H. Bernik Maskun Staf Jurusan Statistika Universitas Padjadjaran

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "H. Bernik Maskun Staf Jurusan Statistika Universitas Padjadjaran"

Transkripsi

1 da HBB : PENGUJIAN HIPOTESIS RATA-RATA BERURUT UNTUK MEMBANDINGAN TINGKAT KEBOCORAN DI DAERAH DINDING GINGIVAL MENGGUNAKAN TIGA MACAM BAHAN TAMBALAN SEMENTARA (Pedeata Parametri H. Beri Masu Staf Jurusa Statistia Uiversitas Padadara Abstra Jia melalui suatu esperime, igi dibutia bahwa efe dari perlaua membetu sebuah uruta dega hipotesis,... utu megui hipotesis tersebut diguaa statisti ui berbetu : dega T s o m [ ˆ [, ]] / so N[ t t ][ [ ] [, ]] / [ [, ]] + s s o daerah ritis T C, dega C ditetua melalui [ C] α pm, P β [( m /,( m / ]... (* m Variat β [ m /,( m / ] dalam persamaa (* berdistribusi Beta dega parameter(m-/ da (-m/. Apabila dietahui, statisti ui di atas diperoleh dega meggati s 0 oleh dalam B TB distribusi Beta oleh Distribusi χ dega d m- ( Chaco, 963 Kata Kuci : Distribusi Beta, Chi-Square, Rata-Rata Berurut. Latar Belaag Peutupa ases avitas pada gigi dega perawata salura aar merupaa fator ag petig dilaua utu mecegah masua miroorgaisme, caira Semas Matematia da Pedidia Matematia

2 : rogga mulut maupu sisa maaa e dalam salura aar. Peutupa ii tida haa utu meutup avitas atar uuga saa tetapi uga meaga eutuha mahota selama perawata salura aar (meurut Madiso (99 da Kazemi (994. Ruliato (985 meataa bahwa premixed zic oxide-calcium sulfate cemet (Cavit G sebagai peutup avita elas I merupaa baha tambala semetara ag palig ecil ebocoraa dibadiga dega zic oxide eugeol da seme fletcher. Tigat ebocora ag palig besar terdapat pada seme fletcher sedaga seme zic oxide eugeol tigat ebocoraa berada di atas seme fletcher tetapi masih lebih besar ebocoraa dibadiga dega premixed zic oxide-calcium sulfate cemet (Cavit G. Demiia pula hasil peelitia dari Nurati (005, Zmeer O, d (004, Aderso RW d, utu etiga macam seme tersebut memberia hasil peelitia ag otroversi megeai tigat ebocora. Sebuah upaa utu meetapa maa diatara etiga baha palig bai dalam peambala, secara statisti tida dapat dieraa, seperti peguia etidasamaa rata-rata, area terdapat uruta dari etiga rerata dalam hipotesisa. Pegguaa aalisis varias aa meebaba peluag eelirua tipe lebih besar dari ag seharusa megigat dalam aalisis varias tida diperhituga uruta.. Rumusa Masalah Berdasara hasil peelitia ag telah dilaua, meuua bahwa ebocora ag teradi dari e-tiga macam tambala semetara meuua adaa tigata (berurut, sehigga rumusa masalah statistia terait dega peguia hipotesis ; HBB... adalah :. Meetua statisti ui. Meetua Distribusi Samplig dari statisti ui 3. Tuua Meetua cara peguia hipotesis alteratif berurut 408

3 BB YBB HBB : BB BB... B 4. Mafaat Dega adaa statisti ui utu hipotesis alteratif berurut aa memberia solusi ag lebih sesuai. 6. Statisti Ui utu Hipotesis Rata-rata Berurut Misala hipotesis ag beraita dega esperime adalah : Ho :... melawa... Statisti Ui Pedeata Parametri : Peguia utu hipotesis di atas, dieraa berdasara data ag ditampila seperti pada tabel beriut ii Tabel : Statisti ag dihitug dari Data Pegamata (Tiap Perlaua berisi pegamata Perlaua YBB YBB... YBB YBB YBB... YBB I YBiB YBiB YBiB YBiB Baa Pegamata Rata-rata YBB YB B BB 409

4 adalah dari tabel di atas ampa bahwa : Berdasara data dalam Tabel, misala : i i i da s i i ( i / adalah rata-rata da simpaga bau dari perlaua e. Utu medapata statisti ui peguia hipotesis di atas, misala rata-rata gabuga ag ditimbag utu perlaua e t sampai dega e s adalah : ( [ t, s] ( t t + t + t s s /( t + t s dega t < s sehigga peasir Maximum Lielihood (MLE utu ˆ di bawah HBoB ( ˆ ˆ ˆ... [, ] fugsi lielihood dari rata-rata sampel dega aggapa idepedesi atar elompo (populasi da distribusi ormal, adalah L + f (,..., t, t +,..., f (... f ( t f ( t... f ( di bawah Ho :..., sehigga 40

5 4 L t t / ( exp... / ( exp... / ( exp π π π / ( exp ( ( π (a atau, logaritma dari lielihood persamaa (a adalah P ( l( l( l l( π + L P (bp P differesiasi persamaa (b terhadap, diperoleh d (l L ( d da solusi utu ˆ, adalah 0 ˆ ( 0 ˆ ( 0 ˆ ˆ atau, ] [, ˆ.

