Distribusi. Sampling muan 3) Tim Dosen

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "Distribusi. Sampling muan 3) Tim Dosen"

Transkripsi

1 Distribusi Sampling (Pertem muan 3) Tim Dosen Sampling Semester Ganjil 2012

2 Proses Sampling

3 Statistik dan Parameter Parameter Karakter ristik itikpopulasi Bernilai tetap Biasanya tidak diketahui nilainya Statistik ik Karakterist tik sampel Penaksir bagi parameter Merupakan fungsi dari variabel acak Memiliki distribusi Distribusi Sampling

4 Distribusi Sampling Distribusi dari suatu penaksir parameter atau Statistik yang merupakan fungsi dari variabel acak. Distribusi sampling bergantung pada distribusi variabel acaknya

5 Distribusi Sampling Banyak sampel yang mungkin adalah N C n untuk sampling tanpa pengembalian N n untuk sampling dengan pengembalian N P n Distribusi Sampling yang akan dipelajari Rata-rata Proporsi Simpangan Baku

6 Komb binasi Kombinasi adalah susunan unsur-unsur dengan tidak memperhatikan urutannya. Pada kombinasi AB=BA Dari suatu himpunan dengan n n unsur dapat disusun himpunan bagiannya dengann k unsur untuk k n Setiap himpunan bagian dengan k unsur dari ihimpunan dengan unsur n disebut kombinasi k unsur dari n ditulis nc k, k C atau C(nk)dengan (n,k) rumus C n

7 Kombinasi nasi lanjutan Contoh: Diketahui himpunan A={x x 5, x c} }.Tentukan banyak himpunan bagian dari himpunan A yang memiliki 2 uns sur! Jawab : A={x x 5, x c}={0,1,2,3,4,5} n(a) = 6 Banyak himpunan bagian dari A yang memiliki 2 unsur adalah C (6, 2)

8 Kombinasi nasi lanjutan Cara cepat mengerjakan soal lkomb binasii Dengan penulisan n c k, hitung 10 c 4 Kita langsung tulis 4 angka dari 10 mundur lalu dibagi 4!, yaitu dibagi jadi 10C4 = 10x9x8x7 / 4x3x2x1 berapa itu? hitung sendiri :) jika ditanya 10 c 6 maka sama dengan 10 0c 4, ingat 10 c 6 = 10 c 4. contoh lainnya 20cc 5 = 20 c 15 3c 2 = 3 c 1 100c 97 = 100 c 3 Lihat polanya!!! a!!!

9 Perm mutasi Permutasi adalah susunan unsur-unsur yang berbeda dalam urutan tertentu. Pada permutasi urutan diperhatikan sehingga AB BA Permutasi k unsur dari n unsur k n adalah semua urutan yang berbeda b yang mungkin dari k unsur yang diambil dari n unsur yang berbeda. Banyak permutasi k k unsur dari n unsur ditulis n p k, Pn Permutasi siklis (melingk ar) dari n unsur adalah (n-1)!

10 Permutasi tasi lanjutan Cara cepat mengerjakan soal permutasi dengan penulisan n p k, hitung 10 p 4 kita langsung tulis 4 angka dari 10 mundur, yaitu jadi 10 p 4 = 10x9x8x7 berapa itu? hitung sendiri :) Contoh permutasi siklis : Suatu keluarga yang terdiri atas 6 orang duduk mengelilingi g sebuah meja makan yang berbentuk lingkaran. Berapa banyak cara agar mereka dapat duduk mengelilingi meja makan dengan cara yang berbeda? Jawab : Banyaknya cara agar 6 orang dapat duduk mengelilingi meja makan dengan urutan yang berbeda sama dengan banyak permutasi siklis (melingkar) 6 unsur yaitu : (n-1)! = (6-1)! = 5! = =120

11 Distribusi Samp pling Rata-rata μ adalah parameter rata-rata n x i x = adalah penaksir i= 1 n Rata-rata bagi penaksir rata-rata adalah : m x μ = i = μ x m i= 1 1 ( ) bagi μ dimana m adalah banyak kemungkinan sampel Simpangan baku bagi penaksir rata-rata adalah = m x 2 σ i x 2 m x i ) 2 = σ n N n N 11

12 Cont toh 1 Dalam pekerjaan sehari-hari seorang manajer dibantu oleh lima orang stafnya yang masing-masing memiliki nilai i prestasi kerja sebagai berikut: A = 65, B = 80, C = 70, D = 60, E = 85. Jika pada waktu tertentu manajer tersebut akan membuat keputusan dan ia memerlukan masukkan dari 2 orang stafnya secara acak, maka tentukanlah distribusi sampling rata-rata untuk masalah ini!

13 Distribusi Sam mpling Proporsi π adalah parameter proporsi p i = x n i adalah penaksir bagi π Rata-rata bagi penaksir proporsi adalah m p μ = i = π x n m i= 1 Simpangan baku bagi penaksir proporsi adalah m p 2 ( i = σ x n 2 m p i ) 2 π ( 1 π ) = n N n N 1

14 Cont toh 2 Menurut catatan bagian produksi yang dihasilkan dalam lima kelompok bia produksi A, B, C, D, dan E produksi B dan D dapa kelompok biaya produksi ya keuangan beban biaya dapat dikelompokkan ke aya, yaitu kelompok biaya E, di mana kelompok biaya at dikategorikan kedalam ang mahal. Jika selanjutnya dalam proses penjualan produk tersebut akan dijual ke dalam bentuk kemasan yang masing-masing terdiri dari tiga kelompok biaya secara acak, maka tentukanlah distribusi sampling proporsi beban biaya produksi mahal yang dihasilkan!

