PENENTUAN KARAKTERISTIK PENGGUNA CDMA DENGAN METODE AID (AUTOMATIC INTERACTION DETECTION)

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "PENENTUAN KARAKTERISTIK PENGGUNA CDMA DENGAN METODE AID (AUTOMATIC INTERACTION DETECTION)"

Transkripsi

1 PENENTUAN KARAKTERISTIK PENGGUNA CDMA DENGAN METODE AID (AUTOMATIC INTERACTION DETECTION) SKRIPSI Oleh : OHANNA WAHU WARDHANI NIM : JE00365 PROGRAM STUDI STATISTIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 009

2 PENENTUAN KARAKTERISTIK PENGGUNA CDMA DENGAN METODE AID (AUTOMATIC INTERACTION DETECTION) Oleh : OHANNA WAHU WARDHANI NIM : JE00365 Srisi Sebagai Salah Satu Syarat utu Memeroleh Gelar Sarjaa Sais ada Program Studi Statistia PROGRAM STUDI STATISTIKA JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM UNIVERSITAS DIPONEGORO SEMARANG 009

3 HALAMAN PENGESAHAN Judul Srisi : Peetua Karateristi Peggua CDMA dega Metode AID (Automatic Iteractio Detectio) Nama Mahasiswa : OHANNA WAHU WARDHANI NIM : JE00365 Telah Lulus Sidag Tugas Ahir ada taggal 7 Jui 009, da Lulus Sarjaa ada Taggal : 4 Jui 009. Semarag, Jui 009 Paitia Peguji Ujia Sarjaa Program Studi Statistia Jurusa Matematia Ketua, Drs. Agus Rusgiyoo, M.Si NIP Ketua Jurusa Matematia Ketua Program Studi Statistia Dr. Widowati, S.Si, M.Si NIP Drs. Ruu Satoso, M.Si NIP

4 HALAMAN PENGESAHAN Judul Srisi : Peetua Karateristi Peggua CDMA dega Metode AID (Automatic Iteractio Detectio) Nama Mahasiswa : OHANNA WAHU WARDHANI NIM : JE00365 Telah Lulus Sidag Tugas Ahir ada taggal 7 Jui 009, da Lulus Sarjaa ada Taggal : 4 Jui 009. Semarag, Jui 009 Paitia Peguji Ujia Sarjaa Program Studi Statistia Jurusa Matematia Pembimbig Utama Pembimbig Aggota Drs. Agus Rusgiyoo, M.Si NIP Dra. Dwi Isriyati, M.Si NIP

5 KATA PENGANTAR Puji syuur eada Tuha esus Kristus atas limaha berat da eyertaa-nya seajag eulis meyelesaia higga terselesaiaya tugas ahir ii dega judul Peetua Karateristi Resode dega Metode AID (Automatic Iteractio Detectio). Tugas ahir ii disusu utu melegai syarat dalam meyelesaia gelar Sarjaa Strata Satu ada Program Studi Statistia Jurusa Matematia Faultas Matematia da Ilmu Pegetahua Alam Uiversitas Dioegoro. Pada esemata ii eulis igi megucaa terima asih eada :. Ibu Dr. Widowati, S.Si, M.Si da Baa Drs. Ruu Satoso, M.Si selau Ketua Jurusa Matematia da Ketua Program Studi Statistia Faultas MIPA Uiversitas Dioegoro.. Baa Drs. Agus Rusgiyoo, M.Si da Ibu Dra. Dwi Isriyati, M.Si selau dose Pembimbig I da Pembimbig II yag telah memberi etuju, asehat, egaraha, serta sara da bimbiga dalam eyusua Tugas Ahir ii. 3. Seluruh iha yag tida daat disebuta satu er satu yag telah baya membatu eulis. Semoga Laora Tugas Ahir ii daat bermafaat bagi semua iha yag beretiga. Semarag, Jui 009 Peulis

6 ABSTRAK Metode Automatic Iteractio Detectio (AID) bertujua utu mejelasa bagaimaa variabel-variabel reditor berhubuga dega variabel deede. Peeraa metode ii baya diguaa sebagai riset emasara utu meracag strategi emasara secara teat. Dalam hal ii, emasar eyedia layaa teleomuiasi CDMA erlu megerti osumeya dega bai utu megetahui siaa osume emasar yag sebearya. Hasil dari eelitia ii terbetu 5 elomo egamata dari diagram oho AID. Kecederuga yag terbetu adalah egguaa oerator selular berdaya jagau luas, yaitu yaitu sebaya 347 resode, atau sebesar 68.58% dari total eggua CDMA. Berdasara diagram oho AID, eggua CDMA ada elomo egamata atau termial gru e-3 meruaa elomo dega eggua CDMA terbaya, yaitu sebaya 74 resode, atau sebesar 4.6% dari total eggua CDMA. Peraa orag lai dalam eutusa egguaa suatu oerator selular CDMA bagi seorag resode sagat uat. Dari 9 variabel yag diaalisis dalam diagram oho AID, haya 0 variabel yag memegaruhi egguaa oerator CDMA. Kata uci : Pembelaha, Poho AID, Karateristi.

7 ABSTRACT Automatic Iteractio Detectio (AID) method bet o to exlai how redictor variables relate to deedet variable. These methods alied may used as maret research to desig a recise maretig strategy. I this case, mareter of telecommuicatios service rovider CDMA must uderstad its cosumer roerly to ow who actually the mareter cosumer is. The results of this research are formed 5 ercetio grous from tree diagram AID. The tedecy that formed is the usage of owered wide rage cellular oerator, that is 347 resoders, or as high as 68.58% from total user CDMA. Based o tree diagram AID, CDMA user at ercetio grou or the third grou termial is grou with the most CDMA users, that is 74 resoders, or as high as 4.6% from total user CDMA. Others role i decisio usage of a cellular oerator CDMA for a resoder is very strog. From 9 variables that aalyzed i tree diagram AID, oly 0 variables that ifluece the usage of oerator CDMA. Keywords: Slit, Tree AID, Characteristic.

8 DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... ii HALAMAN PENGESAHAN... iii KATA PENGANTAR... v ABSTRAK... vi DAFTAR ISI... viii DAFTAR SIMBOL... x DAFTAR TABEL... xi DAFTAR GAMBAR... xii DAFTAR LAMPIRAN... xiii BAB I PENDAHULUAN..... Latar Belaag..... Permasalaha Pembatasa Masalah Tujua Peulisa Sistematia Peulisa... 4 BAB II TINJAUAN PUSTAKA Perilau Kosume Jasa Jasa Teleomuiasi Idustri Jasa Teleomuiasi Code Divisio Multile Access (CDMA) Metode Automatic Iteractio Detectio (AID) Notasi dalam AID Pembelaha Bier Variabel Dalam AID Variabel Reso (Variabel Deede) Variabel Preditor (Variabel Ideede) Prosedur Pembelaha Bier Uji Sigifiasi AID Prosedur Pembetua Poho AID... 37

9 BAB III METODOLOGI PENELITIAN Jeis Data Metode Pegumula Data Tei Pegumula Data Validitas da Reliabilitas Istrume Peelitia Prosedur Aalisis Data BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Uji Validitas da Reliabilitas Istrume Uji Validitas Uji Reliabilitas AID Pegelomoa Pegamata da Aalisis Termial Gru Iterasi da Keteraita Atar Preditor Redusi Variabel Preditor BAB V KESIMPULAN DAFTAR PUSTAKA LAMPIRAN... 78

10 DAFTAR SIMBOL c, Baya ategori variabel reditor Uura observasi gru aret Variabel reso Subgru hasil embelaha bier Rata-rata gru aret dari variabel reso, Rata-rata subgru da hasil embelaha bier, Uura observasi subgru da hasil embelaha bier l Nilai observasi variabel reso ada tia gru, l, ;,,..., l BSS TSS P i S Betwee sum of square (jumlah uadrat atar gru) Total sum of square (jumlah uadrat total) Proorsi jumlah uadrat Proorsi ejadia dalam variabel deede, i,,..., Variasi dari variabel deede X t Rata-rata observasi dalam ategori-t, t, f t Proorsi observasi dalam etegori-t, t, K Statisti uji ada embelaha bier χ Nilai ritis dari distribusi chi-uadrat dega derajat bebas da, α tigat sigifiasi α

11 DAFTAR TABEL Tabel.. Nilai Kritis dari Statisti Uji K utu Variabel Preditor Dua Kategori Diambil Berdasara Tabel Chi-Kuadrat Berderajat Bebas Satu Tabel 3.. Istrume Peelitia Tabel 4.. Karateristi Resode Peggua CDMA Dega Daya Jagau Luas... 6 Tabel 4.. Karateristi Resode Peggua CDMA Dega Daya Jagau Tida Luas... 6 Tabel 4.3. Karateristi resode dega erbadiga roorsi dalam elomo resode dega daya jagau luas da haraaya belum tereuhi Tabel 4.4. Karateristi resode dega erbadiga roorsi dalam elomo resode eggua CDMA dega daya jagau luas da haraaya telah tereuhi Tabel 4.5. Karateristi resode dega erbadiga roorsi elomo resode eggua CDMA dega daya jagau tida luas da memilii tarif omuiasi murah Tabel 4.6. Karateristi resode dega erbadiga roorsi dalam elomo resode eggua CDMA berdaya jagau tida luas da tarif omuiasi tida murah... 70

12 DAFTAR GAMBAR Gambar 3.. Flowchart Prosedur Aalisis Data Gambar 4.. Diagram Poho AID Gambar 4.. Slit ada cabag utama... 64

13 DAFTAR LAMPIRAN LAMPIRAN Data Samel Awal LAMPIRAN Data Peelitia LAMPIRAN 3 Outut Uji Validitas Item Peryataa... 8 LAMPIRAN 4 Outut Uji Reliabilitas Variabel LAMPIRAN 5 Perhituga Maual Metode AID LAMPIRAN 6 Tabulasi Silag LAMPIRAN 7 Tabel Rigasa Pegelomoa Resode LAMPIRAN 8 Tabel Freuesi Keseluruha Samel LAMPIRAN 9 Kuesioer Peelitia Tugas Ahir... 0 LAMPIRAN 0 Tabel Nilai r Product Mome... 4 LAMPIRAN Surat Balasa Permohoa Izi Peelitia Tugas Ahir... 5 LAMPIRAN Surat Peryataa Telah Melasaaa Peelitia... 6

14 BAB I PENDAHULUAN.. Latar Belaag Perembaga asar eyedia layaa teleo selular atau irabel di Idoesia semai semara bersamaa dega tumbuhya asar ermitaa aa jasa teleomuiasi bergera atau irabel ii. Kodisi tersebut diiuti dega bermuculaya ara oerator eyedia layaa teleomuiasi irabel yag baru dega strategi segmetasi da jeis teologi alteratif lai, yaitu GSM (Global System for Mobile Commuicatio) da CDMA (Code Divisio Multile Access). Tigat ebutuha da euasa terhada suatu oerator serta arateristi osume yag berbeda-beda diduga membawa dama ada beragamya eigia resode dalam egguaa layaa teleomuiasi irabel. Pemahama yag dibutuha ara emasar eyedia layaa teleomuiasi irabel tersebut utu megerti osumeya secara lebih bai, tetu tida terleas dari egiata eelitia tetag osume. Pemasar erlu meracag strategi berdasara erilau osume, yag tetuya data haya daat dieroleh dari suatu eelitia tetag erilau osume. Oleh area itu, eelitia ii mejadi etig utu dilasaaa. Dari iformasi emasara yag dieroleh, daat diuraia era eelitia erilau osume utu strategi emasara da megetahui siaa osume emasar yag sebearya. Utu mejawab tujua tersebut, dierlua suatu aalisis statistia yag daat mejelasa arateristi osume eyedia layaa CDMA, sehigga

15 dari arateristi osume tersebut daat diuraia strategi emasara yag teat. Aalisis statistia yag teat utu tujua tersebut adalah metode Automatic Iteractio Detectio (AID), selai daat meetua arateristi osume yag dieroleh dari elomo egamata yag terbetu, metode AID juga daat diguaa utu melihat ola eteraita atau etergatuga atara variabel-variabel reditorya. Dalam rosedur AID, eseluruha samel diisah atau dibelah e dalam dua gru yag ditetua oleh variabel reditor yag alig mejelasa erbedaa ilai-ilai variabel deede, da roses ii berulag utu setia gru selajutya yag telah terbetu. Hasil ahirya adalah seragaia cabagcabag oho, yag disebut oho AID. Pemasara yag diteliti dalam tugas ahir ii adalah megeai rodu layaa teleomuiasi irabel, yaitu dega melaua eslorasi data megeai resode yag megguaa CDMA da atau yag tida megguaa. Atau daat ula diataa, resode yag megguaa teologi CDMA atau megguaa GSM utu ebutuha omuiasi. Dega megetahui fator-fator aa saja yag memegaruhi eutusa resode dalam egguaa oerator CDMA tertetu, diharaa daat memberi emiira da ertimbaga dalam usaha memertahaa esistesi emasar sehigga daat memertahaa eggua roduya, da bagaimaa mejarig osume da melayai osume sehigga daat megotimala tigat ejuala rodu.

