MOMEN, KEMIRINGAN, DAN KURTOSIS

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "MOMEN, KEMIRINGAN, DAN KURTOSIS"

Transkripsi

1 00 MOMEN, KEMIRINGAN, DAN KURTOSIS Achmad Samsudi, S.Pd., M.Pd. Juusa Pedidika Fisika FPMIPA Uivesitas Pedidika Idoesia /8/00

2 MODUL MOMEN, KEMIRINGAN, DAN KURTOSIS Achmad Samsudi, S.Pd., M.Pd. Pedahulua Matei secaa gais besa digologka ke dalam mome, kemiiga, da kutosis. Mome adalah kelompok ukua lai yag meupaka hal istimewa sepeti ata-ata da vaias. Dai mome ii pula bebeapa ukua lai dapat dituuka. Betuk-betuk sedehaa dai mome da ukua-ukua yag didapat daipadaya aka diuaika di dalam modul ii. Modul ii dikemas dalam kegiata belaja, yaitu Kegiata Belaja membahas tetag mome, da Kegiata Belaja membahas tetag kemiiga da kutosis. Pembahasa tetag mome, kemiiga, da kutosis aka membatu Ada sebagai guu utuk pegguaa statistika dasa dalam peelitia, evaluasi (asesme) pembelajaa, da semua kegiata pembelajaa fisika yag bekaita dega uji statistik. Selai itu bagi Ada sedii dapat mempeluas da mempekuat pegetahua tetag kosep-kosep statististika dasa yag telas Ada miliki. Setelah mempelajai modul ii, Ada dihaapka dapat meeapka kosep-kosep mome, kemiiga, da kutosis ke dalam kegiata yag bekaita dega pegujia secaa statistik di Sekolah Meegah Petama (SMP) maupu Sekolah Meegah Atas (SMA). Adapu secaa khusus, dihaapka dapat:. Medefiisika tetag kosep mome;. Mejelaska tetag mome ke- di sekita bilaga tetap (asli);. Mejelaska tetag mome ke- di sekita ol;. Mejelaska tetag mome ke- di sekita ata-ata; 5. Membedaka ataa mome utuk sampel atau populasi; 6. Mejelaska tetag mome ke- dega megguaka data dalam distibusi fekuesi; 7. Mejelaska tetag mome ke- dega megguaka caa sadi; 8. Meyelesaika soal hituga tetag kosep mome;

3 9. Mejelaska tetag kosep kemiiga; 0. Memfomulasika koefisie kemiiga Peaso;. Meggambaka betuk kemiiga positif;. Meggambaka betuk kemiiga ol;. Meggambaka betuk kemiiga egatif;. Meyelesaika soal hituga tetag kemiiga; 5. Mejelaska tetag kosep kutosis; 6. Meggambaka betuk kuva kutosis leptokutik; 7. Meggambaka betuk kuva kutosis platikutik; 8. Meggambaka betuk kuva kutosis mesokutik; 9. Meyelesaika soal hituga tetag kutosis. beikut: Supaya Ada behasil dega baik dalam mempelajai modul ii ikuti petujuk belaja sebagai. Bacalah dega cemat bagia pedahulua modul ii sampai Ada memahami betul apa, utuk apa, da bagaimaa mempelajai modul ii.. Baca sepitas bagia demi bagia da temuka kata-kata kuci (keywods) da kata-kata atau kosep-kosep yag Ada aggap bau (ew tems/ew cocept). Cailah da baca pegetia kata-kata kuci dalam textbook, iteet, atau sumbe belaja yag sesuai da eleva.. Tagkaplah pegetia demi pegetia da pesamaa demi pesamaa dai isi modul ii melalui pemahama Ada da tuka pikia dega sesama tema mahasiswa atau guu lai, da dega tuto Ada.. Paktikkalah kosep-kosep mome, kemiiga, da kutosis pada kegiata peelitia atau poses asesme Ada di kelas, da kembagkalah kosep tesebut dalam betuk hasil pegolaha data dalam peelitia da asesme pembelajaa fisika sedehaa. 5. Matapka pemahama Ada melalui diskusi saat Ada megikuti tutoial.

4 KEGIATAN BELAJAR MOMEN Pada kegiata belaja petama ii dibahas tetag mome, yag meliputi kosep: mome ke- di sekita bilaga tetap (asli), mome ke- di sekita ol, mome ke- di sekita ata-ata, mome ke- dalam betuk data distibusi fekuesi, mome ke- dega caa sadi. Supaya Ada dapat memahami kosep mome tesebut dega jelas, pelajailah uaia beikut ii dega tutas... Mome Misalka dibeika vaiable x dega haga-haga: x, x, x,, x. Jika A = sebuah bilaga tetap da = 0,,,,, maka mome ke- sekita A, disigkat m, didefiisika oleh hubuga: ( x A) i m ' = pesamaa.) Utuk A = 0 didapat mome ke- sekita ol atau disigkat mome ke-. xi mome ke = pesamaa.) Dai pesamaa (.), maka utuk = didapat ata-ata x Jika A = x kita peoleh mome ke- sekita ata-ata, biasa disigkat m. ( x x) i m = pesamaa.) Utuk =, pesamaa (.) membeika vaias s. Utuk membedaka apakah mome itu utuk sampel atau utuk populasi, maka dipakai simbol: m da m utuk mome sampel µ da µ ' utuk mome populasi.

5 Jadi m dam adalah statistik sedagka µ da µ ' meupaka paamete. Jika data telah disusu dalam dafta distibusi fekuesi, maka pesamaa-pesamaa di atas betuuttuut bebetuk: m ' = f i ( x A) i pesamaa.) fixi Mome ke = pesamaa.5) ( x x) fi i m = pesamaa.6) dega, x i = tada kelas iteval da f i = fekuesi yag sesuai dega x i. = fi Dega megguaka caa sadi pesamaa (.6) mejadi: f c m ' i i = p pesamaa.7) dega: p = pajag jelas iteval, c i = vaiabel sadi Haga m ditetuka bedasaka hubuga: m ' ( ) ' = m m ' ' ' = m m m ' ( ) m + m 5

6 m ' ' ' ( m ) ( ) m ' ' ' = m m m + 6 m Cotoh: Utuk meghitug empat buah mome sekita ata-ata utuk data dalam dafta distibusi fekuesi, kita lakuka sebagai beikut: DATA f i c i f i c i f i c i f i c i f i c i Jumlah Dega megguaka pesamaa (.7), maka: m ' = p m ' = p m ' = p m ' = p f c i f c f c i f c i i i i i i 5 = = 0,5 00 = = = 97 = 8,7 00 = 8, = 0,9 00 pesamaa.8) Sehigga dega megguaka hubuga di atas: m ' ( ) = 8,7 (0,5) 8, 5 ' = m m = 6

7 ' ( ) ' ' ' m = m m m + m = 8,9 (0,5)(8,7) + (0,5) =, m = 99,8 ' ' ' ( m ) m ( ) ' ' ' = m m m + 6 m = 0,9 (0,5)(8,9) + 6(0,5) (8,7) (0,5) Dai hasil ii didapat vaias s =m = 8,5 TUGAS : I. TUGAS MERANGKUM Silahka Ada agkum matei pada modul utuk kosep mome! II. TUGAS LAINNYA:. Hituglah empat buah mome sekita ata-ata utuk data dalam dafta distibusi fekuesi sebagai beikut: Kelas Nilai Tegah Fekuesi Batas Bawah Batas Atas ,5, ,5 7,5 8,5 9, Jumlah 00 7

8 8. Pehatika dafta distibusi fekuesi 00 laki-laki di bawah ii! X Y Z X Y Z X Y Z

9 Dega megguaka mome, tetukalah apakah distibusiya cukup baik didekati oleh distibusi omal ataukah tidak? TES FORMATIF I. PILIHAN GANDA (PG). Betuk ukua lai yag meupaka hal istimewa dalam mome adalah... a. ata-ata da vaias b. sampel da populasi c. peluag da distibusi peluag d. modus da media e. bilaga baku da stadad deviasi. Pesamaa di bawah ii yag meyataka mome ke- di sekita ol (mome ke-) adalah... a. b. c. d. e. fi m ' = m ' ( x A) i f c i i = p fixi Mome ke = xi mome ke = ( x x) i m = 9

