S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON"

Transkripsi

1 S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2010

2 PENDUGAAN PARMETER

3 IV. PENDUGAAN PARAMETER Populasi N Sampling Sampel n Rata-rata : μ Simp. Baku : σ Ragam : σ 2 Parameter Rata-rata : Simp. Baku : s Ragam : s 2 Statistik

4 IV. PENDUGAAN PARAMETER 1. Parameter = sembarang nilai yang menjelaskan ciri populasi 2. Statistik = sembarang nilai yang menjelaskan ciri sampel Misal : populasi tanaman padi pada luasan 1 hektar dengan jarak tanam 20 cm x 20 cm sebanyak tanaman, diambil sebuah sampel secara acak berukuran n = 500 tanaman dan diperoleh rata-rata jumlah anakannya 15 anakan. Ukuran Populasi N = Ukuran Sampel n = 500, Rata-rata = 15

5 IV. PENDUGAAN PARAMETER Ukuran Populasi N = Ukuran Sampel n = 500, Rata-rata = 15 Berdasarkan rata-rata sampel (statistik) dapat diduga bahwa rata-rata jumlah anakan padi kultivar IR-64 pada luasan 1 ha sebanyak 15 anakan (parameter). Statistik sebagai penduga bagi Parameter yang tidak diketahui. Rata-rata = 15 sebagai Penduga Titik

6 IV. PENDUGAAN PARAMETER Nilai dugaan dalam bentuk selang lebih tepat digunakan daripada nilai dugaan dalam bentuk dugaan titik. Nilai dugaan selang : P (a < θ < b )=1 α, artinya peluang θ terletak diantara a dan b sebesar (1 α). Atau kita yakin sebesar (1 α) 100% bahwa θ ada dalam selang (a,b).

7 IV. PENDUGAAN PARAMETER Nilai dugaan selang : P (a < θ < b)=1 α Selang : (a < θ < b)disebut Selang Kepercayaan (1 α) 100%. (1 α) disebut Koefisien (Derajat) Kepercayaan (Keyakinan) Nilai statistik a dan b disebut Batas Kepercayaan.

8 IV. PENDUGAAN PARAMETER Jika nilai α = 5 % maka (1 α ) = 95 % = 0,95. a x b SE SE SE = Standard Error of Mean (Galat Baku Rata-rata)

9 1. PENDUGAAN RATA-RATA Penggunaan Sebaran t dan z Apa σ ada? Ya Uji - z Tidak n 30? Ya Uji - z Uji - t Tidak

10 A. Pendugaan Rata-rata Satu Sampel

11 A. Pendugaan Rata-rata Satu Sampel Contoh 1 : Suatu contoh acak 36 mhs tingkat akhir mempunyai IP rata rata 2,60 dan simpangan baku 0,30. Buatlah selang kepercayaan 95% bagi rata rata IP seluruh mhs tingkat akhir tersebut. Jawab : n = 36 ; Rata rata = 2,60 dan simp. baku s =0,30 ; α = 0,05 ; α/2 = 0,025 ; z α/2 = z 0,025 = 1,96

12 A. Pendugaan Rata-rata Satu Sampel Jawab : n = 36 ; Rata rata x = 2,60 dan simp. baku s =0,30 ; α = 0,05 ; α/2 = 0,025 ; z α/2 = z 0,025 = 1,96 2,60 (1,96)( 0,30/ 36) < μ < 2,60 + (1,96)(0,30/ 36) (2,60 0,10) < μ < (2,60 + 0,10) 2,50 < μ < 2,70

13 A. Pendugaan Rata-rata Satu Sampel Contoh 2 : Sebuah lembaga penelitian menghasilkan kedelai Kultivar X. Dari hasil percobaan di 16 lokasi diperoleh rata-rata hasilnya 1,15 t/ha dengan simp. baku 0,20 t/ha. Buatlah selang kepercayaan 95% bagi rata-rata hasil yang sebenarnya. Jawab : n = 16 ; x = 1,15 dan s = 0,20 ; α = 0,05 ; α/2 = 0,025 ; t α/2(n-1) = t 0,025(15) = 2,131

14 A. Pendugaan Rata-rata Satu Sampel Jawab : n = 16 ; x = 1,15 dan s = 0,20 ; α = 0,05 ; α/2 = 0,025 ; t α/2(n-1) = t 0,025(15) = 2,131 1,15 (2,131)( 0,20/ 16) < μ < 1,15 + (2,131)(0,20/ 16) (1,15 0,11) < μ < (1,15 + 0,11) 1,04 < μ < 1,26

15 B. Pendugaan Rata-rata Dua Sampel 1. Jika Ragam Kedua Sampel Sama ( σ 12 = σ 22 ) : 2. Jika Ragam Kedua Sampel Tidak Sama ( σ 12 σ 22 ) :

16 B. Pendugaan Rata-rata Dua Sampel Contoh : Pelajaran matematika diberikan kepada 12 siswa kelas A dengan Metode Biasa, dan 10 siswa kelas B dengan Metode Terprogram. Hasil ujian kelas A rata ratanya 85 dengan simpangan baku 4, kelas B rata ratanya 81 dengan simpangan baku 5. Tentukan selang kepercayaan 90% bagi selisih rata rata populasi, bila diasumsikan kedua populasi menyebar normal dengan ragam sama Jawab : α = 10% ; α/2 = 0,05 ; t α/2(n1+n2-2) = t 0,05(20) = 1,725

17 B. Pendugaan Rata-rata Dua Sampel α = 10% ; α/2 = 0,05 ; t α/2(n1+n2-2) = t 0,05(20) = 1,725

18 B. Pendugaan Rata-rata Dua Sampel (85 81) (1,725)(1,917) < μ < (85 81) + (1,725)(1,917) (4 3,307) < μ < ( 4 + 3,307) 0,693 < μ < 7,307

19 C. Pendugaan Rata-rata Pengamatan Berpasangan = Rata-rata dari selisih pengamatan kedua sampel S d = Simp. Baku dari selisih pengamatan kedua sampel

20 C. Pendugaan Rata-rata Pengamatan Berpasangan Contoh : Pelatihan manajemen agribisnis dilakukan kepada 100 petani andalan agar mereka mampu mengembangkan usahataninya. Setelah beberapa waktu, 6 orang diantara 100 petani andalan tersebut diselidiki keuntungan yang mereka peroleh sebelum dan sesudah pelatihan. Tentukan selang kepercayaan 95% bagi selisih rata rata populasi.

