ANALISIS VARIANSI (ANOVA)

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "ANALISIS VARIANSI (ANOVA)"

Transkripsi

1 ANALISIS VARIANSI (ANOVA)

2 ANOVA = Analisis Varians (Anava) = Analisis Ragam = Sidi Ragam Diperenalan oleh R.A. Fisher (195) disebut uji F pengembangan dari uji t dua sampel bebas (independent samples t test) untu mengetahui perbedaan nilai rerata lebih dari elompo

3 ANOVA Berdasaran banya fator (riteria) yang dipergunaan untu mengelompoan data, dibedaan : 1. Anova satu arah (oneway Anova) data dielompoan (dibagi menjadi beberapa ategori) berdasaran 1 fator (riteria). Anova dua arah (twoway Anova) data dielompoan (dibagi menjadi beberapa ategori) berdasaran fator (riteria) berembang menjadi multiway Anova

4 SYARAT ANOVA 1. Normalitas sala penguuran interval atau rasio berasal dari populasi dengan distribusi normal diuji, Kolmogorov-Smirnov satu sampel, Lilliefors, Shapiro-Wils atau menguji urtosis dan sewness distribusi data. Homogenitas variansi uji Bartlett atau Levene 3. Independensi galat atau error bersifat bebas (independen) terhadap sesamanya data pengamatan harus bebas satu sama lain perlauan diberian epada unit esperimen secara aca (random)

5 Asumsi-asumsi yang mendasari analisis variansi adalah : Populasi-populasi yang diteliti memilii distribusi normal. Populasi-populasi tersebut memilii standar deviasi yang sama (atau variansi yang sama). Sampel yang ditari dari populasi tersebut bersifat bebas, dan sampel ditari secara aca.

6 Prosedur analisis variansi adalah Menentuan H 0 dan H 1. H 0 : 1 = = 3 = = H 1 : paling sediit dua diantara ratarata tersebut tida sama Menentuan taraf nyata.

7 Uji statisti (tabel Anova): Sumber Variasi Jumlah Kuadrat Derajat Bebas Rata-rata Kuadrat F hitungan Perlauan JKA 1 S 1 JKA 1 S S 1 Galat JKG ( n 1) S JKG ( n 1) Total JKT n 1 JKA i1 T n i. T.. n JKT n i1 j1 y ij T JKG JKT JKA.. n

8 Daerah ritis : H 0 ditola bila F hitungan > Kesimpulan f ( 1, ( n1))

9 Analisis Variansi Dua Arah Untu menentuan apaah ada variasi dalam pengamatan yang diaibatan oleh perbedaan dalam perlauan, uji hipotesisnya adalah : H 0 : 1. =. = =. atau bisa ditulisan H 0 : 1 = = = H 1 : paling sediit dua diantaranya tida sama Untu menentuan apaah ada variasi dalam pengamatan yang diaibatan oleh perbedaan dalam blo, uji hipotesisnya adalah : H 0 :.1 =. = =.b atau bisa ditulisan H 0 : 1 = = = b H 1 : paling sediit dua diantaranya tida sama

10 Tabel Anova: Sumber Variasi Jumlah Kuadrat Derajat Bebas Rata-rata Kuadrat F hitung Perlauan JKA 1 S 1 JKA 1 F 1 S S 1 Blo JKB b 1 S JKB b 1 F S S Galat JKG ( 1)( b 1) S JKG ( 1)( b 1) Total JKT b 1 JKT JKA b i1 i1 j 1 T b y ij i. T.. b T.. b JKB JKG b j 1 T. j T.. b JKT JKA JKB

11 Daerah ritis : H 0 ditola pada taraf eberartian jia F 1 > f ;[ 1,( 1)( b1)] H 0 ditola pada taraf eberartian jia F > f ;[ b1,( 1)( b1)]

12 Uji Kesamaan Beberapa Variansi Analisis variansi satu arah hanya dapat dilauan apabila variansi dari -populasi adalah sama (homogen). Bila syarat tersebut tida dipenuhi, maa uji analisis variansi tida dapat dilauan

13 Uji Bartlett H 0 : 1 = = 3 =. = H 1 : tida semua variansi sama Uji statisti : Daerah ritis : H 0 ditola jia b >,-1 Kesimpulan Hitungan : h q b 306, N S n S i i i p 1 1) ( i i i p S n S N q 1 1)log ( )log ( N n h i i ) 3( 1 1 1

14 uji Cochran Pemaaiannya terbatas hanya untu sampel yang uurannya sama. Statisti uji yang digunaan adalah : G Si terbesar i1 S i Daerah ritis adalah H 0 ditola jia G > g,n, dimana nilai g,n, diperoleh dari tabel nilai ritis untu uji Cochran.

15 Analisis Variansi Misalan ita mempunyai populasi. Dari masing-masing populasi diambil sampel beruuran n. Misalan pula bahwa populasi itu bebas dan berdistribusi normal dengan rata-rata 1,,. dan dan variansi. Hipotesa : H 0 : 1 = = = H 1 : Ada rata-rata yang tida sama 15

16 Analisis Variansi Populasi 1 i x 11 x 1 x i1 X 1 x 1 x x i X : : : : : : Total x 1n x n x in x n Total T 1 T T i T T T i adalah total semua pengamatan dari populasi e-i T adalah total semua pengamatan dari semua populasi 16

17 Rumus Hitung Jumlah Kuadrat Jumlah Kuadrat Total = Jumlah Kuadrat Perlauan = Jumlah Kuadrat Galat = JKT JKP JKG i1 n j1 x ij T n Ti i1 T n n JKT JKP 17

18 Tabel Anova dan Daerah Penolaan Sumber Variasi Derajat bebas Jumlah uadrat Kuadrat Rata-rata Statisti F Perlauan 1 JKP Galat (n-1) JKG Total n 1 JKT KRP = JKP/( 1 ) KRG = JKG/((n-1)) F = KRP/KRG H 0 ditola jia F > F(; 1; (n 1)) 18

19 Contoh 1 Sebagai manager produsi, anda ingin melihat mesin pengisi aan dilihat rata-rata watu pengisiannya. Diperoleh data seperti di samping. Pada tingat signifiansi 0.05 adaah perbedaan rata-rata watu? Mesin1 Mesin Mesin