10 . m dam meupaka salah satu betuk... a. paamete b. statistik c. statistika d. statistisi e. statatistikawa. Mome sampel dapat ditujukka dega lambag... a. m dam b. da c. µ da µ ' d. K da SK e. f i da i 5. Paamete-paamete dalam kosep mome populasi dilambagka dega... a. m dam b. da c. µ da µ ' d. K da SK e. f i da i 6. Dibeika suatu data statistik =, ( )=, = 8, maka mome ke- di sekita ata-ata (m ) adalah... a. ¼ b. ½ c. d. e Dibeika suatu data statistik =, =6, = 0, maka mome ke- di sekita ol adalah... a. 0, b. 0,6 c. d. 5 e. 8. Dibeika data:,, 6,, 5,. Mome kedua dai data tesebut adalah... 0

11 a. 0, b., c.. d., e. 5, 9. Dibeika data:,, 5, 7,, 6,. Mome petama di sekita ata-ata adalah... a. -,9 x 0 - b. -,9 x 0 - c. -,9 x 0 - d.,9 x 0 - e.,9 x 0-0. Dibeika suatu data statistik =0,5 =8,7 da, maka m ya adalah... a., b. 7,5 c. 8,5 d. 0,6 e., II. URAIAN SINGKAT (US). Dapatkalah umus ata-ata da vaias dai pesamaa mome utuk: a. Data belum disusu dalam dafta distibusi fekuesi b. Data yag sudah disusu dalam dafta distibusi fekuesi.. Jika sebuah populasi beukua N dega data :,,,,, maka beikalah pesamaapesamaa utuk mome ke- da.. Dibeika data: 5,,, 6,, 8, 0, 8,,. Hituglah: a. Mome petama, kedua, ketiga, da keempat. b. Mome ke-, ke-, ke-, da ke- di sekita ata-ata.. Bedasaka soal omo di atas, selidikilah kebeaa hubuga-hubuga ataa,, da dega,,, sepeti dibeika dalam Kegiata Belaja di atas, jika diambil mome ke- sekita.

12 5. Pehatika Dafta distibusi fekuesi di bawah ii! Dafta Ujia Statistika utuk 80 Mahasiswa Nilai Ujia Bayak Mahasiswa (f) Jumlah 80 Tetuka empat buah petama utuk mome sekita ata-ata. Dai hasil ii, tetuka beapa vaias ya? KRITERIA KETUNTASAN BELAJAR PILIHAN GANDA (PG) Cocokkalah jawaba Ada dega Kuci Jawaba Tes Fomatif yag tedapat di bagia akhi modul ii. Koeksi da hitug jawaba yag bea sesuai dega ubik jawaba yag disediaka. Kemudia, guaka umus di bawah ii utuk megetahui tigkat peguasaa Ada tehadap matei Kegiata Belaja. Tigkat Peguasaa = Jumlah Jawaba yag Jumlah soal Bea x00% Ati tigkat peguasaa : % = baik sekali % = baik 79 % = cukup < % = kuag

13 Apabila mecapai tigkat peguasaa 80% atau lebih, Ada dapat meeuska dega Kegiata Belaja. Bagus! Jika masih di bawah 80%, Ada haus megulagi matei Kegiata Belaja, teutama bagia yag belum Ada kuasai. URAIAN SINGKAT (US) Cocokkalah jawaba Ada dega Kuci Jawaba Tes Fomatif yag tedapat di bagia akhi modul ii. Hituglah jawaba yag bea. Kemudia, guaka umus beikut ii utuk megetahui tigkat peguasaa Ada tehadap matei Kegiata Belaja. ( Soal No. + Soal No. + Soal No. + Soal No. Soal.5) Tigkat Peguasaa = 0% + No Ati tigkat peguasaa : % = baik sekali % = baik 79 % = cukup < % = kuag Apabila mecapai tigkat peguasaa 80% atau lebih, Ada dapat meeuska dega Kegiata Belaja. Bagus! Jika masih di bawah 80%, Ada haus megulagi matei Kegiata Belaja, teutama bagia yag belum Ada kuasai.

14 KEGIATAN BELAJAR KEMIRINGAN DAN KURTOSIS Pada kegiata belaja kedua ii dibahas tetag kemiiga da kutosis, yag meliputi kosep: kemiiga, koefisie kemiiga Peaso, ukua kemiiga, da betuk kemiiga (positif, ol, da egatif), seta kutosis, ukua kutosis, da betuk kuva kutosis (leptokutik, mesokutik, da platikutik). Supaya Ada dapat memahami kosep mome tesebut dega jelas, pelajailah uaia matei beikut ii dega tutas... Kemiiga Kita sudah megeal kuva halus atau model yag betukya bisa positif, egatif, atau simetik. Model positif tejadi bila kuvaya mempuyai eko yag memajag ke sebelah kaa. Sebalikya, jika ekoya memajag ke sebelah kii didapat model egatif. Dalam kedua hal tejadi sifat taksimetis. Utuk megetahui deajat taksimeti sebuah model, diguaka ukua kemiiga yag ditetuka oleh: Ukua Kemiiga Rata ata Modus Kemiiga = Simpaga baku pesamaa.9) Rumus empiik utuk kemiiga, adalah: ( Rata ata Media) Kemiiga = Simpagabaku pesamaa.0) Pesamaa.9 da.0 betuut-tuut diamaka koefisie kemiiga Peaso tipe petama da tipe kedua. Kita kataka model positif jika kemiiga positif, egatif jika kemiiga egatif da simetik jika kemiiga dega ol yag semuaya dapat dilihat pada Gamba.,., da.. Cotoh:

15 Data ilai ujia statistika dasa 80 mahasiswa yag tecatum dalam Dafta IV() halama 78 telah meghasilka x = 76, 6; Me = 77,; Mo = 77,7 da simpaga baku s =,07. Rata ata Modus Kemiiga = Simpaga baku 76,6 77,7 Kemiiga =,07 = 0,0 Kaea kemiiga egatif da dekat kepada ol maka modelya sedikit miig ke kii. Ii dapat dilihat dai gafikya. Meujukka ukua kesimetisa distibusi fekuesi : Betuk. Kemiiga egatif (kii). Kemiiga ol (simetis). Kemiiga positif (kaa) Gamba.. Kemiiga egatif (kii) 5

16 Gamba.. Kemiiga ol (simetis) Gamba.. Kemiiga positif (kaa).. Kutosis Betitik tolak dai kuva model omal atau distibusi omal, tiggi edahya atau ucig dataya betuk kuva disebut kutosis, dapat ditetuka. Kuva distibusi omal, yag tidak telalu ucig atau tidak telalu data, diamaka mesokutik. Kuva yag ucig diamaka leptokutik, sedagka yag data disebut platikutik. Betuk Kutosis. Leptokutik (leptokutic). Platikutik (platykutic) 6

17 . Mesokutik (mesokutic) atau betuk kuva omal Salah satu ukua kutosis ialah koefisie kutosis, dibei simbol a, ditetuka oleh umus: a m m = pesamaa.) Dega m da m didapat dai pesamaa.. Kiteia yag didapat dai pesamaa ii ialah: a) a > distibusi leptokutik b) a = distibusi omal c) a < distibusi platikutik Utuk meyelidiki apakah distibusi omla atau tidak, seig pula dipakai koefisie kutosis Pesetil, dibei simbol Κ, (kappa) yag pesamaaya: SK k = P P 90 0 = P ( K K ) 90 P 0 pesamaa.) Dega : SK = etag semi ata kuatil K = kuatil petama K = kuatil ketiga P0 = pesetil kesepuluh P90 = pesetil ke-90 7

