Statistik Bisnis 2. Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Statistik Bisnis 2. Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology"

Transkripsi

1 Statistik Bisnis 2 Week 4 Fundamental of Hypothesis Testing Methodology

2 ONE-TAIL TESTS

3 One-Tail Tests In many cases, the alternative hypothesis focuses on a particular direction H 0 : μ 3 H 1 : μ < 3 H 0 : μ 3 H 1 : μ > 3 This is a lower-tail test since the alternative hypothesis is focused on the lower tail below the mean of 3 This is an upper-tail test since the alternative hypothesis is focused on the upper tail above the mean of 3

4 Lower-Tail Tests There is only one critical value, since the rejection area is in only one tail a H 0 : μ 3 H 1 : μ < 3 Reject H 0 Do not reject H 0 -Z α or -t α 0 μ Z or t X Critical value

5 Upper-Tail Tests There is only one critical value, since the rejection area is in only one tail H 0 : μ 3 H 1 : μ > 3 a Z or t _ X Do not reject H 0 0 μ Z α or t α Reject H 0 Critical value

6 Example: Upper-Tail t Test for Mean ( unknown) A phone industry manager thinks that customer monthly cell phone bills have increased, and now average over $52 per month. The company wishes to test this claim. (Assume a normal population) Form hypothesis test: H 0 : μ 52 H 1 : μ > 52 the average is not over $52 per month the average is greater than $52 per month (i.e., sufficient evidence exists to support the manager s claim)

7 Example: Find Rejection Region Suppose that a = 0.10 is chosen for this test and n = 25. Find the rejection region: Reject H 0 (continued) a = 0.10 Do not reject H Reject H 0 Reject H 0 if t STAT > 1.318

8 Example: Test Statistic Obtain sample and compute the test statistic Suppose a sample is taken with the following results: n = 25, X = 53.1, and S = 10 Then the test statistic is: (continued) t STAT X S μ n 25

9 Example: Decision (continued) Reach a decision and interpret the result: Reject H 0 a = 0.10 Do not reject H t STAT = 0.55 Reject H 0 Do not reject H 0 since t STAT = there is not sufficient evidence that the mean bill is over $52

10 Example: Utilizing The p-value for The Test Calculate the p-value and compare to a (p-value below calculated using excel spreadsheet on next page) p-value =.2937 Reject H 0 a =.10 0 Do not reject H t STAT =.55 Reject H 0 Do not reject H 0 since p-value =.2937 > a =.10

11 HYPOTHESIS TESTS FOR PROPORTIONS

12 Hypothesis Tests for Proportions Involves categorical variables Two possible outcomes Possesses characteristic of interest Does not possess characteristic of interest Fraction or proportion of the population in the category of interest is denoted by π

13 Proportions Sample proportion in the category of interest is denoted by p (continued) p X n number in category of samplesize interestin sample When both nπ and n(1-π) are at least 5, p can be approximated by a normal distribution with mean and standard deviation μp σ p (1 ) n

14 Hypothesis Tests for Proportions The sampling distribution of p is approximately normal, so the test statistic is a Z STAT value: Hypothesis Tests for p Z STAT p π π(1 π) nπ 5 and n(1-π) 5 nπ < 5 or n(1-π) < 5 n Not discussed in this chapter

15 Z Test for Proportion in Terms of Number in Category of Interest An equivalent form to the last slide, but in terms of the number in the category of interest, X: Z STAT X nπ nπ(1π) X 5 and n-x 5 Hypothesis Tests for X X < 5 or n-x < 5 Not discussed in this chapter

16 Example: Z Test for Proportion A marketing company claims that it receives 8% responses from its mailing. To test this claim, a random sample of 500 were surveyed with 25 responses. Test at the a = 0.05 significance level. Check: n π = (500)(.08) = 40 n(1-π) = (500)(.92) = 460

17 Z Test for Proportion: Solution H 0 : π = 0.08 H 1 : π 0.08 a = 0.05 n = 500, p = 0.05 ZSTAT Test Statistic: p π π(1π) n (1.08) Critical Values: ± 1.96 Decision: Reject Reject Reject H 0 at a = 0.05 Conclusion: z There is sufficient evidence to reject the company s claim of 8% response rate.

18 p-value Solution Calculate the p-value and compare to a (For a two-tail test the p-value is always two-tail) (continued) Reject H 0 Do not reject H 0 Reject H 0 a/2 =.025 a/2 = p-value = : P(Z 2.47) P(Z 2.47) 2(0.0068) Z = Z = 2.47 Reject H 0 since p-value = < a = 0.05

19 Potential Pitfalls and Ethical Considerations Use randomly collected data to reduce selection biases Do not use human subjects without informed consent Choose the level of significance, α, and the type of test (one-tail or two-tail) before data collection Report all pertinent findings including both statistical significance and practical importance

20 Chapter Summary Addressed hypothesis testing methodology Performed Z Test for the mean (σ known) Discussed critical value and p value approaches to hypothesis testing Performed one-tail and two-tail tests

21 Chapter Summary Performed t test for the mean (σ unknown) Performed Z test for the proportion Discussed pitfalls and ethical issues (continued)

22 EXERCISE

23 Stationery Store Sebuah toko alat tulis ingin mengestimasi rata-rata harga retail dari kartu ucapan yang terdapat dalam gudangnya. Sampel acak yang terdiri dari 100 kartu ucapan mengindikasikan bahwa harga rata-ratanya adalah $2,55 dengan simpangan baku $0,44. Adakah bukti bahwa harga retail rata-rata dari populasi kartu ucapan tersebut berbeda dari $2,50? (Gunakan tingkat signifikansi 0,05.)

24 Federal Communications Commission Pada tahun ini, Federal Communications Commission melaporkan bahwa rata-rata waktu tunggu untuk perbaikan bagi konsumen Verizon adalah 36,5 jam. Dalam upaya untuk meningkatkan pelayanan, sebuah proses pelayanan perbaikan dikembangkan. Proses baru ini, diimplementasikan pada 100 perbaikan sebagai sampel, dan menghasilkan rata-rata sampel 34,5 jam dan simpangan baku 11,7 jam. Apakah terdapat bukti bahwa rata-rata populasi kurang dari 36,5 jam? (Gunakan tingkat signifikansi 0,05.)

25 Jobseekers Dari orang responden berusia 24 hingga 35, 65% menyatakan bahwa mereka lebih memilih untuk mencari pekerjaan di daerah dimana saya ingin bertempat tinggal dari pada mencari pekerjaan terbaik yang dapat saya temukan, tempat tinggal adalah prioritas kedua. Pada tingkat signifikansi 0,05, apakah terdapat bukti bahwa proporsi semua pencari kerja muda usia 24 hingga 35 yang lebih memilih Mencari pekerjaan di daerah dimana saya ingin bertempat tinggal dari pada Mencari pekerjaan terbaik yang dapat saya temukan, tempat tinggal adalah prioritas kedua tidak sama dengan 60%?