20 Penyelesaian Hipotesa : H 0 : 1 = = 3 H 1 : Ada rata-rata yang tida sama Tingat signifiasi = 0.05 Karena df 1 = derajat bebas perlauan = dan df = derajat bebas galat = 1, maa f(0.05;;1) = Jadi daerah peloannya: H 0 ditola jia F >

21 Data Populasi Total Total

22 Jumlah Kuadrat Total n T x JKT 1 i n 1 j ij

23 Jumlah Kuadrat Perlauan dan Jumlah Kuadrat Galat JKP Ti i1 T n n JKG

24 Tabel Anova dan Kesimpulan Sumber Variasi Derajat Bebas Jumlah Kuadrat Kuadrat Rata-rata Statisti F Perlauan 3-1= Galat 15-3= F = 5.60 Total 15-1= Karena F hitung = 5.60 > 3.89 maa H 0 ditola. Jadi ada rata-rata yang tida sama. 4

25 Rumus Hitung Jumlah Kuadrat Untu uuran sampel yang berbeda Jumlah Kuadrat Total = Jumlah Kuadrat Perlauan = Jumlah Kuadrat Galat = JKT JKP JKG i1 i1 n j1 T n JKT i i i x ij T N JKP T N dengan N i1 n i 5

26 Tabel Anova Untu uuran sampel yang berbeda Sumber Variasi Derajat bebas Jumlah uadrat Kuadrat Rata-rata Statisti F Perlauan 1 JKP KRP = JKP/( 1 ) F = KRP/KRG Galat N JKG KRG = JKG/(N - ) Total N 1 JKT 6

27 Contoh Dalam Sebuah percobaan biologi 4 onsentrasi bahan imia digunaan untu merangsang pertumbuhan sejenis tanaman tertentu selama periode watu tertentu. Data pertumbuhan beriut, dalam sentimeter, dicatat dari tanaman yang hidup. Apaah ada beda pertumbuhan rata-rata yang nyata yang disebaban oleh eempat onsentrasi bahan imia tersebut. Gunaan signifiasi 0,05. Konsentrasi

28 Penyelesaian Hipotesa : H 0 : 1 = = 3 = 4 H 1 : Ada rata-rata yang tida sama Tingat signifiasi = 0.05 Karena df 1 = derajat bebas perlauan = 3 dan df = derajat bebas galat = 16, maa f(0.05;3;16) = 3.4. Jadi daerah peloannya: H 0 ditola jia F > 3.4 8

29 Data Populasi Total Total

30 30 Jumlah Kuadrat Total N T x JKT 1 i n 1 j ij i

31 31 Jumlah Kuadrat Perlauan dan Jumlah Kuadrat Galat JKG N T n T JKP 1 i i i

32 Tabel Anova dan Kesimpulan Sumber Variasi Derajat Bebas Jumlah Kuadrat Kuadrat Rata-rata Statisti F Perlauan 4-1= Galat 0-4= F = 1.13 Total 0-1= Karena F hitung = 1.13 > 3.4 maa H 0 ditola. Jadi ada rata-rata yang tida sama. 3

33 Latihan 1 Seorang ontrator di bidang jenis jasa pengangutan ingin mengetahui apaah terdapat perbedaan yang signifian pada apasitas daya angut 3 mer tru, yaitu Mitsubishi, Toyota dan Honda. Untu itu ontrator ini mengambil sampel masing-masing 5 tru pada tiap-tiap mere menghasilan data seperti disamping. Jia etiga populasi data tersebut berdistribusi normal dan variansi etiganya sama, uji dengan signifiasi 5% apaah terdapat perbedaan pada walitas daya angut etiga mere tru tersebut Kapasitas Mitsubishi (A) Toyota (B) Honda (C)

34 Latihan Seorang guru SMU mengadaan penelitian tentang eunggulan metode mengajar dengan beberapa metode pengajaran. Bila data yang didapat seperti pada tabel disamping, ujilah dengan signifiasi 5% apaah eempat metode mengajar tersebut memilii hasil yang sama? (asumsian eempat data berdistribusi Normal dan variasnisnya sama) Metode A B C D

Analisis Variansi. Statistika I (Inferensi)

Analisis Variansi. Statistika I (Inferensi) Analisis Variansi Statistika I (Inferensi) 1 Analisis Variansi Analisa variansi (ANOVA) adalah suatu metoda untuk menguji hipotesis kesamaan rata-rata dari tiga atau lebih populasi. Asumsi Sampel diambil

Lebih terperinci

UJI BARTLETT. Elty Sarvia, ST., MT. Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung. Scheffe Multiple Contrast Procedure

UJI BARTLETT. Elty Sarvia, ST., MT. Fakultas Teknik Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung. Scheffe Multiple Contrast Procedure 8/9/01 UJI TUKEY UJI DUNCAN UJI BARTLETT UJI COCHRAN UJI DUNNET Elty Sarvia, ST., MT. Faultas Teni Jurusan Teni Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung Macam Metode Post Hoc Analysis The Fisher

Lebih terperinci

Analisis Varian. Statistika Ekonomi. Ir Tito Adi Dewanto

Analisis Varian. Statistika Ekonomi. Ir Tito Adi Dewanto Analisis Varian Statistika Ekonomi Ir Tito Adi Dewanto 1 Uji Anova Anova : menguji rata-rata satu kelompok / lebih melalui satu variabel dependen / lebih berbeda secara signifikan atau tidak. ONE WAY ANOVA

Lebih terperinci

Analisis Varians = Analysis of Variance = ANOVA

Analisis Varians = Analysis of Variance = ANOVA . Pendahuluan. Distribusi F Analisis Varians Analysis of Variance ANOVA χ² pengujian beberapa (>) proporsi ANOVA pengujian beberapa (>) nilai rata-rata Dasar perhitungan ANOVA ditetapan oleh Ronald A.

Lebih terperinci

II. TINJAUAN PUSTAKA. sebuah teknik yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode

II. TINJAUAN PUSTAKA. sebuah teknik yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode 3 II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Analisis Ragam (Anara) Untu menguji esamaan dari beberapa nilai tengah secara sealigus diperluan sebuah teni yang baru yang disebut analisis ragam. Anara adalah suatu metode

Lebih terperinci

Analisis Varians = Analysis of Variance = ANOVA

Analisis Varians = Analysis of Variance = ANOVA Analisis Varians Analysis of Variance ANOVA. Pendahuluan. Distribusi F χ² pengujian beberapa (>) proporsi ANOVA pengujian beberapa (>) nilai rata-rata Dasar perhitungan ANOVA ditetapan oleh Ronald A. Fisher.