6 sesuai Bru da Va Eede (957 memperlihata bahwa peasir di bawah hipotesisi alteratif adalah ˆ max mi r s [ r, s] Terait dega peasir di atas, terdapat beberapa betu peasir maximum Lielihood ˆ di bawah B HB dega odisi ag berlau, sebagai beriut : (i Jia... maa ˆ :,,..., (ii Jia > + utu semua (,,..., - maa ˆ ˆ + da rata-rata da + dalam barisa itu digati oleh [, + ] sehigga haa terdapat (- rata-rata ((- diataraa merupaa rata-rata sampel da satu sisaa merupaa rata-rata dari dua sampel ag ditimbag. Nilai dari rata-rata ag ditimbag tadi emudia dibadiga dega da +, apabila (a (, + > +, e tiga ilai, + da + digati oleh (, + (b (, + <, e tiga ilai,, + digati oleh ilai rata-rata (, + (c + < (, + <, pilih salah satu prosedur atara (a da (b (d utu laia tida ada perubaha ilai. Peeraa di atas dieraa embali epada barisa ilai ag baru demiia seterusa sampai barisa merupaa satu umpula ilai rata-rata. (rata-rata sampel atau rata-rata gabuga ditimbag ag mooto tida turu. Jadi utu setiap peasir Maximum Lielihood ˆ utu sama dega ilai rata-rata dalam umpula ag baru. Utu lebih elasa, misala utu 4 perlaua (4 dimaa utu masigmasig perlaua mempuai uura sampel ag sama, BB BB B3B B4 Bda ilai rata-rata sampela masig-masig sebagai beriut : sampel e adalah 3, sampel e adalah, sampel e 3 adalah 3 da dari sampel e 4 adalah 4 4, sehigga utu cotoh ii aa diperoleh barisa rata-rata sebagai beriut : 3 4 Meurut atura di atas terlihat bahwa <, maa edua ilai tersebut harus 4

7 buah + + buah buah buah digabug da dicari rata-rataa aitu : (3+/,5. Kemudia edua rata-rata ag asli digati oleh rata-rata ag baru, sehigga barisaa aa meadi :,5,5 4 Pada barisa ag baru, terata [,] > 3, maa ita hitug lagi rata-rata dari etiga ilai rata-rata ag asli : (3++/3, sehigga aa diperoleh ragaia rata-rata baru sebagai beriut : 4 Karea sudah terurut, maa tida perlu dilaua perubaha lagi. Misala proses peggabuga di atas meghasila m buah estimit ag berbeda aitu tbb rata-rata pertama, tbb rata-rata edua da terahir tbmb rata-rata dega tb B> 0, tbb tbb... + tbmb da ia dimisala : τ 0 0 τ t + t t (,,..., m τ m maa ˆ ˆ... ˆ ; (,,..., m τ + + τ τ i+ [ τ +, τ + ] Kembali epada cotoh di atas, proses peggabuga meghasila m buah estimit ag berbeda aitu tbb tiga buah rata-rata pertama dega ilai rata-rata sama dega da tbb sebuah rata-rata edua dega ilai rata-rata sama dega 4. Utu pembahasa selauta, misala m buah estimit tersebut diataa sebagai [ t ] ;,,..., m dega [ t ] [ τ +, τ ] da uura sampel dari tbb rata-rata dalam [ t ] diataa sebagai N[ t ] Dalil : Bartholomew da Chaco (959 Statisti ui melalui Lielihood Ratio Test (LRT adalah : m [ N[ t t ][ [ ] [, ]] / (3 T [ ˆ, ]] / so dega s 0 43

8 da (4 s0 [ [, ]] + Ui dega daerah ritis s (5 α p P[ m m C] m, β [( /,( / ] m T C, dega C ditetua melalui Dalam perhituga peluag eelirua tipe I, peluag dega betu persamaa sebagai beriut : p m, merupaa peluag Dalil : (Chaco 959 p ( β β m,! dega p m m, β meataa baaa estimit ag diperoleh dega meggabuga buah rata-rata sampel. β [ / ], [ / ] adalah bilaga bulat terbesar ag lebih ecil dari pembagia / 0 da β m β Variat β [ m /,( m / ] dalam persamaa (5 berdistribusi Beta dega parameter (m-/ da (-m/. Apabila dietahui, statisti ui di atas diperoleh dega meggati s 0 oleh dalam B TB distribusi Beta oleh Distribusi χ dega d m- ( Chaco, 963 Kembali utu cotoh ag telah disampaia sebeluma, telah diperoleh uruta rata-rata 4, sehigga β, β 0, β da β

9 da 4 β atau m da β (( + ((0 + (3( + (4(0 Nilai 4 atau 4. p, utu m,,..., 0 da 3,4,..., 0 diperlihata dalam tabel di m bawah ii : Tabel : Nilai-ilai p m, m Nilai-ilai dalam tabel di atas memperlihata ilai peluag p m,. Sebagai cotoh utu m da 3 diperoleh ilai p, 3 0, Membadiga Tigat Kebocora di Daerah Didig Gigival Megguaa Tiga Macam Baha Tambala Semetara 45

