATISTIKA I UKURAN. (Nuryanto, ST., MT)
MATERI KULIAH STATISTIKA I UKURAN (Nuryanto, ST., MT) Ukuran Statstk Ukuran Statstk : 1. Ukuran Pemusatan Bagamana, d mana data berpusat? Rata-Rata Htung = Arthmetc Mean Medan Modus Kuartl, Desl, Persentl.
Lebih terperinciKWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL
KWARTIL, DESIL DAN PERSENTIL 1. KWARTIL Kwartl merupakan nla yang membag frekuens dstrbus data menjad empat kelompok yang sama besar. Dengan kata lan kwartl merupakan nla yang membag taptap 25% frekuens
Lebih terperinciIV. 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 terperinciBAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK:
BAB IX. STATISTIKA. CONTOH : HASIL ULANGAN MATEMATIKA 5 SISWA SBB: PENGERTIAN STATISTIKA DAN STATISTIK: BAB IX. STATISTIKA Contoh : hasl ulangan Matematka 5 sswa sbb: 6 8 7 6 9 Pengertan Statstka dan
Lebih terperinciSUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 2016 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD
SUMBER BELAJAR PENUNJANG PLPG 0 MATA PELAJARAN/PAKET KEAHLIAN GURU KELAS SD BAB V STATISTIKA Dra.Hj.Rosdah Salam, M.Pd. Dra. Nurfazah, M.Hum. Drs. Latr S, S.Pd., M.Pd. Prof.Dr.H. Pattabundu, M.Ed. Wdya
Lebih terperinciSTATISTIK menyatakan kumpulan data, bilangan maupun non bilangan, yg disusun ke dlm tabeldiagram-grafik yang menggambarkan suatu persoalan.
PERTEMUAN 1 STATISTIK menyatakan kumpulan data, blangan maupun non blangan, yg dsusun ke dlm tabeldagram-grafk yang menggambarkan suatu persoalan. STATISTIKA lmu yang berhubungan dengan cara-cara pengumpulan
Lebih terperinciPERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM
PERTEMUAN I PENGENALAN STATISTIKA TUJUAN PRAKTIKUM 1) Membuat dstrbus frekuens. 2) Mengetahu apa yang dmaksud dengan Medan, Modus dan Mean. 3) Mengetahu cara mencar Nla rata-rata (Mean). TEORI PENUNJANG
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Created by Smpo PDF Creator Pro (unregstered verson) http://www.smpopd.com Statst Bsns : BAB IV. UKURA PEMUSATA DATA. Pendahuluan Untu mendapatan gambaran yang lebh jelas tentang seumpulan data mengena
Lebih terperinciUKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK
UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu
Lebih terperinciUKURAN-UKURAN DESKRIPTIF DATA
UKURAN-UKURAN DESKRIPTIF DATA Hazmra Yozza Izzat Rahm HG Jurusan Matenatka FMIPA Unand LOGO Kompetens Khusus Menghtung ukuran pemusatan data Menghtung ukuran keragaman data 3 4 Menghtung ukuran poss data
Lebih terperinciRingkasan Statistika Kelas XI SMA Tarakanita 1 Jakarta BAB I STATISTIKA
BAB I STATISTIKA 1. PENGENALAN STATISTIKA A. PENGERTIAN DASAR STATISTIKA 1. Statstka dan Statstk Statstka adalah lmu tentang pengolahan dan analss suatu data hngga penarkan kesmpulan dar data tu. Statstk
Lebih terperinciI. PENGANTAR STATISTIKA
1 I. PENGANTAR STATISTIKA 1.1 Jens-jens Statstk Secara umum, lmu statstka dapat terbag menjad dua jens, yatu: 1. Statstka Deskrptf. Statstka Inferensal Dalam sub bab n akan djelaskan mengena pengertan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciModul ini adalah modul ke-8 dalam mata kuliah Matematika. Isi modul ini
STATISTIKA ; MODUL ; ; 8; ; ; PENDAHULUAN Modul n adalah modul ke-8 dalam mata kulah Matematka. Is modul n membahas tentang statstka. Modul n terdr dar kegatan belajar. Pada kegatan belajar akan dbahas
Lebih terperinciANALISIS 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 terperinciSTATISTIKA. A. Menyajikan Data dalam Bentuk Diagram
