HASIL DAN PEMBAHASAN. RAM 3 GB. Harddisk dengan kapasitas 250 GB.

Ukuran: px
Mulai penontonan dengan halaman:

Download "HASIL DAN PEMBAHASAN. RAM 3 GB. Harddisk dengan kapasitas 250 GB."

Transkripsi

1 4 tp R= tp + f...(3 tp = tp + fp...(4 Evalua dlakuka dga 2 paag ku da dkum lva yag dbuat khuu utuk plta. Dafta paaga ku uj da dkum lva dapat dlhat pada Lampa 2, dagka Lampa 3 bka dkp da ku uj. Nla all da p yag dplh da luuh ku uj kmuda dtpla makmum dga tgkat all, yatu.,.,.2,.3,,4,,,,,, da.. Hal tpla makmum kmuda data-ataka utuk mdapatka la avag p tm. Adapu 5 j valua yag dlakuka pada plta adalah: QE, yatu valua tmu kmbal tapa mgguaka kpa ku. QES, yatu valua tmu kmbal dga mambahka atu tlah m dga la bbt a tdah. QES2, yatu valua tmu kmbal dga mambahka dua tlah m dga la bbt a tdah. QES3, yatu valua tmu kmbal dga mambahka tga tlah m dga la bbt a tdah. QEA, yatu valua tmu kmbal dga mambahka atu tlah atm dga la bbt a tdah. Sla mlakuka valua thadap hal tmu kmbal dga kpa ku, pada plta juga dlakuka aal pbadga mtd pmlha tlah kpa ku Rahayu (2 yag mgguaka mlaty atau IDF dga mtd bbt a. Lgkuga gmbaga agkat luak yag dguaka dalam plta alah: Wdw 7 Ultmat baga tm pa. XAM-w baga wb v. Ntpad baga txt dt. Sphx ah 2.. baga famwk ah g. Mft Exl 27, baga aplka utuk valua tm. agkat ka yag dguaka dalam plta alah: AMD Tu-X2 2.2 GHz. RAM 3 GB. Haddk dga kapata 25 GB. HASIL DAN EMBAHASAN Klk Dkum guja Klk dkum yag dguaka dalam plta bayak 295 dkum ptaa. Dua bu dkum dplh da Labatum Tmu Kmbal Ifma Dpatm Ilmu Kmput IB da 95 dkum laya dkumpulka da bbaga umb d tt. Tabl 3 mupaka dkp klk dkum uj. Tabl 3 Dkp klk dkum Ktaga Ukua (byt Ukua luuh dkum Ukua ata-ata dkum Ukua dkum tba Ukua dkum tkl 42 Klk dkum yag dguaka bfmat tk (.txt dga tuktu tag XML pada tap dkumya. Tag XML yag tdapat dalam klk dkum pguja alah: <DOC> </DOC>, mwakl kluuha dkum. D dalamya juga tdapat bbapa tag la yag mdkpka dkum aa lbh jla. <DOCNO> </DOCNO>, mwakl ID dkum. ID yag dpaka mupaka kmba da umb bta, taggal, da uuta bta da taggal yag ama. <TITLE> </TITLE>, mwakl judul dkum. <AUTHOR> </AUTHOR>, mwakl pul dkum. <DATE> </DATE>, mwakl taggal pula atau taggal tbt dkum. <TEXT> </TEXT>, mwakl dkum. ap Dkum ap dkum mlbatka bbapa p yatu tka, pmbuaga tpwd, da pmbbta. ap dkum dlakuka aa tmat mgguaka fug dxg Sphx. tka btujua mdapatka tk atau kata uk da luuh klk dkum yag udah dpahka da kaakt pmah, pt ttk, kma, da whtpa. ap dkum haya dlakuka pada baga dkum yag dapt lh tag <DOCNO> </DOCNO>,<TITLE> </TITLE>, da <TEXT> </TEXT>.

2 5 tka dkut dga p pmbuaga tpwd. mbuaga tpwd adalah p utuk mmbuag tk atau kata yag daggap kuag mmlk at da tdak tpat utuk djadka p uatu dkum, pt kata ambug, kata dpa, atau kata gkata. pmbuaga tpwd dlakuka dga aa mka tk hal tka dga kata-kata yag ada dalam tplt. Apabla tk tbut ada dalam tplt, tk aka dhapu. Hal p tka da pmbuaga tpwd adalah jumlah tk da fku kmuulaya (tf pada tap-tap dkum ta jumlah dkum yag mgadug tk tbut (df. Nla (df kmuda dguaka utuk mghalka la (df. Nla (tf maupu (df da mag-mag tk dguaka baga kmp pmbbt pada pmbbta BM25. Ekpa Ku kpa ku yag dtapka pada plta td ata dua tahap, yatu pgambla tlah kpa da pmlha tlah kpa. gambla Itlah Ekpa gambla tlah kpa btujua utuk mdapatka tlah m atau atm da tauu. Tdapat dua kd pgambla tlah kpa yatu pgambla tlah m da pgambla tlah atm. gambla tlah m dlakuka dga mgkut Algtm. Algtm. f ah (tm quy{ 2 gt yym(tmfm_thauu 3 f(!yym(tm_tplt 4 yym_lt=yym(tm 5 } Algtm magka bahwa tlah m dplh da tap kata pada ku awal. Itlah m yag dguaka adalah tlah yag tdak ada dalam tplt. Itlah m yag tplh kmuda dapt dga tada kutp aga tlah m yag td da dua kata daggap mjad atu kata. Smtaa tu, p pgambla tlah atm dlakuka dga mgkut Algtm 2. Algtm 2. f ah (tm quy{ 2 gt yym(tmfm_thauu 3 gt atym(yym(tm fm_thauu 4 f(!atm(tm_tplt 5 atym_lt = tdak.atym(tm 6 } Algtm 2 magka bahwa tlah atm dplh da mua tlah m yag dplh da tap kata pada ku awal. Itlah atm yag dguaka adalah tlah yag tdak tdapat dalam tplt. Itlah atm yag tplh kmuda dmdfka dga mambahka kata tdak blum tap atm. Kmuda, tlah atm yag udah dtambahka kata tdak dapt dga tada kutp aga tlah tbut daggap mjad atu kata. ambaha kata tdak blum tlah atm btujua aga tlah atm mmlk maka yag ama dga kata yag ada pada ku awal hgga tdak mgubah ktk paa. mlha Itlah Ekpa Itlah-tlah yag udah dplh pada tahap pgambla tlah kpa dguaka utuk mmbtuk bbapa ku bau. Ku bau dbtuk dga aa mambahka tlah m atau atm k dalam ku awal. Kmuda, dlakuka p tmu kmbal dga mua ku bau tbut utuk mmplh dkum-dkum yag dguaka dalam p phtuga bbt a dga pamaa ( da (2. Gamba 3 adalah th hal pmbtuka ku bau da Gamba 4 adalah th hal phtuga bbt a. Itlah yag dplh adalah tlah yag mmlk la dmlaty tba yag bada dalam tag la ama dga l da kuag da atu. Nla dmlaty yag dah madaka bahwa tlah tbut tdak dapat mmbka bayak pbdaa pada hal tmu kmbal awal. Smtaa tu, la dmlaty yag tgg madaka bahwa tlah tbut mampu mghalka bbapa dkum bau yag blumya tdak dtmuka. Evalua Tmu Kmbal Evalua tmu kmbal btujua mgtahu kja tm tmu kmbal blum da tlah mapka kpa ku. Evalua juga btujua mmbadgka hal tmu kmbal yag mgguaka mtd Ku awal: awah uak bat Ku bau dga m: (awah uak bat laha (awah uak bat ult (awah uak bat hau Ku bau dga atm: (awah uak bat tdak mudah Gamba 3 Hal pmbtuka ku bau.

