CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS UNTUK MELIHAT KARAKTERISTIK CALON INVESTOR POTENSIAL PT BURSA EFEK INDONESIA DI JAWA TIMUR
|
|
- Suryadi Sasmita
- 7 tahun lalu
- Tontonan:
Transkripsi
1 Prosdng Semnar asona Penean, Penddan dan Penerapan MIPA Fauas MIPA, Unversas eger Yogyaara, 6 Me 009 COFIGURAL FREQUECY AALYSIS UTUK MELIHAT KARAKTERISTIK CALO IVESTOR POTESIAL PT BURSA EFEK IDOESIA DI JAWA TIMUR RESA SEPTIAI POTOH Jurusan Sasa FMIPA Unversas Padadaran J Bandung-Sumedang Km Janangor Ema : echachcha@yahoocom Absra Confgura Frequency Anayss (CFA) adaah saah sau meode yang dgunaan unu menganass daa aegor Banya meode yang dgunaan daam mempeaar poa asosas anara seeompo varabe aegor seper og-near dan regres ogs Pada pengapasannya, edua meode ersebu mempunya perbedaan dengan meode CFA Daam CFA, parameer buanah fous dar penguan yang dauan sera da meha apaah suau mode sudah dapa meneasan daa dengan ba seper yang erdapa pada meode og-near Ha an yang menad perbedaan anara CFA dan Lognear adaah bahwa CFA da hanya meha adanya hubungan anara varabe-varabe erenu yang basanya menad oupu pada mode Log-near eap uga ebh memperhaan pada onfguras-onfguras mana yang sang beraan sau sama an Daam pengapasannya, meode n aan dgunaan unu mengeahu secara eas araers dar caon nvesor poensa PT Bursa Efe Indonesa d daerah Jawa Tmur Kaa Kunc: Confgura Frequency Anayss, CFA, Daa Kaegor, Resa Sepan Ponoh PEDAHULUA Saah sau fenomena yang serng a ama adaah eradnya suau eadan d uar apa yang a harapan Banya eadan erad da sesua dengan apa yang sudah dpredsan, seper msanya cuaca yang da menenu, preds umah wsaawan yang berbeda auh dengan umah yang sudah dperraan, nvesor pasar moda yang ernyaa serng berubah-ubah umah dan avasnya, dan sebaganya Konds seper n peru dangan ebh anu apaah fenomena ersebu secara sgnfan memang benar adanya sera peru uga dpran aernaf penyeesaan masaah yang dapa dauan Pendeaan yang serng dauan adaah meha poa asosas danara faor-faor yang ada Daa aegor serng dgunaan daam penean-penean ersebu Saah sau fenomena yang menar unu dpeaar adaah duna pasar moda Seper yang a eahu bahwa pasar moda d Indonesa beum erau banya dmna Dar daa sub-reenng d Kusodan, deahu bahwa umah nvesor Indonesa saa n hanya sear nvesor Bandngan dengan Sngapura yang mempunya pendudu sear 3 ua wa eap mempunya nvesor sebanya ua-an (urang ebh sebesar 33%) Deman uga Maaysa, 6% dar popuas pendudunya yang berumah sear 8 ua wa merupaan nvesor yang cuup af d pasar moda (Herwdayamo) Peuang perambahan umah nvesor d Indonesa sebenarnya mash erbua ebar waaupun anangan pada saa n adaah eradnya rss goba yang enu saa membua para peau pasar moda harus ebh ga daam meauan pengembangan umah nvesor D Indonesa, sanga su unu mempreds umah nvesor saham rea sera su unu meha araers caon nvesor saham rea yang poensa Unu eperuan n, erdapa beberapa aernaf meode yang dapa dpergunaan danaranya: Regres Logs, Log-Lnear, dan CFA Dar ega meode ersebu, CFA merupaan aernaf yang menar unu dapasan arena meode n dapa meha apaah suau eadan ebh serng aau arang erad dar apa yang eah dpredsan M-3
2 Resa Sepan Ponoh / COFIGURAL FREQUECY AALYSIS METODE PEELITIA Daam bagan n aan dbahas enang Confgura Frequency Anayss (CFA) aannya dengan engnan PT Bursa Efe Indonesa unu meauan mappng araers caon nvesor saham rea Unu penganassan daa, dgunaan daa survey yang eah dauan oeh PT Bursa Efe Indonesa pada wayah Jawa Tmur Daa yang dgunaan adaah daa survey ga wayah yau Jawa Bara sebanya 457 responden, Jawa Tengah sebanya 566 responden dan Jawa Tmur sebanya 605 responden yang berbenu aegor doomus Pada penean unu meha araers caon nvesor rea erhadap benu nvesas saham yang dauan oeh PT Bursa Efe aara pada ahun 004, erdapa 4 faor yang aan dha eeraannya yau: Keeraran Responden erhadap benu nvesas saham Un pengamaan dbag menad dua aegor yau erar aan saham () dan da erar aan saham () Usa Responden Usa un pengamaan duur dar renang usa d bawah d bawah 40 ahun () dan usa d aas 40 ahun () 3 Jens Peeraan Jans Peeraan dbag menad dua aegor yau pegawa neger () dan non pegawa neger () 4 Penghasan Penghasan dbag menad dua aegor yau d bawah Rp ,00 () dan d aas Rp ,00 () Confgura Frequency Anayss Confgura frequency Anayss adaah suau meode yang dgunaan unu mengdenfas poa (onfguras) dar varabe aegor apaah erad edacocoan (dscrepances) dengan apa yang eah despeasan sebeumnya Dscrepances n erad a : Suau perswa ebh serng erad aau umah perswa yang erad ebh besar dar yang dharapan aau despeasan (CFA ype), dan Suau perswa ebh arang erad aau umah perswa yang erad ebh ec dar yang dharapan aau despeasan (CFA anype) Jens daa yang dgunaan daam CFA adaah pasangan aegor Ha n ddasaran aas pengeran dar onfguras (Lener, 969) yau pasangan aegor yang meneasan suau se dar suau abe sang Langah-Langah penguan dengan menggunaan CFA (Von eye, 00) Daam penguan onfguras dengan menggunaan CFA, erdapa ma angah yang peru dauan, yau sebaga beru: Pemhan base mode unu CFA dan pengesmasan freuens harapan dar suau se Pemhan suau onsep penympangan dar suau mode 3 Pemhan es unu meha sgnfans 4 Penabaran has penguan sgnfans dan pengdenfasan apaah onfguras masu e daam ype aau anype 5 Pengnerpreasan ype dan anype Pemhan base mode unu CFA dan pengesmasan freuens harapan dar suau se Log-Lnear serng dgunaan sebaga base mode daam CFA, dmana mode umum dar ognear adaah sebaga beru (Von eye, 00): og E = λ0 + λ + + λ λ +, maneffecs frsorder n eracon λ dmana 0 adaah nercep dan,, adaah ndes varabe sec ondorder n eracon M-3