10 HBB : B 7. Disai Peelitia da Hipotesis Utu megetahui sampai seberapa besar tigat ebocora pada daerah didig gigival gigi setelah memperoleh tambala semetara dega tiga macam baha tambala ag berbeda telah dilaua peelitia sebagai beriut : 5 gigi molar pertama rahag atas dibagi atas tiga elompo masig-masig lima gigi. Masigmasig elompo aa memperoleh perlaua dega megguaa baha tambala ag berbeda, aitu elompo I dega baha tambala CAV (Cavit G, elompo II dega SF (Sulfate Cemet da elompo III dega ZOE (Zic Oxide Eugeol. Dega demiia model esperime/percobaa aa berbetu Esperime Aca Sempura dega 5 repliasi utu tiap elompo. Variabel ag meadi obe peelitia terdiri atas : adaa ebocora ag diuur berdasara ara peetrasi (dlm mm Igi dietahui apaah terdapat efe ag berarti dari pemberia CAV, SF da ZOE dilihat dari adaa peetrasi/ebocora? Hipotesis statistia sebagai beriut : Ho : 3 melawa 3 B: Tida terdapat perbedaa efe diatara etiga macam baha tambala ag berbeda : (terdapat uruta perbedaa efe 7. Data Hasil Peelitia Data dalam Tabel 3 adalah hasil peelitia Azur (007 ag meuua ebocora tambala ag diuur dalam mm setelah diberia pewaraa : Tabel 3 : Peetrasi/Kebocora Tambala (dlm mm Tpe Seme 46

11 CAV SF ZOE (Cavito (Fletcher (Zic Selauta dari data dalam Tabel 3, dihitug statistia sehigga diperoleh hasil seperti pada tabel beriut ii : Tabel 4 : Statisti Peetrasi/Kebocora Tambala (dlm mm Tpe Seme CAV SF ZOE No (Cavito (Fletcher (Zic Keseluruha Jumlah Rata-rata 0, Std Var N Dari Tabel 4 di atas diperoleh ilai rata-rata tiap perlaua sebagai beriut : Rata-rata peetrasi dega seme Cavito 0,90 mm Rata-rata peetrasi dega seme Fletcher,538 mm 3 rata-rata peetrasi dega seme Zic,74 mm 47

12 Kalau ita uruta rata-rata ag diperoleh aa memperlihata barisa ag sesuai aitu : 0,90 <,538 <,74 atau < < 3 berarti β, β 0, β 0, m 3 da 3, sehigga lagah selauta dapat dihitug ilai 3 3 s 0 ( [, ] + s 0 T s 5(0,90-,539P P+5(,538-,539P P+5(,74-,539P P+5(0,4309P P+ 5(0,067P P+5(0,4673P 9,55 m ( ˆ [, ] / so N[ t t i ]( [ ] [, ] / i [ 5(0,90-,539P P+5(,538-,539P P+5(,74-,539P P]/[,3784] 4,0449/9,55 0,448 da peluag eelirua tipe I adalah α m p P [ C] m, β [( m /,( N m / ] pb3b P( β + pb33b P( β 0,5;6,5 C ;6 C s o 0,5 P( β + 0,667 P( β 0,5;6,5 C ;6 C Utu α 0,05 aa diperoleh ilai C 0,00 ( Lihat Lampira Tola Ho ia ilai TBB C, dari hasil perhituga TBB 0,448 > C 0,00 ii meuua hasil peguia ag sigifia. (Pegecea asumsi ag disarata aitu eormala da homogeitas varias diperlihata dalam Lampira da 3. 48

13 8. Kesimpula Utu megetahui perlaua maa diatara etiga perlaua ag diberia memberia efe ag palig bai, perhatia embali rata-rata edalama peetrasi (ebocora tambala, Rata-rata peetrasi dega seme Cavito 0,90 mm Rata-rata peetrasi dega seme Fletcher,538 mm 3 rata-rata peetrasi dega seme Zic,74 mm. Terata pemaaia seme Cavito memberia edalama ebocora ag palig redah, atau dapat diataa Ceme Cavito lebih bai dari dua macam seme laia. 9. Daftar Pustaa. Barlow, R.E., Bartholomew, D.J., Bremmer, J. M. ad Bru, H. D.,97., Statistical Iferece Uder Order Restrictios, Wile, New Yor.. Bartholomew, D.J., 959, A test of homogeeit for oldered alteratives, Biometria Bru,H.D. (955, Maximum Lilelihood estimates of mootoe parameters., A. Math.Statist. No 6, Hal Bru,H.D. (958, O Te Estimatio of parameters restricted b iequalities., A. Math.Statist. No 9, Hal Chaco, V.J., 959, Testig Homogeeit agaist oldered alteratives. Ph.D. thesis, Uiv. of Califoria, Berele. 6. Chaco, V,J., 963, Testig Homogeeit agais ordered alteratives, A. Math.Statist. Vol.34 Hal Coover,W.J., 973, Practical Noparametric Statistics, Joh Wile & Sos, Ic. 8. Gibbos, 97, Noparametric Statistical Iferece, McGraw-Hill Kogausha, Ltd, Too, hal Igle, J.I., et. al.,00. Temporar Coroal Fillig Material. Dalam Edodotics. 5th ed. (Igle & Baclad ed. Decer. Ic. : Kazemi RB, Safavi KE., Spagberg LSW., 994, Assessmet of Margial Stabilit ad Permeabilit of Iterim Restorative Edodotic Material, Oral Surg Oral Med Oral Pathol 78 ;