Lebih terperinci

PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR

PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR PENINGKATAN EFISIENSI & EFEKTIFITAS PENGOLAHAN DATA PERCOBAAN PETAK BERJALUR Ngarap Im Mani 1) dan Lim Widya Sanjaya ), 1) & ) Jurs. Matematia Binus University PENGANTAR Perancangan percobaan adalah suatu

Lebih terperinci

BAB III METODE SCHNABEL

BAB III METODE SCHNABEL BAB III METODE SCHNABEL Uuran populasi tertutup dapat diperiraan dengan teni Capture Mar Release Recapture (CMRR) yaitu menangap dan menandai individu yang diambil pada pengambilan sampel pertama, melepasan

Lebih terperinci

Sah Tidaknya Sidik Ragam. Data Bermasalah. Data Bermasalah PERANCANGAN PERCOBAAN (DATA BERMASALAH)

Sah Tidaknya Sidik Ragam. Data Bermasalah. Data Bermasalah PERANCANGAN PERCOBAAN (DATA BERMASALAH) Sah Tidanya Sidi Ragam PERANCANGAN PERCOBAAN (DATA BERMASALAH) Oleh: Dr. Ir. Dirvamena Boer, M.Sc.Agr. HP: 081 385 065 359 Universitas Haluoleo, Kendari dirvamenaboer@yahoo.com http://dirvamenaboer.tripod.com/

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI Pada bagian landasan teori ini aan dibahas materi-materi aa saja yang menunjang materi yang dibahas ada bab selanjutnya. Adaun materi-materi tersebut adalah analisis variansi, metode

Lebih terperinci

Rancangan Petak Terbagi

Rancangan Petak Terbagi Rancangan Peta Terbagi Ade Setiawan 009 Percobaan Split-plot merupaan superimpose dari dua jenis satuan percobaan dimana rancangan lingungan untu eduanya bisa sama ataupun berbeda. Satuan percobaan untu

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Model Loglinier adalah salah satu asus husus dari general linier model untu data yang berdistribusi poisson. Model loglinier juga disebut sebagai suatu model statisti

Lebih terperinci

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN

BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN BAB 4 HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1 Hasil Pengolahan Data Data yang telah berhasil diumpulan oleh penulis di BB BIOGEN diperoleh hasil bobot biji edelai dengan jumlah varietas yang aan diuji terdiri dari 15

Lebih terperinci

TUGAS I RANCANGAN PERCOBAAN BAB I

TUGAS I RANCANGAN PERCOBAAN BAB I TUGAS I RANCANGAN PERCOBAAN Nama : Dwi Shinta Marselina A. Pengertian Desain Esperimen BAB I Desain Esperimen Merupaan langah-langah lengap yang perlu di ambil jauh sebelum esperimen dilauan supaya data

Lebih terperinci

BAB 3 METODE PENELITIAN

BAB 3 METODE PENELITIAN 36 BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1 Disain Penelitian Jenis penelitian yang digunaan adalah penelitian desriptif, yaitu penelitian terhadap fenomena atau populasi tertentu yang diperoleh peneliti dari subye

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Statisti Inferensia Tujuan statisti pada dasarnya adalah melauan desripsi terhadap data sampel, emudian melauan inferensi terhadap data populasi berdasaran pada informasi yang

Lebih terperinci

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. analisis multivariat dengan metode dependensi (dimana hubungan antar variabel

BAB III ANALISIS DISKRIMINAN. analisis multivariat dengan metode dependensi (dimana hubungan antar variabel BAB III ANALISIS DISKRIMINAN 3.1 Pengertian Analisis Disriminan Analisis disriminan merupaan sala satu metode yang digunaan dalam analisis multivariat dengan metode dependensi (dimana ubungan antar variabel

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder bersifat runtun waktu (time series)

III. METODOLOGI PENELITIAN. Penelitian ini menggunakan data sekunder bersifat runtun waktu (time series) III. METODOLOGI PENELITIAN A. Jenis dan Sumber Data Penelitian ini menggunaan data seunder bersifat runtun watu (time series) dalam periode tahunan dan data antar ruang (cross section). Data seunder tersebut

Lebih terperinci

BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK

BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK BAB 3 PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK EUCLID, PATTERN MATCHING BERBASIS JARAK MAHALANOBIS, DAN JARINGAN SYARAF TIRUAN BERBASIS PROPAGASI BALIK Proses pengenalan dilauan dengan beberapa metode. Pertama

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA

BAB II KAJIAN PUSTAKA BAB II KAJIAN PUSTAKA 21 Manajemen Polusi Polusi yang diaibatan oleh suatu perusahaan arena tida adanya eteraitan antar area dalam proses produsi yang bai Hasil dari produsi tersebut adalam produ yang

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Variabel Variabel ialah sesuatu yang nilainya berubah-ubah menurut watu atau berbeda menurut elemen/tempat. Umumnya nilai arateristi merupaan variabel dan diberi simbol huruf X.

Lebih terperinci

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH

BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH BAB 3 LANGKAH PEMECAHAN MASALAH 3.1 Penetapan Kriteria Optimasi Gambar 3.1 Bagan Penetapan Kriteria Optimasi Sumber: Peneliti Determinasi Kinerja Operasional BLU Transjaarta Busway Di tahap ini, peneliti

Lebih terperinci

SISTEM ANTRIAN PELAYANAN BONGKAR MUAT KAPAL DI TERMINAL BERLIAN PELABUHAN TANJUNG PERAK SURABAYA

SISTEM ANTRIAN PELAYANAN BONGKAR MUAT KAPAL DI TERMINAL BERLIAN PELABUHAN TANJUNG PERAK SURABAYA SISTEM ANTRIAN PELAYANAN BONGKAR MUAT KAPAL DI TERMINAL BERLIAN PELABUHAN TANJUNG PERAK SURABAYA Ruhana Khabibah, Hery Tri Sutanto 2, Yuliani Puji Astuti 3 Jurusan Matematia, Faultas Matematia dan Ilmu

Lebih terperinci

ANALISIS VARIAN -YQ-

ANALISIS VARIAN -YQ- ANALISIS VARIAN -YQ- ANALISIS VARIANSI (ANAVA) Menguji kesamaan beberapa (lebih dari dua) rata-rata populasi sekaligus. suatu percobaan/penelitian yang dirancang dengan hanya melibatkan satu faktor dengan