STATISTIKA A. Menyajkan Data dalam Bentuk Dagram. DIAGRAM GARIS Contoh soal Fluktuas nla tukar rupah terhadap dolar AS dar tanggal 8 Aprl 008 sampa dengan tanggal Aprl 008 dtunjukkan oleh tabel sebaga
Lebih terperinciRingkasan Statistika Kelas XI SMA Tarakanita 1 Jakarta NAMA : KELAS :
NAMA : KELAS : 1 BAB I STATISTIKA 1. PENGENALAN STATISTIKA A. PENGERTIAN DASAR STATISTIKA 1. Statstka dan Statstk Statstka adalah lmu tentang pengolahan dan analss suatu data hngga penarkan kesmpulan dar
Lebih terperinciDISTRIBUSI FREKUENSI
BAB DISTRIBUSI FREKUENSI Kompetens Mampu membuat penyajan data dalam dstrbus frekuens Indkator 1. Menjelaskan dstrbus frekuens. Membuat dstrbus frekuens 3. Menjelaskan macam-macam dstrbus frekuens 4. Membuat
Lebih terperinciUJI NORMALITAS X 2. Z p i O i E i (p i x N) Interval SD
UJI F DAN UJI T Uj F dkenal dengan Uj serentak atau uj Model/Uj Anova, yatu uj untuk melhat bagamanakah pengaruh semua varabel bebasnya secara bersama-sama terhadap varabel terkatnya. Atau untuk menguj
Lebih terperinciBAB 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 terperinciIII. 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 terperinciFAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS TEKNOLOGI YOGYAKARTA UJIAN TENGAH SEMESTER GANJIL TAHUN AKADEMIK 2017/2018 PROGRAM STUDI: TEKNIK SIPIL
FAKULTAS SAINS DAN TEKNOLOGI UNIVERSITAS TEKNOLOGI YOGYAKARTA UJIAN TENGAH SEMESTER GANJIL TAHUN AKADEMIK 7/8 PROGRAM STUDI: TEKNIK SIPIL Mata Ujan : Statstka (Kelas Har, Tanggal : Rabu, 8 November 7 Dosen
Lebih terperinciUji Homogenitas Varians
Uj Homogentas Varans I. DUA VARIANS Pengujan hpotess dua varans dlakukan untuk mengetahu varans dua populas sama (homogen atau tdak (heterogen. S dan S merupakan penduga σ dan σ Rumus varans : x ( x S
Lebih terperinciContoh 5.1 Tentukan besar arus i pada rangkaian berikut menggunakan teorema superposisi.
BAB V TEOEMA-TEOEMA AGKAIA 5. Teorema Superposs Teorema superposs bagus dgunakan untuk menyelesakan permasalahan-permasalahan rangkaan yang mempunya lebh dar satu sumber tegangan atau sumber arus. Konsepnya
Lebih terperinciMINGGU KE- V: UKURAN PENYEBARAN
MINGGU KE- V: UKURAN PENYEBARAN Tujuan Instruksonal Umum :. Mahasswa mampu memaham apa yang dmaksud dengan ukuran penyebaran. Mahasswa mampu memaham berbaga pengukuran untuk mencar nla ukuran penyebaran
Lebih terperinciBAB 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 terperinciUKURAN 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 terperinciSTATISTIKA. Rumus : 1. Menentukan banyaknya data/responden dari diagram lingkaran:
STATISTIKA Jens-jens soal statstka yang serng dujkan adalah soal-soal tentang : 1. Membaca sajan data dalam bentuk dagram. Ukuran pemusatan data 3. Ukuran Letak Data 4. Ukuran Penyebaran Data SOAL DAN
Lebih terperinciBAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN. Pada prinsipnya model ini merupakan hasil transformasi dari suatu model
BAB III PERBANDINGAN ANALISIS REGRESI MODEL LOG - LOG DAN MODEL LOG - LIN A. Regres Model Log-Log Pada prnspnya model n merupakan hasl transformas dar suatu model tdak lner dengan membuat model dalam bentuk
Lebih terperinciMODUL STATISTIKA BAHAN AJAR MATEMATIKA DASAR 2 SMA NEGERI 10 MELATI SAMARINDA DI SUSUN OLEH : KHAIRUL BASARI, S.Pd
MODUL STATISTIKA BAHAN AJAR MATEMATIKA DASAR SMA NEGERI 0 MELATI SAMARINDA DI SUSUN OLEH : KHAIRUL BASARI, S.Pd kharulfaq.wordpress.com e-mal : muh_abas@yahoo.com Page of 64 Kegatan Pembelajaran A. STANDAR