3 Prosdng Semnar asona Penean, Penddan dan Penerapan MIPA Fauas MIPA, Unversas eger Yogyaara, 6 Me 009 CFA da hanya meha adanya hubungan anara varabe-varabe erenu yang basanya menad oupu pada mode Log-near eap uga ebh memperhaan pada onfgurasonfguras mana yang sang beraan sau sama an Daam CFA, base mode dgunaan unu merefesan asums eora dar sfa suau parameer apaah semua varabe mempunya saus yang sama, aauah erbag menad predor dan rera Beru n aan deasan beberapa conoh mode og-near yang basa dgunaan Ja da ada varabe yang mempengaruh mode (zero-order), mode og-near secara umum (Von eye, 00) adaah sebaga beru: LogE( Y ) = µ dmana E(Y ) = freuens dharapan daam seap se µ = Inercep aau consan aau raa-raa umum Ja semua varabe mempunya saus yang sama, dan hanya Man effec aau efe uama yang dgunaan (frs-order), mode og-near secara umum (Von eye, 00) adaah sebaga beru: LogE( Y ) = µ + α + β + E( Y ) dmana = freuens dharapan daam seap se µ = Inercep aau consan aau raa-raa umum α = parameer pengaruh nga e- faor α β = parameer pengaruh nga e- faor β Base Mode yang dgunaan daam penganassan daa survey PT Bursa Efe Jaara adaah dengan menggunaan Meode Log-Lnear Base mode pada mode Log-Lnear yang dgunaan daam penganassan daa survey yang eah dauan oeh PT Bursa Efe Indonesa, erbag menad ga predor (usa, ens peeraan, dan penghasan) dan sau rera (eeraran erhadap saham) Karena u, pada penean n aan meha araers caon nvesor saham rea PT Bursa Efe Indonesa daam ga varabe yau usa, ens peeraan, dan penghasan dha dar ada aau danya eeraran responden erhadap saham Mode Log-Lnear unu daa survey ersebu adaah sebaga beru: og E( Y ) = µ + α + β + γ + δ + αβ + αγ + βγ + αβ γ () E( Y ) dmana = freuens yang dharapan daam seap se µ = Inercep aau consan aau parameer raa-raa umum α = Parameer pengaruh nga e- ( = (pegawa neger) dan = (non pegawa neger) faor α (Jens Peeraan) β γ δ α β = Parameer pengaruh nga e- ( = (d bawah 5 ua) dan = (d aas 5 ua) faor β (Penghasan) = Parameer pengaruh nga e- ( = (usa d bawah 40 ahun) dan = (Usa d aas 40 ahun) faor γ (Usa Responden) = Parameer pengaruh nga e- ( = (erar) dan = (da erar) faor δ (Keeraran erhadap saham) = Parameer pengaruh neras nga e- dan e- faor α (Jens Peeraan) dan β (Penghasan) M-33
4 Resa Sepan Ponoh / COFIGURAL FREQUECY AALYSIS α γ β γ α βγ = Parameer pengaruh neras nga e- dan e- faor α (Jens Peeraan) dan γ (usa) = Parameer pengaruh neras nga e- dan e- faor β (Penghasan) dan γ (usa) = Parameer pengaruh neras nga e-, e- dan e- faor α (Jens Peeraan), β (Penghasan) dan γ (usa) Unu meha ebenaran adanya neras anar predor, dapa dauan dengan menggunaan penguan man effec anar predor u sendr Ja erdapa ype aaupun anype, arnya memang benar erdapa neras anar predor Mode Log-Lnear unu meha ada aau danya neras anar predor adaah sebaga beru: og E( ) = µ + α + β + γ dmana E( Y µ α β γ ) Y = freuens dharapan daam seap se = Inercep aau consan aau parameer raa-raa umum () = Parameer pengaruh nga e- ( = (pegawa neger) dan = (non pegawa neger) faor α (Jens Peeraan) = Parameer pengaruh nga e- ( = (d bawah 5 ua) dan = (d aas 5 ua) faor β (Penghasan) = Parameer pengaruh nga e- ( = (usa d bawah 40 ahun) dan = (Usa d aas 40 ahun) faor γ (Usa Responden) E( Y ) Penasran erhadap espeas freuens onfguras ( ) dgunaan dengan menggunaan meode penasran Masmum ehood Fungs dar Dsrbus Munoma dengan freuens se Y,, Y, dengan peuang ap se θ adaah,,θ, beru: n = = y E( Y ) Unu mengesmas na dan na n eah denuan sebeumnya (fxed), adaah sebaga f ( y θ n) = n! ; θ = y y! (3) dengan menggunaan meode masmum ehood adaah: L = og n! y ogθ og y! + L = consan + y ogθ (4) n = y dmana = dan θ = θ Unu memasmaan mode, penasr masmum ehood dar parameer dperoeh dengan n = y memasmaan fungs ehood dengan consran nya yau θ = dan =, yang dapa dauan dengan menggunaan agrange muper yang aan memnmaan λ θ dan dar persamaan beru: M-34
5 Prosdng Semnar asona Penean, Penddan dan Penerapan MIPA Fauas MIPA, Unversas eger Yogyaara, 6 Me 009 ( ) + y ogθ λ θ = consan sousnya adaah λ = 0 θ = 0 dan unu =, dperoeh: λ = n dengan mensubus λ = n e daam Persamaan 44 maa dperoeh: + y ogθ n( θ ) = consan θ aan dasr na dar parameer dan dperoeh: y θ = n = 0 θ (5) (6) Y θ = n n θ = Y Jad dapa dsmpuan bahwa masmum ehood esmaor dar E(Y) adaah n θ = Y (Dobson, 98) (7) n θ θ n θ θ θ Sehngga E(Y) = dan E(Y) = Pemhan suau onsep penympangan dar suau mode CFA mengasumsan suau base mode da dapa meneasan daa dengan ba Karena u, parameer buanah fous dar penguan CFA, eap yang dfousan daam CFA adaah penympangan yang erad pada mode danda dengan muncunya ype dan anype arnya bahwa has ahr dar CFA buanah meha apaah suau mode sudah dapa meneasan daa dengan ba seper yang dauan dengan menggunaan meode og-near Oeh arena u, he goodness of f, na χ yang meneasan enang ecocoan mode dengan daa, da menad perhaan daam CFA Sampng scheme pada penganassan daa survey n adaah dengan menggunaan munoma, maa u hpoess yang dgunaan adaah dengan menggunaan u ndependens yau dengan hpoess sebaga beru: E Y = nθ θ y H0 : E Y nθ θ H: y θ = θ = Deahu bahwa, n, dan n, sehngga y y e = n dmana =, ; =, ; =, ; =, (8) Mode og-near d bawah H0 adaah sebaga beru: η = og E( Y ) = µ + α + β + γ + δ + αβ + αγ + βγ + αβ γ (9) dengan asums bahwa α = = = = = = = β γ δ αβ αγ βγ αβγ = 0, η og e desmas oeh og θ og θ og n µ α β γ δ αβ αγ βγ αβ + = γ,,,, (0) M-35