21 C. Pendugaan Rata-rata Pengamatan Berpasangan Petani Sebelum Juta Rp Sesudah Juta Rp Jawab : Sebelum Jumlah Sesudah Selisih (d) (d 2 )

22 C. Pendugaan Rata-rata Pengamatan Berpasangan n = 6 ; d = 57 ; d 2 = 635 ; α = 5% ; t α/2(n-1) = 2,571

23 C. Pendugaan Rata-rata Pengamatan Berpasangan 9,5 (2,571)(1,765) < μ < 9,5 + (2,571)(1,765) 9,5 (2,571)(3,948) < μ < 9,5 + (2,571)(3,948) 9,5 4,538 < μ < 9,5 + 4,538 4,962 < μ < 14,038

24 D. Pendugaan Proporsi Satu Sampel n 100 : n < 100 : Contoh : Contoh acak 200 orang yang membeli pestisida di sebuah toko pestisida selama satu minggu diperoleh informasi sebanyak 60 orang yang suka membeli insektisida X. Tentukan selang kepercayaan 95% bagi proporsi sesungguhnya yang suka membeli insektisida X.

25 D. Pendugaan Proporsi Satu Sampel n = 200 ; p = 60/200 = 0,3 ; q = 0,7 ; z α/2 = 1,96 0,3 1,96(0,032) < π < 0,3 + 1,96(0,032) 0,3 0,063 < π < 0,3 + 0,063 0,237 < π < 0,363 23,7 % < π < 36,3 %

26 E. Pendugaan Proporsi Dua Sampel (p 1 p 2 ) z α/2.se < (π 1 π 2 ) < (p 1 p 2 ) + z α/2.se Contoh : Suatu studi dilakukan untuk menduga proporsi penduduk kota dan penduduk di sekitar kota tersebut yang menyetujui pembangkit listrik tenaga nuklir. Bila 1200 diantara 2000 penduduk kota dan 2400 diantara 5000 penduduk di sekitar kota yang diwawancarai menyetujui pembangunan tersbut, buat selang kepercayaan 90% bagi proporsi sebenarnya yang setuju.

27 E. Pendugaan Proporsi Dua Sampel Jawab : n 1 = 2000 ; p 1 = 1200/2000 = 0,60 ; q 1 = 0,40 ; n 2 = 5000 ; p 2 = 2400/5000 = 0,48 ; q 2 = 0,52 0,12 (1,96)(0,013) < (π 1 π 2 ) < 0,12 + (1,96)(0,013) 0,12 0,025 < (π 1 π 2 ) < 0,12 0,025 0,095 < (π 1 π 2 ) < 0,145

S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA

S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA email : zeamays_hibrida@yahoo.com FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2009 IV. PENDUGAAN PARAMETER Populasi Sampling Sampel N n Rata-rata : μ Simp.

Lebih terperinci

S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON

S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2011 PENGUJIAN HIPOTESIS V. PENGUJIAN HIPOTESIS Hipotesis adalah jawaban sementara terhadap suatu masalah. Setiap

Lebih terperinci

S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON

S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2010 PENGUJIAN HIPOTESIS V. PENGUJIAN HIPOTESIS Hipotesis adalah jawaban sementara terhadap suatu masalah. Setiap

Lebih terperinci

S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA

S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA email : zeamays_hibrida@yahoo.com FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 009 V. PENGUJIAN HIPOTESIS Hhipotesis adalah jawaban sementara terhadap suatu

Lebih terperinci

STATISTIKA II (BAGIAN

STATISTIKA II (BAGIAN STATISTIKA II (BAGIAN - ) Oleh : WIJAYA email : zeamays_hibrida@yahoo.com FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 008 Wijaya : Statistika II (Bagian-) 0 VI. PENGUJIAN HIPOTESIS Hipotesis

Lebih terperinci

ESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN

ESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN ESTIMASI Arna Fariza PENDAHULUAN MATERI LALU Karena adanya berbagai alasan seperti banyaknya individu dalam populasi amatan, maka penelitian keseluruhan terhadap populasi tersebut tidaklah ekonomis, baik

Lebih terperinci

(ESTIMASI/ PENAKSIRAN)

(ESTIMASI/ PENAKSIRAN) ESTIMASI PENDAHULUAN Karena adanya berbagai alasan seperti banyaknya individu dalam populasi amatan, maka penelitian keseluruhan terhadap populasi tersebut tidaklah ekonomis, baik tenaga, waktu, maupun

Lebih terperinci

DISTRIBUSI SAMPLING besar

DISTRIBUSI SAMPLING besar DISTRIBUSI SAMPLING besar Distribusi Sampling Sampling = pendataan sebagian anggota populasi = penarikan contoh / pengambilan sampel Sampel yang baik Sampel yang representatif, yaitu diperoleh dengan memperhatikan

Lebih terperinci

Metode Statistika. Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter (Selang Kepercayaan)

Metode Statistika. Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter (Selang Kepercayaan) Metode Statistika Statistika Inferensia: Pendugaan Parameter (Selang Kepercayaan) Pengantar Seringkali kita tertarik dengan karakteristik umum dari suatu populasi parameter Misalnya saja berapa rata-rata

Lebih terperinci

MODUL TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR

MODUL TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR MODUL 9 TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR. Pendahuluan Untuk menginginkan mengumpulkan populasi kita lakukan dengan statistik berdasarkan data yang diambil secara sampling yang