15 Distribusi Sampling Simpangan Baku σ Adalah simpangan baku populasi s adalah penaksir bagi σ Untuk distribusi normal untuk n besar rata-rata bagi s adalah dlhμ s = σ Dan simpangan baku bag gi s adalah σ = s σ 2n

Oleh: BAMBANG AVIP PRIATNA M

Oleh: BAMBANG AVIP PRIATNA M Oleh: BAMBANG AVIP PRIATNA M Pecobaan / eksperimen acak Ruang Sampel Peristiwa / kejadian / event Peluang peristiwa Sifat-sifat peluang Cara menghitung peluang 1. hasilnya tidak dapat diduga dengan tingkat

Lebih terperinci

Pembahasan Contoh Soal PELUANG

Pembahasan Contoh Soal PELUANG Pembahasan Contoh Soal PELUANG 1. Nomor rumah yang dimaksud terdiri atas dua angka. Ini berarti ada dua tempat yang harus diisi, yaitu PULUHAN dan SATUAN. Karena nomor rumah harus ganjil, maka tempat Satuan

Lebih terperinci

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

S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON S T A T I S T I K A OLEH : WIJAYA FAKULTAS PERTANIAN UNIVERSITAS SWADAYA GUNUNG JATI CIREBON 2010 PENDUGAAN PARMETER IV. PENDUGAAN PARAMETER Populasi N Sampling Sampel n Rata-rata : μ Simp. Baku : σ Ragam

Lebih terperinci

6. PELUANG A. Kaidah Pencacahan 1. Aturan perkalian

6. PELUANG A. Kaidah Pencacahan 1. Aturan perkalian 6. PELUANG A. Kaidah Pencacahan. Aturan perkalian Apabila suatu peristiwa dapat terjadi dengan n tahap yang berurutan, dimana tahap pertama terdapat a cara yang berbeda dan seterusnya sampai dengan tahap

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

Populasi dan Sampel. Materi 1 Distribusi Sampling

Populasi dan Sampel. Materi 1 Distribusi Sampling Materi 1 Distribusi Sampling UNIVERSITAS GUNADARMA 2013 Populasi dan Sampel Populasi : keseluruhan objek yang menjadi pusat perhatian dalam statistika Parameter besaran yang menggambarkan karakteristik

Lebih terperinci

PENARIKAN SAMPEL & PENDUGAAN PARAMETER

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

Lebih terperinci

ESTIMASI. Arna Fariza PENDAHULUAN

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

Lebih terperinci

matematika DISTRIBUSI VARIABEL ACAK DAN DISTRIBUSI BINOMIAL K e l a s A. Penarikan Sampel dari Suatu Populasi Kurikulum 2013 Tujuan Pembelajaran

matematika DISTRIBUSI VARIABEL ACAK DAN DISTRIBUSI BINOMIAL K e l a s A. Penarikan Sampel dari Suatu Populasi Kurikulum 2013 Tujuan Pembelajaran Kurikulum 20 matematika K e l a s XI DISTRIBUSI VARIABEL ACAK DAN DISTRIBUSI BINOMIAL Tujuan Pembelajaran Setelah mempelajari materi ini, kamu diharapkan memiliki kemampuan berikut.. Memahami perbedaan

Lebih terperinci

peluang Contoh 6.1 Ali mempunyai 2 celana dan 3 baju yang berbeda. Berapa stelan celana dan baju berbeda yang dipunyai Ali? Matematika Dasar Page 46

peluang Contoh 6.1 Ali mempunyai 2 celana dan 3 baju yang berbeda. Berapa stelan celana dan baju berbeda yang dipunyai Ali? Matematika Dasar Page 46 peluang 6.1 Kaidah Pencacahan A. Aturan Perkalian Misal suatu plat nomor sepeda motor terdiri atas dua huruf berbeda yang diikuti tiga angka dengan angka pertama bukan 0. Berapa banyak plat nomor berbeda

Lebih terperinci

PELUANG. n cara yang berbeda. Contoh 1: Ali mempunyai 2 celana dan 3 baju yang berbeda. Berapa stelan celana dan baju berbeda yang dipunyai Ali?

PELUANG. n cara yang berbeda. Contoh 1: Ali mempunyai 2 celana dan 3 baju yang berbeda. Berapa stelan celana dan baju berbeda yang dipunyai Ali? -1- PELUANG 1. KAIDAH PENCACAHAN 1.1 Aturan Pengisian Tempat Jika beberapa peristiwa dapat terjadi dengan n1, n2, n3,... cara yang berbeda, maka keseluruhan peristiwa itu dapat terjadi dengan n n......

Lebih terperinci

STATISTIKA. Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom UPI

STATISTIKA. Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom UPI STATISTIKA Muhamad Nursalman Pendilkom/Ilkom UPI 1 Daftar Isi Bab 1 Peluang Bab Peubah Acak Bab 3 Distribusi Peluang Diskret Bab 4 Distribusi Peluang Kontinu Bab 5 Fungsi Peubah Acak Bab 6 Teori Penaksiran

Lebih terperinci

SILABUS KEGIATAN PEMBELAJARAN. Membaca sajian data dalam bentuk diagram garis, dan diagram batang.

SILABUS KEGIATAN PEMBELAJARAN. Membaca sajian data dalam bentuk diagram garis, dan diagram batang. Nama Sekolah : SMA Mata Pelajaran : MATEMATIKA Kelas/Program : XI / IPS Semester : 1 SILABUS STANDAR KOMPETENSI: 1. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat peluang dalam pemecahan

Lebih terperinci

Analisis Kombinatorial

Analisis Kombinatorial 28 Februari 2017 Chandra Novtiar 085794801125 chandramathitb07@gmail.com PROGRAM STUDI PENDIDIKAN MATEMATIKA SEKOLAH TINGGI KEGURUAN DAN ILMU PENDIDIKAN (STKIP) SILIWANGI BANDUNG Garis Besar Pembahasan

Lebih terperinci

Kombinatorial. Matematika Diskrit Pertemuan ke - 4

Kombinatorial. Matematika Diskrit Pertemuan ke - 4 Kombinatorial Matematika Diskrit Pertemuan ke - 4 Pengertian Cabang matematika yang mempelajari pengaturan objek-objek Solusi yang diperoleh : jumlah cara pengaturan objek-objek tertentu dalam himpunan