26 THANK YOU

Statistik Bisnis. Week 10 Fundamentals of Hypothesis Testing: One-Sample Test

Statistik Bisnis. Week 10 Fundamentals of Hypothesis Testing: One-Sample Test Statistik Bisnis Week 10 Fundamentals of Hypothesis Testing: One-Sample Test Agenda Time Activity 20 minutes Fundamentals of Hypothesis-Testing Methodology 40 minutes z Test of Hypothesis for The Mean

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 2. Week 6 Two-Sample Test Population Proportions and Variances

Statistik Bisnis 2. Week 6 Two-Sample Test Population Proportions and Variances Statistik Bisnis Week 6 Two-Samle Test Poulation Proortions and Variances Learning Objectives The means of two indeendent oulations The means of two related oulations In this chater, you learn how to use

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability

Statistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability Statistik Bisnis 1 Week 9 Discrete Probability Random Variables Random Variables Discrete Random Variable Continuous Random Variable Wk. 9 Wk. 10 Probability Distributions Probability Distributions Wk.

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week 13 Chi-Square Test

Statistik Bisnis. Week 13 Chi-Square Test Statistik Bisnis Week 13 Chi-Square Test Learning Objectives In this chapter, you learn: How and when to use the chi-square test for contingency tables TEST FOR THE DIFFERENCE BETWEEN TWO PROPORTIONS Contingency

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week 9 Confidence Interval Estimation

Statistik Bisnis. Week 9 Confidence Interval Estimation Statistik Bisnis Week 9 Confidence Interval Estimation Agenda Time Activity 20 minutes Point and Interval Estimate 40 minutes Confidence Interval Estimate for the Mean ( Known) 40 minutes Confidence Interval

Lebih terperinci

Apa itu suatu Hypothesis?

Apa itu suatu Hypothesis? Chapter 7 Student Lecture Notes 7-1 Dasar Dasar Hipotesis Apa itu suatu Hypothesis? Hypothesis adalah suatu pernyataan (asumsi) tentang parameter populasi I nyatakan rata-rata IPK kelas ini = 3.5! Contoh

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability Binomial and Poisson Distribution

Statistik Bisnis 1. Week 9 Discrete Probability Binomial and Poisson Distribution Statistik Bisnis 1 Week 9 Discrete Probability Binomial and Poisson Distribution Agenda 15 minutes 45 minutes 30 minutes Attendance check Discussion Exercise Learning Objectives In this chapter, you learn:

Lebih terperinci

UJI HIPOTESIS SATU SAMPEL. Chapter 10

UJI HIPOTESIS SATU SAMPEL. Chapter 10 UJI HIPOTESIS SATU SAMPEL Chapter 10 Tujuan 1. Mendefinisikan hypothesis and hypothesis testing. 2. Menjelaskan lima tahapan prosedur uji hipotesis. 3. Membedakan antara uji hipotesis satu sisi dan dua

Lebih terperinci

Statistika Farmasi

Statistika Farmasi Bab 4: Uji Hipotesis Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Uji Hipotesis Hipotesis Suatu pernyataan tentang besarnya nilai parameter populasi yang akan diuji. Pernyataan tersebut masih lemah kebenarannya

Lebih terperinci

Inferensia Statistik parametrik VALID?? darimana sampel diambil

Inferensia Statistik parametrik VALID?? darimana sampel diambil Inferensia Statistik parametrik VALID?? Tergantung dari bentuk populasi Tergantung dari bentuk populasi darimana sampel diambil Uji kesesuaian (goodness of fit) ) untuk tabel frekuensi Goodness-of-fit

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week 12 Analysis of Variance

Statistik Bisnis. Week 12 Analysis of Variance Statistik Bisnis Week 12 Analysis of Variance 1 Learning Objectives This week, you learn: How to use one-way analysis of variance to test for differences among the means of several populations (also referred

Lebih terperinci

UJI HIPOTESIS DUA SAMPEL. Chapter 11

UJI HIPOTESIS DUA SAMPEL. Chapter 11 UJI HIPOTESIS DUA SAMPEL Chapter Tujuan. Melakukan uji hipotesis tentang perbedaan antara dua mean populasi independen.. Melakukan uji hipotesis tentang perbedaan antara dua proporsi populasi. 3. Melakukan

Lebih terperinci

STUDI EKSPERIMENTAL PENGARUH VARIASI SUDUT MIRING DAN SUDUT PUTAR TERHADAP KETELITIAN SUDUT PADA FLEXIBLE FIXTURE

STUDI EKSPERIMENTAL PENGARUH VARIASI SUDUT MIRING DAN SUDUT PUTAR TERHADAP KETELITIAN SUDUT PADA FLEXIBLE FIXTURE STUDI EKSPERIMENTAL PENGARUH VARIASI SUDUT MIRING DAN SUDUT PUTAR TERHADAP KETELITIAN SUDUT PADA FLEXIBLE FIXTURE RIO ADITYA SAPUTRA NRP 2106 100 059 Flexible Fixture Perancangan dan desain Flexible Fixture

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 10 Continuous Probability Normal Distribution

Statistik Bisnis 1. Week 10 Continuous Probability Normal Distribution Statistik Bisnis 1 Week 10 Continuous Probability Normal Distribution Learning Objectives In this chapter, you learn: To compute probabilities from the normal distribution To use the normal probability

Lebih terperinci

Hypothesis Testing SUNU WIBIRAMA

Hypothesis Testing SUNU WIBIRAMA Hypothesis Testing SUNU WIBIRAMA Basic Probability and Statistics Department of Electrical Engineering and Information Technology Faculty of Engineering, Universitas Gadjah Mada CONTENTS 8.1 Introduc-on

Lebih terperinci

Analisis Chi-Square (x 2 )

Analisis Chi-Square (x 2 ) Analisis Chi-Square (x 2 ) Chi square ("χ 2 " dari huruf Yunani "Chi "Kai") to determine if data good or not. Expl... to determine possible outcomes for genetic crosses. How will we know if our fruit fly

Lebih terperinci

Pengujian Hipotesa Dua Sampel

Pengujian Hipotesa Dua Sampel Pengujian Hipotesa Dua Sampel OUTLINES 1. Pengujian hipotesa bahwa mean dari dua populasi independen yang standard deviasinya diketahui adalah sama. Melakukan pengujian hipotesa bahwa dua proporsi populasi

Lebih terperinci

Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling)

Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) 12 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id Blog : http://debrina.lecture.ub.ac.id/

Lebih terperinci

DATA COLLECTION PLAN SAMPLING

DATA COLLECTION PLAN SAMPLING DATA COLLECTION PLAN Tipe data ada 2 macam: 1. Data kualitatif (categorical), misalnya: status perkawinan, partai politik, warna mata (defined categories). 2. Data kuantitatif (numerical), terdiri atas

Lebih terperinci

Statistika Farmasi

Statistika Farmasi Bab 4: Uji Hipotesis Statistika FMIPA Universitas Islam Indonesia Uji Hipotesis Hipotesis Suatu pernyataan tentang besarnya nilai parameter populasi yang akan diuji. Pernyataan tersebut masih lemah kebenarannya

Lebih terperinci

ABSTRAK PENGARUH ATRIBUT PRODUK TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN DAIHATSU SIRION PADA PT ASTRA DAIHATSU MOTOR BANDAR LAMPUNG. Oleh.