Lebih terperinci

Aplikasi Analisis Korelasi Somers d pada Kepemimpinan dan Kondisi Lingkungan Kerja

Aplikasi Analisis Korelasi Somers d pada Kepemimpinan dan Kondisi Lingkungan Kerja Apliasi Analisis Korelasi Somers d pada Kepemimpinan dan Kondisi Lingungan Kerja terhadap Kinerja Pegawai BKKBN Provinsi Kalimantan Timur The Application of Somers d Correlation Analysis at Leadership

Lebih terperinci

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1. Distribusi Seragam Diskrit

DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1. Distribusi Seragam Diskrit DISTRIBUSI PROBABILITAS DISKRIT TEORITIS 1 TI2131 TEORI PROBABILITAS MINGGU KE-9 Distribusi Seragam Disrit Jia sebuah variabel random X mengambil nilai x 1, x 2,, x dengan probabilitas yang sama, maa distribusi

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. sebagai kelas kontrol. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. sebagai kelas kontrol. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui perbedaan 80 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN A. Deskripsi dan Analisis Data Penelitian yang telah penulis lakukan di SMPN 1 Batang Anai terdiri dari tiga kelas sampel, yaitu dua kelas sebagai kelas eksperimen dan satu

Lebih terperinci

BAB VI UJI PRASYARAT ANALISIS

BAB VI UJI PRASYARAT ANALISIS BAB VI UJI PRASYARAT ANALISIS A. Uji Normalitas 1. Dengan Kertas Peluang Normal Buatlah daftar distribusi frekuensi kumulatif kurang dari berdasarkan sample yang ada dan gambarkan ogivenya. Pindahkan ogive

Lebih terperinci

2. Menentukan koleksi inti ubi kayu dan mengevaluasi kebaikan koleksi inti yang diperoleh. METODE. Data

2. Menentukan koleksi inti ubi kayu dan mengevaluasi kebaikan koleksi inti yang diperoleh. METODE. Data 2 2. Menentuan olesi inti ubi ayu dan mengevaluasi ebaian olesi inti yang dieroleh. METODE Data Data yang digunaan dalam enelitian ini berasal dari Kelomo Peneliti Pengelolaan Sumberdaya Geneti (Kelti

Lebih terperinci

ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE)

ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE) Seminar Nasional Matematia dan Apliasinya, 1 Otober 17 ANALISIS PETA KENDALI DEWMA (DOUBLE EXPONENTIALLY WEIGHTED MOVING AVERAGE) DALAM PENGENDALIAN KUALITAS PRODUKSI FJLB (FINGER JOINT LAMINATING BOARD)

Lebih terperinci

IDENTIFIKASI PERUBAHAN POLA CURAH HUJAN MELALUI PERIODOGRAM STANDAR. Gumgum Darmawan Statistika FMIPA UNPAD

IDENTIFIKASI PERUBAHAN POLA CURAH HUJAN MELALUI PERIODOGRAM STANDAR. Gumgum Darmawan Statistika FMIPA UNPAD JMP : Vol. 9 No. 1, Juni 17, hal. 13-11 ISSN 85-1456 IDENTIFIKASI PERUBAHAN POLA CURAH HUJAN MELALUI PERIODOGRAM STANDAR Gumgum Darmawan Statistia FMIPA UNPAD gumgum@unpad.ac.id Budhi Handoo Statistia

Lebih terperinci

TIN309 - Desain Eksperimen Materi #5 Genap 2016/2017 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN

TIN309 - Desain Eksperimen Materi #5 Genap 2016/2017 TIN309 DESAIN EKSPERIMEN Materi #5 TIN3 DESAIN EKSPERIMEN ANOVA ANOVA pada dasarnya merupakan suatu metode yang menguraikan sumber keragaman (varian) dari suatu perbedaan rata-rata lebih dari dua populasi. Dengan mempergunakan

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian dilaksanakan di SMA Negeri Baturetno Wonogiri tahun ajaran 015/016 pada bulan September-Oktober 015. B. Metode Penelitian Metode yang

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN 3.1 ObjePenelitian Obje penelitian merupaan hal yang tida dapat dipisahan dari suatu penelitian. Obje penelitian merupaan sumber diperolehnya data dari penelitian yang dilauan.

Lebih terperinci

BAB 2 TINJAUAN TEORI

BAB 2 TINJAUAN TEORI BAB 2 TINJAUAN TEORI 2.1 Rancangan Percobaan Percobaan didefinisikan sebagai suatu uji coba (trial) atau pengamatan khusus yang dibuat untuk menegaskan atau membuktikan keadaan dari sesuatu yang meragukan,

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Lokasi yang dijadikan tempat dalam penelitian ini adalah Tempat

BAB III METODE PENELITIAN. Lokasi yang dijadikan tempat dalam penelitian ini adalah Tempat BAB III METODE PENELITIAN 3.1 Loasi an Watu Penelitian 3.1.1 Loasi penelitian Loasi yang ijaian tempat alam penelitian ini aalah Tempat Pelelangan Ian (TPI) Kota Gorontalo. 3.1. Watu penelitian Penelitian

Lebih terperinci

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA. evaluasi akhir pada materi Sistem Persamaan Linear Dua Variabel (SPLDV).

BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA. evaluasi akhir pada materi Sistem Persamaan Linear Dua Variabel (SPLDV). 40 BAB IV DESKRIPSI DAN ANALISIS DATA A. Deskripsi Data Data hasil penelitian ini berupa data kuantitatif, yaitu berupa skor tes evaluasi akhir pada materi Sistem Persamaan Linear Dua Variabel (SPLDV).