Lebih terperinci

MODUL II DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU

MODUL II DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU DISTRIBUSI PELUANG DISKRIT DAN KONTINU A. TUJUAN PRAKTIKUM Melalui praktikum Modul II ini diharapkan praktikan dapat: 1. Mengenal jenis dan karakteristik dari beberapa distribusi peluang. 2. Menguji dan

Lebih terperinci

STATISTIK DESKRIPTIF

STATISTIK DESKRIPTIF PENGANTAR TEORI PELUANG OLEH HERDIAN S.Pd., M.Pd. SEKOLAH TINGGI MANAJEMEN INFORMATIKA DAN KOMPUTER (STIMIK) PRINGSEWU NOTASI FAKTORIAL (!) adalah hasil kali bilangan asli berurutan dari 1 sampai n. dirumuskan

Lebih terperinci

LEMBAR AKTIVITAS SISWA PELUANG

LEMBAR AKTIVITAS SISWA PELUANG Nama Siswa : LEMBAR AKTIVITAS SISWA PELUANG 2 2. Kelas : Kompetensi Dasar (KURIKULUM 2013): 3.16 Memahami dan menerapkan berbagai aturan pencacahan melalui beberapa contoh nyata serta menyajikan alur perumusan

Lebih terperinci

(ESTIMASI/ PENAKSIRAN)

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

Lebih terperinci

SOAL-JAWAB MATEMATIKA PENCACAHAN

SOAL-JAWAB MATEMATIKA PENCACAHAN SOAL-JAWAB MATEMATIKA PENCACAHAN Soal 1 Tersedia angka-angka 1, 2, 3, 7, 8, 9. a) Dari angka-angka tersebut disusun bilangan terdiri dari tiga angka berbeda. Berapa banyaknya bilangan yang dapat disusun?

Lebih terperinci

SILABUS PEMBELAJARAN

SILABUS PEMBELAJARAN SILABUS PEMBELAJARAN Nama Sekolah :... Mata Pelajaran : MATEMATIKA Kelas / Program : XI / IPA Semester : GANJIL STANDAR KOMPETENSI: 1.Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, sifat-sifat dalam

Lebih terperinci

MATERI BAB I RUANG SAMPEL DAN KEJADIAN. A. Pendahuluan Dari jaman dulu sampai sekarang orang sering berhadapan dengan peluang.

MATERI BAB I RUANG SAMPEL DAN KEJADIAN. A. Pendahuluan Dari jaman dulu sampai sekarang orang sering berhadapan dengan peluang. MATERI BAB I RUANG SAMPEL DAN KEJADIAN Pendahuluan Ruang Sampel Kejadian Dua Kejadian Yang Saling Lepas Operasi Kejadian BAB II MENGHITUNG TITIK SAMPEL Prinsip Perkalian/ Aturan Dasar Notasi Faktorial

Lebih terperinci

25/09/2013. Semua kemungkinan nilai yang muncul S={123456} S={1,2,3,4,5,6} Semua kemungkinan nilai yang muncul S={G, A}

25/09/2013. Semua kemungkinan nilai yang muncul S={123456} S={1,2,3,4,5,6} Semua kemungkinan nilai yang muncul S={G, A} Pendahuluan Metode Statistika (STK211) Konsep Peluang (Probability Concept) Suatu fenomena dikatakan acak jika hasil dari suatu percobaan bersifat tidak pasti Fenomena acak sering mengikuti suatu pola

Lebih terperinci

DISTRIBUSI SAMPLING besar

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

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

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

Lebih terperinci

4.1.1 Distribusi Binomial

4.1.1 Distribusi Binomial 4.1.1 Distribusi Binomial Perhatikan sebuah percobaan dengan ciri-ciri sebagai berikut : Hanya menghasilkan (diperhatikan) dua peristiwa atau kategori, misal S (sukses) dan G (gagal) Dilakukan sebanyak

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESA #1

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

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1 Aljabar Matriks 2.1.1 Definisi Matriks Matriks adalah suatu kumpulan angka-angka yang juga sering disebut elemen-elemen yang disusun secara teratur menurut baris dan kolom sehingga

Lebih terperinci

BAB 2 PELUANG RINGKASAN MATERI

BAB 2 PELUANG RINGKASAN MATERI BAB PELUANG A RINGKASAN MATERI. Kaidah Pencacahan Bila terdapat n tempat yang tersedia dengan k cara untuk mengisi tempat pertama, k cara untuk mengisi tempat kedua, dan seterusnya, maka cara untuk mengisi

Lebih terperinci

STATISTICS WEEK 7. By: Hanung N. Prasetyo POLTECH TELKOM/HANUNG NP

STATISTICS WEEK 7. By: Hanung N. Prasetyo POLTECH TELKOM/HANUNG NP STATISTICS WEEK 7 By: Hanung N. Prasetyo Ada macam, sampel probabilitas dan non probabilitas. Sampel probabilitas ada empat teknik yang semuanya dapat dilakukan dengan pengembalian atau tanpa pengembalian,

Lebih terperinci

Distribusi Peluang Teoritis. Titik-titik contoh di dalam Ruang Sampel (S) dapat disajikan dalam bentuk numerik/bilangan.