18 P 90 -P 0 = etag 0-90 pesetil Utuk Model distibusi omal, haga Κ = 0,6 Cotoh : Utuk cotoh data dalam Bagia, bab ii, telah dihitug: m = 8,5; m = -,; da m =99,8. Dega pesamaa.., koefisie kutosis besaya: a m = m 99,8 = ( 8,5) =,7 Da ii kuag dai ilai, maka kuvaya cedeug aka platikutik. Cotoh : Tedapat data upah utuk 65 kayawa. Telah dihitug K = Rp,5 da K = Rp 90,75. Jika juga dihitug, maka didapat: P 0 = Rp 58, da P 90 = Rp 0,00. Dega agka-agka ii koefisie kutosis pesetil besaya: SK k = P P 90 0 = P ( K K ) ( 90,75,5) 90 P 0 = 0,00 58, = 0,6 TUGAS : I. TUGAS MERANGKUM Silahka Ada agkum matei pada modul ii yag meliputi kosep kemiiga da kutosis! II. TUGAS LAINNYA: 8

19 . Data ilai ujia fisika dasa 80 mahasiswa telah meghasilka x = 66, 6; Me =,5; Mo =,7 da simpaga baku s = 0,. Bedasaka data di atas, tetuka: a. Kemiigaya b. Kuva kutosisya. Pehatika Dafta distibusi fekuesi di bawah ii! Dafta Ujia Statistika utuk 80 Mahasiswa Nilai Ujia Bayak Mahasiswa (f) 5 0 Jumlah 80 Hituglah dahulu koefisie kemiiga da koefisie kutosis utuk distibusi ilai ujia itu. Kemudia tetuka bagaimaa betuk kuvaya?. Pehatika dafta distibusi fekuesi 00 laki-laki di bawah ii! X Y Z X Y Z X Y Z

20 Hituglah bebeapa koefisie pesetilya. Kemudia selidiki apakah ada alasa utuk megataka distibusiya dapat didekati oleh distibusi omal?

21 TES FORMATIF I. PILIHAN GANDA (PG). Model kuva yag mempuyai eko memajag ke kaa adalah... a. Model egatif b. Model positif c. Model ol d. Model simetis e. Model mesokutik. Suatu ukua statistik yag befugsi utuk megetahui deajat taksimeti adalah ukua... a. Kutosis b. Mome c. Kuva d. Koefisie kutosis e. Kemiiga. Diketahui ilai ujia Fisika Dasa mahasiswa telah meghasika =50,; =5,; =5, da simpaga baku =; maka kemiiga yag dihasilka data tesebut adalah... a. -0,96 b. -0, c. -0,096 d. -0,0 e. 0,096. Pesamaa di bawah ii, yag meujukka pesamaa koefisie kemiiga Peaso tipe petama adalah... a. Kemiiga = ( Rata ata Media) Simpaga baku b. c. d. Rata ata Modus Kemiiga = Simpaga baku Modus Rata ata Kemiiga = Simpaga baku Kemiiga = ( Rata ata Media) Simpaga baku

22 e. Kemiiga = Simpaga baku ( Rata ata Media) 5. Diketahui data telah dihitug: =0,; =,5; =,9 da simpaga baku =,6; maka koefisie kemiiga Peaso tipe kedua yag dihasilka data tesebut adalah... a. -7,8 b. -, c. -, d. -, e., 6. Data yag bedistibusi omal dapat digambaka dega betuk kuva... a. Leptokutik b. Platikutik c. Mesokutik d. Rucig e. Data 7. Salah satu kiteia koefisie kutosis utuk meyataka distibusi leptokutik adalah... a. < b. = c. d. > e. > 8. Jika diketahui data yag telah dihitug: =9,5; =,; =09,; maka koefisie kutosisya adalah... a., b., c., d., e. 6, 9. Jika diketahui dafta upah utuk 50 kayawa peusahaa sepatu. Telah dihitug = 87, =,7; =,5 =,5. Dega data tesebut, besa koefisie kutosis pesetilya adalah... a. 0,6

23 b. 0,6 c. 0,6 d. 0,7 e. 0,76 0. Pehatika kuva di bawah ii! Kuva di atas meujukka kuva ucig yag diamaka kuva... a. Platikutik b. Mesokutik c. Leptokutik d. Negatif e. Positif II. URAIAN SINGKAT. Apakah yag dimaksud dega kuva: a. Model positif b. Model egatif c. Simetik uimodal d. Mesokutik e. Platikutik f. Leptokutik Gambaka kuvaya utuk tiap macam!. Jelaska yag dimaksud dega ukua: a. Kemiiga b. kutosis. Apakah yag dimaksud dega: a. Koefisie kemiiga Peaso b. Koefisie kutosis

24 c. Koefisie kutosis pesetil. Beika cotoh feomea yag dapat membeika kuva model: a. Positif b. Negatif 5. Jelaska bagaimaa sifat data aka bekumpul jika legkugaya: a. Leptokutik b. Platikutik KRITERIA KETUNTASAN BELAJAR SOAL PILIHAN GANDA (PG) Cocokkalah jawaba Ada dega Kuci Jawaba Tes Fomatif yag tedapat di bagia akhi modul ii. Hituglah jawaba yag bea. Kemudia, guaka umus beikut ii utuk megetahui tigkat peguasaa Ada tehadap matei Kegiata Belaja. Tigkat Peguasaa = Jumlah Jawaba yag Jumlah soal Bea x00% Ati tigkat peguasaa : % = baik sekali % = baik 79 % = cukup < % = kuag Apabila mecapai tigkat peguasaa 80% atau lebih, Ada dapat meeuska dega Kegiata Belaja. Bagus! Jika masih di bawah 80%, Ada haus megulagi matei Kegiata Belaja, teutama bagia yag belum Ada kuasai. URAIAN SINGKAT (US) Cocokkalah jawaba Ada dega Kuci Jawaba Tes Fomatif yag tedapat di bagia akhi modul ii. Hituglah jawaba yag bea. Kemudia, guaka umus beikut ii utuk megetahui tigkat peguasaa Ada tehadap matei Kegiata Belaja.

25 ( Soal No. + Soal No. + Soal No. + Soal No. Soal.5) Tigkat Peguasaa = 0% + No Ati tigkat peguasaa : % = baik sekali % = baik 79 % = cukup < % = kuag Apabila mecapai tigkat peguasaa 80% atau lebih, Ada dapat meeuska dega Kegiata Belaja pada modul beikutya. Bagus! Jika masih di bawah 80%, Ada haus megulagi matei Kegiata Belaja, teutama bagia yag belum Ada kuasai. Kuci Jawaba Tes Fomatif Tes Fomatif PG No. Jawaba Alasa A Betuk ukua lai yag meupaka hal istimewa dalam mome adalah ata-ata da vaias D xi mome ke = (Pesamaa mome ke- di sekita ol) B m da m meupaka salah satu betuk statistik A Mome sampel dapat ditujukka dega lambag m da m 5 C Paamete-paamete dalam kosep mome dilambagka dega µ da µ ' 6 B Guaka pesamaa mome ke- di sekita ata-ata (/) 7 B Guaka pesamaa mome ke- di sekita ol (0,6) 8 E Guaka pesamaa mome ke- di sekita ol utuk = (5,) 9 A Guaka pesamaa mome ke- di sekita ata-ata utuk = (5,) 0 C m = m ' ( m ') = 8,7 (0,5) 8, 5 = US 5

26 No. 5 Jawaba xi a. Pesamaa x dalam mome adalah mome ke = s = m = m ' m ' b. Pesamaa vaias dalam mome adalah ( ) a. mome ke = N ( x x) i N i= x i i= b. m = xi a. Guaka pesamaa ii : mome ke = utuk =,,, da. ( x x) i b. Guaka pesamaa ii : m = dega =,,, da. Guaka pesamaa ii : f c i i m = p ' kemudia guaka pesamaa ii: ' ' ' ( m ) ( ) m ' ' ' m = m m m + 6 m utuk megujiya. ( xi x) Guaka pesamaa ii: m =, utuk empat petama ( =,,, da ). Tes Fomatif PG No. Jawaba Alasa B Model kuva yag mempuyai eko memajag ke kaa adalah model positif E Suatu ukua statistik yag befugsi utuk megetahui deajat taksimeti adalah ukua kemiiga C Guaka pesamaa koefisie kemiiga Peaso tipe petama ii: Rata ata Modus Kemiiga = utuk medapatka (-0,096) Simpaga baku 6