Lebih terperinci

Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII

Deret Pangkat. Ayundyah Kesumawati. June 23, Prodi Statistika FMIPA-UII Keonvergenan Kesumawati Prodi Statistia FMIPA-UII June 23, 2015 Keonvergenan Pendahuluan Kalau sebelumnya, suu suu pada deret ta berujung berupa bilangan real maa ali ini ita embangan suu suunya dalam

Lebih terperinci

METODE SCHEFFE DALAM UJI KOMPARASI GANDA ANALISIS VARIANS DUA FAKTOR DENGAN INTERAKSI

METODE SCHEFFE DALAM UJI KOMPARASI GANDA ANALISIS VARIANS DUA FAKTOR DENGAN INTERAKSI Buletin Ilmiah Math. Stat. dan Terapannya (Bimaster) Volume 04, No. 3(2015), hal 371 378. METODE SCHEFFE DALAM UJI KOMPARASI GANDA ANALISIS VARIANS DUA FAKTOR DENGAN INTERAKSI Yuvita Erpina Rosa, Neva

Lebih terperinci

METODE TAGUCHI UNTUK OPTIMALISASI PRODUK PADA RANCANGAN FAKTORIAL. Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP

METODE TAGUCHI UNTUK OPTIMALISASI PRODUK PADA RANCANGAN FAKTORIAL. Staf Pengajar Program Studi Statistika FMIPA UNDIP Optimalisasi Produ (Triastuti Wuryandari) METODE TAGUCHI UNTUK OPTIMALISASI PRODUK PADA RANCANGAN FAKTORIAL Triastuti Wuryandari 1, Tati Widiharih 2, Sayeti Dewi Anggraini 3 1,2 Staf Pengajar Program Studi

Lebih terperinci

Anacova Dua Jalur ( 3 x 3,

Anacova Dua Jalur ( 3 x 3, Komang Suardika, S.Pd, Pendidikan Fisika 013 Anacova Dua Jalur ( 3 x 3, I. Judul Penelitian : Pengaruh Model Pembelajaran ( CTL, PBL dan Model Kooperative) terhadap hasil belajar mahasiswa semester V untuk

Lebih terperinci

3. Sebaran Peluang Diskrit

3. Sebaran Peluang Diskrit 3. Sebaran Peluang Disrit EL2002-Probabilitas dan Statisti Dosen: Andriyan B. Susmono Isi 1. Sebaran seragam (uniform) 2. Sebaran binomial dan multinomial 3. Sebaran hipergeometri 4. Sebaran Poisson 5.

Lebih terperinci

mungkin muncul adalah GA, GG, AG atau AA dengan peluang masing-masing

mungkin muncul adalah GA, GG, AG atau AA dengan peluang masing-masing . DISTRIUSI INOMIL pabila sebuah oin mata uang yang memilii dua sisi bertulisan ambar () dan nga () dilempar satu ali, maa peluang untu mendapatan sisi ambar adalah,5 atau. pabila oin tersebut dilempar

Lebih terperinci

Uji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Jonckheere Terpstra dan Modifikasinya Ridha Ferdhiana 1 Statistics Peer Group

Uji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Jonckheere Terpstra dan Modifikasinya Ridha Ferdhiana 1 Statistics Peer Group Uji Alternatif Data Terurut Perbandingan antara Uji Joncheere Terpstra dan Modifiasinya Ridha Ferdhiana Statistics Peer Group Jurusan Matematia FMIPA Universitas Syiah Kuala Banda Aceh, Aceh, 23 email:

Lebih terperinci

khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika

khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika hazanah informatia Jurnal Ilmu Komputer dan Informatia Sistem Klasifiasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Bacpropagation Yusuf Dwi Santoso *, Suhartono Departemen

Lebih terperinci

khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika

khazanah Sistem Klasifikasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunakan Jaringan Syaraf Tiruan Backpropagation informatika hazanah informatia Jurnal Ilmu Komputer dan Informatia Sistem Klasifiasi Tipe Kepribadian dan Penerimaan Teman Sebaya Menggunaan Jaringan Syaraf Tiruan Bacpropagation Yusuf Dwi Santoso *, Suhartono Program

Lebih terperinci

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA

PENDAHULUAN TINJAUAN PUSTAKA 1 Latar Belaang PENDAHULUAN Sistem biometri adalah suatu sistem pengenalan pola yang melauan identifiasi personal dengan menentuan eotentian dari arateristi fisiologis dari perilau tertentu yang dimilii

Lebih terperinci

( s) PENDAHULUAN tersebut, fungsi intensitas (lokal) LANDASAN TEORI Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

( s) PENDAHULUAN tersebut, fungsi intensitas (lokal) LANDASAN TEORI Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang Latar Belaang Terdapat banya permasalahan atau ejadian dalam ehidupan sehari hari yang dapat dimodelan dengan suatu proses stoasti Proses stoasti merupaan permasalahan yang beraitan dengan suatu aturan-aturan

Lebih terperinci

Analisis Regresi Multivariat Terhadap Penilaian Listening, Structure, dan Reading Pada Nilai Tes EFL Mahasiswa ITS

Analisis Regresi Multivariat Terhadap Penilaian Listening, Structure, dan Reading Pada Nilai Tes EFL Mahasiswa ITS JURNAL SAINS DAN SENI POMIS Vol. 3, No., (04) 337-350 (30-98X Print) D-70 Analisis Regresi Multivariat erhadap Penilaian Listening, Structure, dan Reading Pada Nilai es EFL Mahasiswa IS Heni Kartiasari

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar belakang BAB PENDAHULUAN. Latar belaang Metode analisis yang telah dibicaraan hingga searang adalah analisis terhadap data mengenai sebuah arateristi atau atribut (jia data itu ualitatif) dan mengenai sebuah variabel,

Lebih terperinci

BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA

BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA BAB III PENENTUAN HARGA PREMI, FUNGSI PERMINTAAN, DAN TITIK KESETIMBANGANNYA Pada penelitian ini, suatu portfolio memilii seumlah elas risio. Tiap elas terdiri dari n, =,, peserta dengan umlah besar, dan

Lebih terperinci

Perbedaan Analisis Univariat dan Multivariat

Perbedaan Analisis Univariat dan Multivariat Perbedaan Analisis Univariat dan Multivariat Jika kita menganalisis data yang mempunyai lebih dari satu variabel, belum tentu analisis data tersebut dikategorikan analisis multivariat, bisa saja analisis

Lebih terperinci

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

BAHAN DAN METODE. Tempat dan Waktu. Bahan dan Alat. Metode Penelitian BAHAN DAN METODE Tempat dan Watu Penelitian dilasanaan di laboratorium ultur jaringan Departemen Agronomi dan Hortiultura IPB Darmaga. Penelitian berlangsung dari bulan April sampai dengan September 2009.