Distribusi Peluang Teoritis. Titik-titik contoh di dalam Ruang Sampel (S) dapat disajikan dalam bentuk numerik/bilangan. Distribusi Peluang Teoritis. Pendahuluan Titik-titik contoh di dalam Ruang Sampel (S) dapat disajikan dalam bentuk numerik/bilangan. Peubah Acak Fungsi yang mendefinisikan titik-titik contoh dalam ruang

Lebih terperinci

SILABUS PEMBELAJARAN

SILABUS PEMBELAJARAN SILABUS PEMBELAJARAN Nama Sekolah :... Mata Pelajaran : MATEMATIKA Kelas/Program : XI / IPS Semester : 1 STANDAR KOMPETENSI: 1. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat peluang

Lebih terperinci

Bab 5 Distribusi Sampling

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

Lebih terperinci

PROGRAM TAHUNAN. Mata Pelajaran : MATEMATIKA Kelas : XI (Sebelas) Satuan Pendidikan : Madrasah Aliyah Negeri Bayah Tahun Pelajaran : 2010 / 2011

PROGRAM TAHUNAN. Mata Pelajaran : MATEMATIKA Kelas : XI (Sebelas) Satuan Pendidikan : Madrasah Aliyah Negeri Bayah Tahun Pelajaran : 2010 / 2011 PROGRAM TAHUNAN Mata Pelajaran : MATEMATIKA Kelas : XI (Sebelas) Satuan Pendidikan : Madrasah Aliyah Negeri Bayah Tahun Pelajaran : 2010 / 2011 Program : I P A SEMESTER STANDARD KOMPETENSI / KOMPETENSI

Lebih terperinci

Distribusi Sampling. Ayundyah K., M.Si. PROGRAM STUDI STATISTIKA UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA 2015

Distribusi Sampling. Ayundyah K., M.Si. PROGRAM STUDI STATISTIKA UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA 2015 Distribusi Sampling Ayundyah K., M.Si. PROGRAM STUDI STATISTIKA UNIVERSITAS ISLAM INDONESIA 2015 Populasi dan Sampel Unit adalah entitas (wujud) tunggal, biasanya orang atau suatu obyek, yang diinginkan

Lebih terperinci

LAMPIRAN B. B.3 Hasil Pengisian Lembar Penilaian LKS oleh Guru. B.4 Hasil Pengisian Lembar Penilaian RPP

LAMPIRAN B. B.3 Hasil Pengisian Lembar Penilaian LKS oleh Guru. B.4 Hasil Pengisian Lembar Penilaian RPP LAMPIRAN B B.1 Hasil Pengisian Lembar Penilaian LKS oleh Ahli Materi B.2 Hasil Pengisian Lembar Penilaian LKS oleh Ahli Media B.3 Hasil Pengisian Lembar Penilaian LKS oleh Guru B.4 Hasil Pengisian Lembar

Lebih terperinci

MODUL TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR TEORI ESTIMASI ATAU MENAKSIR

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

Lebih terperinci

Sampling Sistematis ( Sistematic Sampling

Sampling Sistematis ( Sistematic Sampling Sampling Sistematis (Sistematic Sampling) Bertho Tantular Definisi Suatu proses me emilih sebuah unit secara acak dari k unsur pertama dalam suatu kerangka samplin ng dan unit selanjutnya dipilih secara

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS 2

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

Lebih terperinci

MODUL PELUANG MATEMATIKA SMA KELAS XI

MODUL PELUANG MATEMATIKA SMA KELAS XI KATA PENGANTAR Segala puji syukur bagi Allah SWT yang senantiasa melimpahkan rahmat dan karunia-nya. Sebaik-baiknya shalawat serta salam semoga Allah SWT limpahkan kepada Nabi Besar Muhammad SAW, beserta

Lebih terperinci

PERMUTASI & KOMBINASI

PERMUTASI & KOMBINASI MODUL MATEMATIKA 11.1.4 PERMUTASI & KOMBINASI KELAS : XI BAHASA SEMESTER : I (SATU) Disusun Oleh : Drs. Pundjul Prijono Nip. 19580117.198101.1.003 http://vidyagata.word press.com/ PEMERINTAH KOTA MALANG

Lebih terperinci

Aturan Pencacahan MATERI MATEMATIKA SMA KELAS XI MIA PERMUTASI SAPTANA SURAHMAT. Penyusun : Sub-pokok Bahasan:

Aturan Pencacahan MATERI MATEMATIKA SMA KELAS XI MIA PERMUTASI SAPTANA SURAHMAT. Penyusun : Sub-pokok Bahasan: Aturan Pencacahan MATERI MATEMATIKA SMA KELAS XI MIA Sub-pokok Bahasan: PERMUTASI 1 Penyusun : SAPTANA SURAHMAT Target Kompetensi *) Dikutif dari Lampiran Peraturan Mentri Nomor 58 Tahun 2014 tentang Kurikulum

Lebih terperinci

PELUANG. Standar kompetensi : Menggunakan aturan statistika, kaidah, pencacahan, dan sifatsifat peluang dalam pemecahan masalah

PELUANG. Standar kompetensi : Menggunakan aturan statistika, kaidah, pencacahan, dan sifatsifat peluang dalam pemecahan masalah 1 PELUANG Standar kompetensi : Menggunakan aturan statistika, kaidah, pencacahan, dan sifatsifat peluang dalam pemecahan masalah Kompetensi Dasar : Menggunakan aturan perkalian, permutasi dan kombinasi

Lebih terperinci

10. PELUANG A. Kaidah Pencacahan 1. Aturan perkalian

10. PELUANG A. Kaidah Pencacahan 1. Aturan perkalian 0. PELUANG A. Kaidah Pencacahan. Aturan perkalian Apabila suatu peristiwa dapat terjadi dengan n tahap yang berurutan, dimana tahap pertama terdapat a cara yang berbeda dan seterusnya sampai dengan tahap

Lebih terperinci

KONSEP PROBABILITAS & DISTRIBUSI PROBABILITAS

KONSEP PROBABILITAS & DISTRIBUSI PROBABILITAS KONSEP PROBABILITAS & DISTRIBUSI PROBABILITAS 5 Pengendalian Kualitas Debrina Puspita Andriani Teknik Industri Universitas Brawijaya e- Mail : debrina@ub.ac.id Blog : hbp://debrina.lecture.ub.ac.id/ 2

Lebih terperinci

KONSEP DASAR PROBABILITAS

KONSEP DASAR PROBABILITAS KONSEP DASAR PROBABILITAS PENDAHULUAN Tanpa kita sadari kehidupan kita sehari-hari selalu berhubungan dengan matematika, khususnya peluang. Misalnya dalam pemilihan umum terdapat 5 orang calon presiden,