16 .. Permasalaha Oerator eyedia layaa omuiasi irabel baya memberia tawara melalui berbagai fitur yag daat dierguaa da diases dega mudah oleh egguaya. Selai iovasi-iovasi yag dilaua oleh eyedia layaa teleomuiasi irabel tersebut, dewasa ii mara ditawara tarif murah bagi egguaya. Tigat ebutuha da euasa terhada suatu oerator diduga memegaruhi resode dalam memutusa oerator selular yag alig sesuai bagi merea. Oleh area itu, aa dilaua eelitia fatorfator yag memegaruhi eutusa egguaa oerator CDMA seorag resode. Sehigga daat dietahui arateristi eggua CDMA tersebut..3. Pembatasa Masalah Dalam tugas ahir ii, diguaa variabel deede bersala omial, dalam hal ii variabel tersebut adalah eggua CDMA. Variabel reditor yag diguaa sebaya 9 variabel. Masig-masig variabel reditor tersebut terdiri dari ategori. Kriteria emberhetia slit diguaa uji sigifiasi Kass (975)..4. Tujua Peulisa Tujua yag igi dicaai dalam eelitia ii adalah :. Megetahui arateristi resode eggua CDMA dari hasil diagram oho AID yag terbetu.. Megetahui iterasi eteraita atar reditor 3. Megetahui reditor yag teredusi dari diagram oho AID.

17 .5. Sistematia Peulisa BAB I meruaa Pedahulua yag terdiri dari Latar Belaag, Permasalaha, Pembatasa Masalah, Tujua Peulisa, da Sistematia Peulisa. BAB II meruaa Tijaua Pustaa yag medasari da meujag eulisa tugas ahir ii, yag terdiri dari Pegertia Perilau Kosume, Jasa, Code Divisio Multile Access (CDMA), Metode Automatic Iteractio Detectio (AID), Notasi dalam AID, Pembelaha Bier, Variabel Dalam AID, Prosedur Pembelaha Bier, Uji Sigifiasi dalam AID, da Prosedur Pembetua Poho AID. BAB III meruaa Metodologi Peelitia yag terdiri dari Jeis Data, Metode Pegumula Data, Tei Pegumula Data, Validitas da Reliabilitas, Istrume Peelitia, da Prosedur Aalisis Data. BAB IV meruaa Pembahasa yag terdiri dari Uji Validitas da Reliabilitas Istrume, da AID. BAB V adalah Peutu yag meruaa Kesimula megeai tugas ahir ii.

18 BAB II TINJAUAN PUSTAKA.. Perilau Kosume Ada beberaa defiisi erilau osume yag diemuaa oleh beberaa ahli yag diuti dari Simamora (004), diataraya yaitu meurut Egel et al (995), erilau osume adalah tidaa yag lagsug terlibat utu medaata, megosumsi, da meghabisa rodu da jasa, termasu roses eutusa yag medahului da megiuti tidaa ii. Loudo da Bitta lebih meeaa erilau osume sebagai suatu roses egambila eutusa. Perilau osume adalah roses egambila eutusa yag mesyarata ativitas idividu utu megevaluasi, memeroleh, megguaa, atau megatur barag da jasa. Kotler da Amstrog megartia erilau osume sebagai erilau embelia osume ahir, bai idividu mauu rumah tagga, yag membeli rodu utu osumsi ersoal. Dari defiisi-defiisi tersebut daat ditari beberaa esimula, yaitu :. Perilau osume meyoroti erilau idividu da rumah tagga.. Perilau osume meyagut suatu roses eutusa sebelum embelia serta tidaa dalam memeroleh, memaai, megosumsi, da meghabisa rodu. Megetahui erilau osume meliuti erilau yag daat diamati seerti jumlah yag dibelajaa, aa, dega siaa. Juga termasu variabelvariabel yag tida daat diamati seerti ilai-ilai yag dimilii osume, ebutuha ribadi, ersesi, bagaimaa merea megevaluasi alteratif, da aa

19 yag merea rasaa tetag eemilia da egguaa rodu yag bermacam-macam. Terdaat tiga fator yag memegaruhi iliha osume (Sutisa, 00), yaitu :. Kosume idividual. Artiya, iliha utu membeli suatu rodu dega mere tertetu diegaruhi oleh hal-hal yag ada ada diri osume. Kebutuha, ersesi terhada arateristi mere, sia, odisi demografis, gaya hidu da arateristi eribadia idividu aa memegaruhi iliha idividu itu terhada berbagai alteratif mere yag tersedia.. Liguga yag memegaruhi osume. Piliha-iliha osume terhada mere diegaruhi oleh liguga yag megitariya. Ketia seorag osume melaua embelia suatu mere rodu, mugi didasari oleh baya ertimbaga. Mugi saja seseorag membeli suatu mere rodu area meiru tema seelasya, atau juga mugi area tetaggaya telah membeli terlebih dahulu. Jadi iterasi sosial yag dilaua oleh seseorag aa turut memegaruhi ada ilihailiha mere rodu yag dibeli. 3. Stimuli emasara atau disebut juga strategi emasara. Strategi emasara yag baya dibahas adalah satu-satuya variabel dalam model ii yag diedalia oleh emasar. Dalam hal ii, emasar berusaha memegaruhi osume dega megguaa stimuli-stimuli emasara seerti ila da sejeisya agar osume bersedia memilih mere rodu yag ditawara. Strategi emasara yag lazim diembaga oleh emasar

20 yaitu yag berhubuga dega rodu aa yag aa ditawara, eetua harga jual roduya, strategi romosiya da bagaimaa melaua distribusi rodu eada osume. Selajutya, emasar harus megevaluasi strategi emasara yag dilaua dega melihat reso osume utu memerbaii strategi emasara di masa dea. Semetara itu osume idividual aa megevaluasi embelia yag telah dilauaya. Jia embelia yag dilaua mamu memeuhi ebutuha da eigiaya, atau dega erataa lai mamu memuasa aa yag diigia da dibutuhaya, maa di masa datag aa terjadi embelia berulag. Baha lebih dari itu, osume yag merasa uas aa meyamaia euasaya itu eada orag lai, da iilah yag disebut sebagai egaruh dari mulut e mulut (word of mouth commuicatio)... Jasa Meurut Kotler (994), defiisi jasa adalah setia egiata atau mafaat yag ditawara oleh suatu iha ada iha lai da ada dasarya tida berwujud, serta tida meghasila eemilia sesuatu. Proses rodusiya mugi da mugi juga tida diaita dega suatu rodu fisi.... Jasa Teleomuiasi Teologi Iformasi da Komuiasi (TIK) sebagai bagia dari ilmu egetahua da teologi (IPTEK) secara umum adalah semua teologi yag berhubuga dega egambila, egumula (auisisi), egolaha, eyimaa, eyebara, da eyajia iformasi (Kemeteria Negara Riset da Teologi, 006). Tercau dalam defiisi tersebut adalah semua eragat

21 eras, eragat lua, aduga isi, da ifrastrutur omuter mauu (tele)omuiasi. Teleomuiasi daat diartia dega beromuiasi secara jara jauh. Gera eletroi da iformasi, emacara, egirima da atau eerimaa dari setia iformasi dalam betu tada-tada, isyarat, tulisa, gambar, suara, da buyi melalui sistem awat, oti, radio, atau sistem eletromageti laiya. Istilah teleomuiasi ii biasaya diaai utu meuju ada egertia teleo, iteret, VoIP, telex, da faximili. Jasa teleomuiasi adalah layaa teleomuiasi utu memeuhi ebutuha berteleomuiasi dega megguaa jariga teleomuiasi. Peyeleggara teleomuiasi atau biasa disebut dega rovider teleomuiasi adalah erseoraga, oerasi, bada usaha mili daerah, bada usaha mili egara, bada usaha swasta, istasi emeritah, da istasi ertahaa eamaa egara.... Idustri Jasa Teleomuiasi (Komas, 6 Jui 005) Pada awalya idustri teleomuiasi di Idoesia didomiasi oleh erusahaa jasa teleomuiasi mili egara (BUMN), yai PT Teleomuiasi Idoesia, lebih dieal dega ama PT Telom, bergera di bisis jasa teleo teta atau PSTN da PT Idosat yag bergera dalam jasa sambuga iterasioal atau SLI (lebih dieal dega ode ases 00). Dega ejuala roduya yag masih bersifat tradisioal, di maa osume datag da medaftar e ator-ator cabag atau ator elayaa PT Telom, baha calo osume rela berlama-lama baha higga tahua meuggu medaata gilira sambuga teleomuiasi di rumah atau di ator da ii

22 berlagsug higga di ahir tahu 980-a. Adau Idosat memberia elayaa sambuga lagsug iterasioal megguaa termial teleo PSTN Telom. Pada ahir tahu 980-a idustri teleomuiasi seluler sudah masu di egeri ita, yaitu teleo seluler aalog, yag lebih dieal dega AMPS, di maa ejuala masih terbatas di beberaa ota besar di Jawa, Sumatera, Kalimata, Bali, da Sulawesi. Di ertegaha tahu 990-a idustri jasa teleomuiasi seluler berbasis GSM memulai irahya. Berawal di ota Jaarta oleh erusahaa swasta, yai PT Satelido, beroerasi secara omersial melayai jasa teleo seluler berbasis GSM 900. Aa tetai, erusahaa ii belum melaua salura distribusi dega sebearya, justru melaua ejuala di ator ejuala da elayaaya dega metode egadaa termial atau teleo selulerya sediri (imor) da diaeta dega artu SIM GSM-ya. Pertegaha tahu 995 dua erusahaa jasa teleomuiasi elat merah atau BUMN PT Telom da PT Idosat beroerasi bersama-sama di idustri teleomuiasi megembaga teleomuiasi seluler berbasis GSM secara omersial di Pulau Batam dega bedera PT Telomsel. Perusahaa iilah yag memulai megembaga salura distribusi dega oe maret atau disebut dega ejuala melalui salura distribusi ara edagag- edagag seluler, di maa erusahaa ii haya megeluara artu SIM sebagai saraa teleomuiasi da iha edagag osel yag melaua egadaa termialya atau oselya daat megimor secara lagsug (blac maret) atau osel dari ara age tuggal emegag mere (ATPM) yag bergarasi, seerti Ericsso, Motorola, Siemes, da Noia.