Lebih terperinci

SEBARAN PENARIKAN CONTOH

SEBARAN PENARIKAN CONTOH STATISTIK A (MAM 4137) SEBARAN PENARIKAN CONTOH By Syarifah Hikmah Julinda Outline Sebaran Penarikan Contoh Sebaran Penarikan Contoh Bagi Nilai Tengah Sebaran t Sebaran Penarikan contoh bagi beda dua mean

Lebih terperinci

SEBARAN PENARIKAN SAMPEL LOGO

SEBARAN PENARIKAN SAMPEL LOGO SEBARAN PENARIKAN SAMPEL LOGO KOMPETENSI menentukan sebaran penarikan sampel bagi suatu statistik A menentukan sebaran penarikan sampel bagi nilai tengah menentukan sebaran penarikan sampel bagi selisih

Lebih terperinci

Ayundyah Kesumawati. April 20, 2015

Ayundyah Kesumawati. April 20, 2015 Pengujian Kesumawati Nol dan Prodi Statistika FMIPA-UII April 20, 2015 Pengujian Statistik : pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi Pengujian hipotesis berhubungan dengan penerimaan atau

Lebih terperinci

UJI HIPOTESIS SATU-SAMPEL

UJI HIPOTESIS SATU-SAMPEL UJI HIPOTESIS SATU-SAMPEL Pengantar 1. Tulisan ini terkait dengan artikel berjudul KETIKA ILMU HUKUM SEIRING STATISTIKA pada laman www.edscyclopedia.com. Pada website tersebut, mengenai uji hipotesis secara

Lebih terperinci

BAB III UJI STATISTIK DAN SIMULASI. Menggunakan karakteristik dari distribusi tersebut dan transformasi / = ( ) (3.1.1) / = ( ) (3.1.

BAB III UJI STATISTIK DAN SIMULASI. Menggunakan karakteristik dari distribusi tersebut dan transformasi / = ( ) (3.1.1) / = ( ) (3.1. 11 BAB III UJI STATISTIK DAN SIMULASI 3.1 Interval Kepercayaan Sebuah interval kepercayaan terdiri dari berbagai nilai-nilai bersama-sama dengan persentase yang menentukan seberapa yakin bahwa parameter

Lebih terperinci

menggunakan BLP Organik dan setelah menggunakan BLP Organik.

menggunakan BLP Organik dan setelah menggunakan BLP Organik. 29 III. METODE PENELITIAN 3.1 Jenis dan Sumber Data Data yang digunakan dalam penelitian meliputi data primer dan data sekunder. Data primer yaitu survey rumah tangga petani yang mendapat BLP Organik dan

Lebih terperinci

TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI)

TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI) TEORI PENDUGAAN (TEORI ESTIMASI) Tujuan Pembelajaran Mempelajari bagaimana cara melakukan pendugaan parameter populasi berasarkan statistik yang dihitung dari sampel A. Pendahuluan Pendahuluan : Tujuan

Lebih terperinci

1. PENGERTIAN. Manfaat Sampling :

1. PENGERTIAN. Manfaat Sampling : 1. PENGERTIAN Sampel adalah sebagian dari anggota populasi yang dipilih dengan cara tertentu yang akan diteliti sifat-sifatnya dalam penelitian. Nilai-nilai yang berasal dari data sampel dinamakan dengan

Lebih terperinci

REGRESI LINIER. b. Variabel tak bebas atau variabel respon -> variabel yang terjadi karena variabel bebas. Dapat dinyatakan dengan Y.

REGRESI LINIER. b. Variabel tak bebas atau variabel respon -> variabel yang terjadi karena variabel bebas. Dapat dinyatakan dengan Y. REGRESI LINIER 1. Hubungan Fungsional Antara Variabel Variabel dibedakan dalam dua jenis dalam analisis regresi: a. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia.

Lebih terperinci

KONSISTENSI ESTIMATOR

KONSISTENSI ESTIMATOR KONSISTENSI ESTIMATOR TUGAS STATISTIKA MATEMATIKA II Oleh 1. Wahyu Nikmatus S. (121810101010) 2. Vivie Aisyafi F. (121810101050) 3. Rere Figurani A. (121810101052) 4. Dwindah Setiari W. (121810101054)

Lebih terperinci

Pendugaan Parameter. Ayundyah Kesumawati. April 13, Prodi Statistika FMIPA-UII. Ayundyah (UII) Pendugaan Parameter April 13, / 30

Pendugaan Parameter. Ayundyah Kesumawati. April 13, Prodi Statistika FMIPA-UII. Ayundyah (UII) Pendugaan Parameter April 13, / 30 Pendugaan Parameter Ayundyah Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII April 13, 2015 Ayundyah (UII) Pendugaan Parameter April 13, 2015 1 / 30 Pendugaan 1 Proses yang menggunakan sampel statistik untuk menduga

Lebih terperinci

STATISTIKA II Distribusi Sampling. (Nuryanto, ST., MT)

STATISTIKA II Distribusi Sampling. (Nuryanto, ST., MT) STATISTIKA II Distribusi Sampling (Nuryanto, ST., MT) 1. Pendahuluan Bidang Inferensia Statistik membahas generlisasi/penarikan kesimpulan dan prediksi/ peramalan. Generalisasi dan prediksi tersebut melibatkan

Lebih terperinci

OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2011

OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2011 ANALISIS KORELASI OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2011 ANALISIS KORELASI II. ANALISIS KORELASI 1. Koefisien Korelasi Pearson Koefisien Korelasi Moment Product Korelasi

Lebih terperinci

Bab 5 Distribusi Sampling

Bab 5 Distribusi Sampling Bab 5 Distribusi Sampling Pendahuluan Untuk mempelajari populasi kita memerlukan sampel yang diambil dari populasi yang bersangkutan. Meskipun kita dapat mengambil lebih dari sebuah sampel berukuran n

Lebih terperinci

MODUL XI SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KEPERCAYAAN

MODUL XI SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KEPERCAYAAN MODUL XI SELANG KEPERCAYAAN UNTUK KEPERCAYAAN Taksiran suatu parameter populasi dapat diberikan berupa taksiran titik atau berupa taksiran selang. Taksiran titik suatu parameter populasi θ merupakan nilai

Lebih terperinci

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 5 Statistika Inferensia (1)

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 5 Statistika Inferensia (1) STK511 Analisis Statistika Pertemuan 5 Statistika Inferensia (1) Pendugaan Parameter mengacu pada suatu proses yang menggunakan data contoh untuk menduga nilai suatu parameter (populasi). 5. Statistika

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Semua konsep dan defenisi operasional ini mencakup pengertian yang

III. METODE PENELITIAN. Semua konsep dan defenisi operasional ini mencakup pengertian yang III. METODE PENELITIAN A. Konsep Dasar dan Defenisi Operasional Semua konsep dan defenisi operasional ini mencakup pengertian yang digunakan dari perolehan data yang dianalisis sesuai dengan tujuan penelitian.