Lebih terperinci

B. Aturan Permutasi ATURAN PENCACAHAN 7/8/2015. B. Aturan Permutasi

B. Aturan Permutasi ATURAN PENCACAHAN 7/8/2015. B. Aturan Permutasi Jurnal Materi W22b B. Aturan Permutasi Daftar Hadir Materi B SoalLKS SoalLatihan ATURAN PENCACAHAN Kelas XI, Semester 4 B. Aturan Permutasi Notasi faktorial : n! = n (n - 1) (n - 2) (n - 3) 3. 2. 1 dimana

Lebih terperinci

SEBARAN PENARIKAN CONTOH

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

Lebih terperinci

STATISTIK DAN STATISTIKA

STATISTIK DAN STATISTIKA STATISTIK DAN STATISTIKA MAKNA DARI PENGERTIAN STATISTIK DAN STATISTIKA DATA STATISTIK Pengertian : Data adalah keterangan atau fakta mengenai suatu persoalan bisa berupa kategori (rusak, baik senang,

Lebih terperinci

Pengantar Statistika Matematika II

Pengantar Statistika Matematika II Bab 1: a FMIPA Universitas Islam Indonesia Parameter adalah karakteristik dari populasi (misal θ) adalah karakteristik dari sampel Akan dibahas konsep statistik dan distribusi sampling Parameter Misalkan

Lebih terperinci

Pengantar Statistika Matematika II

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

Lebih terperinci

SOAL DAN PEMBAHASAN UJIAN NASIONAL SMA/MA IPS / KEAGAMAAN TAHUN PELAJARAN 2008/2009

SOAL DAN PEMBAHASAN UJIAN NASIONAL SMA/MA IPS / KEAGAMAAN TAHUN PELAJARAN 2008/2009 SOAL DAN PEMBAHASAN UJIAN NASIONAL SMA/MA IPS / KEAGAMAAN TAHUN PELAJARAN 00/009. BAB VI Logika Matematika p q Konjungsi Bernilai salah jika ada yang salah (jika salah satu dari p dan q salah atau kedua-duanya

Lebih terperinci

Daftar Isi 5. DERET ANALISIS REAL. (Semester I Tahun ) Hendra Gunawan. Dosen FMIPA - ITB September 26, 2011

Daftar Isi 5. DERET ANALISIS REAL. (Semester I Tahun ) Hendra Gunawan. Dosen FMIPA - ITB   September 26, 2011 (Semester I Tahun 2011-2012) Dosen FMIPA - ITB E-mail: hgunawan@math.itb.ac.id. September 26, 2011 Diberikan sejumlah terhingga bilangan a 1,..., a N, kita dapat menghitung jumlah a 1 + + a N. Namun,

Lebih terperinci

Ruko Jambusari No. 7A Yogyakarta Telp. : ; Fax. :

Ruko Jambusari No. 7A Yogyakarta Telp. : ; Fax. : HITUNG PELUANG UNTUK SMA Oleh : Endah Wahyuni, S.Si. Edisi Pertama Cetakan Pertama, 2013 Hak Cipta 2013 pada penulis, Hak Cipta dilindungi undang-undang. Dilarang memperbanyak atau memindahkan sebagian

Lebih terperinci

MATERI KULIAH STATISTIKA I PROBABLITAS. (Nuryanto, ST., MT)

MATERI KULIAH STATISTIKA I PROBABLITAS. (Nuryanto, ST., MT) MATERI KULIAH STATISTIKA I PROBABLITAS (Nuryanto, ST., MT) Pendahuluan Percobaan : proses yang menghasilkan data Ruang Contoh (S) : hasil percobaan himpunan yang memuat semua kemungkinan Kejadian = Event

Lebih terperinci

TRY OUT MATEMATIKA SMK TEKNOLOGI - 01

TRY OUT MATEMATIKA SMK TEKNOLOGI - 01 1. senilai dengan... a. - b. c. d. e. 2. Bentuk sederhana dari adalah a. 3 b. 3 + c. 21 7 d. 21 e. 21 + 3. Diketahui 3 log 5 = x dan 3 log 7 = y. Nilai dari 3 log = a. ½ x + y b. ½ x + 2y c. ½ x y d. ½

Lebih terperinci

STATISTIK PERTEMUAN IV

STATISTIK PERTEMUAN IV STATISTIK PERTEMUAN IV PRINSIP DAN DISTRIBUSI PROBABILITAS A. PERANAN PROBABILITAS Pembuatan model, analisis matematis, simulasi komputer dan sebagainya, banyak didasarkan atas asumsi-asumsi yang diidealisir,

Lebih terperinci

Pengujian Hipotesis. 1. Pendahuluan. Topik Bahasan:

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

Lebih terperinci

DISTRIBUSI PELUANG TEORITIS

DISTRIBUSI PELUANG TEORITIS Distribusi Teoritis 1/ 15 DISTRIBUSI PELUANG TEORITIS 1. Pendahuluan Titik-titik contoh di dalam Ruang Sampel (S) dapat disajikan dalam bentuk numerik/bilangan.. PEUBAH ACAK Fungsi yang mendefinisikan

Lebih terperinci

BIOSTATISTIK HIPOTESIS UNTUK PROPORSI MARIA ALMEIDA ( ) NURTASMIA ( ) SOBRI ( )

BIOSTATISTIK HIPOTESIS UNTUK PROPORSI MARIA ALMEIDA ( ) NURTASMIA ( ) SOBRI ( ) BIOSTATISTIK UJI HIPOTESIS UNTUK PROPORSI MARIA ALMEIDA (20611003) NURTASMIA (20611022) SOBRI (20611027) : Tahapan-tahapan dalam uji hipotesis 1.Membuat hipotesis nol (H o ) dan hipotesis alternatif (H