23 Pertegaha tahu 996 bisis di idustri jasa teleomuiasi seluler mulai mara. Kalau dilihat saat Telomsel masu Jaarta dega ilaya di stasiu TV swasta dega rodu artu HALO-ya bertebara mulai dari Batam, Meda, Bali, Surabaya, Badug, da emudia Jaarta, yag memeuhi jalajala yag ada di seutara Jembata Semaggi sebagai trademar-ya ota Jaarta serta gedug-gedug yag ada di seitar Jala Sudirma. Tahu 997 datag edatag baru di GSM, yai erusahaa swasta PT Exelcomido atau lebih dieal dega XL, dega adaya tiga emai seluler di GSM da tujuh oerator regioal utu AMPS serta dega meigatya ativitas romosi yag dilaua oleh ara oerator yag gecar di stasiustasiu televisi. Hal ii meyebaba semai bergairahya bisis di idustri teleomuiasi Idoesia dega adaya oe maret dalam ejuala rodu artu SIM GSM, maa dimulailah salura distribusi di bisis jasa teleomuiasi seluler yag berembag higga saat ii. Berembagya salura distribusi di idustri teleomuiasi seluler juga diduug oleh dilucuraya rodu artu SIM GSM erdaa rabayar oleh salah satu oerator ada ahir tahu 997 emudia diiuti oleh oerator laiya. Produ ii semai memudaha ara eggua teleo seluler utu daat megguaa alat teleomuiasi ii area tida dierlua lagi edaftara e oerator utu egatifa artu SIM GSM-ya. Bisa dibilag dalam satu dasawarsa atau dalam seuluh tahu ii bisis jasa teleomuiasi seluler berembag sagat esat walauu egeri ii semat megalami risis eoomi yag berelajuta serta ertumbuha eoomi yag belum sesuai dega yag diharaa, tetai bisis di idustri ii terus

24 berembag higga searag. Bisa dieriraa bahwa saat ii sudah tercaai lebih dari 35 juta elagga jasa teleomuiasi seluler, bai berbasis GSM mauu CDMA yag berembag dalam beberaa tahu terahir ii (terhitug mudur seja diterbitaya artiel ii). Hal lai yag cuu megaguma dalam idustri teleomuiasi seluler ii adalah tumbuhya usat-usat erdagaga hadhoe di ota-ota besar di Idoesia, misalya, Deli Plaza di Meda, Lucy Plaza Nagoya di Batam, Miag Plaza di Padag, Suermall di Cilego, ITC Roxy Mas da Cemaa Mas, Mal Ambasador di Jaarta, BEC di Badug, Hartoo Plaza di ogyaarta, da WTC di Surabaya, serta mal-mal yag ada di ota besar laiya di Idoesia. Iilah yag terjadi di bisis idustri teleomuiasi seluler yag berembag saat ii bahwa fator rodu da rice aa sagat beregaruh terhada salura distribusi serta romosi yag dilaua oleh oerator yag daat meigata ejuala merea. Tiggal ara oeratorlah yag adai-adai bermai dalam idustri ii. Teori emasara yag diembaga oleh eoom AS megeai salura distribusi (lacemet-ya) daat diteraa di idustri teleomuiasi seluler. Fator distribusi da ebutuha elagga (suly & demad) juga erlu dierhatia oleh ara elau di idustri ii agar ara elau di salura distribusi yag berembag begitu ceat ii daat terselamata area meyagut ratusa ribu, baha jutaa mausia yag tergatug dalam idustri ii.

25 .3. Code Divisio Multile Access (CDMA) Teologi CDMA (Code Divisio Multile Access) ada awalya dialiasia ada teleo seluler digital yag diembaga oleh Qualcomm, Ic, Sa Diego, CA, da emudia egguaaya meluas di seluruh Ameria Utara. Beroerasi ada freuesi 800 MHz da 900 MHz, oetivitas osel berteologi CDMA cuu bisa diuggula, disamig daya sima baterai yag lebih taha lama. CDM (Code Divisio Multilexig), biasa dieal sebagai Code Divisio Multile Access (CDMA), meruaa sebuah betu emultilesa (bua sebuah sema emodulasia) da sebuah metode ases secara bersama yag membagi aal tida berdasara watu (seerti ada TDMA) atau freuesi (seerti ada FDMA), amu dega cara megodea data dega sebuah ode husus yag diasosiasia dega tia aal yag ada da meguaa sifat-sifat iterferesi ostrutif dari ode-ode husus itu utu melaua emultilesa. Sigatya, CDM daat melewata beberaa siyal dalam watu da freuesi yag sama. Tia aal dibedaa berdasara ode-ode ada wilayah watu da freuesi yag sama. CDMA megacu ada sistem teleo seluler digital yag megguaa sema ases secara bersama ii,seerti yag diraarsai oleh Qualcomm. CDMA mulai baya diguaa dalam setia system omuiasi, termasu ada Global Positioig System (GPS) da ada sistem satelit OmiTRACS utu logisti trasortasi. Sistem terahir didesai da dibagu oleh Qualcomm, da mejadi cial baal yag membatu isiyur-isiyur Qualcomm utu meemua Soft

26 Hadoff da edali teaga ceat, teologi yag dierlua utu mejadia CDMA ratis da efisie utu omuiasi seluler terrestrial. Pegguaa CDMA di dalam Mobile Telehoy Pada saat ii, terdaat baya egguaa teologi CDMA, sebagai cotoh egguaaya di dalam mobile telehoy. Utu megacu ada eeraaya, terdaat sejumlah istilah berbeda yag diguaa. Stadar ertama yag diraarsai oleh QUALCOMM dieal sebagai IS-95, IS megacu ada sebuah Stadar Iterim dari Telecommuicatios Idustry Associatio (TIA). IS- 95 serig disebut sebagai G atau seluler geerasi edua. Mer dagag cdmaoe dari QUALCOMM juga diguaa utu meyebut stadar G CDMA. Kemudia, setelah beberaa ali revisi, IS-95 digatia oleh stadar IS Stadar ii diereala utu memeuhi beberaa riteria yag ada dalam sesifiasi IMT-000 utu 3G, atau selular geerasi etiga. Selai itu, stadar ii juga disebut sebagai xrtt yag secara sederhaa berarti times Radio Trasmissio Techology yag megidiasia bahwa IS-000 megguaa aal bersama.5-mhz sebagaimaa yag diguaa stadar IS- 95 yag asli. Suatu sema terait yag disebut 3xRTT megguaa tiga aal embawa.5-mhz mejadi sebuah lebar ita 3.75-MHz yag memugia laju letua data (data burst rates) yag lebih tiggi utu seorag eggua idividual, amu sema 3xRTT belum diguaa secara omersil. ag terbaru, QUALCOMM telah memimi ecitaa teologi baru berbasis CDMA yag diamaa xev-do, atau IS-856, yag mamu meyediaa laju trasmisi

27 aet data yag lebih tiggi seerti yag diersyarata oleh IMT-000 da diigia oleh ara oerator jariga irabel. Siyal watu dari system CDMA QUALCOMM sagat aurat, dimaa biasaya megacu ada sebuah receiver GPS ada stasiu usat sel (cell base statio). Sehigga jam berbasis teleo seluler CDMA meruaa jeis jam radio yag semai ouler utu diguaa ada jariga omuter. Pegguaa siyal teleo seluler CDMA memilii beberaa eutuga, dimaa eutuga utamaya terait dega eerlua jam referesi, dimaa merea aa beerja lebih bai di dalam bagua, sehigga meghilaga ebutuha utu memasag sebuah atea GPS di luar bagua. W-CDMA serigali diacaua oleh teologi CDMA. Pada eeraaya, CDMA diguaa sebagai risi dari atarmua udara W- CDMA, da atarmua udara W-CDMA diguaa di dalam Stadar 3G global UMTS da stadar 3G Jeag FOMA, oleh NTT DoCoMo ad Vodafoe; amu bagaimaau, eluarga stadar CDMA (termasu cdmaoe da CDMA000) tidalah comatible dega eluarga stadar W-CDMA. Selai aliasi yag telah disebuta di atas, yai Global Positioig System (GPS), dimaa system tersebut telah medahului da seluruhya berbeda dega seluler CDMA laiya..4. Metode Automatic Iteractio Detectio (AID) Automatic Iteractio Detectio (AID) ertama ali diereala di Istitute for Social Research, Uiversity of Michiga oleh Morga da Soquist ada tahu 964. Metode AID ada dasarya bertujua utu mejelasa bagaimaa variabel-variabel reditor berhubuga dega variabel deede.

28 Metode ii terutama diembaga utu meelusuri eteraita strutural dalam data survey (Fieldig, 977). Pertama eseluruha samle dibelah mejadi dua subgru yag ditetua oleh variabel reditor yag alig meeraga erbedaa ilai-ilai variabel deede da roses ii berulag utu setia subgru selajutya yag telah terbetu. Kriteria eguura emisaha subgru ada variabel deede diguaa fugsi jara. Strategi dasarya adalah utu meguji masig-masig variabel reditor sedemiia sehigga meyebaba embelaha bier meghasila subgru-subgru yag memasimala fugsi jara terilih (betwee grou sum of square masimum). Proses berlajut dega embelaha subgru berturut-turut yag dieroleh dari taha sebelumya atau taha yag megguaa riteria yag sama utu memutusa reditor maa yag aa diguaa. Hasil dari roses embelaha bier adalah oho hirari (bertigat) yag disebut oho AID..5. Notasi dalam AID Prosedur dalam AID dimulai dari sejumlah egamata dega sejumlah variabel ( i ; X i, X i,..., X mi ), dimaa i (i,,..., ) meruaa variabel deede da X j (j,,..., m) meruaa variabel reditor. Jia sebagai variabel deede yag beruura yag aa dibelah mejadi dua elomo da, dimaa embelaha aa dilaua berdasara ategori variabel reditor, maa : meruaa rata-rata dari gru idu (aret) yag beruura

29 , meruaa rata-rata subgru yag dihasila dari embelaha bier mejadi subgru beruura berturut-turut da. (,,..., ), (,,..., ) ; ; meruaa observasiobservasi variabel deede ada tia gru. Pada rosedur AID fugsi jara yag diguaa adalah jara Euclid, yaitu uadrat dari selisih dua ilai (,,..., ) da (,,..., ) didasara ada ( ) (Fieldig, 977). Jara Euclidea atara dua egamata da yaitu meghitug jara atara dua titi atau ajag garis, yag meghubuga edua titi tersebut. Jara atara titi diberia berdasara Teorema Phytagoras, yaitu i da i d l ( i i ) i dimaa d l adalah jara atara obje e-l (l, ) da e- (,,..., l ), da i adalah besara ilai amata e-i, da adalah bayaya egamata (Sichah da Diah, 005). Pada asus AID yag diguaa adalah fugsi jara dimesi tuggal (Fieldig, 977). i.6. Pembelaha Bier Pemisaha egamata e dalam dua elomo ada metode AID ii biasa disebut sebagai embelaha bier biary slit atau biary segmetatio. Pembelaha bier yag dilaua oleh suatu variabel reditor adalah suatu cara embelaha egamata mejadi dua elomo berdasara ilai-ilai yag dimilii variabel reditor tersebut.

30 Dalam setia taha, embelaha bier dihasila oleh sebuah variabel reditor, bagia dari sejumlah ilai ii meggambara suatu uit ada satu bagia, da ilai laiya ada bagia laiya..7. Variabel Dalam AID Dalam uraia sebelumya telah dijelasa bahwa metode AID bergua utu meelusuri eteraita atara variabel deede dega variabel reditor, maa dalam aalisis data megguaa AID dierlua adaya variabel deede da sejumlah variabel reditor. Setia variabel diuur dalam setia sala tai ada umumya iterval, rasio, ordial, atau ategorisasi (Fieldig, 977)..7.. Variabel Deede (Variabel Reso) Terdiri dari satu atau lebih variabel deede. Pada baya asus, haya terdiri dari satu variabel deede (Fieldig, 977)..7.. Variabel Preditor (Variabel Ideede) Variabel reditor dalam AID megguaa variabel dega betu ategori atau memuyai sala ordial atau omial (Fieldig, 977). Utu variabel yag bersala iterval atau rasio juga daat diguaa, tetai harus diubah mejadi variabel ategori. (Kass, 975) : Variabel reditor yag dijadia embelah bier dibedaa mejadi. Preditor Bebas (Free Predictor) Preditor bebas yaitu jia variabel reditor bersala omial. Kemugia c embelaha sebaya emugia, dimaa c adalah baya ategori dalam variabel reditor (Fisher, 958 dalam Fieldig, 977).

31 Buti Jia terdaat variabel reditor bersala omial aa dibelah mejadi dua elomo, dimaa c adalah baya ategori dalam variabel reditor, emugia egelomoa dari semua ombiasi ategori adalah : c tida ada ombiasi slit yag mugi c (X ) (X ) Satu ombiasi embelaha c 3 (X ) (X, X 3 ) (X ) (X, X 3 ) Tiga ombiasi embelaha (X 3 ) (X, X ) c 4 (X ) (X, X 3, X 4 ) (X ) (X, X 3, X 4 ) (X 3 ) (X, X, X 4 ) (X 4 ) (X, X, X 3 ) Tujuh ombiasi embelaha (X, X ) (X 3, X 4 ) (X, X 3 ) (X, X 4 ) (X, X 4 ) (X, X 3 ) c Lima belas ombiasi embelaha M c (X ) (X, X 3,..., X ) (X ) (X, X 3, X 4,..., X ) ombiasi embelaha M M (..., X -, X ) (X, X,...) Sehigga terbuti bahwa utu reditor bebas (free redictor) memilii c emugia embelaha sebaya emugia.