Lebih terperinci

LOGO PENGUJIAN HIPOTESIS HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA UNAND

LOGO PENGUJIAN HIPOTESIS HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA UNAND LOGO PENGUJIAN HIPOTESIS HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA UNAND Kompetensi Khusus menjelaskan mengenai pengujian hipotesis dan hal-hal yang terkait menguraikan langkah-langkah pengujian

Lebih terperinci

PENARIKAN SAMPEL & PENDUGAAN PARAMETER

PENARIKAN SAMPEL & PENDUGAAN PARAMETER PENARIKAN SAMPEL & PENDUGAAN PARAMETER Arti Penarikan Sampel Populasi ( Universe) adalah totalitas dari semua objek atau individu yang memiliki karakteristik tertentu, jelas dan lengkap yang akan diteliti

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian 4.2. Metode Pengumpulan Data

IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian 4.2. Metode Pengumpulan Data IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Kecamatan Cigombong, Kabupaten Bogor, Provinsi Jawa Barat. Pemilihan kecamatan Cigombong ini dilakukan secara sengaja

Lebih terperinci

OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2010

OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2010 ANALISIS KORELASI OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2010 ANALISIS KORELASI II. ANALISIS KORELASI 1. Koefisien Korelasi Pearson Koefisien Korelasi Moment Product Korelasi

Lebih terperinci

Pengujian Hipotesis. 1. Pendahuluan. Topik Bahasan:

Pengujian Hipotesis. 1. Pendahuluan. Topik Bahasan: Topik Bahasan: Pengujian Hipotesis. Pendahuluan Hipotesis pernyataan yang merupakan pendugaan berkaitan dengan nilai suatu parameter populasi (satu atau lebih populasi) Kebenaran suatu hipotesis diuji

Lebih terperinci

STATISTIKA BISNIS PENDUGAAN STATISTIKA. Deden Tarmidi, SE., M.Ak., BKP. Modul ke: Fakultas Ekonomi dan Bisnis. Program Studi Akuntansi

STATISTIKA BISNIS PENDUGAAN STATISTIKA. Deden Tarmidi, SE., M.Ak., BKP. Modul ke: Fakultas Ekonomi dan Bisnis. Program Studi Akuntansi Modul ke: STATISTIKA BISNIS PENDUGAAN STATISTIKA Fakultas Ekonomi dan Bisnis Deden Tarmidi, SE., M.Ak., BKP. Program Studi Akuntansi www.mercubuana.ac.id PENDAHULUAN Data yang sudah didapat dari populasi

Lebih terperinci

Uji Hipotesa Dua Sampel

Uji Hipotesa Dua Sampel Uji Hipotesa Dua Sampel Tjipto Juwono, Ph.D. April 19, 2016 TJ (SU) Uji Hipotesa Dua Sampel April 2016 1 / 28 Membandingkan Dua Populasi Contoh 1 Apakah ada perbedaan jumlah rata-rata penjualan rumah oleh

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESA #1

PENGUJIAN HIPOTESA #1 PENGUJIAN HIPOTESA #1 Materi #3 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN Pengujian Hipotesa Hipotesa: asumsi atau dugaan mengenai sesuatu hal yang dibuat untuk menjelaskan sesuatu masalah. Pengujian Hipotesa: langkah-langkah

Lebih terperinci

OLEH : WIJAYA. FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2009

OLEH : WIJAYA.   FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2009 PERANCANGAN PERCOBAAN OLEH : WIJAYA email : zeamays_hibrida@yahoo.com FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2009 I. ANALISIS REGRESI 1. 2. Regresi Linear : Regresi Linear Sederhana

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih

PENGUJIAN HIPOTESIS. pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih PENGUJIAN HIPOTESIS. Pendahuluan Hipotesis Statistik : populasi. pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih Pengujian hipotesis berhubungan dengan penerimaan atau penolakan suatu hipotesis. Kebenaran

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS 2

PENGUJIAN HIPOTESIS 2 PENGUJIAN HIPOTESIS. Menguji Kesamaan Dua Rata-rata a. Uji Dua Pihak Misalkan ada dua populasi berdistribusi normal dengan masing-masing rata-rata dan simpangan baku secara berturut-turut μ dan μ dan σ

Lebih terperinci

PENAKSIRAN PARAMETER TM_3

PENAKSIRAN PARAMETER TM_3 PENAKSIRAN PARAMETER TM_3 Pendahuluan Statistik inverensial membicarakan bgmn mengeneralisasi informasi yg telah diperoleh. Segala aturan, dan cara, yg dpt di pakai sebagai alat dlm mencoba menarik kesimpulan

Lebih terperinci

Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA

Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA 2016 Inferensia Statistika : Mencakup semua metode yang digunakan untuk penarikan kesimpulan atau generalisasi mengenai populasi dengan melakukan pengambilan sampel (sampling)

Lebih terperinci

STATISTIKA. Statistika pengkuantifikasian (pengkuantitatifan) hasil-hasil pengamatan terhadap kejadian, keberadaan, sifat/karakterisitik, tempat, dll.