Lebih terperinci

ANALISIS VARIANSI. Utriweni Mukhaiyar. 2 November 2011

ANALISIS VARIANSI. Utriweni Mukhaiyar. 2 November 2011 1 ANALISIS VARIANSI Utriweni Mukhaiyar MA 2181 Analisis Data 2 November 2011 Analisis Variansi 2 1. Tujuan Analisis Variansi 2. Asumsi-asumsi dalam Analisis Variansi 3. Hipotesis yang diuji dalam analisis

Lebih terperinci

ANALISA RASIO PEMAMPATAN TEBAL GERAM DAN GAYA POTONG SPESIFIK DENGAN DAN TANPA PENDINGIN TERHADAP PROSES TURNING

ANALISA RASIO PEMAMPATAN TEBAL GERAM DAN GAYA POTONG SPESIFIK DENGAN DAN TANPA PENDINGIN TERHADAP PROSES TURNING ANALISA RASIO PEMAMPATAN TEBAL GERAM DAN GAYA POTONG SPESIFIK DENGAN DAN TANPA PENDINGIN TERHADAP PROSES TURNING Disusun oleh : Isnan Harijanto Dosen Jurusan Te Mesin,FTI, ITATS Jalan Arief Rahman Haim

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A Tempat dan Waktu Penelitian 1. Tempat Penelitian Penelitian ini dilaksanakan di Posyandu Lansia Saras Utomo Desa Mudal Kabupaten Boyolali, untuk pelaksanaan treatment (perlakuan)

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis Penelitian dan desain penelitian Jenis penelitian menurut pendekatannya adalah penelitian kuantitatif. Penelitian kuantitatif menekankan analisisnya pada data-data numerikal

Lebih terperinci

BAB III LANDASAN TEORI

BAB III LANDASAN TEORI 11 BAB III LANDASAN TEORI 3.1 Tinjauan Statistik 3.1.1 Analisis Deskriptif Analisis statistik deskriptif adalah suatu metode analisis yang merupakan teknik mengumpulkan, mengolah, menyederhanakan, menyajikan

Lebih terperinci

PEBANDINGAN METODE ROBUST MCD-LMS, MCD-LTS, MVE-LMS, DAN MVE-LTS DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA

PEBANDINGAN METODE ROBUST MCD-LMS, MCD-LTS, MVE-LMS, DAN MVE-LTS DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA PEBANDINGAN METODE ROBUST MCD-LMS, MCD-LTS, MVE-LMS, DAN MVE-LTS DALAM ANALISIS REGRESI KOMPONEN UTAMA Sear Wulandari, Nur Salam, dan Dewi Anggraini Program Studi Matematia Universitas Lambung Mangurat

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Jenis dan Desain Penelitian Jenis penelitian ini berdasarkan pendekatannya yaitu penelitian kuantitatif. Menurut Sutama (2015: 43) penelitian kuantitatif adalah penelitian

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN. cacing Ascaris suum Goeze yang mati pada perendaman dalam berbagai

BAB IV HASIL PENELITIAN. cacing Ascaris suum Goeze yang mati pada perendaman dalam berbagai BAB IV HASIL PENELITIAN A. Data Hasil Penelitian 1. Penelitian Pendahuluan Penelitian pendahuluan digunakan dengan mengamati jumlah cacing Ascaris suum Goeze yang mati pada perendaman dalam berbagai konsentrasi

Lebih terperinci

LANGKAH-LANGKAH PENGOLAHAN DATA PENELITIAN. Oleh: Bambang Avip Priatna Martadiputra

LANGKAH-LANGKAH PENGOLAHAN DATA PENELITIAN. Oleh: Bambang Avip Priatna Martadiputra LANGKAH-LANGKAH PENGOLAHAN DATA PENELITIAN Oleh: Bambang Avip Priatna Martadiputra PERSIAPAN PENELITIAN 1) Menyusun instrumen penelitian berdasarkan dimensi dan indikator yang dirujuk. 2) Uji validitas

Lebih terperinci

Penentuan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perkotaan Menggunakan Metode Time Headway

Penentuan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perkotaan Menggunakan Metode Time Headway Rea Racana Jurnal Online Institut Tenologi Nasional Teni Sipil Itenas No.x Vol. Xx Agustus 2015 Penentuan Nilai Eivalensi Mobil Penumpang Pada Ruas Jalan Perotaan Menggunaan Metode Time Headway ENDI WIRYANA

Lebih terperinci

Metode Penggerombolan Berhirarki

Metode Penggerombolan Berhirarki 4 TINJAUAN PUSTAKA Analisis gerombol dalam bidang riset pemasaran sering diistilahan sebagai analisis segmentasi, merupaan alat statistia peubah ganda yang bertujuan untu mengelompoan n indiidu data e

Lebih terperinci

K13 Revisi Antiremed Kelas 11 Kimia

K13 Revisi Antiremed Kelas 11 Kimia K3 Revisi Antiremed Kelas Kimia Persiapan Penilaian Ahir Semester (PAS) Ganjil Doc. Name: RK3ARKIM0PAS Version : 06- halaman 0. Untu memperoleh onsentrasi Cl - =0,0 M, maa 50 ml larutan CaCl 0,5 M harus

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian 1. Tempat Penelitian Lokasi penelitian adalah SMK Negeri 6 Surakarta dengan subyek penelitian adalah siswa kelas X Multimedia semester genap tahun

Lebih terperinci

BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN

BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN BAB IV PERHITUNGAN HARGA PREMI BERDASARKAN FUNGSI PERMINTAAN PADA TITIK KESETIMBANGAN Berdasaran asumsi batasan interval pada bab III, untu simulasi perhitungan harga premi pada titi esetimbangan, maa

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang

BAB 1 PENDAHULUAN. 1.1 Latar Belakang BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Masalah untu mencari jalur terpende di dalam graf merupaan salah satu masalah optimisasi. Graf yang digunaan dalam pencarian jalur terpende adalah graf yang setiap sisinya

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI 2.1 Teori Fuzzy 2.1.1 Dasar-Dasar Teori Fuzzy Secara prinsip, di dalam teori fuzzy set dapat dianggap sebagai estension dari teori onvensional atau crisp set. Di dalam teori crisp

Lebih terperinci

Analisis Varians Satu Arah (One Way Anova)

Analisis Varians Satu Arah (One Way Anova) Analisis Varians Satu Arah (One Way Anova) Fungsi Uji : Untuk mengetahui perbedaan antara 3 kelompok/ perlakuan atau lebih Asumsi : Data berskala minimal interval Data berdistribusi Normal Varians data

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara

BAB 1 PENDAHULUAN. Universitas Sumatera Utara BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belaang Keadaan dunia usaha yang selalu berubah membutuhan langah-langah untu mengendalian egiatan usaha di suatu perusahaan. Perencanaan adalah salah satu langah yang diperluan