32 Sebagai cotoh, variabel bersala omial memilii 4 ategori (A, B, C, D). Jia dilaua embelaha maa ada ( 4 ) emugia embelaha, yaitu ategori (A) ada gru ertama da (B, C, D) ada gru laiya; ategori (B) ada gru ertama da (A, C, D) ada gru laiya, ategori (C) ada gru ertama da (B, A, D) ada gru laiya, da seterusya.. Preditor Mootoi (Mootoic Predictor) Preditor mootoi yaitu jia variabel reditor bersala ordial. Kemugia embelaha sebaya c emugia, dimaa c adalah baya ategori dalam variabel reditor (Fisher, 958 dalam Fieldig, 977). Buti Jia ada c ategori aa dibelah mejadi dua elomo, dimaa c adalah baya ategori dalam variabel reditor, maa emugia egelomoa dari semua ombiasi ategori adalah : c, maa tida ada ombiasi embelaha yag mugi c, maa ada satu ombiasi embelaha yag mugi (, ) c 3, maa ada dua ombiasi embelaha yag mugi M (,, 3) () (, 3) (, ) (3) c, maa ada ombiasi embelaha yag mugi Sehigga terbuti bahwa utu reditor mootoi (mootoic redictor) memilii emugia embelaha sebaya c emugia. Sebagai cotoh, suatu variabel bersala ordial memilii 5 ategori (,, 3, 4, 5), beberaa dari ategori tersebut aa dielomoa dalam satu gru da

33 yag laiya di gru yag lai. Jia dilaua embelaha berdasara variabel ii, maa ada (5-) emugia embelaha, yaitu ategori () ada gru ertama da ategori (, 3, 4, 5) ada gru laiya; ategori (,) dalam satu gru da laiya dalam gru laiya; da seterusya. Sebagai catata, jia dihasila embelaha (,, 3) da (4, 5) diijia, sedaga (,, 4) da (3, 5) tida. Hal ii diareaa embelaha bier dalam variabel bersala ordial memerhatia uruta atau tigata tia ategori. Jia (,, 3, 4, 5) meruaa uruta redah e tiggi, maa jia (,, 4) ada gru ertama da (3, 5) ada gru laiya tida diijia area ada gru ertama erigatya harus lebih redah dari ada gru laiya. Berdasara ejelasa tersebut, AID aa melaua lebih baya emugia jia embelaha berdasara suatu reditor bebas dibadiga dega jia embelaha berdasara reditor mootoi. Dalam tugas ahir ii diguaa c, atau haya ada dua ategori dalam variabel reditor. Utu asus tersebut, sebuah reditor bebas tida berbeda dega reditor mootoi..8. Prosedur Pembelaha Bier Jia sebagai variabel deede yag beruura yag aa dibelah mejadi dua elomo da, dimaa embelaha aa dilaua berdasara ategori variabel reditor, maa otasi yag aa diguaa yaitu : meruaa rata-rata dari gru idu (aret) yag beruura Misala terdaat observasi i variabel (i,,..., ) memilii mea.

34 Buti i i ( ) lim E N i i N i N i µ, meruaa rata-rata subgru yag dihasila dari embelaha bier mejadi subgru beruura berturut-turut da. Setelah gru membelah mejadi da yag beruura berturut-turut da memilii mea,. Buti E ( ) lim N i E ( ) lim N i N µ N i N N i µ (,,..., ), meruaa observasi-observasi (,,..., ) variabel reso ada tia gru. Tiga ejumlaha (Fieldig, 977) daat dijelasa sebagai beriut :... () ( ) ( ) ( ) ( ) l ( ) ( l l )...() l

35 Dega mejumlaha eryataa () da eryataa (), dieroleh : l ( l ) l...(3) dimaa : l, ;,,..., l (embutia daat dilihat mulai halama 3) Peryataa () adalah jumlaha uadrat deviasi rata-rata gru dari rata-rata idu (aret). Peryataa () adalah jumlaha heterogeitas subgru. Peryataa (3) adalah heterogeitas ada gru idu (aret). Heterogeitas biasaya dijelasa dega riteria variasi, yaitu jumlah uadrat jara dari terhada ilai rata-rataya. Semai ecil ilaiya, gru aa semai homoge. Hal ii daat terlihat dari jara atar subgru yag dimasimala, biasa disebut jumlah uadrat atar gru atau betwee grou sum of square (BSS) utu dua gru, jumlah uadrat deviasi rata-rata subgru dari rata-rata idu (aret). Dalam oerasi algoritma AID, sebearya embelaha bier dihasila dega memasimala riteria jara atar gru (eryataa ), da memiimala eryataa (). Betuya sama dega jumlah ahir eryataa () da eryataa () adalah sama dega heterogeitas idu/aret (eryataa 3), yaitu jumlah uadrat total atau total sum of squares (TSS). Kriteria jara diguaa utu memasimala euata ejelasa dari embelaha bier tia taha. Pada embelaha BSS (eryataa ) oleh TSS (eryataa 3) dieroleh roorsi orelasi uivariat Fisher utu embelaha : P BSS TSS ( ) ( ) l ( l ) l

36 Aa dibutia bahwa eryataa () eryataa () eryataa (3) ( ) ( ) ( ) ( ) l l l l l l TSS l Sebelumya aa dibutia terlebih dahulu bahwa : BSS ( ) ( ) ( ). Buti ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( )( ) ( ) ( ) ( )

37 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Sehigga terbuti bahwa BSS ( ) ( ) ( ). Selajutya dibutia bahwa : ( ) ( ) ( ) ( ) l l l l l l TSS l Buti ( ) ( ) ( ) l l l l TSS

38 ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) dimaa. ( ) ( ) ( ). ( ) ( )

39 ( ) Sehigga terbuti bahwa TSS ( ) ( ) ( ) ( ) l l l l l l l. Karea sebelumya telah dibutia bahwa ( ) ( ) ( ), maa daat diataa bahwa TSS ( ) ( ) ( ) l l l l l l l. Aa dibutia bahwa (3) () () BSS ( ) ( ) ( ) ( ) l l l l l l l. Buti BSS ( ) ( ) l l l l l l l ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) di maa. ( ) ( ) ( ) ( )

40 ( ) ( ). ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Sehigga terbuti bahwa BSS ( ) ( ). Variabel deede yag diguaa dalam tugas ahir ii adalah variabel omial. Disii i daat meerima ilai 0 (yaitu, bahwa ejadia tida terjadi) atau meerima ilai (yaitu, bahwa ejadia terjadi). Utu asus variabel

41 deede diotomi, rata-rata hitug mejadi roorsi dari ategori variabel deede yag difousa haya ada satu ategori dari dua ategori variabel deede sehigga selisih atara ilai observasi da roorsi haraa daat dihitug (Fieldig, 977). Dimisala i roorsi ejadia terjadi atau i da i roorsi ejadia tida terjadi atau i 0, variabel i memilii : i Proorsi 0 P i P i dega defiisi haraa matematis dieroleh (Gujarati, 978) : ( ) 0 ( ) ( ) E i i i ; 0 i i Jia terdaat observasi dega variabel deede, memilii roorsi atau robabilita terjadiya suatu ejadia dalam ategori variabel deede sebagai rata-rata. Setelah embelaha bier yag dilaua berdasara ategori variabel reditor, dihasila subgru da yag beruura berturut-turut da da memilii roorsi haraa da berturut-turut, maa otasi dalam riteria AID yag aa diguaa mejadi : meruaa roorsi haraa dari gru aret yag beruura, meruaa roorsi haraa subgru-subgru yag beruura berturutturut da l (l, da,,..., l ) meruaa ilai observasi variabel deede ada tia gru

42 Utu asus variabel deede diotomi riteria jara yag diguaa ada algoritma AID juga daat diguaa. Disii daat meerima ilai ol da satu. Rata-rata mejadi roorsi da riteria yag dimasimala mejadi ( ) ( ) atau ( ), (Fieldig, 977). Buti : BSS ( ) ( ) l l l l l l l ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) dimaa. ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ). ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( )

43 Berdasara da, dieroleh ( ) ( ) BSS. Selajutya ( ) ( ) BSS aa sama dega : BSS ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) ( ) Berdasara ejabara rumus, daat disimula bahwa ( ) ( ) ( ) BSS.

44 .9. Uji Sigifiasi AID Kriteria emberhetia embelaha dega uji sigifiasi ii diubliasia oleh G. V. Kass (975). Pedeataya megguaa uji hiotesis statistia utu meetua embelaha. Pembelaha-embelaha yag diidetifiasi oleh AID daat diuji dega megguaa uji sigifiasi utu meetua embelaha sigifia atau tida. Jia hasilya tida sigifia, maa tida aa dilaua embelaha lagi. Misala gru yag diamati memuyai observasi dega mea da variasi dari variabel deede adalah da S, dega variabel reditor memuyai c ategori, da t, X t da f, dega : t t / t : Jumlah samel egamata ada ategori-t, t, X t : Rata-rata observasi dalam ategori-t, t, f : Proorsi observasi dalam etegori-t, t, t t / Dega salah satu sifat estimator yaitu X meruaa estimator osiste dari µ, sebab aabila N, maa X µ. Disii jelas bahwa jia N maa X µ ; ( X X ) N S i meruaa eduga osiste dari σ ( X i µ ) (Surato, 988). Setelah gru membelah, dega da adalah jumlah observasi da rata-rata observasi subgru ertama, da da adalah jumlah observasi da rata-rata observasi subgru edua. Proorsi dari sum of squares atau jumlah uadrat yag dijelasa oleh embelaha diberia oleh :

45 Jumlah uadrat atar gru P Jumlah uadrat total ( ) ( ) l ( l ) l ( ( ) ( ) ) l ( ) l l ( ) ( ) l ( l ) S l ( ) ( ) S BSS TSS Karea aa diguaa variabel deede diotomi, maa roorsi jumlah uadrat P mejadi : P ( ) BSS. TSS S Aa dierhatia distribusi dari : K P ( ) S ( ) S Max K t max (P t ) di maa t,..., (c ) utu reditor mootoi (mootoic redictor) t,..., ( ) utu reditor bebas (free redictor) c

46 Dalam tugas ahir ii haya dibahas variabel reditor dega dua ategori atau c. Sehigga haya ada satu ilai K yag mugi, yag aa dicari distribusi edeataya. Nilai K ii yag atiya dijadia sebagai statistia uji utu egujia aaah embelaha yag dilaua oleh suatu variabel reditor meeraga erbedaa ilai-ilai ada variabel deede. Dega ata lai variabel reditor tersebut berhubuga dega variabel deede, rumusa megeai asumsi ii adalah : Hiotesis : H 0 : variabel reditor tida berhubuga dega variabel deede H : variabel reditor berhubuga dega variabel deede Statisti uji : K P ~ χ dimaa : K statisti hitug embelaha bier baya egamata Kriteria eolaa : P roorsi jumlah uadrat BSS P TSS χ distribusi chi-uadrat berderajat bebas satu Tola H 0 jia ilai K lebih ecil dari ilai ritis χ ; α, dega tigat sigifiasi α Beriut ii aa dijelasa megeai distribusi statisti uji K. Di bawah hiotesis H 0 bahwa reditor tida memilii hubuga dega variabel deede, setia observasi memuyai roorsi yag sama utu masu dalam ategori e-t dari variabel reditor. Sehigga distribusi robabilitas dari mea t dalam ategori-t

47 dega t observasi memuyai mea da variasi ( ) t t S f, di maa f t adalah roorsi egamata dalam ategori e-t. Misala t t t f f G da trasformasi ( ) S G v t t t dimaa t,,...,c. Dalam hal ii area c maa haya ada satu v t yaitu ( ) S G v sehigga memilii edeata distribusi ormal stadar ( ) 0, ~ N v. Buti Dietahui sebelumya bahwa t memuyai mea da varia ( ) t t S f. ( ) S f f S G v S f f S f S f S f

48 S f ) var( ) ( var var E Sehigga terbuti bahwa ) (0, ~ N σ µ. Statisti uji K adalah uadrat absolut dari v, K v. Buti ( ) S G v ( ) S f f ( ) S ( ) ( ) S S ( ). S. S S S. S