STATISTIKA. Statistika pengkuantifikasian (pengkuantitatifan) hasil-hasil pengamatan terhadap kejadian, keberadaan, sifat/karakterisitik, tempat, dll. STATISTIKA Statistika pengkuantifikasian (pengkuantitatifan) hasil-hasil pengamatan terhadap kejadian, keberadaan, sifat/karakterisitik, tempat, dll. Statistika deskriptif: pencatatan dan peringkasan hasil

Lebih terperinci

statistika untuk penelitian

statistika untuk penelitian statistika untuk penelitian Kelompok Ilmiah Remaja (KIR) Delayota Experiment Team (D Expert) 2013 Freeaninationwallpaper.blogspot.com Apa itu Statistika? Statistika adalah ilmu yang mempelajari cara pengumpulan,

Lebih terperinci

STK 511 Analisis statistika. Materi 4 Sebaran Penarikan Contoh

STK 511 Analisis statistika. Materi 4 Sebaran Penarikan Contoh STK 511 Analisis statistika Materi 4 Sebaran Penarikan Contoh 1 Pengantar Pada dasarnya data contoh diperoleh dengan dua cara: Data telah ada Teknik Penarikan Contoh Data belum tersedia Perancangan Percobaan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. regresi adalah sebuah teknik statistik untuk membuat model dan menyelediki

BAB 2 LANDASAN TEORI. regresi adalah sebuah teknik statistik untuk membuat model dan menyelediki BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Analisis Regresi Dalam beberapa masalah terdapat dua atau lebih variabel yang hubungannya tidak dapat dipisahkan, dan hal tersebut biasanya diselidiki sifat hubungannya.

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi merupakan bentuk analisis hubungan antara variabel prediktor

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi merupakan bentuk analisis hubungan antara variabel prediktor 8 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Analisis Regresi Analisis regresi merupakan bentuk analisis hubungan antara variabel prediktor (variabel independent) dengan variabel outcome (variabel dependen) untuk

Lebih terperinci

Penduga : x p s r b. Pertemuan Ke 9. BAB V PENDUGAAN PARAMETER

Penduga : x p s r b. Pertemuan Ke 9. BAB V PENDUGAAN PARAMETER Pertemuan Ke 9. BAB V PENDUGAAN PARAMETER 5.1 Pengertian Pendugaan Parameter. Pendugaan merupakan suatu bagian dari statistik inferensia yaitu suatu pernyataan mengenai parameter populasi yang tidak diketahui

Lebih terperinci

Pada prakteknya hanya sebuah sampel yang biasa diambil dan digunakan untuk hal tersebut. Sampel yang diambil ialah sampel acak dan dari sampel

Pada prakteknya hanya sebuah sampel yang biasa diambil dan digunakan untuk hal tersebut. Sampel yang diambil ialah sampel acak dan dari sampel DISTRIBUSI SAMPLING Pada prakteknya hanya sebuah sampel yang biasa diambil dan digunakan untuk hal tersebut. Sampel yang diambil ialah sampel acak dan dari sampel tersebut nilai-nilai statistiknya dihitung

Lebih terperinci

Terima hipotesis Tidak membuat kesalahan Kesalahan tipe II Tolak hipotesis Kesalahan tipe I Tidak membuat kesalahan

Terima hipotesis Tidak membuat kesalahan Kesalahan tipe II Tolak hipotesis Kesalahan tipe I Tidak membuat kesalahan PENGUJIAN HIPOTESIS Hipotesis Statistik adalah pernyataan atau dugaan mengenai satu atau lebih populasi. Dengan mengambil suatu sampel acak dari populasi tersebut dan menggunakan informasi yang dimiliki

Lebih terperinci

PERANCANGAN PERCOBAAN

PERANCANGAN PERCOBAAN PERANCANGAN PERCOBAAN OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2011 MATERI : 1. PENDAHULUAN 2. RANCANGAN ACAK LENGKAP ( RAL ) 3. RANCANGAN ACAK KELOMPOK ( RAK ) 4. RANCANGAN

Lebih terperinci

ESTIMASI. Podojoyo, SKM, M.Kes. Podojoyo 1

ESTIMASI. Podojoyo, SKM, M.Kes. Podojoyo 1 ESTIMASI Podojoyo, SKM, M.Kes Podojoyo 1 Definisi Estimasi Suatu metode dimana kita dapat memperkirakan nilai populasi (parameter) dengan memakai nilai sampel (statistik) Podojoyo 2 Didalam estimasi nilai

Lebih terperinci

SEBARAN PENARIKAN CONTOH

SEBARAN PENARIKAN CONTOH STATISTIK (MAM 4137) SEBARAN PENARIKAN CONTOH Ledhyane Ika Harlyan 2 Outline Sebaran Penarikan Contoh Sebaran Penarikan Contoh Bagi Nilai Tengah Sebaran t Sebaran Penarikan contoh bagi beda dua mean Parameter

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Suara sah calon nomor urut 4 Jumlah Rata-Rata Ragam

HASIL DAN PEMBAHASAN. Suara sah calon nomor urut 4 Jumlah Rata-Rata Ragam HASIL DAN PEMBAHASAN Deskripsi Data Tabel 4 menunjukkan deskripsi dari data suara sah calon nomor urut 2, 3, dan 4. Jumlah suara tertinggi diperoleh calon nomor urut 2. Sedangkan suara sah calon nomor

Lebih terperinci

INTERVAL KEPERCAYAAN

INTERVAL KEPERCAYAAN INTERVAL KEPERCAYAAN Untuk menaksir interval taksiran parameter dengan koefisien kepercayaan, maka sebuah sampel acak diambil, lalu hitung nilai nilai statistik yang diperlukan. Perumusan dalam bentuk

Lebih terperinci

Distribusi Sampling Sebaran Penarikan Contoh. Bidang Inferensia Statistik membahas generalisasi/penarikan kesimpulan dan prediksi/peramalan.