Lebih terperinci

INTERVAL KEPERCAYAAN

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

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. 2.1 Uji Hipotesis

BAB II LANDASAN TEORI. 2.1 Uji Hipotesis BAB II LANDASAN TEORI Pada bab ini akan dibahas tentang pengujian hipotesis, metode klasifikasi berstruktur pohon, metode-metode statistika yang menjadi dasar pada metode QUEST, dan algoritme QUEST..1

Lebih terperinci

SILABUS. Standar Kompetensi : 1. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan dan sifat sifat peluang dalam pemecahan masalah. dengan tentang data

SILABUS. Standar Kompetensi : 1. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan dan sifat sifat peluang dalam pemecahan masalah. dengan tentang data SILABUS Nama Sekolah Mata Pelajaran Kelas / Semester : SMA Don Bosco Pag : Matematika : XI IPA / I Standar Kompetensi : 1. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan sifat sifat peluang dalam pemecahan

Lebih terperinci

Ukuran Statistik Bagi Data

Ukuran Statistik Bagi Data Ukuran Statistik Bagi Data Ahmad Zakaria, Ph.D. September 19, 2013 1 Ahmad Zakaria, Ph.D. Ukuran Statistik Bagi Data Definisi Parameter 2 Ahmad Zakaria, Ph.D. Ukuran Statistik Bagi Data Definisi Parameter

Lebih terperinci

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP)

RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN (RPP) Nama Sekolah : SMK Mata Pelajaran : Matematika Kelas : XII (Dua Belas) Program : Teknologi, Kesehatan, dan Pertanian Standar Kompetensi Kompetensi Dasar : 13. Memecahkan

Lebih terperinci

EFEKTIVITAS PENERAPAN PENDEKATAN KONTEKSTUAL DALAM PEMBELAJARAN MATEMATIKA SISWA KELAS VIII SMP NEGERI 3 SUKAMAJU

EFEKTIVITAS PENERAPAN PENDEKATAN KONTEKSTUAL DALAM PEMBELAJARAN MATEMATIKA SISWA KELAS VIII SMP NEGERI 3 SUKAMAJU Prosiding Seminar Nasional Volume 02, Nomor 1 ISSN 2443-1109 EFEKTIVITAS PENERAPAN PENDEKATAN KONTEKSTUAL DALAM PEMBELAJARAN MATEMATIKA SISWA KELAS VIII SMP NEGERI 3 SUKAMAJU Shindy Ekawati 1, Kadek Mira

Lebih terperinci

SEBARAN PENARIKAN CONTOH (SAMPLING DISTRIBUTION)

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

Lebih terperinci

SIAP UN 2013 SMK NEGERI 2 WONOGIRI 1

SIAP UN 2013 SMK NEGERI 2 WONOGIRI 1 SMK NEGERI 2 WONOGIRI 1 Pilihlah salah satu jawaban ang paling tepat! 1. Pembangunan suatu gedung akan diselesaikan dalam waktu 40 hari oleh 48 pekerja. Agar pembangunan tersebut dapat diselesaikan dalam

Lebih terperinci

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha

ABSTRAK. Universitas Kristen Maranatha ABSTRAK PT X adalah perusahaan yang bergerak dalam bidang produksi cat, berdiri sejak tanggal 21 Agustus 1973 dan berlokasi di Lewigajah, Cimahi-Bandung. Perusahaan ini memproduksi berbagai macam cat,

Lebih terperinci

Peluang Aturan Perkalian, Permutasi, dan Kombinasi dalam Pemecahan Masalah Ruang Sampel Suatu Percobaan Peluang Suatu Kejadian dan Penafsirannya

Peluang Aturan Perkalian, Permutasi, dan Kombinasi dalam Pemecahan Masalah Ruang Sampel Suatu Percobaan Peluang Suatu Kejadian dan Penafsirannya 2 Aturan Perkalian, Permutasi, dan Kombinasi dalam ; Pemecahan Masalah Ruang Sampel Suatu Percobaan ; Suatu Kejadian dan Penafsirannya ; Pada era demokrasi saat ini untuk menduduki suatu jabatan tertentu

Lebih terperinci

Permutasi dan Kombinasi

Permutasi dan Kombinasi Permutasi dan Kombinasi Menghitung Titik Sampel Dasar dari prinsip menghitung titik sampel sering di diartikan sebagai aturan pengalian. Aturan 1: Jika suatu operasi dapat dilakukan dalam n cara, dan dari

Lebih terperinci

B. Aturan Permutasi ATURAN PENCACAHAN 11/20/2015. B. Aturan Permutasi

B. Aturan Permutasi ATURAN PENCACAHAN 11/20/2015. B. Aturan Permutasi Jurnal Materi Umum B. Aturan Permutasi Daftar Hadir Materi B SoalLatihan ATURAN PENCACAHAN Kelas XI, Semester 4 B. Aturan Permutasi Notasi faktorial : n! = n (n - 1) (n - 2) (n - 3) 3. 2. 1 dimana n bilangan

Lebih terperinci

BABAK PENYISIHAN SELEKSI TINGKAT PROVINSI BIDANG KOMPETISI

BABAK PENYISIHAN SELEKSI TINGKAT PROVINSI BIDANG KOMPETISI BABAK PENYISIHAN SELEKSI TINGKAT PROVINSI BIDANG KOMPETISI TIPE A Olimpiade Sains Nasional Pertamina 2012 Petunjuk : 1. Tuliskan secara lengkap Nama, Nomor Ujian dan data lainnya pada Lembar Jawab Komputer

Lebih terperinci

STATISTIKA LINGKUNGAN Pendahuluan. Dwina Roosmini

STATISTIKA LINGKUNGAN Pendahuluan. Dwina Roosmini STATISTIKA LINGKUNGAN Pendahuluan Dwina Roosmini Statistika Pengetahuan yang berhubungan dengan cara-cara: pengumpulanfakta, pengolahanserta penganalisaannya, penarikankesimpulan keputusan yang beralasan