6 Resa Sepan Ponoh / COFIGURAL FREQUECY AALYSIS dengan mensubusan e daam Persamaan 40, aan dperoeh esmas varans mnmum yau sebaga beru: µ = og y + og y og n IJK L () α og og og = y + y n µ L JK, () β, γ, δ Dengan cara yang sama d aas, dperoeh na sebaga beru: β og og og = y + y n µ L IK, (3) γ og og og = y + y n µ L IJ, (4) δ og og og = y + y n µ IJK,, (5) α β og og og µ γ = y + y n δ L K (6) α γ og og og µ β = y + y n δ L J (7) β γ og og og µ α = y + y n δ L I (8) α βγ og og og µ = y + y n δ L IJK (9) (Dobson: 98) Sas U yang dgunaan adaah ch uadara dengan rumusan sebaga beru: I J K L n e χ = e (0) (Dobson: 98) dengan degree of freedom adaah (IJK-)(L-) Krera U: Toa Ho a χ α hung χ dengan aa an erdapa asosas anar varabe dan erma H0 a χ α hung < χ dengan aa an mode og E( Y ) = µ + α + β + γ + δ + αβ + αγ + βγ + αβ γ derma Karena pada CFA dfousan pada onfguras aegor anar varabe dan da dfousan pada na dar parameernya dan ecocoan mode, maa dgunaan χ unu masng-masng onfguras dengan rumusan sebaga beru: ( n e ) χ = e () dengan χ abe adaah χ ( IJK )( L ), = onfguras e-(,,) Dengan rera U: M-36
7 Prosdng Semnar asona Penean, Penddan dan Penerapan MIPA Fauas MIPA, Unversas eger Yogyaara, 6 Me 009 Toa Ho a χ α hung χ dengan aa an aan muncu ype aau anype dan erma H0 a χ α hung < χ dengan aa an mode og E( Y ) = µ + α + β + γ + δ + αβ + αγ + βγ + αβ γ derma Unu penguan endependenan dar predor, menggunaan man effec dengan mode sebaga beru: Y = n θ θ θ y E H0 : E Y n θ θ θ H: y θ = θ = θ = Deahu bahwa,, n, n dan n, sehngga y y y e = n dmana =, ; =, ; =, () η = og E( Y ) = µ + α + β + γ (3) dengan asums bahwa α = = β γ = 0 η og e desmas oeh og y y µ γ + og y + og y og n = + α + β + (4) dengan memasuan e persamaan d aas, aan dperoeh esmas varans mnmum yau sebaga beru: µ = og y + og y + og y og n (5) a α dapa dperoeh dengan memasuan e daam Persamaan 4 α = og y og y I (6) β, γ Dengan cara yang sama d aas, dperoeh na sebaga beru: β = og y og y J (7) γ = og y og y K (8) (Annee J Dobson) Sas U yang dgunaan adaah ch uadara dengan rumusan sebaga beru: n e χ dengan degree of freedom adaah (I-)(J-)(K-) Krera U: = e (Dobson: 98) (9) M-37
8 Resa Sepan Ponoh / COFIGURAL FREQUECY AALYSIS Toa Ho a χ α hung χ dengan aa an erdapa asosas anar varabe dan erma H0 a χ α hung < χ og E( Y dengan aa an mode ) = µ + α + β + γ derma Karena pada CFA dfousan pada onfguras aegor anar varabe dan da dfousan pada na dar parameernya dan ecocoan mode, maa dgunaan χ unu masng-masng onfguras dengan rumusan sebaga beru: ( n e ) χ = e (430) dengan χ abe adaah χ ( I )( ) ( ), = onfguras e-(,,) Dengan rera U: Toa Ho a χ α hung χ dengan aa an aan muncu ype aau anype dan erma H0 a χ α hung < χ og E( Y dengan aa an mode ) = µ + α + β + γ derma E z = E Dengan pendeaan norma, maa dperoehah rumusan Meode Bonferron unu Meha Sgnfans Konfguras Unu mendung sgnfans nomna α erhadap esaahan penguan darenaan na α unu ap onfguras berbeda dengan α eseuruhan, penyesuaan dapa dauan dengan memperhungan oa umah ampan penguan aau banyanya onfguras yang erad yau dengan rumusan sebaga beru: α * = α banyanya onfguras Sebeumnya, peru deahu na α sebaga baasan daam penguan Karena na α unu ap onfguras berbeda dengan α eseuruhan, maa dgunaan meode Bonferron dengan membag α = 005 dengan banyanya onfguras yang erad * α 005 α = = = dan unu meha neras anar predor adaah: ersebu Hpoess: * α 005 α = = = Ja sasa hung ebh ec dar α *, aan erdapa ype aau anype pada onfguras Sasa u: rera u: Ja z-vaue E [ ] H0 : = E E > E H : [ ] z = E [ ] aau < E E E (Von eye, 00) * α maa H0 derma aau da aan muncu ype aau anype, dapa daaan * α base mode eah mewa eberadaan dar onfguras ersebu, sedangan a z-vaue < M-38
9 Prosdng Semnar asona Penean, Penddan dan Penerapan MIPA Fauas MIPA, Unversas eger Yogyaara, 6 Me 009 maa H0 doa aau aan muncu ype dan anype, dengan aa an mode ersebu da mewa eberadaan dar onfguras ersebu HASIL PEELITIA DA PEMBAHASA Daam penganassan daa, penus menggunaan sofware CFA 00 (Von eye, 00) Ada aau danya neras anar predor dapa dha dar oupu d bawah n: Tabe 43 oupu CFA Jawa Tmur frs-order Confguraon fo fe sasc p Type Type Oupu ersebu memperhaan bahwa erdapa adanya neras anar predor Karena u, penguan unu meha ada danya neras anar predor dan rera dapa dauan dengan oupu sebaga beru: Tabe 43 oupu CFA Jawa Tmur frs-order Confguraon fo fe sasc p Type Dar oupu abe 43 dapa deasan bahwa ype muncu pada onfguras 7 Dapa pua dsmpuan pua bahwa da erha adanya suau poa erenu dar masyaraa Jawa Tengah sebaga caon nvesor saham rea dha dar eeraran aan saham, namun dapa dama bahwa ernyaa masyaraa wayah Jawa Tmur yang seama n erar dengan saham adaah masyaraa yang beera sebaga non pegawa neger dengan penghasan d aas Rp 5 ua dan berusa d bawah 40 ahun M-39
10 Resa Sepan Ponoh / COFIGURAL FREQUECY AALYSIS KESIMPULA Kengnan PT Bursa Efe Indonesa unu meha araers caon nvesor saham rea dapa de dengan menggunaan CFA, namun berdasaran has pengoahan daa yang eah dauan, ernyaa araers caon nvesor saham d wayah Jawa Tmur yang seama n erar dengan saham adaah masyaraa yang beera sebaga non pegawa neger dengan penghasan d aas Rp 5 ua dan berusa d bawah 40 ahun Terdapa perbedaan anara CFA dan Log Lnear yau sebaga beru: Pada CFA, anass dfousan pada edacocoan (dscrepances) anara base mode dan daa yang dperhaan dengan ada danya ype dan anype berdasaran onfguras yang erad sedangan pada og-near,anass dfousan pada ecocoan mode yang memperhaan ada aau danya neras anar varabe Pada CFA, parameer dar base mode da erau menad perhaan arena dasumsan bahwa base mode da meneasan daa dengan ba sedangan pada Log Lnear, parameer baru dapa deasan a mode sesua dengan daa SARA Kebenaran nerpreas aas ype dan anype sanga ddasar oeh epa aau danya pemhan base mode dar CFA, arena u penus sanga menganuran agar pemhan base mode harus sesua dengan uuan penean Sofware CFA 000 (Von eye 00) hanya bsa menampung pang