3 6 Aay ( [] => Aay( [bbt] => 7429 [tlah] => laha [] => Aay( [bbt] => [tlah] => ult [2] => Aay( [bbt] => [tlah] => hau [3] => Aay( [bbt] => [tlah] => ladag Gamba 4 Cth hal phtuga bbt a. pmgkata BM25 da xmty BM25. Evalua Tapa Ekpa Ku Evalua tapa kpa ku (QE dlakuka dga mmbadgka la all da AV da mtd pmgkata BM25 da xmty BM25 dga mgguaka 2 ku uj. Hal valua QE dtujukka pada Tabl 4. Tabl 4 Nla all da AV QE Mtd Rall AV QE (BM QE (xmty BM Da Tabl 4, dapat dktahu bahwa tm tmu kmbal tapa kpa yag dguaka pada plta mampu mghalka la all ba 9. Hal mujukka bahwa tm mampu mgmbalka 89% dkum lva da luuh dkum lva yag ada dalam klk. Da Tabl 4, juga dapat dktahu bahwa la AV yag dhalka lh pmgkata xmty BM25 lbh tgg 4.4% da AV yag dhalka lh pmgkata BM25. xmty BM25 aka mghalka bbt atau la mlaty yag lbh tgg utuk ku-ku yag mmlk pla uuta kata yag ama dga uuta kata yag ada dalam klk dkum. Utuk bbapa ku uj, xmty BM25 mampu mgmbalka dkum lva dga pgkat yag lbh bak dapada pmgkata BM25, hgga la AV yag dhalka lh pmgkata xmty BM25 mjad dkt lbh bak da pmgkata BM25. Gamba 5 adalah kuva all da p da QE. Evalua Ekpa Ku dga Sm Evalua kpa ku dga m (QES, 2 m (QES2, da 3 m (QES3 dlakuka utuk mlhat pgauh pgguaa tlah m utuk kpa ku. Evalua dlakuka dga mmbadgka la all da AV da mtd pmgkata BM25 da xmty BM25 dga mgguaka 2 ku uj. Hal valua QES, QES2, da QES3 dtujukka pada Tabl 5. Tabl 5 Nla all da AV QES, QES2, da QES3 Mtd Rall AV QES (BM QES2 (BM QES3 (BM QES (xmty BM QES2 (xmty BM QES3 (xmty BM Da Tabl 5, dapat dktahu bahwa mak bayak tlah m yag dtambahka dalam ku awal, aka mak mgkatka all. gkata all dbabka lh adaya dkum-dkum lva yag bau dtmuka tlah mgguaka tlah kpa. Jka dbadgka dga hal tmu kmbal QE, pgkata la all utuk QES alah ba 6.6%, 6% utuk QES2, da.5% utuk QES3. Sla mgkatka all, kpa ku dga tlah m juga mampu mgkatka la AV. Jka dbadgka dga la AV QE da mag-mag mtd pmgkata,.3.2. QE-BM25 QE-xmty BM Gamba 5 Kuva all da p QE.

4 7 pgkata AV utuk mtd pmgkata BM25 alah ba 34.% utuk QES, 36.7% utuk QES2, da 3.3% utuk QES3. Smtaa tu, pgkata AV utuk mtd pmgkata xmty BM25 alah ba 24% utuk QES, 27.79% utuk QES2, da 32.75% utuk QES3. gkata AV yag tjad pada ktga tp kpa ku m dbabka lh adaya tlah-tlah kpa yag mampu mmpbak pgkat dkum lva utuk mmpat pgkat yag lbh tgg da pgkat blumya. Da Tabl 5, juga dktahu bahwa QES3 da mtd pmgkata BM25 mmlk la all yag palg tgg jka dbadgka dga QES da QES2, amu la AV yag dhalka QES3 jutu lbh dah da la AV QES2. Hal dbabka lh jumlah dkum tdak lva yag kut tambl dalam p tmu kmbal QES3 lbh bayak da d ataaya juga mmpat pgkat yag lbh tgg da dkum lva. ada mtd pmgkata xmty BM25, dktahu bahwa mak bayak jumlah tlah kpa tyata dapat mak mgkatka la AV. Hal dbabka lh adaya tlah-tlah kpa yag mampu mgkatka la xmty hgga dapat mmpbak pgkat dkum lva utuk mmpat pgkat yag lbh tgg. Bdaaka pada pgkata AV yag tjad pada kdua mtd pmgkata, mtd pmgkata BM25 dapat dkataka dkt lbh bak dapada mtd pmgkata xmty BM25. Mtd pmgkata BM25 mampu mgkatka la AV ampa dga 36.7% (QES2, dagka mtd xmty BM25 haya.3.2. QE-BM25 QE2-BM25 QE3-BM Gamba 6 Kuva all da p QES, QES2, da QES3 dga BM25. mampu mgkatka la AV ampa dga 32.75% (QES3. Gamba 6 adalah kuva all da p QES, QES2, da QES3 dga pmgkata BM25. Gamba 7 adalah kuva all da p QES, QES2, da QES3 dga pmgkata xmty BM25. Evalua Ekpa Ku dga Atm Evalua kpa ku dga tlah atm (QEA dlakuka dga mmbadgka la all da AV da mtd pmgkata BM25 da xmty BM25 dga mgguaka 6 ku uj. Itlah atm yag dguaka adalah tlah atm yag udah dtambahka kata tdak pada awala atm. ambaha kata tdak pada tap awala atm btujua aga tlah tbut mmlk maka yag ama dga kata pada ku awal hgga tdak mubah ktk paa. Tabl 6 mujukka hal valua QE da QEA dga 6 ku uj. Tabl 6 Nla all da AV QE da QEA Mtd Rall AV QE (BM QEA (BM QE (xmty BM QEA (xmty BM Da Tabl 6, dapat dktahu bahwa pambaha tlah atm utuk kpa ku haya mampu mgkatka all ba.2%. Da Tabl 6, juga dapat dktahu bahwa pgguaa xmty BM25 pada kpa ku atm jutu muuka la AV ba 4.59%. Hal dbabka lh adaya dkum-dkum tdak lva yag mmlk la mlaty yag lbh tgg hgga dkum-dkum tbut.3.2. QE- xmty BM25 QE2- xmty BM25 QE3- xmty BM Gamba 7 Kuva all da p QES, QES2, da QES3 dga xmty BM25.

5 8 mmpat pgkat yag lbh tgg da dkum lva. Gamba 8 adalah kuva all da p QEA dga pmgkata BM25 da xmty BM25. Evalua badga Ekpa Ku dga Sm da Atm Evalua pbadga kpa ku btujua mgtahu pgguaa tlah m atau atm yag lbh bak dguaka utuk kpa ku. Tp kpa m da atm yag dbadgka adalah QES2 da QEA dga mtd pmgkata BM25. Evalua pbadga dlakuka dga mmbadgka la all da AV da 6 ku uj. badga la all da AV da hal valua kpa m da atm dtujukka pada Tabl 7. Tabl 7 Nla all da AV QES2, da QEA Mtd Rall AV QES QEA Da Tabl 7, dapat dktahu bahwa pgguaa dua tlah m (QES2 utuk kpa ku lbh bak dapada pgguaa tlah atm (QEA. Jka dbadgka dga hal valua QE, QES2 dapat mgkatka la all da juga AV mag-mag ba 3.2% da 45.93%, dagka QEA haya dapat mgkatka la all ba.2%. bdaa tbut dbabka lh jumlah dkum yag dhalka lh QES2 da QEA tdak ama. ada umumya, klk dkum lbh bayak mgadug tlah m dapada tlah atm yag udah dtambahka kata tdak d awal atm. Hal tbut mmbuat jumlah dkum tambaha yag dhalka lh tlah.3.2. QEA-BM25 QEA-xmty BM Gamba 8 Kuva all da p QEA. m mjad lbh bayak. Hal tmu kmbal yag lbh bayak lah yag mmbuat mtd kpa ku dga tlah m mmlk pluag yag lbh ba utuk mdapatka dkum lva lbh bayak. Gamba 9 adalah kuva all da p QEA da QES2. Aal badga Stm Aal pbadga tm btujua mmbadgka hal tmu kmbal da tm yag dguaka Rahayu (2 dga tm yag dguaka pada plta. Tdapat dua kd aal pbadga, yatu pbadga tm tapa kpa ku da pbadga tm dga kpa ku. Aal badga Stm Tapa Ekpa Ku Aal pbadga tm tapa kpa ku btujua mmbadgka kja kdua tm blum mapka kpa ku. Aal pbadga dlakuka dga mmbadgka la all da AV da 2 ku uj yag dhalka lh mag-mag tm. Tabl 8 mujukka pbadga la all da AV yag dhalka lh kdua tm tapa kpa ku. Tabl 8 badga all da AV tm tmu kmbal tapa kpa Mtd Rall AV Tapa kpa atau IDF.76.8 Tapa kpa bbt a 9.68 Da Tabl 8, dapat dktahu bahwa tm tmu kmbal tapa kpa yag dguaka pada plta mampu mmplh la.3.2. QEA QES Gamba 9 Kuva all da p QEA da QES2.