14 . Laili, A., 007, Perbedaa Tigat ebocora Pada Kavitas Klas II Daerah Didig Gigival dari tiga Baha Tambala Semetara, FKG UNPAD, Badug. Lehma. E.l., D Abrera. H.J.M., 975, Noparametrics, Statistical Methods Based o Ras, McDraw-Hill, New Yor. 3. Madiso S da Aderso RW. 99. Medicatios ad Temporaries i EdodoticTreatmet. Det Clit North Am : 36( : Medehall, W., Scheaffer, R.L., Wacerl, D.D., 986, Mathematical Statistics with Applicatios, Thirt Editio, PWS Publishers, Duxbur Press, Bosto. 5. Motgomer, C,D, 00, Desig ad Aalsis of Experimets, 5 th Editio, Joh Wile & Sos, Ic, New Yor. 6. Nurati., 005. Pegaruh ChKM Yag Diguaa Dalam Perawata SaluraAar Terhadap Kerapata Dua Baha Tumpat Semetara Yag Berbaha DasarZic Oxide, Esperimetal Laboratori, Jaarta, FKG Uiversitas Idoesia 7. Parsos.L.V., 967, A Note o Te Exact Distributio of A Noparametric Test Statistic for Ordered Alteratives, The Aals of Statistics, Vol 7, No., Hal Ruliato M.985. Kebocora Tepi Zic Oxide-Eugeol, Fletcher da Cavit Sebagai Baha Tumpata Semetara dalam Kumpa, Nasah Kogres NasioalXVI PDGI : Shorac, G.R, 967, Testig agaist ordered alteratives i model I aalsis of variace; ormal theor ad oparametric, A. Math. Statistics, Vol. 38, Hal Sudaa, 00, Desai Da Aalisis Esperime, Edisi IV, Tarsito, Badug. Hal Sumasari S. 99. Tambala Semetara Di Bidag Koservasi Gigi. Tiaua Pustaa. Badug, FKG UNPAD.. Swaso K da Madiso S., 987, A Evalutio of Coroal Microleaage i Edodoticall Treated Teeth. Part I Time Periods., Joural of Edodotics 3 :

15 3. Va Eede, C., 957., Maximum Lilelihood estimatio of partiall or completel ordered parameters., Idag.Math. 9 Hal Wardarma N. 00. Pegaruh Rasio Osida Seg da Eugeol. Lapora Peelitia, Jaarta, FKG Uiversitas Idoesia. 5. Zmeer O., Odot, Baegas G., Paeier CH., 004, Coroal Microleaage of Three Temporar Restorative Material : A I Vito Stud., J. Edo 30(8 :

16 0. Lampira Lampira Nilai C pada Distribusi Beta Dega pb,3b 0,5 da pb3,3b 0,667, m 3, 3, 5 α m p P [ C] m, β [( m /,( m / ] pb,3b 0.5 pb3,3b 0,667 C alpha Beta P(Beta C alpha Beta P(Beta Taraf Sig

17 F(ZBiB log Max (dlog Lampira : Ui Normalitas Keelirua Utu Tiga Macam Pemaaia Tambala Semetara (CAV, SF, da ZOE Error CAV - SF -ZOE ZBiB S(ZBiB F(ZBiB -S(ZBiB Rata LBoB Std N 5 L tabel : % % 0. Sifat No-sig Ket Normal Lampira 3 : Ui Homogeitas Varias (Ui Bartlett Utu Tiga Macam Perlaua (Cavito, Fletcer da Zic Seme D /d sbipbp sbipbp sbipbp Cavito Fletcer Zic Jumlah Varias gabuga

18 Log varias gab Nilai B Chi uadrat.359 Chi uadrat tabel : d Sifat ui : No-Sig Ket : Homogeitas Varias dipeuhi 44

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

Oleh : H. BERNIK MASKUN

Oleh : H. BERNIK MASKUN (D.5) ANALISIS VARIANS UNTUK MENGUJI KEKUATAN LEKAT SEMEN ADHESIF PADA PERMUKAAN LOGAM KARENA EMPAT MACAM PERLAKUAN (Studi Esperime pada Bidag Ortodoti Kedotera Gigi) Oleh : H. BERNIK MASKUN ABSTRAK Pegujia

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

Abstrak. j 1 j. C, dengan C ditentukan melalui. ... (*) dalam persamaan (*) berdistribusi Beta dengan parameter(m-1)/2 dan (n-m)/2.

Abstrak. j 1 j. C, dengan C ditentukan melalui. ... (*) dalam persamaan (*) berdistribusi Beta dengan parameter(m-1)/2 dan (n-m)/2. STATISTIK UJI T UNTUK PENGUJIAN HIPOTESIS RATA-RATA BERURUT Pedeaa Parameri oleh H. Beri Mau Nip. 30935030 Abra Jia melalui uau eperime, igi dibuia bahwa efe dari perlaua membeu ebuah urua dega hipoei,

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

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

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

PROSIDING ISBN: PENGUJIAN HIPOTESIS RATA-RATA BERURUT MENGGUNAKAN STATISTIK CHI-KUADRAT RANK. (Pendekatan Non Parametrik) oleh

PROSIDING ISBN: PENGUJIAN HIPOTESIS RATA-RATA BERURUT MENGGUNAKAN STATISTIK CHI-KUADRAT RANK. (Pendekatan Non Parametrik) oleh POSIDING ISBN: 978-979-6353-3- S-3 PENGUJIAN HIPOTESIS ATA-ATA BEUUT MENGGUNAKAN STATISTIK CHI-KUADAT ANK (Pendeatan Non Parametri) oleh H. Berni Masun *) Statisti ui untu hiotesis, digunaan statisti ui