banya 0 varabe, arena u a umah varabe erau besar dsaranan menggunaan sofware annya seper SPSS, SAS, SYSTAT, LEM DAFTAR PUSTAKA von Eye, A 00 Confgura Frequency Anayss, Lawrence Erbaum Assocaes, Inc, London von Eye, A 00 Confgura Frequency Anayss Verson 000 A Program for B Wndows Operang Sysem, Mehods of Psycoogca Research Onne, Vo 6, o, 9-39, nerne hp://wwwpabs-pubshersde/mpr/ Dobson, Annee J 98 Inroducon o Sasca Modeng, Chapman and Ha, ew Yor Agung, I Gus gurah 00 Anass Hubungan Kausa Berdasaran Daa Kaegor, PT RaaGrafndo Persada, Jaara Agres, Aan 976 An Inroducon o Caegorca Daa Anayss, Jhon Wey and Sons, Inc, ew Yor Guara, D 978 Basc Economercs, McGraw-H Companes, Inc, ew Yor Sudana 996 Meode Sasa, Penerb Tarso, Bandung The Jaara Soc Exchange WebSe, hp://wwwsxcod Suprano, J 004 Anass Muvara Rnea Cpa, Jaara hp://wwwgoogecom M-40
( L ). Matriks varians kovarians dari
LIVIA PUSPA T 677 9.3 METODE KOMPONEN UTAMA Informas yang dbuuhkan daam eknk komponen uama suau daa ddapa dar marks varans kovarans, aau marks koreasnya. Meode komponen uama n, beruuan unuk menaksr parameer
Lebih terperinciTUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE
TUGAS ANALISIS MATRIKS APLIKASI TEOREMA PERRON FROBENIUS PADA MODEL MATRIKS POPULASI LESLIE Fan Puspasar 201 16019 Program Sud Magser Maemaa Faulas Maemaa dan Ilmu Pengeahuan Alam Insu Tenolog Bandung
Lebih terperinciCONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS UNTUK MELIHAT KARAKTERISTIK CALON INVESTOR SAHAM RETAIL PT BURSA EFEK JAKARTA
CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS UNTUK MELIHAT KARAKTERISTIK CALON INVESTOR SAHAM RETAIL PT BURSA EFEK JAKARTA LAPORAN PENELITIAN MANDIRI PENELITI RESA SEPTIANI PONTOH NIP : 132 317 117 JURUSAN STATISTIKA
Lebih terperinciE-book Statistika Gratis... Statistical Data Analyst. Uji Asumsi Klasik Regresi Linear
E-boo Sasa Gras... Sascal Daa Anals Uj Asums Klas Regres Lnear Pada penulsan enang Regres Lnear n, penuls aan memberan bahasan mengena Uj Asums Klas epada para pembaca unu memberan pemahaman dan solus
Lebih terperinciPemodelan Indeks Pembangunan Gender dengan Pendekatan Regresi Nonparametrik Spline di Indonesia
JURNAL SAINS DAN SENI ITS Vol. 4, No., ( 337-3 (3-9X Prn D-7 Pemodelan Indes Pembangunan Gender dengan Pendeaan Regres Nonparamer Splne d Indonesa Nurul Fajryyah dan I Nyoman Budanara Jurusan Sasa, Faulas
Lebih terperinciBab III Studi Kasus Model Double Decrement
Bab III Sudi Kasus Mode Doube Decremen Pada bab ini, akan dieaskan erebih dahuu mengenai beberapa definisi daam eori Doube Decremen. Seanunya akan dibahas benuk kuanifikasi dependensi daam kasus Doube
Lebih terperinciKata kunci: system fuzzy, inflasi
Pemodean Tngat Infas d Indonesa dengan -- gus aman bad & uhson PEODEL TIGKT IFLSI DI IDOESI DEG EGGUK SISTE FUZZY Oeh: gus aman bad Staf pengajar d FIP Unverstas eger Yogaarta uhson Staf Pengajar Fautas
Lebih terperinciBAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU
BAB IV METODA RUNGE-KUTTA ORDE 4 PADA MODEL ALIRAN FLUIDA YANG TERGANGGU Pada bab III, ka elah melakukan penguan erhadap meoda Runge-Kua orde 4 pada persamaan panas. Haslnya, solus analk persamaan panas
Lebih terperinciNilai Kritis Permutasi Eksak untuk Anova Satu Arah Kruskal-Wallis pada Kasus Banyaknya Sampel, k = 4
Statsta, Vo. 7 No. 2, 65 71 Nopember 27 Na Krts Permutas Esa untu Anova Satu Arah Krusa-Was pada Kasus Banyanya Sampe, = 4 Inne Maran, Yayat Karyana, dan Aceng Komarudn Mutaqn Jurusan Statsta FMIPA Unsba
Lebih terperinciANALISIS KOVARIANS DALAM RANCANGAN BUJUR SANGKAR YOUDEN
ANALISIS KOVARIANS DALAM RANCANGAN BUJUR SANGKAR YOUDEN SKRIPSI Daukan Kepada Fakuas Maemaka dan Imu Pengeahuan Aam Unversas Neger Yogyakara unuk memenuh sebagan persyaraan guna memperoeh gear Sarana Sans
Lebih terperinciKombinasi Penaksiran Model Lag Terdistribusi Dengan Ekspektasi Adaptif Dan Penyesuaian Parsial
96 Vol. 3, No., 96-, Januar 7 Kombnas Penasran Model Lag Terdsrbus Dengan Espeas Adapf Dan Penyesuaan Parsal Adawaya Rangu Absra Dalam menasr Model Lag Terdsrbus, masalah yang mungn erjad adalah da adanya
Lebih terperinciBoks Respon Suku Bunga dan Kredit Bank di Bali terhadap Kebijakan Moneter Bank Indonesia
Trwuan III-27 Boks Respon Suku Bunga dan Kred Bank d Ba erhadap Kebakan Moneer Bank Indonesa Pendahuuan Daam cakupan penean d wayah Ba beruuan unuk mengeahu seberapa besar dampak dar BI Rae sebaga acuan
Lebih terperinciPenerapan Metode Filter Kalman Dalam Perbaikan Hasil Prediksi Cuaca Dengan Metode ARIMA
JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 3, No. 2, (24) ISSN: 2337-3539 (23-927 Prn) A-28 Penerapan Meode Fler Kalman Dalam Perbaan Hasl Preds Cuaca Dengan Meode ARIMA Tomy Kurnawan, Luman Hanaf, dan Erna Aprlan
Lebih terperinciPenerapan Statistika Nonparametrik dengan Metode Brown-Mood pada Regresi Linier Berganda
Jurnal EKSPONENSIAL Volume 7, Nomor, Me 6 ISSN 85-789 Penerapan Saska Nonparamerk dengan Meode Brown-Mood pada Regres Lner Berganda Applcaon of Nonparamerc Sascs, wh Brown-Mood Mehod on Mulple Lnear Regresson
Lebih terperinciCreated by Simpo PDF Creator Pro (unregistered version)
Creaed by Smpo PDF Creaor Pro (unregsered verson) hp://www.smpopdf.com Sask Bsns : BAB 8 VIII. ANALISIS DATA DERET BERKALA (TIME SERIES) 8.1 Pendahuluan Daa Berkala (Daa Dere waku) adalah daa yang dkumpulkan
Lebih terperinciAnalisis Model dan Contoh Numerik
Bab V Analisis Model dan Conoh Numerik Bab V ini membahas analisis model dan conoh numerik. Sub bab V.1 menyajikan analisis model yang erdiri dari analisis model kerusakan produk dan model ongkos garansi.