Lebih terperinci

3.1 TEOREMA DASAR ARITMATIKA

3.1 TEOREMA DASAR ARITMATIKA 3. TEOREMA DASAR ARITMATIKA Definisi 3. Suatu bilangan bulat > disebut (bilangan) rima, jia embagi ositif bilangan tersebut hanya dan. Jia bilangan bulat lebih dari satu buan bilangan rima disebut (bilangan)

Lebih terperinci

Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan Jasa Pengiriman Pos Kilat Khusus

Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan Jasa Pengiriman Pos Kilat Khusus Jurnal Teni Industri, Vol.1, No., Juni 013, pp.96-101 ISSN 30-495X Analisis Pengaruh Kualitas Pelayanan Terhadap Loyalitas Pelanggan Jasa Pengiriman Pos Kilat Khusus Apriyani 1, Shanti Kirana Anggaraeni,

Lebih terperinci

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Pada bab ini akan diuraikan hasil penelitian yang telah dilakukan di SMP

BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. Pada bab ini akan diuraikan hasil penelitian yang telah dilakukan di SMP BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Pada bab ini akan diuraikan hasil penelitian yang telah dilakukan di SMP N 28 Padang, yang terdiri dari deskripsi data dan analisis data, penguraian hipotesis dan pembahasan

Lebih terperinci

III DESKRIPSI DAN FORMULASI MASALAH PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT

III DESKRIPSI DAN FORMULASI MASALAH PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT III DESKRIPSI DAN FORMULASI MASALAH PENGANGKUTAN SAMPAH DI JAKARTA PUSAT 3.1 Studi Literatur tentang Pengelolaan Sampah di Beberapa Kota di Dunia Kaian ilmiah dengan metode riset operasi tentang masalah

Lebih terperinci

BAB ELASTISITAS. Pertambahan panjang pegas

BAB ELASTISITAS. Pertambahan panjang pegas BAB ELASTISITAS 4. Elastisitas Zat Padat Dibandingan dengan zat cair, zat padat lebih eras dan lebih berat. sifat zat padat yang seperti ini telah anda pelajari di elas SLTP. enapa Zat pada lebih eras?

Lebih terperinci

VI. PEMILIHAN MODA (Modal Split/Choice)

VI. PEMILIHAN MODA (Modal Split/Choice) VI. PEMILIHAN MODA (Modal Split/Choice) 6.. UMUM Tujuan: Mengetahui proporsi pengaloasian perjalanan e berbagai moda transportasi. Ada dua emunginan situasi yang dihadapi dalam meramal pemilihan moda:

Lebih terperinci

Pengenalan Pola. Klasifikasi Linear Discriminant Analysis

Pengenalan Pola. Klasifikasi Linear Discriminant Analysis Pengenalan Pola Klasifiasi Linear Discriminant Analysis PTIIK - 2014 Course Contents 1 Analisis Disriminan 2 Linear Classification 3 Linear Discriminant Analysis (LDA 4 Studi Kasus dan Latihan Analisis

Lebih terperinci

Kurikulum 2013 Kelas 11 Kimia

Kurikulum 2013 Kelas 11 Kimia Kuriulum 03 Kelas Kimia Persiapan UAS - Latihan Soal Doc. Name: K3ARKIM0UAS Version : 06-05 halaman 0. Untu memperoleh onsentrasi Cl - = 0,0 M, maa 50 ml larutan CaCl 0,5 M harus dienceran sampai 500 ml

Lebih terperinci

BAB III MODEL KANAL WIRELESS

BAB III MODEL KANAL WIRELESS BAB III MODEL KANAL WIRELESS Pemahaman mengenai anal wireless merupaan bagian poo dari pemahaman tentang operasi, desain dan analisis dari setiap sistem wireless secara eseluruhan, seperti pada sistem

Lebih terperinci

ANALISIS VARIANSI DUA JALAN

ANALISIS VARIANSI DUA JALAN ANALISIS VARIANSI DUA JALAN Untuk menguji signifikansi efek DUA variabel bebas terhadap SATU variabel terikat, dan untuk menguji signifikansi INTERAKSI kedua variabel bebas terhadap variabel terikat. Kedua

Lebih terperinci

Contoh RAK Faktorial

Contoh RAK Faktorial 68 (1) Olah Tanah Pupuk Kelompok (K) Grand Total (A) Organik (B) 1 2 3 AB 1 0 154 151 165 470 10 166 166 160 492 20 177 178 176 531 30 193 189 200 582 2 0 143 147 139 429 10 149 156 171 476 20 160 164

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. perlakuan tertentu terhadap yang lain dalam kondisi yang terkendali

BAB III METODE PENELITIAN. perlakuan tertentu terhadap yang lain dalam kondisi yang terkendali BAB III METODE PENELITIAN A. Metode Bentuk Dan Rancangan Penelitian 1. Jenis Penelitian Jenis penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode penelitian eksperimen. Metode penelitian eksperimen

Lebih terperinci

PEMODELAN IPM PROVINSI JAWA TIMUR, JAWA TENGAH, JAWA BARAT DAN SUMATERA UTARA DENGAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL

PEMODELAN IPM PROVINSI JAWA TIMUR, JAWA TENGAH, JAWA BARAT DAN SUMATERA UTARA DENGAN METODE REGRESI LOGISTIK ORDINAL PEMODELAN IPM PROVINSI AWA IMUR, AWA ENGAH, AWA BARA DAN SUMAERA UARA DENGAN MEODE REGRESI LOGISIK ORDINAL Citra Fatimah Nur dan Purhadi Mahasiswa urusan Statistia, Institut enologi Sepuluh Nopember Kampus

Lebih terperinci

APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID

APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID APLIKASI PREDIKSI HARGA SAHAM MENGGUNAKAN JARINGAN SYARAF RADIAL BASIS FUNCTION DENGAN METODE PEMBELAJARAN HYBRID Ferry Tan, Giovani Gracianti, Susanti, Steven, Samuel Luas Jurusan Teni Informatia, Faultas

Lebih terperinci

Studi dan Analisis mengenai Hill Cipher, Teknik Kriptanalisis dan Upaya Penanggulangannya