Lebih terperinci

Solusi Olimpiade Sains Tingkat Kabupaten/Kota 2015 Bidang Matematika

Solusi Olimpiade Sains Tingkat Kabupaten/Kota 2015 Bidang Matematika Solusi Olimpiade Sains Tingkat Kabupaten/Kota 01 Bidang Matematika Oleh : Tutur Widodo 1. Karena 01 = 13 31 maka banyaknya faktor positif dari 01 adalah (1 + 1) (1 + 1) (1 + 1) = 8. Untuk mencari banyak

Lebih terperinci

I. Standar Kompetensi 1.1 Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat peluang dalam pemecahan masalah

I. Standar Kompetensi 1.1 Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan sifat-sifat peluang dalam pemecahan masalah RENCANA PELAKSANAAN PEMBELAJARAN ( R P P ) Mata Pelajaran : Matematika Satuan Pendidikan : SMA Kelas/Semester : XI IPS/ Ganjil Alokasi waktu : 2 x 45 menit I. Standar Kompetensi 1.1 Menggunakan aturan

Lebih terperinci

C. { 0, 1, 2, 3, 4 } D. { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 }

C. { 0, 1, 2, 3, 4 } D. { 0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10 } 1. Himpunan penyelesaian dari 2x - 3 7, x { bilangan cacah }, adalah... A. { 0, 1, 2 } B. { 0, 1, 2, 3, 4, 5 } 2x - 3 7, x {bilangan cacah} 2x 7 + 3 2x 10 x 5 Hp : { 0, 1, 2, 3, 4, 5 } C. { 0, 1, 2, 3,

Lebih terperinci

BAB II KAJIAN PUSTAKA

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

Lebih terperinci

Silabus. Indikator Teknik

Silabus. Indikator Teknik Nama Sekolah : MADRASAH ALIYAH NEGERI BAYAH Mata Pelajaran : MATEMATIKA Kelas / Program : XI / IPA Semester : GANJIL Silabus STANDAR KOMPETENSI: 1. Menggunakan aturan statistika, kaidah pencacahan, dan

Lebih terperinci

Uji Kompetensi Semester Akhir

Uji Kompetensi Semester Akhir I. Pilihan Ganda Jawaban: a 1. Uji Kompetensi Semester Akhir (1), (), dan (3) Statistika adalah cabang dari matematika terapan yang mempunyai cara-cara, maksudnya mengkaji/membahas, mengumpulkan, dan menyusun

Lebih terperinci

PEMILIHAN DATA (SAMPEL) PENELITIAN PERTEMUAN KE 5

PEMILIHAN DATA (SAMPEL) PENELITIAN PERTEMUAN KE 5 PEMILIHAN DATA (SAMPEL) PENELITIAN PERTEMUAN KE 5 Data, Populasi Dan Sampel Data merupakan bahan baku informasi yang dapat memberikan gambaran tentang sesuatu. Data merupakan bentuk jamak dari datum. Contoh

Lebih terperinci

4. Jika log 3 = 0,477 dan log 5 = 0,699, maka nilai log 45 adalah. a. 1,176 b. 1,431 c. 1,649 d. 1,653 e. 1,954. merupakan invers dari fungsi f (x)

4. Jika log 3 = 0,477 dan log 5 = 0,699, maka nilai log 45 adalah. a. 1,176 b. 1,431 c. 1,649 d. 1,653 e. 1,954. merupakan invers dari fungsi f (x) . Sebuah tempat air berbentuk balok digambar dengan menggunakan skala : 00, mempunyai ukuran cm x cm x cm. Volume tempat air sebenarnya adalah.600 cm 60.000 cm 6 m.600 m 6.000 m. Nilai dari () 6 6 8 x

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. KB (Keluarga Berencana) adalah salah satu usaha yang dilakukan untuk mencegah

BAB 2 LANDASAN TEORI. KB (Keluarga Berencana) adalah salah satu usaha yang dilakukan untuk mencegah BAB LANDASAN TEORI. Pengertian Keluarga Berencana KB (Keluarga Berencana) adalah salah satu usaha yang dilakukan untuk mencegah kehamilan, baik secara tradisional dan modern yang tujuannya adalah meningkatkan

Lebih terperinci

PENCACAHAN RUANG SAMPEL

PENCACAHAN RUANG SAMPEL PENCACAHAN RUANG SAMPEL PERTEMUAN VII EvanRamdan PENDAHULUAN Tanpa kita sadari kehidupan kita sehari-hari selalu berhubungan dengan matematika, khususnya peluang. Misalnya dalam pemilihan umum terdapat

Lebih terperinci

PELUANG. Permutasi dengan beberapa elemen yang sama: Dari n obyek terdapat n

PELUANG. Permutasi dengan beberapa elemen yang sama: Dari n obyek terdapat n PELUANG Bab 11 1. Faktorial Faktorial adalah perkalian bilangan asli berurutan Hasil perkalian dari n bilangan asli pertama yang terurut dikatakan sebagai n faktorial (n!) n! n( n 1)( n 2)...3.2.1 5! =

Lebih terperinci

PERTEMUAN 2 STATISTIKA DASAR MAT 130

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

Lebih terperinci

Metode pembuktian untuk proposisi yang berkaitan dengan bilangan bulat adalah induksi matematik.