27 B Rata ata Modus Kemiiga = adalahpesamaa koefisie kemiiga Simpaga baku Peaso tipe petama 5 B Guaka pesamaa koefisie kemiiga Peaso tipe kedua ( Rata ata Media) Kemiiga =, maka aka didapatka (-,) Simpagabaku 6 C Data yag bedistibusi omal dapat digambaka dega betuk kuva mesokutik 7 D Salah satu kiteia koefisie kutosis utuk meyataka distibusi leptokutik adalah 8 A 9 A 0 B a > m Guaka pesamaa koefisie kutosis ii a = utuk medapatka (,). m ( K K ) SK Guaka pesamaa koefisie kutosis ii : k = = utuk P P P P medapatka (0,6) Kuva di atas meujukka kuva ucig yag diamaka kuva mesokutik (kuva bedistibusi omal) US No. Jawaba a. Model positif tejadi bila kuvaya mempuyai eko yag memajag ke sebelah kaa 7

28 b. Model egatif tejadi bila kuvaya mempuyai eko yag memajag ke sebelah kii c. Simetik uimodal tejadi bila kuvaya mempuyai betuk simetis d. Mesokutik adalah kuva distibusi omal, yag tidak telalu ucig atau tidak telalu data e. Platikutik adalah kuva yag bebetuk data f. Leptokutik adalah kuva yag bebetuk ucig a. Kemiiga atau ukua kemiiga adalah suatu caa yag befugsi utuk megetahui deajat taksimeti sebuah model. b. Kutosis adalah tiggi edahya atau ucig dataya betuk kuva. a. Koefisie kemiiga Peaso meyataka ukua kemiiga da mempuyai dua tipe 8

29 pesamaa, yaitu: Koefisie kemiiga Peaso tipe petama, yag dapat diyataka dega Rata ata Modus pesamaa: Kemiiga = ; da Simpaga baku Koefisie kemiiga Peaso tipe kedua, yag dapat diyataka dega pesamaa: Kemiiga = ( Rata ata Media) Simpaga baku b. Koefisie kutosis meupaka salah satu ukua kutosis yag meyataka tiggi edahya atau ucig dataya betuk kuva. Koefisie kutosis dibagi dalam tiga betuk besa, yaitu: beuk kuva leptokutik (kuva ucig), platikutik (kuva data), da mesokutik (distibusi omal). c. Koefisie kutosis pesetil befugsi utuk meyelidiki apakah distibusi omal atau tidak, SK diyataka dega pesamaa: k = P P 90 0 = P ( K K ) Salah satu cotoh feomea yag dapat membeika kuva model: a. Positif Hasil ilai ujia mahasiswa fisika yag sebagia besa medapatka ilai di atas ata-ata, dega kata lai: distibusi teseba tidak meata da kebayaka medapatka ilai bagus. b. Negatif Hasil ilai ujia mahasiswa fisika yag sebagia besa medapatka ilai di bawah ata-ata, dega kata lai: distibusi teseba tidak meata da kebayaka medapatka ilai jelek. 5 Sifat data aka bekumpul jika legkugaya: a. Leptokutik Dataya bayak tekumpul di tegah (dataya bedistibusi di dekat ata-ata semua). b. Platikutik Dataya bayak meyeba dega distibusi di sebelah kii da kaa telalu bayak. 90 P 0 KEPUSTAKAAN Sudjaa. (996). Metoda Statistika. Badug: TARSITO Badug 9

Deret Bolak-balik (Alternating Series) Deret bolak-balik adalah deret yang suku-sukunya berganti tanda. Sebagai contoh,

Deret Bolak-balik (Alternating Series) Deret bolak-balik adalah deret yang suku-sukunya berganti tanda. Sebagai contoh, Deet Bolak-balik Alteatig Seies Deet bolak-balik adalah deet yag suku-sukuya begati tada. Sebagai cotoh, + 4 + + + Deet bolak-balik beikut: = + a, dega a positif, kovege jika memeuhi dua syaat i. Setiap

Lebih terperinci

BAB 7 MOMEN, KEMIRINGAN DAN KERUNCINGAN

BAB 7 MOMEN, KEMIRINGAN DAN KERUNCINGAN BAB 7 MOMEN, KEMIRINGAN DAN KERUNCINGAN A. Mome Misalka diberika variable x dega harga- harga : x, x,., x. Jika A = sebuah bilaga tetap da r =,,, maka mome ke-r sekitar A, disigkat m r, didefiisika oleh

Lebih terperinci

p q r sesuai sifat operasi hitung bentuk pangkat

p q r sesuai sifat operasi hitung bentuk pangkat Adi Nuhidayat, S.Pd PEMBAHASAN SALAH SATU PAKET SOAL UN MATEMATIKA SMK KELOMPOK PARIWISATA, SENI DAN KERAJINAN, TEKNOLOGI KERUMAHTANGGAAN, PEKERJAAN SOSIAL, DAN ADMINISTRASI PERKANTORAN TAHUN PELAJARAN

Lebih terperinci

UNIVERSITAS GUNADARMA POLA, BARISAN DAN DERET BILANGAN BAHAN AJAR. Oleh : Muhammad Imron H. Modul Barisan dan Deret Hal. 1

UNIVERSITAS GUNADARMA POLA, BARISAN DAN DERET BILANGAN BAHAN AJAR. Oleh : Muhammad Imron H. Modul Barisan dan Deret Hal. 1 BAHAN AJAR POLA, BARISAN DAN DERET BILANGAN Oleh : Muhammad Imo H 0 Modul Baisa da Deet Hal. BARISAN DAN DERET A. POLA BILANGAN. Pegetia Baisa Bilaga Baisa bilaga adalah uuta bilaga-bilaga dega atua tetetu.

Lebih terperinci

4. KOMBINATORIKA ... S 1. S n S 2. Gambar 4.1

4. KOMBINATORIKA ... S 1. S n S 2. Gambar 4.1 4. KOMBINATORIKA 4. Atua Utuk Suatu Peistiwa Evet sesuatu yag tejadi. Jika peistiwa A dapat tejadi dalam m caa da peistiwa B dapat tejadi dalam N caa, maka tedapat (m, ) caa kedua peistiwa tejadi besama-sama.

Lebih terperinci

I. DERET TAKHINGGA, DERET PANGKAT

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

Lebih terperinci

TINJAUAN PUSTAKA. Pada bab ini akan diberikan beberapa konsep dasar, istilah istilah dan definisi

TINJAUAN PUSTAKA. Pada bab ini akan diberikan beberapa konsep dasar, istilah istilah dan definisi II. TINJAUAN PUSTAKA Pada bab ii aka dibeika bebeapa kosep dasa, istilah istilah da defiisi yag eat kaitaya dega masalah yag haus dibahas yaitu megeai bayakya caa megkostuksi Dyck path dega pajag k upstokes

Lebih terperinci

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa

METODE PENELITIAN. dalam tujuh kelas dimana tingkat kemampuan belajar matematika siswa 19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 8 Badar Lampug tahu pelajara 2009/2010 sebayak 279 orag yag terdistribusi dalam tujuh

Lebih terperinci

1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu

1 Persamaan rekursif linier non homogen koefisien konstan tingkat satu Secara umum persamaa rekursif liier tigkat-k bisa dituliska dalam betuk: dega C 0 0. C 0 x + C 1 x 1 + C 2 x 2 + + C k x k = b, Jika b = 0 maka persamaa rekursif tersebut diamaka persamaa rekursif liier

Lebih terperinci

Statistika Non Parametrik

Statistika Non Parametrik . Pedahulua Statistika No Paametik Kelebiha Uji No Paametik: - Pehituga sedehaa da cepat - Data dapat beupa data kualitatif (Nomial atau Odial) - Distibusi data tidak haus Nomal Kelemaha Uji No Paametik:

Lebih terperinci

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL)

BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) BAB V UKURAN GEJALA PUSAT (TENDENSI CENTRAL) Setiap peelitia selalu berkeaa dega sekelompok data. Yag dimaksud kelompok disii adalah: Satu orag mempuyai sekelompok data, atau sekelompok orag mempuyai satu

Lebih terperinci

Menentukan Pembagi Bersama Terbesar dengan Algoritma

Menentukan Pembagi Bersama Terbesar dengan Algoritma Meetuka Pembagi Besama Tebesa dega Algoitma Macelius Hey M. (135108) Pogam Studi Tekik Ifomatika Sekolah Tekik Elekto da Ifomatika Istitut Tekologi Badug, Jl. Gaesha 10 Badug 4013, Idoesia 135108@std.stei.itb.ac.id

Lebih terperinci

Statistika Deskriptif Ukuran Pemusatan dan Ukuran Penyebaran

Statistika Deskriptif Ukuran Pemusatan dan Ukuran Penyebaran Statistika Deskriptif Ukura Pemusata da Ukura Peyebara Ukura Pemusata Data Rata-rata Hitug Rata-rata hitug data tuggal: = x 1 + x 2 + x 3 + + x atau =. (1 : rata-rata hitug data tuggal (baca x-bar : bayakya

Lebih terperinci

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN ( RPP 7 ) A.Standar Kompetensi 1. Menerapkan konsep dan prinsip gejala gelombang dalam menyelesaikan masalah.