Lebih terperinciU J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K
Isaro Elevas Jurusan Ten Spl dan Lngungan FT UGM U J I A N A K H I R S E M E S T E R M A T E M A T I K A T E K N I K SABTU JULI OPE N BOOK WAKTU ME NIT PETUNJUK ) Saudara bole menggunaan ompuer unu mengerjaan
Lebih terperinciPRESENTASI TUGAS AKHIR
Penerapan PID Predcve Ar-Rao Conroller Pada Mesn Mobl Msubsh Type 4G63 Unu Memnmuman Ems Gas Buang Oleh Hendre Angga P 10 105 03 PRESENTASI TUGAS AKHIR Mesn-mesn oomof saa n dunu unu menghaslan performa
Lebih terperinciDi bidang ekonomi tidak semua informasi dapat diukur secara kuantitatif. Peubah dummy digunakan untuk memperoleh informasi yang bersifat kualitatif
Regres Dummy D bdang ekonom dak semua nformas dapa dukur secara kuanaf Peubah dummy dgunakan unuk memperoleh nformas yang bersfa kualaf Conoh pada daa cross secon: Gender: sebaga penenu jumlah pendapaan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB LANDASAN TEORI.. Populas dan Sampel Populas adalah eseluruhan unt atau ndvdu dalam ruang lngup yang ngn dtelt. Banyanya pengamatan atau anggota suatu populas dsebut uuran populas, sedangan suatu nla
Lebih terperinciEVALUASI TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN FIRST ORDER CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS
EVALUASI TINGKAT PENDIDIKAN ANAK DI PROVINSI JAWA BARAT MENGGUNAKAN FIRST ORDER CONFIGURAL FREQUENCY ANALYSIS Resa Septan Pontoh Departemen Statstka Unverstas Padjadjaran resa.septan@unpad.ac.d ABSTRAK.
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
5 BAB II LANDASAN TEORI Pada bab n akan dbahas beberapa eor dasar yang kelak akan dgunakan dalam penurunan formula penenuan harga Asan Opon, bak secara analk pada Bab III maupun secara numerk pada Bab
Lebih terperinciBAB III METODE PEMULUSAN EKSPONENSIAL TRIPEL DARI WINTER. Metode pemulusan eksponensial telah digunakan selama beberapa tahun
43 BAB METODE PEMUUAN EKPONENA TRPE DAR WNTER Meode pemulusan eksponensial elah digunakan selama beberapa ahun sebagai suau meode yang sanga berguna pada begiu banyak siuasi peramalan Pada ahun 957 C C
Lebih terperinciBAB IV SIMULASI MODEL
21 BAB IV SIMULASI MODEL Pada bagian ini aan diunjuan simulasi model melalui pendeaan numeri dengan menggunaan ala banu peranga luna Mahemaica. Oleh arena iu dienuan nilai-nilai parameer seperi yang disajian
Lebih terperinciJumlah kasus penderita penyakit Demam Berdarah Dengue (DBD) di Kota Surabaya tahun
Baasan Masalah Jumlah kasus pendera penyak Demam Berdarah Dengue (DBD d Koa Surabaya ahun - Varabel Explanaory (Varabel penjelas yang dgunakan dalam penelan adalah varabel Iklm (Curah hujan, Suhu, Kelembaban
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN TEORITIS
BAB II TIJAUA TEORITIS 2.1 Peramalan (Forecasing) 2.1.1 Pengerian Peramalan Peramalan dapa diarikan sebagai beriku: a. Perkiraan aau dugaan mengenai erjadinya suau kejadian aau perisiwa di waku yang akan
Lebih terperinciBAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA
Maa kulah KOMPUTASI ELEKTRO BAB 8 PERSAMAAN DIFERENSIAL BIASA Persamaan dferensal dapa dbedakan menjad dua macam erganung pada jumlah varabel bebas. Apabla persamaan ersebu mengandung hana sau varabel
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
BAB 2 LADASA TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan (forecasing) adalah suau kegiaan yang memperkirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang. Meode peramalan merupakan cara unuk memperkirakan
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. dari bahasa Yunani yang berarti Demos adalah rakyat atau penduduk,dan Grafein
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian Demografi Keadaan penduduk sanga era kaiannya dengan demografi. Kaa demografi berasal dari bahasa Yunani yang berari Demos adalah rakya aau penduduk,dan Grafein adalah
Lebih terperinciPARTIAL PROPORTIONAL ODDS MODEL PADA USIA KAWIN PERTAMA WANITA 1. PENDAHULUAN
ISBN : 978.60.36.00.0 PARIAL PROPORIONAL ODDS MODEL PADA USIA KAWIN PERAMA WANIA Mhraunnsa, Isman Zan Mahasswa Jurusan Sasa Insu enolog Sepuluh Nopember (IS) Surabaa Dosen Jurusan Sasa Insu enolog Sepuluh
Lebih terperinciBAB 3 PENYELESAIAN NUMERIK MODEL ADVEKSI-DISPERSI DENGAN IMPLEMENTASI SPREADSHEET
BAB PENYELESAIAN NUMERIK MODEL ADVEKSI-DISPERSI DENGAN IMPLEMENTASI SPREADSHEET MENGENAI METODE NUMERIK Persoalan yang melbaan model maemaa banya munul dalam berbaga lmu pengeahuan seper halnya dalam asus
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Peramalan (Forecasting) adalah suatu kegiatan yang mengestimasi apa yang akan
BAB II LADASA TEORI 2.1 Pengerian peramalan (Forecasing) Peramalan (Forecasing) adalah suau kegiaan yang mengesimasi apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang dengan waku yang relaif lama (Assauri,
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN 1.1 LATAR BELAKANG 1.2 TUJUAN
BAB PENDAHUUAN. ATAR BEAKANG Seringali ara enelii aau saisiawan melauan enganalisaan erhada suau eadaan/masalah dimana eadaan yang dihadai adalah besarnya jumlah variabel samel yang diamai. Unu iu erlu
Lebih terperinciBAB III THREE STAGE LEAST SQUARE. Sebagaimana telah disinggung pada bab sebelumnya, salah satu metode
BAB III THREE STAGE LEAST SQUARE Sebagamana elah dsnggung pada bab sebelumnya, salah sau meode penaksran parameer pada persamaan smulan yau meode Three Sage Leas Square (3SLS. Sebelum djelaskan lebh lanju
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Masalah Dalam sisem perekonomian suau perusahaan, ingka perumbuhan ekonomi sanga mempengaruhi kemajuan perusahaan pada masa yang akan daang. Pendapaan dan invesasi merupakan
Lebih terperinciBAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF
BAB III RUNTUN WAKTU MUSIMAN MULTIPLIKATIF Pada bab ini akan dibahas mengenai sifa-sifa dari model runun waku musiman muliplikaif dan pemakaian model ersebu menggunakan meode Box- Jenkins beberapa ahap