6 9 all da AV yag lbh bak dapada tm yag dguaka Rahayu (2, dga pbdaa la all ba 4 da AV ba.87. Fakt utama yag mybabka tjadya pbdaa tbut alah pma ku. ada tm tmu kmbal tapa kpa Rahayu (2, dkum yag daggap lva adalah dkum yag ba-ba mgadug mua kata dalam ku, atau dga kata la tdapat pat AND pada tap kata d dalam ku. gguaa pat AND mgakbatka hal tmu kmbal yag dhalka mjad lbh dkt da tbata. Smtaa tu, plta mgaggap dkum lva adalah dkum yag mgadug mmal atu atau luuh kata d dalam ku, atau dga kata la tdapat pat OR utuk tap kata pada ku. Hal tmu kmbal yag lbh bayak yag mmbuat tm tmu kmbal tapa kpa pada plta mampu mghalka la all da AV yag lbh tgg da tm tmu kmbal tapa kpa Rahayu (2. Gamba adalah kuva all da p hal tmu kmbal tapa kpa Rahayu (2 da tmu kmbal tapa bbt a. Aal badga Stm dga Ekpa Ku Aal pbadga tm dga kpa ku btujua utuk mmbadgka kja kdua tm tlah mapka kpa ku dga mtd pmlha tlah kpa yag bbda. Aal pbadga dlakuka dga mmbadgka la all da AV da 2 ku uj. Tp kpa ku yag dguaka utuk pbadga adalah QES2 dga mtd pmgkata BM25. Adapu tp kpa ku Rahayu (2 yag dguaka utuk pbadga adalah.3.2. Tapa Ekpa C atau IDF Tapa Ekpa Bbt Ia..2.3 Gamba Kuva all da p tapa kpa atau IDF da bbt a. kpa ku dga pambaha atu tlah. Tabl 9 mujukka pbadga la all da AV da kdua tm tlah mapka kpa ku. Tabl 9 badga all da AV tm dga kpa ku Mtd Rall AV Ekpa tauu atau IDF Ekpa tauu bbt a 8.23 Da Tabl 9, dapat dktahu bahwa kpa ku yag dtapka lh kdua tm ama-ama mampu mgkatka la all da juga AV. Stm tmu kmbal dga kpa ku Rahayu (2 mampu mgkatka la all da AV magmag ba 57.% da 22.54%, dagka tm tmu kmbal dga kpa ku pada plta mampu mgkatka la all da AV mag-mag ba.22% da 36.7%. Gamba adalah kuva all da p utuk hal tmu kmbal kpa ku Rahayu (2 da bbt a. Rahayu (2 mgguaka mlaty tba baga mtd ptama utuk mmlh tlah kpa. mlha tlah dga mlaty ukup bak, kaa mlaty mmphatka pla da pajag vkt tlah da mua klk dkum. Smak mp kdua vkt, maka la mlaty aka mak ba, amu mtd haya dapat dlakuka ktka kata dalam ku ada dalam klk dkum. Jka kata dalam ku tdak ada dalam klk dkum, amu mah mmlk maka d tauu, tlah kpa dplh bdaaka la IDF tdah. gguaa la IDF tdah baga plgkap gkal aka.3.2. Ekpa Ku C atau IDF Ekpa Ku Bbt Ia..2.3 Gamba Kuva all da p dga kpa atau IDF da bbt a.

(Saeter & Hammond, 2006) i, j=1,2,...n. III. PEMBAHASAN

(Saeter & Hammond, 2006) i, j=1,2,...n. III. PEMBAHASAN 6 j j, j,, (Sat & Hammod, 006 III PEMBAHASAN 3 Fug poduk Hubuga ataa put da output dapat dtaomaka olh buah ug poduk Scaa matmat, ug poduk dapat dtulka baga bkut: ( K, L, M, dga: output yag dhalka lama

Lebih terperinci

BAB 2. Tinjauan Teoritis

BAB 2. Tinjauan Teoritis BAB Tjaua Teorts.1 Regres Lear Sederhaa Regres lear adalah alat statstk yag dperguaka utuk megetahu pegaruh atara satu atau beberapa varabel terhadap satu buah varabel. Varabel yag mempegaruh serg dsebut

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK

UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK MODUL 4 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK. Pedahulua Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu persoala, bak megea sampel atau pu

Lebih terperinci

METODE NEWTON-STEFFENSEN DENGAN ORDE KEKONVERGENAN TIGA UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR

METODE NEWTON-STEFFENSEN DENGAN ORDE KEKONVERGENAN TIGA UNTUK MENYELESAIKAN PERSAMAAN NONLINEAR METDE NEWTN-STEFFENSEN DENGN RDE KEKNVERGENN TIG UNTUK MENYELESIKN PERSMN NNLINER Fitiai, Joha Kho, Supiadi Puta Mahaiwa Pogam Studi S Matmatika FMIP Uivita Riau Do JuuaMatmatika FMIP Uivita Riau Fakulta

Lebih terperinci

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU

JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU JENIS BUNGA PEMAJEMUKAN KONTINYU Suku Buga Nomal Suku Buga Efektf Hubuga ataa Suku Buga Nomal da Efektf Aus Daa Dskt da Aus Daa Kotyu SUKU BUNGA NOMINAL & SUKU BUNGA EFEKTIF Selama daggap aus daa (peemaa

Lebih terperinci

PROSIDING ISBN :

PROSIDING ISBN : PROSIDING ISBN : 978 979 6353 3 METODE FINALTI UNTUK MENENTUKAN BERAT SAPI OPTIMAL Olh : H. A. Pahusp da Sska Ayua Pogam Stud Matmatka Idust da Statstka Fakultas Sas da Matmatka (FSM) Uvstas Kst Satya

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai

BAB 2 LANDASAN TEORI. perkiraan (prediction). Dengan demikian, analisis regresi sering disebut sebagai BAB LANDASAN TEORI. Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres regressso aalyss merupaka suatu tekk utuk membagu persamaa da megguaka persamaa tersebut utuk membuat perkraa predcto. Dega demka, aalss regres

Lebih terperinci

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani

FMDAM (2) TOPSIS TOPSIS TOPSIS. Charitas Fibriani FMDAM (2) Chartas Fbra Techque for Order Preferece by Smlarty to Ideal Soluto () ddasarka pada kosep dmaa alteratf terplh yag terbak tdak haya memlk jarak terpedek dar solus deal postf, amu juga memlk

Lebih terperinci

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu

Di dunia ini kita tidak dapat hidup sendiri, tetapi memerlukan hubungan dengan orang lain. Hubungan itu pada umumnya dilakukan dengan maksud tertentu KORELASI 1 D dua kta tdak dapat hdup sedr, tetap memerluka hubuga dega orag la. Hubuga tu pada umumya dlakuka dega maksud tertetu sepert medapat kergaa pajak, memperoleh kredt, memjam uag, serta mta pertologa/batua

Lebih terperinci

MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL

MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL MODEL LOGIT KUMULATIF UNTUK RESPON ORDINAL Robah P Rahaat da Tatk Wdhah Juusa Matmatka FMIPA UNDIP Jl. Pof. H. Sodato, S.H, Smaag 575 Abstat. Logt umulatv modl s usd to dsb th latoshp btw a spos vaabl

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu.