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN ( RPP 7 ) A.Standar Kompetensi 1. Menerapkan konsep dan prinsip gejala gelombang dalam menyelesaikan masalah. RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN ( RPP 7 ) Mata Pelajaa Nama Guu Sekolah Kelas / Semeste Kabupate Povisi : FISIKA : I Made Ridiyasa : SMA N Blahbatuh : XII (Dua belas) / Semeste I : Giaya : Bali A.Stada

Lebih terperinci

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

REGRESI LINIER DAN KORELASI. Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yang mudah didapat atau tersedia. Dapat dinyatakan REGRESI LINIER DAN KORELASI Variabel dibedaka dalam dua jeis dalam aalisis regresi: Variabel bebas atau variabel prediktor -> variabel yag mudah didapat atau tersedia. Dapat diyataka dega X 1, X,, X k

Lebih terperinci

UKURAN PEMUSATAN DATA

UKURAN PEMUSATAN DATA Malim Muhammad, M.Sc. UKURAN PEMUSATAN DATA J U R U S A N A G R O T E K N O L O G I F A K U L T A S P E R T A N I A N U N I V E R S I T A S M U H A M M A D I Y A H P U R W O K E R T O DEFINISI UKURAN PEMUSATAN

Lebih terperinci

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut:

b. Penyajian data kelompok Contoh: Berat badan 30 orang siswa tercatat sebagai berikut: Statistik da Peluag A. Statistik Statistik adalah metode ilmiah yag mempelajari cara pegumpula, peyusua, pegolaha, da aalisis data, serta cara pegambila kesimpula berdasarka data-data tersebut. Data ialah

Lebih terperinci

PERHITUNGAN BIAYA TAMBAHAN DALAM PENDANAAN PROGRAM PENSIUN DENGAN METODE ACCRUED BENEFIT COST

PERHITUNGAN BIAYA TAMBAHAN DALAM PENDANAAN PROGRAM PENSIUN DENGAN METODE ACCRUED BENEFIT COST Buleti Ilmiah Mat. Stat. da Teapaya (Bimaste) Volume 03, No.1 (2014), hal 63 68. PERHITUNGAN BIAYA TAMBAHAN DALAM PENDANAAN PROGRAM PENSIUN DENGAN METODE ACCRUED BENEFIT COST Septiaa, Dada Kusada, Neva

Lebih terperinci

Setelah mempelajari modul ini Anda diharapkan dapat: a. memeriksa apakah suatu pemetaan merupakan operasi;

Setelah mempelajari modul ini Anda diharapkan dapat: a. memeriksa apakah suatu pemetaan merupakan operasi; Modul 1 Operasi Dr. Ahmad Muchlis B PENDAHULUAN erapakah 97531 86042? Kalau Ada megguaka kalkulator, jawabaya amat bergatug pada tipe kalkulator yag Ada pakai. 9 Kalkulator ilmiah Casio fx-250 memberika

Lebih terperinci

SIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN (FIELD)

SIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN (FIELD) SIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN (FIELD) Muhamad Zaki Riyato NIM: 02/156792/PA/08944 E-mail: zaki@mail.ugm.ac.id http://zaki.math.web.id Dose Pembimbig: Pof. D. Si Wahyui Pedahulua Sebelum melagkah

Lebih terperinci

SIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN

SIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN SIFAT SIFAT RUANG VEKTOR ATAS LAPANGAN Dose Pegampu : Pof. D. Si Wahyui DISUSUN OLEH: Nama : Muh. Zaki Riyato Nim : 02/156792/PA/08944 Pogam Studi : Matematika JURUSAN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN

Lebih terperinci

Definisi Integral Tentu

Definisi Integral Tentu Defiisi Itegral Tetu Bila kita megedarai kedaraa bermotor (sepeda motor atau mobil) selama 4 jam dega kecepata 50 km / jam, berapa jarak yag ditempuh? Tetu saja jawabya sagat mudah yaitu 50 x 4 = 200 km.

Lebih terperinci

BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel

BAB III PENAKSIR DERET FOURIER. Dalam statistika, penaksir adalah sebuah statistik (fungsi dari data sampel BAB III PENAKSIR DERET FOURIER 3. Peaksi Dalam saisika, peaksi adalah sebuah saisik (fugsi dai daa sampel obsevasi) yag diguaka uuk meaksi paamee populasi yag idak dikeahui (esimad) aau fugsi yag memeaka

Lebih terperinci

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

Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai PENGUJIAN HIPOTESIS Pedahulua Hipotesis: asumsi atau dugaa semetara megeai sesuatu hal. Ditutut utuk dilakuka pegeceka kebearaya. Jika asumsi atau dugaa dikhususka megeai ilai-ilai parameter populasi,

Lebih terperinci

KORELASI DAN REGRESI BERGANDA

KORELASI DAN REGRESI BERGANDA KORELASI DAN REGRESI BERGANDA KORELASI BERGANDA Koelasi begada meupaka alat uku megeai hubuga yag tejadi ataa vaiabel depede () dega dua atau lebih vaiabel idepede,. Dega koelasi begada kekuata atau keeata

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 Aalisis Regresi Istilah regresi pertama kali diperkealka oleh seorag ahli yag berama Facis Galto pada tahu 1886. Meurut Galto, aalisis regresi berkeaa dega studi ketergatuga dari suatu

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

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011

III. METODE PENELITIAN. kelas VIII semester ganjil SMP Sejahtera I Bandar Lampung tahun pelajaran 2010/2011 III. METODE PENELITIAN A. Latar Peelitia Peelitia ii merupaka peelitia yag megguaka total sampel yaitu seluruh siswa kelas VIII semester gajil SMP Sejahtera I Badar Lampug tahu pelajara 2010/2011 dega

Lebih terperinci

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu

Range atau jangkauan suatu kelompok data didefinisikan sebagai selisih antara nilai terbesar dan nilai terkecil, yaitu BAB 4 UKURAN PENYEBARAN DATA Pada Bab sebelumya kita telah mempelajari beberapa ukura pemusata data, yaitu ukura yag memberika iformasi tetag bagaimaa data-data ii megumpul atau memusat Pada bagia Bab

Lebih terperinci

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas.

i adalah indeks penjumlahan, 1 adalah batas bawah, dan n adalah batas atas. 4 D E R E T Kosep deret merupaka kosep matematika yag cukup populer da aplikatif khusuya dalam kasus-kasus yag meyagkut perkembaga da pertumbuha suatu gejala tertetu. Apabila perkembaga atau pertumbuha

Lebih terperinci

Deret Fourier. Modul 1 PENDAHULUAN

Deret Fourier. Modul 1 PENDAHULUAN Modul Deret Fourier Prof. Dr. Bambag Soedijoo P PENDAHULUAN ada modul ii dibahas masalah ekspasi deret Fourier Sius osius utuk suatu fugsi periodik ataupu yag diaggap periodik, da dibahas pula trasformasi

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

UKURAN PEMUSATAN UKURAN PENYEBARAN

UKURAN PEMUSATAN UKURAN PENYEBARAN UKURAN PEMUSATAN DATA TUNGGAL DATA KELOMPOK. MEAN / RATA-RATA. MODUS 3. MEDIAN 4. KUARTIL. MEAN / RATA-RATA. MODUS 3. MEDIAN 4. KUARTIL UKURAN PENYEBARAN JANGKAUAN HAMPARAN RAGAM / VARIANS SIMPANGAN BAKU

Lebih terperinci

UKURAN TENDENSI SENTRAL

UKURAN TENDENSI SENTRAL BAB 3 UKURAN TENDENSI SENTRAL Kompetesi Mampu mejelaska da megaalisis kosep dasar ukura tedesi setral. Idikator 1. Mejelaska da megaalisis mea.. Mejelaska da megaalisis media. 3. Mejelaska da megaalisis

Lebih terperinci

PELUANG. Terjadinya 2 kemungkinan kejadian yaitu : AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC = 12 kemungkinan. Prinsip/kaidah perkalian:

PELUANG. Terjadinya 2 kemungkinan kejadian yaitu : AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC = 12 kemungkinan. Prinsip/kaidah perkalian: isip/kaidah pekalia: ELUANG Jika posisi /tempat petama dapat diisi dega caa yag bebeda, tempat kedua dega caa, da seteusya, sehigga lagkah ke ada caa maka bayakya caa utuk megisi tempat yag tesedia adalah

Lebih terperinci

PENGARUH KEMAMPUAN AKADEMIK DAN JENIS KELAMIN TERHADAP LAMANYA MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA.