Lebih terperinciBAB III PENGAMBILAN KEPUTUSAN DISPLACED IDEAL. Inti dari pengambilan keputusan adalah memilih alternatif, tentunya harus
40 BAB III PENGAMBILAN KEPUTUSAN DISPLACED IDEAL 3.1. Pengamban Keputusan Int dar pengamban keputusan adaah memh aternatf, tentunya harus aternatf yang terbak (the best aternatve). Tujuan dar anass keputusan
Lebih terperinciBAB II TEORI PENUNJANG
BAB II TEORI EUJAG ada bagan n aan djeasan mengena beberapa eor yang berenaan dengan penean Tugas Ahr n. ubbab 2.1 menjeasan mengena perembangan dar en daam meauan Conen Based Image rereva CBIR. enjeasan
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini aan diemuaan beberapa onsep dasar yang beraian dengan analisis runun wau, dianaranya onsep enang esasioneran, fungsi auoorelasi dan fungsi auoorelasi parsial, macam-macam
Lebih terperinciPENDUGAAN STATISTIK AREA KECIL DENGAN METODE EMPIRICAL CONSTRAINED BAYES 1
PENDUGAAN SAISIK AREA KECIL DENGAN MEODE EMPIRICAL CONSRAINED AYES Ksmann Jurusan Penddkan Maemaka FMIPA Unversas Neger Yogyakara Absrak Meode emprcal ayes (E merupakan meode yang lebh aplkaf pada pendugaan
Lebih terperinciPEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV SATU WAKTU SEBELUMNYA 1. PENDAHULUAN
PEMODELAN NILAI UKAR RUPIAH ERHADAP $US MENGGUNAKAN DERE WAKU HIDDEN MARKOV SAU WAKU SEBELUMNYA BERLIAN SEIAWAY, DIMAS HARI SANOSO, N. K. KUHA ARDANA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan
Lebih terperinci(A.7) OPTIMISASI PORTOFOLIO BERDASARKAN MEAN-VALUE AT RISK DI BAWAH MODEL INDEKS BERGANDA DENGAN VOLATILITAS TAK KONSTAN
Prosdng Semnar Nasonal Saska Unversas Padjadjaran, 3 November 00 (A.7) OPIMISASI POROFOIO BERDASARKAN MEAN-VAUE A RISK DI BAWAH MODE INDEKS BERGANDA DENGAN VOAIIAS AK KONSAN Agus Suprana, F. Sukono, Bunga
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. universal, disemua negara tanpa memandang ukuran dan tingkat. kompleks karena pendekatan pembangunan sangat menekankan pada
BAB I PENDAHULUAN A. Laar Belakang Disparias pembangunan ekonomi anar daerah merupakan fenomena universal, disemua negara anpa memandang ukuran dan ingka pembangunannya. Disparias pembangunan merupakan
Lebih terperinci( ) STUDI KASUS. ò (, ) ( ) ( ) Rataan posteriornya adalah = Rataan posteriornya adalah (32)
8 Raaan poserornya adalah E m x ò (, ) f ( x) m f x m f f m ddm (32) Dalam obseras basanya dgunakan banyak daa klam. Msalkan saja erdr dar grup daa klam dengan masng-masng grup ke unuk seap, 2,..., yang
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI
35 BAB LANDASAN TEORI Meode Dekomposisi biasanya mencoba memisahkan iga komponen erpisah dari pola dasar yang cenderung mencirikan dere daa ekonomi dan bisnis. Komponen ersebu adalah fakor rend (kecendrungan),
Lebih terperinciPROSES STOKASTIK KELAHIRAN-KEMATIAN DENGAN DUA JENIS KELAMIN SECARA KELOMPOK PADA PROSES YULE- FURRY. Samsuryadi
JURNAL MATEMATIKA DAN KOMUTER Vol. 4. No. - Agusus ISSN : 4-858 ROSES STOKASTIK KELAHIRAN-KEMATIAN DENAN DUA JENIS KELAMIN SECARA KELOMOK ADA ROSES YULE- FURRY Samsuryad Jurusan Maemaka FMIA Unversas Srwaya
Lebih terperinciModel Suku Bunga Multinomial 4. Danang Teguh Qoyyimi *, Dedi Rosadi 2.
ROSIDING ISBN: 978-979-6353-3- Model Suu Bunga Mulnomal 4 S-5 Danang Teguh Qoyym *, Ded Rosad Jurusan Maemaa FMIA Unversas Gadah Mada *qoyym@ugm.ac.d Maalah n adalah merupaan pengembangan dar model suu
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN FASILKOM-UDINUS T.SUTOJO RANGKAIAN LISTRIK HAL 1
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Defns Rangkaan Lsrk Rangkaan Lsrk adalah sambungan dar beberapa elemen lsrk ( ressor, kapasor, ndukor, sumber arus, sumber egangan) yang membenuk mnmal sau lnasan eruup yang dapa
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang Masalah
BAB PENDAHULUAN. Latar Belaang Masalah Analss regres merupaan lmu peramalan dalam statst. Analss regres dapat dataan sebaga usaha mempreds atau meramalan perubahan. Regres mengemuaan tentang engntahuan
Lebih terperinciPEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV HAMILTON*
PEMODELAN NILAI TUKAR RUPIAH TERHADAP $US MENGGUNAKAN DERET WAKTU HIDDEN MARKOV HAMILTON* BERLIAN SETIAWATY DAN HIRASAWA Deparemen Maemaika Fakulas Maemaika dan Ilmu Pengeahuan Alam Insiu Peranian Bogor
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 7 Gorontalo pada tahun ajaran 2012/2013
3. Lokas dan Waku Penelan 3.. Lokas Penelan BAB III METODOLOGI PENELITIAN Penelan n dlaksanakan d SMP Neger 7 Goronalo pada ahun ajaran 0/03 3.. Waku Penelan Penelan n d laksanakan pada semeser genap ahun
Lebih terperinciPenerapan Jaringan Saraf Runge Kutta-Fungsi Basis Radial dan Metode Nonlinier Recursive Least-Square pada Identifikasi Sistem Dinamis
Penerapan Jarngan Sara Runge Kua-Fungs Bass Rada dan eode onner Recursve eas-square pada Idenas Ssem Dnams Ruy Soeaman Egawa Pane dan Iran Suba. Fauas enoog Inormas Insu enoog Sepuu opember IS Surabaya
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Pada dasarnya peramalan adalah merupakan suau dugaan aau perkiraan enang erjadinya suau keadaan di masa depan. Akan eapi dengan menggunakan meodemeode erenu peramalan
Lebih terperinciInfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.2, September 2012
InfiniyJurnal Ilmiah Program Sudi Maemaia STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.2, Sepember 2012 GRUP PERMUTASI SIKLIS DALAM PERMAINAN SUIT Oleh: Bagus Ardi Sapuro Jurusan Pendidian Maemaia, IKIP PGRI Semarang
Lebih terperinciBAB 5 ENTROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUNYI
BAB ETROPI PADA MATRIKS EMISI MODEL MARKOV TERSEMBUYI Model Markov Tersembuny (Hdden Markov Model, MMT) elah banyak daplkaskan dalam berbaga bdang seper pelafalan bahasa (speeh reognon) dan klasfkas (luserng).