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana yang variabel bebasnya ( X ) berpangkat paling tinggi satu. BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa yag varabel bebasya ( berpagkat palg tgg satu. Utuk regres ler sederhaa, regres ler haya melbatka dua varabel ( da. Persamaa regresya dapat dtulska

Lebih terperinci

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP)

UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) UKURAN GEJALA PUSAT (UGP) Pegerta: Rata-rata (average) alah suatu la yag mewakl suatu kelompok data. Nla dsebut juga ukura gejala pusat karea pada umumya mempuya kecederuga terletak d tegah-tegah da memusat

Lebih terperinci

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI

8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI 8. MENGANALISIS HASIL EVALUASI Tujua : Mampu megaalsa tgkat kesukara hasl evaluas utuk megkatka hasl proses pembelajara Kegata megaals hasl evaluas merupaka upaya utuk memperbak programprogram pembelajara

Lebih terperinci

PENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM. Langkah 1 : tentukan hipotesis 0 (H 0 ) dan anti hipotesis (H 1 )

PENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM PROSEDUR UMUM. Langkah 1 : tentukan hipotesis 0 (H 0 ) dan anti hipotesis (H 1 ) PENGUJIAN HIPOTESIS PROSEDUR UMUM Lagkah : tetuka hpote 0 (H 0 ) da at hpote (H ) malya: H 0 : µ 00 H : µ 00 atau H : µ > 00 atau H : µ < 00 PROSEDUR UMUM Lagkah : tetuka je dtrbu yag cocok: bla > 30 da

Lebih terperinci

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS

SUM BER BELA JAR Menerap kan aturan konsep statistika dalam pemecah an masalah INDIKATOR MATERI TUGAS C. Pembelajara 3 1. Slabus N o STANDA R KOMPE TENSI KOMPE TENSI DASAR INDIKATOR MATERI TUGAS BUKTI BELAJAR KON TEN INDIKA TOR WAK TU SUM BER BELA JAR Meerap ka atura kosep statstka dalam pemecah a masalah

Lebih terperinci

BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI

BAB 4 SISTEM DINAMIK ORDE-TINGGI Stem Damk Ore-Tgg 47 BAB 4 SISTEM DINAMI ORDE-TINI Stem amk ore-tgg gabuga ua atau lebh tem amk ore-atu. Cotoh:. Level cotrol paa tagk-tagk, bak yag tem o- terka oteractg ytem maupu yag terterak teractg

Lebih terperinci

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN

BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN 5 BAB IV HASIL PENELITIAN DAN PEMBAHASAN A. Dekrp Data Hal Peelta Setelah melakuka peelta, peelt medapatka hal tud lapaga utuk memperoleh data dega tekk te, etelah dlakuka uatu pembelajara atara kelompok

Lebih terperinci

Pengolahan Limbah Domestik

Pengolahan Limbah Domestik Rka Lgkuga Tkk Lgkuga Ita No.2 Vol.1 Jural Ittut Tkolog Naoal [Sptmbr 2013] Pgolaha Lmbah Domtk dga mgguaka Bokoagula Bj Morga olfra Lam. da Sarga Par cpat DODY OCTAVIANUS H. ARITONANG 1, MUMU SUTISNA

Lebih terperinci

Koefisien Korelasi Spearman

Koefisien Korelasi Spearman Koefe Koela Speama La hala dega oefe oela poduct-momet Peao, oela Speama dapat dguaa utu data beala mmal odal utu edua vaabel ag heda dpea oelaa. Lagah petama ag dlaua utu meghtug oefe oela Speama adalah

Lebih terperinci

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih

S2 MP Oleh ; N. Setyaningsih S2 MP Oleh ; N. Setyagsh MATERI PERTEMUAN 1-3 (1)Pedahulua pera statstka dalam peelta ; (2)Peyaja data : dalam betuk (a) tabel da (b) dagram; (3) ukura tedes setaral da ukura peympaga (4)dstrbus ormal

Lebih terperinci

5/12/2014. Tempat Kedudukan Akar(Root Locus Analysis) ROOT LOCUS ANALYSIS

5/12/2014. Tempat Kedudukan Akar(Root Locus Analysis) ROOT LOCUS ANALYSIS 5//04 Matakulah: T EDALI Tahu : 04 Pertemuaa 45 Tempat eduduka Akar(Root Lou Aaly) Learg Outome Pada akhr pertemua, dharapka mahawa aka mampu : meerapka aal da aplka Tempat keduduka Akar dalam dea tem

Lebih terperinci

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi

STATISTIKA A. Definisi Umum B. Tabel Distribusi Frekuensi STATISTIKA A. Des Umum. Pegerta statstk Statstk adalah kumpula akta yag berbetuk agka da dsusu dalam datar atau tabel yag meggambarka suatu persoala. Cotoh: statstk kurs dolar Amerka, statstk pertumbuha

Lebih terperinci

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel

dan µ : rata-rata hitung populasi x : rata-rata hitung sampel Uura Statt. Pedahulua Uura Statt:. Uura Pemuata Bagamaa, d maa data berpuat? Rata-Rata Htug Arthmetc Mea Meda Modu Kuartl, Del, Peretl. Uura Peyebara Bagamaa peyebara data? Ragam, Vara Smpaga Bau Uura

Lebih terperinci

2.2.3 Ukuran Dispersi

2.2.3 Ukuran Dispersi 3 Ukura Dspers Yag aka dbahas ds adalah smpaga baku da varas karea dua ukura dspers yag palg serg dguaka Hubuga atara smpaga baku dega varas adalah Varas = Kuadrat dar Smpaga baku otas yag umum dguaka

Lebih terperinci

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan

PENDAHULUAN Metode numerik merupakan suatu teknik atau cara untuk menganalisa dan menyelesaikan masalah masalah di dalam bidang rekayasa teknik dan Aalsa Numerk Baha Matrkulas PENDAHULUAN Metode umerk merupaka suatu tekk atau cara utuk megaalsa da meyelesaka masalah masalah d dalam bdag rekayasa tekk da sa dega megguaka operas perhtuga matematk Masalah-masalah

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X SMA Negeri 1

III. METODOLOGI PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas X SMA Negeri 1 8 III. MEODOLOGI PEELIIA A. Popula da Sampel Popula dalam peelta adalah eluruh wa kela X SMA eger Bagurejo Lampug egah tahu pelajara 009/00 ebayak 75 orag yag terdtrbu dalam lma kela dmaa tgkat kemampua

Lebih terperinci

PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI GENERALIZED WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE KEMUNGKINAN MAKSIMUM

PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI GENERALIZED WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE KEMUNGKINAN MAKSIMUM J. Sas MIPA Eds Khusus Tahu 28 Vol. 4 No. Hal.: 7-22 ISSN 978-873 ABSTRACT PENDUGAAN PARAMETER DISTRIBUSI GENERALIZED WEIBULL DENGAN MENGGUNAKAN METODE KEMUNGKINAN MAKSIMUM Ra Sa Hmta Wasoo da Da Kuasa

Lebih terperinci

JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman Online di:

JURNAL GAUSSIAN, Volume 1, Nomor 1, Tahun 2012, Halaman Online di: JURNAL GAUSSIAN, Volum, Nomo, Tahu 0, Halama 35-46 Ol d: http://joual-s.udp.ac.d/d.php/gaussa PEMBANGKITAN SAMPEL RANDOM MENGGUNAKAN ALGORITMA METROPOLIS- HASTINGS Ls Kua Iwat, Moch. Abdul Mukd, Rta Rahmawat

Lebih terperinci

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM

PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM PERTEMUAN III PERSAMAAN REGRESI TUJUAN PRAKTIKUM 1 Megetahu perhtuga persamaa regres ler Meggambarka persamaa regres ler ke dalam dagram pecar TEORI PENUNJANG Persamaa Regres adalah persamaa matematka

Lebih terperinci

FUNGSI RASIONAL DAN EKSPANSI FRAKSI PARSIAL (EFP)

FUNGSI RASIONAL DAN EKSPANSI FRAKSI PARSIAL (EFP) UNGSI RASIONAL DAN EKSPANSI RAKSI PARSIAL (EP) Ap Namuokhma Juua Tkik Elko Uivia Jdal Achmad Yai Mach EL Siyal da Sim Tuua Blaa : mgahui buk poliomial aau pamaa uku bayak dalam vaiabl mghiug aka-aka poliomial

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier

BAB 2 LANDASAN TEORI. Regresi linier sederhana merupakan bagian regresi yang mencakup hubungan linier BAB LANDASAN TEORI. Regres Ler Sederhaa Regres ler sederhaa merupaka baga regres yag mecakup hubuga ler satu peubah acak tak bebas dega satu peubah bebas. Hubuga ler da dar satu populas dsebut gars regres

Lebih terperinci

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis

STATISTIK. Ukuran Gejala Pusat Ukuran Letak Ukuran Simpangan, Dispersi dan Variasi Momen, Kemiringan, dan Kurtosis STATISTIK Ukura Gejala Pusat Ukura Letak Ukura Smpaga, Dspers da Varas Mome, Kemrga, da Kurtoss Notas Varabel dyataka dega huruf besar Nla dar varabel dyataka dega huruf kecl basaya dtuls Tmes New Roma

Lebih terperinci

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI

BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI BAB 5. ANALISIS REGRESI DAN KORELASI Tujua utama aalss regres adalah mecar ada tdakya hubuga ler atara dua varabel: Varabel bebas (X), yatu varabel yag mempegaruh Varabel terkat (Y), yatu varabel yag dpegaruh

Lebih terperinci

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten

BAB III METODE PENELITIAN. Tempat penelitian ini dilaksanakan di SMP Negeri 4 Tilamuta Kabupaten BAB III METODE PENELITIAN 3. Tempat da Waktu Peelta 3.. Tempat Tempat peelta dlaksaaka d SMP Neger 4 Tlamuta Kabupate Boalemo pada sswa kelas VIII. 3.. Waktu Peelta dlaksaaka dalam waktu 3 bula yatu dar

Lebih terperinci

100% r n. besarnya %. n. h t t p : / / m a t e m a t r i c k. b l o g s p o t. c o m =. 400

100% r n. besarnya %. n. h t t p : / / m a t e m a t r i c k. b l o g s p o t. c o m =. 400 h t t p : / / m a t e m a t r c k. b l o g p o t. c o m Meetuka uur-uur pada dagram lgkara atau batag Rgkaa Mater : Uur uur pada dagram lgkara yag pokok haya hal :. Meetuka bear baga dalam lgkara ( dapat

Lebih terperinci

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data

4/1/2013. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut. Dengan: n = banyak data //203 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas Ukura

Lebih terperinci

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN

Penelitian Operasional II Teori Permainan TEORI PERMAINAN Peelta Operasoal II Teor Permaa 7 2 TEORI PERMAINAN 2 Pegatar 2 Krtera Tekk Permaa : () Terdapat persaga kepetga datara pelaku (2) Setap pema memlk stateg, bak terbatas maupu tak terbatas (3) Far Game

Lebih terperinci

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas:

ANALISIS REGRESI. Model regresi linier sederhana merupakan sebuah model yang hanya terdiri dari satu peubah terikat dan satu peubah penjelas: ANALISIS REGRESI Pedahulua Aalss regres berkata dega stud megea ketergatuga satu peubah (peubah terkat) terhadap satu atau lebh peubah laya (peubah pejelas). Jka Y dumpamaka sebaga peubah terkat da X1,X,...,X

Lebih terperinci

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut

3/19/2012. Bila X 1, X 2, X 3,,X n adalah pengamatan dari sampel, maka rata-rata hitung dirumuskan sebagai berikut 3/9/202 UKURAN GEJALA PUSAT DAN UKURAN LETAK Kaa Evta Dew, S.Pd., M.S. Ukura gejala pusat Utuk medapatka gambara yag lebh jelas tetag sekumpula data megea sesuatu hal, bak tu dar sampel ataupu populas

Lebih terperinci

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN

BAB 2 : BUNGA, PERTUMBUHAN DAN PELURUHAN Jl. Raya Wagu Kel. Sdagsar Kota Bogor Telp. 0251-8242411, emal: prohumas@smkwkrama.et, webste : www.smkwkrama.et BAB 2 : BUNGA, PERTUBUHAN DAN PELURUHAN PENGERTIAN BUNGA Buga adalah jasa dar smpaa atau

Lebih terperinci

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi)

b) Untuk data berfrekuensi fixi Data (Xi) B. Meghtug ukura pemusata, ukura letak da ukura peyebara data serta peafsraya A. Ukura Pemusata Data Msalka kumpula data berkut meujukka hasl pegukura tgg bada dar orag sswa. 0 cm 30 cm 5 cm 5 cm 35 cm

Lebih terperinci

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2013) ( X Print) D-1

JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol. 2, No.1, (2013) ( X Print) D-1 JURNAL SAINS DAN SENI POMITS Vol., No., (3) 33-3 (3-8 Prt) D- Pmodla Partspas Wata dalam Kgata Ekoom Rumah Tagga Nlaya d Pssr Tmur Surabaya (Stud Kasus Kcamata Kcamata Bulak, Mulyorjo, da Kjra) Irma Harlagtyas,

Lebih terperinci

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET

ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Prosdg Semar Nasoal Peelta, Peddka da Peerapa MIPA Fakultas MIPA, Uverstas Neger Yogyakarta, 6 Me 9 ANALISIS INDEKS DISTURBANCES STORM TIME DENGAN KOMPONEN H GEOMAGNET Sty Rachyay Pusat Pemafaata Sas Atarksa,

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu

BAB II LANDASAN TEORI. Dalam pengambilan sampel dari suatu populasi, diperlukan suatu BAB II LADASA TEORI Dalam pegambla sampel dar suatu populas, dperluka suatu tekk pegambla sampel yag tepat sesua dega keadaa populas tersebut. Sehgga sampel yag dperoleh adalah sampel yag dapat mewakl

Lebih terperinci

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB

Dasar Ekonomi Teknik: Matematika Uang. Ekonomi Teknik TIP FTP UB Dasar Ekoom Tekk: Matematka Uag Ekoom Tekk TIP TP UB Bahasa lra Kas (Cash low Tme Value of Moey Buga Ekvales Cash low Tata alra uag masuk da keluar per perode waktu pada suatu perusahaa lra kas aka terjad

Lebih terperinci

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real.