PENGARUH KEMAMPUAN AKADEMIK DAN JENIS KELAMIN TERHADAP LAMANYA MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA. PENGARUH KEMAMPUAN AKADEMIK DAN JENIS KELAMIN TERHADAP LAMANYA MASA STUDI MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE ANALISIS REGRESI LINIER BERGANDA. Wachyudi Duda, Kuiati, da Ai Adiyati. Pogam Studi Matematika Fakultas

Lebih terperinci

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual

Pendekatan Nilai Logaritma dan Inversnya Secara Manual Pedekata Nilai Logaritma da Iversya Secara Maual Moh. Affaf Program Studi Pedidika Matematika, STKIP PGRI BANGKALAN affafs.theorem@yahoo.com Abstrak Pada pegaplikasiaya, bayak peggua yag meggatugka masalah

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Dipilihnya Bappeda Kabupaten Labuhanbatu Selatan sebagai objek penelitian

BAB III METODE PENELITIAN. Dipilihnya Bappeda Kabupaten Labuhanbatu Selatan sebagai objek penelitian 37 BAB III METODE PENELITIAN 3.. Tempat da Waktu Peelitia Peelitia ii dilaksaaka di Bappeda Kabupate Labuhabatu Selata. Dipilihya Bappeda Kabupate Labuhabatu Selata sebagai objek peelitia kaea peeliti

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB X. PELUANG. Terjadinya 2 kemungkinan kejadian yaitu : AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC = 12 kemungkinan. Prinsip/kaidah perkalian:

BAB X. PELUANG. Terjadinya 2 kemungkinan kejadian yaitu : AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC = 12 kemungkinan. Prinsip/kaidah perkalian: isip/kaidah pekalia: BAB X. ELUANG Jika posisi /tempat petama dapat diisi dega caa yag bebeda, tempat kedua dea caa, da seteusya, sehigga lagkah ke ada caa maka bayakya caa utuk megisi tempat yag tesedia

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

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

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS

BAB 2 TINJAUAN TEORITIS BAB TINJAUAN TEORITIS.. Aalisis Koelasi Aalisis koelasi adalah metode statistika yag diguaka utuk meetuka kuatya atau deajat huuga liie ataa dua vaiael atau leih. Semaki yata huuga liie (gais luus), maka

Lebih terperinci

Regresi 4/13/2015 REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NONLINEAR HUBUNGAN LEBIH DARI DUA VARIABEL REGRESI LINEAR BERGANDA

Regresi 4/13/2015 REGRESI LINEAR BERGANDA DAN REGRESI (TREND) NONLINEAR HUBUNGAN LEBIH DARI DUA VARIABEL REGRESI LINEAR BERGANDA 4/3/05 REGRESI LINER BERGND DN REGRESI (TREND) NONLINER Oleh : Fauza mi Sei, 3 pil 05` GDL (07.30-0.50) Regesi Dai deajat (pagkat) tiap peuah eas Liie (ila pagkatya ) No-liie (ila pagkatya uka ) Dai ayakya

Lebih terperinci

III. MATERI DAN METODE. a. Penelitian ini menggunakan 68 ekor kambing peranakan etawa ( PE) (31. ukur, tongkat ukur dan timbangan.

III. MATERI DAN METODE. a. Penelitian ini menggunakan 68 ekor kambing peranakan etawa ( PE) (31. ukur, tongkat ukur dan timbangan. III. MATERI DAN METODE 3.1. Waktu da Tempat Peelitia Peelitia ii telah dilaksaaka pada Bula Oktober sampai November 013 di peteraka yag ada di Kota Pekabaru. 3.. Materi Peelitia a. Peelitia ii megguaka

Lebih terperinci

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika

ESTIMASI. (PENDUGAAN STATISTIK) Ir. Tito Adi Dewanto. Statistika Wed 6/0/3 ETIMAI (PENDUGAAN TATITIK) Ir. Tito Adi Dewato tatistika Deskriptif Iferesi Estimasi Uji Hipotesis Titik Retag Estimasi da Uji Hipotesis Dilakuka setelah peelitia dalam tahap pegambila suatu

Lebih terperinci

BAB 5 UKURAN DISPERSI

BAB 5 UKURAN DISPERSI BAB 5 UKURAN DISPERSI A. Ukura Dispersi Meurut Hasa (011 : 101) ukura dispersi atau ukura variasi atau ukura peyimpaga adalah ukura yag meyataka seberapa jauh peyimpaga ilai-ilai data dari ilai-ilai pusatya

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jeis Peelitia Jeis peelitia yag peulis lakuka adalah peelitia kuatitatif, kaea peelitia ii betujua utuk megetahui adaya koelasi ataa tigkat kecedasa (IQ), motivasi bepestasi,

Lebih terperinci

Pemetaan Linear Yang Mengawetkan Invers Drazin Matriks Atas Lapangan

Pemetaan Linear Yang Mengawetkan Invers Drazin Matriks Atas Lapangan Pemetaa Liea Yag Megawetka Ives azi Matiks Atas Lapaga ibeika matiks x atas lapaga Sutopo Juusa Matematika Fakultas Matematika da Pegetahua Alam Uivesitas Gadjah Mada sutopo_mipa@ugm.ac.id Abstact F lapaga

Lebih terperinci

ARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN

ARTIKEL. Menentukan rumus Jumlah Suatu Deret dengan Operator Beda. Markaban Maret 2015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN ARTIKEL Meetuka rumus Jumlah Suatu Deret dega Operator Beda Markaba 191115198801005 Maret 015 KEMENTERIAN PENDIDIKAN DAN KEBUDAYAAN PUSAT PENGEMBANGAN DAN PEMBERDAYAAN PENDIDIK DAN TENAGA KEPENDIDIKAN

Lebih terperinci

a = suku pertama (U 1 ) n = banyaknya suku b = beda/selisih = U 2 U 1 = U 3 U 2

a = suku pertama (U 1 ) n = banyaknya suku b = beda/selisih = U 2 U 1 = U 3 U 2 BARIAN DAN DERET A. Baisa Baisa adalah uuta bilaga yag memiliki atua tetetu. etiap bilaga pada baisa disebut suku baisa yag dipisahka dega lambag, (koma). Betuk umum baisa:,,,, dega: suku petama suku kedua

Lebih terperinci

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions)

Distribusi Pendekatan (Limiting Distributions) Distribusi Pedekata (Limitig Distributios) Ada 3 tekik utuk meetuka distribusi pedekata: 1. Tekik Fugsi Distribusi Cotoh 2. Tekik Fugsi Pembagkit Mome Cotoh 3. Tekik Teorema Limit Pusat Cotoh Fitriai Agustia,

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

: XII (Dua Belas) Semua Program Studi. : Gisoesilo Abudi, S.Pd

: XII (Dua Belas) Semua Program Studi. : Gisoesilo Abudi, S.Pd R e f r e s h Program Diklat K e l a s M a t e r i Pegajar : M A T E M A T I K A : XII (Dua Belas) Semua Program Studi : S t a t i s t i k a : Gisoesilo Abudi, S.Pd Kajia Materi Peyampaia Data Diagram