ABSTRAK PENGARUH ATRIBUT PRODUK TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN DAIHATSU SIRION PADA PT ASTRA DAIHATSU MOTOR BANDAR LAMPUNG. Oleh. ABSTRAK PENGARUH ATRIBUT PRODUK TERHADAP KEPUTUSAN PEMBELIAN DAIHATSU SIRION PADA PT ASTRA DAIHATSU MOTOR BANDAR LAMPUNG Oleh M Rizki Ramadhan Salah satu produk dalam bidang otomotif yang dalam hal ini

Lebih terperinci

Uji Perbandingan Rata-Rata

Uji Perbandingan Rata-Rata Uji Perbandingan Rata-Rata Pengujian hipotesis perbandingan rata-rata dilakukan untuk melihat kesesuaian dugaan peneliti terhadap suatu objek yang diteliti dengan kenyataannya. Misalnya seorang peniliti

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 2 Collecting and Organizing Data

Statistik Bisnis 1. Week 2 Collecting and Organizing Data Statistik Bisnis 1 Week 2 Collecting and Organizing Data Agenda Time Activity 15 minutes Attendance check 15 minutes Review last week material 70 minutes Discussion REVIEW 1.4 Untuk masing-masing variabel

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 11 Sampling and Sampling Method

Statistik Bisnis 1. Week 11 Sampling and Sampling Method Statistik Bisnis 1 Week 11 Sampling and Sampling Method Learning Objectives In this chapter, you learn: To distinguish between different sampling methods The concept of the sampling distribution To compute

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week 2 Numerical Descriptive Measures

Statistik Bisnis. Week 2 Numerical Descriptive Measures Statistik Bisnis Week 2 Numerical Descriptive Measures Agenda Time Activity First Session 90 minutes Central Tendency Second Session 60 minutes Variation and Shape 30 minutes Exploring Numerical Data Objectives

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 2. Week 5 Comparing the Means of Two Independent Populations

Statistik Bisnis 2. Week 5 Comparing the Means of Two Independent Populations Statistik Bisis Week 5 Comparig the Meas of Two Idepedet Populatios Learig Objectives The meas of two idepedet populatios The meas of two related populatios I this chapter, you lear how to use hypothesis

Lebih terperinci

Statistics for Managers Using Microsoft Excel Chapter 1 Introduction and Data Collection

Statistics for Managers Using Microsoft Excel Chapter 1 Introduction and Data Collection Statistics for Managers Using Microsoft Excel Chapter 1 Introduction and Data Collection 1999 Prentice-Hall, Inc. Chap. 1-1 Statistik untuk Para Menejer 1. Untuk mengetahui tingkat pengembalian investasi.

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week 5 Discrete Probability Binomial and Poisson Distribution

Statistik Bisnis. Week 5 Discrete Probability Binomial and Poisson Distribution Statistik Bisnis Week 5 Discrete Probability Binomial and Poisson Distribution Agenda Time Activity 50 minutes Binomial Probability 50 minutes Poisson Probability 100 minutes Exercise Learning Objectives

Lebih terperinci

Review QUIZ ( 10 menit )

Review QUIZ ( 10 menit ) Lecture 4 Control Chart for Variables - 1 1 Review QUIZ ( 10 menit ) Sebutkan pembagian penyebab variasi pada proses manufaktur? Berikan contoh? Kapan proses disebut in control dan kapan out of control?

Lebih terperinci

Uji Perbandingan Rata-Rata

Uji Perbandingan Rata-Rata Uji Perbandingan Rata-Rata Pengujian hipotesis perbandingan rata-rata dilakukan untuk melihat kesesuaian dugaan peneliti terhadap suatu objek yang diteliti dengan kenyataannya. Misalnya seorang peniliti

Lebih terperinci

DISTRIBUTION OF HIGHWAY AXLE LOADS IN WEST JAVA AND METHODS OF MEASURING VEHICLE LOADING

DISTRIBUTION OF HIGHWAY AXLE LOADS IN WEST JAVA AND METHODS OF MEASURING VEHICLE LOADING DISTRIBUTION OF HIGHWAY AXLE LOADS IN WEST JAVA AND METHODS OF MEASURING VEHICLE LOADING T 388.314 ZUL SUMMARY DISTRIBUTION OF HIGHWAY AXLE LOADS IN WEST JAVA AND METHODS OF MEASURING VEHICLE LOADING,

Lebih terperinci

UJI HIPOTESIS STATISTIK NON PARAMETRIK.

UJI HIPOTESIS STATISTIK NON PARAMETRIK. UJI HIPOTESIS STATISTIK NON PARAMETRIK ekopujiyanto@ft.uns.ac.id Pendahuluan Statistik Non Parametrik Umumnya digunakan pada jenis data nominal dan ordinal Dapat digunakan pada populasi yang bebas distribusi

Lebih terperinci

PENERAPAN MODEL COOPERATIVE SCRIPT DALAM PEMBELAJARAN TIK PADA SISWA KELAS VIII SMPN 27 PADANG

PENERAPAN MODEL COOPERATIVE SCRIPT DALAM PEMBELAJARAN TIK PADA SISWA KELAS VIII SMPN 27 PADANG PENERAPAN MODEL COOPERATIVE SCRIPT DALAM PEMBELAJARAN TIK PADA SISWA KELAS VIII SMPN 27 PADANG Muslim Jamil, Drs. Khairudin, M.Si, Karmila Suryani, M.Kom Program Studi Pendidikan Teknik Informatika dan

Lebih terperinci

ANALISIS KEPUASAN PELANGGAN ATAS BAURAN PEMASARAN PADA SUPERMARKET MILLENIUM DI NATAR - LAMPUNG SELATAN

ANALISIS KEPUASAN PELANGGAN ATAS BAURAN PEMASARAN PADA SUPERMARKET MILLENIUM DI NATAR - LAMPUNG SELATAN ANALISIS KEPUASAN PELANGGAN ATAS BAURAN PEMASARAN PADA SUPERMARKET MILLENIUM DI NATAR - LAMPUNG SELATAN PROGRAM STUDI MAGISTER MANAJEMEN PROGRAM PASCASARJANA FAKULTAS EKONOM1 UNIVERSITAS LAMPUNG 2007 ABSTRACT