BAB 5 BARISAN DAN DERET KOMPLEKS. Secara esensi, pembahasan tentang barisan dan deret komlpeks sama dengan barisan dan deret real. BAB 5 BARIAN DAN DERET KOMPLEK ecara eses, pembahasa tetag barsa da deret komlpeks sama dega barsa da deret real. 5. Barsa Barsa merupaka sebuah fugs dega doma berupa hmpua blaga asl N. ebuah barsa kompleks

Lebih terperinci

PREDIKSI NILAI KEKAKUAN LENTUR PADA BALOK BETON BERTULANG

PREDIKSI NILAI KEKAKUAN LENTUR PADA BALOK BETON BERTULANG Prdk Nla Kkakua Ltur Pada Balok Bto Brtulag (Yam Suato PRKS NLA KKAKUAN LNTUR PAA BALOK BTON BRTULANG Yam Suato Strutural gr Y. S. Chua grg, Jakarta ahawa agtr Tkk Spl, Kotra Struktur, Uvrta Tarumaagara,

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian

III. METODE PENELITIAN. Penelitian ini dilaksanakan di SMAN 1 Terusan Nunyai. Populasi dalam penelitian 3 III. METODE PENELITIAN A. Populas da Sampel Peelta dlaksaaka d SMAN Teusa Nuya. Populas dalam peelta adalah seluuh sswa kelas X SMAN Teusa Nuya semeste geap tahu pelajaa / yag bejumlah lma kelas. Kemampua

Lebih terperinci

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VII semester ganjil SMP

III. METODE PENELITIAN. Populasi dalam penelitian ini adalah seluruh siswa kelas VII semester ganjil SMP III. METODE PENELITIAN A. Popula da Sampel Popula dalam peelta adalah eluruh wa kela VII emeter gajl SMP Ba Mulya Badar Lampug Tahu Pelajara 0/0 dega jumlah wa ebayak 03 wa yag terbag dalam 3 kela. Sampel

Lebih terperinci

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF

ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF ANALISIS ALGORITMA REKURSIF DAN NONREKURSIF KELOMPOK A I GUSTI BAGUS HADI WIDHINUGRAHA (0860500) NI PUTU SINTYA DEWI (0860507) LUH GEDE PUTRI SUARDANI (0860508) I PUTU INDRA MAHENDRA PRIYADI (0860500)

Lebih terperinci

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc

STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL. F.Hafiz Saragih SP, MSc STUDI KELAYAKAN: ASPEK FINANSIAL F.Hafz Saragh SP, MSc Pajak Baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka peguraga dar beeft Subsd FINANSIAL Peguraga baya bag perusahaa/ usahata, sehgga merupaka tambaha

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN PUSTAKA

BAB II TINJAUAN PUSTAKA BAB II TINJAUAN PUSTAKA.1 Pedahulua Sebelum membahas megea prosedur peguja hpotess, terlebh dahulu aka djelaska beberapa teor da metode yag meujag utuk mempermudah pembahasa. Adapu teor da metode tersebut

Lebih terperinci

ANALISIS MULTIVARIAT. Pengantar Analisis Multivariat Lanjutan. Irlandia Ginanjar M.Si

ANALISIS MULTIVARIAT. Pengantar Analisis Multivariat Lanjutan. Irlandia Ginanjar M.Si ANALISIS MULTIVARIAT Pegatar Aal Multvarat Lauta Irlada Gaar M.S Jurua Stattka FMIPA Uad Nota utuk varabel varabel berkala l terval atau rao k bl k Vektor varabel acak: Nla haraa vektor Nla haraa vektor

Lebih terperinci

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES

* MEMBUAT DAFTAR DISTRIBUSI FREKUENSI MENGGUNAKAN ATURAN STURGES * PENYAJIAN DATA Secara umum, ada dua cara peyaja data, yatu : 1. Tabel atau daftar. Grafk atau dagram Macam-macam daftar yag dkeal : a. Daftar bars kolom b. Daftar kotges c. Daftar dstrbus frekues Sedagka

Lebih terperinci

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data

Uji Statistika yangb digunakan dikaitan dengan jenis data Uj Statstka yagb dguaka dkata dega jes data Jes Data omal Ordal Iterval da Raso Uj Statstka Koefse Kotges Rak Spearma Kedall Tau Korelas Parsal Kedall Tau Koefse Kokordas Kedall W Pearso Korelas Gada Korelas

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN. Tujuan Pembelajaran Kurkulum 013/006 matematka K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PEMUSATAN Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, kamu dharapka memlk kemampua berkut. 1. Dapat meetuka rata-rata data tuggal da data berkelompok..

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI

BAB 2 LANDASAN TEORI BAB LANDASAN TEORI Utu mempermudah dalam meyeleaa pembahaa pada bab, maa aa dbera beberapa def da beberapa teor daar yag meduug... Teor Teor Peduug... Rua Gar Def. Rua Gar Ja ada d R atau 3 R, maa ebuah

Lebih terperinci

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi.

TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Fitri Yulianti, SP. Msi. TATAP MUKA III UKURAN PEMUSATAN DATA (MEAN, MEDIAN DAN MODUS) Ftr Yulat, SP. Ms. UKURAN DATA Ukura data Ukura Pemusata data Ukura letak data Ukura peyebara data Mea Meda Jagkaua Meda Kuartl Jagkaua atar

Lebih terperinci

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi.

Mean untuk Data Tunggal. Definisi. Jika suatu sampel berukuran n dengan anggota x1, x2, x3,, xn, maka mean sampel didefinisiskan : n Xi. Mea utuk Data Tuggal Des. Jka suatu sampel berukura dega aggota x1, x, x3,, x, maka mea sampel ddesska : 1... N 1 Mea utuk Data Kelompok Des Mea dar data yag dkelompoka adalah : x x 1 1 1 dega : x = ttk

Lebih terperinci

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA

POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA MODUL KULIAH ILMU UKUR TANAH POLIGON TERBUKA TERIKAT SEMPURNA Pegerta : peetua azmuth awal da akhr, peetuat kesalaha peutup sudut,koreks sudut, kesalaha lear da koreks lear kearah sumbu X da Y, Peetua

Lebih terperinci

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling

BAB 2 LANDASAN TEORI. Analisis regresi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang apa yang paling BAB LANDASAN TEORI Kosep Dasar Aalss Regres Aalss regres adalah suatu proses memperkraka secara sstemats tetag apa yag palg mugk terjad dmasa yag aka datag berdasarka formas yag sekarag dmlk agar memperkecl

Lebih terperinci

3.1 Biaya Investasi Pipa

3.1 Biaya Investasi Pipa BAB III Model Baya Pada model baya [8] d tugas akhr, baya tahua total utuk megoperaska jarga ppa terdr dar dua kompoe, yatu baya operasoal da baya vestas. Baya operasoal terdr dar baya operasoal ppa da

Lebih terperinci

BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTIK PENDUGAAN TIPE KERNEL BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN PERIODE GANDA

BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTIK PENDUGAAN TIPE KERNEL BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODIK DENGAN PERIODE GANDA 9 BAB III REVIEW SIFAT- SIFAT STATISTI PENDUGAAN TIPE ERNE BAGI FUNGSI INTENSITAS PROSES POISSON PERIODI DENGAN PERIODE GANDA 3. Perumua Peduga Malka adala proe Poo ag damat pada terval [0] dega fug teta

Lebih terperinci

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel

BAB I PENDAHULUAN. 1.1 Statistika Deskriptif dan Statistika Inferensial. 1.2 Populasi dan Sampel BAB I PENDAHULUAN 1.1 Statstka Deskrptf da Statstka Iferesal Dewasa d berbaga bdag lmu da kehdupa utuk memaham/megetahu sesuatu dperluka dat Sebaga cotoh utuk megetahu berapa bayak rakyat Idoesa yag memerluka

Lebih terperinci

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 3, , Desember 2001, ISSN :

JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 4. No. 3, , Desember 2001, ISSN : Vol. 4. No. 3, 5-59, Deember 00, ISSN : 40-858 APLIKASI METODE BESARAN PIVOTAL DALAM PENENTUAN SELANG KEYAKINAN TAKSIRAN PARAMETER POPULASI. Agu Rugyoo Jurua Matematka FMIPA UNDIP Abtrak Dberka popula