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang 1 BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakag Risiko adalah suatu yag selalu dihubugka dega kemugkia terjadiya sesuatu yag merugika yag tidak terduga da tidak diharapka atau peyimpaga atara tigkat pegembalia yag

Lebih terperinci

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT

PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Prosidig Semiar Nasioal Matematika da Terapaya 06 p-issn : 0-0384; e-issn : 0-039 PENENTUAN SOLUSI RELASI REKUREN DARI BILANGAN FIBONACCI DAN BILANGAN LUCAS DENGAN MENGGUNAKAN FUNGSI PEMBANGKIT Liatus

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Suharsimi Arikunto (2006:136) metode penelitian adalah cara yang

III. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Suharsimi Arikunto (2006:136) metode penelitian adalah cara yang III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Meuut Suhasimi Aikuto (006:136) metode peelitia adalah caa yag diguaka oleh peeliti dalam megumpulka data peelitia, dapat beupa agket, wawacaa, pegamata atau

Lebih terperinci

Modul Kuliah statistika

Modul Kuliah statistika Modul Kuliah statistika Dose: Abdul Jamil, S.Kom., MM SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER MUHAMMADIYAH JAKARTA Bab 2 Populasi da Sampel 2.1 Populasi Populasi merupaka keseluruha pegamata

Lebih terperinci

Kekeliruan dalam Perhitungan Numerik dan Selisih Terhingga Biasa

Kekeliruan dalam Perhitungan Numerik dan Selisih Terhingga Biasa Modul 1 Kekelirua dalam Perhituga Numerik da Selisih Terhigga Biasa D PENDAHULUAN Dr. Wahyudi, M.Pd. i dalam pemakaia praktis, peyelesaia akhir yag diigika dari solusi suatu permasalaha (soal) dalam matematika

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3.1. Lokasi da Waktu Pegambila Data Pegambila data poho Pius (Pius merkusii) dilakuka di Huta Pedidika Guug Walat, Kabupate Sukabumi, Jawa Barat pada bula September 2011.

Lebih terperinci

A. Pengertian Hipotesis

A. Pengertian Hipotesis PENGUJIAN HIPOTESIS A. Pegertia Hipotesis Hipotesis statistik adalah suatu peryataa atau dugaa megeai satu atau lebih populasi Ada macam hipotesis:. Hipotesis ol (H 0 ), adalah suatu hipotesis dega harapa

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB PENDAHULUAN. Latar Belakag Didalam melakuka kegiata suatu alat atau mesi yag bekerja, kita megeal adaya waktu hidup atau life time. Waktu hidup adalah lamaya waktu hidup suatu kompoe atau uit pada

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 1 Seputih Agung. Populasi dalam 19 III. METODE PENELITIAN A. Populasi da Sampel Peelitia ii dilaksaaka di SMP Negeri 1 Seputih Agug. Populasi dalam peelitia ii adalah seluruh siswa kelas VII SMP Negeri 1 Seputih Agug sebayak 248 siswa

Lebih terperinci

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH

BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH 89 BAB V ANALISA PEMECAHAN MASALAH Dalam upaya mearik kesimpula da megambil keputusa, diperluka asumsi-asumsi da perkiraa-perkiraa. Secara umum hipotesis statistik merupaka peryataa megeai distribusi probabilitas

Lebih terperinci

BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS

BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS BAB VIII KONSEP DASAR PROBABILITAS 1.1. Pedahulua Dalam pertemua ii Ada aka mempelajari beberapa padaga tetag permutasi da kombiasi, fugsi da metode perhituga probabilitas, da meghitug probabilitas. Pada

Lebih terperinci

Statistika MAT 2 A. PENDAHULUAN NILAI MATEMATIKA B. PENYAJIAN DATA NILAI MATEMATIKA NILAI MATEMATIKA STATISTIKA. materi78.co.nr

Statistika MAT 2 A. PENDAHULUAN NILAI MATEMATIKA B. PENYAJIAN DATA NILAI MATEMATIKA NILAI MATEMATIKA STATISTIKA. materi78.co.nr materio.r Statistika A. PENDAHULUAN Statistika adalah ilmu yag mempelajari pegambila, peyajia, pegolaha, da peafsira data. Data terdiri dari dua jeis, yaitu data kualitatif (sifat) da data kuatitatif (agka).

Lebih terperinci

BAB 6. DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT Deret Taylor

BAB 6. DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT Deret Taylor Bab 6 Deret Taylor da Deret Lauret BAB 6 DERET TAYLOR DAN DERET LAURENT 6 Deret Taylor Misal fugsi f aalitik pada - < R ligkara dega pusat di da jari-jari R Maka utuk setiap titik pada ligkara itu f dapat

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. Bentuk umum suku ke-n barisan aritmatika U n = a + (n 1)b dengan

BARISAN DAN DERET. Bentuk umum suku ke-n barisan aritmatika U n = a + (n 1)b dengan iap N Matematika BARIAN DAN DERET A. Baisa Baisa adalah uuta bilaga yag memiliki atua tetetu. etiap bilaga pada baisa disebut suku baisa yag dipisahka dega lambag, (koma). Betuk umum baisa:,,,, dega: suku

Lebih terperinci

B a b 1 I s y a r a t

B a b 1 I s y a r a t 34 TKE 315 ISYARAT DAN SISTEM B a b 1 I s y a r a t (bagia 3) Idah Susilawati, S.T., M.Eg. Program Studi Tekik Elektro Fakultas Tekik da Ilmu Komputer Uiversitas Mercu Buaa Yogyakarta 29 35 1.5.2. Isyarat

Lebih terperinci

L A T I H A N S O A L A N R E G 1 Muhamad Ferdiansyah, S. Stat.

L A T I H A N S O A L A N R E G 1 Muhamad Ferdiansyah, S. Stat. L A T I H A N S O A L A N R E G Muhamad Ferdiasyah, S. Stat. *Saya saraka utuk mecoba sediri baru lihat jawabaya **Jawaba saya BELUM TENTU BENAR karea saya mausia biasa. Silaka dikosultasika jika ada jawaba

Lebih terperinci

Barisan Aritmetika dan deret aritmetika

Barisan Aritmetika dan deret aritmetika BARISAN DAN DERET BILANGAN Peyusu: Atmii Dhoruri, MS Kode: Jejag: SMP T/P: / A. Kompetesi yag diharapka. Meetuka suku ke- barisa aritmatika da barisa geometri. Meetuka jumlah suku pertama deret aritmatika

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

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret

Program Perkuliahan Dasar Umum Sekolah Tinggi Teknologi Telkom. Barisan dan Deret Program Perkuliaha Dasar Umum Sekolah Tiggi Tekologi Telkom Barisa da Deret Barisa Defiisi Barisa bilaga didefiisika sebagai fugsi dega daerah asal merupaka bilaga asli. Notasi: f: N R f( ) a Fugsi tersebut

Lebih terperinci

Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata

Probabilitas dan Statistika Teorema Bayes. Adam Hendra Brata robabilitas da Statistika Teorema ayes dam Hedra rata Itroduksi - Joit robability Itroduksi Teorema ayes eluag Kejadia ersyarat Jika muculya mempegaruhi peluag muculya kejadia atau sebalikya, da adalah

Lebih terperinci

IV. METODE PENELITIAN

IV. METODE PENELITIAN IV. METODE PENELITIAN 4.1 Lokasi da Waktu peelitia Peelitia dilakuka pada budidaya jamur tiram putih yag dimiliki oleh usaha Yayasa Paguyuba Ikhlas yag berada di Jl. Thamri No 1 Desa Cibeig, Kecamata Pamijaha,

Lebih terperinci

REGRESI DAN KORELASI

REGRESI DAN KORELASI REGRESI DAN KORELASI Pedahulua Dalam kehidupa sehari-hari serig ditemuka masalah/kejadia yagg salig berkaita satu sama lai. Kita memerluka aalisis hubuga atara kejadia tersebut Dalam bab ii kita aka membahas

Lebih terperinci

BARISAN DAN DERET. a = suku pertama (U 1 ) n = banyaknya suku b = beda/selisih = U 2 U 1 = U 3 U 2