49 . S. S S S ( ) ( ) S ( ) ( ) S ( ) S ( ) K S Sehigga terbuti bahwa ( ) v K. Dega Teorema : Jia terdaat variabel aca ( ), ~ σ µ N X, 0 > σ, maa variabel aca ( ) () ~ χ σ µ X V (Isriyati da Sudaro, 003). Maa K daat diataa berdistribusi chi-uadrat dega derajat bebas sama dega, ~ χ K. Pembelaha dilaua berdasara variabel reditor yag memasimala betwee sum of squared atau jumlah uadrat atar gru (BSS), yag juga memasimala ilai K. Hal ii disebaba area TSS BSS P K... Jia variabel reditor yag mejadi dasar embelaha memuyai BSS

50 masimal maa ilai K utu variabel reditor tersebut juga masimal, dimaa ilai da TSS adalah osta utu semua reditor. Semai besar ilai K meadaa semai sigifia embelaha meeraga erbedaa ilai-ilai dari variabel deede. Setelah dibutia bahwa utu rosedur embelaha gru, statisti uji K megiuti distribusi chi-uadrat, maa selajutya ilai ritis dari K didasara ada ilai ritis dari distribusi χ. Jia K lebih besar dari ilai ritis tersebut (sigifia) maa embelaha daat dilaua. Sebaliya jia K urag dari ilai ritis tersebut maa embelaha dihetia. Tabel. Nilai Kritis dari Statisti Uji K Diambil Berdasara Tabel Chi-Kuadrat Berderajat Bebas Satu Level sig. α 0. α 0.05 α 0.05 α 0.0 α Nilai ritis K Prosedur Pembetua Poho AID Prosedur embetua oho AID adalah sebagai beriut :. Tia reditor yag belum berbetu ategori, ditrasformasia e dalam variabel ategori.. Variabel yag telah diubah e dalam betu ategori, tia variabel dislit e dalam model bier. 3. Hitug jumlah uadrat atar gru (BSS) utu setia model bier yag mugi dari setia reditor 4. Model bier dega BSS masimum dijadia embelah 5. Uji sigifiasi, dega K > χ, α

51 6. Utu tia gru yag terbetu, dihitug jumlah uadrat total-ya (TSS) 7. Gru dega TSS masimum mejadi aret, yaitu yag selajutya dibelah megguaa variabel reditor laiya. 8. Pembelaha dihetia jia tida memeuhi riteria uji sigifiasi. Setelah terbetu diagram oho AID, maa daat dieroleh tiga tie iformasi, yaitu :. Pegelomoa egamata (termial grous) Observasi dielomoa e dalam elomo yag relatif homoge dalam aitaya dega ilai-ilai variabel reditor da variabel deede.. Iterasi da strutur eteraita atar variabel reditor ag dimasud dega iterasi atar variabel reditor disii adalah eraa silag dua variabel reditor dalam emisaha egamata meurut variabel deede. Sedaga yag dimasud dega strutur eteraita atar variabel reditor adalah ecederuga suatu variabel reditor beradaa atau beraita dega variabel reditor laiya. 3. Redusi variabel Tida semua variabel reditor yag diaalisis mucul dalam diagram oho AID, sehigga metode AID daat diguaa utu redusi variabel.

52 BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.. Jeis Data Data yag diguaa dalam eelitia ii adalah data rimer. Data rimer meruaa data yag dieroleh dega meyebara uesioer yag sebelumya telah dilaua egujia validitas da reliabilitas eada 30 resode sebagai samel. 3.. Metode Pegumula Data Metode egumula data ada eelitia ii adalah dega megambil samel dari oulasi da megguaa uesioer sebagai egumul data oo.. Poulasi Kosume eggua layaa teleomuiasi irabel. Dalam hal ii adalah egujug ITC Roxy Mas.. Samel Samel eerima adalah masyaraat eggua layaa teleomuiasi irabel, dalam hal ii adalah egujug ITC Roxy Mas, yag dilaua ada 3 6 Jui 008. Tei egambila samel dilaua dega tei samlig urosive, yaitu tei eetua samel dega ertimbaga tertetu (Sugiyoo, 999). Pertimbaga-ertimbaga tersebut meliuti eemilia osel bagi calo resode, bai dega layaa teologi GSM muu CDMA, da esediaa calo resode mejadi resode. Megigat besarya samel

53 miimum dalam metode ii maa eulis meetua samel sebaya 587 resode. Alasa egambila jumlah samel oleh eulis didasara ada beberaa alasa, diataraya eterbatasa watu, biaya da juga teaga dilihat dari besar da luasya jagaua terhada oulasi Tei Pegumula Data Pegambila data dilaua di ITC Roxy Mas Jaarta yag sebelumya sudah dilaua erijia yag ditadatagai oleh Dea FMIPA UNDIP da telah disetujui iha ITC Roxy Mas Jaarta. Beberaa egujug ditaya esediaaya mejadi resode, jia bersedia survey terhada calo resode tersebut daat dilaua Validitas da Reliabilitas Istrume yag diguaa dalam eelitia harus valid da reliabel area hal ii meruaa syarat utu memeroleh hasil eelitia yag valid da reliabel. Oleh area itu erlu dilaua uji validitas da reliabilitas istrume eelitia. Istrume yag tida valid da reliabel bila diguaa utu eelitia aa meghasila data yag sulit diercaya ebearaya. Hasil eelitia diataa valid bila terdaat esamaa atara data yag terumul dega data yag sesugguhya terjadi ada obye yag diteliti. Sedaga istrume yag valid berarti alat uur yag diguaa utu medaata data itu, daat diguaa utu meguur aa yag heda diuur. Istrume diataa reliabel aabila saat diguaa utu meguur obye yag sama beberaa ali daat meghasila data yag sama (Sugiyoo, 004).

54 Pegujia validitas da reliabilitas dalam eelitia ii adalah dega megguaa validitas iteral da reliabilitas iteral. Sebuah eelitia memilii validitas iteral bila terdaat esesuaia atara bagia bagia istrume dega istrume secara eseluruha. Dega ata lai, setia bagia meduug misi istrume secara eseluruha, yaitu meguga data dari variabel yag dimasud. Pegujia validitas iteral sebuah istrume daat dilaua dega megguaa aalisis bulir, yaitu dega megorelasia sor ada item dega sor ada total item-ya yag erhitugaya megguaa orelasi roduct momet (r). Sor item diagga sebagai ilai X sedaga sor total diagga sebagai ilai. Aabila sor item memilii sor ositif yag sigifia artiya item tersebut daat diguaa sebagai idiator utu meguur variabel tersebut. Hiotesis yag diguaa dalam uji validitas setia item adalah : H 0 : ρ 0 (sor item tida berorelasi ositif dega sor total item / item eryataa tida valid) H : ρ 0 (sor item berorelasi ositif dega sor total item / item Statisti Uji : eryataa valid) r X ( X)( ) ( X) } { X { ( ) } dimaa : r oefisie orelasi X sor item sor total tia item baya observasi

55 Kriteria Uji : Tola H 0 jia r hitug r α, - atau tola H 0 jia robabilitas Dimaa r α, - Nilai ada tabel r roduct momet Setia item yag valid diterusa ada watu uji reliabilitas, sedaga yag tida valid aa dieluara da tida diguaa. Reliabilitas iteral diuji dega megaalisis osistesi item item yag ada ada istrume dega tei tertetu. Istrume dicobaa ada resode haya seali saja. Salah satu tei egujia reliabilitas adalah tei Alha Crobach. Tei ii daat dieroleh dega rumus : α S i Stotal dimaa : baya item uesioer dalam atribut S i ragam dari item uesioer e i S total total ragam dari eseluruha item Dalam aliasiya, reliabilitas diyataa oleh oefisie reliabilitas yag agaya berada dalam retag dari 0 samai dega.00. Semai tiggi oefisie reliabilitas medeati ilai.00 berarti semai tiggi reliabilitas. Koefisie reliabilitas.00 berarti adaya osistesi yag semura ada hasil uur yag bersaguta (Azwar, 997). Tida ada atura husus yag meyataa tiggi oefisie reliabilitas yag diagga memuasa. Tida daat diberia satu aga asti. Hal itu diareaa oefisie reliabilitas yag dieroleh berdasara erhituga terhada data emiris dari seelomo subje ada dasarya haya meruaa estimasi saja dari reliabilitas sesugguhya da haya berlau bagi elomo subje yag dijadia dasar erhituga itu saja.

56 3.5. Istrume Peelitia Tabel 3. Istrume Peelitia No. Nama Variabel Kategori Sala Peguura. CDMA (eggua CDMA) 0. Tida. a Nomial. Usia 0. 5 tahu. > 5 tahu Ordial 3. Pedidia (edidia terahir 0. SD/SMP/SMU. Aademi (D/D/D3) / Pergurua Tiggi Nomial yag ditamata) (S/S/S3) 4. Peerjaa 0. Tida beerja. Beerja Nomial Pedaata (edaata bai 5. yag beerja mauu tida beerja) 0. juta. > juta Ordial Ila/romosi 6. (egaruh ila da 0. Tida. a Nomial romosi) 7. Reomedasi (egaruh reomedasi orag lai) 0. Tida. a Nomial 8. Gaya hidu (ebutuha aa gaya hidu) 9. Alasa utama Iovasi (eiovatifa bila dibadig esaigya) Suara (ualitas suara) Tarif (murah bila dibadig esaigya) Daya jagau (memilii daya jagau yag luas) Keluha (serig megeluh atau tida) Haraa (esesuaia haraa) Customer Service sagat membatu Keuasa (tigat euasa) Liguga (liguga adalah eggua oerator yag sama) Loyalitas (yai utu terus megguaa) Sara (Meyaraa ada orag lai) 0. Tida. a Nomial 0. Baya rea yag megguaa, walauu tarif tida begitu murah. Layaa tarif murah Nomial 0. Kurag iovatif. Palig iovatif Nomial 0. Putus-utus. Jerih & jelas Nomial 0. Tida. a Nomial 0. Tida. a Nomial 0. Tida. a Nomial 0. Sudah. Belum Nomial 0. Sagat membatu. Tida baya membatu Nomial 0. Puas. Tida uas Nomial 0. Tida. a Nomial 0. Tida. a Nomial 0. Tida. a Nomial

57 3.6. Prosedur Aalisis Data Prosedur dalam megaalisis data hasil eelitia adalah sebagai beriut : 9. Tia reditor yag belum berbetu ategori, ditrasformasia e dalam variabel ategori. 0. Variabel yag telah diubah e dalam betu ategori, tia variabel dislit e dalam model bier.. Hitug jumlah uadrat atar gru (BSS) utu setia model bier yag mugi dari setia reditor. Model bier dega BSS masimum dijadia slit (embelah).. Utu tia gru yag terbetu, dihitug jumlah uadrat total-ya (TSS). Gru dega TSS masimum mejadi aret, yaitu yag selajutya dislit megguaa variabel reditor laiya. 3. Hitug roorsi dari jumlah uadrat, BSS P. TSS 4. Hitug K N. P, ilai K ii yag atiya dijadia sebagai statistia uji, K ~ χ. 5. Uji sigifiasi, dega K > χ, α. Jia sigifia maa maa slit daat dilaua, jia tida sigifia maa slit dihetia. 6. Jia gru sudah tida bisa lagi dislit, maa gru ii aa mejadi termial gru. 7. Poho AID telah terbetu. 8. Jia tida semua variabel reditor ada dalam oho AID, maa beberaa variabel reditor tersebut megalami redusi variabel reditor. Aalisis emugia adaya orelasi dega reditor lai.