Lebih terperinci

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN

PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN PENAKSIR RASIO YANG EFISIEN UNTUK RATA-RATA POPULASI DENGAN MENGGUNAKAN DUA VARIABEL TAMBAHAN Idah Vltr, Harso, Haposa Srat Mahassa Program S Matematka Dose Jurusa Matematka Fakultas Matematka da Ilmu

Lebih terperinci

IV. BAHAN DAN METODE PENELITIAN

IV. BAHAN DAN METODE PENELITIAN IV. BAHAN DAN METODE PENELITIAN 4. Tempat da Waktu Peelta Peelta dlakuka pada areal huta alam d pulau Yamdea Kabupate Maluku Teggara Barat, Provs Maluku selama bula Aprl sampa Ju 009. Peta lokas peelta

Lebih terperinci

Persatuan Aktuaris Indonesia Dasar-dasar Matematika Asuransi Jiwa 28 November Untuk soal no. 1 s/d 3 di bawah, diketahui suatu survival function

Persatuan Aktuaris Indonesia Dasar-dasar Matematika Asuransi Jiwa 28 November Untuk soal no. 1 s/d 3 di bawah, diketahui suatu survival function Prsatua ktuars Idosa Dasar-dasar Matmatka suras Jwa 8 Nombr 00 Utuk soal o s/d 3 d bawah, dktahu suatu sural fucto 00 s ( ) utuk 0 00 0 Htuglah F (75) X 0,0 B 0,30 C 0,40 D 0,50 E 0,0 Htuglah f (75) X

Lebih terperinci

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP

TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM. Sudarno Jurusan Matematika FMIPA UNDIP JURNAL MATEMATIKA DAN KOMPUTER Vol. 7. No. 1, 11-19, Aprl 004, ISSN : 1410-8518 TAKSIRAN UMUR SISTEM DENGAN UMUR KOMPONEN BERDISTRIBUSI SERAGAM Sudaro Jurusa Matematka FMIPA UNDIP Abstrak Sstem yag dbetuk

Lebih terperinci

RANGKUMAN MATERI ALAT OPTIK

RANGKUMAN MATERI ALAT OPTIK RANGKUAN ATERI ALAT OPTIK Priip Huyg Dari uatu umbr cahaya, tiap aat lalu trbtuk muka glmbag / wavrt (tmpat kduduka titik-titik yag aya ama). Titik-titik pada muka glmbag ii brtidak bagai umbr titik (wavlt)

Lebih terperinci

Pengklasifikasian Penyakit Jantung Di RSUD Abdul Wahab Sjahranie Samarinda Dengan Menggunakan Regresi Logistik Biner

Pengklasifikasian Penyakit Jantung Di RSUD Abdul Wahab Sjahranie Samarinda Dengan Menggunakan Regresi Logistik Biner Pgklasfkasa Pyakt Jatug D RSUD Abdul Wahab Sjahra Samarda Dga Mgguaka Rgrs Logstk Br Classfcato of Hart Dsas RSUD Abdul Wahab Sjahra Samarda Usg Bary Logstk Rgrsso Adras Sutato 1, Darah A. Noh, Syarudd

Lebih terperinci

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan

III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN. Objek yang digunakan dalam penelitian ini adalah 50 ekor sapi Pasundan III BAHAN/OBJEK DAN METODE PENELITIAN 3.1. Baha da Alat Peelta 3.1.1. Baha Peelta Objek yag dguaka dalam peelta adalah 50 ekor sap Pasuda jata da beta dewasa dega umur -3 tahu da tdak butg utuk meghdar

Lebih terperinci

X a, TINJAUAN PUSTAKA

X a, TINJAUAN PUSTAKA PENELITIAN SEBELUMNYA Statstka Deskrptf TINJAUAN PUSTAKA TINJAUAN STATISTIKA Uj Idepedes Uj depedes dguak utuk megetahu adaya hubuga atara dua varabel (Agrest, 1990). H 0 : tdak ada hubuga atara varabel

Lebih terperinci

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan,

BAB II TINJAUAN TEORITIS. Statistik merupakan cara cara tertentu yang digunakan dalam mengumpulkan, BAB II TINJAUAN TEORITIS.1 Kosep Dasar Statstka Statstk merupaka cara cara tertetu yag dguaka dalam megumpulka, meyusu atau megatur, meyajka, megaalsa da member terpretas terhadap sekumpula data, sehgga

Lebih terperinci

III. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimendalah suatu penelitian yang

III. METODOLOGI PENELITIAN. Menurut Arikunto (1991 : 3) penelitian eksperimendalah suatu penelitian yang 37 III. METODOLOGI PENELITIAN A. Metode Peelta Metode peelta merupaka suatu cara tertetu yag dguaka utuk meelt suatu permasalaha sehgga medapatka hasl atau tujua yag dgka. Meurut Arkuto (1991 : 3) peelta

Lebih terperinci

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA

BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA BAB III UKURAN PEMUSATAN DATA A. Ukura Gejala Pusat Ukura pemusata adalah suatu ukura yag meujukka d maa suatu data memusat atau suatu kumpula pegamata memusat (megelompok). Ukura pemusata data adalah

Lebih terperinci

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman Online di:

ISSN: JURNAL GAUSSIAN, Volume 4, Nomor 4, Tahun 2015, Halaman Online di: ISSN: 339-541 JURNAL GAUSSIAN, Volum 4, Nomor 4, Tahu 015, Halama 97-936 Ol d: http://joural-s1.udp.ac.d/dx.php/gaussa ANALISIS KEPUTUSAN KONSUMEN MEMILIH BAHAN BAKAR MINYAK (BBM MENGGUNAKAN MODEL REGRESI

Lebih terperinci

Integrasi 1. Metode Integral Reimann Metode Integral Trapezoida Metode Integral Simpson. Integrasi 1

Integrasi 1. Metode Integral Reimann Metode Integral Trapezoida Metode Integral Simpson. Integrasi 1 Itegras Metode Itegral Rema Metode Itegral Trapezoda Metode Itegral Smpso Itegras Permasalaa Itegras Pertuga tegral adala pertuga dasar yag dguaka dalam kalkulus, dalam bayak keperlua. Itegral secara det

Lebih terperinci

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN BAB III METODOLOGI PENELITIAN A. Tujua Peelta Berdaarka rumua maalah pada BAB I, peelta kuattatf yag aka dlakaaka bertujua utuk megetahu adaya perbedaa hal belajar peerta ddk pada metode Numbered Head

Lebih terperinci

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS

NORM VEKTOR DAN NORM MATRIKS NORM VEKTOR DN NORM MTRIK umaag Muhtar Gozal UNIVERIT PENDIDIKN INDONEI. Pedahulua Jka kta membcaraka topk ruag vektor maka cotoh sederhaa yag dapat kta ambl adalah ruag Eucld R. D ruag kta medefska pajag

Lebih terperinci

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER

TUGAS MATA KULIAH TEORI RING LANJUT MODUL NOETHER TUGAS ATA KULIAH TEORI RING LANJUT ODUL NOETHER Da Aresta Yuwagsh (/364/PPA/03489) Sebelumya, telah dketahu bahwa sebaga rg dega eleme satua memeuh sfat rata ak utuk deal-deal d. Apabla dpadag sebaga modul,

Lebih terperinci

beberapa tag-tag lain yang lebih spesifik di dalamnya.

beberapa tag-tag lain yang lebih spesifik di dalamnya. metode mana yang lebih baik digunakan untuk memilih istilah ekspansi yang akan ditambahkan pada kueri awal. Lingkungan Implementasi Perangkat lunak yang digunakan untuk penelitian yaitu:. Windows Vista