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 5 Variation, Shape and Exploring Numerical Data

Statistik Bisnis 1. Week 5 Variation, Shape and Exploring Numerical Data Statistik Bisnis 1 Week 5 Variation, Shape and Exploring Numerical Data Agenda 15 Minutes 75 Minutes Attendance check Discussion and Exercise Objectives To describe the properties of variation, and shape

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 11 Sampling and Sampling Distribution

Statistik Bisnis 1. Week 11 Sampling and Sampling Distribution Statistik Bisnis 1 Week 11 Sampling and Sampling Distribution Learning Objectives In this chapter, you learn: To distinguish between different sampling methods The concept of the sampling distribution

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week 7 Sampling and Sampling Distribution

Statistik Bisnis. Week 7 Sampling and Sampling Distribution Statistik Bisnis Week 7 Sampling and Sampling Distribution Agenda Time Activity 40 minutes Sampling 60 minutes Sampling Distribution of the Mean 50 minutes Sampling Distribution of the Proportion 50 minutes

Lebih terperinci

KECEPATAN PEJALAN KAKI PADA SIMPANG BERSINYAL DI RUAS JALAN SUDIRMAN, BANDUNG ABSTRAK

KECEPATAN PEJALAN KAKI PADA SIMPANG BERSINYAL DI RUAS JALAN SUDIRMAN, BANDUNG ABSTRAK KECEPATAN PEJALAN KAKI PADA SIMPANG BERSINYAL DI RUAS JALAN SUDIRMAN, BANDUNG Disusun Oleh: R. Pandu Riezky Raharjo NRP: 0721068 Pembimbing: Tan Lie Ing, S.T., M.T ABSTRAK Jalan Sudirman merupakan salah

Lebih terperinci

Pertemuan 11 s.d. 13 STATISTIKA INDUSTRI 2. Nonparametric. Skala Pengukuran...(review) 27/05/2016. Statistik Non Parametrik

Pertemuan 11 s.d. 13 STATISTIKA INDUSTRI 2. Nonparametric. Skala Pengukuran...(review) 27/05/2016. Statistik Non Parametrik Pertemuan 11 s.d. 13 STATISTIKA INDUSTRI TIN 4004 Outline: Nonparametric Statistics Referensi: Walpole, R.E., Myers, R.H., Myers, S.L., Ye, K., Probability & Statistics for Engineers & Scientists, 9 th

Lebih terperinci

PENERAPAN TEKNIK ONE TO ONE DISERTAI SPEED TEST TERHADAP PEMAHAMAN KONSEP MATEMATIS SISWA KELAS VIII MTsN VI PADANG ABSTRACT

PENERAPAN TEKNIK ONE TO ONE DISERTAI SPEED TEST TERHADAP PEMAHAMAN KONSEP MATEMATIS SISWA KELAS VIII MTsN VI PADANG ABSTRACT PENERAPAN TEKNIK ONE TO ONE DISERTAI SPEED TEST TERHADAP PEMAHAMAN KONSEP MATEMATIS SISWA KELAS VIII MTsN VI PADANG Mutiara Helmi 1, Anna Cesaria 2, Siskha Handayani 2 1 Mahasiswa Program Studi Pendidikan

Lebih terperinci

Statistik Bisnis. Week 2 Numerical Descriptive Measures

Statistik Bisnis. Week 2 Numerical Descriptive Measures Statistik Bisnis Week 2 Numerical Descriptive Measures Agenda Time Activity First Session 90 minutes Central Tendency Second Session 60 minutes Variation and Shape 30 minutes Exploring Numerical Data Objectives

Lebih terperinci

Statistik Bisnis 1. Week 4 Central Tendency Measures

Statistik Bisnis 1. Week 4 Central Tendency Measures Statistik Bisnis 1 Week 4 Central Tendency Measures Agenda 15 Minutes: 75 Minutes: Attendance Check Discussion and Exercise Objectives By the end of this class, student should be able to understand: How

Lebih terperinci

HUBUNGAN ANTAR PEUBAH

HUBUNGAN ANTAR PEUBAH HUBUNGAN ANTAR PEUBAH DALAM ANALISIS INGIN DIKETAHUI ATAU DIEVALUASI HUBUNGAN ATAU KETERKAITAN ANTAR PEUBAH Hubungan Antar Peubah Besarnya gaji Lama bekerja 1 Hubungan Antar Peubah (lanjutan) Pendapatan

Lebih terperinci

ESTIMATION AND CONFIDENCE INTERVALS

ESTIMATION AND CONFIDENCE INTERVALS ESTIMATION AND CONFIDENCE INTERVALS GOALS 1. Menjelaskan estimasi titik. 2. Menjelaskan tingkat kepercayaan. 3. Menghitung interval kepercayaan pada rata-rata populasi ketika standar deviasi populasi diketahui.

Lebih terperinci

Model Regresi untuk Data Deret Waktu. Kuliah 8 Metode Peramalan Deret Waktu

Model Regresi untuk Data Deret Waktu. Kuliah 8 Metode Peramalan Deret Waktu Model Regresi untuk Data Deret Waktu Kuliah 8 Metode Peramalan Deret Waktu r.rahma.anisa@gmail.com Review Salah satu asumsi regresi linear klasik: cov e i, e j = 0 dengan e i menunjukkan galat pengamatan

Lebih terperinci

ANALISIS CAPAIAN OPTIMASI NILAI SUKU BUNGA BANK SENTRAL INDONESIA: SUATU PENGENALAN METODE BARU DALAM MENGANALISIS 47 VARIABEL EKONOMI UNTU

ANALISIS CAPAIAN OPTIMASI NILAI SUKU BUNGA BANK SENTRAL INDONESIA: SUATU PENGENALAN METODE BARU DALAM MENGANALISIS 47 VARIABEL EKONOMI UNTU ANALISIS CAPAIAN OPTIMASI NILAI SUKU BUNGA BANK SENTRAL INDONESIA: SUATU PENGENALAN METODE BARU DALAM MENGANALISIS 47 VARIABEL EKONOMI UNTU READ ONLINE AND DOWNLOAD EBOOK : ANALISIS CAPAIAN OPTIMASI NILAI

Lebih terperinci

Distribusi probabilitas dan normal. Statisitik Farmasi 2015

Distribusi probabilitas dan normal. Statisitik Farmasi 2015 Distribusi probabilitas dan normal Statisitik Farmasi 2015 Part 1. DISTRIBUSI PROBABILITAS Statisitik Farmasi 2015 Tujuan Perkuliahan Setelah menyelesaikan kuliah ini, mahasiswa mampu: Membuat distribusi

Lebih terperinci

ABSTRACT. Keywords: Customer satisfaction, service quality. Universitas Kristen Maranatha