Lebih terperinciBAB 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 terperinciINFERENSI FUNGSI KETAHANAN DENGAN METODE KAPLAN-MEIER
Tatk Wdharh dan Naschah ska Andran (Inferens Fungs Ketahanan dengan Metode Kaplan-Meer INFERENI FUNGI KETAHANAN DENGAN METODE KAPLAN-MEIER Tatk Wdharh dan Naschah ska Andran Jurusan Matematka FMIPA UNDIP
Lebih terperinciBAB 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 terperinciSTATISTIK DESKRIPTIF UKURAN LETAK DATA
UKURAN LETAK DATA OLEH HERDIAN S.Pd., M.Pd. SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER (STIMIK) PRINGSEWU UKURAN LETAK DATA Selan ukuran pemusatan data, ada juga yang dsebut ukuran letak data. Adapun
Lebih terperinciBAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA
BAB IV PENGUJIAN DAN ANALISA 4. PENGUJIAN PENGUKURAN KECEPATAN PUTAR BERBASIS REAL TIME LINUX Dalam membuktkan kelayakan dan kehandalan pengukuran kecepatan putar berbass RTLnux n, dlakukan pengujan dalam
Lebih terperinciBAB 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 terperinci4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data
//203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura
Lebih terperinciKecocokan 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 terperinciBAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR. Pada bab ini akan dibahas konsep-konsep dasar dari fungsi mayor dan fungsi
BAB III FUNGSI MAYOR DAN MINOR Pada bab n akan dbahas konsep-konsep dasar dar fungs mayor dan fungs mnor dar suatu fungs yang terdefns pada suatu nterval tertutup. Pendefnsan fungs mayor dan mnor tersebut
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciBAB VB PERSEPTRON & CONTOH
BAB VB PERSEPTRON & CONTOH Model JST perseptron dtemukan oleh Rosenblatt (1962) dan Mnsky Papert (1969). Model n merupakan model yang memlk aplkas dan pelathan yang lebh bak pada era tersebut. 5B.1 Arstektur
Lebih terperinciBAB V STATISTIKA DESKRIPTIF
BAB V Sulsetjono Bolog FMIPA Unverstas eger Malang (State Unversty of Malang) Emal: sulsetjono.fmpa@um.ac.d copyrght August 016 STATISTIKA DESKRIPTIF A. Capaan Pembelajaran Mahasswa mampu mengetahu dan
Lebih terperinciIII. 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 terperinciBAB STATISTIKA. Tujuan Pembelajaran
BAB I STATISTIKA Tujuan Pembelajaran Setelah mempelajar mater bab n, Anda dharapkan mampu:. membaca dan menyajkan data dalam bentuk tabel dan dagram (dagram batang, dagram gars, dagram lngkaran, dagram
Lebih terperinciBAB 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 terperinciStatistik. Ukuran lokasi. Ukuran kemiringan Ukuran keruncingan
Statstk Ukuran lokas Ukuran sebaran Ukuran kemrngan Ukuran keruncngan Ukuran-ukuranukuran lokas Rata rata htung (arthmetc mean) Rata rata htung sederhana (smple arthmetc mean) Rata rata htung tertmbang
Lebih terperinciBAB 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 terperinciLAMPIRAN A PENURUNAN PERSAMAAN NAVIER-STOKES
LAMPIRAN A PENURUNAN PERSAMAAN NAVIER-STOKES Hubungan n akan dawal dar gaya yang beraks pada massa fluda. Gaya-gaya n dapat dbag ke dalam gaya bod, gaya permukaan, dan gaya nersa. a. Gaya Bod Gaya bod
Lebih terperinciBAB IV PEMBAHASAN HASIL PENELITIAN PENGARUH PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK
BAB IV PEMBAASAN ASIL PENELITIAN PENGARU PENGGUNAAN METODE GALLERY WALK TERADAP ASIL BELAJAR MATA PELAJARAN IPS MATERI POKOK KERAGAMAN SUKU BANGSA DAN BUDAYA DI INDONESIA A. Deskrps Data asl Peneltan.