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

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

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

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

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

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

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

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

Bab 6: Analisa Spektrum

Bab 6: Analisa Spektrum BAB Aalisa Spetrum Bab : Aalisa Spetrum Aalisa Spetrum Dega DFT Tujua Belajar Peserta dapat meghubuga DFT dega spetrum dari sial hasil samplig sial watu otiue. -poit DFT dari sial x adalah Xω ag diealuasi

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

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

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

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

KORELASI POLISERIAL UNTUK PENDUGAAN PARAMETER STRUCTURAL EQUATION MODELING

KORELASI POLISERIAL UNTUK PENDUGAAN PARAMETER STRUCTURAL EQUATION MODELING Kode Maalah M- KORELASI POLISERIAL UNTUK PENDUGAAN PARAMETER STRUCTURAL EQUATION MODELING SEM Oleh : Nur Rusliah Prof. Dr. Dra. Susati Liuwih, M.Stat Dra. Kartia Fitriasari, M.Si. ABSTRAK Structural Equatio

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

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling

Perbandingan Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesian, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-von Mises, dan Uji Anderson-Darling Jural Gradie Vol No Juli 5 : -5 Perbadiga Power of Test dari Uji Normalitas Metode Bayesia, Uji Shapiro-Wilk, Uji Cramer-vo Mises, da Uji Aderso-Darlig Dyah Setyo Rii, Fachri Faisal Jurusa Matematika,

Lebih terperinci

Anova (analysis of varian)

Anova (analysis of varian) ova (aalysis of varia) Ui hipotesis perbedaa ilai rata-rata dari atau lebih elompo idepede Cotoh: daah perbedaa berat bayi lahir dari eluarga E tiggi dega E sedag atau E redah sumsi Ui ova: 1. ube diambil

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

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

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 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

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

Prosiding Statistika ISSN:

Prosiding Statistika ISSN: Prosidig Statistia ISSN: 460-6456 Ui Kesamaa Beberapa Rata-Rata Pegaruh Pemafaata Bateri Peghasil Fitase (Patoea agglomeras) Dalam Rasum Terhadap Bobot Potog Ayam Broiler Megguaa Ui Krusal-Wallis da Over-Mea-Ra

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

BAGAN KENDALI G UNTUK PENGENDALIAN VARIABILITAS PROSES MULTIVARIAT (Studi Kasus pada data cuaca di kota Makassar pada tahun 2003 sampai tahun 2012)

BAGAN KENDALI G UNTUK PENGENDALIAN VARIABILITAS PROSES MULTIVARIAT (Studi Kasus pada data cuaca di kota Makassar pada tahun 2003 sampai tahun 2012) BAGAN KENDALI G UNTUK PENGENDALIAN VARIABILITAS PROSES MULTIVARIAT (Studi Kasus pada data cuaca di ota Maassar pada tahu 003 sampai tahu 0) PAISAL, H, HERDIANI, E.T. DAN SALEH, M 3 Jurusa Matematia, Faultas

Lebih terperinci

Aproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks

Aproksimasi Terbaik dalam Ruang Metrik Konveks Aprosimasi Terbai dalam Ruag etri Koves Oleh : Suharsoo S Jurusa atematia FIPA Uiversitas Lampug Abstra asalah esistesi da etuggala aprosimasi terbai suatu titi dalam ruag berorm telah dipelajari oleh

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

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

PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES

PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN METODE BAYES Jural Matematika UNAND Vol. 3 No. 4 Hal. 52 59 ISSN : 233 29 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND PENDUGAAN PARAMETER DARI DISTRIBUSI POISSON DENGAN MENGGUNAKAN METODE MAXIMUM LIKEHOOD ESTIMATION (MLE) DAN

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA

PENAKSIR RASIO UNTUK RATA-RATA POPULASI MENGGUNAKAN KOEFISIEN VARIASI DAN KOEFISIEN KURTOSIS PADA SAMPLING GANDA PEAKSIR RASIO UTUK RATA-RATA POPULASI MEGGUAKA KOEFISIE VARIASI DA KOEFISIE KURTOSIS PADA SAMPLIG GADA Heru Agriato *, Arisma Ada, Firdaus Mahasiswa Program S Matematika Dose Jurusa Matematika Fakultas

Lebih terperinci

RUANG BARISAN MUSIELAK-ORLICZ. Oleh: Encum Sumiaty dan Yedi Kurniadi

RUANG BARISAN MUSIELAK-ORLICZ. Oleh: Encum Sumiaty dan Yedi Kurniadi RUANG BARISAN USIELAK-ORLICZ Oleh: Ecu Suiat da Yedi Kuriadi Disapaia pada Seiar Nasioal ateatia ada taggal 8 Deseber 2008, di Jurusa edidia ateatia FIA UI JURUSAN ENDIDIKAN ATEATIKA FAKULTAS ENDIDIKAN

Lebih terperinci

PROSIDING ISBN:

PROSIDING ISBN: S-6 Perlukah Cross Validatio dilakuka? Perbadiga atara Mea Square Predictio Error da Mea Square Error sebagai Peaksir Harapa Kuadrat Kekelirua Model Yusep Suparma (yusep.suparma@ upad.ac.id) Uiversitas

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

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

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

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

PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ )

PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ ) (Fey Nilawati Kusuma et al.) PENJADWALAN JOBS PADA SINGLE MACHINE DENGAN MEMINIMUMKAN VARIANS WAKTU PENYELESAIAN JOBS (Studi Kasus di P.T. XYZ ) I Gede Agus Widyadaa I Nyoma Sutapa Dose Faultas Teologi

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

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

III. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu

III. METODOLOGI PENELITIAN. diinginkan. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimen adalah suatu III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika. Meurut Arikuto (99 :

Lebih terperinci

III. METODELOGI PENELITIAN

III. METODELOGI PENELITIAN III. METODELOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia merupaka suatu cara tertetu yag diguaka utuk meeliti suatu permasalaha sehigga medapatka hasil atau tujua yag diigika, meurut Arikuto (998:73)

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 METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014.