58 9. Setelah oho AID terbetu, maa daat dilajuta dega megaalisis elomo gru yag homoge (termial grou) da iterasi da eteraita atar variabel reditor. Pejelasa di atas daat disajia dalam betu flowchart sebagai beriut :

59 START Preditor meruaa variabel ategori a Tia reditor dislit e dalam model bier Tida Trasformasia reditor e dalam variabel ategori Hitug BSS utu tia model bier, BSS masimum dijadia embelah (slit) Hitug TSS utu tia gru yag terbetu, TSS masimum mejadi aret, yag selajutya dislit megguaa reditor laiya. Hitug BSS P TSS Hitug K N. P a K > χ, α Tida Slit dihetia, gru mejadi termial gru. Terbetu oho AID Semua reditor ada dalam oho AID. a Aalisis termial gru da iterasi atar reditor. Tida Beberaa reditor yag tida ada megalami redusi variabel. STOP Gambar 3. Flowchart Prosedur Aalisis Data

60 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Pegumula data dalam eelitia ii adalah dega megguaa uesioer sebagai egumul data oo. Dalam meguji eaurata istrume da meguji sejauh maa istrume tersebut daat diercaya maa dilaua uji validitas da reliabilitas dega meyebara 30 uesioer eada masyaraat sebelum dilaua eelitia yag sebearya. Selajutya, aalisis dilajuta dega embahasa oho AID yag dihasila dari uji sigifiasi, egelomoa egamata da aalisis termial gru, iterasi da eteraita atar reditor, da redusi variabel reditor. Aalisis da embahasa lebih lajut adalah sebagai beriut : 4.. Uji Validitas da Reliabilitas Istrume 4... Uji Validitas Hiotesis: H 0 : H : item ertayaa tida valid item ertayaa valid Statisti uji : r ( X)( ) ( X) } X { X { ( ) }

MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL

MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL MENGUJI KEMAKNAAN SAMPEL TUNGGAL 1.1 Uji Biomial 1. Uji esesuaia Chi Kuadrat 1.3 Uji Kesesuaia K-S 1.4 Uji Ideedesi Chi Kuadrat 1.5 Uji Pasti Fisher UJI BINOMIAL Meruaa uji roorsi dalam suatu oulasi Poulasi

Lebih terperinci

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase

Gambar 3.1Single Channel Multiple Phase BAB III MODEL ANTRIAN PADA PEMBUATAN SIM C. Sigle Chael Multiple Phase Sistem atria sigle chael multiple phase merupaa sistem atria dimaa pelagga yag tiba, dapat memasui sistem dega megatri di tempat yag

Lebih terperinci

Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik

Sifat-sifat Fungsi Karakteristik dari Sebaran Geometrik Sifat-sifat Fugsi Karateristi dari Sebara Geometri Dodi Deviato Jurusa Matematia, Faultas MIPA, Uiversitas Adalas Kamus Limau Mais, Padag 563, Sumatera Barat, Idoesia Abstra Fugsi arateristi dari suatu

Lebih terperinci

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG

MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG 0 MACAM-MACAM TEKNIK MEMBILANG ATURAN PERKALIAN Beriut ii diberia sebuah dalil tetag peetua baya susua yag palig sederhaa dalam suatu permasalaha yag beraita dega peluag. Dalil 2.1: ATURAN PERKALIAN SECARA

Lebih terperinci

3. Integral (3) (Integral Tentu)

3. Integral (3) (Integral Tentu) Darublic www.darublic.com. Itegral () (Itegral Tetu).. Luas Sebagai Suatu Itegral. Itegral Tetu Itegral tetu meruaa itegral ag batas-batas itegrasia jelas. Kose dasar dari itegral tertetu adalah luas bidag

Lebih terperinci

Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat

Perluasan Uji Kruskal Wallis untuk Data Multivariat Statistia, Vol. No., Mei Perluasa Uji Krusal Wallis utu Data Multivariat TETI SOFIA YANTI Program Studi Statistia, Uiversitas Islam Badug, Jl. Purawarma No. Badug. E-mail: buitet@yahoo.com ABSTAK Adaia

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C.

BAB II LANDASAN TEORI. gamma, fungsi likelihood, dan uji rasio likelihood. Misalkan dilakukan percobaan acak dengan ruang sampel C. BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ii aa dibahas teori teori yag meduug metode upper level set sca statistics, atara lai peubah aca, distribusi gamma, fugsi gamma, fugsi lielihood, da uji rasio lielihood.

Lebih terperinci

x x x1 x x,..., 2 x, 1

x x x1 x x,..., 2 x, 1 0.4 Variasi Kaoi amel Da Korelasi Kaoi amel amel aca dari observasi ada masig-masig variabel dari ( + q) variabel (), () daat digabuga edalam (( + q) ) data matris,,..., dimaa (0-5) Adau vetor rata-rata

Lebih terperinci

UNIVERSITAS INDONESIA DISTRIBUSI BANYAK SINGGAH DARI SUATU RANDOM WALK DAN UJI KERANDOMAN SKRIPSI RANTI NUGRAHENI

UNIVERSITAS INDONESIA DISTRIBUSI BANYAK SINGGAH DARI SUATU RANDOM WALK DAN UJI KERANDOMAN SKRIPSI RANTI NUGRAHENI UNIVERSITAS INDONESIA DISTRIBUSI BANYAK SINGGAH DARI SUATU RANDOM WALK DAN UJI KERANDOMAN SKRIPSI RANTI NUGRAHENI 35475 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM PROGRAM STUDI SARJANA MATEMATIKA DEPOK

Lebih terperinci

TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS

TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS Jural Matematia Vol.6 No. November 6 [ 5 : ] TEOREMA CAYLEY-HAMILTON SEBAGAI SALAH SATU METODE DALAM PENGHITUNGAN FUNGSI MATRIKS Ooy Rohaei Jurusa Matematia, UNISBA, Jala Tamasari No, Badug,6, Idoesia

Lebih terperinci

MODUL BARISAN DAN DERET

MODUL BARISAN DAN DERET MODUL BARISAN DAN DERET SEMESTER 2 Muhammad Zaial Abidi Persoal Blog http://meetabied.wordpress.com BAB I. PENDAHULUAN A. Desripsi Dalam modul ii, ada aa mempelajari pola bilaga, barisa, da deret diidetifiasi

Lebih terperinci

Representasi sinyal dalam impuls

Representasi sinyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls Represetasi siyal dalam impuls adalah siyal yag diyataa sebagai fugsi dari impuls atau sebagai umpula dari impuls-impuls. Sembarag siyal disret dapat diyataa sebagai pejumlaha

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain.

BARISAN DAN DERET. U n = suku ke-n Contoh: Barisan bilangan asli, bilangan genap, bilangan ganjil, dan lain-lain. BARIAN DAN DERET A. Barisa Barisa adalah uruta bilaga yag memilii atura tertetu. etiap bilaga pada barisa disebut suu barisa yag dipisaha dega lambag, (oma). Betu umum barisa:,, 3, 4,, dega: = suu pertama

Lebih terperinci

MAKALAH TEOREMA BINOMIAL

MAKALAH TEOREMA BINOMIAL MAKALAH TEOREMA BINOMIAL Disusu utu memeuhi tugas mata uliah Matematia Disrit Dose Pegampu : Dr. Isaii Rosyida, S.Si, M.Si Rombel B Kelompo 2 1. Wihdati Martalya (0401516006) 2. Betha Kuria S. (0401516012)

Lebih terperinci

MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia?

MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK. Masalah 1 Terdapat berapa carakah kita dapat memilih 2 baju dari 20 baju yang tersedia? Kartia Yuliati, SPd, MSi MASALAH DAN ALTERNATIF JAWABAN DALAM MATEMATIKA KOMBINATORIK Masalah Terdapat berapa caraah ita dapat memilih baju dari 0 baju yag tersedia? Cara Misala baju diberi omor dari sampai

Lebih terperinci

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5

Mata Kuliah : Matematika Diskrit Program Studi : Teknik Informatika Minggu ke : 5 Mata Kuliah : Matematia Disrit Program Studi : Tei Iformatia Miggu e : 5 KOMBINATORIAL PENDAHULUAN Persoala ombiatori bua merupaa persoala baru dalam ehidupa yata. Baya persoala ombiatori sederhaa telah

Lebih terperinci

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu

Lebih terperinci

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG)

PEMBAHASAN SOAL OSN MATEMATIKA SMP TINGKAT PROPINSI 2011 OLEH :SAIFUL ARIF, S.Pd (SMP NEGERI 2 MALANG) PEMBAHASAN SOAL OLIMPIADE SAINS NASIONAL SMP A. ISIAN SINGKAT SELEKSI TINGKAT PROPINSI TAHUN 011 BIDANG STUDI MATEMATIKA WAKTU : 150 MENIT 1. Jia x adalah jumlah 99 bilaga gajil terecil yag lebih besar

Lebih terperinci

1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi

1) Leptokurtik Merupakan distribusi yang memiliki puncak relatif tinggi Statisti Desriptif Keruciga atau Kurtosis Pegertia Kurtosis Peguura urtosis (peruciga) sebuah distribusi teoritis adaalaya diamaam peguura eses (excess) dari sebuah distribusi Sebearya urtosis bisa diaggap

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG MASALAH

BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG MASALAH BAB ENDAHULUAN. LATAR BELAKANG MASALAH Dalam kehidua yata, sejumlah feomea daat diikirka sebagai ercobaa yag mecaku sederata egamata yag berturut-turut da buka satu kali egamata. Umumya, tia egamata dalam

Lebih terperinci

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K)

PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) JMP : Volume 4 Nomor 1, Jui 2012, hal. 41-50 PEMBUKTIAN SIFAT RUANG BANACH PADA D(K) Malahayati Program Studi Matematia Faultas Sais da Teologi UIN Sua Kalijaga malahayati_01@yahoo.co.id ABSTRACT. I this

Lebih terperinci

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka

Deret Positif. Dengan demikian, S = 1: Kemudian untuk deret lain, misalkan L = : Maka oi eswa (fmipa-itb) Deret Positif Deret (ta berhigga) adalah ugapa berbetu a + a + a 3 + a 4 + dega a i disebut suu. Pejumlaha ii berbeda dega pejumlaha dua, tiga, atau berhigga bilaga. Maa, ita perlu

Lebih terperinci

MODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng

MODUL 1.03 DINAMIKA PROSES. Oleh : Ir. Tatang Kusmara, M.Eng MODUL 1.03 DINMIK PROSES Ole : Ir. Tatag Kusmara, M.Eg LBORTORIUM OPERSI TEKNIK KIMI JURUSN TEKNIK KIMI UNIVERSITS SULTN GENG TIRTYS CILEGON BNTEN 2008 2 Modul 1.03 DINMIK PROSES I. Pedaulua Dalam bidag

Lebih terperinci

1. Integral (1) Pembahasan yang akan kita lakukan hanya mengenai bentuk persamaan diferensial seperti contoh yang pertama.

1. Integral (1) Pembahasan yang akan kita lakukan hanya mengenai bentuk persamaan diferensial seperti contoh yang pertama. Darublic www.darublic.com 1. Itegral (1) (Macam Itegral, Pedeata Numeri) Sudarato Sudirham Dalam bab sebeluma, ita memelajari salah satu bagia utama alulus, aitu alulus diferesial. Beriut ii ita aa membahas

Lebih terperinci

FUNCTIONALLY SMALL RIEMANN SUMS (FSRS) DAN ESSENTIALLY SMALL RIEMANN SUMS (ESRS) FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCKn. p )

FUNCTIONALLY SMALL RIEMANN SUMS (FSRS) DAN ESSENTIALLY SMALL RIEMANN SUMS (ESRS) FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCKn. p ) βeta -ISSN: 85-5893 e-issn: 54-458 Vol. 3 No. (Noember), Hal. 79-89 βeta DOI: htt://dx.doi.org/.44/betajtm.v9i.7 FUNCTIONALLY SMALL RIMANN SUMS (FSRS) DAN SSNTIALLY SMALL RIMANN SUMS (SRS) FUNGSI TRINTGRAL

Lebih terperinci

BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE)

BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) BAB V RANDOM VARIATE GENERATOR (PEMBANGKIT RANDOM VARIATE) 5.1. Pembagit Radom Variate Disrit Suatu Radom Variate diartia sebagai ilai suatu radom variate yag mempuyai distribusi tertetu. Utu megambil

Lebih terperinci

ANALISIS KESALAHAN Deskripsi : Objektif : 6.1 Pendahuluan 6.2 Koefesien Kesalahan Statik

ANALISIS KESALAHAN Deskripsi : Objektif : 6.1 Pendahuluan 6.2 Koefesien Kesalahan Statik 96 VI ANALISIS ESALAHAN Desrisi : Bab ii memberia gambara tetag aalisis esalaha da eeaa ada sistem edali yag terdiri dari oefesie esalaha stati, oefesie esalaha diami da aalisis eeaa sistem Objetif : Memahami

Lebih terperinci

UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALPHA CRONBACH SKRIPSI JANUARINA ANGGRIANI

UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALPHA CRONBACH SKRIPSI JANUARINA ANGGRIANI UNIVERSITAS INDONESIA META-ANALISIS UNTUK RELIABILITAS SUATU ALAT UKUR BERDASARKAN KOEFISIEN ALHA CRONBACH SKRISI JANUARINA ANGGRIANI 080655 FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU ENGETAHUAN ALAM ROGRAM STUDI SARJANA

Lebih terperinci

Pertemuan Ke-11. Teknik Analisis Komparasi (t-test)_m. Jainuri, M.Pd

Pertemuan 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 terperinci

Model Antrian Multi Layanan

Model Antrian Multi Layanan Jural Gradie Vol. No. Juli : 8- Model Atria Multi Layaa Sisa Yosmar Jurusa Matematia, Faultas Matematia da Ilmu egetahua Alam, Uiversitas Begulu, Idoesia Diterima 9 April; Disetujui 8 Jui Abstra - Salah

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Tempat da Watu Peelitia Peelitia megeai Kepuasa Kosume Restora Gampoeg Aceh, dilasaaa pada bula Mei 2011 higga Jui 2011. Restora Gampoeg Aceh, bertempat di Jl Pajajara, Batarjati,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28

BAB III METODE PENELITIAN. penelitian yaitu PT. Sinar Gorontalo Berlian Motor, Jl. H. B Yassin no 28 5 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Lokasi Peelitia da Waktu Peelitia Sehubuga dega peelitia ii, lokasi yag dijadika tempat peelitia yaitu PT. Siar Gorotalo Berlia Motor, Jl. H. B Yassi o 8 Kota Gorotalo.