ABSTRACT. Keywords: Customer satisfaction, service quality. Universitas Kristen Maranatha ABSTRACT This research was titled: "Effect of Service Quality on Consumer Satisfaction Primajasa In Transportation Company (Transportation Services BSM-Soetta)", the purpose of this study is to determine

Lebih terperinci

ABSTRACT CONTROL DILIVERY SERVICES ROLE IN INCREASE SALES SUPPORT SERVICES (CASE STUDY PT POS INDONESIA, PERSERO BANDUNG)

ABSTRACT CONTROL DILIVERY SERVICES ROLE IN INCREASE SALES SUPPORT SERVICES (CASE STUDY PT POS INDONESIA, PERSERO BANDUNG) ABSTRACT CONTROL DILIVERY SERVICES ROLE IN INCREASE SALES SUPPORT SERVICES (CASE STUDY PT POS INDONESIA, PERSERO BANDUNG) The company s goal is to get sufficient profit, in services sector, company s profit

Lebih terperinci

FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2011 ABSTRAK

FAKULTAS KESEHATAN MASYARAKAT UNIVERSITAS SUMATERA UTARA MEDAN 2011 ABSTRAK PERBANDINGAN HASIL UJI EXACT FISHER DAN UJI KOREKSI YATES DALAM MENELITI HUBUNGAN KARAKTERISTIK IBU DAN BAYI DENGAN KEJADIAN INFEKSI (STUDI KASUS PADA BAYI 0-6 BULAN YANG DIBERI MP-ASI DI PUSKESMAS SUNGGAL

Lebih terperinci

5. The removed-treatment design with pretest & posttest Design: O 1 X O 2 O 3 X O 4 Problem: O 2 - O 3 not thesame with O 3 - O 4 construct validity o

5. The removed-treatment design with pretest & posttest Design: O 1 X O 2 O 3 X O 4 Problem: O 2 - O 3 not thesame with O 3 - O 4 construct validity o 4. The nonequivalent dependent variables design Design: O 1A X O 2A O 1B O 2B Problem: Growth rate unrepresentative measure continuous assumption 01-2-3 5. The removed-treatment design with pretest & posttest

Lebih terperinci

UJI RATA-RATA SATU SAMPEL MENGGUNAKAN R UNTUK MENGETAHUI PENGARUH MODEL BELAJAR TERHADAP HASIL BELAJAR MATA KULIAH ANALISIS VEKTOR

UJI RATA-RATA SATU SAMPEL MENGGUNAKAN R UNTUK MENGETAHUI PENGARUH MODEL BELAJAR TERHADAP HASIL BELAJAR MATA KULIAH ANALISIS VEKTOR PYTHAGORAS, 6(2): 161-166 Oktober 2017 ISSN Cetak: 2301-5314 UJI RATA-RATA SATU SAMPEL MENGGUNAKAN R UNTUK MENGETAHUI PENGARUH MODEL BELAJAR TERHADAP HASIL BELAJAR MATA KULIAH ANALISIS VEKTOR Hermansah

Lebih terperinci

ABSTRAK. Page v Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. Page v Universitas Kristen Maranatha ABSTRAK Penelitian ini berjudul Kontribusi Penghayatan Pola Asuh Orang Tua Terhadap Motivasi Berprestasi Pada Siswa Kelas V SD X Di Kota Bandung. Penelitian ini dilaksanakan untuk memperoleh data dan gambaran

Lebih terperinci

Penerapan SAS/IML Algoritma EM, Pembangkitan sebaran normal ganda, dan Bootstrap

Penerapan SAS/IML Algoritma EM, Pembangkitan sebaran normal ganda, dan Bootstrap Penerapan SAS/IML Algoritma EM, Pembangkitan sebaran normal ganda, dan Bootstrap τρ Application EM Algorithm Complete-data specification f(x Φ) f x Φ = b x eφt(x) a(φ) E-step : Estimate the complete data

Lebih terperinci

rasio likuiditas, rasio solvabilitas, metode tradisional, dan metode arus kas

rasio likuiditas, rasio solvabilitas, metode tradisional, dan metode arus kas ABSTRAK Tujuan penelitian ini untuk mengetahui adanya perbedaan rasio likuiditas menggunakan metode tradisional dan arus kas serta untuk mengetahui adanya perbedaan rasio solvabilitas menggunakan metode

Lebih terperinci

Marketing Research Data Analyses

Marketing Research Data Analyses Marketing Research Data Analyses Tujuan Uji Z untuk dua roorsi yang berbeda (samle bersifat indeendent) Uji χ untuk dua roorsi yang berbeda (samle bersifat indeendent) Uji χ untuk c roorsi yang berbeda

Lebih terperinci

Sebaran Peluang kontinyu Sebagian besar kegiatan di alam ini mengikuti sebaran kontinyu Salah satu sebaran kontinyu adalah sebaran normal. Sebaran nor

Sebaran Peluang kontinyu Sebagian besar kegiatan di alam ini mengikuti sebaran kontinyu Salah satu sebaran kontinyu adalah sebaran normal. Sebaran nor Sebaran Peluang kontinyu Sebagian besar kegiatan di alam ini mengikuti sebaran kontinyu Salah satu sebaran kontinyu adalah sebaran normal. Sebaran normal menjadi syarat untuk dilakukan Analisis varian,

Lebih terperinci

PENGARUH PENGGUNAAN MEDIA VISUAL TERHADAP HASIL BELAJAR KOGNITIF BIOLOGI PESERTA DIDIK KELAS XI SMK ISLAM DDI PONIANG MAJENE

PENGARUH PENGGUNAAN MEDIA VISUAL TERHADAP HASIL BELAJAR KOGNITIF BIOLOGI PESERTA DIDIK KELAS XI SMK ISLAM DDI PONIANG MAJENE PENGARUH PENGGUNAAN MEDIA VISUAL TERHADAP HASIL BELAJAR KOGNITIF BIOLOGI PESERTA DIDIK KELAS XI SMK ISLAM DDI PONIANG MAJENE Rusdiah 1, Sainab 2 1,2 Prodi Pendidikan Biologi Fmipa Universitas Sulawesi

Lebih terperinci

PENGARUH PENERAPAN STRATEGI PEMBELAJARAN AKTIF TIPE TRUE OR FALSE STATEMENT

PENGARUH PENERAPAN STRATEGI PEMBELAJARAN AKTIF TIPE TRUE OR FALSE STATEMENT PENGARUH PENERAPAN STRATEGI PEMBELAJARAN AKTIF TIPE TRUE OR FALSE STATEMENT TERHADAP PEMAHAMAN KONSEP MATEMATIS SISWA KELAS VIII SMPN 5 MUARA BUNGO TAHUN PELAJARAN 2013/2014 Oleh: Sri Rahayu*, ZulfitriAima**,

Lebih terperinci

Data Structures. Class 4 Arrays. Pengampu : TATI ERLINA, M.I.T. Copyright 2006 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved.