Distribusi Sampling Sebaran Penarikan Contoh. Bidang Inferensia Statistik membahas generalisasi/penarikan kesimpulan dan prediksi/peramalan. Distribusi Sampling Sebaran Penarikan Contoh I PENDAHULUAN Bidang Inferensia Statistik membahas generalisasi/penarikan kesimpulan dan prediksi/peramalan. Generalisasi dan prediksi tersebut melibatkan sampel/contoh,

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. untuk menjawab tujuan penelitian berdasarkan data yang diperoleh dan dianalisis.

METODE PENELITIAN. untuk menjawab tujuan penelitian berdasarkan data yang diperoleh dan dianalisis. 26 III. METODE PENELITIAN A. Konsep Dasar dan Definisi Operasional Konsep dasar dan definisi operasional merupakan cakupan makna yang digunakan untuk menjawab tujuan penelitian berdasarkan data yang diperoleh

Lebih terperinci

Distribusi Normal Distribusi normal, disebut pula distribusi Gauss, adalah distribusi probabilitas yang paling banyak digunakan dalam berbagai

Distribusi Normal Distribusi normal, disebut pula distribusi Gauss, adalah distribusi probabilitas yang paling banyak digunakan dalam berbagai Distribusi Normal Distribusi normal, disebut pula distribusi Gauss, adalah distribusi probabilitas yang paling banyak digunakan dalam berbagai analisis statistika. Distribusi normal baku adalah distribusi

Lebih terperinci

SEBARAN PENARIKAN CONTOH (SAMPLING DISTRIBUTION)

SEBARAN PENARIKAN CONTOH (SAMPLING DISTRIBUTION) SEBARAN PENARIKAN CONTOH (SAMPLING DISTRIBUTION) Andaikan ada suatu populasi dengan jumlah anggotanya sebanyak N diambil contoh sebanyak n. Apabila dari setiap kemungkinan contoh tersebut dihitung suatu

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN IV METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di PT Saung Mirwan. Pemilihan PT Saung Mirwan dilakukan secara sengaja (purposive) dengan pertimbangan bahwa PT Saung Mirwan

Lebih terperinci

Uji Hipotesa Dua Sampel (Lanjutan)

Uji Hipotesa Dua Sampel (Lanjutan) Uji Hipotesa Dua Sampel (Lanjutan) Tjipto Juwono, Ph.D. May 3, 2016 TJ (SU) Uji Hipotesa Dua Sampel (Lanjutan) May 2016 1 / 26 σ tidak diketahui, saling beda, sampel kecil Standard Deviasi Tidak Diketahui,

Lebih terperinci

Distribusi dari Sampling

Distribusi dari Sampling Distribusi dari Sampling Sampling Acak Pengenalan ke Uji Hipotesis dan Estimasi Selang Hal yang harus diingat Populasi- adalah apa yang dibicarakan Sampel- adalah apa yang didapat dari data Distribusi

Lebih terperinci

Ayundyah Kesumawati. April 27, 2015

Ayundyah Kesumawati. April 27, 2015 Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII April 27, 2015 Estimasi interval Jika diperhatikan, terdapat kesamaan rumus-rumus yang dipakai pada saat pengujian hipotesis dan pendugaan selang kepercayaan. Untuk

Lebih terperinci

Tentukan : Jawab : N = 100. = Rp = Rp % selang kepercayaan = - 1,96. ( 1- ) 100% selang kepercayaan untuk adalah.

Tentukan : Jawab : N = 100. = Rp = Rp % selang kepercayaan = - 1,96. ( 1- ) 100% selang kepercayaan untuk adalah. 6.1. Akan diduga rataan pendapatan dari pelayan restoran di kota-kota besar di Jawa. Diambil sampel secara acak sebanyak 75 orang pelayan restoran, didapatkan rataan pendapatannya adalah Rp 130.000,- dengan

Lebih terperinci

Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas

Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas Pengendalian Kualitas Statistika Ayundyah Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII September 30, 2015 Ayundyah (UII) Konsep Dasar Statistik dan Probabilitas September

Lebih terperinci

SURYA AGRITAMA Volume 2 Nomor 2 September 2013

SURYA AGRITAMA Volume 2 Nomor 2 September 2013 EFISIENSI PRODUKSI USAHATANI JAGUNG (Zea mays L.) DI LAHAN PASIR DESA KERTOJAYAN KECAMATAN GRABAG KABUPATEN PURWOREJO Diah Setyorini, Uswatun Hasanah dan Dyah Panuntun Utami Program Studi Agribisnis Fakultas

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Regresi Analisis regresi (regression analysis) merupakan suatu teknik untuk membangun persamaan dan menggunakan persamaan tersebut untuk membuat perkiraan (prediction).

Lebih terperinci

DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016

DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU. Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016 DISTRIBUSI PROBABILITAS KONTINYU Nur Hayati, S.ST, MT Yogyakarta, Maret 2016 DISTRIBUSI PELUANG KONTINYU Berbeda dengan variabel random diskrit, sebuah variabel random kontinyu adalah variabel yang dapat

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Model Regresi Logistik Biner untuk data Hasil Pembangkitan

HASIL DAN PEMBAHASAN. Model Regresi Logistik Biner untuk data Hasil Pembangkitan HASIL DAN PEMBAHASAN Model Regresi Logistik Biner untuk data Hasil Pembangkitan Model regresi logistik digunakan untuk menggambarkan hubungan antara peubah respon dan peubah penjelas pada data hasil pembangkitan.

Lebih terperinci

BAB IV METODE PENELITIAN

BAB IV METODE PENELITIAN BAB IV METODE PENELITIAN 4.1. Waktu dan Tempat Penelitian Penelitian dilaksanakan pada bulan Maret hingga April 2011 dengan lokasi penelitian berada di Hutan Pendidikan Gunung Walat, Kabupaten Sukabumi.

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN

IV METODE PENELITIAN IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi risiko produksi jagung manis dilakukan di Desa Gunung Malang, Kecamatan Tenjolaya, Kabupaten Bogor.