Lebih terperinci

STATISTIKA DASAR. Oleh

STATISTIKA DASAR. Oleh STATISTIKA DASAR Oleh Suryo Gurto cara peyaja data - tabel - grak meghtug harga-harga petg : - ukura lokas - ukura sebara/peympaga apabla data mempuya observasya cukup bayak perlu dsusu secara sstematk

Lebih terperinci

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB

Penarikan Contoh Gerombol (Cluster Sampling) Departemen Statistika FMIPA IPB Pearka Cotoh Gerombol (Cluster Samplg) Departeme Statstka FMIPA IPB Radom samplg (Revew) Smple radom samplg Stratfed radom samplg Rato, regresso, ad dfferece estmato Systematc radom samplg Cluster radom

Lebih terperinci

PERTEMUAN 14-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK

PERTEMUAN 14-MPC 2 PRAKTIK. Oleh: Adhi Kurniawan SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK PERTEMUAN 4-MPC PRAKTIK Oleh: Adh Kurawa SEKOLAH TINGGI ILMU STATISTIK Double Samplg Utuk Peduga Beda, Rato, Regres Msalka, pada kods tertetu, kta g megguaka dfferece estmator, rato estmator, atau regresso

Lebih terperinci

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU

BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SATU BAB III PERSAMAAN PANAS DIMENSI SAU Pada baga sebelumya, kta telah membahas peerapa metoda Ruge-Kutta orde 4 utuk meyelesaka masalah la awal dar persamaa dferesal basa orde. Pada bab, kta aka melakuka

Lebih terperinci

Delta-Pi: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika ISSN X Vol. 2, No. 2, Oktober 2013 ALJABAR LINTASAN LEAVITT SEDERHANA

Delta-Pi: Jurnal Matematika dan Pendidikan Matematika ISSN X Vol. 2, No. 2, Oktober 2013 ALJABAR LINTASAN LEAVITT SEDERHANA Dlta-P: Jural Matmatka da Pddka Matmatka ISSN 89-855X Vol., No., Oktobr 3 ALJABAR LINTASAN LAVITT SDRHANA Ida Kura Walyat Program Stud Pddka Matmatka FKIP Urstas Kharu, Trat mal: adhku@gmal.com ABSTRAK

Lebih terperinci

PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI

PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI DPLP 3 Rev. 0 PEDOMAN STATISTIK UJI PROFISIENSI Komte Akredtas Nasoal Natoal Accredtato Body of Idoesa Gedug Maggala Waabakt, Blok IV, Lt. 4 Jl. Jed. Gatot Subroto, Seaya, Jakarta 070 Idoesa Tel. : 6 5747043,

Lebih terperinci

Sistem Pengaturan Waktu Riil

Sistem Pengaturan Waktu Riil Stem Pegatura Waktu l Tekk Aku Data Ir. J Pramudat, M.Eg. Jurua Tekk Elektr FTI ITS Telp. 594730 Fax.59337 Emal: @elet-eg.t.a.d Stem Pegatura Waktu l - 0 Obektf:... Prepreg Amplfka Zer ad Spa Flterg...

Lebih terperinci

BAB II LANDASAN TEORI

BAB II LANDASAN TEORI BAB II LANDASAN TEORI Bab aka mejelaska megea ladasa teor yag dpaka oleh peuls dalam peelta. Bab dbag mejad beberapa baga, yag masg masg aka mejelaska Prcpal Compoet Aalyss (PCA), Egeface, Klusterg K-Meas,

Lebih terperinci

3 Departemen Statistika FMIPA IPB

3 Departemen Statistika FMIPA IPB Supleme Respos Pertemua ANALISIS DATA KATEGORIK (STK51) Departeme Statstka FMIPA IPB Pokok Bahasa Sub Pokok Bahasa Referes Waktu U potess Tga Cotoh atau Lebh U Kruskal-Walls (aalss ragam satu-arah berdasarka

Lebih terperinci

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2

Jawablah pertanyaan berikut dengan ringkas dan jelas menggunakan bolpoin. Total nilai 100. A. ISIAN SINGKAT (Poin 20) 2 M 81 STTISTIK DSR SEMESTER II 11/1 KK STTISTIK, FMIP IT SOLUSI UJIN TENGH SEMESTER (UTS) Sabtu, 1 Me 1, Pukul 9. 1.4 WI (1 met) Kelas 1. Pegajar: Udjaa S. Pasarbu/Rr. Kura Novta Sar, Kelas. Pegajar: Utrwe

Lebih terperinci

ESTIMASI DAN UJI EKSAK KOMPONEN VARIANSI PADA MODEL RANDOM KLASIFIKASI DUA ARAH DENGAN DATA TIDAK SEIMBANG

ESTIMASI DAN UJI EKSAK KOMPONEN VARIANSI PADA MODEL RANDOM KLASIFIKASI DUA ARAH DENGAN DATA TIDAK SEIMBANG J Pla Sa 6 ( Jul 007 Juua Pdda MIPA FKIP Uta Rau IN 4-5595 Abtact ESTIMASI DAN UJI EKSAK KOMPONEN VARIANSI PADA MODEL RANDOM KLASIFIKASI DUA ARAH DENGAN DATA TIDAK SEIMBANG Rutam Efd Pogam Stud Matmata

Lebih terperinci

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI

BAB 6 PRINSIP INKLUSI DAN EKSKLUSI BB 6 PRINSIP INKLUSI DN EKSKLUSI Pada baga aka ddskuska topk berkutya yatu eumeras yag damaka Prsp Iklus da Eksklus. Kosep dalam bab merupaka perluasa de dalam Dagram Ve beserta oepras rsa da gabuga, amu

Lebih terperinci

Hidraulika Komputasi

Hidraulika Komputasi Hdraulka Kompuas Meoda Beda Hgga Ir. Djoko Lukao, M.Sc., Ph.D. Jurusa Tekk Spl Fakulas Tekk Uversas Gadjah Mada Peyelesaa Pedekaa Karea dak dperoleh peyelesaa aals, maka dguaka peyelesaa pedekaa umers.

Lebih terperinci

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc &

Notasi Sigma. Fadjar Shadiq, M.App.Sc & Notas Sgma Fadjar Shadq, M.App.Sc (fadjar_pg@yahoo.com & www.fadjarpg.wordpress.com Notas sgma memag jarag djumpa dalam kehdupa sehar-har, tetap otas tersebut aka bayak djumpa pada baga matematka yag la,

Lebih terperinci

Tabel Distribusi Frekuensi

Tabel Distribusi Frekuensi Tabel Dstrbus Frekues Tabel dstrbus frekues adalah susua data meurut kelas-kelas terval tertetu atau meurut kategor tertetu dalam sebuah daftar. Dar dstrbus frekues, dapat dperoleh keteraga atau gambara

Lebih terperinci

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN

MATEMATIKA INTEGRAL RIEMANN MATEMATIKA KELAS XII IPA - KURIKULUM GABUNGAN Ses NGAN INTEGRAL RIEMANN A. NOTASI SIGMA a. Defs Notas Sgma Sgma (Σ) adalah otas matematka megguaka smbol yag mewakl pejumlaha da beberapa suku yag memlk

Lebih terperinci

KAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(n-1) DENGAN n 2

KAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(n-1) DENGAN n 2 Kaa Kovrgs Barsa Ruag Norm-(-) Dga KAJIAN KONVERGENSI BARISAN RUANG NORM-(-) DENGAN Faratul Masruroh Era Aprla Sao 3 Jurusa Matmatka FMIPA Isttut Tkolog Spuluh Nopmbr Surabaa 3 Jl. Arf Rahma Hakm Kampus

Lebih terperinci

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran

STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA. Tujuan Pembelajaran KTSP & K-3 matemata K e l a s XI STATISTIKA: UKURAN PENYEBARAN DATA Tujua Pembelajara Setelah mempelajar mater, amu dharapa meml emampua berut.. Memaham defs uura peyebara data da jes-jesya.. Dapat meetua

Lebih terperinci