Data Structures. Class 4 Arrays. Pengampu : TATI ERLINA, M.I.T. Copyright 2006 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. Data Structures Class 4 Arrays Pengampu : TATI ERLINA, M.I.T. McGraw-Hill Technology Education Copyright 2006 by The McGraw-Hill Companies, Inc. All rights reserved. DESKRIPSI Bayangkan jika kita memiliki

Lebih terperinci

PENGARUH MODEL COOPERATIVE INTEGRATED READING AND COMPOSITION TERHADAP HASIL BELAJAR SISWA PADA MATERI EKOSISTEM DI SMA NURUL AMALIYAH TANJUNG MORAWA

PENGARUH MODEL COOPERATIVE INTEGRATED READING AND COMPOSITION TERHADAP HASIL BELAJAR SISWA PADA MATERI EKOSISTEM DI SMA NURUL AMALIYAH TANJUNG MORAWA PENGARUH MODEL COOPERATIVE INTEGRATED READING AND COMPOSITION TERHADAP HASIL BELAJAR SISWA PADA MATERI EKOSISTEM DI SMA NURUL AMALIYAH TANJUNG MORAWA THE INFLUENCE OF MODEL COOPERATIVE INTEGRATED READING

Lebih terperinci

Teknik Pengolahan Data

Teknik Pengolahan Data Universitas Gadjah Mada Jurusan Teknik Sipil dan Lingkungan Prodi Magister Teknik Pengelolaan Bencana Alam Teknik Pengolahan Data Uji Hipotesis (Hypothesis Tes/ng) 1 Uji Hipotesis Model Matema/ka vs Pengukuran

Lebih terperinci

Informasi Data Pokok Kota Surabaya Tahun 2012 BAB I GEOGRAFIS CHAPTER I GEOGRAPHICAL CONDITIONS

Informasi Data Pokok Kota Surabaya Tahun 2012 BAB I GEOGRAFIS CHAPTER I GEOGRAPHICAL CONDITIONS BAB I GEOGRAFIS CHAPTER I GEOGRAPHICAL CONDITIONS Indonesia sebagai negara tropis, oleh karena itu kelembaban udara nya sangat tinggi yaitu sekitar 70 90% (tergantung lokasi - lokasi nya). Sedangkan, menurut

Lebih terperinci

B. ACCEPTANCE SAMPLING. Analysis

B. ACCEPTANCE SAMPLING. Analysis Analysis Control A. PENDAHULUAN B. ACCEPTANCE SAMPLING Control Analysis Pengendalian dan pengawasan mutu untuk mengetahui kesesuaian dengan standar tidak dapat diterapkan pada semua produk karena jumlah

Lebih terperinci

HUBUNGAN TERPAAN PESAN PERINGATAN BAHAYA MEROKOK DAN TINGKAT PENGETAHUAN TENTANG ROKOK DENGAN MINAT BERHENTI MEROKOK PADA REMAJA BELLA PRAWILIA

HUBUNGAN TERPAAN PESAN PERINGATAN BAHAYA MEROKOK DAN TINGKAT PENGETAHUAN TENTANG ROKOK DENGAN MINAT BERHENTI MEROKOK PADA REMAJA BELLA PRAWILIA HUBUNGAN TERPAAN PESAN PERINGATAN BAHAYA MEROKOK DAN TINGKAT PENGETAHUAN TENTANG ROKOK DENGAN MINAT BERHENTI MEROKOK PADA REMAJA BELLA PRAWILIA NIM: 14030110130108 ABSTRAKSI Jumlah perokok remaja di Indonesia

Lebih terperinci

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 5 Uji Hipotesis

BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 5 Uji Hipotesis BI5106 ANALISIS BIOSTATISTIK Bab 5 Uji Hipotesis Orang Biologi Tidak Anti Statistika Silabus Silabus dan Tujuan Konsep uji hipotesis, kesalahan tipe 1 dan 2, uji hipotesis untuk mean (1 dan 2 sampel),

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata kunci: Rasio Keuangan, Kinerja Keuangan. iv Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. Kata kunci: Rasio Keuangan, Kinerja Keuangan. iv Universitas Kristen Maranatha ABSTRAK Persaingan dunia bisnis yang semakin ketat menuntut setiap perusahaan untuk mengetahui informasi yang bermanfaat untuk mengambil keputusan yang tepat. Laporan keuangan yang telah dianalisis akan

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata-kata Kunci: Financial Distress, Rasio Keuangan, Altman Z-Score.

ABSTRAK. Kata-kata Kunci: Financial Distress, Rasio Keuangan, Altman Z-Score. ABSTRAK Perusahaan adalah organisasi yang mencari keuntungan sebagai tujuan utamanya, oleh karena itu perusahaan harus memiliki pengendalian terhadap kegiatan operasional terutama berkaitan dengan keuangan

Lebih terperinci

Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling)

Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) Rencana Penerimaan Sampel (Acceptance Sampling) 12 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e-mail : debrina@ub.ac.id Blog : hdp://debrina.lecture.ub.ac.id/

Lebih terperinci

Statistik Farmasi Probabilitas

Statistik Farmasi Probabilitas Statistik Farmasi 2016 Probabilitas TUJUAN PERKULIAHAN Setelah mengikuti perkuliahan, diharapkan mahasiswa mampu: 1 Menentukan ruang sampel dan probabilitas dari suatu peristiwa, dengan menggunakan probabilitas

Lebih terperinci

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 6 Statistika Inferensia (2)

STK511 Analisis Statistika. Pertemuan 6 Statistika Inferensia (2) STK511 Analisis Statistika Pertemuan 6 Statistika Inferensia () 6. Statistika Inferensia () Pengujian Hipotesis x? s p 6. Statistika Inferensia () Pengujian Hipotesis Rataan populasi: nilainya tidak diketahui

Lebih terperinci

PENERAPAN STRATEGI BELAJAR AKTIF TIPE LEARNING TOURNAMENT PADA PEMBELAJARAN MATEMATIKA SISWA KELAS VIII SMPN 15 PADANG

PENERAPAN STRATEGI BELAJAR AKTIF TIPE LEARNING TOURNAMENT PADA PEMBELAJARAN MATEMATIKA SISWA KELAS VIII SMPN 15 PADANG PENERAPAN STRATEGI BELAJAR AKTIF TIPE LEARNING TOURNAMENT PADA PEMBELAJARAN MATEMATIKA SISWA KELAS VIII SMPN 15 PADANG Dini Yulian 1, Niniwati 1, Edrizon 1 1 Pendidikan Matematika, Fakultas Keguruan dan

Lebih terperinci

PENGARUH PENERAPAN STRATEGI PEMBELAJARAN AKTIF TIPE THE LEARNING CELL TERHADAP HASIL BELAJAR MATEMATIKA SISWA KELAS VIII SMP NEGERI 3 PANTAI CERMIN