BAB III METODE PENELITIAN Penelitian ini dilakukan di kelas X SMA Muhammadiyah 1 Pekanbaru. semester ganjil tahun ajaran 2013/2014. BAB III METODE PENELITIAN A. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia dilaksaaka dari bula Agustus-September 03.Peelitia ii dilakuka di kelas X SMA Muhammadiyah Pekabaru semester gajil tahu ajara 03/04. B. Subjek

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

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

Jurnal MIPA 38 (1) (2015): Jurnal MIPA.

Jurnal MIPA 38 (1) (2015): Jurnal MIPA. Jural MIPA 38 () (5): 68-78 Jural MIPA http://ouraluesacid/u/idephp/jm APROKSIMASI ANUIAS HIDUP MENGGUNAKAN KOMBINASI EKSPONENSIAL LJ Siay S Gurito Guardi 3 Jurusa Matematia FMIPA Uiversitas Pattimura

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I 7 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas XI IPA SMA Negeri I Kotaagug Tahu Ajara 0-03 yag berjumlah 98 siswa yag tersebar dalam 3

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

UJI STATISTIK PENGARUH PERLAKUAN PERMUKAAN TERHADAP UMUR FATIK DENGAN DATA TERBATAS

UJI STATISTIK PENGARUH PERLAKUAN PERMUKAAN TERHADAP UMUR FATIK DENGAN DATA TERBATAS Uji Statisti Pegaruh Perlaua Permuaa terhadap dega Data Terbatas (Agus Suhartoo) Areditasi LIPI omor : 536/D/007 Taggal 6 Jui 007 UJI STATISTIK PEGARUH PERLAKUA PERMUKAA TERHADAP UMUR FATIK DEGA DATA TERBATAS

Lebih terperinci

ANALISA PENGARUH PANJANG BELT CONVEYOR TERHADAP FREKUENSI REPAIR SEBELUM DAN SESUDAH MENGGUNAKAN LOCKING BOLT PADA SAMBUNGAN COLD SPLICING ABSTRAKSI

ANALISA PENGARUH PANJANG BELT CONVEYOR TERHADAP FREKUENSI REPAIR SEBELUM DAN SESUDAH MENGGUNAKAN LOCKING BOLT PADA SAMBUNGAN COLD SPLICING ABSTRAKSI ANALIA PENGARUH PANJANG BELT CONVEYOR TERHAAP FREKUENI REPAIR EBELUM AN EUAH MENGGUNAKAN LOCKING BOLT PAA AMBUNGAN COL PLICING ABTRAKI Ach. Hadi Widodo¹,Priyagug Hartoo²,uatmio³ ¹Mahasiswa Tei Mesi,Uiversitas

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

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang. Universitas Sumatera Utara BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Salah satu pera da fugsi statistik dalam ilmu pegetahua adalah sebagai. alat aalisis da iterpretasi data kuatitatif ilmu pegetahua, sehigga didapatka suatu kesimpula

Lebih terperinci

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.2, September 2012

InfinityJurnal Ilmiah Program Studi Matematika STKIP Siliwangi Bandung, Vol 1, No.2, September 2012 IfiityJual Ilmiah Pogam Studi Matematia STKIP Siliwagi Badug, Vol, No., Septembe HIMPUNAN KOMPAK PADA RUANG METRIK Oleh : Cee Kustiawa Juusa Pedidia Matematia FPMIPA Uivesitas Pedidia Idoesia eeustiawa@yahoo.om

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

Distribusi Sampel & Statistitik Terurut

Distribusi Sampel & Statistitik Terurut Distribusi Sampel & Statistitik Terurut Sampel Acak, Rataa sampel, X-bar, Variasi sampel, S, Teorema Limit Pusat, Distribusi t,, F Statistik Terurut MA 3181 Teori Peluag 11 November 014 Utriwei Mukhaiyar

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 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI

BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI BAB 3 ENTROPI DARI BEBERAPA DISTRIBUSI Utuk lebih memahami megeai etropi, pada bab ii aka diberika perhituga etropi utuk beberapa distribusi diskrit da kotiu. 3. Distribusi Diskrit Pada sub bab ii dibahas

Lebih terperinci

PENGARUH KOMPOSISI PENGELUARAN PEMERINTAH DAN TINGKAT PAJAK TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI DALAM MODEL NEOKLASIK AMELIA

PENGARUH KOMPOSISI PENGELUARAN PEMERINTAH DAN TINGKAT PAJAK TERHADAP PERTUMBUHAN EKONOMI DALAM MODEL NEOKLASIK AMELIA PENGARUH OMPOSISI PENGELUARAN PEMERINTAH DAN TINGAT PAJA TERHADAP PERTUMBUHAN EONOMI DALAM MODEL NEOLASI AMELIA DEPARTEMEN MATEMATIA FAULTAS MATEMATIA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR

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

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

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 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI.1 Distribusi Ekspoesial Fugsi ekspoesial adalah salah satu fugsi yag palig petig dalam matematika. Biasaya, fugsi ii ditulis dega otasi exp(x) atau e x, di maa e adalah basis logaritma

Lebih 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

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

GRAFIKA

GRAFIKA 6 5 7 3 6 3 3 GRAFIKA 3 6 57 08 0 9 5 9 385 946 5 3 30 0 8 9 5 9 3 85 946 5 ANALISA REAL Utu uliah (pegatar) aalisa real yag dilegapi dega program MATLAB Dr. H.A. Parhusip G R A F I K A Peerbit Tisara

Lebih terperinci

PERBANDINGAN HASIL PENGUJIAN INTERCEPT

PERBANDINGAN HASIL PENGUJIAN INTERCEPT IdoMS Joural o Statistics Vol., No. (3), Page 35-47 PERBANDINGAN HASIL PENGUJIAN INTERCEPT PADA UJI SATU ARAH MAKSIMUM DAN MINIMUM PADA UJI-UJI TERKAIT NON-SAMPLE PRIOR INFORMATION PADA MODEL REGRESI SEDERHANA

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah semua siswa kelas XI MIA SMA Negeri 5 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia Populasi dalam peelitia ii adalah semua siswa kelas I MIA SMA Negeri 5 Badar Lampug Tahu Pelajara 04-05 yag berjumlah 48 siswa. Siswa tersebut

Lebih terperinci

Keywords: Convergen Series, Banach Space, Sequence space cs, Dual-α, Dual-

Keywords: Convergen Series, Banach Space, Sequence space cs, Dual-α, Dual- Jural MIPA FST UNDANA, Volume 2, Nomor, April 26 DUAL-, DUAL- DAN DUAL- DARI RUANG BARISAN CS Albert Kumaereg, Ariyato 2, Rapmaida 3,2,3 Jurusa Matematia, Faultas Sais da Tei Uiversitas Nusa Cedaa ABSTRACT

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

PENDUGA TERBAIK UNTUK DISTRIBUSI PARETO DENGAN MENGGUNAKAN TEOREMA BATAS BAWAH CRAMMER-RAO SKRIPSI

PENDUGA TERBAIK UNTUK DISTRIBUSI PARETO DENGAN MENGGUNAKAN TEOREMA BATAS BAWAH CRAMMER-RAO SKRIPSI PENDUGA TERBAIK UNTUK DISTRIBUSI PARETO DENGAN MENGGUNAKAN TEOREMA BATAS BAWAH CRAMMER-RAO SKRIPSI Diajua Utu Memeuhi Sebagia Persyarata Mecapai Derajat Sarjaa S-1 OLEH: RISKA JULIANI F1A1 11 031 PROGRAM

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

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

PENAKSIRAN M A S T A T I S T I K A D A S A R 1 7 M A R E T 2014 U T R I W E N I M U K H A I Y A R

PENAKSIRAN M A S T A T I S T I K A D A S A R 1 7 M A R E T 2014 U T R I W E N I M U K H A I Y A R PENAKSIRAN P E N A K S I R A N T I T I K P E N A K S I R A N S E L A N G S E L A N G K E P E R C A Y A A N U N T U K R A T A A N S E L A N G K E P E R C A Y A A N U N T U K V A R I A N S I M A 0 8 S T

Lebih terperinci

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan

POSITRON, Vol. II, No. 2 (2012), Hal. 1-5 ISSN : Penentuan Energi Osilator Kuantum Anharmonik Menggunakan Teori Gangguan POSITRON, Vol. II, No. (0), Hal. -5 ISSN : 30-4970 Peetua Eergi Osilator Kuatum Aharmoik Megguaka Teori Gaggua Iklas Saubary ), Yudha Arma ), Azrul Azwar ) )Program Studi Fisika Fakultas Matematika da

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di SMA Negeri 1 Ngemplak.Sekolah ini beralamatkan di jalan

BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian dilakukan di SMA Negeri 1 Ngemplak.Sekolah ini beralamatkan di jalan BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia dilakuka di SMA Negeri 1 Ngemplak.Sekolah ii beralamatka di ala Embarkasi Hai Doohuda, kecamata Ngemplak, Kabupate Boyolali, Provisi Jawa

Lebih terperinci

REPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA

REPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA Jural Matematika UNAND Vol. 3 No. Hal. 7 34 ISSN : 33 9 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND REPRESENTASI KANONIK UNTUK FUNGSI KARAKTERISTIK DARI SEBARAN TERBAGI TAK HINGGA EKA RAHMI KAHAR, DODI DEVIANTO Program

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena

BAB III METODE PENELITIAN. Penelitian ini merupakan jenis penelitian deskriptif-kuantitatif, karena 7 BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Peelitia ii merupaka jeis peelitia deskriptif-kuatitatif, karea melalui peelitia ii dapat dideskripsika fakta-fakta yag berupa kemampua siswa kelas VIII SMP

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

RUANG BANACH PADA RUANG BARISAN, DAN

RUANG BANACH PADA RUANG BARISAN, DAN RUANG BANACH PADA RUANG BARISAN, DAN Wahidah Alwi* * Dose ada Jurusa Mateatia Faultas Sais da Teologi UIN Alauddi Maassar e-ail: wahidah.alwi79@gail.co Abstract: The ai object of the vectors are the vectors