Lebih terperinci

BAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER

BAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER BAB 6 PENAKSIRAN PARAMETER Bab 6 PENAKSIRAN PARAMETER Standar Kompetensi : Setelah mengikuti kuliah ini, mahasiswa dapat memahami hubungan nilai sampel dan populasi dan menentukan distribusi sampling yang

Lebih terperinci

Pengertian Pengujian Hipotesis

Pengertian Pengujian Hipotesis PENGUJIAN HIPOTESIS Pengertian Pengujian Hipotesis HUPO BAHASA YUNANI THESIS Pernyataan yang mungkin benar atau mungkin salah terhadap suatu populasi Lemah, kurang, di bawah Teori, proposisi, atau pernyataan

Lebih terperinci

BAHAN DAN METODE Tempat dan Waktu Penelitian Bahan dan Alat Metode Percobaan

BAHAN DAN METODE Tempat dan Waktu Penelitian Bahan dan Alat Metode Percobaan 11 BAHAN DAN METODE Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian dilaksanakan pada bulan Maret sampai Juli 2012 di Dusun Bandungsari, Kecamatan Natar, Kabupaten Lampung Selatan, Lampung. Analisis tanah dilakukan

Lebih terperinci

Contoh Solusi PR 5 Statistika & Probabilitas

Contoh Solusi PR 5 Statistika & Probabilitas Contoh Solusi PR 5 Statistika & Probabilitas 1. X = proporsi pelanggan yang menggunakan layanan penerbangan untuk keperluan bisnis. n = ukuran sampel, p = proporsi sampel yang menggunakan layanan penerbangan

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA. Analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang menggambarkan

TINJAUAN PUSTAKA. Analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang menggambarkan II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Regresi Analisis regresi adalah suatu metode analisis data yang menggambarkan hubungan fungsional antara variabel respon dengan satu atau beberapa variabel prediktor.

Lebih terperinci

LAMPIRAN. Lampiran 1. Data Performa Reproduksi Sapi Perah Impor Pertama

LAMPIRAN. Lampiran 1. Data Performa Reproduksi Sapi Perah Impor Pertama 48 LAMPIRAN Lampiran 1. Data Performa Reproduksi Sapi Perah Impor Pertama No. ID Sapi... Selanjutnya Ke Tanggal Tanggal Kawin Pertama Jumlah Servis (Kali) Service Period Lama Kosong Selang 1 776 1 13/08/2009

Lebih terperinci

PERTEMUAN 2 STATISTIKA DASAR MAT 130

PERTEMUAN 2 STATISTIKA DASAR MAT 130 PERTEMUAN 2 STATISTIKA DASAR MAT 130 Data 1. Besaran Statistika berbicara tentang data dalam bentuk besaran (dimensi) Besaran adalah sesuatu yang dapat dipaparkan secara jelas dan pada prinsipnya dapat

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Lokasi penelitian ini dilakukan di Desa Cikarawang, Kabupaten Bogor, Jawa Barat. Lokasi ini dipilih secara sengaja (purposive). Alasan pemilihan Kabupaten

Lebih terperinci

mengsumsikan tidak ada kesalahan pengukuran, validitas dapat dievaluasi dengan mengamati nilai bias dari penduganya. Bias, B ( ) dari populasi

mengsumsikan tidak ada kesalahan pengukuran, validitas dapat dievaluasi dengan mengamati nilai bias dari penduganya. Bias, B ( ) dari populasi TINJAUAN PUSTAKA Teori penarikan contoh mempunyai tujuan untuk membuat penarikan contoh menjadi lebih efisien. Teori penarikan contoh mencoba untuk mengembangkan metode pemilihan contoh dengan biaya yang

Lebih terperinci

KONSEP DASAR SAMPLING

KONSEP DASAR SAMPLING TEKNIK SAMPLING KONSEP DASAR SAMPLING LOGO HAZMIRA YOZZA IZZATI RAHMI HG JURUSAN MATEMATIKA FMIPA UNAND TEKNIK SAMPLING Metode pengambilan sebagian anggota populasi sedemikian rupa sehingga contoh yang

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. bebas X yang dihubungkan dengan satu peubah tak bebas Y.

BAB 2 LANDASAN TEORI. bebas X yang dihubungkan dengan satu peubah tak bebas Y. BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Regresi Linier Sederhana Regresi linier sederhana merupakan suatu prosedur untuk mendapatkan hubungan matematis dalam bentuk suatu persamaan antara variabel tak bebas tunggal dengan

Lebih terperinci

Statistik merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang paling banyak

Statistik merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang paling banyak BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Pengertian Analisis Regresi Statistik merupakan salah satu cabang ilmu pengetahuan yang paling banyak mendapatkan perhatian dan dipelajari oleh ilmuan dari hampir semua ilmu bidang

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ini akan dibahas tinjauan pustaka yang akan digunakan untuk tesis ini, yang selanjutnya akan diperlukan pada bab 3. Yang akan dibahas dalam bab ini adalah metode bootstrap

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA

BAB II KAJIAN PUSTAKA 4 BAB II KAJIAN PUSTAKA Pada sub bab ini akan diberikan beberapa definisi dan teori yang mendukung rancangan Sequential Probability Ratio Test (SPRT) yaitu percobaan dan ruang sampel, peubah acak dan fungsi

Lebih terperinci

Distribusi. Sampling muan 3) Tim Dosen

Distribusi. Sampling muan 3) Tim Dosen Distribusi Sampling (Pertem muan 3) Tim Dosen Sampling Semester Ganjil 2012 Proses Sampling Statistik dan Parameter Parameter Karakter ristik itikpopulasi Bernilai tetap Biasanya tidak diketahui nilainya

Lebih terperinci

Ukuran Statistik Bagi Data

Ukuran Statistik Bagi Data Ukuran Statistik Bagi Data 1.1 Parameter dan Statistik Dalam statistika dikenal istilah populasi. Populasi merupakan kumpulan objek yang merupakan objek pengamatan kita. Deskripsi dari populasi tersebut

Lebih terperinci

II. BAHAN DAN METODE

II. BAHAN DAN METODE II. BAHAN DAN METODE 2.1 Rancangan Percobaan Penelitian dilakukan menggunakan rancangan acak lengkap (RAL) tiga perlakuan dengan masing-masing tiga ulangan yaitu : 1) Perlakuan A dengan pergantian air