Lebih terperinci4. VALIDITAS DAN RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EVALUASI
4. ALIDITAS DA RELIABILITAS DALAM MEMBUAT EALUASI Tujuan : Seelah mempelajari modul ini mahasiswa mampu membua ala evaluasi bau unu program pembelajaran Evaluasi pembelajaran adalah ahap ahir dalam prosedur
Lebih terperinciKARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL. Sudarno Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP
Karakerisik Umur Produk (Sudarno) KARAKTERISTIK UMUR PRODUK PADA MODEL WEIBULL Sudarno Saf Pengajar Program Sudi Saisika FMIPA UNDIP Absrac Long life of produc can reflec is qualiy. Generally, good producs
Lebih terperinciHidden Markov Model. Oleh : Firdaniza, Nurul Gusriani dan Akmal
Hdden Markov Model Oleh : Frdanza, urul Gusran dan Akmal Dosen Jurusan Maemaka FMIPA Unversas Padjadjaran Jl. Raya Bandung Sumedang Km 2, Janangor, Jawa Bara elp. / Fax : 022 7794696 Absrak Hdden Markov
Lebih terperinciBAB 2 RESPONS FUNGSI STEP PADA RANGKAIAN RL DAN RC. Ir. A.Rachman Hasibuan dan Naemah Mubarakah, ST
BAB ESPONS FUNGSI STEP PADA ANGKAIAN DAN C Oleh : Ir. A.achman Hasbuan dan Naemah Mubarakah, ST . Persamaan Dferensal Orde Sau Adapun benuk yang sederhana dar suau persamaan dferensal orde sau adalah:
Lebih terperinciSEGMETASI BAYESIAN HIRARKI UNTUK MODEL AR STASIONER KONSTAN PER SEGMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA REVERSIBLE JUMP MCMC
Semnar Nasonal Ssem Informas Indonesa, - 4 Desember 03 SEGMETASI BAYESIAN HIRARKI UNTUK MODEL AR STASIONER KONSTAN PER SEGMEN MENGGUNAKAN ALGORITMA REVERSIBLE JUMP MCMC Suparman Penddan Maemaa FKIP UAD
Lebih terperinciBAB III METODOLOGI PENELITIAN
BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Kerangka Pemikiran Salah sau ujuan didirikannya perusahaan adalah dalam rangka memaksimalkan firm of value. Salah sau cara unuk mengukur seberapa besar perusahaan mencipakan
Lebih terperinciBAB 2 URAIAN TEORI. waktu yang akan datang, sedangkan rencana merupakan penentuan apa yang akan
BAB 2 URAIAN EORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan memperkirakan aau memprediksi apa yang erjadi pada waku yang akan daang, sedangkan rencana merupakan penenuan apa yang akan dilakukan
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Metode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Statistika. Salah satu metode
20 BAB 2 LADASA TEORI 2.1. Pengerian Peramalan Meode Peramalan merupakan bagian dari ilmu Saisika. Salah sau meode peramalan adalah dere waku. Meode ini disebu sebagai meode peramalan dere waku karena
Lebih terperinciKarakterisasi Matrik Leslie Ordo Tiga
Jurnal Graden Vol No Januar 006 : 34-38 Karatersas Matr Lesle Ordo Tga Mudn Smanhuru, Hartanto Jurusan Matemata, Faultas Matemata dan Ilmu Pengetahuan Alam, Unverstas Bengulu, Indonesa Dterma Desember
Lebih terperinciB a b 1 I s y a r a t
TKE 305 ISYARAT DAN SISTEM B a b I s y a r a Indah Susilawai, S.T., M.Eng. Program Sudi Teknik Elekro Fakulas Teknik dan Ilmu Kompuer Universias Mercu Buana Yogyakara 009 BAB I I S Y A R A T Tujuan Insruksional.
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Pertumbuhan ekonomi merupakan salah satu ukuran dari hasil pembangunan yang
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Perumbuhan ekonomi merupakan salah sau ukuran dari hasil pembangunan yang dilaksanakan khususnya dalam bidang ekonomi. Perumbuhan ersebu merupakan rangkuman laju perumbuhan
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Kabupaten Labuhan Batu merupakan pusat perkebunan kelapa sawit di Sumatera
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Kabupaen Labuhan Bau merupakan pusa perkebunan kelapa sawi di Sumaera Uara, baik yang dikelola oleh perusahaan negara / swasa maupun perkebunan rakya. Kabupaen Labuhan
Lebih terperinci2 i. . Kebolehjadian total n set nilai adalah: y terhadap y dicapai jika faktor
Pencocokan Data. Pencocokan Data ke Gars Lurus Msakan kta mempunya n ttk data ekspermenta (, y ) dan dketahu bahwa hubungan teorts antara dan y adaah hubungan near (persamaan gars urus) dengan persamaan:
Lebih terperinciBAB II LANDASAN TEORI. Pada bab ini akan dibahas dasar-dasar teori yang akan digunakan
BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas dasar-dasar eori yang akan digunakan dalam penulisan skripsi ini, yaiu model regresi dua level, meode penaksiran maximum likelihood, mariks parisi, kronecker
Lebih terperinciKINETIKA REAKSI HOMOGEN SISTEM BATCH
KINETIK REKSI HOMOGEN SISTEM BTH SISTEM REKTOR BTH OLUME TETP REKSI SEDERHN (SERH/IREERSIBEL Beberapa sisem reasi sederhana yang disajian di sini: Reasi ireversibel unimoleuler berorde-sau Reasi ireversibel
Lebih terperinciBAB 2 TINJAUAN TEORITIS. Kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi pada masa yang akan datang
BAB 2 TINJAUAN TEORITIS 2.1 Pengerian dan Manfaa Peramalan Kegiaan unuk mempeirakan apa yang akan erjadi pada masa yang akan daang disebu peramalan (forecasing). Sedangkan ramalan adalah suau kondisi yang
Lebih terperinciBAB III ANALISIS INTERVENSI. Analisis intervensi dimaksudkan untuk penentuan jenis respons variabel
BAB III ANALISIS INTERVENSI 3.1. Pendahuluan Analisis inervensi dimaksudkan unuk penenuan jenis respons variabel ak bebas yang akan muncul akiba perubahan pada variabel bebas. Box dan Tiao (1975) elah
Lebih terperinciMODUL VI & VII FISIKA MODERN RELATIVISTIK
MODUL VI & VII FISIKA MODERN RELATIVISTIK Tujuan insruksiona umum Agar mahasiswa dapa memahami enang Reaiisik Tujuan insruksiona khusus : Agar mahasiswa dapa menjeaskan enang Transformasi Gaieo Agar mahsiswa
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. Dalam pembicaraan sehari-hari, bank dikenal sebagai lembaga keuangan yang
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam pembicaraan sehari-hari, bank dikenal sebagai lembaga keuangan yang kegiaan uamanya menerima simpanan giro, abungan dan deposio. Kemudian bank juga dikenal sebagai
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Peramalan adalah kegiatan untuk memperkirakan apa yang akan terjadi di masa yang
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengerian Peramalan Peramalan adalah kegiaan unuk memperkirakan apa yang akan erjadi di masa yang akan daang. Sedangkan ramalan adalah suau aau kondisi yang diperkirakan akan erjadi
Lebih terperinciBAB 2 LANDASAN TEORI. Produksi padi merupakan suatu hasil bercocok tanam yang dilakukan dengan
BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Produksi Produksi padi merupakan suau hasil bercocok anam yang dilakukan dengan penanaman bibi padi dan perawaan sera pemupukan secara eraur sehingga menghasilkan suau produksi
Lebih terperinciBAB II TEORI DASAR ANTENA
BAB II TEORI DASAR ANTENA.1. endahuluan Anena didefinisikan oleh kamus Webser sebagai ala yang biasanya erbua dari meal (sebagai iang aau kabel) unuk meradiasikan aau menerima gelombang radio. Definisi
Lebih terperinciBAB I PENDAHULUAN. tepat rencana pembangunan itu dibuat. Untuk dapat memahami keadaan