Lebih terperinciIII. 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 terperinciPreferensi untuk alternatif A i diberikan
Bahan Kulah : Topk Khusus Metode Weghted Product (WP) menggunakan perkalan untuk menghubungkan ratng atrbut, dmana ratng setap atrbut harus dpangkatkan dulu dengan bobot atrbut yang bersangkutan. Proses
Lebih terperinciIII. 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 terperinciDidownload dari ririez.blog.uns.ac.id BAB I PENDAHULUAN
BAB I PENDAHULUAN Sebuah jarngan terdr dar sekelompok node yang dhubungkan oleh busur atau cabang. Suatu jens arus tertentu berkatan dengan setap busur. Notas standart untuk menggambarkan sebuah jarngan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Metode peneltan atau metodolog peneltan adalah strateg umum yang danut dalam mengumpulkan dan menganalss data yang dperlukkan, guna menjawab persoalan yang dhadap. Adapun rencana
Lebih terperinciANALISIS 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 terperinciRANGKAIAN SERI. 1. Pendahuluan
. Pendahuluan ANGKAIAN SEI Dua elemen dkatakan terhubung ser jka : a. Kedua elemen hanya mempunya satu termnal bersama. b. Ttk bersama antara elemen tdak terhubung ke elemen yang lan. Pada Gambar resstor
Lebih terperinciPRAKTIKUM 6 Penyelesaian Persamaan Non Linier Metode Newton Raphson Dengan Modifikasi Tabel
PRAKTIKUM 6 Penyelesaan Persamaan Non Lner Metode Newton Raphson Dengan Modfkas Tabel Tujuan : Mempelajar metode Newton Raphson dengan modfkas tabel untuk penyelesaan persamaan non lner Dasar Teor : Permasalahan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB.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 terperinciBAB X RUANG HASIL KALI DALAM
BAB X RUANG HASIL KALI DALAM 0. Hasl Kal Dalam Defns. Hasl kal dalam adalah fungs yang mengatkan setap pasangan vektor d ruang vektor V (msalkan pasangan u dan v, dnotaskan dengan u, v ) dengan blangan
Lebih terperinci3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut
3/9/202 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas
Lebih terperinciBAB 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 terperinciIII. 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 terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Metode peneltan atau metodolog peneltan adalah strateg umum yang danut dalam mengumpulkan dan menganalss data yang dperlukan, guna menjawab persoalanpersoalan yang d hadap. Adapun
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Lokas Peneltan Lokas peneltan adalah d kampus Jurusan Penddkan Teknk Spl FPTK UPI yang beralamat d Jl. Dr. Setabud No. 07 Bandung, 40154. 3. Metode Peneltan Metode peneltan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciREGRESI 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 terperinciPendahuluan. 0 Dengan kata lain jika fungsi tersebut diplotkan, grafik yang dihasilkan akan mendekati pasanganpasangan
Pendahuluan 0 Data-data ang bersfat dskrt dapat dbuat contnuum melalu proses curve-fttng. 0 Curve-fttng merupakan proses data-smoothng, akn proses pendekatan terhadap kecenderungan data-data dalam bentuk
Lebih terperinciBAB 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 terperinciPendeteksian 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 terperinciANALISIS REGRESI. Catatan Freddy
ANALISIS REGRESI Regres Lner Sederhana : Contoh Perhtungan Regres Lner Sederhana Menghtung harga a dan b Menyusun Persamaan Regres Korelas Pearson (Product Moment) Koefsen Determnas (KD) Regres Ganda :
Lebih terperinciSOLUTION INSTITUT TEKNOLOGI BANDUNG FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI FISIKA
ISTITUT TEKOLOGI BADUG FAKULTAS MATEMATIKA DA ILMU PEGETAHUA ALAM PROGRAM STUDI FISIKA FI-500 Mekanka Statstk SEMESTER/ Sem. - 06/07 PR#4 : Dstrbus bose Ensten dan nteraks kuat Kumpulkan d Selasa 9 Aprl
Lebih terperinciReferensi: 1) Smith Van Ness Introduction to Chemical Engineering Thermodynamic, 6th ed. 2) Sandler Chemical, Biochemical adn
Referens: 1) Smth Van Ness. 2001. Introducton to Chemcal Engneerng Thermodynamc, 6th ed. 2) Sandler. 2006. Chemcal, Bochemcal adn Engneerng Thermodynamcs, 4th ed. 3) Prausntz. 1999. Molecular Thermodynamcs