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya peningkatan

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya peningkatan BAB III METODE PENELITIAN A. Desai Peelitia Peelitia ii bertujua utu megetahui ada tidaya peigata emampua siswa dalam pealara setelah megguaa model pembelajara berbasis masalah terstrutur dalam pembelajara

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB 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 terperinci

Pengujian Hipotesis. 1/26/2010 Pengujian Hipotesis 1

Pengujian Hipotesis. 1/26/2010 Pengujian Hipotesis 1 Pegujia Hiotesis /6/00 Pegujia Hiotesis Estimasi da Pegujia Pada ertemua sebelumya, samel diguaka utuk membuat estimasi iterval ilai arameter oulasi berdasarka suatu robabilitas keyakia yag kita tetuka.

Lebih terperinci

Bab 16 Integral di Ruang-n

Bab 16 Integral di Ruang-n Catata Kuliah MA3 Kalulus Elemeter II Oi Neswa,Ph.D., Departeme Matematia-ITB Bab 6 Itegral di uag- Itegral Gada atas persegi pajag Itegral Berulag Itegral Gada atas Daerah sebarag Itegral Gada Koordiat

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Risio Operasioal.1.1 Defiisi Dewasa ii risio operasioal semai diaui sebagai salah satu fator uci yag perlu dielola da dicermati oleh para pelau usaha, hususya di bidag jasa euaga.

Lebih terperinci

Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit

Sinyal dan Sistem Waktu Diskrit ET 3005 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit EL 5155 Pengolahan Sinyal Waktu Diskrit Siyal da Sistem Watu Disrit ET 35 Pegolaha Siyal Watu Disrit EL 5155 Pegolaha Siyal Watu Disrit Effria Yati Hamid 1 2 Siyal da Sistem Watu Disrit 2.1 Siyal Watu Disrit 2.1.1 Pegertia Siyal Watu Disrit

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur 0 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Lokasi da Waktu Peelitia Peelitia ii dilakuka di SMA Negeri Way Jepara Kabupate Lampug Timur pada bula Desember 0 sampai Mei 03. B. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia

Lebih terperinci

Statistika 2. Pengujian Hipotesis. 1. Pendahuluan. Topik Bahasan: Oleh : Edi M. Pribadi, SP., MSc.

Statistika 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 terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan

BAB 2 LANDASAN TEORI. lebar pita sinyal tersebut. Pada kebanyakan aplikasi, termasuk kamera digital video dan BAB LADASA TEORI Teorema Shao-yquist meyataa agar tida ada iformasi yag hilag etia pecuplia siyal, maa ecepata pecuplia harus miimal dua ali dari lebar pita siyal tersebut. Pada ebayaa apliasi, termasu

Lebih terperinci

MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI

MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI Vol. 11, No. 1, 45-55, Juli 2014 MASALAH DISTRIBUSI BOLA KE DALAM WADAH SEBAGAI FUNGSI ATAU KUMPULAN FUNGSI Fauziah Baharuddi 1, Loey Haryato 2, Nurdi 3 Abstra Peulisa ii bertujua utu medapata perumusa

Lebih terperinci

Peluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes

Peluang Suatu Kejadian, Kaidah Penjumlahan, Peluang Bersyarat, Kaidah Perkalian dan Kaidah Baiyes eluag uatu Kejadia, Kaidah ejumlaha, eluag ersyarat, Kaidah eralia da Kaidah aiyes.eluag uatu Kejadia Defiisi : eluag suatu ejadia adalah jumlah peluag semua titi otoh dalam. Dega demiia : 0 (), ( ) =

Lebih terperinci

1. Pendahuluan. Materi 3 Pengujuan Hipotesis

1. 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 terperinci

BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi

BAB III TAKSIRAN PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI NONRESPON. Dalam bab ini akan dibahas penaksiran proporsi populasi jika terjadi BAB III TAKSIRA PROPORSI POPULASI JIKA TERJADI ORESPO Dalam bab ii aa dibaas peasira proporsi populasi jia terjadi orespo da dilaua allba sebaya t ali. Selai itu, juga aa dibaas peetua uura sampel yag

Lebih terperinci

TEOREMA KEKONVERGENAN FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK- KURZWEIL SERENTAK DAN FUNGSI BERSIFAT LOCALLY SMALL RIEMANN SUMS (LSRS) DARI RUANG EUCLIDE

TEOREMA KEKONVERGENAN FUNGSI TERINTEGRAL HENSTOCK- KURZWEIL SERENTAK DAN FUNGSI BERSIFAT LOCALLY SMALL RIEMANN SUMS (LSRS) DARI RUANG EUCLIDE Teorema Keovergea Fugsi Teritegral Hestoc(Aiswita) TORMA KKONVRGNAN FUNGSI TRINTGRAL HNSTOCK- KURZWIL SRNTAK DAN FUNGSI BRSIFAT LOCALLY SMALL RIMANN SUMS (LSRS) DARI RUANG UCLID K RUANG BARISAN Aiswita,

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT. Pedahulua Pembahasa tetag deret takhigga sebagai betuk pejumlaha suku-suku takhigga memegag peraa petig dalam fisika. Pada bab ii aka dibahas megeai pegertia deret da

Lebih terperinci

PEMODELAN LAMA PEMBERIAN ASI EKSKLUSIF PADA RUMAH TANGGA MISKIN DENGAN METODE REGRESI POHON DI PROVINSI SULAWESI TENGAH

PEMODELAN LAMA PEMBERIAN ASI EKSKLUSIF PADA RUMAH TANGGA MISKIN DENGAN METODE REGRESI POHON DI PROVINSI SULAWESI TENGAH PEMODELAN LAMA PEMBERIAN ASI EKSKLUSIF PADA RUMAH TANGGA MISKIN DENGAN METODE REGRESI POHON DI PROVINSI SULAWESI TENGAH Yermia Firma Setiawirawa da Dr. Bambag Widjaaro Oto, S.Si, M.Si Mahasiswa Jurusa

Lebih terperinci

Praktikum Perancangan Percobaan 9

Praktikum Perancangan Percobaan 9 Praktikum Peracaga Percobaa 9 PRAKTIKUM RANCANGAN ACAK LENGKAP A. Tujua Istruksioal Khusus Mahasiswa diharaka mamu: a. Megguaka kalkulator utuk meyelesaika aalisis ragam RAL b. Megguaka kalkulator ada

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Atau. Pengujian hipotesis uji dua pihak:

PENGUJIAN 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 terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain

BAB III METODE PENELITIAN. Dalam melakukan penelitian, terlebih dahulu menentukan desain BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Dalam melakuka peelitia, terlebih dahulu meetuka desai peelitia yag aka diguaka sehigga aka mempermudah proses peelitia tersebut. Desai peelitia yag diguaka

Lebih terperinci

Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier

Aplikasi Sistem Orthonormal Di Ruang Hilbert Pada Deret Fourier Apliasi Sistem Orthoormal Di Ruag Hilbert Pada Deret Fourier A 7 Fitriaa Yuli S. FMIPA UNY Abstra Ruag hilbert aa dibahas pada papper ii. Apliasi system orthoormal aa diaji da aa diapliasia pada ruahg

Lebih terperinci

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LOKET PENDAFTARAN PASIEN DI PUSKESMMAS PADANG PASIR KECAMATAN PADANG BARAT

ANALISIS SISTEM ANTRIAN PADA LOKET PENDAFTARAN PASIEN DI PUSKESMMAS PADANG PASIR KECAMATAN PADANG BARAT Jural Sais da Tekologi Vol 7 o 2, Desember 27 ANALISIS SISTEM ANTRIAN ADA LOKET ENDAFTARAN ASIEN DI USKESMMAS ADANG ASIR KECAMATAN ADANG BARAT Ali Suta Nasutio, Seira Mutia 2 Tekik Idustri Sekolah Tiggi

Lebih terperinci

PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR

PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR Jural Tei da Ilmu Komputer PERBANDINGAN PENDEKATAN SEPARABLE PROGRAMMING DENGAN THE KUHN-TUCKER CONDITIONS DALAM PEMECAHAN MASALAH NONLINEAR Budi Marpaug Faultas Tei da Ilmu Komputer Jurusa Tei Idustri

Lebih terperinci

JENIS PENDUGAAN STATISTIK

JENIS PENDUGAAN STATISTIK ENDUGAAN STATISTIK ENDAHULUAN Kosep pedugaa statistik diperluka utuk membuat dugaa dari gambara populasi. ada pedugaa statistik dibutuhka pegambila sampel utuk diaalisis (statistik sampel) yag ati diguaka

Lebih terperinci

Konvolusi pada Distribusi dengan Support Kompak

Konvolusi pada Distribusi dengan Support Kompak Prosidig SI MaNIs (Semiar Nasioal Itegrasi Matematia da Nilai Islami) Vol1, No1, Juli 2017, Hal 453-457 p-issn: 2580-4596; e-issn: 2580-460X Halama 453 Kovolusi pada Distribusi dega Support Kompa Cythia

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 36 BAB III METODE PENELITIAN A. Racaga Peelitia 1. Pedekata Peelitia Peelitia ii megguaka pedekata kuatitatif karea data yag diguaka dalam peelitia ii berupa data agka sebagai alat meetuka suatu keteraga.

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan.

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di MTs Muhammadiyah 1 Natar Lampung Selatan. 9 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi Da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di MTs Muhammadiyah Natar Lampug Selata. Populasiya adalah seluruh siswa kelas VIII semester geap MTs Muhammadiyah Natar Tahu Pelajara

Lebih terperinci

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

BAB III METODE PENELITIAN. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah penelitian korelasi, BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah peelitia korelasi, yaitu suatu metode yag secara sistematis meggambarka tetag hubuga pola asuh orag tua dega kosep

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya.

BAB 1 PENDAHULUAN. Analisis regresi menjadi salah satu bagian statistika yang paling banyak aplikasinya. BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Aalisis regresi mejadi salah satu bagia statistika yag palig bayak aplikasiya. Aalisis regresi memberika keleluasaa kepada peeliti utuk meyusu model hubuga atau pegaruh

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. 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 terperinci

BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET

BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET BAB 6 NOTASI SIGMA, BARISAN DAN DERET A RINGKASAN MATERI. Notasi Sigma Diberia suatu barisa bilaga, a, a,..., a. Lambag deret tersebut, yaitu: a = a + a +... + a a meyataa jumlah suu pertama barisa Sifat-sifat

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. persamaan yang mengandung diferensial. Persamaan diferensial

BAB II LANDASAN TEORI. persamaan yang mengandung diferensial. Persamaan diferensial 5 BAB II LANDASAN TEORI A. Persamaa Diferesial Dari ata persamaa da diferesial, dapat diliat bawa Persamaa Diferesial beraita dega peelesaia suatu betu persamaa ag megadug diferesial. Persamaa diferesial

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah.

BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN. Perumusan - Sasaran - Tujuan. Pengidentifikasian dan orientasi - Masalah. BAB III METODOLOGI DAN PELAKSANAAN PENELITIAN 3.1. DIAGRAM ALIR PENELITIAN Perumusa - Sasara - Tujua Pegidetifikasia da orietasi - Masalah Studi Pustaka Racaga samplig Pegumpula Data Data Primer Data Sekuder

Lebih terperinci

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

3 METODE PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran 3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian 19 3 METODE PENELITIAN 3.1 Keragka Pemikira Secara rigkas, peelitia ii dilakuka dega tiga tahap aalisis. Aalisis pertama adalah megaalisis proses keputusa yag dilakuka kosume dega megguaka aalisis deskriptif.

Lebih terperinci

Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Maret 2016 Volume 10 Nomor 1 Hal

Jurnal Ilmu Matematika dan Terapan Maret 2016 Volume 10 Nomor 1 Hal Jural Ilmu Matematia da Terapa Maret 16 Volume 1 Nomor 1 Hal. 61 68 ANALISIS FAKTOR-FAKTOR YANG MEMPERNGARUHI KANKER LEHER RAHIM DI KOTA AMBON DENGAN MENGGUNAKAN REGRESI LOGISTIK BINER (Studi asus: Pasie

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN 6 BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Meurut Kucoro (003:3): Peelitia ilmiah merupaka usaha utuk megugkapka feomea alami fisik secara sistematik, empirik da rasioal. Sistematik artiya proses yag

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN Desain Penelitian Penelitian ini di lakukan dengan pendekatan kuantitatif dengan didukung pendekatan kualitatif berupa

METODE PENELITIAN Desain Penelitian Penelitian ini di lakukan dengan pendekatan kuantitatif dengan didukung pendekatan kualitatif berupa METODE PENELITIAN Desai Peelitia Peelitia ii di lakuka dega pedekata kuatitatif dega didukug pedekata kualitatif berupa catata-catata lapaga (feeld ote) yag medukug iformasi dari arasumber. Peelitia yag

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI START. Baca Input Data γ, c, φ, x 1, y 1, x 2, y 2, x 3, y 3, x 4, y 4, D. Menghitung FK Manual. Tidak.

BAB III METODOLOGI START. Baca Input Data γ, c, φ, x 1, y 1, x 2, y 2, x 3, y 3, x 4, y 4, D. Menghitung FK Manual. Tidak. BAB III METODOLOGI 3.. ALUR PROGRAM (FLOW CHART) Seerti telah dijelaska sebelumya, bahwa tujua dari eelitia ii adalah utuk megaalisis suatu kasus stabilitas lereg. Aalisis stabilitas lereg tergatug ada

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi,

III. METODE PENELITIAN. Variabel X merupakan variabel bebas adalah kepemimpinan dan motivasi, 7 III. METODE PENELITIAN 3.1 Idetifikasi Masalah Variabel yag diguaka dalam peelitia ii adalah variabel X da variabel Y. Variabel X merupaka variabel bebas adalah kepemimpia da motivasi, variabel Y merupaka

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di SMA Negeri 1 Way Jepara Kabupaten Lampung Timur

III. 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 terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. data dalam penelitian ini termasuk ke dalam data yang diambil dari Survei Pendapat BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Jeis da Sumber Data Jeis peelitia yag aka diguaka oleh peeliti adalah jeis peelitia Deskriptif. Dimaa jeis peelitia deskriptif adalah metode yag diguaka utuk memperoleh

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA Statistical Proses Control Control Chart

TINJAUAN PUSTAKA Statistical Proses Control Control Chart TINJAUAN PUTAKA tatistical Proses Cotrol tatistical Proses Cotrol adalah salah satu cabag ilu statistia yag eelajari tetag eeraa tei statistia utu eguur da egaalisis variasi yag terjadi selaa roses rodusi

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian

BAB I PENDAHULUAN. Matematika merupakan suatu ilmu yang mempunyai obyek kajian BAB I PENDAHULUAN A. Latar Belakag Masalah Matematika merupaka suatu ilmu yag mempuyai obyek kajia abstrak, uiversal, medasari perkembaga tekologi moder, da mempuyai pera petig dalam berbagai disipli,

Lebih terperinci

Penggunaan Transformasi z

Penggunaan Transformasi z Pegguaa Trasformasi pada Aalisa Respo Freuesi Sistem FIR Oleh: Tri Budi Satoso E-mail:tribudi@eepis-its.eduits.edu Lab Siyal,, EEPIS-ITS ITS /3/6 osep pemiira domais of represetatio Domai- discrete time:

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua

Lebih terperinci

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan

REGRESI 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 terperinci

BAB III 1 METODE PENELITAN. Penelitian dilakukan di SMP Negeri 2 Batudaa Kab. Gorontalo dengan

BAB 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 terperinci

Penulis: Penilai: Editor: Ilustrator: Dra. Puji Iryanti, M.Sc. Ed. Al. Krismanto, M.Sc. Sri Purnama Surya, S.Pd, M.Si. Fadjar N. Hidayat, S.Si.,M.Ed.

Penulis: Penilai: Editor: Ilustrator: Dra. Puji Iryanti, M.Sc. Ed. Al. Krismanto, M.Sc. Sri Purnama Surya, S.Pd, M.Si. Fadjar N. Hidayat, S.Si.,M.Ed. PAKET FASILITASI PEMBERDAYAAN KKG/MGMP MATEMATIKA Pembelajara Barisa, Deret Bilaga da Notasi Sigma di SMA Peulis: Dra. Puji Iryati, M.Sc. Ed. Peilai: Al. Krismato, M.Sc. Editor: Sri Purama Surya, S.Pd,

Lebih terperinci

STATISTICS. Hanung N. Prasetyo Week 11 TELKOM POLTECH/HANUNG NP

STATISTICS. 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 terperinci

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai

Pedahulua 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 terperinci

Modul Kuliah statistika

Modul 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 terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas distribusi normal dan distribusi normal baku, penaksir takbias μ dan σ,

BAB II TINJAUAN PUSTAKA. membahas distribusi normal dan distribusi normal baku, penaksir takbias μ dan σ, BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Dalam peulisa materi poo dari sripsi ii diperlua beberapa teori-teori yag meduug, yag mejadi uraia poo pada bab ii. Uraia dimulai dega membahas distribusi ormal da distribusi

Lebih terperinci

STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS

STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS (Tati Octavia et al.) STUDI TENTANG PETA KENDALI p YANG DISTANDARISASI UNTUK PROSES PENDEK KUALITAS Tati Octavia Dose Faultas

Lebih terperinci

Pendekatan Teori Antrian : Kasus Nasabah Bank pada Pukul WIB di Bank BNI 46 Cabang Bengkulu

Pendekatan Teori Antrian : Kasus Nasabah Bank pada Pukul WIB di Bank BNI 46 Cabang Bengkulu Jural Gradie Vol. No. Juli 5 : 9-97 edeata Teori Atria : Kasus Nasabah Ba pada uul 8.-. WIB di Ba BNI 46 Cabag Begulu Fahri Faisal Jurusa Matematia, Faultas Matematia da Ilmu egetahua Alam, Uiversitas

Lebih terperinci

SEBARAN t dan SEBARAN F

SEBARAN 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 terperinci

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan waktu 4.2. Jenis dan Sumber Data 4.3 Metode Pengumpulan Data

IV 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 terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah BAB ENDAHULUAN. Latar Belakag Masalah Dalam kehidupa yata, hampir seluruh feomea alam megadug ketidak pastia atau bersifat probabilistik, misalya pergeraka lempega bumi yag meyebabka gempa, aik turuya

Lebih terperinci

Penerapan Algoritma Dijkstra dalam Pemilihan Trayek Bus Transjakarta

Penerapan Algoritma Dijkstra dalam Pemilihan Trayek Bus Transjakarta Peerapa Algoritma Dijstra dalam Pemiliha Traye Bus Trasjaarta Muhammad Yafi 504 Program Studi Tei Iformatia Seolah Tei Eletro da Iformatia Istitut Teologi Badug, Jl. Gaesha 0 Badug 40, Idoesia 504@std.stei.itb.ac.id

Lebih terperinci

PEMANFAATAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) UNTUK MERAMALKAN DEBIT PUNCAK PADA DAERAH ALIRAN SUNGAI

PEMANFAATAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR) UNTUK MERAMALKAN DEBIT PUNCAK PADA DAERAH ALIRAN SUNGAI PEMANFAATAN METODE GEOGRAPHICALLY WEIGHTED REGRESSION (GWR UNTUK MERAMALKAN DEBIT PUNCAK PADA DAERAH ALIRAN SUNGAI Nur Atiah* Abstra : Debit uca daerah alira sugai diegaruhi beberaa fator, salah satu fator

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Tujua Peelitia Peelitia ii bertujua utuk megetahui apakah terdapat perbedaa hasil belajar atara pegguaa model pembelajara Jigsaw dega pegguaa model pembelajara Picture ad Picture

Lebih terperinci

PENDAHULUAN. Statistika penyajian DATA untuk memperoleh INFORMASI penafsiran DATA. Data (bentuk tunggal : Datum ) : ukuran suatu nilai

PENDAHULUAN. Statistika penyajian DATA untuk memperoleh INFORMASI penafsiran DATA. Data (bentuk tunggal : Datum ) : ukuran suatu nilai 1. Pegertia Statistika PENDAHULUAN Statistika berhubuga dega peyajia da peafsira kejadia yag bersifat peluag dalam suatu peyelidika terecaa atau peelitia ilmiah. Statistika peyajia DATA utuk memperoleh

Lebih terperinci

Pemilihan Kapasitas Dan Lokasi Optimal Kapasitor Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listrik

Pemilihan Kapasitas Dan Lokasi Optimal Kapasitor Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listrik ELECTRICIAN Jural Reayasa da Teologi Eletro 0 Pemiliha Kapasitas Da Loasi Optimal Paralel Pada Sistem Distribusi Daya Listri Osea Zebua Jurusa Tei Eletro, Faultas Tei, Uiversitas Lampug Jl. Prof. Sumatri

Lebih terperinci

MODUL BARISAN DAN DERET

MODUL BARISAN DAN DERET MODUL BARISAN DAN DERET KELAS XII. IPS SEMESTER I Oleh : Drs. Pudjul Prijoo ( http://vidyagata.wordpress.co ) SMA NEGERI 6 Jala Mayje Sugoo 58 Malag Telp./Fax : (034) 75036 E-Mail : sa6_alag@yahoo.co.id

Lebih terperinci

BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA

BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA BAHAN AJAR DIKLAT GURU MATEMATIKA DEPARTEMEN PENDIDIKAN NASIONAL DIREKTORAT JENDERAL PENDIDIKAN DASAR DAN MENENGAH DIREKTORAT PENDIDIKAN MENENGAH KEJURUAN 005 DAFTAR ISI Kata Pegatar.. i Daftar Isi...

Lebih terperinci

Metode Perhitungan Grafik Dalam Geolistrik Tahanan Jenis Bumi Dengan Derajat Pendekatan Satu

Metode Perhitungan Grafik Dalam Geolistrik Tahanan Jenis Bumi Dengan Derajat Pendekatan Satu Metode Perhituga Grafi.. P. Maurug Metode Perhituga Grafi Dalam Geolistri Tahaa Jeis Bumi Dega Derajat Pedeata Satu Posma Maurug Jurusa Fisia, FMIPA Uiversitas Lampug Jl. S. Brojoegoro No. Badar Lampug

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Objek Peelitia Dalam peelitia ii, pegambila da peroleha data dilakuka di UKM. Bakso Solo, Bakauhei, Lampug Selata. Utuk pegukura kualitas pelayaa, objek yag diteliti adalah

Lebih terperinci

UKURAN PEMUSATAN UKURAN PENYEBARAN

UKURAN 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

LAMPIRAN 1. Kuesioner Pretest 30 Responden KUESIONER

LAMPIRAN 1. Kuesioner Pretest 30 Responden KUESIONER 83 LAMIRAN Kuesioer retest 3 Respode No. Respode :... KUESIONER Saya adalah Mahasiswa Uiversitas Esa Uggul Fakultas Ekoomi Jurusa Maajeme yag berfokus pada bidag emasara, eelitia ii dilakuka dalam ragka

Lebih terperinci

Bab III Metoda Taguchi

Bab III Metoda Taguchi Bab III Metoda Taguchi 3.1 Pedahulua [2][3] Metoda Taguchi meitikberatka pada pecapaia suatu target tertetu da meguragi variasi suatu produk atau proses. Pecapaia tersebut dilakuka dega megguaka ilmu statistika.

Lebih terperinci