PENGARUH PENERAPAN STRATEGI PEMBELAJARAN AKTIF TIPE THE LEARNING CELL TERHADAP HASIL BELAJAR MATEMATIKA SISWA KELAS VIII SMP NEGERI 3 PANTAI CERMIN PENGARUH PENERAPAN STRATEGI PEMBELAJARAN AKTIF TIPE THE LEARNING CELL TERHADAP HASIL BELAJAR MATEMATIKA SISWA KELAS VIII SMP NEGERI 3 PANTAI CERMIN Rizki Rizalul Fikri 1, Rina Febriana 2, Ratulani Juwita

Lebih terperinci

The Central Limit Theorem

The Central Limit Theorem Kesumawati Prodi Statistika FMIPA-UII March 30, 2015 Sifat-Sifat Distribusi Sampel Sifat-sifat dari distribusi sampel tersebut dikenal dengan Central Limit Theorem 1. Bentuk distribusi dari rata-rata sampel

Lebih terperinci

KUMPULAN TABEL MIL-STD-414

KUMPULAN TABEL MIL-STD-414 KUMPULAN TABEL MIL-STD-414 Ir. Budi Nurtama, M.Agr. 2005 Program Studi Supervisor Jaminan Mutu Pangan Departemen Ilmu dan Teknologi Pangan Fakultas Teknologi Pertanian Institut Pertanian Bogor TABLES FOR

Lebih terperinci

By SRI SISWANTI NIM

By SRI SISWANTI NIM READING COMPREHENSION IN NARRATIVE TEXT OF THE TENTH GRADE STUDENTS OF MA NAHDLATUL MUSLIMIN UNDAAN KUDUS TAUGHT BY USING IMAGINATIVE READING MATERIALS IN THE ACADEMIC YEAR 2015/2016 By SRI SISWANTI NIM.

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

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

Pertemuan 10 STATISTIKA INDUSTRI 2. Multiple Linear Regression. Multiple Linear Regression. Multiple Linear Regression 19/04/2016

Pertemuan 10 STATISTIKA INDUSTRI 2. Multiple Linear Regression. Multiple Linear Regression. Multiple Linear Regression 19/04/2016 19/04/016 Pertemuan 10 STATISTIKA INDUSTRI TIN 4004 Outline: and Correlation Non Linear Regression Referensi: Montgomery, D.C., Runger, G.C., Applied Statistic and Probability for Engineers, 5 th Ed. John

Lebih terperinci

TIME SERIES DENGAN K-STAT &EVIEWS

TIME SERIES DENGAN K-STAT &EVIEWS TIME SERIES DENGAN K-STAT &EVIEWS Oleh Prana Ugiana Gio Video Cara Mendownload Aplikasi Olah Data K-Stat : https://www.youtube.com/watch?v=cnywqjes6hq Menggunakan Aplikasi Olah Data K-Stat secara Online:

Lebih terperinci

THE EFFECT OF LEARNING FACILITIES TOWARD STUDENTS S LEARNING OUTCOMES OF CLASS X AND XI SOCIAL ON ECONOMICS OF SMA 3 PEKANBARU ABSTRACT

THE EFFECT OF LEARNING FACILITIES TOWARD STUDENTS S LEARNING OUTCOMES OF CLASS X AND XI SOCIAL ON ECONOMICS OF SMA 3 PEKANBARU ABSTRACT THE EFFECT OF LEARNING FACILITIES TOWARD STUDENTS S LEARNING OUTCOMES OF CLASS X AND XI SOCIAL ON ECONOMICS OF SMA 3 PEKANBARU Yuli Fitriana 1, Sumarno 2, Gimin 3 An student of Riau University study program

Lebih terperinci

PENGARUH PENERAPAN STATEGI PEMBELAJARAN AKTIF TIPE TRUE OR FALSE

PENGARUH PENERAPAN STATEGI PEMBELAJARAN AKTIF TIPE TRUE OR FALSE PENGARUH PENERAPAN STATEGI PEMBELAJARAN AKTIF TIPE TRUE OR FALSE TERHADAP PEMEHAMAN KONSEP MATEMATIS SISWA KELAS VIII SMPN 2 LEMBANG JAYA KABUPATEN SOLOK TAHUN PELAJARAN 2016/2017 Yeni Setiawan 1, Zulfitri

Lebih terperinci

FACTUM Volume 6, Nomor 1, April 2017 HUBUNGAN ANTARA KOMPETENSI GURU DENGAN HASIL BELAJAR SISWA PADA MATA PELAJARAN SEJARAH DI SMA NEGERI KOTA BANDUNG

FACTUM Volume 6, Nomor 1, April 2017 HUBUNGAN ANTARA KOMPETENSI GURU DENGAN HASIL BELAJAR SISWA PADA MATA PELAJARAN SEJARAH DI SMA NEGERI KOTA BANDUNG HUBUNGAN ANTARA KOMPETENSI GURU DENGAN HASIL BELAJAR SISWA PADA MATA PELAJARAN SEJARAH DI SMA NEGERI KOTA BANDUNG Oleh: Baiti Nur Atika dan Yani Kusmarni 1 ABSTRAK Skripsi ini berjudul Hubungan Antara

Lebih terperinci

Kata kunci: berkumur, bakteri aerob, saliva, baking soda, lemon.

Kata kunci: berkumur, bakteri aerob, saliva, baking soda, lemon. ABSTRAK Flora normal rongga mulut yang tidak seimbang dapat mengganggu kesehatan gigi dan mulut, salah satu upaya pengendaliannya adalah berkumur dengan larutan baking soda (Sodium bicarbonate). Larutan

Lebih terperinci

PENGARUH MOTIVASI, DISIPLIN KERJA TERHADAP PRODUKTIVITAS KARYAWAN PADA PT. KIMIA FARMA PLANT SEMARANG. RaishaSukma Huda D2D ABSTRACT

PENGARUH MOTIVASI, DISIPLIN KERJA TERHADAP PRODUKTIVITAS KARYAWAN PADA PT. KIMIA FARMA PLANT SEMARANG. RaishaSukma Huda D2D ABSTRACT PENGARUH MOTIVASI, DISIPLIN KERJA TERHADAP PRODUKTIVITAS KARYAWAN PADA PT. KIMIA FARMA PLANT SEMARANG RaishaSukma Huda D2D008113 ABSTRACT One of the parameters that affect the performance of employees

Lebih terperinci

PENGARUH PENGGUNAAN TEKNOLOGI INFORMASI TERHADAP KINERJA PEGAWAI DI BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA

PENGARUH PENGGUNAAN TEKNOLOGI INFORMASI TERHADAP KINERJA PEGAWAI DI BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA PENGARUH PENGGUNAAN TEKNOLOGI INFORMASI TERHADAP KINERJA PEGAWAI DI BADAN PUSAT STATISTIK PROVINSI DAERAH ISTIMEWA YOGYAKARTA TESIS Diajukan Guna Memenuhi Persyaratan Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Strata

Lebih terperinci

deck of 52 cards

deck of 52 cards deck of 52 cards http://www.amstat.org/publications/jse/v2n1/eckert.html Volunteer "I am going to have (...) pull out a card from the deck. What is the probability that she/he pulls out a red card? P=...