Lebih terperinciBAB 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 terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SD Al-Azhar 1 Wayhalim Bandar Lampung. Populasi
3 III. METODE PENELITIAN A. Populas dan Sampel Peneltan n dlaksanakan d SD Al-Azhar Wayhalm Bandar Lampung. Populas dalam peneltan n adalah seluruh sswa kelas V yang terdr dar 5 kelas yatu V A, V B, V
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan studi eksperimen dengan populasi penelitian yaitu
4 III. METODE PENELITIAN A. Populas Peneltan Peneltan n merupakan stud ekspermen dengan populas peneltan yatu seluruh sswa kelas VIII C SMP Neger Bukt Kemunng pada semester genap tahun pelajaran 01/013
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBab 2 AKAR-AKAR PERSAMAAN
Analsa Numerk Bahan Matrkulas Bab AKAR-AKAR PERSAMAAN Pada kulah n akan dpelajar beberapa metode untuk mencar akar-akar dar suatu persamaan yang kontnu. Untuk persamaan polnomal derajat, persamaannya dapat
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tujuan Peneltan Tujuan dalm peneltan n adalah mengetahu keefektfan strateg pembelajaran practce-rehearsal pars dengan alat peraga smetr lpat dan smetr putar dalam menngkatkan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Fuzzy Set Pada tahun 1965, Zadeh memodfkas teor hmpunan dmana setap anggotanya memlk derajat keanggotaan yang bernla kontnu antara 0 sampa 1. Hmpunan n dsebut dengan hmpunaan
Lebih terperinciBAB III METODE PENELITIAN
BAB III METODE PENELITIAN Metode peneltan atau metodolog peneltan adalah strateg umum yang danut dalam mengumpulkan dan menganalss data yang dperlukkan, guna menjawab persoalan yang dhadap. Adapun rencana
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. dan. 0. Uji fungsi distribusi empiris yang populer, yaitu uji. distribusi nol
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Sebagan besar peneltan-peneltan bdang statstka berhubungan dengan pengujan asums dstrbus, bak secara teor maupun praktk d lapangan. Salah satu uj yang serng dgunakan
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciIV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM
IV. PERANCANGAN DAN IMPLEMENTASI SISTEM Perancangan Sstem Sstem yang akan dkembangkan adalah berupa sstem yang dapat membantu keputusan pemodal untuk menentukan portofolo saham yang dperdagangkan d Bursa
Lebih terperinciPost 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 terperinciBAB 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 terperinciSEMINAR 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 terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode
BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peneltan Metode peneltan yang dgunakan dalam peneltan n adalah metode ekspermen dengan bentuk kuas ekspermen. Pre test dlakukan d awal peneltan dan post tes dlakukan
Lebih terperinciUKURAN 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 terperinciMEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM
MEREDUKSI SISTEM PERSAMAAN LINEAR FUZZY PENUH DENGAN BILANGAN FUZZY TRAPESIUM Tut Susant, Mashad, Sukamto Mahasswa Program S Matematka Dosen Jurusan Matematka Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam
Lebih terperinciBAB 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 terperinciBAB 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 terperinciKAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC. memiliki derajat maksimum dan tidak ada titik yang terisolasi. Jika n i adalah
BAB III KAJIAN DAN ALGORITMA PELABELAN PSEUDO EDGE-MAGIC III. Batas Bawah Magc Number pada Pelabelan Total Pseudo Edge-Magc Teorema 3.. Anggap G = (,E) adalah sebuah graf dengan n-ttk dan m-ss dan memlk
Lebih terperinciLAPORAN PENELITIAN. Pola Kecenderungan Penempatan Kunci Jawaban Pada Soal Tipe-D Melengkapi Berganda. Oleh: Drs. Pramono Sidi
LAPORAN PENELITIAN Pola Kecenderungan Penempatan Kunc Jawaban Pada Soal Tpe-D Melengkap Berganda Oleh: Drs. Pramono Sd Fakultas Matematka dan Ilmu Pengetahuan Alam Me 1990 RINGKASAN Populas yang dambl
Lebih terperinci