Studi dan Analisis mengenai Hill Cipher, Teknik Kriptanalisis dan Upaya Penanggulangannya Studi dan Analisis mengenai Hill ipher, Teni Kriptanalisis dan Upaya enanggulangannya Arya Widyanaro rogram Studi Teni Informatia, Institut Tenologi Bandung, Jl. Ganesha 10 Bandung Email: if14030@students.if.itb.ac.id

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Hasil Penelitian Pada bagian ini dibahas hasil penelitian dengan analisis data yang diperoleh, perbedaan hasil tendangan sebelum diberi perlakuan dan sesudah diberi

Lebih terperinci

Model Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) untuk Data Kejahatan

Model Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) untuk Data Kejahatan Model Geographically Weighted Negative Binomial Regression (GWNBR) untu Data Kejahatan (Studi Kasus 38 Kabupaten/Kota di Jawa Timur) Herlin Venny Johannes 1,a), Septiadi Padmadisastra,b), Bertho Tantular

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Data Hasil Belajar Pretest Kelas Van Hiele dan Bruner

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN Data Hasil Belajar Pretest Kelas Van Hiele dan Bruner BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 41. Deskripsi Data Deskripsi data dalam hasil penelitian dan pembahasan akan dibahas mengenai data hasil belajar pretes kelas yang akan menggunakan teori Van Hiele

Lebih terperinci

BAB II PENGENALAN WAJAH

BAB II PENGENALAN WAJAH BAB II PENGENALAN WAJAH Sistem pengenalan waah dapat dibagi menadi empat tahap, yaitu tahap pengolahan citra, detesi waah, estrasi fitur dan tahap pengenalan waah. Pada tugas ahir ini aan lebih diteanan

Lebih terperinci

11/8/2010 ANALISIS VARIANSI ILUSTRASI

11/8/2010 ANALISIS VARIANSI ILUSTRASI 11/8/010 ANALISIS VARIANSI 1 Utriweni Mukhaiar MA 181 Analisis Data 8 November 010 ANALISIS VARIANSI 1. Tujuan Analisis Variansi. Asumsi-asumsi dalam Analisis Variansi 3. Hipotesis ang diuji dalam analisis

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN

III. METODOLOGI PENELITIAN III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Keranga Pemiiran Pemerintah ahir-ahir ini sering dihadapan pada masalah persediaan pupu bersubsidi yang daya serapnya rendah dan asus elangaan di berbagai loasi di Indonesia.

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. yaitu VIII A, VIII B, VIII C, dan VIII D.

BAB III METODOLOGI PENELITIAN. yaitu VIII A, VIII B, VIII C, dan VIII D. 23 BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Metodologi Penentuan Objek 1. Populasi Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VIII SMP Negeri 4 Kemangkon tahun pelajaran 2013/2014 yang terdiri dari

Lebih terperinci

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI YANG TIDAK LINIER DENGAN ANALISIS REGRESI FOURIER

BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI YANG TIDAK LINIER DENGAN ANALISIS REGRESI FOURIER BAB III MENYELESAIKAN MASALAH REGRESI YANG TIAK LINIER ENGAN ANALISIS REGRESI FOURIER 3.1 Pengantar Model ARIMA digunaan untu analisis data deret watu pada ategori data berala tunggal, atau sering diategorian

Lebih terperinci

MODEL MATEMATIKA KONSENTRASI OKSIGEN TERLARUT PADA EKOSISTEM PERAIRAN DANAU

MODEL MATEMATIKA KONSENTRASI OKSIGEN TERLARUT PADA EKOSISTEM PERAIRAN DANAU MDEL MATEMATIKA KNSENTRASI KSIGEN TERLARUT PADA EKSISTEM PERAIRAN DANAU Sutimin Jurusan Matematia, FMIPA Universitas Diponegoro Jl. Prof. H. Soedarto SH Tembalang, Semarang 5075 E-mail: su_timin@yanoo.com

Lebih terperinci

ANALISIS PENGARUH COGNITIVE LOAD BAGI KECEPATAN MAHASISWA MENGENALI POLA STIMULI VISUAL

ANALISIS PENGARUH COGNITIVE LOAD BAGI KECEPATAN MAHASISWA MENGENALI POLA STIMULI VISUAL ANALISIS PENGARUH COGNITIVE LOAD BAGI KECEPATAN MAHASISWA MENGENALI POLA STIMULI VISUAL Nathanael G. Sumatoyo ABSTRACT Cognitive load has long been hypothesized to have deteriorating effects toward individuals

Lebih terperinci

( x) LANDASAN TEORI. ω Ω ke satu dan hanya satu bilangan real X( ω ) disebut peubah acak. Ρ = Ρ. Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang

( x) LANDASAN TEORI. ω Ω ke satu dan hanya satu bilangan real X( ω ) disebut peubah acak. Ρ = Ρ. Ruang Contoh, Kejadian dan Peluang LANDASAN TEORI Ruang Contoh Kejadian dan Peluang Suatu percobaan yang dapat diulang dalam ondisi yang sama yang hasilnya tida dapat dipredisi secara tepat tetapi ita dapat mengetahui semua emunginan hasil

Lebih terperinci

ek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO

ek SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO e SIPIL MESIN ARSITEKTUR ELEKTRO ANALISIS EKSPERIMENTAL GETARAN BALOK KAYU EBONI DENGAN METODE UNGSI TRANSER Naharuddin * Abstract The aim of the earch is to establish the characteristic of ebony beam

Lebih terperinci

KECENDERUNGAN PENGGUNAAN JENIS ALAT KONTRASEPSI PESERTA KB AKTIF PADA KABUPATEN SIDOARJO TAHUN 2009

KECENDERUNGAN PENGGUNAAN JENIS ALAT KONTRASEPSI PESERTA KB AKTIF PADA KABUPATEN SIDOARJO TAHUN 2009 KECENDERUNGAN PENGGUNAAN JENIS ALAT KONTRASEPSI PESERTA KB AKTIF PADA KABUPATEN SIDOARJO TAHUN 009 Furqan Qadarisman, dan Dwiatmono Agus W. Jurusan Statistia Institut Tenologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya

Lebih terperinci

TEORI KINETIKA REAKSI KIMIA

TEORI KINETIKA REAKSI KIMIA TORI KINTIK RKSI KII da (dua) pendeatan teoreti untu menjelasan ecepatan reasi, yaitu: () Teori tumbuan (collision theory) () Teori eadaan transisi (transition-state theory) atau teori omples atif atau

Lebih terperinci