BARISAN DAN DERET. a = suku pertama (U 1 ) n = banyaknya suku b = beda/selisih = U 2 U 1 = U 3 U 2 www.plusido.wodpess.com BARIAN DAN DERET A. Baisa Baisa adalah uuta bilaga yag memiliki atua tetetu. etiap bilaga pada baisa disebut suku baisa yag dipisahka dega lambag, (koma). Betuk umum baisa:,,,,

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

EKSISTENSI INVERS GRUP DARI MATRIKS BLOK. Mahasiswa Program S1 Matematika 2

EKSISTENSI INVERS GRUP DARI MATRIKS BLOK. Mahasiswa Program S1 Matematika 2 ESSTENS NVERS GRU DR TRS LO Riaa Wedya Rola ae usaii ahasiswa ogam S atematika Dose Juusa atematika Fakultas atematika da lmu egetahua lam ampus iawidya ekabau 89 doesia email: iaa_wedya@yahoocom STRCT

Lebih terperinci

Modul ini adalah modul ke-3 dalam mata kuliah Matematika. Isi modul ini

Modul ini adalah modul ke-3 dalam mata kuliah Matematika. Isi modul ini Aritmetika odular da Aritmetika Sosial ARITETIKA ODULAR DAN ARITETIKA SOSIAL podul p p3p p p PENDAHULUAN odul ii adalah modul ke-3 dalam mata kuliah atematika. Isi modul ii membahas tetag aritmetika modular

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. bertujuan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih (Sugiyono,

BAB III METODE PENELITIAN. bertujuan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel atau lebih (Sugiyono, BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Desai Peelitia Peelitia ii adalah peelitia asosiatif/hubuga yaitu peelitia betujua utuk megetahui hubuga ataa dua vaiabel atau lebih (Sugiyoo, 01).Selajutya, utuk pedekata

Lebih terperinci

Inflasi dan Indeks Harga I

Inflasi dan Indeks Harga I PERTEMUAN 1 Iflasi da Ideks Harga I 1 1 TEORI RINGKAS A Pegertia Agka Ideks Agka ideks merupaka suatu kosep yag dapat memberika gambara tetag perubaha-perubaha variabel dari suatu priode ke periode berikutya

Lebih terperinci

III. MATERI DAN METODE PENELITIAN. Penelitian telah dilakukan pada bulan November - Desember 2013 di

III. MATERI DAN METODE PENELITIAN. Penelitian telah dilakukan pada bulan November - Desember 2013 di III. MATERI DAN METODE PENELITIAN 3.. Waktu da Tempat Peelitia telah dilakuka pada bula November - Desember 203 di peteraka Kambig yag ada di Kota Pekabaru Provisi Riau. 3.2. Alat da Baha Materi yag diguaka

Lebih terperinci

PIRAMIDA PASCAL: SUATU PENGEMBANGAN SEGITIGA PASCAL

PIRAMIDA PASCAL: SUATU PENGEMBANGAN SEGITIGA PASCAL PIRAMIDA PASCAL: SUATU PENGEMBANGAN SEGITIGA PASCAL I Waya Pua Astawa SMKN Abag, Kab. Kaagasem, Bali Abstact. The ability to expad ad geealize is oe of the most impotat facilities a teache ca help a studet

Lebih terperinci

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi.

Masih ingat beda antara Statistik Sampel Vs Parameter Populasi? Perhatikan tabel berikut: Ukuran/Ciri Statistik Sampel Parameter Populasi. Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel). Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

Lebih terperinci

STATISTIKA MAT 2 NILAI MATEMATIKA NILAI MATEMATIKA NILAI MATEMATIKA A. PENDAHULUAN B. PENYAJIAN DATA. Diagram garis

STATISTIKA MAT 2 NILAI MATEMATIKA NILAI MATEMATIKA NILAI MATEMATIKA A. PENDAHULUAN B. PENYAJIAN DATA. Diagram garis materio.r A. PENDAHULUAN Statistika adalah ilmu yag mempelajari pegambila, peyajia, pegolaha, da peafsira data. Data terdiri dari dua jeis, yaitu data kualitatif (sifat) da data kuatitatif (agka). B. PENYAJIAN

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN 3 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode kuatitatif dega eksperime semu (quasi eksperimet desig). Peelitia ii melibatka dua kelas, yaitu satu

Lebih terperinci

BAB X. PELUANG. Terjadinya 2 kemungkinan kejadian yaitu : AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC = 12 kemungkinan. Prinsip/kaidah perkalian:

BAB X. PELUANG. Terjadinya 2 kemungkinan kejadian yaitu : AB, AC, AD, BA, BC, BD, CA, CB, CD, DA, DB, DC = 12 kemungkinan. Prinsip/kaidah perkalian: isip/kaidah pekalia: BAB X. ELUANG Jika posisi /tempat petama dapat diisi dega caa yag bebeda, tempat kedua dea caa, da seteusya, sehigga lagkah ke ada caa maka bayakya caa utuk megisi tempat yag tesedia

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. statistik dipergunakan untuk mencapai hasil yang dapat diramalkan.

BAB 1 PENDAHULUAN. statistik dipergunakan untuk mencapai hasil yang dapat diramalkan. BAB PENDAHULUAN.. Lata Belakag Tidak seoagpu yag dapat meamalka apa yag aka tejadi dimasa yag aka datag secaa sempua, meskipu dega megguaka bebagai alat aalisis. Setiap amala yag dilakuka tidak telepas

Lebih terperinci

BAB III PROSEDUR PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode

BAB III PROSEDUR PENELITIAN. Metode penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode 8 BAB III PROSEDUR PENELITIAN A. Metode Peelitia Metode peelitia yag diguaka dalam peelitia ii adalah metode ex post facto. Ada dua variabel dalam proses peelitia ii yaitu variabel bebas (variabel ) adalah

Lebih terperinci

Pengujian Hipotesis Komperatif 2 sampel Independen

Pengujian Hipotesis Komperatif 2 sampel Independen Statistika No Paametik A Tugas Kategoi : Kelompok Pegujia Hipotesis Kompeatif sampel Idepede Kelompok ELSA RESA SARI ( H 5 309 ) SARINA ( H 5 3 ) Taggal Tugas : 03 Apil 07 Taggal Kumpul : 0 Apil 07 DEPARTEMEN

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

terurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2

terurut dari bilangan bulat, misalnya (7,2) (notasi lain 2 Bab Bilaga kompleks BAB BILANGAN KOMPLEKS Defiisi Bilaga Kompleks Sebelum medefiisika bilaga kompleks, pembaca diigatka kembali pada permasalah dalam sistem bilaga yag telah dikeal sebelumya Yag pertama

Lebih terperinci

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks

Bab IV. Penderetan Fungsi Kompleks Bab IV Pedereta Fugsi Kompleks Sebagaimaa pada fugsi real, fugsi kompleks juga dapat dideretka pada daerah kovergesiya. Semua watak kajia kovergesi pada fugsi real berlaku pula pada fugsi kompleks. Secara

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan

BAB 2 LANDASAN TEORI. Statistika merupakan salah satu cabang penegtahuan yang paling banyak mendapatkan BAB LANDASAN TEORI. Pegertia Regresi Statistika merupaka salah satu cabag peegtahua yag palig bayak medapatka perhatia da dipelajari oleh ilmua dari hamper semua bidag ilmu peegtahua, terutama para peeliti

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel)

DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Penarikan Sampel) DISTRIBUSI SAMPLING (Distribusi Pearika Sampel) I. PENDAHULUAN Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

Lebih terperinci

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel)

Distribusi Sampling (Distribusi Penarikan Sampel) Distribusi Samplig (Distribusi Pearika Sampel) 1. Pedahulua Bidag Iferesia Statistik membahas geeralisasi/pearika kesimpula da prediksi/ peramala. Geeralisasi da prediksi tersebut melibatka sampel/cotoh,

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

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Sebelum melakukan deteksi dan tracking obyek dibutuhkan perangkat BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Kebutuha Sistem Sebelum melakuka deteksi da trackig obyek dibutuhka peragkat luak yag dapat meujag peelitia. Peragkat keras da luak yag diguaka dapat dilihat pada Tabel

Lebih terperinci