Metode pembuktian untuk proposisi yang berkaitan dengan bilangan bulat adalah induksi matematik. Induksi Matematika Metode pembuktian untuk proposisi yang berkaitan dengan bilangan bulat adalah induksi matematik. Contoh: 1. Buktikan bahwa jumlah n bilangan bilangan bulat positif pertama adalah n(n

Lebih terperinci

PEMBAHASAN UN SMA IPA TAHUN AJARAN 2011/2012

PEMBAHASAN UN SMA IPA TAHUN AJARAN 2011/2012 Page of PEMBAHASAN UN SMA IPA TAHUN AJARAN 0/0 OLEH: SIGIT TRI GUNTORO, M.Si MARFUAH, S.Si, M.T REVIEWER: UNTUNG TRISNA S., M.Si JAKIM WIYOTO, S.Si Page of Misalkan, p : hari ini hujan q: saya tidak pergi

Lebih terperinci

OLIMPIADE SAINS NASIONAL SMP SELEKSI TINGKAT PROVINSI TAHUN 2013 BIDANG STUDI MATEMATIKA WAKTU : 150 MENIT

OLIMPIADE SAINS NASIONAL SMP SELEKSI TINGKAT PROVINSI TAHUN 2013 BIDANG STUDI MATEMATIKA WAKTU : 150 MENIT OLIMPIADE SAINS NASIONAL SMP SELEKSI TINGKAT PROVINSI TAHUN 0 BIDANG STUDI MATEMATIKA WAKTU : 50 MENIT A. ISIAN SINGKAT. Diketahui segitiga sama sisi dengan panjang sisi 0 cm. Jika dibuat lingkaran yang

Lebih terperinci

UJI HIPOTESIS SATU-SAMPEL

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

Lebih terperinci

a. Ruang Sampel dan Titik Sampel Dalam himpunan ruang sampel disebut Semesta S = 1, 2, 3, 4,5, 6

a. Ruang Sampel dan Titik Sampel Dalam himpunan ruang sampel disebut Semesta S = 1, 2, 3, 4,5, 6 1. Kejadian a. Ruang Sampel dan Titik Sampel Ruang Sampel adalah himpunan dari semua hasil yang mungkin dari suatu kegiatan Contoh : Kegiatan melempar sebuah dadu hasil atau angka yang mungkin muncul adalah

Lebih terperinci

BAB IV PERTIDAKSAMAAN. 1. Pertidaksamaan Kuadrat 2. Pertidaksamaan Bentuk Pecahan 3. Pertidaksamaan Bentuk Akar 4. Pertidaksamaan Nilai Mutlak

BAB IV PERTIDAKSAMAAN. 1. Pertidaksamaan Kuadrat 2. Pertidaksamaan Bentuk Pecahan 3. Pertidaksamaan Bentuk Akar 4. Pertidaksamaan Nilai Mutlak BAB IV PERTIDAKSAMAAN 1. Pertidaksamaan Kuadrat. Pertidaksamaan Bentuk Pecahan 3. Pertidaksamaan Bentuk Akar 4. Pertidaksamaan Nilai Mutlak 86 LEMBAR KERJA SISWA 1 Mata Pelajaran : Matematika Uraian Materi

Lebih terperinci

BAB 1 PENDAHULUAN. distribusi atau bahkan peranan dari suatu distribusi yang lebih luas. Berdasarkan

BAB 1 PENDAHULUAN. distribusi atau bahkan peranan dari suatu distribusi yang lebih luas. Berdasarkan BAB 1 PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Program stokastik mempunyai peranan penting dalam bidang matematika, dimana permasalahn tersebut dapat berupa ketidakpastian penyelesaian pada suatu distribusi atau

Lebih terperinci

SOAL DAN PEMBAHASAN UJIAN NASIONAL SMA/MA IPS / KEAGAMAAN TAHUN PELAJARAN 2007/2008

SOAL DAN PEMBAHASAN UJIAN NASIONAL SMA/MA IPS / KEAGAMAAN TAHUN PELAJARAN 2007/2008 SOAL DAN PEMBAHASAN UJIAN NASIONAL SMA/MA IPS / KEAGAMAAN TAHUN PELAJARAN 007/008. Negasi dari pernyataan Matematika tidak mengasyikkan atau membosankan adalah. A. Matematika mengasyikkan atau membosankan

Lebih terperinci

STRATEGI PENYELESAIAN MASALAH (PROBLEM SOLVING STRATEGIES) EDDY HERMANTO

STRATEGI PENYELESAIAN MASALAH (PROBLEM SOLVING STRATEGIES) EDDY HERMANTO STRATEGI PENYELESAIAN MASALAH (PROBLEM SOLVING STRATEGIES) EDDY HERMANTO Strategi Penyelesaian Masalah Beberapa Strategi Penyelesaian Masalah : 1. Membuat daftar Yang Teratur 2. Memisalkan Dengan Suatu

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN

BAB III METODE PENELITIAN BAB III METODE PENELITIAN A. Tempat dan Waktu Penelitian Penelitian ini telah dilaksanakan di SMP Negeri 12 Yogyakarta dan pengambilan data telah dilakukan pada tanggal 19 26 November 2016 di kelas VII

Lebih terperinci

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE : MT308

SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE : MT308 JURUSAN PENDIDIKAN MATEMATIKA FPMIPA UNIVERSITAS PENDIDIKAN INDONESIA SATUAN ACARA PERKULIAHAN MATA KULIAH : STATISTIKA DASAR (3 SKS) KODE : MT308 MINGGU POKOK & SUB MATERI METODE & MEDIA TES SUMBER 1

Lebih terperinci

( ) = dan f 5 3 ( )( ) =? ( ) =. Hitung nilai a. 1. Operasi untuk himpunan bilangan A ={ ,,,,, } didefi nisikan sesuai tabel di bawah ini

( ) = dan f 5 3 ( )( ) =? ( ) =. Hitung nilai a. 1. Operasi untuk himpunan bilangan A ={ ,,,,, } didefi nisikan sesuai tabel di bawah ini 1. Operasi untuk himpunan bilangan A ={ 01,,,,, } didefi nisikan sesuai tabel di bawah ini 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 1 0 1 0 1 Jika x = x x n n 1, x = x x, Hitunglah nilai 1 0 B) 1 D). Sebuah operasi bilangan

Lebih terperinci

S 10 Studi Simulasi Tentang Penerapan Grafik Pengendali Berdasarkan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis)

S 10 Studi Simulasi Tentang Penerapan Grafik Pengendali Berdasarkan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis) PROSIDING ISBN : 978 979 6353 6 3 S 0 Studi Simulasi Tentang Penerapan Grafik Pengendali Berdasarkan Analisis Komponen Utama (Principal Component Analysis) Wirayanti ), Adi Setiawan ), Bambang Susanto

Lebih terperinci