Lebih terperinci

4.7 TRANSFORMASI UNTUK MENDEKATI KENORMALAN

4.7 TRANSFORMASI UNTUK MENDEKATI KENORMALAN 4.7 TRANSFORMASI UNTUK MENDEKATI KENORMALAN Saat asumsi keormala tidak dipuhi maka kesimpula yag kita buat berdasarka suatu metod statistik yag mesyaratka asumsi keormala meadi tidak baik, sehigga mucul

Lebih terperinci

ANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok)

ANALISIS DISKRIMINAN (Kasus : Lebih dari 2 Kelompok) ANALSS DSRNAN (asus : Lebh dar elompo) Hazmra Yozza Jur. atemata FPA Uad LOGO POP POP POP 4 : POP Uura sampel : Sampel telah detahu dar elompo maa berasal Terhadap masg-masg obe damat/duur p peubah POP

Lebih terperinci

Modifikasi Statistik Uji-T pada Test Inferensia Mean Mereduksi Pengaruh Keasimetrikan Populasi Menggunakan Ekspansi Cornish-Fisher

Modifikasi Statistik Uji-T pada Test Inferensia Mean Mereduksi Pengaruh Keasimetrikan Populasi Menggunakan Ekspansi Cornish-Fisher Statistika, Vol. No., 97 0 Nopember 0 Modifikasi Statistik Uji-T pada Test Iferesia Mea Mereduksi Pegaruh Keasimetrika Populasi Megguaka Ekspasi Corish-Fisher Joko Riyoo Staf.Pegajar Fakultas Tekologi

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

SIMULASI MODEL RLC BERBANTUAN MS EXCEL ASSISTED RLC MODEL SIMULATION MS EXCEL

SIMULASI MODEL RLC BERBANTUAN MS EXCEL ASSISTED RLC MODEL SIMULATION MS EXCEL SIMULASI MODEL RLC BERBANTUAN MS EXCEL ASSISTED RLC MODEL SIMULATION MS EXCEL Edag Habiuddi (Staf Pegajar UP MKU Politei Negeri Badug (Email : ed_.hab@yahoo.co.id ABSTRAK Sistem ragaia listri RLC seri

Lebih terperinci

TRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA

TRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA Jural Matematika UNAND Vol. 2 No. 2 Hal. 115 122 ISSN : 2303 2910 c Jurusa Matematika FMIPA UNAND TRANSFORMASI BOX-COX PADA ANALISIS REGRESI LINIER SEDERHANA ELVI YATI, DODI DEVIANTO, YUDIANTRI ASDI Program

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

1.1 METODE PENGEMBANGAN PENDEKATAN RATA- RATA SAMPEL UNTUK PROGRAM STOKASTIK DUA TAHAP. Faridawaty Marpaung. Abstrak

1.1 METODE PENGEMBANGAN PENDEKATAN RATA- RATA SAMPEL UNTUK PROGRAM STOKASTIK DUA TAHAP. Faridawaty Marpaung. Abstrak METODE PEGEMBAGA PEDEKATA RATA- RATA SAMPEL UTUK PROGRAM STOKASTIK DUA TAHAP Faridawaty Marpaug Abstra Peelitia ii megemuaa metode pegembaga pedeata rata rata sampel utu program stoasti dua tahap. Metodologi

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMPN 20 Bandar Lampung, dengan populasi 5 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMPN 0 Badar Lampug, dega populasi seluruh siswa kelas VII. Bayak kelas VII disekolah tersebut ada 7 kelas, da setiap kelas memiliki

Lebih terperinci

Gerak Brown Fraksional dan Sifat-sifatnya

Gerak Brown Fraksional dan Sifat-sifatnya SEMINAR NASIONAL MATEMATIKA DAN PENDIDIKAN MATEMATIKA UNY 06 S - 3 Gera Brow Frasioal da Sifat-sifatya Chataria Ey Murwaigtyas, Sri Haryatmi, Guardi 3, Herry P Suryawa 4,,3 Uiversitas Gadjah Mada,4 Uiversitas

Lebih terperinci

PENAKSIRAN. Penaksiran Titik. Selang Kepercayaan untuk VARIANSI. MA2181 ANALISIS DATA Utriweni Mukhaiyar 17 Oktober 2011

PENAKSIRAN. Penaksiran Titik. Selang Kepercayaan untuk VARIANSI. MA2181 ANALISIS DATA Utriweni Mukhaiyar 17 Oktober 2011 PENAKSIRAN Peaksira Titik Peaksira Selag Selag Kepercayaa utuk RATAAN Selag Kepercayaa utuk VARIANSI MA8 ANALISIS DATA Utriwei Mukhaiyar 7 Oktober 0 Metode Peaksira Peaksira Titik Peaksira Selag Nilai

Lebih terperinci

1200 (0,535) (0,465) (1200 1).0,05 + (0,535) (0,465)

1200 (0,535) (0,465) (1200 1).0,05 + (0,535) (0,465) = DATA DAN METODE PENELITIAN Data Peelitia Data yag diguaka dalam peelitia ii adalah data primer hasil yag diperoleh melalui peyebara kuisioer da metode wawacara sebagai data pelegkap. Pegumpula data dilaksaaka

Lebih terperinci