Lebih terperinci

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu 4.2 Data dan Instrumentasi

IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu 4.2 Data dan Instrumentasi IV METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Pemilihan lokasi penelitian dilakukan dengan sengaja (purposive) dengan alasan bahwa lokasi tersebut adalah salah satu lokasi pengembangan pertanian porduktif

Lebih terperinci

KULIAH ANALISIS STATISTIK DATA SIMULASI Tipe-tipe simulasi berdasarkan analisis output:

KULIAH ANALISIS STATISTIK DATA SIMULASI Tipe-tipe simulasi berdasarkan analisis output: KULIAH ANALISIS STATISTIK DATA SIMULASI Tipe-tipe simulasi berdasarkan analisis output: 1. Terminating simulation 2. Nonterminating simulation: a. Steady-state parameters b. Steady-state cycle parameters

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS. Konsep: Dua macam kekeliruan. Pengujian hipotesis.

PENGUJIAN HIPOTESIS. Konsep: Dua macam kekeliruan. Pengujian hipotesis. Konsep: PENGUJIAN HIPOTESIS Agus Susworo Dwi Marhaendro Hipotesis: asumsi atau dugaan sementara mengenai sesuatu hal. Dituntut untuk dilakukan pengecekan kebenarannya. Jika asumsi atau dugaan dikhususkan

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Desa Purwasari, Kecamatan Dramaga

IV. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilakukan di Desa Purwasari, Kecamatan Dramaga IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan di Desa Purwasari, Kecamatan Dramaga Kabupaten Bogor, Propinsi Jawa Barat. Pemilihan lokasi dilakukan secara sengaja dengan

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI 14 BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Konsep Dasar Analisis Regresi Kata regresi (regression) diperkenalkan pertama kali oleh Francis Dalton pada tahun 1886. Menurut Dalton, analisis regresi berkenaan dengan studi

Lebih terperinci

Praktikum Pengujian Hipotesis

Praktikum Pengujian Hipotesis Praktikum Pengujian Hipotesis 1. Pengujian Hipotesis dan Selang Kepercayaan bagi Nilai Tengah untuk Satu Populasi Komputasi untuk pengujian hipotesis dan selang kepercayaan (1-α)% bagi Nilai Tengah di

Lebih terperinci

Pertemuan Ke Pengujian hipotesis mengenai rata-rata Nilai Statistik Uji. Wilayah Kritik

Pertemuan Ke Pengujian hipotesis mengenai rata-rata Nilai Statistik Uji. Wilayah Kritik Pertemuan Ke-12 6.4 Uji Hipotesis Langkah langkah pengujian hipotesis : 1. Nyatakan hipotesa nolnya H o bahwa θ = θ o. 2. Pilih hipotesis alternatif H 1 yang sesuai diantara θ < θ o, θ > θ o atau θ # θ

Lebih terperinci

SOAL TUGAS STATISTIKA PENDIDIKAN. 2010, Prof. Ir. Sigit Nugroho, M.Sc., Ph.D.

SOAL TUGAS STATISTIKA PENDIDIKAN. 2010, Prof. Ir. Sigit Nugroho, M.Sc., Ph.D. SOAL TUGAS STATISTIKA PENDIDIKAN Dosen : Prof. Ir. Sigit Nugroho, M.Sc., Ph.D. 1. Berikut ini disajikan data banyaknya siswa yang lewat di depan kelas yang diambil secara sistematis dengan interval waktu

Lebih terperinci

II. BAHAN DAN METODE

II. BAHAN DAN METODE II. BAHAN DAN METODE 2.1 Waktu dan Tempat Penelitian ini dilaksanakan di Kolam Budidaya Ikan Ciburial, Sumedang selama kurang lebih dua bulan, yaitu sejak April - Juni 2011. 2.2 Alat dan Bahan 2.2.1 Wadah

Lebih terperinci

HASIL DAN PEMBAHASAN. Algoritma Cepat Penduga GS

HASIL DAN PEMBAHASAN. Algoritma Cepat Penduga GS HASIL DAN PEMBAHASAN Algoritma Cepat Penduga GS Sebagaimana halnya dengan algoritma cepat penduga S, algoritma cepat penduga GS dikembangkan dengan mengkombinasikan algoritma resampling dan algoritma I-step.

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS 1

PENGUJIAN HIPOTESIS 1 PENGUJIAN HIPOTESIS 1 Pengertian Pengujian Hipotesis From: BAHASA YUNANI HUPO THESIS Lemah, kurang, di bawah Teori, proposisi, atau pernyataan yang disajikan sebagai bukti Hipotesis suatu pernyataan yang

Lebih terperinci

Regresi Linier Sederhana dan Korelasi. Pertemuan ke 4

Regresi Linier Sederhana dan Korelasi. Pertemuan ke 4 Regresi Linier Sederhana dan Korelasi Pertemuan ke 4 Pengertian Regresi merupakan teknik statistika yang digunakan untuk mempelajari hubungan fungsional dari satu atau beberapa variabel bebas (variabel

Lebih terperinci

Materi 1 : Review Statistika Inferensia Pengujian Hipotesis PERANCANGAN PERCOBAAN

Materi 1 : Review Statistika Inferensia Pengujian Hipotesis PERANCANGAN PERCOBAAN Materi : Review Statistika Inferensia Pengujian Hipotesis PERANCANGAN PERCOBAAN Pendahuluan Suatu pernyataan / anggapan yang mempunyai nilai mungkin benar / salah atau suatu pernyataan /anggapan yang mengandung

Lebih terperinci

Pengantar Statistika Matematika II

Pengantar Statistika Matematika II Pengantar a Matematika II Atina Ahdika, S.Si., M.Si. Prodi a FMIPA Universitas Islam Indonesia March 20, 2017 atinaahdika.com t F Parameter adalah karakteristik dari populasi (misal θ) adalah karakteristik

Lebih terperinci