Lebih terperinci

STATISTIKA II IT

STATISTIKA II IT STATISTIKA II IT-011227 Ummu Kalsum UNIVERSITAS GUNADARMA 2017 Keterlambatan : KONTRAK KULIAH MOHON KETERLAMBATAN TIDAK LEBIH 15 MENIT Sanksi atau hukuman, sebagai contoh: Menguraikan pengetahuan tentang

Lebih terperinci

ABSTRACT. iii Universitas Kristen Maranatha

ABSTRACT. iii Universitas Kristen Maranatha ABSTRACT In Indonesia cigarette user growth is increasing from year to year. In 2007, the number of smokers in Indonesia is 65,2 million smokers. Whereas in tahun1995 only sebesar34.7 million. Sampoerna

Lebih terperinci

DIKTAT MATA KULIAH STATISTIKA PENELITIAN PENDIDIKAN MATEMATIKA

DIKTAT MATA KULIAH STATISTIKA PENELITIAN PENDIDIKAN MATEMATIKA DIKTAT MATA KULIAH STATISTIKA PENELITIAN PENDIDIKAN MATEMATIKA Oleh : Wahyu Hidayat, S.Pd., M.Pd. NIDN. 0404088402 PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA SEKOLAH TINGGI KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN (STKIP)

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata kunci: green marketing mix, minat beli. viii. Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. Kata kunci: green marketing mix, minat beli. viii. Universitas Kristen Maranatha ABSTRAK Sejak beberapa dekade terakhir kesadaran masyarakat dunia akan pentingnya pelestarian lingkungan semakin meningkat, peningkatan ini dicetuskan oleh adanya kekhawatiran besar kemungkinan terjadinya

Lebih terperinci

PENGARUH AMERICAN SHUTDOWN 2013 TERHADAP PERUBAHAN HARGA SAHAM LQ45 DI BURSA EFEK INDONESIA

PENGARUH AMERICAN SHUTDOWN 2013 TERHADAP PERUBAHAN HARGA SAHAM LQ45 DI BURSA EFEK INDONESIA PENGARUH AMERICAN SHUTDOWN 2013 TERHADAP PERUBAHAN HARGA SAHAM LQ45 DI BURSA EFEK INDONESIA The Effect of American Shutdown 2013 towards Stock Price Changes of LQ45 Stocks in Indonesia Stock Exchange TESIS

Lebih terperinci

MODEL PEMILIHAN DAN TINGKAT KEBUTUHAN ANGKUTAN TAKSI DI KOTA PADANG

MODEL PEMILIHAN DAN TINGKAT KEBUTUHAN ANGKUTAN TAKSI DI KOTA PADANG MODEL PEMILIHAN DAN TINGKAT KEBUTUHAN ANGKUTAN TAKSI DI KOTA PADANG ABSTRAK Studi ini bertujuan untuk: menentukan karakteristik pengguna taksi di Kota Padang; menyusun model pemilihan angkutan taksi oleh

Lebih terperinci

Dependent VS independent variable

Dependent VS independent variable Kuswanto-2012 !" #!! $!! %! & '% Dependent VS independent variable Indep. Var. (X) Dep. Var (Y) Regression Equation Fertilizer doses Yield y = b0 + b1x Evaporation Rain fall y = b0+b1x+b2x 2 Sum of Leave

Lebih terperinci

Kasus. Survey terhadap remaja usia tahun apakah pernah melakukan kerja paruh waktu (part-time)??

Kasus. Survey terhadap remaja usia tahun apakah pernah melakukan kerja paruh waktu (part-time)?? Kasus Survey terhadap remaja usia 15-16 tahun apakah pernah melakukan kerja paruh waktu (part-time)?? Berikut Tabel datanya: Race Gender Yes Part Time Job No White Male 43 134 Female 26 149 Black Male

Lebih terperinci

ANALISIS PENGARUH UKURAN AKUNTANSI TRADISIONAL, ECONOMIC VALUE ADDED

ANALISIS PENGARUH UKURAN AKUNTANSI TRADISIONAL, ECONOMIC VALUE ADDED ANALISIS PENGARUH UKURAN AKUNTANSI TRADISIONAL, ECONOMIC VALUE ADDED DAN MARKET VALUE ADDED TERHADAP RETURN SAHAM (Studi pada perusahaan yang tercatat aktif di Jakarta Islamic Indeks Bursa Efek Indonesia

Lebih terperinci

ABSTRAK. Kata-kata kunci: biaya pemasaran dan penjualan. viii. Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. Kata-kata kunci: biaya pemasaran dan penjualan. viii. Universitas Kristen Maranatha ABSTRAK Dalam kegiatan operasional perusahaan, penggunaan biaya sangat berperan penting untuk kegiatan tersebut. Tanpa adanya biaya tersebut, maka perusahaan akan sangat sulit menjalankan usahanya. Salah

Lebih terperinci

Diskripsi: Types of Statistics dan Penyajian Data

Diskripsi: Types of Statistics dan Penyajian Data Diskripsi: Types of Statistics dan Penyajian Data summary, diskripsi data dengan angka: Mean, Median, Range, Standard Deviation, Variance, Min, Max, etc. Descriptive statistics of a POPULATION mean N population

Lebih terperinci

ABSTRAK HUBUNGAN ANTARA PENYELENGGARAAN MAKANAN DAN STATUS GIZI PADA ANAK ASUH DI PANTI ASUHAN X KABUPATEN LEMBATA

ABSTRAK HUBUNGAN ANTARA PENYELENGGARAAN MAKANAN DAN STATUS GIZI PADA ANAK ASUH DI PANTI ASUHAN X KABUPATEN LEMBATA ABSTRAK HUBUNGAN ANTARA PENYELENGGARAAN MAKANAN DAN STATUS GIZI PADA ANAK ASUH DI PANTI ASUHAN X KABUPATEN LEMBATA Maria Melania Muda, 2010, Pembimbing pertama : Evi Yuniawati, dr., MKM Pembimbing kedua

Lebih terperinci

PENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN AKTIF TIPE QUESTIONS STUDENTS HAVE

PENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN AKTIF TIPE QUESTIONS STUDENTS HAVE PENGARUH STRATEGI PEMBELAJARAN AKTIF TIPE QUESTIONS STUDENTS HAVE TERHADAP PEMAHAMAN KONSEP MATEMATIS SISWA KELAS VIII SMPN 1 KEC. KAPUR IX KAB. LIMA PULUH KOTA Resia Novika*, Melisa**, Dewi Yuliana Fitri**

Lebih terperinci