BAB I PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Dalam perencanaan pembangunan, daa kependudukan memegang peran yang pening. Makin lengkap dan akura daa kependudukan yang esedia makin mudah dan epa rencana pembangunan
Lebih terperinciSISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN TEMPAT KOST DENGAN METODE PEMBOBOTAN ( STUDI KASUS : SLEMAN YOGYAKARTA)
SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN DALAM PEMILIHAN TEMPAT KOST DENGAN METODE PEMBOBOTAN ( STUDI KASUS : SLEMAN YOGYAKARTA) I Wayan Supriana Program Pascasarjana Ilmu Kompuer Fakulas MIPA Universias Gadjah Mada
Lebih terperinci(T.6) PENDEKATAN INDEKS SIKLUS PADA METODE DEKOMPOSISI MULTIPLIKATIF
Seminar Nasional Saisika 12 November 2011 Vol 2, November 2011 (T.6) PENDEKATAN INDEKS SIKLUS PADA METODE DEKOMPOSISI MULTIPLIKATIF Gumgum Darmawan, Sri Mulyani S Saf Pengajar Jurusan Saisika FMIPA UNPAD
Lebih terperinciUJI LINEARITAS DATA TIME SERIES DENGAN RESET TEST
Vol. 7. No. 3, 36-44, Desember 004, ISSN : 1410-8518 UJI LINEARITAS DATA TIME SERIES DENGAN RESET TEST Budi Warsio, Dwi Ispriyani Jurusan Maemaia FMIPA Universias Diponegoro Absra Tulisan ini membahas
Lebih terperinciHIDDEN MARKOV MODEL. Proses Stokastik dapat dipandang sebagai suatu barisan peubah acak dengan T adalah parameter indeks dan X
BAB II HIDDE MARKOV MODEL.. Pendahuluan Proses Sokasik dapa dipandang sebagai suau barisan peubah acak { X, } dengan adalah parameer indeks dan X menyaakan keadaan pada saa. Himpunan dari semua nilai sae
Lebih terperinciEstimasi Fungsi Tahan Hidup Virus Hepatitis di Kabupaten Jember (Estimating of Survival Function of Hepatitis Virus in Jember)
Jurnal ILMU DASAR Vol. 8 No. 2, Juli 2007 : 135-141 135 Esimasi Fungsi Tahan Hidup Virus Hepaiis di Kabupaen Jember (Esimaing of Survival Funcion of Hepaiis Virus in Jember) Mohamad Faekurohman Saf Pengajar
Lebih terperinciPemodelan Data Runtun Waktu : Kasus Data Tingkat Pengangguran di Amerika Serikat pada Tahun
Pemodelan Daa Runun Waku : Kasus Daa Tingka Pengangguran di Amerika Serika pada Tahun 948 978. Adi Seiawan Program Sudi Maemaika, Fakulas Sains dan Maemaika Universias Krisen Saya Wacana, Jl. Diponegoro
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Dalam pelaksanaan pembangunan saat ini, ilmu statistik memegang peranan penting
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Dalam pelaksanaan pembangunan saa ini, ilmu saisik memegang peranan pening baik iu di dalam pekerjaan maupun pada kehidupan sehari-hari. Ilmu saisik sekarang elah melaju
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Sumber Daya Alam (SDA) yang tersedia merupakan salah satu pelengkap alat
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Sumber Daya Alam (SDA) yang ersedia merupakan salah sau pelengkap ala kebuuhan manusia, misalnya anah, air, energi lisrik, energi panas. Energi Lisrik merupakan Sumber
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. Propinsi Sumatera Utara merupakan salah satu propinsi yang mempunyai
BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Laar Belakang Propinsi Sumaera Uara merupakan salah sau propinsi yang mempunyai perkembangan yang pesa di bidang ransporasi, khususnya perkembangan kendaraan bermoor. Hal ini dapa
Lebih terperinciFIsika KTSP & K-13 KINEMATIKA. K e l a s A. VEKTOR POSISI
KTSP & K-13 FIsika K e l a s XI KINEMATIKA Tujuan Pembelajaran Seelah mempelajari maeri ini, kamu diharapkan mampu menjelaskan hubungan anara vekor posisi, vekor kecepaan, dan vekor percepaan unuk gerak
Lebih terperinciPeramalan Inflasi Menggunakan Model Fungsi Transfer Multi Input. Forcasting Inflation Using Multiple Input Transfer Function Model
Peramalan Inflasi Menggunakan Model Fungsi Transfer Muli Inpu Forcasing Inflaion Using Muliple Inpu Transfer Funcion Model Novi Adisia, Sri Wahyuningsih, dan Rio Goeanoro 3 Laboraorium Saisika Terapan
Lebih terperinciBAB IV PERHITUNGAN NUMERIK
BAB IV PERHITUNGAN NUMERIK Dengan memperhaikan fungsi sebaran peluang berahan dari masingmasing sebaran klaim, sebagai mana diulis pada persamaan (3.45), (3.70) dan (3.90), perhiungan numerik idak mudah
Lebih terperinciBAB II TINJAUAN PUSTAKA. mempunyai efek menekan atau menghentikan suatu proses biokimia di dalam
BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Anibioik 2.1.1 Defenisi Anibioik adalah segolongan senyawa, baik alami maupun sineik, yang mempunyai efek menekan aau menghenikan suau proses biokimia di dalam organisme, khususnya
Lebih terperinciIII. METODE PENELITIAN
26 III. METODE PENELITIAN 3.1. Kerangka Pemikiran Penilaian perkembangan kinerja keuangan PT. Goodyear Indonesia Tbk dilakukan dengan maksud unuk mengeahui sejauh mana perkembangan usaha perusahan yang
Lebih terperinciPeramalan Jumlah Wisatawan di Agrowisata Kusuma Batu Menggunakan Metode Analisis Spektral
JURAL SAIS DA SEI ITS Vol., o., (Sep. 0) ISS: 30-98X A-40 Peramalan Jumlah Wsawan d Agrowsa Kusuma Bu Menggunaan Meode Analss Speral swul Maghfroh, Sr Suprap Har, ur Wahyunngsh Jurusan Mema, Faulas Mema
Lebih terperinciANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Studi kasus pada CV Cita Nasional.
JURNAL ILMIAH RANGGAGADING Volume 7 No. 1, April 7 : 3-9 ANALISIS DIRECT SELLING COST DALAM MENINGKATKAN VOLUME PENJUALAN Sudi kasus pada CV Cia Nasional. Oleh Emmy Supariyani* dan M. Adi Nugroho *Dosen
Lebih terperinciMetode Regresi Linier
Modul 1 Meode Regresi Linier Prof. DR. Maman Djauhari A PENDAHULUAN nalisis regresi linier, baik yang sederhana maupun yang ganda, elah Anda pelajari dalam maa kuliah Meode Saisika II. Dengan demikian
Lebih terperinciBAB II PERTIDAKSAMAAN CHERNOFF
BAB II PERTIDAKSAMAAN CHERNOFF.1 Pendahuluan Di lapangan, yang menjadi perhaian umumnya adalah besar peluang dari peubah acak pada beberapa nilai aau suau selang, misalkan P(a
Lebih terperinciPERSAMAAN GERAK VEKTOR SATUAN. / i / = / j / = / k / = 1
PERSAMAAN GERAK Posisi iik maeri dapa dinyaakan dengan sebuah VEKTOR, baik pada suau bidang daar maupun dalam bidang ruang. Vekor yang dipergunakan unuk menenukan posisi disebu VEKTOR POSISI yang diulis
Lebih terperinciKresnanto NC. Model Sebaran Pergerakan
Kresnano C Moel Sebaran Pergerakan Kresnano C Tujuan Uama: Mengeahu pola pergerakan alam ssem ransporas serng jelaskan alam benuk arus pergerakan (kenaraan, penumpang, an barang) yang bergerak ar zona
Lebih terperinciPENERAPAN MODEL GSTAR(1,1) UNTUK DATA CURAH HUJAN
Bulen Ilmah Mah. Sa. dan Terapannya (Bmaser) Volume 6, o. 03 (017), hal 159 166. PEERAPA MODEL GSTAR(1,1) UTUK DATA CURAH HUJA Ism Adam, Dadan Kusnandar, Hendra Perdana ITISARI Model Generalzed Space Tme
Lebih terperinciBAB 1 PENDAHULUAN. tahun 1990-an, jumlah produksi pangan terutama beras, cenderung mengalami
11 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Laar Belakang Keahanan pangan (food securiy) di negara kia ampaknya cukup rapuh. Sejak awal ahun 1990-an, jumlah produksi pangan eruama beras, cenderung mengalami penurunan sehingga
Lebih terperinci